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基于1978—2016年长江经济带11个省市的省级面板数据，利用动态Arellano-Bond面板数据和空间计量经济学的方法，分析了长江经济带各省市城乡收入差距的影响路径与机制。研究发现：（1）长江经济带各省市的经济与社会发展政策之间存在很强的空间关联，且空间溢出效应为正；（2）城市偏向性的经济与社会发展政策是导致城乡收入差距扩大的主因，而工业部门优先发展的经济战略并不会显著影响城乡收入差距；（3）研究还进一步验证了库兹涅茨倒“U”假说的长期趋势。因此，中西部省市应继续坚持工业部门和制造业优先发展战略，以实体经济振兴促进城乡协调发展，缩小城乡收入差距。

一、引 言

2018年4月在深入推动长江经济带发展的座谈会上，习近平总书记指出推动长江经济带发展是党中央作出的重大决策，是关系国家发展全局的重大战略，对实现“两个一百年”奋斗目标，实现中华民族伟大复兴的中国梦具有重要意义。党的十八届五中全会提出要促进城乡协调发展，全面建成小康社会。把握区域经济发展规律，促进长江经济带沿江各省市协调发展，关键在于促进城乡协调发展，缩小城乡收入差距，同步迈入小康社会。截止到2016年末，长江经济带人口和生产总值均超过全国的40%，以20%的土地和资源承载了全国40%的人口与经济。研究长江经济带的城乡协调发展具有重要的理论和现实意义。

陈斌开、林毅夫等研究发现，鼓励资本密集型工业发展战略，或重工业发展战略会导致城市部门就业需求下降，从而阻碍农民向城市转移，扩大城乡收入差距。［1］［2］［3］［4］在城乡二元经济体制以及城市偏向性政策方面，陆铭、陈钊等将城乡收入差距扩大的原因归结为政府偏向型政策和城乡分割的行政管理制度。［5］［6］［7］［8］在人力资本和教育发展方面，张车伟等认为城乡教育失衡，是导致城乡收入差距扩大的主因。因而，促进城乡教育的均衡发展在一定程度上能缩小城乡收入差距。［9］［10］在城镇化发展方面，余菊和刘新等认为城市化会扩大城乡收入差距，而社会保障支出增加可以缩小城乡收入差距。［11］在城镇化发展方面，有学者认为城镇化发展导致资源过度向城市集中，从而使得农村的资源和资本衰弱，会进一步扩大城乡收入差距。［12］［13］姚洋和杨雷考察了中国的制度失衡对城乡收入差距的影响。［14］万海远和李实分析了户籍歧视对城乡收入差距的影响。［15］叶志强、陈习定和张顺明从金融发展的角度分析了城乡收入差距的影响机制与路径。［16］钞小静和沈坤荣分析了城乡收入差距与劳动力质量对经济发展的影响。［17］朱青等认为，绝大多数省市区持续拉大的收入差距是经济增长的重要制约因素。［18］

但是，现有关于城乡收入差距和协调发展的理论研究，绝大多数都没有考虑到相邻省份之间的空间关联性。显然，邻近地区的偏向型政策、经济开放度、政府参与度、教育发展水平会影响本地区的城乡收入差距。以长江经济带为例，浙江的工业优先发展战略或城市优先发展战略，会导致大量的江西农民工到浙江务工，会进一步影响江西的城乡收入差距。在实证检验过程中，通过空间加权矩阵，控制各个变量之间的空间关联，可以准确估计出偏向型政策、经济开放度、政府参与度、教育发展水平等经济变量对长江经济带各省市城乡收入差距影响的直接效应与空间溢出效应。

