城市蔓延对城乡收入差距的影响研究——以成渝地区双城经济圈为例

文/孙超英 邹 炀(..中共四川省委党校,四川成都 6007)

内容提要:缩小城乡收入差距是成渝地区双城经济圈实现经济高质量发展和新型城镇化建设的必然要求。本文基于2010年-2018年成渝地区城市层面的面板数据,利用动态面板模型和静态面板模型考察了城市蔓延与城乡收入差距的关系。研究表明,城市蔓延与城乡收入差距呈现出“U”型的关系,也即城乡收入差距会随着城市蔓延水平的提高而呈现出先下降后提升的变化特征。交互项的研究还发现,与中心城市的空间距离会抑制城市蔓延对城乡收入差距的改善作用。

一、引言

随着中国城镇化建设的快速推进,城市空间结构的蔓延扩张逐渐成为普遍现象,城市人口增长的速度慢于城市建成区面积的扩张速度,城市空间形态呈现分散化、低密度化和多中心化是其典型特征[1]。处于城市边缘区域的乡村地区在这样的扩张过程中往往首当其冲,进而带来资本要素、劳动力要素等在城乡之间的频繁流动,城乡收入差距也因此随之发生变化[2]。成渝地区双城经济圈是继京津冀、长三角和粤港澳之后的又一增长极,但其经济发展相对滞后,尤其是成都和重庆以外的中小城市由于缺乏强劲的经济增长动能,多采取新城扩张等蔓延模式拉动地方经济增长,那么在这样的城市扩张过程中,成渝地区的城乡收入差距又会受到怎样的影响呢?

已有基于城镇化建设探究城乡收入差距的相关文献表明,城镇化进程的推进扩大了城乡收入差距。其核心观点认为,倾向于城市的现有政策强化了城乡二元结构,进而使得城乡收入差距扩大[3][4][5]。不过这些文献欠缺对城市空间结构的进一步考虑,并不能准确反映当前城镇化进程与城乡收入差距的关系。城市蔓延与城市集聚是两种典型的城市空间结构,现有相关文献主要考察了城市集聚的空间结构对城乡收入差距的作用影响。其主流的观点认为,集聚外部性会带来就业机会的增加和人力资本水平的积累提升,进而通过扩大农村居民的城镇就业缩小城乡收入差距。如刘军、曾鹏等[6][7]基于中国数据的经验研究表明,城市空间结构的集聚特征所带来的外部性影响会增加非农就业机会,进而通过就业途径缩小城乡收入差距。城市蔓延作为另一种典型的城市空间结构,关注度却相对较低,对其所带来的社会经济影响也褒贬不一。有的研究认为城市蔓延会带来土地使用效率降低[8]、环境污染加剧[9]、地方政府公共财政负担加重[10]等问题,但部分文献也表明由于市场拥挤效应的存在,城市集聚会带来环境污染、过度竞争等问题,而通过城市蔓延有利于改善此类问题[11]。

通过上述相关文献的梳理可以发现:第一,从研究内容来看,已有文献探究了城市集聚的空间结构与城乡收入差距的关系,但缺乏城市蔓延的空间结构对城乡收入差距影响的相关研究;第二,研究角度来看,已有文献并未充分考虑城市空间结构对城乡收入差距的动态影响,也即二者可能并非纯粹的线性关系;第三,从研究对象来看,暂无基于成渝地区双城经济圈城市的蔓延扩张对城乡收入差可能影响的相关探究。有鉴于此,本文将以成渝地区城市2010年-2018年的城市面板数据作为研究样本,采取相关计量模型,探究城市蔓延对城乡收入差距的可能影响。

二、理论分析与假说提出

(一)初期城市蔓延对城乡收入差距的影响

城市蔓延促进了经济要素在城乡之间的流动往来,为农村居民基于自身的人力资本水平寻求恰当的就业匹配提供了现实基础[12],有利于缩小城乡收入差距。具体而言,一方面,从直接就业效应来看,首先,城市蔓延随带来的基础设施和地产建设为农村居民提供了最为直接的就业机会,工业和制造业企业尤其是加工制造业等的外迁也为农村居民就业提供了现实契机[13];其次,城市转移人口和产业集聚还会带动如餐饮、休闲娱乐等消费性服务业的发展,进而为农村居民从事消费型服务业提供了广阔市场[14]。因此,直接就业效应促进了农村劳动力的非农就业,进而有助于缩小城乡收入差距。另一方面,从间接就业效应来看,首先,城市蔓延所带来的基础设施改善极大降低了城乡之间的通勤成本,从空间概念上模糊了城乡边界,这为农村居民进城务工提供了极大便利,也在很大程度上扩宽了农村居民的就业选择范围[15];其次,空间距离的缩小将推动农家乐等乡村服务业的发展,农村居民收入能够藉以提高,同时随着农村剩余劳动力向服务业的转移,也提高了农业人均耕地面积,有利于促进农业生产的规模经营,进而增加农村居民收入[16]。

