中国城市化对城乡收入差距的空间效应

丁庆燊，孙佳星

(东北财经大学 统计学院，辽宁 大连 116025)

一、引 言

随着世界经济的快速发展，全球城市化进程也在不断加快，城市成为人类社会与经济活动的主要载体和平台。自1990年开始，世界城市人口急剧增加，截至2014年，全球城市人口约占总人口的54%，预计到2050年，这一比率将增加至66%[1]。城市化是各级政府普遍面临的战略问题，是经济发展与充分就业的源泉。如果不能妥善规划和管理迅速发展的城市化，必然导致不平等现象加剧、贫民窟增多以及气候变化等，城乡收入差距也将进一步拉大。因此，合理解决城市快速发展过程中的不和谐因素，推进城市可持续发展，将成为现阶段全球面临的全新的城市发展议程。在世界城市化飞速发展的大背景下，中国城市化进程也极为迅速，但城市化质量较低[2]。在经济与社会快速发展的同时，中国城乡二元结构等遗留问题尚未解决，其弊端主要表现在城乡收入差距上。2007年，贵州、云南、甘肃和陕西等省区的城乡收入比高达4.0，以后年份该比值有所降低，但依然超过3.0，过高的城乡收入差距意味着社会财富分配不均，不利于社会和谐与稳定，城乡一体化仍是经济与社会发展过程中要努力实现的目标。

提高城市化水平成为许多发展中国家解决发展不平衡问题、实现现代化的必然要求和战略选择，也是中国政府转变经济增长方式、缩小城乡收入差距以及建设中国特色社会主义和谐社会的重要抓手。李克强在第十二届全国人大会议上提出，中国要依靠改革实现没有水分的真正发展，城市化是发展最大的潜力，积极稳妥推进新型城市化是解决中国城乡差距和区域差距的基本途径，关键在于提高城市化质量，破解城乡二元结构。伴随中国城市化的快速发展，中国GDP由2007年的270 232.3亿元增长至2017年的827 121.7亿元，年均增长速度为11.8%[3]。然而，与经济增长不相适应的是，城乡收入差距在部分年份不减反增，自2010年开始，全国大多数省区的城乡收入差距开始缩小，但仍有部分省区的城乡收入比维持在3.0以上。这一现实情况与经济发展的预期相悖，中国城市化发展进程对城乡收入差距的影响有待进一步探讨。在把握中国城市化与城乡收入差距总体趋势的基础上，探究中国城市化对城乡收入差距的影响方向和影响程度，既能为转变经济增长方式和实现现代化的战略决策提供科学依据，又能合理优化收入分配格局，维护社会和谐稳定。

二、理论分析与文献回顾

目前，区域经济协调发展和收入分配差距成为经济研究领域的热点问题，城市化与城乡收入差距的关系受到越来越多国内外学者的关注。关于城市化对城乡收入差距影响的研究，存在的主要观点包含以下三种：

城市化缩小城乡收入差距。国内外学者对于城市化缩小城乡收入差距的研究多以二元经济结构理论为基础。Lewis[4]首次提出二元经济结构模式，认为发展中国家普遍存在现代工业部门和传统农业部门并存的现象。随后，Lewis[5]又提出劳动力转移与二元经济结构的关系，此时城乡收入差距几乎为零，城乡一体化基本形成。基于Lewis的二元经济结构理论，部分学者进一步研究城市化进程中劳动力的流动对城乡收入差距的影响。Todaro[6]认为在二元经济结构中，城乡收入差距导致劳动力转移，而劳动力转移会通过要素报酬均等化缩小城乡劳动力报酬之间的差距，从而缩小城乡收入差距。在此基础上，大量的实证研究结果也表明城市化能够缩小城乡收入差距。陆铭和陈钊[7]利用省际面板数据，分析城市化、经济开放程度及政府执政能力与城乡收入差距之间的影响机制，认为城市化可显著降低城乡收入差距。王春元和方齐云[8]基于地级市面板数据展开分析，认为从全国层面上看，人口城市化和土地城市化均显著缩小了城乡收入差距。此外，姚耀军[9]和曹裕等[10]均基于VAR模型，实证检验金融发展、经济增长、城市化与城乡收入差距之间的关系，认为城市化与城乡收入差距呈负相关，且存在长期稳定的协整关系和格兰杰因果关系。

