跨省份人口城镇化迁移与城乡收入差距：理论假说与实证检验

陈海龙，陈小昆

(1.新疆财经大学 统计与数据科学学院，乌鲁木齐 830012；2.上海财经大学 统计与管理学院，上海 200433)

一、引言

党的十九大报告指出，我国社会的主要矛盾已经转化为“人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”，城乡收入不平衡、农村发展不充分则是社会主要矛盾的重要表现之一。研究认为，改革开放以来中国经济高速增长的同时收入分配结构在持续恶化(陈斌开等，2013)[1]。巨大的收入差距中城乡收入差距成为收入差距的重要原因(李实，2018)[2]。

据2018年统计资料表明，中国城乡居民收入比高达2.68[注]数据来源于《中华人民共和国2018年国民经济和社会发展统计公报》，城乡居民收入比由笔者计算所得，计算公式为：城乡居民收入比=城镇居民人均可支配收入/农村人均纯收入。，2009年最高水平达到3.23。此比值还不包括城镇居民的社会保障收入，如医疗补贴、教育补贴(李实，2003)[2]，如果再考虑享受公共服务获得效用的折现差距，城乡居民实际的收入差距将远高于统计收入的比值。城乡收入差距如此之大，意味着中国的高质量发展之路必须重视城乡收入差距的显著缩小。

有关城乡收入差距的研究，最早见于“配第-克拉克”定理对产生差异可能的论述，随后大卫·李嘉图等探讨了城乡收入差异的原因(魏君英等,2015)[3]。现城乡收入差距的研究形成了两条学术主线，一条主要探讨城乡收入差距的趋势过程，另一条探索城乡收入差距的影响因素。

城乡收入差距的趋势过程主要有两类观点，第一类观点以源于二元经济转换的Kuznets“倒U”曲线假设的演进过程探讨为主，主要探讨一个国家或地区的城乡收入差距是否服从“倒U”型理论过程，支持该理论的学者占据主要地位(Anand and Kanbur,1993；洪丽等，2015；江春等，2016)[4～6]，也有学者并不支持“倒U”型理论假定，成为趋势过程学说的另一观点，这些学者认为城乡收入差距是一个随机游走过程或单调过程(Tunali and Yilanci,2010)[7]。

城乡收入差距影响因素的研究内容较为复杂且涉及面较广，其中人口迁移是城乡收入差距变动的重要影响因素(张志新等，2018)[8]。人口迁移对城乡收入差距的影响，不同学者持有分歧，从影响性质的角度可以分为三类观点：劳动力迁移缩小了城乡收入差距、劳动力迁移扩大了城乡收入差距和影响性质不确定。劳动力人口迁移缩小城乡收入差距是主流观点，主要从城乡人口迁移机制及迁移后劳动力的优化角度进行了解释，并通过实证认为人口迁移有效缩小了城乡收入差距(张永丽等，2017)[9]。

持劳动力迁移扩大城乡收入差距观点的学者，尽管没有直接反驳人口迁移促进城乡收入差距收敛的观点，但其研究结论认为，受到户籍制度、城镇化滞后、人力资本外溢、就业歧视、虹吸效应等影响(蔡武，2018)[10]，劳动力迁移扩大了城乡收入差距。如随着城镇化推进，劳动力从农村迁移到城镇有利于剩余劳动力的转移，但受劳动力迁移滞后(万海远等，2013)[11]、低技能劳动力转移(周芳丽，2019)[12]等因素的影响，城乡收入差距呈扩大趋势。又如城市偏向的发展及城镇化模式通过城乡分配制度使得人口迁移扩大了城乡收入差距(杨子帆等，2015)[13]。

除此之外，部分学者认为人口迁移对城乡收入差距的影响并不确定，主要原因在于未能完全剔除一些先决条件(蔡武，2018[10])，如农地转让制度、基础设施、劳动力的异质性、区域差异等(朱炎亮，2016)[14]。

上述内容从过程和影响因素两个角度展开梳理了城乡收入差距相关研究的基本脉路，人口迁移作为城乡收入差距的重要影响要素，其研究依然存在以下遗憾：(1)尽管人口迁移对城乡收入差距影响的研究较多，但现有研究对人口迁移的界定并不够深入，主要体现在人口迁移分类方面。尤其乡乡之间、城城之间人口迁移对城乡收入差距影响有限的条件下，笼统地研究人口迁移对城乡收入差距的影响显然不够，需要更进一步深入探究。(2)研究过程中没有考虑到内生性影响，人口迁移影响城乡收入差距，但反过来城乡收入差距是人口城乡迁移的动机，理论上存在内生性是确定的。(3)受人口迁移数据供给的限制，研究内容存在明显的选择性。主要体现在难以得到连续的时间序列数据，完整的面板数据更是难以获取，使得相关研究开展滞后。

