中国地区间收入差距分析.pdf

国际商务对外经济贸易大学学报2014年第1期经济学研究中国地区间收入差距分析：基于贸易开放视角的度量梁柱1，2，陈继勇3（1.中山大学岭南学院博士后流动站，广东广州510075；2.广发证券博士后工作站，广东广州510075；3.武汉大学经济与管理学院，湖北武汉430072）摘要：20世纪90年代以来，随着中国梯度对外开放战略的实施，中国经济增长的地区收入差距持续扩大，其中，对外贸易是引致中国地区收入差距的重要原因之一。本文运用倾向得分匹配法评估贸易开放度高低对省际人均实际产出（GDP）的影响。研究发现，在1981-2007年间，从全部样本省区来看，贸易开放度较高省区的人均GDP比贸易开放度较低省区的平均要高125-197元，约占样本实际人均GDP的6.1%-9.6%。从贸易开放度较高的省区中随机地挑选一个省区，这个省区的实际人均GDP与假定该省区贸易开放度较低时平均要高856.9-900元，约占样本实际人均GDP的39%-43%。承接东部产业转移、扩大内需、减少对海外市场的依赖和加强基础设施建设有利于中西部地区扩大和深化对外贸易，进而减小经济增长的地区差距。关键词：贸易开放；地区差距；倾向得分匹配法 中 图 分 类 号F752 文 献 标 识 码A 文 章 编 号1002-4034（2014）01-0071-11一、引言改革开放以来，中国经济增长和对外贸易都取得了令人瞩目的成就。由于中国各地区在地理位置、资源禀赋、历史文化和产业结构等方面存在较大差异，中国经济增长的地区差距自20世纪90年代以来持续扩大。进入新世纪，随着中国加入世界贸易组织和政府“推进西部大开发”、“振兴东北地区等老工业基地”、“促进中部崛起”等战略的相继实施，中国地区收入差距不仅没有缩小，反而仍在扩大。因基金项目国家社科基金重大攻关项目 后金融危机时代中国参与全球经济再平衡的战略与路径研究（11&ZD008）；国家自然科学基金青年项目个体异质性视角下中国区际产业转移微观机制研究（71303088）；教育部人文社会科学研究一般项目国际贸易对我国碳排放效率的影响及对策研究（13YJC790073）。收稿日期2013-10-24作者简介梁柱，（1984-），男，湖北麻城人，中山大学岭南学院博士后流动站，广发证券博士后工作站；陈继勇，（1953-），男，湖北应城人，武汉大学经济与管理学院教授，博士生导师。-71DOI:10.13509/ki.ib.2014.01.008国际商务对外经济贸易大学学报2014年第1期经济学研究此，中国地区收入差距问题成为当前学术研究的热点之一。关于中国地区差距的研究，按研究方法可以分为两大类：不平等的度量与分解（如林毅夫等，1998；范剑勇、朱国林，2002；范剑勇，2008）和基于新古典增长理论的收敛分析（蔡昉、都阳，2000；沈坤荣、马俊，2002；许召元、李善同，2006）。在解释中国地区差距形成的原因方面，一些学者尝试从不同角度去阐述和分析，如人力资本（蔡昉、都阳，2000）、外商直接投资（魏后凯，2002；Day-al-Gulati等，2000）、经济发展战略（林毅夫、刘培林，2003）、基础设施（Dem-urger，2001）、地理位置和偏向性政策（Demurger等，2002）、产业集聚（范剑勇、朱国林，2002；范剑勇2008；王丽娟，2005）、全要素生产率的差异（傅晓霞、吴利学，2006，2009；彭国华，2005）和对外贸易（陈继勇、雷欣，2008）等。与外商在华直接投资迅猛发展紧密联系的对外贸易的快速增长是导致中国地区收入差距拉大的重要原因之一。Kanbur 和 Zhang（2005）的经验分析表明，1978-2000年间财政分权和贸易开放能够显著地影响中国的地区差距，并且贸易开放的影响作用更大。万广华等（2005）在估计收入函数的基础上，用Shorrocks提出的夏普里值过程来分解解释变量对收入差距的贡献，发现FDI和贸易对于地区间收入差距的贡献显著为正，并且随着时间的推移而加强。另一方面，中国幅员辽阔，各地区地理位置和享受政策的差异会导致中国内部对外贸易的区域结构失衡，进而会导致地区收入差距。李斌和陈开军（2007）、张曙霄等（2009）的实证分析表明，中国的出口和进口贸易差距都对地区差距的扩大有正向的显著影响，并且后者大于前者。