收入差距与中国经济增长———福利分析的视角

在时间作为唯一的解释变量的情况下，其回归系数是消费的平均增长率。他们测算的结果为：μ=0.06。考虑到这类数据的缺乏和上述作者计算的合理性，本文采用了上述数据.
其次，对于一国国内消费分布的数据也无法直接得到，KruegerandPerr（i2002）就美国的个人消费的对数的标准差进行了估计，在控制年龄和种族的情况下，该数值在长达25年的时间里大致固定在0.48左右。考虑到中国经济具有较大波动性的特点，在本文中这一数值取0.5.
再次，对于相对风险规避系数γ，已经有很多文献进行了估计，但对于其合意值却存在很大的争议。Hal（l1988）以及CampellandMankiw（1989）发现跨期替代弹性接近于零，这意味着相对风险规避系数γ趋于无穷大。而在另外一个极端上，BeaudryandVanWincoop（1996）发现γ近似等于1。为了便于比较，我们遵循卢卡斯（1987）的做法，我们使用γ的不同数值来计算福利成本，我们取γ∈[2，5，10，20].
最后，对于主观贴现因子β，现有的关于福利分析的文献中，往往取值为0.95或0.90，例如，Lucas（1987）就是这样。本文遵循这类文献的做法，在计算中取其值为0.95.
（二）数值计算结果及比较分析
在对各个参数校准的基础之上，表1计算并报告了我们在第二节中定义的福利度量。μx度量的是社会计划者为了消除收入差距而导致的经济增长率的下降比例。比如，当γ=10时，μx=-6.57%，这意味着社会计划者愿意接受消费增长率下降6.57%的代价来消除收入差距。由于基准增长率为6%，新增长率就是-0.57%，这意味着收入差距的社会成本是不可忽视的.
计划者为了减小收入差距，就要降低经济增长速度，θx度量的是能够补偿计划者降低经济增长所带来的福利损失的收入差距的减少，举个例子，当γ=10时，θx=19.3%，这意味着计划者仅仅需要收入差距降低19.3%来补偿增长的缺失。从表1中可以看出，收入差距的相对较小的降低就可（下转第102页）2x輴輬各个指标的权重值确定如下：A1=（0.4170.0980.0620.2630.160）A2=（0.4580.2520.0560.1450.089）A3=（0.0540.4670.0870.2490.143）A4=（0.4290.0360.1220.0620.229）陕西移动公司营销渠道的初级评价如下：B1=A1*R1=（0.05770.18350.70990.27540.7896）B2=A2*R2=（0.05420.31630.33690.20890.0837）B3=A3*R3=（0.11010.20540.33260.23030.1282）B4=A4*R4=（0.20530.25000.33060.18610.028）陕西移动公司营销渠道的综合评价如下：R=0.05770.18350.70990.27540.78960.05420.31630.33690.20890.08370.11010.20540.33260.23030.12820.20530.25000.33060.18610.02!/"/"/"/"/"/"/"/"/"#$%%%%%%%%%&8B=A*R=（0.08700.27440.36350.21480.1388）计算综合评估值，根据评语系数矩阵V=（54321）T，可以计算出综合评价结果（见表3）.
三、结论
通过上述计算方法，可以量化、了解各个移动通信公司营销渠道经营管理的基本情况，不但可以从整体上进行比较，还可以就单个指标进行衡量和对比；也还可以将不同地区的同一企业在当地的营销渠道的管理情况进行横向比较，或将相同地区不同移动通信公司营销渠道的管理情况进行纵向比较，从而为企业有针对性的提高营销渠道的绩效以及指定相应的优化管理方案提供量化基础和依据.
表3陕西移动公司营销渠道综合评价情况

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