中国收入分配不平等对经济增长影响的研究，本文主要内容关键词为：经济增长论文,中国论文,不平等论文,收入分配论文，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。
中图分类号：F124.7；C812 文献标识码：A 文章编号：1007-3116(2008)03-0023-04
一、引言
经济学中对收入分配的研究可以说是由来已久。整个古典经济学几乎都是在研究收入分配问题。20世纪50～60年代经济增长理论的发展为研究收入分配和经济增长的关系提供了工具，以Kaldor(1955)为代表的新剑桥学派发展了第一个现代意义上的收入分配与经济增长的理论模型。Kuznets(1955)在《美国经济评论》上发表的《经济增长和收入不平等》一文可以说是研究收入分配与经济增长关系的奠基性文章，他的计算模拟得到了后来所说的倒U型曲线的假说。
当时经济学家关注的焦点是收入分配通过消费和储蓄渠道影响经济增长，如Lewis(1954)、Kaldor(1957)、Pasinetti(1962)都认为不平等通过储蓄和投资渠道促进经济增长。20世纪80年代末以来，越来越多的学者对“倒U型假说”提出了不同意见，大量的实证研究表明Kuznets的“倒U型假说”缺乏经验支持。最近20年的文献集中于讨论收入分配不平等对经济增长的影响，大部分的理论分析得出的结论是收入分配不平等通过这些机制对经济增长产生负面影响。在实证方面结论不一，早期的实证结果支持了这种结论，即收入分配不平等与经济增长负相关，这方面的文献比较多，如Alesina和Rodrik(1994)、Persson和Tabellini(1994)、Clark(1995)、Barro(2000)等。但也有一部分的实证研究发现收入分配不平等与经济增长正相关，以Li和Zou(1998)、Forbes(2000)为代表。
中国收入分配的变动趋势历来受到学术界的关注。最近几年有关收入分配不平等与经济增长关系的研究日益成为国内经济学界研究的焦点。理论上主要是阐述国外的研究成果，有的学者在西方学者建立的政治经济模型或资本市场不完善模型的基础上结合我国实际进行修正。这方面的文献以尹恒、龚六堂、邹恒甫[1-2]、吴向鹏[3]为代表。在实证方面，国内学者大都使用截面数据或时序数据验证不平等和增长之间的关系，多数的结论是二者负相关。如杨俊、张宗益、李晓羽[4]，吴向鹏等。本文运用面板数据模型从时间与截面二维角度探讨中国收入分配不平等对经济增长的影响。
二、模型与数据
(一)面板数据模型的分析方法
面板数据(Panel Data)模型是在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据，也就是把截面和时间序列数据融合在一起的数据。根据样本数据的来源不同，面板数据模型可分为固定效应(Fixed effect)模型与随机效应(Random effect)模型。单方程面板数据模型的一般形式为：
接下来确定选用固定效应模型还是随机效用模型。一般来说，当横截面的单位是总体的所有单位时，固定效应模型是一个合理的模型。为了更客观、准确地确定模型，需利用Hausman检验来确定模型。固定效应模型一般用最小二乘虚拟变量估计方法(LSDV)进行参数估计，随机效应模型一般用广义最小二乘方法(GLS)进行参数估计。
(二)模型选择
国内现有的实证研究都是使用截面数据或者时序数据进行OLS回归，计量方法比较简单，导致估计结果的可信度不高。本文运用面板数据模型分析方法从截面和时序二维角度进行研究，增强了实证结果的客观性和可信度。
模型如下：
用来检验在我国是否存在经济收敛的可能性；Pschool
为相关年龄组的小学入学率；Hschool为每万人口中在校大学生数。
(三)数据来源
基尼系数历来被认为是最能真实、有效反映收入不平等程度的指标，国外文献中大都用基尼系数数据检验不平等与增长的关系。由于国内各种统计年鉴中不包含各地区基尼系数这一指标，所以无法从权威年鉴中获得这一数据。虽然国内有学者提出了如何使用各地区统计年鉴中的有关收入的数据计算基尼系数的方法，但由于各地统计年鉴的统计口径不完全一致，而且衡量收入状况的指标在选取上也存在差异，计算出的基尼系数可比性较差。因此本文采用类似于Ghosh和Pal的方法，用农村居民家庭人均纯收入和城镇居民家庭人均可支配收入之比作为反映收入分配不平等程度的指标，该指标也常被国内学者使用[6]。在我国的统计年鉴中，小学入学率和每万人口中在校大学生数通常作为衡量教育情况的两个重要指标频繁出现，故本文用这两个指标代表教育水平。
本文使用的样本是中国30个省、自治区、直辖市1981～2005年的面板数据，以5年为一个时间段。由于重庆的数据不全，所以样本中不包括重庆。所有数据均来源于《新中国五十五年统计资料汇编》、《中国统计年鉴2006》以及各地区历年统计年鉴。
三、实证分析结果与结论
表1列出了模型中各个省、自治区、直辖市对应年份的农村居民家庭人均纯收入和城镇居民家庭人均可支配收入之比的样本数据。表2是对模型中各个变量样本数据基础统计分析的结果。
利用面板数据模型进行分析(结果见表3)，模型设定结果为选择变截距模型。通过SAS统计软件进行Hausman检验，结果显示采用固定效应模型更好。分析结果表明Inequality系数不显著，但均为正值，这从一定程度上说明在我国短期内城乡收入差距有利于经济增长。我们认为导致Inequality系数不显著的原因可能与该变量的替代选取有关，毕竟城乡收入比无法替代总体衡量收入分配不平等程度的基尼系数，这也是本文在数据上存在的一个缺陷。CGDP估计系数为正且较显著，表明中国目前还不存在经济收敛现象。Pschool和Hschool回归系数均为正，且有一半较显著，表明在中国教育水平的提高为经济增长增添动力。
本文运用中国30个省、直辖市、自治区1981～2005年的数据进行分析，结果为收入分配不平等没有阻碍经济增长。本文得到不平等与经济增长正相关的结论或许隐含了一个令人失望的政策含义，即加大不平等程度可以加快经济增长。那么政府会面临两难的抉择，是应该降低收入分配不平等程度还是应该促进经济增长？但是现在提出明确的政策建议还为时过早，原因有以下三点。第一，样本的选择、变量的内生性和序列相关性都有可能影响计量结果。第二，虽然面板估计可以修正被遗漏的时期恒量的影响，但这种技术并不能控制所有被遗漏的变量。第三，本文实证的重点是分析不平等和增长在短期和中期的关系。目前还没有足够的数据能够形成完整的面板数据集来验证10年期以上二者之间的关系，有可能随着时期的增长，不平等和增长之间的显著正相关关系会变得越来越弱，有可能得到相反的结果，毕竟本文样本数据只能分析短期和中期的不平等和经济增长的关系。