(二)后期城市蔓延对城乡收入差距的影响

随着城市蔓延的持续推进,农村居民户籍身份的改变使得其收入水平的统计范围产生变化,城乡收入差距又呈现扩大化趋势[17]。基于上述分析,尽管部分农村居民在城市蔓延过程中收入水平得到显著提高,但诸如医疗、教育等相关基础民生领域的优质资源依然集中在城市地区[18],更为重要的是,公共服务均等化并未完全实现,如教育、医疗等重要基本公共服务的提供依然与户籍情况紧密相关。因此,这部分具有更高收入水平的农村居民为了改善自己及家人的生活质量,提高未来就业竞争力,往往会采取购房等途径实现“农转非”,这最终使得拥有更高收入水平的农村居民“外流”,农村户籍人口的统计范围发生显著变化,城乡收入差距再次呈现出扩大化趋势。有鉴于此,提出如下假说:

假说1:城市蔓延与城乡收入差距存在着“U”型变化关系。

(三)空间距离的抑制影响

如果假说成立,那么是否将城市蔓延控制在合适的范围内就有利于缩小城乡收入差距呢?这还需要置于整体区域进行综合考虑。基于新经济地理学的研究来看,集聚效应的存在使得大量的经济要素汇集于中心城市,中心城市也因此具有庞大的产业和人口规模,并且产业和人口规模还会随着与中心城市距离的扩大呈现出下降趋势[19]。基于上文分析,产业和人口规模是城市蔓延通过就业途径缩小城乡收入差距的重要现实支撑,那么这意味,城市蔓延缩小城乡收入差距的作用程度可能还会受到其与中心城市空间距离的抑制影响。有鉴于此,本文提出如下假说:

假说2:与中心城市的空间距离会抑制城市蔓延对城乡收入差距的改善作用。

三、模型设定与数据说明

(一)模型设定

为了验证以上的理论假说,本文设立基本模型如下:

其中下标i、t分别表示城市和时间,β是测算的系数;theil为本文的被解释变量城乡收入差距;基于本文的理论假设和研究目的,设立核心解释变量城市蔓延is和其平方项is2;X表示为了减弱内生性对模型回归结果的影响而加入的控制变量,同时为了增强平稳性,对所有控制变量采取了对数化处理。λt和μi分别表示时间固定效应和城市个体效应,εit代表误差项。虽然静态面板模型可以消除那些不随时间和地点而变的不可观测因素影响,但潜在控制变量的遗漏,也会减弱结论稳健性;其次,城乡收入差距与城市蔓延也可能互为因果,这些内生性问题的存在都会影响本文结论的稳健性。工具变量法和动态面板是克服内生性问题的重要办法,但工具变量法在寻找合适的外部工具变量时,存在技术和数据可得性上的难度,于是本文采取动态面板模型(GMM)考察城市蔓延对城乡收入差距的影响。参考已有文献的普遍做法,将被解释变量的一阶滞后项作为解释变量的工具变量[20],因此在基准模型的基础上,引入滞后项得到动态面板模型如下:

(二)变量选择及解释

1.城乡收入差距。

已有文献关于城乡收入差距的测度主要有以下两种方法,一种是以每个地级市城镇居民人均可支配收入与农村居民纯收入比例的名义绝对值比率作为城乡收入差距的衡量,但这种测算方式较为单一,未考虑人口组成而存在可能性误差。因此,本文采取第二种方法,将人口权重与城乡收入差距相结合,以泰尔指数作为测度我国城乡居民人均收入差距的变量,其中,i=1,2分别表示城镇地区和农村地区,t表示以年为单位的时间,p代表总收入,Z代表总人口,具体解释要进一步结合下标。泰尔指数公式为:

2.城市蔓延数据。

城市蔓延测度的主要方法可分为单指标法、多指标法和夜间灯光数据测度。尽管多指标法测算最为全面,但资料整理收集内容大,更适用于单个城市研究,夜间灯光数据测度是运用栅格技术对夜间灯光影像进行处理,进而测度城市蔓延水平,但其数据存在不完整性,而难以运用到当前的实证研究中。有鉴于此,本文基于数据可得性和操作性,参考邓涛涛和王丹丹[21]的做法,以城市建成区面积的增速比上市辖区人口增速作为城市蔓延的测度指标。式中i为第i个城市,t0为样本起始的年份时间,tn为样本结束年份,area为城市建成区面积,pop为城市建成区人口数量。这里的基期是2009年,求得2010年-2018年城市的蔓延指数,具体计算公式如下:

3.相关控制变量。

参照相关文献,为了减弱模型内生性,设置相关控制变量如下:(1)固定资产投资。以政府主导的基础设施建设有利于促进城乡要素流动,但基建项目多倾向于城镇地区,这可能并不利于缩小城乡收入差距,本文以固定资产投资占GDP比重的对数来衡量,以lninvest表示;(2)政府干预。实现效率与公平的有机统一是政府干预经济活动的重要目标,这有利于缩小城乡收入差距,本文以政府财政支出占城市GDP比重的对数来衡量,以lnfisc表示;(3)产业结构。产业结构越是倾向于高级化越不利于农村居民的就业转移[22],本文以城市第三产业GDP占城市第二产业GDP比重的对数来衡量,以lnstru表示;(4)城镇化率。已有研究表明,城镇化率的提高会加剧城乡收入差距,但却并未考虑城市的空间结构,有待进一步检验,本文以非农户籍人口比重的对数进行衡量,以lnurban表示;(5)人力资本水平。人力资本水平体现着地区经济的增长潜力,这必然会对城乡收入差距带来深刻影响,本文以在校大学生人数占常住人口比重的对数来衡量,以lnuniver表示。

(三)数据来源

本文数据的主要来源是2010年-2018年的四川统计年鉴和重庆统计年鉴。成渝地区双城经济圈城市并未严格确定,且有效经济空间的构建并没有严格意义上的行政区划划分,同时考虑到甘孜、阿坝、凉山三州地区具有较强的特殊性,带入计量模型会产生内生性问题而降低回归结果的稳健性,有鉴于此,本文在剔除三州基础上,选取重庆、成都、自贡、攀枝花、泸州、德阳、绵阳、广元、遂宁、内江、乐山、资阳、宜宾、南充、达州、雅安、广安、巴中和眉山19个成渝地区城市经济数据。城乡收入差距、城市蔓延、城市蔓延平方项等主要统计变量见表1。

表1 各主要变量统计性描述(保留三位小数)

四、回归结果分析

(一)基本回归

从表2所报告的AR值和Sargan检验结果来看,Sargan检验结果的p值大于0.1,无法拒绝原假设,因此选取的工具变量是有效的。AR(2)的统计结果并不显著,这说明模型并不存在自相关问题,保证了一致性的估计结果。从第(1)列和第(2)列的回归结果可以看出,无论是采取差分GMM还是系统GMM,城市蔓延的系数在1%的水平下高度显著为负,其平方项也在1%的水平下高度显著为正,这表明城市蔓延对城乡收入差距的变化存在着“U”型特征。也即在城市蔓延初期,城市蔓延水平的提高有利于缩小城乡收入差距,但随着城市空间进一步蔓延扩张,城乡收入差距又呈现出扩大化趋势。静态面板虽然存在着潜在的内生性问题,但在控制变量相同的基础上,第(3)列和第(4)列的静态面板回归结果也显示,城市蔓延的系数为负,其平方项系数为正,且在1%-5%的水平下高度显著,这进一步佐证城市蔓延对城乡收入差距的变化存在着“U”型特征。本文假说1得到验证。

表2 基本回归

就控制变量而言,系统GMM能够对水平方程和差分方程同时进行估计,信息更为完备,估计结果更为准确,因此本文对控制变量的解释以系统GMM的回归结果为准。产业结构(lnstru)的回归系数在10%的水平下

显著为正,这意味着随着产业结构的高级化程度提升,城乡收入差距存在扩大化趋势,这可能和农村居民的人力资本水平较低紧密相关;政府干预(lnfisc)的回归系数在5%的水平下显著为负,这表明政府干预程度的提高有利于缩小城乡收入差距,可能的解释是效率与公平的兼顾是政府干预的重要目标;固定资产投资(lninvest)的回归系数在5%的水平下显著为负,这意味着固定资产投资的增加有利于改善城乡收入差距,这是由于基础设施的完善促进了经济要素的城乡流动;人力资本水平(lnuniver)并不显著,这可能与模型和控制变量的选取有关。

(二)稳健性检验

1.替换城市蔓延变量。为了避免城市蔓延指数测度的差异性,使得城市蔓延对城乡收入差距的影响带来可能的偏差,本文借鉴采用brezzi等[23]所设计的城市蔓延指数,作为城市蔓延is的代理变量,记为sprawl,其平方项记为sprawl2。式中i为第i个城市,t0为样本起始的年份时间,tn为样本结束年份,area为城市建成区面积,p为城市的年末常住人口数。具体公式如下:

从第(5)列和第(6)列的回归结果可以看出,本文所关注的核心解释变量城乡收入差距,在替换核心解释变量城市蔓延后,无论是系统GMM还是差分GMM,城市蔓延的系数和其平方项依然分别在1%的水平下高度显著为负和正,这也进一步表明,城市蔓延对城乡收入差距的变化存在着“U”型变化特征。这进一步支持了前文结论。

2.替换城乡收入差距变量。虽然城乡收入比存在一定误差,但也是估计城乡收入差距的常用指标,故而本文也选取城乡收入比作为泰勒指数的替代解释变量,记为ratio,ratio2为其平方项。从第(7)列和第(8)列的回归结果可以看出,替换被解释变量后,城市蔓延is在5%的水平下显著为负,其平方项在5%至10%的水平下显著为正,虽然系数和显著性水平有所改变,但本文的核心结论依旧成立,也即城市空间结构的蔓延扩张对城乡收入差距的变化的确存在着“U”型变化特征。

3.剔除核心城市。成都、重庆是区域内中心大城市,其无论是地方财政、城市规模、行政等级等都具有明显差异性,将这两座城市带入面板回归而得到的结果,可能会忽视异质性问题而使得结论稳健性欠佳。有鉴于此,本文剔除中心城市数据后重新进行回归,以增强文章结论的稳健性。从第(9)列和第(10)列的回归结果来看,城市蔓延的系数和其平方项依然分别在1%的水平下高度显著为负和正,这再一次说明,城市蔓延对城乡收入差距的变化存在“U”型变化特征。本文的假说1最终得到验证。

表3 稳健性检验

注:括号里的数值为对应的标准误,***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平下显著。

五、交互效应检验

基于上文分析,与中心城市的空间距离可能会抑制城市蔓延对缩小城乡收入差距的影响作用。有鉴于此,本文在原有模型基础上,加入距离与城市蔓延交互项,记为(dist·is),其中距离是其他城市到成都、重庆距离的平均数,成都、重庆自身是中心城市,故而将其距离值确定为零。部分文献采取城市市政府之间的直线距离作为参照数据,但这可能忽视日常经济活动的真实状态,因此本文以高德导航所提供的非实时路况下,时间最短距离作为参照数据,虽然也可能存在一定误差,但这种误差是可以接受的。从表4的回归结果可以发现,无论是采取静态面板还是动态面板,城市蔓延对城乡收入差距的影响依然呈现出“U”型变化特征。距离与城市蔓延的交互项在1%的水平下高度显著为正,这表明与中心城市距离的增加会抑制城市蔓延对城乡收入差距的缩小作用。本文的假说2得到验证。这也意味着,考察城市蔓延对缩小城乡收入差距的影响作用还需具有整体的区域观念,如果忽视与核心城市的空间距离所带来的抑制影响,城市蔓延还会加剧实质性的城乡收入差距。

表4 交互项检验

注:括号里的数值为对应的标准误,***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平下显著。

六、结论及政策建议

本文以2010年-2018年成渝地区双城经济圈城市的面板数据作为研究样本,采用动态面板模型和静态面板模型考察了城市蔓延与城乡收入差距之间的关系,得到如下结论:第一,城市蔓延与城乡收入差距存在着显著的“U”型关系,也即初期城市蔓延有利于缩小城乡收入差距,但随着城市蔓延程度的提高,城乡收入差距又呈现出扩大化趋势;第二,与中心城市空间距离的扩大会抑制城市蔓延对缩小城乡收入差距的影响作用。有鉴于此,本文提出以下相关政策建议。

第一,促进成渝地区城乡要素自由流动,为城市蔓延缩小城乡收入差距提供现实的就业支撑。完善城乡交通基础设施,推进户籍制度改革,引导产业和人口在城市蔓延区域的合理集聚,充分发挥就业效应对缩小城乡收入差距的促进作用。第二,尊重区域经济发展规律,防范成渝城市无序蔓延对缩小城乡收入差距的抑制作用。地方政府应充分考虑经济地理因素,尤其是与中心城市空间距离,因地制宜引导城市空间的有序蔓延,为缩小城乡收入差距提供符合现实经济规律的城市经济空间结构。第三,推进成渝地区基本公共服务均等化进程,提高农村居民身体文化素质,增强农村居民人力资本积累,提升农村居民就业竞争力,进而能够充分利用城市蔓延所带来的就业契机,通过非农就业途径缩小城乡收入差距。