张睿思 王云凤
(吉林财经大学国际经济贸易学院,吉林 长春 130117)
近年来,我国经济实力不断得到加强,使城市和农村居民的生活水平均有明显改善。但随着时间的推移,我国城乡间逐渐形成的城乡二元结构导致我国城市与乡村之间存在不容忽视的差距。改革开放后,我国的城乡收入差距只在起始的几年里能够呈现出下降趋势,此后,除通过1994年政府出台的农业的宏观调控扶持政策使城乡收入差距实现短暂缩小外,城乡收入差距一直呈持续扩大趋势至今。这不仅会大大削弱城乡间协调联动发展体系的有效性,更会激化民众矛盾,阻碍经济的可持续增长。数据显示,我国2019年的城乡绝对、相对收入差距分别为26338元和2.64倍。与此同时,通过借鉴其他国家发展经验发现,城镇化正是经济发展的动能所在,对一个国家经济增长潜力的挖掘离不开城镇化建设。根据二元经济结构理论,依托于将农村适龄劳动力大规模转移至城镇地区促进非农就业,可以打破传统的城乡二元结构,即城镇化建设的不断推进可以显著缩小城乡收入差距。但我国当前的现状却是,随着城镇化水平的提高,城乡收入差距不但没有缩小,反而呈现不断扩大态势。因此,有关城镇化与城乡收入差距之间的关系更有待进一步研究。
农村固定资产投资的重要性贯穿于农村发展的各个方面。健全和完善的农业生产和农村生活基础设施承载着农村经济与社会的发展能力。因此,农村固定资产投资作为加速农民增收并缩小城乡间差距的重要推动力,有着不可或缺的作用。有重点、有针对性的农村固定资产投资可使农村地区的基础设施建设更加完备,生产效率显著提高,改善农村人口的生活质量及收入标准,这更符合农业的质量导向,并能不断适应农业的高质量发展。如,适当加大资金投入对农村地区的宅基地或集体建房进行市场化改造,既可以解决不少城镇周边村民无地可耕的问题,也可以加速城镇化的建设进程。在该背景下,农村固定资产投资的顺序性、效率性均是目前应关注的议题。关于农村固定资产投资是否能够在农村地区发挥出更好的经济效益,还需要重点分析农村固定资产投资对城乡收入差距的具体影响。
对于城镇化与城乡收入差距的关系,学界观点大致可归类为以下几类。认为城镇化可以缩小城乡收入差距,刘赛红、朱建分别从不同的区域角度对城镇化与城乡收入差距展开实证,发现城镇化与城乡收入差距具有长期均衡的关系,并可以缩小差距[1];认为城乡收入差距的扩大正是由于城镇化建设的不断推进所导致,余菊、刘新分别从不同区域角度考察城镇化率与城乡收入差距的关系,发现城镇化率提升会扩大绝大多数省份的城乡收入差距[2];认为城镇化与城乡收入差距的关系并不是单纯的线性正相关或负相关关系,Kanbur和Zhuang对于城市化在未来如何影响收入不平等,将城市化与城乡收入比的函数作为“转折点”,认为中国已经越过了该“转折点”,即城市化有助于缩小国家层面的收入不平等[3]。求文星、李超发现,当城镇化率小于某一特定值时,提高城镇化率会扩大城乡收入差距;大于某一特定值时,才会对城乡收入差距的缩小具有正向作用,两者之间大致呈现出“倒U形”关系[4]。
关于农村固定资产投资与城乡收入差距的关系,Fan和Thorat通过对印度1970—1993年的州级面板数据分析发现,将对农村公路与农业研究的投资摆在优先位置,不仅可以显著改善乡村贫困情况,还能带来更高的生产率增长[5]。莫联光、陈光焱运用灰色关联分析法探究各区域中农村固定资产结构与农民纯收入之间的关联性,得出首先应搞好与收入关联度最高的农业类固定资产投资的结论[6]。姚成龙、章晓英认为,通过加大农村固定资产投资投入来实现城乡间固定资产投资协调联动的一体化发展,可以缩小城乡收入差距[7]。孔荣、梁永就农村固定资产投资如何影响农民收入展开分析,认为随着时间的推移会发生阶段性的变化,但从整体上看该种影响是积极的[8]。郭琳、刘永合通过比较发现,城乡收入差距的缩小得益于向农村地区倾斜的固定资产投资,但这种缩小是具有滞后性的,应抓紧增加农村固定资产投资投入[9]。
