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    金融發(fā)展會縮小收入分配差距嗎?
    ——基于城鄉(xiāng)、行業(yè)與企業(yè)的三重視角

    2019-06-12 08:53:48
    江西社會科學(xué) 2019年4期
    關(guān)鍵詞:省市門檻差距

    基于門檻面板模型,選擇31個省區(qū)市的特定樣本區(qū)間,從城鄉(xiāng)、行業(yè)與企業(yè)三重視角,研究金融發(fā)展對收入分配差距的影響,結(jié)果顯示:在選定的樣本期內(nèi),我國金融發(fā)展有利于縮小城鄉(xiāng)收入分配差距,但影響效果有限;金融發(fā)展有利于縮小行業(yè)收入分配差距,但北京、上海呈擴(kuò)大的效果;金融發(fā)展拉大了企業(yè)收入分配差距,我國信貸資金的分配仍不利于私營企業(yè)??傮w來說,我國金融發(fā)展抑制了收入分配差距擴(kuò)大,政策效果初步顯現(xiàn)。

    一、引言與文獻(xiàn)綜述

    當(dāng)前我國收入分配差距依然較大,據(jù)國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù),2003—2017年,我國基尼系數(shù)總體為“倒U型”,其峰值出現(xiàn)在2008年,基尼系數(shù)高達(dá)0.491。近些年國家在調(diào)節(jié)收入分配、縮小貧富差距上做出諸多卓有成效的努力,但目前我國基尼系數(shù)仍超過國際公認(rèn)的紅線0.4。可以說,我國收入分配不均衡仍是當(dāng)前亟待解決的問題。

    關(guān)于金融發(fā)展對收入分配的影響,學(xué)者的研究結(jié)論不一。20世紀(jì)90年代,Greenwood和Jovanovic[1]研究經(jīng)濟(jì)增長、金融發(fā)展和收入分配的關(guān)系,這是首次對金融發(fā)展與收入分配關(guān)系研究的嘗試。此后,學(xué)者基于這一研究,針對金融發(fā)展與收入分配的關(guān)系,得出三種不同的結(jié)論。第一種是倒U型論,即金融發(fā)展先擴(kuò)大收入分配差距,再縮小收入分配差距。這由Greenwood和Jovanovic首次提出,Jalilian和Kirkpatrick[2]、Clarke等[3]的實(shí)證結(jié)果與之相契合。第二種是促進(jìn)論,即金融發(fā)展促進(jìn)收入分配差距的擴(kuò)大。Galor和Zeira[4]、Banerjee和Newman[5]、De Gregorio和Kim[6]對Greenwood和Jovanovic的方法進(jìn)行擴(kuò)展,認(rèn)為資本市場的不完善將導(dǎo)致收入差距擴(kuò)大。Townsend和Ueda[7]、Maurer和Haber[8]、Gimet和Segot[9]的研究結(jié)果表明,金融發(fā)展更多惠及的是富人而非窮人,因而收入差距逐步擴(kuò)大。第三種是抑制論,即金融發(fā)展抑制收入分配差距的擴(kuò)大。Chakraborty和Ray[10]以銀行主導(dǎo)的金融體系為研究視角,認(rèn)為這種模式將抑制收入差距的擴(kuò)大。隨后,Beck和Levine[11]、Kappel等[12]學(xué)者的研究驗證了這一觀點(diǎn)。

    研究方法上,學(xué)者多采用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析。Jalilian和Kirkpatrick選擇26個發(fā)展中國家的面板數(shù)據(jù),運(yùn)用工具變量法進(jìn)行研究。Clarke等的面板數(shù)據(jù)包含83個國家,但其建立的是包含金融變量二次項的二元線性模型。Beck等則建立動態(tài)面板模型研究72個國家的面板數(shù)據(jù)。當(dāng)然,也有學(xué)者選擇其他方法,比如Clarke等在使用中短期面板數(shù)據(jù)的同時,也論證了長期時間序列數(shù)據(jù)的結(jié)果,表明金融發(fā)展與收入不平等存在負(fù)向關(guān)系;再比如Gimet和Segot采用SVAR模型進(jìn)行實(shí)證,得出銀行信貸增長使收入差距擴(kuò)大的結(jié)論。

