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解决半截城市化问题 王小鲁

对“重点发展中小城市和小城镇”的质疑 王小鲁 近一时期，“重点发展中小城市和小城镇”似乎已成为未来政策考虑的一个重要部分。各地政府在住房和城乡建设部的要求下，目前正紧锣密鼓地制定“中小城市基础设施完善‘十二五规划’”。但这一政策的经济合理性是需要慎重考虑的。   一、过去向小城市和小城镇倾斜是不成功的政策 我国在上世纪80年代实行了“严格控制大城市规模，合理发展中小城市，积极发展小城镇”的政策，放寛了对城市发展和对要素自由流动的限制。与改革以前城乡隔绝的政策相比，这是一个很大的进步。改革前时期，城市化进展缓慢，1952-1978年这26年城市化率仅提高了5个百分点。而在1978-1998年这20年间，城市化率提高了15个百分点，达到33.3%，城市化显著加快（数据见国家统计局，历年《中国统计年鉴》）。 但这个政策也有明显缺失。关键在于沿袭了限制大城市发展的传统思路，想用小城镇发展代替大城市发展。实行的结果，导致了1978-1998这20年期间城市化发展不均衡，主要表现在中小城市和小城镇数量迅速增加，而城市平均规模显著下降，大城市数量偏少、发展滞后。其中，50万人以下的中小城市从153座增加到583座，增加了2.8倍；小城镇从两千多个剧增到一万八千个，增加了六、七倍；而超过50万人的大城市仅从40座增加到85座，只增加了一倍（数据见国家统计局：《新中国城市50年》，1999；《中国城市统计年鉴》，1998、2008）。实际上，50万人这个大城市标准还是太低了。本文以下分别按市辖区人口100万人以上、50—100万人、50万人以下的标准来定义大、中、小城市。 上述变化，使全部城市的平均规模从40万人下降到30万人。中小城市的发展尽管也为农村人口向城市和非农产业转移提供了条件，但由于城市规模过小，缺乏规模经济性，降低了资源配置效率。小城镇发展的情况更不容乐观。尽管这期间小城镇数量大量增加，但单个镇的平均规模却从四万人下降到不足九千人。这说明镇的数量增加，主要是撤乡建镇的行政建制改变的结果，而不是人口自然向小城镇集中的结果。名称变了，却没有给城市化带来实质性进展，而且由于许多小城镇缺乏吸引力和自身发展动力，一些小城镇建设投资也没有得到相应回报，导致了资金和土地资源的浪费。 进入本世纪以来，我国的城市化政策调整为“大中小城市和小城镇协调发展”，对农民工进城的政策，也从最初的限制、后来的默许逐渐转为积极鼓励。这期间，大城市发展加速，整体城市化速度也进一步加快。过去10年期间（1998-2008），城市化率上升了12个百分点，年均提高1.24个百分点；而之前的20年（1978-1998年），年均只提高0.77个百分点。 这说明前一时期向小城市和小城镇倾斜的城市化政策，仍在一定程度上抑制了城市化发展速度。一旦限制政策放开，人口和资源就自然更多地流向效率更高的大城市。 限制政策导致的城市规模过小、大城市过少，对经济发展的影响是不利的。国际经济学界对此有一致的认识。例如一份世界银行专家的报告（吉尔、卡拉斯，2008）、著名城市经济学家亨德森及其同事的论文（2006，2007）、以及诺贝尔经济学奖获得者斯宾塞、罗默等人的一份内部报告，都认为中国城市平均规模即使在近几年仍然小于正常水平，因而降低了经济效率。 当前在城市化政策方面，需要吸取以前政策得失的经验教训，避免重复过去走过的弯路。   二、小城市和小城镇不能替代大城市发展 城市化是所有国家发展过程中的必经之路。绝大多数发达国家在城市化过程中，都经历了大城市主导城市化发展的过程，而且通常各国都会形成一个或几个大都市圈作为经济和人口的核心区。这种情况近年来还在持续。