CWE | 发展中国家经济增长与不平等的关系

Unveiling the Relationship between Economic Growth and Equality for Developing Countries

Tsun Se Cheong, Guanghua Wan, David Kam Hung Chui

（Vol. 30, No. 5, 2022）

经济增长与不平等关系的讨论是社会经济领域的经典命题。现有文献广范地讨论了二者之间的关系，但并没有取得一致性结论。一个主要原因是现存相关研究主要基于线性回归模型检验二者的关系。由于线性模型报告的关系只能有三种情况：斜率等于零、大于零（正相关）和小于零（负相关），因此研究人员报告的结果非常两极化。本研究首次尝试使用机器学习技术来研究经济增长与不平等之间的关系。这不仅提供了一个新的研究视角，而且填补了文献中关于方法论的空白。

本期刊登了由香港恒生大学张俊狮、崔锦雄和复旦大学万广华合作撰写的“Unveiling the Relationship between Economic Growth and Equality for Developing Countries”。机器学习 (ML) 技术，即人工神经网络 (ANN) 方法可以充分考虑变量的非线性，非常详细地显示出变量之间的真实关系。Hornik (1991) 证明ANN是一种通用逼近器，可用于复制变量之间的实际函数形式。ANN 的另一个优势在于其比传统计量经济模型具有更高的准确性。本文设计了一种创新手法——回归与 ANN 和自举的结合方法（Regression with ANN and Bootstrapping, RAB) ，通过将 ANN 模型与自举技术相结合来显示控制变量与因变量之间的关系，并采用三维图来呈现两个控制变量与因变量的交互作用。

数据方面, 作者将以前研究中曾使用过的所有解释变量均用于 ANN 分析，从而使本研究成为迄今为止数据覆盖范围最全面的研究。本文的方法涉及一个两阶段的人工神经网络：首先，使用自组织图 (self-organizing map , SOM) 神经网络进行聚类，将数据分类为相似的组进行分析；其次，通过四个人工神经网络进行函数逼近及用自举技术以揭示变量之间的关系。本研究通过将自举技术与ANN相结合，并以多种创新的方式展示了研究结果。

研究表明，经济增长和不平等之间存在倒 U 型关系。文章通过三维图表充分揭示经济增长与不平等及其他变量之间的关系，还针对不同经济体计算出与最高经济增长水平相对应的最优不平等水平。为了比较，我们使用线性回归模型再次测试数据，结果表明线性回归模型无法检测到这个倒 U 型关系。

本文的研究结果符合现实世界中国经济的发展模式，并显示了共同富裕政策对于促进经济进一步增长的关键作用。这些发现能够为处于不同经济发展阶段的其他发展中国家，实现公平及可持续增长提供务实的政策建议。

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China & World Economy

A bimonthly fully peer-reviewed SSCI journal featuring original academic work examining domestic and international issues arising in the context of China’s economic reform and opening-up, co-published by the Institute of World Economics and Politics, Chinese Academy of Social Sciences, and Wiley, with ISI impact factor of 2.451.

本文章为转载，其中的内容和观点不代表Wiley威立的立场

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