共同富裕视角下经济金融化的收入分配效应及对策研究

安强身,牛岩

(济南大学 商学院,山东 济南 250002)

党的二十大报告提到,中国式现代化是全体人民共同富裕的现代化。实现机会公平,规范收入分配秩序与财富积累机制,促进收入平等是实现共同富裕目标的重要支撑。考察中国40余年的改革开放历程,收入分配差距作为经济增长的产物,影响了消费对经济增长的拉动作用[1-2]。由此,深入研究和发掘居民收入分配不均现象的原因,进而在政策层面加以调整便显得重要且必要。在这其中,我们注意到,几乎与中国改革开放相伴相随的经济金融化,在与收入分配相关的已有研究中受到的关注却颇显不足。

自20世纪80年代以来,世界各国经济均呈现典型的经济金融化趋势,随着金融向经济领域的逐步渗透,金融部门产出占比与非金融企业金融投资占比日趋上升,虚拟经济不断膨胀,资本积累重心从生产领域逐步转移到金融领域。从中国情况看,国家统计局公开数据显示,衡量金融化水平的主要指标——金融相关比率(金融行业资产/GDP)从2001年的4.69%攀升至2020年的8.27%,这表明近年中国经济金融化趋势明显。经济金融化可以在一定程度上加快资金流通及转换速度,有效缓解金融错配现象,使融资主体更高效、便利地获取金融资源[3-4],但过度的经济金融化会对消费信贷进行挤压,从而削弱资本循环周转,也会抑制企业的创新动力和实物资本投资水平,损害实体企业的主业业绩,进而挤出实体经济的投资,弱化货币政策对实体经济的提振作用[5-9]。那么,经济金融化和居民收入分配间的关系究竟如何?厘清经济金融发展对收入分配秩序和财富积累的作用机理,探索两者间的因果联系及其传导路径,是本文在目前研究热点问题基础上的新拓展。

有部分学者的研究结果显示,经济金融化是扩大收入分配差距的主要驱动因素,它会在一定程度上降低劳动者的收入报酬,使收入分配不均扩大[10-12]。有学者将注意力集中在经济金融化对收入分配的影响机制上,发现其作用路径可能在于经济金融化会通过重塑劳动与资本的利益关系,推动股东价值模式蔓延来加剧收入不均[13-14]。另外,金融体系资产创造能力的强化必然会吸引大量从业人员进入金融行业,形成有利于金融部门却不利于普通劳动者的收入分配格局,扩大金融业与非金融业的收入差距[15-17]。不论从劳资双方还是从行业、企业角度,已有文献表明金融化是居民收入分配差距的重要原因[18-20],但与此同时,也有部分学者的结论与上述认识存在差异,他们认为经济金融化可以缓解收入不均[21]。BECK et al.使用72个国家数据进行研究,发现金融发展存在减贫效应,金融中介机构的出现有助于贫穷人口收入减少[22]。PRETE的研究也认为金融发展有助于增加金融投资机会,促进居民增收[23]。国内亦有部分学者认为经济金融化可以提高劳动收入份额,推动收入平等[24-25]。

分析上述文献观点的差异可以看出,结论的不同可能主要与对金融发展和经济金融化的界定有关,金融发展并不完全等同于经济金融化,只有当金融呈现过度发展时才能够被视为具有金融化的特征。

毫无疑问,由于经济增长和居民收入之间存在着一定的正向关系,因此,适度的金融发展可以通过促进经济增长对收入分配公平产生积极的正向影响;但过度的金融发展或者说经济金融化又会对收入分配产生怎样的影响?除了上述结论的线性扩大与减缓作用以外,两者的关系研究还存在一种观点,即一种复杂的非线性关系。GREENWOOD et al.认为金融发展和收入差距之间存在着“倒U型”关系,在初期阶段,金融发展会加剧收入不均,但发展到一定程度之后,金融深化反而会促进收入公平,其主要机制是信贷可获得性的提高[26]。之后诸多学者的研究也支持了这一观点,认为随着金融发展,收入差距会沿着“倒U型”曲线演变[27-28]。由于居民收入分配差距更多体现在城乡之间,也有学者关注了经济金融化与城乡收入差距的关系,认为二者之间同样存在“倒U型”关系[29-31]。

综上所述,已有文献对经济金融化影响收入分配的观点分歧较大,目前尚未统一,是促进还是抑制了收入分配,抑或呈现出非线性关系?这其中的作用机制又是什么?中国特色社会主义进入新时代,规范收入分配秩序与财富积累机制成为共同富裕目标实现的基本要求。由此,检验经济金融化对中国收入分配的影响效应,为收入分配和财富积累的政策制定与制度安排提供经验证据,成为本文研究的边际贡献。有别于已有研究,本文创新点体现如下:第一,已有文献较少考虑收入分配的持续性影响,本文采用动态面板模型,在探讨经济金融化与收入分配关系的同时,将收入分配差距的持续性影响也纳入研究框架,实证分析收入分配差距的动态变化特征;第二,已有文献对影响渠道的探讨仍不够全面,本文选取产业结构升级作为中介变量,深入分析产业结构变动在其中的作用;第三,已有研究在异质性分析上仍显不足,且普遍忽略经济金融化对收入分配影响的城乡差异,本文基于泰尔指数的可分解特性选取其作为代理指标,分别测算城乡收入分配差距进行异质性分析,为不同地区实施动态、差异化的政策提供经验证据。

一、理论分析与研究假设

(一)经济金融化影响收入分配的机理分析

如前文所述,在中国经济金融化进程中,金融业资产占GDP比重不断上升,这也意味着金融化进程中某些主体或个人往往从中受益。由于制度安排,企业负责人往往会在收入分配秩序中处于优势地位,由此获取劳动收入以外的其他收入或财富,对收入公平产生不利影响[32]。但是,伴随经济金融化程度提高,社会金融资源配置效率也会得以提升,尤其是在金融科技加持下,包括第三方支付等新兴数字金融的出现,收入分配秩序以及财富积累机制相应发生变动,也使得缩小不同群体间的收入分配差距成为可能。

第一,金融市场天然存在准入门槛,低收入人群由于资金不足或金融知识素养不足等原因,难以借助金融市场获益,导致贫富差距扩大。就宏观层面而言,金融市场越自由化,为资本所有者提供的投资获利机会就越多[33]。经济金融化往往导致金融资本过度积累,金融投机甚至金融掠夺行为可能会增多,国民收入分配中的资本收入份额增加,劳动收入份额减少,收入分配与财富积累呈现资本占优格局,收入分配差距随之拉大。可以认为,经济金融化形成了一种集流动性、增殖性、投机性于一体的新型资本形式,导致金融体系的资产创造能力增强,金融化资本取代产业资本成为主导,使企业获得了新的价值创造源泉,从而形成有利于金融部门的收入分配现象[15]。就微观层面而言,在经济金融化的背景下,诸多企业或公司可能更多考虑以股东利益安排生产或分配,加之实体投资收益率下滑,使得金融投资取代实体产品成为了“理性”决策,其中,在制度安排稍显优势的企业领导层无疑在这种分配格局中更具优势,而在实体生产萎缩的形势下,依靠劳动贡献获取收入的工人难以获利。此外,工人可能期望通过信贷市场进阶资本财富积累路径,但由于初始禀赋较低,不可避免受到信贷约束与行为限制,在现实中又往往可能存在“多级信贷约束”的制约。不同个体沿不同信贷路径进入金融领域会获得不同收益,在类似“贫困恶性循环”的机制作用下,收入分配在不同部门甚至行业间将呈现差异[34]。

