不平等性的精算透视：机遇与结果差异的量化分析及缓解策略

《British Actuarial Journal》：Inequality – actuarial perspectives

本文针对全球范围内日益加剧的社会经济不平等问题，从精算学视角出发，系统探讨了不平等的度量方法、驱动因素及后果。研究人员聚焦于机遇不平等与结果不平等的区别，分析了收入、财富、死亡率、发病率等关键指标在不同人口群体间的差异，并提出了通过社会保障、医疗保健及教育计划等公共政策缓解不平等影响的可行性方案。研究强调了精算师在设计和评估可持续社会项目中的关键作用，为政策制定者提供了基于数据的决策支持，对促进社会公平与宏观经济稳定具有重要意义。

　　

在当今世界，不平等已成为社会固有的特征，表现为不同社会经济和人口群体在收入、财富、机会和健康结果上的显著差异。近年来，许多国家的收入不平等现象持续加剧，根据国际货币基金组织的数据，过去三十多年中，约70%国家的收入不平等程度有所上升。COVID-19大流行更是凸显了不平等的负面影响，部分人群因无法获得防护资源和疫苗而面临更高的死亡风险。这种不平等不仅体现在经济层面，还深刻影响着人口的死亡率、发病率和预期寿命，成为各国面临的重大社会挑战。

精算师作为金融风险和人口风险量化评估的专家，在识别、测量和管理不平等及其后果方面具有独特优势。传统上，精算实践主要关注保险和养老金领域，但随着不平等问题日益突出，精算师需要与政策制定者、雇主和监管机构合作，共同设计可持续的社会项目，以缓解不平等带来的负面影响。这项发表在《British Actuarial Journal》的研究，正是从精算视角系统探讨不平等问题的重要尝试。

研究人员主要采用了文献综述、统计分析和案例研究等方法，综合运用了基尼系数(Gini coefficient)、泰尔指数(Theil index)、多维贫困指数(Multidimensional Poverty Index)等多种不平等度量指标，并基于世界银行、国际货币基金组织、世界卫生组织等机构的跨国数据进行了比较分析。研究特别关注了不同国家、不同时期的社会保障计划、医疗保健系统和教育政策的实施效果。

2.1 不平等概念与评估

研究首先区分了"机遇不平等"(inequality of opportunity)和"结果不平等"(inequality of outcome)这两个关键概念。机遇不平等关注的是起点公平，即个体是否因社会背景、遗传特质等自身无法控制的因素而处于不利地位；而结果不平等则关注最终的经济、健康或教育成果差异。这种区分对制定针对性的干预政策至关重要。

研究人员提出了一个系统的不平等分析框架，包括明确分析目标、确定比较特征、选择分组类别、确定聚合范围、选用适当指标、评估数据质量以及确定时间范围等关键步骤。这一框架为系统评估不平等问题提供了方法论基础。

2.2 不平等度量、建模与分组

在度量方法上，研究详细讨论了包括基尼系数、泰尔指数、帕尔马比率(Palma ratio)等多种不平等指标的特点和适用场景。基尼系数是衡量收入或财富分布不均等的常用指标，其值域为0到1，0表示完全平等，1表示完全不平等。然而，单一指标可能存在局限性，如瑞典的收入基尼系数较低(约0.30)，但财富基尼系数却很高(约0.88)，这表明需要多维度评估不平等。

研究还强调了数据质量对不平等分析的重要性。收入或财富数据可能存在低报问题，特别是在极富或极贫群体中，以及涉及非正规经济部门时。因此，使用税务记录、调查数据和保险记录等多种数据源进行交叉验证，有助于提高分析的可靠性。

2.3 不平等的驱动因素

技术进步、全球化、劳动力市场结构变化、教育机会不均、健康状况差异等都是重要的不平等驱动因素。米兰诺维奇(Milanovic)提出了"库兹涅茨波浪"(Kuznets waves)理论，认为不平等随经济发展呈波浪式变化：在工业化初期，不平等加剧；随着经济发展，不平等程度会下降；但近年来新技术革命又导致了不平等的再次上升。

特别是技术变革对劳动力市场产生了深远影响。从农业向工业的转型减少了农村工作岗位，但增加了通常报酬更高的中产阶级工作岗位；而向服务和信息型工作的转变，则导致了低技能工作岗位的减少和高技能工作岗位的增加，总体上加剧了劳动力内部的不平等。

3.1 收入与财富分布

收入与财富不平等是不平等研究的核心内容。研究显示，过去五十年来，许多国家的收入和财富不平等程度显著加剧。以美国为例，收入最高的10%人群的收入份额从1962年的36.1%上升至2022年的48.3%；而财富最高的10%人群的财富份额在同一时期从71.2%变为70.7%，始终维持在极高水平。

工资分布形态也发生了显著变化。高收入者的工资增长明显快于中低收入者，导致工资分布呈现"U型"特征，即中间技能岗位的工资相对下降，而高技能和低技能岗位的工资相对上升。这种变化与全球化竞争和技术替代密切相关。

3.2 死亡率不平等

死亡率是衡量健康不平等的重要指标。研究发现，社会经济地位与死亡率之间存在强烈的负相关关系。切蒂(Chetty)等发现，2001年至2014年间，美国收入最高的5%人群的出生时预期寿命增加了2.34岁(男性)和2.91岁(女性)，而收入最低的5%人群仅增加了0.32岁(男性)和0.04岁(女性)。最富有的1%与最贫穷的1%人群之间的预期寿命差距达到14.6岁(男性)和10.1岁(女性)。

