收入不均等、贫困和中等收入群体占比等指标广受决策界、社会、学术界,乃至媒体的关注,也是众多经济社会变量(如增长、消费、投资、教育、健康和犯罪等等)的重要决定因素之一,但鲜有文献将其纳入到实证模型里,原因往往在于相关指标或数据的缺失.此外,家户调查数据顶端和底端的观察值也常常缺失,给实证估算带来偏差.本文基于2018年的中国家庭追踪调查(CFPS)数据,评估了由Shorrocks and Wan (2009)提出的基于分组数据“还原”个体观察值,进而估算不均等和贫困等指标的方法,并引入条件分布对Shorrocks and Wan (2009)的方法进行拓展,以便考虑收入分布顶端和底端的数据缺失问题.结果显示,假设变量服从Dagum分布,而非Shorrocks and Wan (2009)所使用的对数正态分布,可以使“还原”偏差保持在可接受的范围内.此外,本文对Shorrocks and Wan(2009)的方法的拓展,能够明显降低数据截断所导致的“还原”偏差,而且在该方法下Dagum分布依然占优.本文的发现表明,后续研究可在Dagum分布的假设下,对各省统计年鉴中提供的收入分组数据进行“还原”,然后测算各省的收入不均等、贫困和中等收入群体占比等等指标,并据此展开经济学分析,至少应该将相关指标纳入到实证研究中,以减少相关指标和模型估算偏误.
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