实战财经|用CHIP2013数据库和统计局2019年数据，再分析一下可支配收入分布( 二 )
3、
下面 ， 我们比较一下CHIP2013 （2013年的统计数据）和北师大/财新的数据 ， 以及浙商证券的数字 。
北师大的数字
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浙商证券的数字
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如果假设一户3人 。 （CHOP20131.7万户的收入均值是55348元 。 2013年国家统计局公布的18311元 ， 基本上户均收入=人均收入乘以3） 。
就是把户均月收入0-1500元 ， 和人均月收入0-500元放在一起 。 会发现 ， 在低收入群体占比 ， 北师大和浙商这两个所谓2019年的数据 ， 比CHIP2013年的的占比还高 。
2013年 ， CHIP2013数据户均月收入低于1500元的比例是15.97% 。
六年后的2019年 ， 人均月收入低于500元的比例 ， 北师大/财新数据是15.81% ， 浙商证券的数据是17.8%
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这个就有点荒谬了 。
北师大/财新 和 浙商的数据意味着从2013年到2019年 ， 中国的收入最低的15%的人口 ， 六年来的绝对收入完全没有增长 。 中低收入的20% ， 收入增长也很低 ， 这是完全不合理的 。
浙商证券的测算 ， 2019年 ， 收入低于500元的人口比例 ， 比2013年还要高？这个不合理吧！
人均月收入1000元以下(户均3000）的比例 ， CHIP2013 为 42.43% ， 北师大/财新数据为39.1% ， 浙商数据位39.4% 。
人均月收入1500元以下的比例 ， CHIP2013 为 54.95% ， 北师大/财新数据为56.52% ， 浙商数据位54.8% 。
2013年的数据 ， 居然和2019年的数据 ， 分布上没什么区别？这有点太荒谬了吧 。
按北师大/财新和浙商的数据 ， 人均月收入中位数都落在1000-1500元区间 ， 都低于1500 元 。 这一点和国家统计局的2019年可支配月收入中位数 2210元也完全不符合 。
4、
这里面有一个可能 ， 就是低收入群体的户均人数远大于高收入群体 。
比如 ， 如果0-1500元月收入的户 ， 户均人数是正常的1.5-2倍 。 那么 ， 0-1500的户均收入就应该对应 0 - 250 或 0-300元人均收入这个分类 ， 而不是0-500元 。
人均收入低于1000元 ， 应该对应户均收入低于5000元 ， 而不是3000元 。 这样 ， 在2013年数据中 ， 人均收入低于1000元的占比就是对应户均收入4500元或者6000元 。
这样 ， 人均收入低于1000元的比例 ， 才会从2013年的55-75% ， 下降到2019年的40%左右 。
然而 ， 这样还是不太对 。
如果2013年人均收入低于1000元的比例大于50% ， 人均可支配收入中位数应该在12000元以下 。
而统计局2013年的数字是 ， 人均可支配收入均值为18449元 。 中位数应该在15000元以上 ， 低于12000元的可能性非常小 。
5、
如果户均人数没有显著差异 ， 那就是北师大/财新 和 浙商证券应该犯了错误 。
那在什么地方犯了错误呢 。
我这边猜测一下 。
浙商的算法有注明 ， 是用了CHIP 2013年的数据库 ， 加上国家统计局的五等分数据做调整 ， 把2013年数据调整到2019年 。 但怎么调整就没有详细说了 。
但2013年 ， 国家统计局的五等分数据是没有全国的 ， 只有分城镇和农村的 。
我猜测可能犯了一个如下的数据处理的错误：
分析师直接把城镇低收入和农村低收入算了个加权平均 。 把这个做为五等分的低收入均值收入 ， 然后和统计局2019年的五等分收入做对比 。
这样算的结果是 ， 低收入群体13年的加权平均收入是7339元 ， 13-19年 ， 6年的收入几乎是零增长 。
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