我国城乡居民收入差距的省际差异及其影响因素——基于面板数据的空间计量分析＊

肖向东，罗能生

（湖南大学 经济与贸易学院，湖南 长沙 410079）

一 引 言

改革开放的实施，释放了巨大的改革红利，国民经济迅猛发展，“时间就是金钱，效率就是生命”的思想深入人心，然而，过度地追求效率而忽视公平带来了很多社会问题，城乡收入差距扩大就是最为显著的问题。据国家统计局公布的数据，我国城乡收入基尼系数1978年为0．317，低于黄金分割律水平，到2013年时，这一指标值达到了0．473，超出了国际警戒线，表明城乡居民收入差距十分明显。在中国目前的城乡二元分割体制下，如果考虑城乡基础设施建设水平、医疗水平、教育水平等差异，城乡居民收入实际差距将更大。从分省数据来看，2010年基尼系数最大的贵州（0．4756）远远高出基尼系数最小的北京（0．2739）①，省际差异明显。城乡居民收入巨大差距的存在，对我国经济协调发展和社会主义公平构成了巨大的压力，因此，对城乡收入差距的省际差异进行测度和分析，为制定有利于缩小城乡收入差距的区域经济政策提供重要的借鉴便具有重要的意义。

以往学者对城乡收入差距的区域差异已经做过一定研究。李小丽等认为从全国三大区域来看，城乡居民收入差距由东向西逐渐扩大并在时间序列变化上表现出不同步性［1］。罗守贵和高汝熹利用1978～2003年的数据计算了地区人均GDP、城镇居民可支配收入、农村居民人均纯收入这三个指标的区域基尼系数，发现均存在较明显的区域差异，东部地区内部差异水平得益于经济开放以及较好的资源与基础设施条件而常年低于中西部地区［2］。随着时间的推移，三大地带内部城乡差距呈明显拉大趋势［3］。从省际层面看，王少平和欧阳志刚利用泰尔指数测算了我国的城乡收入差距水平，发现自1978年以来，我国的泰尔指数呈现出阶段性波动特征，并表现出明显的省际差异［4］。

学者们对城乡收入差距的影响因素也进行了不同角度的探讨。在城市化及城市偏向的政策对城乡收入差距的影响方面，陆铭、陈钊和赵永平分别利用1987～2001、2000～2011年间的省际面板数据分析了城市化、城市倾向的政策与城乡收入差距之间的关系，发现城市化对降低城乡收入差距有显著的作用，而地方政府实施的带有城市倾向的经济政策持续地扩大了中国的城乡收入差距［5］［6］。程开明和李金昌则利用1978～2004年的时序数据动态分析得出了相反的结论，即城市化与城市偏向的政策均对扩大城乡收入差距有正向冲击［7］。周少甫、亓寿伟和卢忠宝在前人的基础上，利用门槛面板模型分析指出城市化水平对城乡收入差距具有显著的门槛效应：当城市化水平低于0．456时，其对城乡收入差距的作用并不显著；如果超过了这一值，城市化的提高会显著缩小城乡收入差距［8］。

关于金融发展对城乡收入差距的影响，陆铭和陈钊在控制了其他变量之后，发现金融发展对我国城乡收入差距并没有显著的影响。姚耀军指出这只是短期的结果，并认为我国的金融发展和收入分配正处于Greenwood ＆Jovanovic倒“U”型理论的初期阶段，从长期来看，金融发展效率的提高是有助于缩小城乡收入差距的［9］。

在经济发展与城乡收入差距的关系上，王少平和欧阳志刚利用面板协整模型分析城乡收入差距对经济增长的影响，发现我国城乡收入差距与经济增长的长期稳定关系对短期经济增长具有抑制作用，但对短期城乡收入差距的扩大具有刺激效应。

此外，学者们还从社会等级关系和市场经济相互作用形成的分配关系［10］、生育率的城乡差异［11］、人口流动［12］、要素分配的时空差异［13］等角度分别分析了各因素对城乡收入差距的影响，并取得了一定的成果。纵观以往学者对于城乡收入差距区域差异的探究及其原因分析，往往忽视了城乡收入差距的空间相关性。事实上，正如城市化水平的发展具有空间依赖性与空间异质性［14］一样，城乡收入差距也可能表现出省际差异及空间依赖性。故本文从空间相关性的角度出发，利用省级面板数据动态考察城乡收入差距的省际差异并分析其原因，为政策制定者制定差异化的城乡发展战略提供可行的理论实证支撑。

