中国居民家庭的收入变动及其对长期平等的影响，本文主要内容关键词为：中国论文,其对论文,变动论文,平等论文,居民家庭论文，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。
一、前 言
人们常常用基尼系数来衡量一个地区居民收入的不平等。然而，基于横截面数据的指标，如基尼系数并不能反映长期内的实际不平等，而且有可能引起误导。如在有两个人，i和j的经济单位，以X[，1]=（1[，i]，0[，j]）表示两个人在第一年的收入分配，以x[，2]=（0[，i]，1[，j]）表示第二年的分配。这样，每一年的基尼系数都是1.00，收入分配极端不平等。但实际上在两年内，每人所得均为1，是一个极端平等的社会。之所以会这样，是因为基尼系数的计算依据静态的横截面数据，它不管给定的个体在不同时期的收入变化。因此为了更完整地反映收入分配不平等的状况，需要利用模块数据（panel data）来计算收入的变动（income mobility）。对于贫困的理解也存在同样的问题，仅仅知道处于贫困线以下人口和家庭的比例是不够的，我们还需要清楚在一给定的年份，一个贫困家庭会有多大的比例在下一年仍然陷于贫困、或脱贫。
收入变动（注：lncome Mobility，原意为收入的流动性、易变性，本文译为变动。这里的变动不光是一个人或一户居民家庭收入的绝对量的变化，更主要的是指绝对量的变化所导致的个人或家庭的收入在一个群体内的相对位置（Position）的移动或排列次序（rank）的改变。读者若有更好的译法请指正。）研究同一个人或同一组人不同时期的收入在同一群体收入分配中位置的变化，如，在一给定群体中有多大比例的贫困家庭会在下一年中继续陷于贫困，多大比例脱贫；又或者多大比例的富裕家庭能在以后的几年中一直保持富裕。Joseph Schumpeter曾把收入分配比作住旅馆（见Fields，2001）。开始时一些人住在豪华的上层，一些人住在中间，还有些住在条件很差的下层和地下室。一段时间后，一些人往上搬，一些往下搬，还有一些原地不动。旅馆房间质量的不同相当于不平等，旅客在不同质量的房间之间的搬动即是变动（mobility）。居民收入的变动问题是现代福利经济学研究的重要内容之一。Shorrcks A.（1978a、b），Chakravarty S.，Dutta B.and Weymark J.（1985），Atkinson A.and Morrisson C.，（1992），Fields G.and OK F.（1996，1999a）等是这一领域的重要文献。他们为研究收入变动建立了公理、定义和度量方法。Fields（1999b）是一个很好的综述。现有的大量研究以发达国家为对象，美国劳工的工资变动被经济学家从各个角度反复研究。发展中国家由于缺乏收入或工资的模块数据，相关研究较少。秘鲁首都利马的家庭和成人支出、马来西亚成年男性的工资收入、智利农村家庭的收入和印度的家庭收入曾经被研究（详见Fields，2001第7章）。
20世纪90年代以来，不少国内外学者研究了中国城乡之间或不同地域的居民或家庭的收入不平等问题，Shi Xinzheng，Terry and Yaohui Zhao（2002）和Knight J.，Li Shi and Zhao Renwei（2003）给出了很好的文献综述。中国社会科学院经济研究所的《中国收入分配和公共政策》是这个领域的最新成果（见李实、岳希明，2004）。不过，截止到目前，研究了中国家庭收入变动的仅有Nee Victor （1994，1996）和Nee and Liedka（1997）。Nee的几篇论文是研究中国家庭收入变动的开创性作品。他们的结论是随着中国走向市场经济的制度变换，农户收入变动加快，原有的收入分层大大动摇。他们仅研究了中国农村家庭，资料的利用截止到1989年。
1989年以后，我国居民家庭（不只是农村家庭）的收入变动情况如何？（1）中国4种类型的居民家庭，即城市居民家庭、郊区居民家庭、城镇居民家庭和农村居民家庭之间的收入变动模式有何不同；从时间趋势上看，变动是加快了还是减慢了？（2）在各个分组家庭内部，以家长的不同年龄和受教育程度区分的居民家庭，收入变动的模式有何不同？（3）1989年以后收入的变动究竟是加强了家庭间收入的不平等还是有利于收入的平等？回答这些问题对于正确估计上世纪80年末至90年代后半期收入的不平等，检验劳动力市场政策和反贫困政策具有重要的意义。
