交通基础设施建设、城镇化水平与城乡居民收入差距——基于1997—2015年省级动态面板数据的实证分析

罗炜琳，刘松涛，林丽琼

（福建农林大学 经济学院， 福建 福州 350002）

改革开放以来，中国经济发展成就举世瞩目，城乡居民生活水平显著提高。世界银行2017年初发布的报告显示，2016年全球GDP总量为74万亿美元；其中，美国占比24.3%，中国占比14.8%[1]。回溯历史，在1981年，中国GDP规模仅为美国的6%；而在2016年，中国GDP规模已超过美国的60%[2]。在1991—2012年间，中国GDP年均增速约为10%，由此获得“中国经济增长奇迹”的美誉[3]。2012年之后，受国内外多重因素影响，中国经济增速略有下滑，但仍保持年均7%左右的中高速增长态势。经济迅速增长的背后，是居民收入的不断提高和人均生活水平的大幅改善。在1978年，中国城乡居民收入分别为343元和134元，2016年，中国城乡居民收入创下了31 616元和12 363元的历史新高，相较于1978年，分别增长了96.8倍和 91.5倍[4]。

有必要关注的是，在城乡居民收入水平大幅攀升的背后，收入差距也在逐步扩大。如下表1所示，自1978年改革开放之后，中国城乡居民收入差距始终在不断扩大；尤其是在1997年之后，收入差距更是呈现加速扩大态势。最新数据显示，2016年，中国城乡居民收入差距为21 252元，尽管收入差距扩大化的态势出现了略微放缓，但这一差值仍为近年来的高点[4]。中国经济迅速增长背后凸显的城乡居民收入差距扩大化现象已经不容忽视。已有众多学者研究发现，城乡收入差距会对经济增长产生抑制作用，城乡收入差距越大，对经济增长的抑制作用也越大[5-8]。党的十九大报告明确指出，要在2020年全面建成小康社会的基础上再奋斗15年，来实现城乡居民收入差距显著缩小、社会公共服务均等化等目标[9]。这意味着，缩小城乡居民收入差距、推进区域经济均衡发展，已然成为当前及未来一段时间社会各界的重要共识，而如何有效缩小城乡居民收入差距也成为了一个摆在眼前的现实难题。

图1 1978 -2016年中国城乡居民收入变化趋势数据来源：2017年中国统计年鉴Figure 1 Trends in income of urban and rural residentsin China from 1978 to 2016.

1 文献回顾和机理分析

1.1 文献回顾

早在20世纪50年代，已有学者研究发现经济增长与收入差距呈“倒U型”形态；随着工业时代或后工业时代经济不断增长，收入差距也逐步扩大；在达到一个临界点后，则会出现收入差距缩小[10]。时至今日，该观点仍然不断被学者证实[11-13]。Lewis（1955）也提出，随着经济发展，收入差距也会呈现出“倒U型”变化态势；究其原因，主要是因为在经济发展初期，劳动部门存在着大量的劳动力未投入生产，这会导致劳动力群体内部收入差距逐步扩大；但在经济逐步成熟阶段，劳动部门转而出现用工短缺，此时工资水平相较于经济生产初期大幅提升，进而导致收入差距显著下降[14]。在其它方面，Chen发现，政府倡议和私人投资能够有效缓解区域收入不平等，推动区域发展和居民收入均等化[15]。KanburR等提出，相较于地域差距，城乡收入差距对区域收入不平等的影响更大，缩小城乡收入差距有助于缩小区域收入不平等[16]。

中国长期存在的城乡居民收入差距扩大化现象已经引起了众多学者的关注。部分学者认为，金融发展水平的不断提高显著扩大了城乡居民收入差距[17-20]，但普惠金融和非正规金融的发展则有助于缩小城乡居民收入差距[21-22]。钞小静和沈坤荣则从人力资源角度入手，发现城乡收入差距过大会导致初始财富水平较低的农村居民无法进行人力资本投资，从而约束劳动力质量提升，进一步抑制了经济增长[6]。

