孫 悅 ，趙 慶

（1.東北財(cái)經(jīng)大學(xué)馬克思主義學(xué)院，遼寧 大連 116025；2.中國(guó)大連高級(jí)經(jīng)理學(xué)院，遼寧 大連 116086；3.上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200230）

一、引 言

改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)各行業(yè)技術(shù)取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展，但與此同時(shí)，城鄉(xiāng)收入差距也在逐步擴(kuò)大。黨的十九大報(bào)告中指出：“我國(guó)社會(huì)主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾?！辈粩鄶U(kuò)大的城鄉(xiāng)收入差距是“不平衡不充分發(fā)展”的表現(xiàn)之一。那么技術(shù)進(jìn)步對(duì)城鄉(xiāng)收入差距是否會(huì)產(chǎn)生影響？如果產(chǎn)生影響，究竟是抑制還是加重了城鄉(xiāng)收入差距？理論上，技術(shù)進(jìn)步對(duì)于城鄉(xiāng)收入差距可能存在“雙刃劍效應(yīng)”：從抑制角度而言，通過(guò)技術(shù)進(jìn)步可以促進(jìn)公平發(fā)展在各領(lǐng)域更好更快實(shí)現(xiàn)，如通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新，提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)活力，推進(jìn)經(jīng)濟(jì)公平；通過(guò)技術(shù)進(jìn)步完善社會(huì)保障制度，保障分配公平；通過(guò)技術(shù)擴(kuò)散，使得知識(shí)的可獲得性和流動(dòng)性增加，推動(dòng)知識(shí)公平等等，而這些領(lǐng)域的公平發(fā)展都會(huì)提升農(nóng)村居民收入，從而抑制我國(guó)城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大。從加重角度而言，主要是源于我國(guó)“城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)”導(dǎo)致的對(duì)于科技資源的不公平占有，技術(shù)越發(fā)展反而越可能會(huì)加劇這種不公平，因此在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，城鄉(xiāng)技術(shù)的二元結(jié)構(gòu)很可能導(dǎo)致城鄉(xiāng)收入二元結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步強(qiáng)化。但在實(shí)際生活中，技術(shù)進(jìn)步對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，可能并不像理論分析的那樣簡(jiǎn)單明了，系統(tǒng)檢驗(yàn)技術(shù)進(jìn)步對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的抑制或加重作用，具有較強(qiáng)的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

眾多學(xué)者基于不同視角對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響因素進(jìn)行了深入研究，并將其歸納為6 大類(lèi)：城市化因素、政策因素、經(jīng)濟(jì)因素、人力資本因素、金融因素和對(duì)外開(kāi)放因素。城市化作為傳統(tǒng)二元經(jīng)濟(jì)向現(xiàn)代一元經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)換的重要途徑，成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的重要手段之一，但城市化因素對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響卻存在一定爭(zhēng)議，大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為提高城市化水平有助于抑制城鄉(xiāng)收入差距[1][2]，但也有部分學(xué)者認(rèn)為城市化水平的提升將加大城鄉(xiāng)收入差距[3]，還有學(xué)者認(rèn)為二者之間并非簡(jiǎn)單的線(xiàn)性關(guān)系，而是呈現(xiàn)出“倒U 型”曲線(xiàn)關(guān)系[4]。政策因素包括國(guó)家和地方制定的各項(xiàng)政策和發(fā)展戰(zhàn)略。由于政策的復(fù)雜性和差異性，不同政策產(chǎn)生的效果也不同[5][6][7]。經(jīng)濟(jì)因素主要包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等，而從不同視角出發(fā)對(duì)經(jīng)濟(jì)因素影響城鄉(xiāng)收入差距效果展開(kāi)的研究所得結(jié)論卻截然相反：大部分學(xué)者認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠抑制城鄉(xiāng)收入差距[8][9]，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)在短期內(nèi)則會(huì)加重城鄉(xiāng)收入差距[10]。人力資本因素主要指勞動(dòng)力的狀況，大部分學(xué)者認(rèn)為人力資本提升能夠抑制城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大[11][12][13][14]。金融因素對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響具有多重性和不確定性，劉玉光等[15]認(rèn)為金融發(fā)展能夠擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距，但其效應(yīng)會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展而逐步減弱；楊楠和馬綽欣[16]認(rèn)為金融發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距之間存在“倒U”關(guān)系，同時(shí)地區(qū)間存在不確定性差異。對(duì)外開(kāi)放因素對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響具有不確定性，研究結(jié)論存在較大爭(zhēng)議[17][18]。與此同時(shí)，近年來(lái)隨著科技發(fā)展，技術(shù)進(jìn)步對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響也逐漸引起學(xué)者的重視，但尚未得出一致結(jié)論，主要觀(guān)點(diǎn)可總結(jié)如下：一是加劇論，認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步會(huì)加劇城鄉(xiāng)收入差距[19]；二是抑制論，認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步能夠抑制城鄉(xiāng)收入差距[20]；三是時(shí)間節(jié)點(diǎn)階段論，認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步在中期內(nèi)會(huì)加劇城鄉(xiāng)收入差距，但在長(zhǎng)期內(nèi)會(huì)縮小差距[21]；四是發(fā)展節(jié)點(diǎn)階段論，認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步差異對(duì)城鄉(xiāng)收入差距會(huì)產(chǎn)生非線(xiàn)性影響[22]。

