新疆城市化、产业结构调整与城乡收入差距——基于VAR模型的实证分析

奥斯曼·玉散，俞天贵

（乌鲁木齐职业大学 经贸学院，新疆 乌鲁木齐 830002）

0 引言

随着我国经济发展，新疆经济保持了快速的发展势头，新疆城市化程度不断提高，产业结构不断优化，新疆城乡居民收入大幅度增加。但是随着新疆城市化和产业结构优化，新疆城乡收入差距不断扩大的趋势并未得到好转。要想推动城乡协调发展，最主要的是要缩小城乡收入差距，实现共同富裕的目标。

在城市化、产业结构优化进程中城乡收入差距变动规律的研究方面，陆铭等［1］认为我国长期的城乡“二元经济”结构加速了城乡居民收入差距的不断扩大；温涛等［2-3］认为经济社会政策变量是导致我国城乡居民收入差距扩大的主要影响因素。有关城市化与城乡收入差距之间、产业结构与城乡收入差距之间的关系，陈斌开等［4］认为城市偏向的教育投入政策与我国城乡居民收入差距扩大有必然的关系；毕先萍等［5］认为经济欠发达地区的产业结构变动过程有异于发达地区的循环过程，使产业之间的产业比重与就业比重严重不均衡，造成产业之间收入差距的不断扩大；陈嫣妮［6］研究认为城乡居民收入差距的扩大对产业结构有不利的影响。上述学者的研究均是基于单变量因素对城乡收入差距的扩大进行了成因分析。只有傅振邦等［7］把城市化、产业结构和城乡收入差距放在一起进行了综合研究，他们认为城市化程度和产业结构变动是城乡居民收入差距扩大的关键因素。

鉴于上述研究大部分基于全国性角度，分析方法也是单指标、单相关分析，而针对区域性城乡收入差距对城市化和产业结构的影响以及上述3个因素相互影响的研究较少，本文以新疆作为研究区域，综合分析研究了城市化、产业结构及城乡收入差距这三者之间的内在互动关系。

1 变量指标的选择及模型的构建

1.1 变量指标的选择及说明

国内大部分学者认为城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入之比是衡量城乡居民收入差距的指标，也有部分学者用基尼系数来度量城乡居民收入差距，其中王少平等［8］认为城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入之比不能充分反映城镇户口和农村户口所占的比重，因为不能正确反映新疆城乡居民收入差距；曹裕等［9］认为基尼系数对中间收入阶层收入的变化比较敏感，而泰尔指数对高收入阶层和低收入阶层收入的变化比较敏感。笔者认为新疆城乡居民收入差距主要表现为两端的变化，因此，本文选择泰尔指数来度量新疆城乡收入差距。泰尔指数的数学表达式为：

式（1）中：I表示新疆居民总收入；Iu表示新疆城镇居民总收入；Ir表示新疆农村居民总收入；L表示新疆总人口；Lu表示新疆城镇人口数量；Lr表示新疆农村人口数量。

本文根据新疆1978～2019年的相关数据，利用公式（1）计算了新疆历年的泰尔指数。本文以泰尔指数为研究变量，用TL来表示。

产业结构变动是指国民经济中各产业部门之间以及产业部门内部构成的变动情况，是拉大城乡居民收入差距的关键因素。本文用王延军等［10］构造的Moor指数来度量产业结构变动。Moor指数的数学表达式为：

式（2）中：Wi,t表示第i产业在t期占国民生产总值的比重；Wi,t-1表示i产业在t-1期占国民生产总值的比重；Moor指数为相邻2个时期产业之间向量的夹角，其值越大表示产业结构变动的幅度越大。本文以产业结构变动为研究变量，用Moor来表示。

城市化水平能衡量一个区域的社会经济发展水平，也能反映人力资源从农村向城市转移的程度，一个区域的城市化水平也是影响城乡居民收入差距的关键指标。城市化水平指标用新疆城市人口与新疆总人口的比重来衡量。本文以城市化水平为研究变量，用UR来表示。

本文使用的1978～2018年的相关数据是用历年《新疆维吾尔自治区统计年鉴》中的相关数据整理获取的；使用的2019年相关数据是用《新疆维吾尔自治区2019年国民经济和社会发展统计公报》中的相关数据整理获取的。为了消除价格因素的影响，用城镇居民消费价格指数（上年=100）和农村居民消费价格指数（上年=100）来实际化1978～2019年的新疆城镇居民人均可支配收入及新疆农村人均纯收入。泰尔指数用公式（1）计算获得，Moor指数用公式（2）计算获得。

1.2 计量经济学模型的构造

采用自向量回归模型（VAR）分析城市化、产业结构变动与新疆城乡收入这3个时间序列变量之间的动态关系。VAR模型是常用的计量经济学模型之一，其一般数学表达式为：

式（3）中：Yt是n维内生变量向量；xt是m维内生变量向量；p为滞后期数；εt是误差项序列；T是样本个数；β1，…，βp是n×n维矩阵，H是n×m维矩阵，两者是待估计参数矩阵。

