城市化、经济发展水平对城乡收入差距的实证分析

2020-07-22周小余

大众投资指南 2020年19期

周小余

（中国农业大学，北京 100083）

一、引言

改革开放以来，我国的经济建设取得了突飞猛进的进展，城乡居民生活水平也逐年提高。然而在我国经济高速增长的同时面临着较多的问题，我国的城乡收入差距问题仍然存在。中国社会科学院城市发展境研究所发布的《中国城市发展报告N0.4聚焦民生》[38]显示，从改革开放至今，我国的城乡收入差距经历了一个“U”字形发展路径。据统计数据显示①国家统计局.中国统计年鉴，1978—2018年，我国城镇居民人均可支配收入从343.4元增长到39250.8元，扩大了114倍，农村居民人均纯收入从133.6元增长到 14617.0元，扩大了109倍，城乡收入差距比也从1978年的2.57∶1 提高到2018年的2.69∶1。我国城乡收入差距在2009达到最大为3.28倍，到2010年城乡收入差距开始缩减并在2014之后保持在2.7倍左右，但城乡收入差距仍有悬殊。

城乡收入差距的扩大使得社会公平问题逐步上升为突出的问题，成为制约我国经济健康持续发展的一个重大问题。从基尼系数来看，我国的基尼系数一直在0.4-0.5之间徘徊，超过了0.4的国际公认警戒线，成为世界上收入不平等程度较为严重的国家之一。党的十八大报告②《十八大报告》 http://www.wenming.cn/djw/gcsy/zywj/201305/t20130524_1248116.shtml指出，城乡区域发展差距和居民收入分配差距依然较大，要加大统筹城乡发展力度，增强农村发展活力，逐步缩小城乡差距，促进城乡共同繁荣。因此，研究城乡居民收入差距具有重要的现实意义。

本文在借鉴已有研究成果的基础上，拟开展城市化、经济发展水平对城乡收入差距的影响。基于现有影响城乡收入差距因素的研究，影响因素主要有政策、经济、城市化、金融、人力资本等因素。本文将对这五大因素展开分析，并着重研究城市化与经济这两大因素，利用中国31个省、市、自治区2002年~2018年的省级面板数据，通过随机效应模型，分析、研究、总结城市化、经济发展水平对城乡收入差距的影响，以期为我国缩小城乡收入差距，促进经济良好发展提供一些借鉴及参考。

二、文献综述

关于我国城乡收入差距的理论和实证研究较多，这些研究基于不同的研究假设和研究方法，得出了不同的结论，影响城乡收入差距的因素主要可分为五大类：政策因素、经济因素、城市化因素、金融因素、人力资本因素。

（一）政策因素

在政策因素方面，学者们研究了不同类型的政策，对城乡收入差距的影响各不相同，政策因素中包含了国家的发展战略，尤其是产业发展战略。陈斌开和林毅夫（2013）基于1978—2008年中国29省市自治区的纵列数据样本研究提出重工业优先发展的战略导致城乡收入差距扩大[2]。Lin and Chen（2011）也在研究中提出重工业优先发展战略带来了更大的城乡收入差距[36]。穆怀中和吴鹏（2016）选取1984年到2014年的数据，研究了城乡收入差距、城镇化水平以及产业结构间的关系，研究认为产业结构调整与城乡收入差距呈现“倒U型”关系，产业结构优化指标达到0.6390到0.7836时，城乡收入差距出现缩小趋势[15]。王伟（2014）选取了1996-2011年江苏省13 市数据为研究对象，结合固定效应模型进行探究，得出工业化政策即第一产业占比对城乡居民收入差距的影响为负[21]。张志新等（2020）基于2005-2018年中国31个省份面板数据，运用PVAR模型，研究得出城镇化和产业结构升级对城乡收入差距均表现出负向影响，且在中部地区表现为“U型”的负向关系[32]。吴波虹（2020）利用2009-2017年江苏13市区的数据进行实证研究，发现城乡收入的绝对差距是江苏第二和第三产业结构的格兰杰原因，并且存在正相关性；第三产业结构是城乡收入差距比值的单向格兰杰因果关系，并呈负相关[24]。