既然中国进出口贸易的区域结构不平衡是导致区域差距扩大的重要因素之一，那么需要进一步回答的一个问题是：开放度高的省份与开放度低的省份相比，平均来看，人均产出的差距到底有多大？大量基于新古典收敛框架的实证分析测度的是开放度对于人均产出或收入增速的影响，本文首次使用政策评估的方法倾向得分匹配法，来估计中国省区贸易开放对地区间人均收入差距的影响，测度的是开放度对人均收入水平值的影响。过大的地区间收入差距不仅影响整体经济增长，而且还会危及社会稳定，成为影响社会不安定的因素之一。因此，密切关注并研究中国地区收入差距问题，具有重要的理论和现实意义。二、中国地区收入差距的演变目前度量地区差距常用的指标有：变异系数（CV）、基尼系数（Gini）、广义熵（GE）、泰尔指数、对数方差和Atkinson指标等。在上述指标中，只有第二泰尔指数GE（0）是可以用人口比重作为权数的相加可分解指标（万广华，2008）。并且第二泰尔指数满足衡量区域经济差距的四大原理：匿名性、齐次性、人口无关性和转移性原则。为了消除价格因素的影响，本文使用 GE（0）对实际人均产出本文以后的部分将中国的省、自治区和直辖市简称为省区。第二泰尔指数GE(0)=ifiln(-yyi)，其中，fi是第i个观测单位的人口比例，yi是第i个单位的人均产出，-y是yi的平均值。-72国际商务对外经济贸易大学学报2014年第1期经济学研究（GDP）的不平衡进行测算，并将总体不平衡分解为地区间和地区内不平衡。图1-a按沿海和内地将中国省区（由于重庆1997年才成立，这里的分析是除重庆外的30个省区）进行划分。从图1-a可以看出，在1980-1989年间，第二泰尔指数呈下降趋势，表明此阶段全国地区经济增长差距整体上呈现出缩小的态势。然而在1989年之后，第二泰尔指数不断上升，直到2005年和2006年到达顶点。这与很多学者的分析是类似的（林毅夫等，2003；范剑勇，2008），即1990年是中国地区经济增长差距变化的一个转 折 点。另外，就地区差距形成的区域构 成 情 况 而言，地区内的差距总体呈现下降趋势，而地区间差距总体呈现上升趋势。从 1994 年开始，区域间差距对总体地区差距的贡献度是区域内差距贡献度的2倍，这表明沿海省区和内地省区之间的差距越来越大，区域间差距的扩大是地区差距形成的主要原因。我们注意到，近年来开放度高的省份主要是沿海省份，并且已有研究表明对外贸易是引致中国地区差距的重要原因之一，因此，以开放度高低对中国省区进行划分来观察不平衡的构成十分必要。图1-b按开放度高低将中国省区进行划分（除西藏和重庆外共29个省区）。贸易总额的地区差距度量是用各省份的名义进出口总额和人口数计算的GE（0）指数，对应图1-b中右侧的纵轴。为了和图1-a进行对照，首先，我们按开放度高低对每年29个省区的开放度进行排名，取前10位为开放度高的省区，剩下19个省区为开放度低的省区。在1980年，广西和陕西都位列开放度高的省区，分别排名第7和第8；而广东省排名最后，这种情况一直持续到1991年；从1992年开始至今，广东的开放度一直位列前三。另外，从1995年开始，开放度最高的10个省区中，东部沿海省区占了9个。从2002年开始，得益于沿海和内地的划分：沿海地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、辽宁10个省市；内地包括海南、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、内蒙古、广西、吉林、黑龙江等20个省。重庆由于1997年才成立，不计入。海南由于经济发展水平较低，所以将其划入内地省份。这些学者指出1990年是中国地区差距的转折点。对开放度的度量经济学界目前并没有达成共识，考虑到数据的可得性和遵从文献上的一致性，我们选择贸易依存度作为开放度的衡量指标，具体由各省的进出口总额占当年各省的地区生产总值的比值来衡量。由于西藏的很多变量观测值缺失，此处和后文的实证分析没有考虑西藏。图1-a1980-2009年按沿海和内地划分不平衡的度量和分解注：数据来源见本文第三部分。-73国际商务对外经济贸易大学学报2014年第1期经济学研究对中亚的贸易，新疆也跻身于开放度前10的省区。