重庆城乡收入差距影响因素的实证研究

刘磊

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摘要：通过对近年来学者对城乡收入差距影响因素的梳理，加以定性分析，找出影响重庆市城乡收入差距的短期直接影响因素，建立多元回归模型，利用岭回归分析，得出结论：就业结构在最大程度上影响重庆市城乡收入差距，人均GDP和二、三产业与第一产业劳动生产率的比值也对重庆市城乡收入差距有较大影响，这样，从经济增长因素、制度因素以及要素禀赋因素三个方面给出政府在制定政策，缩小城乡差距方面的建议。

关键词：城乡收入差距；岭回归；影响因素；就业结构

中图分类号：F061.5 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）019-000-02

一、引言

城乡收入差距是党和国家一直关注的问题。2012年中共十八大报告中指出，人民生活水平显著提高，但全面实现小康的前进道路上还有不少困难和问题，城乡区域发展差距和居民收入分配差距依然较大，必须着力解决收入分配差距问题，使发展成果更多更公平地惠及全体人民，朝着共同富裕的方向稳步前进。在全面建成小康社会的奋斗目标下，加快缩小城乡差距，实现共同富裕，具有重要的现实意义。

重庆是一个大都市、大农村的直辖市，具有非常典型的城乡二元经济结构的特征。近年来重庆城乡居民收入差距有缩小趋势，但差距依然显著，绝对收入差距逐年扩大，相对收入差距逐渐与全国平均水平一致。当前，考察重庆市城乡居民收入差距及其影响因素，不仅对重庆自身发展有着重要而实际的意义，也将为其他省市的城乡发展提供参考，具有一定的启示作用。

不同学者采用不同方法不同指标对城乡收入差距进行了研究。陈红霞等采用就业结构变量、社会结构变量、经济结构变量、环境变量四类变量运用多元线性回归模型对北京市城乡居民收入差距进行了研究[1]；段景辉等则采用经济开放度、城市化水平、教育投入产出、产业结构和政府经济行为等变量构建了非参数面板数据模型，采用非参数逐点回归估计方法考察对城乡收入差距的影响[2]；孙旷怡运用协整回归、格兰杰检验、误差修正模型的方法将城乡二元结构系数、外贸依存度以及城镇居民人均可支配收入发展速度作为城乡居民收入差距变动的影响变量[3]。

但以上研究没有考虑到模型设定的偏误，变量间关系的问题。本文拟从变量的选取、模型设定的角度出发，建立多元回归模型进行分析。

二、变量选取与模型建立

基于上述文献已选取的变量，考虑对城乡居民收入差距的短期直接影响，拟选取经济发展因素（人均GDP）、二元经济结构等制度性因素（就业结构）、宏观经济政策影响因素（城乡投资比）、要素禀赋因素（第二、三产业与第一产业的劳动生产率比率）四个指标，进行分析探究。

（一）人均GDP（X1）：该指标能够体现国家经济的发展情况，数值越高，说明国家发展良好，人民群众拥有良好的就业机会和就业途径，体现居民收入的增长。

（二）就业结构（X2）：经济的发展实际上是产业结构调整、产业转移的过程，就会带动就业结构的变化。在劳动力由第一产业向第二、三产业转移的过程中，会促进农业劳动生产率的提高，有利于农业人口提高其收入水平，从而缩小城乡居民收入之间的差距。

（三）城乡投资比（X3）：该指标能够体现政府政策对于城乡发展的倾向。一般而言，用于城市投资的资金多，用于农村投资的就相对较少，城市发展就会快于农村发展，从而拉大城乡居民收入的差距。

（四）第二、三产业与第一产业的劳动生产率比率（X4）：一般来说，劳动生产率的提高，意味着可以获得更高的劳动报酬。劳动生产率的提高，依赖于资本等要素禀赋的改善。因此，该指标大小可以体现要素禀赋差异影响城乡收入差距的最终因素。

数据来源：考虑到数据的可获得性和统计口径的一致性，文章所用数据均来自2006-2013年《重庆统计年鉴》。

建立模型前，为确定各解释变量与被解释变量之间的关系，我们给出变量间矩阵散点图，见图2。

从图中我们可以粗略的看出城乡收入差距y与人均GDP（X1）、就业结构（X2）、城乡投资比（X3）、第二、三产业与第一产业的劳动生产率比率（X4）呈线性关系，因此，建立多元回归模型：

Y=C+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+u

但当我们进行OLS回归分析时，方程F-检验显著，而单个回归系数的t-检验均不显著，我们怀疑变量间存在多重共线性。因此，有必要进行共线性诊断，运行结果如表1所示：

由表1可知，变量人均GDP（X1）、就业结构（X2）、城乡投资比（X3）和第二、三产业与第一产业的劳动生产率比率（X4）的方差膨胀因子（VIF）都在10以上，表明回归方程中自变量存在严重的多重共线性问题，运用OLS估计得出的结论不能对现实情况进行准确刻画，本文改用岭回归估计方法（运用SPSS20）对数据进行重新计算。

三、岭回归分析

岭回归运用于预测变量高度共线性的场合，可以消除自变量之间的多重共线性，并更大限度地考虑了因变量与自变量的信息。

取inc=0.01，k=0.3，对数据进行岭回归分析， X3检测的统计量t= 0.0806<2.132=t0.05，4，岭迹图在k=0.2之后趋于稳定，值接近于0，因此，X3对响应变量影响不显著，故剔除该变量。我们的解释是，尽管投资能够促进经济增长，增加就业机会，但随着城乡统筹和城乡一体化建设的推进，城乡间投资对于收入差距影响减弱。

对所建立的模型进行修正，修正后的模型：

Y=C+β1X1+β2X2+β4X4+u

取inc=0.01，k=0.3，继续进行岭回归，发现在k=0.2附近岭迹趋于平稳，故取k=0.2，运行的部分结果如表2所示。

根据经济学意义检测，方程符号符合预期。现阶段，人均GDP（X1）的增长、就业结构（X2）的合理调整均对缩小城乡收入差距产生有利影响、第二、三产业与第一产业的劳动生产率比率（X4）的减小也促使重庆市城乡收差距的缩小。