鉴于上述研究的不足，考虑到跨省份人口城镇化迁移是人口迁移的重要组成内容，本文借助于工具变量模型研究跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的影响。与现有研究成果相比，本文研究的边际贡献主要有三个方面：(1)本文研究跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的影响，剔除了人口迁移中与城乡收入差距关系微弱的其他人口迁移类型，使得研究成果更有政策针对性，弱化了人口迁移类型复杂所致的模糊性；(2)剔除了内生性影响，本文借助于工具变量模型研究跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的影响，工具变量模型有利于剔除内生性干扰，提高了估计的真实程度；(3)突破了跨省份人口城镇化迁移数据的限制，因《中国统计年鉴》数据没有提供跨省份人口城镇化迁移数据，现有研究大多选择人口普查数据来研究人口迁移相关课题，但人口普查每隔10年才能调查一次，中间年份难以获得，本文借助于指标关系推导获得人口跨省份迁移数据，解决了数据不连续问题。

二、跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的影响机制及理论假说

从迁移空间及方向的角度可将人口迁移分为：乡-城、乡-乡、城-乡及城-城方向四类。依据刘生龙等(2016)[15]的研究成果，城镇化推进的条件下乡-城方向迁移是人口迁移的主要内容。依研究主题，本文仅分析跨省份乡-城方向人口迁移。为了分析方便，本文理论分析中假设仅有两个地区，每个地区都由乡村和城市两个部门组成，分别用A和B表示两地区城镇，a和b表示两地区农村，城镇A和农村a归属于地区1，城镇B和农村b归属于地区2，另外假设两地区经济存在正增长。人口迁移基本路径如图1所示。

图1 人口迁移模型图

图1中地区1用虚线框表示人口净迁出，地区2实线框表示人口净迁入，以整个框面积表示总人口标准化到100%。粗虚线表示城乡人口比重的分位线，上下面积的大小反映了城镇常住人口与农村常住人口的比例关系。箭头反映可能的人口流动方向，本文仅研究跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的影响，图1中用实线箭头表示，虚线箭头尽管是人口迁移的重要组成内容，但并非本文分析研究的主要内容。可见，本文主要分析从农村地区a到城镇地区B的人口迁移和从农村地区b到城镇地区A的人口迁移对城乡收入差距的影响，为了分析方便，将a到B方向的人口迁移用字母Ma,B表示，将b到A方向的人口迁移用字母Mb,A表示。

(一)Ma,B迁移对城乡收入差距的影响效应

Ma,B迁移对城乡收入差距的影响相对较为复杂，具有两面性。随着a农村地区劳动力迁出，留守a地区的农村劳动人口平均土地资源增加，且土地碎片化限制得到改善，从而有利于提高a地区农村居民人均劳动性收入，缩小城乡收入差距。但人均收入提高的前提是迁出人口愿意且能够流转所占有的农村生产资料(主要是土地资源)，留守a农村地区的农民能够释放更多的生产力。当上述条件不满足时，也有降低地区1农村居民人均收入的可能，如迁出人口并非剩余劳动力，而是青壮年有效劳动力，留守人口为老弱劳动力。从迁入地B的角度看，B城市地区人均收入将下降。受到边际递减规律的影响，随着人口迁入，B地区劳动资源的紧缺程度得到缓解，劳动力投入的边际价格下降，拉低了城镇地区B的平均收入水平,从拉低城镇人均收入水平的角度缩小了地区2城乡收入差距。Mb,A与Ma,B方向人口迁移对城乡收入差距具有相同的效应(异质性问题下文讨论)，故此处不作过多分析。可见，人口跨省份迁移的驱动力主要来源于a地区农村剩余劳动力迁出，而B地区城市的迁入是基于劳动力资源的紧缺时，跨省份人口城镇化迁移将缩小城乡收入差距。依上述分析，提出如下假设：

假设1：在人口迁移的驱动力不受干扰的条件下，跨省份人口城镇化迁移缩小城乡收入差距。

(二)两地区经济发展环境差异的影响

人口迁移对城乡收入差距的效应受到两地区发展速度、生产力水平所确定的生产方式(劳动密集型或技术密集型)差距的影响。为了分析方便，假设地区1的发展速度落后于地区2，那么Ma,B人口迁移对迁出地和迁入地城乡收入差距的缩小速度受到两地区城镇劳动力竞争的影响。在劳动力报酬差异的牵引下，地区1经济发展速度越低，a地区迁出到B地区的人口占总迁出人口比重越高，地区内城镇化人口迁移Ma,A的规模越小，使得迁出地区城镇收入水平下降的更慢，城乡收入差距下降的更慢，但迁入地区城镇能够竞争得到更多的劳动力，劳动力边际报酬下降的更快，城乡收入差距下降的更快，即发展速度越快，城乡收入差距下降的越快，故提出如下假设：