本文在国内第一次利用家庭调查数据系统研究了1989—1991年、1991—1993年和1989—1993年、1993—1997年4期中国居民家庭的收入变动状况，发现（1）总体而言，收入变动减慢了；在全体家庭收入分配中，农村家庭的（初始）贫困率高于其他类型的家庭，但持续贫困率并不是所有家庭中最高的；在上世纪80年代末—90年代初的两个短期内，持续贫困率最高的是城市贫困家庭。（2）分组家庭之间，无论在哪个时期，农村家庭的收入变动远远大于其他分组家庭。（3）分组家庭内部，家长为中年和壮年人的家庭收入景况较好，富裕老人家庭能否保持富裕，在农村和在其它分组之间差别很大。（4）在所有4个时期内变动都有利于收入分配的平等，但这种作用在上世纪90年代中期后大幅减弱。一个意外的发现是笼统地将我国居民或居民家庭区分成城镇和农村是不合适的。城市郊区居民家庭，户口统计上的农业户，无论是平均收入还是收入的变动模式更接近于城市家庭，而城镇家庭在很多时候更接近于农村家庭。
二、数据来源和研究方法
本文的数据资料来源于1989、1991、1993和1997年中国经济、人口、营养和健康调查（China Economic，Population，Nutrition and Health Survey，以下简称CHN）。（注：详介请看www.cpc.unc.edu。）该调查由美国北卡罗来那大学和中国预防医学科学院联合执行。调查依据地理位置、经济发展程度、公共资源的丰裕程度和健康指数覆盖了中国东、中和西部8个省。除了选取每个省的省城和较低收入的城市外，在每个省依据收入分层（高、中、低）和一定的权重随机抽取4个县。每个县抽取县城镇和按收入分层抽取3个村落，每个村20户。城市内的城区和郊区是随机选取的。样本把调查的家庭分成城市、郊区、县城镇和农村4种类型。从1989—1993年，每次都有约3，800个相同的家庭，16，000个人参加了调查，形成了模块数据（panel data）。1997年因由黑龙江代替辽宁，模块数据样本有所减少。样本中1/2的家庭为农村家庭，其他类型的家庭各占1/6左右。Shi Xinzheng、Terry and Yaohuo Zhao（2002），简单地介绍了样本，还把1997年8个省的样本与国家统计局的统计数据进行了对比，平均而言，CHN样本中农村和城市居民家庭的收入稍低于国家统计局的调查，但差别不是很大。CHN样本城乡收入之比是2.27∶1，根据国家统计局计算的是2.29∶1。魏众（2004）也介绍了样本，并认为该调查基本上代表了全国农村的情况。
（一）样本数据的构建
公开的CHN数据已经整理了1989、1991和1993年调查得到的各种类型的家庭的收入及其组成部分的数据，1997年的家庭收入由作者合并。农村家庭的收入已经包括了由自家消费的农副产品。除1997年数据外，其他各年家庭收入数据均依家庭类型和所在地通货膨胀指数进行了调整。1997年全国通货膨胀率很低，城乡通胀基本无异，收入数据不调整不影响研究结果。为研究以家长的年龄和受教育程度不同区分的家庭收入变动模式，本文将家长的资料和家庭收入合并。本研究共合并了1989—1991年、1991—1993年和1989—1993年、1993—1997年四个时期的家庭收入和家长特性的数据，并称前两个时期为短期，后两个时期为稍长期。在后两个时期，家长的年龄定义在起始期和结束期的中间年份，即分别为1991年和1995年。
（二）样本数据的简单描述
1989—1991、1991—1993、1989—1993年匹配样本均在3400份以上，1993—1997年为2700份。家长平均年龄在45岁左右。家长平均受教育年数，农村家庭不足7年，城市家庭接近9年，其他家庭为7—8年。
