李柯言 陈海鹏 沈倩岭

摘   要：城乡收入差距的缩小在我国经济转型发展的新时期具有重要的战略意义，本文采用成渝地区2007—2020年16个城市的面板数据，采用面板固定效应模型和动态面板模型分析了成渝地区双城经济圈科技创新、农业生产效率和城乡收入差距的关系，结果表明：随着科技创新水平的提升，成渝地区城乡收入差距逐步缩小，科技创新对城乡收入差距的这一影响部分地通过提高农业生产效率来实现。研究结论为成渝地区缩小城乡收入差距、促进城乡融合发展提供了理论支撑。

关键词：农业科技进步；农业生产效率；城乡融合发展；中介效应

中图分类号：F830   文献标识码：A  文章编号：1674-2265（2023）02-0061-06

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2023.02.008

一、引言

改革开放以来，我国经济发展取得举世瞩目的成就，工业化和城市化的快速推进在释放巨大发展空间的同时，也促使资源和要素向城市集聚，农村大量的劳动力、资本等关键要素单向不可逆地流向城市，导致了农村经济社会发展乏力。当前我国经济社会发展进入转型升级的新时期，促进区域经济协调发展和城乡融合发展成为高质量发展的关键环节。尤其是在国内大循环为主体、国际国内双循环相互促进的新发展格局下，城乡收入差距的缩小有利于进一步释放农村的发展潜力，为我国经济社会发展提供重要支撑。成渝地区作为我国西部的核心区域，是我国区域协同发展和新一轮西部大开发的桥头堡，2020年成渝地区双城经济圈建设上升为国家战略，成为新时期我国区域协同发展格局优化的重要部署，然而，与其他发达地区相比，依然存在较大差距，区域内绝对的双核发展模式导致区域内部发展差距较大，尤其是城乡发展差距的扩大严重阻碍了成渝地区的高质量发展，因此，在成渝地区双城经济圈建设的新背景下，如何缩小城乡发展差距成为迫切需要解决的问题。科技创新作为现代社会发展的重要引擎，在产业结构调整、生产力发展等方面发挥着重要的作用，现代农业技术的发展与推广更是直接对农村经济社会的发展产生了深刻的影响，那么区域科技创新水平的提升能否缩小城乡收入差距？农业生产效率在区域科技创新和城乡收入差距的关系中又扮演了什么样的角色？这些问题的回答有利于成渝地区城乡发展关系的有效调整。因此，本文从成渝地区双城经济圈科技创新水平提升与农业生产效率提高的视角出发，实证分析了二者与城鄉收入差距的关系，为城乡融合发展路径的创新与城乡发展差距的缩小提供理论支撑。

二、文献综述和理论分析

城乡收入差距一直都是学术界关注的热点，也取得了丰富的成果。关于科技创新对城乡收入差距的影响，有研究认为中性的科技创新能够在促进经济增长的同时有效缩小收入差距（Ojha等，2013）[1]，而偏向技能劳动的科技创新会扩大技能劳动和非技能劳动的收入差距（董直庆等，2014）[2]，这就是所谓的“科技创新的城乡二元结构”，即城乡不同部门的科技创新能力和科技创新效率扩大了城乡收入差距（李政和杨思莹，2016）[3]。也有学者从产业部门的角度出发，认为工业部门的科技创新偏向于资本的方向发展，导致了资本收入份额的上升和劳动力收入份额的下降（姚毓春等，2014）[4]，从而改变了资本部门和劳动力部门的分配结构，扩大了城乡收入差距。还有学者考察科技创新对发展中国家和发达国家收入差距的影响。然而，农业生产效率作为对农业部门生产效率的直接测度，对城乡收入差距的影响目前尚未有定论。刘渝琳和李敬（2013）[5]认为，经济发展水平的差异会导致农业生产效率对城乡收入差距的影响存在差异，东部地区农业生产效率提高能够缩小城乡收入差距，而中西部地区会导致城乡收入差距的扩大。李晓璇（2018）[6]对长三角城市群的研究发现，农业生产效率提高会显著缩小城乡居民的收入差距。当然，这些学者对农业生产效率的测度和分析均是基于全要素生产率，其中已经暗含了农业科技进步。