假设2：区域经济环境差距是跨省份人口城镇化迁移促进城乡收入差距缩小的重要影响因素，区域经济环境差距越大，城乡收入差距缩小的越快。

(三)城镇化发展水平的影响

随着城镇化水平的提高，城乡收入差距缩小的速度加快。城镇化初期，迁出地区农村难以实现规模化经营生产，剩余劳动力相对丰富，但随着城镇化水平的提高，城镇吸纳更多的农村剩余劳动力，使得农村规模化生产成为可能，从提高农村收入的角度缩小了城乡收入差距。另外，人口城镇化迁移具有竞争效应，农村劳动力向城市非农部门的转移，将加大城市劳动力市场的竞争，降低城市劳动力的工资，从拉低迁入地城镇居民收入水平的角度促进城乡收入差距的缩小。故提出如下假设：

假设3：城镇化水平是跨省份人口城镇化迁移促进城乡收入差距缩小的重要影响因素，城镇化水平越高，城乡收入差距缩小的越快。

(四)人口净迁移性质的影响

人口净迁移指一个地区人口迁入总规模和迁出总规模的差值，若人口迁入总规模大于人口迁出总规模，则为人口净迁入，否则为人口净迁出。人口净迁出意味着地区内人口城镇化迁移动力不足，但剩余劳动力丰富。相对地区内人口城镇化迁入而言，跨省份人口城镇化迁移竞争力强劲，使得迁出地区城乡收入差距缩小受城镇人口迁入缓慢影响，城镇劳动力边际报酬下降缓慢，城乡收入差距缩小速度放缓。净迁入地区城镇人口迁入规模较大，城镇劳动力边际报酬下降的更快，拉低城镇居民收入水平使得净迁入地区城乡收入差距下降的更快。故提出如下假设：

假设4:人口净迁移性质是跨省份人口城镇化迁移促进城乡收入差距缩小的重要影响因素，人口净迁入规模越大，城乡收入差距缩小的越快。

三、计量模型建立、变量选择及数据处理

(一)计量模型建立

研究跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的影响，涉及到核心解释变量跨省份人口城镇化迁移和被解释变量城乡收入差距。设定如下面板回归模型：

G-Incomeit=β0+β1migrationit+δ1Dit×migrationit+X′γ+εi+μit

(1)

式(1)中G-Incomeit为城乡收入差距，migrationit为跨省份人口城镇化迁移，β1为核心解释变量的系数。依据理论假设，该系数估计结果应满足β1<0，即跨省份人口城镇化迁移促进城乡居民收入差距的收敛。Dit为虚拟变量，主要用来考察城镇化水平、人口净迁移性质及区域差异的影响，验证理论假设2～4。X为控制变量组矩阵，γ为控制变量组系数矩阵，主要剔除跨省份人口城镇化迁移之外，具有理论依据的其他变量影响。另外，为了考察地区差异的影响，本文在模型中设定了个体固定效应，以剔除个体差异对城乡收入差距的影响。

尽管本文控制了具有理论依据的相关变量，但受内生性问题的干扰， OLS估计结果不能排除虚假回归存在的可能，不能准确地估计跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的影响，需要进一步从模型设定的角度考虑内生性问题。至少有四个原因使得我们有理由相信内生性的存在：首先，在研究跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距影响的过程中，城乡收入差距本身就是跨省份人口城镇化迁移的重要原因，两者之间存在反因果关系；其次，变量的遗漏问题难以解决，影响城乡收入差距的因素较多，尽管本文依据理论加入了控制变量，排除了部分因素的干扰，但是残差项仍然包含了难以抽象或者难以考虑到的影响因素，且很难保证这些变量随机于核心解释变量；再次，本文跨省份人口城镇化迁移数据的测量未考虑到人口的国际迁移，形成测量误差，这些测量误差是内生性存在的原因之一；最后，样本区间的选择并非随机，本文选择了2005—2018年指标变量数据，选择方法依赖于就近原则，另外，统计数据原本就难以全面测量所定义的指标变量值。

