《灰色收入与居民收入差距》之三:收入差距真相:进一步验证
【网络版专稿】三、关于居民收入水平和收入差距的进一步验证
为了进一步检验上面的推断是否可靠,在这一节中将根据其他方面的数据,包括家用汽车和商品住宅的拥有量、居民出境旅游的情况、银行存款的分布状况等,从几个不同的方面进行验证。
1.家用汽车拥有量及其与收入水平的关系
根据国家统计局城镇居民家庭收支调查,2005年城镇居民每百户拥有家用汽车3.37辆。按城镇人口总数和户均人口数推算,城镇居民总共拥有私人家用汽车640万辆。其中最高收入组的城镇居民(约1899万户,占城镇总户数10%)拥有305万辆。
但根据交通方面的统计,2005年全国私人拥有的小型和微型载客汽车共计1325万辆。农村(不包括镇)居民家用汽车拥有量没有数据,但显然还非常少,据某些地区的案例估计,可能相当于城镇居民汽车拥有量的5%-6%。扣除后,城镇居民约拥有1250万辆车,相当于根据住户调查数推算的两倍。车辆拥有量统计数据有车辆注册数作为依据,应该是准确的。这从另一个侧面说明住户调查数据存在遗漏,特别是高收入居民样本的代表性不足。
而使用本课题调查样本数据中各收入组的平均家用汽车拥有量,并按上一节采用的下调幅度(31%)进行调整后,对各收入等级的城镇居民家用汽车拥有量进行校正,得到的结果为1328万辆(见表5),与车辆统计数(1250万辆)相当接近。这从一个角度印证了上一节的城镇居民调查数据是基本可信的。
根据这一估算数据,占城镇居民家庭10%的高收入居民在2005年拥有家用汽车的数量是799万辆,占全部家用汽车拥有量的60%,而不是根据原有统计局样本推算的305万辆。这10%家庭的汽车普及率已经达到每百户42辆,而且第二个10%家庭的汽车普及率也达到了每百户13辆。因此可以认为,最高收入10%的家庭已经都普遍达到了拥有汽车的经济实力。但经过校正后,低收入居民拥有的家用汽车数量不是更多,而是更少了。(注6)
表5 城镇居民家用汽车拥有量:原有统计局样本数据与校正后的数据比较
最高收入组 |
高收入组 |
中上收入组 |
中等收入组 |
中下收入组 |
低收入组 |
最低收入组 |
合计 | |
总拥有量(万辆)1 |
305 |
106 |
124 |
66 |
35 |
12 |
5 |
640 |
总拥有量(万辆)2 |
799 |
243 |
168 |
91 |
22 |
4 |
0 |
1328 |
每百户拥有量(辆)1 |
16.2 |
5.6 |
3.3 |
1.7 |
0.9 |
0.6 |
0.3 |
3.4 |
每百户拥有量(辆)2 |
42.4 |
12.8 |
4.4 |
2.4 |
0.6 |
0.2 |
0.0 |
7.0 |
注:1为根据原有统计局样本数据推算得到的汽车拥有量,2为根据调查数据校正后的汽车拥有量。
资料来源:同表3。
在搞清楚各收入组居民的家用汽车实际拥有量后,我们可以根据汽车拥有量,对有车家庭的实际收入范围做一个粗略推算,用以对前面的收入水平估算进行检验。
首先,我们需要估计有车居民每年用于家用汽车的费用支出。根据经验,每辆家用汽车每年的燃油、维修保养支出、养路费、保险费、过路费、停车费等支出合计通常在1.5万-2.5万元左右,平均按2万元计。家用汽车的平均购价按10万元计,按10年分摊,每年折旧1万元。两项合计相当于每年支出3万元。
一个家庭如果可支配年收入12万元(按最高收入10%城镇居民家庭平均规模2.64人计算,这相当于人均收入4.5万元),每年用于汽车的开支就相当于全部家庭收入的四分之一,是一个相当大的负担。因此,拥有家用汽车的家庭,在一般情况下家庭年收入应当不低于12万元,人均年收入不应低于4.5万元。换句话说,既然占城镇居民家庭10%的最高收入家庭已经具备了拥有汽车的经济实力,他们的人均年收入应当不低于4.5万元。
