魏作磊,刘海燕,陈丽娴
(广东外语外贸大学 经济贸易学院,广东 广州 510006)
20世纪90年代以来,中国经济持续高速增长。与此同时,诸多结构性问题也日渐积累,其中就包括收入分配问题。经济发展进入“新常态”后,收入分配范围已不仅限于发展成果的分配问题,更关系到经济增长的可持续性[1]。因此,在当前经济发展形势和实现共同富裕的背景下,收入分配不平等问题亟待解决。伴随服务业占国内生产总值(GDP)比重上升,服务业就业占总就业的比重随之上升,服务业产业结构调整也与收入分配高度相关[2]。受益于经济全球化下的国际产业链分工及改革开放带来的阶段性人口红利,中国逐渐由落后农业国向制造业大国转变。伴随服务经济发展,当前中国的产业转型正面临着新格局,如何优化产业结构以稳定就业并促进居民平均劳动收入份额增长已成为重要研究命题。目前发达国家服务业占GDP比重普遍超过70%并保持增势,从发达国家经验来看,产业结构转型通常会改变社会经济形态和生产组织方式,进而冲击城市内部的就业及收入分配[3]。中国服务业占GDP比重于2015年首次超过50%并继续保持稳进增势。当前服务业产业结构调整将为各地区居民收入分配带来怎样的影响?这是亟须探讨的理论问题。
收入分配不平等问题一直是国内外学者关注的热点问题,了解产业结构转型过程中不同个体的财富分配效应对于认识经济演变进程中的收入分配问题具有重要作用。从产业结构角度出发,刘易斯(Lewis,1954)最早提出二元经济结构模型,该模型以就业结构为切入点刻画产业结构与收入分配之间的关系[4]。在此基础上,库兹涅茨(Kuznets,1955)[5]提出的倒U型理论也揭示了产业结构与收入分配间的一般关系,从而奠定了该研究领域的逻辑起点。此后,倒U型曲线的存在得到了学者们的普遍验证[6-7]。希茨等(Sheets et al.,1987)基于美国服务业发展的经验事实发现个别服务行业的扩张会扩大低工资水平劳动就业规模[8]。托尔贝克等(Thorbecke et al.,1996)发现农业和服务业的减贫效应大于工业部门,农村减贫所取得的成效主要来源于农业部门技术进步和非农部门就业增加[9-10]。迈入服务经济后,产业经济形态逐渐由以制造业为基础向以服务业为基础转变,高技能人才成为新经济形态的主力军[11]。相较而言,依托于信息技术发展的新经济形态更注重对技能劳动和人力资本的回报,在低技能劳动力增长的同时会带来更大的收入差距[12]。布鲁姆(Blum,2008)的研究发现产业结构升级为美国高技能劳动力带来了高达60%的收入增长[13]。此外,有学者从新古典多部门增长模型中的结构变化和总体动态性视角出发对“卡尔多·库兹涅茨风格化事实”进行解释,指出政府服务供给不仅会对部门结构产生扭曲效应,还会影响代表性家庭的跨期替代弹性,从而改变经济增长的总体动态[14]。还有学者从资本和劳动力之间的高度替代性解释了产业结构转型过程中劳动力份额下降的原因[15]。
由于中国服务经济发展起步较晚,服务化产业结构转变对收入分配影响的研究成果还相对较少。林毅夫和刘培林(2003)从经济发展战略角度出发对造成地区之间收入差距的结构性原因进行解释[16]。靳卫东(2010)指出产业结构转变是一个动态过程,短期内人力资本与产业结构转化不匹配是导致居民收入差距扩大的重要因素,而从长期看,产业结构转化会通过经济增长效应缩小收入差距[17]。刘文钊(2014)认为“去工业化”会增加结构性失业,这使得低阶层劳动力收入水平不断下降,但资本报酬仅集中于少部分高增值服务行业,最终导致收入分配不平等程度扩大[18]。产业结构变迁也是生产要素优化配置所引致的生产率提高的结果,这与劳动者收入关联紧密,因此产业结构转型也是导致居民收入分配不平等问题的要因之一[19]。学者们大多从资本或劳动偏向型技术进步来解释服务经济发展加剧收入分配不平等的原因[20-22]。进一步细分服务部门,张荐华和高军(2019)认为农业生产性服务业发展有利于缩小本地区和周边地区的城乡居民收入差距,但这种作用会随着城镇化水平的提高由促进转变为抑制[23]。随着中国居民服务消费需求的进一步释放,公共服务供给会通过改变产业结构和就业结构对居民工资性收入产生影响[24]。
