1989-2009年我国农村贫困演变及指数分解研究，本文主要内容关键词为：分解论文,贫困论文,指数论文,农村论文,我国论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
贫困是现代社会面临的最尖锐的问题之一。由贫困所滋生的疾病、暴力、人口素质低下和社会参与等问题，从教育、就业、社会保障和环境等方面影响稳定和发展。针对贫困的研究早期比较有代表性的学说是涓滴效应和库兹涅茨曲线。涓滴效应是20世纪50、60年代的主流思想，指富裕群体或地区首先享受经济发展的福利，然后由优先发展起来的群体或地区通过消费、就业等途径惠及贫困群体(或地区)，带动其发展和致富。库兹涅茨曲线由Kuznets在1955年提出，是指在一国经济发展的过程中人均收入和分配状况之间存在的倒U形曲线关系，即在经济发展初期人均收入上升、分配情况恶化，在经济发展到了一定程度以后人均收入继续上升，分配状况趋向稳定甚至改善。近年Dollar等(2002)使用137个国家的面板数据发现贫困群体的收入增长率与整体经济增长率呈现一对一的关系，即经济增长中富人和穷人获得的利益并无差别。但这一结论逐渐受到质疑。Ashley(2008)对Dollar等的资料进行重新分析发现贫困群体对经济增长的收入弹性并不为1，而是在经济增长时小于1，在经济衰退时大于1，从实证角度对该结论进行了反驳。Kakwani(2000)、Kakwani等(2000)认为经济增长的减贫效果要受到期初资产分配不平等和增长过程中分配变化的影响，即分配也对贫困有巨大影响。Ravallion(2001)认为该结论无法说明贫困群体内部收入分配变化所带来的福利增减，此外对发展程度不同的国家进行平均处理，也会掩盖国家个体间的差别，使其结论缺乏说服力。
另一部分学者使用贫困率变动分解的方法探究贫困变化过程中经济增长和收入分配的作用和强度，例如Kakwani等(1990)、Jain等(1990)以及Datt等(1992)对总量贫困测度(贫困指数)进行增长和分配成分的分解。Shorrocks(1999)、Konenikoof等(2005)借鉴合作博弈论解决了分解中的残差问题，提出Shapley分解法。该方法由于具有无残差项并分解对称的优点，在研究中得到了广泛的应用和拓展，如Sen(2003)在使用可加可分解贫困指数的基础上将该分解方法拓展到子群之间。
就对我国国内贫困状况的研究而言，Chen等(2001)使用Datt等(1992)的有残差的贫困率分解方法，对中国1990-1999年的实证分析表明增长对于贫困减少发挥积极而重要的作用，收入分配则对贫困减少发挥显著的负作用。洪兴建等(2005)使用该分解方法对中国1980年、1985年、1999年和2002年的贫困率进行分析评价认为分配的恶化反映了扶贫的受益者并非贫困者或赤贫者。林伯强(2003)、张茵等(2006)、胡兵等(2007)及万广华等(2008)则利用Shapley分解法对我国贫困率变化和地区差异等进行分解，得出了有价值的结论，并对该方法的应用进行了拓展。林伯强(2003)的分解结果具有一定的区域性特征，该研究发现对大多数省份平均收入是决定贫困率的主要因素，而收入分配对部分省份的影响也不容忽视。张茵等(2006)使用CHNS和RCRE数据计算发现，在20世纪90年代后半期收入不平等的持续上升是造成城乡地区减贫速度下降甚至贫困回升的主要原因。城市的收入不平等在整个20世纪90年代一直呈上升趋势，农村地区的收入分配则在20世纪90年代末期出现明显恶化。而城乡居民的收入增长在20世纪90年代后期有所停滞。且该结论与对贫困的不恰当度量无关，即对不同收入数据、贫困线、贫困指标和等价规模的选择具有稳健性。胡兵等(2007)发现经济增长使农村居民收入增加、大幅度减少了贫困，但农村居民的收入差距不断拉大，收入不平等加剧部分抵消了经济增长的减贫成效。这与有残差的分解法所得出的结果大体一致。万广华等(2008)将回归分解和Shapley分解相结合建立起贫困率变动的要素分解框架，将贫困率变动分解为不同的收入要素增长和不均等成分的贡献，证明了就消除贫困而言要素再分配要比要素增长更有效。此外，Shapley分解法还被应用于不平等指数、多维贫困指数的因素分解上(万广华，2005；陈立中，2008)。