而按照上一节的推算,占城镇家庭10%的最高收入家庭(近1900万户)人均收入9.7万元,家庭收入和人均收入的下限分别在10.5万元和4万元,低于这里的估算。这些数据说明,上一节根据调查样本对高收入居民收入水平的估计并不过高,反而有可能偏低。而在原有的2005年统计局样本中,最高收入组的人均收入还不到2.9万元,在这个收入水平上的有车家庭要把全部家庭收入的接近40%用于汽车消费。这样的收入水平显然是过低的。
2.从出境旅游看居民收入
近年来,国内居民私人出境旅游人数逐年大幅度上升。2000年,全部因私出境人数只有563万人次,到2005年已经上升到2514万人次,5年中扩大到原来的近5倍。这中间有多少人是因旅游而出境,没有详细的统计。
我们不妨极而言之,假定2000年的500万人次基本上都因私人商务和旅游以外的其他原因出境,出境旅游人数忽略不计;而且这五年中因私人商务和其他原因出境人数扩大了一倍,那么2005年可能有1000万人次是非旅游原因出境,其余至少1500万人次都可以计为出境旅游(这一数字很可能偏于保守)。这相当于城镇10%最高收入居民家庭中,有80%的家庭平均每年出境旅游1人次。
如果假定他们的人均旅游支出2万元,那么按照原来统计局样本的最高收入居民人均收入2.88万元计算,几乎相当于花掉一个人的年收入。这说明他们的收入水平显然被低估了。而根据本文前面的推算,这10%的居民人均收入9.7万元,一次出境旅游支出相当于他们人均年收入的五分之一强。这是一个可以承受的比例。
3.住宅与收入水平
国际经验说明,住宅的平均价格一般不超过居民家庭平均年收入的3倍,是能够承受的价格。该比值在5倍以上,就会出现承受能力严重不足的情况。我国目前的商品房价格明显超过了中低收入居民的承受能力。但是对于已经购买了商品住宅的家庭来说,我们可以假定其房价与他们的家庭收入(而不是社会平均的家庭收入)之比,一般在3倍左右或不到3倍的水平。
换言之,一般而言,购房者的家庭年收入应当不低于房价的三分之一。如果以上假设成立,就为估算有房家庭的真实收入提供了可能性。我们可以通过房价、房屋销售情况等数据,近似地估计购房者的平均家庭年收入。
根据统计数据,1996年-2005年这十年期间,我国商品住宅累计销售面积达到21.2亿平米,按每套平均115平米计算,总共销售了1843万套商品房。将历年的商品住宅销售额按商品住宅销售价格指数换算为2005年价格,可以计算出平均每套商品房(按平均115平米计算)价格为30.8万元。
按此标准,根据原有的城镇居民家庭人均收入统计数据计算,2005年城镇居民的平均房价收入比大约是10,而10%城镇最高收入家庭的平均房价收入比也至少在4左右,都超过了可承受的房价收入比(3倍左右)的合理界线。这不仅无法解释过去已经发生的商品住宅的大量销售,也完全无法解释近期的房地产市场火爆、房价继续居高不下的情况。
而根据3倍的房价收入比计算,我们可以近似推算出已经购买商品住宅的家庭(考虑到有些家庭拥有多套商品房,对此进行扣除后,估计约有1500万个家庭),家庭年收入一般在10万元以上。这大体上相当于本报告前面推算的城镇10%最高收入居民(1900万个家庭)的收入下限(10.5万元)。考虑到这10%的居民中还有一部分人没有购买或不需要购买商品房,可以认为城镇10%最高收入居民的家庭收入下限都超过了10万元。因此,根据房价收入比推算的城镇最高收入10%居民家庭收入和前一节根据调查数据推算的城镇最高收入10%居民家庭收入是基本一致的。这证明前一节的推算是基本合理的。
上述推算从课题专项调查中关于被调查户自有住宅的数据中也能够得到验证。在这个调查中我们没有区分商品房和其他类别的住房(所谓“房改”房、自建房等),但从表6可以看到,不同组别的平均房价、面积和购房年份差别很大;收入越高,房子越新,面积越大,单价也越高。说明中等以上收入居民拥有的住房以商品房为主,而且收入越高,商品房的比重越大;中等以下收入居民的住房以所谓“房改”房为主,即20世纪90年代初期到中后期住房改革期间低价出售的单位住房。
