收入分配机会不平等问题研究进展，本文主要内容关键词为：研究进展论文,不平等论文,收入分配论文,机会论文，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。
在经济学中，不平等是最为古老的研究主题。这一主题的传统研究通常关注收入、健康或教育等分配结果的福利差异，其中最常见的指标是基尼系数。然而，从规范角度看，用基尼系数衡量的分配结果不平等既不全是好的，也不全是坏的。一般地，同样大小的收入差距，源自于努力水平方面的差异要比源自于社会出身方面的异议更小。事实上，类似的规范区分正是机会不平等问题研究的主要内容。源自性别、家庭背景和出生地等因素的差异，使得社会个体长期缺乏能力和机会，进而导致不平等的持续存在。同时，机会不平等不仅会浪费生产潜能，还可能打击处于不利环境个体发挥努力的积极性，进而影响经济增长绩效和社会稳定。因此，近年来国外收入分配研究的焦点在很大程度上已由结果不平等转向机会不平等。 改革开放以来，中国的收入分配差距不断扩大。2003—2012年官方公布的基尼系数均在0.47以上。收入分配问题已成为制约中国社会经济发展的首要的全局性问题。多年来，政府对于缩小收入分配差距问题极为重视，也有社会分配正义的方向定位，但仍未能从根本上扭转收入分配差距扩大的趋势。基于文献考察可以发现，没有找准问题解决的着力点或许是政策实施效果有限的根本原因。事实上，从分配公平正义角度考察，机会不平等更应该成为当前中国缩小收入分配差距和实现社会公平正义的着力点。因此，梳理国外机会不平等问题的研究进展，厘清机会不平等的客观表现、形成机制与解决之道，对于当前中国缩小收入分配差距和实现社会公平正义具有重要的现实意义。本文将系统梳理国外收入分配①机会不平等研究在内涵界定、政策实现、辅助测度三大递进问题上的理论发展脉络；同时，总结给出机会公平认知判断和机会不平等定量测度两大并行问题上的实证研究证据。 一、机会平等的内涵界定 尽管大多数人都会支持缩小收入分配结果的不平等，但对于所要平等的内容却没有达成一致意见。机会不平等问题研究的理论起源正是机会平等内涵的界定。最早的机会平等内涵界定出现在传统的社会选择理论中，该理论主张个人福利或效用的平等，进而将机会平等解释为保证每个人面临机会集的平等。然而，这一解释不仅过于抽象、难以量化，而且也没有涉及个人在选择机会、偏好等方面的责任，因而受到后续研究的广泛质疑。 (一)基于偏好和资源二元因素划分的机会平等内涵界定 早期的质疑主要集中在政治哲学中，相关质疑者试图将个人责任引入到机会集中，旨在寻求一种与努力评价和个人选择自由相关联的机会平等概念。这一尝试始于Rawls(1971)，系统化于Dworkin(1981a，1981b)。 在1971年出版的经典著作《正义论》中，为了批评传统理论只关注个人福利的做法，Rawls提出了基本物品(primary goods)概念，并用它来取代福利或效用。基本物品是指对个人在实现所有理性的人生计划时都有用的东西。在此基础上，社会正义要求最大限度地改善分配给社会最底层的基本物品水平。这就是Rawls所称的差异原则(经济学家通常称之为最大最小原则)。进一步地，Rawls还设计了一种决策者对自己未来职业信息毫不知晓的无知面纱(veil of ignorance)决策机制，来保证差异原则的公正实现。 Rawls的理论虽然只是在一定程度上隐含有社会应该均等化个人责任之外的分配结果不平等的直觉，但其中的无知面纱决策机制难以准确捕捉到这种直觉。Dworkin于1981年发表的两篇文章(1981a，1981b)完成了这一工作。在这两篇文章中，Dworkin首先区分了个人的偏好和资源，并将资源进一步分为类似于家庭背景、基因组成这样的人身资源和类似于财富这样的非人身资源。然后指出，伦理意义上的平等理念至少要求个人间的资源平等。可是，如果个人基于偏好做出资源使用上的不同选择，进而导致的分配结果不平等，这在正义法庭上应该毫无怨言。换句话说，个人应该对各自的偏好而不是资源负责，平等能够为个人责任所调和。同时，为了保证资源平等的实现，Dworkin在无知面纱背后虚拟设计了一种保险市场，用于人身资源与非人身资源间的补偿转移。在保险市场中，个人可以替自己买保险，以防出生时患有残疾或智力低下。同样，非人身资源也可以运用想象的拍卖方式在拥有同等购买力的个人之间转移。