我国科研资源分配不均等程度初探——对科研人员经费集中情况的分析

何光喜，赵延东，杨起全

(中国科学技术发展战略研究院，北京 100038)

近年来，我国全社会的R＆D经费和财政科技经费投入一直呈现快速增长之势，年均增长率超过了20%［1］。科研经费投入的快速增长大大推动了我国科技事业的发展，但同时也带来了对经费分配(包括分配的机制、结构和公平性等)各方面的问题和质疑［2］。其中，“科研经费过度集中于少数人手中”被认为是一个比较突出的问题。譬如，有学者指出，经费资助部门对知名研究机构和科研人员“抢着给钱”，对少数知名科研人员的过度资助与对大量一般科研人员的资助不足同时存在［3］。许多科研人员也反映，一些“学术带头人”成为“捞金高手”和“科研包工头”，巧立名目抢占科研资源，导致科学界内部也存在严重的“贫富差距”和“苦乐不均”［4］。这一问题已经引起了决策者的注意，中共中央、国务院2012年印发的《关于深化科技体制改革 加快国家创新体系建设的意见》中明确指出“(要)完善相关管理制度，避免科技项目和经费过度集中于少数科研人员。”

然而，在我国，科研经费在科研人员中分配的“集中”(或“不均等”)①“集中”和“不均等”这两个概念指称的实质内容是一致的，使用哪个主要出于不同学科和研究者的偏好。有的研究中还使用“不均衡”概念来描述社会资源的分布不均等状态。在社会学研究中，研究者更习惯使用“不平等”的概念。在本文中，我们不加区分地使用这两个概念，但不使用“不平等”概念。到底达到了何种程度?对此问题开展的严谨扎实的定量分析研究迄今仍付之阙如。本文基于一项以全国科研人员为对象的抽样调查数据，并利用基尼系数等“不均等程度”测量工具，对此进行探索性分析。在此基础上，本文还试图进一步回答以下问题:如何判断这种经费集中状况是否合理?

一、文献回顾

资源分配的集中和不均等程度，是社会科学一个经典的研究议题，现已发展出洛仑兹曲线(Lorenz Curve)、基尼系数(Gini Coefficient)、广义熵指数(Generalized Entropy Index)、阿特金森指数(Atkinson Index)以及基于分位数函数(Quintiles Functions)的测量指标(如分位数距、分位数比、人口收入份额度量等)等多种成熟的测量工具［5-6］。这些测量工具被广泛应用于对居民收入、消费和财富等经济资源分布不均等程度的研究［7-9］，后来也扩展到对教育资源、医疗资源乃至污染物等其它事物分布不均衡状态的分析［10-12］。

与其它社会系统一样，科学共同体也是一个高度分层的系统，内部存在着普遍的不均等现象［13］。默顿用“科学界的马太效应”概念指出了这种分层和不均等的产生机制及其必然性［14］，此后的科学社会学家们围绕这个话题进行了大量的实证研究［15］。但这些研究关注的主要问题是“如何分层”，分析“谁”(哪些科研人员)得以爬上科学系统这个分层“金字塔”的塔尖，以及“什么”(哪些因素)使得他们成为科学共同体中的“精英”［16-17］。科学界内部不均等的程度及其测量问题，似乎一直没有未进入科学社会学研究的视野。

目前国内有几项软科学和管理学领域的研究对科学界不均等的程度问题进行了探索。马峥、俞征鹿等利用论文数据库检索技术获取数据，计算了各主要科研大国在科研机构层次上发表SCI论文的基尼系数，发现我国科研机构层次上的SCI论文基尼系数高于0.65，明显高于英美德法等传统科研强国［18］。申红芳、廖西元等则利用全国农业“科学研究与技术开发机构年报表”数据，计算了我国农业科研机构获得科研经费投入的基尼系数，并按行业和经费来源进行了系数分解。结果显示，我国农业科研机构的科研经费基尼系数自1987年后逐年上升，至2005年稳定在0.45左右，“不均衡程度较大”［19］。但这些研究主要测量的是科研资源和产出在机构层次上的分布不均等程度，对科研人员个体层面上的资源集中程度仍缺乏实证性分析，而后者显然是一个更具理论和政策意义的问题。造成这种现象的一个重要原因可能在于科研人员个体层面上拥有的科研资源数据比较缺乏。本文准备利用一项以全国科研人员为对象的抽样调查数据，对这个问题进行探索性的分析。

