摘 要： 關(guān)于收入差距對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響研究的結(jié)論不一，本文運(yùn)用VAR模型、脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解等方法對(duì)收入差距對(duì)投資，以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響進(jìn)行了分析，說明了收入差距對(duì)投資，進(jìn)而對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的長(zhǎng)短期影響。
　　關(guān)鍵詞： VAR模型 收入差距 投資 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)
　　
　　1.引言
　　改革開放以來，中國經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)，人民生活水平得到極大提高，但同時(shí)收入差距也在不斷擴(kuò)大，貧富差距擴(kuò)大的趨勢(shì)若得不到有效控制而導(dǎo)致貧富懸殊甚至兩極分化，則會(huì)反過來對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生一系列的負(fù)面。會(huì)導(dǎo)致需求不足，影響經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，不利于人力資本的投資，進(jìn)而影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等?？偟膩碚f，大多數(shù)文獻(xiàn)都認(rèn)為收入差距擴(kuò)大將通過降低物質(zhì)資本和人力資本的積累而不利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。有關(guān)收入差距如何影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)學(xué)家們?cè)谧罱嗄觊g的實(shí)證研究取得了一些進(jìn)展，但也留下了不少爭(zhēng)論和疑點(diǎn)。早期的研究大多使用跨國的截面數(shù)據(jù)，其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)是大約25年期間的人均經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，并發(fā)現(xiàn)收入差距不利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，緊隨其后的研究使用的是跨國的面板數(shù)據(jù)，其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)是在5年的時(shí)間跨度上做平均的，并發(fā)現(xiàn)收入差距與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)正相關(guān)。以上研究的爭(zhēng)論引出了一個(gè)有趣的問題，是不是收入差距對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響在長(zhǎng)期和短期內(nèi)不一樣?
　　國內(nèi)陸銘，陸釗等（2005）結(jié)合聯(lián)立方程和分布滯后模型研究了收入差距，投資，教育和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相互關(guān)系［１］。汪同三，蔡躍洲（2006）通過二元結(jié)構(gòu)下的三部門均衡模型研究了收入差距對(duì)資本積累，以及投資結(jié)構(gòu)的影響［2］。本文考慮收入差距對(duì)投資及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，運(yùn)用VAR模型試圖作出解釋。
　　2.VAR模型及數(shù)據(jù)處理
　　向量自回歸模型通常用于相關(guān)時(shí)間序列系統(tǒng)的預(yù)測(cè)和隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響，該模型除了可以分析滯后項(xiàng)變量對(duì)其他變量是否具有顯著的影響力外，還可以藉由脈沖反應(yīng)函數(shù)進(jìn)一步了解變量間的動(dòng)態(tài)互動(dòng)關(guān)系。
　　模型一般形式可表示如下：
　　是向量所組合的預(yù)測(cè)誤差［3］。
　　本文采用的數(shù)據(jù)1986-2005，選擇我國固定資本的增長(zhǎng)率，收入差距的增長(zhǎng)率，GDP的年增長(zhǎng)率三個(gè)量，分別利用中經(jīng)網(wǎng)相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算而得，其中收入差距用我國城鄉(xiāng)收入比代替，根據(jù)世界銀行（WorldBank，1997）的報(bào)告，城鄉(xiāng)收入差距可以解釋中國1995年總體收入差距的一半以上，而城鄉(xiāng)收入差距的變動(dòng)則可以解釋1984—1995年總體收入差距變動(dòng)量的75%。
　　的因素比較復(fù)雜，其次是GDP和固定資本。因此在變量的順序選擇上把收入差距的增長(zhǎng)率放在第一位，GDP的年增長(zhǎng)率，我國固定資本的增長(zhǎng)率分別排在后面。
　　因?yàn)閂AR模型要求變量是平穩(wěn)的時(shí)間序列，首先對(duì)上面三個(gè)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的結(jié)果如下表1、2、3。
　　根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果：收入差距增長(zhǎng)率和GDP增長(zhǎng)率分別在1%水平上是平穩(wěn)的，固定資本增長(zhǎng)率在10%的水平上是平穩(wěn)的。
　　3.實(shí)證分析
　　3.1模型參數(shù)估計(jì)
　　以（zchaju，GDP，k2）構(gòu)成VAR模型，zchaju為收入差距增長(zhǎng)率，GDP表示GDP增長(zhǎng)率，k2代表固定資本增長(zhǎng)率。首先確定模型的滯后階數(shù)，根據(jù)AIC信息準(zhǔn)則（Akaike）和SB信息準(zhǔn)則（Schwartz-Bayesian）確定，選擇的階數(shù)應(yīng)使得AIC和SB值越小越好，經(jīng)過試驗(yàn)選取滯后階數(shù)為3，然后對(duì)模型的殘差進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果通過檢驗(yàn)。參數(shù)估計(jì)結(jié)果見表4。