第二,经济金融化也可能通过日臻完善的金融市场对收入分配格局产生积极影响。伴随信息化时代的到来,在云计算、大数据、区块链和人工智能等新兴信息技术支持下,各类数字金融模式不断出现,社会资本配置效率与金融服务可得性日渐提高;金融市场不论从产品、规模、效率等各方面都得以完善,欠发达地区居民也可以通过快捷、便利的金融服务获得资金支持与利润回报,信息技术加持的经济金融化发展为低收入群体收入增加提供了可能。同时,经济金融化促进了融资渠道的多元化发展,新兴金融中介机构的发展使低收入人群也能从中获益,有助于改善收入分配格局。无论是家庭还是企业部门,受到融资限制的低收入人群或中小企业都可以借助愈加充分、全面的信贷市场获取资金,并将其用于生产性活动或金融投资。无论发达或欠发达地区,都可能打破原有的收入分配秩序与财富积累机制,为进一步缩小收入差距提供条件。从就业情况看,企业在获取资金投入主营业务后,也可能创造更多劳动岗位,不仅能为自身创造收益,也有助于提高普通工人的劳动报酬,为实现共同富裕提供可能。基于以上分析,本文同时提出如下两个对立假设

H1a:经济金融化程度加深不利于居民收入分配差距缩小。

H1b:经济金融化的发展有利于居民收入分配差距缩小。

(二)经济金融化、产业结构升级与收入分配

党的二十大报告指出要“加快推动产业结构、能源结构、交通运输结构等调整优化”,这对推动经济高质量发展、建设现代化经济体系具有重要意义。已有研究认为,在人民群众物质生活需求逐步满足的情况下,第一、二产业逐渐向第三产业演进,产业结构由低级形态向高级形态转变,更大程度上代表了产业结构的升级[35]。以金融业资本总量的积累为切入点,经济金融化会通过金融传导机制助推产业结构升级,进而对国民收入分配产生影响[36]。

已有学者认为,产业结构升级会扩大收入分配差距、降低劳动者工资份额[37-38]。由于低学历人群或经济欠发达地区的居民主要从事第一、二产业,相较发展迅速、获利更多的第三产业而言,实体企业员工在工资性或财产性收入分配上都处于相对不利地位。虽然劳动力流动有助于缩小收入分配差距,但现实中诸如金融业、计算机与软件等行业往往有较高的进入门槛,越来越多专业化水平和技术水平更高的人才涌入了这些产业,而专业水平和技术水平较低的劳动者难以匹配这些岗位需求,行业间劳动力的自由流动受到抑制,金融业等产业比重的上升与产业间劳动生产率的差异扩大了收入差异程度。产业高级化是当前产业结构转型的主流趋势,但若以金融业为代表的第三产业过度膨胀并赶超实体制造业,将会不利于实体经济发展,也会降低实体企业劳动收入份额。

同时,亦有诸多文献指出,产业结构升级有利于缩小收入分配差距,促进共同富裕[39]。这其中的作用机理在于,产业结构的转型推动了要素边际生产力的转变,从而提高社会的整体生产率水平,影响地区经济发展和收入水平[40]。产业结构服务化意味着第三产业就业岗位增多,相比传统产业,这为就业者提供了更多高薪岗位,一定程度上会促进收入平等。然而,由于欠发达地区第二、三产业发展不足,区域内居民主要从事农业生产,其收入增长较为缓慢,而在该区域内推动经济金融化发展,有助于加快产业结构升级进程,进而加快技术、劳动等生产要素的流动和聚集,优化内部资源配置,推动要素流入生产率更高的部门,从而提高区域内居民收入水平。

由此可以看出,产业结构转型升级的确会影响收入分配,但影响方向尚不明晰,并且已有文献在研究经济金融化与收入分配关系时普遍缺乏对该作用机制的探讨,因此本文选取产业结构升级作为中介变量实证检验内在的作用关系。基于以上分析,本文提出假设