二、分析策略和数据来源

(一)分析策略

本文首先将分别运用洛仑兹曲线、基尼系数、(收入)份额比例度量等几种常用的不均等测量工具，描述科研经费在科研人员中分布的集中情况。统计过程主要使用基于stata的DASP(Distributive Analysis Stata Package)分析工具包［20］。

在此基础上，我们将通过以下分析，尝试对科研经费集中现状的合理性进行判断:一是分析科研经费的集中情况与以论文、专利为代表的科研产出集中情况的关系，看科研经费的集中是否带来了相应的科研产出集中。二是分析科研经费主要集中在哪些人手中，看科技界反映比较突出的担任行政领导职务的科研人员掌握过多科研经费的不合理现象是否严重。

(二)数据来源

本研究使用的数据来自中国科学技术协会调宣部委托中国科学技术发展战略研究院于2008年6－8月完成的“第二次全国科技工作者状况调查”。该调查以我国的科技工作者群体①按中国科协的定义，科技工作者指“在自然科学领域掌握相关专业的系统知识，从事科学技术的研究、传播、推广、应用，以及专门从事科技工作管理等方面的人员”。除科研人员外，还包括了工程技术人员、农业技术人员、卫生技术人员和自然科学教学人员等职业类型。为总体，依托中国科协设在全国的209个调查站点②中国科协在全国范围内选择科技工作者比较集中的单位(包括大学、科研院所、企业和医疗卫生机构等)作为自己的调查站点，分布在全国31个省/直辖市/自治区(包括新疆建设兵团)。发放问卷。在每个调查站点内采用系统抽样的方法抽取出符合条件的受访者。调查方式为自填式问卷，各调查站点的专职调查员经统一培训后负责调查问卷的发放、回收和质量监控。调查共抽取科技工作者32100名，回收合格问卷30078份。由于本研究主要关注科研经费的集中问题，因此从总样本中只选取“科研人员”样本进行分析，其定义为:工作内容中有“科研研发活动”，并且“近三年参加过科研项目”的科技工作者③现代科研活动主要以科研项目的方式组织。因此，对于自认为科研工作中有科研内容，但最近三年从未参与过任何科研项目的人，我们认为并非真正的科研人员，故在分析中排除了这部分样本。。又为了分析简洁起见，我们只选取了在大学和科研机构工作的科研人员样本④企 业科研人员从事科研活动不一定采取课题制，因此其科研项经费情况比较复杂(比如，在数据中，有的企业管理者把本企业的所有研发经费都视作自己主持的项目经费);医疗卫生机构中的科研人员总数较少，且科研工作在其工作量中所占比重较低，因此也没有纳入分析。，并剔除了少量在“科研经费”、“科研产出”等关键变量取值缺失的案例。最终进入分析的有效样本数为4227人，其中大学2412人，科研院所1815人，分布在35所大学和30所科研院所。数据按当年全国大学和科研院所的R＆D人员比例结构进行了加权处理。

(三)变量解释

科研人员拥有的科研资源是本研究核心变量。科研资源有多种类型，但由于研究数据的限制，本研究将只使用“科研人员最近三年主持的科研项目经费数”作为科研资源的测量指标。虽然这一指标还存在一些问题⑤例如，除经费外，科研资源还可包括设备、人力资源等;再如，由于“主持项目经费数”是可以下拨给子课题或其他成员使用的，使用这一指标可能在一定程度上高估科研人员实际使用的科研经费的不均等程度，未来的研究可对此做进一步的探索和改进。，但我们认为它在很大程度上体现了科研人员实际拥有和使用的科研资源情况。

科研产出是本研究的另一个重要变量。现代科研活动的产出形式多种多样，但总体而言，论文仍是测量科研人员产出的“科学水平”时最重要的指标(国内大多数高校和科研院所考核科研人员时都以论文发表为最重要的指标)，专利则是测量产出的“应用价值”的最重要指标。因此我们仍决定采用这两个指标反映科研人员的产出，具体使用了“最近三年在学术期刊上发表的论文数”、“最近三年发表的SCI/EI论文数”和“最近三年获得的专利数”这三个指标。其中，SCI/EI论文代表相对高质量的论文产出。

表1是此次调查中上述变量的统计值，结果显示:2005年到2008年这三年间我国科研人员人均主持项目经费为55.6万元，人均发表论文8.3篇，人均获得专利数为0.6件。值得注意的是，在三年间没有主持过科研项目、没有发表过高质量(SCI)论文和没有获得过专利的科研人员均占了相当高的比例。