其中,最高收入组的房价接近57万元,高于平均市场价水平;房价收入比为1.93,低于3倍;而且拥有自有住房的家庭占到了76%,每百户拥有的自有住房达到了99套。高收入组的房价与近年来的全国商品房市场价平均水平很接近,但房价收入比为4.21,高于3倍。
根据这些情况判断,10%最高收入家庭的收入水平已经普遍达到了三分之一房价水平,按该组的平均房价计算为19万元。这明显高于前面推算的该组收入10.5万元的下限。同时,第二个10%的高收入家庭中,至少有相当一部分家庭的收入也达到了三分之一房价水平(接近10万元)。而按照调查数据推算,该组的平均家庭收入不到7万元。这说明根据住房的情况看,城镇最高收入和高收入居民家庭的收入水平至少达到了本报告前面估算的水平,甚至有可能高于估算的水平。
从表6可见,收入越低的居民,拥有自有住房的比重越低,住房面积越小,购买时间越早,而“房价收入比”越高,不符合3倍的规律。其中最低收入组高达10.1倍。这些说明他们拥有的基本上不是商品房,而是“房改”房。这显然与特殊的历史条件有关。在20世纪90年代城镇住房改革中,原公有房住户对是否买房是没有什么选择空间的。而且他们当时所付房价一般都远远低于市场价。
表6 调查样本城镇家庭的自有住宅情况
最高收入组 |
高收入组 |
中上收入组 |
中等收入组 |
中下收入组 |
低收入组 |
最低收入组 |
样本 | |
家庭年收入(万元) |
29.52 |
6.96 |
4.91 |
3.18 |
2.19 |
1.55 |
1.04 |
5.96 |
人均年收入(万元) |
9.71 |
2.39 |
1.65 |
1.05 |
0.72 |
0.50 |
0.31 |
1.97 |
家庭人口数(人) |
3.07 |
2.92 |
2.98 |
3.04 |
3.06 |
3.13 |
3.37 |
3.08 |
自有房数/样本户数 |
0.99 |
0.78 |
0.77 |
0.66 |
0.49 |
0.54 |
0.44 |
0.65 |
有房户比重(%) |
76% |
67% |
67% |
62% |
46% |
51% |
42% |
58% |
平均购买年份 |
2000 |
1999 |
1999 |
1998 |
1997 |
1995 |
1991 |
1997 |
平均每套面积(平米) |
141 |
106 |
99 |
86 |
79 |
70 |
58 |
89 |
平均每套房价(万元) |
56.9 |
29.3 |
24.4 |
17.8 |
15.0 |
13.2 |
10.5 |
22.0 |
房价收入比 |
1.93 |
4.21 |
4.97 |
5.60 |
6.84 |
8.54 |
10.10 |
3.69 |
注:1.自有住宅中未包括自建房。
2.自有房数与样本户数的比例是按住房套数计算的(有些住户拥有多套住房),和有房户比重不一样。
3.请注意房价已经用商品住宅销售价格指数折算为2005年价格,而不是购买时的原价。其中最低收入户房价按原价计平均每套只有5.9万元。另外低收入户中也有少数由亲属、子女代买商品房的情况。
资料来源:样本调查数据(有效样本数:2052户)。
上述推算说明,我国城镇居民中至少有1843万个家庭,其家庭年收入在10万元以上。考虑到还有一部分家庭达到该收入水平,但不拥有或者说不需要自有住房(例如住公房或公司提供的住房),或拥有非商品住房,因此实际上达到该收入水平的家庭应该明显超过这个数量,并且超过占城镇居民家庭10%(约1900万)的最高收入家庭数量。这验证了前面根据调查得出的推算结果。
