城镇化对农村居民收入的冲击效应——基于省级面板的PVAR估计

王 笑

一、城镇化水平与农村居民收入关系命题的提出

城镇化是伴随着区域经济发展到达一定程度而随之产生的，主要体现在两个方面:第一，从产业结构上来讲，表现为从第一产业向第二、第三产业过渡;第二，从生产要素的流动方向上来看，表现为生产要素向城镇聚集的过程。随着非农产业的发展，社会上出现了产业专门化，也就出现了人的职业社会分工和空间场所的分工。从经济学角度考察，城镇化就是产业的非农化以及劳动力从业的非农化和社会分工细化的过程。

根据国外经验，城镇化作为社会发展的重要标志之一已经得到了事实验证。通过对欧美等高水平城镇化的国家分析来看，城镇化水平与经济发展水平有着明显的正相关作用，一般城镇化都会伴随着经济快速的增长。同时，在推动城镇化进程的过程中，也有促进国民经济增长的作用。

目前我国城镇化发展速度较快，但是国内对城镇化与居民收入水平相关性研究的开展时间较晚，主要是在改革开放后才有学者逐步展开对该领域的研究，国外进入城镇化的时间较早，有良好的经验积累和丰富的数据可供验证，所以国外学者对城镇化与居民收入的问题研究比较成熟。霍利斯 (1975)等采取将截面分析和时间序列分析结合运用的方法，对101个国家1950－1970年的城镇化水平与居民收入的相关性进行了分析，最终发现城镇化水平与居民收入存在着明显的正相关关系。国内学者，结合中国“城乡二元”结构的特殊背景，更多关注于城镇化与农民收入增长和对于城乡差距的影响问题。

但是所有研究基本上都是从人口角度取得数据进行分析，而且没有对不同区域数据进行分析，本文认为产业结构的变化也是城镇化的主要动力，同时，能够更直接地反映城镇化水平。

二、实证方法

1.面板的向量自回归模型

面板向量自回归模型 (PVAR)由Holtz、Newey和Rosen于1998年首次提出，并经 Pesaran和 Smith(1995)、Binder和 Hsiao(2003)、Love和Zicchino(2006)等学者的不断发展和完善，逐渐得到了更多研究者的研究，成为了一种比较完善并得到广泛使用的分析方法。

面板向量自回归模型 (PVAR)通过结合面板数据估计方法与向量自回归模型，较好地将样本单元个体差异在模型参数中体现出来，同时一定程度上降低了向量自回归方法对时间序列长度的限制性。

本文的PVAR模型的数学表达式为:

通过式 (1)可以看出，本文中采用滞后期数为2的向量自回归模型。如果只采用VAR方法对本文中的模型进行实证研究，实际上隐含了一个较严格的强制约束条件，即要求数据在每一个单位横截面所隐含的结构是相同的，但是在实际问题的研究中很难保证数据符合该约束条件，甚至可以认为是不可能的。所以，本文通过引入固定效应，来对样本个体间的差异来进行测算，同时，为了避免因固定效应带来的与滞后项的自相关问题，本文采取广义矩 (GMM)的回归方法。脉冲响应函数通过给随机扰动项的一个标准差冲击来测算其对内生变量当前和未来取值的影响。本文中脉冲响应分析的置信区间由蒙特卡洛模拟产生。

2.数据说明

本文研究认为产业结构变化作为城镇化的核心推动力能更有效的反映城镇化水平，不同于其他文章，本文采用第二、三产业占总就业人口的比重作为城镇化水平的衡量指标UR。

本文采用全国省级面板数据，包括北京、江苏、浙江、福建、山东、河南、四川、西藏、海南和青海10个省市2003－2012年十年的数据，数据主要来源于各省《年鉴》(各年)，其中，农民人均总收入PI以现价形式表示。本文的PVAR模型的采用滞后项为两期的数据。使用脉冲函数分析，一定要对模型进行稳健性检验，如果模型不稳定将直接对脉冲响应分析结果造成影响。如果被评估的PVAR模型所有单位根的倒数全部小于1，即所有单位根的倒数在坐标系中的位置均可位于单位圆内，则模型是稳定的，可以进行脉冲分析。通过稳定性检验，PVAR模型是稳定的，可以对该模型进行脉冲分析。