与现有研究不同，本文的特色主要表现在：第一，现有研究在选取资本密集型工业发展战略代理变量时，使用的是“工业增加值地区GDP占比/工业就业人数地区占比”［1］。这一变量的比值越高，代表资本对劳动的替代越强，能很好地解释资本对劳动的替代性。但同时，这一变量设置忽略了工业部门的联系效应或互补性，即工业不仅仅可以促进工业部门就业，同时也可以带动其他产业的发展，促进整个地区的经济发展和劳动力就业。本文的变量选取进行了修改，在实证回归分析中，我们将分子保持不变，继续使用工业增加值占比来代表工业发展程度。但将分母中的“工业就业人口/总就业人口”换成“年末就业人口/总人口”，从而反映工业部门的发展对整个地区经济发展和劳动就业的促进，这样就可以涵盖工业对其他行业的影响和联系效应。第二，现有研究普遍没有考虑我国各地区之间的空间溢出关联效应。本文基于1978—2016年长江经济带11省市的面板数据，使用空间面板计量经济学的分析方法，分析长江经济带城乡协调发展的影响路径与原因。本文不仅控制了政府的偏向型政策、经济开放度、政府参与度、教育发展水平等经济变量对长江经济带各省市城乡收入差距的影响，还重点考察了长江经济带各省市政策与经济发展战略之间的空间溢出效应。此外，与现有的研究不同，本文在控制地区空间关联效应之后却发现，城市化发展战略有助于缩小城乡收入差距。

二、数据描述与基准模型

本文使用的数据范围主要涵盖长江经济带11个省市1978—2016年的数据，2000年以前的数据是非连续的观测值，包括1978年、1980年、1985年、1990年和1995年，2000年及以后的数据观测值是连续的。样本数据主要来自历年《中国统计年鉴》及长江经济带各省市统计年鉴，对于各省市统计口径不同的地方我们也作了相应调整。具体而言：（1）重庆1997年升为直辖市，1997年以前的四川和重庆数据我们相应地分开处理；（2）2000、2010年数据为当年人口普查数据推算数，其余年份数据为年度人口抽样调查推算数据，2005年起各地区数据为常住人口口径；（3）上海1978—1992年的人均生产总值按户籍人口计算，1993年以后按半年以上常住人口计算，2001—2009年的人均生产总值根据第六次人口普查结果调整后的年末常住人口数计算；（4）外贸进出口按经营单位所在地区分，1999年以前外贸进口、出口商品总额为外经贸委统计口径，1999年以后为海关统计的上海企业进口、出口总额；（5）个别年份存在缺失值的情况，则采用均值插值法进行处理。

样本数据主要包括年末常住人口（万人）、年末城镇人口（万人）、地区GDP（亿元）、人均GDP（元）、出口总额（亿美元）、公共财政预算支出（亿元）、城镇居民可支配收入（元）、农民人均纯收入（元）、高等学校在校学生人数（万人）、高速公路里程（公里）和省市国土面积（万平方公里），具体指标情况如表1所示。

表1 描述性统计变量

表1中，因变量income_diff表示城乡收入差距，为城镇居民可支配收入（元）与农民人均纯收入的比值，本文用这一变量来作为衡量城乡协调发展的指标。

变量gov_role表示政府经济参与度，该变量为公共财政预算支出（亿元）与地区GDP（亿元）的比值，也有学者称之为政府规模，包括政府在社会保障、教育医疗、产品定价、固定资产投资、户籍管理、公共服务等多个方面的财政支出。中国过去40年的改革开放历程，财政支出主要是用于城市基础设施投资和公共服务建设，政府经济参与度越高，这种趋势越强，对要素市场和收入分配的扭曲就越强，理论上来说造成城乡收入差距扩大的可能性就越强。

变量develop_path表示政府发展战略路径，这一变量在陈斌开和林毅夫的研究基础上进行了修改［1］，其计算公式为：

该变量衡量的是地方政府的发展战略是否与自己的比较优势一致，如果地方政府发展偏离了自己比较优势的产业，那么在其他条件不变的情况之下，由于工业是资本密集型产业，该战略将导致本地区吸纳就业的能力下降，从而阻碍人口流动和城镇化进程。

变量lpop_d表示地区人口密度的对数值，该变量为地区年末常住人口（万人）与地区国土面积（万平方公里）比值的对数值。

变量open表示贸易开放度，该变量为出口总值（亿美元）与地区GDP（亿元）的比值，反映一个地市的经济开放度。

变量urbanlization表示城镇化率，代表人口流动对城乡收入差距的影响。

变量edu_pop表示教育水平，该变量为高等学校在校学生人数（万人）与地区年末常住人口的比值。

变量lgdp_per与lgdp_per2分别为地区人均GDP（亿元）的对数值及其平方项，代表地区经济发展程度，这两个变量的设置主要是根据发展经济学理论。变量ldistance与ldistance2分别表示长江经济带各省市到上海的高速公路距离的对数值及其平方项。

基于以上主要经济变量指标以及长江经济带各省市之间的空间关联性，本文构建基准空间面板计量模型如下：

其中，τn是一个常数向量，表明因变量城乡收入差距的均值不为0。W是空间权重矩阵，X是解释变量矩阵，包括我们设计的除因变量以外的所有经济指标。以上所有变量均省略时间下标，并且令：

将上述（2）式和（3）代入（1）式并整理可得：

在（4）中，k代表解释变量的个数，xr代表第r个解释变量。我们再进一步将（4）式展开可得：

其中，n代表省市的数量，T代表时间，nT×nT矩阵Sr(W)的对角元素代表解释变量对因变量影响的直接效应，非对角元素代表解释变量对因变量影响的间接效应。

三、面板数据实证检验

我国改革开放取得了显著的成绩，农村居民的可支配收入也逐年稳步提高。但是，城乡收入差距并没有出现显著的缩小，我们目前面临的脱贫攻坚任务仍然很艰巨，农业和农村的发展仍然很弱，城乡区域发展和收入分配差距依然较大。［19］为了检验政府经济参与度与地区经济发展程度对长江经济带各省市城乡收入差距的影响，我们首先使用基准的混合OLS、固定效应、随机效应和动态Arellano-Bond面板数据分析方法进行实证检验，结果如表2所示。

表2 基础面板数据实证检验

表2中，混合OLS、固定效应、随机效应和动态Arellano-Bond面板数据分析方法结果均显示，地区人均GDP（lgdp_per）的系数显著为正，地区人均GDP二次项（lgdp_per2）系数显著为负，说明长江经济带11省市在过去几十年的发展过程中，收入差距与经济发展程度之间表现出先上升后下降的倒“U”型曲线关系，符合库兹涅茨倒“U”假说。但是，地区人均收入二次项的回归系数值非常小，取值范围只有-0.038至-0.081。这说明，城乡收入差距与人均收入至今虽然存在倒“U”型关系，但这种先扩大后降低的趋势比较平缓，只有在长期中才能成立。

表2中，对于政府经济参与度（gov_role）变量，除了固定效应估计结果不显著，混合OLS和随机效应分析结果都表明，政府经济参与度提高会导致城乡收入差距扩大。本文中政府经济参与度变量代表政府的财税、教育等方面的城市倾向性政策，政府经济参与度变量估计系数显著为正，说明过去四十年中，长江经济带各省市城市偏向性政策是导致城乡收入差距扩大的主要原因。

相反，表2中工业部门优先发展战略（develop_path）的估计系数则不显著，且边际效应为负，这说明工业部门优先发展战略并不是影响城乡收入差距扩大的主要因素。这和陈斌开、林毅夫的研究结论有些不同，主要原因是：在工业部门优先发展战略变量（develop_path）计算公式的分母中，陈斌开和林毅夫使用的是“工业就业人口/总就业人口”［1］，而本文使用的是“年末就业人口/总人口”。这两个分母的设计看似差异不大，但所包含的意义却有很大的不同。陈斌开和林毅夫用工业就业人口数据，是没有考虑到工业的联系效应，即没有考虑工业部门对其他部门就业的影响和对整个地区的经济发展推动作用，因而高估了工业部门优先发展战略对城乡收入差距的影响。我们使用年末就业人口的数据，则考虑到工业部门的联系效应，因而工业部门优先发展战略对城乡收入差距影响的边际效应更小。

