中国的城乡收入差距和不平等 外文翻译

中文字数：6812外文字数：3958外文字符数：22313文献出处：SicularT,YueX,GustafssonB,etal.THEURBAN-RURALINCOMEGAPANDINEQUALITYINCHINA[J].ReviewofIncomeandWealth,2017,53(1):93-126.第一部分为译文，第二部分为原文。中国的城乡收入差距和不平等摘要：我们利用1995年到2012年的住户数据，调查了中国城乡收入差距的大小、差距对中国整体不平等的贡献以及差距的因素。我们的分析与过去研究相比，采用了更为全面的收入数据来计算，并调整了地区差异以及移民因素也有考虑。我们的方法包括人口子群体的不等式分解和Oaxac-Blinder分解。本研究有几个重要的发现：一是调整后大幅度降低了中国城乡收入差距及其对不平等的贡献，尽管如此，差距仍然很大，并且随着时间的推移有所增加。二是在控制家庭个性化因素之后，居住区位仍然是影响城乡收入差距的最重要因素。我们发现唯一有助于缩小差距的家庭个性因素是教育，其他家庭因素的差异是相对不重要的。关键词：中国，城乡不平等，收入引言中国不平等现象的研究几乎普遍地表明，中国城乡家庭收入差距很大，随着时间的推移不断增加，对全面的不平等状况作出了重大贡献。据大多数人估计，中国城乡人均收入是农村人均收入的三倍以上，使中国成为世界城乡收入比例最高的国家之一。这个差距的大小已经在中国的官方媒体中得到讨论，在政府和共产党的报告中得到了注意，也是近期主要政策举措的动力，如“建设社会主义新农村”运动，旨在缩小差距通过增加农村公共支出。中国的城乡收入差距往往归因于抑制劳动力流动的政策，最重要的是户籍制或户籍制。毛泽东时期建立了户籍制度，以控制人口流动。它一直延续到现在，并通过一系列补充政策来加强，例如雇用移民的城镇雇主征税，禁止一些行业的城市就业移民，以及拒绝城市公共服务，如对未登记的家庭的教育。近年来，政府对户籍体制进行了改革，使流动性更大，但存在巨大障碍(Wang2004)。这些障碍被认为是保护注册城市居民的福利，这是一个政治敏感的群体，但同时又引起了不同类型的政治问题。对城乡收入差距的担忧是否合理取决于差距的真实程度以及构成差距的因素。迄今为止，一系列研究已经检验了中国城乡收入差距(如Knight和Song1999;YangandZhou1999;ZhaoandTong2000;Shi2004;Sicular等2004;Benjamin等2005)。由于几个原因，大多数与数据约束有关，过去对收入差距的估计可能有偏差。首先，中国大多数收入数据不包括某些组成部分。一个缺失的部分是住房相关收入，特别是自住房屋的估算租金价值和对公有租赁房屋的估算补贴。住房相关收入在城乡之间有可能有系统的差异，最近有兴趣，因为在20世纪90年代后期，中国城镇住房私有化(KhanandRiskin，2007)。收入中也缺少家庭消费在教育，保健和地方基础设施等领域的价值。公共服务的消费在城市中可能会比农村更高，因此排除这一情况会导致中国城乡差距的低估。第二，大多数研究不能控制生活费用的空间差异。这是可以理解的，因为空间价格差异的系统信息很少。然而，如果城市生活成本明显高于农村，那么收入差距可能比文献报道的要差。第三，大多数中国城乡收入差距的估计数据都是根据不存在城市居民的未登记移民的数据。由于农村到城市的移民一般被认为是缩小城乡收入差距的重要机制，不包括农村到城市的移民是有问题的。不包括中国的平均收入低于农村居民的收入，导致城乡收入差距过高。包括移民在中国的研究越来越重要，因为移民的限制已经松动，移民相应增加。考虑到这些考虑，在这里我们重新计算了中国城乡收入差距的大小，估计了修正后的差距对总体不平等的贡献，并分析了差距的因素。对于我们的分析，我们使用1995年和2002年家庭收入调查的家庭和个人数据。这些调查是在中国社会科学院(CASS)的主持下进行的。它们规模大，具有国家代表性，并载有关于家庭收入和其他相关家庭和个人因素的详细信息。CASS数据具有一定的优势。它们是相对较新的，因此提供比通常可用的更多的最新信息。其他具有广泛区域覆盖率的数据，特别是国家统计局(NBS)的家庭调查数据，通常只能以研究人员的形式列出或汇总。提供诸如中国健康与营养调查(CHNS)等家庭层面调查数据的替代数据集比CASS调查的区域覆盖范围更窄。最后，CASS数据集是不寻常的，因为它包含住房相关收入组成部分和农村到城市移民的信息。我们分析的第一步是重新计算城乡差距的大小及其对国家不平等的贡献。我们对中国整体和三大地区：东，中，西都是这样做的。在这次重新计算中，我们进行了三项修改，使我们对差距的测量更接近国际最佳实践，并允许与其他国家的研究更具可比性。首先，我们采用更全面的收入来衡量住房相关的收入组成部分。不幸的是，我们无法衡量与家庭消费公共服务相关的隐性补贴。从理论的角度来看，这应该被纳入到充分发挥城乡差异的作用，但不能得到必要的信息。更广泛地说，大多数国家的公共服务消费数据不可用，很少包括在家庭收入的国际计算中。二是调整生活费用的空间差异。生活成本在区域间和城乡之间有系统的差异，所以理想的不平等研究应该是利用空间价格平价指数调整的收入。由于缺乏区域价格水平的数据，空间价格通缩在中国研究中很少见。一个例外是Ravallion和Chen（2004）,它使用城乡贫困线的估计来调整生活成本差异，然后重新计算国家不平等。最近，Benjamin等（2005）利用Brandt和Holz（2004）研究的新空间价格指数来重新计算国家不平等程度。然而,这些研究都没有使用空间价格通缩来详细分析城乡收入差距。在这里,我们使用布兰特和霍尔茨（同上）空间价格指数来缩小收入,然后重新计算城乡收入差距及其对不平等的贡献。在相关的情况下，我们将结果与Ravallion和Chen（同上）和Benjamin等人进行了比较。（同上）。第三,我们包括农村到城市的移民。过去的分析不包括居住在城市的未登记农民工。2002年中国社会科学院调查数据包含农村移民居民但未在城市登记的样本的信息。使用这个样本,我们能够提供一些包括移民的指示性结果。我们在下面更详细地讨论我们的移民样本的覆盖面,以及对中国城市和移民人口测量的更广泛的方法学问题。我们分析的第二步是调查城乡差距的因素。这里我们使用瓦哈卡布林德分解。瓦哈卡盲人法不能确定户籍制度等特定政策如何有助于弥补差距,而是提供差距反映城乡差异在家庭因素方面的信息,而不是简单的居住地点。这种方法也提供了一个措施,尽管从部分均衡的角度来看,如果农村和城市群体具有相似的因素,差距就会有多大。这样的信息从政策的角度来看是有用的。例如,如果我们发现农村和城市之间的教育因素差异大大地影响了差距,那么政策制定者可能希望将注意力集中在两个部门的教育水平的决定因素和后果上。我们的分析发现了几个关键的发现。我们发现,经过重新计算,城乡收入差距大大减少。虽然包括住房相关收入组成部分在一定程度上增加了收入差距,但调整空间价格差异却大大减少。包括移民在内的差距进一步缩小。