三、实证检验

本文使用stata11.0软件对PI、UR两个变量进行面板向量自回归，同时，分别给予基期一个单位的脉冲设置，通过蒙特卡洛 (Monte－Carlo)随机模拟方法计算其对相应冲击的动态响应程度。将考察冲击作用的期限设为6年，迭代计算次数设置为200次，得到的脉冲响应图。图1汇总全国10个省市来城镇化水平对农村居民人均总收入的脉冲相应，给脉冲分析的置信区间为95%。图1中横轴表示冲击发生的滞后期数 (单位:年)，纵轴表示相应变量对冲击的响应值。图中红色曲线为脉冲响应曲线，绿色曲线和蓝色曲线分别为95%和5%分位点的估计值。图中pay代表变量PI，industry代表UR。

图1 脉冲响应结果

首先，我们分析农民人均总收入的增长对城镇化发展的响应情况和响应路径。通过对图1左下角的图的分析，可以观察到，农民人均总收入对城镇化水平的一个单位标准差扰动的响应。整体来看，城镇化的发展对农民人均总收入的影响呈现倒U型，但一直保持正向的影响，并且影响值较大，具体到各年来看，一个单位的城镇化水平的改变，在第一年对农民人均总收入的影响体现还不是非常明显，但是该效应可以持续多年发挥作用，通过图上分析，正效应一直持续到第六年，并在第二年达到了最高峰值1000，然后影响逐渐降低回归到0点左右，但是由于冲击的累积效应，扰动已经造成了因变量状态的改变。同时，从图中也可看到，农民人均总收入增长对城镇化发展的正向响应是持续的，并且呈现出稳定的收敛迹象。这说明从长期效应来看，我国城镇化水平对农民人均总收入有着密切的关系。本文通过选取与产业结构相关的指标来衡量城镇化水平，认为产业结构的改变是城镇化水平提高的动力。产业结构改变首先促进城镇化水平，进而可以提高农民的人均总收入。

其次，本文进一步考察城镇化发展水平对农民人均总收入增长的响应情况和影响路径。通过对图1右上角的图进行分析，可以看出，城镇化水平对农民人均总收入信息的一个单位标准差扰动的响应。从总体来看，城镇化水平对农民人均总收入的形象呈现为S型，具体到各年来看，在前2年中城镇化水平对农民人均总收入产生正向影响作用，但只是较小的影响到了城镇化水平，波动幅度并不大，随后持续4年城镇化水平都对农民人均总收入增长的产生负向响应，该影响在第二年到第五年半之间最为明显，并在第五年响应程度达最大。该影响同农民人均总收入对城镇化水平的响应相比，呈现出相反的情况。第六年开始，响应程度开始减弱，并趋于平稳，但始终城镇化水平对农民总收入产生的影响都是负向影响，同时，该影响延续的时间也相当长，这可能与本文所选用的数据以及研究的角度有关系。本文从产业结构变化的角度选择衡量城镇化水平标准的数据，用第二、三产业的就业人口占总人口比重作为衡量城镇化水平的数据，而且第二、第三产业相对于第一产业均具有劳动密集型产业的特点，尤其是第三产业，劳动成本在总成本中所占的比重很大。从这一点出发，根据收入的替代效用理论，当人们收入增加时可能会更多地选择闲暇，所以当农民收入增加时，可能有更多农民开始选择更好的工作，要求更高的工资，这样一方面提升了成本，另一方面可能造成就业人数的下降，不利于产业发展，进而不利于城镇化水平的提高。还可能是由于城镇化水平的提高，使得产业结构调整已经趋近饱和状态，进一步的转型增加了市场竞争。所以，我国各级政府在制定推动城镇化进程的相关政策时，一方面要重视为产业发展提供生产要素，另一方面要注重知识、科技和管理在发展中的重要作用，可以通过相应的政策和财政手段，鼓励科技研发和创新，这样才能使农民收入的增加更加持久，而不是只产生短期的作用。

