劉興華

（江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，江西 南昌 330013）

一、引言

改革開放以來，我國(guó)經(jīng)濟(jì)總體上保持高速增長(zhǎng)，1978—2018 年，我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的年均增速高達(dá)9.5%，躍居為世界第二大經(jīng)濟(jì)體。隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的不斷完善，我國(guó)備受外商投資的青睞，20 世紀(jì)90 年代，外商投資額出現(xiàn)井噴式增長(zhǎng)，我國(guó)于2002 年成為全球引進(jìn)外資最多的國(guó)家。截至2018 年，在我國(guó)的外資企業(yè)已有96 萬家，累計(jì)利用外資額共計(jì)2.1 萬億美元。然而，我國(guó)經(jīng)濟(jì)在獲得飛速發(fā)展的同時(shí)，也積累了不少的結(jié)構(gòu)性矛盾，突出表現(xiàn)在，受經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)政策和地理區(qū)位因素的影響，我國(guó)不同地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展并不平衡。從外商直接投資維度看，2018 年東部地區(qū)與中西部地區(qū)實(shí)際利用外資額之比為5.1∶1。城鄉(xiāng)收入差距也呈現(xiàn)出不斷擴(kuò)大的態(tài)勢(shì)，1985 年我國(guó)城鄉(xiāng)收入差距比為1.9∶1，1994 年擴(kuò)大到2.9∶1，2007 年達(dá)到3.3∶1 的峰值；城鄉(xiāng)收入差距比雖于2018 年降至2.7∶1，但仍維持在較高位置。如何縮小城鄉(xiāng)收入差距，促進(jìn)地區(qū)間經(jīng)濟(jì)平衡發(fā)展，已成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展亟待解決的重要問題。

近年來，國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞城鄉(xiāng)收入差距做了大量研究，通過構(gòu)建空間杜賓模型，分析了城鎮(zhèn)化率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、對(duì)外貿(mào)易等因素對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響。（王克強(qiáng)和張忠杰，2012；穆紅梅，2019）。[1-2]對(duì)于外商投資對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響問題，學(xué)界雖有研究但結(jié)論并不完全一致。第一種觀點(diǎn)認(rèn)為，外商直接投資（FD）I 為東道國(guó)企業(yè)提供先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，促進(jìn)東道國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，進(jìn)而有助于縮小城鄉(xiāng)收入差距。（鄭磊和汪旭暉，2018；Jensen，2007；Prime，2012）。[3-5]第二種觀點(diǎn)認(rèn)為，F(xiàn)DI 與城鄉(xiāng)收入差距之間呈倒U 型關(guān)系，受發(fā)達(dá)地區(qū)勞動(dòng)力價(jià)格提高、政策優(yōu)惠減少的影響，外商投資逐漸轉(zhuǎn)向欠發(fā)達(dá)地區(qū)，為當(dāng)?shù)氐褪杖腚A層創(chuàng)造工作機(jī)會(huì)，因而外商投資對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響呈現(xiàn)出先上升后下降的特征。（張安馳和姜德波，2015；成力為和關(guān)書，2019）。[6-7]第三種觀點(diǎn)認(rèn)為，F(xiàn)DI拉大了城鄉(xiāng)收入之間的差距，F(xiàn)DI 對(duì)農(nóng)民人均純收入的增長(zhǎng)無顯著性關(guān)系，對(duì)城鎮(zhèn)居民人均純收入的增長(zhǎng)高度正相關(guān)。（王海軍和李愿宏，2011；Choi，2006）。[8-9]第四種觀點(diǎn)認(rèn)為，F(xiàn)DI 對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響不顯著。FDI 通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和就業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整縮小城鄉(xiāng)收入差距，但與之相伴的貿(mào)易自由化、人力資本效應(yīng)的非均衡性和第二產(chǎn)業(yè)比重的提升卻擴(kuò)大了城鄉(xiāng)收入差距。（周娟和張廣勝，2009；盛斌和魏方，2012；李超，2019）。[10-12]

綜上，學(xué)界關(guān)于FDI 對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的研究存在較大分歧，主要原因在于影響機(jī)制的復(fù)雜性。由于地區(qū)之間的發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政治體系不盡相同，F(xiàn)DI 對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響并非簡(jiǎn)單的線性關(guān)系。目前，學(xué)界對(duì)此問題基本采用時(shí)間序列的實(shí)證研究方法，Goux 和Maurin（2000）研究法國(guó)樣本后，發(fā)現(xiàn)FDI 擴(kuò)大了熟練工與非熟練工之間的收入差距。[13]周云波等（2015）則測(cè)算了FDI對(duì)不同企業(yè)間工資差距的影響程度和變化趨勢(shì)。[14]雖然時(shí)間序列分析在相關(guān)研究的運(yùn)用較為普遍，但它沒有考慮不同地區(qū)各因素之間可能產(chǎn)生的空間效應(yīng)。為了彌補(bǔ)這一缺陷，Chen（2016）做了有益的嘗試，運(yùn)用空間固定效應(yīng)的變量回歸技術(shù)，研究外商投資通過國(guó)際貿(mào)易傳導(dǎo)促進(jìn)城鄉(xiāng)收入差距增大的發(fā)生機(jī)理。[15]

上述研究對(duì)FDI 與城鄉(xiāng)收入差距的問題進(jìn)行了卓有成效的探索。本文在現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，試圖克服已有研究忽略空間效應(yīng)的不足，從地理空間和經(jīng)濟(jì)空間維度構(gòu)建動(dòng)態(tài)空間滯后模型（SLM），探討空間效應(yīng)視角下外商投資對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，將空間溢出效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，為我國(guó)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)向好發(fā)展提供理論基礎(chǔ)和決策依據(jù)。

二、理論分析

基于外商投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)生性，本文運(yùn)用新古典增長(zhǎng)理論，從索洛模型視角分析外商投資對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響。

近年來，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展良好，綜合國(guó)力大幅提升，但城鄉(xiāng)差距依然明顯，仍然存在經(jīng)濟(jì)學(xué)家劉易斯所謂的二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。在我國(guó)現(xiàn)階段的二元經(jīng)濟(jì)中，假設(shè)社會(huì)生產(chǎn)規(guī)模報(bào)酬不變，生產(chǎn)函數(shù)為：

式（1）中，Y 為社會(huì)總產(chǎn)出，K 為社會(huì)總資本，A 為知識(shí)投入量，L 為勞動(dòng)投入量。假定生產(chǎn)函數(shù)具有“行為良好”特征，滿足稻田條件與資本邊際效益遞減性質(zhì)。當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于均衡時(shí)，儲(chǔ)蓄全部有效轉(zhuǎn)化為投資，則可以得到著名的索洛方程：

其中，s 為儲(chǔ)蓄率，g 為技術(shù)進(jìn)步，n 為人口增長(zhǎng)率，δ 為折舊。若將社會(huì)總資本K 分解為國(guó)內(nèi)投資G和外商投資F 兩部分，ρ 為外商投資占社會(huì)總產(chǎn)出的比例，則修正后的生產(chