刘任佳

上海海事大学，上海

收稿日期：2021年3月19日；录用日期：2021年4月3日；发布日期：2021年4月14日

摘要

本文针对各种相关因素对城乡收入差距的影响，使用时空地理加权回归模型，进行异质性研究，并给出建议：要着重实施城镇化；优化财政支出的作用；发挥对外开放水平的作用时，要注重区域性。

关键词

城乡收入差距，异质性，GTWR模型

A Study on the Heterogeneity of Income Gap between Urban and Rural Areas in China

—Based on Spatio-Temporal Geographically Weighted Regression Analysis

Renjia Liu

Shanghai Maritime University, Shanghai

Received: Mar. 19^th, 2021; accepted: Apr. 3^rd, 2021; published: Apr. 14^th, 2021

ABSTRACT

In view of the impact of various related factors on the urban-rural income gap, this paper uses the spatio-temporal geographically weighted regression model to study the heterogeneity, and gives some suggestions: focusing on the implementation of urbanization; Optimizing the role of fiscal expenditure; When playing the role of the level of opening to the outside world, we should pay attention to the region.

Keywords:Urban-Rural Income Gap, Heterogeneity, GTWR Model

Copyright © 2021 by author(s) and Hans Publishers Inc.

This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0).

http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

1. 引言

在当下，要更注重解决城乡收入差距这一问题，我国的发展才能保持长久高速稳定。本文将针对各种相关因素对城乡收入差距的影响进行异质性研究，以提出精准建议。

2. 文献综述

国内外的城乡收入差距主要集中于以下几个方面：第一，关于经济水平对其影响，最早是由库兹涅茨 [1] 研究，提出倒“Ｕ”形曲线理论，他表示，经济增长在短期会使得收入差距扩大；在长期，又会使其缩小。第二，关于城镇化对其影响，向书坚和许芳 [2] 发现存在地域差异。第三，关于产业结构对其影响，库兹涅茨 [1] 在研究中也提及了。第四，关于数字普惠金融发展水平对其影响，罗剑朝和蒋庆正 [3] 发现这一影响具有区域性差异。第五，关于受教育程度对其，李丹、裴育 [4] 发现存在地域差异，西部最显著。第五，关于财政支出对其影响，多数学者发现财政支出一般会扩大城乡收入差距，如Sacchi和Salotti [5] 的研究。第五，关于对外开放水平对其影响，姚丹、毛传新 [6] 发现存在地域差异。

3. 空间异质性实证研究

1) 变量说明

本文采用ArcGIS软件来做时空地理加权回归分析以研究异质性。解释变量为城乡收入差距，使用泰尔指数(theil)；被解释变量暂定为数字普惠金融发展水平(difi)、经济水平(rgdp)、受教育程度(edu)、城镇化(urban)、产业结构(is)、财政支出(gov)、对外开放水平(open)这七个。样本时间为2013年~2018年，数据均来源于国家统计局。

2) 描述性统计

从表1可以看出，中国的城乡收入差距很大，均值为1.561，最小值为北京在2013年的泰尔指数值0.724，但西藏在2013年的泰尔指数却达到4.476。另外，各个解释变量也具有一定的区域差异性，详细情况见表1。

表1. 描述性统计

3) 模型设定

本文以中国31个省份(不包括港澳台)的2013年~2018年的数据进行研究，具体变量见上文。

GTWR模型的数学表达如下：

$y_i={\beta }_0\left(u_i,v_i,t_i\right)+{\displaystyle \underset{k=1}{\overset{p}{\sum }}{\beta }_k\left(u_i,v_i,t_i\right)}{x}_{ik}+{\epsilon }_i$ $i=1,2,\cdots ,n$ (3.1)

其中， $\left(u_i,v_i,t_i\right)$ 为经度、纬度以及时间的坐标；误差 ${\epsilon }_i$ 呈(0, ${\sigma }^{\text{2}}$ )分布。

在GTWR模型中，要对任一参照点，给定一组权。这就需要用到权函数，最常用权函数为高斯核函

数： $w_{ij}=\exp \left(-\frac{d_{ij}^2}{h^2}\right)$。为得到权值，要确定最优带宽，常用AIC法取最小值来确定最优带宽，其中：

$AIC=2m\ln \left(\hat{\sigma }\right)+m\ln \left(2\pi \right)+m\left[\frac{m+tr\left(S\right)}{m-2-tr\left(S\right)}\right]$ (3.2)

于是，本文的GTWR模型表示为下面的式子：

$theil={\beta }_0+{\beta }_{1}difi+{\beta }_{2}rgdp+{\beta }_{3}edu+{\beta }_{4}urban+{\beta }_{5}is+{\beta }_{6}gov+{\beta }_{7}open+\epsilon$ (3.3)

该模型的估计参数会跟随样本参考点的时间与空间位置而发生变化。

4) 实证分析

a) 系数估计结果

本研究的参数估计结果，见表2：

表2. 系数估计结果

表2的左边系数估计结果；右边为通过1%、5%、10%的显著性水平的估计系数所占比例，当占比高于0.5时，就认为估计结果显著。可以发现，变量edu没有通过10%的显著性水平检验且在上述变量中最不显著，对最不显著且没有通过10%的显著性水平检验的变量进行删除并再次进行回归检验，又发现变量difi没有通过10%的显著性水平检验且在该次保留的变量中最不显著，再次删除并进行回归检验。重复上述步骤，于是，又依次删除了变量is、变量rgdp，最终，如表3所示，发现变量urban、gov、open的通过10%的显著性水平检验的统计显著比例都超过了0.5，即变量urban、gov、open显著，于是模型改为：

$theil={\beta }_0+{\beta }_{1}urban+{\beta }_{2}gov+{\beta }_{3}open+\epsilon$ (3.4)

最后的系数估计结果见表3：

表3. 系数估计结果

在这个表中，变量urban与gov的通过1%的显著性水平检验的统计显著比例都大于0.5，变量open的通过了5%的显著性水平检验的统计显著比例大于0.5，即认为变量urban、gov、open显著，并且拟合度为0.991424，说明模型优良。可以看出，变量城镇化urban与对外开放水平open都能使城乡收入差距缩小，并且城镇化时空动态作用更强；变量财政支出gov反而扩大了城乡收入差距，但作用并不强。

b) 空间分布图

使用空间分布图，能够将时空异质性情况清晰表现出来。

通过图1和图2，可以发现，城镇化对31个省份的城乡收入差距均有缩小的作用。在2013年与2018年，从西到东，负值系数逐渐变大，说明，从西到东，城镇化对城乡收入差距的缩小作用减弱。对比2013年与2018年，发现2018年的江苏、浙江、上海三省的城镇化对城乡收入差距均有缩小的作用较2013年稍微弱化。

通过图3和图4，可以发现，财政支出对几乎全部省份的城乡收入差距均有扩大的作用；但在2013年财政支出对辽宁、海南两省以及在2018年对辽宁、海南、北京、河北、内蒙古几省的城乡收入差距有缩小的作用。从西北到东南，系数逐渐变大，说明，从西北到东南，财政支出使城乡收入差距的扩大的作用增强。

通过图5和图6，发现，对外开放水平对东部的城乡收入差距主要有增大的影响，对西部主要有缩小的影响；并且，在东部区域，从西至东，增大的作用逐渐减弱；在西部地区内，从西至东，缩小的作用也逐渐减弱。对比2013年与2018年，可以发现变化不大。

图1. 2013年城镇化作用的空间分布图

图2. 2018年城镇化作用的空间分布图

图3. 2013年财政支出作用的空间分布图

图4. 2018年财政支出的空间分布图

图5. 2013年对外开放水平作用的空间分布图

图6. 2018年对外开放水平作用的空间分布图

4. 结论与建议

第一，城镇化是缩小城乡收入差距的最重要的因素，要着重实施城镇化。城镇化在不同地区的缩小作用程度不同，是由城镇化阶段不同决定的。西部的城镇化率要低于东部的城镇化率，而城镇化会创造获得了大量就业机会，并能带动农村就业，从而缩小城乡收入差距。而东部，如江苏、浙江、上海三省，因为城镇化率较高，这三省目前所进行的城镇化大多在扩大城镇规模上，而不在使“人口城镇化”，所以对缩小城乡收入差距的作用不大。因此，要大力实施城镇化举措，尤其要加大西部地区的城镇化，要注重保障农民工权益、加强农村基础建设、改进户籍制度。

第二，要更好地发挥财政支出的作用。对于大部分省份来说，财政支出会使得城乡收入差距拉大，这是因为大部分的地方政府比起“公平”更关注“效率”。因此各级地方政府，尤其是西北部地区地方政府，要注意，相比于注重扩大财政支出规模，更应优化其结构，如：加大支农支出占比，加快农村建设、加强农村的教育及就业培训；提高教育支出占比，如加强农村教师的引进、保障农村子女以及农民工子女的教育；提高医疗卫生支出占比，保障全国农村地区特别使西部农村地区的基础医疗；提高社保支出占比；降低非必要的行政支出、避免浪费。

第三，发挥对外开放水平的作用时，要注重区域性。对外开放水平对东西部地区的城乡收入差距的作用不同，是由东西部地区的产业发展水平决定的。东部主要是技术密集型产业，而西部是劳动或资本密集型产业，对外开放水平更容易作用在技术密集型产业上，因此对于东西部的农村人口就业分别有扩大和缩小两个相反的作用。因此，要改善对外开放结构、更注重农业的对外贸易；注重低附加值的劳动密集型产业改革，实现农业现代化。

文章引用

刘任佳. 中国城乡收入差距的异质性研究
A Study on the Heterogeneity of Income Gap between Urban and Rural Areas in China[J]. 统计学与应用, 2021, 10(02): 209-215. https://doi.org/10.12677/SA.2021.102020

参考文献