進(jìn)一步分析已有研究成果發(fā)現(xiàn)，上述文獻(xiàn)在研究方法上較多假設(shè)地區(qū)間城鄉(xiāng)收入不會(huì)產(chǎn)生相互影響，但實(shí)際上，自由貿(mào)易、技術(shù)擴(kuò)散、人員流動(dòng)等均會(huì)導(dǎo)致地區(qū)間城鄉(xiāng)收入產(chǎn)生相互影響，存在空間溢出效應(yīng)，這一事實(shí)已引起部分學(xué)者關(guān)注進(jìn)而采用靜態(tài)空間計(jì)量模型進(jìn)行相關(guān)研究[23][24][25]，但城鄉(xiāng)收入差距的往期活動(dòng)對(duì)現(xiàn)期活動(dòng)的影響，即城鄉(xiāng)收入差距的“路徑依賴(lài)”問(wèn)題，則仍在一定程度上被忽略了。本研究基于技術(shù)進(jìn)步視角，直接分析技術(shù)進(jìn)步對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響作用，擴(kuò)展地區(qū)間城鄉(xiāng)收入差距不會(huì)相互產(chǎn)生影響的假設(shè)，同時(shí)關(guān)注城鄉(xiāng)收入差距的“路徑依賴(lài)”問(wèn)題，以更加符合經(jīng)濟(jì)活動(dòng)實(shí)際情況。

本研究主要有3個(gè)可能創(chuàng)新點(diǎn)：一是在研究視角上，以往研究中直接探討技術(shù)進(jìn)步對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的文獻(xiàn)較少，并且研究結(jié)論也不一致，本文則以直接影響為視角，期望在這方面加以彌補(bǔ)。二是在研究方法上，已有研究文獻(xiàn)較多假設(shè)各省域間城鄉(xiāng)收入不會(huì)相互影響，即未充分考慮“空間溢出效應(yīng)”，雖然部分學(xué)者注意到該問(wèn)題而采用靜態(tài)空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，但對(duì)城鄉(xiāng)收入的“路徑依賴(lài)”問(wèn)題有所忽略，本文在城鄉(xiāng)收入差距的“空間溢出效應(yīng)”基礎(chǔ)上，解決其“路徑依賴(lài)”問(wèn)題，采用動(dòng)態(tài)空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型展開(kāi)實(shí)證分析。三是在部分變量的度量方式上，與已有大多數(shù)研究對(duì)技術(shù)進(jìn)步的度量方法不同[25][26]，本文以純技術(shù)效率作為自變量，避免技術(shù)進(jìn)步過(guò)程中規(guī)模因素的干擾；同時(shí)借鑒庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)（EKC）方法分析城鄉(xiāng)收入差距與經(jīng)濟(jì)發(fā)展間的“U 型”和“N 型”曲線(xiàn)關(guān)系；并且檢驗(yàn)其他因素對(duì)城鄉(xiāng)差距的影響效應(yīng)。