考虑到地区经济发展程度与城乡收入差距之间可能的内生性问题，结合长江经济带由西向东梯度经济发展差异，我们采用省会城市到上海市的高速公路距离，作为替代各省市地区人均GDP的工具变量。①各省市到上海的距离是由地理条件决定的，是严格外生的，各省市与上海市的距离本身不会影响各省市内部的城乡收入差距。但是，由于长江经济带由西向东特殊的梯度经济结构，各省市与上海市的距离会影响各省市的经济发展和经济开放程度，进而间接影响城乡收入差距。

表3 面板数据工具变量实证检验

表3中分别使用了混合OLS的2SLS工具变量估计、固定效应baltagi-chang工具变量估计、随机效应baltagi-chang工具变量估计和动态Arellano-Bond工具变量估计方法。②

表3中，在使用工具变量检验之后，政府经济参与度对城乡收入差距的影响仍然显著为正，但是工业部门优先发展战略对城乡收入差距的影响不显著。因为政府的经济参与度涉及教育医疗、社会保障、资产投资、产品定价、户籍管理、基础设施和公共服务等多个方面的干预，而且这种干预政策都是城市偏向性的，因而对城乡收入差距的影响较大。而工业部门优先发展战略虽然会扩大城乡收入差距，但这种影响并没有政府经济参与度大，工业部门优先发展虽然会促进城市经济发展水平，但农村居民也可以从人口流动或外出打工获得一定的补偿。

表3中，库兹涅茨倒“U”假说仍然成立。地区人均GDP（lgdp_per）在固定效应和动态Arellano-Bond工具变量估计结果中，均在5%的水平下显著。地区人均GDP二次项（lgdp_per2）回归系数均为负值，并且固定效应和动态工具变量估计中在5%的水平下显著。表明地区人均收入水平与城乡收入差距之间的弱长期倒“U”型关系，长期中城乡收入差距会随着地区人均收入水平的提高而逐渐缩小。

四、基于空间面板计量的实证检验

在上文分析中，我们仅考虑了本地区的经济发展程度、政府参与度、经济发展战略、人口密度、经济开放度、教育发展和城镇化水平对本地区的城乡收入差距的影响，而忽略了长江经济带各省市的空间关联。长江自古以来，就是中华民族灌溉运输的重要渠道。在过去几千年的历史发展中，长江经济带各省市之间形成了独特的山水相连和文化相通的发展格局，各省市之间的人口流动和商贸往来都非常频繁。因而，忽略各省市之间的空间关联，很有可能会导致变量的估计系数产生偏误。表4给出了对城乡收入差距影响的空间面板计量分析结果。

表4 城乡收入差距的空间面板计量分析

表4中，分别使用了空间自相关面板回归分析（MLE Spatial AutoCorrelation Panel Regression，SAC）、空间滞后面板回归分析（MLE Spatial Lag Panel Regression，SAR）和空间杜宾面板回归分析（MLE Spatial Durbin Panel Regression，SDM）。

表3和表2的实证分析中，因为没有考虑到解释变量与被解释变量的空间关联效应，因而高估了解释变量对被解释变量的影响。在使用空间面板计量实证检验之后，表4的实证结果表明：

第一，库兹涅茨倒“U”假说仍然成立，并且表4的实证结果显著性水平要高于表2。地区人均GDP二次项（lgdp_per2）回归系数虽然显著为负，但是估计值只有-0.03，说明库兹涅茨倒“U”曲线比较平缓，城乡收入差距随着人均收入先上升后下降的趋势，只有在长期中才能成立；

第二，政府的经济参与度对城乡收入差距的影响非常显著，且边际效应远大于工业部门优先发展战略（develop_path）。这说明造成城乡收入差距扩大的主要原因是政府的城市偏向性政策，过多行政干预城市经济发展，人为地造成城乡二元分割的状态，导致城乡经济不协调发展。相反，违背比较优势的工业部门优先发展战略对城乡收入差距影响的边际效应要小些，主要是因为工业部门的优先发展可以促进整个地区的经济发展水平，进而促进地区就业。