可见，受内生性的影响，OLS估计结果存在较大偏误，需要解决内生性引起的估计偏误问题。为了解决内生性影响，本文寻找人口迁移的工具变量构建工具变量模型(IV Model)作回归分析。工具变量模型是现阶段解决内生性的重要研究方法之一，尤其存在反因果关系时不失为一个较好的选择。但现阶段IV模型的应用存在一个问题：IV的外生性无法通过统计方法直接检验(陈云松，2012)[16]。实际上现阶段IV的应用过程中大多选择仅有一个工具变量，其合法性不是借助于直接的统计检验方法实现，而是更多地借助于强有力的语言说服力让人信服其是外生的。这种依赖于强有力的理论说明，因缺乏严格统计检验的应用成为IV模型的一大遗憾，故本文选择两类IV分别进行估计，借助于稳健性弱化外生性风险。本文IV的选择依赖两个不同的路径：一是依据重力模型(GM)所描述的人口迁移理论筛选工具变量，二是借鉴陈云松(2012)[16]的做法，选择直觉上完全外生的自然变量加以论证。

借助于两条路径选择两类工具变量，若分别估计两类工具变量模型结果的差异不大，则依据工具变量工作原理可知，所选择的工具变量性质是良好的。判断依据是：两个性质良好的工具变量估计结果相同的概率远远大于两个不合法工具变量估计结果偶然相同的概率。这种实证既可以检验工具变量的合法性，避免单工具变量及合成工具变量带来的偏误风险，也可以检验工具变量估计结果的稳健性。

工具变量的选择必须满足因果关系路径分析的阻断原则，具体到本文要求所选择的工具变量需满足两个条件：(1)工具变量是跨省份人口城镇化迁移的重要解释变量；(2)跨省份人口城镇化迁移是城乡收入差距的重要影响因素，但所选择的工具变量只能通过跨省份人口城镇化迁移影响城乡收入差距，其自身与城乡收入差距不存在因果关系，即工具变量理论上随机于城乡收入差距。依据工具变量阻断原则的两个要求，选择两类工具变量。

第一类工具变量依据重力模型确定。依据重力模型理论，人口跨省份迁移的影响因素主要有人均GDP、人口总规模、前一期人口迁移存量、迁出迁入地空间距离。从理论的角度看，城乡收入差距依赖于人均GDP呈“倒U”型过程，故人均GDP即是人口迁移的影响因素，也是城乡收入差距的依赖变量，不符合工具变量的阻断原则。尽管人口迁移是城乡收入差距的重要影响因素，但如果考虑跨省份人口城镇化迁移对城乡居民收入滞后期的影响，前一期人口迁移存量也不符合阻断原则的要求。距离作为工具变量在面板模型中具有时间常变量特征，也不符合面板工具变量的特征。人口规模理论上影响了人口迁移，但并不影响城乡收入差距，故可以借助其构造工具变量。具体而言，工具变量估计第一阶段模型如下：

migrationit=θ0+θ2populationit+X′γ+πt+εit

(2)

式(2)模型为工具变量模型第一阶段的估计形式，X为控制变量组矩阵，γ为控制变量组系数矩阵，剔除其他经济环境变量的影响，πt为时间随机效应。模型中工具变量估计结果本身具有重要的意义，能够说明人口规模是否影响了人口迁移，且能够解释人口规模通过人口迁移对城乡收入差距的影响。

第二类工具变量的选择。本文借鉴陈云松(2012)[16]对工具变量的探讨，选择外生于城乡收入差异的气候环境作为另一类工具变量。陈云松(2012)[16]认为工具变量的选择可以来源于自然界的物候天象等，其中气候环境作为工具变量具有广泛的适用性。具体而言，本文选择降雨量作为工具变量，该选择从理论角度能够得到较好的支持，符合以下两个条件：(1)降雨量是人口迁移的重要影响因素，这一点得到了普遍的认同，从中国人口迁移地理的角度看，长期以来中国人口普遍地从降雨量较少的西北地区向降雨量较多的东南沿海地区迁移。(2)降雨量并不直接影响城乡收入差距，故降雨量作为人口迁移的工具变量是合理的。但降雨量作为工具变量研究分析时需排除弱工具变量的风险，该问题将在实证分析过程中通过统计检验排除。降雨量作为人口迁移的工具变量，第一阶段的估计模型如下：

migrationit=θ0+θ1rain+X′γ+πt+εit

(3)

