【作 者】
吕艳丽1，陈兵建2（副教授）
【作者单位】
1.兰州城市学院数学学院，兰州730070；2.兰州文理学院经济管理学院，兰州730010
【摘 要】
【摘要】本文根据甘肃省1978 ~ 2015年的时间序列数据，采用协整检验、向量误差修正模型、格兰杰因果关系检验等方法对甘肃省城乡收入差距、经济增长、产业结构、固定资产投资、政府经济参与度、金融发展规模、金融发展效率等变量之间的关系进行了实证研究，结果表明它们之间存在长期均衡关系和短期动态调整特征。在此基础上，本文提出进一步缩减甘肃省城乡收入差距的建议。
【关键词】城乡收入差距；协整检验；向量误差修正模型；格兰杰因果关系检验
【中图分类号】F126 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994（2017）06-0117-6甘肃省作为西部欠发达省份的典型代表，改革开放以来实现了较快的经济增长，经济实力大幅提高，居民收入迅速增加，生活水平显著改善。2015年城乡居民人均可支配收入分别突破23000元和6900元，总体实现小康。但由于历史欠账多、自然条件恶劣、经济基础弱、收入基数低等原因，甘肃省居民收入依然很低，城乡收入差异明显，与全国平均水平相差极大，且多年处于全国末位。与全国相比，2015年甘肃省城镇居民人均可支配收入达到全国水平的76.1%，农村居民人均纯收入却仅有全国水平的60.7%；2015年甘肃省城乡居民收入相对差距为3.4∶1，远远高于全国城乡收入差距2.73∶1的水平。显然，愈加凸显的城乡收入分配失衡现象已成为甘肃省实现全面建成小康社会的一大短板。而“十三五”时期正值甘肃省全面建成小康社会的决胜阶段，如何确保农民持续稳定增收，加快缩小城乡收入差距进程成为当前亟待解决的现实难题。
一、文献综述
城乡收入差距的影响因素一直是学术界研究的重点，其影响因素颇多，主要有以下几个方面：
1. 经济发展。库兹涅茨（1955）认为收入差距先扩大，短暂稳定后逐渐缩小。王小鲁、樊纲（2005）通过模型检验库兹涅茨曲线在中国的适用性，发现收入差距处于继续上升阶段。丁志国等（2011）的研究结果表明，存在我国城乡收入差距明显的库兹涅茨效应。
2. 产业结构。Ravallion、Chen（2007）认为第一产业的发展能在很大程度上改善中国的城乡收入差距。傅振邦等（2012）研究表明，第二产业变动对湖北省城乡收入差距的扩大具有长期正效应。王亚飞等（2015）认为随着产业结构的不断优化，城乡收入差距先扩大、后缩小。
3. 固定资产投资。惠宁等（2011）发现固定资产投资的城乡差异是城乡收入差距的Granger原因，且与城乡收入差距负相关。郑小三等（2012）也认为固定资产投资可以缩小城乡收入差距。
4. 政府公共财政税收政策。王艺明等（2010）的研究表明，政府财政支出结构显著影响城乡收入差距，财政支出项目不同，影响方向也会不同，三大地区间也存在差异。张义博等（2012）发现政府对经济参与程度的提高，会拉大城乡收入差距。
5. 金融发展。乔海曙等（2009）论证了金融发展和收入不平等之间存在倒“U”型的非线性关系。孙永强（2012）认为金融城乡二元结构的缓解有利于缩小城乡居民收入差距。徐远华（2014）的研究表明，金融发展规模显著缩小了城乡收入差距，金融发展效率则相反。二、变量设置
1. 城乡收入差距（THEIL）。城乡收入差距的测度指标有绝对差距、城乡居民收入比、泰尔指数、基尼系数等，本文沿用多数文献的做法，选择泰尔指数来度量。该指数越大，说明城乡收入差距也越大。