科技创新能力的提升不仅改变了传统的农业生产方式和效率，也对社会资源配置形式和农业生产生活方式产生了较大冲击，对农业农村的发展产生重要影响。一方面，科技创新提升了农业现代化水平，优化和变革了传统的农业生产方式和管理理念，提高了土地等要素的使用效率。农村每个家庭所投入农业生产的土地资源是有限的，科技创新能力的提升有利于节约农业生产的劳动力投入，使得之前投入农业生产的劳动力资源可以在城市市场上出售以获取工资收入，从而提高农村居民的收入，缩小城乡收入差距。另一方面，现代科学技术的发展虽然可能会导致“科技创新的城乡二元结构”，使得城市科技创新水平始终高于农村，但是科技创新的前段投入和研发通常在城市完成，农村相对城市有直接引进技术和低成本更新技术的优势，获取新技术的边际成本较小。假定农业单位要素的边际产出恒定，这意味着扩大科技和其他生产要素投入会进一步提高农业生产的净利润，使得科技创新能够缩小城乡发展差距，从而缓解城乡居民收入差距不断扩大的趋势。尤其是区域科技创新能力的提升，能够从全产业链的角度提升农业生产效率，改善农村生产和生活环境，缩小区域城乡收入差距。

本文从成渝地区双城经济圈建设的视角，探讨科技创新、农业生产效率与城乡收入差距的关系，与现有的研究相比，可能存在以下创新之处：一是当前对城乡收入差距影响因素的研究虽然较多，但是从区域科技创新角度考虑科技创新对城乡收入差距影响的成果较少。本文对成渝地区科技创新和城乡收入差距的关系进行探讨，丰富了科技创新对城乡收入差距影响的研究，能够为成渝地区双城经济圈的建设提供路径指导。二是目前科技创新对城乡收入差距的影响路径比较模糊，本文将农业生产效率引入作为中介变量，对科技创新和城乡收入差距的关系进行深入讨论，进一步明晰了科技创新对城乡收入差距的影响机制。

三、研究设计

（一）数据来源与说明

2007年成渝地区经济区建设协议签署，标志着成渝地区由竞争走向竞合关系，目前研究对于成渝地区双城经济圈的范围设定主要沿用成渝城市群规划的16个城市（黄兴国等，2020）[7]，因此，本文在考虑数据可获得性和成渝地区发展脉络的基础上，选取2007—2020年成渝地区16个城市的面板数据进行研究，数据来源于历年《四川统计年鉴》《重庆统计年鉴》和各地市州的统计年鉴，对个别空缺数据采用插值法进行补充。由于所选取面板数据的时间维度和个体维度相差较小，所以在模型设定和实证分析过程中综合考虑短面板数据和长面板数据的处理方式。

（二）模型的设定

1. 基准模型。为了分析科技创新对城乡收入差距的影响，设定如下模型：

[RIGit=α0+α1STIit+α2control+μi+λt+εit1]     （1）

其中，[RIGit]表示城乡收入差距，[STIit]表示科技创新水平，[control]表示一系列控制变量，[i]表示城市，[t]表示年份，[μi]表示地区个体效应，[λt]表示时间效应，[εit1]表示随机扰动项，服从标准正态分布。

2. 中介效应模型。为了验证农业生产效率在科技创新影响城乡收入差距过程中的中介效应，参考温忠麟和叶宝娟（2014）[8]提出的检验方法，构建如下中介效应检验模型：

[RIGit=α0+α1STIit+α2control+μi+λt+εit1]        （2）

[APEit=β0+β1STIit+β2control+μi+λt+εit2]     （3）

[RIGit=γ0+γ1STIit+γ2APEit+γ3control+μi+λt+εit3]

其中，[APE]表示農业生产效率，[α1]表示科技创新对城乡收入差距影响的总效应，[β1]表示科技创新对农业生产效率影响的效应，[β1γ2]表示农业生产效率在科技创新对城乡收入差距影响中的中介效应。

3. 分位数回归模型。在中介效应检验的基础上，为检验模型的稳健性，并分析不同分位数水平上模型估计结果的差异，构建如下分位数回归模型：

[RIGit=α0（τ）+α1（τ）STIit+α2（τ）control+μi+λt+εit4]  （5）

其中，[τ]为所设定的分位数水平。

4. 动态面板模型。为了缓解模型的内生性问题，引入因变量的滞后项，构建如下动态面板模型：

[RIGit=ρ0+ρ1RIGit-1+ρ2STIit+ρ3control+μi+λt+εit5] （6）

其中，[RIGit-1]为因变量的滞后一期。

（三）变量选择与描述性统计

1. 变量的选取与定义。（1）被解释变量：城乡收入差距。城乡收入差距的度量方法有城乡收入的差值、城乡收入的比值和泰尔指数等，由于城乡收入的差值体现了绝对的差距，不能更好地反映相对水平，且区域之间存在较大的差异，可能导致测度结果的失真，所以常用的方法为城乡收入的比值和泰尔指数。本文借鉴张小溪和刘同山（2020）[9]的研究成果，采用城市居民可支配收入和农村居民可支配收入的比值来衡量城乡收入差距，其比值越大，说明城乡收入差距越大。（2）解释变量：科技创新水平。主要采用发明专利授权量进行测度，相对其他的科技创新成果，发明专利的创新性和社会经济价值更高，更能体现地区的科技创新能力。（3）中介变量：农业生产效率。粮食作物作为传统的农业生产的重要内容，其产量代表了农业发展的水平和生产能力，本文参照陈海磊等（2014）[10]的研究，采用亩均产量和亩均产值作为代理变量，从粮食生产的角度度量农业生产效率。（4）控制变量。控制变量的选择主要考虑社会、经济、生态等各方面对城乡收入差距的影响，从经济社会发展层面选取了产业结构合理化、人口密度和社会消费品零售总额与GDP的比值，从生态环境层面选取了生活垃圾无害化处理率，从人民生活水平层面选取了城乡住房面积比、人均社会保障支出和人均公共图书馆藏书作为控制变量。其中，产业结构合理化主要反映了产业发展和就业结构相互匹配的程度，其计算公式为：

[RSP=i=13YiLiYL-1=i=13YiYLiL-1]    （7）

其中，[Y]表示地区和产业的生产总值，[L]表示地区和产业的从业人数。[i]取值为1，2，3，分别表示第一产业、第二产业和第三产业。为了避免异方差对回归结果的干扰，对所有变量进行了对数变换。

2. 描述性统计分析。表1报告了关键变量的描述性统计结果，可以发现城乡收入差距在0.634到1.194范围内浮动，且组内标准差和组间标准差相差较小，而科技创新水平的组间标准差明显大于组内标准差，说明科技创新水平随时间变动相对较小，但是在城市之间存在较大的差异。产业结构合理化指数的标准差均相对较小，均值为0.53，说明成渝地区各城市产业与就业之间的协调程度相对较高，由于产业、就业不协调问题导致的城乡收入差距扩大相对较弱，为分析科技创新水平对城乡收入差距的影响提供了较好的基础。

3.变量间相关性分析。为了进一步观测变量之间的关系，对所有变量进行相关性检验，表2报告了变量间Pearson相关性检验结果，可以看出城乡收入差距与农业生产效率之间显著负相关，科技创新与农业生产效率之间存在显著的正相关关系，且科技创新与城乡收入差距的相关系数显著为负，这说明科技创新可能对城乡收入差距的缩小产生显著影响，并且农业生产效率在这个过程中扮演了重要的角色，具体的内在关系还需要进一步分析。另外，在实证分析之前，为了避免伪回归和估计偏差的问题，我们考虑了面板数据的平稳性问题。目前检验面板数据单位根的方法较多，本文综合考虑相同根和不同根的情况，采用LLC（适用于相同根情形）检验和IPS（适用于不同根情形）检验发现，序列满足同阶单整的要求，因此，模型的建立和估计能够在一定程度上说明城乡收入差距与农业生产效率和科技创新之间的关系。

四、实证研究结果与分析

（一）面板数据的检验

在面板数据的分析过程中，常用的有混合效应模型、随机效应模型和固定效应模型，为了确定变量直接的影响形式，我们对模型（1）和加入中介变量的模型（4）进行Hausman检验。通过检验发现，模型（1）的Hausman检验统计量为39.48，p值为0.00，表明Hausman检验在1%的显著性水平上拒绝原假设，采用固定效应模型更能准确反映面板变量之间的关系；模型（4）的Hausman检验统计量为27.74，其所对应的p值为0.00，同样说明采用固定效应模型更为准确。因此，我们采用面板数据固定效应模型进行估计。

（二）实证结果与分析

表3汇报了成渝地区双城经济圈科技创新对城乡收入差距影响的实证结果，列（1）为成渝地区科技创新对城乡收入差距影响的实证结果，可以发现科技创新与城乡收入差距的回归系数在1%的水平上显著为负。科技创新水平的提高促进了区域经济社会的发展，也推动了资源要素在区域内的均衡配置，尤其是农业科技水平的提升极大地改变了农村生产生活方式，改善了农村居民的生活水平，进一步缩小了城乡之间的发展差距。列（2）是科技创新对农业生产效率影响的实证结果，可以看出科技创新对农业生产效率的影响在10%的水平上显著为正。现代科技水平的提升，尤其是现代农业科技的发展，促进了农业生产向现代化、规模化和集约化的方向发展，在节约农业生产资源和促进农业生产效率提升方面均有明显的成效。列（3）为引入农业生产效率后科技创新对城乡收入差距的实证结果，可以发现科技创新和农业生产效率对城乡收入差距的影响均在1%的水平上显著为负，成渝地区科技创新水平的提升和农业生产效率的提高对城乡收入差距的缩小均有重要的作用。从列（1）—（3）的结果也可以看出，科技创新对城乡收入差距影响的总效应为-0.042，直接效应为-0.038，农业生产效率作为中介变量的中介效应为-0.0087，中介效应占总效应的比例为20.87%。总体来说，成渝地区双城经济圈科技创新水平的提高对缩小城乡收入差距有显著的作用，并且科技创新水平对城乡收入差距的影响有部分通过农业生产效率来传导。