二 我国城乡居民收入差距的省际差异

（一）城乡收入差距的测度

描述城乡居民收入差距的指标主要有两种：一是城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入的比值；二是泰尔指数。其中泰尔指数的计算公式如下：

其中，T指泰尔指数；j的取值为1和2，j＝1代表城镇；j＝2代表农村 ；Pij，t指t时期第i个省份城镇或农村的人口；Pi，t指t时期第i个省份的总人口；Iij，t指t时期第i个省份城镇的人均可支配收入或农村的人均纯收入；Ii，t指t时期第i个省份城镇的人均可支配收入与农村的人均纯收入的总和。图1给出了2000年至2012年中国31个省、直辖市、自治区（除港澳台）的城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入的比值以及泰尔指数。从图中可以看出，北京、天津、上海、辽宁、吉林、黑龙江、浙江、江苏、广东、福建、海南、内蒙古等12个省份的城乡收入差距最低，每年的值均低于0.2；山东、山西、江西、湖北、重庆、青海、宁夏等7个省份的城乡收入差距次低，每年的值均低于0.4；河北、河南、安徽、湖南、广西、四川、陕西、新疆等7个省份次高，每年的值均低于0.6；贵州、云南、甘肃、西藏等4个省份最高，每年的值均低于1。城乡收入差距基本呈现出“东部沿海地区最低，中部中等，西部最高”的空间分布格局。

（二）城乡居民收入差距的省际差异

通过给出泰尔指数的四分位图来区分各个省域归属的类别，如图2所示。四分位图是空间统计学中用来对空间单元的观测值进行分类的直观明了的图形：颜色越深代表其值越高，颜色最深的两类代表高于全国的平均值；颜色最浅的两类代表低于全国平均值。受篇幅所限，本文只展示了2000年、2006年、2012年城乡收入差距泰尔指数的四分位图，可以看到，近些年来，我国省际城乡居民收入差距泰尔指数的空间分布格局并未有太大变化，整体上呈现出“东北及东部沿海地区最低，中部地区中等，西部地区最高”的分布特征，从2000年到2012年，西部地区的新疆的城乡收入差距从中等变为最高，东部沿海地区的广东从中等变成最低，相邻的陕西和山西分别下降和上升了一个层次，表明相邻省份之间的城乡收入差距泰尔指数可能存在有空间溢出效应，需要在下文作进一步分析。

图1 2000～2012年中国31个省、直辖市、自治区（除港澳台）① 由于数据的可获得性受限及统计口径的差异，本文暂且不考察港澳台的情况，只选择大陆31个省、直辖市、自治区的城乡居民收入差距泰尔指数进行分析，下同。的城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入的比值及其泰尔指数

图2 2000年、2006年、2012年城乡收入差距泰尔指数的四分位图

（三）城乡居民收入差距的空间探索性分析

本文从空间自相关的角度来探索城乡居民收入差距的省际差异。空间自相关分析是用一系列空间统计量来检验空间单元之间是否存在显著的空间依赖或空间异质性的方法［15］，包括全局空间自相关分析和局部空间自相关分析。

1.全局空间自相关分析

全局空间自相关分析是用一系列空间统计量来检验空间自相关，以发现全局空间单元之间是否存在显著的空间依赖或空间异质性的方法，通常可以用全局Moran’s I指数测度，测算公式［16］如下：

其中ωij为空间权重矩阵，当空间单元i与j相邻时，其值为1，否则为0；Z（I）为标准化的 Moran’s I值，当0＜I＜1且Z（I）显著时，存在空间正自相关，相似的值所对应的空间单元趋于集聚；当－1＜I＜0且Z（I）显著时，存在空间负自相关，相似的值所对应的空间单元趋于分散。

本文测度了2000～2012年全国31个省、直辖市、自治区的城乡收入差距在一阶累积Queen权重矩阵下的Moran’s I指数（图3）。受篇幅所限，图3只给出了2000年、2006年、2012年 Moran’s I的值，分别为0．4401、0．4618、0．3444（均在0．05的显著性水平下显著），表明城乡收入差距确实存在省际空间依赖性，即一个地区的城乡收入差距会受到周围地区的影响，具有相似泰尔指数的省份表现出地理上的集聚特征。

