李 超，商玉萍

(安徽財經(jīng)大學 統(tǒng)計與應用數(shù)學學院,安徽 蚌埠 233030)

中國收入差距的影響因素及其區(qū)域性差異
——基于動、靜態(tài)省際面板數(shù)據(jù)模型的實證分析

李 超，商玉萍

(安徽財經(jīng)大學 統(tǒng)計與應用數(shù)學學院,安徽 蚌埠 233030)

基于2002-2014年省際面板數(shù)據(jù)，實證分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、經(jīng)濟發(fā)展水平、對外開放程度、金融發(fā)展水平、教育水平和政府調(diào)控程度六個宏觀因素對中國收入差距的影響，通過建立VAR模型，分析變量間的相互關(guān)系，建立動、靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，確定各因素對收入差距的彈性系數(shù)和作用方向。結(jié)果一致表明，六個因素對收入差距的影響都存在地域差異。因此，要因地制宜，改革產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高經(jīng)濟發(fā)展水平，完善農(nóng)村金融體制，發(fā)展農(nóng)村教育，逐步縮小收入差距產(chǎn)生的影響。

收入差距;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級;區(qū)域性差異;VAR;GMM

一、引言

改革開放以來,中國經(jīng)濟高速發(fā)展,社會財富高度集中,不合理的收入分配格局抑制了消費,降低了低收入者的勞動積極性,進一步制約了經(jīng)濟的健康發(fā)展。中國市場化改革的經(jīng)驗也表明,收入差距、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、經(jīng)濟增長以及金融發(fā)展水平等因素之間有著錯綜復雜的關(guān)系,無形中對認清經(jīng)濟發(fā)展形勢以及制定經(jīng)濟政策造成了阻礙。因此,研究各宏觀經(jīng)濟因素與收入差距之間的影響機制顯得尤為重要。

收入差距一直是中國收入分配不合理的重要原因[1-2]，目前學術(shù)界關(guān)于其影響因素的研究較多,主要集中在三點:一是經(jīng)濟增長與收入差距的關(guān)系研究。程莉等[3]指出,經(jīng)濟增長通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變從而縮小收入差距;何星[4]則進一步揭示了二者關(guān)系,收入差距在短期內(nèi)對經(jīng)濟增長有一定的促進作用,但從長期來看,收入差距的不斷擴大最終會制約經(jīng)濟增長;而鄭萬吉[5]指出,經(jīng)濟增長雖然會加劇收入差距,但同時也會促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。二是金融發(fā)展與收入差距的關(guān)系研究。劉玉光[6]等指出中國金融發(fā)展有拉大收入差距的作用;徐遠華[7]則進一步細分金融發(fā)展為金融發(fā)展規(guī)模和金融發(fā)展效率,前者縮小收入差距,后者擴大了收入差距,且前者的影響弱于后者,所以金融發(fā)展總體上擴大了收入差距。三是其他因素與收入差距的關(guān)系研究。如吳海江[8]認為貿(mào)易開放對收入差距有正向作用,而貿(mào)易開放對收入差距的增長率有負向作用;吳浜源[9]也認為，城鎮(zhèn)化會擴大收入差距,而工業(yè)化會縮小收入差距；呂煒等[10]指出教育不平等將會加劇收入差距,收入差距也會促使城鄉(xiāng)教育不平等的程度進一步加大。

由以上分析可知，以往文獻大都是研究了某一種或兩種因素與收入差距的關(guān)系,并未對收入差距的多種影響因素進行系統(tǒng)分析，在計量模型中容易因缺少自變量而引起內(nèi)生性問題,導致模型估計有偏;此外,以往研究中也很少從區(qū)域的角度探討因素作用機制的差異性,研究結(jié)論缺乏實際可行性?；诖?本文將利用2002-2014年省際面板數(shù)據(jù),從理論與實證的角度,分析區(qū)域差異對各因素影響收入分配水平的作用機制,提出若干政策建議。

二、變量選擇與數(shù)據(jù)特征

在上述理論分析過程中,初步了解了各宏觀影響因素對中國收入差距的作用機制，接下來將收集相關(guān)樣本數(shù)據(jù)做進一步論證。

(一)指標的選擇

本文所有變量的指標說明如表1[11]。所選取的資料來源于國家統(tǒng)計局和《中國統(tǒng)計年鑒》中2002-2014年的省際面板數(shù)據(jù)。對于涉及價格的變量均以1978年為基期進行調(diào)整。同時,為了緩解時間序列數(shù)據(jù)中可能存在的非線性和非平穩(wěn)性問題,本文將所有數(shù)據(jù)均進行對數(shù)化處理。