式(3)模型为第二类工具变量估计的形式，X为控制变量组矩阵，γ为控制变量组系数矩阵，剔除其他经济环境变量的影响，πt为时间随机效应。

(二)变量选择、数据来源及处理

为了解决内生性偏误，本文构建了工具变量模型，涉及到的变量有四类：核心研究变量、控制变量、环境异质性变量和工具变量。就研究问题而言，本文最感兴趣的变量为核心解释变量跨省份人口城镇化迁移和被解释变量城乡收入差距。为了剔除其他因素的影响，借鉴万海远等(2013)[11]的研究方法并加以调整，加入控制变量城镇化水平、经济发展水平、产业结构、受教育水平、财政支出、人均产出等。为了解决内生性偏误，选择了人口规模和降雨量两类工具变量。另外，鉴于考察城镇化水平、人口迁移性质及区域环境差异影响的需要，本文引入了城镇化二分变量、人口迁移性质变量及区域虚拟变量。

受2005年前后统计口径差异的影响，本文选择了2005—2018年中国31个省份(未包括港澳台地区)省级面板数据作为研究样本，全部数据来源于2016—2019年《中国统计年鉴》。涉及到变量及数据的描述统计如表1所示。

表1 样本的描述性统计

上述变量中，部分变量的选择需要特殊说明，也有部分变量的数据通过指标变量的关系推算得到，这些变量具体介绍如下：

1.跨省份人口城镇化迁移(migration)。跨省份人口城镇化迁移主要反映人口从国内一个省份迁移到另一个省份的规模，因《中国统计年鉴》中没有涉及到跨省份人口城镇化迁移的指标变量，人口迁出、人口迁入及人口净迁移等指标数据难以获得。本文借鉴徐国祥、陈海龙(2019)[17]的指标关系推算方法，借助于城乡人口规模、人口死亡率、人口出生率、上一年度年底人口存量和本年度年底人口存量指标数据推导计算得到跨省份人口净迁移数据[注]计算方法如下：EGUPt,i=TUPt-1,i×(1+UPBRt,i-UPDRt,i)-TUPt-1,iEGUPt,i为t年底i省份城市人口内生增长量，TUPt-1,i为t-1年底i省份城市人口总量,UPBRt,i为t年i省份城市人口出生率，UPDRt,i为t年i省份城市人口死亡率。MGUPt,i=TRPt-1,i×(1+RPBRt,i-RPDRt,i)-TRPt，iMGUPt,i为t年i省份就地城市化人口，TRPt-1,i为t-1年底i省份农村人口总量，RPBRt,i为t年i省份农村人口出生率，RPDRt,i为t年i省份农村人口死亡率，TRPt,i为t年底i省份农村人口总量。EUPt,i=TUPt-1,i+EGUPt,i+MGUPt,iNMUPt,i=EUPt,i-TUPt，i。推算的跨省份人口净迁移数据有正有负，负值表示迁入，正值表示迁出。

2.城乡收入差距(G-Income)。城乡收入差距的指标选择问题在学术界并不唯一，有城乡收入比(向书坚和许芳，2016)[18]、泰尔指数(孙永强等，2012)[19]等，为了与文中理论机理分析保持一致，本文选择了城乡收入比反映城乡收入差距，即城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入之比值作为城乡收入差距指标。

3.城镇化水平(urbanization)。该指标的选择饱受争议，现阶段主要有三类，分别是城镇户籍人口占总人口的比重、城镇就业人口占总人口的比重(陈斌开和林毅夫，2013)[1]和城镇常住人口占总人口的比重(孙永强等，2012)[19]。选择用户籍人口占比作为城镇化率有低估城镇化水平的风险，选择城镇常住人口占比有夸大城镇化水平的风险，城镇就业人口占比尽管从理论上合理，但因家庭服务者很难被统计到就业人口中也存在缺陷，故各项指标都不能绝对占优。本文更加重视城乡生产生活方式的差异，选择城镇常住人口占比作为城镇化的分析指标。

4.受教育水平(education)。反映一个地区教育普及程度及文化事业推进程度，同时也反映该地区人力资本的总体水平，现有测度方法主要有“大专以上学历人口指标”(陈林、夏俊，2015)[20]和“人均受教育年限”(刘生龙等，2016)[15]，因生育率与教育文化相关，仅用专科以上人口指标不够全面，故本文用人均受教育年限反映[注]统计年鉴中2013年之前将6岁以上人口分为：未上过学(0年)、小学(6年)、初中(9年)、高中(12年)、中职(12年)、大专以上(16年)，2014年及以后将6岁以上人口分为：未上过学(0年)、小学(6年)、初中(9年)、普通高中(12年)、中职(12年)、大专(15年)、本科(16年)、研究生(19年)。借助于加权算术平均法计算人均受教育年限，结果发现，若将2014年之后分组的大专、本科与研究生合并到大专以上，用两种分组和相应的教育年限计算人均受教育年限，发现2014年改革后口径比改革前口径的计算结果大0.0214年，扩大0.2117%。2016年比新口径低0.05286年，缩小0.579%。为了口径一致，本文选择改革前的方法计算所得数据进行实证。。

