論我國收入差距與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系及其內(nèi)在機(jī)制

內(nèi)容提要:以省際人均GDP的基尼系數(shù)、投資和全國GDP的增長率為變量,本文建立了一個(gè)結(jié)構(gòu)向量自回歸(SVAR)模型,來探究我國收入差距與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系及投資在其中所發(fā)揮的作用。研究結(jié)果表明,收入差距在短期有助于投資,從而有利于經(jīng)濟(jì)增長,但從長期看,收入差距對經(jīng)濟(jì)增長有害;不論是短期還是長期,經(jīng)濟(jì)增長對收入差距的反饋?zhàn)饔枚疾幻黠@。

關(guān)鍵詞:收入差距;經(jīng)濟(jì)增長;投資

中圖分類號:F126.2文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1003-4161(2009)04-0085-04

1.引言

收入差距與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系研究由來已久。由于不同的理論對收入差距作用于經(jīng)濟(jì)增長的機(jī)制的假定不同,它們對兩者之間關(guān)系的看發(fā)也不同,甚至完全相反①。在諸多理論中,投資被認(rèn)為是連接收入差距與經(jīng)濟(jì)增長的重要橋梁。一種觀點(diǎn)認(rèn)為由于富人的邊際儲蓄傾向高于窮人,收入差距擴(kuò)大會使收入向富人轉(zhuǎn)移,有利于資本積累從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(Kaldor, 1956; Bourguignon,1981)。另一種觀點(diǎn)是,收入不平等使更多的人受資本市場的約束而不能有效投資,從而不利于經(jīng)濟(jì)增長(Fishman & Simhon, 2002; Galor & Moav, 2006)。對于我國而言,收入差距與經(jīng)濟(jì)增長之間到底存在什么關(guān)系?投資又在其中發(fā)揮什么作用?學(xué)術(shù)界的看法并不一致。

Wan Lu & Chen (2006)的研究表明,我國的收入差距對投資不利,他們使用分布滯后聯(lián)立方程模型的模擬結(jié)果表明,由于收入差距對投資的不利影響超過了其對教育的有利作用,因此從總體上看,收入差距的擴(kuò)大有害于經(jīng)濟(jì)增長。陳安平(2009a)則認(rèn)為,我國的收入差距在一定程度上起到了把資源從邊際生產(chǎn)力較低的地區(qū)轉(zhuǎn)移到邊際生產(chǎn)力較高的地區(qū)的功效,所以收入差距有助于經(jīng)濟(jì)增長,至少從短期來看是這樣的。陳安平(2009b)使用面板協(xié)整技術(shù)分析發(fā)現(xiàn),我國的收入差距、投資與經(jīng)濟(jì)增長之間存在穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系,但并沒有找到投資是收入差距作用于經(jīng)濟(jì)增長的紐帶的證據(jù)。

以上研究對我國收入差距與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系及其機(jī)制做了有益嘗試,但陳安平(2009a)并沒有在模型中直接考察收入差距如何影響投資和經(jīng)濟(jì)增長,其余兩篇文獻(xiàn)雖然在模型中引入了投資變量,但都存在一些不足。陳安平(2009b)是分兩步來研究該問題,第一步分析收入差距對投資的作用,第二步分析投資對經(jīng)濟(jì)增長的影響,通過兩步中投資和收入差距變量系數(shù)的符號和顯著性來判斷收入差距是否通過投資而影響經(jīng)濟(jì)增長,并沒有考慮經(jīng)濟(jì)增長對投資和收入差距的反饋?zhàn)饔?。Wan Lu & Chen (2006)雖然通過聯(lián)立方程模型考慮了這種反饋?zhàn)饔?但他們更多分析的是變量之間的同期關(guān)系,沒有考慮變量自身滯后值及其他變量滯后值所產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)效應(yīng)。