经过这些修订,中国的城乡收入比例仍然相对较大,但这个比例在其他大多数国家的范围之内。因此,这些调整也减少了中国城乡差距对全面不平等的贡献。在重新计算收入和包括移民之后,我们发现,在2002年,城乡差距贡献了总体不平等的四分之一,而在大多数研究中估计为50％以上。瓦哈卡盲人分解显示,家庭和个人因素,如教育,年龄和家庭人口,确实有助于城乡收入差距。这些因素的禀赋差异使这些因素的回报不变，贡献了大约一半的收入差距。居住地位，包括城乡差距，家庭回报和个人因素，贡献了另一半。有趣的是，1995年至2002年期间，地点的贡献率有所下降，尽管仅有一点。这与这段时间内空间流动性的增加是一致的。分解表明，教育是城乡收入差距最重要的非定位因素。2002年，城乡差距在教育水平上贡献了四分之一的收入差距。家庭规模和组成，土地所有权和党员身份等其他家庭因素的禀赋和回报的差异平衡起来不太重要。也就是说，从长远来看，教育水平是内生性的，目前对人力资本的投资可能受到家庭规模和组成等其他家庭因素的影响。定义和数据本文用于分析的数据来自于1996年和2003年在1995年和2002年参考的两次CASS家庭收入调查。这些调查是在由学者组成的研究小组的指导下进行的中国社会科学院经济研究所和其他国家的研究人员。数据由国家统计局采用项目研究小组设计的调查工具收集。数据的详细描述可参见Li等（2007年）。这里我们指出一些数据集的主要因素，并讨论与我们的分析最相关的方面。调查两年之间，区域覆盖面有所变化。为了确保两年的结果之间的可比性，我们使用一个子样本，每个位置都在调查中存在于调查中。农村样本涵盖安徽，北京，甘肃，广东，贵州，河北，河南，湖北，湖南，辽宁，江苏，江西，吉林，陕西，山东，山西，四川，云南，浙江。城市样本覆盖安徽，北京，甘肃，广东，河南，湖北，江苏，辽宁，山西，四川，云南。由于城镇居民在一九九五年被抽样抽样，二零零二年则被抽样抽样，所以按城乡人口普查数据统计，城乡居民人口比例与总人口相当。通过这种调整，农村和城市之间的样本分布与中国全国城乡官方人口分布一致。所有使用城乡样本综合分析的分析使用这个人口的体重调整。中国大多数家庭调查数据的局限性是，没有城市居留证的农村到城市的移民被排除在外。2002年，中国社会科学院的调查包括一个特殊的移民样本，使得有可能在当年进行更完整的估计。在下面的第5节中，我们描述了移民样本，并探索了移民如何影响到城乡差距的大小及其对不平等的贡献。第5节还对中国城市人口统计进行了更为一般的讨论。本研究的目标变量是家庭人均可支配收入5，其中包括现金收入，留存实物收入（特别是在中国农村，特别是研究开始时），以及其他实物收入（在中国城市相关过去虽然近年来的重要性不断下降）。大多数经济学家认为，收入应包括与房屋有关的组成部分。国家统计局不包括这些可支配收入的组成部分，也不包括中国大部分家庭收入数据。我们对中国平均家庭收入的估计使用国家统计局的定义，但增加住房补贴和估算租金。因此，这里的收入水平高于使用NBS定义获得的水平。根据住房补贴和估算租金的分布情况，我们对收入的定义可能会显示比国家统计局的定义更大或更小的不平等。事实上，我们发现包括住房在内的不平等现象增加，这并不奇怪，因为高收入和城市家庭往往享有更大的住房补贴和估算租金。在调查期间，中国在中国进行住房改革。过去，大多数城镇居民都住在公共房屋，租金低廉，这意味着他们获得了租房补贴。这些补贴大大有利于富户（Khan等，1993）。在20世纪90年代末期，政府将城市公共房屋私有化。到2002年，大多数城镇居民拥有自己的房屋，不再接受租金住房补贴。相反，他们现在已经收到了拥有房屋的估算租金。对于中国城市和中国整体来说，由于住房改革，房屋构成部分和这些组成部分的变化可能会影响城乡差距和不平等。我们的分析将家庭视为收入单位。然后将每户家庭的一次性收入除以家庭成员人数。根据目前分析收入分配的常见做法，我们将这个家庭平均值分配给每个家庭成员。因此，个人是分析的单位，我们从家庭内分配问题中抽象出来。由于价格水平随着时间的推移而变化，各省和市，区之间差异化，我们使用官方省级消费者物价指数来表示1995年的收入。请注意，每个省份的农村和城市地区都有单独的指标。我们使用这些单独的指标，以便各省和各省之间的城乡地区的通货紧缩因素可能不同。价格不仅在时间上不同，而且在任何时间点都是空间上的。在像中国这样的地理大国，尤其如此。中国的收入差距分析通常不适用于空间价格差异，因为各地区的价格数据不可用。Brandt和Holz（2004）最近对中国的一项研究提供了各省和城乡之间生活成本区域差异的估计。他们的研究使用1990年的原始区域价格数据来计算当年的生活指数的基准空间成本。然后将1990年空间价格指数推广到晚些时候，使用省级城乡消费者物价指数。布兰特霍尔茨空间价格平减指数有一些限制。一个是他们对房屋成本的估计是以住房建筑材料的成本为基础，城乡建筑材料成本的差异通常小于住房服务成本的差异。因此，布兰特霍尔兹估计可能会低估城乡差价。此外，他们只有1990年的原始价格数据，1990年使用了一篮子消费量。1990年以来的推断准确性将明显下降，因为消费结构以及商品和服务的质量随着时间的推移消耗变化。在这里，我们推断了相当长的一段时间，到2002年。尽管有这些局限性，布兰特霍尔茨估计提供了一个机会来纠正空间价格差异，尽管不完美，而且看到这种修正如何影响不平等程度和组成。下面我们提出有空调价格调整的结果。在大多数情况下，差异很大。在本文中，我们探讨了中国城乡收入差距。出现了几个关键的发现。首先，中国的城乡收入差距在国际标准之下是很大的，即使经过各种调整，如收入水平较好，空间价格通货紧缩，也包括城市样本中的移民。然而，这些调整，特别是空间价格通缩，大大减少了差距。关于一段时间内的趋势，我们发现1995年至2002年间调整后的相对差距不大，这一结论与其他报道不同。第二，城乡收入差距对全面不平等的贡献相对较大，而且有所增加，但是由于调整水平的下降，如果我们使用2002年未经调整的收入和包括移民，群体间不平等占整体不平等程度的40％以上。如果我们进一步纠正空间价格差异，则贡献将下降到26％。有或没有调整，这一贡献相对于其他国家而言相当大。Shorrocks和Wan(2005)回顾了有关这个问题的国际证据。他们援引基于家庭层面数据的可行研究，并采用与此处相似的方法，报告说，城乡差距在希腊的不到20%,菲律宾的26-30%。Eastwood和Lipton(2004)对发展中国家的前几年作了估算。除了中国，在所有情况下，城乡差距的贡献都不到全面不平等的25％。所有这些估算都是使用名义价格计算的,不适用于空间价格差异。我们对中国的未经调整的估计超过其他国家的最高数字十个百分点。第三,中国城乡差距的区域差异很大。西部地区的城乡收入差距远大于东部或中部地区,而且对不平等的贡献也是如此。的确,城乡差距对东部和中部的整体不平等的贡献相当小。这些区域差异表明,弥合城乡差距的努力应该瞄准西方。需要进一步的研究来确定哪些目标干预措施最有效，但最近的一些研究提供了补充的证据。