三、技術(shù)進(jìn)步與城鄉(xiāng)收入差距測(cè)算

（一）技術(shù)進(jìn)步測(cè)算

效率測(cè)算方法主要有兩類(lèi)，即數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）和隨機(jī)前沿分析方法（SFA）。與 SFA 相比較，DEA 因無(wú)需設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)具體形式而被較多使用，但在已有的使用DEA 測(cè)算技術(shù)創(chuàng)新效率的研究中，多未區(qū)別純技術(shù)效率與技術(shù)效率[25][26]，故本文借鑒Kumar 等人的方法，排除規(guī)模因素干擾，將技術(shù)效率區(qū)分為規(guī)模效率與純技術(shù)效率[27]。但同時(shí)DEA 會(huì)忽略非期望產(chǎn)出，而科技創(chuàng)新過(guò)程中的非期望產(chǎn)出又不可忽略，而Tone 提出的SBM 模型能夠解決實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的非期望產(chǎn)出問(wèn)題[28][29]。有鑒于此，本文以SBM 模型計(jì)算各省技術(shù)進(jìn)步的技術(shù)效率、規(guī)模效率和純技術(shù)效率，采取純技術(shù)效率代理技術(shù)進(jìn)步，以排除規(guī)模因素和非期望產(chǎn)出對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響。

借鑒蘇治和徐淑丹[25]、王俊和胡雍[26]的思路和方法，本文將技術(shù)進(jìn)步投入指標(biāo)分為人力和資本兩項(xiàng)。人力投入采用人員全時(shí)當(dāng)量（萬(wàn)人）測(cè)算，但歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》分地區(qū)數(shù)據(jù)僅統(tǒng)計(jì)了城鎮(zhèn)就業(yè)人員；資本存量借鑒陳宇峰和朱榮軍[30]的處理方式，采用永續(xù)盤(pán)存法進(jìn)行核算。對(duì)于技術(shù)進(jìn)步的產(chǎn)出應(yīng)以城鎮(zhèn)生產(chǎn)總值度量，但考慮數(shù)據(jù)可獲得性，只能以第二產(chǎn)業(yè)增加值（億元）和第三產(chǎn)業(yè)增加值（億元）反映綜合產(chǎn)出，這與我國(guó)城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)二元結(jié)構(gòu)的實(shí)際情況也比較相符。

（二）城鄉(xiāng)收入差距測(cè)算

目前廣泛使用的計(jì)算城鄉(xiāng)收入差距的方法主要有兩種：一種是以城鎮(zhèn)人均可支配收入與農(nóng)村人均純收入之比度量[3][24]；另一種是采用泰爾指數(shù)[2]。我國(guó)城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)顯著的二元結(jié)構(gòu)，農(nóng)村人口早期占有絕對(duì)大的比重并顯著變化，采用第一種方法不能反映城鄉(xiāng)人口所占比重的變化。泰爾指數(shù)不僅能夠反映收入比，而且還能夠揭示城鄉(xiāng)人口的變化特征。另外泰爾指數(shù)作為度量群體、個(gè)體或各地區(qū)之間城鄉(xiāng)收入差距的指標(biāo)，對(duì)高收入階層及低收入階層的收入變化較為敏感，符合我國(guó)城鄉(xiāng)收入差距主要體現(xiàn)在高收入與低收入兩端變化的現(xiàn)狀。因此，本研究選擇泰爾指數(shù)度量我國(guó)省域城鄉(xiāng)收入差距①。

（三）測(cè)算結(jié)果

本研究所用數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)。由于數(shù)據(jù)缺失，剔除港澳臺(tái)地區(qū)，2003～2016年31個(gè)省市自治區(qū)的平均技術(shù)進(jìn)步和城鄉(xiāng)收入差距如圖1所示②。