城市化扩大城乡收入差距。国内外学者多从政府主导的城市偏向以及二元经济结构两个角度分析城市化对城乡收入差距的扩大效应。Lipton[11]提出了城市偏向理论，认为城市偏向是政府部门在投资、价格、税收、户籍及福利制度等方面实施城市优惠政策，以此促进城市现代工业化的发展，实现经济快速增长。然而，这种城市偏向政策使得农村经济增长乏力，在城乡二元经济结构下，城乡收入差距进一步扩大。此后，Todaro[6]通过构建托达罗模型解释了城市偏向政策下产生的一系列负面效应：城市收入水平增速高于农村，使得城乡收入差距拉大，农村劳动力受高收入吸引流向城市，导致城市规模迅速扩张，失业率增加。在此基础上，很多学者从不同政策角度出发，证实了城市偏向对城乡收入差距的负面影响。陈斌开和林毅夫[12]基于政府发展战略视角，认为政府主导的资本密集型产业城市优先发展战略降低了城市就业水平，农业从业人员增加，城乡收入差距进一步拉大。葛蕾等[13]则认为城市化发展进程中，以政府主导的财政政策存在明显的城市偏向，对城乡收入差距有显著的正向影响。此外，部分学者基于二元经济结构理论，实证检验城市化进程对城乡收入差距的扩大效应。唐斯[14]基于面板数据模型分析中国东、中、西部城市化率与城乡收入之间关系，认为在二元经济结构下，城市化扩大了城乡收入差距。蔡武[15]运用SVAR动态方法构建城乡二元经济模型，认为城市化与城乡收入不均等呈正相关，且正向效应逐渐扩大。这种城乡二元经济结构存在动态和静态两种形式，不利于城乡一体化改革，收入差距也将扩大[16]。

城市化与城乡收入差距的关系呈倒“U”型分布。关于城市化与城乡收入差距的关系呈倒“U”型分布的研究可追溯到1955年，美国经济学家Kuznets[17]认为一国的收入分配差距会呈先增大后缩小的倒“U”型变动曲线，被称为倒“U”假设。Robison[18]在假设城市化与城乡收入差距无函数关系的基础上，通过数学推导的方法验证了Kuznets的倒“U”型理论，即城市化初期，部分素质和收入水平较高的农村劳动力率先转移到城市中，实现人口城市化的转变，而素质和收入水平较低的农村劳动力仍留在农村，导致城乡收入差距逐渐拉大；城市化中后期，随着城市工业技术和生产效率的溢出，农村劳动生产率和农业现代化开始提升，使得农业劳动报酬水平逐渐靠近城市工业部门，城乡收入差距开始缩小[19]。Glomm[20]、Anand和Kanbur[21]、刘田[22]、余秀艳[23]、孙勇和李慧中[24]均实证检验了倒“U”假设的真实性和可靠性，得到一致的结论，即城市化对城乡收入差距的影响表现为短期扩大、中长期缩小的倒“U”型分布。王雪霁[25]进一步验证了倒“U”型理论的正确性，并强调在城市化水平低的地区推进城市化可显著缩小城乡收入差距。但欧阳金琼等[26]认为从全国层面上看，城乡收入差距要想步入倒“U”型拐点向下发展，必须以提升农村教育水平和实现城乡一体化为前提。此外，还有学者认为城市化对城乡收入差距的影响存在阈值效应。郭军华[27]通过构建阈值面板数据模型，实证得出当城乡收入差距大于2.54时，推进城市化进程将扩大城乡收入差距，当城乡收入差距不超过2.54时，推进城市化能显著缩小城乡收入差距。周少甫等[28]则从城市化的角度出发，认为城市化同样具有阈值效应，当城市化超过0.456时，城乡收入差距将明显降低，当城市化低于0.456时，城市化对城乡收入差距的影响并不显著。