表1 科研人员三年内主持项目经费和科研产出的统计值

三、统计结果

(一)对科研人员主持科研项目经费集中情况的描述

1.洛仑兹曲线

图1 科研人员主持科研项目经费数的洛仑兹曲线

洛仑兹曲线最早由美国经济统计学家洛仑兹提出。它可以比较直观地反映出经费分布的集中趋势。具体方法是在一个平面直角坐标系中，以科研人员拥有的科研经费数累计百分比为纵轴，以科研人员人数累计百分比为横轴绘出累积分布曲线(即洛仑兹曲线)。如果曲线等同于45度对角线(oa)，即称绝对平均分配线，代表每个科研人员的科研经费数相等;如果曲线等同于右下方的90度折线(oba)，则称绝对不平均分配线，代表所有的科研经费集中在一个科研人员手中。实际的洛伦茨曲线一般处于这两条分配线之间，越向绝对不平均分配线弯曲，说明不均等程度越高。

从图1中可以直观地看到，科研经费的洛仑兹曲线明显向绝对不平均线弯曲，说明集中程度较高。图1中洛仑兹曲线的前半截几乎与横坐标轴重合，反映了前面发现的“有37.2%的科研人员近三年没有主持科研项目经费”的情况。

2.基尼系数

洛仑兹曲线对集中程度的描述比较直观，但却比较粗略。基于洛仑兹曲线发展出来的基尼系数有助于对集中程度予以精确的数字估计。在图1中，设科研经费曲线与绝对平均分配线之间的面积为A，曲线与绝对不平均分配线间的面积为B，基尼系数就是以A除以(A+B)的商。基尼系数取值在0到1之间:0表示绝对平等，1表示绝对不均等;值越大，不均等程度越高。基尼系数的数学计算公式是［20］:

考虑到近40%的科研人员主持的科研经费数为0，我们分别计算了“含0值”(包括所有科研人员)和“不含0值”(剔除没有主持过项目的科研人员)的基尼系数。结果显示，“含0值”的基尼系数高达0.867;“不含0值”的基尼系数也高达0.789。

对上述统计结果应如何判断?我们可以用居民收入的不均等程度作为参照系来看一看。以基尼系数为例，国际上在测量居民收入不均等时，一般认为基尼系数的警戒线为0.4，超过0.4就属于不均等程度较高。按国家统计局数据，我国2012年居民收入的基尼系数为0.474［21］，即被认为反映了我国社会收入严重不均等的状况，引起政府和社会的高度关注①有些研究机构的估计值更高，如北京大学“中国家庭追踪调查”项目的估计值为0.49。。与之相比，科研经费分布的不均等程度明显更高。当然，正如有的研究者已经指出的那样，科学领域的不均等与居民收入的不均等没有直接的可比较性，因为科学领域的不均等引致的“冲突”水平远没有其它社会系统的那么令人瞩目［13］。而且科研经费与居民收入的分布也有不同的规律，不能简单类比。但基于上述基尼系数，我们还是可以有信心地认为，科研经费在我国科研人员群体中的集中程度确实非常高，科研经费分配高度不均等的问题的确存在。

3.经费份额度量

收入份额度量(income share)是基于分位数度量收入均平等的方法，将总体人口按收入多少等分为若干人群，看不同的人群所占有的收入份额。常用的分组有五等分组、十等分组、二十等分组等，通过计算收入最高(或最低)的5%、10%或20%的人群拥有的收入份额，能够更加直观地展示集中的程度。我们将上述方法中的“收入”改为“科研经费”，即可计算科研经费不均等的程度。表2报告了我国科研人员主持科研经费数的“收入份额”数。考虑到大量科研人员没有主持科研项目经费，这里也分别报告了所有科研人员(“含0值”)和只包括有主持项目的科研人员(“不含0值”)的计算结果。

结果显示，在所有科研人员中，科研经费最多的5%的人占有了全部科研经费的六成半(65%)，10%的人占有全部经费的近八成，20%的人占有全部经费的近九成。即便剔除了没有主持项目的科研人员，经费最多的5%的人员占有经费的份额也在总数的一半以上，经费最多的20%的人员占了总经费的八成以上。科研经费最少的20%的科研人员占有的经费份额则少到几乎可以忽略不计。