总结可知,学者们大多只从城镇化率或农村固定资产投资投入的单一角度出发,研究其对城乡收入差距的影响机制,且关于农村固定资产投资对城乡收入差距影响的主流观点距今已比较久远。本文将城镇化率与农村固定资产投资投入相结合,并选取时间跨度更长的1985—2019年度数据,从不同的角度和不同的长短期效应层次出发,探究二者与城乡收入差距之间的作用及影响。
数据主要来源于《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》,其余数据通过地方统计局予以补充。对所截选的1985—2019年的全国性面板数据取整年指标。城乡收入差距有绝对、相对2种表现形式,城乡绝对收入差距是收入差值,城乡相对收入差距是收入比值。因此,为避免由于时间跨度导致的实际值与名义值的差别,更好地反映城乡收入差距的变动趋势,本文选用相对收入差距进行研究,城镇化、农村固定资产投资投入同样以比值形式呈现。
GAP=f(UB,FI)
(1)
式中,GAP为城乡收入差距,以城镇居民可支配收入与农民人均纯收入的比值表示;UB为城镇化率,以城镇人口常住人口与总人口的比值表示;FI为农村固定资产投资投入率,以农村固定资产投资占全社会固定资产投资的比值表示。
lnGAPt=αlnUBt+βlnFIt+μ
(2)
式中,α、β为待估计参数;城乡收入差距取决于城镇化率、农村固定资产投资率的比重,以非均衡误差μ表示。
对上述包含城乡收入差距、城镇化率、农村固定资产投资投入率3个变量的基本模型,在进行长短期Granger非因果关系检验前,通过单位根检验用以验证变量时间序列的平稳性,即其为原序列平稳可直接进行OLS估计或是原序列不平稳但一阶单整;随后的协整关系检验用于确定变量之间是否存在协整关系,若存在,再通过比较选择出最优的VEC误差修正模型;检验三者之间是否存在短、长期的Granger非因果关系,若存在,为正相关还是负相关。以上计量过程通过Eviews 10.0完成。
运用单位根检验验证所选取变量时间序列的平稳性和单整阶数,结果如表1所示。判断时间序列GAP、UB、FI、lnGAP、lnUB、lnF的平稳性,发现其原序列都是非平稳的,但一阶差分序列都能够通过显著性检验。即差分后,全部变量的P值均小于0.05,同为平稳序列,故可以进行下一步协整关系检验。
变量协整是指变量之间的趋势项具有线性相关性,并存在能使残差平稳的线性组合。由上文可知,变量在一阶差分后同为平稳序列,故应进一步验证这些同阶单整的变量时间序列之间是否具有稳定的均衡关系,该过程旨在使建立的回归模型更有意义。方法采用基于VAR模型的Johansen协整关系检验,该方法可展示出全部的协整方程结构,也不必特意划分内、外生变量。同时,对变量的线性模型与非线性模型的进一步比较,得出其自然对数时间序列更优的结论,(为避免比值形式下数据取自然对数后数值小于1,对所有比值形式下小于1的原数据均是加1后再取自然对数所得)。因此对lnGAPt、lnUBt、lnFIt之间存在的协整关系进一步进行检验。
表1 ADF单位根检验
检验分2步进行。第1步确定VAR模型的最优滞后阶数p,在此基础之上再进行协整关系检验。建立6阶滞后包含时间序列lnGAPt、lnUBt、lnFIt的无约束VAR模型。根据Akaike最小信息准则(AIC)和Schwarz最小信息准则(SIC),