综上所述，目前国内外关于城市化对城乡收入差距影响的研究大多基于二元经济结构理论、城市偏向理论和倒“U”型理论展开。总体来看，研究的广度和深度都有所增加，对城市化与城乡收入差距之间关系的挖掘逐渐深入，但仍存在一些不足。首先，在研究方法上，已有研究大多建立传统计量模型，如普通面板回归模型、VAR模型、SVAR模型和联立方程模型等，基于经济与社会视角分析城市化对城乡收入差距的影响，较少有研究通过建立空间计量模型关注地理位置上相邻的研究对象之间的相互影响，忽视了城市化与城乡收入差距的空间相关性和空间溢出效应。其次，在影响因素的选取上，已有研究大多只对人口城市化或土地城市化等单一因素进行分析，对城市化的测度不够全面，未将产业结构因素纳入其中，而产业城市化作为与人口城市化协调发展的产业结构优化过程，是城市化的重要衡量指标。因此，本文在研究方法上建立空间计量模型以关注地理位置上相邻的研究对象之间的相互影响；在影响因素的选取上增加产业结构因素，从人口城市化、土地城市化和产业城市化三个角度反映城市化水平，同时以经济规模、人力资本水平、城镇固定资产投资水平、交通基础设施水平和政府支出能力作为保障指标。在城市化与城乡收入差距空间相关性检验的基础上，构建空间计量模型，探究城市化对城乡收入差距的直接效应和空间溢出效应。并进一步结合中国国情，提出相应的政策建议，以期缩小中国城乡收入差距，维护社会公平与稳定。

三、指标选取与数据来源

基于已有研究，本文将构建空间面板计量模型分析城市化对城乡收入差距的影响。其中，被解释变量为城乡收入差距，主要解释变量为城市化衡量指标，控制变量为城市化保障指标。具体指标选取及数据来源如下：(1)被解释变量：城乡收入差距(GAP)，以各省区城镇居民人均可支配收入与农村居民人均可支配收入的比值测度。(2)主要解释变量：城市化衡量指标，包括人口城市化(POP)、土地城市化(LAND)和产业城市化(IND)。其中，人口城市化以年均城镇人口占总人口的比值测度；土地城市化以城市建成区面积占总面积的比值测度；产业城市化是与人口城市化协调发展的产业结构优化过程，其本质是产业结构优化升级，以第二产业和第三产业的增加值之和与国内生产总值的比值测度。(3)控制变量：城市化保障指标，包括经济规模(GDP)、人力资本水平(HUM)、交通基础设施水平(TRANS)、城镇固定资产投资水平(INV)、政府支出能力(GOV)。其中，经济规模以人均国内生产总值测度；人力资本水平以每十万人高等教育在校学生数测度；交通基础设施水平以等级公路里程与总面积的比值测度；城镇固定资产投资水平以城镇固定资产投资占全社会固定资产投资的比值测度；政府支出能力以政府公共财政支出与国内生产总值的比值测度。

由于自2007年开始中国实施了政府公共财政支出分类改革，统计口径发生变化，为保持数据统计口径一致，以2007—2015年中国31个省区为研究对象，数据来源于各年份《中国统计年鉴》和国家统计局官方网站。其中，涉及现价计算的指标，如国内生产总值、固定资产投资额和政府公共财政支出，均用消费者价格指数平减为以2007年为基期的不变价数据。此外，由于被解释变量和解释变量之间的量纲不同，为消除量纲影响，对数据进行标准化处理。

四、实证分析

(一)城市化与城乡收入差距总体趋势分析

为缩小区域差距实现协调发展，自2004年以来，中国内地经济区域开始划分为四大板块，即东、中、西部和东北部，四大板块战略是中国“十一五”、“十二五”以及“十三五”中区域发展的总体战略。2016年，国务院发展改革委发布的《关于贯彻落实区域发展战略促进区域协调发展的指导意见》指出，要根据不同经济区域的发展情况和产业结构特点，实施不同的发展战略。根据中国现有的战略布局特点，首先分析东、中、西部和东北部城市化与城乡收入差距总体趋势，以避免区域经济发展程度不同对全局趋势分析的影响。2007—2015年四大板块城市化与城乡收入差距总体趋势如图1所示。

图1 2007—2015年四大板块城市化与城乡收入差距总体趋势

城市化与城乡收入差距大致呈负相关。从图1可以看出，城市化越高的地区，城乡收入差距越低。其中，东部和东北部的城市化较高，城乡收入差距较低，中部和西部的城市化较低，而城乡收入差距较高。这说明随着中国经济水平的快速提高，推进城市化的发展有利于缩小城乡收入差距，优化社会收入分配格局。