表1 指標說明

(二)數(shù)據(jù)特征

表2給出了變量原數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計特征以及各變量與被解釋變量之間的相關(guān)性。從面板數(shù)據(jù)和表2中可以看出,中國不同地區(qū)和不同年份,收入差距、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、經(jīng)濟發(fā)展水平、對外開放程度、金融發(fā)展水平、教育水平和政府調(diào)控程度均有較大差距。各因素變量間存在一定的相關(guān)性,但相關(guān)系數(shù)均低于0.5,相關(guān)性較弱,在后續(xù)的模型中暫不考慮。另外,從各變量與地區(qū)收入差距水平的相關(guān)關(guān)系來看,除政府宏觀調(diào)控程度外,其他各變量均與地區(qū)收入差距水平具有顯著的負相關(guān)關(guān)系,這似乎與預期相悖,需要進一步檢驗。

表2 數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計與相關(guān)關(guān)系

三、VAR模型

本文嘗試采用多變量自回歸模型VAR來擬合指標間的互動關(guān)系[12]。

(一)面板單位根檢驗

為了避免“虛假回歸”的發(fā)生,VAR模型建立的前提是數(shù)據(jù)具有平穩(wěn)性或同階單整。在面板數(shù)據(jù)檢驗過程中,Levin和Lin提出了針對面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗方法,適應中等維度的面板數(shù)據(jù);Imet等還提出了檢驗面板平穩(wěn)性的IPS法；Maddala和Wu又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板單位根檢驗方法。由此可知,可以采用LLC檢驗、IPS檢驗、ADF-Fisher檢驗和PP-Fisher檢驗四種方法對七個變量的對數(shù)序列作面板單位根檢驗,以確定平穩(wěn)性。變量lny，lnx1，lnx2，lnx3，lnx4，lnx5和lnx6均通過四種檢驗,在10%的顯著性水平下拒絕“存在單位根”的原假設(shè),結(jié)果見下表3。

表3 各變量對數(shù)序列的面板單位根檢驗

(二)模型平穩(wěn)性檢驗

在建立VAR模型時,要考慮模型的最優(yōu)滯后階數(shù),本文綜合考慮LogL，LR，F(xiàn)PE，AIC，SC，HQ等方法,在Eviews8.0中設(shè)置lag length criteria為10,以*號最多的階數(shù)確定滯后階數(shù),最終決定最優(yōu)滯后階數(shù)為2。再對滯后2階的VAR模型的平穩(wěn)性進行檢驗,結(jié)果表明所有根模的倒數(shù)都小于1,模型平穩(wěn)性良好。如圖1所示:

(三)面板Granger因果檢驗

為了說明變量間的作用程度和方向,繼而對平穩(wěn)模型進行面板Granger因果檢驗[13]。根據(jù)前面的假設(shè),對VAR模型中的七個變量進行10%顯著水平下的因果檢驗,結(jié)果見表4，得到經(jīng)濟發(fā)展水平與收入差距之間存在雙向格蘭杰關(guān)系；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、對外開放程度、教育水平、政府調(diào)控程度是收入差距的單向格蘭杰原因；金融發(fā)展水平與收入差距之間沒有明顯的格蘭杰關(guān)系。

圖1 VAR模型平穩(wěn)性檢驗

表4 面板Granger因果檢驗結(jié)果

四、面板數(shù)據(jù)模型

(一)模型構(gòu)建

面板模型按照解釋變量中是否包含響應變量的滯后項分為靜態(tài)面板模型和動態(tài)面板模型。前文通過VAR模型初步確定了每個變量之間的關(guān)系和影響方向,確定了數(shù)據(jù)的對數(shù)序列是平穩(wěn)的。接著將嘗試構(gòu)建動、靜面板數(shù)據(jù)模型進一步確定六個變量對收入差距的影響,所有變量設(shè)為對數(shù)形式。對于假設(shè)1，2，3，4，5與假設(shè)6的檢驗,靜態(tài)面板模型構(gòu)建形式如式(1):

lnyit=β1lnx1it+β2lnx2it+β3lnx3it+β4lnx4it+β5lnx5it+β6lnx6it+μt+φt+εit.

(1)

其中,被解釋變量lny表示各省收入差距水平,i表示省份,t為年份,μt和φi分別表示時間和地區(qū)非觀測效應,εit為隨機誤差項。

為了驗證經(jīng)濟變量長期的動態(tài)特征,即當期收入差距受前期收入差距格局的影響,因此接下來運用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型重新估計[14],模型設(shè)定如式(2):

lnyit=β1lnx1it+γ1lnyit1+β2lnx2it+β3lnx3it+β4lnx4it+β5lnx5it+β6lnx6it+μt+φt+εit.