為了克服這些不足,本文采用結(jié)構(gòu)向量自回歸(SVAR)模型,進(jìn)一步研究我國收入差距與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系及其連接紐帶。我們之所以使用SVAR模型,是考慮到一方面可以在該模型中通過內(nèi)生變量的滯后值很方便地分析變量之間的動(dòng)態(tài)反饋關(guān)系,另一方面也能在模型識別時(shí)通過一些約束條件考慮變量之間的同期關(guān)系。具體而言,我們建立了一個(gè)包含收入差距、投資與經(jīng)濟(jì)增長三個(gè)變量的SVAR模型,通過脈沖響應(yīng)函數(shù)(IRF)模擬它們之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系,探究投資是否是收入差距和經(jīng)濟(jì)增長之間關(guān)系的一個(gè)橋梁。

2.SVAR模型

對于n個(gè)平穩(wěn)變量y1,y2,…y璶,它們之間的動(dòng)態(tài)特征可以用結(jié)構(gòu)向量自回歸模型(SVAR)來加以描述②:

AY璽=B(L)Y璽-1+e璽(1)

其中Y璽為包含n個(gè)y變量的(n×1)向量,A是代表變量之間同期關(guān)系的(n×n)系數(shù)矩陣,B(L)為滯后算子L的(n×n)矩陣多項(xiàng)式

B(L)=B(1)+B(2)L+B(3)L2+…+B(P)LP-1(2)

其中LjY璽=Y璽-i,p是模型所包含的滯后期,e璽為模型的結(jié)構(gòu)誤差項(xiàng)。由式(1)可以解出Y璽,即簡約式向量自回歸模型(reduced-form VAR):

Y璽=C(L)Y璽-1+u璽 (3)

其中C(L)=A-1B(L),u璽=A-1e璽,u璽是簡約式VAR模型的誤差項(xiàng)。對于式(3),可以使用最小二乘法進(jìn)行估計(jì)。為了計(jì)算結(jié)構(gòu)誤差項(xiàng)e璽沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)(IRF),首先根據(jù)式(3)寫出Y璽的移動(dòng)平均表達(dá)式:

Y璽=〔I-C(L)L〕-1U璽(4)

假設(shè)e璽可以識別,把u璽=A-1e璽代入上式,則有

Y璽=〔I-C(L)L〕-1A-1e璽=Θ(L)e璽(5)

其中Θ(L)=Σli=0θ璱Li,θ璱為(n×n)結(jié)構(gòu)參數(shù)矩陣。θ璱顯然Y璽+i,表示對于結(jié)構(gòu)誤差項(xiàng)e璽沖

擊的響應(yīng),即給結(jié)構(gòu)誤差項(xiàng)e璽一個(gè)沖擊后,Y璽在(t+i)期的脈沖響應(yīng)函數(shù)(IRF)。把不同時(shí)期的脈沖響應(yīng)函數(shù)相加,可得到累積脈沖響應(yīng)函數(shù)(Accumulated IRF)。

本文將主要使用脈沖響應(yīng)函數(shù)和累積脈沖響應(yīng)函數(shù)研究收入差距、投資和經(jīng)濟(jì)增長之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。我們采用了Bernanke(1986)的兩步法:第一步用最小二乘法估計(jì)簡約式VAR模型式(3),得到u璽和C(L)的估計(jì)值;第二步,通過給變量之間同期關(guān)系矩陣A和結(jié)構(gòu)誤差項(xiàng)e璽施加一些約束條件,對其進(jìn)行識別。在得到矩陣A之后,根據(jù)u璽=A-1e璽求解出結(jié)構(gòu)誤差項(xiàng)e璽,再由式(5)算出結(jié)構(gòu)誤差項(xiàng)e璽沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)。

3.變量與數(shù)據(jù)

我們以全國實(shí)際GDP的增長率(GROW)來表示經(jīng)濟(jì)增長、以省際人均GDP的基尼系數(shù)(GINI)來衡量收入差距。為了使用盡可能長時(shí)期的數(shù)據(jù),樣本時(shí)期確定為1953-2004年,采用期間的年度數(shù)據(jù)。對于基尼系數(shù)的計(jì)算,我們采用了如下公式(Wu, 2004):

GINI=ΣΣ(x璱-x璲)2/2n2x(6)