H2:经济金融化通过推动产业结构升级影响居民收入分配。

二、研究设计

(一)模型设定

一是考虑变量遗漏问题,本文采用省级面板数据与双向固定效应模型;二是考虑个体当前行为可能取决于过去行为的事实,即可能存在序列自相关问题,本文将被解释变量的滞后一期与滞后两期数据均引入解释变量中建立动态面板模型,在分析收入分配演化特征的同时,也在一定程度上解决了缺失变量带来的内生性问题。同时,本文借鉴温忠麟等的做法,采用中介效应模型探究经济金融化影响收入分配的作用渠道[41]。在此基础上,构建计量模型如下

GAPi,t=C1+α1FINi,t+α2GAPi,t-1+

α3GAPi,t-2+α0CONTROLSi,t+

λt+μi+εi,t

(1)

式中:i为不同地区,t为不同时间;GAPi,t表示被解释变量收入分配差距;C1为截距项;FINi,t表示解释变量经济金融化水平;α1指代FINi,t对GAPi,t的影响程度;GAPi,t-x为被解释变量GAPi,t的滞后X期;α2为GAPi,t-1对GAPi,t的影响程度;α3为GAPi,t-2对GAPi,t的影响程度;CONTROLSi,t指一系列控制变量;α0为控制变量对GAPi,t的影响程度;λt为年份固定效应,μi为地区固定效应,εi,t是随机误差项。

ISAi,t=C2+β1FINi,t+

β0CONTROLSi,t+λt+μi+εi,t

(2)

式中:ISAi,t为中介变量产业结构升级;C2为截距项;β1为解释变量FINi,t对中介变量ISAi,t的影响程度;β0为控制变量对ISAi,t的影响程度,控制变量中包括被解释变量的滞后期数据。

GAPi,t=C3+γ1FINi,t+γ2ISAi,t+

γ0CONTROLSi,t+λt+μi+εi,t

(3)

式中:C3为截距项;γ1为解释变量FINi,t对GAPi,t的影响程度;γ2为ISAi,t对GAPi,t的影响程度;γ0为控制变量对GAPi,t的影响程度,控制变量中包括被解释变量的滞后期数据。

(二)变量说明及数据来源

1.被解释变量

收入分配差距(GAP)。本文采用各省市泰尔指数来衡量收入分配差距,取值范围是[0,1]。泰尔指数的数值大小与其衡量的收入差距呈正相关关系。具体测算公式如下

(4)

式中:Yi为城镇地区(i=1)或农村地区(i=2)的收入总额;Y为各省市收入总额;Pi为城镇地区(i=1)或农村地区(i=2)的人口总额;P为各省市人口总额。具体数据由作者整理所得,计算过程中使用到的数据来源于2013—2020年的《中国统计年鉴》与各省市统计年鉴。

2.核心解释变量

经济金融化程度(FIN)。本文参考CLARKE et al.的研究方法,选取社会融资规模/GDP作为解释变量[42]。该指标指一定时期内实体经济从金融体系中获得的资金总额,可以较好地衡量金融部门发展程度。测算数据来源于中国人民银行和国家统计局。

3.中介变量

产业结构升级(ISA)。本文参考徐德云的测度方法构建该指标[43]。计算公式如下

ISA=y1+2y2+3y3

(5)

式中:yi指第i产业在GDP中所占的比重。ISA越高,代表产业结构高级化程度越高。使用数据均来源于国家统计局。

4.控制变量

为考察经济金融化对收入分配的影响,本文控制部分可能影响收入分配的因素。控制变量包括经济发展水平(lnGDP)、城镇化水平(URBAN)、经济周期(ECO)、消费水平(CONSUM)和对外贸易依存度(TRADE)。数据为2013—2020年省级面板数据,均来源于国家统计局,变量描述性统计见表1。