从交通基础设施建设这一特定角度看，已有众多研究证明交通基础设施建设对于经济增长具有推动作用，经济增长也会反向推动交通基础设施建设，二者间具有典型的传导效应[23-27]。李慧玲和徐妍通过实证分析，发现交通基础设施建设与减贫效应之间存在着单向关系；交通基础设施建设对农村居民收入表现出了较强的正向冲击效应，但仅局限于投资初期；伴随着投资时限增加，该效应逐步减弱[28]。罗能生和彭郁利用省级面板数据进行空间计量，发现交通基础设施建设对中国各省区城乡居民收入差距的改善均具有正面影响；但伴随着交通基础设施建设量的增加，其边际效应则出现了递减态势[29]。邵燕斐和王小斌基于1995—2010年中国省域面板数据，采用空间计量方法进行实证分析后发现，加大交通基础设施建设力度有助于改善城乡收入差距[30]。

从城镇化这一特定角度看，伴随着中国城镇化水平的不断提高，国内不少学者开始研究城镇化水平与城乡居民收入差距的关系。部分学者认为，城镇化水平的提升能够有效缩小城乡收入差距[31-34]。杨森平、唐芬芬和吴栩通过实证检验发现，从短期看城镇化水平与城乡收入差距存在相关关系，提升城镇化水平能够有效缓解城乡收入差距[35]。毛其淋基于中国省际面板数据进行实证分析，发现城镇化水平的提升有助于缩小城乡居民收入差距，这在内陆或沿海地区均得到了验证[36]。郭军华通过实证研究发现，城镇化水平对城乡居民收入差距的作用机制并非只是简单地促进或者抑制，而是存在着典型的“阀值效应”，即当城镇化水平越过阀值时，其对城乡居民收入差距的影响越小；当城镇化水平未越过阀值时，其对城乡居民收入差距的影响则越大，但整体来看，城镇化水平的提高有助于缩小城乡收入差距[37]。

综上所述，当前学术界已经对交通基础设施建设和城镇化水平是否有助于缩小城乡居民收入差距这一问题做出了较多探索，取得了一定成果。但整体来看，上述研究仍然停留于较为粗浅层面，未能够较好地回答交通基础设施建设和城镇化水平是否真的有助于缩小城乡差距？此中会否存在某些反作用？同样，上述研究也未能够进一步回答交通基础设施建设和城镇化水平在缩小城乡居民收入差距过程中所发挥作用的大小。基于此，有必要对交通基础设施建设和城镇化水平对缩小城乡居民收入差距的作用机制做进一步研究，尤其是在当前缩小城乡居民收入差距、推进区域经济均衡发展已然成为当前及未来一段时间社会各界重要共识的背景下，对于该问题展开研究更加具有现实意义。鉴于此，本文基于1997—2015年的省级动态面板数据，利用系统GMM估计方法，围绕交通基础设施建设、城镇化水平与城乡居民收入差距展开实证研究，并创新性地引入交通基础设施建设和城镇化水平的交互项来探讨二者在缩小城乡居民收入差距上的共同作用，以期得出更为科学准确的结论，为政府制定缩小城乡居民收入差距的公共政策提供更有价值的参考。

1.2 机理分析与假说

（1）交通基础设施建设对城乡居民收入差距作用机理分析

交通基础设施建设会对农村居民收入产生直接效应和间接效应，从而缩小城乡居民收入差距。交通基础设施建设影响农村居民收入的直接效应主要表现在以下三个方面：第一，交通基础设施建设会产生大量的劳动力需求，而农村富余劳动力恰好成为供给主力，这有助于提高农村居民收入；第二，交通基础设施建设会增加公路网密度，改善农村地区交通环境，这有助于提高农产品流通效率，扩大农产品销售范围，增加农村居民的农业收入[3、38]；与此同时，交通基础设施建设的增加也能够为农村居民创造更多外部发展和就业机会，有助于提高农村居民收入水平；第三，交通基础设施建设有助于吸引更多外来人口来到农村，带动各类非农产业发展，提高城乡产业融合发展水平，进而提高农村居民收入。

交通基础设施建设影响农村居民收入的间接效应主要表现在以下两个方面：第一，交通基础设施建设有助于促进农村劳动力从农业部门向非农业部门转移，从而提高农业部门的边际劳动生产率和农村居民收入，进而缩小城乡居民收入差距[39-40]。第二，交通基础设施投资有助于促进国民经济发展，国民经济发展所产生的“涓滴效应”①则能够带动贫困人口收入提高[3]。

（2）城镇化对城乡居民收入差距作用机理分析

城镇化作为推动中国经济社会发展的重要动力，在提高居民收入、调整产业结构、协调区域发展等方面发挥着重要作用。整体来看，城镇化对城乡居民收入差距作用主要通过劳动力转移、收入效应、产业结构优化这三个层面来实现。