其中X表示各省的人均GDP,x是各省人均GDP的平均值,n是樣本個(gè)數(shù),由于重慶,海南和西藏的數(shù)據(jù)不完整,本文不包括這三個(gè)省份,因此n等于28。對于投資變量(INV),采用由支出法計(jì)算的GDP中的固定資本形成總額,用投資指數(shù)對其做了平減。其中1995年前的平減指數(shù)根據(jù)《中國國民收入歷史核算資料1952-1995》中的資本形成指數(shù)計(jì)算得到,1996年后的平減指數(shù)由《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中的全社會固定資產(chǎn)投資指數(shù)計(jì)算而來③。為了消除投資變量中可能存在的指數(shù)趨勢,我們對其取了對數(shù)。其余數(shù)據(jù)均來自《新中國五十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》。

圖1經(jīng)濟(jì)增長率和基尼系數(shù)的趨勢圖圖2 投資的趨勢圖

圖1是樣本期間全國實(shí)際GDP的增長率和表示省際收入差距的基尼系數(shù)的趨勢圖。顯然,樣本期間我國的經(jīng)濟(jì)增長表現(xiàn)出很強(qiáng)的波動(dòng)性,經(jīng)濟(jì)增長率最高時(shí)達(dá)到21.9%,而最低時(shí)則為-27.3%。盡管1978年后經(jīng)濟(jì)增長的波動(dòng)有所減小,但仍表現(xiàn)為一定波動(dòng)性。同樣,1978年前面基尼系數(shù)的波動(dòng)性也強(qiáng)于1978年后。從1978到1990年期間,基尼系數(shù)持續(xù)下降,但從90年代初期開始,基尼系數(shù)不斷上升。圖2是投資變量的趨勢圖。顯然,投資在樣本期間具有明顯的向上趨勢,在80年代前有一定的波動(dòng)性,特別是在1966年和1978年左右表現(xiàn)出了趨勢的轉(zhuǎn)折性。

在估計(jì)模型之前,我們采用ADF檢驗(yàn)(Dick & Fuller, 1979),來判斷以上三個(gè)變量的平穩(wěn)性,結(jié)果見表1。對于全國經(jīng)濟(jì)增長率(GROW)和基尼系數(shù)(GINI),我們采用了標(biāo)準(zhǔn)ADF檢驗(yàn)。對于投資變量,由于其在樣本期間表現(xiàn)出結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)折性,和陳安平(2007)的做法相同,我們在ADF檢驗(yàn)中加入了發(fā)生在1966和1978年的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變虛擬變量,以捕捉 “文革”和改革開放等歷史事件可能對變量趨勢性所產(chǎn)生的沖擊④。顯然,全國GDP增長率和投資變量的ADF檢驗(yàn)值在1%水平顯著,基尼系數(shù)的ADF檢驗(yàn)值也在10%水平顯著。這表明三個(gè)變量是所謂的平穩(wěn)變量,我們可以使用變量的水平形式來建立SVAR模型⑤。

表1 變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

變量ADF統(tǒng)計(jì)量結(jié)論Grow-5.62***平穩(wěn)

Gini-2.71*平穩(wěn)INV-5.77***平穩(wěn)

注:*、**和***分別表示在10%和1%水平顯著。

4.結(jié)果與分析

我們嘗試了不同的滯后期,發(fā)現(xiàn)當(dāng)在模型中保留兩個(gè)滯后期時(shí),三個(gè)方程殘差的自相關(guān)問題得到消除,因此,我們在模型中保留了兩個(gè)滯后期。為了捕捉三個(gè)變量在樣本期間的趨勢性和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變,我們在模型中加入了時(shí)間趨勢項(xiàng)和發(fā)生在1966和1978年的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變虛擬變量。模型簡約式的估計(jì)結(jié)果見表2。

