台电脑，另外的99台电脑，完全可以采购联想公司的，但是，这100台电脑都安装微软的这套操作系统。这样一来，你怎么可能防止软件被盗用？实践中，盗版或者盗用的技术非常高超，懂电脑的没有人不知道。第二，事实上，五常的前述设想并不成立。微软公司确实生产硬件，但遗憾的是，它并不生产电脑，只生产电脑的配件——鼠标和键盘（详情见微软公司的主页∥）。然而，鼠标和键盘在电脑中属于造价比较低的配件，而不是主要部件。电脑的主要部件是主板、显示屏和硬盘，任何一家公司生产的鼠标、键盘都不需要什么复杂驱动程序，几乎与大多数的电脑操作系统兼容，它们怎么可能必须与微软公司的被指控软件（浏览器软件与Windows操作系统软件）捆绑销售？如果要捆绑，也是将浏览器软件与操作系统软件跟主要硬件捆绑，而不是配件。看来，由于不生产电脑或者电脑的主要部件，微软公司的软件无法与硬件捆绑销售！
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捆绑销售、垄断及其他（3）
事实上，五常先生并不清楚微软公司为什么被起诉，他为微软公司撰写的辩护文章属于想当然。微软公司捆绑销售的并不是五常所说的软件与硬件，而是两种软件。微软垄断案的经过是这样的：1997年10月，美国司法部起诉微软公司，称其违反了1994年签署的协议（1994年7月，微软公司与个人电脑生产商的软件使用合约中规定，允许其他软件生产商与其进行正当竞争），采用非正当竞争手段迫使计算机生产商销售其浏览器软件。当时，微软公司将浏览器软件与其主导市场的Windows操作系统软件捆绑销售。
至于“要是垄断可以用捆绑伸展，市场不会有那么多竞争物品”的说法，经不起推敲。无论是IBM还是微软，都是通过捆绑销售，限制了消费者对其他替代产品的选购，也限制了其他企业相关产品的销售，怎么能够说这不是垄断？
五常先生还说（《经济解释》第二卷第八章）：“严格来说，所有在市场可以买到的物品都是有捆绑的。买维他命丸，多种维他命绑在一起──就是买一种维他命也有胶囊、瓶子等绑在一起。买鸡蛋，蛋白与蛋黄是‘绑’在一起的。买汽车，轮胎与数之不尽的零件是捆绑的。”这种说法纯属诡辩。买维他命丸，各种维他命不可分拆；就同一个鸡蛋而言，蛋白与蛋黄是不可分拆的；同一辆汽车，轮胎和零件，也是必不可少的组成部分，如果分拆卖，汽车就无法使用。五常列举的例子，都是完整的产品，如一个鸡蛋、一辆汽车，拆开了，就不构成所定义的那个产品。但是，微软公司的IE软件并不是如同汽车的部件那样必须连同汽车一起销售，电脑并不是非IE不能使用，而是可以使用Netscape公司的浏览器。至于汽车就不行了，譬如大众汽车公司的汽车，你拆了发动机，通用汽车公司制造的发动机没法替代。这才是要害所在。
2005年2月
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计算基尼系数可以“两分加权”吗？（1）
计算基尼系数可以“两分加权”吗？——与厉以宁先生商榷
厉以宁认为：“按中国现阶段城乡二元经济的情况来分析，可以先算出两个基尼系数：一个是城市的基尼系数，另一个是农村的基尼系数。然后再用加权平均方法算出一个基尼系数。”如果按照厉先生的逻辑进一步推算，我们得到的基尼系数将无限趋近于零，那么，我们就可以说，中国根本不存在什么收入差距。您相信吗？
最近，厉以宁先生发表的关于收入差距衡量问题的观点颇令人费解。
众所周知，中国收入差距是一个令人关注的问题，最近几年，越来越多的学者和人大代表与政协委员都提出了这个问题。而对于衡量收入差距的主要依据——基尼系数，厉以宁先生说：“按中国现阶段城乡二元经济的情况来分析，可以先算出两个基尼系数：一个是城市的基尼系数，另一个是农村的基尼系数。然后再用加权平均方法算出一个基尼系数。据测算，中国城市和农村两个基尼系数在～之间，加权平均之后，也大致在这个水平上。”（《光明日报》；2002年1月7日）这也就是说，按照他的算法，中国的收入差距还没有达到国际公认的警戒线（小于国家统计局计算得出的数据）。
本文对厉先生的观点提出不同意见，请厉先生和广大读者指正。
首先，关于基尼系数，国际上有公认的定义与算法，中国的统计部门也是按照通行算法进行计算的，中国出版的经济学教科书也都有或详尽或粗略的介绍。这里再简单地向读者加以介绍。
20世纪初，意大利经济学家基尼根据洛伦茨曲线找出了判断分配平等程度的指标：假设实际收入分配曲线和收入分配绝对平等曲线之间的面积为A，实际收入分配曲线右下方的面积为B，并以A除以（A＋B）的商表示不平等程度，这个数值被称为基尼系数或洛伦茨系数。
如果A为零，则基尼系数为零，表示收入分配完全平等；如果B为零则系数为1，收入分配绝对不平等。该系数可在零和1之间取任何值。收入分配越是趋向平等，洛伦茨曲线的弧度越小，基尼系数也越小。反之，收入分配越是趋向不平等，洛伦茨曲线的弧度越大。联合国有关组织规定：基尼系数低于表示收入绝对平均；～表示比较平均；～表示相对合理；～表示收入差距较大；以上表示收入差距悬殊。
