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中国居民代际收入弹性变异与影响

发布时间:2017/6/6 18:12:30   阅读:

摘要:居民收入分配是社会科学研究中长期关注的一大主题。在经济学中,收入分配持续动态表现为子代收入在多大程度上由父代收入决定,也就是代际收入弹性。运用CHNS1989—2011年九轮调查数据,进行适当的样本归并、测量误差修正和可比性调整等处理,可从纵向变动和横向异质性两个层面定量刻画中国居民收入代际弹性的变异特征,并估计分析了代际收入弹性变异对收入不平等变动的影响。研究发现:(1)中国居民代际收入弹性的纵向变动大体呈现出“M型”态势;(2)代际收入弹性在不同收入分布上存在异质性,低收入阶层的代际收入弹性显著高于高收入阶层;(3)代际收入弹性异质性对以方差表示的不平等解释力在波动中有轻微上升的趋势,2010年前后的解释程度已接近40%。

关键词:代际收入弹性;纵向变动;横向异质性;收入不平等

一、引言

由于涉及社会共享和公平正义,居民收入分配是社会科学研究中长期关注的一大主题。在很多经济体中,居民收入分配问题不仅表现为差距过大,而且持续存在。在这种情况下,相关问题研究可分为两类:一类是静态维度研究,主要研究居民个人或家庭收入的截面静态差异程度及其形成原因,通常借助于基尼系数、泰尔指数、分位数等指标进行分析;另一类是动态维度研究,主要研究居民个人或家庭收入在不同代际之间的持续传递情况,乃至对收入分配差距的影响。由于准确衡量收入分配的持续动态能够提供经济体中社会流动和经济平等程度信息,因而这类研究是近年来学术研究的热点。在经济学中,收入分配持续动态表现为子代收入在多大程度上由父代收入决定,也就是代际收入弹性。例如,0.5的代际收入弹性意味着:如果父代收入高出同代人平均收入的10%,那么其子代收入在平均意义上要高于子代同代人平均收入的5%。显然,代际收入弹性越大,当前收入分配差异持续下去的可能性就越高。Becker和Tomes是代际收入弹性估计的先行者。他们在1986年合作发表的论文中,通过最小二乘估计(OLS)得到的美国代际收入弹性约为0.2。然而,他们的估计是基于父子两代的单年收入数据得出的,不符合代际收入弹性估计必须用持久收入的根本要求,因而会出现向下偏误。研究发现,美国代际收入弹性会随着收入平均年份的增加而逐渐增大并逼近真值,这意味为确保估计准确必须选择尽可能大的收入平均年份。Haider和Solon(2006)通过研究美国社会保障数据发现,个人终生的收入轨迹呈现倒U型,30岁早期和40岁早期的单年收入观测值对持久收入的代表性最强,代际收入弹性的估计偏误最小。与此同时,鉴于OLS估计存在向下偏误,研究者希望通过父代和子女具有稳定特征的因素作为工具变量得到代际收入弹性系数的一致估计。Solon(1992)和Mulligan(1997)则认为,父代教育和职业等个人特征是反映其持久性收入的合适工具变量。

然而,由于这些工具变量与子代收入可能存在独立的正向影响,因而估计结果可能会偏高一些。此外,为分析代际收入弹性在不同收入群体的分布,Eide和Showalter(1999)采用分位数回归进行研究。这些都为后续的深入研究提供了大量的参考依据(Solon,1999;Bjrklund&Jntti,2009;Black&Devereux,2010;Nybom&Stuhler,2016)。后来,随着数据的积累及可得性的改观,代际收入弹性的国际比较和趋势比较及其驱动因素的研究得以不断出现。Blanden(2009)在总结和比较分析的基础上发现,北欧的高福利国家代际收入弹性要比美英发达国家低出不少。Black和Devereux(2010)认为,代际收入弹性差异可以由与初等教育关联的技能回报差异和政府教育投资差异所解释。例如,北欧国家的低弹性可以为收入分配压缩所导致的技能低回报或以儿童教育机会均等为中心的教育政策所解释。同时,这些国家高福利状态的形成与代际收入弹性下降密切相关。Mayer和Lopoo(2005)、Lee和Solon(2009)采用美国收入动态追踪调查(PSID)数据分别对1949—1965年出生的男性以及1952—1975年新生儿代际收入弹性变动趋势进行估计。在代际收入弹性趋势估计中,研究者认为过高或过低的估计值在一段较长时间中应该是稳定的,而不会影响代际收入弹性变化趋势,因此通常没有采用很多的计量方法来控制上述估计偏差。中国的代际收入弹性研究始于王海港(2005),他使用的是父代单年收入,因而得到的结果可能有较大偏误。之后,姚先国和赵丽秋(2006)、王美今和李仲达(2012)、何石军和黄桂田(2013)等采用收入平均方法得到0.3至0.9不等的结果。韩军辉和龙志和(2011)研究了中国父代收入的生命周期偏误特征后发现,年龄大于34岁个体的生命周期收入没有明显波动。胡洪曙和亓寿伟(2014)、陈杰和苏群(2015)采用工具变量法估计了中国的代际收入弹性,结果与收入平均方法下并无太大差异。