三、实证检验与分析

(一)基准模型回归结果

与计量模型设定相对应,建立固定效应动态面板模型进行实证分析,为避免数据波动带来的异方差影响,本文对经济金融化绝对量进行对数化处理,并将基准回归记入表2。列(1)为仅控制时间效应,列(2)为仅控制地区效应,列(3)为同时控制时间和地区效应。

表2 基准回归结果

模型1 结果显示,分别控制时间效应和地区效应后,经济金融化均会显著正向影响收入分配差距,并且在双向固定效应模型中,经济金融化水平系数在1%的显著性水平上为正值,说明经济金融化会扩大居民收入差距,前文假设H1a得证。从现实意义看,随着经济金融化推进,金融行业与非金融企业的金融部门地位日益提升,诸多企业由实体资本主导转向金融资本主导,金融部门谋利能力日渐增强,金融行业与非金融行业的收入分配不均现象逐渐显著。另外,前期收入分配差距会在1%显著性水平上正向影响当期,且回归系数较大,而滞后两期的收入分配差距会负向影响当期。这表明收入分配在短时间内的动态变化存在一定惯性,若上一期收入分配差距较大,那么下一期的差距也会随之扩大,但这种趋势不会持续下去,长期来看会回归到原本水平。

(二)内生性问题处理

考虑到回归结果虽然能在一定程度上反映经济金融化的收入分配效应,但是可能存在内生性问题导致检验结果有误,本文加入工具变量以解决内生性问题。模型内生性主要来源于两个方面:一是模型中可能存在既与收入分配相关,又对经济金融化有影响的遗漏变量;二是经济金融化程度与收入分配存在双向因果关系,其原因可能是由于当收入分配差距扩大时,高收入人群使用充足资金不断进行金融投资获利,而低收入者为维持生活不得不进行消费信贷,使得社会融资规模扩大,推动经济金融化。为解决内生性问题,本文选取融资结构与经济金融化的滞后一期作为工具变量进行检验,其中融资结构采用直接融资占社会融资规模比重的对数来表示,直接融资包括企业债券、地方政府专项债券、非金融企业境内股票融资3个部分,数据来源于国家统计局和中国人民银行。为增强稳健性,本文分别采用两阶段最小二乘法与两步GMM进行检验,回归结果见表3。其中列(1)与列(3)为仅检验核心解释变量的结果,列(2)与列(4)为加入控制变量的结果。检验结果显示,当加入工具变量消除内生性后,核心解释变量仍然显著,且符号方向保持一致,说明基准回归结果基本可靠。另外,工具变量均通过过度识别检验与弱工具变量检验,工具变量有效。

表3 加入工具变量的回归结果

(三)稳健性检验

1.更换被解释变量

参考卢文秀等的研究,使用城乡收入比替换原被解释变量进行稳健性检验[44]。城乡收入比数值越大,说明城镇居民相对于农村居民收入越高,收入分配差距越高。计算过程使用的原始数据均来源于国家统计局与各省市区统计局。由表4列(1)的回归结果可知,经济金融化会扩大居民收入分配差距,与前文基准回归结果的符号方向一致,证明了本文结论稳健性。此外,收入分配代理指标的动态演化特征显示,从短期看前期收入分配差距会同向当期,而从长期看收入分配存在回归趋势。

表4 稳健性检验的回归结果

2.更换核心解释变量

由于金融业的产值份额能够较好地反映出金融市场发展程度,故使用金融业增加值与GDP比值的对数(ADDF)替换解释变量进行稳健性检验,数据来源于国家统计局。从表4列(2)来看,回归结果显著,且符号方向与上文结果一致,进一步证实本文结论的稳健性。

3.剔除直辖市

参考钱海章等的研究,剔除北京、天津、上海、重庆4个直辖市进行回归检验稳健性[45]。如表4列(3)的结果所示,经济金融化的回归系数在1%的水平上显著,且与上文回归结果系数相差不大,也说明经济金融化扩大了居民收入分配差距,不利于共同富裕。

