技術(shù)創(chuàng)新、市場(chǎng)分割與收入不平等
——基于中國省級(jí)面板數(shù)據(jù)的分析

洪 勇，王萬山

(九江學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江西 九江 332005)

一、 問題提出

收入分配問題一直以來都是社會(huì)各界最為關(guān)心的問題之一，合理的收入分配制度和收入差距不僅是人民群眾的共同愿望，同時(shí)也是社會(huì)公平的重要體現(xiàn)。改革開放四十多年來，我國經(jīng)濟(jì)增長始終保持在中高速水平上，經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展取得了巨大成就，創(chuàng)造了世界經(jīng)濟(jì)增長史上的奇跡。在這個(gè)過程中，雖然居民人均收入水平隨著經(jīng)濟(jì)增長也在不斷提高，但很多研究和事實(shí)都表明我國居民的收入差距一直處在警戒線水平以上，收入差距過大問題比較嚴(yán)重，多年來的改革成果并沒有公平地惠及全體人民，這已引起了全社會(huì)的廣泛關(guān)注。雖然黨和政府一直在致力于緩解收入差距過大問題，并且開展了大量的工作，但收效甚微，該問題并沒有得到根本性的解決。收入差距過大不僅與社會(huì)主義共同富裕的本質(zhì)相抵觸，而且過大的收入差距還會(huì)帶來各種經(jīng)濟(jì)和社會(huì)問題，成為當(dāng)下改革攻堅(jiān)階段，進(jìn)一步深化改革的桎梏，將會(huì)對(duì)我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)全面發(fā)展造成嚴(yán)重阻礙。因此，有效緩解和降低收入不平等程度就成了當(dāng)前我國各級(jí)政府面臨的緊迫任務(wù)。在這一背景下，本文擬重點(diǎn)關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新和市場(chǎng)分割對(duì)我國居民地區(qū)收入差距的影響及其作用機(jī)制，探尋緩解和消除我國居民地區(qū)收入差距過大的方法和渠道，這對(duì)促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)社會(huì)公平具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

梳理文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，對(duì)居民收入差距的研究主要集中在兩個(gè)方面，一是對(duì)收入差距現(xiàn)狀的研究，主要通過基尼系數(shù)等指標(biāo)來反映收入差距及其變化趨勢(shì)(Florida，2005；李俊青和韓其恒，2011；田衛(wèi)民，2012；Piketty等，2017；Aghion等，2019)[1-5]。二是對(duì)收入差距成因的研究。陳建東和戴岱(2011)[6]分析了教育支出、財(cái)政支出、工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進(jìn)程對(duì)收入差距的影響。高連水(2011)[7]指出，物資資本對(duì)地區(qū)收入差距的貢獻(xiàn)最大，達(dá)到了34.5%，政府政策、人力資本和全球化的貢獻(xiàn)均超過了10%，而經(jīng)濟(jì)體制改革和城鎮(zhèn)化進(jìn)程的貢獻(xiàn)比較小。趙亞明(2012)[8]的研究顯示，交易效率的外生變化是驅(qū)動(dòng)地區(qū)收入差距變化的重要力量。劉曉光等(2015)[9]、羅能生和彭郁(2016)[10]都注意到了基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)收入差距的作用，他們發(fā)現(xiàn)提高基礎(chǔ)設(shè)施水平有助于縮小收入差距。劉偉等(2018)[11]指出，受約束的人口流動(dòng)、不合理的稅制和稅收結(jié)構(gòu)、貿(mào)易自由化等因素惡化了居民收入不平等程度。李衛(wèi)華(2019)[12]認(rèn)為，通過對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)機(jī)制、教育培訓(xùn)制度和轉(zhuǎn)移支付制度的改革，能有效縮小居民地區(qū)收入差距。

相關(guān)文獻(xiàn)在研究技術(shù)創(chuàng)新對(duì)收入差距的影響中并沒有得到明確的結(jié)論。一些研究認(rèn)為，技術(shù)創(chuàng)新趨向于擴(kuò)大收入差距。這類文獻(xiàn)主要著眼于“技能溢價(jià)”假說，從理論和經(jīng)驗(yàn)上證實(shí)了技能偏向型技術(shù)進(jìn)步對(duì)技能溢價(jià)的正向影響。Acemoglu(2002)[13]基于美國勞動(dòng)力市場(chǎng)工資不平等與技能溢價(jià)之間關(guān)系的分析發(fā)現(xiàn)，技能偏向型技術(shù)進(jìn)步持續(xù)擴(kuò)大了收入不平等程度。由于規(guī)模效應(yīng)，高技能勞動(dòng)力的供給增加引致了技能偏向型技術(shù)進(jìn)步，造成了持續(xù)性技能溢價(jià)，進(jìn)而加劇了收入不平等程度(Acemoglu，2012)[14]。Ojha等(2013)[15]認(rèn)為，緩解收入差距過大的現(xiàn)狀可以通過改變技能進(jìn)步方向來實(shí)現(xiàn)。王林輝(2010)[16]通過實(shí)證分析驗(yàn)證了我國在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中確實(shí)存在技能偏向型技術(shù)進(jìn)步。陳勇和柏喆(2018)[17]的研究發(fā)現(xiàn)，技能偏向型技術(shù)進(jìn)步是我國地區(qū)工資差距不斷擴(kuò)大的最主要因素。此外，技術(shù)創(chuàng)新對(duì)高技能勞動(dòng)者會(huì)造成“篩選效應(yīng)”。由于勞動(dòng)者存在技能差異，會(huì)使技能不同的勞動(dòng)者趨于在特定的地方工作(硅谷集中了更多計(jì)算機(jī)和通信人才，而紐約聚集了大量金融人才)，這種“篩選效應(yīng)”會(huì)改變地區(qū)勞動(dòng)力技能的分布，從而加劇地區(qū)收入不平等程度(Gittleman和Pierce, 2011；Lee和Pose, 2012)[18-19]。郭晨等(2019)[20]、陳怡和劉蕓蕓(2019)[21]、丁煥峰和邱夢(mèng)圓(2018)[22]的實(shí)證研究表明，技術(shù)創(chuàng)新確實(shí)擴(kuò)大了收入差距。