图3 泰尔指数2000、2006、2012年的 Moran’s I统计值

2．局部空间自相关分析

局部空间自相关分析的出现否定了全局空间自相关分析中关于整体内部所有的空间单元同质的假定，事实上这个假定也是不符合现实的。局部空间自相关分析通过一系列空间统计量的测算来检验整体内部是否存在局域空间集聚或空间分散的空间布局模式。主要的局部空间自相关统计量包括局域Moran’s I指数、LISA统计量等，本文主要通过LISA显著性地图来寻找中国城乡收入差距的省际差异规律，其结果见图4，颜色最深区域表示高值被高值包围；颜色最浅区域表示低值被低值包围；颜色次深区域表示高值被低值包围；颜色次浅区域表示低值被高值包围；浅灰色区域表示独立的岛屿；白色区域表示集聚不明显的地区。受篇幅所限，本文只给出了2000年、2006年、2012年城乡收入差距泰尔指数的LISA聚集地图，从图中可以看出，自2000年以来，城乡居民收入差距的空间格局并未发生太大变化，高值集聚主要出现在西部地区，低值集聚先发生在东北地区，随着时间的推移，长三角地区也现了城乡收入差距的低值集聚，另外两种集聚型态并不显著。①LISA聚集地图各类聚集型态的集聚区域不仅包括其本身，还包括其周围相邻的区域。

图4 2000年、2006年、2012年城乡收入差距泰尔指数的LISA聚集地图

总体而言，我国城乡收入差距泰尔指数整体上呈现出“东北及东部沿海地区最低，中部地区中等，西部地区最高”的分布特征；从局域来看，西部地区的高值集聚较为显著，东部地区与中部地区内部的集聚现象并不明显。存在空间自相关意味着要把空间变量引入到对省际城乡收入差距的分析中来。

三 我国城乡居民收入差距省际差异产生的实证分析

（一）模型设定

本文首先利用线性固定／随机效应模型对我国城乡居民收入差距省际差异产生各影响因素进行实证分析，随后将空间要素引入到模型中来，建立空间面板的滞后或误差模型。各类模型的通用表达形式如下：1.线性对数固定／随机效应模型

2.空间面板滞后／误差模型

空间面板计量模型有两种：空间面板自回归模型和空间面板误差模型，其通用形式可以表达如下：其中Xit为各解释变量；W1和W2为空间权重矩阵，分别与因变量的空间自回归过程和干扰项εit的空间自回归过程相关，可以是Rook、Queen邻近矩阵或者是距离权重矩阵；当ρ≠0且λ＝0时，为空间面板滞后模型；当ρ＝0且λ≠0时，为空间面板误差模型。

（二）变量说明及数据来源

1．变量说明

本文在综合前人研究的基础上，从以下四个方面构建了解释我国城乡居民收入差距的指标体系：

（1）经济水平与结构：一个地区经济发展水平越高，经济结构越合理，则其城乡收入差距越小。本文以人均GDP和城镇人口占总人口的比重代表一个地区的经济发展水平，以第二产业就业人数与第三产业就业人数之比和乡镇企业个数分别代表一个地区的产业结构及城乡产业结构，其中：

1）人均GDP（亿元）（Pgdp）：在改革开放初期，经济发展主要依靠工农产品价格的“剪刀差”，一方面通过压低农产品价格，另一方面又人为地抬高工业产品的价格来拉动工业的增长，从而发展经济，故这一阶段，城乡居民收入差距会随着人均GDP的增加而增大。之后国家出台了工业反哺农业的发展战略，政府通过减免农业税、发放农业补贴、设定农产品收购价格下限等保护农业及农民的政策使得农产品价格回升，增加农民的收入，试图缩小城乡居民收入差距，然而相比起工业部门，农业部门的工资水平增长是有限的，农村人均GDP的增加对城乡收入差距的影响还有待进一步的实证检验。

2）第二产业就业人数与第三产业就业人数（第三产业就业人数＝100）之比（St）：该值越高，意味着第二产业就业人数高于第三产业就业人数，由于从事第二产业的劳动者大多来自农村，故该值越高城乡居民收入差距会越低。

3）城镇人口占总人口的比重即城市化率（%）（Urb）：根据陆铭、陈钊等的观点，当一个人从农村户口变为城镇户口时，其收入水平决定了是否拉大或缩小城乡收入差距。故农村居民收入水平的提高会使得城市化对城乡居民收入差距产生负效应。本文认为，现阶段，我国农村居民生活水平较改革开放前有了很大的提高，故可推测城市化对城乡居民收入差距的影响是负的。