2. 经济增长（PGDP）。在实证研究中，一般采取地区生产总值（GDP）或人均生产总值（PGDP）作为经济增长指标。本文选取人均生产总值衡量经济增长，其能够反映人口这一因素对经济增长程度的影响。此处用以1978年为基期的全省CPI进行了消胀调整。
3. 产业结构优化（IND）。产业结构的优化程度用第二、第三产业增加值之和与GDP的比值来衡量。该比值越大，说明产业结构越优化。
4. 固定资产投资（INV）。固定资产投资的衡量指标采用剔除价格因素后的全社会固定资产投资实际值。
5. 政府经济参与度（GOV）。政府的财政支出会影响居民收入的二次分配，尤其是财政支出中支农比重更能直接地反映政府行为对城乡收入差距的影响。但由于缺乏相关数据，本文采用财政支出占GDP的比重作为代理变量。
6. 金融发展规模（FDR）。金融发展规模用金融机构存贷款平均余额与GDP的比值来计量，由于GDP是流量，金融机构存贷款余额是存量，二者的统计口径不同不能直接计算，需要将存量转化为流量，这样才具有可比性，所以用金融机构存贷款平均余额代替金融机构存贷款余额。
7. 金融发展效率（FDE）。“金融机构贷款余额/存款余额”可以表示将储蓄转化为投资的能力，用来衡量金融发展的效率，本文也采用这一指标。
本文运用1978 ~ 2015年的时间序列数据，数据来源于《新中国60年·甘肃》、《甘肃统计年鉴》（1990 ~ 2009年）、《甘肃发展年鉴》（2010 ~ 2015年）、《2015年甘肃省国民经济和社会发展统计公报》。为了消除数据中可能存在的指数趋势和异方差性，本文对上述数据均采取了对数化处理。另外，为了探讨影响甘肃城乡收入差距各因素之间可能存在的相互关系，本文将模型设定为时间序列的VAR类模型。
三、实证分析
1. 单位根检验。为避免模型出现“伪回归”现象，本文使用Eviews 9.5软件、利用ADF统计量对变量进行平稳性检验，最优滞后阶数根据AIC、SC和HQ准则综合判定，结果见表1。
从表1可知，原序列lnTHEIL、lnPGDP、lnIND、lnINV、lnGOV、lnFDR和lnFDE在10%的显著性水平上均没有拒绝单位根假设；一阶差分序列△lnTHEIL、△lnIND、△lnINV、△lnGOV、△lnFDR和△lnFDE在1%的显著性水平上拒绝单位根假设，通过平稳性检验，一阶差分序列△lnPGDP在5%的显著性水平上通过平稳性检验。因此，lnTHEIL、lnPGDP、lnIND、lnINV、lnGOV、lnFDR和lnFDE均为一阶单整序列，即I（1），可以进行协整关系检验。
2. 协整检验。为了保证协整检验结果的可信度，在检验之前，本文根据LogL、LR、FPE、AIC、SC、HQ等六种准则综合确定VAR系统的最优滞后阶数，具体结果见表2。
SC准则确定的最优滞后阶数为1阶，LR、FPE、AIC、HQ四种准则均一致显示最优滞后阶数为2阶，因此，最终确定VAR系统的最优滞后阶数为2阶。本文基于VAR（2）系统，对变量进行Johansen协整检验，协整检验的最优滞后阶数为无约束VAR模型最优滞后阶数减去1，即为1阶，具体检验结果见表3。
在5%的显著性水平上，特征根的Trace检验表明存在2个协整方程，MAX检验表明存在1个协整方程，所以变量间存在协整关系。标准化后的协整方程为（小括号的数字为标准差，中括号的数字为t统计值，下同）：
lnTHEILt=-5.09lnPGDPt+28.49lnINDt+3.38lnINVt
（1.29083） （3.32539） （0.85945）
［-3.94075］ ［8.56877］ ［3.93134］
-3.40lnGOVt-7.04lnFDRt-10.75lnFDEt
（0.79289） （1.08686） （2.02621）
［-4.28302］ ［-6.47428］ ［-5.30623］
