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摘 要?演让城乡居民更多地享有改革发展的成果,不仅是经济发展最终目的,也是经济增长的主要路径.利用省际面板数据,通过面板 VAR 的实证方法并进行稳健性检验,实证结果表明：人均GDP、人均居民收入和人均民生投入之间存在格兰杰因果关系,经济增长对人均居民收入和人均民生投入贡献较大,人均居民收入对经济增长起促进作用,而人均民生投入对经济增长起阻碍作用.在分地区考察时,东部地区与全国情况相同,中西部地区与全国情况相反,人均居民收入对经济增长起阻碍作用,而人均民生投入对经济增长起促进作用,主要原因可能是与不同地区经济发展水平和公共民生投入存量不同相关.在此基础上,提出如何增强经济增长与成果分享之间正向互动关系的政策建议.
关键词?演经济增长；居民收入；民生投入；面板向量自回归
[中图分类号]F120.4 [文献标识码] A [文章编号]1673-0461（2015）07-0001-07
一、引 言
长期以来,我国居民收入差距持续拉大、基尼系数持续上升一直是学界、社会瞩目的问题.但是,也要看到另外一个同等重要、同等严重、需要引起同等关注的问题,那就是近几年最终分配后我国居民实际可支配收入占GDP的比重出现急剧下降.从2013年11月,国家统计局发布公告来看,2012年城镇居民人均可支配收入为24 565元比1978年同比增长71倍,年均增长13.4%,但扣除价格因素,年均增长只是7.4%,然而同期实际GDP年均增长速度为9.8%.目前,国内很多省份居民收入占GDP比重只有四成左右,低于发达国家一般55%标准,出现“只长骨头不长肉”现象.这种情况出现反映了我国在初次分配和再分配两个领域都出现问题.居民收入增速跑不赢GDP,直接导致经济发展的“三驾马车”中,消费拉动的局面一直没有形成.在初次分配领域,劳动者收入,特别是中低级劳动者收入增长过于缓慢,难以发挥广大劳动者积极性；在再分配领域,部分财税政策导致了财富逆分配,反而导致差距的扩大,增加社会不稳定因素.针对居民收入增速落后于GDP的问题,我国政府高度重视,制定了居民收入与GDP同步增长计划,努力提高居民收入在国民收入分配中的比重,提高劳动报酬在初次分配中的比重.党的“十八大”报告中,首次提出了实现国内生产总值和城乡居民人均收入比2010年翻一番的新目标,未来几年,城乡居民将更多地享有改革发展的成果.让居民将更多地享有改革发展的成果,提高居民收入在国民收入分配中的比重有两种主要途径：一是提高居民可支配收入,二是增加财政对民生投入力度.
目前学术界对经济增长与居民收入研究主要集中在收入差距扩大对经济增长影响,以及验证中国是否存在库兹涅茨的“倒U假说”（尹恒,龚六堂,邹恒甫,2005；钞小静,任保平,惠康,2009；刘松林,2012；冉光和,潘辉,吴利,2012）,很少探索居民总收入与经济增长关系,主要原因考虑到我国经济总量不强,需要进行物质积累,居民收入主要关注收入差距调节.陈昌兵[1]（2008）,陆万军[2]（2012）对收入分配对经济增长的影响机理与传导机制进行探索,认为收入分配主要通过影响财政政策、社会稳定、人力资本和经济结构对一国经济发展产生影响.在财政民生投入与经济增长关系研究中,学者认为国内消费不足,其重要原因是民生领域、社会福利投入较少.我国应将经济发展的成果转化给百姓,促使人民富裕,较大幅度地增加城乡居民的收入,加快农村的建设,健全履盖全国百姓的社会保障体系,进而扩大内需,才能保持中国经济科学、健康、持续地增长（刘宗平[3],2008）,加快民生工程建设,培育经济增长新动力（梁达[4],2013）,民生财政支出与经济增长之间存在长期非线性关系（赵天奕[5],2012）.本文试把居民收入、财政民生投入作为成果分享指标探讨与经济增长之间互动关系.
二、变量选择及数据说明
(一)变量选择
人均地区生产总值（pgdp）：各省市地区生产总值除以地区总人口.
居民可支配收入对数（pr）：居民可支配收入主要包括工资性收入、经营纯收入、财产性收入和转移性收入.人均居民可支配收入等于城镇居民人均可支配收入×城市化率+农村居民人均纯收入×（1-城市化率）.
民生投入对数（pc）：财政对民生投入主要包括教育投入、医疗卫生投入和社会保障和就业投入.
以2000年为基期,采用GDP平减指数把各地区不同期的人均生产总值、人均居民可支配收入和人均民生投入换算成不变价格.为了消除数据异方差,对各变量取对数.
(二)数据说明
数据来源于《中国经济统计年鉴》,部分数据来源于省、市统计年鉴.考虑数据的可得性和完整性,样本选择时没有把西藏纳入进去.地区样本为中国大陆地区30个省市,时间跨度为2001～2012年.从图1可以发现,人均地区生产总值、居民可支配收入和民生投入间存在着直观的正相关关系.下文中,将剖析三个变量之间的内在逻辑关联.数据描述性统计结果见表1.
三、实证分析
(一)模型与方法
Sims（1980）在基于数据统计性质建立起向量自回归（VAR）模型.VAR模型是一种时间序列分析法的动态模式,其优点在于不需要事先探寻变量之间内在关系逻辑,也不需考虑变量内生、外生及因果关系的问题,而是将各变量视为内生变量,由一组回归方程来表示变量间的互动关系.VAR模型除了可以分析滞后项变量对其他变量是否具有显著的影响以外,还可以进一步通过脉冲响应分析变量间的动态互动关系.但对数据长度要求较高,一般不应少于30个数据.1988年Holtz-Eakin创新提出了基于面板数据的向量自回归方法并在实践中不断优化[6],并经众多学者完善,已成为兼具时序与面板数据优点的成熟模型.PVAR继承了VAR的许多优点,与普通VAR相比,由于对数据的长度要求较低,所以PVAR具有更强的适用性.只要T≥p+3（T为时间序列的长度,p为滞后项的阶数）便可以对方程的参数进行估计；当T≥2p+2时,即可在稳态下估计滞后项的参数,所以PVAR为研究提供了一个相当灵活的分析框架[7].PVAR不仅具有VAR模型,还可以允许样本个体存在不可观察的差异,捕捉到个体在横截面上可能受到的共同冲击[8].借助该方法,建立模型：
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参考文献：
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