终身收入分配与再分配

样章： **章 总论 一、简介 近几十年来，工业化国家的收入分配问题，一直是经济学家和政策制定者的重点研究对象，相关研究文献更是层出不穷。政府如何参与收入再分配过程也一直受到各界的持续关注。经合组织成员国政府为了缩小贫富差距，也想了很多方法，通过调节社会消费和税收体系进行收入再分配。 也有许多人对这一问题不断进行重复研究，试图通过研究这些政策，了解其会对收入再分配带来哪些影响。 忽略工业国家社会与经济体制的巨大不同，关于收入分配的研究在很 大程度上都获得了极为相似的结果。在对某一时间点上，工业化国家人口的横向样本进行分析后可以发现，这些国家的收入分配是十分不平等的。 举例来说，１９８８ ～ １９８９年，排在前百分之十的澳大利亚居民，其税前收入是后百分之十居民的１８倍（澳大利亚数据管理局，１９９２，１１页）。像这样的收入不平等现象，在经合组织成员国及其他工业化国家的年度收入分析中，也可见到（桑德斯等，１９９１，６７页；索尔，１９７６；斯塔克，１９７７）。 同样，建立在横向数据研究基础上的大量研究表明，收入再分配可以通过政府的不同税收政策和政府支出来完成，通过这两种政府参与的计划，所带来的净效应能够成功地对贫富群体的收入进行再分配（桑德斯，１９８４）。这些研究囊括了从简单分析个人所得税和政府的现金转移政策带来的影响（如养老金） ，到更为宽泛的对其他税收种类和政府支出的研究。 后期的这些研究都出奇地相似。也就是说，在年度财政净发生情况的研究中，收入所得税研究占了很大的比重，也有可能这部分的收入会稍微高出其他项目（收入所得税带来的金额增长会因其他的递减税收支出抵销）；现金转移，或者更小范围内的政府支出也会为收入金额带来一些增长；税收和支出两者同时作用，对贫富收入进行了调节。 不论是什么研究，结果都表明，工业化国家的收入分配是非常不平等的，但政府针对低收入人群出台的收入分配政策是十分有效的。不过，以上结论是否经得起时间的考验呢？如果以一个人一生的时间长度来看，是否还是这样的？举个例子来说，不论在什么时间点，那些拿着低薪的退休人员中，有很大一部分人在之前的雇佣关系中是有着很高收入的。其他人 群，比如现阶段是低收入的学生或青少年，可能在未来会取得更高的收入。这样看来，如果是按照时间发展对收入进行横截面数据调查，那么比 起以一年或几周为时间单位，以终身时间长度为单位计算，则他们的收入数据会更加均衡。但是情况又会好多少呢？ 相似地，在研究财政净收支的过程中发现，收入所得税的金额不断上 涨，如果将高收入人群的大部分收入都分配给低收入人群，那么在社会资源分配的过程中，以收入为基础的现金转移政策就会更加有效，这就像现在收取现金转移的人群，其实都是之前缴纳高收入所得税的人群。因此，在更长远的时间里，能够想象，覆盖更广的政府税收和支出政策，对于所有工业化国家来说，是没有什么区别的，只不过是对一个人一生的资源进 行再分配罢了。在这一过程中，每个人在学习期间或退休后获得的现金转移和服务，都来源于他们自己工作的那几年缴纳的税金。所以在很大程度上，可以说政府的政策并没有重新分配贫富之间的收入，而是仅把个人的收入在一生的时间长度里进行了重新分配，从一个时间段转移到了另一个时间段。换句话说，也许所有因为税收和支出政策而带来的再分配收入， 都是来源于同一个人，又回到同一个人身上，并非是在人与人之间流通。 以前就有人提出这样的疑问。在以年为时间单位，描绘个人收入的曲线图中，生命周期单位里的收入曲线一般呈驼峰状，每一年收入发生的主要变化都以此为背景，这一曲线在个体进入工作的早期阶段，呈上升状态，并在工作的那些年里达到峰值，退休时曲线呈下滑状态。 这样的变化倾向引起了大家对收入不均和收入再分配等问题的研究范围和研究方法的热议。举例来说，弗里曼著名的永久收入假说称，财富的分配应该建立在“永久”收入的基础上，而不是以某一时间段为基础 （１９５７）。因为后者会被短暂的收入浮动和生命周期因素影响，会致使收入不平衡加大。 还有一些经济学家，对使用传统的横截面研究法来研究收入不平衡提出了异议，他们称这样会高估社会中收入不平衡的差距，混淆了可以预料的个人终身收入变化和“与之更为相关的人际收入变化概念，这一概念强调了由社会阶级带来的收入不平衡理论”（帕格林，１９７５，５９８页）。波林斯基提出了同样的担忧，他同时还指出“无法通过逐渐缩小的横截面基尼系数来推断，人群间的终身收入正在变得更加平等。终身收入不平等的问 题也许会一直存在，甚至愈演愈烈”（１９７３，２２１页）。 仍有人称，现存的大量关于政府干预给再分配带来的影响的横截面研究，是存在缺陷的。正如雷亚德指出的，以年为单位的计算方法首先“夸 大了人与人之间收入的基本差异，又夸大了再分配时的数额” （１９７７，４６ 页）。雷诺德和斯莫伦斯基也有同样的顾虑，他们认为“不论是任何有关 再分配的定义，以一个会计年为时间单位，都会夸大政府政策下再分配的 范围大小”（１９７７，２４页）。 