    國內(nèi)學(xué)者的研究,大多基于國外學(xué)者的理論,對中國的現(xiàn)實(shí)情況進(jìn)行檢驗,與國外學(xué)者一致,主要得出三種結(jié)論。第一種是金融發(fā)展擴(kuò)大了收入分配差距,這是絕大多數(shù)學(xué)者認(rèn)可的結(jié)論。姚耀軍認(rèn)為,金融發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距正相關(guān)。[13]孫永強(qiáng)和萬玉琳通過協(xié)整與誤差修正模型,認(rèn)為金融發(fā)展在長期顯著擴(kuò)大收入分配差距。[14]葉志強(qiáng)等[15]、余玲錚和魏下海[16]、張三峰和楊德才等學(xué)者也得出類似的結(jié)論[17]。童紀(jì)新和曹越美認(rèn)為,正規(guī)金融加劇了城鄉(xiāng)收入差距,而普惠金融發(fā)展縮小了差距。[18]第二種是金融發(fā)展與收入分配存在倒U型關(guān)系。喬海曙和陳力認(rèn)為,我國金融發(fā)展與收入分配存在倒U型關(guān)系。[19]這一觀點(diǎn)在楊楠和馬綽欣的研究中也得到了驗證。[20][21]第三種是金融發(fā)展縮小了收入分配差距。支持這一結(jié)論的學(xué)者并不是很多,胡德寶和蘇基溶認(rèn)為,金融發(fā)展縮小了城鄉(xiāng)收入差距[22]。

    以上學(xué)從理論、方法及中國實(shí)證的角度,研究金融發(fā)展對收入分配的影響。國內(nèi)外學(xué)者均認(rèn)為,金融發(fā)展對收入分配存在正向、負(fù)向和倒U型三種影響。但是,學(xué)者們大多關(guān)注城鄉(xiāng)收入分配差距,卻忽視了收入分配差距還廣泛存在于行業(yè)間與企業(yè)間。國內(nèi)針對金融發(fā)展與行業(yè)研究甚少,張建偉[23]做出了有益探索,他認(rèn)為金融發(fā)展擴(kuò)大了行業(yè)工資收入差異。關(guān)于金融發(fā)展對企業(yè)的收入分配影響,更是少之又少。本文將收入分配差距從城鄉(xiāng)擴(kuò)展到行業(yè)與企業(yè)間,選取31個省市的最新面板數(shù)據(jù),通過灰色關(guān)聯(lián)分析法探究金融發(fā)展與收入分配的關(guān)聯(lián)性,再運(yùn)用門檻面板模型,研究金融發(fā)展對城鄉(xiāng)、行業(yè)、企業(yè)收入分配差距的影響。

    二、研究設(shè)計

    經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期,金融市場相對不完善,個體進(jìn)入金融市場的門檻通常較高,這就使得部分個體享受不到金融服務(wù),相應(yīng)地只能獲得較低投資回報率,隨著金融市場的不斷完善發(fā)展,個體進(jìn)入金融市場的門檻相對降低,因而絕大多數(shù)個體可獲得基本一致的投資回報率,收入差距會因此變小。因而,金融市場可能存在一個或多個門檻值,這個門檻值就是限制個體進(jìn)入金融市場的標(biāo)準(zhǔn),也是影響收入分配的標(biāo)準(zhǔn)。本文擬采用門檻面板模型的方法,研究中國金融發(fā)展對收入分配不平等可能存在的非線性關(guān)系。

    根據(jù)Hansen[24]的設(shè)定,首先設(shè)定單一門檻模型:

    其中,yit是被解釋變量,xit是解釋變量,qit是門檻變量,γ是門檻值,μi表示個體效應(yīng),eit為服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)擾動項,β′1、β′2是估計系數(shù)。

    門檻模型主要涉及兩個部分:一是搜索門檻值,進(jìn)行門檻效應(yīng)檢驗;二是進(jìn)行模型估計。通過組內(nèi)平均的方法,可以消除個體效應(yīng)的影響。通過對系數(shù)進(jìn)行估計,可以得到殘差平方和,運(yùn)用逐步搜索法,可以得到最小的殘差平方和,其對應(yīng)的值即為門檻值。對門檻效應(yīng)進(jìn)行檢驗,則是通過“自助抽樣法”(Bootstrap),構(gòu)建漸進(jìn)分布于似然比統(tǒng)計量LR,這樣可對門檻效應(yīng)的顯著性及估計值的真實(shí)性進(jìn)行檢驗。如果存在兩個或以上門檻值,則重復(fù)上述過程。

    參照Clarke等、Beck等、孫永強(qiáng)和萬玉琳、余玲錚和魏下海、楊楠和馬綽欣等學(xué)者的研究,構(gòu)建如下門檻回歸模型:

    由于本文主要研究金融發(fā)展對收入分配的影響,故將金融發(fā)展(Finance)作為門檻變量。各變量的含義如下所述。

    收入分配不平等。反映收入分配不平等或收入分配差距的指標(biāo)通常是基尼系數(shù)(GINI),這也是國際通用的衡量收入分配不平等的權(quán)威指標(biāo)??紤]到我國省際基尼系數(shù)的可得性不是很高,本文擬采用泰爾指數(shù)(Theil Index)來衡量我國不同地區(qū)(行業(yè)或企業(yè),下同)的收入分配差距。其計算公式如下:

    Inequalityit表示地區(qū)i在t時期的泰爾指數(shù),j表示不同地區(qū),Iij,t表示某一地區(qū)的總收入,Ii,t表示全部地區(qū)的總收入,Pij,t表示某一地區(qū)在t時期的人口數(shù),Pi,t表示全部地區(qū)的總?cè)丝跀?shù)。

    金融發(fā)展。當(dāng)前,衡量金融發(fā)展的指標(biāo)相對豐富,比如金融相關(guān)率、金融結(jié)構(gòu)指標(biāo)、金融市場化指數(shù)、金融效率指標(biāo)等。但考慮到數(shù)據(jù)可得性,本文采用金融相關(guān)率(Finance)來衡量各地區(qū)的金融發(fā)展水平。

    其他變量。外貿(mào)依存度(Open),這是反映一個地區(qū)對外經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)。出口結(jié)構(gòu)變化時,對熟練勞動力與非熟練勞動的需求不一樣,直接影響其收入水平;而金融通過支持外部融資對比較優(yōu)勢產(chǎn)生影響,又間接影響收入分配差距。人均GDP(Lnavgdp),表示一個地方人均經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)。城鎮(zhèn)化水平(Urbanization),反映一個地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要標(biāo)志,其對收入分配的影響取決于如何選擇政策路徑。財政支出水平(Expenditure),一個地區(qū)的財政支出對調(diào)節(jié)收入分配起著重要的作用。

    三、實(shí)證分析

    (一)變量及數(shù)據(jù)說明

    根據(jù)前述變量的概念,可以得到如下變量的計算方法。

    數(shù)據(jù)方面,城鄉(xiāng)、行業(yè)、企業(yè)這三個視角的數(shù)據(jù)長短不一致,絕大多數(shù)數(shù)據(jù)來自wind數(shù)據(jù)庫。研究金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入分配的影響時,采用2003—2015年31個省市的城鄉(xiāng)泰爾指數(shù),2014—2015年的城鎮(zhèn)與農(nóng)村人均可支配收入來自31個省市的統(tǒng)計年鑒或統(tǒng)計公報。①研究金融發(fā)展對行業(yè)收入分配的影響時,采用2003—2014年31個省市金融業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資與從業(yè)人員數(shù)、建筑業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資與從業(yè)人員數(shù),計算這兩個行業(yè)的收入分配差距。研究金融發(fā)展對企業(yè)收入分配的影響時,采用2009—2015年31個省市城鎮(zhèn)國有單位就業(yè)人員平均工資及從業(yè)人數(shù)、城鎮(zhèn)私營單位就業(yè)人員平均工資及從業(yè)人數(shù),分析這兩種類型企業(yè)之間的收入分配差距。②

    表1 變量說明表

    控制變量方面,外貿(mào)依存度需要將以美元計價的進(jìn)出口總額折算為以人民幣計價,本文采用美元兌人民幣平均匯率的方法,對各省市歷年的進(jìn)出口總額進(jìn)行了折算。為保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性,人均GDP采用各省市GDP總額除以總?cè)丝跀?shù)得到,城鎮(zhèn)化水平通過各省市城鎮(zhèn)人口除以總?cè)丝跀?shù)得到,財政支出水平則通過各省市一般預(yù)算支出除以當(dāng)年GDP得到。各變量原始數(shù)據(jù)均來源于wind數(shù)據(jù)庫。