圖1 2003～2016年省域平均技術(shù)進(jìn)步和城鄉(xiāng)收入差距

由圖1可見(jiàn)：第一，無(wú)論采用SBM 還是BCC模型計(jì)算，我國(guó)省域技術(shù)進(jìn)步差異均較大，北京、上海、廣東、天津、江蘇地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步水平較高，而西藏、新疆、甘肅、青海、寧夏則較低，技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)出顯著的區(qū)域不平衡發(fā)展?fàn)顟B(tài)；第二，采用SBM 模型計(jì)算的技術(shù)進(jìn)步要低于BCC 模型計(jì)算值，也就是說(shuō)，在考慮了非期望產(chǎn)出之后，我國(guó)各省實(shí)際的技術(shù)進(jìn)步水平降低，其中新疆、西藏、青海、寧夏所受影響最大。第三，我國(guó)城鄉(xiāng)收入差距同樣呈現(xiàn)出顯著的區(qū)域不平衡發(fā)展?fàn)顟B(tài)，相對(duì)落后地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距較大，其中貴州、云南、西藏、陜西和甘肅是城鄉(xiāng)收入差距最大的5個(gè)地區(qū)。第四，將技術(shù)進(jìn)步與城鄉(xiāng)收入差距結(jié)合分析，技術(shù)進(jìn)步程度較低省份的城鄉(xiāng)收入差距較大，如西藏、甘肅等地區(qū)；技術(shù)進(jìn)步水平較高省份的城鄉(xiāng)收入差距較小，如北京、上海、天津、江蘇等地區(qū)。據(jù)此初步推算技術(shù)進(jìn)步與城鄉(xiāng)收入差距之間存在負(fù)相關(guān)。

四、城鄉(xiāng)收入差距的空間相關(guān)性檢驗(yàn)

在建立空間計(jì)量模型前，首先要對(duì)因變量（城鄉(xiāng)收入差距）進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，確定其是否存在空間溢出效應(yīng)[31]，若不存在則采用其他方法。

（一）城鄉(xiāng)收入差距全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)

空間相關(guān)性檢驗(yàn)前要設(shè)定空間權(quán)重矩陣，本文采用城鄉(xiāng)收入差距距離閾值法的距離空間權(quán)重矩陣③。2003～2016年城鄉(xiāng)收入差距的全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示④。

表1 城鄉(xiāng)收入差距全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)

由表1可見(jiàn)，Moran’s I 指數(shù)顯著為正且數(shù)值較大，說(shuō)明城鄉(xiāng)收入差距存在顯著的正向全局空間相關(guān)性，較高的具有相似性的屬性集聚在一起。Moran’s I 指數(shù)整體呈遞減趨勢(shì)，表明省域之間的空間集聚差距在逐步縮小，城鄉(xiāng)收入差距的空間溢出效應(yīng)在降低。

（二）城鄉(xiāng)收入差距局域空間自相關(guān)檢驗(yàn)

Moran 散點(diǎn)圖可以檢驗(yàn)變量及其空間滯后變量之間的相關(guān)關(guān)系，常用來(lái)進(jìn)行局域空間自相關(guān)檢驗(yàn)以研究區(qū)域空間的不穩(wěn)定性，2016年城鄉(xiāng)收入差距的局域空間自相關(guān)檢驗(yàn)Moran 散點(diǎn)圖如圖2所示⑤。

圖2 2016年城鄉(xiāng)收入差距的局域空間自相關(guān)檢驗(yàn)

由圖2可見(jiàn)，我國(guó)省域城鄉(xiāng)收入差距集聚現(xiàn)象明顯，呈現(xiàn)出顯著的、正向的局域空間自相關(guān)性。

通過(guò)全局空間自相關(guān)和局域空間自相關(guān)檢驗(yàn)可知，我國(guó)省域城鄉(xiāng)收入差距存在正向的空間溢出效應(yīng)，具有顯著的地域依賴(lài)特征，故需將空間因素納入模型分析。

五、技術(shù)進(jìn)步對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的空間計(jì)量檢驗(yàn)

（一）構(gòu)建動(dòng)態(tài)空間計(jì)量模型

基于空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果，將城鄉(xiāng)收入差距的空間依賴(lài)特征和空間誤差特征納入模型，構(gòu)建靜態(tài)空間滯后/誤差模型（SLM/ SEM）：

其中THEIL 為城鄉(xiāng)收入差距；C 為常數(shù)項(xiàng)；TEC 為技術(shù)進(jìn)步；X 為影響因素；α、β 為待估參數(shù)；ε、μ 為服從正態(tài)分布的隨機(jī)誤差項(xiàng)，ε′也為隨機(jī)誤差項(xiàng)；ρ 為空間回歸系數(shù)；λ 為空間誤差系數(shù)；ωij為空間權(quán)重矩陣。其余相同。

Elhorst[32]通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)空間面板模型，認(rèn)為某些變量的空間依賴(lài)關(guān)系不僅體現(xiàn)在當(dāng)期地區(qū)之間的相互影響，還可能受到本地區(qū)之前一些因素的影響；且動(dòng)態(tài)空間面板模型考慮了因變量的動(dòng)態(tài)效應(yīng)，可以有效避免變量的內(nèi)生性問(wèn)題。城鄉(xiāng)收入情況本身具有存量特征，其調(diào)整過(guò)程具有明顯的滯后性[33]。因此，對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的時(shí)間滯后效應(yīng)即路徑依賴(lài)問(wèn)題進(jìn)行考察具有實(shí)際意義。借鑒邵帥等[34]局部調(diào)整模型的思路，將式（1）、（2）推導(dǎo)為：

其中θ、φ 為時(shí)間滯后系數(shù)，表示時(shí)間滯后效應(yīng)的大小，用以檢驗(yàn)城鄉(xiāng)收入差距的路徑依賴(lài)。其余相同。

（二）控制變量選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

城市化因素（URB）以城鎮(zhèn)人口數(shù)/總?cè)丝跀?shù)度量[4]；政策因素（GOV）以地方政府財(cái)政支出/GDP度量[6]；經(jīng)濟(jì)因素選擇兩個(gè)指標(biāo)，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。多項(xiàng)研究表明，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)會(huì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生影響，并且盧沖等[33]認(rèn)為第一產(chǎn)業(yè)能夠抑制城鄉(xiāng)收入差距，而第二、三產(chǎn)業(yè)則會(huì)加重城鄉(xiāng)收入差距，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)于城鄉(xiāng)收入的總作用效果則取決于二者的合力。為全面反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的內(nèi)涵，本文將三次產(chǎn)業(yè)均包含在內(nèi)，并借鑒鄭萬(wàn)吉和葉阿忠[10]的方法構(gòu)造產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指數(shù)。已有研究表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平能夠顯著抑制城鄉(xiāng)收入差距，但與以往不同，本文借鑒環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)（EKC）理論及模型，考察城鄉(xiāng)收入差距與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間的“U 型”曲線(xiàn)和“N 型”曲線(xiàn)關(guān)系問(wèn)題，以人均地區(qū)生產(chǎn)總值(元/人) 度量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）；人力資本因素（HUM）以每10萬(wàn)人口高等學(xué)校平均在校生數(shù)（人）度量[18]；金融因素（FIN）以省域金融業(yè)增加值/GDP 度量。金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響是復(fù)雜的，既可能通過(guò)小額信貸為城鄉(xiāng)貧困居民特別是農(nóng)村居民提供金融服務(wù)，進(jìn)而縮小城鄉(xiāng)收入差距；又可能因?yàn)閮A向于城市部門(mén)，而擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距；也可能在二者共同作用下效果并不顯著[35]。對(duì)外開(kāi)放因素（FDI）以進(jìn)出口貿(mào)易總額/GDP 度量。

實(shí)證數(shù)據(jù)時(shí)間與前文相同，來(lái)源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)。其中為了去除異方差和波動(dòng)趨勢(shì)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）和人力資本（HUM）取對(duì)數(shù)，符號(hào)未變。

（三）實(shí)證分析

對(duì)動(dòng)態(tài)空間滯后/誤差模型（DSLM/ DSEM）估計(jì)參數(shù)前，需進(jìn)行 Robust LM（lag/error）Lagrange、Multiplier（lag/error）檢驗(yàn)[34]，四個(gè)統(tǒng)計(jì)量均在 1%水平下顯著（未報(bào)告，備索），實(shí)證結(jié)果如表2和表3所示⑥。

