研究方法

从高收入与低收入追踪贫富不均

在过去的几十年里,贫富不均的加剧主要是由高收入人群带动的财富与收入增长导致的,而家庭普查这个用于动态观察的传统数据来源却没有能恰当地捕捉到这一变化。普查提供了有用的信息,覆盖了大量国家,但他们不能充分地展现最富有人群的收入与财富。

通过结合国民账户、普查数据、财政数据以及财富排行等不同的数据来源,WID.world 克服了这一局限性。通过这种方法,从低到高地精确地追踪所有收入与财富阶层的演化成为可能。WID.world 的核心创新性在于它通过系统化的原则使用数据,实现了国家间跨长时间段的收入与财富分布对比。

超越GDP:分布式国民账户

收入与财富的概念在国家间或不同时间段里并不一致。被经常用于比较国家间经济的国内生产总值(GDP)的概念也不够令人满意。我们更倾向于使用国民收入(NI),也就是GDP减去固定资本消耗(资本损耗)加上净外来收入。国民收入因为考虑了不会算作任何人收入的资本消耗,以及国内产出转移到了国外资本拥有者的部分(包括离岸财富)而更有意义。例如,一个高 GDP 但也高资本消耗与外流的国家并没有可以分配给其居民与公民的收入,而国民收入的概念则可以反映这一点。

而更重要的是,国内生产总值(人均或总体)的核心问题在于,它只计算综合与平均,但它不能告诉我们不同社会群体从经济增长中所获得的不同程度的福利。

相反,WID.world 发展出了一种基于分布式国民账户(DINA)的方法。这一方法的核心目标就是描述国民收入与财富分布的变化,比如利用不同国家间从社会与经济角度都具有意义和可比性的收入与财富概念,了解从下到上不同的收入阶层如何随时间和国家变化。

明确我们已知和未知的

我们十分了解自己衡量收入与财富变化的能力的局限性。WID.world 的目的不是宣称我们有完美的数据序列,而是明确我们已知和未知的。我们计划以系统性的原则结合我们提供的不同数据:国民收入与财富账户,家庭收入与财富普查,来自所得税的财政数据,遗产和财富(当它们存在时),财富排行。

没有一个数据来源与相关方法是本身完美无缺的。我们特别强调我们衡量财富分布的能力有限,而我们提供的不同的数据来源之间也不是总能保持一致性。但我们相信,通过以更明确的原则结合这些数据,我们可以在公共辩论中提供更好的信息。

说服政府提高财政透明度

我们也力图说服政府与国际机构以让他们发布更多有关收入与财富的原始数据。在我们看来,缺少关于收入与财富的数据透明度是和平的民主讨论在如今全球化经济中最大的问题。

政府向公众提供可靠详细的税务数据尤其关键。这也需要政府们以一种更合适的收入、遗产和财政运作体系来运行。简而言之,信息充足地进行有关收入不均和其解决方法的讨论,是非常困难的。

最近几年,我们可以在亚洲、拉丁美洲、非洲、欧洲和北美洲的很多国家获得越来越多的收入与财富的财政数据。这些国家包括中国,巴西,墨西哥,印度,科特迪瓦和南非。但这依然是不够的,我们非常希望能够在未来提供更好的数据序列。

WID.WORLD数据覆盖(2019年11月)

我们应该明确指出,WID.world的长期目标-即通过使用与宏观经济国民账户相一致的概念,构建可覆盖全部收入和财富的分配的国民账户(Distributional National Accounts)- 将是逐步实现。我们的数据库始于2011年,重点关注高收入份额历史序列,随后在2015年扩展到财富序列。截至目前,该数据库囊括覆盖100多个国家(地区)的包括分配式国民账户序列在内的全面的分配收入序列,这些国家(地区)包括美国,法国,中国,印度,俄罗斯,巴西,中东,非洲和其他亚洲经济体。财富分配序列覆盖美国,法国,中国,西班牙,英国和俄罗斯。我们将很快为其他许多发达国家和发展中国家提供类似的数据序列。我们同时提供覆盖20多个国家的关于国民总财富和国民总收入结构的序列和覆盖200多个国家和地区的国民总收入的数据序列。

2018年世界不平均报告对WID.world数据库最近的发现成果进行了详细的介绍以及讨论。通过编写本报告,世界不平均实验室寻求一条以事实说话的道路,希望用我们的数据为社会各个阶层关于收入财富分配的辩论提供客观依据。
世界不平均实验室

有兴趣的用户会在下面的 WID.world 资料库(WID.world library)找到更多的信息。资料库包含了大量关于某一国家的技术文献,以及提供有关 WID.world 使用的方法、概念与数据源等详细信息的具体文档。

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