但也有一些學(xué)者的研究認(rèn)為，技術(shù)創(chuàng)新能緩解收入差距。Glaser等(2010)[23]指出，技術(shù)創(chuàng)新帶來的工資收入增長過程中還會(huì)出現(xiàn)“知識(shí)溢出”效應(yīng)，即素質(zhì)相對(duì)較高的勞動(dòng)者通過“干中學(xué)”可以向高技能勞動(dòng)者學(xué)習(xí)以提高勞動(dòng)技能，帶來工資增長，進(jìn)而縮小工資差距。Antonelli和Gehringer(2017)[24]認(rèn)為，技能偏向背后隱藏著很強(qiáng)的資本節(jié)約特性，但傳統(tǒng)的技能偏向理論往往忽視了這一點(diǎn)，技術(shù)革新與收入差距之間可能存在良性循環(huán)，即技術(shù)革新是有助于減少收入差距的，此外，技術(shù)革新還能通過減少租金支出間接帶來收入不平等的緩解作用。董直慶等(2014)[25]通過研究發(fā)現(xiàn)，中性技術(shù)進(jìn)步能夠促進(jìn)技能勞動(dòng)供給的增長，從而縮小非技能勞動(dòng)與技能勞動(dòng)間的工資差距。趙崢等(2018)[26]的研究表明，技術(shù)創(chuàng)新能緩解居民收入不平等程度，同時(shí)城市化還可以通過技術(shù)創(chuàng)新間接縮小居民收入差距。

充分的市場(chǎng)整合有利于商品和生產(chǎn)要素的自由流動(dòng)，其對(duì)收入差距具有較強(qiáng)的抑制作用。但眾多學(xué)者指出，中國國內(nèi)市場(chǎng)分割問題突出，嚴(yán)重阻礙了商品和生產(chǎn)要素的跨區(qū)流動(dòng)。此外，市場(chǎng)分割還會(huì)嚴(yán)重弱化經(jīng)濟(jì)主體的內(nèi)在創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制。由于創(chuàng)新需要投入大量人力、物力和財(cái)力，使研發(fā)成本高昂；同時(shí)，研發(fā)新產(chǎn)品、新技術(shù)可能面臨著較高的失敗風(fēng)險(xiǎn)。因此，只有市場(chǎng)足夠廣闊，高昂的成本能通過新產(chǎn)品、新技術(shù)的成功研發(fā)獲得補(bǔ)償，才會(huì)對(duì)各經(jīng)濟(jì)主體的研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生較強(qiáng)的激勵(lì)作用。由此可見，市場(chǎng)分割不僅能直接影響收入差距，還可以通過創(chuàng)新間接作用于收入差距。雖然市場(chǎng)分割對(duì)收入差距有重要作用，在文獻(xiàn)中卻只有少數(shù)幾位學(xué)者對(duì)此有所關(guān)注，如陳純槿和胡詠梅(2016)[27]、齊亞強(qiáng)和梁童心(2016)[28]，即便如此，這幾位學(xué)者也只注意到了市場(chǎng)分割的直接影響，而忽略了其通過技術(shù)創(chuàng)新對(duì)收入差距的間接作用。

總的來說，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)收入不平等問題展開了大量且深入的研究，相關(guān)研究也取得了較為豐富的成果，但仍然存在未盡之處，需要做進(jìn)一步的研究。首先，技術(shù)創(chuàng)新對(duì)收入差距的影響存在不確定性，技術(shù)創(chuàng)新帶來的“技能溢價(jià)”效應(yīng)會(huì)擴(kuò)大居民收入差距，而“知識(shí)溢出”效應(yīng)能縮小收入差距，現(xiàn)階段哪種效應(yīng)占主導(dǎo)地位，這需要通過實(shí)證分析加以驗(yàn)證；其次，現(xiàn)有文獻(xiàn)很少關(guān)注市場(chǎng)分割對(duì)居民收入差距的作用，更鮮見有文獻(xiàn)研究市場(chǎng)分割是如何通過影響技術(shù)創(chuàng)新來間接作用于居民收入差距的。對(duì)以上兩點(diǎn)的研究可以視為本文的增量貢獻(xiàn)。本文余下部分安排如下：第二部分介紹研究中所使用的模型、變量和數(shù)據(jù)；第三部分進(jìn)行實(shí)證研究，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)解讀和分析；最后，根據(jù)分析結(jié)果給出本文的研究結(jié)論和有針對(duì)性的政策建議。

二、 模型、變量與數(shù)據(jù)

(一) 模型設(shè)定

影響地區(qū)收入不平等的因素眾多，本文重點(diǎn)關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新和市場(chǎng)分割對(duì)收入不平等的作用。在實(shí)證分析中筆者將技術(shù)創(chuàng)新和市場(chǎng)分割作為核心解釋變量，同時(shí)引入其他一些對(duì)收入不平等有重要影響的因素作為控制變量展開研究。后續(xù)研究中擬采用如下計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證分析。