1.城鄉(xiāng)收入差距

從時(shí)間維度來(lái)看，城鄉(xiāng)收入差距的時(shí)間滯后系數(shù)（θ/φ）在 DSLM 和 DSEM 中均在 1%的水平下顯著為正，表明城鄉(xiāng)收入差距具有明顯的路徑依賴(lài)特征，當(dāng)期城鄉(xiāng)收入差距如果處于較高水平，那么下一期將可能繼續(xù)走高，從而表現(xiàn)出“馬太效應(yīng)”，強(qiáng)者愈強(qiáng)，弱者愈弱。從空間維度來(lái)看，城鄉(xiāng)收入差距空間滯后系數(shù)ρ在1%水平下顯著，進(jìn)一步說(shuō)明各省域城鄉(xiāng)收入差距存在顯著的溢出效應(yīng)；空間誤差系數(shù)λ 也在1%的水平下顯著為正，說(shuō)明相鄰省份的城鄉(xiāng)收入差距情況對(duì)本省的城鄉(xiāng)收入差距影響顯著，并且方向?yàn)檎?/p>

表2 動(dòng)態(tài)空間滯后模型（DSLM）估計(jì)結(jié)果

2.技術(shù)進(jìn)步（TEC）的影響作用

綜合表2和表3中時(shí)間、空間及控制變量逐步引入后的分析結(jié)果，可見(jiàn)TEC 系數(shù)基本在1%水平下顯著為負(fù)（除模型8），說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步確實(shí)能夠顯著抑制城鄉(xiāng)收入差距。技術(shù)進(jìn)步可以加速知識(shí)的傳播，促進(jìn)社會(huì)各階層，特別是農(nóng)村貧困階層掌握知識(shí)和技術(shù)，進(jìn)而農(nóng)民可以通過(guò)技術(shù)提高第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率，或通過(guò)電子商務(wù)等渠道提高收入水平。這對(duì)于豐富對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響因素的認(rèn)識(shí)以及加深對(duì)技術(shù)進(jìn)步的理解將有所幫助。

表3 動(dòng)態(tài)空間誤差模型（DSEM）估計(jì)結(jié)果

3.其他影響因素的效應(yīng)

URB 基本在5%水平下顯著為負(fù)（除模型6），說(shuō)明提升城鎮(zhèn)化水平能夠顯著抑制城鄉(xiāng)收入差距；GOV 基本在1%水平下顯著為負(fù)（除模型8），說(shuō)明政策支持能夠抑制城鄉(xiāng)收入差距；INS 在5%水平下顯著為正，說(shuō)明INS 會(huì)顯著加劇城鄉(xiāng)收入差距。這主要是因?yàn)槲覈?guó)目前加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的主要策略是促進(jìn)第二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展，而根據(jù)已有研究，第二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展會(huì)加重城鄉(xiāng)收入差距[33]。因此，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的同時(shí)還應(yīng)該采用其他手段，避免進(jìn)一步加大城鄉(xiāng)收入差距；HUM顯著為負(fù)，說(shuō)明提升人力資本能夠有效抑制城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大；借鑒EKC 理論及模型，考察GDP 及其平方項(xiàng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響（模型1和5），各系數(shù)均在1%水平下顯著，其中GDP 系數(shù)為負(fù)、平方項(xiàng)系數(shù)為正，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響是“U 型”曲線(xiàn)關(guān)系，而非簡(jiǎn)單的線(xiàn)性關(guān)系：在“拐點(diǎn)”之前，隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，城鄉(xiāng)收入差距下降，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)城鄉(xiāng)收入差距起到抑制作用；超過(guò)“拐點(diǎn)”之后，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)開(kāi)始加重城鄉(xiāng)收入差距程度。但隨著GDP 立方項(xiàng)的引入（模型2 和6），經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響不再顯著，結(jié)合其系數(shù)符號(hào)說(shuō)明二者之間不存在“N型”曲線(xiàn)關(guān)系；FIN 系數(shù)呈負(fù)向但不顯著（模型3 和7），這與已有結(jié)論基本相同[2][35]；FDI 系數(shù)為負(fù)，但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)（模型4 和8），說(shuō)明對(duì)外開(kāi)放程度對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的抑制作用不顯著。

