收入不平等与经济增长关联机制研究进展，本文主要内容关键词为：研究进展论文,经济增长论文,不平等论文,机制论文,收入论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
收入分配与经济增长长期以来一直都是经济研究的一个十分重要的研究课题。自库兹涅茨(1955)提出经济增长与收入分配的不平等呈倒U型关系以来，许多学者从理论和实证两个方面不断地对收入的平等性与经济增长之间的关系进行研究，不过研究结论是众说纷纭，不同时期、不同学者的观点都存在很大分歧。进入21世纪之后，随着数据资料的进一步完善和研究方法的改进，关于收入分配的不平等与经济增长关系的研究又有了新的进展。在这一时期，研究主要从人力资本积累机制、劳动供给机制及创新激励机制等几个方面展开，实证研究主要采用较高频的面板数据和联立方程模型，但研究结论仍然存在较大分歧。一些学者认为收入不平等与经济增长正相关；也有一些学者认为收入不平等与经济增长之间在总体上呈现一种非线性关系。下面我们将分别从理论研究和实证研究两个方面了解关于收入不平等与经济增长关系研究的最新进展。
一、收入不平等与经济增长关系的理论研究
(一)人力资本积累机制
此类研究建立在信贷市场不完善的基础上，进一步引入人力资本因素，认为人力资本积累及其相关影响因素在收入不平等和经济增长的关系中起着重要作用。
Viane & Zitcha(2003)在行为人具有利他主义异质性特征和人力资本形成包括家庭教育和公共教育的假设下，研究了影响人力资本形成的技术进步如何影响收入分配和经济增长，发现其结果取决于技术进步影响人力资本积累过程的方式——促进家庭教育或促进公共教育。他们以一个生产单一物品的封闭经济为基础，构建了一个世代交叠模型(OLG)，发现技术进步影响人力资本积累过程的方式是很重要的：如果技术进步主要是提高家庭教育的效率，则经济增长率上升，同时收入不平等上升；相反，如果技术进步主要是提高公共教育的效率，则经济增长率上升而收入不平等下降。他们指出，诸如计算机信息革命这种主要提高家庭教育效率的技术进步，会促使经济增长率和收入分配不平等同时上升，这可能为最近OECD国家经济增长伴随收入分配不平等上升的现象提供了某种解释。此外，他们还发现，初始人力资本水平十分重要。一个初始人力资本水平较高的国家，更有机会在将来保持较低的收入分配不平等，因此，创建了学习文化的社会收入不平等程度可能较低。
Galor & Moav(2004)则在边际储蓄倾向递增、信贷市场约束限制人力资本投资、人力资本边际报酬递减和资本—技术互补四个假定的基础上，统一了收入分配影响经济发展的两种基本理论——古典理论和信贷市场不完善理论，指出收入不平等对经济增长的影响随经济发展阶段的不同而变化，两者呈非线性关系，具体影响取决于物质资本与人力资本的相对报酬，只要信贷约束具有足够的约束力，人力资本的相对报酬越高，收入不平等就越不利于经济增长。他们认为，在工业化早期阶段，物质资本稀缺，人力资本报酬率低于物质资本报酬率，经济发展由物质资本积累所推动，收入不平等通过使资源向边际储蓄倾向更高的资本所有者(富人)集聚而促进经济增长；在向现代经济增长转型的后期阶段，随着物质资本积累，资本和技术的互补性提高了人力资本报酬率，人力资本投资增加并成为经济增长的主要源泉。由于人力资本体现在人身上，而个人对人力资本的投资服从于边际报酬递减规律，因此当人力资本为更多的社会阶层所共享时其总的积累更多，在存在信贷约束的条件下，收入均等更能刺激人力资本投资从而促进经济增长；最后，随着收入进一步提高，信贷约束逐渐下降直至完全没有约束力，同时边际储蓄倾向差异减小至完全相同，收入不平等对经济增长的影响将变得微不足道直至完全没有影响。简言之，收入不平等对经济增长的影响会经历一个从正向影响到负向影响，再到完全无影响的过程。这蕴含着古典理论和信贷市场不完善理论的统一，古典理论认为收入不平等增加总储蓄、促进经济增长的观点，反映了在工业化早期物质资本积累是经济增长主要推动力时的状况；信贷市场不完善理论认为收入均等能促进经济增长的观点，反映的是经济发展后期人力资本积累成为经济增长的主要源泉并且信贷约束极具约束力时的情形。