（三）稳健性检验

1. 调整样本时间区间。考虑到2020年发生全球范围的新冠肺炎疫情，对正常的经济发展产生冲击，因此，通过剔除2020年之后的数据对基准回归模型和中介效应模型进行检验，检验结果见表4。列（1）为基准回归，科技创新水平与城乡收入差距的回归系数在1%的水平下显著为负，此外，与表3相比，表4主要回归系数绝对值均变大，这表明新冠肺炎疫情削弱了科技创新对城乡收入的作用效果，这是因为我国的疫情防控政策在一定程度上限制了城乡之间技术的自由流动，而技术创新多数发生在城市之中，从而使得科学技术创新消除城乡收入差距的作用减小。列（2）、（3）分别是中介效应检验三步法的后两步，中介效应的检验结果与前文基本一致。

2. 分位数回归。普通的实证分析都是基于均值进行，为了进一步说明成渝地区双城经济圈科技创新对城乡收入差距的影响，将加入中介变量的模型进行分位数回归，检验不同分位数水平上模型的稳健性和科技创新对城乡收入差距的影响。表5报告了分位数回归的结果，其中列（1）为均值回归，列（2）—（4）分别为0.25、0.5和0.75分位数水平上的回归结果，可以看出核心解释变量均在1%的水平上显著为负，说明本文模型在一定程度上是稳健的，能够比较准确地刻画成渝地区科技创新、农业生产效率和城乡收入差距之间的关系。

3. 内生性处理。我们在模型中引入城乡收入差距的滞后一期作为工具变量进行估计，得到如表6所示的结果。其中，列（1）为静态面板固定效应模型的回归结果，列（2）为差分GMM两步法估计的结果，可以看出引入工具变量之后，成渝地区双城经济圈科技创新对城乡收入差距仍在1%的显著性水平上呈现负向影响。进一步采用Hansen检验对工具变量的过度识别问题进行检验，其P值为0.17，说明选择的工具变量是可信的。本文还对序列自相关问题进行了检验，发现存在一阶序列自相关，但是不存在二阶序列自相关，说明模型整体设定是合理准确的。

五、结论与政策建议

本文从科技创新的角度出发，采用成渝地区双城经济圈16个城市的面板数据量化分析了科技创新、农业生产效率和城乡收入差距之间的关系，研究发现：（1）成渝地区双城经济圈科技创新对城乡收入差距有显著的负向影响，科技创新水平的提高能显著缩小城乡收入差距，对面板模型进行分位数回归和弱化内生性问题后该结论依然成立。（2）农业生产效率在科技创新对城乡收入差距的影响中扮演了重要的中介角色。

基于本文理论分析和实证检验得出的结论，为缩小成渝地区双城经济圈城乡收入差距，促进城乡融合发展，提出以下几点建议：（1）充分发挥区域科技创新水平提升对经济社会发展的重要支撑作用，促進现代科技成果向农村地区的横向溢出，从而强化城乡之间的经济关联，以科技创新为纽带促进城乡相互融合。成渝地区双城经济圈建设过程中，要强调成都、重庆等科技力量雄厚的区域对其他地区发展的带动作用，构建区域科技创新体系，以科技创新网络的建设促进区域内协调发展，实现城市与农村的互动发展。（2）客观认识成渝地区内部的发展差距，评估各城市城乡发展差距。对于区域经济社会发展水平较低和城乡发展差距较大的区域，要注重通过政策手段提升农业生产效率，以农业产业发展带动农村地区经济社会发展，缩小城乡发展差距。对于区域经济社会发展水平较高和城乡发展差距较小的城市，要重点推动科技成果的推广和转化，以科技横向溢出推动农村区域经济社会的发展。（3）促进城市产业链向农村延伸，以产业联动发展带动城乡要素和资源的自由流动，实现城乡融合发展。缩小城乡收入差距是城乡融合发展的前置条件和最终落脚点，成渝地区双城经济圈建设为城乡融合发展提供了新的契机，产业链延伸和产业结构调整作为区域经济社会发展的重要支撑，促进了科技成果的横向溢出，要充分发挥城市产业链向农村产业链延伸对区域协调和城乡融合发展的重要驱动功能，促进成渝地区双城经济圈的高质量建设。

参考文献：

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