表2 对科研人员科研经费的份额比例度量(%)

(二)对科研经费集中程度合理性的判断

一般认为，科学是由相对少数的精英治理的，科学系统应主要按科学家能力的高低和对科学贡献的大小来分配资源和奖励回报［13-14］。因此，科研经费的适度集中和不均等具有一定程度的天然合理性。但应该如何判断这种不均等程度的合理性呢?一种方法是收集不同国家或不同历史时期的数据，通过比较监测经费不均等程度与科研绩效间的关系，找到一个合理的不均等区间。遗憾的是，目前这样的数据难以获得，且相关的实证研究也付之阙如。因此我们只能用经费集中度与科研产出集中度的比较以及对科研经费集中于某些特定群体情况的分析，来尝试对我国科研经费集中程度的合理性进行定性判断。

1.科研经费集中与科研产出集中的比较分析

判断经费集中度是否合理的一个重要标准是科研经费的集中是否有助于科研产出的增加。我们假设:如果一个科研人员的科研产出占所有科研人员总产出的比例基本等于或者高于其掌握的科研经费占所有科研人员总经费的比例，经费集中在他手中是有效或合理的，反之则不够合理。因此，一个合乎逻辑的判断方法是对科研人员经费的集中情况与产出的集中情况进行比较。

洛仑兹曲线和基尼系数可用来做这种比较，但直接拿独立的经费洛仑兹曲线(或基尼系数)与独立的产出洛仑兹曲线(或基尼系数)做比较，会出现“统计层次错误”(ecological fallacy)，要解决这个问题，需要一种把经费和产出变量连接起来的工具。集中曲线(concentration curve)和集中指数(concentration index)就是这样的工具，已被广泛应用于公共卫生资源分配领域的研究，如医疗资源在不同收入群体中分布的不均等问题。［22］以本研究为例，在做科研产出(全部论文数、SCI/EI论文数和专利数)的洛仑兹曲线时，如果以产出数量的累计比例为纵坐标轴，以按科研经费(而非产出数量)从低到高排列的科研人员数累计比例为横坐标轴，得到的就是(基于科研经费的)科研产出的集中曲线(图2)。

在图2中，45度对角线为绝对平均分配线，表明每个科研人员的科研产出相等;如果产出集中曲线与经费洛仑兹曲线正好重合，表明每个科研人员的产出占所有科研人员总产出的比例正好等于其掌握的科研经费占所有科研人员总经费的比例，经费的集中情况与产出的集中情况完全吻合，科研经费的集中具有合理性;如果产出集中曲线在经费洛仑兹曲线的下方，表明产出的集中相对于经费的集中而言是累进的，即科研经费较多的科研人员，其科研产出所占总产出的比例高于其经费所占总经费的比例，表明科研经费集中的效率和合理性更高。但如果产出集中曲线位于经费洛仑兹曲线上方，则表明产出的集中相对于经费的集中而言是累退的，即科研经费较多的科研人员，其科研产出所占总产出的比例低于其经费所占总经费的比例。曲线位置越往上，累退程度越高，当曲线位于45度线上方时，就说明科研经费越多，科研产出反而越少了。

图2 基于科研经费数的经费洛仑兹曲线和论文、专利集中曲线

图2显示，所有科研产出指标的集中曲线都位于科研经费的洛仑兹曲线和45度线之间，说明总体而言，掌握经费较多的科研人员产出相对也较多，但产出的集中相对于经费的集中而言是累退的:科研经费较多的科研人员，其科研产出占总产出的比例低于其经费占总经费的比例。单就三条产出曲线的比较可以发现，全部论文数的累退程度最高，专利数的累退程度最低。从图中还可看到，没有任何主持项目经费的科研人员事实上也有为数不少的科研产出。

上述发现也可以用集中指数表示。假设科研产出为T，科研经费为Y，如果按照Y而非T的高低来排列案例计算T的基尼系数，得到的就是T的集中指数，其公式为［20］:

其中

y1≥y2≥…yn－1≥yn，T是变量 T 的平均值，wh是第h个案例变量T所占份额，n是总人数。

集中指数的取值范围在－1到1之间，取值为负时集中曲线在45度线上方，取值为0时集中曲线与45度线重合，取值为正时集中曲线在45度线下方。集中指数小于经费的基尼系数时，产出的集中曲线在经费的洛仑兹曲线上方，表明产出的集中相对于经费来说是累退的;反之说明是累进的。表3报告了基于科研经费的基尼系数和产出集中指数。结果显示，无论包括还是剔除没有主持科研经费的科研人员，科研产出的集中指数都显著低于经费的基尼系数。这个结果与图2的发现完全一致，其涵义不再赘述。

