劉磊

摘要：通過對近年來學者對城鄉(xiāng)收入差距影響因素的梳理，加以定性分析，找出影響重慶市城鄉(xiāng)收入差距的短期直接影響因素，建立多元回歸模型，利用嶺回歸分析，得出結論：就業(yè)結構在最大程度上影響重慶市城鄉(xiāng)收入差距，人均GDP和二、三產(chǎn)業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率的比值也對重慶市城鄉(xiāng)收入差距有較大影響，這樣，從經(jīng)濟增長因素、制度因素以及要素稟賦因素三個方面給出政府在制定政策，縮小城鄉(xiāng)差距方面的建議。

關鍵詞：城鄉(xiāng)收入差距；嶺回歸；影響因素；就業(yè)結構

中圖分類號：F061.5 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）019-000-02

一、引言

城鄉(xiāng)收入差距是黨和國家一直關注的問題。2012年中共十八大報告中指出，人民生活水平顯著提高，但全面實現(xiàn)小康的前進道路上還有不少困難和問題，城鄉(xiāng)區(qū)域發(fā)展差距和居民收入分配差距依然較大，必須著力解決收入分配差距問題，使發(fā)展成果更多更公平地惠及全體人民，朝著共同富裕的方向穩(wěn)步前進。在全面建成小康社會的奮斗目標下，加快縮小城鄉(xiāng)差距，實現(xiàn)共同富裕，具有重要的現(xiàn)實意義。

重慶是一個大都市、大農(nóng)村的直轄市，具有非常典型的城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟結構的特征。近年來重慶城鄉(xiāng)居民收入差距有縮小趨勢，但差距依然顯著，絕對收入差距逐年擴大，相對收入差距逐漸與全國平均水平一致。當前，考察重慶市城鄉(xiāng)居民收入差距及其影響因素，不僅對重慶自身發(fā)展有著重要而實際的意義，也將為其他省市的城鄉(xiāng)發(fā)展提供參考，具有一定的啟示作用。

不同學者采用不同方法不同指標對城鄉(xiāng)收入差距進行了研究。陳紅霞等采用就業(yè)結構變量、社會結構變量、經(jīng)濟結構變量、環(huán)境變量四類變量運用多元線性回歸模型對北京市城鄉(xiāng)居民收入差距進行了研究[1]；段景輝等則采用經(jīng)濟開放度、城市化水平、教育投入產(chǎn)出、產(chǎn)業(yè)結構和政府經(jīng)濟行為等變量構建了非參數(shù)面板數(shù)據(jù)模型，采用非參數(shù)逐點回歸估計方法考察對城鄉(xiāng)收入差距的影響[2]；孫曠怡運用協(xié)整回歸、格蘭杰檢驗、誤差修正模型的方法將城鄉(xiāng)二元結構系數(shù)、外貿(mào)依存度以及城鎮(zhèn)居民人均可支配收入發(fā)展速度作為城鄉(xiāng)居民收入差距變動的影響變量[3]。

但以上研究沒有考慮到模型設定的偏誤，變量間關系的問題。本文擬從變量的選取、模型設定的角度出發(fā)，建立多元回歸模型進行分析。

二、變量選取與模型建立

基于上述文獻已選取的變量，考慮對城鄉(xiāng)居民收入差距的短期直接影響，擬選取經(jīng)濟發(fā)展因素（人均GDP）、二元經(jīng)濟結構等制度性因素（就業(yè)結構）、宏觀經(jīng)濟政策影響因素（城鄉(xiāng)投資比）、要素稟賦因素（第二、三產(chǎn)業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率比率）四個指標，進行分析探究。

（一）人均GDP（X1）：該指標能夠體現(xiàn)國家經(jīng)濟的發(fā)展情況，數(shù)值越高，說明國家發(fā)展良好，人民群眾擁有良好的就業(yè)機會和就業(yè)途徑，體現(xiàn)居民收入的增長。

