国际贸易、FDI对新兴经济体收入分配的影响——基于金砖四国面板数据的分析

韩家彬 邸燕茹

国际贸易、FDI对新兴经济体收入分配的影响
——基于金砖四国面板数据的分析

韩家彬 邸燕茹

国际贸易和投资影响一国的收入分配。本文基于World Bank数据库的数据资料，利用系统GMM估计方法，经验验证发现出口、进口和FDI与金砖四国的基尼系数同方向变动，国际贸易和投资对金砖四国收入差距的综合影响力系数为0．081，加入世贸组织后，金砖四国的收入差距没有呈现缩小态势。利用时间序列模型进行验证发现，参与国际贸易和引进外资对巴西、南非和中国收入差距的综合影响力系数分别为0．15、0．37和0．14，国际贸易和投资恶化了这些国家的收入分配；而印度的综合影响力系数为－0．07，国际贸易和外资改善了该国的收入分配。

国际贸易 国际投资 收入差距 金砖国家

一、引言及相关研究

金砖五国国土面积占全球的25%，总人口达到9．37亿，占世界总人口的43．2%。2012年，金砖国家的经济总量约占世界经济总量的25%，在全球经济放缓的大背景下金砖五国经济保持了整体较快的增长态势，经济增长速度平均达到3．9%，金砖国家除巴西外，增长率均超过全球平均水平。2012年，金砖五国的贸易总额达到3000亿美元，贸易总量约占世界的17%［1］。南非、印度、中国、俄罗斯、巴西的对外贸易依存度依次为59．6%、55．4%、51．6%、51．4%和26．54%。金砖五国对外贸易和经济快速增长的同时，国内收入分配差距也日益扩大，南非基尼系数最高，为0．631；巴西次高，为0．547；中国、俄罗斯分别为0．474和0．401；印度最低，在0．4以下［2］。对外贸易的快速发展与金砖国家收入分配的恶化之间是否存在某些必然联系呢？

赫克歇尔（Heckscher）最先研究国际贸易与收入分配的关系，H－O模型为研究贸易对一国收入分配和国际收入差距的影响奠定了基础。20世纪70年代之后，贸易自由化使得巴西、中国等发展中国家的收入不平等加剧，很多学者曾放弃收入不平等的贸易理论解释，而从技术、制度和法律等非贸易要素的角度对收入差距问题进行分析。但是新贸易理论的兴起使得贸易影响收入不平等的机制又成为国内外学者关注的热点。从中间产品贸易的视角，菲斯戳和汉森（Feenstra＆Hanson，1999）发现贸易规模扩大恶化国内收入不平等关系［3］；罗伯特森（Robert-son，2000）用墨西哥的数据分析了对外贸易与行业间收入不平等加剧的关系［4］。噶连和森体（Galiani＆Sanguinetti，2003）分析了20世纪90年代阿根廷收入两极分化与贸易自由化的关系，发现行业间工资收入分化加剧与进口渗透率提高同方向变动［5］。迈特和汉森（Mehta＆Hasan，2012）分析了贸易自由化影响印度工资收入差距的机制［6］。张涛和林季红（2012）验证了贸易开放与缩小发展中国家工资收入差距的关系［7］。张莉、李捷瑜和徐现祥（2012）利用1980～2007年的跨国数据，发现发展中国家偏向资本的技术进步导致要素收入向资本倾斜［8］。要素收入分配与要素密集度转变之间关系密切，劳动收入下降是贸易结构调整的结果，资本深化和劳动节约型技术进步不利于劳动所有者［9］。

2008年金融危机爆发之后，新兴经济体正成为世界经济的稳定器，金砖国家作为新兴经济体的第一梯队也自然成为国内外学者研究的重点对象，陶明和邓竞魁（2010）［10］、保和蔡（Pao＆Tsai，2011）等［11］、韩家彬等（2012）［12］、聂聆（2013）［13］在金砖国家农产品贸易、服务贸易、经济增长、碳排放等方面展开了大量研究，而研究金砖国家对外贸易与其国内收入差距关系的研究还很少，本文将利用面板数据模型方法，利用世界银行数据，建立计量经济模型，经验验证金砖国家的对外贸易与国内收入分配的关系。

