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,本文建立了一個結構向量自回歸(SVAR)模型,來探究我國收入差距與經(jīng)濟增長之間的關系及投資在其中所發(fā)揮的作用。研究結果表明,收入差距在短期有助于投資,從而有利于經(jīng)濟增長,但從長期看,收入差距對經(jīng)濟增長有害;不論是短期還是長期,經(jīng)濟增長對收入差距的反饋作用都不明顯。

關鍵詞:收入差距;經(jīng)濟增長;投資

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

1.引言

收入差距與經(jīng)濟增長的關系研究由來已久。由于不同的理論對收入差距作用于經(jīng)濟增長的機制的假定不同,它們對兩者之間關系的看發(fā)也不同,甚至完全相反①。在諸多理論中,投資被認為是連接收入差距與經(jīng)濟增長的重要橋梁。一種觀點認為由于富人的邊際儲蓄傾向高于窮人,收入差距擴大會使收入向富人轉(zhuǎn)移,有利于資本積累從而促進經(jīng)濟增長(Kaldor, 1956; Bourguignon,1981)。另一種觀點是,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)濟增長(Fishman & Simhon, 2002; Galor & Moav, 2006)。對于我國而言,收入差距與經(jīng)濟增長之間到底存在什么關系?投資又在其中發(fā)揮什么作用?學術界的看法并不一致。

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,收入差距的擴大有害于經(jīng)濟增長。陳安平(2009a)則認為,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)整技術分析發(fā)現(xiàn),我國的收入差距、投資與經(jīng)濟增長之間存在穩(wěn)定的協(xié)整關系,但并沒有找到投資是收入差距作用于經(jīng)濟增長的紐帶的證據(jù)。

以上研究對我國收入差距與經(jīng)濟增長的關系及其機制做了有益嘗試,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)濟增長,其余兩篇文獻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)濟增長,并沒有考慮經(jīng)濟增長對投資和收入差距的反饋作用。Wan Lu & Chen (2006)雖然通過聯(lián)立方程模型考慮了這種反饋作用,但他們更多分析的是變量之間的同期關系,沒有考慮變量自身滯后值及其他變量滯后值所產(chǎn)生的動態(tài)效應。

為了克服這些不足,本文采用結構向量自回歸(SVAR)模型,進一步研究我國收入差距與經(jīng)濟增長的關系及其連接紐帶。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態(tài)反饋關系,另一方面也能在模型識別時通過一些約束條件考慮變量之間的同期關系。具體而言,我們建立了一個包含收入差距、投資與經(jīng)濟增長三個變量的SVAR模型,通過脈沖響應函數(shù)(IRF)模擬它們之間的動態(tài)關系,探究投資是否是收入差距和經(jīng)濟增長之間關系的一個橋梁。

2.SVAR模型

對于n個平穩(wěn)變量y1,y2,…y璶,它們之間的動態(tài)特征可以用結構向量自回歸模型(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y變量的(n×1)向量,A是代表變量之間同期關系的(n×n)系數(shù)矩陣,B(L)為滯后算子L的(n×n)矩陣多項式

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璽為模型的結構誤差項。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。對于式(3),可以使用最小二乘法進行估計。為了計算結構誤差項e璽沖擊的脈沖響應函數(shù)(IRF),首先根據(jù)式(3)寫出Y璽的移動平均表達式:

Y璽=〔I-C(L)L〕-1U璽(4)

假設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)結構參數(shù)矩陣。θ璱顯然Y璽+i,表示對于結構誤差項e璽沖

擊的響應,即給結構誤差項e璽一個沖擊后,Y璽在(t+i)期的脈沖響應函數(shù)(IRF)。把不同時期的脈沖響應函數(shù)相加,可得到累積脈沖響應函數(shù)(Accumulated IRF)。

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

3.變量與數(shù)據(jù)

我們以全國實際GDP的增長率(GROW)來表示經(jīng)濟增長、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期的數(shù)據(jù),樣本時期確定為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,本文不包括這三個省份,因此n等于28。對于投資變量(INV),采用由支出法計算的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)計算得到,1996年后的平減指數(shù)由《中國統(tǒng)計年鑒》中的全社會固定資產(chǎn)投資指數(shù)計算而來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)計資料匯編》。

圖1經(jīng)濟增長率和基尼系數(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)濟增長表現(xiàn)出很強的波動性,經(jīng)濟增長率最高時達到21.9%,而最低時則為-27.3%。盡管1978年后經(jīng)濟增長的波動有所減小,但仍表現(xiàn)為一定波動性。同樣,1978年前面基尼系數(shù)的波動性也強于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。