上式表明，回归方程的各个参数均是显著的，经济增长、政府经济参与度、金融发展规模、金融发展效率等因素的提高有助于降低城乡收入差距；产业结构优化程度和固定资产投资提高将会拉大城乡收入差距。除了方向不同外，各因素与城乡收入差距长期弹性的大小也有所差异。其中，产业结构优化对城乡收入差距的正弹性最大，金融发展效率、金融发展规模、经济增长和政府经济参与度的负弹性居中，固定资产投资的正弹性最小。
3. 向量误差修正模型（VECM）。协整关系分析主要说明变量之间长期内的单向因果关系，为了进一步检验经济增长、产业结构优化、固定资产投资、政府经济参与度、金融发展规模、金融发展效率与城乡收入差距之间的短期内因果关系以及短期非均衡向长期均衡动态调整的过程，本文将建立向量误差修正模型（VECM）。其滞后阶数也是1阶，这与Johansen协整检验的滞后阶数相同。具体结果如下：
△lnTHEILt=-0.18ecmt-1+0.08△lnTHEILt-1-
（0.03885） （0.19987）
［-4.65795］ ［0.39652］
1.31△lnPGDPt-1+0.39△lnINDt-1+1.09△lnINVt-1-
（0.75028） （1.36943） （0.40678）
［-1.74182］ ［0.28339］ ［2.68839］
0.98△lnGOVt-1-1.93△lnFDRt-1-1.99△lnFDEt-1+
（0.44918） （0.75649） （0.72029）
［-2.18866］ ［-2.55032］ ［-2.76236］
0.02
（0.05436）
［0.30800］
其中，误差修正项为：
ecmt-1=-5.09lnPGDPt-1+28.49lnINDt-1+3.38lnINVt-1
（1.29083） （3.32539） （0.85945）
［-3.94075］ ［8.56877］ ［3.93134］.40lnGOVt-1-7.04lnFDRt-1-10.75lnFDEt-1+21.40
（0.79289） （1.08686） （2.02621）
［-4.28302］ ［-6.47428］ ［-5.30623］
误差修正项的系数为-0.18，这与反向修正原则相吻合，表明当短期经济波动偏离长期均衡时，误差修正项以0.18的反向作用进行修正，将短期非均衡状态调整到均衡状态。由VECM估计结果可知，各变量的影响方向与长期关系中的影响方向保持一致。具体来说：滞后一期的城乡收入差距对自身的变动具有短期拉大效应，但是在5%的显著性水平上的影响是不显著的；滞后一期的经济增长、政府经济参与度、金融发展规模、金融发展效率变动对城乡收入差距具有短期缩减作用且显著；滞后一期的产业结构优化对城乡收入差距的作用为正，但是不显著；滞后一期的固定资产投资对城乡收入差距的影响为正且显著，将导致城乡收入差距短期内拉大。
4. Granger因果关系检验。VECM模型的AR特征根的倒数均在单位圆内，说明所构建的VECM模型具有稳定性，可以进行短期因果关系检验，结果见表4。
由表4可知：①经济增长、固定资产投资、政府经济参与度、金融发展规模和金融发展效率均是城乡收入差距的Granger原因，而产业结构优化不是，这说明产业结构优化对城乡收入差距的影响具有一定滞后性，但联合检验表明城乡收入差距的变动是所有经济变量共同作用的结果。②固定资产投资、政府经济参与度、金融发展规模和金融发展效率是经济增长的Granger原因，且经济增长变动由所有变量共同作用导致的。③固定资产投资、金融发展规模和金融发展效率还是产业结构优化的Granger原因，但联合检验却不显著。④经济增长、政府经济参与度、金融发展规模和金融发展效率均是固定资产投资的Granger原因，且其变动显著受到所有经济变量的影响。⑤只有产业结构优化是政府经济参与度的Granger原因，但其变动受综合因素的显著影响。⑥城乡收入差距、经济增长和金融发展效率是金融发展规模的Granger原因，所有因素的联合检验是显著的。⑦经济增长和金融发展规模是金融发展效率的Granger原因，金融效率的提高是所有变量共同作用的结果。