二、对外贸易、FDI影响金砖国家收入差距的经验分析

自由贸易会造成一国相对丰富要素的所有者的收入得到提高，而相对稀缺要素所有者的收入下降，这意味着国际贸易会使要素所有者收入分配格局发生变化。参与国际贸易和国际经济合作的过程中金砖国家的收入分配都出现恶化趋势，为此，本文建立静态和动态面板数据模型，在控制经济增长、社会制度等因素的基础上验证国际贸易和投资影响金砖国家收入差距的机制。

（一）静态面板数据模型设计

根据麦氏和未若（Meschi＆Vivarelli，2001）［14］的研究，本文设计如下的静态面板数据模型：

其中，GINIit表示i国家t时期的收入不平等状况；tradeit衡量一个国家的对外贸易程度；fdit衡量一个国家利用外资情况；Xikt为其他一些影响收入不平等的控制变量；γt表示时间非观测效应，主要反映经济增长以外，随时间变化的因素所发生的影响，例如就业政策、转移支付政策、主要消费品价格变化等；λi表示地区非观测效应，反映了国别间持续存在的差异，诸如由于经济发展阶段、社会制度、文化传统的差异所导致的不同的收入分配模式等；εit是与时间和国家都无关的随机误差项。

（二）动态面板数据模型设计

任何经济因素变化本身都可能存在一定的惯性，前一期结果可能对后一期有一定的影响［15］。金砖国家的收入差距很可能存在滞后效应，引入动态模型滞后项后可以较好地控制滞后因素。对动态面板数据模型的估计可以使用差分GMM和系统GMM估计方法。本文构建动态面板数据模型的形式如下：

动态面板数据模型的优点在于：第一，在模型的回归过程中可能遗漏的变量大多与收入差距有关，如一个国家的文化传统、经济发展阶段等，而这些因素一般随时间变化而比较小，取差分后能够消除这些不随时间变化的变量和个体非观测效应，从而能够部分的解决遗漏变量问题；第二，差分能够消除反向因果关系。

对于动态面板数据模型，采用FE和OLS的估计结果都是有偏的，参数估计结果不可信。同时动态面板数据模型一般可能存在内生性问题，如果采用OLS估计会导致被估计的参数存在不一致性和有偏。为控制面板数据模型中可能存在的内生性问题，多数学者采用广义矩（GMM），其中阿雷拉诺和邦德（Arellano＆Bond，1991）构造一阶差分GMM估计量有效地解决内生性问题［16］，其原理是通过取一阶差分以消除个体的时间固定效应。对（2）式取一阶差分：

（3）式中（GINIi，t－1－GINIi，t－2）与（εit－εi，t－1）相关，用OLS法对（3）式进行估计仍会造成β估计是有偏的，因此必须为（GINIi，t－1－GINIi，t－2）选择一个合适的工具变量。阿雷拉诺和邦德设计了以下矩条件：

由此可知，GINIit的二阶滞后变量或是更高阶的滞后变量虽然与（GINIi，t－1－GINIi，t－2）相关，但是与（εitεi，t－1）不相关，因此可以作为工具变量。对于解释变量，如果解释变量是严格外生的，则解释变量及其滞后变量都是（2）式合适的工具变量，如果解释变量是内生的，那么解释变量的二阶或更高阶的滞后变量可以作为合适的工具变量。但是，布伦德尔和邦德（Blundell＆Bond，1998）也意识到一阶差分GMM估计方法容易受到弱工具变量的影响而造成有偏的估计结果［17］。为了克服弱工具变量的影响，阿雷拉诺和鲍威尔（Arellano＆Bover，1995）提出了另外一种相对有效的方法［18］，即系统GMM（System GMM）估计方法。其具体做法是将水平回归方程和差分回归方程结合起来进行估计，在这种估计方法中滞后水平作为一阶差分的工具变量，而一阶差分又作为水平变量的工具变量。研究中选择的工具变量是否合适，需经过Sargan检验，如果接受虚拟假设，则表明模型中工具变量的选择是合适的。

（三）指标选取

回归模型的因变量用各国的基尼系数表示，各国基尼系数的数据主要来源World Bank数据库，缺失的数据通过相关研究提供的GINI系数走势图进行估算，或通过双指数平滑法、H－W进行平滑补充处理。