（二）就業(yè)結構（X2）：經(jīng)濟的發(fā)展實際上是產(chǎn)業(yè)結構調整、產(chǎn)業(yè)轉移的過程，就會帶動就業(yè)結構的變化。在勞動力由第一產(chǎn)業(yè)向第二、三產(chǎn)業(yè)轉移的過程中，會促進農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的提高，有利于農(nóng)業(yè)人口提高其收入水平，從而縮小城鄉(xiāng)居民收入之間的差距。

（三）城鄉(xiāng)投資比（X3）：該指標能夠體現(xiàn)政府政策對于城鄉(xiāng)發(fā)展的傾向。一般而言，用于城市投資的資金多，用于農(nóng)村投資的就相對較少，城市發(fā)展就會快于農(nóng)村發(fā)展，從而拉大城鄉(xiāng)居民收入的差距。

（四）第二、三產(chǎn)業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率比率（X4）：一般來說，勞動生產(chǎn)率的提高，意味著可以獲得更高的勞動報酬。勞動生產(chǎn)率的提高，依賴于資本等要素稟賦的改善。因此，該指標大小可以體現(xiàn)要素稟賦差異影響城鄉(xiāng)收入差距的最終因素。

數(shù)據(jù)來源：考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性和統(tǒng)計口徑的一致性，文章所用數(shù)據(jù)均來自2006-2013年《重慶統(tǒng)計年鑒》。

建立模型前，為確定各解釋變量與被解釋變量之間的關系，我們給出變量間矩陣散點圖，見圖2。

從圖中我們可以粗略的看出城鄉(xiāng)收入差距y與人均GDP（X1）、就業(yè)結構（X2）、城鄉(xiāng)投資比（X3）、第二、三產(chǎn)業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率比率（X4）呈線性關系，因此，建立多元回歸模型：

Y=C+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+u

但當我們進行OLS回歸分析時，方程F-檢驗顯著，而單個回歸系數(shù)的t-檢驗均不顯著，我們懷疑變量間存在多重共線性。因此，有必要進行共線性診斷，運行結果如表1所示：

由表1可知，變量人均GDP（X1）、就業(yè)結構（X2）、城鄉(xiāng)投資比（X3）和第二、三產(chǎn)業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率比率（X4）的方差膨脹因子（VIF）都在10以上，表明回歸方程中自變量存在嚴重的多重共線性問題，運用OLS估計得出的結論不能對現(xiàn)實情況進行準確刻畫，本文改用嶺回歸估計方法（運用SPSS20）對數(shù)據(jù)進行重新計算。

三、嶺回歸分析

嶺回歸運用于預測變量高度共線性的場合，可以消除自變量之間的多重共線性，并更大限度地考慮了因變量與自變量的信息。

取inc=0.01，k=0.3，對數(shù)據(jù)進行嶺回歸分析， X3檢測的統(tǒng)計量t= 0.0806<2.132=t0.05，4，嶺跡圖在k=0.2之后趨于穩(wěn)定，值接近于0，因此，X3對響應變量影響不顯著，故剔除該變量。我們的解釋是，盡管投資能夠促進經(jīng)濟增長，增加就業(yè)機會，但隨著城鄉(xiāng)統(tǒng)籌和城鄉(xiāng)一體化建設的推進，城鄉(xiāng)間投資對于收入差距影響減弱。

對所建立的模型進行修正，修正后的模型：

Y=C+β1X1+β2X2+β4X4+u

取inc=0.01，k=0.3，繼續(xù)進行嶺回歸，發(fā)現(xiàn)在k=0.2附近嶺跡趨于平穩(wěn)，故取k=0.2，運行的部分結果如表2所示。

根據(jù)經(jīng)濟學意義檢測，方程符號符合預期。現(xiàn)階段，人均GDP（X1）的增長、就業(yè)結構（X2）的合理調整均對縮小城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生有利影響、第二、三產(chǎn)業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率比率（X4）的減小也促使重慶市城鄉(xiāng)收差距的縮小。