2 实证分析

2.1 时间序列数据的平稳性检验及协整检验

2.1.1 数据平稳性检验 只有当计量经济学模型中的变量满足平稳性要求时，计量经济学分析的结果才是有效的，因此有必要对所选取的时间序列数据进行平稳性检验。本文选取ADF单位根检验方法对时间序列数据进行平稳性检验。对城市化、产业结构变动及城乡居民收入差距指标值及其一级差分值分别进行单位根检验，检验结果如表1所示。

从表1可以看出：除产业结构变动指标Moor指数外，城市化水平、城乡收入差距指标的原始时间序列数据都是非平稳的；在进行一阶差分处理后，所有指标的时间序列数据在0.01显著水平下都是平稳的，因此，除了Moor指数外，城市化水平、城乡居民收入指标都是一阶单整的，均为一阶单整序列数据，可以进行时间序列数据计量经济学模型的相关分析。

2.1.2 格兰杰协整检验 为了明确新疆城市化水平、产业结构变动与城乡居民收入差距之间是否存在因果关系，本文采用格兰杰检验对城市化水平、产业结构变动指数与城乡居民收入差距指标三者之间的因果关系及影响的方向进行检验，检验结果见表2。

由表2可知：滞后1期、2期、3期的城乡居民收入差距不是城市化水平的格兰杰原因；滞后1期、2期的城市化水平是城乡居民收入差距的格兰杰原因；滞后3期的城市化水平不是城乡居民收入差距的格兰杰原因；滞后1期、2期、3期的城乡居民收入差距不是产业结构变动的格兰杰原因；滞后1期、3期的产业结构变动不是城乡居民收入差距的格兰杰原因；滞后2期的产业结构变动是城乡居民收入差距的格兰杰原因；滞后1期、2期、3期的产业结构变动不是城市化水平的格兰杰原因；滞后1期、2期、3期的城市化水平不是产业结构变动的格兰杰原因。

表2 格兰杰因果关系检验结果

2.2 VAR模型的构建

2.2.1 确立VAR模型的滞后长度 在确定时间序列数据平稳以后，构建VAR模型的第2步是确定VAR模型的最佳滞后长度。根据VAR模型的最佳滞后长度标准使用Eviews 6.0对VAR模型的最佳滞后长度进行选择，按对数似然值越大越好，LR、FPE、AIC、SC和HQ越小越好的原则进行分析，选择结果如表3所示，VAR模型的最佳滞后长度是滞后1期。

表3 VAR模型最佳滞后长度的确立结果

2.2.2 VAR模型的滞后排除检验 使用Eviews 6.0对VAR模型进行滞后排除检验，结果如表4所示。从伴随概率结果可以看出，滞后2期没有通过10%水平的显著性检验。综合最佳滞后长度标准和滞后排除检验结果，本文将VAR模型的滞后长度确定为1，并且删除滞后2期的回归项。

表4 VAR模型的滞后排除检验结果

2.2.3 VAR模型的稳定条件检验 VAR模型只有在满足稳定性的前提下，才可以进行方差分析及脉冲响应函数分析。本文使用Eviews 6.0对VAR模型进行稳定性条件检验，检验结果如图1所示，VAR模型的全部根的倒数值都在单位圆内，因此可以确定VAR模型是稳定的。

图1 VAR模型根的倒数图

2.2.4 VAR模型的建立及参数估计 根据上述结果，对1978～2019年的新疆城市化水平、产业结构变动、城乡居民收入差距的指标进行VAR模型估计，然后通过对模型估计结果的方差分解和脉冲响应函数来分析变量之间的关系。

2.3 方差分解分析

方差分解分析是研究内生变量变化的形成原因的一种分析方法。本文采用方差分解分析方法研究VAR模型中的3个内生变量的贡献率变动情况，结果如图2所示。

从图2d～图2f可以看出：城乡居民收入差距对自身的贡献率很大，从1期到2期贡献率逐渐下降，而从12期开始保持不变的水平，大约36%；城市化水平对城乡居民收入差距的贡献率迅速增加，在15期达到最高，而在15期以后保持不变的水平，大约49%；产业结构变动对城乡居民收入差距的贡献率在短期内迅速上升，5期时达到最大，5期以后逐渐下降，到13期开始保持不变的水平，大约13%。从长期来看，城市化水平对城乡居民收入差距的贡献率最大，城乡居民收入差距对自身的贡献率次之，而产业结构变动对城乡居民收入差距的贡献率最小。

从图2a～图2c可知：城市化水平对自己的贡献率最大，1～10期贡献率不断下降，从10期开始保持不变的水平，在78%左右；城乡居民收入差距对城市化水平的贡献率从一开始不断上升，在12期到达最高水平，12期以后保持不变的水平，在19%左右；产业结构变动对城市化水平的贡献率从一开始不断上升，但是上升速度比较慢，在17期达到最高，在17期以后保持不变的水平，在2.3%左右。从长期看，城市化水平对自身的贡献率最大，城乡居民收入差距对城市化水平的贡献率其次，产业结构变动对城市化水平的贡献率最低。