第一，从劳动力转移层面看，城镇化有助于解决中国农村劳动力长期无法有效转移、大量农村剩余劳动力被“束缚”于农地之上等问题，提高农村剩余劳动力就业率，增加农村居民收入，缩小城乡居民收入差距；第二，从收入效应层面看，城镇化能够为农村居民提供更多的非农就业机会，吸引农村人口流向城市，从而提高农村居民工资水平。从另一个角度看，城镇化也会带动城镇居民收入增加，提振城镇居民消费需求，这有助于提高农村居民的种养殖收入，从而缩小城乡居民收入差距。第三，从产业结构优化层面看，城镇化有助于推动农村产业结构优化升级，推动农村一二三产融合，这有助于提高农村居民收入水平，缩小城乡居民收入差距。从另一个层面看，城镇化带来的工业化、机械化也有助于改善农业生产经营状况，提高生产效率，增加农村居民农村收入，从而缩小城乡居民收入差距。

（3）交通基础设施和城镇化对城乡居民收入差距共同作用机理分析

上文分析了交通基础设施和城镇化对城乡居民收入差距的影响，但是这二者的共同作用会产生何种影响尚待明确。从一方面看，随着城镇化率的提高，交通基础设施建设的投入将有助于缩短城乡贸易距离、提高城乡运输效率、扩大农产品市场、提高城乡贸易效率，这有助于增加农村居民家庭收入，缩小城乡收入差距；另一方面看，在城镇化建设过程中，随着交通基础设施建设投入不断增加，由此可能引发资源配置区域失衡的问题，最直接的表现就是城镇交通基础设施越来越完善，而农村交通基础设施建设滞后甚至停滞不前。在这种情况下，城镇交通基础设施城乡收入差距不断扩大[41]。从这一角度看，随着城镇化率的提高，交通基础设施对城乡收入差距的缩减作用将会被抑制。综上所述，理论上看，交通基础设施建设和城镇化交互项对于城乡收入差距的影响存在正负两方面的影响，故需要通过计量分析来进一步探明。

2 实证研究及结果分析

2.1 模型设定

综上所述，考虑到城乡居民收入差距同公路网密度和城镇化率之间存在动态关系，同时考虑到当期城乡收入差距与前期城乡收入差距之间具有相关关系，故建立如下动态回归模型：

在回归模型中，α表示截距，i和t分别表示第个省份，第t年，μi表示不随时间变化的各截面差异性，εi,t为随机扰动项。

本文采用广义矩估计（GMM）方法对模型进行参数估计。相较于普通最小二乘法（OLS）或广义最小二乘法（GLS）等参数估计法均要求其参数估计量必须在模型满足某些假设，GMM是一个稳健估计量，不要求扰动项准确分布信息，允许随机误差项存在异方差和序列相关，且有助于消除模型中存在的累积效应以及滞后期与截面之间存在异质性，同时也能够通过寻找合适的工具变量来消除模型内生性所带来的参数估计非一致性问题[43]。GMM方法又可进一步分为差分GMM（FD-GMM）和系统 GMM（SYS-GMM）。但综合考虑两种方法的优劣②，加之本文使用的数据属于典型的短动态面板③，使用系统GMM相较于差分GMM将更为有效，故本文最终采用选择系统GMM。

2.2 变量选取

在样本数据选择上，本文使用1997-2015年共19年间全国30个省市自治区④数据。所有原始数据均来源于《中国统计年鉴》（下同）。但受限于《中国统计年鉴数据》部分数据缺失，对于1997—2000年间的数据，本文使用周一星和田帅的测算数据代替[44]；对于2001—2004年的城镇化水平，则根据联合国法利用2000—2005年数据修订得到。

（1）城乡居民收入差距（Theil）。现有部分研究文献选择使用基尼系数或采用城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入的比值来衡量城乡收入差距[32、45-46]。但上述两种方法均存在明显缺陷，即基尼系数法无法将城乡收入差距从总收入差距中分离，而城镇居民的人均可支配收入与农村居民的人均纯收入的比值法则无法反映城乡人口比重的差距，因而也无法准确度量不同地区的收入差距。有鉴于此，本文借鉴王少平和欧阳志刚的做法[5]，选取泰尔指数（Theil）作为衡量城乡居民收入差距的标准，其计算公式如下：