    (二)灰色關(guān)聯(lián)分析

    灰色關(guān)聯(lián)分析法是一種多因素分析方法,通過比較統(tǒng)計序列的幾何關(guān)系來研究多因素關(guān)系的緊密程度,序列之間的曲線形狀越接近,則二者之間的灰色關(guān)聯(lián)度越大,反則反之。根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度方法,計算出城鄉(xiāng)泰爾系數(shù)與金融發(fā)展的絕對關(guān)聯(lián)度、相對關(guān)聯(lián)度和綜合關(guān)聯(lián)度分別為0.98、0.97、0.97;行業(yè)泰爾系數(shù)與金融發(fā)展的絕對關(guān)聯(lián)度、相對關(guān)聯(lián)度和綜合關(guān)聯(lián)度分別為0.97、0.89、0.93;企業(yè)泰爾系數(shù)與金融發(fā)展的絕對關(guān)聯(lián)度、相對關(guān)聯(lián)度和綜合關(guān)聯(lián)度分別為1、0.99、0.99。如此大的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)說明,金融發(fā)展與城鄉(xiāng)、行業(yè)和企業(yè)的收入分配差距存在密切的聯(lián)系。

    (三)實(shí)證檢驗

    1.門檻效應(yīng)檢驗。參照Hansen的思路,將金融發(fā)展作為門檻變量,進(jìn)行門檻效應(yīng)檢驗。從表3中可以看出,城鄉(xiāng)收入分配差距的單一門檻未通過檢驗,而門檻模型是遞進(jìn)檢驗,即使雙重、三重門檻能通過檢驗,也并無實(shí)際意義,故可認(rèn)為樣本期內(nèi),我國金融發(fā)展與城鄉(xiāng)收入分配差距不存在非線性關(guān)系。行業(yè)和企業(yè)收入分配差距的單一門檻在5%的顯著性水平上通過檢驗,在1%的顯著性水平上通過雙重門檻檢驗,并且在5%的顯著性水平上通過三重門檻檢驗,這充分說明了金融發(fā)展與行業(yè)、企業(yè)收入分配差距之間存在非線性的關(guān)系。

    借助似然比函數(shù)圖,可更加清晰地認(rèn)識門檻值的估計和置信區(qū)間的構(gòu)造過程。根據(jù)Bootstrap反復(fù)抽樣,可以得到行業(yè)第一個門檻值為1.084,在此基礎(chǔ)上,用同樣的方法得到行業(yè)第二個門檻值為1.990。同樣地,企業(yè)第一個門檻值為1.321,第二個門檻值為2.125。

    表2 變量統(tǒng)計性描述

    圖1 城鄉(xiāng)、行業(yè)、企業(yè)泰爾指數(shù)與金融發(fā)展的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

    2.模型估計。根據(jù)前文所述,在選定的樣本期內(nèi),金融發(fā)展與城鄉(xiāng)收入分配差距并不存在非線性關(guān)系,本文嘗試用線性模型進(jìn)行估計。由于存在固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)兩種之分,進(jìn)一步地,本文對其進(jìn)行了Hausman檢驗,結(jié)果顯示Hausman檢驗的P值等于0,拒絕原假設(shè),即模型的截距項是固定效應(yīng),故采用固定效應(yīng)模型。行業(yè)的三重門檻估計值為1.286,處于單一門檻估計值95%置信區(qū)間內(nèi),可認(rèn)為存在雙重門檻效應(yīng)。企業(yè)的三重門檻估計值為1.493,跟單一門檻估計值差距不大,也可認(rèn)為存在雙重門檻效應(yīng)。估計結(jié)果如表4所示。

    (四)金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入分配的影響

    模型的估計結(jié)果顯示,金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入分配差距具有負(fù)向作用,即金融發(fā)展水平越高,城鄉(xiāng)收入分配差距越小(城鄉(xiāng)泰爾指數(shù)越?。?,且在1%的水平上通過顯著性檢驗。系數(shù)為-0.0321,即金融發(fā)展提高1%,城鄉(xiāng)收入差距將減少0.03%。但這一絕對值不是很大,說明我國金融發(fā)展未能有效縮小城鄉(xiāng)收入分配差距。以2015年的數(shù)據(jù)為例,全國31個省市中,除青海、西藏、甘肅、云南、貴州、陜西等幾個省份外,其他省市的金融相關(guān)率和城鄉(xiāng)泰爾指數(shù)的關(guān)系基本符合這一結(jié)論。而這幾個省市均地處西部地區(qū),農(nóng)村人口普遍較城鎮(zhèn)人口多,但城鎮(zhèn)人均可支配收入對農(nóng)村人均可支配收入的絕對被數(shù)差距,較東、中部地區(qū)又相對較大。同時,國家對這些地區(qū)的金融扶持力度比較大,但其創(chuàng)造出的GDP較東、中部地區(qū)小。因而造成了這幾個省市的金融發(fā)展程度高、城鄉(xiāng)收入分配差距大的特殊情況。這一結(jié)果與國外學(xué)者(Clarke等)[3]的研究一致,但和國內(nèi)大多數(shù)學(xué)者的研究結(jié)論相異。主要原因在于:一是樣本區(qū)間不同,之前國內(nèi)學(xué)者的研究樣本時間截點(diǎn)較早,未包括最近幾年我國金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入分配差距作用的相關(guān)數(shù)據(jù);二是發(fā)展階段不同,學(xué)者通常認(rèn)為金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入分配差距的影響分為幾個階段,比如影響不顯著階段、正向階段、負(fù)向階段等,如果說之前金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入分配差距有正向影響,那么近年來,我國金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入分配差距,可能已經(jīng)步入負(fù)向影響階段??偟膩碚f,樣本期內(nèi),我國金融發(fā)展縮小城鄉(xiāng)收入分配差距的效果有限。