2005年，美国全国43%的人口、日本48%的人口居住在100万人以上的大城市，而且都比1990年提高了2个百分点。加拿大的该比例是44%，比1990年提高了4个百分点。澳大利亚更高达60%。发达国家中，欧洲国家相对较低，法国22%，英国26% [1] 。而在中国，2005年只达到了18%。即使未来这一比例提高一倍，仍然显著低于美日等发达国家（数据见世界银行：《世界发展指标2008》）。 人口和经济活动自然向大城市集中，原因在于城市的规模收益（或称聚集效应）。这来自人口和产业集中导致的市场规模扩大、运输成本节约，土地的更有效利用、产业配套能力的增强、基础设施和生产生活服务设施的完善，以及技术、知识、信息传递、人力资本的溢出效应。而这些效应的形成，都需要有相当的城市规模。 在市场机制的作用下，这些效应会导致对生产要素的更高回报，进一步吸引产业和人口向大城市集中，导致更高的生产率，实现资源优化配置。因此在经济发展中，大城市及以大城市为核心的城市群，往往成为引领发展的核心力量和产业聚集中心。 王小鲁和夏小林1999年的一篇论文，使用中国666个城市的数据进行计量经济学分析，发现不同规模的城市具有不同程度的聚集效应和外部成本。处在一个广泛规模区间的绝大部分城市，其聚集效应能够抵消人口和产业集中带来的交通、居住、环境等外部成本，具有正的净规模收益（或净聚集效应）。其中规模在100—400万人的大城市，净规模收益最高，达到城市GDP的17%—19%；在超过这个规模区间后逐渐递减。而规模小于10万人的城市，无法发现净规模收益。他们认为，中国城市的平均规模过小，大城市发展不足。 2006年，两位美国城市经济学家（Au and Henderson）同样使用计量经济学方法和中国数据，得到了类似的结论。他们发现城市的净聚集效应首先随着城市规模上升而急剧上升，达到峰值后缓慢下降。他们还发现，中国城市的最优人口规模大致在250—380万人之间。他们也得到了中国城市平均规模过小的结论。Henderson还据此估算出，如果中国地级市的平均规模提高一倍，能够使其单位劳动力的实际产出增长20%-35%（亨德森，2007）。 上述中外两项研究，是世界上首两例应用计量经济学方法实际测度城市聚集效应的研究。 小城市和镇在经济中的角色与大城市非常不同。它们通常是周边农村地区的交易、物流、服务、行政中心，以及地方性企业的聚集中心，在经济中是不可缺少的。如果处在大城市周边或城市群中，它们还能为大城市提供产业配套和服务，在城市空间布局和产业布局中承担某些专业分工职能。但小城市和镇不能代替大城市在经济中的作用。如果不是处在大城市周边或城市群结构中，它们的经济效益也完全无法与大城市相比。 我国的经验证明，凡发展得好的小城镇，几乎无例外地位于大城市圈或其辐射范围以内。全国的“百强镇”，90%以上集中在长三角和珠三角地区。而这两个地区的共同特点，是它们都形成了以超大城市为核心，以几个百万人以上大城市为主干的大都市带。没有这样的条件，孤立的小城镇很难发展起来，也难有良好的经济效益。 在当代，一些国家出现了制造业从大城市向中小城市转移的现象。但这通常是在大城市充分发展的条件下，生产要素根据要素价格和要素生产率的变化重新配置的结果；是在一定的城市空间布局条件下，不同城市之间优化专业分工的结果。如果想人为跳过大城市发展的阶段，用行政力量向中小城市和小城市倾斜配置资源，结果将事与愿违。   三、政策向小城市和镇倾斜会导致资金和土地资源浪费 远离大城市的小城市和镇效率偏低，主要在于其自身缺乏足够的吸引力，不足以导致产业集聚，难以形成产业配套能力和相应的商贸物流、金融、技术等服务及居民服务条件。由于就业机会有限，也往往缺乏对人口聚集的吸引力。即使靠政府投资形成了一定的基础设施条件，如不具备上述条件，还是难以导致产业和人口聚集，基础设施也不容易得到有效利用。