现有研究由于数据的时间限制，分析结论仅截至2002年。本文将在现有研究的基础上，使用CHNS1989-2009年的调查数据，分别对我国农村贫困率进行SST指数分解和FGT指数的增长和分配成分Shapley分解，针对我国贫困率变化趋势进行完整分析和对比，同时也对现有贫困测度及其分解理论进行时效性验证。
二、贫困指数与分解原理
贫困指数是对总量贫困的测度指标，通常包括贫困发生率(H)、平均收入差距比率(PG)和平均的平方收入差距比率(SPG)等。本文将分别选取SST指数和FGT指数进行测度分解。SST指数满足相关性、单调性、连续性和弱转移性等公理，具有良好的性质。通过SST指数分解，可直观地将贫困率的变化分解为贫困人口比率、贫困程度和不平等程度的贡献。FGT指数的特性在于其阶数越高则对收入越低的贫困群体关注度越高。通过FGT指数分解可探讨经济增长和收入分配在影响贫困人口比率、贫困程度、贫困人群中极度贫困者的状况等方面的贡献。可见两种指数及分解的结果相互佐证、相互补充、各有优势、不可完全替代。
(一)SST指数及其分解
Sen(1976)在满足相关性、单调性和弱转移性公理的要求下首次提出了S指数以衡量收入差距比率。Shorrocks(1995)对S指数中的权重函数进行了调整，从而克服了S指数缺乏连续性以及违背转移性和可分解性公理的不足。由于该调整后的指数与Thon(1979)对S指数进行调整而构建的T指数的极限相等，因此被称为SST指数：
ΔlnP(Y；z)约等于SST指数的变动率。从公式(3)可见，该变动率可分解为贫困发生率(Rate)、平均收入差距比率(Gap)和总人口收入差距比率分布的基尼系数(Gini)+1的变动率贡献。根据这种分解，不仅可以考察贫困人口的相对人数(Rate)和平均贫困程度(Gap)，还可以考察贫困程度的分布情况Gini，即由于分配所造成的贫困变化。本研究实证研究中，将利用CHNS数据测算我国农村1989-2009年的SST指数及其分解结果分析该时期我国农村的贫困变化和原因。
(二)FGT指数及Shapley分解
其中，
为贫困缺口率，是个体收入到贫困线之间的相对距离。α为社会贫困厌恶系数，当α取不同数值时，FGT指数度量贫困的不同方面：当α=0时，测量的是贫困发生率FGTO，也称贫困广度；当α=1时，测量的是收入差距比率FGT1，即贫困深度；当α=2时，为平均的平方收入差距比率FGT2。当α≥0时，FGT指数满足单调性公理；当α＞1时，满足转移性公理；当α≥2时，满足转移敏感性公理。同时α越大，该指数对收入更低的穷人关注程度更强。
需要说明，FGT0指数即SST分解中的贫困发生率Rate，而FGT1与SST分解中Gap接近，仅区别于FGT1的分母是样本总体，表示将总贫困程度在样本总体中进行分配；而Gap的分母为贫困人口，表示将总贫困程度仅在贫困线以下的样本中分配。可视为FGT1衡量的是整个社会的平均贫困程度，Gap衡量的是贫困群体的平均贫困程度。
2.Shapley分解。Shorrocks(1999)对贫困指数的Shapley分解是建立在合作博弈论中Shapley值②的基础上。Shapley值是帕累托有效的、对称的、线性的且满足哑公理。
假定贫困率P(L；μ；z)是平均收入μ、洛伦兹曲线L及贫困线z的函数。通常贫困线z在一定时期内为固定值。因此，贫困率P的变化源于平均收入μ、洛伦兹曲线L的变化。③
这种分解是完全且对称的。本文也将基于这种FGT指数分解法进行实证测算。
三、数据来源与处理
(一)贫困线的选取
