洪 勇，王萬山

(九江學院 經(jīng)濟與管理學院，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，同時也是社會公平的重要體現(xiàn)。改革開放四十多年來，我國經(jīng)濟增長始終保持在中高速水平上，經(jīng)濟和社會發(fā)展取得了巨大成就，創(chuàng)造了世界經(jīng)濟增長史上的奇跡。在這個過程中，雖然居民人均收入水平隨著經(jīng)濟增長也在不斷提高，但很多研究和事實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主義共同富裕的本質(zhì)相抵觸，而且過大的收入差距還會帶來各種經(jīng)濟和社會問題，成為當下改革攻堅階段，進一步深化改革的桎梏，將會對我國經(jīng)濟社會全面發(fā)展造成嚴重阻礙。因此，有效緩解和降低收入不平等程度就成了當前我國各級政府面臨的緊迫任務。在這一背景下，本文擬重點關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新和市場分割對我國居民地區(qū)收入差距的影響及其作用機制，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，這對促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，實現(xiàn)社會公平具有重要的理論與現(xiàn)實意義。

梳理文獻可以發(fā)現(xiàn)，對居民收入差距的研究主要集中在兩個方面，一是對收入差距現(xiàn)狀的研究，主要通過基尼系數(shù)等指標來反映收入差距及其變化趨勢(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、財政支出、工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進程對收入差距的影響。高連水(2011)[7]指出，物資資本對地區(qū)收入差距的貢獻最大，達到了34.5%，政府政策、人力資本和全球化的貢獻均超過了10%，而經(jīng)濟體制改革和城鎮(zhèn)化進程的貢獻比較小。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)設施對收入差距的作用，他們發(fā)現(xiàn)提高基礎(chǔ)設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、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]認為，通過對勞動力市場機制、教育培訓制度和轉(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)文獻在研究技術(shù)創(chuàng)新對收入差距的影響中并沒有得到明確的結(jié)論。一些研究認為，技術(shù)創(chuàng)新趨向于擴大收入差距。這類文獻主要著眼于“技能溢價”假說，從理論和經(jīng)驗上證實了技能偏向型技術(shù)進步對技能溢價的正向影響。Acemoglu(2002)[13]基于美國勞動力市場工資不平等與技能溢價之間關(guān)系的分析發(fā)現(xiàn)，技能偏向型技術(shù)進步持續(xù)擴大了收入不平等程度。由于規(guī)模效應，高技能勞動力的供給增加引致了技能偏向型技術(shù)進步，造成了持續(xù)性技能溢價，進而加劇了收入不平等程度(Acemoglu，2012)[14]。Ojha等(2013)[15]認為，緩解收入差距過大的現(xiàn)狀可以通過改變技能進步方向來實現(xiàn)。王林輝(2010)[16]通過實證分析驗證了我國在經(jīng)濟發(fā)展過程中確實存在技能偏向型技術(shù)進步。陳勇和柏喆(2018)[17]的研究發(fā)現(xiàn)，技能偏向型技術(shù)進步是我國地區(qū)工資差距不斷擴大的最主要因素。此外，技術(shù)創(chuàng)新對高技能勞動者會造成“篩選效應”。由于勞動者存在技能差異，會使技能不同的勞動者趨于在特定的地方工作(硅谷集中了更多計算機和通信人才，而紐約聚集了大量金融人才)，這種“篩選效應”會改變地區(qū)勞動力技能的分布，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]、丁煥峰和邱夢圓(2018)[22]的實證研究表明，技術(shù)創(chuàng)新確實擴大了收入差距。

但也有一些學者的研究認為，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出現(xiàn)“知識溢出”效應，即素質(zhì)相對較高的勞動者通過“干中學”可以向高技能勞動者學習以提高勞動技能，帶來工資增長，進而縮小工資差距。Antonelli和Gehringer(2017)[24]認為，技能偏向背后隱藏著很強的資本節(jié)約特性，但傳統(tǒng)的技能偏向理論往往忽視了這一點，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)進步能夠促進技能勞動供給的增長，從而縮小非技能勞動與技能勞動間的工資差距。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。