Dworkin理论的基本结构是：按照在道义上是否能够承担责任将个人的属性作二元区分，进而寻求不属于个人责任部分引起的最终分配结果平等，同时允许属于个人责任部分差异引起的最终分配结果不平等。 (二)基于环境和努力二元因素划分的机会平等内涵界定 Dworkin之后的批评开始在政治哲学和经济学领域同时展开。Cohen(1989)和Arneson(1989，1990)赞同Dworkin在责任可调和平等方面做出的创新，但不赞同其划分责任和偏好的方式。此外，Arneson还指出，应该平等的不是Dworkin所定义的资源，而是获取福利的机会。经济学家Roemer(1985，1996)指出，即使在所有人均为风险规避者的情形下，残疾人仍有可能比健康人分配得到的更少。因此，从补偿人身资源拥有量较少的人的意义上看，Dworkin式的保险不是一种好的资源均等化方式。 Roemer(1993，1998，2003)给出了Dworkin问题的一种稍微不同的表述：个人收入分配结果可以看作环境和努力的结果。其中，环境是指个人处境和行为中超出自我控制或社会不能问责的部分，努力是指社会能够问责的个人行为部分。在这种情况下，机会平等是指政策干预达成的分配结果只受努力而不受环境影响的情形。为保证机会平等的实现，Roemer抛弃无知面纱假说而给出新的假定：分配结果采用基数测度，且在个人间能够进行比较，同时建议将分配结果表示成个人努力的函数。显然，Roemer的表述是Arneson建议的模型正式化。 值得注意的是，Roemer的环境—努力分析框架的应用前提条件为：在给定个人努力的情况下，环境不影响个人期望分配结果。但从现实来看，环境和努力之间的界限并不明确，其中的争议很多。例如，很多研究都认为，个人教育是一个努力因素，而父亲教育是一个背景因素。然而，如果父亲教育会影响后代的教育，个人教育是否还应该归结为努力因素集吗?因此，环境和努力的划分问题又转化为收入分配决定因素的二元划分问题。相应地，Roemer的分析框架应用前提条件意味着，付出同等努力程度的个人应该得到均等的分配结果。 (三)基于环境、努力和运气三元划分的机会平等内涵界定 尽管环境和努力二元因素划分方法在多数机会不平等分析中居于中心位置，但这并不能充分揭示收入分配结果决定因素的多样性。假定社会认可一个给定的环境因素集，这不意味着剩余因素就一定反映个人选择，进而归入努力因素集。 Lefranc et al.(2009)引入第三类因素——运气，构造了收入分配结果的环境、努力和运气三元决定因素框架，并特别论述了运气在其中的作用。他们指出，收入分配中的很多决定因素都可以标记为运气。这些运气可归为四类：(1)社会背景(social background)运气。个人碰巧遇到的与家庭或社会出身相关的因素，如家庭或社会关系网络。(2)遗传(genetic)运气。比如遗传才能这样的有助于个人不同方面成功的组分特性。(3)后原生(later brute)运气。在成为选择和偏好的责任主体②后出现的个人不能理性影响事件发生可能性的因素。(4)选项(option)运气。个人在有意承担可计算、分离、预测和规避风险时所出现的运气因素。研究中对四类运气是否需要补偿以及补偿方式等问题的认识不完全相同。几乎所有的研究认为，社会背景运气需要完全补偿，应归入环境因素集；选项运气既可能是努力，也可能是环境，因而只需部分补偿。多数研究认为，遗传运气和后原生运气只需部分补偿，在一定程度上应归入环境因素集。在此基础上，Lefranc et al.构建了环境、努力和运气三元分析模型。其中，环境捕捉的是不能视为不平等合理来源的确定因素或随机因素；努力捕捉的是可视为不平等随机合理来源因素的确定成分，它不完全取决于责任因素；运气捕捉的是给定环境和努力下可视为不平等合理来源中的以中性方式影响分配结果的随机因素。 Lefranc et al.的定义尽管在形式上构造的是三元因素分析框架，但在具体处理时将运气归入环境或努力因素集中，因而其实质可以看作环境—努力二元分析框架的一个应用。 二、机会平等实现的政策原则设计 上述内涵所界定的机会平等只是从规范上认可的理想状态，而非现实状态。因此，一个自然而然的问题就是由现实机会不平等状态出发如何通过政策干预实现机会平等?在环境—努力二元分析框架下，为搭建个人环境和努力因素与收入分配结果之间的映射关系来保证机会平等的真正实现，还需要如下两大政策原则设计： (一)补偿原则 要实现机会平等，首先要尽可能地消除由外在环境导致的分配结果不平等，为此需采用补偿原则(compensation principle)，即要求社会应该补偿由环境因素造成的不平等。