表2 簡約式VAR模型的估計(jì)結(jié)果

解釋變量GINI方程INV方程GROW方程

參數(shù) T值參數(shù) T值參數(shù) T值

GINI(-1)0.90 3.99 5.23 2.38 0.94 1.12

GINI(-2)-0.26 -1.29 -4.46 -2.31 -0.81 -1.10

INV(-1)-0.03 -0.69 -0.41 -1.11 -0.36 -2.60

INV(-2)0.04 1.17 0.67 1.99 0.07 0.55

GROW(-1)0.11 1.32 2.44 3.13 0.69 2.34

GROW(-2)-0.05 -1.40 0.18 0.50 0.00 0.01

C0.08 2.07 1.98 4.94 0.82 5.41

T0.00 -1.37 0.02 1.08 0.01 2.03

DU10.01 0.82 -0.05 -0.35 -0.05 -0.94

DU2-0.03 -2.35 -0.20 -1.79 -0.05 -1.25

DT10.00 1.26 0.06 3.32 0.02 2.86

DT20.00 -0.66 0.00 0.03 0.00 -0.36

R²0.69 0.99 0.52

注:C和T表示常數(shù)項(xiàng)和時(shí)間趨勢項(xiàng)。DU和DT表示結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變虛擬變量,其設(shè)定如下: t>1966,DU1=1; t≤1966, DU1=0; t>1978,DU2=1; t≤1978,DU2=0;t>1966,DT1=t-1966;t≤1966,DT1=0;t>1978,DT2=t-1978;t≤1978,DT2=0。

從中可看出,三個(gè)方程的配適度比較高,其中投資方程的配適度接近1,這并不奇怪,因?yàn)橥顿Y變量在樣本期間具有很強(qiáng)的趨勢性。收入差距GINI系數(shù)的兩個(gè)滯后值在增長方程中,以及GDP增長率GROW的兩個(gè)滯后值在收入差距方程中都不顯著,但GINI和GROW的滯后值在投資方程中顯著,這似乎說明收入差距和經(jīng)濟(jì)增長之間不存在直接的相互關(guān)系,而是通過投資這個(gè)橋梁來相互影響的,以下將使用脈沖響應(yīng)函數(shù)對此做進(jìn)一步的驗(yàn)證。常數(shù)項(xiàng)在三個(gè)方程中都顯著,但趨勢項(xiàng)和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變虛擬變量并非在每個(gè)方程中都顯著。盡管如此,在以下分析中我們保留了所有顯著與不顯著的變量。我們也做了敏感性實(shí)驗(yàn),把不顯著的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變虛擬變量刪除,發(fā)現(xiàn)結(jié)果并無明顯變化。

在使用以上估計(jì)結(jié)果進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬之前,如前文所言,需要對SVAR模型進(jìn)行識別。對此我們采用了以下策略:遵照慣例,假設(shè)結(jié)構(gòu)誤差項(xiàng)e璽中的元素互不相關(guān);當(dāng)期的收入差距對投資有影響;投資對當(dāng)年的經(jīng)濟(jì)增長有作用,經(jīng)濟(jì)增長在當(dāng)年對投資也有影響。在此假設(shè)下,模型為恰好識別,可由簡約式VAR模型的誤差項(xiàng)求出SVAR模型的結(jié)構(gòu)誤差項(xiàng)。然后計(jì)算這些結(jié)構(gòu)誤差項(xiàng)沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)。

圖3 GINI沖擊的脈沖響應(yīng) 圖4 GINI沖擊的累積脈沖響應(yīng)

首先來看給收入差距方程的結(jié)構(gòu)誤差項(xiàng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后,投資和經(jīng)濟(jì)增長的響應(yīng),結(jié)果見圖3。顯然,投資和經(jīng)濟(jì)增長對收入差距沖擊都有一個(gè)較大的正的響應(yīng),該效應(yīng)持續(xù)3年左右后變?yōu)榱?此后經(jīng)過波動(dòng)逐漸趨于收斂。這說明,從短期看,收入差距對投資和經(jīng)濟(jì)增長有促進(jìn)作用。為了觀察收入差距沖擊的長期效應(yīng),我們計(jì)算了收入差距沖擊的累積脈沖響應(yīng)函數(shù),結(jié)果見圖4。顯然,收入差距沖擊對投資的影響要持續(xù)更長時(shí)間,投資響應(yīng)的穩(wěn)態(tài)值為0.12,這意味著收入差距擴(kuò)大一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差(0.015),投資將增加12%⑥;經(jīng)濟(jì)增長對收入差距沖擊的長期響應(yīng)為負(fù),盡管其穩(wěn)態(tài)值很小。這說明,盡管收入差距的擴(kuò)大從短期看,通過對投資的促進(jìn)而有利于經(jīng)濟(jì)增長,但從長期看,收入差距對經(jīng)濟(jì)增長的作用為負(fù)。