尽管目前国内外学者对产业结构与收入分配关系的研究总体上较为充分,但具体到产业结构服务化视角的研究还很薄弱,且已有研究大多侧重于刻画产业结构调整对收入分配的直接作用,对于其具体的影响机制研究尚不充分。由于中国服务经济起步较晚,现有研究主要依托于西方先行工业化国家转型升级经验,而新经济形势下中国亟须协调好产业转型过程中不同阶层劳动者劳动份额分配的公平性与高端生产要素投入带来的收入分配效率提升之间的关系。本文将基于中国1999—2018年省级面板数据构建空间计量与面板门槛模型,考察服务经济背景下产业结构转型升级对居民收入分配不平等程度变化的具体影响机制。
为刻画服务业比重上升对收入分配的影响,本文基于传统的柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数构造以要素所有者为主体的个体财富分配规范函数,在原函数基础上引入资本的知识和技术溢出效应,构建如下生产函数:
U=C×F(AK,L)
(1)
式(1)中,U为产出,C为效应系数,F为产出的示性函数,A为知识和技术溢出率,K为资本,L为劳动。假设经济中存在a、b、c三个部门,其中a为农业部门,b为工业部门,c为服务部门。由于各产业部门主导生产要素类型具有异质性,本文将要素测度单位标准化为1,经济体中的要素所有者同时为生产者和消费者,其收入Yi将被用于消费、投资及储蓄,借以实现个体的预期效用最大化。假设农业部门需要1单位劳动来实现个体最优选择,其产出Ua=F(L=1,AK=0),而工业部门在专有生产工序中的资本投入(物质资本、人力资本等)能替代部分传统劳动力,假设这两种要素之间的替代弹性具有等价性(替代比例为1∶1),则可将工业部门的产出表示为Ub=F(L=0,AK=2)。现代服务业内涵丰富的人力资本、知识和技术等要素,但同时服务业又具有传统的手工人力特征,因此假设服务部门需要等比例的要素投入,其生产函数可表示为Uc=F(L=1,AK=1)。经济个体生产资金主要来源于贷款(利率为r),其劳动工资为w,因此个体的收益所得可表示为:
I=U-rAK-wL
(2)
下面讨论产业结构的服务化趋势处于不同发展阶段的财富分配效应。
在服务化结构转型初期,技术和知识的传导时效具有滞后性,此时资本要素投入的效率会高于其他生产要素,资本要素所有者将获取较高水平的产出报酬(个体效用最大化满足AK/L>1)。而在服务化结构转型中后期,要素所有者受到生产规模效应和学习曲线的影响,有更多机会实现财富分配的均等化(AK/L=1),此时个体间的收入分配差距扩大趋势可能减缓或有所扭转。为使个体产出实现收益最大化,式(2)将满足:
(3)
即:
(4)
那么,个体效用最大化条件可表示为:
(5)
式(5)中的α为生产系数弹性,该式可进一步简化为:
(6)
在服务化结构转型初期(AK/L>1),当α、w增加,r减少时,单位劳动资本回报增加,这意味着非资本要素(密集)所有者将获得较低的回报,从而形成一种基于要素禀赋差异的生产要素所有者之间的单向补贴机制,导致个体财富分布向持有更多高尖端资本要素的生产者倾斜,此时高技能劳动者往往会形成相对比较优势,个体财富差距将进一步扩大。而在服务化结构转型中后期,这一阶段的机会均等可能表现为AK/L=[α/(1-α)]×(w/r)=1,此时个体收入差距可能出现“逆倒灌”现象,个体之间的收入分配差距逐渐缩小。由此推论,服务业比重上升与收入分配可能呈现倒U型曲线关系,这一非线性关系的阶段性呈现形式要以具体的产业发展背景为支撑[25]。
因此,本文提出以下假设:
假设1:服务业比重上升与居民收入分配差距存在阶段性非线性关系。
