城镇各阶层收入分配公平性的影响因素——基于PLS的分析，本文主要内容关键词为：公平性论文,城镇论文,收入分配论文,各阶层论文,因素论文，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：F047 文献标识码：A 文章编号：1005-0892(2008)08-0019-06
改革开放以来，我国经济实现了突飞猛进的发展，人民生活水平得到了显著提高。但是，也要看到经济发展过程中的一些不和谐因素，尤其是收入分配差距不断拉大。以城镇为例，城镇内部的基尼系数由1980年0.185上升到2006年0.372；城镇最高收入阶层与最低收入阶层的收入比率由1978年的3.09上升到2006年的8.96。收入分配状况的恶化对社会公平提出了严重的挑战，它将会导致社会冲突增加，最终影响社会和谐和经济可持续发展。因此，改善我国居民收入分配的状况显得尤为迫切。
一、相关文献综述
目前，国内外有关研究收入分配影响因素的文献较多，并从不同的角度进行了分析。王卫、张宗益和徐开龙(2007)以重庆市为例，考察了劳动力迁移对收入分配的影响，认为劳动力迁移可以大大提高迁移劳动力的收入水平，对于缩小地区、城乡之间以及不同特征人口之间的收入分配差距具有积极作用。[1]王修华(2007)考察了我国金融发展对城乡居民收入分配的影响，认为金融发展规模的扩张扩大了城乡居民收入差距，而金融发展效率的提升则缩小了城乡居民收入差距。[2]周华(2006)分析了外商直接投资对东道国收入分配的影响，认为短期内外商直接投资可以减少东道国收入不平等，但在长期内，外商直接投资所引起的技术进步会抵消短期的收入不平等减少效应，其减少的幅度取决于技术进步的程度。[3]刘怡和聂海峰(2004)分析了间接税负担对收入分配的影响，认为间接税恶化了收入分配状况，但在统计上并不显著。[4]陈宗胜和周云波(2001)以天津市为例，考察了体制改革对城镇居民收入差别的影响。结果表明，体制改革对城镇居民收入差别的影响是明显的，随着改革的深入，总收入差别仍将持续扩大。[5]孙百才(2005)分析了教育扩展对收入分配的影响，认为我国教育扩展对收入分配的影响呈“倒U型”，教育分配对收入分配平等的影响是正向的，而教育收益率提高对收入分配平等的影响则是负向的。[6]徐水安(2003)分析了贸易自由化对我国收入分配的影响，认为贸易自由化会使我国收入分配不平等的状况有所改善。[7]另外，国外有些学者也对收入分配的影响因素进行了卓有成效的研究。比如，Gustafsson和Johansson研究了私有化因素对收入分配的影响，Durham和Kevin从政体角度研究了收入分配不平等问题。可见，以上文献都只是分析了某一种因素对收入分配的影响。事实上，影响收入分配的因素有很多，且往往是同时对收入分配产生作用。
我国最早对收入分配采取多因素分析的是赵人伟和李实(1999)。他们将影响收入分配的因素分为三类，即经济增长或发展、经济改革或制度变迁以及经济政策及其变化（每类因素又包括几个变量）。这三类因素对收入分配差距的效应，既有扩大的一面，又有缩小的一面。在过去的10多年里，扩大效应起了主导作用。所以，收入分配的差距总起来说是扩大的。[8]然而，他们并没有进行实证分析，只是作了一些定性的描述。沈坤荣和庄海燕(2005)将影响收入分配的因素归为四类，即经济发展、教育发展、其他宏观经济因素以及国家政策，共包括13个变量。同时，他们利用1978-2000年的时间序列数据，采用主成分分析法(PCR)，分析了各变量对收入分配差距的影响程度。[9]但是，由于主成分分析法在提取主成分时撇开因变量（收入分配），导致对因变量的解释能力不足。因此，其分析结果与事实可能存在偏差。
对收入分配的影响因素分析得最全面的是王小鲁和樊纲(2005)。他们将影响收入分配的因素分为四大类，即经济增长和发展、收入再分配和社会保障、公共产品和基础设施的提供以及制度，共计21个变量。同时，他们采用省际面板数据对其进行深入分析。[10]但是，他们考虑的样本区间较短，只有7年，且所选取的样本点（各省、市）具有相同的经济结构和生产技术。在现实中，这是无法满足的，因而其分析结果也值得商榷。