其中，j=1、2分别表示农村地区和城镇地区，i表示地区，t表示时间，qi,t表示第i地区城镇（j=1）或者农村（j=2）的人口数量，qi表示i地区的总收入，pi,j表示i地区的城镇（j=1）或者农村（j=2）的总人口(用相应的人口和人均收入之积表示)，pi表示i地区的总收入。

（2）Theilt-1为泰尔指数的滞后一期。

（3）交通基础设施建设（lhd）。本文选取公路密度作为交通基础设施建设的代理变量。相较于其它交通基础设施，公路可以直达村落，对农村居民的生产生活影响更大、更直接，同农村经济增长关系也更密切[47]。本文借鉴叶锐和王守坤的处理方法[47]，利用各省市自治区的公路里程与辖区面积的比值构建公路密度指标来度量交通基础设施水平，并对该比值取对数。该比值越大，代表当地交通基础设施越发达。

（4）城镇化水平（urb）。本文采用城镇人口占总人口的比率来作为城镇化水平的代理变量⑤。考虑到人口城镇化是衡量城镇化水平的重要指标之一，且推进城镇化的重要目的在于将农民转变为市民，使其享有城市居民所能够享受的各项权利[30]。基于此，本文选择采用城镇人口占总人口的比值来作为城镇化水平的代理变量。该比值越大，代表当地城镇化水平越高。

（5）交通基础设施建设和城镇化水平的交互项（chd_urb）。本文引入了交通基础设施建设⑥和城镇化水平的交互项，以探究城镇交通基础设施建设过于集中在城镇地区是否会对城乡居民收入差距产生影响，即度量交通基础设施建设在城镇中每增加1个单位所引起的城乡居民收入差距变化。同时，为防止出现多重共线性，已对数据进行中心化处理⑦。

在控制变量选择上，本文借鉴已有相关研究成果，选择如下控制变量：人力资本（hk），本文采用教育指标法对人力资本进行测算[48-49]，该方法采用劳动者的平均受教育程度来表示人力资本量⑧。开放程度（open），本文采用各省市自治区的进出口贸易总额与其当年GDP比值作为代理变量，该比值越大，则表示地区开放程度越高。金融发展程度（fir），本文采用各省市自治区的存贷款总额与其当年GDP比值来衡量；该比值越大，则表示金融发展程度越高。产业结构（ind），本文采用各省市自治区的第二、第三产业GDP总和与其当年GDP比值作为衡量指标，该比值越大，则表示第二、第三产业越发达。经济增长（gdp），本文采用各省市自治区滞后一期的人均真实GDP来衡量，该值已取对数值⑨，该值越大，则表示经济越发达。政府规模（gos），本文采用当年政府预算内支出与GDP的比衡量，该比值越大，则表示政府规模越大。各变量描述性统计详见下表1。

表1 各变量描述性统计Table1 Variable descriptive statistics

2.3 模型结果及分析

（1）平稳性检验和工具变量有效性检验

为确保系统GMM方法的可靠性和滞后阶数稳健性，本文对面板残差进行了平稳性检验。考虑到本文所使用的面板数据为短动态面板数据，故选取HT检验、IPS检验、Hadrilm检验和Fisher-ADF检验这四种方法进行平稳性检验。由下表3-1可知，上述检验结果均在1%的显著水平下拒绝原假设，表明各面板残差均具有平稳性，故系统GMM检验结果是可信的。

进一步，本文选择Sargan检验是否存在弱工具变量、Hensen J检验工具变量有效性。本文在使用系统GMM方法时加入了稳健性Robust，可以自动修正异方差问题，而Sargan检验无法修正异方差问题，因此本文将根据Hensen J检验值进行分析。从Hensen J的结果来看，其显著接受工具变量是有效的原假设，表明系统GMM方法的工具变量均有效且不存在过度识别问题。

根据AR（2）的检验结果，均显著接受原假设，表明原模型不存在二阶自相关，故系统GMM检验结果是可信的。根据Wald值的检验结果，四个回归模型均通过1%的统计检验，表明四个模型各系数均具有较好的拟合性。

（2）结果分析和讨论

本文采用逐步加入核心变量的方法来分析交通基础设施建设、城镇化水平、交通基础设施建设和城镇化水平的交互项对城乡居民收入差距的影响，分别得到四个回归模型，即下表2中的回归模型（1）、回归模型（2）、回归模型（3）、回归模型（4）。