4）乡镇企业个数（个）（Te）：乡镇企业越多，表明吸纳的农民劳动力越多，在有农业劳动力剩余的地区，乡镇企业可以吸收这些剩余的农业劳动力；在农业劳动力剩余不足的地区，乡镇企业更高的劳动边际报酬会使农业劳动力自发地流向乡镇企业，农业部门的劳动边际报酬也会随之提高。以上两种情形均会增加农民收入，故会缩小城乡居民收入差距。

（2）经济开放水平：一个地区的经济开放程度越高，城市会越受益，故城乡居民收入差距会越大。经济开放程度由以下两个指标表示：

5）FDI／GDP（%）（Fdigdp）：外商直接投资主要投资于交通更为便利的城市，会拉动城市经济增长，扩大城乡居民收入差距。

6）货物进出口总额／GDP（%）（Xmgdp）：货物进出口贸易往往发生在交通便捷的城市，会拉动城市经济增长，所以同样会扩大城乡居民收入差距。

（3）财政与金融的发展

7）财政支出／GDP（%）（expgdp）：这是一个市场化程度的衡量指标，其值越高说明政府对经济的参与程度越高，故城乡居民收入差距是扩大还是缩小在于政府的发展战略是偏向于城市还是偏向于农村。

表1 变量描述性统计

8）农业支出／财政支出（%）（Farmexp）：财政支出如果更多地用于农业发展或基础设施建设，则其值越高，城乡居民收入差距越小；若更多地用于发展第二、三产业，则会拉大城乡居民收入差距。

9）城乡居民储蓄存款（万元）（Savings）：在中国，储蓄机构就好像是一个转移的机器，把农民的储蓄转移到城市，进行城市建设，发展城市的经济，故会扩大城乡收入差距。

（4）其他

10）人均城市道路面积（平方米）（Road）：代表城市的基础设施水平。通常城市的基础设施建设工作都是由农民工完成的，故城市人均道路面积的增加会降低城乡居民收入差距。

11）每十万人拥有的大专以上人口（人）（Edu）：教育对农村居民收入的影响要看其教育的回报：

假设城市居民为n，平均收入为x；农村居民为m，平均收入为y，则初始的城乡收入差距为。现在一农村学生上了大学，留在城市工作，并拥有了城市户口，假设其年均收入为t，没考上大学的虚拟收入设为农村居民收入的平均值y，此时的城乡居民收入差距为：Gap＝，若城乡居民收入差距变大，则，即t＞，随着城市化率的增大、城市居民平均收入的增加，t值越难满足，城乡居民收入差距会越来越小。

2．数据来源

本文选取了全国大陆31个内陆省份（不含港澳台）作为观测对象，动态分析了2000年到2012年城乡居民收入差距的省际差异特征，并实证分析了与差异有关的影响因素。本文的数据均来自2000年到2012年的《中国统计年鉴》、《中国教育年鉴》、《中国人口与劳动就业统计年鉴》以及各省的统计年鉴。本文源地图下载自国家基础地理信息系统，为了分析方便暂时去除了港澳台、南沙群岛、西沙群岛及附属岛屿和钓鱼岛。本文所选变量及数据的描述性统计见表1。

（三）计量结果及分析

根据前文分析，本文构建以下模型：

1．线性对数随机／固定效应模型：

本文所选控制变量的数值统计单元较多，故选用对数模型来消除因数值统计单元不同而带来的过大的结果差异。通过Hausman检验发现需要采用随机效应模型，回归结果见表2。从表中可以看出F值在0．05的显著性水平下显著，说明所选模型能较好地反映泰尔指数的影响因素。

在衡量经济水平与结构对城乡居民收入差距的影响时，就业结构与城市化率均对泰尔指数表现出负向影响，与本文的假设一致，城市化率的增加意味着大批农村劳动力转移到城市，其中的大多数人又是从事体力劳动要求高的第二产业的工作，如城市基础设施建设、房地产建设、城市市容建设与维护等，从而缩小了城乡居民收入差距。从经济的开放程度来测度其对城乡居民收入差距的影响时发现，两者的符号均为正，表明经济开放程度越高，城乡居民收入差距就会越大，但是只有货物进出口总额占GDP的比重对泰尔指数的影响是显著的，有可能是因为外商直接投资对城乡居民收入差距的影响并不是直接的，或者是因为其对城市的影响具有滞后作用，而这一滞后作用包含在随机误差项中。另外财政支出与金融发展对城乡居民收入差距的影响并不显著，其结果同陆铭、陈钊的一致［5］。此外，人均城市道路面积与每十万人拥有的大专及以上学历人数对城乡居民收入差距的影响均为负，前者与我们的假设一致，后者的负向影响表明我国城市人均收入水平达到了一定的高度（因为全国的城市化率刚过50%），这也是我国城乡居民收入差距存在的根本原因：城市居民人均可支配收入远远大于农村居民人均纯收入。