服务经济发展雏形期,生产要素的流通空间更多局限于一定的地域维度内,特定范围内不同要素的横向流通无法有效催生出正的网络外部性。这类定向化、专有化要素分配会加剧不同地区居民的收入分配差距。随着经济社会的分工深化,服务要素对经济增长的财富效应与不同要素的专有属性一一对应,产生要素间的属性配比差异,此时具有更多资本偏向型要素的生产者会在生产空间上获取更多比较优势,继而产生小范围的负向空间溢出效应[26-27]。在服务业发展进入成熟期,服务业发展水平维高、增长速度维稳成为产业结构优化的内部状态,各产业间投入要素与产出结构的调整能加速知识、技术、资本、劳动等生产要素的跨区流动,即不同生产者个体可以通过学习曲线及人力资本蓄水池效应实现资源共享,促使低收益个体通过经济增长的涓滴效应缓解收入分配不均的矛盾。同时,地理性集聚也会通过城镇化辐射带的虹吸效应加速高附加值生产要素的自由流通,优化资源配置,并通过生产要素的空间集聚与扩散效应促进周边地区经济增长,提升邻近低收入群体的财富水平,拉近不同收入阶层在地理空间上的收入距离[28-30]。
因此,本文提出以下假设:
假设2:服务业比重上升会通过空间溢出效应影响居民收入分配状况。
服务是内涵丰富知识、技术和人力资本的产品,技术密集型服务部门的创新投入具有巨大的规模经济效益和利润空间,能吸引大量知识和技术密集型资本进入。服务经济发展初期,资本与劳动生产效率增长比例往往会形成“剪刀差”,此时技术进步的资本偏向效应和岗位挤压效应会扩大不同生产要素所有者之间的收入差距[31]。但是,伴随数字经济与信息经济的发展,智能型服务能够解放低产能劳动力,并在技术进步所外化的人力资本效应作用下提升劳动者的现代化就业技能和专业化生产水平,当劳动和资本的生产效率同比增加时,劳动者的人力资本水平同步增长,并通过中性技术进步增加技能劳动的供给,弥合收入分配两极化缺口,避免初始低收入者长期处于低福利水平区间[10,32]。从城乡二元结构来看,农业技术进步在促进非农就业增加的同时也盘活了农村土地市场的资源配置,促进农业的效率进步与农民增收,这一行径能有效削减农村贫困,缩小城乡收入差距[33]。实际上,当前阶段中国仍主要依靠资本偏向型技术进步实现经济增长,技术的资本偏向效应往往会加剧居民收入分配不均问题。反之,鼓励劳动偏向型技术进步及提升农业劳动者的就业技能能促使城乡就业结构与产业结构互为匹配,软化居民收入分配不平等问题。
因此,本文提出以下假设:
假设3:服务业比重上升会通过技术进步偏向效应影响居民收入分配差距。
不同地区间的地理距离越邻近,空间相关性通常也会越强。省级层面的居民收入分配差距通常存在较为显著的空间溢出性,传统的计量经济模型往往忽略了空间层面的相关性或异质性,导致模型的估计结果存在较大误差。因此,本文基于空间计量模型进行基准分析,以尽量克服回归结果的空间性偏误。为了验证居民收入分配差距在省域区间内是否存在空间相关性,需先进行空间相关性检验。本文采用莫兰指数(Moran’sI)进行检验,该指数可表示为:
(7)
式(7)中,xi为省份i的观测值,S2为样本方差,Wij为空间权重矩阵元素。当0 进行空间计量分析前需对区域间的空间距离进行测度,以描绘不同地区间的空间关系,因此需要构建空间权重矩阵。本文根据相邻标准定义(空间单位间是否相邻)构建31×31地理邻接(0-1)矩阵来刻画居民收入分配差距的空间相关性,当省份i与省份j相邻时,权重矩阵Wij为1,反之为0,其一般性表示如下: (8) 对Wij进行标准化处理后可表示为: (9) 1.静态面板模型 Ti,t=β0+β1servicei,t+β2lsqi,t+β3Xi,t+εi,t+vi,t (10) 式(10)中,i表示地区,t表示年份,T为收入分配不平等,service为服务业比重,lsq为服务业比重二次项,X为控制变量集,ε为随机误差项,ν为非观测的固定效应因素。 2.空间计量模型 由于服务业发展对居民收入分配差距的空间溢出效应均能在省际空间效应上得到不同程度的体现,因此本文认为,服务业发展对居民收入分配差距具有空间溢出效应,忽略这种空间关联会导致回归结果出现较大偏误。收入分配的空间相关性可能存在内生交互、外生交互及空间误差交互效应,故本文针对假设1和假设2构建空间计量模型。 空间自回归(SAR)模型如下: Ti,t=β0+ρWTi,t+β1servicei,t+β2lsqi,t+β3Xi,t+εi,t+νi,t (11) 空间误差模型(SEM)如下: Ti,t=β0+β1servicei,t+β2lsqi,t+β3Xi,t+γWμi,t+εi,t+vi,t (12) 空间杜宾模型(SDM)如下: Ti,t=β0+ρWTi,t+β1servicei,t+β2lsqi,t+β3Xi,t+θ1Wservicei,t+ θ2Wlsqi,t+θ3WXi,t+εi,t+vi,t (13) 式(11)—式(13)中,W为权重矩阵,ρ为空间自回归系数,γ为空间误差相关系数,θ为自变量空间滞后系数。 3.面板门槛模型 Ti,t=β0+β1servivei,t+β2Xi,t+θ1servicei,t×I(techi,t≤Ψ1)+θ2servicei,t× I(Ψ1 (14) 式(14)中,tech为门槛变量,代表资本偏向型技术进步。Ψ为待估门槛值,I()为示性函数。 1.被解释变量 收入分配差距(T),度量指标通常有基尼系数、泰尔指数及城乡居民收入比。其中,泰尔指数兼顾了居民的绝对收入和人口结构变化,因此本文采用泰尔指数来衡量居民收入分配差距,其计算方式如下: (15) 式(15)中,T为测度居民收入差距程度的泰尔指数,yi与y分别代表第i个个体的收入和所有个体的平均收入。 2.核心解释变量 基于数据的可得性与有效性,本文采用服务业增加值占国内生产总值(GDP)的比重作为服务业比重(service)表征变量。随着某一地区的服务业所占比重升高,该地区的整体产业结构也渐趋服务化。为观测服务业比重变化对居民收入分配的非线性影响,模型引入服务业比重二次项(lsq),同时对变量作对数化处理,以尽可能克服多重共线性及异方差问题。 3.控制变量 政府支出(gov)采用政府财政支出占GDP的比重表示。人口年龄结构(age)采用总人口抚养比表示,总人口抚养比为非劳动年龄人口数与劳动年龄人口数的比重。对外开放度(open)采用进出口总额占GDP的比重与外商直接投资额(FDI)占GDP的比重加权值进行衡量。普惠金融(fin)采用金融机构贷款余额占GDP的比重来衡量。人力资本水平(hc)采用人均受教育年限法进行测算(1)平均受教育年限:根据教育程度(小学、初中、高中和大专及以上)将受教育年限分别设为6年、9年、12年和16年,各地区人均受教育年限=(小学生数×6+初中生数×9+高中生数×12+大专及以上学生数×16)÷ 6岁及以上受教育人口总数。。 4.门槛变量 技术进步偏向指数(tech)。本文对资本-劳动要素的替代弹性进行估算[34-35],技术进步偏向指数估值结果整体大于零,表明中国在当前阶段的技术进步偏向资本。 中国国民收入分配结构在1999年前后出现了结构性转折[36],综合考察样本数据的经济意义,本文选取1999—2018年中国31个省份(不含港澳台地区)的面板数据作为样本进行实证检验,原始数据主要来源于2000—2019年《中国统计年鉴》《中国金融统计年鉴》及各省份统计年鉴、统计公报,对个别地区所缺失的数据采用插值法进行补充,同时对样本数据进行稳健性处理,变量描述性统计如表1所示。 表1 变量描述性统计 要判断居民收入分配是否具有空间相关性,首先需对样本地区的居民收入差距全局莫兰指数进行计算并检验其显著性水平。由表2可知,1999—2018年全域莫兰指数均在1%水平上显著为正,这表明居民收入分配差距在空间分布上具有高度相关性,忽视这种局域关联特征会造成回归结果的偏误,因此本文采用空间计量模型作为基准回归模型。 