我们还发现，在所有的Granger因果关系中，△lnTHEIL与△lnFDR、lnPGDP与△lnINV、lnPGDP与△lnFDR、lnPGDP与△lnFDE、△lnFDR与△lnFDE之间均具有双向Granger因果关系；lnPGDP对△lnTHEIL、△lnINV对△lnTHEIL、△lnGOV对△lnTHEIL、△lnFDE对△lnTHEIL、△lnGOV对lnPGDP、△lnINV对△lnIND、△lnFDR对△lnIND、△lnFDE对△lnIND、△lnGOV对△lnINV、△lnFDR对△lnINV、△lnFDE对△lnINV、△lnIND对△lnGOV均具有单向Granger因果关系。从而也验证了本文选择这些变量的合理性和全面性。
5. 方差分解分析。由于所选变量较多，我们首先对模型进行方差分解，以便观察到每个变量对甘肃省城乡收入差距的贡献程度，然后按照变量贡献程度从大到小的顺序进行脉冲响应图分析。方差分解分析采用Cholesky正交分解法技术，可以清晰地看到各个变量的变化量对甘肃省城乡收入差距变化量的贡献程度，结果见表5。
由表5可以看出，在短期内，甘肃省城乡收入差距的方差主要受自身冲击影响，除自身扰动解释外，在第二期时，产业结构优化的冲击对城乡收入差距变动的贡献程度最大，其次是金融发展规模，随后为政府经济参与度、固定资产投资、经济增长，最后是金融发展效率。但是随着时间的推移，城乡收入差距的自身影响逐渐减弱。在第五期中，城乡收入差距自身的贡献下降到43.39%，除此之外，贡献程度最大的依然是产业结构优化，其次是政府经济参与度和金融发展效率，紧接着是金融发展规模和固定资产投资，最后是经济增长。产业结构优化的解释力度在第六期时首次超越城乡收入差距自身的影响，成为贡献最大的变量，一直持续到第十期，这说明产业结构优化是城乡收入差距的重要因素。在第十期中，政府经济参与度的贡献仅次于城乡收入差距，金融发展规模、金融发展效率、固定资产投资的贡献居中，经济增长的贡献最小。
因此，在研究中如果不考虑产业结构优化，不管是短期影响还是长期关系，均有可能是不合理的。1978 ~ 2015年，甘肃省第二、第三产业增加值占GDP比重一直在0.79左右波动，1983年最低为0.70，2014年最高为0.87；产业结构优化程度年均增长率为0.24%，最小为-7.73%，最大为4.65%。虽然产业结构优化程度与甘肃省城乡收入差距正相关，但是最近八年来，第二、三产业增加值占地区生产总值的比重有四年（2008、2010、2012、2014年）是下降的，这也有力地显示出近八年来甘肃省城乡收入差距在波动中下降的趋势。
经济增长对甘肃省城乡收入差距的影响自始至终都是最小的，这与一些文献的结论（姜安印等，2011）相悖。这是因为经济增长受固定资产投资、政府经济参与度、金融发展规模和金融发展效率等因素的显著影响，而这些因素又显著影响城乡收入差距，将这些因素纳入模型后，经济增长对城乡收入差距变动的间接贡献被分散到这四个因素中，因此经济增长对城乡收入差距变动的直接贡献就很小了。
6. 脉冲响应分析。若模型中随机扰动项是相关的，随机扰动项将包含一个共同成分，且该共同成分不与任何特定变量相关，而通常将共同成分的效应包含在VECM系统中第一个出现的变量内，这就对重要变量的排序造成了一定偏差。因此，为避免排序不当引起的偏差，我们将采用广义脉冲效应分析法细化变量间的关系。