众多研究机构对贫困线进行了计算，最权威的当属世界银行，其在1990年确定了370美元/年作为衡量各国贫困状况的国际通用标准，后简化为1美元/天(根据1985年购买力平价计算)。该标准为绝对贫困标准，适用于世界上最贫困的22个发展中国家。由于1美元/天的标准过低，也被称为极端贫困线。考虑到物价水平和各国经济的发展状况，Ravallion等(2008)提出将发展中国家的贫困线标准调整为人均1.25美元/天的新标准，并被世界银行首先应用。
然而，1美元或1.25美元的贫困线都曾受质疑，Chen等(2008)指出，2美元/天的标准比较能够代表发展中国家贫困线的中值，即2美元/天的贫困线仅代表发展中国家的中等贫困。
为了保证结果既符合我国实际情况又便于国际比较，同时还能够考察贫困指标对于贫困线变动的敏感度，本研究选择1美元/天、1.25美元/天和1.5美元/天⑥以及我国国家统计局(NBSC)发布的贫困线⑦共4条标准分别进行实证分析，并采用世界银行计算出的购买力平价进行统一换算。
(二)数据说明
本文样本数据全部采用中国健康与营养调查(CHNS)数据。该调查由美国北卡罗来纳大学(University of North Carolina)的卡罗来纳人口中心与中国疾病预防控制中心营养与食品安全所联合进行。该调查至今已进行了8次，分别在1989年、1991年、1993年、1997年、2000年、2004年、2006年和2009年。该调查的目的是考察经济和社会改革对居民健康和营养状况的影响，但在考察家庭收入时考虑了政府提供的隐性住房补贴等实物补贴，而这些收入形式是国家统计局的数据中没有考虑到的，因此CHNS提供了更完整、可比性更强的收入数据。
该调查分别从我国东、中、西部选择了在地理位置、经济发展、公共资源和健康指标方面差异显著的9个省份⑧，将各省份的县依据高收入、中等收入、低收入分层，在每一层中进行随机选择并赋予预设的权重，每个省包括4个县。此外，还将各省省会和一个收入略低的城市纳入样本。如果可行性无法保证则选取首府以外的两个大城市。县下的村和镇、市下的城区和城郊社区则随机抽取。由于CHNS调查设计科学，样本抽取的随机性强，数据样本量大(大约囊括了4400个家户、19000个个人样本)，因此较其他的数据代表性更强，且因为家庭的跟踪率高，可比性也更强。基于以上原因，本文选用CHNS数据来进行贫困率分解实证。
(三)数据处理
1.个人收入数据处理。贫困率需要以个人收入为基本单位计算，而CHNS调查的是家庭的收入，因此需要首先对CHNS的收入数据进行处理，即通过平均将其转化为个人收入数据。在平均过程中需要对不同的家庭成员赋予不同的权重，以反映其消费差异所带来的福利差别，而在许多现有研究中都忽略了此问题而未作处理。本研究采用OECD组织所提出的加权方法将CHNS的家庭数据转化为个人收入数据：
2.参数法计算贫困率数据。在获得完整的家庭收入数据的情况下，可以将其代入公式(1)和公式(4)直接计算出贫困率。然而在某些情况下，要获得家庭调查的数据存在困难，这可能由于一国官方对调查数据保密，也有可能因为获得数据的费用较大。在这种情况下，可以对官方公布的收入分组数据，使用参数估计法来计算贫困率。常用的参数估计方法有对数正态分布法、Beta法和GQ法3种，其共同点是事先对个人收入
的洛伦兹曲线L(q)⑨的函数形式或个人收入的分布作出假定，根据分组数据对洛伦兹曲线中的参数进行估计，然后推导出贫困率(通常情况下它们是洛伦兹曲线的函数)。
由于参数估计法事先对收入分配作出假设，并且需要估计多个参数，因此在实际收入分布与假设不一致时会出现误差，而参数估计误差也不可避免。另外，由于3种方法假定的洛伦兹曲线函数形式不同，计算出的贫困率值也有差异。本文直接采用CHNS全部家庭收入的微观数据代入公式(1)和公式(4)进行计算，可以避免这种误差。
(四)FGT指数分解
四、实证分析
(一)我国农村贫困率演变
表1的结果是根据不同贫困线计算出的贫困发生率，即SST指数分解中的Rate和FGTO指数。