本文在综合前人研究成果的基础上，以1978-2006年我国城镇各阶层的收入分配状况为分析对象，将影响收入分配的因素分为八大类，分别是经济增长与发展、教育、财政政策、价格因素、投资、经济开放度、金融以及其他因素，共包括21个指标。考虑到数据的可获得性和宁缺勿滥的原则，本文对各指标进行适当改进，并将城镇不同阶层所占收入份额作为衡量不同阶层收入分配不平等的指标，采用偏最小二乘(PLS)回归方法，通过建模分析我国收入分配的影响因素。
二、实证分析
（一）变量定义与数据选取
所有数据来源于历年《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国财政年鉴》以及《中国金融年鉴》。本文所有数据的计量分析均通过SAS9.1.3完成（限于篇幅，原始数据未在文中列出）。
（二）实证结果
本文的因变量组和自变量组均存在严重的多重共线性，且样本数相对于自变量的个数较少。所以，若采用OLS方法，将会导致OLS估计结果失效，出现过拟合、回归系数或预测结果难以解释等情况；若采用PCR方法，则可能会出现对因变量的解释不足。因此，采用PLS方法是最佳选择。采用PLS方法，必须先确定PLS成分的个数。通过SAS软件，采用舍一交叉验证方法，并经过运算，可得到表2中的结果。
从表2中可知，在达到最小的预测残差平方和的均方根时提取了9个成分。但为了简化模型和计算，只要差异性不显著，应尽可能缩减提取的成分数。由表2的P值可知，成分数小于9时，检验结果为无显著差异性的最小成分数为3(P＞0.1)，即3个成分能够很好地提取总体的信息，故本文提取3个成分来进行PLS分析。
表3显示的是抽取3个成分后，抽取的成分对变量变差的解释程度。由表3可知，从自变量中抽取的3个成分可解释自变量X的变差的百分比分别为58.5106%、15.9151%和7.2760%，累计解释了自变量X变差的百分比为81.7017%。而这3个成分可解释因变量Y的变差的百分比分别为78.1251%、12.2987%和3.7266%，累计解释了因变量Y变差的比例为94.1504%。可见，所抽取的3个PLS成分综合了自变量组和因变量组的绝大部分信息，因而能有效地解释变量的变化。
说明第三成分主要浓缩了经济发展、投资、财政政策以及金融等因素的信息。对于因变量而言，
分别在第二、第一和第三成分中所占的权重最大，均达到了59%以上。因此，总体上说，这3个成分几乎涵盖了所有变量的信息，保证了分析结果的可靠性。这也从侧面证实了表3的结论。
PLS回归分析的最终结果见表5。从表中可得到以下结论：
1.从城镇低收入阶层看
城镇低收入阶层所占收入份额与城市化水平、工业化程度、经济发展水平、第三产业就业比重、人均受教育年限、抚恤福利和救济水平、价格水平、投资（城镇固定资产投资水平和投资率）、外贸依存度、金融规模以及城镇登记失业率之间负相关。也就是说，低收入阶层的收入分配不平等程度与它们呈负相关，这些影响因素的值越大，收入分配就越不平等。相反，城镇低收入阶层所占收入份额与经济增长率、第一产业就业比重、教育支出水平、政策性补贴水平、对外开放度、工业贷款比例、金融效率以及转移率呈正相关，即这些因素的值越大，就越有利于收入分配的公平性。另外，城镇低收入阶层所占收入份额与市场化进程之间的相关性较小，几乎为零。
因此，在今后的发展过程中，可采取以下几方面措施：(1)通过提高经济增长率、增加教育投入和政策性补贴支出、扩大对外开放、提高金融效率以及农村剩余劳动力的转移率等措施，改善城镇低收入阶层的收入分配状况，提高他们所占的收入份额，遏制收入分配差距继续拉大。(2)人均受教育年限的提高会导致低收入阶层收入状况恶化，但是，教育支出水平的提高却可以改善收入分配状况。所以，在现阶段，应提高义务教育的普及率，加大对义务教育的投入，而不是一味地大力发展高等教育。(3)由于价格水平和投资因素均与低收入阶层的收入分配状况呈负相关，因此，我国现在的高通胀和主要通过投资来拉动经济增长的方式对城镇低收入阶层的收入分配极为不利，遏制高通胀和转变经济发展方式迫在眉睫。(4)金融规模的扩大和失业率的增加对低收入阶层的收入分配也不利。因为，随着金融规模的扩大，可能会导致通货膨胀的上升和失业率的增加，从而影响到低收入阶层的收入水平。