从图1-b可 以 看 出，在 1980-2009年间，人均贸易额和人均 实 际 GDP的GE（0）指数的波动是比 较 同 步的，表明中国对外贸易的地区结构失衡与地区经济增长差距的相关性较大，这与李斌和陈开军（2007）、张曙霄等（2009）的发现一致。另外，地区内的差距总体呈现下降趋势，而地区间差距总体呈现上升趋势，从1994年开始，区域间差距对总体地区差距的贡献度是区域内差距贡献度的1.7-2倍。综合图1-a和图1-b可以看出，从1993年开始，无论以何种形式划分中国省区，区域间人均收入差距对地区差距的贡献度达到60%以上，是地区差距形成的重要方面。可见，由于各省区地理位置的差异，与外商在华直接投资紧密相联的贸易开放度的高低是造成中国地区收入差距的重要原因。三、实证分析（一）倾向得分匹配法（PSM，Propensity Score Matching）由Rubin（1974）开辟的反事实框架允许我们去定义并估计各种处理效应。倾向得分匹配法后经 Angrist et al.（1995，1996）、Heckman et al.（1997，1998a，1998b）、Heckman（2000）等发展，使用近似于实验的方法来控制样本选择偏误，常用于政策评估。在贸易开放和经济增长的文献中，为了比较开放经济体和封闭经济体的增长绩效，一个简单而常用的办法是使用虚拟变量，开放为1，封闭为0。此时，可以认为开放国家属于处理组，封闭国家则属于对照组。回归结果中虚拟变量的估计系数即为两者的差别。然而，该方法的一个问题是，处理组和对照组的协变量（Co-variate）的定义域可能有很大的不同或两者定义域的重合部分较小，处理组和对照组内样本可比性较差。为了得到贸易开放和不开放两种情况下一个国家经济增长绩效的差异，最理想的状况是我们能够获取这个国家在同样的时间段内，该国家分别处于贸易开放和不开放情况下经济增长绩效的数据。然而，这是不可能的，一个国家在一个特定的时间段内，图1-b1980-2009年按开放度高和低划分不平衡的度量和分解注：数据来源见本文第三部分。-74国际商务对外经济贸易大学学报2014年第1期经济学研究我们只能观测到一种状态，贸易开放或不开放。由此，我们面临着数据缺失的问题。在一些基于可观测的研究中，研究对象被分配到处理组还是控制组不是随机的，因此，由于一些混淆因素（confounding factors）的存在使得处理效应的估计是有偏的。由Rosenbaum和Rubin（1983）提出的倾向得分匹配法是一种能够部分修正估计偏误的方法，配对法不是考察“效应的原因”（Causes of Effects）而是转而获取某种“原因的效应”（Effects of Causes）（Morgan和Harding，2006），因此也是处理内生性的一种方法。在控制一些可观测因素后，利用尽可能相似的处理对象和控制对象可以减小偏误。在通常情况下，具有多维特征的研究对象是不能直接相比较的，倾向得分法将这些特征总结成一个一维变量来进行比较，这时配对即成为可能。配对的方法可以尽量减少由非观测因素导致的估计偏误，而不能完全消除它。偏误减小的程度依赖于计算倾向得分的控制变量的丰富度和数据质量。如果想要完全消除偏误，当且仅当处理对象具有相同的倾向得分时，处理效应的分配是完全随机的。Rosenbaum和Rubin（1983）定义倾向得分为：给定处理前的特征，对象接受处理的条件概率：p(X)PrD=1|X=D|X（1）其中，D=0,1是对象是否接受处理的虚拟变量；X是对象接受处理前的多维向量，表示对象的各种特征。Rosenbaum和Rubin（1983）表明，如果在由X定义的空间内，对象是否接受处理是随机的，则在单一变量p(X)定义的空间内，对象是否接受处理也是随机的。贸易开放的平均处理效应（the Average Treatment Effect，ATE）是指给定省区的特征为X（资源禀赋、地理位置、自然条件和产业结构等），从所有样本省区中随机地选取一个省区，当这个省区贸易开放度较高时的经济绩效与假定该省区贸易开放度较低时的经济绩效的平均差距。ATE可由式（2）定义：EY1-Y0|X（2）处理对象（参加者）的平均处理效应（the Average effect of Treatment on theTreated，ATT）可由式（3）估计。