回归中的对外贸易指标，用各国进口额、出口额表示；FDI用各国实际利用外资额表示；对进出口额、FDI原始数据除以CPI，消除物价因素的影响。

根据王小鲁和樊纲（2005）的研究［19］，影响一国收入分配的因素还有与经济增长有关的因素、公共品供给、就业和制度方面的因素等。

经济增长指标采用人均GDP和固定资产投资。因为在强调经济效率的情况下，经济增长较快但社会公平可能受到抑制；而过分强调社会公平也可能损害经济效率，因此经济增长和社会公平之间存在某种替代关系。西蒙·库兹涅茨基于美、英、德等国历史数据的分析发现，随着GDP增长这些国家的收入分配差距经历了先扩大而后逐渐缩小的过程。表明这些国家的收入差距和人均GDP之间存在着倒U型曲线关系，即“库兹涅茨曲线”。通过利用发达国家的数据验证发现，倒U型曲线的走势并未适合所有国家，但这是否对金砖国家适用是要讨论和验证的问题，因此在本文的回归模型中引入人均GDP的平方项。固定资产投资指标采用世界银行数据库提供的各国总固定资本构成表示。同样用人均GDP、固定资产投资额的原始数据除以CPI，以消除物价因素影响。

公共品供给采用政府的教育投入指标表示，因为一国教育的普及能够提高中、低收入层次居民的人力资本存量，增强他们的就业和获取收入的能力。教育投入变量主要采用公共教育支出额表示。同样用教育投入额的原始数据除以CPI，消除物价因素的影响。

制度方面的因素采用市场化、城镇化及政府就业政策表示。市场化反映了政府与市场的边界，政府对经济活动干预越多，市场化程度就越低，反之市场化程度就越高。金砖五国作为新兴经济体，在发展过程中政府对经济干预较多，对经济干预程度深的政府一般其财政支出较高，因此衡量一国市场化水平采用政府消费支出总额占财政总支出比重表示。城镇化水平提高有助于加快城乡资源流动，消除二元结构对经济发展的阻碍，城镇化用城镇人口占总人口的比重表示。政府的就业政策是影响一国就业率的重要因素，失业率较高时，政府出台扩大就业政策可以解决中、低收入群体就业困难，有助于提高其收入水平，因此该指标采用世界银行数据库中公布的就业率数据表示。

加入世界贸易组织能显著影响金砖国家的对外贸易和引进外资活动，为考察结构变动因素对金砖国家收入差距的影响，本文引入虚拟变量（wto），在金砖国家加入世界贸易组织之前设为0，加入世界贸易组织后设为1。

（四）数据描述统计分析和平稳性检验

表1 金砖四国相关数据描述统计

表2 金砖四国相关数据的平稳性检验

对于动态面板数据模型，有效估计的前提条件是面板数据必须平稳的，否则可能导致伪回归问题。本文采用PP－Fisher与ADF单位根两种方法进行平稳性检验，以期相互验证，得到更加可靠的结论，检验结果见表2。对模型回归的各变量进行平稳性检验表明原始序列数据均是非平稳序列，但经过一阶差分后均呈现平稳特征。

（五）回归结果及解释

本文设置了静态和动态面板两种模型，静态面板中的随机效应模型是除去组内均值的回归，动态面板模型不论是差分还是系统广义矩估计都暗含了一阶差分模型的估计，因此，上述估计方法都可以消除个体非观测效应。在模型中隐含着一些随时间变化而影响收入差距的因素，例如政府的收入分配政策、要素禀赋结构变化、经济周期等，这些时间非观测效应对各国的影响是类似的，作用大小会略有差别，可以通过加入时间虚拟变量捕捉这种变化的影响。因此，本文采用相关研究中常用的方法，加入时间趋势变量（tim），以控制政策、要素禀赋结构变化等对金砖国家收入差距的共同影响。

由于俄罗斯的时间序列数据不完善，在金砖五国的分析中把俄罗斯排除，根据南非、中国、巴西和印度1980～2012年的数据构建面板数据模型，估计结果见表3。表3第二列是用随机效应模型估计静态回归模型（1）的结果，为区分面板数据回归应该采用固定效应模型还是随机效应模型，经Hausman检验p＝0．213，接受随机效应和固定效应的系数无系统差异的原假设，也就是随机效应模型较为合适。由方程1的回归结果可知，国际贸易和投资影响金砖国家收入差距的综合影响力系数为0．073，国际贸易和投资每提高1%，金砖国家的收入差距将提高7．3%。人均GDP一次项、二次项的系数在统计上显著，并且二次项的系数为负，这说明人均GDP和金砖国家收入差距成显著的倒U型关系，收入的库兹涅茨假说成立。模型1是静态面板数据回归模型的结果，在没有考虑内生性的情况下，模型1的随机效应模型估计结果可能是有偏的、非一致的。