圖5 GROW沖擊的脈沖響應(yīng)圖6 GROW沖擊的累積脈沖響應(yīng)

圖5和圖6是給GDP增長率一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后投資和收入差距的響應(yīng)。顯然,經(jīng)濟(jì)增長對投資有明顯的推進(jìn)作用,但對收入差距GINI系數(shù)的影響很小,即使經(jīng)過20年的累積,GROW增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊對GINI系數(shù)的作用僅為0.008,不到1個(gè)百分點(diǎn)。這說明不管是從短期,還是從長期看,經(jīng)濟(jì)增長對于收入差距的影響都較小,經(jīng)濟(jì)增長并不能夠保證收入差距自動(dòng)得以縮小。

圖7 GINI系數(shù)沖擊的累積 圖8 GINI系數(shù)沖擊的累積響應(yīng)(1978年前) 響應(yīng)(1978年后)

圖9 GROW沖擊的累積 圖10 GROW沖擊的累積 響應(yīng)(1978年前)A響應(yīng)(1978年后)

改革前后我國的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)發(fā)生了很大變化,收入差距與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系有沒有什么不同?為了探究該問題,我們以1978年為界把樣本時(shí)期分為兩個(gè)時(shí)期,分別估計(jì)了兩個(gè)時(shí)期的模型,再計(jì)算收入差距和GDP增長率沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)。其中,在1978年前的方程中我們包含了常數(shù)項(xiàng),時(shí)間趨勢項(xiàng)和發(fā)生在1966年的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變虛擬變量。在1978年后的方程中我們包含了常數(shù)項(xiàng)和時(shí)間趨勢項(xiàng)。為了節(jié)省篇幅,文中沒有報(bào)告模型的估計(jì)結(jié)果,僅給出兩個(gè)樣本時(shí)期收入差距和經(jīng)濟(jì)增長沖擊的累計(jì)脈沖響應(yīng),見圖7—10。

從收入差距GINI系數(shù)沖擊的累計(jì)響應(yīng)圖7和圖8看,不管是哪個(gè)樣本時(shí)期,收入差距對投資都有明顯的促進(jìn)作用,但對經(jīng)濟(jì)增長的作用并不明顯。與1978年前相比,1978年后投資對于收入差距沖擊的響應(yīng)更強(qiáng)烈,并且一直在遞增,與此相反的是,經(jīng)濟(jì)增長對收入差距沖擊的累計(jì)響應(yīng)除了在沖擊發(fā)生后的前4年外,一直都為負(fù),并且一直在遞減。這說明,1978年后,收入差距對經(jīng)濟(jì)增長的不利作用有所增強(qiáng)。

表3 收入差距和經(jīng)濟(jì)增長沖擊的脈沖響應(yīng)

年份1953-1978 1979-2004

Response ofResponse of

INVGROWINVGROWShock to當(dāng)期值0.0831 0.0234 0.0456 0.0101

GINI最大值0.1443 -0.0270 0.0632 -0.0049 穩(wěn)態(tài)值0.0709 -0.0043 0.1613 -0.0216 年份1953-19781979-2004

Response of Response of

INVGINIINVGINI

Shock to 當(dāng)期值0.0123 0.0000 0.0139 0.0000

GROW最大值0.0456 0.0024 0.0462 -0.0062

穩(wěn)態(tài)值0.0326 0.0017 0.0134 -0.0106

注;投資INV和經(jīng)濟(jì)增長GROW對于收入差距沖擊的最大值分別采用的是沖擊發(fā)生后第2和第4年的值;投資INV和經(jīng)濟(jì)增長GROW對于經(jīng)濟(jì)增長沖擊的最大值分別采用的是沖擊發(fā)生后第4和第6年的值。從GDP增長率沖擊的累計(jì)響應(yīng)圖9和圖10來看,和全樣本時(shí)期一樣,經(jīng)濟(jì)增長沖擊的主要作用在兩個(gè)子樣本期間也是集中在投資上。與1978年前相比,1978年后投資響應(yīng)的波動(dòng)更為明顯,而收入差距的響應(yīng)由正變?yōu)樨?fù),但其值很小,說明改革開放后的經(jīng)濟(jì)增長對收入差距有縮小作用,但其作用有限。