(1)

上式中，αi表示省區(qū)個(gè)體效應(yīng)，如果省區(qū)個(gè)體效應(yīng)αi對(duì)被解釋變量有影響，但又無法直接觀測(cè)，此時(shí)，使用最小二乘法(OLS)進(jìn)行混合回歸所估計(jì)出的系數(shù)是有偏和非一致的，故本文將使用面板設(shè)定F檢驗(yàn)在個(gè)體效應(yīng)模型與混合回歸中進(jìn)行取舍；此外，如果省區(qū)個(gè)體效應(yīng)αi與解釋變量相關(guān)，則應(yīng)采用固定效應(yīng)模型(FE，F(xiàn)ixed Effects)進(jìn)行估計(jì)，反之如果αi與所有解釋變量都不相關(guān)，則應(yīng)使用隨機(jī)效應(yīng)模型(RE，Random Effects)進(jìn)行估計(jì)。對(duì)固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)的選擇，本文將使用Hausman檢驗(yàn)進(jìn)行取舍。

(二) 變量說明

1.被解釋變量。研究中使用的被解釋變量為基尼系數(shù)(Gini)，用來表示收入不平等程度。某個(gè)省區(qū)在某年的基尼系數(shù)是通過該省區(qū)該年下轄的所有地級(jí)市的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入數(shù)據(jù)計(jì)算得到的。實(shí)踐中有多種計(jì)算基尼系數(shù)的公式，本文采用劉修巖等(2017)[29]的如下公式計(jì)算得到基尼系數(shù)。

(2)

其中，Yi、Yj分別為某省在某年第i、j個(gè)地級(jí)市的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入，μ為該省在該年所有地級(jí)市城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的均值，n為該省下轄的地級(jí)市數(shù)量。由于需要使用地級(jí)市的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入數(shù)據(jù)計(jì)算基尼系數(shù)，故本文的研究樣本不包括北京、上海、天津和重慶四個(gè)直轄市，此外，由于海南、青海、新疆和西藏存在數(shù)據(jù)缺失，研究中也將其剔除。除了基尼系數(shù)外，本文還將使用文獻(xiàn)中比較常用的衡量收入差距的一些指標(biāo)作為被解釋變量，用于穩(wěn)健性檢驗(yàn)，如：泰爾指數(shù)、阿特金森指數(shù)、變異系數(shù)等。

2.核心解釋變量。本文的核心解釋變量有兩個(gè)，分別是技術(shù)創(chuàng)新和市場(chǎng)分割。研究中普遍使用專利數(shù)量來反映創(chuàng)新水平，通常有兩個(gè)相互關(guān)聯(lián)的專利指標(biāo)，即專利授權(quán)量和專利受理量。本文在研究中采用專利授權(quán)量(Patent)指標(biāo)衡量創(chuàng)新水平，相較于專利受理量，它能更準(zhǔn)確的反映創(chuàng)新水平(陳勇和柏喆，2018)[17]。由于技術(shù)創(chuàng)新的“技能溢價(jià)”效應(yīng)會(huì)擴(kuò)大居民收入差距，而“知識(shí)溢出”效應(yīng)則會(huì)縮小收入差距，因此，技術(shù)創(chuàng)新與收入差距之間很有可能存在著非線性關(guān)系，筆者在后續(xù)實(shí)證研究中擬引入專利授權(quán)量的二次項(xiàng)以反映該非線性關(guān)系。文獻(xiàn)中測(cè)度市場(chǎng)分割的方法有很多，如：生產(chǎn)法、價(jià)格法、貿(mào)易法、經(jīng)濟(jì)周期同步性、產(chǎn)需法、技術(shù)效率法等。本文使用文獻(xiàn)中普遍采用的具有較好理論基礎(chǔ)的相對(duì)價(jià)格法來測(cè)算各省區(qū)的市場(chǎng)分割程度(MS)，即通過計(jì)算某一省區(qū)下轄的地級(jí)市之間商品相對(duì)價(jià)格的方差來衡量該省區(qū)的市場(chǎng)分割程度。具體方法詳見陳敏等(2007)[31]、洪勇(2016)[32]的論文。

圖1給出了基尼系數(shù)、技術(shù)創(chuàng)新和市場(chǎng)分割隨時(shí)間變化的走勢(shì)圖。由圖1可知，2005年以前，基尼系數(shù)呈現(xiàn)出緩慢上升趨勢(shì)，2005年達(dá)到最大值后逐年下降，但整個(gè)樣本期內(nèi)其值都比較高，始終保持在0.4以上。與之相類似，市場(chǎng)分割程度也展現(xiàn)出了先上升后下降的走勢(shì)。1998—2017年期間，除個(gè)別年份外，創(chuàng)新水平基本呈現(xiàn)出了上升趨勢(shì)，2006年以后該上升趨勢(shì)有加速的跡象。

圖1 基尼系數(shù)、技術(shù)創(chuàng)新和市場(chǎng)分割走勢(shì)圖

3.控制變量。借鑒國內(nèi)外相關(guān)研究，本文在模型中引入了以下幾個(gè)對(duì)收入不平等有重要影響的控制變量：人均GDP及其平方項(xiàng)、財(cái)政支出比重、工業(yè)化率、貿(mào)易依存度、人均受教育年限、人均社會(huì)保障支出。

人均GDP(Lnpgdp)反映了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，它對(duì)收入差距有重要作用。自從庫茲列茨提出收入差距與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間的倒U型關(guān)系以來，它一直都是學(xué)術(shù)界的一個(gè)熱點(diǎn)，很多學(xué)者都將該變量作為分析收入差距的一個(gè)重要因素，本文通過引入人均GDP及其二次項(xiàng)來驗(yàn)證兩者間是否存在倒U型關(guān)系。