(2)

其中,解釋變量lny選擇滯后一期進行估計。

(二)靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型

對式(1)進行回歸,結(jié)果如表5所示。其中,模型1是對所有樣本、所有解釋變量進行回歸的結(jié)果;模型2和3是對所有樣本按照產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級地區(qū)均值的高低分為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級較大的地區(qū)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級較小的地區(qū)后進行回歸的結(jié)果；模型4和5、模型6和7、模型8和9、模型10和11、模型12和13也是對所有樣本按照經(jīng)濟發(fā)展水平、對外開放程度、金融發(fā)展水平、教育水平和政府調(diào)控程度地區(qū)均值的高低分為該項變量較大、較小地區(qū)后進行回歸的結(jié)果。由表5可知，每次分類結(jié)果中，較高地區(qū)和較低地區(qū)的省份相近,可以認為控制其他變量不變。

表5 靜態(tài)面板模型估計結(jié)果

模型1中,所有變量的系數(shù)都在10%的置信水平下顯著,和相關(guān)性檢驗的結(jié)論相符。進一步比較模型2和3中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的系數(shù)發(fā)現(xiàn),相比于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平低的地區(qū),水平高的地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對縮小收入差距的作用更大,與徐春華[15]研究結(jié)論相似。比較模型4和5中經(jīng)濟發(fā)展水平系數(shù)大小發(fā)現(xiàn),相比于經(jīng)濟發(fā)展水平低的地區(qū),水平高的地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展對縮小收入差距的作用更小,與Warr[16]等研究類似。比較模型6和7中對外開放程度系數(shù)大小發(fā)現(xiàn),相比于對外開放程度低的地區(qū),程度高的地區(qū)縮小收入差距的作用更小,這一結(jié)果與Oscar[17]以及Wang[18]的研究結(jié)論類似。比較模型8和9中金融發(fā)展水平系數(shù)大小發(fā)現(xiàn),金融發(fā)展水平高的地區(qū),金融發(fā)展水平能縮小收入差距,而在金融發(fā)展水平低的地區(qū),卻拉大了收入差距,雖然前者不顯著,但也說明提高金融發(fā)展水平有利于縮小收入分配差距,這一結(jié)果與張龍耀等[19]的研究結(jié)論相類似。對比模型10和11中教育水平的系數(shù)大小發(fā)現(xiàn),只有在教育水平低的地區(qū),才能縮小收入差距,而呂煒[10]、李鵬[20]認為教育不平等在整體上會加劇收入差距,未考慮這種作用的地區(qū)差異性。對比模型12和13中政府調(diào)控程度的系數(shù)大小發(fā)現(xiàn),只有在政府調(diào)控程度高的地區(qū),政府調(diào)控程度能擴大收入差距，結(jié)果和相關(guān)性檢驗一致,不同于余菊[21]、譚笑筱[22]將政府調(diào)控分為投資性支出和保障性支出,此處著重考慮政府調(diào)控程度對收入作用的地區(qū)差異性。

(三)動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型

考慮到當期收入分配可能受到前期收入分配格局的影響,因此接下來運用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型重新估計。以一階差分廣義矩估計GMM方法對式(2)進行回歸,引入解釋變量收入差距l(xiāng)ny滯后一期的解釋變量lny(-1),以控制收入分配差距的慣性特征。動態(tài)面板模型估計結(jié)果如式(3)：

lny= 0.7lny1- 0.18lnx1- 0.13lnx2- 0.03lnx3

(0.032 1) (0.048 8) (0.009 7) (0.005 2)

+ 0.04lnx4+ 0.1lnx5+ 0.03lnx6.

(3)

(0.009 8) (0.009 1) (0.007 3)

式(3)在17%的顯著性水平上接受“所有工具變量均有效”的假設(shè),Sargan=0.17，通過Sargan檢驗,說明式(3)不存在工具變量的過度識別問題。此外,針對GMM估計中誤差項是否存在序列相關(guān)問題,采用Arellano-Bond來檢驗,式(3)的P(AR(1))=0.000 0,P(AR(2))=0.933 1,因為GMM估計要求不能存在二階序列相關(guān),AR(2)的P值也是越大越好,一般大于0.1即可通過檢驗,因此式(3)在較高的顯著性水平下接受“擾動項差分的二階自相關(guān)系數(shù)為0”的假設(shè),估計結(jié)果不存在二階序列相關(guān)問題。最后對式(3)的殘差進行單位根檢驗,IPS檢驗的P值為0.000 0,在1%的顯著性水平下,殘差是平穩(wěn)的,表明動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型平穩(wěn),GMM方法估計有效。

從式(3)的彈性系數(shù)和標準差來看,滯后一期的收入差距的系數(shù)為正,且在較高的置信水平下顯著。上年收入差距每提高1%,當年收入差距將提高0.7%,且在1%的水平下顯著。說明了差距具有慣性,是一個動態(tài)的過程,在其他條件不變的情況下,中國收入分配存在著“富人越富、窮人越窮”的“馬太效應”。因此,應用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型比其他模型更能精確刻畫這一現(xiàn)象。此外,在動態(tài)面板模型中除了教育水平的系數(shù)顯著為正,各自變量的系數(shù)與靜態(tài)面板系數(shù)類似,也說明面板數(shù)據(jù)模型具有穩(wěn)健性。動、靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型結(jié)論也呼應了描述性統(tǒng)計的結(jié)論和VAR模型中Granger因果關(guān)系的結(jié)論。