表2 1999—2018年居民收入分配不平等的莫兰指数 由于极大似然估计方法(MLE) 相较于普通最小二乘法(OLS)能更有效地规避空间计量回归结果的有偏及不一致[37],因此本文采用极大似然法对空间计量模型进行检验。考虑到本文研究样本可能具有时点和个体效应,故先对模型进行豪斯曼(Hausman)检验,并据其结果在1%水平上拒绝随机效应假设。在此基础上,继续通过似然比(LR)检验对固定效应模型的具体形态进行选择,结果表明,双固定效应模型明显优于年份或地区单固定效应模型,因此后文将基于年份与地区双固定效应模型进行回归分析。 本文构建SAR、SEM及SDM三种模型来综合考量服务业比重上升与居民收入分配差距之间的关系,表3为基准回归结果。表3列(1)、列(3)、列(5)为服务业比重与居民收入分配关系的单独性观测结果,三种模型的服务业比重二次项系数虽均为负值但并不显著,而一次项系数均在1%水平上显著为正。纳入控制变量后,二次项系数由不显著转为显著,一次项系数的相关性与显著性水平保持不变。上述观测结果说明服务业比重上升与居民收入分配差距之间具有较强的非线性关系,而当前阶段样本全域主要处于倒U型曲线的左端,此时产业间生产要素分配不均会加剧经济个体的收入分配差距,这也初步验证了本文的假设1。纳入空间权重矩阵(W)后,服务业比重一次项及二次项系数符号互为反向,这表明本地区的服务业发展会缩小周边地区的居民收入分配差距。为保证模型回归结果的准确性,本文通过自然对数函数值(log-likelihood)、赤池信息准则(AIC) 、贝叶斯信息准则(BIC)及LR检验来确定空间计量模型的最佳形式。相较于SAR模型和SEM,SDM的综合拟合优度最好,且LR检验结果也表明空间杜宾模型无法退化为其他模型,因此本文将双固定SDM作为基准回归模型。 表3 空间计量模型回归结果 表3中SDM的空间自回归系数在1%水平上显著为负,说明本地区服务业比重上升对扩大周边地区居民收入分配差距具有一定的反向抑制作用,即服务业发展与收入分配之间的关系具有显著的空间溢出性,因此有必要对SDM进行效应分解。表4的效应分解结果表明,本地服务业比重上升对当地居民收入分配差距具有显著的正向扩张效应,而对周边地区则具有负向空间溢出效应,即本地服务业比重上升会在拉大当地居民收入分配差距的同时缩小周边地区居民收入分配差距,这也验证了本文的假设2。一方面,本地服务业比重上升在一定区域内的要素分配是非中性的,服务业发展在打破传统生产要素效率约束的同时,还受到资本、技术等要素分配的有偏性影响,导致财富主体集中于优势要素所有者,进而扩大局域内的收入差距;另一方面,本地服务业发展通过产业集聚及就业引流作用间接地促进周边地区的经济发展,受经济发展的外部性影响,本地服务业发展对当地居民收入分配的直接作用可能小于溢出效应对周边地区居民收入的财富分配作用,从而使得收入分配空间溢出效应在打破地域局限的情况下总体表现为负值。 表4 SDM效应分解 为确保基准回归结果的可靠性,本文从以下四个方面进行总体样本的稳健性检验: 一是由于城乡居民收入比与泰尔指数在变化趋势上基本一致,且二者均能体现一定空间维度差异上的居民收入分配情况,故将居民收入分配差距指标的表征变量替换为城乡居民收入比进行回归。 加热速度由零件获得的实际比功率所决定。实际选取的淬火温度,往往由淬火层的深度要求而确定。较长的加热时间和较高的加热温度,相应地可获得较深的加热深度,反之,加热深度较浅。 二是服务业增加值占GDP的比重在反映服务业行业发展特征时可能受物价等非观测因素影响而产生统计及回归偏误,因此本文将服务业从业人员占总就业比重引入模型作为参照组进行回归。 三是考虑到基准回归模型具有潜在的内生性问题,而极大似然估计无法有效克服技术上的内生性问题,因此通过广义矩估计法(GMM)引入相应的工具变量对空间计量模型进行回归(2)模型采用被解释变量滞后1到2期作为工具变量。。 