財(cái)政支出比重(Finance)反映了政府參與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的程度，用政府財(cái)政支出占GDP的比重表示。政府或多或少都會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)進(jìn)行調(diào)節(jié)和干預(yù)，其對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的調(diào)節(jié)和干預(yù)必然會(huì)影響收入分配，而政府干預(yù)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的主要手段就是財(cái)政支出。

工業(yè)化率(Industry)可以用來刻畫產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化，用第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重表示。經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中總是伴隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變遷，從而導(dǎo)致就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化，進(jìn)而對(duì)收入不平等程度造成影響。

貿(mào)易依存度(Trade)反映了對(duì)外開放程度，用進(jìn)出口總額與GDP之比表示。由于對(duì)外開放對(duì)要素流動(dòng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)增長都會(huì)產(chǎn)生影響，進(jìn)而也會(huì)對(duì)收入差距造成影響。

人均受教育年限(Edu)反映了人力資本水平，很顯然人力資本水平必然會(huì)對(duì)收入差距產(chǎn)生重要影響。本文借鑒陳釗等(2004)[33]的如下方法計(jì)算得到該變量的值。將每種受教育程度轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的受教育年限，將其與該受教育程度的人數(shù)相乘，加總后再除以總的人口數(shù)，便可得到人均受教育年限的數(shù)據(jù)。各種受教育程度轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的受教育年限擬采用如下標(biāo)準(zhǔn)：大學(xué)以上、高中、初中、小學(xué)、文盲分別按16年、12年、9年、6年和0年計(jì)。

人均社會(huì)保障支出(Sec)反映了社會(huì)保障水平的高低。社會(huì)保障支出是社會(huì)再分配的一種重要形式，它對(duì)調(diào)節(jié)收入分配、緩解收入差距有重要作用。

(三) 數(shù)據(jù)來源及說明

本文研究中所使用的數(shù)據(jù)來源于1999—2017年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒、中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫、國研網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫和EPS數(shù)據(jù)平臺(tái)。計(jì)算基尼數(shù)據(jù)時(shí)使用了23個(gè)省區(qū)共307個(gè)地級(jí)市的數(shù)據(jù)(剔除了北京、上海、天津、重慶、海南、青海、新疆和西藏這8個(gè)省區(qū)市)。城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、人均GDP和人均社會(huì)保障支出這幾個(gè)名義變量均使用了各地區(qū)的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行了平減，此外，人均GDP還進(jìn)行了自然對(duì)數(shù)處理。

三、 實(shí)證分析

(一) 基準(zhǔn)回歸分析

如前文所述，在進(jìn)行回歸估計(jì)之前，需先使用面板設(shè)定F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)對(duì)模型進(jìn)行選擇。檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示，在1%的顯著性水平下所有的面板設(shè)定F檢驗(yàn)均是顯著的，拒絕了沒有省區(qū)個(gè)體效應(yīng)的混合回歸假設(shè)，表明個(gè)體效應(yīng)模型是合適的；Hausman檢驗(yàn)分別在5%、1%的水平下是顯著的，拒絕了隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，表明采用固定效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)是合適的。

表1第(1)列中，只引入了表示創(chuàng)新水平的專利授權(quán)量(含二次項(xiàng))和市場(chǎng)分割程度這兩個(gè)核心解釋變量。結(jié)果顯示，專利授權(quán)量一次項(xiàng)系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)，其二次項(xiàng)系數(shù)在5%的水平下顯著為正，這表明收入差距與創(chuàng)新水平之間存在著U型關(guān)系，收入差距先隨著創(chuàng)新水平的提高而縮小，達(dá)到某一創(chuàng)新水平后，收入差距會(huì)隨著創(chuàng)新水平的提高而擴(kuò)大。筆者認(rèn)為，兩者間的U型關(guān)系是由“技能溢價(jià)”效應(yīng)和“知識(shí)溢出”效應(yīng)正反兩方面力量在不同階段發(fā)揮不同作用造成的。在總體技術(shù)水平較低時(shí)，大多數(shù)勞動(dòng)者可以在創(chuàng)新過程中通過“干中學(xué)”來提高勞動(dòng)技能，進(jìn)而增加工資收入，這個(gè)階段“知識(shí)溢出”效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，其作用超過了“技能溢價(jià)”效應(yīng)，故收入差距會(huì)隨著創(chuàng)新水平的提高而縮小；當(dāng)技術(shù)水平隨著創(chuàng)新不斷提高并達(dá)到一定水平后，只有少數(shù)具有專門技能的高素質(zhì)勞動(dòng)者可以通過“干中學(xué)”來提高勞動(dòng)技能，此時(shí)，“知識(shí)溢出”效應(yīng)被弱化，“技能溢價(jià)”效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，收入差距就會(huì)隨著創(chuàng)新水平的提高而擴(kuò)大。根據(jù)回歸結(jié)果簡單計(jì)算可以發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新對(duì)收入差距的作用反轉(zhuǎn)點(diǎn)出現(xiàn)在每萬人專利授權(quán)數(shù)為32件上，遠(yuǎn)超過各省區(qū)目前的創(chuàng)新水平，表明未來很長一段時(shí)間內(nèi)創(chuàng)新水平的提高都可以縮小收入差距。市場(chǎng)分割的估計(jì)系數(shù)為正，且在5%的水平下是顯著的，說明市場(chǎng)趨于分割會(huì)加劇收入不平等。(1)筆者在實(shí)證分析中也嘗試引入市場(chǎng)分割的二次項(xiàng)以分析其對(duì)收入差距的非線性影響，但其估計(jì)系數(shù)并不顯著，故最終分析結(jié)果中剔除了該二次項(xiàng)。由于創(chuàng)新需要投入大量人力、物力和財(cái)力，一項(xiàng)創(chuàng)新要收回其高昂的研發(fā)成本，需要廣闊的市場(chǎng)作為保障，因此，市場(chǎng)分割通常會(huì)阻礙技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)而在一定程度上會(huì)弱化技術(shù)創(chuàng)新對(duì)收入不平等的緩解作用。為了在模型中反映出這一點(diǎn)，在表1第(2)列中，引入了專利授權(quán)量和市場(chǎng)分割的交叉項(xiàng)乘積，結(jié)果顯示，該交叉乘積項(xiàng)的系數(shù)為正，并在5%的水平下顯著，說明市場(chǎng)分割確實(shí)通過阻礙技術(shù)創(chuàng)新弱化了創(chuàng)新對(duì)收入不平等的緩解作用。