充分的市場整合有利于商品和生產(chǎn)要素的自由流動，其對收入差距具有較強的抑制作用。但眾多學者指出，中國國內(nèi)市場分割問題突出，嚴重阻礙了商品和生產(chǎn)要素的跨區(qū)流動。此外，市場分割還會嚴重弱化經(jīng)濟主體的內(nèi)在創(chuàng)新激勵機制。由于創(chuàng)新需要投入大量人力、物力和財力，使研發(fā)成本高昂；同時，研發(fā)新產(chǎn)品、新技術(shù)可能面臨著較高的失敗風險。因此，只有市場足夠廣闊，高昂的成本能通過新產(chǎn)品、新技術(shù)的成功研發(fā)獲得補償，才會對各經(jīng)濟主體的研發(fā)創(chuàng)新活動產(chǎn)生較強的激勵作用。由此可見，市場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。雖然市場分割對收入差距有重要作用，在文獻中卻只有少數(shù)幾位學者對此有所關(guān)注，如陳純槿和胡詠梅(2016)[27]、齊亞強和梁童心(2016)[28]，即便如此，這幾位學者也只注意到了市場分割的直接影響，而忽略了其通過技術(shù)創(chuàng)新對收入差距的間接作用。

總的來說，現(xiàn)有文獻對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，需要做進一步的研究。首先，技術(shù)創(chuàng)新對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”效應會擴大居民收入差距，而“知識溢出”效應能縮小收入差距，現(xiàn)階段哪種效應占主導地位，這需要通過實證分析加以驗證；其次，現(xiàn)有文獻很少關(guān)注市場分割對居民收入差距的作用，更鮮見有文獻研究市場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。對以上兩點的研究可以視為本文的增量貢獻。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)；第三部分進行實證研究，并對結(jié)果進行詳細解讀和分析；最后，根據(jù)分析結(jié)果給出本文的研究結(jié)論和有針對性的政策建議。

二、 模型、變量與數(shù)據(jù)

(一) 模型設定

影響地區(qū)收入不平等的因素眾多，本文重點關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新和市場分割對收入不平等的作用。在實證分析中筆者將技術(shù)創(chuàng)新和市場分割作為核心解釋變量，同時引入其他一些對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量模型進行實證分析。

(1)

上式中，αi表示省區(qū)個體效應，如果省區(qū)個體效應αi對被解釋變量有影響，但又無法直接觀測，此時，使用最小二乘法(OLS)進行混合回歸所估計出的系數(shù)是有偏和非一致的，故本文將使用面板設定F檢驗在個體效應模型與混合回歸中進行取舍；此外，如果省區(qū)個體效應αi與解釋變量相關(guān)，則應采用固定效應模型(FE，F(xiàn)ixed Effects)進行估計，反之如果αi與所有解釋變量都不相關(guān)，則應使用隨機效應模型(RE，Random Effects)進行估計。對固定效應和隨機效應的選擇，本文將使用Hausman檢驗進行取舍。

(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市的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入數(shù)據(jù)計算得到的。實踐中有多種計算基尼系數(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個地級市的城鎮(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為該省下轄的地級市數(shù)量。由于需要使用地級市的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入數(shù)據(jù)計算基尼系數(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，本文還將使用文獻中比較常用的衡量收入差距的一些指標作為被解釋變量，用于穩(wěn)健性檢驗，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，分別是技術(shù)創(chuàng)新和市場分割。研究中普遍使用專利數(shù)量來反映創(chuàng)新水平，通常有兩個相互關(guān)聯(lián)的專利指標，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)指標衡量創(chuàng)新水平，相較于專利受理量，它能更準確的反映創(chuàng)新水平(陳勇和柏喆，2018)[17]。由于技術(shù)創(chuàng)新的“技能溢價”效應會擴大居民收入差距，而“知識溢出”效應則會縮小收入差距，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)實證研究中擬引入專利授權(quán)量的二次項以反映該非線性關(guān)系。文獻中測度市場分割的方法有很多，如：生產(chǎn)法、價格法、貿(mào)易法、經(jīng)濟周期同步性、產(chǎn)需法、技術(shù)效率法等。本文使用文獻中普遍采用的具有較好理論基礎(chǔ)的相對價格法來測算各省區(qū)的市場分割程度(MS)，即通過計算某一省區(qū)下轄的地級市之間商品相對價格的方差來衡量該省區(qū)的市場分割程度。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)新和市場分割隨時間變化的走勢圖。由圖1可知，2005年以前，基尼系數(shù)呈現(xiàn)出緩慢上升趨勢，2005年達到最大值后逐年下降，但整個樣本期內(nèi)其值都比較高，始終保持在0.4以上。與之相類似，市場分割程度也展現(xiàn)出了先上升后下降的走勢。1998—2017年期間，除個別年份外，創(chuàng)新水平基本呈現(xiàn)出了上升趨勢，2006年以后該上升趨勢有加速的跡象。