    表3 門檻值估計結(jié)果

    圖2 行業(yè)第一門檻值的估計值和置信區(qū)間

    圖3 行業(yè)第二門檻值的估計值和置信區(qū)間

    圖4 企業(yè)第一門檻值估計值和置信區(qū)間

    圖5 企業(yè)第二門檻值估計值和置信區(qū)間

    表4 模型估計結(jié)果

    選定的四個控制變量,均在1%的顯著性水平上通過檢驗,且系數(shù)均為負(fù)數(shù)。這說明,對外經(jīng)濟(jì)程度越高、人均GDP越大、城鎮(zhèn)化水平越高、政府財政支出水平越大,城鄉(xiāng)收入分配差距越小。

    (五)金融發(fā)展對行業(yè)收入分配的影響

    金融發(fā)展對行業(yè)收入分配存在雙重門檻效應(yīng),兩個門檻值1.084和1.990,將金融發(fā)展對行業(yè)收入分配分為三個區(qū)間。第一個區(qū)間是金融發(fā)展低水平(低于門檻值1.084),金融發(fā)展對行業(yè)收入分配差距的影響為負(fù),即金融發(fā)展水平越高,行業(yè)收入差距越小。第二個區(qū)間是金融發(fā)展中等水平(介于門檻值1.084至1.990之間),金融發(fā)展對行業(yè)收入分配差距的影響也為負(fù),但影響程度較第一個區(qū)間大。第三個區(qū)間是金融發(fā)展高水平(高于門檻值1.990),此時金融發(fā)展將加大行業(yè)收入分配差距。2014年,全國31個省市中,僅有北京、上海的金融相關(guān)率超過1.990,也即金融發(fā)展對行業(yè)收入分配的正影響在這兩個城市較為顯著。在其他省市則表現(xiàn)為金融發(fā)展有利于減小行業(yè)收入分配差距。

    關(guān)于控制變量,外貿(mào)依存度對行業(yè)收入分配差距存在正向影響,即地區(qū)外貿(mào)依存度越大,行業(yè)收入分配差距越大,這也說明我國在推動對外開放的同時,也加大了行業(yè)收入分配差距。政府財政支出水平對行業(yè)收入分配差距的影響也為正,政府財政支出水平越高,行業(yè)收入分配差距越大,這可能與政府財政支出的流向有關(guān)。人均GDP和城鎮(zhèn)化水平對行業(yè)收入分配的影響不顯著。

    (六)金融發(fā)展對企業(yè)收入分配的影響

    金融發(fā)展對企業(yè)收入分配存在雙重門檻效應(yīng),兩個門檻值為1.321和2.125,將金融發(fā)展分為三個區(qū)間。但第一個和第三個區(qū)間內(nèi),金融發(fā)展均未通過顯著性檢驗,只有介于門檻值1.321與2.125之間的金融發(fā)展,才在5%的顯著性水平上通過檢驗。反映金融發(fā)展的金融相關(guān)率介于這一數(shù)值的省市包括上海、青海、西藏、甘肅、海南、浙江、寧夏、天津、云南、新疆、重慶、山西、貴州等13個省市,這些省市的金融發(fā)展對企業(yè)收入分配差距具有正面影響,即金融發(fā)展程度越高,不同性質(zhì)的企業(yè)收入分配差距越大。從這13個省市可發(fā)現(xiàn):一是金融發(fā)展對企業(yè)收入分配的影響不存在明顯的地域差異,既有東部發(fā)達(dá)省市,又有中西部不發(fā)達(dá)城省市;二是金融發(fā)展對企業(yè)收入分配的絕對影響程度較小,金融發(fā)展每提高1%,企業(yè)收入分配差距僅擴(kuò)大0.016%。