（二）经济因素

在经济因素方面，大部分学者都得出了经济增长与城乡收入差距呈正相关的结论。景斌强（2019）基于固定效应模型，对2007-2016年我国省级面板数据进行回归分析，得出从短期来看经济增长拉大了城乡收入差距，而从长期来看，经济增长与城乡收入差距之间存在倒U型关系，但是这种关系还不明显[7]。杨虹和张柯（2020）以云南省为研究对象，选取2011—2017年的面板数据，通过Panel－var模型研究普惠金融发展、经济增长与城乡收入差距之间的关系，研究发现经济增长与城乡收入差距之间并无格兰杰关系，但是经济增长与普惠金融发展二者并存对城乡收入差距有扩大作用[25]。郑兴无和田圆（2015）利用河南省1978—2012年数据，并建立向量自回归模型进行实证研究，得出经济增长与城乡收入差距互为格兰杰因果关系，经济增长促进了城乡收入差距扩大的结论[34]。郑万吉和叶阿忠（2015）基于半参数空间面板基于半参数空间面板VAR模型研究得出经济增长会加剧整个区域的城乡收入差距[33]。李宪印（2011）选取了1978-2009年的数据，采用向量自回归模型、脉冲响应函数和方差分解和 Granger因果关系检验研究方法进行研究，研究发现经济增长对城乡收入差距的扩大产生了正的影响，并且是长期的，但是城乡收入差距的扩大对经济增长存在制约作用[9]。但Ravallion and Chen（2005）研究认为中国的城乡差距主要归结于经济增长模式，而第一产业的增长极大地降低了城乡收入差距[37]。

（三）城市化因素

在城市化因素方面，学者们就城市化率对城乡收入差距的影响至今没有一致的结论。余菊和刘新（2014）采用了30个省市区1997—2011年的面板数据，结合个体固定效应模型研究得出就全国整体和大部分省份而言，城市化率与城乡收入差距正相关的结论[29]。程开明和李金昌（2007）对1978—2004年的时序数据进行计量分析得出城市化是造成城乡收入差距扩大的原因，城市化对城乡差距扩大产生正向冲击[4]。但孙永强和巫和懋（2012）采用2000—2008年31个省、自治区、直辖市的面板数据，综合运用静态面板数据模型和动态面板GMM方法进行研究，分析得出城市化与城乡收入差距呈负相关，城市化进程将缩小城乡居民收入差距[18]。同时孙永强（2012）运用1980—2009年的数据研究得出城市化有利于缩小城乡收入差距的结论[19]。而杨森平等（2015）通过运用1995—2012年31个省份的数据得出我国城乡收入差距与城镇化率的倒U关系的结论[26]。王建康（2015）等选取2002—2012年我国30个省（市、自治区）的面板数据，通过构建空间计量模型，也研究得出城市化进程对城乡收入差距的影响有正有负[20]。

（四）金融因素

在金融因素方面，金融发展对城乡收入差距的影响存在不确定性。刘玉光等（2013）利用1978—2008年的中国省际面板数据分析得出金融发展发挥着拉大城乡收入差距的作用[11]。张英丽和杨正勇（2018）通过1978—2016年的数据进行计量分析也得出金融发展会加大城乡收入差距，且金融发展比城镇化对城乡收入差距的影响更大[31]。但是陈志刚和师文明（2008）运用1990—2004年中国分省面板的数据进行实证分析得出金融发展缩小了城乡收入差距[3]。孔晗和陈志刚（2010）基于湖北省1978-2007年数据进行回归也得金融规模的扩张缩小湖北省城乡居民收入差距[8]。而马绰欣和田茂再（2016）运用面板数据聚类分析和分位回归方法研究得出我国大部分地区的金融发展会加剧城乡收入差距的扩大，当城乡收入差距从高分位点变动到低分位点时，部分省份甚至具有金融发展抑制城乡收入差距扩大的效应[14]。Greenwood and Jovanovic（1990）研究提出金融发展与收入分配之间呈现出倒U字形关系[35]。