长期以来,经济学家和房地产分析师们一直受到我国房地产市场矛盾现象的困惑。一方面,统计数据显示我国的“房价收入比”远远超过了居民的可承受水平,而另一方面,房地产市场却持续火爆,销售量和售价不断攀升。这里的分析说明,这种现象的确是受到了大量隐性收入所带来的购买力的强劲支持。
4.银行存款分布差距和收入差距
迄今为止,银行存款仍然是我国居民储蓄的主要方式。2004年末,全国金融机构持有的城乡居民人民币储蓄存款余额约12万亿元,全国人均9200元。同期,机构和个人持有的各种金融债券总共余额只有4万亿元,股票流通市值只有不到1.2万亿元。因此,银行储蓄存款在各阶层居民间的分布状况能够在很大程度上反映各阶层居民金融资产的分布状况。
表7的数据来自2004年对北京、重庆、辽宁、吉林等省市若干家银行和其他金融机构所持有的居民人民币储蓄存款的调查结果。该调查涉及的储蓄存款总额超过2800亿元,账户总数超过5000万户。虽然不足以据此准确推断全国储蓄存款的总体分布情况,但还是具有相当高的代表性和重要的参考价值。
结果显示,按上述这些金融机构单个储蓄账户存款余额来进行区分,5%的账户存款余额在3万元以上,占有储蓄存款总额的59%;而95%的账户存款余额不到3万元,平均仅2500元,总共只占全部储蓄存款总额的41%。
表7 按账户存款额分组的居民存款分布
≤3万 |
3万~5万 |
5万~8万 |
8万~15万 |
15万~30万 |
30万~50万 |
>50万 |
合计 | |
账户数(万户) |
4818.2 |
147.3 |
49.6 |
29.0 |
11.2 |
3.4 |
2.32 |
5 061 |
占账户数比重(%) |
95.2 |
2.9 |
1.0 |
0.6 |
0.2 |
0.1 |
0.06 |
100 |
平均存款额(万元) |
0.25 |
3.40 |
6.06 |
10.4 |
20.7 |
39.2 |
96.1 |
|
存款金额(亿元) |
1199.7 |
500.4 |
300.6 |
301.7 |
231.9 |
133.5 |
223.0 |
2891 |
占存款额比重(%) |
41.5 |
17.3 |
10.4 |
10.4 |
8.0 |
4.6 |
7.7 |
100 |
资料来源:中国人民银行金融风险课题组2004年2月对北京、重庆、辽宁、长春等地十几家银行和金融机构的调查。
如果我们假定各阶层居民每个家庭拥有的存款账户数同样多,就平均而言,储户的单个账户存款额大致与他的存款总额成正比,并且在不严格的意义上用上述样本的数据来推断全国居民储蓄存款的大致构成,那么在2004年的12万亿元居民储蓄存款中,全国5%的最高收入家庭(约1860万户,基本上可以等同于城镇10%的最高收入家庭)拥有全部储蓄存款的59%,大约7.1万亿元,而占全国95%的家庭只拥有41%的储蓄存款,总数不到5万亿元。
上述推算是否合理?我们需要考虑如下一些影响因素:
第一,各阶层居民家庭的存款账户数是否大体一致?答案是否定的。拥有大量财产的储户出于分散风险、方便消费和投资等考虑,通常会拥有较多的银行账户,远多于低收入居民平均拥有的账户数。因此,以上估算可能低估了存款分布的不平等程度。也就是说,占存款额59%的大额存款实际拥有者,可能集中度更高,占不到居民的5%;而且他们还可能拥有其余41%小额存款中的一部分。
第二,以上存款数据不包括外汇存款和中国居民在国外的存款。而这些存款基本上属于相对富裕的居民。因此储蓄存款分布的实际不平等程度可能更高。
第三,在居民储蓄账户中可能有部分“公款私存”的情况,而且单项存款额可能较大,因此会导致对存款分布不平等程度的高估。不过,在实行个人存款实名制之后,公款私存的情况应该已大大减少,不会构成重要影响。
第四,有些私营企业主可能将个人储蓄账户做为资金往来账户使用,从而虚增了大额储蓄账户的存款额。这也可能导致存款分布不平等程度的高估。