Grossmann(2008)认为人力资本投资的收益具有不确定性，在放松Galor & Moav(2004)“人力资本投资边际报酬递减”这一假定的基础上，建立了一个OLG小型开放经济模型，假定风险厌恶型的行为人面临无法分散也无法保险的人力资本投资收益风险，分析了人力资本投资风险对收入不平等与经济发展关系的影响。他们认为，由于人力资本投资风险缺乏保险市场，家庭财富(父母收入)的初始分配在由人力资本积累推动的经济发展过程中起着重要作用，在缺乏信贷约束的情形下，收入不平等程度较高往往会增加总的人力资本存量和人均收入，从而导致收入不平等与经济增长正相关，这符合经济发达国家的情形，而在发展中国家，由于信贷约束是人力资本形成的一个重要障碍，收入不平等程度较高则会阻碍人力资本投资，结果是收入不平等和经济增长之间呈现出一种非线性关系。
(二)劳动供给机制
从劳动供给机制出发的文献认为，影响经济增长和收入不平等关系的关键变量在于劳动供给，宏观经济政策和经济结构的变化通过影响劳动供给，进而影响资本和劳动的相对报酬，最终影响经济增长和收入分配。
García-Pe
alosa & Turnovsky(2006，2007)在劳动供给内生和初始物质资本禀赋异质性的假设下，基于弹性劳动供给建立了一个内生增长模型，发现经济增长与收入分配不平等正相关。与先前一些研究不同的是，他们认为经济增长率和收入分配受共同因素的影响，是同时由经济体制内生决定的。在他们的模型中，没有考虑人力资本和教育等因素对经济增长和收入不平等的影响，他们认为影响经济增长和收入不平等关系的关键变量在于劳动供给。其论证逻辑是，较富有的个体增加财富的边际效用较低，因此他们选择增加对闲暇的消费，减少其劳动供给，即财富和劳动供给负相关。一方面，当劳动供给减少时，资本的相对报酬会减少，劳动的相对报酬会增加，在初始物质资本禀赋异质性即初始资本禀赋比劳动禀赋更不平等的假设下，收入不平等水平会下降；另一方面，劳动供给减少将抵消富有者高资本禀赋带来的高增长效应，使增长率下降，从而经济增长与同期收入分配不平等是正相关的。值得注意的是，他们也指出，如果以财富的分配来测量不平等，则公平和效率可以同时实现，因为促进增长的一些政策使税前收入不平等上升的同时，往往会降低财富不平等，并使基于可支配收入衡量的税后收入分配更平等，因此，当劳动供给内生时，使用税前收入不平等考察财政政策对收入分配的影响可能会产生偏误。
类似地，Yi(2009)也认为经济增长和收入不平等的关系是内生决定的，受共同因素的影响，因此建立了一个货币内生增长模型，考察货币政策对经济增长和收入不平等关系的影响。不过，针对García-Pealosa & Turnovsky忽略了人力资本的作用，他则在初始资本禀赋异质性假定的基础上，进一步假定不同家庭的技术禀赋也具有异质性，结果发现经济增长和收入不平等的关系取决于资本异质性和技术异质性的相对重要性。当资本异质性占主导地位时，经济增长和收入不平等正相关；当技术异质性占主导地位时，经济增长和收入不平等负相关。他认为关键影响机制在于劳动供给的变化对经济增长和收入不平等的影响，富有的家庭拥有较高的资本禀赋，往往劳动供给较少，而掌握熟练技术的家庭有较高的技术禀赋，更倾向于增加劳动供给，当货币供给增加、通货膨胀加剧时，行为人倾向于减少货币结余增加闲暇消费，导致劳动供给减少，资本相对报酬率下降，从而降低经济增长；另一方面，劳动供给减少、资本相对报酬率下降在资本异质性占主导地位的情况下，收入不平等水平会下降，而在技术异质性占主导地位的情况下，即有效劳动的分配更不平等，劳动供给减少、劳动相对报酬率上升将使收入不平等上升，从而在资本异质性占主导地位的情形下，经济增长和收入不平等正相关，而在技术异质性占主导地位的情形下，经济增长和收入不平等负相关。Yi指出，如果只假定资本异质性，模型将预测收入不平等和通货膨胀负相关，这种做法与经验事实是不相符的，因此引入技术异质性假定十分重要，要得到经济增长和收入不平等之间确定的关系，首先必须明确资本异质性和技术异质性哪个更重要、更符合经验事实。