与此同时,一些研究开始关注代际收入弹性对收入不平等的影响。李任玉等(2014)在工具变量分位数回归基础上进行分解后发现,高收入和低收入两类家庭子女间的收入不平等主要来源于教育、工作经验和单位性质等特征差异;徐舒和李江(2015)将以方差衡量的收入不平等分解为子代组内、父代组内以及父代与子代组间三种形式后发现,通过组间收入不平等体现的代际收入传递可以解释整体收入不平等的35.5%。总的来说,目前国内研究更多停留在代际收入弹性的准确估计上,对代际收入弹性变异特征及其与收入不平等变动的关联影响研究还比较少,尤其缺乏在充分可靠样本基础上对纵向变动特征和横向异质性特征的全面深入解析。鉴于近二十年来中国居民收入分配差距经历较大幅度的变动过程,全国基尼系数先是大幅上升,而后则是小幅下降(吕光明、李莹,2016),由此产生的问题是:中国的代际收入弹性在准确可比意义上的纵向变动特征是什么?横向异质性特征又是什么?两大变异特征组合与收入不平等程度变动之间有何关联关系?显然,这些问题的解答对理解和解决中国收入分配差距问题具有重要的现实意义。本文采集CHNS1989—2011年九轮调查数据从纵向变动和横向异质性两个层面定量刻画了中国居民收入代际弹性的变异特征,在此基础上估计分析了收入代际弹性的变异对收入不平等变动的影响。与已有研究相比,本文的主要贡献是:第一,将CHNS部分调查年份的数据进行合并,同时修正相应的数据测量误差和解决比较的可比性问题,从而既可以在较长时间序列内刻画代际收入弹性的变动趋势,又保证了横截面内有足够的样本分析刻画代际收入弹性在不同收入水平上的异质性;第二,在揭示代际收入弹性纵向变动趋势以及横向异质性的基础上,进一步估计分析代际收入弹性变异对收入不平等程度变动的动态影响,并结合反事实的分析方法探寻不同收入阶层影响的差异性。

二、代际收入弹性及其对不平等变动影响的估计方法与数据说明

(一)代际收入弹性的估计方法Becker和Tomes(1979)运用代际收入弹性系数分析工具给出传统的代际收入弹性估计模型:y1=α+βy0+ε(1)其中,y1和y0分别表示子代和父代永久收入的对数,ε为随机干扰项,β为代际收入弹性。β值越大,表示父代对子代的收入传递性越大,代际收入的流动性越低;反之亦然。由于缺乏长时期的收入数据,一般采用暂时性收入作为永久收入的代理变量,但这会导致暂时性收入测量偏差和生命周期偏误,通常采用引言中提及的平均收入作为永久收入代理变量、适当放宽年龄限制等方式来减小偏误。但当前的代际收入弹性变化趋势研究中往往忽略了不同时期或不同出生队列群体的代际收入弹性可比性问题。事实上,直接估计式(1)得到的代际收入弹性并不具有严格的可比性,因此不能进行准确的趋势对比研究。这是因为表征父代收入与子代收入相关程度的皮尔逊相关系数ρ与式(1)的回归系数β之间存在如下关系:ρ=β?σ0σ1(2)其中,σ0和σ1分别表示父代与子代对数收入的标准差。由式(2)可知,当σ0=σ1,即以方差表示的收入不平等不发生变动时,ρ=β;但若σ0<σ1,即不平等程度提高时,ρ<β;同理,当不平等程度缩小时,ρ>β。由于相关系数ρ不会随样本的方差变动而发生变动,而β不仅受相关程度的影响,还会随样本方差改变而发生变动,因此,与代际收入弹性β相比,代际相关系数ρ是进行代际收入弹性比较的优良指标。由式(2)可知,将式(1)中的收入变量进行标准化处理(减去均值再除以标准差)后再进行OLS估计,得到的代际收入弹性与相关系数一致,并且是趋势可比的代际收入弹性。考虑到子代调查样本年龄限制,结合当前研究中处理子代生命周期偏误的方法,在式(1)的基础上,加入子代年龄控制变量①:y1=α+βy0+η?age+ω?age2+ε(3)对式(3)中所有变量进行标准化后再进行估计,可以得到消除生命周期偏误的纵向可比代际收入弹性。