（五）人力资本因素

在人力资本因素方面，人力资本对城乡收入差距影响具有多样性。温涛等（2014）选取中国西部地区40个区县2001—2011 年的数据，通过建立面板数据模型分析得出人力资本投入的增加有利于缩小城乡收入差距，但存在着明显的区域性差异[23]。然而张伟和陶士贵（2014）运用1990~2011年的数据，构建计量模型，分析得出人力资本差距会加剧城乡收入差距[30]。同时胡志高等（2018）将农村人力资本转移的效应分为水平效应、自溢出效应和逆溢出效应，研究认为人力资本从农村流入城市的总效应会扩大城乡收入差距，分效应中的自溢出效应能够增加城乡居民收入，而水平效应却会缩小城乡居民收入差距，逆溢出效应对城乡收入差距的扩大具有一定缓和作用[6]。刘那日苏和张建江（2020）基于中国2006—2017年的省际面板数研究提出资源依赖通过人力资本这一中介变量间接扩大城乡收入差距据[10]。钞小静和沈坤荣（2014）运用我国1995—2012年的省级面板数据，并采用三阶段最小二乘法，研究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，从而制约劳动力质量的提高，城乡收入差距通过劳动力质量影响中国的长期经济增长[1]。高远东和张娜（2015）采用1997－2012年中国31个省区的省域面板数据，运用面板VAR方法进行分析，研究得出长期而言，城镇化发展可促进农村人力资本水平的相对提高，导致城乡人力资本差距缩小，间接促进城乡居民收入差距的缩减[5]。

（六）文献评述

总体看来，我国城乡收入差距所受影响因素复杂，且同一因素带来的影响具有很大的不确定性，每一个因素对各个区域的影响程度也有所不同，关于城乡收入差距的影响因素研究十分丰富，但本文的数据更新且年份跨度大，有一定的研究价值。基于此，本文拟用泰尔指数作为城乡收入差距的衡量指标，采取2002-2018全国34个省、市、自治区的省际面板数据，通过随机效应模型，对学术界研究的五大因素对城乡收入差距的影响情况进行分析，并重点探究城市化与经济发展水平对城乡收入差距的影响，希望为我国治理城乡收入差距问题提供有力的政策建议。

三、理论分析

（一）城乡收入差距与城市化率

在刘易斯二元结构中，传统部门存在大量的剩余劳动力，现代工业部门工资高于生存工资，吸引大量剩余劳动力进入工业部门，而工业部门规模随着生产发展和资本积累不断扩大，更多的农村剩余劳动力被雇佣，劳动力从传统部门不断流向工业部门，直到农业部门中的剩余劳动力最终消失在二元经济中。陆铭和陈钊（2004）在研究中提到城市化对缩小城乡收入差距可能有积极作用，一方面，城市劳动供给的增加会加大城市劳动力市场的竞争，城市劳动力工资降低；另一方面，农村劳动力向城市流动将减少农村剩余劳动力，提高农村的劳动生产率和收入水平，二者共同作用缩小城乡收入差距[13]。所以综上分析，由于城市化进程，城市不断吸收来自农村的剩余劳动力，城市就业市场对劳动力需求不变的情况下，城市劳动力供给增多，城市工资水平下降，而剩余劳动力迁移到城市，并不会减少农村的生产，反而会提高农村劳动力的生产率，由此促进城乡收入差距减少。基于以上分析提出假设1，城市化率的提高减少了城乡收入差距。

（二）城乡收入差距与经济发展水平

1955年，库兹涅茨基于对部分发达国家收入差距变动趋势的研究，提出了经济增长与收入分配差距关系的倒“U”型假说，即在经济发展的早期城乡收入差距会随着经济发展会扩大，其后，随着经济的持续稳定发展，城乡收入差距会经历一段相对平稳的时期；但随着经济不断增长，城乡两部门间的收入差距最终会逐渐缩小。库兹涅茨曲线是基于发达国家的研究，许多学者利用国内数据也展开了经济发展水平对我国城乡收入差距的影响研究，景斌强（2019）采用2007-2016年我国省级面板数据研究提出由于城市地区发展面临着更好的环境，拥有更多就业机会，城市居民工作技能更高，且城市集聚带来了巨大的规模经济效应，因此城乡收入差距越来越大[7]。基于上述分析发现在2007年至2016年我国已经步入了库兹涅茨拐点之后，而本文研究的是2002~2018年经济发展水平对城乡收入差距的影响，所以提出假设2，经济增长有利于降低城乡收入差距。

（三）城乡收入差距与其他因素

在与产业结构方面，配第—克拉克定理表明，随着经济的发展，第一次产业国民收入和劳动力的相对比重逐渐下降；第二次产业国民收入和劳动力的相对比重上升，经济进一步发展，第三次产业国民收入和劳动力的相对比重也开始上升。基于此，产业结构在不断经济发展阶段，呈现出不同的结构，随着技术进步，产业结构会不断向二、三产业偏移，使得第一产业的剩余劳动力向第二、三产业大量转移，而一般来说，在产业结构优化的过程中农民收入会有所提高，城乡居民收入差距减小。