四大板块城市化均呈“东高西低”的格局和逐年增长的趋势。其中，人口城市化的增长趋势最为明显，产业城市化次之，土地城市化的增长幅度微弱，中部、西部和东北部的土地城市化变动更是微乎其微。这是因为近年来人口要素在城乡之间的流动与转移较为频繁，大量农村剩余劳动力涌入城镇，带动城镇经济发展的同时，推进了人口城市化的发展；同时，产业结构得以调整，城镇中第二产业和第三产业从业人数越来越多，而以农业为主的第一产业从业人数越来越少，以第二产业和第三产业增加值占比衡量的产业城市化也随之提高。土地城市化变动微弱可能由于近几年城镇土地价格昂贵，土地的集约利用率相对较高，城镇土地扩张情况不显著，城镇建成区面积变动不大。整体来看，东部的人口城市化、土地城市化和产业城市化均最高，而西部的城市化均最低。

四大板块城乡收入差距大致呈缩小趋势。其中，中部和西部的城乡收入差距相对较高，自2007年以来逐年降低，而东部和东北部的城乡收入差距相对较低，呈波动下降趋势，部分年份城乡收入差距有所回升，尤其是2009年之前，受国际金融危机影响，中国部分经济发展程度较高的省区出现城乡收入差距进一步扩大的趋势，之后几年由于国家和各省区相继出台相关政策，城乡收入差距开始逐年降低。

(二)城市化对城乡收入差距的空间效应分析

1. 模型设定

产业城市化作为与人口城市化协调发展的产业结构优化过程，是城市化的重要衡量指标。因此，从人口城市化、土地城市化和产业城市化三个角度衡量城市化，并分别探究不同城市化路径对城乡收入差距的影响。基本模型形式为：

GAPit=β0+β1POPit+β2LANDit+β3INDit+γXit+εit

(1)

其中，GAP为城乡收入差距；POP为人口城市化，LAND为土地城市化，IND为产业城市化；X为影响城乡收入差距的其他因素；ε代表误差项；i代表省区，t代表年份。

鉴于城乡收入差距、城市化和其他经济社会因素可能存在一定的空间相关性，采用Moran’s I指数检验城市化与城乡收入差距的全局空间相关性。检验结果如表 1所示。

表1 人口、土地、产业城市化与城乡收入差距全局空间相关性检验结果

注：表中括号外数值为Moran’s I指数，括号内数值为Z统计量。

由表1的检验结果可知，各年份人口城市化与城乡收入差距的Moran’s I指数均在0.01显著性水平下通过检验，各年份土地城市化的Moran’s I指数均在0.05显著性水平下通过检验，各年份产业城市化的Moran’s I指数均在0.1显著性水平下通过检验。可见，各城市化指标与城乡收入差距均存在显著的空间正相关性，有必要在模型中引入空间因素，构建空间计量模型，探究城市化对城乡收入差距的影响。空间计量模型形式为：

(2)

其中，ρ为空间自回归系数，反映邻近省区城乡收入差距对本省区城乡收入差距的影响程度和方向；W为反映区域单元空间位置关系的空间权重矩阵，选择Rook邻近的0-1矩阵，且为消除“孤岛效应”，将广东与海南设置为空间相邻。

2. 普通面板回归模型

在构建空间计量模型之前，通常先对研究变量拟合普通面板回归模型，观察模型各系数的显著性和经济意义以及模型整体的拟合效果，将其作为是否需要加入空间因素的依据。普通面板回归模型估计结果如表2所示。

表2普通面板回归模型估计结果

由表2的估计结果可知，人口城市化、土地城市化和产业城市化均在0.05显著性水平下通过检验。其中，人口城市化的回归系数为负(-0.81)，而土地城市化和产业城市化的回归系数均为正(0.59，0.35)，说明城市化发展的不同路径对城乡收入差距的影响方向不同，人口城市化的推进有利于缩小城乡收入差距，而土地城市化和产业城市化的推进反而会扩大城乡收入差距。城市化的保障指标中，经济规模、交通基础设施水平和政府支出能力的回归系数均为负(-0.40，-0.39，-0.15)，且在0.05显著性水平下通过检验，说明经济规模的扩张、交通基础设施水平的完善以及政府支出能力的提高均有利于城乡收入差距的缩小。而人力资本水平和城镇固定资产投资水平的回归系数分别为-0.07和0.04，没有通过显著性检验。此外，普通面板回归模型的拟合优度R2值为0.59，Log-Likelihood值为-267.94，拟合效果不太理想，考虑空间区位因素对模型的拟合效果影响较大。