(二)代际收入弹性变异对不平等影响的计量估计虽然先对变量进行标准化后再进行OLS估计可以得到可比的代际收入弹性变动趋势,但无法观测到代际收入弹性的异质性,主要体现为不同收入阶层的子代受父辈的影响程度可能存在差异,鉴于此,本文继续采用分位数回归方法估计代际收入弹性的异质性特征;相比于OLS估计代表的均值回归,分位数回归的另一个优势是更不易受到极端值的影响,结果更加稳健。OLS回归的估计值^β可以看作是最小化总体平均平方距离的值,“q分位数回归系数”的估计值^βq则可以看作是最小化平均加权距离的值,根据数值点在q值之上还是之下进行加权(郝令昕、丹尼尔?奈曼,2012),由于分位数回归的距离采用绝对值形式表示,因此不可微分,通常采用线性规划的方式求解。考虑代际收入弹性的异质性后,可通过方差分解法,进一步测度代际收入弹性对整体收入不平等的影响程度(徐舒、李江,2015)。假定社会中只存在子代和父代两类群体,并采用方差作为对数收入的不平等测度指标。整体的对数收入不平等由子代和父代各自组内收入不平等以及二者的组间收入不平等组成,借鉴Krueger和Perri(2006)、徐舒和李江(2015)的处理方式,构建如下方程:y=!0+!1?g+!2?corr+υ(4)其中,y为子代和父代的对数收入,g是表示子代或父代的虚拟变量,个体属于子代时g=1,个体属于父代时g=0,corr为采用分位数回归方法估计式(2)得到的异质性代际收入弹性,但此时的弹性是未对变量进行标准化处理的。整体的收入不平等程度用y的方差σ2y表示,组内收入不平等程度可以表示为控制了异质性代际收入弹性后的残差项方差σ2ν,代际收入弹性对收入不平等的影响体现在组间收入不平等上:T=1-σ2νσ2y(5)根据OLS回归原理,1-σ2νσ2y等价于可决系数R2,因此,我们可以根据式(5)的可决系数来定量测度收入弹性对不平等的影响程度。

(三)样本选择与变量数据描述本文使用的数据为中国健康和营养调查(ChinaHealthandNutritionSurvey,CHNS)调查数据。该调查由北卡罗来纳大学的卡罗莱纳人口中心、营养和食品安全国家研究所和中国疾控中心三方一起实施的,到目前为止共实施了九轮,实施年份分别是1989年、1991年、1993年、1997年、2000年、2004年、2006年、2009年和2011年。该调查覆盖了辽宁、黑龙江、山东、河南、江苏、湖北、湖南、广西以及贵州9个省、自治区,在2011年新加入北京、上海、重庆三个直辖市。每轮的调查家庭样本个数,大约在15000—24000之间。CHNS调查数据是当前中国收入流动性研究中应用非常广泛、时间序列较长的微观数据库,能够满足本文的研究目的。CHNS提供了经CPI调整的2009年可比价格的总收入指标,该收入指标包含了四大收入来源:工资(包括退休金)和补助;奖金(包括月度奖金、季度奖金、年终奖、节日奖及其他奖);农务及商业收入(包括集体农村收入、家禽饲养收入、菜园果园种植收入、渔业养殖收入、小手工业及小型商业经营收入等)和其他来源收入。首先利用家庭代码、个人代码以及家庭关系代码对父子信息进行匹配。样本的具体筛选过程如下:(1)将父辈年龄限制在60岁以内,且与子代年龄差距在14岁以上,这样一方面使父代和子代均活跃在劳动力市场中,可以更好地避免同住型偏差和生命周期偏误;另一方面可以通过控制父代与子代年龄差距来删除少量可能存在汇报错误的样本。(2)剔除年收入水平小于0的样本。(3)出于尽量扩大样本量、保留更多有用信息的考虑,父代并不局限于户主,而是对家庭中包含的所有父子关系均进行了匹配;子代的选择包括信息完整的所有子女,而不局限于家庭中的儿子或长子。由于使用了家庭代码进行匹配,因此删除了少量家庭代码转变的样本。①与多数研究一致,父代仅指父亲,不包括母亲,是因为父亲在家庭收入和决策中通常占据支配地位(徐晓红,2015),进入劳动力市场的女性比例比男性更低,尤其是在农村地区大量女性没有正式工作和稳定收入。(4)经前三步数据筛选后,1989—2000年单轮调查样本量在1000以上,但2004—2011的四轮调查样本量在300—412之间,样本量较少,我们将2004年和2006年、2009年和2011年样本合并,两轮之间仅隔一年,这在很大程度上可以保证数据合并后分析的有效性。(5)剔除少量异常值,最后得到1989年、1991年、1993年、1997年、2000年、2004&2006年、2009&2011年样本量分别为1129个、1275个、1206个、1097个、1061个、715个、744个,总样本量为7727个,基本满足纵向趋势分析以及横向分位数回归分析对样本量的要求。描述性统计见表1,样本中子代平均年龄22.9岁,子代对数收入平均值低于父代,而方差高于父代,这也印证了采用可比意义的代际收入弹性的重要性。