在p值为2时,AIC和SIC的值同时最小,故VAR模型的最优滞后阶数为2。与VAR相比,VEC误差修正模型自变量部分会多出一项误差修正项,使误差修正模型的整体自由度减小1,故滞后长度也相应减小1,由此确定进行协整关系检验的VEC误差修正模型的最优滞后阶数为1,表示为1-1。第2步是确定VEC误差修正模型的最优形式。通过比较VEC误差修正模型中5种协整检验形式下的迹统计量和最大特征值发现有3种形式通过了检验,再根据3种形式下AIC、SIC的值判断协整方程中有无截距项,得出误差修正模型的最优形式为“无截距、无线性”趋势。
该形式下的协整方程表示为:
lnGAP=-2.0756lnUB-3.2000lnFI
以lnGAP为因变量的VEC误差修正模型:
表2 Johansen协整关系检验结果
通过对时间序列lnGAPt、lnUBt、lnFIt的平稳性和Johansen检验可知,3个变量的时间序列应为同阶单整并存在稳定均衡协整关系。故可对其进行短期Granger非因果关系检验。当lnGAP、lnUB、lnFI各自作为自变量的χ2的伴随概率P<0.05时,表明该自变量通过了检验,与因变量之间存在短期Granger因果性。作为自变量差分滞后项的短期系数为正,则表明短期效应为正效应,反之则为负效应。
结果显示,ΔlnFIt-1在5%的水平下显著,是ΔlnGAPt的短期Granger原因;但ΔlnUBt-1并未通过显著性检验,在短期内与ΔlnGAPt之间不存在Granger因果关系。对短期效应进行判断可知,ΔlnFI滞后一期的短期系数为负数,这说明两者之间具有短期负效应,即短期内农村固定资产投资投入的增加可以直接缩小城乡间收入差距。短期内农村固定资产投入的增加将明显改善农村地区的基础设施,如农田水利、农用机械、农业科技、农村地区交通运输带等,减轻农民劳动强度的同时大大激发了其劳动的积极性,劳动效率短期内得到提升,并通过加速农民增收,使城乡收入差距随之而缩小。
长期Granger非因果关系检验分2个层次进行。在只代表长期关系本身的误差修正项作为自变量时对其进行wald检验,目的是探究其是否显著影响了因变量。可以看到,当lnGAP、lnFI作为因变量时可以在5%的显著性水平下通过检验,lnUB作为因变量时并未通过;将误差修正项与分别作为滞后一期自变量的lnGAP、lnUB、lnFI共同进行wald检验,若有自变量F统计量的伴随概率P<0.05,则可以拒绝变量之间不存在长期Granger因果关系的原假设。结果显示,lnUB、lnFI均通过了检验,是城乡收入差距的长期Granger原因,对城乡收入差距具有长期影响。同时,为进一步探究当lnUB、lnFI分别作为冲击变量时,lnGAP对冲击的响应程度,建立30期收敛的广义脉冲响应函数模型,如图1所示。
表3 短期格兰杰非因果关系检验结果
表4 长期Granger非因果关系检验结果
图1 广义脉冲响应函数图像
根据长期检验结果,城镇化率是城乡收入差距的长期Granger原因,并具有长期负效应。从长期来看,我国能够在持续推进城镇化建设的同时不矛盾地促进农村的发展,城镇化率的提升对城乡收入差距的缩小具有明显的改善效应。在目前国内对高新技术产业极为重视的大背景下,随着城镇化水平的提升,信息、技术知识、人力等资源要素向城镇地区聚集,使城镇地区吸收先进产业的能力也随之上升,城镇地区将拥有更完善的公共基础设施、更充裕的就业岗位和更高的工资标准,吸引着农村剩余劳动力大规模向城镇地区转移。当前我国人口老龄化问题不断加剧,劳动力呈现出减少趋势,劳动力成本持续上升,因此通过将农村剩余劳动力转移到城镇地区后,其收入将得到大幅度提高,这对缩小城乡收入差距具有积极的作用。但以上过程均需要经历长期的投入和不断地优化,缩小城乡收入差距仍是一个漫长的过程。