补偿原则的具体实施方式有如下两种。 1.事后法。事后(ex-post)法最先由Roemer(1993，1998)和Fleurbaey(1995)提出，并在Checchi& Peragine(2010)等研究得到运用。事后法关注的是付出相同努力程度个体组成的群组(tranche)间的分配结果不平等。在实施中，该方法需要识别个人努力程度，这也是被称为事后法的原因。既然需要观测努力程度，因此这种方法对数据要求较高。当努力程度的直接观测值缺失时，为保证识别到潜在的努力程度，通常需要对努力程度和分配结果之间的关系形式做出某种假定。最常用且优美的假设是Roemer识别假设：如果不同类别的收入条件分布的百分位水平相同，则可认为它们的努力程度等同。 2.事前法。事前(ex-ante)法最先由Van de Gaer(1993)和Kranich(1996)在不同的框架下提出，并在后续的研究中得到大量应用。与事后法不同，事前法关注的是由处于相同环境集个体组成的类别(type)间的期望分配结果差异。如果我们相信个人面对的机会集可以测度得到，那么事前法的结果在本质上就很有意义。同时，当努力还没有发挥作用时，这种方法也有用武之地。一般地，期望分配结果常用同类别分配结果分布的一些集中度指标来测算。从这个意义上讲，事前法的一个实证应用优势就是不需要识别努力程度。 在操作实施中，事后法需要同时确定环境变量和努力变量，而事前法仅需要确定环境变量。两种方法的这种操作差别并不总是和现实对应，而只是便于从直观上解释补偿原则。从政策角度看，事前法旨在补偿不同环境集间的分配结果不平等，而不关注环境集内部的不平等程度；而事后法蕴含的政策意义则为补偿同一努力水平个体间的不平等。由于各自关注内容的不同，事前法和事后法两种方法得到的结论有可能出现冲突。Fleurbaey & Peragine(2013)指出，只有在努力程度与环境分布独立时，完全的事后机会平等才可以推出完全的事前机会平等，而在其他更多情形下事前补偿与事后补偿并不兼容。 (二)回报原则 当环境因素得到补偿后，收入分配结果的唯一决定因素就是个人努力。回报原则(reward principle)关注的是如何公平对待环境特征相同而努力程度不同的个体，也就是如何处理分配结果与个人努力因素之间的比例关系。常见的回报原则包括以下几类。 1.自由回报原则。自由回报(liberal reward)原则最早由Bossert(1995)提出，在公平分配和公平社会排序的理论讨论中被学者应用得较多(Bossert & Fleurbaey，1996；Fleurbaey & Maniquet，2005，2008)。该原则认为，在具有相同环境特征的类别中，由于收入差异完全来自于个人努力，所以政府不应该在同一类别中重新分配收入。因此，税收和转移支付政策应尊重由个人努力程度不同导致的收入差异，即同类别中的个人应该缴纳相同金额的税收。 2.功利回报原则。功利回报(utilitarian reward)原则在实证文献中也运用较多(Fleurbaey，2008)。该原则主张政府要尊重由个人努力引起的收入差异，因而对这部分不平等不能采取厌恶的态度。在功利主义回报的观点下，必须先把某一类别的“蛋糕”做大，类别之内怎么分配是其次的。因此，政府的转移支付和税收政策应致力于同一类别整体效用(收入)总和的最大化，而不是关注调节类别内的收入差异。 3.不平等厌恶回报原则。Lefranc et al.(2009)最先意识到前两种回报原则的缺陷，即除环境和努力两种因素外，仍然有第三种随机因素影响收入分配，但尚未明确提出运气这一成分。随后，Roemer(2010)提出的不平等厌恶回报(inequality averse reward)原则引人运气作为影响收入的第三个因素，认为除了环境因素造成的分配不平等外，运气造成的分配不平等也应该得到补偿。加入运气因素的原因有二：(1)收入在关于环境的条件分布下是随机的，而且既然个人是风险厌恶的，在评价环境因素集时也应采用风险厌恶方法；(2)从事后来看，即使补偿了一系列环境因素造成的不平等，一些补偿仍然是必要的。Roemer(2010)主张不再关注收入，而将不平等厌恶程度作为结果变量，表示为以收入为自变量递增的凹函数。因此该原则被称为不平等厌恶回报原则。