2.从城镇高收入阶层看
城镇高收入阶层所占收入份额与市场化进程、城市化水平、工业化程度、经济发展水平、第三产业就业比重、人均受教育年限、抚恤福利和救济水平、价格水平、投资（城镇固定资产投资水平和投资率）、外贸依存度、金融规模以及城镇登记失业率之间呈正相关。也就是说，这些影响因素的值越大，就越不利于整个社会收入分配的公平性。相反，城镇高收入阶层所占收入份额与经济增长率、第一产业就业比重、教育支出水平、政策性补贴水平、对外开放度、工业贷款比例、金融效率以及转移率呈负相关，即这些影响因素的值越大，就越有利于整个社会实现公平的收入分配。在正负相关性方面，这恰好与城镇低收入阶层的情况相反，即有利于低收入阶层收入份额增加的因素就是不利于高收入阶层收入份额增加的因素。但是，在影响收入分配公平性方面，两者却是惊人的一致。也就是说，对于城镇高、低收入阶层而言，影响收入分配公平与否的因素是一样的。这充分说明，增加低收入阶层所占收入份额与降低高收入阶层所占收入份额的措施具有一致性。因此，只要采取适当的改善收入分配的措施，既可以达到增加低收入阶层所占收入份额的目的，又可实现降低高收入阶层所占收入份额的目的，从而在整体上实现收入分配的公平性，促进社会和谐发展。
由于中等收入阶层所占的收入份额在20%左右都属于公平的收入分配，至于偏离多少属于不公平的收入分配，理论界还无法明确界定。因此，本文也不作详细分析。但是，通过回归分析发现，除了市场化进程这个变量外，其他因素对中等收入阶层所占收入份额的影响方向与低收入阶层完全一致。
总之，通过PLS分析，可以发现，有利于促进收入分配公平的因素主要包括经济增长率、第一产业就业比重、教育支出水平、政策性补贴水平、对外开放度、工业贷款比例、金融效率以及转移率；而不利于收入分配公平的因素主要有市场化进程、城市化水平、工业化程度、经济发展水平、第三产业就业比重、人均受教育年限、抚恤福利和救济水平、价格水平、投资（城镇固定资产投资水平和投资率）、外贸依存度、金融规模以及城镇登记失业率。
（三）回归检验
1.预测显著性检验
为了考察PLS模型的拟合程度，本文以Y的预测值与Y的观测值对所有样本点绘制了预测图（见图l、图2和图3）。从图中可以看出，所有样本点都在对角线附近均匀分布。这表明模型预测的拟合值与实际值相差较小，模型的拟合精度较高。另外，还可以计算出模型的判决系数。对于城镇低收入阶层的回归模型，它的判决系数
=0.909；对于中等收入阶层的回归模型，其判决系数=0.957；而对于高收入阶层的回归模型，其判决系数=0.958。因此，这三个回归方程的拟合优度均较高，PLS模型通过了显著性检验。
2.PLS模型的精度分析以及影响机制
在PLS分析中，自变量投影重要性指标(Vaarable Importance in Projection,VIP)被用于判断单个自变量在解释因变量时的重要性。[11]表6显示的是VIP的计算结果。从表中可知，在所选取的变量中，金融规模和城市化水平对城镇收入分配不平等程度的解释作用最为明显，其VIP值分别为1.318和1.302。金融规模的扩大（货币供给量的增加）在两个方面影响收入分配：(1)随着金融规模的扩大，可能会导致严重的通货膨胀（我国现在就是这种情况），从而对中等收入阶层的收入分配造成极为不利的影响。(2)金融规模的扩大，货币供给量的增加，可能会导致实际利率下降，资产价值增加。而高收入阶层是各种金融资产的最大拥有者，这会导致他们的收入增加，从而使收入差距拉大。至于城市化对收入分配不平等所表现出来的重要作用，主要是体现在城市化过程中，大量失地农民变为城镇居民，他们既失去了土地这一重要生活保障，又无法在城镇中很快地谋取一份职业，从而使他们的生活陷入困境，自然扩大了收入分配差距。
外贸依存度、第三产业就业比重、金融效率、经济发展水平、城镇人均受教育年限和价格水平的VIP分列第3～8位，且均大于1。这说明，它们对收入分配不平等程度的解释作用都较强。如果金融规模和城市化水平对收入分配的公平性起到至关重要的作用，那么，外贸依存度的增加会使国内经济的增长更多地依赖进出口部门，从而导致这些部门以及与之相关部门的收入增长过快，客观上引起了收入分配失衡。第三产业就业比重的增加，说明产业结构发生了重大调整，这会对传统产业劳动者的收入造成影响。金融效率的提高，表明资金得到了充分有效利用，这有利于改善整个社会收入分配的状况。至于经济发展水平，根据库兹涅茨“倒U型”曲线所揭示的内容可知，在收入水平较低的阶段，经济增长与收入分配差距扩大相伴随。城镇CPI的上升，很显然会对中低等收入阶层的收入产生不利影响。
第一产业就业比重、政策性补贴水平、市场化进程、失业率和城镇固定资产投资水平的VIP分列第9～13位，且都大于1。这表明，它们的解释能力也较强。第一产业就业比重的增加，对缩小收入差距起到了重要作用。这主要是因为，农业的发展不仅可以提高农民的收入水平，而且可以为城镇居民提供大量物美价廉的农产品，为工业企业提供优质的原材料，从而起到改善整个社会收入分配格局的作用。政策性补贴水平的提高，无疑会提高低收入阶层的收入，改善其收入分配状况。市场化进程的加快对弱势群体极为不利，失业率的增加会对中低收入阶层的收入产生不利影响，城镇固定资产投资水平的增加会使得中低收入阶层不堪重负。这些因素都会导致收入差距的拉大，对收入分配产生不利影响。
工业贷款比例、对外开放度以及投资率等其他因素的VIP分列第14～21位，且都小于1。这说明，它们对收入分配不平等程度的解释力都较小，尤其是经济增长率指标几乎无解释能力。这主要是因为，经济增长只是实现收入分配公平的必要条件，而非充分条件。[12]经济增长虽然可以提高收入的绝对水平，但是，相对收入水平的提高、收入差距的缩小更依赖于经济增长之后的分配制度。在现阶段，我国收入分配制度还存在许多不完善的地方。比如，在初次分配领域，政府缺乏有效的鼓励平等竞争、限制垄断的政策；在再分配领域，税收和社会保障政策还很不完善，城乡保障水平不均衡，政府财政投入偏低等。这些因素都会对收入分配不平等造成影响。
三、结论与政策含义
本文采用1978-2006年的时间序列数据，以城镇各阶层所占收入份额作为衡量收入分配公平性的指标，运用偏最小二乘回归分析方法，对影响城镇各阶层收入分配公平性的因素进行了分析，并得出以下结论：(1)对于城镇高、低收入阶层而言，有利于收入分配公平性的因素具有一致性。因此，可以采取同一政策措施，同时实现调整高、低收入阶层所占收入份额的目标，从而实现整个社会收入分配的公平性，缩小收入分配差距。(2)有利于促进收入分配公平的因素主要包括经济增长率、第一产业就业比重、教育支出水平、政策性补贴水平、对外开放度、工业贷款比例、金融效率以及转移率；而不利于收入分配公平的因素主要有市场化进程、城市化水平、工业化程度、经济发展水平、第三产业就业比重、人均受教育年限、抚恤福利和救济水平、价格水平、投资（城镇固定资产投资水平和投资率）、外贸依存度、金融规模以及城镇登记失业率。(3)除了工业贷款比例、对外开放度、投资率、教育支出水平、工业化程度、抚恤福利和救济水平、转移率以及经济增长率等8种影响因素外，其他13种因素对我国收入分配公平性的影响均表现显著。其中，金融规模和城市化水平的影响作用最为明显，外贸依存度、第三产业就业比重、金融效率、经济发展水平、城镇人均受教育年限和价格水平等因素的影响次之，经济增长率的影响力最弱。
为了改变我国收入差距过大、收入分配不公平的现状，必须采取以下几个方面措施：(1)大力发展经济，提高经济增长率，优化收入分配制度。(2)扩大财政对教育的支持力度，增加财政补贴。(3)废除各种阻碍劳动力流动的制度障碍，促进劳动力合理流动，提高转移率。(4)提高金融效率，使各种储蓄资产能有效转化为投资。同时，要特别注意金融规模和城市化水平等因素对收入分配的不利影响，采取各种措施，严格控制通胀率的不断攀升和高位运行，切实保护好城市化进程中失地农民的利益，加强社会保障。另外，要积极利用金融效率、第一产业就业比重、政策性补贴水平等因素对改善收入分配状况的重要影响力，采取措施大力发展第一产业，提高金融效率和政策性补贴水平，促进收入合理分配，缩小收入分配差距。
收稿日期：2008-05-28