从可决系数来看，经典的回归模型对城乡居民收入差距的解释程度只有50．58%，因此可能存在遗漏变量情况，故下文将利用空间计量模型进行实证分析。

2.面板数据空间滞后模型：空间滞后模型是把经典模型中未能考虑到的因素用因变量的滞后项表示的一种空间计量模型。因变量的滞后项有三种类型：1）Theili－1，t：即用本期除i地区以外的其他地区的泰尔指数作为滞后项；2）Theili，t－1：即用i地区前一期的泰尔指数作为滞后项；3）Theili－1，t－1：即用前一期除i地区以外的其他地区的泰尔指数作为滞后项。根据前面的分析可知，我国的城乡收入差距受政府政策的影响较大，故本文选用Theili－1，t作滞后项来代表其他因素对城乡居民收入差距的影响，模型表达式如下：

其中i＝1，2....31，t＝2000，2001，…2012，Theilit为403×1阶矩阵，Theili－1，t是指t期除本地区以外的其他地区的泰尔指数对本地区的影响，Xit为403×403的自变量矩阵，εit为403×1的矩阵，λ为空间滞后因子。本文采用Queen邻接权重矩阵作空间计量分析。

表2 我国城乡居民收入差距省际差异产生的原因计量分析结果

从表2中可以看出空间滞后因子λ为正且显著表明存在正的空间自相关，相似的观测值在空间上表现出集聚现象，解释了上文的四分位图表现出的我国城乡收入差距泰尔指数整体上呈现出“东北及东部沿海地区最低，中部地区中等，西部地区最高”的分布特征。

在空间滞后模型的计量结果中，经济发展水平与经济结构都表现出负向影响，其中人均GDP依然表现出不显著，乡镇企业具有负向的影响，表明乡镇企业对农业劳动力的吸收增加了农村居民收入水平，缩小了城乡收入差距。经济开放程度的影响为负但不再显著，可能是因为近些年来受金融危机和沿海工资过高的影响，越来越多的外资企业和出口企业将工厂地址迁往郊区或内地，而且现阶段我国的外资企业与出口企业多属劳动密集型，一方面劳动密集型企业的劳动边际报酬要高于农业部门，故会吸引大量来自农村的劳动力；另一方面雇佣一个城市劳动力的成本要明显高于农村劳动力，综上原因，外资企业或出口企业的增多会缩小城乡收入差距。财政支出中的农业支出比重与农村居民的储蓄存款余额对城乡居民收入差距表现出消极的影响，表明农村居民的储蓄存款主要被用于农业支出，即取之于农还之于农，从而保证了农业的可持续发展。人均城市道路面积的影响仍然为负，但每十万人拥有的大专及以上学历人数的影响为正，可能是因为目前我国城市化水平尚低，一个受过高等教育的农村人口成为城市户口的门槛条件较低，从而扩大了城乡居民收入差距。

四 结论与政策建议

本文以全国31个省、直辖市、自治区作观测对象，运用空间探索性分析揭示了我国城乡居民收入差距的省际差异空间特质，并且利用面板滞后模型动态对2000年到2012年我国城乡居民收入差距进行了实证分析，结论如下：借鉴泰尔指数测度了我国城乡居民收入差距发现，我国城乡收入差距泰尔指数整体上呈现出“东北及东部沿海地区最低，中部地区中等，西部地区最高”的分布特征。在对影响我国城乡居民收入差距的因素进行实证分析时得出：第一，在经济发展水平与经济结构方面：经济发展水平越高、城市化水平越高、就业结构越倾向于第二产业以及吸收农村劳动力的乡镇企业越多，则城乡收入差距越低；第二，在经济开放程度方面：外资企业和出口企业受金融危机和沿海工资水平上涨的影响，纷纷迁至内地或沿海郊区，其对城市发展不再产生巨大的影响，故其影响不显著；第三，在财政支出与金融发展方面：财政支出与金融发展对城乡居民收入差距的影响取决于政府发展战略的倾向，若政府发展战略倾向于城市则扩大城乡收入差距，反之则缩小城乡收入差距；第四，城市基础设施建设越好，城乡居民收入差距越小；此外，我国现阶段由于接受高等教育的农村户籍人口成为城市户籍人口的几率增大，拉大了城乡居民收入差距。

