城镇化发展与城乡居民收入差距相关性实证研究

陈雨卉 栾贵勤

摘要：城镇化一直以来被认为是缩小地区差距、促进农村和城市协调发展的主要路径。本文以安徽省为例，试图验证该地区城乡收入差距和城镇化水平之间存在一定程度关系。通过时间序列的协整性检验、格兰杰因果关系检验和误差修正模型等方法，得出安徽省城镇化程度和城乡收入差距间的确存在长期均衡的协整关系。但从更短期看，虽然城镇化水平的稳定增长在短期内可以缩小城乡居民收入差距，但是过快的城镇化发展或许会成为城乡居民可支配收入差距拉大的主要原因。

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关键词 ：城镇化；城乡收入差距；协整；误差修正模型

衡量一个地区居民生活质量高低的标准首先是看该地区居民的收入水平，收入水平与生活质量所包括的其他方面如消费、健康状况、受教育程度等密切相关，保证有稳步增长的收入是提高居民生活质量的前提，而城镇化带来的收入效应正是提高居民收入水平的有力支撑。

如今的城镇化建设，不再仅仅局限于人口和产业的迁移，它更注重的核心是坚持以人口城镇化。主体形态主要是城市群建设，依靠综合支撑能力来承载，全面提升国民生活质量和水平的新型城镇化。城镇化水平与收入的关系问题近年来成为学者们主要关注的主题。城镇化的收入效应是把双刃剑，它对于大城市来说，可能加剧社会的收入差距。但如果主要是发展中小城市，重心在中下端，又可能成为缩小收入差距的有利条件。拉尼斯和费景汉（1964）认为，推进城镇化进程，加快农村剩余劳动力流动，是缩小城乡居民收入差距的重要途径。托达罗（1969）认为，农村剩余劳动力流向城镇的意愿主要取决于城乡居民之间的预期收入差距。预期收入差距越大，农村剩余劳动力流向城镇的意愿越强，流向城镇的农村剩余劳动力也就越多。近年来，国内的学者也针对这一问题有了不同的分析和结论。龚新蜀、王雪锋（2007）指出城镇化水平与城乡居民收入差距存在着密切关系，即城镇化水平越高，城乡居民收入差距越小，反之则差距越大。因此，缩小差距就必须提高城镇化水平，特别是提高中西部省份的城镇化水平。杨继瑞、胡碧玉、宋小军（2008）认为，农业相对劳动生产率过低的很大原因是农业设施投入跟不上和不完善。另外，农村人口所占比重过大，使得我国城镇化水平发展缓慢。因此重点要发挥城市对农村发展的促进和带动作用，可以通过体制和结构的改革来促进。赖文燕（2010）指出了我国城乡居民收入差距悬殊，不仅有农民收入水平低的原因，土地要素和劳动力要素也会促使这一差距拉大。因此，不仅应该把缩小城乡差距的重点放在走城镇化道路上，还要完善要素市场配置体制。杨国安、徐勇（2010）考察青海省城乡收入差距与城镇化发展之间的关系，认为该地区城乡差距与城镇化存在单向因果关系，城乡一体化的策略有利于缓解差距的进一步扩大。

纵观之前的研究，都是基于全国横向的总体研究，对于地区性甚至省域的研究很少。安徽省长期以来总体上属于欠发达省份，而在城镇化的浪潮中逐渐实现了基础设施的相对完善，产业和就业结构不断契合，居民生活质量普遍升高，但是省内各地区的收入差距趋势也越来越明显。本文把安徽省作为研究对象，通过误差修正模型检验安徽省城镇化和城乡居民收入差距的关系，并根据所得出的内在关系预测未来短期内的发展趋势。