三、中国居民代际收入弹性的纵向变动趋势与横向异质性特征分析

本部分着重定量刻画1989—2011年间中国居民代际收入弹性的纵向变动趋势,并分析不同收入阶层上代际收入弹性的异质性特征。

(一)基于最小二乘法估计的代际收入弹性纵向变动趋势经过变量标准化后对式(3)进行OLS估计,结果如图1所示。从图1可以看出,1989—2011年间,中国居民代际收入弹性出现“M型”的变动态势。图1代际收入弹性的纵向变动趋势这里进一步划分为四个阶段进行分析如下:第一个阶段,代际收入弹性自1989年的0.355上升到1993年0.384,这个阶段恰好是中国市场化开始迅速提高的阶段,出现了以体制内精英人群下海经商为特征的创业浪潮,获得了高收入,而这部分群体往往拥有良好的家庭背景以及良好的教育水平,使代际收入弹性有所提高。第二阶段是1993—2000年的下降阶段,表明父代收入与子代收入的相关性逐渐回落,这与相应时间段国有企业改革和城镇劳动力市场逐渐建立的现实情况吻合。第三阶段是2000年到2005年左右的又一次上升,1997年大学扩招毕业生开始走入职场,但初期教育扩张创造的教育机会通常被优势阶层占据,并非惠及所有人群(李春玲,2010),导致2005年前后代际收入弹性上升,但这次上升并未持续。第四阶段,2010年左右的代际收入弹性比2005年左右有明显下降,大学教育扩招在优势阶层的受教育机会达到饱和以后,教育不平等得以下降(李春玲,2010),也降低了家庭背景对教育和收入的影响。与现有研究相比,杨娟和张绘(2015)采用CHIP1995年、2002年、2007年分别分析1967—1973年、1974—1980年、1981—1987年出生队列的代际收入弹性发现代际收入弹性在下降,与本文1993—2011年的变动趋势基本一致。

(二)基于分位数回归估计的代际收入弹性横向异质性特征OLS估计只能从均值角度分析代际收入弹性状况,在收入分布有偏以及存在异常值时,均值不再是反映集中趋势的优良指标。此外,分位数回归估计可以得到不同收入阶层居民的代际收入弹性差异,也有利于分析均值意义上代际收入弹性变动的具体原因。1989—2011年代际收入弹性的分位数估计结果如图2a、图2b和图2c所示。从所有分析年份收入分布上的代际弹性来看,代际收入弹性均大于0,但具有很强的异质性,在不同分位点上的代际收入弹性差异很大,变动趋势在不同分析年份也存在差异。1989—2006年间,代际收入弹性随分位点的提高基本呈现先升后降的倒U型变动趋势,且有一定的非对称性,代际收入弹性最高值出现在收入分布的q30—q40分位点上,最低值出现在顶端的高收入阶层上。在2009&2011年的分析样本中,代际收入弹性出现了直线下降的变动趋势,分位点越低,代际收入弹性越大,这则说明父代的收入阶层越低,子女继续停留在父代收入阶层的倾向越高。由代际收入弹性在收入分布上的变动趋势会发现中国的收入代际流动存在“贫困陷阱”,即低收入阶层的社会固化问题突出,如果父代收入水平较低,则子代处于低收入水平上的概率会较高,从而更可能陷入贫困的代际恶性循环中。因此,政府应该加大对低收入家庭的公共投入,采用精准扶贫等方式来降低家庭背景对子代决策的影响,进而避免低收入家庭代际间的持续贫困。

