城市化与城乡收入差距关系的研究

关于金融发展、城市化与城乡收入差距关系的研究
——基于1978～2010年数据的实证分析

颜锋^[1]

一、引言

改革开放以来，我国经济以平均9%以上的增速发展，受益于经济的高速增长，城乡人民生活水平得到极大的提高。然而在收入分配领域，却出现了越来越严重的不公平，其中城乡居民收入差距扩大，成为收入分配不均的主要表现。按名义值计算，城镇居民人均可支配收入从1978年的343.4元增加到2010年的19 109.4元，翻了66.67倍;农村居民纯收入从1978年的133.6元增加到2010年的5 919元，翻了44.3倍。然而2009年城镇居民人均可支配收入是农村居民人均纯收入的3.333倍，为改革开放以来之最高。

库茨涅茨认为在经济增长的过程中，分配差距会发生趋势性的变化，呈现“倒U”形曲线，这是关于收入分配的经典理论。此后许多研究围绕该理论展开，证明库茨涅茨曲线是否存在，或者寻找经济增长过程中导致城乡收入差距的具体因素。Robinson(1976)构造简单的二元经济模型，从理论上论证了劳动力从农业部门向工业部门转移的过程中，收入差距变化有倒“U”趋势。然而王小鲁和樊纲(2005)基于1996～2000年30个省市的面板数据，对收入差距走势及其影响因素进行检验，研究认为经济发展并不必然带来收入差距先升后降的结果。彭剑君等(2011)认为，我国城乡居民收入差距不断扩大的原因在于二元经济结构和政府对农村投入严重不足。韩其恒和李俊青(2011)的研究同样支持此观点，认为城乡收入差距主要来源于城乡人力资本积累水平的差距。可见二元经济结构对城乡收入差距影响的重要性。

Greenwood和Jovanovic(1990)首次利用内生增长模型分析经济增长、金融发展与收入分配的关系，提出金融发展与收入分配呈现先扩大后缩小趋势，即金融发展和收入分配呈“倒U”关系。Clark，Xu＆Zou(2003)认为金融发展能降低低收入者享受金融服务的门槛，从而缩小收入分配差距。然而胡宗义和刘亦文(2010)、孙永强和万玉林(2011)基于面板数据研究，认为金融发展显著地扩大了城乡收入差距。

廖丹清和郭慧伶(2002)、曹裕等(2010)认为城市化缩小城乡收入差距的作用显著。陆铭和陈钊(2004)的研究结果表明，中国持续扩大的城乡收入差距与地方政府实施的带有城市倾向的经济政策有关。黄国华(2009)基于长三角16地级市实地考察数据进行研究，发现城市化的短期效应是拉大城乡收入差距，中长期效应反而是使其缩小。董敏和郭飞(2011)认为在城市化影响城乡收入差距的因素中，其积极因素与消极因素因时间、地域的不同而产生不同的作用。

上述研究结论很有争议，说明该问题有待进一步研究。笔者认为，经济增长过程中城乡收入差距的变化并不能用经济增长本身来解释，库兹涅茨曲线只是一种趋势，并没有揭示其具体原因和演化路径。经济增长和金融发展、城市化进程等变量并不是同一维度的，将其放在一起研究并不恰当。解释城乡收入差距原因的文章有很多，但鲜有在二元经济环境下分析，因为农业部门的生产效率本身就相较工业部门低，这样将影响因素归于某种或几种变量的话，容易高估了该变量对收入差距的重要性。

二、理论分析

库兹涅茨认为工业化和城市化的过程就是经济增长的过程，二元经济结构被认为是产生库兹涅茨曲线的主要原因。从这个角度讲，在经济增长过程中，二元经济结构和城市化进程是影响城乡收入差距的原因。再加上金融的发展迅猛，对经济增长和收入分配的效应不容忽视，因此本文将二元经济结构、金融发展、城市化和城乡收入差距放在一个系统中讨论，通过建立VAR模型实现。

图1　城乡收入差距影响因素示意图

注:图中正号或负号表示该效应预期会扩大或缩小城乡收入差距

图1所示的是基于理论预期的各变量对城乡收入差距的影响。从图中看，农业部门的相对生产效率的提高(降低)，增加(减少)农民收入，缩小(扩大)城乡收入差距。笔者认为金融的发展，一方面因为行业竞争，金融机构降低借贷者融资成本，并降低融资门槛，扩大其借贷对象，这样农业部门有机会得到金融支持，克服积贫积弱的累积效应，对缩小城乡收入差距有积极意义;另一方面金融发展有明显的城市偏向，城镇居民可获得更多的金融服务和财产性收入，会拉大收入差距。城市化进程也有两方面作用，一是发挥其辐射作用和人力资本外溢效应，增加对农产品需求，提高农业生产效率，有利于缩小收入差距;二是优势资源的转移，政府政策偏向，会扩大城乡收入差距。本文着意于分析影响城乡收入差距的因素及其方向和大小。

