技术创新对收入不平等的影响的研究

陈怡 刘芸芸

摘要：通过分析《CHNS》中2000、2004、2006、2009、2011年9个省份的数据，探讨技术创新对收入不平等的影响。得出以下结论：①创新对不同收入份额的影响程度由大到小排序为：top0.5%>top1%>top10%，即收入阶层越高，创新的收益越高。②创新对收入不平等的影响与顶层1%的收入份额有关。③创新对基尼系数的影响显著为正。此外，收入不平等还与其他因素有关，失业率、金融业增加值占GDP的比例都对收入不平等产生了显著的影响。

关键词：技术创新；收入不平等；顶层收入

中图分类号：F014.47文献标识码：A文章编号：1008-4428（2019）03-0175-03

一、 引言

关于高收入不平等激增背后的主要原因还没有达成共识。在本文中，我们认为，技术创新无疑是这样一个因素。例如，在“福布斯”2015年美国各州最富有50人中，有11人为专利发明者，或者更多地为管理或拥有该专利的公司。近年来，我国收入差距问题受到各界高度关注，虽然各个研究基于的数据方法有所不同，然而收入不平等存在扩大趋势得到了学界一致认可。中国的创新是否是造成收入差距扩大的原因呢？统计局相关数据显示，我国的基尼系数一直呈现上升趋势，虽然近几年总体稍有下降，但最低为2015年的0.462，2016年又有所上升达到0.465，这都超过了0.4的国际警戒线。这说明中国居民收入不平等问题仍是亟待解决的问题。技术进步长久以来被视为经济增长的一个关键驱动力，是经济腾飞的决定性力量。而由于新技术的广泛运用具有时间效应，所以新技术带来的收益不能一时为所有人共有，这就会造成收入不平等。2017年4月10日，IMF发布的《世界经济展望》中指出在1991-2014年间，世界排名前50位的经济体有29个经济体劳动力收入比重都存在下降现象。报告特别指出，在发达经济体中，劳动力收入比重下降有一半原因是技术进步造成的，这在世界经济增长缓慢的当下具有重大的现实意义。因此，研究技术进步对收入不平等的影响，能够使我们更深刻地认识技术进步的作用，也有助于我们更科学有效地处理经济发展过程中遇到的公平和效率的问题。

二、 文献综述

李平，刘廷华（2009）根据前人的研究将技术进步对收入分配的影响机制归纳为三类：技能偏向型的技术进步效应、技术溢出效应、劳动市场组织效应。刘清春（2017）同样将该机制分为三类：创新活动的“产出效应”、技能偏向的科技进步、创新活动对高技能劳动力的“筛选效应”。这些效应可能增加或减少收入不平等，因此关于创新对收入不平等的影响也存在两种不同的观点。第一种观点认为技术进步能够缩小收入不平等。Kuznets（1955）提出了三种抵消收入差距的因素，技术进步就是其中一种。Antonelli and Gehringer（2013）用相关数据验证了Kuznets的假说，认为技术变革与收入不平等之间存在良性循环，即技术变革有助于减少收入不平等，传统的技能偏向假说忽视了技术变化的技能偏向隐藏的强大的资本节约特征。第二种观点认为技术进步扩大收入不平等。Acemoglu（1998）认为高技能劳动者相对供给的增加会引起技能偏向型技术进步，促进高技能劳动者生产率的提升，导致长期技能溢价的增加。Acemoglu（2001）进一步研究了技术进步对收入不平等产生的间接影响，其影响同样是正向的。杨新铭和罗润东（2008）将人力资本引入 Acemoglu（2001）的分析框架，发现技能增偏向技术进步会扩大收入差距。徐舒（2010）发现技能偏向型技术进步提高了教育的边际收益率，最终的结果仍然是收入不平等上升。综上所述，以往研究主要的缺陷在于收入不平等的衡量方法过于单一，缺少说服力，已有的研究中，对于收入不平等的度量大多使用的是技能溢价、基尼系数、泰尔指数等。本文从顶层收入不平等顶层收入不平等，不是顶层个体间的不平等，而是流向顶层的收入份额。指数入手，研究创新与顶层收入不平等之间的关系。

三、 模型、变量与数据

（一）数据和测度

我们采用《CHNS》数据来分析顶层的收入分布，选择不同的不平等的指标：如顶层的0.5%、1%和10%的收入份额、Atkinson指数、泰尔系数和基尼系数等。创新的衡量指标采用人均專利授权数，由于《中国统计年鉴》各省人口总数（本文使用年末常住人口衡量）等我们所需的控制变量的数据仅有2000以后的数据，故我们的研究年限为2000、2004、2006、2009、2011年，覆盖省份为辽宁、黑龙江、江苏、山东、河南、湖北、湖南、广西和贵州九个省份。其余控制变量均来自《中国统计年鉴》。

（二）计量模型

构建创新和收入不平等的计量模型，检验创新和不平等的影响效应：

yit=A+Bi+Bt+β1innovt+β2Xit+εit

yit表示不平等指数，Bi指的是地区固定效应，Bt是年份固定效应，innovt指的是t年的创新水平。X是控制变量的向量，包括GDP、人口增长率（n）、每个省分别由金融部门解释的GDP（fina）、失业率（unemp）、人均教育支出（peredu）。我们采用了不同的不平等指数：Top0.5%、Top1%和Top10%分别代表个体中顶层0.5%、1%、10%的收入份额（我们估计时分别剔除了收入小于等于零以及缺漏的个体），Gini表示的是总体的基尼系数，G99代表的是剩余的99%的个体的基尼系数，定义为：

G99=G-top11-top1

G代表的总体的基尼系数，top1是前1%的收入份额。为了检验创新对不平等的影响确实和top1%的收入相关，我们接着计算了收入分布中top2%—top10%的平均收入份额，该平均指标定义为：

在进行面板数据回归前，我们首先进行了hausman检验，结果发现采用随机效应模型更加有效。回归结果如表2所示。结果反映了我们采用人均专利授权量作为创新指标时对不同不平等指数的估计结果，由该回归结果可知，顶层收入的份额和创新呈显著的正相关，从系数上来看，创新对不同收入份额的影响程度由大到小分别是top0.5%>top1%>top10%。这意味着，收入阶层越高，能够分享的创新收益越高，这可能源于社会生产要素的分配不公，高收入者往往拥有的资本且在社会缺乏流动性的情况下容易造成阶层固化，进一步地造成收入的集中。研究数据显示，社会上最富裕的10%的收入份额占到了总收入份额的30%—40%，而最贫穷的只占了2%—7%，如此不平等的趋势如果持续下去将会导致企业投资前景难以捉摸，国家经济复苏困难。创新对G99和Avgtop的影响虽然符号为正，但结果并不显著，说明创新对剩余99%的个体之间的不平等以及收入分布中top2%—top10%的平均收入份额并不存在显著的影响，换句话说，创新对收入不平等的影响与顶层1%的收入份额相关。创新对基尼系数的影响仍是正相关，即创新扩大了整体的不平等。同时，对于控制变量，失业率对顶层收入份额显著为负，自2008年发生的全球金融危机起，全球已经至少失去了6100万个岗位，这必须引起重视。此外，金融业增加值在总GDP中所占比例显著为负，何静（2014）利用1960—2012年全球150个国家的面板数据分析发现金融发展对不同收入水平国家的收入差距影响存在差异。高收入国家的金融发展在促进经济增长的同时进一步拉大了收入差距，中高收入国家主要表现为缩小了收入差距，由于我国刚步入中等收入阶段，为减少金融市场摩擦而进行的金融市场改革将会有利于缩小收入差距，所以还应继续大力推动金融改革，从而缓解收入不平等。

四、 结论与政策建议

本文通过对《CHNS》数据进行分析，得到以下结论：①创新与最高收入份额之间存在着显著的正相关关系，且创新对不同收入份额的影响程度由大到小分别是top0.5%>top1%>top10%。②创新对剩余99%的个体之间的不平等以及收入分布中top2%—top10%的平均收入份额并不存在显著的影响。③创新对基尼系数的影响显著为正，即创新扩大了整体的收入不平等。因此，政府部门、私营机构和社会组织需要共同营造一个良好的生态体系以确保创新收益的合理分配。另外，不正当竞争的存在可能会侵害一些处于收入中低阶层的利益，挤占他们的获益空间，所以必须要创造公平、竞争、合作的创新环境，从创新的体制、创新的评价体系着手进行改革。除了创新体制的改革我们还需从分配制度上进行改革：首先，必须完善现有的收入分配制度，例如建立“亲贫”式的收入分配制度，即初次分配保障低收入者的利益，再分配通过税收等方式的调节作用改善低收入者的地位。其次，优化教育资源的配置。提高全民的受教育程度，有助于縮小收入差距，因此合理分配教育资源，优化教育结构，促进教育均衡发展，提高教育质量是当下的重大问题之一。

参考文献：

[1]Aaberge R， Atkinson A B， Modalsli J. The ins and outs of top income mobility[J].2013.

[2]Aaberge R， Mogstad M. Inequality in current and lifetimeincome[J]. Social Choice & Welfare，2014，44（2）：217-230.

[3]Acemoglu D. Whydo New Technologies Complement Skills？ Directed Technical Change and Wage Inequality[J]. Quarterly Journal of Economics，1998，113（4）：1055-1089.

[4]Acemoglu D. Technical Change， Inequality， and the LaborMarket[J]. Journal of Economic Literature，2002，40（1）：7-72.

[5]Alcalde-Unzu J， Ezcurra R， Pascual P. Mobility as movement： A measuring proposal based on transitionmatrices[J]. Economics Bulletin，2006，4（22）：1-12.

[6]Autor D H， Krueger A B. Computing Inequality： Have Computers Changed The Labor Market？[J]. Quarterly Journal of Economics，1998，113（4）：1169-1213.

[7]Hertz T. Understanding mobility inAmerica[J]. Center for American Progress Discussion Paper，2006.

[8]Khor N， Pencavel J H. Evolution of Income Mobility in the Peoples Republic of China： 1991—2002[J]. Adb Economics Working Paper，2010，204（4）：67-71.

[9]Kiley M T. The Supply of Skilled Labor and Skill-Biased Technological Progress[J]. Ssrn Electronic Journal，2012，109（458）：págs.708-724.

[10]常亚青.中国中等收入者的收入流动性研究[D].上海：上海社会科学院，2011.

[11]何石军，黄桂田.中国社会的代际收入流动性趋势：2000—2009[J].金融研究，2013（2）：19-32.

[12]焦斌龙，焦志明.中国人力资本存量估算：1978—2007[J].经济学家，2010（9）：27-33.

[13]雷欣，陈继勇.收入流动性与收入不平等：基于CHNS数据的经验研究[J].世界经济，2012（9）：84-104.

[14]李实，万海远，谢宇.中国居民财产差距的扩大趋势[J].中国收入分配研究院工作论文，2014.

作者简介：

陈怡，女，江苏南通人，南京审计大学经济学院副教授，博士，研究方向：收入分配；

刘芸芸，女，江苏南京人，南京审计大学经济学院研究生，研究方向：收入分配。