四是虽然地理邻接矩阵能基本反映本地服务业发展对相邻地区居民收入分配的空间溢出效应,但无法直接体现非邻近地区的空间相关性,因此本文将地理邻接矩阵替换为地理距离矩阵来刻画变量间的空间关联特征。地理距离矩阵的基本表现形式如下: (16) 其中,dij为各地行政城市间的直线距离。 由稳健性检验报告的结果可知(3)由于篇幅所限,稳健性检验结果不在文中逐一报告,该表留存备索。,在负向空间溢出效应下,本地服务业比重变化与居民收入分配差距具有显著的非线性关系。文章保留居民收入分配差距指标的原表征值,并对服务业比重的表征形式进行替换,回归系数的方向特征及显著性水平与基准回归结果基本一致。同时,空间计量GMM估计及权重矩阵替换回归结果也基本保证了前文回归结果的稳健性,因此,本文认为基准回归结果是有效的。 表5 门槛效应检验结果 表6 95%置信区间下的门槛值估计 基于上述门槛检验,表7报告了非线性门槛回归结果。由表7可知,服务业比重上升趋势在不同技术进步偏向程度下的系数均为负值。当技术进步偏向门槛值不高于0.926时,服务业比重系数的符号方向为负,说明此时服务业发展会缓和居民收入分配差距,但这种缓和作用并不显著。这可能是由于起步阶段的要素分配机制并不健全,以传统劳动力为主的扭曲型要素结构所引起的边际财富增长空间较小,从而限制了不同经济个体间的收入分配差额增长空间。当技术进步偏向门槛值介于0.926~0.965时,服务业比重系数在5%水平上显著为负。这说明中前期服务业发展受到短期经济波动影响,这种摩擦作用能有效缓解居民收入分配矛盾,此时居民收入的财富效应大于由于空间局限所产生的外部不经济,城镇服务业发展承接了大量农村剩余劳动力,从而能有效缓解农村贫困,缩小整体收入差距。随着技术进步偏向门槛值越过0.965,服务业比重系数的负向特征弱化,说明此阶段服务业发展对居民收入差距继续扩大的反向抑制作用并不显著,甚至会在后期形成反弹机制。这可能是由于技术进步的资本偏向效应扩大了处于不同技术与知识水平区间的个体劳动收入差额,从而加剧了不同要素供给部门的收入分配矛盾,这也是当前服务经济发展阶段各个发达经济体的主要弊病之一,本文的假设3也因此得以验证。 表7 门槛回归结果 1.分区域分析 为了进一步分析中国不同区域服务业发展对居民收入分配的差异性影响,本文根据中国行政区划,结合地区经济发展特性,将全部样本省份划分为东部、中部和西部三大区域块,并基于静态面板模型单独观测各区域的发展特征(4)东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南;中部地区包括山西、黑龙江、安徽、江西、吉林、河南、湖北、湖南;西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、新疆、宁夏。。表8的分组回归结果表明,服务业比重变化对居民收入分配差距的作用效果具有显著的地域差异。具体而言,东部地区服务业发展在1%显著性水平上加剧居民收入分配不平等矛盾,这可能是由于东部地区经济发展水平整体领先于中西部地区,其服务业发展所依赖的要素配置更倾向于高技能劳动及高技术水平生产约束,这种资本偏向的技术进步会在提升高技能劳动的相对工资水平的同时降低传统劳动的收入份额,并在城镇化带来的就业结构变动及服务业局域集聚作用下放大偏向效应,使得东部地区不同经济个体的收入分配差距进一步扩大。而中部地区服务业发展会缩小地区收入分配差距,但这种正向作用并不显著,这说明中部地区服务业发展还处于雏形期,此时服务业发展更多体现在就业人员的空间流动上,生产性资源主要流向东部地区,本地服务业发展对个体收入分配的边际协调作用较弱。因此,虽然地域性收入分配差距在一定程度上能得以缓解,但其总体作用效果并不明显。