图 补偿原则和回报原则不同实施方式间的搭配关系 最近一些研究(Ramos & Van de Gaer，2012；Fleurbaey & Peragine，2013；等)表明，事后补偿与自由回报、功利回报和不平等厌恶回报方式均不相容；而事前补偿与三种回报方式之间没有冲突。其原因在于：在事后补偿这样较强的条件下，努力因素和环境因素的影响相互交织，进而导致补偿原则和回报原则很难兼容(参见上图)。 三、机会不平等程度的测度 要真正实现机会平等，除了政策原则外，还必须准确测度机会不平等程度。常见的方法有以下几种。 (一)直接测度法 直接测度法，顾名思义是直接计算确定机会不平等程度，具体需要构造不包含努力因素的反事实收入分布
，再将其不平等程度I(
)确定为机会不平等程度。该方法的关键在于反事实收入
的构造，常见的方法有： 1.事前法构造。从事前角度考察，
的构造应该是依据与努力无关的环境因素来估计替换实际收入。假设环境—努力二元分析框架下个体的收入函数可表示为：
受功利回报原则启发，Van de Gaer(1993)提出了一种简便的参数构造方式，即用同一类别收入的平均值作为估计值去替换类别内每个人的实际收入，可表示为：
Lefranc et al.(2008)借助于类别收入分布的广义洛伦茨曲线下的曲面来测算机会集的值，即有：
其中，
中水平级别第i低的收入。这一处理与不平等厌恶回报原则相一致。 Ferreira & Gignoux(2011)在给定个人环境因素集并将随机项设定为零期望值的情况下，给出了一种个人反事实收入的简化式估计，即有：
2.事后法构造。从事后角度考察，
的构造应消除已有努力因素的影响，通常做法是将各个人收入替换为假设付出一个参考努力水平后应得到的收入。 Roemer(1993)最先采用这一构造思路。他首先给努力变量赋予一个固定参考值
，然后用类别收入平均值来构造反事实收入，即有：
针对参考值
选择的随意性，Roemer还进一步提出用平均不平等指标和无限不平等厌恶的思想来改进式(5)。 Pistolesi(2009)提出了不平等直接测度的半参数方法，即在估计个体收入函数过程中给努力变量设定一个参考值，可表示为：
事后法构造得到的机会不平等在很大程度上取决于努力水平参考值的选择。尽管大多数研究会采用样本努力程度的均值作为参考值，但参考值的选择仍然是一个悬而未决的问题(Ramos & Van de Gaer，2012)。 (二)间接测度法 间接测度法(indirect measures)是通过比较实际分布的不平等
与机会不平等不存在时的反事实收入分布不平等
来间接确定机会不平等程度，即有
。几乎所有的间接测度都要构造一个反事实收入分布来消除具有相同努力程度个人间的不平等，其本质上测度的是事后机会不平等。 由于当努力程度与环境分布独立时，事后机会不平等的缺失意味着事前机会平等，所以直接测度中的事前反事实分布与间接测度中的事后反事实分布存在对偶关系。根据努力程度相同的群组定义，同一群组可表示为
，且记群组
中的个体数为
。 Checchi & Peragine(2010)给出了式(2)反事实收入的对偶形式，用同一群组收入的平均值去替换群组内每个人的实际收入，即有：
式(7)实际上表达的是功利回报原则思想。 Bourguignon et al.(2007)构造了式(6)反事实收入的对偶形式：
前面两种对偶构造方式都隐含着事后机会平等和事前机会平等等价的前提条件。若这一前提条件不成立时，Checchi&Peragine(2010)还给出一种无须施加完全事后机会平等的非参数解决办法，即用式(2)评估个人机会集并构造反事实收入：
μ(y)表示收入分配结果变量的平均值。已知