与贫困和不平等的概念不同，收入变动至今尚没有统一的理论。据Fields（2001），不同的学者从不同的角度出发定义了收入变动多种概念，并有相应的度量方法或模型。据Shorrocks（1978a、b），常用时间依赖来定义变动，并用转换矩阵度量变动的程度。时间依赖（time-dependence）衡量个人和家庭现在的福利由过去决定的程度。收入变动的时间依赖可由一个定义收入从x→y转变的转换矩阵（transition matrix）P（x，y）=[P[，ij]（x，y）]表示，其中x和y分别是起始年和结束年的收入分配，x→y表示收入分配从起始年的x转变到结束年的y，P[，ij]（x，y）表示在起始年的分配x中处于第i等级的家庭在结束年的分配y中转变到位于第j等级的概率，m是收入分配从低到高的等级数量。根据定义有
，对于所有的i。
现在考虑起始年为t-1，结束年为t年的两列收入分配，把收入由低到高分成5等，这样就可以建立一个5×5的跨期转换矩阵。转换矩阵的第i行第j列的元素P[，ij]，是收入在t-1年为第i等的家庭在t年转变到第j等的比例。表2是一个5×5的转换矩阵。如果把收入分成10等，可以构筑10×10的矩阵。
表1转换矩阵中P[，11]=0.42表示第一年处于收入最底部的家庭中有42％在第二年仍处于收入的最底部，也即在第一年最贫困的家庭中有42％在第二年没有脱贫。P[，21]=0.25表示第一年中处于第二等级的家庭中有25％在第二年不幸降到了最底层。还有上一年中属于最富裕家庭中下降到最底层的占了8％，即P[，51]=0.08。再看P[，55]=0.46，表示46％的富裕家庭保持了他们的地位。可见对角线上的数值表示在起始年和结束年位置没有变化的比例。（1，1）显示了从收入的底部开始到结束期仍然停留在底部的百分比，即持续贫困的比例，（5，5）显示了顶部的状况。我们较多地讨论收入分配的这两极的变动。
表1 收入转换矩阵
t年的位置
t-1年位置1 2 3 4 5
10.42 0.26 0.13 0.11 0.08
20.25 0.28 0.23 0.13 0.11
30.14 0.22 0.30 0.20 0.14
40.11 0.14 0.22 0.32 0.21
50.08 0.10 0.12 0.24 0.46
有两种极端的情形，一种是所有家庭的位置在两个时期都没有变动，后一时期的收入位置完全依赖于前一时期，这种情形称完全的时间依赖（Perfect time dependence）。转换矩阵是一个单位阵，对角线上的元素都是1，其它元素为零。与此相关的是完全的反时间依赖（perfect negative time dependence），后一时期的位置与前一时期完全颠倒，反对角线上的元素为1，其它元素为零。这种分配也与时间有关，只是与前一种相反罢了。一个社会的分配与这两种矩阵越接近，那么从时间依赖的意义上说，这个社会的分配越缺乏变动。另一种是真正的非时间依赖（time independence），结束年的分配与起始年的分配在时间上完全无关，不管起始年的收入位置如何，在结束年所有的收入位置上，有相同数量的家庭。转换矩阵的每一个元素都相同，在一个五分位的转换矩阵中，所有元素都是0.2：
一个社会实际分配的转换矩阵与P越接近，这个社会的收入分配变动越大。可以用转换矩阵的chi-square值来度量这种接近的程度。（注：另外两种度量时间依赖性变动程度的指数，一是基年和结束年收入的Pearsn相关系数，二是基年和结束年排位的相关系数。）如果是一个五分位的矩阵，
上式度量了一个分配的转换矩阵与完全的非时间依赖矩阵的距离。（注：（1）式并不是严格意义上的chi-square值。统计学上的chi-square值要求P的每个元素至少大于5。这里仅是为了度量一个实际的变动与完全变动的距离，或比较两个变动之间程度的大小。如果两个变动的样本数量N一致，可以用p乘以N代替p。）进而，利用χ[2]可以比较两种不同的变动情形，χ[2]越大表明与完全变动矩阵的距离越大，越具有时间依赖性，因而变动越小。略作变化成1-χ[2]，值越大表示变动越大，越具有变动性，反之，越具有不变动性或稳定性。
三、收入变动的模式
（一）全体居民家庭收入分配中按家庭类型分的收入变动模式
在我们的样本中有4种不同类型的家庭，这4种家庭在我国实际的收入分配中存在很大的差距。大中城市及其郊区的家庭平均收入远远高于城镇和农村。在样本总体的收入分配中，这4类家庭在收入的两端，即在最贫困和最富裕的家庭中的分布和变动中有什么不同呢？