García-Pealosa & Turnovsky(2005)则通过建立一个随机内生增长模型，研究了经济增长的波动和要素收入分配之间的关系。在他们的框架中，纳入了发展中国家的两个重要的特征：一是现代部门和传统部门共存，二是传统部门就业不受正规劳动市场机制约束，即政府无法对传统部门的收入征税。分析结果显示，产出波动和要素收入分配之间的关系是很复杂的，取决于风险来源和正规部门中资本—劳动的替代弹性。一方面，当产出波动来自传统部门的风险更大时，波动增加将导致劳动收入在总收入中所占份额下降；而正规部门风险的增加，往往会使劳动力从该部门流出，从而增加劳动的边际产出及其收入份额。另一方面，正规部门资本—劳动替代弹性较高时，正规部门的劳动收入份额和整个经济的劳动收入份额将呈反向变化，并带来更大的风险。这意味着，如果只有正规部门的收入可以衡量，观测到的要素收入份额的变化不一定会反映其真实的变化。这一模型既考虑了不同的风险因素以及资本和劳动的替代，又将随机动态分析和经济周期分析应用于收入分配的研究，代表了未来在增长框架下研究收入分配问题的方向之一。
(三)创新激励机制
此类研究放弃生产单一物品的假定，从人们需求结构的变化出发，考虑技术变革和创新的盈利性，认为收入不平等会通过影响创新的激励机制而影响经济增长。
Foellmi & Zweimüller(2006)将非位似偏好(异质性偏好)引入基于创新的增长模型，在一般均衡框架下研究收入和财富不平等如何影响经济增长。他们认为，收入和财富不平等至少可以通过两种相互竞争的力量影响创新和经济增长——正的价格效应和负的市场规模效应。一方面，富裕阶层通常愿意为新产品支付高价，收入不平等水平上升允许创新者收取更高的价格，从而促进创新和增长，即收入不平等和经济增长之间存在正的价格效应。另一方面，在消费满足马斯洛需求层次理论的假设下，消费者按需求层次扩大消费，只有富裕的家庭会消费新产品，而比较贫困的家庭首先要满足基本需求，因此新产品市场最初是很小的，随着人们的收入增加，较贫困的家庭也逐渐可以消费少量奢侈品，新产品市场得到扩张并最终发展成为大众市场，创新者利润增加。当财富高度聚集在少数富人手中即收入不平等程度较高时，最初的新产品市场较小、向大众市场扩张速度也较慢，这将阻碍创新从而阻碍经济增长。这就是收入不平等和经济增长之间的负的市场规模效应。他们发现，在价格效应和市场规模效应这两种相反的力量中，价格效应相对市场规模效应占主导地位，因此，收入不平等水平上升可能促进创新和经济增长，从而是帕累托改进的。
不过，Gancia & Zilibotti(2005)指出，收入不平等与经济增长的关系或者说价格效应与市场规模效应哪个占主导地位取决于非熟练劳动力与熟练劳动力的替代弹性。当非熟练劳动力与熟练劳动力的替代弹性小于1时，价格效应相对市场规模效应占主导地位，当非熟练劳动力与熟练劳动力的替代弹性大于1时，市场规模效应相对价格效应占主导地位。