，这意味着，当采用式(2)测度机会集时，所有人实质上拥有相同的机会集值。 (三)随机占优法 将随机占优(stochastic dominance)法应用于机会不平等测度的起因在于：在类似于式(2)和式(3)的事前机会不平等情形中，个人机会集的估计值是同一类别人群收入的增函数。这意味着，只要存在某个类别的累积收入分布一阶随机占优于另一类别，就意味着存在事前机会不平等。因此，类别累积收入分布间不存在一阶随机占优关系可作为事前机会平等存在性的检验标准。 在不平等厌恶回报原则下，Lefranc et al.(2009)指出，类别累积收入分布间不存在一阶随机占优关系可进一步强化为要求类别累积收入分布间不存在二阶随机占优关系。Ramos & Van de Gaer(2012)进一步证明，如果Roemer识别假设成立，则类别累积收入分布间不存在一阶和二阶随机占优关系的假设被同时拒绝，就意味着存在事后机会不平等。 (四)基准测度法 不平等的标准测度并不区分不平等的公平性，而是将所有不平等均视为不公平，任何偏向更为公平分布的移动视为公平意义上的改进。然而，类似的移动可能消除的是不平等中的公平成分，进而会导致社会不公平程度上升。因此，可重新设定基准的公平收入，来测算每个人实际收入与其基准公平收入的偏离程度，这就是基准测度法(norm based measures)。 理论上，基准测度中的不平等指标应具备局部对称性和比Pigou—Dalton条件更为严格的转移原则。Devooght(2008)将平等主义的均等分配作为基准，采用基于一种广义熵的分布变动测度计算总体偏离程度。Almas et al.(2011)基于广义比例分配设定基准收入，采用公平基尼系数来汇总每个人实际收入与基准公平收入差额的绝对值。 四、机会公平认知判断问题的实证研究证据 自从Roemer将机会平等内涵引入到经济学以后，学者们就开始从实证角度关注机会不平等相关的两大问题：(1)机会公平的认知判断问题；(2)机会不平等定量测度问题。围绕前者的研究主要采用调查和实验方法；围绕后者的研究则采用经验测度方法。 (一)调查研究证据 在判断机会分布是否公平的问题上，人们对环境因素和努力因素引起的收入不平等的态度截然不同。Konow(1996，2001)通过调查研究发现：人们可接受个人可控因素造成的不平等，而认为外在因素对分配的影响是不公平的。Schokkaert & Devooght(2003)分析比利时、布基纳法索和印度尼西亚地区调查问卷后发现：人们倾向于更保守的再分配政策，而拒绝绝对平等的完全补偿政策。Gaertner & Schwettmann(2007)分析德国、奥利地和斯洛文尼亚大学的调查数据后发现，责任变量在收入结果中是重要的解释变量。Alesina & Angeletos(2005)利用世界价值观调查③数据研究发现个人的公平认知与社会政策选择倾向相关，具体地，当人们认为努力是收入的主要影响因素时，人们倾向于选择低再分配和税收模式；相反，当人们认为出身和社会关系是主要因素时，人们倾向于选择高再分配和税收模式。 个人的公平认知判断不仅会影响个体的行为动机，而且会影响整个经济体的增长。世界银行的《世界发展报告2006》指出，来源于环境的不平等将导致人力资本的次优积累和经济增长减速，而来源于责任的不平等将激励个人进行更多的人力资本投资。类似地，Marrero & Rodriguez(2013)考察美国收入调查的动态面板数据后发现，来源于努力的不平等有助于经济增长，而归咎于环境的不平等则与经济增长负相关。 (二)实验研究证据 除了进行调查外，不少学者还借助于博弈论方法设计实验获取人们的认知态度。Cappelen et al.(2007)用投资实验模拟研究了收入分配的情形：个人拥有不同的投资和不同的回报率，由个体来选择投资额，回报率是随机分配的。显然前者是努力变量，而后者是不可控运气。实验结论为，绝对平均主义者和责任平均主义者约占40％左右，余下不到20％则是不需要收入再分配的自由主义者。Cappelen et al.(2010)通过一个收入分配由生产阶段决定的独裁者博弈证明人们应该对什么样的信息负责任，结果发现：参与者认为，个人不应该为随机分配的价格负责，而应该为自身劳动时间的选择负责。Almas et al.(2010)采用类似框架研究了不同年级学生对于收入分配公正性的态度，发现三分之一的五年级男生是自由主义者，其余是平等主义者；随着年龄的增长，他们更倾向于支持机会平等。 随着研究的深入，已有学者开始利用实验研究运气与环境和个人选择之间的关系。Cappelen et al.(2013)设计了一项由承担风险和收入分配两阶段组成的实验。结果表明：三分之二的样本认为，个人应该为自己关于风险承担的选项运气负责。Chanel et al.(2013)假设收入分配受环境、努力、选项运气和纯运气四类因素影响，设计了收入获取、投票和再分配三阶段实验。结果表明，60％的样本拥护机会平等；而在运气的归属问题上，样本较倾向于将选项运气归入责任范畴，而将纯运气归入环境范畴。 