共同富裕愿景下可行能力差距的测度与分解——基于中国家庭追踪调查数据的实证研究*

刘 波

(湖南农业大学 经济学院，湖南 长沙 410128)

一、问题的提出

《中共中央关于党的百年奋斗重大成就和历史经验的决议》指出，“坚持人民至上”“坚定不移走全体人民共同富裕道路”是中国共产党百年奋斗的主要历史经验。2022年1月，习近平总书记在世界经济论坛上指出“中国要实现共同富裕，但不是搞平均主义……让发展成果更多更公平惠及全体人民”。真正实现社会共享、实现每个人自由而全面的发展是逐步实现共同富裕的要求，[1]《共产党宣言》指出“每个人的自由发展是一切人的自由发展的条件”，“实质自由包括免受困苦——诸如饥饿、营养不良、可避免的疾病、过早死亡之类——基本的可行能力，以及能够识字算数、享受政治参与等等的自由”。[2]30收入贫困立足于居民的基本需求，能力贫困则针对可行能力，两者构成了贫困问题的“标”与“本”。如果未能解决可行能力层面的困境，可行能力不足会在一生中不断积累，进而形成终身劣势(1)《2019年人类发展报告》。，即使在短期内克服了收入层面的贫困问题，也存在较高的返贫风险。因此，如何缩小可行能力差距是解决相对贫困问题、推进共同富裕的核心所在。

分配问题是共同富裕的核心问题，而分配问题又由“分配什么”与“如何分配”构成。对于“分配什么”的问题，当代政治哲学给出了福利主义、资源主义与能力主义三种观点。[3]16-23福利主义关心的是财富、资源或机会对于偏好的满足感，而不是财富、资源或机会本身。[4]98-106广义的资源平等包括罗尔斯(Rawls)的“基本善的平等”、德沃金(Dworkin)的“资源平等”，基本善是指自由和权利、机会和权力、收入和财富等有益品，[5]395资源主要是指可为个人拥有的自然资源和人力资源。[6]185-246由于个体的天赋不同，利用资源的能力也将不同，平等的资源并不意味着具有平等的生活水平。[3]16-23鉴于此，学者们试图提出第三种平等观，最具代表性的就是森的能力平等理论[7]3-9。“发展可以看作是扩展人们享有的真实自由的一个过程”，发展的本质目的就是增进人类的实质自由，即不断拓展可行能力。[2]30在可行能力维度的选择上，森提出从获得食物、饮用水、卫生设施、健康保健、住房、教育和信息等基本能力来测度贫困与发展，人类发展指数与多维贫困指数的构建均承袭了森的观点。[8]181-205，[9]2-21

探讨“如何分配”的前提是设定具体的分配目标，而实现“分配正义”则是如何分配的终极目标。柏拉图提出“正义意味着‘得其所得’‘做其所做’”，亚里士多德则认为“所谓平等有两类，一类为其数量相等，另一类为比值相等”。“劳动者的不同等的个人天赋，从而不同等的工作能力，是天然特权。所以就它的内容来讲，它像一切权利一样是一种不平等的权利”。[10]15-16马克思指出，按劳分配作为平等权利原则存在两个弊病，一是它默认了因劳动者个人天赋不同导致的所得不平等，二是它使劳动者因个人家庭负担不同而实际所得不平等。由偶然因素造就的个人天赋从道德上讲是不应得的，所导致的所得不平等是不应当的。[11]2-14罗尔斯认为“自然资质的分配无所谓正义不正义……正义或不正义是制度处理这些事实的方式”，即由出身和天赋差异导致的不平等不一定是不正义的，按照“最不利者利益最大化”的原则去处理，此类不平等就是正义的。罗尔斯提出了两个正义原则：①自由优先原则；②差别原则与机会平等原则[5]60-61。机会平等不应局限于形式上的“前途向才能开放”，而是“公平的机会平等”[5]63。“一旦社会主义的机会平等得以实现，结果的差异反映的就只是爱好和选择的差异，而不再是自然和社会的能力与权力的差异”，[12]27科恩继承了马克思的论断，但不同的是，马克思不仅从劳动者个人天赋的角度界定分配正义，还将劳动者所在家庭的经济负担作为考察分配正义的另一角度。

继罗尔斯之后，德沃金、罗默(Roemer)等人进一步完善了机会平等理论，形成了“运气平等主义”的流派。运气平等主义认为，罗尔斯在分析不平等的成因时忽略了个体责任。德沃金对结果平等与机会平等进行了区分，并提出了重要性平等原则与具体责任原则，分配结果必须反映个人选择，不应取决于自然天赋。[6]185-246，[7]3-9罗默构建了“环境—努力”二元分析框架，努力差异导致的分配结果差异是公平的，而外生环境差异导致的结果差异则是不公平的，即所谓的机会不平等[13]146-166，[14]1288-1322。机会不平等的具体测度方法主要有两大类：非参数法和参数法，非参数法以不平等指标分解、随机占优理论为基础，而参数法则以基于回归方程的不平等指数分解为基础[15]68-85。