在表1第(3)列中，加入了人均GDP及其二次項(xiàng)以驗(yàn)證收入不平等程度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間是否存在著倒U型關(guān)系。結(jié)果表明，人均GDP的系數(shù)為正，其二次項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，兩者均在5%的水平下顯著，說明收入不平等程度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間確實(shí)存在倒U型關(guān)系，隨著人均GDP的增長，收入不平等程度先上升，人均GDP越過某個(gè)門檻值后，收入不平等程度開始下降。通過簡單計(jì)算可知，收入不平等程度由升轉(zhuǎn)降對(duì)應(yīng)的人均GDP門檻值為77431元。考察2017年各省區(qū)的人均GDP水平，23個(gè)省區(qū)中只有江蘇、浙江、福建和廣東的人均GDP超過了門檻值，其他省份欲實(shí)現(xiàn)通過經(jīng)濟(jì)增長緩解收入不平等的理想狀況還有一段路要走。

表1 基準(zhǔn)回歸分析結(jié)果

注：( )內(nèi)的數(shù)值表示估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤；[ ]內(nèi)的數(shù)值表示對(duì)應(yīng)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的p值；***、**、*分別表示在1%、5%、10%的顯著性水平下顯著

在表1第(4)列中，將財(cái)政支出比重、工業(yè)化率、貿(mào)易依存度、人均受教育年限、人均社會(huì)保障支出這幾個(gè)影響收入不平等的控制變量引入模型中，結(jié)果表明，貿(mào)易依存度的系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)，意味著貿(mào)易依存度的提高有助于緩解收入不平等程度。以貿(mào)易依存度衡量的對(duì)外開放水平的上升，能提高經(jīng)濟(jì)效率，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，對(duì)內(nèi)部開放能起到示范效應(yīng)，將會(huì)引致對(duì)內(nèi)開放水平的提高，這會(huì)使勞動(dòng)力的跨區(qū)流動(dòng)更加自由，從而縮小了地區(qū)收入差距。人均受教育年限的系數(shù)為負(fù)，并在5%的水平下顯著，說明收入不平等程度會(huì)隨著人均受教育年限的提高而下降。人均受教育年限的提高能顯著提高勞動(dòng)者的“干中學(xué)”能力，有利于發(fā)揮“知識(shí)溢出”效應(yīng)的作用，進(jìn)而緩解收入不平等程度。人均社會(huì)保障支出的系數(shù)在5%的水平下顯著為負(fù)，表明人均社會(huì)保障支出的提高有助于縮小收入差距。社會(huì)保障支出是國民收入再分配的一種重要方式，其目的就是為了增加中低收入者的收入，縮小收入差距。財(cái)政支出的系數(shù)為負(fù)但并不顯著，說明雖然財(cái)政支出的提高對(duì)降低收入差距有作用，但該作用力度非常小，可以忽略不計(jì)。工業(yè)化率的系數(shù)為正，并在10%的水平下顯著，表明工業(yè)化率的提高會(huì)加劇收入不平等程度，這與一些文獻(xiàn)的研究結(jié)論不一致。筆者認(rèn)為，該現(xiàn)象可以由新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)中的產(chǎn)業(yè)集聚理論加以解釋。在工業(yè)化進(jìn)程中，為了獲得規(guī)模經(jīng)濟(jì)和外部經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，各省區(qū)的產(chǎn)業(yè)空間布局大多表現(xiàn)為大的產(chǎn)業(yè)集群通常集聚在以省會(huì)城市為主的為數(shù)不多的幾個(gè)地區(qū)，這就使得各省區(qū)或多或少都出現(xiàn)了少數(shù)幾個(gè)地區(qū)收入相對(duì)其他地區(qū)上升更快的現(xiàn)象，從而加劇了收入不平等程度。在第(3)(4)列中依次引入人均GDP及其二次項(xiàng)和其他控制變量后，兩個(gè)核心變量及其交叉乘積項(xiàng)(含專利授權(quán)量二次項(xiàng))的系數(shù)符號(hào)保持不變，其顯著性程度也沒有大的變化，這在一定程度上表明本文研究結(jié)論的可靠性較高。

(二) 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由于各種原因，部分省區(qū)的省會(huì)城市聚集了大量的經(jīng)濟(jì)和人口資源，如果資源過分集中于省會(huì)城市則對(duì)該省區(qū)的收入差距會(huì)造成較大影響，從而有可能使研究結(jié)果產(chǎn)生偏誤。有鑒于此，本文將在樣本中剔除省會(huì)城市GDP和人口占比過高的省區(qū)，對(duì)剩余樣本進(jìn)行分析。對(duì)于GDP，將剔除樣本期內(nèi)省會(huì)城市GDP平均占比超過30%的省區(qū)樣本，據(jù)此剔除了吉林、黑龍江、湖北、四川、陜西和寧夏6個(gè)省區(qū)；對(duì)于人口，將剔除樣本期內(nèi)省會(huì)城市人口平均占比超過20%的省區(qū)樣本，包括吉林、黑龍江、陜西和寧夏4個(gè)省區(qū)。

表2第(1)(2)列給出了按GDP標(biāo)準(zhǔn)剔除相應(yīng)樣本后回歸結(jié)果，表2第(3)(4)列給出了按人口標(biāo)準(zhǔn)剔除相應(yīng)樣本后回歸結(jié)果，第(1)(3)列中只含有核心解釋變量及其交叉乘積項(xiàng)(含專利授權(quán)量二次項(xiàng))，第(2)(4)列加入了其他控制變量。不管是按GDP標(biāo)準(zhǔn)還是人口標(biāo)準(zhǔn)剔除相應(yīng)樣本，對(duì)比表1的估計(jì)結(jié)果可知，所有變量的估計(jì)系數(shù)符號(hào)都保持不變，各變量估計(jì)系數(shù)值及其顯著性也沒有大的變化，這表明模型具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。

雖然(1)式中的各解釋變量會(huì)影響被解釋變量基尼系數(shù)，但基尼系數(shù)也或多或少在一定程度上會(huì)對(duì)各解釋變量造成影響，即解釋變量和被解釋變量之間存在著相互影響，這種相互影響會(huì)使模型出現(xiàn)內(nèi)生性問題，如不對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)處理，會(huì)使模型的估計(jì)系數(shù)出現(xiàn)偏誤。尋找一個(gè)與隨機(jī)干擾項(xiàng)無關(guān)但與原解釋變量相關(guān)的工具變量是解決內(nèi)生性問題的有效方法。要找到一個(gè)完美的工具變量通常比較困難，但在時(shí)間序列或面板數(shù)據(jù)模型中可以用解釋變量的滯后值作為其工具變量。一般而言，解釋變量的滯后值與其當(dāng)期值存在較高的相關(guān)性，并且被解釋變量的當(dāng)期值也不會(huì)對(duì)解釋變量的前期值產(chǎn)生影響，因此，用滯后值作為工具變量是比較好的選擇。將各解釋變量的滯后值作為工具變量引入模型后的估計(jì)結(jié)果如表2第(5)(6)列所示，與表1的估計(jì)結(jié)果相比可以發(fā)現(xiàn)，全部解釋變量的系數(shù)符號(hào)都保持一致，各變量估計(jì)系數(shù)值只有小的變化，部分變量估計(jì)系數(shù)的顯著性有所提高，特別地，在基準(zhǔn)回歸中不顯著的財(cái)政支出系數(shù)在10%的水平下變得顯著，估計(jì)結(jié)果的改善主要得益于對(duì)內(nèi)生性問題的處理?？傮w上看，模型的穩(wěn)健性依然較好。

表2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)Ⅰ

注：( )內(nèi)的數(shù)值表示估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤；[ ]內(nèi)的數(shù)值表示對(duì)應(yīng)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的p值；***、**、*分別表示在1%、5%、10%的顯著性水平下顯著

對(duì)于被解釋變量，本文還將使用泰爾指數(shù)、阿特金森指數(shù)和變異系數(shù)等在文獻(xiàn)中比較常見的用于衡量收入差距的指標(biāo)，以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性。同樣地，為了解決模型中的內(nèi)生性問題，各解釋變量均進(jìn)行了滯后處理，估計(jì)結(jié)果如表3所示。表3第(1)(2)列是以泰爾指數(shù)作為被解釋變量得到的結(jié)果，與表1的基準(zhǔn)回歸相比，各變量的估計(jì)系數(shù)符號(hào)都保持不變，估計(jì)系數(shù)值變化不大，第(2)列中核心解釋變量的交叉乘積項(xiàng)、人均GDP一次項(xiàng)和工業(yè)化率系數(shù)的顯著性有所提高，其他變量系數(shù)的顯著性均保持不變。表3第(3)(4)列是以阿特金森指數(shù)作為被解釋變量得到的結(jié)果，與基準(zhǔn)回歸相比，各變量的估計(jì)系數(shù)符號(hào)依然保持不變，估計(jì)系數(shù)值沒有大的變化，第(3)列中專利授權(quán)量二次項(xiàng)系數(shù)的顯著性有所提高；第(4)列中工業(yè)化率和人均受教育年限系數(shù)的顯著性有所提高，其他變量系數(shù)的顯著性均保持不變。表3第(5)(6)列是以變異系數(shù)作為被解釋變量得到的結(jié)果，相比于基準(zhǔn)回歸，各變量的估計(jì)系數(shù)符號(hào)依然保持不變，估計(jì)系數(shù)值變化較小，第(5)列中市場(chǎng)分割程度的系數(shù)顯著性有所提高；在第(6)列，基準(zhǔn)回歸中不顯著的財(cái)政支出系數(shù)在10%的水平上變得顯著，專利授權(quán)量和人均社會(huì)保障支出系數(shù)的顯著性有所提高，其他變量系數(shù)的顯著性均保持不變?？偟膩砜?，將被解釋變量替換成泰爾指數(shù)、阿特金森指數(shù)和變異系數(shù)后，模型的估計(jì)結(jié)果并沒有出現(xiàn)太大變化，這再次表明模型具有較好的穩(wěn)健性。