3. 空间相关性检验

由表2的估计结果可知，普通面板回归模型的拟合程度不高，在此基础上，检验模型中是否存在以及存在何种形式的空间相关性。

检验空间相关性的方法主要有Moran’s I检验、LM检验和Robust LM检验。Moran’s I检验的原假设为模型中不存在空间相关性，如果拒绝原假设，空间效应的具体形式无法确定；LM检验和Robust LM检验主要用于分析模型中存在的空间相关性的具体形式，包括LM-Lag检验、LM-Error检验、RobustLM-Lag检验、Robust LM-Error检验。其中，LM-Lag检验和Robust LM-Lag检验用于检验模型中是否存在空间自相关，LM-Error检验和Robust LM-Error检验用于检验模型中是否存在空间误差自相关。实际应用中需综合考虑LM-Lag检验、LM-Error检验、Robust LM-Lag检验和Robust LM-Error检验的显著性，确定具体的空间计量模型形式。

由空间相关性检验结果可知，Moran’s I检验的统计量值为3.96，在0.05显著性水平下通过检验，说明城市化影响城乡收入差距的模型中存在某种形式的空间相关性；比较LM-Lag检验、LM-Error检验、Robust LM-Lag检验和Robust LM-Error检验的结果发现，四种检验的统计量值分别为50.13、13.21、53.48和16.56，且均在0.05显著性水平下通过检验，说明模型中除了分别存在被解释变量和误差项的空间自相关性，还可能存在其他形式的空间相关性，可以构建引入解释变量滞后项的空间面板杜宾模型。

4. 空间面板杜宾模型的建立

基于上述分析，构建城市化对城乡收入差距影响的空间面板杜宾模型，具体形式为：

(3)

其中，ρ为被解释变量的空间自相关系数，wij为N×N维空间权重矩阵，β和γ分别是自变量和其空间滞后项的回归系数，μi是空间固定效应，λi是时间固定效应，εit为随机误差项。

五种形式的空间面板杜宾模型的估计与检验结果如表3所示，根据各回归系数的经济意义和显著性、模型的拟合优度和自然对数似然函数值、Wald检验和LR检验以及Hausman检验，综合判断模型优劣，选择最佳模型。

表3空间面板杜宾模型估计与检验结果

注：***、**和*分别表示在0.01、0.05和0.1显著性水平下通过检验。

对比分析表3中五种模型的系数显著性及拟合优度，可以发现，时空双固定效应模型和随机效应模型的系数显著性和模型拟合优度都要优于其余三种形式，且Wald检验和LR检验均在0.01显著性水平下拒绝原假设，说明模型不能简化为SLM或SEM。进一步通过Hausman检验可看出，模型未通过Hausman检验，即模型更适用随机效应。因此，随机效应的空间面板杜宾模型为最佳模型。

5.空间面板杜宾模型的结果分析

通过点估计法可以检验空间变量是否存在溢出效应是有偏差的，即解释变量的系数估计值与真实的偏回归系数存在偏差，由此提出利用偏微分方法将影响来源分为直接效应和溢出效应。在随机效应空间杜宾模型估计结果的基础上，将各解释变量对城乡收入差距的影响分解为直接效应和溢出效应。直接效应为某省区解释变量对本省区城乡收入差距的影响，溢出效应为某省区解释变量对邻近省区城乡收入差距的影响。

基于随机效应空间杜宾模型中各解释变量的直接效应和溢出效应分解结果，结合一般线性面板回归模型的估计结果，对比分析各解释变量及其空间滞后项的系数显著性及经济意义，探究城市化及其保障指标对城乡收入差距的影响机制。

第一，人口城市化。随机效应空间面板杜宾模型中，人口城市化的直接效应系数为-0.27，在0.1显著性水平下通过检验，与普通面板回归模型中该变量的系数-0.81相比，其绝对值较小，说明忽略空间因素会高估人口城市化对城乡收入差距的影响。人口城市化的溢出效应系数为-1.22，在0.01显著性水平下显著为负，说明本省区人口城市化的发展会显著缩小邻近省区的城乡收入差距，且溢出效应的影响程度更高，是直接效应的4.5倍。总体来看，人口城市化的提高会缩小城乡收入差距。