五、机会不平等定量测度问题的实证研究证据 自从Roemer提出环境—努力二元分析框架后，立足于分析机会不平等程度或机会不平等在总体不平等中贡献份额的实证研究文献不断出现。这些实证研究通常会使用一些经济福利(如工资、收入或消费)的衡量指标作为收入分配结果变量，而采用性别、父母教育或父母职业等数据作为诸多环境变量。然而，在很多国家中，多数截面住户收入或支出调查并不包含相关信息，这限制了机会不平等测度方法在这些国家的应用。现有的经验研究多集中于两类国家：一是数据相对齐全的欧美发达国家；二是收入不平等程度较高的发展中国家，如拉丁美洲和非洲的一些国家。比较而言，与国家类型相比，测度方法对结果的影响更大，分类更有意义。这里按方法类型总结出相关实证研究证据。 (一)基于直接测度法的研究证据 按照反事实收入构造方法的不同，基于直接测度法的实证研究可分为事前法和事后法两类。在事后法构造方面，Cogneau & Mesplé-Somps(2008)采用Roemer识别假设识别出努力并构造反事实收入直接测算比较了非洲五国的机会不平等程度(详细分析指标信息见下表，下同)。研究发现，机会不平等程度由高到低的排序为马达加斯加、1998年的加纳、几内亚、乌干达、象牙海岸、1978—1988年的加纳。Pistolesi(2009)采用半参数密度方法估计反事实收入实证法分析了1968—2001年美国的事后机会不平等。结果发现，机会不平等的绝对水平为0.035～0.061，占收入不平等的比重为20％～28％。 在事前法构造方面，Cogneau & Mesplé-Somps(2008)还用Van de Gaer(1993)的构造方式进行比较研究发现，排序结果受方法和指标选择的影响可以忽略。Lefranc et al.(2008)借助于广义洛伦茨曲线的曲面构造方法实证比较了1991年前后西方九国25～40岁男主人家庭收入的机会不平等情况。结果表明，机会不平等与收入不平等的排序不完全相同，两者的相关系数为0.675。同时将基尼系数分解为回报和风险两部分后发现，在机会不平等程度较低的国家，由于来自较不利背景下的人们比来自较好环境的人们面临更小的风险，所以风险不平等会抵消机会不平等；在机会不平等程度较高的国家，风险不平等则会加剧机会不平等。 鉴于努力与环境可能相关，Ferreira & Gignoux(2011)用收入简化式估计方法实证分析了拉美六国的事前机会不平等。结果发现，机会不平等程度的高低排序为巴西(0.223)、危地马拉(0.199)、巴拿马(0.190)、秘鲁(0.156)、厄瓜多尔(0.150)、哥伦比亚(0.133)。机会不平等程度占收入不平等中的贡献比重排序略有不同，危地马拉(33.5％)最高，其次为巴西(32.2％)、秘鲁(27.9％)、厄瓜多尔(25.9％)、哥伦比亚(23.2％)。 (二)基于间接测度法的研究证据 间接测度法的经验研究通常是从基尼系数、阿特金森指数、泰尔指数等可分解的结果不平等指标出发，采用参数或非参数的方法分解得到机会和努力两个成分。Sapata(2012)以基尼系数和泰尔指数作为不平等测度指标，以均等化的环境构造反事实收入测度了巴西的事前机会不平等。结果发现，收入不平等的基尼系数和泰尔指数分别为0.232和0.089，而机会不平等的基尼系数和泰尔指数分别为0.015和0.011，占比分别为6.5％和12.4％。 用基尼系数和泰尔指数作为结果不平等测度指标的缺点是具有路径依赖，即环境成分和努力成分的分解次序会影响最终其在收入不平等中的比重。克服这一缺点的标准可分解不平等指标是以平均对数偏差(MLD)为代表的广义熵指数。Pistolesi(2009)采用MLD等作为不平等指标，用间接法实证分析1968—2001年美国的机会不平等程度后发现：机会不平等的绝对水平为0.02—0.094，占收入不平等的比重为31％—41％。Checchi & Peragine(2010)同样采用MLD作为不平等测度指标间接测度了意大利1993—2000年事前和事后机会不平等后得到：事前和事后机会不平等分别为0.015121和0.01744，其解释收入不平等的程度分别为14.78％和19.5％。 利用间接法测度还有一优点是可以测度环境通过影响个人努力程度而对收入的间接影响。Bourguignon et al.(2007)针对努力与环境变量相关的情形设计模型间接计算了巴西的事后机会不平等。