从表1可看出，20世纪80年代末至今中国在减贫方面取得显著成绩，由3条不同贫困线所测算的贫困率呈下降趋势，且在贫困变化上具有一致性。同时，表1还计算了用国家统计局发布的贫困线计算的结果，但用国家统计局发布的贫困线计算的贫困率偏低且变化趋势不明显，这与使用其他贫困线所得的结果不一致，也与生活在中国的直观感受相悖。本文认为原因在于国家统计局作为政府部门需考虑扶贫范围以及政府的财政承受能力等因素，可能导致贫困线低估。有鉴于此，本文实证分析部分将不再采用国家统计局发布的贫困线。
(二)我国农村贫困率分解结果
1.SST指数的分解结果。SST指数水平分解结果见表2，SSTCheck是分解后的Rate、Gap与(Gini+1)三者的乘积，与(PY；z)的一致程度见“接近度”一栏，该栏的数值为1减去SSTCheck与(PY；z)的差异，取值越接近1，表示分解偏差越小。
表2的分解结果显示：(1)人均收入逐年提高，由1989年的1233.99元到2009年的8517.82元，增长了590%。而分别用3条贫困线所计算的SST指数变化趋势基本一致，各因素作用的方向也基本一致。(2)除了个别年份外，SST指数和贫困发生率Rate都呈现逐年下降趋势，说明贫困人口比例减小，考察期内中国的贫困问题在逐步改善。1997-2000年SST指数有所反弹，但Rate的下降趋势未受影响；2004-2006年SST指数和贫困发生率都有所反弹，2006年以后两者继续下降。(3)贫困深度Gap在波动中略有上升，2000年后提升趋势较显著。说明2000年后贫困群体的平均贫困程度增加，贫困人口收入状况恶化。虽然贫困人口比例减小，但相对社会其他群体，他们在经济上比过去处于更加不利的地位。
使用3条贫困线计算的基尼系数(Gini)都呈逐年上升趋势，且近年来达到了相当高的水平(0.8～1)⑩，说明社会的贫困集中度增加。结合近年Rate和Gap的变化，一方面，贫困人口比重下降了；另一方面，贫困人群的收入状况变坏，相对少数的贫困者“承担”了社会绝大部分的贫困。
SST指数的变动分解结果见表3，ΔLnP(Y；z)是SST指数的变动率，SSTCheck是分解后的ΔLnRate、ΔLnGap和ΔLn(Gini+1)的加总，与ΔLnP(Y；z)的一致程度见“接近度”一栏，该栏的数值为1减去SSTCheck与ΔLnP(Y；z)的差异，取值越接近1，表示分解偏差越小。Rate、Gap、Gini三栏数据分别是ΔLnRate、ΔLnGap和ΔLn(Gini+1)在ΔLnP(Y；z)中所占的百分比，即贡献率，当符号为正时，表示该因素变动率与SST变动率的变化一致，即SST指数下降时该因素下降，可视为该因素对于减贫有正向的贡献，SST指数上升时该因素上升，即该因素对贫困恶化有正向的贡献。当符号为负时，结论相反。
从表3的分解结果可以看出，历年SST指数的变化中，Rate的变动贡献率最大，基本在50%以上，甚至超过100%；Gap变动的贡献率次之，但数值波动很大，最高达到了300%、500%；Gini变动的贡献率最小，然而在大多数年份Gini变动在SST指数下降时贡献率为负，SST指数增长时贡献率为正，可认为Gini的变动一直是增大SST指数的因素，即是使贫困恶化的。
SST指数和贫困发生率Rate逐年下降的情况与表2中基本一致，少数年份出现反常。从表3中可以进一步看出，1997-2000年SST指数的上升，主要原因在于收入差距比率的上升，而贫困发生率Rate是减小贫困率的因素，即这期间贫困率增大主要源于贫困人口平均贫困程度的增加。2004-2006年SST指数的上升则同时源于Rate和Gap的增加，且Rate的增贫作用力度大于Gap，即这期间贫困率上升是人口贫困比例变大和贫困群体平均贫困程度增加共同作用的结果，且后者影响更大。
3条贫困线下Rate、Gap和Gini对贫困率作用的方向(减贫或增贫)基本一致，但1997-2000年在2美元/天的贫困线下SST指数是减少的，而在1美元/天和1.25美元/天的贫困线下该指数是增加的。事实上，从绝对值来看，与2美元/天的贫困线相比，在1美元/天和1.25美元/天的贫困线下Rate减少率更低，Gap增加率更高，Gini的增长率则远远低于2美元/天下的水平，即收入在这两条贫困线下的贫困人口比例减少相对缓慢，贫困人群的平均贫困程度增长相对较快，且这部分贫困人群承担了绝大部分的社会总贫困程度。鉴于1美元/天为极端贫困线而1.25美元/天是对它的调整，这恰好反映出贫困群体中极端贫困人口所享受到的减贫成果与其他群体(如收入在1.25美元/天到2美元/天的群体)是不对等的，极端贫困人口的收入状况有所恶化，从侧面说明Dollar和Kraay(2002)的结论可能并不成立。