一、研究方法和数据说明

1.研究方法

1980年西姆斯提出向量自回归模型（VAR：Vector Autoregression），并用于相关时间序列系统的预测和随机扰动对变量系统的动态影响分析。本文正是根据西姆斯所提出的VAR 模型，在其基础上利用Johansen 协整检验以及向量误差修正模型VEC，逐渐到衡量内部的内生变量的随即扰动冲击对模型整体的目前和未来取值有何影响，深入分析安徽省城镇化水平和城乡居民收入差距之间的静态和动态效应之间的相互关系以及未来发展趋势。

协整检验的目的就是实现对不同指标间均衡关系的长期性界定，也就是所研究的对象之间是否具有长期相对稳定的联系性。但如果所选择的指标在所研究期间并不是呈现整体平稳的趋势序列，协整检验就无法进行。再通过建立受协整关系约束的向量自回归模型（VAR），即把每一个内生变量作为内生变量滞后值来建立误差修正模型，则指标之间的短期波动趋势就会体现出来。在向量自回归的基础上同时使用脉冲响应函数和预测方差分解来解释各变量所发挥的作用和贡献度。脉冲响应图呈现了每个内生变量的动态特征，不仅能反映在受到其他变量扰动时的发展趋势，更能准确地显示变量通过干扰其他指标后最终回射到自身的变化状态。而方差分解区别于脉冲的地方，是它能表明模型中的指标在其他变量受到冲击出现的影响上所做的贡献度，也就是区别所有指标中哪些是主要因素，哪些是一般因素。

2.指标说明

近些年，城镇化不仅在我国越来越受到重视，许多人更是提出了很多新型的概念和框架，目的就是在农村不断向城镇甚至城市转移中实现居民生活的改善和提高。用来衡量城镇化水平的方式有很多，比如，人均道路面积、转移农村人口数、污水处理率、社会医疗养老覆盖率等等。本文主要运用学术界比较通用的指标，即城镇人口与总人口的比例来确定农村城镇化水平。当然城镇化水平要从经济、生活、环境甚至社会等多方面来衡量，显然我们所用的指标存在缺陷性，但是仅就研究与城市居民收入差距的关系来看不会影响总体结论。城镇化水平用UB表示。衡量城乡居民收入差距的指标有很多，包括收入、福利、消费、社会保障、医疗、卫生、教育等方面，本文度量城乡居民收入差距的指标变量选用具有可得性的城市居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入的比例，由IGUR表示。

本文研究的时段为1990-2011，数据主要来源于1991-2012年的《安徽统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》以及国家统计局网站。同时，为了消除由于不同年份可能引起的异方差影响，采用两个指标的对数LNIGUR和LNUB为变量，其相应的一阶差分序列分别为ΔLNIGUR、ΔLNUB，均表示该经济变量的变化率。本文的计量分析工作在统计软件Eviews7.0上实现。

二、实证分析过程

1.单位根检验

时间序列一般用ADF进行平稳性检验，若不稳定性，就要对其进行差分，直到变量实现同阶单整，才能进行回归。否则会出现伪回归致使模型出现偏差，得到的结论就缺乏说服力。因此，在接下来进行协整分析和修正模型之前，必须对对数变量序列进行ADF检验，如果检验值在临界值范围外，则拒绝零假设，说明变量平稳不存在单位根；反之如果在临界值界限内就接受零假设，说明存在单位根而变量不平稳。表1 检验结果表明LNUB 序列和LNIGUR序列均为非平稳时间序列，但其一阶差分形式基本都在1%的水平下显著，均为平稳时间序列。

Engle-Granger 两步法和Johansen 检验是协整关系两种比较普遍的检验方法。两步法步骤较少逻辑简单，所估计的样本参数值与总体参数值的拟合程度很高，但是如果样本较多时这种准确性就难以保证。Johansen 检验刚好能弥补两步法这方面的欠缺，来实现保证估计值准确性的小样本条件下的协整关系检验，则接下来将实现以VAR模型为基础的检验回归系数的Johansen协整检验。表2的检验结果显示了只存在一个协整方程于城乡居民收入差距与城镇化率之间，统计测试结果与最大特征值统计量检验的结果一致，即城乡居民收入差距与城镇化水平的确对城乡居民收入的差距扩大或缩小起着重要作用，而且这种影响力是长期持久稳定的。