表3 对外贸易、FDI影响金砖国家收入差距的回归结果

由于变量之间的内生性，估计可能是有偏的和不一致的。模型2运用差分GMM估计方法，对进口、出口和FDI与金砖四国收入差距的关系进行了回归估计。过度识别检验Sargan test概率值在0．1以上，表明无法在10%的显著水平下拒绝工具变量是过度识别的原假设，因此工具变量是外生的。模型2的回归结果表明进出口、FDI与金砖国家收入差距同方向变动，国际贸易和投资影响金砖国家收入差距的综合影响力系数为0．038，随着金砖国家国际贸易和国际投资的增多，其国内的收入差距也不断扩大。模型2中人均GDP平方项的回归结果为负，表明随着金砖国家经济增长，其国内收入差距将趋于缩小，符合收入的库兹涅茨曲线。

模型3采用系统GMM估计方法，在控制经济增长、投资、城镇化、市场化、教育和就业等因素的影响后，进口、出口和外资都显著影响金砖四国的收入分配。回归结果表明金砖四国的国际贸易和投资对其收入差距的综合影响力系数达到0．08，国际贸易和投资对金砖四国收入差距的影响力仅次于经济增长、固定资产投资、公共品供给和制度，且采用系统GMM估计的国际贸易和投资影响金砖国家收入差距的系数显著高于差分GMM估计的结果。模型4中引入二值变量（wto）的回归系数为0．004，加入世界贸易组织之后金砖四国的收入差距呈扩大趋势，进一步验证了在参与国际分工与合作过程中金砖四国收入分配在恶化。模型1～4中人均GDP平方项的回归系数均为负值，符合库兹涅茨曲线的走势，这表明虽然当前金砖四国收入差距较大，但随着这些国家经济快速发展，未来金砖四国的收入差距可能呈缩小趋势。巴西、南非的收入差距在政府政策的干预下已经呈下降趋势，中国也将随着技术进步、国际贸易结构调整，收入差距呈缩小趋势。因此，利用相关数据和计量模型验证的结果与金砖国家收入差距的变化情况基本一致。

由于金砖国家进出口和利用外资情况差别较大，为了进一步区分进出口、FDI影响金砖国家的收入变化趋势，模型4～6分别依次引入出口、进口和FDI，由模型4回归结果可知，出口增长导致金砖四国收入差距扩大；出口平方项的回归系数为－0．001，表明随着出口的增长，金砖四国收入差距呈现先扩大后缩小的趋势。由模型5回归结果可知，金砖四国的收入差距随着进口的增长而趋于扩大；进口平方项的回归系数为－0．005，表明随着进口的增长，金砖四国收入差距也呈现先扩大后缩小的趋势。由模型6回归结果可知，金砖四国的收入差距随着外资的进入而趋于扩大，外资的平方项的系数为0．002，表明随着引进外资的增多，金砖四国收入差距没有呈现先扩大后缩小的趋势，外资的进入虽然能给金砖四国带来技术和管理的外溢效应，但外资大多投资于高新技术行业，带动金砖四国中具有较高人力资本的劳动力就业，不利于缩小金砖四国的收入差距。

三、对外贸易、FDI影响金砖国家收入差距的比较分析

虽然参与国际贸易和投资深刻影响金砖国家的经济增长和收入分配格局，但由于金砖国家加入WTO时间、参与国际贸易和投资的规模、政府政策、文化传统等方面存在较大差异，因此，国际贸易和投资对金砖国家收入差距的影响力会有很大差异。为了区分这种差异，本文分别利用这些国家的时间序列数据建立计量经济模型，对数据进行无量纲化和平稳性检验后利用OLS估计方法进行估计，回归结果见表4。

表4 金砖国家对外贸易、FDI影响收入差距的回归结果

模型1利用巴西1961～2012年的数据进行回归，在控制经济增长、制度等因素的影响后，国际贸易和引进外资对巴西收入差距的影响力系数为0．15，总体看巴西在参与国际贸易分工和引入外资的过程中没有改善本国的收入分配。变量wto的回归系数0．036可知，加入世界贸易组织后巴西的收入差距呈扩大趋势，这也进一步验证了进口、出口和FDI拉大巴西收入差距的回归结果。由人均GDP平方项的回归结果可知，巴西也符合收入的库兹涅茨曲线。在影响巴西收入分配差距的其他因素中，教育对于巴西收入差距起到改善作用，而市场化和城镇化进程中巴西收入差距却进一步扩大。