以上四个因素中,前两个因素导致对存款分布不平等程度的低估,而后两个因素导致高估。由于缺乏必要的信息,很难对以上这些方向相反的影响因素做出具体数量的估计。但至少上述第一个因素会造成举足轻重的差异,前两个因素相加很可能足以抵消后两个因素的影响而有余。这里我们粗略地假定上述两类因素大致可以互相抵消,因而可以近似地用各类账户的存款分布情况来代表居民人口中的存款分布情况。这反映在图5中。其中5%的高端储户(约5 000万人)占储蓄存款的59%。又根据2004年居民储蓄存款总额12万亿元来推算,他们的人均存款超过14万元。
但存款在这5%的储户中同样是很不平均的。在图5中,对最高5%的储户按每1%的比例做了分解,分别近似推算了他们在存款额中占有的比重(见图中每一类储户下面的百分数)。其中,最高收入1%的储户大约拥有33%的储蓄存款;其次1%的储户拥有11%的存款;第三个1%的储户拥有7%。三者合计就超过了全部存款的一半。
图5 储蓄存款的近似分布
资料来源:根据表7数据计算。
为了更直观地表示存款分布的情况,根据以上数据中各组存款额的临界值进行了OLS小样本回归,从而得到一个存款分布的拟合曲线(见图6)。图中横坐标表示各储户组别顺次累加在总储户中所占的百分比,按存款额从低到高的顺序排列。纵坐标表示单个账户的存款额。它乘以储户平均拥有的账户个数,就是储户人均存款额。
图6的存款分布曲线在0至80%的储户区间都非常贴近横轴,而在90%以上的储户区间(表示存款额最高的10%储户)急剧上升,在95%以上区间(表示存款额最高的5%储户)几乎形成陡直的曲线。它显示储蓄存款在居民中的分布是极其不均等的。实际上,在调查数据中,最高一组的单个账户存款额在50万元以上,在图上没有反映出来。这部分储户在存款总额中占的比重为7.7%,但人数仅占储户总数的0.06%(见表6)。
图6 储蓄存款分布的拟合曲线
数据来源:见表8。
以上回归所得到的存款分布函数如下:
Y=-0.5985+0.2578lnX-0.01038(lnX)2
其中Y表示各组储户的累加百分比,X表示单个储户的边际存款额,lnX是X的自然对数。表8给出了回归结果。其中的调整R2和t值显示,所得到的存款分布拟合曲线与实际分布数据非常接近,比较准确地反映了实际存款分布状况。(注7)
表8 存款分布函数的回归结果(OLS)
系数 |
t值 | |
lnX |
0.2578 |
47.220*** |
lnX2 |
-0.01038 |
-34.533*** |
C |
-0.5985 |
-26.057*** |
观察值 |
7 | |
调整R2 |
0.9995 |
注:***表示显著程度为0.1%。
根据以上存款分布函数和全国居民储蓄存款总额,我们还可以近似推算出2004年全国10%的高收入家庭(可以近似等同于城镇20%的高收入家庭,约3640万户,9800万人)在储蓄存款总额中占的比例大约是72%,人均储蓄存款约8.8万元;其余90%的家庭(约12亿人)在存款中所占比例约为28%,人均储蓄存款不到2800元。
为了进行高低收入居民之间存款分布的比较,我们还需要推算全国10%最低收入家庭在储蓄存款额中所拥有的比例。但由于缺乏低端数据,上述函数用于推算低端居民储蓄可能会导致较大的误差。作为替代,使用广西、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆这9个省和自治区2004年农村居民储蓄存款作为参考。这些省区农村人口约1.6亿人,占全国家庭总数的比重接近10%,农村人均纯收入基本上是全国最低的,他们的全部储蓄存款只有1913亿元,占全国城乡居民储蓄存款的1.6%。