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

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對收入不平等有重要影響的控制變量：人均GDP及其平方項、財政支出比重、工業(yè)化率、貿(mào)易依存度、人均受教育年限、人均社會保障支出。

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

財政支出比重(Finance)反映了政府參與經(jīng)濟活動的程度，用政府財政支出占GDP的比重表示。政府或多或少都會對經(jīng)濟進行調(diào)節(jié)和干預，其對經(jīng)濟活動的調(diào)節(jié)和干預必然會影響收入分配，而政府干預經(jīng)濟活動的主要手段就是財政支出。

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，從而導致就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化，進而對收入不平等程度造成影響。

貿(mào)易依存度(Trade)反映了對外開放程度，用進出口總額與GDP之比表示。由于對外開放對要素流動、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟增長都會產(chǎn)生影響，進而也會對收入差距造成影響。

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對收入差距產(chǎn)生重要影響。本文借鑒陳釗等(2004)[33]的如下方法計算得到該變量的值。將每種受教育程度轉(zhuǎn)換成相應的受教育年限，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)換成相應的受教育年限擬采用如下標準：大學以上、高中、初中、小學、文盲分別按16年、12年、9年、6年和0年計。

人均社會保障支出(Sec)反映了社會保障水平的高低。社會保障支出是社會再分配的一種重要形式，它對調(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)計年鑒》、各省區(qū)統(tǒng)計年鑒、中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫、國研網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫和EPS數(shù)據(jù)平臺。計算基尼數(shù)據(jù)時使用了23個省區(qū)共307個地級市的數(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個省區(qū)市)。城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、人均GDP和人均社會保障支出這幾個名義變量均使用了各地區(qū)的居民消費價格指數(shù)進行了平減，此外，人均GDP還進行了自然對數(shù)處理。

三、 實證分析

(一) 基準回歸分析

如前文所述，在進行回歸估計之前，需先使用面板設定F檢驗和Hausman檢驗對模型進行選擇。檢驗結(jié)果如表1所示，在1%的顯著性水平下所有的面板設定F檢驗均是顯著的，拒絕了沒有省區(qū)個體效應的混合回歸假設，表明個體效應模型是合適的；Hausman檢驗分別在5%、1%的水平下是顯著的，拒絕了隨機效應的原假設，表明采用固定效應進行估計是合適的。