高贸易开放度省区的ATT是指给定省区的特征为X，从较高的贸易开放度的省区中随机地挑选一个省区，这个省区的经济绩效与假定该省区贸易开放度较低时经济绩效的平均差距。EY1i-Y0i|Di=1=EEY1i-Y0i|Di=1,p(Xi()=EEY1i|Di=1,p(Xi()-EY0i|Di=0,p(Xi()|Di=1（3）其中，Y1i和Y0i是接受处理和不接受处理两种反事实情况下的潜在结果；i为研究对象，第i个个体。在本文的研究背景下，Y1=（人均实际GDP，当一个省区i的贸易开放度较高时，D=1），Y0=（人均实际GDP，当相同的省区i的贸易开放度较低时，D=0）。在给定式（1）的情况下要得到式（3），必须要有以下两个假设。假设1：如果p(X)是倾向得分，则：DX|p(X)（4）-75国际商务对外经济贸易大学学报2014年第1期经济学研究假设2：假设处理效应独立于可能出现的结果，即：Y1，Y0D|X，则在给定倾向得分的情况下，处理效应独立于可能出现的结果：Y1，Y0D|p(X)（5）假设1被称为平衡假设（Balancing Hypothesis）。当处理组和控制组的配对协变量的分布是相同的，这时可以说数据是平衡的。当平衡假设满足时，配对被认为是成功的（Morgan and Winship，2007，p114）。平衡假设的验证可以通过两变量的均值差的 t 检验或是 Kolmogorov-Smirnov 正态性检验来实现（Diamond 和 Sek-hon，2005）。如果假设1成立，具有相同倾向得分的观测点就肯定有相同的可观测（和不可观测）特征分布，并且独立于是否接受处理。换句话说，给定倾向得分，对象是否接受处理是随机的。在计算出倾向得分后，通常要考虑选择配对的方法。常用的配对方法有：分层配对（Stratification Matching）、最近邻居配对（Nearest Neighbor Matching）、区间配对（Interval Matching）和核密度配对（Kernel Matching）等。分层配对操作简单，但在小样本下，配对的结果对层的划分很敏感。最近邻居配对可以认为设定1配N，这里N为1、2、3等自然数。如果N越大，配对个数较多，估计量包含的信息量多，但同时碰到可比性较差的配对个体的可能性也越大；如果N太小，则很多个体很可能由于配对不完全被排除掉了。区间配对是不限定配对个数，而是给出一个区间（容忍度），只要处理组个体与对照组个体的倾向得分之差的绝对值在这个容忍区间之内就进行配对。和最近邻居配对类似，容忍度也面临一个取舍问题，区间太小，配对个体可能会较少；而区间较大，出现较差的配对个体的可能性越大。核密度配对区间配对和最近邻居配对的扩展，所有控制组个体都与处理组个体配对，但是离处理组个体最近的控制组个体获得最大的权重。（二）计量模型、变量描述与数据来源参考万广华等（2005），本文估计省区贸易开放度的ATE和ATT的基本方程如式（6）所示。gdpit=0+1OPENit+X+it（6）其中，下标i和t分别表示第i个省份和第t个时间段。0是常数，X是一系列表征各省区一系列特征的向量，it为随机误差项。被解释变量gdpit是省区i的人均实际生产总值，作为收入的一个代理变量；OPEN是各省区开放度的二值变量，等价于式（1）中的虚拟变量D。式（6）是一个一般收入决定方程，考虑到某些制度性因素和人力资本等对地区经济增长发挥作用存在一个滞后期，因此本文将整个样本时间段1981-2007年划分为 9个时间段，每一时间段长度为 3年，具体为：1981-1983 年，1984-1986 年，1987-1989 年，1990-1992 年，1993-1995 年，1996-1998，1999-2001年，2002-2004年，2005-2007年。开放度、投资率、人力资本等可能是同期内生于经济增长的，因此，向量X中的变量都取各时间段的期初值。gdpit是省区i在时间段t内的3年平均人均实际生产总值；如果省区i在时间段这里的层是指同时包含处理组和对照组个体，并且这些个体的倾向得分大小接近的单元。这里不直接用各省区的人均收入数据主要基于两点考虑：（1）人均生产与人均收入高度相关；（2）目前中国家庭人均收入的测度有较大的误差，有很多因素未能考虑和观察到。