5.环境异质性变量。环境异质性变量主要用以考察不同环境条件下跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的影响。本文主要考察三个方面的环境变量：人口净迁移性质(N-migration)、城镇化二分变量(T-urbanization)和区域变量(region)。人口迁移性质指一个省份人口净迁出或净迁入的状态，本文将人口迁移依据净迁移水平的正负号划分为两类，净迁移为负(净迁入)赋值为1，其他为0。城镇化二分变量反映城镇化水平高低状态，将城镇化水平较低的区域和年份设定为0，其他为1。中国现阶段，中、东、西部地区平均城镇化水平最低为48%，最高为62%，部分学者研究认为，中国城乡收入差距在城镇化50%的水平出现理论拐点(洪丽等，2015)[5]，故本文将50%以下的城镇化水平界定为低城镇化水平，赋值为0，否则为1。区域变量主要考察中、东、西部平均发展水平存在差异的条件下，跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的影响是否存在异质性，本文依据经济区域将全国划分为东、中、西部，设定三分类虚拟变量，其中西部地区为基准，取值为0。

四、实证分析

(一)工具变量的外生性检验

为了保证工具变量统计上是符合理论要求的，需对选择的工具变量做外生性检验，主要检验工具变量是否随机于模型中核心被解释变量，且不随机于核心解释变量，本质上检验工具变量是否满足阻断原则。鉴于工具变量外生性直接检验的困难，可以依据工具变量在模型中的关系间接检验。基本思路是将城乡收入差距分别回归于人口迁移和工具变量，若工具变量仅通过人口迁移作用于城乡收入差距，则在控制其他可能的影响因素之后，回归结果必然是：工具变量对城乡收入差距的回归结果不能通过显著性检验，而人口迁移对城乡收入差距的影响是显著的，且工具变量对人口迁移的影响是显著的。依据此思路将工具变量对城乡收入差距和人口迁移、人口迁移对城乡收入差距分别作回归，估计结果见表2。

表2 工具变量的外生性检验

注：*、**、***分别表示在0.1、0.05、0.01的水平通过显著性检验。

表2中分别对两类工具变量进行外生性检验，模型(1)、(2)、(3)检验了人口规模作为跨省份人口城镇化迁移的工具变量是否外生，可以看出，工具变量人口规模对城乡收入差距作回归，系数在10%的条件下不能通过显著性检验，将跨省份人口城镇化迁移、工具变量同时加入模型时，工具变量在10%的显著性水平下仍然不能通过检验，但当工具变量不加入模型时，跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的回归系数在1%的显著性水平下通过检验，说明人口规模作为跨省份人口城镇化迁移的工具变量是合法的，被解释变量是随机于工具变量人口规模的，排除了人口规模作为工具变量的外生性干扰。表2中模型(1)、(4)、(5)检验了降雨量作为跨省份人口城镇化迁移的工具变量是否外生，可以看出回归结果与人口规模作为跨省份人口城镇化迁移的工具变量相似，降雨量对城乡收入差距作回归，系数在10%的条件下不能通过显著性检验，将跨省份人口城镇化迁移、工具变量同时加入模型时，工具变量在10%的显著性水平下仍然不能通过检验，但当工具变量不加入模型时，跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的回归系数在5%的显著性水平下通过检验，说明降雨量作为跨省份人口城镇化迁移的工具变量是合法的，被解释变量随机于工具变量降雨量。

(二)跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的回归结果

表2检验结果表明，两类工具变量外生于城乡收入差距，可以作为跨省份人口城镇化迁移的工具变量进一步分析。表3中同时报告两类工具变量的回归结果，分别包括：不加入控制变量、加入控制变量、加入控制变量且考虑地区固定效应的模型，并在加入控制变量且考虑地区固定效应模型的基础上报告了Hansman内生性检验统计量和工具变量第一阶段估计的F统计量。

表3 跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距影响的工具变量模型估计结果

注：*、**、***分别表示在0.1、0.05、0.01的水平通过显著性检验。

表3中模型(1)、(4)不加入任何控制变量，模型(2)、(5)加入了控制变量，模型(3)、(6)在加入控制变量的基础上考虑了地区固定效应。模型(3)、(6)中报告了Hansman内生性检验统计量和工具变量第一阶段估计的F统计量。

从模型(1)、(2)、(3)可以看出，降雨量作为工具变量对城乡收入差距回归，结果核心解释变量都显著地通过检验，系数一致为负，模型(4)、(5)、(6)中人口规模作为工具变量的估计结果同样通过显著性检验，系数为负。两类工具变量模型估计的系数差异不大，说明无论降雨量，还是人口规模作为工具变量，估计结果差异不大，证明工具变量估计结果是稳健的。