4.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為保證結(jié)論穩(wěn)健可靠，筆者不僅在上述實(shí)證過(guò)程引入控制變量，同時(shí)又采用其他兩種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：一是在原實(shí)證數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，采用k 臨近法重新構(gòu)建距離空間權(quán)重矩陣，實(shí)證結(jié)果與上述結(jié)論基本相同⑦；二是置換部分變量，采用城鎮(zhèn)人均可支配收入與農(nóng)村人均純收入之比度量城鄉(xiāng)收入差距，并采用由BCC 模型計(jì)算的純技術(shù)效率度量技術(shù)進(jìn)步，實(shí)證結(jié)果如表4所示⑧。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)動(dòng)態(tài)空間滯后模型（DSLM）估計(jì)結(jié)果

由表4可見(jiàn)，使用新方法所得結(jié)果與上述結(jié)論基本相同，僅有兩點(diǎn)差異：第一，穩(wěn)健性檢驗(yàn)中GDP 立方項(xiàng)在 1%水平下顯著（模型 10～12），說(shuō)明城鄉(xiāng)收入差距與GDP 之間呈現(xiàn)“N 型”曲線(xiàn)關(guān)系；第二，穩(wěn)健性檢驗(yàn)中FDI 在10%水平下顯著（模型12），但這兩點(diǎn)并不影響本文得出的主要結(jié)論。

六、結(jié)論與啟示

鑒于城鄉(xiāng)收入差距影響因素的復(fù)雜性，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同視角采用不同方法進(jìn)行了研究，但較多忽略了技術(shù)進(jìn)步對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響。雖然近年來(lái)這一問(wèn)題逐漸引起學(xué)者重視，但研究結(jié)論尚不統(tǒng)一。且目前已有的關(guān)于城鄉(xiāng)收入差距的研究大多假定各省域間城鄉(xiāng)收入情況不會(huì)彼此影響，即便注意到該問(wèn)題的研究也較多忽略了城鄉(xiāng)收入的“路徑依賴(lài)”特征而采用靜態(tài)空間計(jì)量模型。基于此，本文選擇從技術(shù)進(jìn)步視角直接研究技術(shù)進(jìn)步對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，放開(kāi)已有大部分文獻(xiàn)關(guān)于各省域間城鄉(xiāng)收入情況是孤立的這一假設(shè)，在該基礎(chǔ)上進(jìn)一步引入城鄉(xiāng)收入情況的路徑依賴(lài)特征即往期對(duì)現(xiàn)期的影響，采用動(dòng)態(tài)空間計(jì)量模型進(jìn)行估計(jì)；同時(shí)采用SBM 模型計(jì)算純技術(shù)效率度量技術(shù)進(jìn)步，避免非期望產(chǎn)出與規(guī)模因素的干擾，使得研究更加符合實(shí)際。本研究得出的主要結(jié)論如下：

第一，在城鄉(xiāng)收入差距方面，各省域城鄉(xiāng)收入差距較大，從時(shí)間維度而言，城鄉(xiāng)收入差距具有明顯的路徑依賴(lài)特征，當(dāng)期城鄉(xiāng)收入差距處于較高水平的省份，下一期可能繼續(xù)走高，從而表現(xiàn)出“馬太效應(yīng)”。從空間維度而言，通過(guò)全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)和局域空間自相關(guān)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，城鄉(xiāng)收入差距呈現(xiàn)出顯著的地域依賴(lài)特征，存在正向的空間溢出效應(yīng)，通過(guò)DSLM 和DSEM 進(jìn)一步研究表明，相鄰省份的城鄉(xiāng)收入差距對(duì)本省具有顯著的正向影響，存在省域間聯(lián)動(dòng)現(xiàn)象。

第二，在技術(shù)進(jìn)步對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響方面，隨著時(shí)間因素、空間因素以及控制變量的逐步引入，技術(shù)進(jìn)步能夠顯著地抑制城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大，因此不可忽視技術(shù)進(jìn)步對(duì)于縮小城鄉(xiāng)收入差距的效應(yīng)。技術(shù)進(jìn)步和城鄉(xiāng)收入差距是社會(huì)進(jìn)步的兩個(gè)重要議題，一方面，技術(shù)進(jìn)步能夠通過(guò)促進(jìn)知識(shí)傳播和加快技術(shù)應(yīng)用，促使農(nóng)村居民掌握新知識(shí)和應(yīng)用技術(shù)，在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代下，這將提升農(nóng)村居民收入水平，有利于抑制城鄉(xiāng)收入差距；另一方面，農(nóng)村居民通過(guò)掌握新知識(shí)和應(yīng)用技術(shù)可以提升科學(xué)素養(yǎng)，這樣可以進(jìn)一步促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步。因此，二者的關(guān)系應(yīng)該是技術(shù)進(jìn)步能夠抑制城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大，而城鄉(xiāng)收入差距的縮小又能夠促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，即二者是一種“交替反作用”關(guān)系。