因此，许多经济学家都同意，应该用终身收入而非年度收入来测算财富分配（卡尔顿和霍尔，１９７８，１０３页）；以及使用终身收入来检测政府活动对终身收入再分配的影响比采用年度收入更为可行；现存以年度收入为研究对象的材料，都高估了人际收入分配不平衡的程度，以及政府参与对人际收入再分配所带来的影响。 这些不仅是经济学家凭空冒出的担忧，同时也是社会和经济政策制定者十分关心的问题。在某一时间段，由于受到生命周期中各因素的影响， 收入不平等现象是十分严峻的，但在所有人的终身收入相等的情况下，年收入测算法和终身收入测算法都会产生极大的不平衡，这时就要求有不同的政策可以用来应对不同的情况。 站在终身收入的角度看问题是十分重要的，现在大家已经有了这样的 意识，但除此之外，大多数对收入分配和再分配的研究仍旧聚焦在以年为单位的数据基础上。大多数国家对其国民收入进行定期调查，要求被调查者在接受调查前，就能够对近几周或一年的收入做一个论述。这种所谓的 “横截面研究”数据，提供了特定时间点的一小部分人口情况，使得经合 组织成员国能够更好地分析管控数据。 相反的是，在阿特肯森看来，“以终身收入为基础的研究方法所面临 的*棘手的问题，就是如何获取所需要的数据” （１９８３，４５ 页）。如果要回答以终身收入为基础进行研究带来的一系列问题，那么就需要定期回访同样的人，并介入他们生活的各个方面，从而生成特定的“面板数据”或 “纵向数据”，而非横截面研究数据。数据的来源有很多种可能。在一些工业化国家，终身收入相关数据是可以获得的（比如，所得税、社会保障、 社会保险等记录表格）。一旦获取这些机密数据的授权，那么这些数据就可以用来生成终身数据合集（比如，详见布鲁格涅和莫里森，１９８３；肯尼 迪，１９８９；施马尔，１９８３）。不幸的是，管理相关数据或者税务数据通常都有个很大的缺陷，那就是可以用于数据合集整理的、关键的个人特征数据，都是没有记录在案的（比如教育或婚姻状况），因为这与收集数据的原始意图不相关。另外，这样的数据很少能够代表一个人一生的情况。 在澳大利亚，社会保障体系是根据需求而建立的，他们的社保体系和欧洲国家及美国的不太相同，澳大利亚的社保体系中并没有收集相关的纵向数据。澳大利亚的所得税记录，在一定程度上代表了数据的潜在来源， 但由于之前有过被曝光的情况，这些数据的机密性也令人担忧。不论在什么场合，所有关于尚未死亡人士的数据都不完整，因此，如果想要有一个以终身为时间长度的研究，那么还是需要一定的模拟技巧。 纵向数据的第二个来源，是在一定的年限里定期调查同样的人群，从而形成面板数据。由于开始这项研究后，获取相关的纵向数据还需要一定的时间，所以这样的面板合集中可用的内容不多，而且这样的面板数据需要来自政府或其他资助者的大量长期稳定的资金支持。另外，面板数据的形成也面临很多困难，包括对原始样本的消耗以及这样的消耗有可能对研 究结果可靠性产生的影响（阿特肯森等，１９９０，７３页）。 目前已知*好的面板研究来自密歇根大学的动态收入面板研究，这项研究追踪了具有代表性的美国人和他们的后代自１９６８年来每年的生活及各类经济活动（摩根，１９７４；艾尔德，１９８５）。２０世纪８０年代，美国建立了 关于项目参与和收入调查中的纵向研究（大卫，１９８５），这反映了过去十年里纵向数据逐渐提升的重要性。不管是当时还是现在，面板研究都被德国、卢森堡、法国洛林、瑞典、荷兰、比利时等地运用。在大多数的调查中，调查结果都仅在短短几年内有效。 在英国，ＯＰＣＳ纵向数据提供了十分有效且丰富的信息，但也存在局限性，因为这些信息中不包括收入相关数据（布朗和福克斯，１９８４）。英国居民的面板调查研究是对国民收入及其他居民特征量展开的广泛调查， 这一调查无法提供接下来几年里可使用的纵向数据（罗斯，１９８９）。在澳大利亚，１９８４年就开始了针对１５ ～ ２５ 岁的研究对象进行的面板研究（邓斯缪尔等，１９８８；艾兰德和强森，１９８７；麦克雷，１９８６），但依旧没有可供使用的全面纵向调查数据。 然而，面板研究虽然提供了在时间变化中可供使用的数据，但并不符合终身情况综合研究所需要的数据。即使是密歇根大学的面板研究，也仅提供了*原始参与者一生中四分之一时间的数据，为了提供终身数据的预估，并使用这样的面板研究得到纵向数据，依旧需要考虑应用多样的计量 经济学和模拟技术。另一个数据来源就是回顾性调查，在这样的调查中，每个个体生命中主要节点的数据都值得注意，比如开始工作、退出工作、婚姻状况的变化、家庭的成分等。这样的调查很明显会面临测算性的错 误，并且无法提供充足的细节进而对终身收入进行分析。 因此，显而易见，不论是要研究像澳大利亚这类国家民众的终身收入分配，还是税务和现金转移政策等终身财政相关的情况，在缺少任何可供使用的纵向数据的前提下，都需要对个体的终身情况进行模拟。模拟的方式有很多种可供选择。