从已有文献的研究进展来看，在研究视角上，机会不平等的测度主要以可行能力的某个维度为研究对象，鲜有文献从总体上讨论可行能力差距中的机会不平等。在研究方法上，Juárez给出了一种基于Fields分解的测度方法[16]106-121，但该方法存在两方面的局限性：一是所选择的不平等指标不满足“庇谷—道尔顿”定理；二是不能识别出导致机会不平等的主要原因。鉴于此，本文尝试将可行能力与机会不平等测度方法相融合，一方面从总体上测度可行能力差距，另一方面通过夏普利值分解，识别出可行能力差距及机会不平等的主要成因，为如何建立解决相对贫困的长效机制、推进共同富裕提供决策参考。

二、研究设计

(一)可行能力指数的估计

本文的样本数据来自2018年中国家庭追踪调查，指标体系源于联合国开发计划署的“人类发展指数”，指标体系包含教育质量、健康质量和生活水平质量三个维度，一级指标和二级指标如表1所示。按照森的观点，信息获取能力也是可行能力的重要方面[2]32，在数字经济时代，信息获取能力是影响居民发展的关键因素，因而将信息获取能力也作为生活水平维度的二级指标。[17]44-55恢复高考、实施义务教育制度、高校扩招具有显著的年代性，年龄增加又会导致健康水平下降，因而有必要剥离年龄对教育、健康的影响，具体采用O’Donnell等给出的标准化方法。[18]61-62为了体现指标的相对重要性，本文采用基于变异系数的赋权法对二级指标进行降维，[19]151-161相应的权重值亦如表1所示。

表1 可行能力的维度与指标

(二)可行能力差距的分解

按照参数法的流程，首先需要构建可行能力的决定方程，假设可行能力(Yi)是关于外生环境(Ci)、努力程度(Ei)和随机因素(εi)的函数，即Yi=f(Ci,Ei,εi)；努力是关于外生环境与随机因素(ζi)的函数，即Ei=f(Ci,ζi)。假设可行能力与外生环境、努力之间的关系为对数线性函数，如式(1)和式(2)所示：

lnYi=c+αCi+βEi+εi

(1)

Ei=τ+λCi+ei

(2)

式(1)和式(2)的估计方式有两种，一种是将递归方程改写为单方程，具体如式(3)所示：

lnYi=(c+βτ)+(α+βλ)Ci+(βζi+εi)=χ0+χ1Ci+ξi

(3)

(4)

以式(4)的估计结果为基础，可将可行能力程度分解为两部分：

(5)

三、实证研究

(一)可行能力决定方程的估计

按照“环境—努力”的分析框架，在可行能力决定方程中，解释变量分为外生的环境变量与内生的努力变量。在中文语境之下，环境变量更接近条件变量的语意，根据条件变量是否具有外生性，又可以分为外生条件变量与其他条件变量。外生条件变量不仅包括个人的原生家庭环境、经济社会环境，还包括外生的人口统计学变量，变量的赋值方法如表2所示。原生家庭环境变量具体包括父母受教育程度、政治面貌、职业声望得分(2)父母受教育程度、政治面貌、职业类别与迁徙数据来自中国家庭追踪调查数据(2010、2012)。；人口学统计变量包括性别、年龄、民族、12岁时的户口类型，社会经济环境以经济区域为代理变量；其他条件变量为12岁时的户口类型与经济区域，以及户口类型与经济区域是否变动。努力程度通常以受教育水平为代理变量，但由于受教育程度会受原生家庭环境、社会经济环境、人口学统计变量的影响，需要通过辅助方程剥离三者对受教育程度的影响，从而获得努力程度的代理变量。

表2 变量的选择与赋值

可行能力方程的估计分为两个步骤：首先估计教育方程中的广义残差项(edu_res)，其次将广义残差项作为努力程度的代理变量估计可行能力决定方程。考虑到模型可能存在的异方差问题，可采用“OLS+稳健标准误”或者使用广义最小二乘法估计(FGLS)，估计结果如表3所示。