不过,这两个数字肯定高于全国10%最低收入家庭的存款额和存款比例,因为这些省份的农村人口中包括各收入档次的农村居民,也包括高收入户在内;而其他省区更贫穷的居民却未包括在内。要代表最低收入的10%家庭,估计至少将他们的储蓄存款比重下调一半(即0.8%)才比较合理。这样,全国最高收入10%和最低收入10%家庭之间的储蓄存款比例大约是90倍,我们可以近似地用这个比例来表示他们之间的财富差距。
社会阶层间的财富分布差距是由持续的收入差距所导致。我国收入差距和财富差距的扩大基本上是在最近20年左右的时期内发生的。通过数据模拟,我们发现这两个差距之间存在相对稳定的关系。参照实际情况给定若干假设条件,发现当最高和最低收入组居民的收入差距和财富差距都在逐步扩大的同时,这两个比值之间的关系却只发生了较小的变化,先扩大到接近3,然后在长时期逐渐向1.9左右的比例收敛。最高和最低收入10%家庭的财富差距达到90倍大约经过了22年左右的时间,此时收入差距扩大到31倍左右(数据模拟结果见附录)。适当改变假设条件,得到的收入差距基本上在31倍附近上下变动。(注8)
由于最高和最低收入家庭在家庭规模上存在明显差别(最高收入家庭的平均规模为2.7人,最低收入家庭规模为4.6人),上述31倍的家庭收入差距在折算为人均收入差距后,就将扩大到53倍。
在前一节中,根据调查数据对城镇分级居民收入进行了校正,估算出2005年城镇最高10%和最低收入10%家庭之间收入差距大约是31倍,全国城乡最高收入10%和最低收入10%家庭之间收入差距大约是55倍。在这一节中,又根据居民储蓄存款数据,推算出2004年全国最高和最低收入10%家庭之间的财富差距可能在90倍左右,他们之间的人均收入差距大约在53倍。这两个推算结果相当接近,起到了互相验证的作用。这进一步说明我们前面对高收入居民的真实收入、以及城镇和全国居民收入差距状况的推算,是基本符合实际的。■(未完,待续)
为中国发展研究基金会国民经济研究所副所长
注6:统计局样本中低收入和最低收入居民拥有的家用汽车,可能实际上包含某些家用车名义下的业务用车(例如非注册的私人出租车等)。这种情况在本样本调查中也不可能完全避免,但相对较少。这从表5可以看出。
注7:由于最低储户组的存款额虽小,但分布区间非常大(0%-95%),为保证拟合的准确性,在该组中添加了一对观察值(47.6%,200),其横坐标取该组中值,纵坐标通过试错法取得,条件是使拟合曲线在相应区间得到的平均存款额与该组实际的平均存款额在最大程度上接近,同时使拟合函数具有最高的解释力(调整R2和各解释变量t值最大)。实际得到的最低组平均存款额拟合值为2700元,略高于实际值2490元,说明该拟合曲线所表述的存款分布不均等程度还略低于实际的不均等程度。
注8:模拟分析的假设前提条件如下:最高、最低收入组的初始收入差距为8倍;年收入增长率在第一个十年中分别为9%和5%,在第二个十年中分别为12%和3%;储蓄率在第一个十年中分别为20%和10%,在第二个十年中分别为50%和7%。两组居民的身份在此期间保持稳定。
这些假定条件都参照了过去时期的统计数据,并针对可能的偏差做了适当调整。敏感性检验表明,初始收入差距和居民收入增长率的改变都会影响以后年份收入差距和财富差距的大小,但对两者相对关系的影响不大。与90倍财富差距相对应的收入差距基本上在31倍上下变动。而两组居民储蓄率的高低对两个差距的相对关系有比较显著的影响。例如高收入组居民在第二个十年的储蓄率如果不是50%,而是更接近统计局数据的30%时,与90倍财富差距相对应的收入差距就扩大到50倍以上。但达到这两个比例的时间也随之延长。
附录:收入差距与财富差距关系模拟(基期年份低收入组=1)
收入增长 |
财富增长 |
收入差距 |
财富差距 | |||
高收入组 |
低收入组 |
高收入组 |
低收入组 | |||
收入增长率1 |
9% |
5% |
||||
收入增长率2 |
12% |
3% |
||||
储蓄率1 |
20% |
10% |
||||