三、模型设定、变量和数据说明

(一)研究方法和模型设定

本文主要采用向量自回归模型，脉冲响应函数和方差分解来探讨二元经济结构、金融发展和城市化进程与城乡收入差距之间动态关系。因变量之间具有真实的联立性，VAR模型事先不区分内生和外生变量，克服了划分内生和外生变量的主观性。

(二)变量选取和数据说明

1.城乡收入差距(TL)

根据学界通常的做法，采用泰尔指数表示城乡收入差距，泰尔指数的计算公式为:

其中，j= 1，2分别表示城镇和农村地区，wj表示城镇或者农村的总收入，w表示全国总收入，pj表示城镇或者农村的总人口，p表示全国总人口。城镇居民可支配收入和农村居民纯收入分别用城镇和农村消费价格指数进行消账处理(以1978年为基期)。

2.二元对比系数(CC)

二元对比系数是农业部门和非农业部门的比较劳动率之比。二元对比系数越小，二元经济结构就越严重;反之二元对比系数越大，二元经济结构就越弱。根据定义和数据的可获得性，农业比较劳动生产率等于第一产业产值占GDP比重与其从业人员比重的比率，城镇比较劳动生产率等于第二和第三产业产值占GDP比重与其从业人员比重的比率。

3.金融发展指标(FIR)

FIR是某一时点上一国金融工具的市场总值(或一定时期内金融活动总量)与实物形式的国民财富的市场总值(或一定时期内经济活动总量)之比。但是考虑到中国资本市场发展极不完善，所以用金融机构存贷款年底数额占GDP的比重来衡量金融发展水平。

4.城市化率(URB)

最常用的城市人口比重指标是某一地区内的城市人口占总人口的比重，反映了人口在城乡之间的空间分布。但是各地设市标准不同且不断变化，这样城市化指标就缺乏可比性，同时行政区划的变更和社会政治因素的影响，也会导致城市人口的变化。鉴于此本文选择就业结构指标表示城市化率，它是指某一区域内的第二、三产业的就业人口占该区域总人口的比重。这一指标可以反映我国产业结构的演化状况，揭示出农村城市化的水平及其未来发展的经济基础，较好地反映了城市化过程中所引起的经济影响。

文中数据跨度为1978年至2010年。计算泰尔指数(TL)所用到的城镇居民实际可支配收入、农村居民实际纯收入的数据(1978～2007年)来自张鑫(2011)的研究，其余年份根据《中国统计年鉴2011》相关数据计算得到。城镇人口、农村人口、总人口、GDP、三次产业就业人数和国内生产总值构成数据来源于《中国统计年鉴2011》。金融机构存贷款年底余额数据来自中国社会科学院金融研究所金融统计数据库网站。

四、实证分析

(一)变量的单位根检验和协整检验

一般而言时间序列的经济金融变量序列的水平值都是非平稳的。在对时间序列数据进行回归分析时需要对其进行平稳性检验，以避免伪回归。检查序列平稳性的标准方法是单位根检验(ADF检验)。采用AIC准则确定最优滞后阶数，分别对TL、CC、FIR、URB四个变量进行ADF检验。检验结果表明在1%置信水平下，四个变量序列都是一阶单整。因为四个变量是同阶单整，我们用Johansen检验法对变量进行协整检验，检验结果见表1。

表1　变量Johansen协整检验结果

表1的检验结果表明，在5%的显著性水平下，迹统计量检验拒绝了不存在协整方程的原假设而接受至多存在一个协整方程的原假设。表明在5%的显著性水平，TL、CC、FIR和URB三个变量序列之间存在长期协整关系。

(二)构建VAR模型

将四个具有长期协整关系关系变量视为系统的内生变量，并且将每个内生变量看作其滞后值的函数，建立基于多元协整的向量自回归方法建立VAR模型。

LR、FPE、AIC、SC和HQ五个评价统计量都表明建立VAR(1)是最合理的，模型估计结果如下:

经检验VAR模型特征方程的根的到数值，都在单位圆之内，即VAR模型是稳定的。从估计系数看，短期内城乡收入差距的滞后一期对其自身影响较大，二元对比系数对城乡收入差距具有负向效应，符合理论预期。金融发展和城市化对城乡收入差距具有正向效应，即金融的发展和城市化进程拉大了城乡居民收入差距。

(三)格兰杰因果关系检验

由于VAR模型是非结构化的，并且模型形式已被确定为线性形式，之前的协整检验也只是表明变量间存在长期均衡关系，但变量间是否有确定性的相互关系需要通过格兰杰因果检验进行验证。格兰杰检验实质上是检验变量间的先导滞后关系，判断一个变量能在多大程度上被另一变量的滞后值所解释。

表2　格兰杰因果关系检验(部分结果)

从表2可以看出变量之间确实存在着因果关系。在1%显著性水平下，拒绝CC、FIR和URB不是TL格兰杰原因的原假设，认为二元经济结构、金融发展和城市化进程是城乡收入差距的原因。