表3 基于科研经费数的基尼系数和集中指数

为了更直观地展示上述发现，表4用份额比例度量的方法，分别计算了占有科研经费最多的5%、10%和20%的群体占有的科研经费份额以及取得的科研产出份额。从表中可以看到，占有经费最多的群体，取得的各类产出份额均明显高于其人员比例，但却都显著低于其占有的经费份额。例如，经费最高的5%的群体，占有了科研经费总量的65%，却只产出了全部论文的7.8%、SCI/EI论文的11.2%和专利的16.9%。我们可以合理地假设:如果把这些群体的经费转而分配给经费相对较少的科研人员，总的科研产出可能会更多一些。

表4 基于科研经费的经费和产出份额比例比较(%)

2.对科研经费集中于行政领导问题的分析

另一种判断科研经费集中程度是否合理的办法，是看经费是否过度集中在了一些不该过多掌握经费的群体手中。例如，许多科研人员抱怨科研经费过多集中在了担任行政领导职务的科研人员手中。他们承担了繁重的行政领导工作，很难保证在科研活动上的时间投入，如果其手中占有过多科研资源，使用效率很可能是相对低下的。为了验证这种假说，我们计算了不同行政领导职务科研人员的科研经费和产出的集中情况(表5)。

表5 不同行政职务的科研人员科研经费与产出情况比较

计算结果显示，单从人均科研经费和人均产出量上看，行政领导的确掌握了相对较多的科研经费，同时也产出了相对较多的论文、专利。这与其它的实证发现相吻合［16－17］。但有证据显示，他们对科研经费的掌握量仍有一定的不合理性，主要表现为科研经费份额与科研产出份额不成比例。例如，担任单位高层领导职务的科研人员，人数只占2.9%，产出的SCI/EI论文占3.5%，获得的专利数占4.9%，却掌握了8.8%的科研经费。考虑到单位行政领导在科研时间和精力上的局限性，这种经费集中的不合理性更加突出。

四、结论与讨论

本文利用一项全国性的抽样调查数据，对我国科研人员主持的科研项目经费数的集中程度进行了定量分析。分析结果显示，科研项目经费在科研人员中的分配存在较强的集中现象:基尼系数高达0.867，65%的经费集中在5%的科研人员手中，近90%的科研经费集中在20%的科研人员手中。对科研产出与经费集中度的比较分析则显示，科研产出的集中相对于经费而言是累退的，科研经费较多的科研人员虽然产出也相对较多，但其科研产出占总产出的比例远远低于其经费占总经费的比例;如果把经费最多的群体的经费转移分配一部分给较少的科研人员，总的科研产出可能会更多。进一步的分析显示，科研经费集中于担任行政领导职务的科研人员手中的情况也比较突出。这些发现用数据印证了科技界长期以来存在的一种抱怨——我国科研项目经费的分配的确存在过度和不合理集中的现象。

科学界的“马太效应”理论表明，这种集中和不均等的产生具有一定的合理性和必然性［14］。事实上，科研经费分配的集中和不均等在世界各国都是个普遍现象，美国科学界也一直存在“穷人的抱怨”［13］。在我们测量的科研人员掌握的科研资源中，既包括了财政支持的科研项目经费，也包括了企业委托的科研项目经费。这意味着，这种集中和不均等既可能来自财政支持的科研项目(涉及项目经费的分配方式和管理制度问题)，也可能来自企业委托的科研项目(反映了企业在选择委托对象时的“市场选择”)。遗憾的是，本文使用的数据不能区分这两种经费，使得我们无法对不均等的具体来源及其构成做进一步的分析。未来的研究需要在此方面加以实证分析，并对财政支持科研项目的经费分配和管理方式进行制度分析，以更深刻地以揭示造成科研资源集中和不均等的具体原因。