表3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)Ⅱ

注：( )內(nèi)的數(shù)值表示估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤；[ ]內(nèi)的數(shù)值表示對(duì)應(yīng)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的p值；***、**、*分別表示在1%、5%、10%的顯著性水平下顯著

(三) 動(dòng)態(tài)面板分析

前面所做的靜態(tài)面板分析可以控制省區(qū)個(gè)體效應(yīng)，使用解釋變量的滯后期作為工具變量還能解決內(nèi)生性問題，但是，收入不平等存在慣性的可能，即如果上一期收入不平等程度較高，通常會(huì)導(dǎo)致本期的不平等程度也較高，前面的靜態(tài)面板分析無法體現(xiàn)這個(gè)的特征，但動(dòng)態(tài)面板模型卻能很好地反映出該慣性特征；此外，動(dòng)態(tài)面板模型所使用的GMM估計(jì)還能更好的解決內(nèi)生性問題。故本文將收入不平等程度的滯后值作為解釋變量引入到模型中，擬采用如下的動(dòng)態(tài)面板模型做進(jìn)一步分析。

β7(Lnpgdpit)2+β8Financeit+β9Industryit+β10Tradeit+β11Eduit+β12Secit+εit

(3)

表4 動(dòng)態(tài)面板分析

注：( )內(nèi)的數(shù)值表示估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤；[ ]內(nèi)的數(shù)值表示對(duì)應(yīng)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的p值；***、**、*分別表示在1%、5%、10%的顯著性水平下顯著

其中，Ginii,t-1為基尼系數(shù)滯后一期值，其他變量的含義與前述(1)式相同。由于解釋變量中引入了被解釋變量的滯后值，使模型再次面臨內(nèi)生性問題，在這種情況下即使采用前述在靜態(tài)面板分析中的方法也無法解決。Arellano和Bond(1991)[34]認(rèn)為可以采用差分GMM來解決動(dòng)態(tài)面板模型中的內(nèi)生性問題，即通過對(duì)水平方程(3)式做一階差分來消除省區(qū)個(gè)體效應(yīng)，然后再將被解釋變量滯后二階值(還可以將更高階的滯后值作為工具變量以提高工具變量的有效性)作為其差分方程中的工具變量進(jìn)行估計(jì)。使用差分GMM對(duì)動(dòng)態(tài)面板模型中的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)需滿足兩個(gè)前提條件：第一，(3)式中的隨機(jī)干擾項(xiàng)不能存在自相關(guān)，對(duì)其差分方程而言則要求殘差的一階差分序列只存在一階自相關(guān)，不存在二階或更高階的自相關(guān)；第二，差分方程中的工具變量必須是有效的，即工具變量不能與隨機(jī)干擾項(xiàng)相關(guān)。第一個(gè)前提條件可以用Arellano-Bond檢驗(yàn)加以識(shí)別，第二個(gè)前提條件可以用過度識(shí)別的Hensen檢驗(yàn)加以判斷。(2)過度識(shí)別檢驗(yàn)也可以用Sargan檢驗(yàn)進(jìn)行判斷，但Sargan檢驗(yàn)在模型存在異方差和自相關(guān)時(shí)是非穩(wěn)健的。表4的第(1)和(2)列給出了使用差分GMM估計(jì)的結(jié)果，基尼系數(shù)滯后一期變量Ginii,t-1的系數(shù)為正，且在1%的水平下是顯著的，表明收入不平等確實(shí)具有慣性特征。與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相比，全部變量的系數(shù)符號(hào)都保持不變，估計(jì)系數(shù)值都沒有太大變化，特別地，部分變量的系數(shù)顯著性有所提高，這很可能是因?yàn)橐氡唤忉屪兞康臏笾凳沟媚Ｐ驮O(shè)定更加優(yōu)化所導(dǎo)致的。由第(1)和(2)列的Arellano-Bond檢驗(yàn)結(jié)果可知，差分方程中的殘差一階差分序列存在一階自相關(guān)，但不存在二階自相關(guān)，說明水平方程(3)式中的隨機(jī)干擾項(xiàng)不存在自相關(guān)；Hensen檢驗(yàn)的結(jié)果表明差分方程中的工具變量是有效的，與隨機(jī)干擾不相關(guān)。

上面的差分GMM估計(jì)可能存在弱工具變量問題，這會(huì)導(dǎo)致其估計(jì)效率降低。Blundell和Bond(1998)[35]在差分GMM估計(jì)的基礎(chǔ)上提出了系統(tǒng)GMM估計(jì)，即在差分方程中再加入水平方程，將被解釋變量的差分滯后值作為水平方程中被解釋變量滯后一期值的工具變量，這就可以解決水平方程中的內(nèi)生性問題，然后將水平方程和差分方程合在一起作為一個(gè)方程系統(tǒng)進(jìn)行GMM估計(jì)，這就是文獻(xiàn)中常用的系統(tǒng)GMM估計(jì)。系統(tǒng)GMM能夠克服差分GMM中的弱工具變量問題，從而提高估計(jì)效率。同樣地，系統(tǒng)GMM估計(jì)也要滿足前面差分GMM估計(jì)中所提到的兩個(gè)前提條件。表4的第(3)(4)列給出了使用系統(tǒng)GMM的估計(jì)結(jié)果，其與差分GMM估計(jì)結(jié)果差別不大，基尼系數(shù)滯后一期值Ginii,t-1的系數(shù)顯著為正，各變量的系數(shù)符號(hào)都保持一致，估計(jì)系數(shù)值變化都不大，相較于差分GMM，第(3)列中市場(chǎng)分割程度和第(4)列中工業(yè)化率的系數(shù)顯著性有所提高，其他變量的系數(shù)顯著性保持不變。Arellano-Bond和Hensen檢驗(yàn)結(jié)果表明隨機(jī)干擾項(xiàng)沒有自相關(guān)且工具變量都是有效的。