西部地区服务业比重系数在10%水平上显著为负,说明当地服务业发展对缩小居民收入分配差距有一定的促进作用,这可能得益于西部大开发等政策红利对当地生产资源的牵引作用,从而使得不同生产要素的整体财富分配性能得到提升,财富效应的正向增长弱化了潜在的技术偏向效应,进而缩小当地的收入差距。 表8 分地区回归结果 2.分时段分析 国家统计局公布的基尼系数分布状态在2008年前后形成丘峰,本文援引计算的泰尔指数阶段性变化趋势也基本与之一致。长期以来,中国得益于改革开放所带来的人口红利,低技能劳动力供给为劳动密集型服务行业创造了巨大的利润空间,然而这种偏向于低技能劳动的产业发展模式在创收形式与内容上具有较大的局限性,导致其在后期发展中后劲不足,进而减小低收入群体工资水平进一步提升的可能性,扩大不同经济个体收入差距的“喇叭口”。为了梳理服务业发展在此间的阶段性作用机理,本文以2008年为节点对样本区间进行分段考察,表9报告了分时段回归结果。据表9可知,1999—2008年服务业比重上升与居民收入分配差距在5%的显著性水平上负相关,而2009—2018年则在1%水平上显著正相关,这种作用方向恰好与居民收入分配差距本身的分布形态相悖。可能的原因在于,2008年以前,中国服务业发展整体还处于中低水平区间,此时经济个体的平均财富也整体处于较低水平,服务业发展对收入分配的作用更多体现在产业结构转型升级带来的整体财富效应的提升上,因此这一阶段个体间的财富分配不均状况有所缓解。2008年以后,金融危机带来的阶段性经济波动抑制了原先的财富效应,进一步触发了产业与生产要素结构之间的错配机制。在数字经济与信息经济的合成推力下,知识及技术密集型的生产要素强化了资本分配的偏向效应,使得处于不同技术层级的经济个体获得与其技能水平相匹配的工资份额,从而扩大熟练劳动与非熟练劳动之间的收入差距。 表9 分时段回归结果 本文构建空间计量模型与非线性门槛模型实证考察服务业比重上升对居民收入分配的影响机制,根据对实证结果的分析可以得到以下结论:(1)服务业比重上升与居民收入分配差距存在阶段性非线性关系,当前阶段中国主要处于倒U型曲线左侧。(2)服务业比重上升会通过负向空间溢出效应影响非本地居民的收入分配状况。通常情况下,本地服务业发展会扩大一定区域内居民收入分配差距,同时缩小周边地区居民收入分配差距。(3)服务业比重上升初期主要通过财富效应缩小收入差距,当前阶段中国服务业比重上升影响居民收入分配差距的主要作用点在于资本偏向型技术进步。(4)服务业比重上升对居民收入分配差距的影响在不同地域及时段分布上具有异质性。具体而言,服务业比重上升会扩大东部地区居民收入分配差距,但其对中西部地区的收入差距具有反作用;分时段来看,1999—2008年服务业比重变化与居民收入分配差距显著负相关,2008年后二者则呈显著正相关关系。 根据上述研究结果,本文提出以下几点政策建议:第一,围绕经济转型需求发展配套的服务内容。抓住数字经济发展机遇,大力发展生产服务,加大知识及技术密集型生产要素投入力度,整合人力资本、技术、信息等高附加值端口资源,形成以生产服务为主导、生活服务与公共服务为辅的产业协同机制,构建服务行业内部的联通平台。第二,加快区域一体化建设,形成多地协同发展模式。经济发展的外部性与空间溢出效应能对居民收入分配差距起到协调作用。统筹规划服务业产业布局,紧密联系服务业发展的财富效应与空间溢出效应,能有效避免特定局域集聚所形成的“囚笼困境”,促成区域间新型竞争合作关系的形成。第三,精准定位服务业发展的阶段性特征,形成个人财富分配的动态补贴机制。加强对低收入群体的技能培训与专业引导,通过适当的财税政策对居民收入份额进行再分配,建立有效的个体帮扶及动态补贴性财富对接体系。(二)空间权重矩阵
(三)模型设定
(四)变量选取
(五)数据说明
五、实证检验结果
(一)空间自相关检验
(二)固定效应模型选择
(三)基准回归
(四)稳健性分析
(五)门槛效应分析
(六)进一步分析
六、结论与建议