根据回归模型（1）、回归模型（2）、回归模型（3）、回归模型（4）的结果，城乡居民收入差距的滞后一期（Theilt-1）均通过1%的统计检验且四个模型的系数值均不低于0.8，与泰尔指数（Theil）呈正相关，意味着滞后一期的城乡居民收入差距每增加1单位，当期城乡居民收入差距就会扩大0.8单位以上。这与中国的现实状况较为吻合。虽然近年来中国经济迅速增长，但城乡居民收入差距仍然持续扩大，重要原因在于前期累积的城乡居民收入差距过大，致使经济发展成效在短期内难以有效缩小城乡居民收入差距。这同刘长庚等的研究结果相一致[51]。

根据回归模型（1）的结果，交通基础设施建设（lhd）通过1%的统计检验且系数值为-0.075，与泰尔指数（Theil）呈负相关，意味着交通基础设施建设每增加1%，城乡居民收入差距就会缩小0.000 705单位。这正如前文所述，交通基础设施建设一方面可以通过投资效应带动经济发展、提高农村就业率，从而提高农村居民收入；另一方面也可以促进农产品贸易发展，推动产业结构优化升级，从而提高农村居民收入。

根据回归模型（2）的结果，城镇化水平（urb）通过10%的统计检验且系数值为-0.548 0，与泰尔指数（Theil）呈负相关，意味着城镇化水平每增加1单位，城乡居民收入差距就会缩小0.548 0单位。这正如前文所述，城镇化的发展有助于推动农村剩余劳动力参与现代化生产，提高农村居民就业率，优化农村产业结构，这有助于提高农村居民收入，从而降低城乡居民收入差距。

根据回归模型（4）的结果，交通基础设施和城镇化水平的交互项（chd_urb）通过1%的统计检验且系数值为0.415 1，与泰尔指数（Theil）呈正相关，意味着交通基础设施建设在城镇中每增加1%，城乡居民收入差距就会扩大0.415 1%。这可能是因为，在交通基础设施建设中，政府往往更加关注于经济发达地区，予以其更多的经济社会资源，意在推动经济社会更快发展，但这也会愈发造成城乡发展不平衡，扩大城乡居民收入差距。

从其它方面看，根据回归模型（1）、回归模型（2）、回归模型（3）、回归模型（4）的结果：

金融发展程度（fir）均通过1%的统计检验且三个模型的系数值均为正数，与泰尔指数（Theil）呈正相关，意味着金融发展会扩大城乡居民收入差距。这可能是因为，从中国金融发展史看，金融发展最大的受益者主要是城镇居民和城镇地区，而农村居民和农村地区在金融市场上明显处于劣势，能够享有的金融资源和服务非常有限，金融发展不仅无法有效促进农民增收、农村减贫，反而进一步扩大了城乡居民收入差距。这同武小龙和刘祖云的研究结果相一致[52]。

经济增长（gdp）均通过1%的统计检验且三个模型的系数值均为正数，与泰尔指数（Theil）呈正相关，意味着国家经济增长会扩大城乡居民收入差距。这可能是因为，当前中国典型存在的城市导向型政策使得经济增长创造出的经济福利难以通过收入扩散机制均等分配到城乡居民手中，农村居民在经济福利分配中明显处于劣势，这加大了城乡居民收入差距。

政府规模（gos）均通过10%的统计检验且三个模型的系数值均为正数，与泰尔指数（Theil）呈负相关，意味着增加财政支出会缩小城乡居民收入差距。这可能是因为，政府财政支出包含面向农村贫困地区和贫困群体的转移支付，这属于给予贫困居民的直接财政补助，可在一定程度上抑制城乡居民收入差距的扩大。

表2 模型估计结果Table 2 Modle evaluation results

3 研究结论与政策含义

本文基于1997—2015年的省级动态面板数据，利用系统GMM方法，对交通基础设施建设和城镇化水平是否缩小了城乡居民收入差距进行了实证分析，并创新性地引入交通基础设施建设和城镇化水平的交互项来探讨二者在缩小城乡居民收入差距上的共同作用。本研究主要得到以下结论：（1）在不考虑城镇化水平的情况下，交通基础设施建设能够有效缩小城乡居民收入差距；（2）加入城镇化水平变量后发现，交通基础设施建设的回归结果依旧稳健，而且城镇化水平也能够有效缩小城乡居民收入差距；（3）加入交通基础设施建设和城镇化水平的交互项变量则发现，交通基础设施建设过度集中于城镇地区，反而会导致城乡居民收入差距扩大。