在估計模型之前,我們采用ADF檢驗(Dick & Fuller, 1979),來判斷以上三個變量的平穩(wěn)性,結果見表1。對于全國經(jīng)濟增長率(GROW)和基尼系數(shù)(GINI),我們采用了標準ADF檢驗。對于投資變量,由于其在樣本期間表現(xiàn)出結構轉(zhuǎn)折性,和陳安平(2007)的做法相同,我們在ADF檢驗中加入了發(fā)生在1966和1978年的結構轉(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檢驗值在1%水平顯著,基尼系數(shù)的ADF檢驗值也在10%水平顯著。這表明三個變量是所謂的平穩(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)性檢驗結果

變量ADF統(tǒng)計量結論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.結果與分析

我們嘗試了不同的滯后期,發(fā)現(xiàn)當在模型中保留兩個滯后期時,三個方程殘差的自相關問題得到消除,因此,我們在模型中保留了兩個滯后期。為了捕捉三個變量在樣本期間的趨勢性和結構轉(zhuǎn)變,我們在模型中加入了時間趨勢項和發(fā)生在1966和1978年的結構轉(zhuǎn)變虛擬變量。模型簡約式的估計結果見表2。

表2 簡約式VAR模型的估計結果

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)項和時間趨勢項。DU和DT表示結構轉(zhuǎn)變虛擬變量,其設定如下: 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,因為投資變量在樣本期間具有很強的趨勢性。收入差距GINI系數(shù)的兩個滯后值在增長方程中,以及GDP增長率GROW的兩個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)濟增長之間不存在直接的相互關系,而是通過投資這個橋梁來相互影響的,以下將使用脈沖響應函數(shù)對此做進一步的驗證。常數(shù)項在三個方程中都顯著,但趨勢項和結構轉(zhuǎn)變虛擬變量并非在每個方程中都顯著。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驗,把不顯著的結構轉(zhuǎn)變虛擬變量刪除,發(fā)現(xiàn)結果并無明顯變化。

在使用以上估計結果進行動態(tài)模擬之前,如前文所言,需要對SVAR模型進行識別。對此我們采用了以下策略:遵照慣例,假設結構誤差項e璽中的元素互不相關;當期的收入差距對投資有影響;投資對當年的經(jīng)濟增長有作用,經(jīng)濟增長在當年對投資也有影響。在此假設下,模型為恰好識別,可由簡約式VAR模型的誤差項求出SVAR模型的結構誤差項。然后計算這些結構誤差項沖擊的脈沖響應函數(shù)。

圖3 GINI沖擊的脈沖響應 圖4 GINI沖擊的累積脈沖響應

首先來看給收入差距方程的結構誤差項一個標準差沖擊后,投資和經(jīng)濟增長的響應,結果見圖3。顯然,投資和經(jīng)濟增長對收入差距沖擊都有一個較大的正的響應,該效應持續(xù)3年左右后變?yōu)榱?此后經(jīng)過波動逐漸趨于收斂。這說明,從短期看,收入差距對投資和經(jīng)濟增長有促進作用。為了觀察收入差距沖擊的長期效應,我們計算了收入差距沖擊的累積脈沖響應函數(shù),結果見圖4。顯然,收入差距沖擊對投資的影響要持續(xù)更長時間,投資響應的穩(wěn)態(tài)值為0.12,這意味著收入差距擴大一個標準差(0.015),投資將增加12%⑥;經(jīng)濟增長對收入差距沖擊的長期響應為負,盡管其穩(wěn)態(tài)值很小。這說明,盡管收入差距的擴大從短期看,通過對投資的促進而有利于經(jīng)濟增長,但從長期看,收入差距對經(jīng)濟增長的作用為負。

圖5 GROW沖擊的脈沖響應圖6 GROW沖擊的累積脈沖響應

圖5和圖6是給GDP增長率一個標準差沖擊后投資和收入差距的響應。顯然,經(jīng)濟增長對投資有明顯的推進作用,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增加一個標準差的沖擊對GINI系數(shù)的作用僅為0.008,不到1個百分點。這說明不管是從短期,還是從長期看,經(jīng)濟增長對于收入差距的影響都較小,經(jīng)濟增長并不能夠保證收入差距自動得以縮小。

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

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

改革前后我國的經(jīng)濟結構發(fā)生了很大變化,收入差距與經(jīng)濟增長的關系有沒有什么不同?為了探究該問題,我們以1978年為界把樣本時期分為兩個時期,分別估計了兩個時期的模型,再計算收入差距和GDP增長率沖擊的脈沖響應函數(shù)。其中,在1978年前的方程中我們包含了常數(shù)項,時間趨勢項和發(fā)生在1966年的結構轉(zhuǎn)變虛擬變量。在1978年后的方程中我們包含了常數(shù)項和時間趨勢項。為了節(jié)省篇幅,文中沒有報告模型的估計結果,僅給出兩個樣本時期收入差距和經(jīng)濟增長沖擊的累計脈沖響應,見圖7—10。