模型2利用1980～2012年中国的数据进行回归，在控制了经济增长、制度等因素的影响后，国际贸易和引入外资对中国收入差距的综合影响力系数为0．14，结果表明中国参与国际合作与分工的过程中收入差距呈不断扩大趋势，这一回归结果也符合中国对外贸易、外资快速增长与收入差距不断恶化的实际情况。变量wto回归系数为0．041，表明加入世界贸易组织之后中国收入差距扩大了。人均GDP平方项的回归系数为负，表明中国的收入差距符合库兹涅茨曲线的走势，这与王小鲁和樊纲（2004）用1996～2002年的数据模拟城镇收入差距走势结果是一致的。

模型3利用印度1975～2012年的数据进行回归，在控制了影响印度收入差距的社会制度、经济增长等因素的影响后，国际贸易和引进外资对印度收入差距的综合影响力系数为－0．07，总体看印度参与国际贸易和引进外资的过程中收入差距呈不断缩小的趋势。引入印度加入世界贸易组织的二值变量（wto）后，该变量回归系数为－0．023，表明加入世界贸易组织后印度的收入差距不断缩小。

模型4利用南非1963～2012年的数据进行回归，在控制了经济增长、制度等因素的影响后，国际贸易和引进投资对南非收入差距的综合影响力系数为0．37，由于南非工业出口品结构单一，参与国际贸易和引进外资没有解决南非过大的收入差距问题。引入南非加入世界贸易组织变量（wto）的系数为0．026，表明1995年南非加入世界贸易组织后国内收入差距呈扩大趋势。这与进出口、FDI综合影响南非收入差距的回归结果是一致的。南非人均GDP平方项的系数为正，南非基尼系数的变化趋势在数学意义上不符合收入的库兹涅茨倒U型曲线。教育、城镇化的发展有助于缩小南非的收入差距；而市场化进程中南非的收入差距在扩大；同样随着失业率的升高南非中低收入群体就业机会减少，拉大了南非收入差距。

四、研究结论

金砖国家参与国际贸易和引进外资，不但促进了本国经济迅速发展，使本国成为世界新兴经济体的重要力量，而且提高了本国资源的利用效率和范围，深刻影响本国的收入分配格局。本文利用世界银行数据库的相关数据，首先将金砖国家作为一个整体，建立动态面板数据模型，利用系统GMM估计方法，发现出口、进口和FDI影响金砖国家收入差距的影响力系数分别为：0．059、0．014和0．0087，金砖国家参与国际贸易和引进外资影响收入差距的综合影响力系数为0．081，表明在对外开放过程中金砖国家的收入差距随着参与国际贸易和引进外资的深化而不断扩大。金砖国家虽然有四个世界贸易组织成员，但在参与国际分工和合作的过程中有很大差异，而且各国的经济增长、社会制度和文化等情况有很大差异，针对金砖国家的不同情况，本文分别利用各国的时间序列数据建立计量经济模型进行回归发现，巴西、南非和中国加入世界贸易组织之后，国内收入差距呈不断扩大的发展趋势，参与国际贸易和引进外资影响国内收入差距的综合影响力系数分别为0．15、0．37和0．14；而印度加入世界贸易组织之后，国内收入差距呈不断缩小的发展趋势，参与国际贸易和引进外资影响国内收入差距的综合影响力系数为－0．07；俄罗斯由于可统计数据的时间序列较短，无法建立计量模型进行实证分析，但是俄罗斯自1989年以来一直积极参与国际经济合作与分工，外贸依存度一直在50%以上，而且衡量国内收入差距的GINI系数一直保持在0．4以上，这表明俄罗斯的高外贸依存度和高收入差距并存。

国际贸易与国家收入差距之间关系的研究是伴随贸易自由化与全球经济一体化过程的永恒主题。受数据来源的限制，本文只是从国际贸易和引进外资的角度分析国际贸易影响国内收入差距的机制，而没有从产业内贸易、服务贸易等角度研究国际贸易影响国内收入差距的机制。未来的研究将针对金砖国家各自的贸易机构特征，更加深入地分析国际贸易影响国内收入差距的机制。