-76国际商务对外经济贸易大学学报2014年第1期经济学研究t内的3年平均贸易开放度按从高到低排名前10，则OPENit=1，否则OPENit=0。向量X为表征各省区一系列特征的向量，包括人力资本（humcap）、基础设施（infra）、各省会城市离中国五大港口（上海港、深圳港、广州港、宁波舟山港、天津港）最近的距离（dis）、固定资产投资率（inv）、农业增加值占总增加值的比重（agri）、工业化进程（industry）和市场化进程指数（m）。人力资本是内生增长理论中的一个重要变量，它不仅是研发的一种重要投入品，研发产生的新思想和新技术等会导致技术进步，并且一个地区的人力资本存量越大，对新技术的吸收也越快。另外，人力资本会通过降低出生率来间接促进经济增长。人力资本的度量方法主要有教育经费法、人均受教育年限法、中等教育入学率和大学生的比率等，常用的方法是BarroLee的人均受教育年限法，这里考虑到数据的可得性和一致性，用各省每万人中大学生的人数来表示人力资本存量。基础设施，这里用各省区每1000平方公里的按公路运输能力等价的公路长度。公里、铁路和水路的运输能力是不一样的，有必要将铁路和水路的公里数转化成相应的标准公路里程数，转化比率为4.27：1：1（姚树洁和韦开蕾，2007）。交通基础设施的发展能够减小运输成本和交易费用，促进商品和要素的跨区域流动，从而促进经济增长。中国的对外贸易绝大部分是通过海洋运输来完成的，东部临海省区凭借优越的地理位置，依靠海外大市场，从而拉开了与内地省份的差距。本文用各省会城市离中国五大港口（上海港、深圳港、广州港、宁波舟山港、天津港）最近的距离来描述各省区的地理位置。其中，拥有这些港口的省区取其内部距离，为其省区地理半径的2/3，即：dii=23si，其中，si为i省的陆地面积。投资率，各省的固定资产投资占地方生产总值的比重，作为储蓄率的代理变量，在Solow模型中决定了稳态时的人均资本存量。农业增加值占总增加值的比重，作为衡量产业结构的代理变量，该比重越小，当地的第二产业和第三产业的比重越大，经济增长将越快。工业化进程，各省的工业增加值与全部工业增加值的比重。工业化程度较高的地方，人均收入会较高。市场化程度越高，政府对市场经济运行的干预就越少，产品市场、要素市场和市场中介组织的发育将越好，法律制度环境也将越好，这些都有利于地区经济的发展。市场化进程指数，参考傅晓霞、吴利学（2006）的做法，我们采用各地区工业总产值中非国有企业的比重、全社会固定资产投资中非国有经济的份额和全社会就业中非国有经济就业的比重三个指标衡量地区制度变迁。为避免多重共线性问题，我们采用主成分分析法将以上三个分项指标合成为一个综合指标市场化进程指数（m），作为测度各省区制度水平及其变迁的代理变量。由于1992年开始，中国的对外开放开始加速，在实证分析中，我们引入时间虚拟变量D92。人力资本、基础设施和省会城市到港口距离在实证分析中取自然对数。表1是各变量的描述性统计。本文所使用的数据全部来源于新中国五十五年统计资料汇编和中经网数据-77国际商务对外经济贸易大学学报2014年第1期经济学研究库，实际变量以1980年为基期。其中，全社会固定资产投资和国有经济的固定资产投资数据来源于新中国五十五年统计资料汇编。陕西1980-1984年，海南1980-1986进口数据来源于陕西统计年鉴1986和海南统计年鉴1990中“对外贸易各类商品收购总额”。表1各变量的统计描述定义实际人均GDP市场化进程指数农业增加值占总增加值的比重各省工业增加值占全部工业增加值的比重固定资产投资率人力资本基础设施省会城市到5大港口的最近距离变量gdpmagriindustryinvhumcapinfradis观测点261261261261261259261261均值2061.360.900.240.030.3447.24367.99859.21标准差2375.130.230.120.030.1163.94265.61712.47最小值228.760.430.010.000.095.0015.4530.00最大值20244.691.460.590.120.73658.001781.563281.00（三）实证结果在运用倾向得分匹配法度量贸易开放导致的地区经济增长差距（ATE和ATT）前，首先需要用logit或probit模型计算得到研究对象暴露于处理效应之下的概率，也即是各省区贸易开放度OPEN=1时的概率。