第二，土地城市化。土地城市化的直接效应系数为0.14，没有通过显著性检验，低于普通面板回归模型中该变量的系数0.59，说明忽略空间因素会高估土地城市化对城乡收入差距的影响。土地城市化的溢出效应系数为1.22，在0.05显著性水平下通过检验，说明本省区城市建成区面积扩张会显著扩大邻近省区的城乡收入差距。

第三，产业城市化。随机效应空间杜宾模型中，产业城市化的直接效应系数为0.02，没有通过显著性检验，低于普通面板回归模型中该变量的系数0.35，说明忽略空间因素会高估产业城市化对城乡收入差距的影响。产业城市化的溢出效应系数为-0.28，其绝对值大于0.02，且在0.1显著性水平下通过检验，说明本省区产业结构优化会显著缩小邻近省区的城乡收入差距。

第四，经济规模。随机效应空间杜宾模型中，经济规模的直接效应和溢出效应系数分别为0.11和-0.15，二者均未通过显著性检验，说明本省区经济规模的增加倾向于扩大本省区的城乡收入差距，但会缩小邻近省区的城乡收入差距。

第五，人力资本水平。随机效应空间杜宾模型中，人力资本水平的直接效应系数为-0.51，在0.01显著性水平下通过检验，且高于普通面板回归模型中该变量的系数-0.07，说明忽略空间因素会低估人力资本水平对城乡收入差距的影响。人力资本水平的溢出效应系数为0.62，在0.1显著性水平下通过检验，说明本省区人力资本水平的提高有利于缩小本省区城乡收入差距，但会显著扩大邻近省区的城乡收入差距。

第六，交通基础设施水平。随机效应空间杜宾模型中，交通基础设施水平的直接效应系数为-0.10，没有通过显著性检验，低于普通面板回归模型中该变量的系数-0.39，说明忽略空间因素会高估交通基础设施水平对城乡收入差距的影响。交通基础设施水平的溢出效应系数为-0.64，在0.05显著性水平下通过检验，说明本省区的交通基础设施水平提高会显著缩小邻近省区的城乡收入差距。

第七，城镇固定资产投资水平。随机效应空间杜宾模型中，城镇固定资产投资水平的直接效应系数为0.06，在0.05显著性水平下通过检验，且高于普通面板回归模型中该变量的系数0.04，说明忽略空间因素会低估城镇固定资产投资水平对城乡收入差距的影响。城镇固定资产投资水平的溢出效应系数为-0.01，没有通过显著性检验。由此可见，城镇固定资产投资水平对本省区城乡收入差距有显著的扩大效应。

第八，政府支出能力。随机效应空间杜宾模型中，政府支出能力的直接效应系数为-0.34，在0.01显著性水平下通过检验，且高于普通面板回归模型中该变量的系数-0.15，说明忽略空间因素会低估政府支出能力对城乡收入差距的影响。政府支出能力的溢出效应系数为-0.41，且在0.05显著性水平下通过检验。由此可见，某省区政府支出能力的提高对本省区和邻近省区的城乡收入差距均有显著的缩小效应。

五、结论与政策建议

中国城市化对城乡收入差距的影响方向和影响程度不尽相同，在全局空间相关性检验的基础上，引入空间因素，构建空间面板杜宾模型，从人口城市化、土地城市化和产业城市化三个角度探究城市化对城乡收入差距的空间效应。

(一)结论

通过城市化对城乡收入差距空间效应的实证分析，得出的主要结论如下：

第一，从总体趋势来看，城市化与城乡收入差距呈负相关。城市化越高的地区，城乡收入差距越低，且城市化总体呈逐年增长的趋势，大致形成“东部沿海高，西部内陆低”的空间分布格局，而城乡收入差距呈波动下降的趋势，大致形成“中西部高，东部沿海低，扩散与极化共存”的分布格局，城乡收入差距低值区域逐年向中部内陆地区延伸，整体变动趋势较好。说明随着中国经济的快速提高，推进城市化进程的发展有利于缩小中国城乡收入差距，优化社会收入分配格局。