［1］林跃勤，周文．新兴经济体蓝皮书金砖国家发展报告2013［M］．北京：中国社会科学文献出版社，2013：1－20．

［2］World Bank．World Development Indicators［EB／OL］．http：／／data．worldbank．org／topic／social-development．

［3］Feenstra R，Hanson G．Productivity Measurement and the Impact of Trade and Technology on Wages：Estimates for the U．S．，1972－1990［Z］．Cambridge，MA：NBER Working Paper 6052，1997．

［4］Robertson R．Trade Liberalization and Wage Inequality：Lessons from the Mexican Experience［J］．The World Economy，2000，23（6）：24－36．

［5］Galiani S，Sanguinetti P．The Impact of Trade Liberalization on Wage Inequality：Evidence from Argentina［J］．Journal of Development Economics，2003，72（12）：57－80．

［6］Mehta A，Hasan R．The Effects of Trade and Services Liberalization on Wage Inequality in India［J］．International Review of Economics and Finance，2012，23（6）：75－90．

［7］张涛，林季红．中国的贸易开放与工资收入差距——来自微观数据的经验研究［J］．国际经贸探索，2012（10）：4－15．

［8］张莉，李捷瑜，徐现祥．国际贸易、偏向型技术进步与要素收入分配［J］．经济学季刊，2012（1）：419－439．

［9］陈秋锋．贸易结构调整、要素市场扭曲与要素收入分配［J］．经济经纬，2013（5）：42－47．

［10］陶明，邓竞魁．新兴市场服务贸易比较研究——以“金砖四国”为研究对象［J］．国际贸易问题，2010（3）：42－55．

［11］Pao H，Tsai C．Multivariate Granger Causality Between CO2 Emissions，Energy Consumption，FDI（Foreign Direct Investment）and GDP（Gross Domestic Product）：Evidence from a Panel of BRIC（Brazil，Russian Federation，India，and China）Countries［J］．2011，36（1）：685－693．

［12］韩家彬，张振，李豫新．进出口贸易、FDI对金砖5国经济增长影响的比较研究［J］．国际贸易问题，2012（11）：67－73．

［13］聂聆．金砖四国创意产品贸易国际竞争力的比较研究［J］．国际贸易问题，2013（2）：65－72．

［14］Meschi E，Vivarelli M．Trade and Income Inequality in Developing Countries［J］．World Development，2009，37（2）：320－360．

［15］杜立民．中国二氧化碳排放的影响因素：基于省级面板数据的研究［J］．南方经济，2010（11）：55－60．

［16］Arellano M，Bond S．Some Tests of Specification for Panel Data：Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equation［J］．Rview of E-conomic Studies，1991（58）：277－297．

［17］Blundell R，Bond S．Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models［J］．Journal of Econometrics，1998，87（1）：115－143．

［18］Arellano M，Bover O．Another Look at the Instrumental Variable Estimation of Error-Components Models［J］．Journal of Econometrics，1995（68）：29－51．

［19］王小鲁，樊纲．中国收入差距的走势和影响因素分析［J］．经济研究，2005（10）：1－17．

The Impacts of Foreign Trade and FDI on the Income Distribution of Emerging Economies

HAN Jia-bin，DI Yan-ru
（1．School of Business Administration，Liaoning Technical University，Huludao 125105；2．Capital University of Economics and Business，Beijing 100070）

Foreign trade and FDI influence the income distribution of a country．Based on the World Bank database，the article uses the GMM method，finding that the BRICs Gini coefficient moves in the same direction as export，import and FDI，and comprehensive influence coefficient of international trade and investment to the BRICs income gap is 0．081．After joining the WTO，BRIC countries still face widening income gap．Using the ARIMA method，the comprehensive influence coefficient of Braille，south Africa and China is 0．15，0．37 and 0．14 respectively，so the income gap is widening；but the coefficient is－0．07 in India，which means the income gap is narrowing．

International Trade；FDI；Income Gap；BRIC Countries

F014．42

A

1000－7636（2014）08－0025－08

责任编辑：周 斌

2014－05－23

韩家彬 辽宁工程技术大学工商管理学院副教授，葫芦岛市，125105；邸燕茹 首都经济贸易大学党委宣传部副教授，北京，100070。