四、 結(jié)論與政策建議

本文基于1998—2017年中國省級(jí)面板數(shù)據(jù)，對(duì)省區(qū)層面的收入不平等及其影響因素進(jìn)行了分析，著重關(guān)注了技術(shù)創(chuàng)新和市場(chǎng)分割對(duì)收入不平等的作用，通過研究，得到了如下結(jié)論：(1)樣本期內(nèi)，基尼系數(shù)總體水平較高，并呈現(xiàn)出先緩慢上升，2005年達(dá)到最大值后開始緩慢下降的走勢(shì)；(2)地區(qū)收入差距與技術(shù)創(chuàng)新之間存在U型關(guān)系，當(dāng)前“知識(shí)溢出”效應(yīng)超過了“技能溢價(jià)”效應(yīng)，創(chuàng)新水平的提高將有助于縮小地區(qū)收入差距；市場(chǎng)分割會(huì)加劇地區(qū)收入差距，此外，市場(chǎng)分割對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的阻礙作用還會(huì)弱化創(chuàng)新對(duì)收入不平等的緩解作用；(3)地區(qū)收入差距與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間存在倒U型關(guān)系，貿(mào)易依存度、人均受教育年限和人均社會(huì)保障支出的提高有助于緩解地區(qū)收入差距，工業(yè)化率的提高會(huì)加劇地區(qū)收入差距，財(cái)政支出對(duì)地區(qū)收入不平等的作用不明顯；(4)動(dòng)態(tài)面板模型的研究結(jié)果表明，地區(qū)收入差距還存在慣性特征。

為了緩解地區(qū)收入差距過大問題，基于上述研究結(jié)論，筆者提出以下一些有針對(duì)性的政策建議。第一，鼓勵(lì)并大力支持技術(shù)創(chuàng)新。各級(jí)政府都要努力營造出一個(gè)促進(jìn)科技創(chuàng)新的良好環(huán)境，加大創(chuàng)新資金投入，出臺(tái)并切實(shí)執(zhí)行促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的相關(guān)政策，設(shè)立專項(xiàng)創(chuàng)新基金，對(duì)科技創(chuàng)新企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)、大專院校等研發(fā)的重大技術(shù)創(chuàng)新成果進(jìn)行補(bǔ)貼和獎(jiǎng)勵(lì)，積極推動(dòng)和促進(jìn)企業(yè)與高校的產(chǎn)學(xué)研合作，幫助企業(yè)拓展科技創(chuàng)新產(chǎn)品與服務(wù)的市場(chǎng)。第二，打破區(qū)域市場(chǎng)分割。各級(jí)政府要從長遠(yuǎn)出發(fā)，高瞻遠(yuǎn)矚，擯棄本地思維和利益短視，打破地方保護(hù)主義的枷鎖，杜絕使用行政命令的方式對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行干預(yù)，最大限度地減少人為造成的市場(chǎng)分割，這不僅能直接縮小地區(qū)收入差距，還能為技術(shù)創(chuàng)新創(chuàng)造出一個(gè)良好的市場(chǎng)環(huán)境和氛圍，從而間接緩解收入不平等程度。第三，由于大部分省區(qū)依然處在庫茲涅茨倒U型曲線的左半邊，意味著經(jīng)濟(jì)增長會(huì)惡化地區(qū)收入差距，因此，要辯證地看待兩者的關(guān)系，在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)，通過出臺(tái)對(duì)低收入群體的有利的政策來緩解收入差距過大問題。第四，堅(jiān)持貿(mào)易自由化，加大對(duì)外開放力度。在反全球化逐漸抬頭的國際背景下，中國更應(yīng)高舉自由貿(mào)易大旗，進(jìn)一步擴(kuò)大對(duì)外開放，努力形成全方位、多層次、寬領(lǐng)域的開放新格局。第五、持續(xù)加大教育投入。要保證在教育投入上的增速能跟上經(jīng)濟(jì)增長的速度，確保適齡兒童100%的入學(xué)率，要采取各種措施盡量減少和杜絕失學(xué)、輟學(xué)情況的發(fā)生；除了普通教育外，也要重視職業(yè)教育、繼續(xù)教育，努力培養(yǎng)社會(huì)所需的各種人才。第六，完善社會(huì)保障和保險(xiǎn)制度，加大社會(huì)保障支出。在基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基礎(chǔ)上，逐步推廣企業(yè)年金和各種補(bǔ)充養(yǎng)老保險(xiǎn)制度，逐步完善失業(yè)保險(xiǎn)制度，逐步提高城鎮(zhèn)和農(nóng)村中低收入人群、殘障人士的轉(zhuǎn)移性收入。第七，對(duì)于工業(yè)化過程中的產(chǎn)業(yè)集聚問題，各地方應(yīng)該充分發(fā)揮本地的比較優(yōu)勢(shì)，建立適合本地的優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)集群，努力形成地區(qū)之間的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，避免將各產(chǎn)業(yè)都集中在以省會(huì)城市為主的少數(shù)幾個(gè)地區(qū)。