表2给出了不同类别的家庭位于收入5分位底部和顶部以及保持在原有位置的家庭占该类别家庭的百分比。农村家庭中处于总体收入分配最底层的比例，是所有类别的家庭中最高的。在最贫困中生活的农村家庭的比例与在最富裕中生活的城市家庭的比例相当。1989—1991，1991—1993年在农村有近1/3的家庭生活在最低的收入水平上，相比之下，其它类别家庭的同一比例大大低于农村家庭。把我国实际存在的4种类型的家庭按与城市的距离远近依次分为农村家庭、城镇家庭、郊区家庭和城市家庭，可以发现处于收入底部的家庭的百分比随着与城市距离的远离而扩大，少有例外。与处于底部的情形相反，处于收入顶部的家庭的百分比随着与城市的接近而上升。有意思的是除了1991—1993比较接近外，在顶部的郊区家庭的百分比均高于城市家庭，这也就是说，郊区家庭有比城市家庭更高的比例位于收入的顶端部分。
表2 分组家庭内部，以家长年龄和受教育年数分的家庭收入变动的差异（1989—1997年CHN区配样本） （％）
家庭分组
1989—911991—931989—931993—97
家长年龄和 初始位置保持位置 初始位置保持位置 初始位置保持位置 初始位置保持位置
受教育年数15
15
1
5
1515 1515 15
全体家庭20.0 20.042.0 46.0 20.020.043.051.0 20.0 20.0
39.044.0 20.0 20.0
40.044.0
年龄（岁）29.5 14.942.0 28.5 27.411.845.232.5 29.3 14.9
38.424.5 25.0 11.8
38.038.8
20—29 24.0 13.740.0 29.7 23.317.433.322.2 23.5 6.026.235.0 23.3 11.7
42.971.4
30—39 18.5 15.028.3 26.7 18.719.133.330.6 18.6 16.2
35.528.0 19.5 20.1
24.728.0
40—49 16.2 17.622.6 42.0 15.224.837.05.5
15.8 28.2
24.149.6 16.7 20.3
27.643.4
50—59 27.4 25.533.3 37.0 13.920.942.941.3 17.4 22.6
31.932.8 15.0 29.5
39.641.5
＞=60
31.3 15.467.7 34.4 41.311.157.04.3
34.6 13.4
27.416.7 32.7 8.457.323.8
受教育年数
0
27.9 16.453.8 30.4 30.212.456.623.5 31.3 13.9
42.017.9 28.6 12.4
52.725.0
1—619.3 18.936.7 34.7 19.720.739.139.3 18.0 21.8
32.635.3 17.4 19.9
36.341.0
6—919.4 23.327.8 39.1 16.820.130.942.2 18.8 20.1
29.144.1 18.3 21.7
29.335.8
9—12* 13.2 18.925.0 30.0 14.826.537.944.2 14.4 22.9
44.843.5 18.8 26.7
32.345.5
年龄（岁）13.3 17.236.3 41.7 12.419.530.950.5 13.0 17.7
27.846.9 15.2 22.2
55.656.5
20—29 32.8 12.163.2 57.1 30.413.042.966.9 27.6 15.5
37.544.4 18.2 27.3
50.0100
30—39 27.6 13.733.3 40.0 13.77.6 11.160.0 15.4 24.0
36.454.5 18.8 18.8
43.825.0
40—49 15.0 29.020.0 41.4 14.923.833.350.0 13.0 31.5
25.034.5 14.4 25.8
28.656.0
50—59 12.7 28.447.1 55.3 15.931.745.050.0 14.4 23.3