结合表2中模型(1)OLS估计结果，可以发现，OLS模型估计结果符号为负，系数为-0.03067，表3以加入控制变量且考虑地区固定效应的模型为标准，第一类工具变量模型估计系数为-0.0526，第二类工具变量估计系数为-0.05223。对比OLS和IV估计结果，发现无论人口规模还是降雨量作为工具变量，工具变量模型估计结果总是大于OLS估计结果，主要原因在于：(1)工具变量弱化了内生性影响，使得估计结果更加真实地反映了跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的影响程度；(2)所选择的工具变量存在局部平均处理效应(LATE)。从工具变量与解释变量之间的关系看，降雨量与人口迁移规模的分布并非完全是均匀的或相同的，降雨量越小，对当地居民收入影响越大，人口迁出的可能性增大，迁入可能性减小。人口规模与跨省份人口城镇化迁移的分布也并非均匀，人口规模较大时，区域内环境资源对人口的承载能力不足，导致居民收入水平上升速度缓慢，人口过于稀少的地区，也因缺乏经济聚集效应或生存环境较差，使得人口迁出活跃。工具变量对解释变量不均匀的影响关系成为局部平均处理效应的重要来源。

两类工具变量都能够较好地反映跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的影响程度，但降雨量作为工具变量时系数的绝对值比人口规模稍微偏高，说明降雨量作为工具变量受到局部平均处理效应的影响更大，人口规模作为工具变量的估计结果更加真实地反映了跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的平均效应，即跨省份人口城镇化迁移促进了城乡居民收入差距的缩小，从而验证了本文基本的理论假设(理论假设1)。

(三)回归结果的合理性讨论

尽管回归结果较好地验证了本文的核心理论假设：跨省份人口城镇化迁移有利于城乡居民收入差距的缩小，但结论是否合理可靠，需要进一步讨论，可靠的研究结论应该至少满足四个条件：工具变量的阻断原则、工具变量模型构建的必要性、工具变量的弱内生性风险及回归结果的稳健性。工具变量的阻断原则在本文“工具变量的外生性检验”中已经作了探讨，故此处将从工具变量模型构建的必要性、工具变量的弱内生性风险及回归结果的稳健性三个方面讨论回归结果的合理性。

1.工具变量选择的必要性分析。工具变量模型并非随时可用，只有模型确实存在内生性干扰时才有意义，否则工具变量的应用实为画蛇添足。工具变量的必要性检验本质为模型是否存在内生性的检验，通常借助于Hansman内生性检验完成。表3中Hansman内生性检验统计量值都较大，通过显著性检验。说明无论是降雨量作为工具变量还是人口规模作为工具变量，其引入都能有效地剔除内生性干扰，建立工具变量模型是必要的。

2.弱内生性检验。表3中工具变量第一阶段回归结果的F统计量值相对较大，其值超过了工具变量模型弱内生性检验的经验水平10，说明工具变量与核心解释变量之间存在高度相关性。降低了借助于工具变量研究跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距影响的弱内生性风险，是符合工具变量研究要求的。

3.回归结果的稳健性。本文通过改变工具变量、改变不同控制变量等方式，考察回归结果的稳健性。首先，本文设计了理论上相互随机的人口规模和降雨量两类工具变量，人口规模来源于GM模型的理论分析，降雨量来源于自然环境变量，两类工具变量理论上没有直接的关系。依据工具变量研究原理，工具变量仅仅通过跨省份人口城镇化迁移影响城乡收入差距，有效地将跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的影响分离出来，故只要工具变量性质良好，理论上最终估计结果不受工具变量选择的影响。从表3中不同工具变量的估计结果可以看出，模型(3)和模型(6)加入控制变量且考虑地区固定效应的结果差异不大，系数的符号相同，说明选择不同工具变量能够得到同样的估计结果，从此角度验证了回归结果是稳健的。其次，表3中分别报告了无控制变量、加入控制变量及加入控制变量且考虑地区固定效应的回归结果。模型(1)和模型(4)不考虑控制变量的回归结果差异不大，符号相同；模型(2)和模型(5)加入控制变量后符号不变，回归系数的绝对值差异不大；模型(3)和模型(6)加入控制变量且考虑地区固定效应的结果与未考虑固定效应的结果差异较小。说明改变模型中控制变量状态，其结果差异不大，回归估计结果是稳健的。