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)和市場分割程度這兩個核心解釋變量。結(jié)果顯示，專利授權(quán)量一次項系數(shù)在1%的水平下顯著為負，其二次項系數(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，達到某一創(chuàng)新水平后，收入差距會隨著創(chuàng)新水平的提高而擴大。筆者認為，兩者間的U型關(guān)系是由“技能溢價”效應和“知識溢出”效應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，大多數(shù)勞動者可以在創(chuàng)新過程中通過“干中學”來提高勞動技能，進而增加工資收入，這個階段“知識溢出”效應占據(jù)主導地位，其作用超過了“技能溢價”效應，故收入差距會隨著創(chuàng)新水平的提高而縮??；當技術(shù)水平隨著創(chuàng)新不斷提高并達到一定水平后，只有少數(shù)具有專門技能的高素質(zhì)勞動者可以通過“干中學”來提高勞動技能，此時，“知識溢出”效應被弱化，“技能溢價”效應占據(jù)主導地位，收入差距就會隨著創(chuàng)新水平的提高而擴大。根據(jù)回歸結(jié)果簡單計算可以發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新對收入差距的作用反轉(zhuǎn)點出現(xiàn)在每萬人專利授權(quán)數(shù)為32件上，遠超過各省區(qū)目前的創(chuàng)新水平，表明未來很長一段時間內(nèi)創(chuàng)新水平的提高都可以縮小收入差距。市場分割的估計系數(shù)為正，且在5%的水平下是顯著的，說明市場趨于分割會加劇收入不平等。(1)筆者在實證分析中也嘗試引入市場分割的二次項以分析其對收入差距的非線性影響，但其估計系數(shù)并不顯著，故最終分析結(jié)果中剔除了該二次項。由于創(chuàng)新需要投入大量人力、物力和財力，一項創(chuàng)新要收回其高昂的研發(fā)成本，需要廣闊的市場作為保障，因此，市場分割通常會阻礙技術(shù)創(chuàng)新，進而在一定程度上會弱化技術(shù)創(chuàng)新對收入不平等的緩解作用。為了在模型中反映出這一點，在表1第(2)列中，引入了專利授權(quán)量和市場分割的交叉項乘積，結(jié)果顯示，該交叉乘積項的系數(shù)為正，并在5%的水平下顯著，說明市場分割確實通過阻礙技術(shù)創(chuàng)新弱化了創(chuàng)新對收入不平等的緩解作用。

在表1第(3)列中，加入了人均GDP及其二次項以驗證收入不平等程度與經(jīng)濟發(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，其二次項系數(shù)為負，兩者均在5%的水平下顯著，說明收入不平等程度與經(jīng)濟發(fā)展水平之間確實存在倒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越過某個門檻值后，收入不平等程度開始下降。通過簡單計算可知，收入不平等程度由升轉(zhuǎn)降對應的人均GDP門檻值為77431元?？疾?017年各省區(qū)的人均GDP水平，23個省區(qū)中只有江蘇、浙江、福建和廣東的人均GDP超過了門檻值，其他省份欲實現(xiàn)通過經(jīng)濟增長緩解收入不平等的理想狀況還有一段路要走。

表1 基準回歸分析結(jié)果

注：( )內(nèi)的數(shù)值表示估計系數(shù)的標準誤；[ ]內(nèi)的數(shù)值表示對應檢驗統(tǒng)計量的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、人均社會保障支出這幾個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，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)易依存度衡量的對外開放水平的上升，能提高經(jīng)濟效率，促進經(jīng)濟增長，對內(nèi)部開放能起到示范效應，將會引致對內(nèi)開放水平的提高，這會使勞動力的跨區(qū)流動更加自由，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，并在5%的水平下顯著，說明收入不平等程度會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者的“干中學”能力，有利于發(fā)揮“知識溢出”效應的作用，進而緩解收入不平等程度。人均社會保障支出的系數(shù)在5%的水平下顯著為負，表明人均社會保障支出的提高有助于縮小收入差距。社會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。財政支出的系數(shù)為負但并不顯著，說明雖然財政支出的提高對降低收入差距有作用，但該作用力度非常小，可以忽略不計。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)化率的提高會加劇收入不平等程度，這與一些文獻的研究結(jié)論不一致。筆者認為，該現(xiàn)象可以由新經(jīng)濟地理學中的產(chǎn)業(yè)集聚理論加以解釋。在工業(yè)化進程中，為了獲得規(guī)模經(jīng)濟和外部經(jīng)濟效應，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城市為主的為數(shù)不多的幾個地區(qū)，這就使得各省區(qū)或多或少都出現(xiàn)了少數(shù)幾個地區(qū)收入相對其他地區(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及其二次項和其他控制變量后，兩個核心變量及其交叉乘積項(含專利授權(quán)量二次項)的系數(shù)符號保持不變，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

由于各種原因，部分省區(qū)的省會城市聚集了大量的經(jīng)濟和人口資源，如果資源過分集中于省會城市則對該省區(qū)的收入差距會造成較大影響，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城市GDP和人口占比過高的省區(qū)，對剩余樣本進行分析。對于GDP，將剔除樣本期內(nèi)省會城市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個省區(qū)；對于人口，將剔除樣本期內(nèi)省會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個省區(qū)。