范等(2004)和ZhangandFan(2004)研究了公共投资对区域贫困和人均国内生产总值不平等的影响。他们的研究结果表明,针对西部地区的公共投资将产生最大的影响,特别是对农村教育和农业研究与开发的投资。然而,对灌溉和贫困贷款的投资效果会较差。我们的分析强调了几个测量问题。一个是价格空间差异和生活成本,这对差距的尺寸和对不平等的贡献有重大的影响。我们的研究结果与Brandt和Holz(2004)的研究结果相似。由于收入不平等的研究最终对实际收入差异感兴趣,因此对城乡差距的空间调整估计及其贡献最为有意义。第二个测量问题是城市与农村人口的划分。这里出现了各种问题,但对于中国而言,最重要的是对移民的待遇。包括移民在城市样本中减少城乡收入差距的大小,这种差距对不平等的贡献,但只是适度的。包括移民对整体的不平等程度影响不大,因为群体间不平等程度较低,被组内不平等程度提高所抵消。移民增加了城市地区的不平等,带来了一系列新的挑战。需要进一步的研究和更好的数据来充分探索对包括移民在内的不平等衡量的影响,但这些结果提供了一定程度和方向的指示。然而，影响显着小于纠正空间价格差异的影响。那么改善地理价格差异信息的努力同样重要。什么解释了城乡差距？家庭因素的差异贡献了PPP收入差距的一半。最重要的是教育。教育水平的差异贡献了差距的25-30％。这些估计意味着，一切平等，如果农村教育水平提高到与城市水平相当，城乡收入差距将下降25-30％。住房位置贡献了PPP收入差距的另一半。这里的位置贡献定义为对城乡差异差距的总和贡献，省级虚拟变量的系数以及家庭和个人因素的系数。空间价格通缩在这里有所不同，将位置的贡献减少了10个百分点。随着时间的推移，位置的贡献有所下降，这与增加的流动性和市场一体化是一致的。我们的分析指出，在几个方面需要进一步研究。一个是教育。中国的教育研究普遍表明，不仅在城乡之间，而且在各省之间，教育水平差异很大（Hannumetal，2005）。教育空间差异可能反映了公共支出中多种因素，包括收入差异，教育和移民模式。这里和其他地方提供的证据表明，农村地区的私人教育回报率也较低（Cai等2005;Yue等2007）。需要更多的信息来了解为什么私人教育回报在地域上有所不同。例如，在多大程度上，这样的地理差异反映了就业的产业结构和人力资本的特殊性的差异？它们在多大程度上可以反映与不可观察的社区或个人因素的相关性？进一步研究的第二个主题是空间位置。为什么在控制观察因素之后，居住地位在解释收入差距方面仍然如此重要？继续阻碍农村到城市运动的户籍制度和户籍制度及相关政策是明显的罪魁祸首。然而，其他国家城乡差距的持续存在表明，即使没有这样的人为限制，移民也不可能消除城乡收入差距，也不能平衡教育回报和其他个人因素。中国的城乡收入差距虽然大幅度放宽对移民的限制和越来越多的移民人数，但几乎没有下降的迹象。各种因素可能有助于空间差异的持续。一个因素是非劳动力收入，占收入差距的近一半。迁移不太可能减少某些形式的非劳动收入的差距，例如与住房有关的收入和养恤金。而且，迁移可能无法消除差距，因为收入以外的变量可能会影响移动的决策。其他相关因素包括获取社区网络和支持系统，农场劳动力需求，工作歧视，生活条件和就业机会信息不完整，城市生活成本（特别是住房）以及获得上学和其他公共服务的机会。THEURBAN-RURALINCOMEGAPANDINEQUALITYINCHINAAbstract:Usingnewhouseholdsurveydatafor1995and2002,weinvestigatethesizeofChina‘surban-ruralincomegap,thegap‘scontributiontooverallinequalityinChina,andthefactorsunderlyingthegap.Ouranalysisimprovesonpastestimatesbyusingafullermeasureofincome,adjustingforspatialpricedifferencesandincludingmigrants.OurmethodsincludeinequalitydecompositionbypopulationsubgroupandtheOaxaca-Blinderdecomposition.Severalkeyfindingsemerge.First,theadjustmentssubstantiallyreduceChina‘surban-ruralincomegapanditscontributiontoinequality.Nevertheless,thegapremainslargeandhasincreasedsomewhatovertime.Second,aftercontrollingforhouseholdcharacteristics,locationofresidenceremainsthemostimportantfactorunderlyingtheurban-ruralincomegap.Theonlyhouseholdcharacteristicthatcontributessubstantiallytothegapiseducation.Differencesintheendowmentsof,andreturnsto,otherhouseholdcharacteristicssuchasfamilysizeandcomposition,landholdings,andcommunistpartymembershiparerelativelyunimportant.Keywords:China,urban-ruralinequality,incomeIntroductionStudiesofChina‘sinequalityalmostuniversallyreportthatthegapbetweenurbanandruralhouseholdincomesinChinaislarge,hasincreasedovertime,andcontributessubstantiallytooverallinequality.AccordingtomostestimatesmeanpercapitaincomeinurbanChinaismorethantriplethatinruralareas,givingChinaoneofthehighesturban-ruralincomeratiosintheworld.ThesizeofthisgaphasbeendiscussedintheChineseofficialmedia,isnotedingovernmentandcommunistpartyreports,andisthemotivationforrecentmajorpolicyinitiativessuchasthe'BuildaSocialistNewCountryside,campaign,whichaimstoreducethegapbyboostingpublicspendinginruralareas.China‘surban-ruralincomegapisoftenattributedtopoliciesthathaveinhibitedlabourmobility,mostimportantlythehouseholdregistrationorhukousystem.ThehouseholdregistrationsystemwasestablishedduringtheMaoistperiodtocontrolpopulationmovement.Ithascontinuedtothepresentandisreinforcedbyarangeofcomplementarypoliciessuchastaxationofurbanemployersthathiremigrants,prohibitionofurbanemploymentofmigrantsinsometrades,andthedenialofurbanpublicservicessuchaseducationtounregisteredhouseholds.Inrecentyearsthegovernmenthascarriedoutreformsofthehukousystemsoastoallowgreatermobility,butsubstantialbarriersremain(Wang2004).Thesebarriersarethoughttoprotectthewelfareofregisteredurbanresidents,apoliticallysensitivegroup,butatthesametimetheycreatepoliticalconcernsofadifferentsort.Whetherornotconcernsabouttheurban-ruralincomegaparejustifieddepends,amongotherthings,onthetruemagnitudeofthegapaswellasonthefactorsthatunderliethegap.TodatearangeofstudieshaveexaminedChina‘surban-ruralincomegap(e.g.,KnightandSong1999;YangandZhou1999;ZhaoandTong2000;Shi2004;Sicularetal.2004;Benjaminetal.2005).Forseveralreasons,mostlinkedtodataconstraints,pastestimatesoftheincomegaparelikelybiased.First,mostincomedataforChinadonotincludecertaincomponents.Onemissingcomponentishousing-relatedincome,specifically,theimputedrentalvalueofowner-occupiedhousingandimputedsubsidiesonpublicly-ownedrentalhousing.Housing-relatedincomeislikelytodiffersystematicallybetweenurbanandruralareas,anditisofrecentinterestbecauseinthelate1990sChinaprivatizedurbanhousing(KhanandRiskin2007).Alsomissingfromincomeisthevalueofhouseholdconsumptionofpublicservicesinareassuchaseducation,healthcare,andlocalinfrastructure.Consumptionofpublicservicesis,again,likelytobehigherinurbanthanruralareas,andsoitsexclusionwouldcauseunderstatementofChina‘surban-ruralgap.Second,moststudiesdonotcontrolforspatialdifferencesinthecostofliving.Thisisunderstandable,assystematicinformationonspatialpricedifferenceshasbeenscarce.Still,ifthecostoflivinginurbanareasissubstantiallyhigherthanthatinruralareas,thentherealgapinincomesmaybesmallerthanthatreportedintheliterature.Third,mostestimatesofChina‘surban-ruralincomegaparebasedondatathatexcludeunregisteredmigrantsresidentinurbanareas.Sincerural-to-urbanmigrationisgenerallyconsideredanimportantmechanismfornarrowingtheurban-ruralincomegap,excludingrural-to-urbanmigrantsisproblematic.Excludingthisgroup,whichinChinahasmeanincomebelowthatofregisteredurbanandabovethatofruralresidents,causesoverstatementoftheurban-ruralincomegap.IncludingmigrantsisincreasinglyrelevantinstudiesofChina,becauserestrictionsonmigrationhavebeenloosenedandmigrationhasgrownaccordingly.Withtheseconsiderationsinmind,herewerecalculatethesizeofChina‘surban-ruralincomegap,estimatethecontributionoftherevisedgaptooverallinequality,andanalyzethefactorsunderlyingthegap.Forouranalysisweusehouseholdandindividualdatafromhouseholdincomesurveysfor1995and2002.ThesesurveyswereconductedundertheauspicesoftheChineseAcademyofSocialSciences(CASS).Theyarelarge,nationallyrepresentative,andcontaindetailedinformationonhouseholdincomeandotherrelevanthouseholdandindividualcharacteristics.TheCASSdatahavecertainadvantages.Theyarerelativelyrecent,andsoprovidemoreup-to-dateinformationthanisgenerallyavailable.Otherdatawithwideregionalcoverage,mostnotablyfromtheNationalBureauofStatistic‘s(NBS)householdsurvey,aretypicallyonlyavailabletoresearchersintabulatedoraggregatedform.Alternativedatasetsthatprovidehousehold-levelsurveydatasuchastheChinaHealthandNutritionSurvey(CHNS)havenarrowerregionalcoveragethantheCASSsurvey.Finally,theCASSdatasetisunusualinthatitcontainsinformationonhousing-relatedincomecomponentsandonrural-to-urbanmigrants.Thefirststepofouranalysisistorecalculatethesizeoftheurban-ruralgapanditscontributiontonationalinequality.WedosoforChinaasawholeandforitsthreemajorregions—theeast,centerandwest.Inthisrecalculationwemakethreemodificationsthatbringourmeasurementofthegapclosertointernationalbestpracticeandallowmorecomparabilitywithstudiesforothercountries.First,weuseafullermeasureofincomethatincludeshousing-relatedcomponentsofincome.Unfortunately,wecannotmeasuretheimplicitsubsidiesassociatedwithhouseholdconsumptionofpublicservices.Fromatheoreticalstandpointthisshouldbeincludedtofullycaptureurban-ruraldifferences,butthenecessaryinformationisunavailable.Moregenerally,dataonhouseholdconsumptionofpublicservicesisunavailableformostcountriesandrarelyincludedininternationalcalculationsofhouseholdincome.Second,weadjustforspatialdifferencesinthecostofliving.Costsoflivingcandiffersystematicallyamongregionsandbetweenurbanandruralareas,andsoideallystudiesofinequalityshoulduseincomesthathavebeenadjustedusingspatialpricedeflators.Duetolackofdataonregionalpricelevels,spatialpricedeflationisrareinstudiesonChina.AnexceptionisRavallionandChen(2004),whichusesestimatesoftheurbanandruralpovertylinestoadjustforcostoflivingdifferences,andthenrecalculatesnationalinequality.Morerecently,Benjaminetal.(2005)usesnewspatialpriceindicesfromastudybyBrandtandHolz(2004)torecalculatethelevelofnationalinequality.Neitherofthesestudies,however,usesspatialpricedeflationforadetailedanalysisoftheurban-ruralincomegap.HereweusetheBrandtandHolz(ibid.)spatialpriceindicestodeflateincomesandthenrecalculatetheurban-ruralincomegapanditscontributiontoinequality.Whererelevant,wecompareourfindingstothoseofRavallionandChen(ibid.)andBenjaminetal.(ibid.).Third,weincluderural-to-urbanmigrants.Pastanalysesexcludeunregisteredruralmigrantslivingincities.The2002CASSsurveydatacontaininformationforasampleofruralmigrantsresidentbutnotregisteredinurbanareas.Usingthissample,weareabletoprovidesomeindicativefindingsthatincludemigrants.Wediscussthecoverageofourmigrantsampleinmoredetailbelow,aswellassomebroadermethodologicalconcernsregardingthemeasurementofChina‘surbanandmigrantpopulations.Thesecondstepofouranalysisisaninvestigationofthefactorsunderlyingtheurban-ruralgap.HereweusetheOaxaca-Blinderdecomposition.TheOaxaca-Blindermethodcannotidentifyhowparticularpoliciessuchasthehouseholdregistrationsystemcontributetothegap,butitgivesinformationontheextenttowhichthegapreflectsdifferencesbetweenurbanandruralareasinhouseholdcharacteristicsasopposedtosimplelocationofresidence.Thismethodalsogivesameasure,albeitfromapartialequilibriumperspective,ofhowlargethegapwouldbeifruralandurbangroupshadsimilarcharacteristics.Suchinformationisusefulfromapolicyperspective.Forexample,ifdifferencesineducationalcharacteristicsbetweenruralandurbanareascontributesubstantiallytothegap,aswefindtheydo,thenpolicymakersmaywishtofocustheirattentiononthedeterminants,andconsequences,ofeducationlevelsinthetwosectors.Severalkeyfindingsemergefromouranalysis.Wefindthatafterrecalculation,theurban-ruralincomegapissubstantiallyreduced.Whileincludinghousing-relatedincomecomponentsincreasestheincomegapsomewhat,adjustingforspatialpricedifferencesdramaticallyreducesit.Includingmigrantsnarrowsthegapfurther.Withtheserevisions,Chinastillhasarelativelylargeurban-ruralincomeratio,butthatratioiswithintherangeofmostothercountries.ItfollowsthattheseadjustmentsalsoreducethecontributionofChina‘surban-ruralgaptooverallinequality.Afterrecalculatingincomeandincludingmigrants,wefindthatin2002theurban-ruralgapcontributesaboutonequarterofoverallinequality,ascomparedtoestimatesof50percentormoreinmoststudies.TheOaxaca-Blinderdecompositionrevealsthathouseholdandindividualcharacteristicssuchaseducation,age,andhouseholddemographics,indeedcontributetotheurban-ruralincomegap.Differencesintheendowmentsofsuchcharacteristics,holdingthereturnstothesecharacteristicsconstant,contributedabouthalfoftheincomegap.Locationofresidence,includingdifferencesbetweenurbanandruralareasinthereturnstohouseholdandindividualcharacteristics,contributedtheotherhalf.Interestingly,thecontributionoflocationdeclinedbetween1995and2002,althoughonlymodestly.Thisisconsistentwiththeincreaseinspatialmobilityduringthistime.Thedecompositionrevealsfurtherthateducationisthemostimportantnon-locationcharacteristicunderlyingtheurban-ruralincomegap.In2002differencesineducationlevelsbetweenurbanandruralareascontributedonequarteroftheincomegap.Differencesintheendowmentsofandreturnstootherhouseholdcharacteristicssuchasfamilysizeandcomposition,landholdings,andPartymembershipare,onbalance,lessimportant.Thatsaid,inthelongtermeducationlevelsareendogenous,andcurrentinvestmentsinhumancapitalarelikelyaffectedbyotherhouseholdcharacteristicssuchasfamilysizeandcomposition.DefinitionsanddataThedatausedfortheanalysisinthispapercomefromtworoundsoftheCASSHouseholdIncomeSurveyconductedin1996and2003forthereferenceperiodsof1995and2002.ThesesurveyswerecarriedoutunderthedirectionofateamofresearchersconsistingofscholarsattheInstituteofEconomics,ChineseAcademyofSocialSciences,andresearchersfromothercountries.ThedatawerecollectedbytheNBSusingsurveyinstrumentsdesignedbytheprojectresearchteam.AdetaileddescriptionofthedatacanbefoundinLietal.