    控制變量方面,外貿(mào)依存度對企業(yè)收入分配差距有正向影響,一個地區(qū)的對外經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高,企業(yè)收入分配差距越大。人均GDP對企業(yè)收入分配差距存在負(fù)向影響,人均GDP越高,企業(yè)收入分配差距越小。城鎮(zhèn)化水平會加劇企業(yè)收入分配差距,高城鎮(zhèn)化水平意味著該地區(qū)企業(yè)收入分配差距大。政府財政支出水平也會擴(kuò)大企業(yè)收入分配差距,這與政府財政支出的資金流向有關(guān)。

    四、小 結(jié)

    基于我國31個省區(qū)市的面板數(shù)據(jù),在選定樣本區(qū)間內(nèi),通過對設(shè)定模型進(jìn)行檢驗,得出如下結(jié)論:

    第一,金融發(fā)展有利于縮小城鄉(xiāng)收入分配差距。之前研究結(jié)果大多證明我國金融發(fā)展將擴(kuò)大收入分配差距,或兩者存在倒U型關(guān)系,但在本文選定的樣本區(qū)間內(nèi),城鄉(xiāng)收入差距隨金融發(fā)展而減小。這說明,近年來我國通過發(fā)展金融以縮小城鄉(xiāng)收入差距的效果初步顯現(xiàn)。但同時也應(yīng)認(rèn)識到,這種縮小的影響有限,且主要是東部、中部地區(qū)的省市明顯,西部省市的結(jié)果并不明顯。

    第二,金融發(fā)展對行業(yè)收入分配存在U型影響趨勢。當(dāng)金融相關(guān)率低于1.990時,金融發(fā)展會不同程度地縮小行業(yè)收入差距;當(dāng)金融相關(guān)率大于1.990時,金融發(fā)展將拉大行業(yè)收入差距,只有北京、上海表現(xiàn)出這種影響。作為政治經(jīng)濟(jì)中心,這兩個地區(qū)的行業(yè)分布有其特殊性??偟膩碚f,我國金融發(fā)展對行業(yè)收入分配差距具有縮小的作用。

    第三,金融發(fā)展加大了企業(yè)收入分配差距。在金融發(fā)展通過顯著性檢驗的區(qū)間內(nèi),企業(yè)收入分配差距隨金融發(fā)展而擴(kuò)大。盡管影響程度不大,但至少說明,我國信貸資金的分配仍不利于非國有企業(yè),在這一層面尚未形成非私營與私營企業(yè)的公平競爭機(jī)制。此外,金融發(fā)展對企業(yè)收入分配的影響不存在明顯的地域差異。

    總的來說,金融發(fā)展對收入分配差距具有抑制作用,近年來的政策效果初步顯現(xiàn)。但仍有幾個問題需要注意:一是西部省市的城鄉(xiāng)收入分配與金融發(fā)展的不一致性,這些地方的金融相關(guān)率在全國范圍內(nèi)并不低,但其產(chǎn)出效率較低,導(dǎo)致收入分配也不均衡;二是諸如北京、上海等市,其金融發(fā)展水平較高,收入絕對水平較中西部也高,但內(nèi)部相對收入差距較大;三是信貸資金分配不均衡,私營企業(yè)需要信貸資金,但信貸資金卻往往向非私營企業(yè)傾斜,造成資金錯配。

    因此,本文提出建議如下:第一,加快發(fā)展金融市場,發(fā)揮金融發(fā)展對收入分配差距的抑制作用。第二,提高西部省市金融發(fā)展的效率,即提高金融發(fā)展對產(chǎn)出的效率,從而提高西部省市的絕對收入水平與相對收入差距。第三,調(diào)節(jié)特殊省市內(nèi)部的收入分配差距,通過稅收、轉(zhuǎn)移支付等方式,調(diào)節(jié)該類地區(qū)的過高收入,增加低收入者收入。第四,引導(dǎo)信貸資金向私營企業(yè)流動,糾正資金錯配現(xiàn)象。

    注釋:

    ①其中黑龍江數(shù)據(jù)用全國的人均水平替代,2004年吉林、上海、廣東和四川的人口數(shù)在wind數(shù)據(jù)庫中缺失,從前瞻網(wǎng)補(bǔ)充完整。

    ②其中西藏城鎮(zhèn)私營單位就業(yè)人員平均工資缺失,用其周邊四川、云南、青海和新疆的算數(shù)平均值代替。

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