这会导致过高的建设成本，甚至形成空壳城市，造成资源浪费。 改善中小城市基础设施是有必要的，但必须建立在充分的可行性论证和缜密的成本效益分析的基础之上，切不能流于一般性号召。因为这很容易迎合地方政府热衷于大规模投资的心理，导致不顾成本效益的投资狂潮。据报道，数年前内蒙清水河县政府在上级政府支持下，以1.6亿元县财政收入的财力，制定了一个斥资61亿元建设新县城的计划，结果造成大量烂尾工程、空置楼房和资金浪费。这一教训值得各级政府认真吸取。一旦全国几百个县级市、一千五百多个县城、以及更多的小城镇都大张旗鼓地铺开摊子大搞建设，可能涉及的投资至少以万亿元计；可能导致多大的资金浪费，非常值得担心。 与大中型城市相比，小城市和镇的人均占地面积大得多。据我国2007年地级市统计数据，以城市人均建成区面积衡量，50万人以上大中型城市为人均73平米，50万人以下小城市为人均94平米。另据县、镇统计数据，县城人均建成区面积为121平米，建制镇为183平米。建制镇的人均占地面积是大中型城市的2.5倍。如果按市辖区面积衡量，差异更大。100万人以上大城市的人均占地1179平米，50-100万人的中型城市是2298平米，而50万人以下小城市为5564平米（建制镇无相应数据），小城市人均占地是大城市的近5倍。 [2] 假定中国在未来30年中城市化率从现在的46%提高到75%左右，达到发达国家的水平，中国城市人口还将增加五亿人。按现有数据粗略推算，如果新增城市人口的2/3集中在小城市和镇，与只有1/3新增人口集中在小城市和镇的情况相比，将多增加城市建成区面积两千万亩，多增加城市市辖区面积数亿亩。 以上数据可能还低估了大城市节约土地的效果。这是因为以上数据是依据中国城市统计年鉴的城市户籍人口计算的（未公布全部城市的常住人口数），而多数大城市的常住人口远超过户籍人口。深圳市是个特别典型的例子。2009年，深圳市户籍人口只有241万人，而常住人口有891万人，加上暂住人口已超过1400万人。其他大城市差异没有这样大，但也有大量外来人口。因此大城市的实际人口密度更大，人均占地更小。 很明显，对中国这样人口密集、土地稀缺的国家，如果采取向中小城市和小城镇倾斜的城市化道路，城市化对土地的占用量将会大幅度上升，18亿亩耕地保护红线无疑会被大大突破。   四、如何解决城市化中的社会福利和保障问题？ 在城市化过程中，有一些挑战是我们必须面对的。过去的政策实际上把城市居民分成了两类人，原有的城市居民有资格享受城市的社会保障和公共福利，而外来转移人口，包括那些已经转移到城市多年、长期在城市打工的新城市居民，则大部分被排除在外。近年来这方面情况有所改善，但远未彻底解决问题。 长期维持新老城市居民之间的差别待遇，是不合理、不公平的，它导致社会保障的逆向再分配，扩大了收入差距（参见《中国改革》记者专访，2010），也不利于未来的城市化进程和经济可持续发展。但解决这些问题无疑会遇到许多困难。如果人口继续流向大城市，这些城市是否有能力承受这些“额外”负担？如果通过政策引导，将农村转移人口引向小城市和镇，是否有助于问题的解决？ 短期内，放寛中小城市的户籍限制，比较容易做到，政策上是可行的。但这不能代替大城市的相关政策改革。实际上，大城市比中小城市和小城镇更有能力承担转移人口的社会福利成本，因为前者劳动生产率和经济效益更高。小城市和镇收入水平较低，对社会福利和保障的要求也低，看起来更容易满足；但它们的人均劳动生产率和经济效益通常无法与大城市相比，在承担这些社会成本方面并不具备大城市的优势。 即便农村人口在政策引导下真的会大量转移到小城市和镇，但如果这些市镇无力解决他们的社会福利和保障问题，又不能给他们提供充分的就业机会，那么这种倾斜式城镇化政策并不能解决实际问题，只是把矛盾从大城市推到小城市和镇，而且会带来更多的矛盾。 