2.FGT指数的分解结果。FGT指数的计算结果见表4，分解结果见表5，其中Δ
表示贫困率变化的绝对值，
、
分别表示增长和分配成分在贫困率变化中所占的百分比，即对贫困率变化的贡献率。
从表4、表5可以看出，不同贫困线所计算的FGT指数变化趋势、增长和分配成分相对大小以及变化趋势除个别年份(1989-1991年、1997-2000年、2006-2009年)个别数值存在差异外基本一致，且差异主要存在于2美元/天和1.25美元/天的贫困线之间。如1997-2000年，当贫困线由2美元/天降低到1.25美元/天时，FGTα的分配成分绝对值变大，即收入分配的增贫效应变大；增长成分绝对值变小，即经济增长的减贫效应减小。FGTO的分配成分由负值变为正值即由减贫变为增贫因素，削弱了总效应的减贫效果，FGT1和FGT2指数中分配成分的增贫效应超过了增长成分的减贫效应，总效应由减贫变为增贫。由于2美元/天将收入在1.25美元/天到2美元/天的人口纳入贫困群体，可视为相对于这部分新纳入的人口，收入在1.25美元/天以下的贫困人群更少地享受到经济增长所带来的减贫效应，且收入分配的变化对他们来说是更不利的。可见分属于不同收入组的群体所享受到的减贫效果是不对等的。
FGT指数除2004-2006年略有反弹外，基本保持逐年下降。该结果与SST指数分解结果一致。1991-2004年除个别年份外，贫困率变动值Δ与增长成分的符号保持一致，经济增长()为负，贫困率减小(Δ为负)。反之亦然。说明经济增长主导了贫困率的变动。本文认为这种下降趋势归功于1992年南巡讲话后我国在经济上的跨越式发展。经济增长在提高人们收入的同时显著降低了贫困发生率。
值得注意的是，这段时间分配成分
为正，表明经济高速发展中伴随分配状况的恶化，贫富差距加大带来的贫困率增长部分抵消了增长的减贫作用。Δ
和Δ
在1997-2000年变动为正(与Δ
相反)，本文分析可能是由于自然灾害带来的巨大经济损失使贫困群体的收入差距比率变大所致。2006-2009年也有较大幅度下降，这是在2004-2006年贫困率的反弹基础上。这与SST指数和其分解后的贫困发生率Rate的趋势一致。
值得探究的是2004-2006年贫困率的回升。2004-2006年，贫困率变动Δ为正而增长成分为负、分配成分为正，收入分配的恶化所带来的贫困增加超过了经济增长的减贫效应。2004-2006年GDP年增速都在10%以上，的绝对值却远远低于1991-2004年的水平，分配成分的绝对值较大，可以推知由于这期间的高速经济增长较少惠及贫困群体，这一结果说明Dollar和Kraay(2002)的结论不成立，且涓流效应也被显著削弱，即贫困群体从经济增长中得到的份额有所减少。2006-2009年的FGT指数下降可以看作这种趋势的一种好转。
在绝大多数年份，增长成分的符号为负，即经济增长始终是减贫因素，这与我国经济保持高速发展的现实情况一致。分配成分的符号为正，即分配在大多数年份为增贫因素，说明收入分配所发生的变化是不利于减少贫困的。这表明我国经济发展是一种非均衡式的增长，也可认为该结果证明20世纪90年代至今我国经济处于库兹涅茨假说倒U形的早期。
五、分析与结论