五、跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距影响的异质性

本文从三个方面考察跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距影响的异质性：(1)人口迁移性质，考察人口净迁出与人口净迁入差异的影响；(2)城镇化水平，考察城镇化水平差异的影响；(3)区域异质性，考察区域发展水平差异的影响。将人口迁移性质、城镇化水平和区域异质性的影响纳入模型作回归分析，结果如表4所示。

表4 跨省份人口城镇化迁移对城乡居民收入差距影响的异质性

注：*、**、***分别表示在0.1、0.05、0.01的水平通过显著性检验。

表4中仅报告了人口规模作为工具变量的回归结果，其原因在于：在跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的回归结果中可以看到，降雨量和人口规模分别作为工具变量的回归结果都受到局部平均处理效应的影响，使得回归系数是一个加权平均，比真实的全局效应有偏大的风险。降雨量和人口规模的回归系数的绝对值相比较，人口规模作为工具变量的估计结果略小于降雨量，选择人口规模作为工具变量，估计结果即剔除了内生性影响，也相对弱化了局部平均处理效应的影响。故对三类影响因素的异质性考察时，侧重于人口规模作为工具变量的估计结果。另外，受到报告版面的限制，本文此处仅报告性质较优的估计结果。

(一)城镇化水平异质性的影响

从表4中可以看出，城镇化水平异质性影响的估计结果中，跨省份人口城镇化迁移和人口迁移性质的虚拟变量在10%的水平下都显著通过检验，城镇化水平虚拟变量的系数为负，说明在城镇化水平较高的地区，跨省份人口城镇化迁移将更有利于城乡收入差距的收敛。验证了理论假设2。

(二)区域异质性的影响

从表4中可以看出，东部地区、中部地区虚拟变量系数在1%的水平下通过显著性检验，且东部地区和中部地区虚拟变量系数为负，验证了跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的影响存在区域异质性。从估计系数的数值大小可以看出，跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的影响存在区域渐变特征，中部地区最大，东部地区位于两者中间水平，且差异较大，尤其中部地区变量系数达到-0.021087，其绝对值是基准对象西部地区系数绝对值的近200%，说明中部地区跨省份人口城镇化迁移的城乡收入差距缩小效应最大。该结论验证了理论假设3。

(三)人口迁移性质的影响

从表4中可以看出，跨省份人口城镇化迁移和人口迁移性质的虚拟变量在1%的水平下都显著通过检验，且人口迁移性质虚拟变量的估计结果符号为负，说明跨省份人口城镇化迁移性质影响了跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的效应。与人口净迁出地区相比，人口净迁入状态的地区城乡收入差距缩小的更快，故当存在人口迁移性增长时，城乡收入差距缩小的更快。该结论验证了理论假设4。

六、结论

本文结合理论分析提出研究假设，以假设的验证为出发点，选择来源于GM理论模型分析的人口规模和来源于自然环境的降雨量分别作为跨省份人口城镇化迁移变量的工具变量，构建跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距影响的工具模型实证研究，并探讨了研究结论的合理性。得出以下主要结论：(1)跨省份人口城镇化迁移是城乡收入差距缩小的重要影响因素。选择两类工具变量分别研究跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的影响，在工具变量合法性检验、模型内生性检验的基础上，对两类工具变量模型进行回归估计，结果都显著通过了统计检验，且两类工具变量估计结果的系数差异不大，符号为负，稳健验证了跨省份人口城镇化迁移促进城乡收入差距缩小的假设。(2)跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的影响程度受到跨省份人口城镇化迁移性质的影响，人口净迁入地区城乡收入差距收敛速度显著快于人口净迁出地区。(3)城镇化水平变量显著通过统计检验，表明城镇化水平越高，跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的影响程度越大，收敛速度越快。(4)跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的影响存在区域异质性，同等人口迁移规模的条件下，西部地区城乡收入差距收敛的最慢，中部最快，东部位于中间水平，且差异较大。

鉴于跨省份人口城镇化迁移能有效促进城乡收入差距的收敛，且城镇化水平越高、经济发展速度越快，城乡居民收入差距缩小得越快。笔者认为，可以借助于鼓励人口跨省份城镇化迁移促进城乡收入差距快速收敛。因跨省份人口城镇化迁移对城乡收入差距的收敛效应存在异质性：人口净迁入地区大于人口净迁出地区，城镇化水平较高地区大于城镇化水平较小地区，中部地区大于东部地区，东部地区大于西部地区，故鼓励政策应侧重于中部地区跨省份人口迁入、东西部迁出，或者西部地区迁出、中东部迁入。其实现阶段国内部分中东部地区的“人口抢夺”政策符合加速城乡收入差距收敛的要求，即只要“人口抢夺”政策能够持续扩大，将不必实施更多的倾斜政策也能实现城乡收入差距的快速缩小。