(四)脉冲响应函数

在分析VAR模型时，往往采用脉冲响应函数(IRF)这一工具。脉冲响应函数是在VAR模型基础建立的，用于刻画一个内生变量对随机误差项中一个标准单位误差的反应。即假设在某一时刻给定随机误差项一个标准差大小的冲击，而这种冲击会通过传递，影响内生变量的当期值和未来值。通过脉冲响应函数，可以有效地反映各个影响因素对城乡收入差距的传递效应时滞与强度变化。本文构建的VAR模型是稳定的，因此可以进行变量间的冲击动态响应路径分析。

从图2可以看出，(1) TL对其自身的一个标准差信息立刻产生较强反应，但其影响逐渐衰减，TL对来自其他方程的一个标准差信息的即期反应为0，来自FIR和URB的正向影响以及来自CC的负向影响到第二期开始明显。给CC一个标准差的信息冲击，对TL的负向影响不断增强，在第四期达到最大并开始衰减，但长时期为正值。给FIR一个标准差的信息冲击，对TL的影响持续为正，且在第六期达到最大，此后渐趋稳定。给URB一个标准差的信息冲击，对TL的影响持续为正，并有上升趋势。说明农业部门相对生产效率的提高可以缩小城乡收入差距。金融发展虽有可能降低融资门槛，克服贫困累积效应，但由于金融发展有明显的城市偏向，城镇居民享受金融服务的机会更多，能获得更多财产性收入，所以会拉大城乡收入差距。城市化进程使得优势资源往城镇集中，对城乡收入差距增大有正向效应。CC对其自身的一个标准差信息即期反应强烈，然后逐渐衰减;对来自FIR和URB的一个标准差信息反应持续为负。我国金融的发展有严重向城市偏向，城市化进程模式不当，并没有发挥好“城市支持农村”的作用，降低了农业部门的相对劳动生产率。

图2　TL和CC的脉冲响应函数曲线

(五)方差分解

本文主要探讨城乡居民收入差距的影响因素及其作用方向和大小，运用Sims(1980)的方差分解法，求解扰动项对向量自回归模型预测均方误差的贡献度，可进一步评价不同结构冲击的重要性。根据方差分解模型，城乡收入差距预测均方误差的分解结果见表3。

表3　TL的方差分解

从表3可以看出，城乡收入差距的预测误差主要受自身影响，但影响比例不断降低，到第10期为52.4%。二元系数对城乡收入差距预测偏差的贡献度逐渐增大，第7期后开始有稍微的衰减，但是仍保持在20%以上。金融发展的贡献度不断增大，第9期就已超过20%。城市化率对城乡收入差距预测偏差的贡献度逐渐增大，到第10期为4.79%。

五、结论及政策建议

本文基于1978～2010年的数据，计算了反映城乡收入差距的泰尔指数(TL)，反映二元经济结构的二元对比系数(CC)，反映金融发展水平的金融相关率(FIR)和反映城市化率的就业结构指标(URB)。在协整检验和格兰杰因果关系检验的基础上构建以TL、CC、FIR、URB为内生变量的向量自回归模型VAR(1)，并进行了脉冲响应函数分析和方差分解，研究二元经济结构下，城乡收入差距扩大的原因。上述分析可以得到如下结论:(1)二元经济结构是城乡收入差距扩大的主要原因之一，二元对比系数的提高，即农业部门比较劳动生产率相对于现代工业部门比较劳动生产率提高，在中短期内有助于缩小城乡收入差距。(2)金融发展是城乡居民收入差距扩大的主要原因之一，城市化进程对城乡收入差距的扩大也有逐渐增强的正向影响。

以上结论对于如何缩小城乡收入差距，有如下启示:第一，农业是农民收入的重要来源，通过积极引导、能力培训、提高机械化程度、提供信息和科技支持等方式提高农业生产效率，可以缩小城乡收入差距。第二，因为金融资源在分配上表现出严重的城市化倾向，农村金融发展相对滞后，资源配置效率低下，从而导致城乡收入差距不断扩大。通过推动农村正规金融发展，促进资金回流农村，降低融资成本与门槛，加大对传统农业、农民和农村的资金投入，能够改善其融资条件，是缩小城乡差距的重要途径。第三，我国已经具备“工业反哺农业”，“城市支持农村”的能力，在稳步推进城市化的进程中需要发挥城市的辐射作用和人力资本溢出效应，带动农村经济发展，同时政府应改革城乡分配不公的各项制度，实现城乡协调发展。

参考文献

［1］根据《中国统计年鉴2011》相关数据计算得到.刘富华(2010)认为城乡收入差距有可能被低估了，一方面城镇居民的非工资性收入，比如补贴、劳动福利和实物性收入往往不能统计在内;私营业主、影视明星、律师等高收入者中很多人未被统计进来.另一方面，农村居民纯收入中包含了用于扩大再生产的费用，且没有扣除各种不合理的摊派.

［2］张鑫.中国城乡居民收入差距及其成因的演化路径研究［M］.北京:经济管理出版社，2011.

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［16］张世银，周加来.城市化指标问题探析［J］.技术经济，2007(5).

【注释】

[1]颜锋，上海师范大学商学院2010级政治经济学专业研究生。