真正的困难不在于大城市有没有财力负担迁入人口的社会福利和保障。事实上迁入人口为城市作出的贡献，完全可以覆盖他们的社会保障成本。要解决的问题在于首先把钱花在哪里？这需要重新调整收入分配结构，而且势必触及现有的既得利益。 例如，目前这种地区分割的社会保障制度，阻碍了农民工合法权益的实现。由于缺乏公共服务和就业不稳定，他们只得不断在不同城市间流动以寻找工作或较好的收入。而按现行社保制度，他们离开一个城市时至多能够领回自己过去的社保缴费，但无法拿到应该属于他们的那一份企业缴费。随着农民工流动，这些缴费就沉淀在他们工作过的城市，成为政府的额外收入。例如据报道，深圳市因此就得到了巨额的社会保障结余。全面解决农民工社保的异地接续问题，并不是一个技术上无法解决的问题，恐怕是各地政府的既得利益使他们缺乏解决这些问题的动力。 又如，城市的高房价是阻碍迁入人口在城市安家落户的一个重要障碍。各地政府通常对房地产开发以及各种形象工程、政绩工程和大项目招商引资热情高涨，而对廉租房建设却往往说得多，做得少。2009年，全国房地产开发投资完成额达3.6万亿元之巨，而各地政府用于廉租房建设的投资尽管大幅增加，也仅有454亿元，只相当于房地产投资的1.2%，未完成当年计划。廉租房供应要满足城市有户籍低收入居民的需求还遥遥无期，更不用说满足迁入人口的需求了。 因此，只有下决心推进财税体制和社会保障体制改革，才能逐步解决城市化中的一系列问题。而绕开大城市，政策向小城市倾斜，并不能真正解决这些问题。   五、关于大城市和超大城市的关系问题 在一个均衡的城市化政策下，大城市会发展较快。但这并不意味着人口都向现有的大城市或超大城市集中，使它们越来越大。更主要的，是需要出现一大批百万人口级别的大城市。假定未来20-30年中，中国新增加100座这样的大城市，平均规模200万人，也只不过多容纳两亿人，占不到5亿新增城市人口的一半。这些大城市需要从现有的中型城市中产生，同时也需要有相当一批小城市替补中型城市的空缺。 但这只能从少部分具备条件的城市中产生，主要应当是市场机制引导的结果。政府的作用，是在市场导向的基础上，通过合理规划和改善基础设施条件，促进这一趋势。如果不顾条件地大面积铺开，搞政府主导的中小城市和小城镇建设，结果可能会南辕北辙。 但自发的市场导向也会带来城市规模过大的问题。像北京和上海这样的超大城市，在全国经济中的核心作用不容低估；未来10-20年中，也许在中西部地区也需要形成两三个人口上千万的超大城市，成为带动区域发展的经济中心。但这些超大城市的规模都不宜无限扩大，否则会导致其负面外部性上升，超过合理的经济规模。 不过，单纯采用行政手段限制城市规模扩张，成本很高，作用有限。对于人口上千万的城市，制止其无限扩张更好的手段，可能是规划加疏导。即一方面通过城市合理规划限制其“摊大饼”式的外延扩张，另一方面在具备条件的前提下，促进其临近地区大城市的发育，形成由几个大城市和更多中小城市组成的合理的城市群结构，并以便捷的交通网络（特别是城际轨道交通）连接起来，形成同城效应，疏散核心城市的压力。 限制超大城市无限扩张的另一个途径，是消除人为的政策倾斜。例如，此类城市常常由于其行政地位而享有较多的政策优惠，包括中央给予的财政支持以及城市水价、电价、城市交通价格等优惠。这造成了额外的吸引力，加强了人口向这些城市聚集的趋势。要改变这一状况，应该消除人为造成的不同城市之间价格和福利水平的差异。 总之，在市场调节的基础上搞好区域布局规划和城市规划，并消除逆市场的政策倾斜，是促进城市规模优化主要应考虑的手段。   文献来源： Au, C. and V

