貿易開放、要素稟賦對我國收入分配影響的實證分析

○稅國睿 劉 璇

（武漢大學經濟與管理學院 湖北 武漢 430000）

一、引言

對外開放以來，我國在經濟全球化中的參與度日益提高。一方面，貿易開放度從1978年的10%以下躍升至2010年的49.2%，在世界貿易中的比重從4.3%提高到10.4%，成為世界第一大出口和第二大進口國。另一方面，中國成為發展中國家中外商直接投資最多的國家，僅次于美國位列第二。

與此同時，我國的收入分配現狀卻不容樂觀，地區間、城鄉間的收入不平等趨勢逐年擴大。東部地區的經濟總量和收入水平遠遠超過中西部地區，城鄉收入差距也日益擴大，截止2008年全國城鎮居民人均可支配收入與農村居民人均純收入之比超過3.3。世界銀行報告顯示，中國1%的家庭集中了超過40%的財富，財富集中度高于許多歐美發達國家同期水平。因此，收入分配問題成為影響中國社會公平和穩定、經濟健康持續發展的重要因素。

國內外學術界普遍認同貿易開放是影響一國收入分配的重要因素，斯托爾帕-薩繆爾森（S-S）理認為貿易開放在一國的利益分配非均等，對外開放將提高一國或地區密集使用要素的報酬而降低一國稀缺要素的收益。許多實證研究發現S-S定理在部分發展中國家會出現悖論，國際貿易的收入分配效應也是我國學者的關注焦點，部分學者支持S-S定理，部分學者對其在中國的適用性有所質疑，并對貿易開放與收入不平等之間的線性相關關系進行了多種實證研究。本文在相關文獻的基礎上，通過中國加入WTO以來的各省相關數據進行實證研究，在貿易開放條件下分析我國收入分配差距的影響因素，檢驗斯托爾帕-薩繆爾森定理的適用性，并給出縮小我國收入分配差距的對策建議。

二、實證研究方法與變量構造

本文主要借鑒 Zhang&Zhang（2003）和萬廣華等（2005）的研究方法和思路，使用2002—2012年間的省際面板數據，對中國整體收入差距的影響因素進行實證分析。根據本文的考察目的，我們使用中國30個省份的數據，西藏自治區缺乏完整的數據，因而未被包含在考察范圍內。

1、模型設定

本文運用面板數據模型分析中國收入差距擴大的原因，著重考察貿易開放、要素稟賦差異的作用。根據需要檢驗的假設，構造如下模型：

其中i和t分別代表地區和年份。lninqit表示收入不平等，以基尼系數（gini）為度量指標；open是貿易開放；land代表人均耕地面積；skill以人均人力資本衡量；capital表示人均國內物質資本存量；fdi表示國外資本；μi為各地區特定效應；εit為殘差項。我們在估計過程中對所有變量取自然對數，以減少異方差的影響。

2、變量選取與數據

所有變量的原始數據均來自《新中國六十年統計資料匯編》、《中國統計年鑒》、《中國勞動統計年鑒》以及各省市統計年鑒（歷年）。本文的被解釋變量為各省區的基尼系數。收入不平等的衡量方法多種度多樣，可以分為絕對指標和相對指標兩大類。本文針對王祖祥（2009）關于基尼系數計算方法的多種設想，設計了一種簡便的城鄉統一的計算方法：

其中pi、si、μi與Gi分別是部門i內的人口份額、收入份額、平均收入與基尼系數（為簡化計算用城鎮和農村的恩格爾系數代替），G12是兩部門的擴展基尼系數。

人均耕地面積用各省耕地面積/年末總人口表示。勞動投入增加包括勞動力數量的增加和勞動效率的提升，兩者對收入增加有正面作用。由于勞動力數量的增長是比較緩慢而穩定的，勞動投入的增長主要還是源于勞動效率的增加，而教育能有效地提高勞動效率，因此選用就業人員的受教育程度來表示勞動投入的增長。

木文仿照彭國華（2005）提及的一般方法衡量就業人員受教育程度構成：文盲半文盲、小學、初中、高中、大學專科、大學本科、研究生，其平均受教育年數分別定為 1.5、6、3、4、3.5、4和 3.5年，勞動力平均接受教育年數=文盲半文盲的就業人口比重×1.5十接受小學教育的就業人口比重×7.5+接受初中教育的就業人口比重×10.5+接受高中教育的就業人口比重×l3.5+接受大專教育的就業人口比重×17+接受本科教育的就業人口比重×17.5+接受研究生教育的就業人口比重×20。

本文對基年資本存量的確定方法沿用珀金斯的假定，例如已知1979年國民收入為4062.6億元（當年價），那么年末資本存量應為4062.6億×3=12187.8億元。首先計算國內2002年資本存量，定義為基年的資本存量。本年資本存量=上年資本存量+本年資本形成總額（現價）/國內生產總值指數-本年固定資產折舊額（現價）/固定資產投資價格指數，計算出2002年到2011年的資本存量（以2002年為基年）。然后將所得的資本存量除以總就業人數得到人均國內物質資本存量的數據。

2002年以后的折舊數據，本文是從統計年鑒各地區收入法國內生產總值中固定資產折舊一欄中得到的。這里利用統計年鑒中的同期固定資本形成價格平減指數，將當年價的固定資產折舊轉換成2002年價的固定資產折舊，即：實際固定資產折舊=現價固定資產折舊額/固定資產投資價格平減指數，這樣我們就得到了2002—2011年的實際折舊序列。