表2列出了用logit 方法估计处理效应的主要影响因素的估计结果，分别给出了控制和不控制时间虚拟变量时的结果。从 表 2 可 以 看出，除了农业增加值占总增加值的比重之外，其他变量的估计系数的符号符合预期。图2是用logit方法控制时间虚拟变量估计的开放度较高和较低省区的倾向得分的核密度图，D=1和D=0曲线分别表示开放度较高和较低省区倾向得分的核密度曲线。D=0曲线主要集中在分数值较低的部分，即表明很大部分的样本点是开放度较低的省区，该曲线在迅速达到顶峰后急速下降；而D=1曲线的分布比较均匀，大量的样本点处于倾向得分大于0.6的区间部分，表明这部分有潜力成为开放度较高的省区成就现有的局面有其必然性。倾向得分越高，图2开放度较高和较低省区的倾向得分的核密度图-78国际商务对外经济贸易大学学报2014年第1期经济学研究该省区成为开放度较高的省区的可能性越大。在得到各省区的贸易开放度 OPEN=1 的概率之后，我们就可以用匹配的方法来得到贸易 开 放 的 平 均 处 理 效 应（ATE）和开放度较高省份的平均处理效应（ATT）。为了得到稳健的结果，我们分别采用核密度法、最近邻居配对法和区间配对法来进行配对估计。其中，考虑到本文的样本量较小，最近邻居配对法中分别考虑N=2和N=3两种情况；类似地，在区间配对法中分别考虑容忍区间=0.015 和=0.025两种情况。理论上，反应处理组和控制组特征的变量越多，每个样本点倾向得分的估计越精确，越有利于形成好的配对。处理效应的估计结果如表3所示，其中，估计系数的百分比是估计的平均处理效应占样本人均实际GDP平均值的比例。表3得分匹配法的估计结果估计系数t值处理组样本数控制组样本数估计系数的百分比共同定义域配对方法ATE125.7159336.10%是核密度法197.1159339.56%是最近邻居配对，N=2193.7159339.4%是最近邻居配对，N=3247.91402912.03%是区间配对，=0.025175.8120258.53%是区间配对，=0.015ATT856.9*2.531593341.58%是核密度法823.5*2.251593339.96%是最近邻居配对，N=2795.9*2.231593338.62%是最近邻居配对，N=3900.9*2.391402943.71%是区间配对，=0.025525.6*2.451202525.50%是区间配对，=0.015注：*、*、*分别表示显著性水平1%、5%、10%；估计系数的百分比是估计的平均处理效应占样本人均实际GDP平均值的比例。从表3可以看出，相对于处理组来说，参与配对的控制组样本量偏少。也即是理论上和操作上，我们还可以估计贸易开放的ATU，即从贸易开放度较低的省区中随机地挑选一个省区，这个省区的经济绩效与假定该省区贸易开放度较高时经济绩效的平均差距。但这种反事实假设并不符合现实，因此本文没有估计ATU效应。限于文章篇幅，这里没有报告处理组和对照组的配对结果。如有需要可以向作者索取。表2处理效应选择的Logit回归结果magriinvindustrylnhumcaplninfralndisD92时间虚拟变量LR chi2Pseudo R2Log likelihood样本数因变量：OPEN估计系数3.6224.283*8.774*19.65*1.602*1.665*-1.999*-2.009*是190.710.572-71.29259标准误2.441.713.3710.10.630.840.561.18估计系数6.115*4.265*5.781*22.55*0.757*1.369*-2.425-0.781否186.30.559-73.49259标准误1.791.692.829.530.390.690.480.63注：*、*、*分别表示显著性水平1%、5%、10%。-79国际商务对外经济贸易大学学报2014年第1期经济学研究在给定省区的资源禀赋、地理位置、自然条件和产业结构等特征的情况下，贸易开放度较低的省区潜在的成为开放度较高省区的可能性较小，这一点也可以从图2D=0曲线的分布中可以看出。