(四)中介效应检验

与模型设定相对应,本文采用中介效应模型检验经济金融化影响收入分配的作用机制,结果见表5。列(1)为基准回归结果,列(2)为模型(2)回归结果,列(3)为模型(3)回归结果。从模型(2)、(3)结果看出,经济金融化对产业结构高级化有显著正向影响,且加入中介变量后,核心解释变量系数下降,说明中介变量有效,经济金融化可以通过推动产业结构升级来扩大收入分配差距,假设H2得证。为增强结论的稳健性,先将中介变量指标更换为第三产业产值与第二产业产值的比值(STRU)进行检验,结果见列(4)、列(5),再采用Sobel检验法,结果显示结论仍然稳健。从现实意义看,随着经济金融化进程加快,金融业从业人员的平均工资与金融投资回报率随之上升,高回报吸引了大量劳动力涌入相关行业,一定程度上促进了第三产业发展,经济重心转移加大了劳动生产率分化,不同行业间平均收入的差异拉大。

表5 中介效应检验的回归结果

(五)城乡异质性分析

1.变量选取与模型设定

在上文研究基础上,进一步探究经济金融化在城乡内部对收入分配影响的异质性。传统的向量自回归模型(VAR)经常被用来分析变量之间的动态关系,但由于VAR模型不能对当期变量之间的相互关系进行有效测算。因此,本文引入SVAR模型,该模型中加入了变量的当期影响,可以弥补以上缺陷。与模型设定相对应,本文截取2002—2020年的全国时间序列数据进行分析,经济金融化水平仍采用社会融资规模/GDP的对数来衡量,收入分配差距指标分别选取城镇内部泰尔指数及乡村内部泰尔指数,测算公式如下所示,使用的数据均来源于《中国统计年鉴》与各省市区统计年鉴。

(6)

式中:GAPi为城镇地区(i=1)或农村地区(i=2)内部的收入差距;Yji为i地区j省市的收入总额;Y为各省市区收入总额;Yi为城镇地区(i=1)或农村地区(i=2)的收入总额;Pji指代i地区j省市区的人口总额;Pi为城镇地区(i=1)或农村地区(i=2)的人口总额。由于泰尔指数的可分解特性,上式可分别计算城镇及农村内部泰尔指数。

在进行模型设定之前首先检验数据平稳性,结果如表6所示,变量均为一阶单整,因此本文采用各变量的一阶差分构建SVAR模型。其次确定最优滞后阶数,如表7所示,最优滞后阶数为3。

表6 平稳性检验

表7 最优滞后阶数检验

k元p阶的SVAR模型的表达式为

C0yt=Γ1yt-1+…+Γpyt-p+μt,

t=1,2,…,T

(7)

式中:C0是主对角线元素均为1的kxk阶矩阵,反映变量间的当期互动;yt是k维内生变量构成的列向量;Γ1、Γ2、…、Γp是kxk阶待估系数矩阵;μt是k维随机扰动项列向量;T为样本容量。本文采用AB型SVAR模型,形式为

Aεt=Bμt,t=1,2,…,T

(8)

由于AB型SVAR模型需要施加2k2-k(k-1)/2个约束条件才能识别,因此本文借

鉴乔利斯基分解思路,将A、B矩阵设为如下形式

(9)

(10)

从经济学意义上看,由于城镇地区是经济重心,经济金融化的发展更充分,可能会通过贸易往来、知识传播、要素流动等方式对乡村地区产生经济溢出效应,进而影响乡村居民的收入。在此基础上,本文采用格兰杰检验验证变量间的因果关系,检验结果拒绝“城镇收入分配差距不是乡村收入分配差距的格兰杰原因”的原假设。因此,在后续建立SVAR模型时,选取的变量次序依次为经济金融化、城镇收入分配差距和乡村收入分配差距。