从图可知：①经济增长的正冲击在前四期对城乡收入差距的影响微乎其微，但在第四期以后会改善城乡收入差距现象，第八期后趋于稳定。②给产业结构变化率一个正冲击后，城乡收入差距变化率从0开始逐期下降，第七期后趋于稳定。③固定资产投资变动的正向冲击会在前两期拉大城乡收入差距，第三期转为负值，随后持续下降，在第五期后趋于稳定。④政府经济参与度受到一个正冲击后，城乡收入差距变化率在第一期变化很小，第二期为负值，达到最低点，第三期后转为正值并持续上升，在第六期后趋于平稳。⑤金融发展规模的正向冲击在初期缩小了城乡收入差距，但在第三期拉大了城乡收入差距，该作用一直持续有效，在第五期后趋于稳定。⑥金融发展效率的正向冲击在前两期不影响城乡收入差距，在第三期拉大了城乡收入差距，持续拉大至第五期后趋于稳定。
四、结论与启示
1. 结论。本文研究结论如下：①协整关系检验表明，经济增长、政府经济参与度、金融发展规模、金融发展效率等因素的提高将有助于缩小城乡收入差距；产业结构优化程度和固定资产投资的提高将会拉大城乡收入差距。②由VECM估计结果可知，当短期经济波动偏离长期均衡时，误差修正项以0.18的反向作用进行修正，将短期非均衡状态调整到均衡状态。滞后一期的各因素对城乡收入差距的影响方向与长期关系中的方向保持一致。③Granger因果关系检验结果显示，经济增长、固定资产投资、政府经济参与度、金融发展规模和金融发展效率均是影响城乡收入差距的Granger原因，其中，城乡收入差距与金融发展规模之间具有双向Granger因果关系。④方差分解分析说明，在短期内，甘肃省城乡收入差距的方差主要受自身冲击影响，从长期来说，产业结构优化的贡献最大，政府经济参与度次之，金融发展规模、金融发展效率、固定资产投资的贡献居中，经济增长的贡献最小。⑤由脉冲响应分析可得，改善城乡收入差距状况短期主要依靠政府经济参与度和金融发展规模的正冲击；长期可考虑给经济增长、产业结构优化和固定资产投资一个正冲击。
2. 启示。根据以上结论，提出缩小甘肃省城乡收入差距的几点建议：①在响应国家经济转型、产业结构调整的同时，推进农业供给侧改革，把农业产业化建设作为产业结构优化的主攻方向，推动传统产业发展，延长产业链。甘肃省在产业结构优化中面临“产业层次低、产业关联度小、产业链短”的难题，产业结构优化的关键在于培育特色农业，发展“棚室园式”特色农业生产模式，做精高原夏菜，做优马铃薯产业，做强陇药产业，加快发展花卉、油橄榄、花椒、枸杞、百合等地方特色产品，积极开发藏羊、牦牛、滩羊等地方特色品种资源。②加大财政支农力度，完善转移支付制度，充分发挥财政调节作用。各级财政要加大一般性转移支付的规模和比例，特别是增加对老少边穷地区的转移支付，充分体现二次分配的公平性。依照“1236”扶贫攻坚行动，落实“1+17”精准扶贫工作方案和增列财政专项扶贫资金政策，将一般性转移支付和涉及民生的专项转移支付进一步向贫困县倾斜。③加快农村金融发展，提升金融发展效率。金融服务是农村经济发展的血液，构建合理的农村金融体系势在必行。一方面，给予农村金融机构税收优惠，降低信贷成本，借助财政资金的引导和“四两拨千斤”的杠杆作用，鼓励和引导社会资本投入“三农”，构建“政策性、独立、专注于农业”的信贷担保体系；另一方面，适当引入竞争机制，提高金融资源配置效率，加快储蓄存款转化为投资的速度，激励有效资本的形成，发挥金融市场的资源配置功能。
主要参考文献：
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