(2007).Herewepointoutsomeofthemainfeaturesofthedatasetanddiscussaspectsmostrelevanttoouranalysis.Regionalcoveragechangedsomewhatbetweenthetwoyearsofthesurvey.Toensurecomparabilitybetweentheresultsforthetwoyears,weuseasubsamplehavingthepropertythateachlocation(province*rural,province*urban)waspresentinthesurveyforbothyearsunderinvestigation.TheruralsamplecoversAnhui,Beijing,Gansu,Guangdong,Guizhou,Hebei,Henan,Hubei,Hunan,Liaoning,Jiangsu,Jiangxi,Jilin,Shaanxi,Shandong,Shanxi,Sichuan,Yunnan,andZhejiang.TheurbansamplecoversAnhui,Beijing,Gansu,Guangdong,Henan,Hubei,Jiangsu,Liaoning,Shanxi,Sichuan,andYunnan.Sinceurbanresidentswereover-sampledin1995andunder-sampledin2002,weweighttheurbanandruralsubsamplessothattheirpopulationsharesequalthoseinthetotalpopulationaccordingtoofficialNBScensus-basedpopulationdata.Withthisadjustment,thesampledistributionbetweenruralandurbanareasisconsistentwiththeofficialpopulationdistributionbetweenurbanandruralareasforallofChina.Allanalysesusingthecombinedurbanandruralsamplesusethispopulationweightadjustment.AlimitationofmosthouseholdsurveydataforChinaisthatrural-to-urbanmigrantswhodonothaveanurbanresidencepermitareexcluded.For2002theCASSsurveyincludesaspecialsampleofmigrants,makingitpossibletoproducemorecompleteestimatesforthatyear.InSection5belowwedescribethemigrantsampleandexplorehowincludingmigrantsinfluencesthesizeoftherural-urbangapanditscontributiontoinequality.Section5alsocontainsamoregeneraldiscussionofChina‘surbanpopulationstatistics.Thetargetvariableforthisstudyishouseholdpercapitadisposableincome.5Thisincludescashincome,retainedin-kindincome(importantinruralChina,particularlyatthebeginningoftheperiodstudied),andotherincomeinkind(relevantinurbanChinainthepast,althoughdeclininginimportanceinrecentyears).Nettaxesandfeesaresubtracted.Mosteconomistsbelievethatincomeshouldincludehousing-relatedcomponents.TheNBSdoesnotincludethesecomponentsindisposableincome,nordomostotherhouseholdincomedataforChina.OurestimatesofaveragehouseholdincomeinChinausetheNBSdefinitionbutaddinhousingsubsidiesandimputedrent.IncomelevelsherearethereforehigherthanthoseobtainedusingtheNBSdefinition.Dependingonthedistributionalprofileofhousingsubsidiesandimputedrent,ourdefinitionofincomecouldshowlargerorsmallerinequalitythantheNBSdefinition.Infact,wefindthatincludinghousingincreasesinequality,whichisnotsurprisingashigher-incomeandurbanhouseholdstendtoenjoylargerhousingsubsidiesandimputedrents.Duringtheperiodunderinvestigation,ChinacarriedouthousingreforminurbanChina.Inthepastmosturbanhouseholdshadlivedinpublichousingandpaidlowrent,implyingthattheyreceivedrentalhousingsubsidies.Thesesubsidieslargelybenefitedbetter-offhouseholds(Khanetal.1993).Inthelate1990sthegovernmentprivatizedurbanpublichousing.By2002mosturbanresidentsownedtheirhomesandnolongerreceivedrentalhousingsubsidies.Rather,theynowreceivedtheimputedrentsfromownedhousing.ForurbanChinaandChinaasawhole,inclusionofhousingcomponentsandchangesinthesecomponentsduetothehousingreformcouldinfluencethemeasuredurban-ruralgapandinequality.Ouranalysistreatsthehouseholdastheincome-receivingunit.Disposableincomeofeachhouseholdisthendividedbythenumberofhouseholdmembers.Followingwhatisnowcommonpracticeinanalysisofincomedistributions,weassignthishouseholdaveragetoeachmemberofthehousehold.Individualsarethustheunitofanalysis,andweabstractfromintra-householdallocationissues.Sincepricelevelshavechangedovertime,anddifferentiallyamongprovincesandbetweenruralandurbanareas,weuseofficialprovincialconsumerpriceindicestoexpress2002incomesin1995prices.Notethatseparateindicesareavailableforruralversusurbanareasineachprovince.Weusetheseseparateindicessothatdeflationfactorscandifferbetweenurbanandruralareaswithinprovincesaswellasamongprovinces.Pricesdiffernotonlyacrosstime,butalsospatiallyatanypointintime.ThisisespeciallytrueinageographicallylargecountrylikeChina.AnalysesofincomeinequalityforChinatypicallydonotadjustforspatialpricedifferencesbecausepricedatabyregionhavebeenunavailable.ArecentstudyforChinabyBrandtandHolz(2004)givesestimatesofregionaldifferencesinthecostsoflivingamongprovincesandbetweenurbanandruralareas.Theirstudyusesrawregionalpricedatafor1990tocalculatebaselinespatialcostoflivingindicesforthatyear.The1990spatialpriceindicesarethenextrapolatedtolateryearsusingprovincialurbanandruralconsumerpriceindices.TheBrandt-Holzspatialpricedeflatorshavesomelimitations.Oneisthattheirestimatesofhousingcostsarebasedonthecostsofhousingconstructionmaterials,andthedifferenceinthecostsofconstructionmaterialsbetweenurbanandruralareasistypicallysmallerthanthedifferenceincostsofhousingservices.Forthisreason,theBrandt-Holzestimatesmayunderstatethepricedifferentialbetweenurbanandruralareas.Also,theyonlyhaverawpricedatafor1990,andtheyuseabasketofconsumptionquantitiesfor1990.Theaccuracyofextrapolationsfrom1990willobviouslydeclinethelongertheinterveningtimeperiodbecausethestructureofconsumptionandalsothequalityofgoodsandservicesconsumedchangesovertime.Hereweareextrapolatingafairlylongway,to2002.Despitetheselimitations,theBrandt-Holzestimatesprovideanopportunitytocorrect,albeitimperfectly,forspatialpricedifferences,andtoseehowsuchcorrectionsaffectthelevelandcompositionofinequality.Belowwepresentfindingscalculatedbothwithandwithoutspatialpriceadjustments.Inmostcasesthedifferencesaresubstantial.7ConclusionInthispaperwehaveexploredChina‘surban-ruralincomegap.Severalkeyfindingsemerge.First,China‘surban-ruralincomegapislargebyinternationalstandards,evenaftervariousadjustmentssuchasfullermeasurementofincome,spatialpricedeflationandincludingmigrantsintheurbansample.Still,theseadjustments,especiallyspatialpricedeflation,reducethesizeofthegapsubstantially.Withrespecttotrendsovertime,wefindtheadjustedrelativegapwidenedlittlebetween1995with2002.Thisconclusiondiffersfromthatreportedelsewhere.Second,thecontributionoftheurban-ruralincomegaptooverallinequalityhasbeenrelativelylargeandhasincreasedsomewhat,althoughagainitslevelisreducedbytheadjustments.Ifweuse2002unadjustedincomesandincludemigrants,between-gr