五、結(jié)論和建議

根據(jù)對中國2002-2014年省際面板數(shù)據(jù)的實證分析發(fā)現(xiàn),收入差距受到來自產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、經(jīng)濟發(fā)展水平、對外開放程度、金融發(fā)展水平、教育水平、政府調(diào)控程度和自身等因素的多維影響。筆者認為,縮小收入差距,以下六個方面值得反思與重視:(1)由于收入差距“馬太效應”的存在,拉大了欠發(fā)達地區(qū)的收入差距。因此,政府要加大對欠發(fā)達地區(qū)的轉(zhuǎn)移支付力度和優(yōu)惠政策支持力度，通過必要的政策引導實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)由發(fā)達地區(qū)向欠發(fā)達地區(qū)合理的流動,增加居民收入。(2)雖然經(jīng)濟發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的提高可以縮小收入差距,但收入差距問題不可能隨著經(jīng)濟增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級而完全解決,在發(fā)展經(jīng)濟“做大蛋糕”的同時,仍需合理“分配蛋糕”,著力推行城鄉(xiāng)經(jīng)濟一體化發(fā)展。(3)面對中國對外貿(mào)易結(jié)構(gòu)的不合理問題，在新的時期里,我們必須要積極加快轉(zhuǎn)變對外貿(mào)易發(fā)展方式,加強農(nóng)村地區(qū)招商引資,促進對外貿(mào)易發(fā)展對于整體收入水平提高這一正向作用的發(fā)揮。(4)當前中國廣大農(nóng)村地區(qū)的金融基礎(chǔ)都較為薄弱,政府在發(fā)展農(nóng)村金融體系時可以相應提高一些農(nóng)業(yè)補貼和惠農(nóng)政策,尊重各種規(guī)模企業(yè)自主經(jīng)營權(quán)的同時,在信貸的投放使用比例方面做到一定程度的引導和扶持。(5)促進基礎(chǔ)教育和職業(yè)教育的協(xié)調(diào)發(fā)展,提升勞動力質(zhì)量,增大人力資本存量，旨在培養(yǎng)出有文化、懂技術(shù)、會經(jīng)營的新型農(nóng)民,同時可加大農(nóng)業(yè)人口向第二、三產(chǎn)業(yè)的有效轉(zhuǎn)移。(6)政府加快職能轉(zhuǎn)變,建立城鄉(xiāng)“包容性政策體系”。進一步完善農(nóng)村的最低保障制度,不斷提高政府財政稅收在農(nóng)村合作醫(yī)療中的支付比例,從而逐步縮小收入差距。

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(編輯：張文渲)

The Influence Factors of the Income Gap in China and Its Regional Differences——An Empirical Analysis Based on the Static and Dynamic Provincial Panel Data Model

LI Chao,SHANG Yu-ping

(SchoolofStatisticsandAppliedMathematics,AnhuiUniversityofFinanceandEconomics,BengbuAnhui233030,China)

Based on the 2002-2014 provincial panel data, this paper makes an empirical analysis of the six macro factors that affect China’s income gap, including the industrial structure upgrading, the level of economic development, the degree of opening up, the level of financial development, educational level and the degree of government regulation; it analyzes the relationship between variables by establishing the VAR model and determines elastic coefficient and effect of each factor on the income gap by establishing the dynamic and static panel data model. The results show that there are regional differences in the impact of six factors on the income gap. Therefore, we should adjust measures to local conditions, reform the industrial structure, improve the level of economic development, perfect the rural financial system, develop rural education and reduce the effect of income gap step by step.

income gap; industrial structure upgrading; regional differences; VAR; GMM

2016-10-24

國家社科基金青年項目“代際轉(zhuǎn)移視角下縮小我國收入差距的路徑與仿真模擬研究”(11CTJ006)；安徽財經(jīng)大學研究生科研創(chuàng)新基金項目“基于爬蟲數(shù)據(jù)的淘寶大賣家營銷數(shù)據(jù)挖掘”(ACYC2015090)

李 超(1980- ),男,安徽合肥人，博士,安徽財經(jīng)大學副教授、碩士生導師,主要從事宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計分析、綜合評價方法與應用研究;商玉萍(1993- ),女,安徽六安人,安徽財經(jīng)大學碩士生，主要從事宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計分析、綜合評價方法與應用研究。

F207

：A

：1009-5837(2016)06-0022-06