　　三個(gè)方程調(diào)整的擬合優(yōu)度分別為0.574210，0.807593，0.713869，擬合效果較好。從第一個(gè)方程來看，GDP滯后一期的系數(shù)為正，所有滯后期的系數(shù)之和為正，可見GDP對(duì)收入差距的短期和長(zhǎng)期的影響都是正的，我國GDP的增長(zhǎng)促進(jìn)了收入差距的不斷擴(kuò)大。從第二個(gè)方程看，收入差距的各期滯后系數(shù)都為負(fù)，表明收入差距對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生了不利影響，無論從短期還是長(zhǎng)期來看，收入差距的擴(kuò)大都是不利的。投資的各期滯后系數(shù)都為正，說明了投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用，從第三個(gè)方程看，收入差距對(duì)投資同樣顯示出了負(fù)的影響，各期滯后系數(shù)都為負(fù)，而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)則對(duì)投資顯示了負(fù)的影響。
　　3.2脈沖響應(yīng)函數(shù)分析
　　脈沖響應(yīng)函數(shù)是描述一個(gè)內(nèi)生變量對(duì)誤差的反應(yīng)，即在擾動(dòng)項(xiàng)上加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的新息（innovation）沖擊對(duì)內(nèi)生變量的當(dāng)前值和未來值的影響。VAR（3）模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)如圖1。
　　從收入差距增長(zhǎng)率響應(yīng)函數(shù)看出，GDP增長(zhǎng)率開始對(duì)收入差距增長(zhǎng)率沒有什么影響，從第2期促進(jìn)了差距的擴(kuò)大，達(dá)到0.013，從第3期影響為負(fù)，表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有利于降低收入差距的擴(kuò)大，但總的影響為正，說明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，從長(zhǎng)期來看會(huì)促進(jìn)收入差距的拉大，盡管在短期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有利于縮小收入差距的擴(kuò)大。但我們發(fā)現(xiàn)投資的增長(zhǎng)在短期促進(jìn)了收入差距的擴(kuò)大（第2期為0.005），長(zhǎng)期則利于縮小收入差距。
　　從GDP的響應(yīng)函數(shù)來看，收入差距增長(zhǎng)率的波動(dòng)在前4期對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生了負(fù)的影響，從第5期開始影響變?yōu)檎詈笾饾u消失，在第三期達(dá)到負(fù)的最大影響，在第6期達(dá)到正的最大。收入差距增長(zhǎng)率的波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)總的效果是負(fù)的。這與上面對(duì)估計(jì)結(jié)果的分析是一致的。固定資本增長(zhǎng)率波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響初期為0，以后逐漸加大，從第5期變?yōu)樨?fù)，最后逐漸減弱。
　　從K2的響應(yīng)函數(shù)看，收入差距一開始便對(duì)投資產(chǎn)生了負(fù)的影響，為-0.0086。在第4期達(dá)到-0.026，以后影響又變?yōu)檎?，在?期影響達(dá)最大：0.033。總的影響是負(fù)的。也就是說收入差距增長(zhǎng)率的波動(dòng)對(duì)投資增長(zhǎng)率的短期影響是負(fù)的，長(zhǎng)期的影響也是負(fù)的。而這與陸銘，陳釗（2005）的研究結(jié)果是一致的，不過他們?cè)谘芯恐锌紤]的是收入差距對(duì)固定資本投資所占比例的短期與長(zhǎng)期的影響。這里考慮的是收入差距增長(zhǎng)率對(duì)固定資本的增長(zhǎng)率的影響。而收入差距對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響主要是通過投資與教育的渠道，從上面的分析我們得出收入差距對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響為負(fù)，說明收入差距對(duì)投資的影響是影響經(jīng)濟(jì)的比較重要的渠道。
　　3.3變量的方差分解分析
　　VAR方差分解能給出隨機(jī)信息的相對(duì)重要性，下圖是變量的方差分解。
　　從收入差距增長(zhǎng)率的方差分解來看，其本身的貢獻(xiàn)剛開始很大以后逐漸減小，而GDP和K2的貢獻(xiàn)一直增大，相比K2更大，百分之43.8.GDP是20.9。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)促進(jìn)了收入差距的擴(kuò)大，這與上面的分析一致。從GDP分解來看，GDP增長(zhǎng)的波動(dòng)主要來源于投資增長(zhǎng)，是56.68%，這說明了我國投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要作用，收入差距相比貢獻(xiàn)較小，占2.55%。而隨著時(shí)期的延長(zhǎng)，收入差距的貢獻(xiàn)是逐漸增大的，從K2的方差分解看，投資增長(zhǎng)的波動(dòng)主要來自其本身，從第一期到最后一期，始終占60左右，影響比較大，然后是GDP和zchaju，收入差距增長(zhǎng)率對(duì)投資增長(zhǎng)率的波動(dòng)貢獻(xiàn)也是逐漸增強(qiáng)的。
　　4.結(jié)論及建議
　　本文運(yùn)用VAR模型、脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解等方法對(duì)收入差距影響投資，進(jìn)而影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行了分析，得出的結(jié)論有：（1）收入差距對(duì)投資的短期，長(zhǎng)期影響都是負(fù)的，收入差距對(duì)投資的影響是影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要渠道。（2）收入差距不利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，收入差距在短期對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響為負(fù)，但隨后又變?yōu)檎?，從長(zhǎng)期看不利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。（3）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在短期有利于降低收入差距，但長(zhǎng)期則促進(jìn)了收入差距的擴(kuò)大，投資則在長(zhǎng)期有利于降低收入差距。（4）我國收入差距來源中，GDP增長(zhǎng)和固定資本增長(zhǎng)占了一定的比例，而投資更占了較大的份額。因此，采取措施控制收入差距會(huì)有利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)則會(huì)反過來降低收入差距。
　　
　　參考文獻(xiàn)：
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　　注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請(qǐng)以PDF格式閱讀原文