教育程度也是影响死亡率的重要因素。经合组织(OECD)国家的数据显示，25岁男性的预期寿命随着教育水平的提高而显著增加：低教育程度者为49.3年，中等教育程度者为53.6年，高等教育程度者为57.5年。类似趋势也出现在女性群体中。

地理位置的差异同样导致死亡率不平等。美国不同县之间的预期寿命差距可达20年之久。在英国，2015-2017年间，最贫困地区女性的预期寿命为78.7岁，而最富裕地区为86.2岁，差距达7.5年。

3.3 发病率与心理健康

发病率不平等与死亡率不平等密切相关，但关注点不同。健康预期寿命(healthy life expectancy)是同时考虑死亡率和发病率的重要指标，能更好地反映人口的健康状况。英国数据显示，在最贫困地区，男性出生时的健康预期寿命为52岁，而在最富裕地区为70岁，差距达18年。这种差距大于预期寿命的差距(9年)，表明贫困人群不仅寿命更短，而且在不健康状态中生活的时间比例更高。

心理健康问题也与社会经济地位密切相关。美国数据显示，收入低于联邦贫困线的成年人中，8.7%存在严重心理困扰，而收入达到贫困线400%以上的成年人中，这一比例仅为1.2%。这种差距部分解释了不同收入群体在健康结果上的差异。

4.1 社会保障解决方案

社会保障制度是缓解不平等的重要政策工具。包括养老保险、医疗保险、失业保险等在内的社会安全保障网，能够为弱势群体提供基本保障。研究指出，社会保障通过两种主要机制减少不平等：一是通过提供普遍福利， implicitly targeting those in social groups who are more likely to be impacted by these risks；二是通过针对弱势群体的专项福利，如经过经济状况调查的补助(means-testing)。

养老金制度的设计对减少老年贫困尤为重要。研究表明，南非的老年人补助金计划(Older Person's Grant)使基尼系数从0.77(无补助时)降至0.60(有补助时)，显著降低了收入不平等。而加拿大养老金计划(Canada Pension Plan)通过将某些较低收入从缴费公式中排除，同时将其计入福利计算，实现了对低收入者的隐性补贴。

4.2 医疗保健解决方案

医疗保健不平等表现为不同人群在获得医疗服务、医疗质量和医疗费用承担能力上的差异。这些差异受到收入、教育、地理位置等多种因素影响。世界卫生组织和联合国的可持续发展目标(Sustainable Development Goals)特别强调了减少健康不平等的重要性。

医疗保健可及性和可负担性是不平等的重要维度。即使在全民医疗系统中，不同收入群体获得的医疗服务质量也可能存在差异。城市和农村地区的医疗资源分布不均进一步加剧了这种不平等。研究表明，投资于预防性医疗和健康促进，而不仅仅是治疗服务，对减少健康不平等更为有效。

4.3 教育解决方案

教育是减少不平等的根本途径。优质教育的可及性、可负担性和质量直接影响个体未来的收入能力和健康状况。研究发现，教育投资能够打破贫困的代际传递，对减少机遇不平等具有长期效果。

学生贷款和助学金是提高高等教育可及性的重要工具，但其设计需要平衡可及性和可持续性。英国的学生贷款制度中，超过77%的借款人最终将由政府承担部分或全部贷款成本，因为许多毕业生收入不足以按时偿还贷款。这种设计实际上实现了从高收入者向低收入者的财富再分配。

4.4 其他解决方案

除政府主导的社会项目外，私人保险、储蓄计划和社区组织也在缓解不平等方面发挥作用。精算师可以通过设计适合不同收入群体的保险产品、进行成本效益分析和风险评估，为这些方案的可持续性提供专业支持。

微观保险(microinsurance)和微观金融(microfinance)是针对低收入群体的创新金融工具，能够为他们提供传统金融无法覆盖的风险保障。精算师在设计和评估这些产品方面可以发挥重要作用。

研究结论强调，不平等是多维度、多因素的复杂现象，需要综合施策。精算师作为风险管理和金融评估的专家，应在减少不平等的努力中发挥更大作用。通过准确评估社会项目的成本和效益，设计可持续的融资机制，以及监测和评估项目效果，精算师可以为创建更加公平的社会做出重要贡献。

研究还指出，减少不平等不仅是道德 imperative，也具有经济意义。国际货币基金组织的研究表明，将贫困和中产阶级的收入份额提高1个百分点，五年内GDP增长最多可提高0.38个百分点。这说明，减少不平等与促进经济增长可以相辅相成。

然而，减少不平等的努力也面临挑战。过于慷慨的福利可能产生工作消极激励，目标不明确的补贴可能造成资源浪费，而复杂的资格标准可能使最需要帮助的群体无法获得支持。因此，精算师的专业评估对平衡各种考量、设计高效公平的社会政策至关重要。

随着人口老龄化、技术变革和全球化进程的深入，不平等问题可能进一步复杂化。精算师需要不断更新分析方法，利用人工智能、大数据等新技术，更精准地识别不平等趋势和评估政策效果，为构建更加包容、可持续的社会贡献专业智慧。