國外資本用外商直接投資占各省GDP的比重衡量。收入不平等除了受要素稟賦、貿易開放度的影響之外，還受到其他因素的影響。為了更好地完成本文的研究目的，在計量模型中適當加入一些控制變量是非常必要的。本文僅選擇加入了地區虛擬變量，區分東中西部省區因地理位置、基礎設施等的不同，對收入不平等產生影響。

三、實證結果及分析

面板數據模型根據對截面特定效應的不同假設，劃分為固定效應模型與隨機效應模型。我們根據Hausman檢驗結果判定選擇，拒絕原假設，采納固定效應模型。

1、貿易開放對收入分配的作用

首先我們以基尼系數作為被解釋變量。第一步，將基尼系數只對貿易開放度進行回歸，表1第（1）列報告了估計結果。將貿易開放細分至進出口，探討二者對基尼系數的影響是否相同，隨后在（1）估計模型的基礎上引入解釋收入不平等的要素變量，估計結果由第（3）列給出。第（4）將估計模型的控制變量擴展至進出口、要素稟賦及FDI六個，進行回歸分析。接著增加兩個虛擬變量，分析地區差異在收入差距擴大中的共享。

方程1—3的擬合優度都在0.9以上，F統計量均通過了1%水平的統計檢驗，多數變量都具備統計意義，這表明模型的整體狀況比較理想。

方程1（ln gini=-0.516 ln open）考慮了對外貿易一個影響因素，回歸的結果顯示，對外貿易的發展有利于抑制我國收入差距不斷擴大的趨勢明，變量在1%水平下顯著成立。

方程 2（ln gini=-0.451ln export-0.23ln import）分別研究進出口對我國基尼系數的影響，發現出口與收入不平等負相關，而進口對基尼系數的影響未負，卻沒有通過顯著性檢驗。中國是一個非熟練、低技術勞動力相對充裕的國家，出口企業多為勞動密集型產業，出口使勞動力的相對報酬提高，符合方程1的檢驗結果。進口沒有通過顯著性檢驗，因此它對基尼系數的影響不確定，需要根據進口產品類型進行深入分析。全球經濟危機后各國都面臨國際貿易、經濟發展等結構的再調整，貿易開放對我國未來收入差距擴大趨勢的影響還需要更全面的研究。

2、要素變量的影響結果

方程 3（ln gini=-0.352ln open-2.89e-5ln land+0.012ln skill-1.25e-7ln capital+1.07e-5ln fdi）在方程1的基礎上加入 land、capital和skill要素變量，不同的要素稟賦對于收入分配的作用方向存在差異。耕地、各省國內物質資本與收入不平等負相關，而單位勞動力受教育程度與基尼系數顯著正相關。耕地面積在我國的省際層面上傾向于緩解收入不平等狀況，這主要是因為我國農民的主要收入來源是農產品，土地又是農產品生產過程中最重要的生產要素投入，因此耕地相對豐裕的省區的農民收入狀況相對較好。早耕地面積日益減少的現實下，讓低收入農民的人均耕地保有量維持在一定的水平，不要讓工業用地過多的擠占耕地，是緩解城鄉收入差距的積極選擇。

四、結論及政策建議

本文對中國收入差距擴大提供了一個解釋，并特別強調了貿易開放、要素稟賦的影響。運用面板數據模型檢驗貿易開放與收入分配的關系，研究發現以基尼系數為收入分配的衡量指標，貿易開放對收入差距具有細微的抑制作用，引入其他控制變量進行穩健性檢驗，二者的負相關關系依然成立。本文的研究結論認為S-S定理在中國還是適用的。但是國內外投資和教育對基尼系是的正面貢獻十分顯著，這證明我國的整體投資和教育政策及分配還存在很強的傾向性。

本文的政策建議在于對外開放進程中政府應該采取合理措施避免收入差距進一步擴大。

第一，勞動密集型產業出口對緩解我國就業壓力、縮小收入差距具有積極作用，我國在逐漸進行產業結構升級調整中，仍然需要發展勞動密集型產業，這對抑制地區間收入不平衡有顯著意義。

第二，隨著工業化和城鎮化進程的加快，工業擠占農民耕地的現象頻繁，許多農民無地可耕，閑散勞動力增加，客觀上導致城鄉收入差距擴大。保證一定的人居耕地數量，有利于社會穩定和我國經濟的健康發展。

第三，關于經濟開放問題，發現在考察期內，對外貿易和FDI這兩個因素對我國基尼系數的影響作用是迥然不同的，FDI在很大程度上加劇了地區間不平等的狀況，貿易開放對收入不平等加劇具有微小的抑制作用。因此，在要素稟賦沒有發生顯著變化的前提下，我國經濟發展的資本投入不應過度的傾向技術密集型產業。中國如果要實現真正意義上的產業結構升級，東部地區的出口企業更多地進行研發活動以及技術含量高的生產活動的同時，勞動密集型出口企業需要有步驟地向中、西部欠發達地區轉移，將貿易政策、產業政策、地區發展政策有機結合起來，關注地區發展不平衡、城鄉發展不平衡問題，才能有效地改變我國整體收入差距不斷擴大的現狀。

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