第三，在城鄉(xiāng)收入差距的其他影響因素方面，城市化因素能夠顯著抑制城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大，因而可以通過(guò)城市化進(jìn)程發(fā)揮城市的輻射作用，促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)發(fā)展，從而抑制城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大。政策支持可以抑制城鄉(xiāng)收入差距，因此政府可以通過(guò)影響初次分配、再分配和投資財(cái)政支出等方式縮小城鄉(xiāng)收入差距。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)會(huì)顯著加重城鄉(xiāng)收入差距，因此在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的同時(shí)應(yīng)采用其他手段，避免進(jìn)一步加大城鄉(xiāng)收入差距。人力資本能夠有效抑制城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大，因此可以通過(guò)促進(jìn)教育公平、組織培訓(xùn)等手段，提高農(nóng)村居民人力資本水平，縮小城鄉(xiāng)收入差距。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與城鄉(xiāng)收入差距之間是“U 型”曲線(xiàn)關(guān)系，而非簡(jiǎn)單的線(xiàn)性關(guān)系，在“拐點(diǎn)”之前，隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，城鄉(xiāng)收入差距下降，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)城鄉(xiāng)收入差距起到抑制作用；但超過(guò)“拐點(diǎn)”之后，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)開(kāi)始加重城鄉(xiāng)收入差距的形成，經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)促使社會(huì)分化。但在實(shí)證和穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，城鄉(xiāng)收入差距與GDP 是否存在“N 型”曲線(xiàn)關(guān)系還存在一定爭(zhēng)議，需進(jìn)一步研究。金融發(fā)展能夠抑制城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大，但效應(yīng)并不顯著，說(shuō)明金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響具有不確定性。對(duì)外開(kāi)放程度能夠抑制城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大，但影響的顯著性在實(shí)證和穩(wěn)健性檢驗(yàn)中存在爭(zhēng)議。

注：

①在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中采用第一種方法度量城鄉(xiāng)收入差距。

②限于篇幅，歷年計(jì)算數(shù)據(jù)未報(bào)告，備索；本文還采用BCC 模型（屬于經(jīng)典DEA）計(jì)算純技術(shù)效率來(lái)度量技術(shù)進(jìn)步，在下文穩(wěn)健性檢驗(yàn)中使用；關(guān)于BCC 模型可參看：Banker R D,Charnes A,Cooper W W.Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis [J].Management Science,1984,30(9)：1078-1092.。

③在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中選擇k 臨近法的距離空間權(quán)重矩陣。

④限于篇幅，2007～2012年全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果未報(bào)告，備索，

⑤由于2002～2015年結(jié)論相似，限于篇幅未報(bào)告，備索；另外在圖2中存在部分地區(qū)重疊，因此圖中未顯示全部31個(gè)省份。

⑥本文對(duì)基礎(chǔ)動(dòng)態(tài)面板模型采用OLS 進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果表明DSLM和DSEM的模型在統(tǒng)計(jì)參數(shù)上優(yōu)于OLS，具體參數(shù)未報(bào)告，備索。另外限于篇幅，表2、表3和表4中報(bào)告的是從GDP 和GDP2開(kāi)始逐步引入控制變量的檢驗(yàn)結(jié)果，之前的變量 θ、TEC、URB、GOV、INS 和 HUM逐步引入過(guò)程的檢驗(yàn)結(jié)果未報(bào)告，備索。

⑦估計(jì)了3種模型，限于篇幅，未報(bào)告，備索。

⑧實(shí)際也估計(jì)了3種模型，兩個(gè)空間模型的結(jié)論基本相同，但與前文實(shí)證結(jié)果不同的是，DSLM模型參數(shù)優(yōu)于DSEM 和OLS，因此另兩種模型未報(bào)告，備索。