在D=0曲线中，倾向得分大于0.4的样本点较少。从表3中可以看出，使用不同的配对方法得到的结果除个别外，相差不是很大。如上文所述，相对于另外两种配对方法，核密度配对法的计算方法令结果更为可靠。从全部样本省区来看，贸易开放度较高省区的人均GDP比贸易开放度较低省区的平均要高125-197元，约占样本实际人均GDP的6.1%-9.6%（ATE）。从较高的贸易开放度的省区中随机地挑选一个省区，这个省区的实际人均GDP与假定该省区贸易开放度较低时平均要高856.9-900元，约占样本实际人均GDP的39%-43%（ATT）。由贸易开放度高低导致的6.1%-9.6%的样本平均收入差距足以解释中国目前沿海和内地收入差距的一部分。从高开放度省区的平均处理效应来看，约占样本实际人均GDP的39%-43%，说明贸易对于高开放度省区的人均产出有重要作用，贸易开放促进了这些省区的经济增长，并拉开了与贸易开放度较低省区的人均收入差距。四、结论与政策建议20世纪90年代以来，中国地区间经济增长差距的扩大已成为学术界和政府公共政策关注的热点问题之一。优越的地理位置使得东部沿海地区在贸易开放的背景下吸引了大量产业集聚，并由此拉大了与内地低贸易开放度省份的差距。另一方面，由于中国的对外贸易中有相当大比例（超过40%）的加工贸易，而加工贸易的后向联系较弱，因此，通过对外贸易的后向联系，由东部发达沿海地区带动内地发展的程度有限，“先富带动后富”的愿望并未很好的实现。本文的研究发现：第一，从1980年开始，中国地区经济增长差距呈下降趋势，1989年发生逆转，此后地区差距持续扩大，直到2005年达到顶峰。在1980-2009年间，人均贸易额和人均实际GDP的第二泰尔指数的波动是比较同步的，表明中国对外贸易的地区结构失衡与地区经济增长差距的相关性较大。第二，不论是从沿海和内地，还是从贸易开放度高和低来划分中国省区，区域内的经济增长差距总体呈现下降趋势；而区域间差距总体呈现上升趋势，并从1993年开始，区域间差距贡献了地区总体差距的60%以上。第三，1981-2007年间，从全部样本省区来看，贸易开放度较高省区的人均GDP比贸易开放度较低省区的平均要高125-197元，约占样本实际人均GDP的6.1%-9.6%。从贸易开放度较高的省区中随机地挑选一个省区，这个省区的实际人均GDP与假定该省区贸易开放度较低时平均要高856.9-900元，约占样本实际人均GDP的39%-43%。为了缩小经济增长的地区差距，促进中国经济的可持续发展，我们建议：（1）将劳动密集型产业分层次转移到中西部地区，产业的梯度转移有利于增加中西部的就业、促进经济增长和提高中西部的开放度，同时也有利于东部的产业转型和升级。（2）充分发挥内需的作用，减少对海外市场的依赖。逐步消除制约内需提高的各种因素，通过促进中西部发展从而缩小地区差距。（3）内地各省区要进一步加强-80国际商务对外经济贸易大学学报2014年第1期经济学研究基础设施建设，特别是交通和电信基础设施建设。电信和交通基础设施的改善，有利于减小交易成本，促进要素的跨区域流动和对外贸易的增长，以此推动中西部的经济增长。参考文献1范剑勇.产业结构失衡、空间集聚与中国地区差距变化J.上海经济研究，2008，（2）.2李斌，陈开军.对外贸易与地区经济差距变动J.世界经济，2007，（5）.3林毅夫，刘培林.中国的经济发展战略与地区收入差距J.经济研究，2003，（3）.4姚丹，毛传新.国际贸易对我国区域城乡收入差距的影响研究J.国际商务对外经济贸易大学学报，2013，（2）.5张曙霄，王馨，蒋庚华.中国外贸内部区域结构失衡与地区收入差距扩大的关系J.财贸经济，2009，（5）.6赵锦春，谢建国.收入分配与进口需求基于我国省际面板数据的门限回归分析J.国际贸易问题，2013，（8）.7万广华.不平等的度量与分解J.经济学（季刊），2008，（1）.8万广华，陆铭，陈钊.全球化与地区间收入差距：来自中国的证据J.