与短期负相关关系不同,农村固定资产投资投入率在长期与城乡收入差距呈现正相关关系,即提高农村固定资产投入在长期内反而会扩大城乡间收入差距。长短期效应存在差异是由于短期内通过对农村固定资产投资投入的增加,使农村的基础设施条件迅速得到改善,农村地区可以依靠城市增长极的反哺效应、辐射效应以及对农村适龄劳动力的挤出效应,实现城镇与乡村协调联动的发展。但随着时间推移,挤出效应虽然使年轻劳动力大量流向城镇地区,扩大了非农就业比例,但剩余在农村地区的多为老人和儿童,滞留人口无法从事高强度的生产劳动;同时大规模的人口流失使教育、科研、技术等资源要素分布更倾向于城镇地区,农村地区对有关农业生产的新技术、新知识的掌握仍相对滞后,农业生产效率长时间得不到显著提升,为农民带来的收益并不明显,农民收入甚至会不升反降。
在30期收敛的广义脉冲函数和前文VEC误差修正模型的基础上进行方差分解。目的是比较lnGAP、lnUB、lnFI分别作为内生变量在接受其它变量冲击时,冲击对其变动的贡献程度。如表5所示,发现随着期数的增加,lnFI对lnGAP的贡献程度不断提升,在广义脉冲响应函数30期收敛时对lnGAP的解释能力相对较强,为79.29%;但lnUB对lnGAP的贡献程度却有所下降,在广义脉冲响应函数30期收敛时对lnGAP的解释能力相对较弱,为41.17%。这说明农村固定资产投资投入的增加或减少相比于城镇化率对城乡收入差距的扩大或缩小会有更为显著的影响。
表5 方差分解结果
本文利用1985—2019年的年度数据,构建了一个包括城镇化率、农村固定资产投资投入率和城乡收入差距的模型。并基于Granger非因果关系检验分析变量之间的长短期效应。结果显示,城镇化率的提升在长期内对城乡收入差距的缩小具有积极的作用;农村固定资产投资投入在短期内可以缩小城乡收入差距,但本文发现其长期效应为正。根据结果,本文提出以下几点政策建议,以期使我国缩小城乡差距的相关举措能够取得卓有成效的进展。
为能够建立更为完善的城乡协调发展的政策体系和体制机制,推动新型城镇化建设势在必行。应对新型城镇化的建设挑战,迫切需要综合分析城镇化过程中的难点问题,有重点、分步骤的实施政策。如,可以重点关注农村地区的农技知识推广,使农村人口的受教育程度与城镇持平;通过引导农村劳动力向城镇地区大规模转移,从而实现农村土地可以规模经营,扩大内需,解放生产力,提高经济效益。推动来自于农村劳动力的市民化,使其也能平等地享受城镇地区的医疗、教育等各种社会保障,让农村人口真正融入城镇;通过建立有效的反哺机制,避免由于城镇化进一步扩张导致的资源分配不均等问题。
应将能够真正提高农业生产效率的农业类固定资产投资置于首要地位,统筹兼顾农村固定资产投资的集约化管理和优质化结构。在投资主体上,政府除了应加大扶持力度外,也应积极发挥引导作用,通过支持鼓励社会和个人进行农业投资,促进投资主体多元化,丰富资金来源渠道;全面落实资金流向的透明性,控制好不同地区间的投资规模,旨在使资金集中于提高农业综合生产能力的投资项目。
依托我国当前供给侧结构性改革的背景,也可鼓励不同的农村地区根据自身的区位优势灵活选择适合自身的发展模式。对于农业资源区位优势明显的地区,可将资金引向农产品加工业,积极发展特色农产品加工及精深加工,带动该地区的农业资源开发,将农业资源优势转化为农业产品优势,促进该地区的一二产业融合,提高该地区的农业发展水平和发展层次,为农民增收创造更多条件;对于生态环境有天然优势的地区,可通过开拓农村休闲旅游项目,积极发展该地区的农业乡村旅游,推动旅游业与农业的融合,逐步形成一产“接二连三”,农业“跨二连三”的产业发展布局,为农村发展注入活力。