由于1978年前后兩個(gè)樣本時(shí)期SVAR模型結(jié)構(gòu)誤差項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)差不同,因此沖擊的大小不同,不便于從上圖中對1978年前后收入差距和經(jīng)濟(jì)增長沖擊響應(yīng)的大小直接進(jìn)行比較。為此,我們令兩個(gè)樣本時(shí)期GINI系數(shù)的沖擊都是0.01,GDP增長率的沖擊都是1%⑦,再計(jì)算其脈沖響應(yīng)。我們把主要結(jié)果列在了表3中。

顯然,對于收入差距沖擊,投資和經(jīng)濟(jì)增長響應(yīng)的當(dāng)期值和最大值在1978年前要比1978年后大很多。但從穩(wěn)態(tài)值看,1978年后收入差距對投資和經(jīng)濟(jì)增長的作用更大,GINI系數(shù)增加1個(gè)百分點(diǎn),1978年后投資穩(wěn)態(tài)值增加16%,但GDP卻減少1%。這和前文得出的結(jié)論一致,收入差距的擴(kuò)大在短期可以通過促進(jìn)投資而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長,但從長期看,不利于經(jīng)濟(jì)增長。對于GDP增長率GROW沖擊而言,不管是從當(dāng)期,還是從最大值看,1978年后經(jīng)濟(jì)增長對投資的作用都要大。對于收入差距,不管是從最大值,還是穩(wěn)態(tài)值看,1978年后的值都由1978年前的正的變?yōu)樨?fù)的,但其值很小,這說明從長期看,1978年后的經(jīng)濟(jì)增長有助于收入差距的縮小,但這種作用并不明顯。

總之,以上脈沖響應(yīng)函數(shù)表明,從短期看,收入差距通過投資對經(jīng)濟(jì)增長有一定的促進(jìn)作用,但從長期看,收入差距的拉大不利于經(jīng)濟(jì)增長。不管是從短期還是長期看,經(jīng)濟(jì)增長對收入差距的作用都比較小。與1978年前相比,1978年后收入差距與經(jīng)濟(jì)增長之間的聯(lián)系有所增強(qiáng)。本文研究在一定程度上支持陳安平(2009a)的分析,即收入差距的擴(kuò)大在短期內(nèi)能促進(jìn)投資從而有助于增長;這與陳安平(2009b)和Wan等 (2006)的發(fā)現(xiàn)有所不同,因?yàn)閃an等(2006)的研究表明收入差距不管是短期還是長期都不利于投資,而陳安平(2009b)的研究表明投資并非是收入差距作用于經(jīng)濟(jì)增長的橋梁。

5.基本結(jié)論

為了探究收入差距與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系及其內(nèi)在機(jī)制,本文建立了一個(gè)包含收入差距、投資和經(jīng)濟(jì)增長的結(jié)構(gòu)向量自回歸模型。利用1953-2004年間的數(shù)據(jù),我們計(jì)算了收入差距GINI系數(shù)和GDP增長率沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù),結(jié)果發(fā)現(xiàn),收入差距在短期有助于投資,從而有利于經(jīng)濟(jì)增長,但從長期看,收入差距有害于經(jīng)濟(jì)增長;不論是短期還是長期,經(jīng)濟(jì)增長對收入差距的反饋?zhàn)饔枚疾幻黠@。由1978年前后兩個(gè)樣本時(shí)期的脈沖響應(yīng)函數(shù)及其比較,我們得出了相似的結(jié)論。與1978年前相比,1978年后收入差距與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系更強(qiáng)。因此我們認(rèn)為,盡管收入差距的拉大在短期內(nèi)有助于經(jīng)濟(jì)增長,但從長期看,要保持經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長,必須著力解決目前不斷擴(kuò)大的收入差距。由于經(jīng)濟(jì)增長并不能使收入差距自動(dòng)得以縮小,在保持經(jīng)濟(jì)高速增長的同時(shí),必須輔以適宜的再分配政策,改善當(dāng)今社會收入分配的不合理格局。