储蓄率2 |
50% |
7% |
||||
年份 |
||||||
0 |
8 |
1 |
1.6 |
0.1 |
8.0 |
16.0 |
1 |
8.7 |
1.1 |
3.34 |
0.21 |
8.3 |
16.3 |
2 |
9.5 |
1.1 |
5.24 |
0.32 |
8.6 |
16.6 |
3 |
10.4 |
1.2 |
7.32 |
0.43 |
8.9 |
17.0 |
4 |
11.3 |
1.2 |
9.58 |
0.55 |
9.3 |
17.3 |
5 |
12.3 |
1.3 |
12.04 |
0.68 |
9.6 |
17.7 |
6 |
13.4 |
1.3 |
14.72 |
0.81 |
10.0 |
18.1 |
7 |
14.6 |
1.4 |
17.65 |
0.95 |
10.4 |
18.5 |
8 |
15.9 |
1.5 |
20.83 |
1.10 |
10.8 |
18.9 |
9 |
17.4 |
1.6 |
24.31 |
1.26 |
11.2 |
19.3 |
10 |
18.9 |
1.6 |
28.10 |
1.42 |
11.6 |
19.8 |
11 |
21.2 |
1.7 |
38.70 |
1.54 |
12.6 |
25.2 |
12 |
23.8 |
1.7 |
50.58 |
1.66 |
13.7 |
30.5 |
13 |
26.6 |
1.8 |
63.88 |
1.78 |
14.9 |
35.8 |
14 |
29.8 |
1.8 |
78.79 |
1.91 |
16.3 |
41.2 |
15 |
33.4 |
1.9 |
95.47 |
2.04 |
17.7 |
46.7 |
16 |
37.4 |
1.9 |
114.16 |
2.18 |
19.2 |
52.4 |
17 |
41.9 |
2.0 |
135.10 |
2.32 |
20.9 |
58.2 |
18 |
46.9 |
2.1 |
158.54 |
2.47 |
22.7 |
64.3 |
19 |
52.5 |
2.1 |
184.80 |
2.61 |
24.7 |
70.7 |
20 |
58.8 |
2.2 |
214.21 |
2.77 |
26.9 |
77.4 |
21 |
65.9 |
2.3 |
247.15 |
2.92 |
29.2 |
84.5 |
22 |
73.8 |
2.3 |
284.05 |
3.09 |
31.8 |
92.0 |
23 |
82.6 |
2.4 |
325.37 |
3.25 |
34.5 |
100.0 |
24 |
92.6 |
2.5 |
371.65 |
3.43 |
37.6 |
108.4 |
25 |
103.7 |
2.5 |
423.48 |
3.60 |
40.8 |
117.5 |
26 |
116.1 |
2.6 |
481.53 |
3.79 |
44.4 |
127.1 |
27 |
130.0 |
2.7 |
546.55 |
3.98 |
48.3 |
137.4 |
28 |
145.6 |
2.8 |
619.37 |
4.17 |
52.5 |
148.5 |
29 |
163.1 |
2.9 |
700.92 |
4.37 |
57.1 |
160.4 |
30 |
182.7 |
2.9 |
792.27 |
4.58 |
62.1 |
173.1 |
注1:各参数假想值参照了实际统计数据,但对可能的误差做了必要的修正。
注2:收入增长率1和2分别是第一个十年和第二个十年的收入增长率;储蓄率1和2分别是第一个十年和第二个十年的储蓄率。
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