图2a中,以1989年代际收入弹性为基准,1991年代际收入弹性平均值上升主要是由于中高分位点上代际收入弹性高于1989年导致的,而低分位点上的代际收入弹性有明显的下降;q10—q80各个分位点上的代际收入弹性相对于1989年均有所上升,这正是1993年代际收入弹性平均值提高的根本原因。图2b中,与1993年代际收入弹性相比,1997年与2000年低分位点上(q20—q40)的代际收入弹性逐年递增,同时在高分位点上(q70—q90)上有所下降,而2000年的下降最为明显,代际收入弹性在q30分位点上达到最大值的0.594,在q90分位点上仅为0.109,2000年的高收入阶层代际收入弹性的下降拉低了代际收入弹性平均值(0.347)。图2c中,以2000年代际收入弹性为基准,2005年前后(2004&2006)代际收入弹性在q40分位点后虽然呈现下降趋势,但下降的幅度比2000年要平缓,即相同分位点上,2005年前后的代际收入弹性要高于2000年;2010年前后(2009&2011)的代际收入弹性随分位点的提高而逐步下降,q10—q60分位点连续下降较为迅速,而在q60—q90分位点上只有轻微上升,正是q10—q60分位点上弹性的下降使得2009&2011年均值水平上的代际收入弹性下降到历史最低点,表明低收入阶层与中等收入阶层的代际传递有所减弱,有利于收入跨阶层流动。上述结果揭示了代际收入弹性的纵向变动趋势和横向异质性存在密切关联,代际收入弹性的纵向变动趋势可以根据代际收入弹性异质性的变动来解释。低收入阶层、中等收入阶层以及高收入阶层的代际收入弹性变动均会影响代际收入弹性平均值的变动,只不过在不同分析年份的重要程度不同。四、中国居民代际收入弹性变异对不平等的影响分析在揭示代际收入弹性纵向变动趋势以及横向异质性的基础上,本部分进一步估计分析代际收入弹性变异对收入不平等程度变动的动态影响。首先,作为对比,在不考虑代际收入弹性异质性时,式(4)的回归结果如表2所示。此时,代际收入弹性作为遗漏项包含在残差项中。子代=1的虚拟变量g在各分析年份的系数基本显著为负,表明子代的收入水平要低于父代,与表1的描述性统计结果一致。