第三，教育对城乡收入差距的影响变得显著。表4的结果表明，教育水平的提高可以显著地缩小城乡收入差距，而且结果均在1%的水平下显著。因而，我们认为提高农村基础教育水平和环境，是缩小城乡收入差距扩大的主要手段之一。

为了准确地分析解释变量对因变量的影响及其空间溢出效应，表5对空间面板回归的边际效应进行了空间分解。

表5 边际效应的空间分解

表5中，解释变量的总效应略小于表4中的回归系数，并且被分解为直接效应和间接效应，其中间接效应则可以被理解为解释变量的空间溢出效应。

根据表5的结果，我们可以发现对于长江经济带各省市的城乡收入差距，各主要经济变量的影响空间溢出效应非常大，基本与直接效应持平。这说明相邻省份在政府经济参与度、经济发展战略、经济开放度、城镇化、教育发展等方面的空间关联度非常高。忽略这种空间关联，直接对经济变量之间进行回归估计，必然会造成估计结果的偏误和不稳健。

五、研究结论与政策建议

本文利用1978—2014年长江经济带各省市的省级面板数据，基于空间计量经济学的方法，分析了长江经济带各省市城乡收入差距的影响路径与机制。研究发现：第一，城市偏向性政策是导致城乡收入差距扩大的主要原因。政府在基础设施、教育医疗、社会保障等方面对城市的支持，以及二元结构对农村的限制发展等政策会导致城乡收入差距扩大；第二，工业部门优先发展经济战略不是导致城乡收入差距扩大的主因。因为工业部门的联系效应强，可以促进整个地区的经济发展水平和人口就业，并且工业部门的发展也可以提高农村务工人员的工资水平，从而反哺农业农村农民发展；第三，从长期来看，库兹涅茨倒“U”假说成立。随着经济发展水平的不断提升，城乡收入差距呈现出先扩大后下降的趋势，但这种趋势只有在长期中才能成立；第四，长江经济带各省市的经济与社会发展政策之间存在很强的空间关联效应；第五，教育水平的提高可以缩小城乡收入差距；第六，经济开放度对城乡收入差距没有显著的影响。

从长期来看，尽管库兹涅茨倒“U”假说成立，城乡收入差距会随着经济发展水平的提高而逐渐降低。但短期而言，我国的城乡收入差距仍然面临着非常严峻的形势。由于政府过去几十年的城市偏向性政策，人为地造成了城乡经济的二元分割，使得城乡协调发展的体制机制不健全，如果不能及时破解和修复，甚至可能阻碍农业农民农村的进一步发展。根据本文的实证分析结果，促进城乡协调发展，缩小城乡收入差距，我们建议政府从以下几个方面着手：

第一，由于长江经济带各省市经济与社会发展之间存在很强的空间关联效应，建议建立长江经济带的区域协调组织，定期召开长江经济带区域协调会议，强化各省市区域合作和错位发展，尽量避免相邻省市之间产业同质化竞争造成的资源浪费和产能过剩，共同推动长江经济带城乡协调发展。

第二，由于城市偏向性政策对城乡协调发展影响显著，建议各省市在未来若干年中，要不断加强在农村基础设施、教育医疗、社会保障、公共服务等方面的政策和资金支持，扫除城乡分割的体制机制障碍，促进城乡一体化和协调发展。

第三，由于工业优先发展战略并不是影响城乡收入差距扩大的主因，建议长江经济带各省市，尤其是中西部省市，还应继续坚持工业部门和制造业优先发展战略，以实体经济发展促进城乡协调发展。工业部门和制造业的联系效应大，不仅可以促进区域经济发展和就业水平，还可以促进农民工返乡就业，进一步反哺农业，带动农业现代化发展，不断提升农民的非农收入，最终实现城乡协调发展的目标。

注释：

①重庆市则是采用中心城区到上海的距离；为了提高模型估计的有效性，上海到上海的距离我们没有用0，而是采用10公里作为替代。

②参见Baltagi,B.H.Econometric Analysis of Panel Data.4th ed.New York:Wiley，2008。