搞清收入分配现状是统计机关和学者的共同责任 ——答王有捐、施发启对灰色收入研究的商榷 王小鲁 （载于《第一财经日报》2010-9-6 近日，国家统计局网站上连续登出了王有捐、施发启两位统计官员对我的灰色收入研究报告的商榷（注：以下简称为“研究报告”。该报告题为《灰色收入与国民收入分配》，全文载于中信出版社《比较》第48辑；为中国经济体制改革研究会课题）。随后，他们两位又共同署名，在统计局网站上发表了另一篇文章，表示愿意继续就此问题进行研究，并表示国家统计局准备采取措施来改善居民收入统计中的少报、漏报问题。他们对我的研究报告进行公开讨论，以及关于改善居民收入统计的表态，是一种积极的态度，我非常欢迎。 但这方面的讨论，并不仅限于统计数据的真实性问题，而是进一步关系到如何认识我国当前的收入分配状况，如何应对当前突出的社会矛盾，如何推进改革来解决这些矛盾。我在这方面的研究，也是基于这个出发点而进行的。但搞清真实情况，获得可信数据，是必要的前提。因此有必要把有关数据问题双方争议的一些问题搞清楚。本文对他们的商榷做一个回答，意在促使有关收入分配状况的研究更加深入，为解决这些问题提供条件。   一、现行居民收入统计是否真实反映了收入分配现状？ 王有捐、施发启的文章都同意目前的居民收入统计调查“存在漏报和少报的问题”，“高收入群体也较少进入调查样本”；因此居民收入统计“可能存在低估的情况”。两位也认为我的研究报告“在估算我国居民实际收入方面进行了有益的探索，尤其在获取基础数据和推算 宏观数据 方面值得参考和借鉴。”“其采用居民家用汽车、商品住宅、出境旅游、银行存款等外部相关数据对我国常规住户调查居民收支数据进行验证的方法为我们提供了不同的思路和模式，值得借鉴。”在这些方面，我们有一定的共同认识。 但施、王前两文的重点，是批评我们的调查样本比国家统计局的调查样本量“明显偏小”、没有采取统计局所采用的随机抽样方法，因此“结果是不可靠的”，“估算结果明显偏高”。 如果结果“不可靠”的话，会有偏高和偏低两种可能。为什么是偏高而不是偏低？怎样算出来“明显偏高”？高多少？两位商榷者并没有做出解释，看来还是根据现有统计数据来判断的；就是说，似乎现有的收入统计仍然是可靠的，即便有偏差也不大。而我对高收入居民收入的估算“明显偏高”，也是相对于统计数据而言。这不仅与两位关于统计数据“可能存在低估”的说法有矛盾，而且涉及到一个关键问题：现行统计究竟是否反映了高收入群体的真实收入状况？这是需要搞清楚的。 长期以来，我国收入分配差距持续扩大，特别是灰色收入大量存在，严重影响了收入分配状况。但这些问题并没有从统计上如实反映出来，特别是对高收入居民的收入统计严重脱离实际，不仅低估了收入差距扩大的严重性，也造成不同统计数据间的严重冲突。下面是几个例子。 其一，据国家统计局公布的城乡居民人均收入和城乡人口数推算，2008年全国居民可支配收入总额为13万亿元，而同样来自国家统计局的资金流量表数据，却显示住户可支配收入总额为18.2万亿元。后者是根据经济普查得出的，应该比较全面。但这就证明居民住户收入统计至少遗漏了5.2万亿元，漏掉了居民收入的近30%。类似情况已存在多年。如此严重的遗漏，还能认为是基本可靠吗？（这一问题，在徐以升2010-8-30的《第一财经日报》评论文章中已有论述）。 其二，与其他宏观统计数据比较，会发现遗漏远不止5.2万亿元。以2008年数据算，全国居民储蓄总额（收入减去消费）在2008年为3.5万亿元，而当年仅城乡居民在金融机构的储蓄存款就增加了4.5万亿元，加上居民当年购买商品住宅支出（扣除银行贷款），在股市、债市、和实体经济的投资，手持现金等等，实际的居民储蓄应该在11万亿元—11.5万亿元之间（未计算居民在国外的存款和投资），是按居民收入统计数据计算的3.5万亿元储蓄的3倍以上。上述计算依据的都是国家统计局公布的数据，这类数据冲突近些年来一直存在。 