结果表明，环境因素解释了总收入不平等的25％，其中最为重要是家庭背景；环境平均化后，直接作用解释了不平等减小的60％，而间接作用解释了其余40％。Bjorklund et al.(2012)以1955—1967年间出生的男性为研究对象，利用参数方法测度了瑞典的事前机会不平等。结果发现，机会不平等占总收入不平等的30％。在环境变量中，IQ是最具影响力的变量，其次是父母收入和环境的间接影响。 (三)基于随机占优法的研究证据 Lefranc et al.(2008)还利用随机占优法比较了西方九国家庭收入来源中的机会不平等情况。研究发现，瑞典的机会不平等程度最低，且被认定为理想的机会平等状态，其次是西德，再次是英国、比利时和挪威，最后是法国、意大利、荷兰和美国。Lefranc et al.(2009)采用同样的方法分析了法国1979—2000年的机会不平等情况后发现：法国存在较显著的机会不平等，其形式在长期内变化较小，但幅度有所下降。 上述两篇文献中，环境变量均是不连续的。当环境变量为连续变量时，需要用密度估计技术得到随机占优的条件分布。O'Neill et al.(2000)提出了核密度估计方法，并用于描绘美国父母收入处于同代人中特定百分位时子女的收入机会集。研究发现：当父母收入处于第25个百分位时，他们子女中的70％能够获取平均水平以上的劳动收入；而当父母收入处于第75个百分位时，这种可能性仅为40％。两个百分位下子女收入中位数的差距为56％。O'Neill et al.研究方法的缺陷在于只考虑一个环境因素。Nilsson(2005)利用半参数方法弥补了这一缺陷。具体地，他将所有父母收入之外的条件变量，如父母关系稳定程度、父母是否出生于国外等，纳入瑞典的子女劳动收入方程。结果发现：当父母收入处于第25个百分位时，他们子女中的52.3％能够获取平均水平以上收入；而当父母收入处于第75个百分位时，这种可能性为42.6％。两个百分位下子女收入的中位数差距接近10％。比较两个研究结果可以发现，瑞典的机会差别要远小于美国。 (四)基于基准测度法的研究证据 Devooght(2008)将平等主义的均等分配作为基准收入，然后采取一系列不平等指标测度了比利时1997年的情况，发现机会不平等占收入不平等的比重为90％～97.5％。Almas et al.(2011)基于广义比例分配设定基准收入并采用基尼系数作为不平等指标，实证分析了1986—2005年挪威的城镇居民情况。结果表明，收入基尼系数为0.205，其中机会不平等大小约为0.152，占比约为75％。从以上两篇文献可以看出，基准法的测度结果明显高于直接法和间接法，其原因很可能在于基准收入的设定过于严格保守。Sapata(2012)将Almas et al.(2011)的方法运用于法国地区间的比较分析后发现，不同地区的机会不平等程度差异较大。 以上三篇文献均将误差项作为应补偿的环境变量，但误差项也有可能包含未观测的个人努力变量。Almas(2008)试验了两种不同的处理方法，将误差项作为环境变量时，得到的是机会不平等的上限，而将误差项作为责任变量时，得到的是不平等的下限。通过实证比较2000年德国和美国的税前和税后收入发现，德国不公平程度的上限低于美国，而美国不公平程度的下限低于德国。 (五)机会不平等与收入不平等关系研究证据 随着研究的逐步深入，基于大规模国家样本的机会不平等与收入不平等关系研究逐渐成为可能。Checchi et al.(2010)实证对比了欧洲25国的收入不平等与机会不平等后发现，事前机会不平等在收入不平等中的占比为2.5％～30％，事后机会不平等则为16％～45％。进一步将这些国家聚类为三组：第一组为低收入不平等—低机会不平等国家，包括斯洛文尼亚、瑞典、丹麦、挪威、芬兰、斯洛伐克。第二组为低收入不平等—中等机会不平等的法国、卢森堡和比利时。第三组为高收入不平等—高机会不平等国家，多为欧洲大陆国家和前计划经济国家。 Brunori et al.(2013)筛选出八篇采用类似事前构造法的文献，对其中41个国家的测度结果比较后发现：机会不平等程度在国家间存在显著差异，挪威最低(0.003)，巴西最高(0.223)；从机会不平等在收入不平等中的占比看，挪威最低(2％)，危地马拉最高(34％)；机会不平等占比与人均GNI之间存在类似库兹涅茨规律的倒U型曲线关系。 