由于基尼系数给出了反映收入分配差异程度的数量界限，可以有效地预警两极分化的质变临界值，克服了其他方法的不足，是目前衡量贫富差距的最可行方法，所以，得到了世界各国的广泛重视和普遍采用。
厉先生独创的“城乡两分加权法”，与国际通行的算法和中国统计部门的算法均不一致；如果再结合基尼系数的内涵分析，则厉先生的观点有偷换概念之嫌。
很显然，要用基尼系数衡量中国的收入差距问题，就不能事先把“城乡差别”放在一边。这好比说，要分析高个子群体与矮个子群体混合的社会中人们在身高方面的差异，就不能事先把身高的不同作为一个“外在”参量放在一边，然后论证说个子高矮差别不大。而是必须把它作为“内在”的特性加以实际的分析。中国城乡差别可以说既有历史原因也有现实的经济原因，所以，“城乡二元结构”应当是分析的结果之一，而不是先把它放在一边，然后再计算数据、得出结论说，二元结构不那么明显、中国的贫富差距没那么大。
退一步讲，即便是按照厉先生的逻辑，现实情况也不是他想象的那样。实际上，大量农民已经以“民工潮”的方式迁徙了（这几年户籍制度逐渐放松，一些地方已经实施城乡一体化的户口登记制度），使得二元社会现在已经在同一个城镇里发生。同时，尤其是教育问题上，地区之间已经没有隔阂，有隔阂的是经济条件。在对中高档商品的购买上，二元社会都要支付近似相同的价格。所有的这些，都使得城乡之间不再有大的隔阂。怎么能分别计算基尼系数呢？农村家庭供养一个大学生，跟城里供养一个大学生，是发生在不同“块”中的吗？
顺便说一句，早在很多年前，中国经济学界对于基尼系数的计算就存在谬误。一些学者未加科学论证，“开创”了一些算法，例如一些学者在应用基尼系数分析中国东西部经济差距时，将各省的人口抽象为一个人，这实际上是将各省抽象为人口比重等分的组，但正是由于将并不等分人口的各省当作等分来处理计算，得出的却是“伪基尼系数”。
其次，按照厉以宁先生的逻辑，为衡量收入差距（贫富差距）而测算基尼系数时，先需考虑城乡差别。由于中国东西部地区经济差距也较大，东部很多城市居民已经步入数字化时代，住的是数字化智能社区（如CBD），穿的是法国时髦或经典时装，乘的是“大奔”。而西部一些落后地区的百姓还处在“日出而作，日落而息”时代，以为互联网（Internet）是家中墙角的蜘蛛网，斗大的汉字不认识几个，过着“鸡犬之声相闻，老死不相往来”的日子。所以，衡量全国居民收入差距时，还需要先分别算出东部的基尼系数与西部的基尼系数，然后也来个加权平均。但这些还不够，因为各个行业之间也存在很大的差距，朝阳行业发展势头迅猛，一日千里，前景无限，如IT业，员工年收入数十万元不在话下。但那些夕阳行业，如一些落后的工业企业，产品积压，一些员工连工资都拿不到，只好“下岗”（实际是失业）了，所以也需要算出各个行业的基尼系数，然后加权平均。以此类推，分类分到每个人占十三亿分之一，然后加权……最后，将所有的加权平均后的基尼系数再加权平均，这样，我们得到的基尼系数将无限趋近于零，那么，我们就可以说，中国根本不存在什么收入差距！亲爱的读者，您相信吗？
计算基尼系数可以“两分加权”吗？（2）
第三，据官方的测算，中国目前的基尼系数已略高于国际公认的警戒线标准。先不谈统计数据的水分问题或者“实质”增长问题，仅仅从现行的算法上看，这种估计已经低估了中国居民收入分配的差距。中国的基尼系数是根据全国居民收入数据测算出来的。而现行统计体系中，仅是分别用农民家庭人均纯收入和城镇居民家庭人均可支配收入来分别反映农村居民和城镇居民的实际收入水平。在这种指标体系中，统计城镇居民家庭人均收入存在相当大的误差，实际上统计的只是工资部分。而在总收入中比重越来越大的住房补贴、福利、红利、兼职收入，以及难以用货币计量的低租金住宅和公费医疗等实际收入并没有计算在内，城镇居民人均可支配收入存在被低估的客观实际。而农村居民家庭人均纯收入虽然剔除了农民生产经营的成本，但对农民来说，仍然有相当部分的纯收入要转化成下一轮生产经营的生产性费用，农民人均纯收入存在事实上被高估的问题。换句话说，现在用来计算基尼系数的统计数据基础有问题，致使中国的收入差距被低估了。
而如果考虑到统计数据水分等问题，基尼系数恐怕还要增高。如中国收入最低的群体是在农村，但是某些农村干部为了提升政绩等，收入呈报往往有水分，于是多报。而身处城市的高收入群体除了前面所提到的没有计算的收入外，还有其他隐性收入、偷税漏税所留下的收入等，往往少报。近年来，在国内，越来越多的地区开始“挤”统计数字的水分；在国外，从2001年开始，国际社会上对中国统计数据表示怀疑的声音不断，2002年以来，这种声音有增无减，不仅英国的《经济学人》等刊物发表文章表示怀疑，一些经济学家也开始纷纷加入这个行列，有“国际经济乌鸦”之称的克鲁格曼教授声称，看中国的经济增长数据，就像看一部科幻小说；诺贝尔经济学奖得主、美国麻省理工学院的索洛教授，匹兹堡大学Tom Rawski教授也表示了类似的怀疑。当然，这些质疑不一定站得住脚。
实事求是地看，官方统计得出的基尼系数很可能比实际值小。而