上述研究结论具有如下政策含义：

（1）“要致富，先修路”。鉴于提高公路网密度有助于缩小城乡收入差距，故政府应该继续加大对交通基础设施建设的投入，尤其是重视公路建设，以此来充分发挥交通基础设施建设在减少贫困、增加农民收入和缩小城乡居民收入差距中的作用。

（2）“道路是农村地区脱贫攻坚的‘生命线’”。鉴于公路网密度越大和城镇化水平越高，将会导致城乡居民收入差距扩大，故政府应该将城镇地区交通基础设施建设投入力度保持在适度的范围内，注重补足农村地区交通基础设施建设短板，提高农村地区公路的覆盖密度、通达程度和便利程度，为农村脱贫和农民增收提供必要的交通基础设施保障。

（3）“城镇化是缩小城乡居民收入差距的强大助力”。鉴于城镇化水平的提高有利于缩小城乡居民收入差距，故政府应该继续推动城镇化建设，尤其是要结合经济结构转型和发展方式转变这一时代背景，全面推行新型城镇化和绿色城镇化，构建科学合理的城镇化宏观布局，为农民进城就业、农村人口向城镇人口转变提供更健全的制度保障，为农村减贫奠定更坚实的产业基础。

（4）“交通基础设施建设投入资源合理分配有效避免城乡居民收入差距扩大”。鉴于交通基础设施建设对城乡居民收入差距和城镇化对城乡居民收入差距的影响存在相互削弱关系，这需要政府在考虑交通基础设施建设的时候要考虑合理分配资源，避免将全部资源分配给城镇而造成农村地区无法享受交通基础设施建设带来的红利。

注释：

① 涓滴效应是指在经济发展中不给予贫困群体或贫困地区特别优待，而是借助优先发展起来的群体或地区通过改善消费结构、调整就业结构等方面的举措来惠及贫困群体或贫苦地区，带动其发展和富裕[42]。

② 系统GMM是对差分GMM的扩展[43]。差分GMM通过对原方程作差分，使用变量滞后阶作为工具变量。但差分GMM存在明显缺陷，即差分时消除了非观测截面个体效应及不随时间变化的其他变量，且有时变量滞后阶并非理想工具变量[42]。系统GMM相当于联立了差分方程和原水平方程，使用变量滞后阶作为差分方程的工具变量，同时使用差分变量的滞后项作为水平方程的工具变量[43]。整体来看，在差分GMM中，用滞后项作为差分的工具变量，可能存在弱工具变量问题，尤其是当被解释变量具有很强的持续性时，差分的值几乎为0，滞后项与差分的相关性会受到大幅削弱，这样的工具变量就成了弱工具变量，此时应考虑使用系统GMM[43]。

③ 本文的模型中包含被解释变量的滞后项，面板数据的个体数N=30、个体长度T=19，属于典型的“大N小T型”短动态面板。

④ 因数据缺失严重，西藏自治区、港澳台地区予以剔除。

⑤ 此处对于缺失数据的处理，同前文。

⑥ 此处与前文保持一致，取对数处理。

⑦ 为防止出现多重共线性问题，此处对数据进行中心化处理，即采用以下方式处理：chd_urbi,t=lhd_urbi,t-E(lhd_urbi)对于个体的期望值，本文采用个体在选择时间段内的平均值来表示，即：

其中，代表省份；t代表时间；lhd_urbi,t代表省份第t年的交通基础设施建设与城镇化水平的乘积；E（lhd_rubi）代表第i个省份交互项的期望值；chd_urbi,t代表对交互项中心化处理后的值。该变量数值越大代表对城市投入的基础设施建设量越大。

⑧ 本文根据 Barro and Lee(2001)的计算方法[50]，采用 1998-2016年的《中国人口和就业统计年鉴》中关于6岁以上人口的教育程度来测度人力资本。文盲和半文盲、小学、初中、高中、大专及以上分别采用 0、6、9、12、16 年的受教育年限进行计算，具体计算公式如下：hk=0×l1+6×l2+9×l3+12×l4+16×l5。其中，li代表该类人口占总人口的比重（6岁以下不予考虑）。

⑨ 人均真实GDP的计算方法为人均GDP减去通胀率（用CPI指数替代），然后折算成1996年不变价。由于当期GDP与其它变量存在相关关系，本文取一阶滞后值以消除内生关系。