其三，按人均可支配收入水平算，根据统计，2008年城镇居民人均收入只有1.57万元；其中10%的最高收入家庭，人均也只有4.36万元。这样的人均收入是如何支撑当年两万多亿元商品住宅销售的？是怎样把房价炒上天的？就算只有10%的最高收入家庭能够买得起房，这部分人的当年收入合计只有2.3万亿元，在买了2.1万亿元的商品住宅之后，他们吃什么？喝什么？拿什么钱买汽车？拿什么钱出国旅游？新存入银行的4.5万亿元私人存款又是哪来的？ 2008年，中国汽车私人小汽车增加了560万辆，保有量超过2800万辆，而城镇10%的最高收入家庭总共不过2000万户。据悉，价值数百万的世界顶级豪华轿车劳斯莱斯，在中国的销量已占全球第三，仅次于美、英。 2008年，中国居民因私出国出境4013万人次，超过了同年美国出国人数（4002万人次）。据日本官方统计，2009年仅访日的中国游客有110万人，在日本境内人均花费11.7万日元，而美国游客在日本人均花费仅2.5万日元（2010年8月24日《参考消息》）。根据统计，中国城镇居民的人均收入只相当于美国人均收入的1/15，10%最富城镇家庭的人均收也不到美国人均收入的1/5，怎么可能支撑这样的高消费，统计上解释得通吗？ 据悉，2008年大陆流入澳门的赌资就高达数百亿元。如果将其分摊给2000万个最高收入家庭，每户也有几千元。这些钱又来自何处？ 仅此几例，足以说明关于高收入居民收入状况的统计数据已严重脱离实际。这种情况不改变，会掩盖实情，误导决策，带来严重后果。所以统计部门和经济学者的共同责任，是面对现实，搞清情况，不能继续满足于统计调查“样本量大”、“方法科学”等等表面文章，回避这些尖锐的问题。   二、怎样评价抽样调查的可靠性？ 施、王两文质疑研究报告的两个最主要理由，就是统计局住户调查样本量大，所采用的分层随机抽样方法“有着较严密的科学依据”；而我们的调查样本小得多，没有采取与统计局相同的抽样方法，对样本的选择“存在主观性”，因此缺乏可信度。但这些评论回避了两个最重要的问题。 第一，样本量大小，并不决定样本是否无偏。只有当不存在系统性偏差时，大样本才在精确度上更占优势。与两亿城镇居民家庭相比，统计局6.5万个住户样本也只占万分之三。但这个样本目前的问题，并不在于样本量大小，而在于大量遗漏高收入户。这是首先由于在抽样过程中频繁遇到高收入居民拒访，而替换的样本不可能保证同样的收入水平。这就必然导致样本覆盖面的系统性偏差。在这种缺陷未被纠正的情况下，样本量再大，也不能提高其可信性。 第二，抽样方法的“科学性”，不能弥补数据失真导致的非抽样误差。目前统计局样本的收入数据，根据的是样本户的填报。而我们在调查中发现，如果没有有效措施，70%的高收入户有低报收入的倾向，而且报出的收入与他们的真实收入平均相差几倍。但在此之前，我们未曾听说统计局针对低报收入采取过措施。 王有捐先生在文章中说：“65000户样本量对全国和分省（区、市）有较高的代表性，在置信度为95%时，主要收支指标的抽样误差（不含漏报、少报等产生的非抽样误差）在5%以内。”但现在的主要问题恰恰出在“漏报、少报等产生的非抽样误差”。避开这个主要问题，抽样误差再小也没有意义。就像医生给病人开错了药，药品质量再好也不解决问题。对于抽样调查的评价，首先应该是结果的真实性，而不能满足于理论上的“科学性”。 我们的研究项目在抽样和推算方法上所做的探索，正是针对高收入样本容易遗漏和收入数据不真实这两个关键问题。我们如果采取与统计局同样的随机抽样方法，也难免同样的系统性偏差。因此我们针对不同收入区间设立了样本配额，以确保不遗漏高收入样本；同时借鉴了社会学的调查方法，通过各地的专业调查人员直接以他们熟悉的人群（亲属、朋友、同事、邻里）为调查对象来收集各项收入支出信息。