33.344.8 18.8 23.8
46.763.2
＞=60
29.6 15.452.1 40.0 29.220.152.441.4 31.8 15.7
47.633.3 24.8 14.2
57.140.0
受教育年数
0
28.4 10.366.7 50.0 36.113.051.335.7 38.7 8.146.533.3 33.0 11.7
55.925.0
1—622.5 24.543.5 38.0 19.228.040.043.1 14.1 25.5
30.831.9 17.2 17.2
36.472.7
郊区家庭10.5 31.840.0 61.9 15.333.636.665.6 10.0 32.2
33.360.3 13.5 40.0
48.143.8
年龄（岁）
20—29 19.6 14.144.4 30.8 26.29.2 47.133.3 19.6 15.2
27.842.9 16.7 8.3 0
0
30—39 19.7 14.648.6 38.5 23.612.450.042.9 23.3 15.3
39.048.1 17.0 17.9
22.231.6
40—49 18.4 29.828.6 61.8 13.530.241.260.5 16.5 27.5
22.246.7 21.8 22.6
48.139.3
50—59 10.8 28.020.0 50.0 10.329.955.657.7 12.2 25.6
18.252.2 11.8 27.9
50.036.8
＞=60
32.6 15.256.7 64.3 27.318.266.743.8 27.4 17.8
55.030.8 28.4 13.6
56.025.0
受教育年数
0
26.8 20.560.0 52.2 28.620.969.247.4 25.5 18.1
45.841.2 31.7 23.8
65.033.3
1—620.1 25.428.9 50.0 17.824.764.565.1 19.4 26.3
35.345.7 19.0 21.139.3
32.3
6—918.0 16.954.5 51.6 18.317.241.240.6 18.8 16.1
25.740.0 16.1 20.2
15.036.0
9—12* 17.5 12.727.3 25.0 28.614.325.050.0 22.8 19.3
38.672.7 18.9 15.1
60.037.5
年龄（岁）5.8 27.650.0 63.0 7.0 34.645.758.1 5.5 27.3
25.057.6 10.5 31.1
28.643.3
20—29 14.3 17.140.0 33.3 17.611.8100 50.0 16.1 19.4
40.033.30 **
** ** **
30—39 22.9 12.755.6 26.7 16.713.537.538.5 22.2 13.0
33.328.6 14.5 10.9
25.050.0
40—49 9.4 16.236.4 52.6 8.4 29.944.440.6 9.4 16.0
20.052.9 9.9 20.9
11.131.6
50—59 12.8 35.370.6 51.1 9.8 39.363.645.5 15.8 30.0
42.144.4 11.5 21.3
28.638.5
＞=60
31.1 16.464.9 43.3 24.230.975.041.2 30.6 20.1
54.544.8 19.2 22.4
57.129
受教育年数
0
34.9 18.371.1 40.0 32.427.968.231.6 29.4 20.6
55.021.4 39.1 15.2
77.814.3
1—622.0 21.366.7 48.6 20.029.366.734.1 25.5 20.9
51.343.8 27.8 17.5
37.041.2
6—918.8 18.151.9 34.6 11.833.638.551.4 18.8 20.5
23.852.2 17.3 25.3
15.426.3