六、结论与启示 近年来，作为从公平角度缩小收入分配结果不平等的尝试，机会平等内涵得以提出并被逐步引入到经济学研究中。在理论研究方面，为了更好地表述机会平等，以Roemer & Lefranc为代表的经济学家进行了不同的因素区分，构筑了收入分配结果决定的二元(环境和努力)分析框架和三元(环境、努力和运气)分析框架；为了更好地从政策上实现机会平等，补偿和回报两大原则的实施方式在文献中得以广泛探讨，补偿原则要求社会应该补偿由环境因素造成的不平等，具体可采取事后法和事前法两种实施方式，回报原则要求个人努力因素应该得到相应回报，具体有自由回报、功利回报和不平等厌恶回报三种实施方式；为了保证机会平等的实现，直接测度法、间接测度法、随机占优法和基准测度法等四种机会不平等程度测度方法在研究中被不断提出。在实证研究方面，为了回答机会公平认知判断问题，大量调查研究和实验研究得以开展；为了回答机会不平等定量测度问题，上述四种方法的经验测度研究不断出现。机会不平等理论研究为机会不平等问题的因素划分提供了一个普遍一致的框架，而实证研究则可以提供不同国家因素划分边界的有用信息，二者相互补充。 由于收入分配结果决定因素的多样性，机会平等这一宽泛内涵可以有不同的表述方式，其中的环境与努力因素界限难以准确区分，进一步导致不同的政策原则操作方式之间可能存在冲突，导致不同测度方法的结果出现差异(见下表)。比如，事后测度结果一般要略高于事前测度，基准法的测度结果要远高于其他方法。同时，具体研究中样本国家和数据约束等差异进一步放大了结果的差异。正如 Ramos & Van de Gaer(2012)，Roemer(2013)所指出的，机会不平等程度估计在任何情况下都是真值的可能下限，其低估幅度与数据集尤其是环境数据集的丰富程度负向相关。这就使得我们很难从现有研究比较中得到更为一致、稳健的结论。尽管如此，我们还是可以基于部分研究得出如下初步结论和启示： (1)机会不平等在收入不平等中占有一定比重，并且这一比重与收入不平等正相关。这意味着，消除机会不平等不仅是公平收入分配的根本要求，而且是缩小收入不平等的必经之路。目前包括政府和学术界在内的社会各界更多地从分配结果的角度关注中国收入分配问题，鲜有从机会不平等角度出发进行考量的。事实上，中国收入分配差距的很多现实表现形式如城乡差距、地区差距、行业差距和阶层差距等，都和机会不平等存在不同程度的关联。由于机会不平等造成的收入分配差距无法通过个人努力来抹平。因此，解决中国收入分配差距问题的着力点有必要从结果不平等转向机会不平等。 (2)机会不平等程度变化与经济发展阶段存在一定的关联关系。相对而言，当前众多拉美国家的机会不平等程度及其在收入不平等中的贡献份额要高于发达国家。拉美国家的机会不平等程度过大通常与家庭出身、性别、种族等因素密切相关。这在一定意义上很可能是这些国家步入经济增长动力不足和收入分配差距扩大的“中等收入陷阱”的根本原因。因此，对当前中国而言，消除机会不平等不仅直接关系到收入分配差距问题的解决，而且关系到经济增长如何维持较高的速度，因而可以在一定程度上避免“中等收入陷阱”的发生。 (3)机会不平等的引致因素种类繁多，各因素的作用力度也因分析国家和时间段而异。这意味着，机会不平等研究没有绝对统一的因素分析模式，必须根据各国国情和特征对具体问题进行具体分析。对中国而言，要想消除机会不平等、实现社会公平正义，必须从收入分配决定的实情出发，甄别其中的环境、努力和运气因素，定量分析确定不同因素的贡献比重，进而有针对性地设计公平收入分配的制度和政策。 感谢匿名审稿人的宝贵意见，当然文责自负。
注释： ①这里选择的是涵盖消费等在内的广义收入概念进行机会不平等研究综述。之所以这么选择，原因有二：(1)广义收入是最为常见的分配结果形式，且其不同类型的机会不平等研究思路和方法几乎完全相同；(2)健康和教育等其他分配结果形式的的机会不平等研究思路与收入形式相近，但方法则有不少差别，难以统一。 ②Vallentyne(2002)以个人成为选择和偏好的责任主体为界，将原生运气划分为初原生运气和后原生运气。 ③世界价值观调查是由美国密歇根大学发起的每五年进行一次的滚动调查，旨在证实价值观变化及其成因。第一轮调查开始于1990年。Alesina & Angeletos研究依据的是第四轮调查数据。
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