從收入差距GINI系數(shù)沖擊的累計響應圖7和圖8看,不管是哪個樣本時期,收入差距對投資都有明顯的促進作用,但對經(jīng)濟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更強烈,并且一直在遞增,與此相反的是,經(jīng)濟增長對收入差距沖擊的累計響應除了在沖擊發(fā)生后的前4年外,一直都為負,并且一直在遞減。這說明,1978年后,收入差距對經(jīng)濟增長的不利作用有所增強。

表3 收入差距和經(jīng)濟增長沖擊的脈沖響應

年份1953-1978 1979-2004

Response ofResponse of

INVGROWINVGROWShock to當期值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)濟增長GROW對于經(jīng)濟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增長率沖擊的累計響應圖9和圖10來看,和全樣本時期一樣,經(jīng)濟增長沖擊的主要作用在兩個子樣本期間也是集中在投資上。與1978年前相比,1978年后投資響應的波動更為明顯,而收入差距的響應由正變?yōu)樨?但其值很小,說明改革開放后的經(jīng)濟增長對收入差距有縮小作用,但其作用有限。

由于1978年前后兩個樣本時期SVAR模型結構誤差項的標準差不同,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)濟增長沖擊響應的大小直接進行比較。為此,我們令兩個樣本時期GINI系數(shù)的沖擊都是0.01,GDP增長率的沖擊都是1%⑦,再計算其脈沖響應。我們把主要結果列在了表3中。

顯然,對于收入差距沖擊,投資和經(jīng)濟增長響應的當期值和最大值在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)濟增長的作用更大,GINI系數(shù)增加1個百分點,1978年后投資穩(wěn)態(tài)值增加16%,但GDP卻減少1%。這和前文得出的結論一致,收入差距的擴大在短期可以通過促進投資而推動經(jīng)濟增長,但從長期看,不利于經(jīng)濟增長。對于GDP增長率GROW沖擊而言,不管是從當期,還是從最大值看,1978年后經(jīng)濟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)樨摰?但其值很小,這說明從長期看,1978年后的經(jīng)濟增長有助于收入差距的縮小,但這種作用并不明顯。

總之,以上脈沖響應函數(shù)表明,從短期看,收入差距通過投資對經(jīng)濟增長有一定的促進作用,但從長期看,收入差距的拉大不利于經(jīng)濟增長。不管是從短期還是長期看,經(jīng)濟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)濟增長之間的聯(lián)系有所增強。本文研究在一定程度上支持陳安平(2009a)的分析,即收入差距的擴大在短期內(nèi)能促進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,因為Wan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)濟增長的橋梁。

5.基本結論

為了探究收入差距與經(jīng)濟增長之間的關系及其內(nèi)在機制,本文建立了一個包含收入差距、投資和經(jīng)濟增長的結構向量自回歸模型。利用1953-2004年間的數(shù)據(jù),我們計算了收入差距GINI系數(shù)和GDP增長率沖擊的脈沖響應函數(shù),結果發(fā)現(xiàn),收入差距在短期有助于投資,從而有利于經(jīng)濟增長,但從長期看,收入差距有害于經(jīng)濟增長;不論是短期還是長期,經(jīng)濟增長對收入差距的反饋作用都不明顯。由1978年前后兩個樣本時期的脈沖響應函數(shù)及其比較,我們得出了相似的結論。與1978年前相比,1978年后收入差距與經(jīng)濟增長的關系更強。因此我們認為,盡管收入差距的拉大在短期內(nèi)有助于經(jīng)濟增長,但從長期看,要保持經(jīng)濟的持續(xù)增長,必須著力解決目前不斷擴大的收入差距。由于經(jīng)濟增長并不能使收入差距自動得以縮小,在保持經(jīng)濟高速增長的同時,必須輔以適宜的再分配政策,改善當今社會收入分配的不合理格局。

基金項目:本研究受國家社會科學基金青年項目(08CJL018)、教育部人文社會科學青年基金項目(項目批準號07JC790029)和廣東省哲學社會科學規(guī)劃項目(項目批準號07YD01)的資助。

注 釋:①有關收入差距與經(jīng)濟增長關系研究文獻的詳細評論見Wan Lu & Chen (2006)和 陳安平(2009a,b)。

②有關SVAR模型的技術細節(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)濟增長率(Grow) 和基尼系數(shù)(Gini)的ADF 檢驗中加入發(fā)生在這兩年的結構轉(zhuǎn)變虛擬變量,結果并無明顯區(qū)別。

⑤雖然基尼系數(shù)的ADF檢驗值僅在10%水平顯著,我們并沒有對其取差分,因為本文的目的主要是動態(tài)模擬,而非假設檢驗。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,相當于投資增長12%。

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

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

[收稿日期]2009-05-06(責編:梅文;校對:黃曉梅)