PDF《中国农村贫 困状况的》

第 三部 分分析农村 贫困 的绝对 和相对状况 ;

第四部分指出既有贫困线低估了 我 国实 际贫困状况 ,分 析设定相对 贫困线 的重 要意义 , 并针 对 /翘尾 0现象提 出要 加强关注最 贫困人 口;

第五部分是简短 的结论 和政策建议 二!数据处理及研究方法 本文的研究样本取 自历年 5中国农村住户调查年 鉴 6提供的农村居 民2

0 分组收人数据 , 并利用户均人口 信息将以家户为单位的收入数据转换成人均收人 在 模拟出大样本数据后, 选取下五分位人 口的收人数据作 为研究对象绘制图形 ? 1.分组数据再构造方法 为得到更为精确的结论 , 本文利用 Sh o r r o c kS和Wan(200

8 )提出的分组数据再构 造方法(Ungrouping Ineom e Distributi on, 简称 ungrouping 方法 )扩充样本量 数据模拟过程分为两个步骤 :第一 步,根据预设分布函数构造模拟数据叭 第二步 , 不断对 模拟数据进行调整, 令其与原始数据尽量契合 利用美 国2000 年人 口调查 (CPS ) 微观数据 , 两 位学者对 Un- g r o u pi n g方法的精度进行 了检验 检验分为两方面:(l ) 以绝对误差(absol ut e deviation)为考核标准 , 证明在使用 恰当的分布形式的前提下 , 模拟数据和真实分布之间差 别很小 ;

(2 ) 计算模拟数据和实际数据下的不平等指数 , 发现二者误差在 5% 以内 依照第二种检验方法, 笔者 依次对6 种分布进行模拟和检验 ?, 结果发现除G Q 分布 外,其他

5 种计算结果与统计局公布数据之间的误差均 在4% 以内,其中以综 合 了广 义帕 累托 及 韦伯 分布 (wei bul一dist 五but ion)特性的sM 分布的误差最小(参见表 1), 故本文选择 SM 分布作为构造数据的基础 没采用 其他分布形式的原因主要在于 :均匀分布与我国农村贫 困人 口实际分布状况相差较大 ;

G Q 分布仅在特定条件 下能得到有效数值结果(vill aseoor and Ar n old, 1989);

Bcta分布(K akwa:,i, 1980)拟合的洛伦兹曲线容易出现负 值(M inoiu and Reddy,

2006 );

严格 的 (对 数 )正态分 布假 设更适合拟合同质人群(王海港 ,

200 5 ;

刘靖等 ,

200 9 ), 不符合我国农村实际情况 表l不同 分布模拟 数据 下 不平 等指数 的 测算误 差(% ). 碾碾斌...1980年年1990年年25 众2年年2010年年1980一2010年年GGGGG应n笼 笼HHHGini i i H H H G in i i i H H H G in i i i H H H G i 月iiiHHHLLLNNN3月2

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2 2 注:(l)自l l i 表示基尼系数, H 表示贫困发生率指数 表格中数据为不同指数下 的测算误差;

(2)

6 种分布形式依次是:对数正态分布(Lo g no r m a l ) ! 正态分布(No r - m al) !均匀 分布 (uni f o rm ) !B eL 分布 !广义 二次 洛伦 兹 曲线 (e ener a一Quadr a t i c 肠renz Cur v e )和sM 分布(si ngh一Ma5 l dal a )1 Si ng卜and M addal a ,