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

雖然(1)式中的各解釋變量會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對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，這種相互影響會使模型出現(xiàn)內(nèi)生性問題，如不對其進行相應處理，會使模型的估計系數(shù)出現(xiàn)偏誤。尋找一個與隨機干擾項無關(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。要找到一個完美的工具變量通常比較困難，但在時間序列或面板數(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期值存在較高的相關(guān)性，并且被解釋變量的當期值也不會對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結(jié)果如表2第(5)(6)列所示，與表1的估計結(jié)果相比可以發(fā)現(xiàn)，全部解釋變量的系數(shù)符號都保持一致，各變量估計系數(shù)值只有小的變化，部分變量估計系數(shù)的顯著性有所提高，特別地，在基準回歸中不顯著的財政支出系數(shù)在10%的水平下變得顯著，估計結(jié)果的改善主要得益于對內(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Ⅰ

注：( )內(nèi)的數(shù)值表示估計系數(shù)的標準誤；[ ]內(nèi)的數(shù)值表示對應檢驗統(tǒng)計量的p值；***、**、*分別表示在1%、5%、10%的顯著性水平下顯著

對于被解釋變量，本文還將使用泰爾指數(shù)、阿特金森指數(shù)和變異系數(shù)等在文獻中比較常見的用于衡量收入差距的指標，以檢驗模型的穩(wěn)健性。同樣地，為了解決模型中的內(nèi)生性問題，各解釋變量均進行了滯后處理，估計結(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的基準回歸相比，各變量的估計系數(shù)符號都保持不變，估計系數(shù)值變化不大，第(2)列中核心解釋變量的交叉乘積項、人均GDP一次項和工業(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，與基準回歸相比，各變量的估計系數(shù)符號依然保持不變，估計系數(shù)值沒有大的變化，第(3)列中專利授權(quán)量二次項系數(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，相比于基準回歸，各變量的估計系數(shù)符號依然保持不變，估計系數(shù)值變化較小，第(5)列中市場分割程度的系數(shù)顯著性有所提高；在第(6)列，基準回歸中不顯著的財政支出系數(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Ⅱ

注：( )內(nèi)的數(shù)值表示估計系數(shù)的標準誤；[ ]內(nèi)的數(shù)值表示對應檢驗統(tǒng)計量的p值；***、**、*分別表示在1%、5%、10%的顯著性水平下顯著

(三) 動態(tài)面板分析

前面所做的靜態(tài)面板分析可以控制省區(qū)個體效應，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，通常會導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)這個的特征，但動態(tài)面板模型卻能很好地反映出該慣性特征；此外，動態(tài)面板模型所使用的GMM估計還能更好的解決內(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，擬采用如下的動態(tài)面板模型做進一步分析。

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

(3)

表4 動態(tài)面板分析

注：( )內(nèi)的數(shù)值表示估計系數(shù)的標準誤；[ ]內(nèi)的數(shù)值表示對應檢驗統(tǒng)計量的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]認為可以采用差分GMM來解決動態(tài)面板模型中的內(nèi)生性問題，即通過對水平方程(3)式做一階差分來消除省區(qū)個體效應，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行估計。使用差分GMM對動態(tài)面板模型中的參數(shù)進行估計需滿足兩個前提條件：第一，(3)式中的隨機干擾項不能存在自相關(guān)，對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干擾項相關(guān)。第一個前提條件可以用Arellano-Bond檢驗加以識別，第二個前提條件可以用過度識別的Hensen檢驗加以判斷。(2)過度識別檢驗也可以用Sargan檢驗進行判斷，但Sargan檢驗在模型存在異方差和自相關(guān)時是非穩(wěn)健的。表4的第(1)和(2)列給出了使用差分GMM估計的結(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具有慣性特征。與基準回歸結(jié)果相比，全部變量的系數(shù)符號都保持不變，估計系數(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，這很可能是因為引入被解釋變量的滯后值使得模型設定更加優(yōu)化所導致的。由第(1)和(2)列的Arellano-Bond檢驗結(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)式中的隨機干擾項不存在自相關(guān)；Hensen檢驗的結(jié)果表明差分方程中的工具變量是有效的，與隨機干擾不相關(guān)。