中国社会科学，2005，（3）.9Rosenbaum,P.R.,and D.B.Rubin,（1983）“The Central Role of the Propensity Score in Observa-tional Studies for Causal Effects,”Biometrika70（1）,41-55.10Rubin,D.B.,（1974）“Estimating Causal Effects of Treatments in Randomized and Non-RandomizedStudies,”Journal of Educational Psychology66,688-701.11Morgan,S.L.,and D.J.Harding,（2006）“Matching Estimators of Causal Effects:Prospects andPitfalls in Theory and Practice,”Sociological Methods and Research35,3-60.12Morgan,S.L.,and C.Winship,（2007）Counterfactuals and Causal Inference:Methods and Princi-ples for Social Research.Cambridge:Cambridge University Press.（责任编辑阿齐）Analysis on Regional Income Disparities in China:Measurement from the Perspective of Trade OpennessLIANG Zhu CHEN Ji-yongAbstract:Since the 1990s,regional disparities have continued to widen inChina,and trade openness is an important factor inducing regional disparities inChina.This paper uses propensity score matching to evaluate the impact of tradeopenness on the provincial real output per capita.The study finds that during1981-2007,in terms of all the sample provinces,GDP per capita in the provinc-es with a higher degree of trade openness is on average 125-197 yuan higherthan that in provinces with a lower degree of trade openness,accounting for6.1%-9.6%of the samples average real GDP per capita.Any province of hightrade openness degree has a GDP per capita 856.9-900 yuan higher than that ofthisprovincesupposingithasalowtradeopennessdegree,accountingfor39%-43%of sample average real GDP per capita.Measures such as retaining in-dustries transferred from the east costal provinces,reducing dependence on exter-nal foreign markets,enlarging domestic consumption and improving infrastructurecan increase trade volume and intensify trade efforts of the inland provinces,which would help reduce regional disparities in China.Keywords:Trade openness;Regional disparity;Propensity Score Matching(PSM)-81