由于调查人员基本了解调查对象的家庭经济状况，并存在一定的信任关系，使严重低报收入的情况大大减少。 提到社会学调查方法，不能不提到我国老一辈社会学家费孝通和他的著作《江村经济》。这本书是他对自己姐姐居住村庄的乡亲邻里进行调查的成果，成为一部解剖中国乡村经济有代表性、影响深远的著作。没有听说谁批评他的调查“样本太小”，“没有采用随机抽样方法”，因此“不科学”。这首先是因为信息的真实性和所反映问题的代表性。而这些并不是所有的大样本随机抽样调查都能做到的。国际抽样调查权威Kish在他的著作中，也没有不适当地强调抽样方法的“科学性”，反而把它看做“‘自己创造的艺术’和它的科学性的结合”（Kish：《抽样调查》，中文版1997）。 在我们的调查中，为进一步降低敏感度，我们采取了匿名调查的方式，提供了信息保密和仅用于研究目的的承诺；在问卷设计上采取了先问消费、后问收入，先问分项、后问合计，不追问收入具体来源等调查方法。调查前，对各地调查人员进行了培训。调查后，对收到的问卷进行了严格的质量和逻辑检验，剔除了相当数量不合格问卷。所有这些措施，都是为了保证数据的真实性。这使我们得到的调查数据避免了严重的系统性偏差。 由于在特定条件下采取了这种非常规调查方法，我们深知虽然得到的数据比较可信，但样本分布并不代表城镇居民的总体分布，不能用来做总体推断。我们所采用的恩格尔系数法，就是在这种情况下所找到的一个解决问题的方法。由于基础数据的可信性和样本在不同地区、不同收入层次、不同职业身份的居民群体间分布的广泛性，我们能够用它获取收入水平与恩格尔系数以及其他参数间的真实关系，并基于这种关系来对一定居民群体的收入水平进行推算。 这一方法得到的结果，并不是一个总体推断，而是在统计局分组样本的基础上，利用统计局数据中可信度较高的变量（一个主要变量是恩格尔系数）来推算其真实收入水平，以校正其原来失真的数据。这一方法和总体推断方法得到的结果非常不同。这在报告中有详细的数据比较和说明。而施、王两位一直强调我们是在做“总体推断”，说“不是直接推断也是间接推断”，是很不客观的。他们所批评的“没有采用随机抽样方法”，也并不构成我们这项研究的缺点，反而是在有限条件下能找到的一个验证统计数据失真的有效解决方法。 当然也要说明，这项研究的目的，是对统计数据的偏差进行检验并作出近似推算，而不是要代替常规统计。作为一个民间研究机构，我们不可能拥有像国家统计局那样庞大的统计机构和遍布全国的调查队伍，不可能进行能与之相比的大规模调查。但我们充分相信，所得到的高收入群体收入水平的推算结果，远比现有的统计数据更真实，也能够为改善统计数据提供一个参考。   三、关于对研究报告的误读和错误解释 施、王两文，除了对我们的调查样本量和抽样方法进行批评外，还提出了另几个理由说明研究报告的推算结果不可靠。但这几个理由都有商榷的必要。 1.王有捐文章说，我们的调查方法是通过“亲戚再找亲戚，朋友再找朋友”的“滚雪球”方法，不适合用来“推断总体”。 前面已经说得很清楚，我们并没有用自己的样本来“推断总体”。同时，我们的调查也根本不是王有捐先生所说的“滚雪球”方法。所有的调查都是由经过培训的各地调查员直接访问其熟悉的人群所产生，并没有经过任何中转。如果认真读过报告全文，应该不会产生这样武断的误解。 2.王有捐先生质疑我们的调查方法：“试想，这些不愿意向统计局调查员透露自己实际收入的高收入人群会仅因为调查员是熟人就如实相告？”。显然是在暗示我们的调查方法可能也低估了高收入人群的收入水平。然而他却以此为理由证明我们的“估算结果有过高之嫌”，这显然是自相矛盾的。 王文还说，我们在问卷中询问住户是否愿意透露真实收入信息，是具有“明显的倾向性”、“诱导性”，却没有说出倾向何在。而且问卷中这个问题只作为参考信息，并不改变任何原始收入数据和推算数据。