第二，中国城市化具有显著的空间溢出效应，不同的城市化衡量指标对城乡收入差距的影响方向不同。根据随机效应空间杜宾模型的估计结果可知，人口城市化、土地城市化和产业城市化对城乡收入差距的影响方向不同，且溢出效应更为显著。人口城市化和产业城市化对城乡收入差距具有显著的负向溢出效应，而土地城市化对城乡收入差距具有显著的正向溢出效应，即提高本省区的人口城市化和产业城市化可以显著缩小邻近省区的城乡收入差距，而提高本省区的土地城市化能显著扩大邻近省区的城乡收入差距。人口要素流动与产业结构优化升级具有相互作用，一方面，农村人口向城镇流动为城镇产业发展注入更多劳动力，从而促进产业结构优化升级，并且人口要素的双向流动使技术要素向农村溢出，提高了农村劳动生产率和收入水平；另一方面，产业结构优化升级催生更多劳动密集型产业，吸引大部分农村剩余劳动力进城获取高收入工作，加速人口要素流动。因此，人口城市化和产业城市化的提高有助于缩小城乡收入差距。而城市建成区面积扩张会为城镇经济发展带来更多机遇，尤其是扩张区域的土地价格将显著高于农村。因此，提高土地城市化不利于缩小城乡收入差距。

第三，城市化的保障指标对城乡收入差距的影响方向有正有负。直接效应中，人力资本水平和政府支出能力对本省区城乡收入差距具有显著的负效应，城镇固定资产投资水平对本省区城乡收入差距具有显著的正效应。空间溢出效应中，人力资本水平的空间滞后项对城乡收入差距具有显著的正效应，即人力资本水平的提高能显著增加邻近省区的城乡收入差距，而交通基础设施水平和政府支出能力的空间滞后项具有显著的负效应，即完善和提高交通基础设施水平和政府支出能力有利于缩小邻近省区的城乡收入差距。

(二)政策建议

在经济实力和城市化快速发展的大背景下，缩小城乡收入差距是实现社会公平、维护社会稳定和构建和谐社会的重要举措。因此，本文结合中国国情和实证研究结论，从不同路径出发针对如何缩小城乡收入差距提出如下政策建议：

第一，优化城镇产业结构，带动经济发展，增加农村居民非农收入。不同的城市化路径对城乡收入差距的影响方向不同，根据人口城市化和产业城市化具有显著的负向溢出效应的特点，结合中国人口众多的现状，应进一步优化产业结构，着重发展第二产业和第三产业中的劳动密集型产业，为农村剩余劳动力提供更多的高收入就业机会，加强城镇与农村之间的互联互通，实现劳动力市场的城乡一体化，提高城镇经济发展的带动作用，同时为外来务工人员本省区就业提供政策帮助，解决其住房问题及子女上学问题。

第二，优化农村产业结构，提高农村土地集约利用率，增加农村居民农业收入。积极向农村引进农牧林相关企业以及劳动密集型企业，优化农村产业结构，实现农村产业结构的就地城市化，加快城郊及农村城市化的进程。同时，在农村土地征用上给予优惠政策，提高农村土地集约利用率和土地经济效益最大化，增加农村居民土地收入和就业机会。

第三，着力解决城镇与农村人力资本分配不均现状，提高农村人力资本水平。加大农村人力资本投资水平，完善农村教育教学设施，减轻农村人口接受高等教育的经济负担。一方面，提高农村人口受教育水平和劳动力素质；另一方面，着力培养农村人口的主动受教育意识，使其适应高收入职业对人力资本素质的要求，这是提高农村人均可支配收入的重要途径。

第四，保证区域协调发展，合理安排财政支出。政府要发挥好协调区域发展的作用，合理安排各项财政支出。政府要加大交通基础设施的财政支出力度，促进省内及省间的人口要素流动与转移，扩大经济发展的空间溢出性。同时在财政支出上给予西部一定的政策倾斜，完善西部各项基础设施建设，加强中国东、西部的交流与联系，实现经济联动和资源技术共享。

第五，均衡城镇与农村固定资产投资水平。2016年，中国全社会固定资产投资中，城镇固定资产投资占比高达98%，应适当缩小城镇固定资产投资规模，减少城镇建设中不必要的基础设施投资，将更多资金投入到农村基础设施建设，提高农村教育、医疗和科学技术水平。提高农业劳动生产率，推动农业现代化是提高农村收入的重要途径。