要说明的是，科研经费的分配肯定不是越平均越好，适度的集中事实上有助于维持科研活动的效率。我国自1980年代开始的科技体制改革，目标就是要打破科研经费分配的平均化和“大锅饭”机制，用课题制的方式把经费分配到有能力的科研人员手中。但科研经费的分配也不是越集中越好。因此，科研经费的集中应该有个“适度”的问题。何种程度的集中才是适度(或合理)的集中，应当成为未来研究的重点。对此，一个看似简单的答案是:能够导致科研产出最大化的集中才是最适度的集中。这个“适度值”(或“合理值”)应当是一个基于经验分析而得到的取值区间，并与一个国家的科研体制存在密切的关系。要获得这个值域区间，需要对科研人员的经费分配和科研产出数据进行长期的监测、收集和分析，并充分参考其它国家的实证经验。

最后要指出的是，本文对科研资源的集中问题只进行了初步的探索，同时仍存在一些研究设计缺陷有待改进。例如，本文用“主持的科研经费数”来测量科研人员“实际使用(或支配)的经费”，可能在一定程度上高估了实际使用(或支配)的经费的集中程度。用“发表论文的数量”和“专利数量”衡量“科研产出”，忽视了科研产出的质量维度，不能完全准确地反映科研产出(可能低估了部分科研人员的科研产出)。事实上，对科研产出的测量，质量指标可能更加重要，但如何更好地反映科研产出质量，显然是一个具有挑战性的议题。未来的研究需要对这些测量指标进行更加精确、完备的测量，以更准确地反映和更合理地判断科研资源的不均等程度。

［1］国家统计局.全国科技经费投入统计公报［EB/OL］.http://www.stats.gov.cn/tjgb/rdpcgb/qgrdpcgb/index.htm

［2］Cong Cao，Ning Li，Xia Li，Li Liu.Reforming China's S＆T System［J］.Science，2013(341):460 －462.

［3］彭科峰.两会代表委员热议万亿科研经费分配［N］.中国科学报，2013－03－05.

［4］黄 涛.科研经费管理中的十大矛盾［N］.学习时报，2012－04－16.

［5］Cowell，F.A.Measurement of Inequality［A］.A.B.Atkinson ＆ F.Bourguignon(eds)，Handbook of Income Distribution Volume 1［C］，Elsevier Science，2000:59－85.

［6］郝令昕，丹尼尔.Q.奈曼.评估不平等［M］.上海:格致出版社，2012.

［7］林幼平，张 澍，吴 艳.近年来中国居民收入差距问题研究综述［J］.经济评论，2002(6):57－58.

［8］刘 毅.城镇居民消费基尼系数变动及其分解——对不平等的一种解释［J］.广东社会科学，2013(2):56－63.

［9］李 实，魏 众，丁 赛.中国居民财产分布不平等及其原因的经验分析［J］.经济研究，2005(6):4－15.

［10］孙百才.测度中国改革开放30年来的教育平等——基于教育基尼系数的实证分析［J］.教育研究，2009(1):12－18.

［11］张彦琦，唐贵立等.基尼系数和泰尔指数在卫生资源配置公平性研究中的应用［J］.中国卫生统计，2008(3):243－246.

［12］肖伟华，秦大庸等.基于基尼系数的湖泊流域分区水污染物总量分配［J］.环境科学学报，2009(8):1765－1771.

［13］J.R.科尔，S.科尔.科学界的社会分层［M］.北京:华夏出版社，1989:40－41.

［14］罗伯特·K·默顿.科学社会学［M］.北京:商务印书馆，2003:606－632.

［15］洪 伟.后默顿时代科学社会学述评［J］.科学与社会，2012(3):37－59.

［16］秦广强，魏钦恭.基于多层线性模型的科研人员项目资源获得的影响因素及效应分析［J］.中国科技论坛，2012(3):124－155.

［17］赵万里，付连峰.地位分层与当代中国的科技精英［J］.山西大学学报(哲学社会科学版)，2013(1):1－10.

［18］马峥，俞征鹿等.比较研究各国科研机构论文产出的基尼系数［J］.科学学研究，2009(3):350－355.

［19］申红芳，廖西元等.中国农业科研投资的不均衡研究［J］.软科学，2008(12):55 －59.

［20］Araar Abdelkrim and Jean － Yves Duclos.DASP:Distributive Analysis Stata Package［OL］.PEP，World Bank，UNDP and University Laval，2007.

［21］徐曼曼.统计局:去年基尼系数为0.474，自2008年起逐年回落［EB/OL］.http://news.xinhuanet.com/fortune/2013－01/18/c_124249209.htm.

［22］魏 众，B.古斯塔夫森.中国居民医疗支出不公平性分析［J］.经济研究，2005(12):126－134.