9—12* 11.0 16.533.3 44.4 12.823.475.036.4 16.5 19.6
28.626.3 10.0 15.7
14.345.5
＞=12
6.8 30.525.0 61.1 2.9 25.750.066.7 6.7 17.3
20.076.9 2.5 27.5
100 36.4
注：每一个百分比是处于或保持该位置的家庭数量占该类家庭的比例，每列相加不等于100％。
*包括高中和中等技术教育。
**样本数量=1，结果省却。
从变动看，依然陷入贫困的家庭，在两个短期（1989—1991和1991—1993年）和稍长期（1989—1993和1993—1997年）有所不同。在短期，城市贫困家庭与农村一起以高比例持续贫困，甚至高于农村，高于城镇和郊区家庭。但在稍长期，城市的贫困家庭脱贫的机会很大，停留在底部的比例大大下降。如在1989—1991年和1991—1993年，城市贫困家庭分别以50％和45.7％的高比例持续短期贫困，但1989—1993年持续贫困的比例仅剩25％，成为所有家庭中最低的。有意思的是，一直以较低概率持续贫困的城镇与郊区家庭1993—1997年的持续贫困大幅上升超过农村。这可能与当时的紧缩政策导致了大批乡镇企业和中小企业的停工、破产和倒闭有关。这从图1和图2中可以看得很清楚。
图1 短期内（1989—1991年、1991—1993年）持续处于收入分配五分位底部和顶部的家庭类型比例
图2 四年期内（1989—1993年、1993—1997年）持续处于收入分配五分位底部和顶部的家庭类型比例
与贫困的变动不同，在所有统计年份，城市和郊区的高收入家庭都以高比例维持在原有位置，特别地，郊区家庭在多数年份比城市家庭还高；城镇家庭的比例也不低；但农村家庭维持高收入不容易，他们的高收入很不稳定。在短期，只有不到1/3的富裕家庭在两年后其收入仍能挤入顶层。这是否会导致农村私人资本积累的不容易？
总的说来，在上个世纪的80年代末至90年代后期，在全国最贫困的和最富裕的20％家庭的变动上，高比例持续贫困的发生比较分散，并不固定在哪一类型的家庭上。平均而言，农村家庭的持续贫困比例稍高。与此相反，持续高收入的家庭集中在城市、郊区和城镇，农村的富裕家庭很不稳定。值得注意的是在我们观测的最后一期，即在1993—1997年尽管农村家庭保持高收入的比例仍是最低的，但4类家庭的持续富裕比例有明显靠拢的趋向，这是一时的紧缩政策造成的，还是全国家庭贫富分化的结果？
（二）按各分组家庭计的收入变动模式的比较
现在让我们来看看按4组家庭各自的收入分配计算的收入变动模式有何不同。首先，从各组家庭的转换矩阵可以得知，农村内部家庭收入变动减缓，持续贫困和富裕的比例都在增加，但与其它组别的家庭相比仍很低。与Nee（1994）表3所列1978—1983年的转换矩阵相比，（注：严格而言，不能作这样的比较，因为计算的跨期时间不一。）农村家庭持续贫困的比例大幅减少了，这与中国政府扶贫政策所取得的成就相吻合。中国农村富裕家庭收入的不稳定，应该引起政府的关注。
表3 4组家庭收入变动的1-χ[2]值
样本总体农村家庭城镇家庭郊区家庭城市家庭
1-χ[，8991][2] -0.239 0.486
-0.665 -0.769 -1.143
1-χ[，9193][2] -0.447 0.218
-0.300 -1.060 -1.325
1-χ[，8993][2] 0.025 0.4150.080
0 -0.141
1-χ[，9397][2] -0.030 0.343
-0.790 -0.069 -0.130
城镇家庭的变动在1989—1991到1991—1993曾大幅上升，1989—1993到1993—1997又大幅下降。后一时期，贫困家庭和富裕家庭都更加稳定。
郊区和城市家庭的变动非常相近。1993—1997年的变动中，处于（5，5）位置的郊区和城市家庭大幅下降，这可能与1994—1995开始的紧缩政策挤去经济泡沫，使1992年迅速富裕起来的一部分家庭收入降低有关。
表3是按各分组家庭收入和总体收入计算的1-χ[2]值。从表3看，在所有时期，样本总体的变动性在下降。这就是说，自上世纪80年代末至90年代后半期，总体而言，除了城镇家庭在短期和城市家庭在稍长期外，我国居民家庭收入变动减慢了，这与上述按（1，1）和（5，5）计的基本吻合。这从图3可以看的更清楚。