当r=0时，也就是第一个零假设当不存在协整方程时，t统计量的值为27.388，大于5%显著水平的临界值20.2618，表明应拒绝零假设，协整方程的确存在；再接受备择假设r≥1。在检验2中，在5%的置信水平上接受r≤1即最多存在一个协整方程的原假设（ 8.9049<9.1645），即原变量之间存在一个协整关系，说明城乡居民收入差距与城镇化率之间存在长期的稳定关系，对第一个协整向量正则化得到β=（1，-0.1447），其对应的协整关系表达式为：

LNIGUR=0.1447LNUB+0.3462从上式来看，城镇化的不断发展和城乡收入差距的不断扩大是呈正方向关系的，城镇化水平每增加一个百分点，城乡居民收入差距将扩大约14.5%，这在很大程度上说明安徽省城镇化发展对于省内城乡居民收入差距的不断拉大具有一定程度的影响。

3.格兰杰因果检验

协整检验结果只是证明了IGUR 和UB之间存在长期稳定的均衡关系，但还需要进一步验证是否存在因果关系。模型的一个重要应用就是利用格兰杰检验分析经济时间序列变量之间的因果关系。如果城镇化水平有利于城乡收入差距的预测，即根据城市化的过去值，收入差距的过去值，也就是添加滞后期变量来对目前收入差距进行回归时，能够大大地提高回归能力的解释，则前者是后者的格兰杰原因，否则称为非格兰杰原因。本文根据AIC和SC准则最小化原理得出滞后期可选2-4，则表3展示了假设后验证的格兰杰检验结果。

检验结果表明滞后2期和3期时，检验值在10%的水平下也不显著，说明在前期城镇化水平并不是导致城乡收入差距不断扩大的原因，两者之间没有必然联系；直到滞后期为4时，在10%的显著性水平下城镇化水平才成为城乡居民收入差距的原因，而差距的扩大却不是导致城镇化水平改变的诱因。

4.误差修正模型的建立

假设两个变量具有长期均衡关系，但是在实际生活中两个指标都很少处在平衡状态上，因此实际观测到的是两个指标的短期不稳定关系。误差修正VEC模型可以认为是可以通过协整进行条件约束的VAR 模型，是用来测量实际出现偏离时其需要的调整力度，它不仅消除了虚假回归和多重共线性的缺陷，模型的差分项还可以用t检验和F检验选取。

如果Yt 包含的k 个I（1）变量序列存在协整关系，则不包含外生变量的式子可写成：

其中ECMt-1=β´Yt称之为误差修正项，它体现了长期非均衡误差对Yt 的控制，而各解释变量的滞后差分项ΔYt-i的系数则反映了各变量的短期波动对ΔYt 的影响。

通过协整检验得出了长期的均衡关系适应于两个变量的相互关系，因此可以建立误差修正模型。所以城乡居民收入差距与城镇化水平的误差修正模型为：

Δ LNIGUR=0.0277 + 0.2176 Δ LNIGURt- 1 +0.2606ΔLNIGURt- 2-0.4793ΔLNUBt- 1-0.2214ΔLNUBt-2-0.5472ECM （1）

Δ LNUB=0.0871 + 0.2608 Δ LNIGURt- 1-0.0669ΔLNIGURt- 2-0.3999ΔLNUBt- 1-0.4241ΔLNUBt-2-0.2948ECM （2）

误差修正模型中的Δ LNUBt- 1、ΔLNUBt- 2 的系数为负数，说明它与ΔLNURG 之间存在反向关系，也就是城镇化发展不会促使城乡收入差距扩大，反而被这种反向变动关系不断缩小。（1）式中的误差修正模型系数为-0.5472，反映了短期均衡对长期均衡的偏离较大，这也说明城镇化确实起到了抑制城乡收入差距扩大的作用。短期来看，城镇化的发展的确有利于城乡差距的缩减。模型（2）中ΔLNIGURt-1 的系数为正数，ΔLNIGURt-2 为负数，可以看出前者在比较大的程度上促进城乡差距扩大，到滞后2期时对城乡差距扩大的抑制力相对较小。综合两个模型得到了一个更为全面的结论：城镇化对城乡收入差距有不同程度的影响，城镇化需要稳步发展，操之过急只会导致居民收入差距不断增加，不利于实现地区差异和趋同化发展问题的解决。上年度的非均衡误差ECM分别以0.5472和0.2948的比率修正对城乡收入差距的偏差。