通过对图1右下角的进行分析，我们可以知道，农民人均总收入对其自身的一个单位标准差信息，在第一年时呈现较强的正向响应，并且在前四年该响应一直处于正向响应状态，但是，再次过程中，该影响无法保持良好的持续性，急速下降，第四年该影响基本上回到了0点左右，并在随后的时间继续下降，甚至于出现负向响应，但是下降趋势有所放缓，并逐渐趋于稳定。本文认为，这可能是由于响应所造成的状态的改变产生的结果，随着农民收入的提高，使得农民收入的增加而产生的替代效应，农民对于收入增加的需求逐渐被其他需求所取代，最终造成了该结果。通过对图1左上角的图的分析，可以看到，城镇化水平对其自身一个单位标准差信息的正向响应从整体上来看呈现为倒U型，但一直保持正向的影响，并且影响值较大，具体到各年来看，一个单位的城镇化水平的改变，在第一年对其自身的影响体现已经非常明显，但是该效应还可以持续多年，正效应一直持续到第六年，并在第2.5年达到了最高峰值1.5，然后影响逐渐降低回归到0.6左右，但是由于冲击的累积效应，扰动已经造成了城镇化水平的改变。本文认为，这反映出城镇化水平与其滞后项具有较强的关联性。从产业结构的角度来看，产业结构发展对于城镇化水平的影响是可持续的、长期的，其影响路径为，产业结构转变促进了城镇化水平的提高，城镇化水平的提高为产业结构转变提供了更为有利的条件，可能来自于农民收入的提高，也可能来自于产业集群的影响。我国各级政府在推进城镇化的进程中，一定不能忽视产业结构发展，重点应该放在第二产业，和具有较大发展空间的第三产业。

四、稳定性检验

稳定性检验是检验实证结果是否随着参数设定的改变而发生变化的方法，为了验证模型的稳定性，本文也进行了稳定性检验，主要采取的方式为改变样本，然后重新进行分析，检验结果是否稳定。

考虑到部分省市情况比较特殊，比如北京市的第二、三产业就业人口比重明显高于其他几个省份，所以在进一步分析中，剔除了北京市数据进行了再次分析，发现结果并未改变。除此之外，对其中3个省的数据进行了替换，进行了再次分析，最后得到的结果也并没有改变，结果依然是稳健的。

五、结论

本文从产业角度研究了城镇化对农村居民收入的冲击效应。通过对我国10个省市2003～2012年面板数据进行平稳性处理，使得数据符合脉冲相应分析条件。在此基础上本文构建了一个面板数据的向量自回归模型 (PVAR)，并通过脉冲相应分析，研究各变量间的响应关系，对我国自2003年以来城镇化发展与农民人均总收入增长之间的交互响应情况和响应路径进行了分析验证。本文认为:第一，我国城镇化水平对农民人均总收入有着密切的正向影响关系，且具有长期稳定性;第二，城镇化发展水平对农民人均总收入增长的响应存在一定的负相关关系，这可能是由于农民收入的替代相应造成的，随着收入增加和劳动力转型造成的劳动力市场的饱和，使得农民一方面对闲暇时间更感兴趣，另一方面由于竞争对薪金越发不满意;第三，随着农民收入的提高，使得农民收入的增加而产生的替代效应，农民对于收入增加的需求逐渐被其他需求所取代;第四，城镇化水平的提高可能有利于产业结构的转变，产业结构的转变同时也有利于城镇化水平的提高，这样可以形成一个良性的循环模式。

本问的局限性主要存在于以下几点:第一，本文在数据的选择上没有充分考虑地区间的差异，在数据和样本的选取中可能只能代表部分地区的情况，样本容量略显不足，可能存在偏误;第二，本文在模型建立中，控制变量的选取不足;第三，本文只通过指标选取分析产业结构调整对城镇化的影响，略显粗糙，不尽完善。

［1］张培刚:《发展经济学教程》［M］.经济科学出版社，2001。

［2］王少平:《宏观计量的若干前沿理论与应用》［M］.南开大学出版社，2003。

［3］马薇:《协整理论与应用》［M］.南开大学出版社，2003。

［4］李子奈、叶阿忠: 《高等计量经济学》 ［M］.清华大学出版社，2000。

［5］汉密尔顿:《应用Stata做应用统计分析》［M］.重庆大学出版社，2012。

［6］何光辉:《经济时间序列的统计分析)2003年诺贝尔经济学奖获得者的理论贡献》［J］.《世界经济研究》2004年第2期。

［7］张车伟、王德文:《农民收入问题性质的根本转变——分地区对农民收入结构和增长变化的考察》［J］.《中国农村经济》2004年第1期。

［8］胡鞍钢:《城市化是今后中国经济发展的主要推动力》［J］.《中国人口科学》2003年第6期。

［9］Dickey AD，Fuller W1A1，Likeihoodratio statistics for autoregressive time series with a unitroot ［J］. Econometreca， Vol49，No14，19811

［10］Zhao Yaohui，1997，Labor Migration and Returns to Rural Education in China，American Jour－ nal of Agricultural Economics，1278～12871