1989—2000年间虚拟变量g对收入的影响力逐年下降,表明父代与子代之间的收入差距在缩小,2000—2011年虚拟变量g对收入的影响力略有提高,意味着父代与子代之间的收入差距略有扩大,但变动程度相当微弱。同样,以可决系数R2表示的父代与子代组间的收入差距对整体收入不平等的贡献率从4.5%下降到0.2%后,在2010年前后反弹至0.4%。总体而言,父代与子代组间收入差距对整体收入不平等的贡献在5%以内,贡献度较低。引入横向异质性的代际收入弹性后,式(4)的估计结果如表3所示。与表2相比,子代=1的虚拟变量回归系数变动微弱,仍为显著的负向影响。异质性弹性变量corr的回归系数显著为负,而可决系数R2大幅上升。以1989年为例,R2从4.5%大幅上升到22%,表明代际收入弹性可以解释17.5%的整体收入不平等。代际收入弹性对整体收入不平等的解释程度如图3所示。从图3可以看出,代际收入弹性对整体收入不平等的解释程度尽管上下波动,但存在上升趋势,尤其在2010年前后更是突升至39.3%,而在解释程度最低的1991年仅为6.3%。为了分析代际收入弹性对整体收入不平等影响的差异性,选择解释度最低的1991年和解释度最高的2009&2011年进行反事实分析。首先,考虑1991年的代际收入弹性对不平等的解释度,本文继续采用相邻调查年份1989年和1993年的代际收入弹性作为反事实弹性,重新估计式(4),得到的R2数值分别为27.25%和31.96%,均要高于10.9%的实际R2。由于1989—1993年中,1991年的低收入阶层代际收入弹性最低,这意味着降低低收入阶层的代际收入弹性可以最大限度地减弱代际收入弹性对收入不平等的影响。进一步地,采用1991年的代际收入弹性作为2009&2011年的反事实弹性,重新估计式(4)得到的R2仅为1.93%,进一步验证了低收入阶层代际收入弹性对收入不平等影响的重要性。上述R2变动结果揭示了代际收入弹性对收入不平等的影响,图4给出了以方差衡量的被解释变量y的方差以及回归方程式(4)的残差项方差,亦即控制了子代虚拟变量以及代际收入弹性后的方差。从图4可以看出,残差项方差均要小于对应分析年份的y的方差,表明代际收入弹性的横向异质性对整体收入不平等有重要影响。从y的方差变动来看,收入不平等程度经历了先升后降的变动趋势,在2005年达到顶峰,残差项的方差变动趋势与以方差衡量的整体收入不平等程度变动趋势一致,而收入不平等程度最高的2004&2006年也正是代际收入弹性最高的年份。在式(4)的基础上,进一步加入虚拟变量g与代际收入弹性corr的交乘项g*corr,以反映代际收入弹性对父代和子代收入的非对称影响,回归结果如表4所示。交互项系数基本显著为负,并且方程的拟合优度明显提高,表明代际收入弹性对子代收入的负向影响高于父代收入。

五、主要结论及启示

本文首先采集CHNS1989—2011年九轮调查数据,并将2004年与2006年、2009年与2011年的调查样本分别进行合并,同时修正相应的数据测量误差和解决比较的可比性问题,然后从纵向变动和横向异质性两个层面定量刻画了中国居民收入代际弹性的变异特征,最后估计分析了代际收入弹性变异对收入不平等变动的影响。研究发现:(1)从纵向来看,中国居民代际收入弹性大体呈现出“M型”的变动态势,代际收入弹性在2005年前后达到顶峰的0.408。(2)从横向来看,代际收入弹性在不同收入分布上存在异质性,低收入阶层的代际收入弹性显著高于高收入阶层。1989—2006年间,代际收入弹性随收入水平提高呈现较为明显的倒U型变动趋势,但到2010年前后时则出现随收入水平提高,代际收入弹性逐步下降的变动趋势,收入水平越低,与父代收入的相关性就越强。(3)将代际收入弹性变异对收入不平等程度变动的影响分离后可知,代际收入弹性异质性是造成收入不平等程度变动的重要因素,对以方差衡量的不平等程度的解释力有逐渐上升的趋势,2010年前后的解释程度已接近40%。虽然OLS估计的均值意义上的代际流动性有所改善,但低收入阶层较高的代际收入弹性意味着低收入阶层很可能陷入“贫困陷阱”,造成贫困的代际传递,也增加了扶贫工作的难度,低收入阶层代际收入弹性的降低可以更有效地减弱代际收入弹性对收入不平等的解释力,进而切断收入不平等的代际传递。因此,降低低收入阶层的代际收入弹性也是降低收入不平等的有效方式。上述结论的政策启示是:(1)当前的精准扶贫工作不应仅仅包括经济扶贫,还应该包括公共服务扶贫,提高公共服务获取机会的公平性,保障每个人的起点公平,降低家庭背景对公共服务获取的影响,尤其是作为公共服务重要组成部分、能够改善收入地位的教育服务。教育作为影响收入的主要因素,低收入阶层的子代往往由于受到父代资源约束的影响,受教育年限与受教育质量都要低于中高收入阶层,因此降低家庭背景对子女教育的影响,促进优质教育资源的动态平衡,扩大公共教育覆盖率,构建公平的选拔模式有利于促进代际流动,缩小收入差距以及收入不平等的代际传递。(2)政府应当通过税收政策适度调节当前的收入差距,如对富人开征级差遗产税以降低收入或财产在代际之间的直接转移。在起点公平的基础上,在劳动力市场中构建市场导向的收入形成机制,使劳动者更多地以自身努力获取经济收入,进而促进过程公平。

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作者:吕光明,李莹 单位:北京师范大学统计学院

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