图3 4组家庭收入分配的1-χ[2]值
不同类别的家庭之间，收入的易变性在1989—1993年完全按与城市的距离从高到低排列。农村家庭的变动最高，其次为城镇，再次为郊区，城市的变动最缓慢。这种排列与4种家庭的收入来源有关，农村家庭经营收入与自然条件相关，经常性的工资收入占的比例较少，变动较大容易理解。郊区家庭收入的稳定性可能与郊区因靠近城市所以农产品有稳定的销路和相对发达的乡镇企业有关。
变动在时间趋势上的减缓，可能与宏观经济形势有关。事实上，每一年的收入都是被调查家庭上一年的数据。1990—1992年是经济萧条的年份，1991—1993变动低于1989—1991年很可能与当时经济的停滞有关。除城镇外，1993—1997与1989—1993年的变动基本持平。总体变动、郊区家庭变动和城市变动几乎重合。
（三）分组家庭内部按家长年龄和受教育年限不同分类家庭的收入变动模式
表2详细列明了分组家庭内部按家长年龄和受教育年限不同分类家庭的收入变动。
4组家庭都显示出家长为中年（30—49岁）和壮年（50—59岁）的家庭无论在初始期和结束期都有较好的景况，即以较小的百分比处于收入的底部位置和保持在底部位置，以较高的百分比处于顶部位置和保持在顶部。家长为青年（20—29）和老年（60岁以上）的则相反。具体而言，在农村景况最好的是家长为40—49岁的家庭，其次是50—59岁的。在城镇，两个短期，景况最好的是50—59岁的，两个稍长时期最好的是40—49岁的，有向农村情况靠拢的迹象。在城市和郊区，两个短期，最好的是40—49岁的，但稍长期最好的是50—59岁的。
以老年人为家长的农村家庭和其它3组之间差别很大。在1989—1991年，处于底部的比例差别不大，然后在以后的数年中，农村老年人家庭几无改善，相比之下，其它3组的老年人家庭初始收入好转，其中在城镇和城市的有较大的改善，这是否与从1995年开始实施城镇居民最低生活保障制度有关。处于收入两个端点的老年人家庭，持续贫困的的比例，即在转换矩阵（1，1）位置的无论在哪一组都高，相差不大。老年人家庭一旦陷入贫困，较难翻身。但处于（5，5）位置的在城市、郊区和城镇要远远高于在农村的，富裕老人在农村以外的生活远较农村稳定。
表2还显示无论何组，家长接受教育的年数与好的家庭收入景况有强的正相关关系。家长接受教育多的家庭有相对好的收入情况。不过在农村，家长为高中毕业的家庭没有显示比家长为初中毕业的家庭有好的收入景况。文盲无论在何组都处于收入分配的低层，但一个文盲在农村的日子相对要好过一些。
四、收入变动对长期平等的影响
收入分配的变动使得分配在长期究竟比在短期更加不平等了，还是更平等了，这个问题是经济学家们研究收入变动问题的初衷。Shorrocks（1978b），Atkinson，Bourguignon and Morrisson（1992），Jarvis and Jenkins（1998）都提出过收入变动作为长期分配的平等器（equalizer）的说法。Fields（2002）在批判、吸取Chakravarty，Dutta and Weymark（1985）和Shorroks（1978b）的基础上，定义了可以用于实际计算的“收入变动作为长期收入平等器的进步（progressivity）指标”，以下简称P指数。
这里，
是起始年和结束年的平均收入分配数列，y[1]是起始年的收入分配数列，G（.）是不平等度量指标基尼系数，P满足一些特定的性质。
P＞0表示平均的收入分配比y[1]公平，即长期的收入分配比按起始年单一年份计算的公平P＜0则相反，P=0示与y[1]一样公平。
P指数还可用来比较两个不同时期的收入变动对促进平等分配程度的大小。设有时期i和j，如果P[，i]＞P[，j]，那么时期i的收入变动对平等分配的作用大于时期j。