以此来说明我们的推算过高，是说不通的。 3.王有捐说，研究报告在使用外部数据时“不严谨”，把居民储蓄算高了。 其一，是说报告没有区分居民存款和公款私存。实际上从实行存款实名制后，公款私存的情况少多了。仍然存在的公款私存，一般无非是化“大公”为“小公”，把公款变成某些单位人员小团体的消费资金，实际上就是灰色收入的一个来源。那么这还能算是“公款”吗？ 其二，是说报告没有区分居民购房和单位购房。研究报告中计算的仅限于房地产开发商的住宅销售部分。即便是单位出钱为个人购买住宅，难道不应计入个人收入吗？ 其三，是说报告没有区分股市的居民投资和企业投资、国外投资。这更不客观。研究报告中并没有把股市、债市投资全部算成居民个人投资，而是保守地假定只有1/3来自居民储蓄。这个估计也许不准确，但至少有高估和低估两种可能，而断定“高估”不知根据何在？ 其四，说“房价收入比在中国的合理界限为3年的提法也有待于进一步探讨。”但报告中根本没有这样的提法，而是说“根据国外经验，通常商品住宅价格是居民家庭年收入的3-5倍，是可承受的价格。”上述说法不知来自何处？ 4.施、王两文都说恩格尔系数与收入密切相关，但也受其他因素影响，因此用恩格尔系数法推算收入水平“存在明显问题”。事实上我们的研究通过模型分析法控制了影响恩格尔系数的多种因素，包括地区、城市规模（间接反映物价水平）、家庭平均教育水平、家庭规模、就业面等差异，在计算收入水平与恩格尔系数关系时已经排除了其他这些因素的影响。这再次说明两位商榷者或者没有认真读过报告全文，或者有选择地忽略掉了报告的某些部分。 5.施发启提出：“如果采用报告中的计算结果，2008年居民可支配收入占GDP的比重将达到73.9%”，太高了，因此证明计算结果不合理。但施文的计算实际上是将居民收入上调，但假定GDP不变，才会得到上述比例。这个假定本身就不合理。报告中已作了说明，如果居民收入有大量遗漏，GDP核算不可能没有遗漏。例如有的企业将内部人员的灰色收入或对外部的行贿等支出，以虚假发票报销等方式计入成本，低报了企业的实际增值，这些遗漏当然也不可能进入GDP核算。 6.施文还批评说，我们的调查数据是来自受访者记忆，“没有统计台账”，“调查方法不规范”。但就是在调查规范、有统计台账的情况下，统计局的高收入居民收入数据发生了严重的系统性偏差。我们的调查把最主要的工作放在保证数据的真实性方面。虽然舍弃了统计台账的方法，凭记忆容易产生数据误差，但这种误差是随机的、双向的，既可能偏低，也可能偏高。在平均的意义上，它们会在很大程度上互相抵消。而系统性偏差是同方向的，不可能互相抵消。因此可以有把握地说，这种随机误差会远小于现行收入统计数据的系统性误差。 综上述，两位商榷者提出的论据，有的是对研究报告的误读或错误解释，有的是论据与结论南辕北辙。给人的感觉似乎是下结论在先，找根据在后，失去了学术上应有的客观性。 还有一点需要讨论，两位在共同署名的第三篇文章声明，他们同我讨论的是居民收入数据问题，而不是灰色收入问题。而在我看来，这两者是难以分开的。虽然在统计上搞清灰色收入是个很困难的事情，但鉴于目前灰色收入泛滥的情况，收入统计避开灰色收入就很难不失实。更重要的是，不澄清这些事实，躺在虚假数据上作分析，就无法合理应对收入分配状况恶化的挑战。 两位的商榷文章当然也提出了一些有价值的意见。例如施发启指出，使用年平均人数计算比用年末人数计算更合理（尽管对结果没有重大影响），也指出研究报告中虽然模型的解释变量系数通过了显著性检验，但模型拟合度偏低。王有捐认为，研究报告中用外部相关数据对收入数据进行检验的方法值得借鉴。这些意见是合理的，有益于这些问题的进一步研究。两位对于改善统计数据的表态，也使人感到我们之间存在共同的基础，希望保持交流，把收入分配状况搞清楚。