5.模型的动态特征

为了研究城镇化水平与城乡收入差距两个变量分别对自身和对方的冲击所作出的反应，脉冲响应正是符合这种特殊动态分析要求的模型框架。

左图为INUB 在受到INURG 冲击时的路径，INURG 对于INUB 的冲击在第6期时开始趋于平稳。在此之前一直处于下降态势，也就是在前期城乡收入差距的波动会导致城镇化水平出现下降，但是到了第6期以后就不会有太大的改变了，也就是城镇化的发展不再受到收入差距的影响。右图是INURG 对INUB 的响应路径，到第2期时城镇化水平的提高会实现城乡收入差距的极大缓解，而第3期就开始显示差距拉大，从第4期往后差距依旧缓慢增加，直到第10期开始才没有显著影响。

接下来利用方差分析测算出每个信息冲击内生变量变化的贡献度，从而得出对模型内生变量的相对重要性。

左图是城乡收入差距的分解，可以看到随着时间的推移，城镇化水平的不断加深会导致差距的扩大，但所占比例还是很小的，它更多的是受到自身的影响；而右图是城镇化水平的方差分解图，城乡收入差距的不断深化间接成为城镇化水平提升的一个动力，虽然自身的影响逐渐下降，但是比例相对于城乡收入差距的比例还是算很大的。

三、结论与对策

第一，城镇化的核心问题是城镇化居民的就业问题。安徽省的城区经济由于各种原因并不能完全满足人口转移的眼球，这决定了大量农业人口并不能转移出去，影响了农村第三产业的发展和劳动力转移。转移人口的就业问题并不是简单的需求不足。相反，很多城市反而出现了用工荒，很多工厂出现工人不足的情况，经济结构的转型使得经济出现了结构性失业，城市生活成本上涨也一定程度地阻碍了农村人口的转移。

第二，破除城乡二元结构的根本途径是要想方设法提高农村居民的收入。提高农民收入的一个途径就是人口城镇化。只有农村人口转移到城市，农民的人均占有资本才会提高，收入才能提高，这也是最基本的经济原理。同时，政府也要加强支持力度，如农村的基本设施建设，改善农村的硬件条件和生活环境，加强农业的金融支持，给农业、农民、农村的发展奠定一个良好的物质基础，实现政府公共服务的均等化。

第三，安徽目前大城市或特大城市少，对周边地区的经济辐射能力弱小，合肥经济圈发展的潜在优势明显，皖江地区发展后劲足，但皖北和皖西的经济规模弱小。可以充分地利用目前合肥经济圈的优势，发挥出这种潜在优势，以建设特大城市群的方式带动城镇化。加强第二、第三产业的发展，加强农民的职业培训，尽量消除结构性失业带来的不良影响。城镇化最有力的支撑就是产业和经济的发展，城乡产业统筹发展与有机融合是城乡一体化的基础。

第四，政府行为对城镇化是朝着有效率方向发展还是向无效率方向发展有着很大影响。因此政府选择的城镇化制度安排，直接影响到农民收入变化幅度和城乡居民收入差距的变化态势。要由“建设型政府”向“服务型政府”转变，创造良好的城镇化制度和政策环境，缩小城乡居民收入差距，这是政府的责任所在。

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[基金项目：上海市研究生创新基金项目阶段性成果(编号:JWCXSL1302)]

（作者单位：上海理工大学管理学院）