表3 可行能力决定方程的估计结果

续表

在1%的置信水平上，怀特检验、B-P检验均拒绝同方差的原假设，可行能力方程存在异方差问题。由于本文不将随机扰动项归属于环境因素或者努力因素，需要将随机扰动项中的环境因素与努力因素剔除，故以FGLS的估计结果为基础进行实证研究。在1%的置信水平上，年龄、性别、民族、12岁时的户口类型与所在经济区域、父母受教育水平、父母的政治面貌、父母的职业声望得分、户口和经济区域是否变动、教育方程的残差项对受访者的可行能力指数均存在显著影响。

(二)可行能力差距的分解

表4 夏普利值分解

四、稳健性检验

可行能力差距依赖于可行能力得分的分布，而可行能力得分对指标权重方法具有高度敏感性，主要成因的识别依赖于可行能力决定方程的具体形式。鉴于此，本文的稳健性检验从调整赋权方法与方程的具体形式入手。

首先，基于等权重赋权法测算样本个体的可行能力指数，再次通过FGLS估计可行能力方程，并进行夏普利值分解，分解结果如表5所示。从单个因素的贡献度来看，依次为：残差项的贡献度(54.58%)、教育方差的残差项(23.71%)、性别(5.89%)、12岁时的户口类型(4.87%)、父母的受教育水平和年龄(3.63%、2.76%)。与表4的分解结果对比可知，12岁时的户口类型与性别仍然是导致能力差距的主要因素。将8个外生变量的相对贡献度加总，可得机会不平等指数为17.87%，而实证研究中的机会不平等指数为18.79%，两者较为接近。调整赋权方法之后，机会不平等的主要成因及其对能力差距的贡献值与实证研究结果大同小异，从而验证了测度结果的稳健性。

其次，赋权方法保持不变，通过经济区域分组与城乡分组，调整可行能力决定方程的具体形式。当可行能力决定方程按经济区域分组回归时，地区虚拟变量以及区域流动变量不再作为解释变量，同样在FGLS的基础上进行夏普利值分解，分解结果如表5所示。由分解结果可知，12岁时的户口类型、父母的受教育水平、性别仍然是导致机会不平等的主要因素。当可行能力决定方程按城乡分组回归时，户口是否变动不再作为解释变量，相应的分解结果如表5所示。由分解结果可知，对于城镇居民，12岁时的户口类型是导致机会不平等的首要因素，父母的受教育水平次之，性别位居第三。对于乡村居民而言，性别则是导致机会不平等的首要因素，父母的受教育水平次之。由此可见，对于城镇地区而言，可行能力在原住民与外来户之间存在显著差异；而对于乡村地区而言，跨越性别鸿沟是缩小可行能力差距的主要途径。综合来看，性别、父母受教育水平仍然是导致机会不平等的主要因素，主要成因亦具有较好的稳健性。

表5 基于稳健性检验的夏普利值分解

五、结论与政策建议

本文的研究目标是从总体上测度并分解可行能力差距，探究可行能力差距与机会不平等的主要成因。围绕此目标，文章首先构建指标体系来量化居民的可行能力，再以“环境—努力”的二元框架为基础，构建可行能力决定方程，最后通过夏普利值方法分解可行能力差距，识别导致可行能力差距与机会不平等的主要因素。测度结果表明：(1)在可行能力差距中，努力程度的贡献度为22.15%，机会不平等的贡献度为18.79%；(2)在外生条件变量中，12岁时的户口类型、性别、父母受教育水平是机会不平等的主要成因；(3)在其他条件变量中，年龄是导致可行能力差距的主要因素。鉴于此，本文认为应从出生、受教育、就业、退出劳动力市场4个生命周期阶段入手，靶向机会不平等的主要成因，分阶段缩小可行能力差距。

第一，提高NIPT项目、产前血清筛查、新生儿疾病筛查等健康民生项目的覆盖面，提升疫苗接种率与疾病筛查力度，通过提前预防来提升人口质量与健康水平，阻断健康不平等在代际之间的传递。

第二，学历教育与技术教育并举，提高教育的代际流动性。一是要确保低收入家庭的子女都能够上学，尤其要保障乡村地区的女童就学权利，在学历教育上对低收入群体应予适度倾斜；二是针对低收入群体中的青年、中年群体开展技能教育，通过技能教育增加就业机会，提升工资水平。

第三，营造公平竞争的社会环境，为创新创业提供便利条件。扭转“唯学历”“唯名校”的用人导向，建立以品德和能力为导向、以岗位需求为目标的人才使用机制。加强就业指导，引导大学生将个人发展与国家需要、社会进步、家乡发展相融合，培育正确的就业观。

第四，构筑满足贫困群体基本生活需求的最后一道防线。老年贫困群体、贫困残疾人已不具备提升可行能力的基本条件，因而需要提升社会保障措施来满足其病有所医、老有所养、住有所居的基本生活需求。