本文使用CHNS的调查数据中的农村样本数据为代表，采用SST指数和FGT指数对我国农村贫困率进行了测算，并在此基础上分别进行分解分析。主要结论如下：首先，1989-2009年我国农村人均收入显著增长。不管采用SST指数还是FGT指数衡量贫困，我国农村贫困率都呈现逐年下降趋势，说明我国贫困问题在逐步改善，减贫工作显性成效显著。其次，从SST指数的分解可以看出，贫困率的下降主要来源于贫困发生率的降低，贫困深度Gap的影响在波动中略有上升，有时会对贫困率的走向起决定性作用，贫困程度不均等始终是使贫困率恶化的因素。2000年以后极端贫困者的贫困缺口率增加，Gini值达到了很高水平，贫困人群中的少数人“承担”了绝大多数的贫困。相对社会其他群体，他们在经济上比过去处于更不利的地位。结合FGT指数来看，1993-2004年增长成分主导了FGT指数的变动，考察期间贫困人口比例的逐年减小可以归功于经济的高速发展，但分配成分对贫困率贡献为正，说明我国收入分配不平等对增长的减贫效应有所抵消。总体来看，在我国农村贫困演变进程中，经济增长为有力的减贫因素，而收入分配则对减贫起负作用。这一结论与Chen等(2001)、洪兴建等(2005)的研究结论基本一致的。就减贫措施的有效性而言，增长有助于减低农村贫困人口比率，而在降低贫困程度，改善贫困群体中极端贫困者的状况方面，收入分配的作用至关重要且不可替代。该结果与盛来运(1997)、张茵等(2006)、万广华等(2008)的结论保持一致性，说明分解结果受不同收入数据、贫困指标、分解方法的影响不大，结果相对稳健。第三，3条贫困线下各因素对贫困率的影响方向和变动趋势基本一致，即分解结果对贫困线选择的敏感度较小。这与张茵等(2006)的发现是一致的，我国农村贫困的分解对贫困线的选择不敏感。个别年份(如1997-2000年)的差异表明该时期收入在极端贫困线下的贫困群体所享受到的减贫成果与其他群体是不对等的，他们更少地享受到经济增长所带来的减贫效应，收入分配的变化对他们来说也更不利。可见分属于不同收入组的群体所享受到的减贫效果是不对等的，从侧面说明Dollar等(2002)的结论可能并不成立。在这一点上，SST指数和FGT指数的分解结果一致。第四，2004-2006年我国经济保持了很高的增长率，但贫困率在同一时期出现反弹，收入差距比率有所提升，说明这期间的高速经济增长较少惠及贫困群体，涓流效应被削弱，贫困群体从经济增长中得到的份额逐渐减少。由于CHNS调查数据的收入项涵盖了家庭从主业/工资收入、副业、种植、渔业和手工等渠道获得的劳动收入，结合万广华等(2008)的分解结果，即土地不均等在各种研究条件下都是减贫因素，产业结构是决定中国贫困的第二大贡献因素，本研究初步推测涓流效应被削弱的原因是随着经济结构的变化，第一产业产值在国民总产值中比重下降，从事该产业的农民所分配的国民收入份额减少。此外，考虑到国民经济垄断程度提高，要素(除土地外)分配不均等程度提高，国民收入分配中资本所占份额上升，劳动所占份额下降，面向农民和农村弱势群体的就业机会或增收渠道减少，如乡镇企业的衰落等，使农民家庭增收困难。
①在SST指数计算过程中，如果对不同群体贫困度的关心程度有差异，可以通过对样本中不同家户预设不同的权重
来体现这一差异。比如，假设更关心贫困群体中最贫困的20%人口，那么可以对这部分贫困人口设定较大的权重。考虑到了权重差异的SST贫困指数计算见下式。为了便于与以往的分解结果进行比较，本文给所有的家户赋予相等的权重，这种情况下下式退化为公式(1)，并根据公式(2)、(3)进行分解：
⑥分别按照每年的购买力平价进行换算，该购买力平价由世界银行计算得出
⑦该贫困线通过马丁法计算得出。马丁法是由世界银行经济学家马丁·雷布林提出的，其测算原理是首先根据人体基本的营养需要和价格信息计算出食品贫困线，然后利用回归模型计算出那些收入或消费支出刚好等于食物贫困线的农户的非食品支出(包括衣着、住房、医疗等)等确立为非食物贫困线，贫困线由食物贫困线和非食物贫困线两部分相加得到
⑧参加调查的省份是贵州、广西、湖南、湖北、河南、山东、江苏、辽宁、黑龙江
⑨L(q)表示收入最低的q的人口占有整个社会L的收入，其中q和L值都是百分数
⑩该基尼系数是收入差距比率的基尼系数，与传统基尼系数的经济含义不同，其数值表示贫困差距比率即贫困程度在总人口中的集中程度，数值增大表示贫困集中度上升，而经济传统基尼系数表示收入在总人口中的集中程度