由图2g～图2i可见：产业结构变动对自身的贡献率最高，1～5期逐渐下降，5期开始保持不变的水平，大约94.8%；城乡居民收入差距对产业结构变动的贡献率开始就保持不变的水平，大约4.5%；城市化水平对产业结构变动的贡献率逐渐上升，但是贡献率很低，在20期达到最高值，大约0.6%。

图2 VAR模型的方差分解图

2.4 脉冲响应函数分析

脉冲响应函数在VAR模型是非结构化模型时，分析误差项的变化对系统的整体影响，而不研究单变量的变化对另一个变量的单独影响。本文研究了VAR模型中1个变量的标准差大小的冲击对内生变量变化的影响，得到的脉冲响应函数结果如图3所示。

从城乡居民收入差距对自身的脉冲响应来看，1个标准差的城乡居民收入差距的正向冲击带来城乡居民收入差距不超过8期的正效应，在1期正效应最高，在8期之后带来负效应，在13期负效应达到最大，13期以后负效应持续变小。从城市化水平对城乡居民收入差距的脉冲响应来看，1个标准差的城市化水平的正向冲击带来城乡居民收入差距所有滞后期的正效应，在7期达到最高点，可以理解为某一年的城市化水平对后续年份城乡居民收入差距的拉动作用在第7年，此后逐渐下降并趋于收敛。从产业结构变动对城乡居民收入差距的脉冲响应来看，1个标准差的产业结构变动的正向冲击带来城乡居民收入差距不超过12期的正效应，在4期正效应最高，12期之后带来负效应，在17期负效应达到最大，17期以后负效应持续变小（图3）。

图3 VAR模型的脉冲响应函数图

从城市化水平对自身的脉冲响应来看，1个标准差的城市化水平的正向冲击带来城市化水平不超过9期的正效应，在1期正效应最高，到9期之后带来负效应，在15期负效应达到最大，到18期以后负效应持续变小。从城乡居民收入差距对城市化水平的脉冲响应来看，1个标准差的城乡居民收入差距的正向冲击带来城市化水平不超过15期的负效应，在2期负效应最高，直到15期之后带来正效应，在13期以后正效应不断上升。从产业结构变动对城市化水平的脉冲响应来看，1个标准差的产业结构变动的正向冲击带来城市化水平所有滞后期的负效应，在8期负效应最高，8期以后负效应不断下降。

从产业结构变动对自己的脉冲响应来看，1个标准差的产业结构变动的正向冲击带来产业结构变动1期的正效应，在2期变为负效应，到3期又变为正效应，在5期又变为负效应，在6期又变为正效应，在7期又变为负效应，到第10期负效应最大，10期以后负效应慢慢下降并趋于收敛。从城乡收入差距对产业结构变动的脉冲响应来看，1个标准差的城乡居民收入差距的正向冲击带来产业结构变动不超过4期的正效应，在1期正效应最高，在4期之后带来负效应，在7期负效应最大，7期以后负效应逐渐下降，到17期变为正效应，正效应延续到20期。从城市化水平对产业结构变动的脉冲响应来看，1个标准差的城市化水平的正向冲击带来产业结构变动不超过10期的正效应，在2期正效应最高，在10期之后带来负效应，在15期负效应最大，15期以后负效应逐渐下降并趋于收敛。

3 小结与对策建议

3.1 小结

从格兰杰检验结果可以得知，城乡居民收入差距不是城市化水平和产业结构变动的格兰杰原因，但是城市化水平及产业结构变动都是城乡居民收入差距的格兰杰原因。因此可以得出新疆城市化发展水平和产业结构变动是城乡居民收入差距扩大的重要影响因素，相反城乡居民收入差距不是城市化发展水平和产业结构变动的重要原因。

方差分解分析结果表明：在短期内城乡收入差距、城市化水平、产业结构变动三者之间的贡献率波动比较大；从长期来看三者之间的贡献率趋势稳定。导致城乡居民收入差距扩大的主要原因是城市化水平的提高，其次是产业结构变动；城市化水平和产业结构变动的主要原因均是本身的变动。

从脉冲响应函数分析结果可以得知：城市化水平、产业结构变动和城乡居民收入差距三者对自身的后续发展均是举足轻重的；城市化水平和产业结构变动对新疆城乡居民收入差距的扩大具有长期正效应，而城乡居民收入差距对城市化水平和产业结构变动均没有明显的冲击效应，城市化水平与产业结构变动之间也没有明显的冲击效应。因此，产业结构变动和城市化水平的提高是城乡居民收入差距扩大的主要影响因素。

3.2 对策和建议

一是将新疆城市化推动转向城镇化推动，通过镇建设让乡村的生产要素流动起来，从而提升乡村经济发展，实现乡村产业结构的转型升级，形成以镇为中心的微小经济增长轴线扇面，并与原有的城市增长极形成互动发展的格局。二是加大新疆城市产业结构的调整力度，提高产业结构优化升级的速度，并根据自身的比较优势形成独具特色的主导产业，以吸引更多的乡村人口来扩大城市规模，实现城市经济的稳定增长。三是形成城乡收入差距的检测机制和预警机制，把城乡收入差距控制在一个合理的范围内。四是新疆政策的重点应该放在继续增加城乡居民的收入上，而不是缩小两者间的差距。