在与金融发展水平方面，叶志强等（2011）提到从金融发展的广度出发，金融发展使更多人获得金融方面的服务，将会增加低收入者的经济机会从而减少代际间收入不平等，而从金融发展的深度出发，金融发展意味着为那些已使用金融服务的客户（通常是高收入者）提供更为周全的服务，这将有利于高收入者收入的增长从而扩大居民收入差距[28]。基于以上分析，初步认为金融发展将有利于缩小城乡收入差距，虽然金融发展将促进高收入人群的收入增加，但值得注意的是他同时也为低收入人群提供了增加收入的途径，且随着小额信贷、普惠金融的日益发展，开发了众多有利于农村发展的金融产品，所以随着金融发展，整体将会缩小城乡收入差距。

在与人力资本水平方面，舒尔茨和贝克尔创立了人力资本理论，该理论认为人力资本是投资于并体现在人身上的资本，是劳动者接受教育、职业培训等方面的支出成本及其机会成本的总和，它以劳动者的知识程度、技术水平、劳动和管理技能以及健康素质来表示，是这些方面价值的存量总和。舒尔茨认为人力资本的投资，人们受教育水平的普遍提高是增加个人收入和缩小个人收入差距的根本原因。因为通过教育和培训，可以增加人们的知识，提高人们的工作技能，继而可以提高劳动生产率，从而能增加个人的收入。所以综上人力资本水平越高，获得高收入的可能性越大，反之，获得高收入的可能性越低。然而，城乡居民的受教育程度的差异，带来人力资本水平的差异，必然会造成城乡居民收入差距的扩大。

四、实证分析

（一）变量选择

前文已归纳出五大影响城乡收入差距的因素：政策因素、经济因素、城市化因素、金融因素和人力资本因素。但现有研究大多只研究其中的一种或两种因素对城乡收入差距的影响，本文拟综合考虑这五大因素，分别选取代表性指标考察其对城乡收入差距的影响。

城乡收入差距：借鉴聂高辉和宋璐（2020）在研究城镇化、基础设施投资与城乡收入差距关系中用泰尔指数衡量中国城乡居民收入差距[16]，本文也采用泰尔指数衡量城乡收入差距，泰尔指数不但反映中国城乡二元经济结构的现实背景，而且考虑了中国农村人口占较大比重的情况，因此能够更真实地反映中国的城乡居民收入差距。泰尔指数公式如下：

政策因素：借鉴龙海明等（2015）在城乡收入差距的区域差异性研究中，将产业结构作为政策因素的衡量指标[12]，本文也选择产业结构情况作为政策因素的代表性指标。

经济因素：借鉴王子敏（2011）在城市化与城乡收入差距的研究中，以人均GDP作为衡量经济发展水平的指标[22]，因此，本文也选用人均国内生产总值来代表经济因素。

城市化因素：借鉴姚耀军（2005）研究金融发展、城市化与城乡收入差距时，城市化水平用城镇人口占总人口的比重来衡量[27]，本文也选用城镇人口与总人口之比代表城市化因素。

金融因素：借鉴孙永强和万玉琳（2011）在研究金融发展、对外开放与城乡居民收入差距时选用金融相关率代表金融发展水平[17]，本文也以金融相关率，即各地区金融机构存贷款余额占GDP比重来代表金融因素。

人力资本因素：王建康等（2015）在研究城市化进程对城乡收入差距的溢出效应时，采取各地区万人在校大学生数代表人力资本水平[20]，因此本文选取每万人中在校大学生数作为衡量人力资本因素的指标。

具体的变量定义如下表所示：

表1 变量定义与说明

为了验证上述5个假设，本文采用随机效应模型，对我国31个省市自治区2002-2018年经济数据进行回归分析，以验证城市化率、经济发展对城乡收入差距的影响，模型如下：