Hatipoglu(2007，2008)也在一般均衡的框架下建立了基于创新的增长模型，发现收入不平等和经济增长之间是一种复杂的非线性关系。与Foellmi & Zweimüller设定创新专利无限期不同，Hatipoglu假定专利有一定期限，认为收入不平等对经济增长的影响取决于创新获得的专利期限的长度。他指出，创新者面临消费者按需求层次扩大消费，新产品市场从最初只包括富人到发展成穷人也能消费的大众市场，中间的间隔时间不仅取决于收入不平等水平，还取决于专利期限长度和经济增长率，专利期限较长可以增加市场规模扩大带来的盈利增加的可能性，减轻收入不平等的负面影响，从而增加创新的盈利性，促进经济增长。不过他认为这一点在初始收入不平等水平较低或穷人购买力较高时并不成立。
二、收入不平等与经济增长关系的实证研究
进入21世纪，随着相关数据资料的不断完善和研究方法的不断改进，关于收入不平等与经济增长关系的实证研究呈现出以下几个明显的新特点：一是许多研究采用了新的高质量数据集，减少了测量误差，增加了研究的可比性；二是早期的跨国横截面数据分析逐渐转向面板数据分析，特别是来自同一经济体的内部面板数据分析，能更好地控制不同地区之间的异质性；三是从先前的单方程模型转向联立方程模型，更好地处理了变量的内生性问题。
(一)改善的数据集
Barro(2000)和Forbes(2000)都采用了Deininger & Squire(1996)整理的收入不平等的高质量数据集，观测值更多，覆盖的国家范围更广。这一改善的数据集不仅将收入不平等的测量误差和带来的系数偏误降低到最小，也能增加估计的有效性。而且新的数据集包含了各国的时间序列数据，使得采用面板数据这一研究技术成为可能。
不过，最近Deininger & Squire数据集也受到了攻击(Atkinson & Brandolini，2001)。Atkinson & Brandolini采用了一个较小的、主要适用于富国的数据集——卢森堡收入调查系统(the Luxembourg Income Survey，LIS)，他们指出，Deininger & Squire的不平等数据集出自不同的计算方法，包括基于个人与家庭、收入与支出、税前与税后的，也存在一定的问题。针对这些批评，世界发展经济学研究所(World Institute for Development Economics Research，WIDER)集合LIS和Deininger & Squire双方的数据信息，将每个观测值按总收入与可支配收入、收入与支出、毛收入与净收入、以家庭为单位的收入与以个人为单位的收入等几个方面进行分类，制作了一个新的国际数据集WIDER 2000—世界收入不平等数据集(World Income Inequality Database V1.0，WIID)，重点强调跨国比较。Easterly(2007)就采用了WIDER 2000(WIID1)数据集，Chambers & Krause(2009)则采用了最新的数据集WIID2c，从而有助于解决跨国数据的可比性问题。
(二)面板数据分析
由于数据方面的局限，早期的研究主要采用的是横截面数据多元回归分析，这种经典方法的最大缺陷，在于很难估计一些不能直接观测和量化的因素对收入差距的影响。在计量分析中武断假设各国、各地区、各收入等级居民某种重要特征的概率分布相同，实际上就相当于在理论上采用了同质性的假定，这容易产生估计偏误，横截面数据也很容易产生异方差性，而且不能充分验证收入不平等和经济增长的动态关系。
随着面板数据模型的发展，学者们开始主要使用面板数据模型研究收入不平等与经济增长之间的关系。与截面数据和时间序列数据相比，面板数据能够较好地控制不同地区之间的异质性，估计非观测效应，将不同主体之间的共通性和特殊性良好地协调起来。同时还能减少解释变量之间的多重共线性，增加自由度，提高参数估计的有效性等。因此，面板数据分析技术成为近十年来收入分配实证研究中采用最多的计量研究方法。