表4是1989—1997年我国家庭收入分配的基尼系数一览表，包括4个起始年份的和4个起始年和结束年的平均收入分配的基尼系数。总体上，平均收入的基尼系数均小于起始年份的，说明两年平均的收入分配比起始年一年的分配平等。P指数列于表5。1989—1993年和1993—1997年两个时期，P均大于零，两个时期的居民家庭收入变动总体上有助于平等分配。变动对降低农村家庭和郊区家庭收入不平等的作用最大。城镇家庭在1993—1997的P指数小于零，这一时期收入的变动使城镇家庭的收入分配更不平等，与此类似的还有1991—1993年城市家庭的收入分配，1989—1993年的变动对城市家庭平等分配的作用微乎其微。
表4 起始年收入及起始年和结束年的平均收入的基尼系数
年份
基尼系数*
样本总体农村家庭城镇家庭郊区家庭城市家庭
19890.427
0.469
0.362
0.420
0.314
1989—1991平均 0.352
0.364
0.309
0.351
0.267
19910.389
0.403
0.348
0.384
0.289
1991—1993平均 0.378
0.372
0.338
0.369
0.300
19890.428
0.467
0.364
0.418
0.310
1989—1993平均 0.389
0.399
0.344
0.367
0.307
19930.470
0.472
0.431
0.440
0.386
1993—1997平均 0.432
0.441
0.461
0.383
0.344
注：*仅计算各年匹配家庭收入的基尼系数。
表51989—97年各分组家庭P指数
年份
样本总体农村家庭城镇家庭郊区家庭
城市家庭
1989—19910.17564 0.22388 0.14641 0.1643 0.14968
1991—19930.02828 0.07692 0.02874 0.0391 -0.0381
1989—19930.09112 0.14561 0.05495 0.122 0.00968
1993—19970.08085 0.06568 -0.0696 0.1295 0.10881
从时间趋势看，4个时期内收入变动作为收入平等器的作用逐渐减弱，但在各种类型的家庭之间差别很大。在农村家庭和城镇家庭那里，P指标急剧下降、初始的不平等正在被更多地保留下来，这在图4可以看得更清楚。在稍长期，城镇家庭的收入变动反而加剧了不平等。在郊区，变动始终明显的使分配趋于平等。在城市家庭内部，尽管在1991—1993时期P指标为负，但在稍长期，P指标显著上升，收入变动有力地促进了收入的平等分配。
图4 1989—1997年各分组家庭P指标柱状
五、结束语
本文考察了1989—1997年4期家庭收入的变动，变动在各类家庭和各分组家庭之间表现得并不一样，有快有慢，对长期平等的影响程度也不一。我们并没有分析导致这些变动的原因是什么。有论文，如Buchinsky M.等（2003）把变动的程度当作收入者个人特征和宏观经济条件的函数，让变动程度对个人的性别、年龄、受教育程度和GDP的增长速度、失业率、通货膨胀指数、最低工资进行回归，从而找出导致各年各组人的收入变动的原因。20世纪90年代是我国经济制度大幅变革的时期，收入的变动恐怕主要是由于市场化导致的收入来源和获得收入的要素的变化所造成的。市场化意味市场风险，上世纪90年代我国农民家庭的收入变动大大高于1978—1989年。但市场化程度的提高和市场制度的完善降低了市场风险，使居民家庭收入比市场化之初变得稳定一些，如我国居民家庭的收入变动远高于发达国家。1989—1997年我国居民家庭收入变动总体降低是否与这一时期我国市场化制度的逐渐进步相关？农民家庭收入高于其他分组家庭还源于农户的收入的来源，农民的收入包括农业经营收入和工资性收入，大部分农户基本不享受各类社会保障以部分抵消市场风险的，也很少有投资受益，因此家庭收入变动较大。从分组家庭内部看，上世纪90年代人力资本投资回报的提高使得受教育多的家长有相对稳定的高收入；在农村由于体力在农业生产和外出打工中的重要性，家长的学历与收入正相关显得并不如在城市那样显著。
最后，我们需要指出一个国家单年的居民收入分配有多高基尼系数并不那么可怕，可怕的是这个国家有高的基尼系数时收入分配不变动或变动缓慢，更可怕的是分配的变动对改善不平等没有贡献，或贡献越来越少。1989—1997年，总体而言，我国农村和城镇居民家庭的收入分配正处于这样的境地之中。1997年以后这种趋势是否持续，将留待获得更新的调查数据后继续研究。