2.脉冲响应图

本文基于SVAR模型分析的结果构建正交化脉冲响应函数,并将模型中响应函数的追踪期数设为10期,脉冲响应图如图1所示,第一幅图为城镇内部收入分配差距对经济金融化的脉冲响应函数图,第二幅图为农村内部收入分配差距对经济金融化的脉冲响应函数图。如图1所示,在城镇与农村地区,给经济金融化一单位正向的信息冲击后,城镇内部差距与农村内部差距均会呈现正向效应,随后逐渐下降,并在波动中趋于平缓。总体来看,城镇和农村内部收入分配差距对经济金融化的正向响应较强,说明经济金融化对收入分配差距的扩大作用在不同地区内均占主导地位,并且在城镇区域内这种扩大作用更加显著,影响了共同富裕目标的实现。这可能是由于城镇区域金融化程度更高,受其影响更强,因而对收入分配差距的扩大作用也更为显著。

图1 收入分配差距对经济金融化水平的响应

四、结语

金融发展因素在一国居民收入分配格局的构建中具有重要作用,随着中国经济金融化的不断推进,其对国内居民收入分配不均程度产生了显著影响,有效廓清二者关系对促进财富积累与完善现有收入分配制度,从而对推进共同富裕目标的实现具有重要的理论价值和现实意义。由此,本文聚焦于经济金融化与收入分配的关系,在理论分析基础上,利用2013—2020年省际面板数据及2002—2020年城乡时序数据,综合固定效应动态面板模型、中介效应检验、SVAR等方法,对此问题进行了较为全面的探讨。结果表明,经济金融化会扩大收入分配差距,不利于共同富裕目标实现,且收入分配差距的动态变化存在一定惯性;另外,产业结构升级在两者间发挥了重要的中介作用,且经济金融化对收入分配的影响在金融化程度更高的城镇地区更为显著。

本文研究具有重要的政策含义:第一,实现共同富裕,要落实“金融服务实体经济”的定位,避免金融资本“脱实向虚”。一方面,要不断出台相关财税政策,引导和鼓励企业加大对实体经济的投入,强化金融对实体经济的支持,降低企业金融化水平,这也是党的二十大报告“把经济的着力点放在实体经济上”的直接要求;另一方面,要适当降低杠杆率,降低中小企业与中低收入阶层的信贷成本。同时,推行金融风险与理财教育,深入推广普惠金融发展,提高居民金融素养,减少居民在进行信贷、投资等活动时的冲动性与盲目性,在推动财产性收入增长的同时,降低财产收入分配的不平等。

第二,强化和协调金融制度安排,统筹金融监管与金融安全。尤其是在经济发达地区,更要加大金融市场监管力度,避免诸如农产品或大宗商品金融化、房地产金融化、金融高杠杆率等金融活动,时刻警惕过度金融化对收入分配的负面影响。同时,加快金融基础设施建设,扩大金融产品服务范围,降低资本市场准入门槛,推进金融市场、制度建设与经济金融化程度相匹配。在城乡间金融市场发展不平等的背景下,促进金融资源合理流动与配置,为劳动者与中小企业提供便利,推动金融市场健康发展。

第三,促进产业结构合理化,处理好“公平”与“效率”的关系。产业高级化进程会导致部分低技术劳动力失业,且难以匹配高级行业的技能需求,这种情况下政府应提高行业间劳动力自由流动的效率,打破进入高级产业的壁垒障碍,避免产业结构升级间接导致收入分配的不均。一方面,第一产业相较其他产业发展相对落后,劳动生产率也较低,应积极探索农业科技创新,引导农业布局优化发展,鼓励高技术人才进入第一产业,提高劳动生产率,促进各行业平衡发展,推动产业结构合理化演进[46];另一方面,要推动人力资本投资,通过在职教育或技术学校培训帮助低技能劳动力适应产业转型需求,提高失业人员的转型再就业几率,创造合理的就业环境,实现共同富裕。