Barro(2000)就运用面板技术分析了100多个国家收入不平等与经济增长之间的关系，结果表明若以全部国家为样本，收入不平等程度与经济增长率不存在显著的相关关系，但在区分穷国和富国后却发现，穷国收入不平等会阻碍经济增长，而富国收入不平等则会促进经济增长。在他的增长模型中，采用了经济发展水平各不相同的100多个国家1960-1995年的跨国面板数据，十年为一阶段得到3期观测值，估计方法为三阶段最小二乘法(3SLS)，回归结果表明，当人均GDP低于2070美元(1985U.S.dollars)时，收入不平等对经济增长产生负向影响，而人均GDP超过2070美元时，收入不平等对经济增长产生正向影响。同时，在他的收入不平等方程中，以1960、1970、1980和1990年观测的面板基尼系数来分析收入不平等的决定因素，通过似无关技术(SUR)进行面板估计的结果显示，当GDP不到1636美元(1985U.S.dollars)时，基尼系数随着GDP的增加而上升，GDP达到1636美元后，基尼系数随GDP的增加而下降，不过这种关系的拟合度不高，四个时期的
都只有0.12～0.22，因此，如Papanek & Kyn(1986)所言，经济发展水平在很大程度上不能解释收入不平等的变化。
Forbes(2000)也用面板技术分析了收入不平等与经济增长之间的关系，认为两者的关系取决于诸如总财富、政治体制或经济发展水平等外生变量。Forbes使用了Deininger & Squire(1996)整理的收入不平等的高质量数据集，并采用45个国家1966-1995年的跨国面板数据，以5年为一期(共包括6期观测值)，结果发现，在短期和中期，一国收入不平等水平的上升，与随后的经济增长显著正相关，而且这一结果是高度稳健的。Forbes通过与Perotti(1996)为代表的以前的实证研究进行对比分析发现，Perotti等研究得到的“收入不平等与经济增长负相关”的观点与她研究发现的“收入不平等与经济增长正相关”的结论并不矛盾，Perotti等的研究发现的是两者长期的关系，而她得到的则是一国内收入不平等与经济增长的中短期关系。
因为跨国面板数据往往存在数据异质性和不可比的问题，因此近年来的另一个研究趋势是使用来自一些大的经济体的内部面板数据研究收入不平等与经济增长之间的关系。
Ghosh & Pal(2004)使用印度1960-1994年州一级的面板数据，研究了收入不平等与随后经济增长的关系。他们将样本以5年为一期划分为7个时期，采用固定效应估计的结果显示，农村和城乡间的收入差距对随后的经济增长产生负向影响，而城市收入差距对经济增长没有明显影响。Ghosh & Pal的解释是，印度有70％为农村人口，其收入大多来自劳动收入而非资本收入，决定最后税率的中间投票人也大多为农村人口，他们将支持高税收，通过再分配政策更多地支持农村，其最优税率很可能高于经济增长的最优税率，最终不利于经济增长，因此，在印度农村不平等对经济增长的影响更大，农村不平等水平较高更可能降低经济增长。
Nahum(2005)采用瑞典1960-2000年24个县的面板数据，发现收入不平等对1～5年内经济增长率的影响显著为正，不过随着间隔时期的延长，影响逐渐变弱，当间隔10年时收入不平等对经济增长的影响变得不明显。他的模型在假设收入不平等内生的基础上，采用与Forbes(2000)相似的估计技术，不过估计得到的收入不平等对经济增长的影响要相对小一些。
Benjamin et al.(2006)则采用1986-1999年中国100个村的面板数据，分析了收入不平等与随后家庭收入增长之间的关系。他们发现，1986年收入不平等水平较高的村在随后的13年里增长更慢，其非农产业发展也更慢，而收入不平等水平较低的村，家庭收入增长幅度较大，特别是非农业收入增长较快，即收入不平等与随后家庭收入的增长之间长期存在显著的负向关系，并且这一关系高度稳健。究其原因，他们认为主要在于不发达的要素市场、较低水平的公共物品提供和抑制增长的税收政策，他们指出，中国自1986年农村经济改革开始，农村家庭及农村的发展就与其经济环境如当地政府政策、经济条件等密切相关。
Frank(2009)使用更大、更全的美国州一级高频面板数据，却发现收入不平等和经济增长之间存在长期正向关系。与先前平均10年或20年取一期的做法不同的是，Frank取1年为一期，其面板数据包括1945-2004年美国48个州共60期观测值。由于该数据集没有包括最低收入水平的收入数据，因此他采用收入最高的十分之一人口所占的收入份额(the top decile share of income)作为主要的收入不平等测量指标。在进行协整检验拒绝收入不平等与经济增长不存在长期关系这一原假设的基础上，他分别采用固定效应(FE)、组均值(mean group，MG)、混合组均值(pooled MG)等三种方法进行动态面板误差修正估计，结果显示，收入不平等与经济增长的长期关系显著为正。同时，他也采用了阿提金森指数、泰尔指数、收入最高的百分之一人口所占的收入份额等其他几种收入不平等测量指标重新进行估计，发现收入不平等与经济增长之间长期关系仍然显著为正，而且这种正向关系主要是由收入积聚在高端这样的收入分配状况所造成的。
(三)联立方程模型
在实证研究中，一个非常重要的问题就是处理变量的内生性问题。收入不平等和经济增长这一对变量显然是相互影响的，对于这种可能存在的联立性偏误，早期的研究通过采取收入不平等的期初值作为经济增长的解释变量来处理。而近几年的研究则通过估计联立方程来研究收入不平等和经济增长的相互关系。
Barro(2000)就通过内生处理增长、投资和收入差距三个变量建立了联立方程模型，利用100多个国家的面板数据研究收入不平等与经济增长之间的关系。他们的研究结果显示，收入不平等和增长、投资之间几乎不存在明显的关系，在穷国收入不平等阻碍经济增长，在富国不平等促进经济增长，因此，在穷国实施缩小收入差距的政策是十分可取的，因为在改善收入分配的同时也有利于促进经济增长。
Lundberg & Squire(2003)通过建立包含经济增长方程和收入不平等方程的联立方程模型，同时将经济增长和收入不平等作为内生变量，利用跨国面板数据分析了经济增长和收入不平等的影响因素及其关系。他们对建立的联立方程采用KR三阶段最小二乘法(KR-3SLS，Keane & Runkle，1992)的估计结果显示，收入不平等会促进经济增长，经济增长也会促进收入不平等水平上升，但影响不大，经济增长率上升1个百分点，基尼系数将上升0.014。对于政策制定者来说，通常更关心一项促进经济增长的政策是否会引起收入分配恶化，或降低收入分配不平等的政策是否会不利于经济增长，或某项政策是否会同时影响经济增长和收入分配，即具体哪个或哪些变量将如何同时影响经济增长和收入分配。Lundberg & Squire的研究结果显示，教育、通货膨胀和土地分配三个变量是联合显著的，通过提高教育水平、减少价格波动、改善土地分配不公既能促进经济增长，又有助于实现收入分配的公平。
Wan,Lu & Chen(2006)结合联立方程模型和分布滞后模型，采用来自中国的年度面板数据，研究了收入差距、投资、教育和经济增长分别在短期、中期和长期的相互影响。他们将教育作为联立方程中的内生变量来处理，这一点是Barro(2000)和Lundberg & Squire(2003)没有考虑的，并建立了包括增长方程、投资方程、教育方程和收入差距方程共四个方程的分布滞后联立方程模型。他们采用三阶段最小二乘法(3SLS)的估计结果显示，收入差距在即期对投资有非常强的负面影响，之后影响变为正，再逐渐下降至微弱的负，从长期来看，收入差距对投资的累积影响始终为负，他们认为这与中国金融体系的各种缺陷及缺乏投资技巧有关；另一方面，收入差距对教育的影响较弱，其累积影响始终为正，他们认为这与中等教育和高等教育对农村居民的歧视有关，农村教育设施的缺乏阻碍了更多年轻人获得教育。相比较之下，收入差距对投资的影响超过了对教育的影响，因此收入差距对于经济增长的间接影响在即期也是非常强的负，之后变为正，再逐渐下降至微弱的负影响，从累积效应来看，收入差距对经济增长始终呈现出负的影响，但非线性关系；同时，经济增长有利于降低收入差距。因此，他们认为，控制收入差距在长期有利于经济增长，并反过来有利于缩小收入差距，从而可能实现平等与增长相协调的目标。
