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其中，git是i国在t年的人均GDP增长率。
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在对假说3进行检验时，因变量是Vi的对数值，解释变量与检验假说2时使用的解释变量相同。回归方程的拟合方法也类似于之前所使用的方法。表6.5给出了模型回归结果。TCI对经济波动性的影响为正，符合理论假说的预期，并且在三个回归模型中都高度显著。这些结果支持了假说3，表明一国推行违背比较优势战略的程度越深，该国经济增长率的波动性就越高。由估计结果可以推知，TCI每增加10%，将导致波动性提高大约4%—6%。
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表6.5 发展战略与经济波动性
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其他解释变量的估计结果表明，制度质量、开放程度、国家内陆性和人口规模都对经济波动性有负向影响。除了代表经济规模的人口规模的系数在OLS模型和2SLS模型中都显著外，其他变量或者在OLS模型中显著或者在2SLS模型中显著。1960年的初始人均收入、一国距赤道的距离在三个回归模型中都不显著。
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发展战略与收入分配
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为检验发展战略对收入分配的影响，本文构造了如下的计量模型：
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其中，GINIi，t是国家i在时期t的不平等指数，TCI是发展战略的代理变量，X是包括其他解释变量的一个向量。
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GINI系数取自Deininger and Squire（1996）数据集的一个修订版。该数据集包括众多文献对有关国家GINI系数的估计。其中一些是根据收入数据进行估计的，而另外一些则是基于支出数据进行估计的。不同国家的GINI数据涵盖的范围不尽一致。Deininger and Squire（1996）对GINI系数估计的质量做出了评价，我们的回归采用的数据质量为“较好”（acceptable）级别的数据。我们没有调整原始数据中基于收入得到的GINI系数，但对基于支出的GINI系数做出了调整，在其基础之上加了6.6（6.6是两种口径下所得估计结果的平均差距）。关于TCI指标的计算和数据来源的详细资料，参见Lin and Liu（2003）。为了使GINI数据与TCI相匹配，我在估计中使用的面板数据包括来自33个国家的261个样本。图6.9显示了TCI与GINI系数之间的关系。
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图6.9 发展战略与收入分配
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为了同时检验其他替代假说，我引入一些新的解释变量。首先引入人均收入（GDPPCi，t）及其倒数（GDPPC_1i，t），它们可以用来检验Kuznets倒U形曲线假说。如果该假说成立，那么这两个解释变量的系数应该显著为负。[28]
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在Deininger and Squire（1996）的数据集基础上，Li et al.（1998）进行了稳健性检验，结果表明，一国的GINI系数在时期之间是相对稳定的。基于这个结论，我们在回归中引入各样本首次出现于数据集时的GINI系数，记为IGINI。这种方法可以控制影响收入分配的历史因素以及国家间若干不可观测因素的影响。由于数据集的限制，我们能够得到的各个国家的IGINI年份不尽相同。但是，通常而言，不论初始年份是哪一年，IGINI越高，后续年份的GINI系数也相应越高。因而，IGINI的估计系数预期为正。
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腐败也会对收入分配造成影响。为此，我们在回归中引入另外两个解释变量——政治腐败指数（CORRi，t）和官员质量指数（BQi，t）。这两个指标的数据取自Sachs and Warner（2000），它们随国家而变化，但在整个研究时段内保持不变。其数值越高，则政府越清廉、官员质量越高。根据理论预期，这两个变量的系数应为负值。
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对外贸易也会对收入分配造成影响，它会影响生产要素的相对价格（Samuelson，1978）和经济中不同部门的市场空间，因而，贸易能够通过对就业机会的影响（Krugman and Obstfeld，1997）而影响收入分配。为了控制其影响，我们在回归中引入经济开放度指标OPENi，t，其含义是进出口总值在名义GDP中所占的比重，数据取自Easterly and Yu（2000）。但是，开放程度对熟练工人和非熟练工人、贸易部门和非贸易部门有着不同的影响，其长期影响和短期影响也有所不同。因此，它的符号是不确定的。
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表6.6给出了五个回归模型的结果。模型4.1包含所有的解释变量：TCI、IGINI、GDPPC、GDPPC_1、CORR、BQ和OPEN。由于CORR、BQ和OPEN具有内生性，为了控制内生性，其他模型没有包含这几个变量。因为IGINI、CORR和BQ不随时间改变，所以使用单向效应模型对回归模型4.1、4.2和4.4进行估计。根据Hausman检验的结果，在模型4.1、4.2和4.4的回归中使用单向随机效应模型，在模型4.3和4.5的回归中使用双向固定效应模型。
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表6.6 发展战略对于不平等的影响
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