上面的差分GMM估計可能存在弱工具變量問題，這會導致其估計效率降低。Blundell和Bond(1998)[35]在差分GMM估計的基礎(chǔ)上提出了系統(tǒng)GMM估計，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方程系統(tǒng)進行GMM估計，這就是文獻中常用的系統(tǒng)GMM估計。系統(tǒng)GMM能夠克服差分GMM中的弱工具變量問題，從而提高估計效率。同樣地，系統(tǒng)GMM估計也要滿足前面差分GMM估計中所提到的兩個前提條件。表4的第(3)(4)列給出了使用系統(tǒng)GMM的估計結(jié)果，其與差分GMM估計結(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)符號都保持一致，估計系數(shù)值變化都不大，相較于差分GMM，第(3)列中市場分割程度和第(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檢驗結(jié)果表明隨機干擾項沒有自相關(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年中國省級面板數(shù)據(jù)，對省區(qū)層面的收入不平等及其影響因素進行了分析，著重關(guān)注了技術(shù)創(chuàng)新和市場分割對收入不平等的作用，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年達到最大值后開始緩慢下降的走勢；(2)地區(qū)收入差距與技術(shù)創(chuàng)新之間存在U型關(guān)系，當前“知識溢出”效應超過了“技能溢價”效應，創(chuàng)新水平的提高將有助于縮小地區(qū)收入差距；市場分割會加劇地區(qū)收入差距，此外，市場分割對技術(shù)創(chuàng)新的阻礙作用還會弱化創(chuàng)新對收入不平等的緩解作用；(3)地區(qū)收入差距與經(jīng)濟發(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)化率的提高會加劇地區(qū)收入差距，財政支出對地區(qū)收入不平等的作用不明顯；(4)動態(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性的政策建議。第一，鼓勵并大力支持技術(shù)創(chuàng)新。各級政府都要努力營造出一個促進科技創(chuàng)新的良好環(huán)境，加大創(chuàng)新資金投入，出臺并切實執(zhí)行促進技術(shù)創(chuàng)新的相關(guān)政策，設立專項創(chuàng)新基金，對科技創(chuàng)新企業(yè)、研究機構(gòu)、大專院校等研發(fā)的重大技術(shù)創(chuàng)新成果進行補貼和獎勵，積極推動和促進企業(yè)與高校的產(chǎn)學研合作，幫助企業(yè)拓展科技創(chuàng)新產(chǎn)品與服務的市場。第二，打破區(qū)域市場分割。各級政府要從長遠出發(fā)，高瞻遠矚，擯棄本地思維和利益短視，打破地方保護主義的枷鎖，杜絕使用行政命令的方式對市場進行干預，最大限度地減少人為造成的市場分割，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)造出一個良好的市場環(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)濟增長會惡化地區(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)濟的同時，通過出臺對低收入群體的有利的政策來緩解收入差距過大問題。第四，堅持貿(mào)易自由化，加大對外開放力度。在反全球化逐漸抬頭的國際背景下，中國更應高舉自由貿(mào)易大旗，進一步擴大對外開放，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)濟增長的速度，確保適齡兒童100%的入學率，要采取各種措施盡量減少和杜絕失學、輟學情況的發(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)社會所需的各種人才。第六，完善社會保障和保險制度，加大社會保障支出。在基本養(yǎng)老保險基礎(chǔ)上，逐步推廣企業(yè)年金和各種補充養(yǎng)老保險制度，逐步完善失業(yè)保險制度，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，對于工業(yè)化過程中的產(chǎn)業(yè)集聚問題，各地方應該充分發(fā)揮本地的比較優(yōu)勢，建立適合本地的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)集群，努力形成地區(qū)之間的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢互補，避免將各產(chǎn)業(yè)都集中在以省會城市為主的少數(shù)幾個地區(qū)。