缩小城乡收入差距，对于统筹城乡一体化发展，实现社会主义公平具有重要意义。2012年，党在十八大报告中确立了“2020年实现国内生产总值和城乡中低收入者的人均收入比2010年翻一番”的战略目标，并提出实现收入倍增的三个途径：一是转变经济增长方式；二是实现高质量的就业；三是抓好收入分配。基于此，结合我国的国情和前文的研究，本文提出以下政策建议：（1）充分发挥政府在缩小城乡收入差距中的作用，通过提供税收减免、信贷优惠、科技帮扶等政策，鼓励农业产业化发展，实现农业的规模化、专业化生产和农产品的深加工，提高农业生产率，提升农产品的附加值，增加农民的农业收入；（2）通过优惠政策和优化环境，大力鼓励和帮助农村农民发展中小企业，同时，引导城市资本到农村申办符合农村条件和利益的企业，有效吸纳农业部门剩余劳动力，让农民在当地获取工资收入；（3）要积极创造条件，鼓励和帮助农民发展以“农家乐”为代表的乡村旅游业，以及其他农村和农业服务业的发展，广泛开拓农村居民增收的渠道。（4）外出打工是近十几年来农民增加收入的主要渠道之一，各地政府应该创造更好的条件和提供更优的服务，帮助农民更好、更多去农村和农业外获取收入。（5）我国传统农业部门生产力单薄、生产风险高、生产效率低下，极大地阻碍了农民收入的增加，应加大对农业中农业基础设施建设以及农业生产技术、品种改良等提高农业生产效率方面支出的财政支持力度。（6）发展农村和增加农民收入，需要大量在农村奋斗的人才。近年来，大学生就业难的问题越来越突出，各级政府应该通过提供优惠政策和条件，鼓励农村出去的大学生回乡创业，以所学知识推动农业进步，带动农村发展，增加农民收入。

［1］ 李小丽，梁进社，张同升．中国城乡居民收入差距的省区间比较分析［J］．人文地理，2003，（2）：20－23．

［2］ 罗守贵，高汝熹．改革开放以来中国经济发展及居民收入区域差异变动研究——三种区域基尼系数的实证及对比［J］．管理世界，2006，（11）：45－49．

［3］ 夏绪梅．二元经济结构下的城乡居民收入消费水平的区域差异分析［J］．西北大学学报（哲学社会科学版），2004，（5）：40－44．

［4］ 王少平，欧阳志刚．我国城乡收入差距的度量及其对经济增长的效应［J］．经济研究，2007，（10）：44－55．

［5］ 陆铭，陈钊．城市化、城市倾向的经济政策与城乡收入差距［J］．经济研究，2004，（6）：50－58．

［6］ 赵永平，徐盈之．新型城镇化对缩小城乡收入差距的作用——基于城乡二元收入的理论模型与实证检验［J］．中南大学学报（社会科学版），2014，（4）：37－42．

［7］ 程开明，李金昌．城市偏向、城市化与城乡收入差距的作用机制及动态分析［J］．数量经济技术经济研究，2007，（7）：116－125．

［8］ 周少甫，亓寿伟，卢忠宝．地区差异、城市化与城乡收入差距［J］．中国人口．资源与环境，2010，（8）：115－120．

［9］ 姚耀军．金融发展、城市化与城乡收入差距——协整分析及其Granger因果检验［J］．中国农村观察，2005，（2）：2－8．

［10］ 林光彬．等级制度、市场经济与城乡收入差距扩大［J］．管理世界，2004，（4）：30－40．

［11］ 郭剑雄．人力资本、生育率与城乡收入差距的收敛［J］．中国社会科学，2005，（3）：27－37．

［12］ Sicular T，Ximing Y，Gustafsson B，et al．The urban－rural income gap and inequality in China［J］．Review of Income and Wealth，2007，53（1）：93－126．

［13］ Yingcheng Li，Xingping Wang，Qiushi Zhu，Hu Zhao．Assessing the Spatial and temporal differences in the impacts of factor allocation and urbanization on urban－rural income disparity in China［J］．Habitat International，2014，（42）：76－82．

［14］ 秦佳，李建民．中国人口城镇化的空间差异与影响因素［J］．人口研究，2013，（2）：25－40．

［15］ 沈体雁，冯等田，孙铁山等．空间计量经济学［M］．北京：北京大学出版社，2010．40．

［16］ Cliff，A．D．and Ord，J．K．Spatial Autocorrelation［M］．London：Pion Press，1981．63．