基金項(xiàng)目:本研究受國家社會科學(xué)基金青年項(xiàng)目(08CJL018)、教育部人文社會科學(xué)青年基金項(xiàng)目(項(xiàng)目批準(zhǔn)號07JC790029)和廣東省哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(項(xiàng)目批準(zhǔn)號07YD01)的資助。

注 釋:①有關(guān)收入差距與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系研究文獻(xiàn)的詳細(xì)評論見Wan Lu & Chen (2006)和 陳安平(2009a,b)。

②有關(guān)SVAR模型的技術(shù)細(xì)節(jié)見Enders(1995)。

③由于缺少1996年后的資本形成指數(shù)數(shù)據(jù),和梁琪、藤建州(2006)的做法相似,使用固定資產(chǎn)投資指數(shù)來做平減。

④我們也嘗試在全國經(jīng)濟(jì)增長率(Grow) 和基尼系數(shù)(Gini)的ADF 檢驗(yàn)中加入發(fā)生在這兩年的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變虛擬變量,結(jié)果并無明顯區(qū)別。

⑤雖然基尼系數(shù)的ADF檢驗(yàn)值僅在10%水平顯著,我們并沒有對其取差分,因?yàn)楸疚牡哪康闹饕莿?dòng)態(tài)模擬,而非假設(shè)檢驗(yàn)。在該種情況下,即使變量是非平穩(wěn)的,也不必差分,而直接使用變量的水平形式建模,以利用水平變量所包含的更多信息(Hamilton, 1994)。

⑥對于投資我們使用的是其對數(shù)值,其對數(shù)值增加0.12,相當(dāng)于投資增長12%。

⑦由于經(jīng)濟(jì)增長在當(dāng)期受投資的影響,我們實(shí)際上是令GDP增長率GROW在第一期的值為1%。

參考文獻(xiàn):[1] Bernanke, Ben.S-Alternative Explanations of the Money-Income Correlation[C]. Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, 1986, 49-100.

[2] Dickey D. A.Fuller W. A.Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with A Unit Root[J]. Journal of the American Statistical Association, 1979, 74: 427-431.

[3] Enders, W. Applied Econometric Time Series[M], Wiley, New York, 2004.

[4] Fishman, Arthur, Simhon, Avi. The Division of Labor, Inequality and Growth[J]. Journal of Economic Growth, 2002, 7: 117–136.

[5] Hamilton, J. D. Time series analysis[M]. Princeton: Princeton University Press, 1994.

[6] Galor, O,Moav, O.Das Human Kapital: a Theory of the Demise of the Class Structure[J]. Review of Economic Studies, 2006, 73: 85-117.

[7] Kaldor, N.Alternative Theories of Distribution[J]. Review of Economic Studies, 1956, 23: 83-100.

[8] Wan.G,Ming Lu, Zhao Chen. The Inequality–Growth Nexus In the Short and Long Run: Empirical Evidence from China[J]. Journal of Comparative Economics, 2006, 34: 654–667.

[9] Wu, Y.Economic Growth: A Miracle with Chinese Characteristics[M], London: Routledge Curzon, 2004.

[10] 陳安平,我國財(cái)政貨幣政策的區(qū)域差異效應(yīng)研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2007,(6).

[11] 陳安平, 城鄉(xiāng)收入差距與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系研究[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2009a,(6).

[13] 梁琪,藤建州.中國宏觀經(jīng)濟(jì)和金融總量結(jié)構(gòu)變化及因果關(guān)系研究[J]. 經(jīng)濟(jì)研究,2006,(1).

[作者簡介]陳安平,(1971—),男,經(jīng)濟(jì)學(xué)博士、副教授。研究方向:經(jīng)濟(jì)發(fā)展、區(qū)域經(jīng)濟(jì)。

[收稿日期]2009-05-06(責(zé)編:梅文;校對:黃曉梅)