其中gap是因变量，urb、gdp为自变量，ind、fin、hum为控制变量，β0为常数项，ε是残差项。gap是城乡收入差距的指标，用泰尔指数计算得到，gap值越大表示城乡收入差距就越大。urb表示城市化水平，由城镇人口数比上总的人口数计算得到，其中β1是urb的系数。gdp表示经济发展水平，用每年的人均gdp表示经济发展水平，β2是gdp的系数。ind为产业结构情况，用第二、第三产业产值之和除以国内生产总值计算得出，β3为其系数。fin表示金融发展水平，用各个省份每年的贷款余额除以GDP得到，为fin的系数。hum为人力资本水平，用每万人中在校大学生数表示，β5是hum的系数。

（二）数据分析

本文选取我国31个省、市、自治区的省级面板数据进行分析，时间变量为2002年—2018年，个体变量为31个省、市、自治区。其中城乡收入差距、城市化水平的原始计算数据来源于《中国统计年鉴》，产业结构情况、经济发展程度、人力资本水平的原始计算数据来源于国家统计局，金融发展水平的原始计算数据来源于Wind数据库。

1．描述性统计分析

对527个样本进行描述性统计分析，城乡收入差距的最大值为0.341，最小值为0.002，2002-2018年间全国范围内城乡收入差距呈现出先增加后减小的倒U型趋势。产业结构情况最大值为1.013，最小值为0.603，整体呈现出扩大的态势。经济发展程度逐年扩大，经济发展程度的最大值为140211.2，最小值为3153，二者差距悬殊，且经济发展程度的标准差过于大为25688.14，说明不同年份不同地区的经济发展水平差异很大。金融发展水平的最大值为3.083，最小值为0.533，人力资本水平的最大值为1.013，最小值为0.603，这两个变量在2002年至2018年间一直处于波动中，且在不同地区表现出不一样的走势。

2．相关性分析

运用Stata对样本的相关性进行分析，城乡收入差距与产业结构情况、经济发展程度、城市化水平、金融发展水平、人力资本水平的相关性系数分别为-0.5724、-0.7123、-0.8397、-0.2574、-0.4853，且p值均小于0.01，在1%的水平上显著相关，说明文章选取的变量都显著相关。其中城市化水平与城乡收入差距的相关性最大，为-0.8397，其次是经济发展水平与城乡收入差距最为相关，相关系数为-0.7123，金融发展水平与城乡收入差距的相关性最低，为-0.2574。从表三中可发现城乡收入差距与产业结构情况、经济发展程度、城市化水平、金融发展水平、人力资本水平的相关系数中，除了与金融发展水平的相关系数较低之外，大多还是很高的，但查阅文献的过程中发现大多数文献的结论是金融发展水平对城乡收入差距具有一定的影响，所以认为用gap与这四个自变量做进一步回归分析是合适的。

3．回归分析

用stata进行对城乡收入差距、产业结构情况、经济发展程度、城市化水平、金融发展水平和人力资本水平进行回归分析，结果如表4。

表4 回归估计结果

因变量城市化率的z值为-5.80，P值小于0.01，说明urb在1%的水平上显著为负，但是因变量经济发展水平的z值为-6.28，P值为0.318>0.01，说明gdp在1%的水平上是不显著的。控制变量产业结构情况、金融发展水平、人力资本水平的z值依次为-2.86、-9.77、-6.26，其相应的P值均小于0.01，所以在1%的水平上三个控制变量都是显著的。常数项的z值为16.44，P值为0.000，在1%的水平上也是显著的。

表2 样本描述性统计

表3 相关系数表

经济发展水平的系数为-6.28E-08，对城乡收入差距带来负影响，但由于经济发展水平并不显著，所以无法验证假设2，将其从方程中剔除，建立以城乡收入差距为因变量，城市化水平为自变量，产业结构情况、金融发展水平和人力资本水平为控制变量的模型，得出的式子如下，结果见表5。所有变量的z检验均很显著，回归结果可以接受。

表5 修正后的回归结果

本模型主要探究的是城市化率以及经济发展水平对城乡收入差距的影响，从方程模型可知，城市化水平对城乡收入差距产生负影响，城市化率增加1个单位，城乡收入差距减少0.1476个单位，城市化发展水平的提高有助于降低城乡收入差距，所以验证了假设1。根据回归系数可知，产业结构情况、金融发展水平、人力资本水平均对城乡收入差距带来负效应，产业结构情况每变动1个单位，城乡收入差距变动0.0698个单位，金融发展水平每增加1个单位，城乡收入差距就减少0.0315个单位，人力资本水平每提高1个单位，城乡收入差距则降低0.0210个单位。