Huang,Lin & Yeh(2009)也通过联立方程模型分析收入不平等和经济增长的相互影响，发现较高的收入不平等不利于经济增长，而经济快速增长将使收入分配恶化。他们的样本包括1965-2003年83个国家共270个观测值，采用了Lewbel(2008)提出的一个新的基于异方差的识别方法，与常用的广义矩方法(GMM)相比，这种方法的主要优点是不需要工具变量来识别结构参数。他们的结论是收入不平等对经济增长的影响为负，而经济增长对收入不平等的影响为正。这一点为García-Pealosa & Turnovsky(2006，2007)的理论研究提供了经验证据的支持。为了检验收入不平等和经济增长的关系是否如Galor & Moav(2004)所言取决于一国经济发展阶段，他们将样本分为两组——OECD国家和非OECD国家，发现他们的结论适用于非OECD国家，而在OECD国家，收入不平等和经济增长之间不存在任何显著的关系。因此，他们认为收入不平等与经济增长的关系很可能随着经济发展阶段而变动。
三、简评
从上来看，西方经济学界对收入不平等与经济增长之间的关系进行了更新、更具体的研究，一方面从理论方面对两者的关系进行了研究，从人力资本积累机制、劳动供给机制和创新激励机制等方面得出了一些新的理论研究结论，另一方面运用最新的数据和计量研究方法对两者的关系进行了实证研究，其中主要是采用面板数据和联立方程模型等新的计量方法进行了国际和国别研究，给出了一些新的结论。应该说这些研究对明确两者关系的性质及相互作用的机制能够发挥积极作用，对于制定相关政策也有启发性。但现有研究仍然存在着局限性：(1)现有研究并未对收入不平等与经济增长之间关系的性质给出一致的结论，因此仍然不能给相关政策的制定提供明确的依据。(2)虽然从人力资本积累机制、劳动供给机制及创新激励机制等角度研究两者之间的关系丰富现有的理论解释，但还有更多的影响因素并未被深入研究。(3)虽然以不同的因素解释收入不平等对经济增长的影响，或者以不同的因素解释经济增长对收入不平等的影响有其必要性，但对相同因素对两者影响的综合分析却很缺乏。(4)虽然有学者对收入不平等对经济增长的影响及经济增长对收入不平等的影响进行了比较深入的研究，但对两者相互影响的研究却很薄弱。(5)虽然可用的收入分配数据的系统性和质量有所改善，但迄今并没有找到能准确量度收入分配平等性的最合理的指标和数据，由此对同一时期同一地区形成不同的研究结论也就难以避免。(6)新的计量方法的运用可以形成对两者关系的计量分析的更优结论，但现有计量分析方法仍然不能给出有关两者关系的可靠结论，计量模型和估计方法不同、样本选择和数据处理方法不同导致对收入不平等和经济增长关系的性质有着不同的结论。
收入不平等与经济增长之间的关系相当复杂，因为两者关系要受到多方面经济与非经济因素的影响，不同因素对两者关系影响的性质又存在着差异，而且在不同的经济发展阶段、在不同的经济体制和社会体制下、在不同的经济结构下，相同因素的影响性质和程度也会不同，从而很难对两者关系给出一个简单的结论。但相关政策的制定却又需要理论界对两者关系给出明确的结论，因此一方面应在理论上对两者关系进行全面深入研究，另一方面应运用最优的计量方法和可靠的数据对两者关系进行深入的实证研究，以尽可能对两者关系给出有助于相关政策制定的依据。
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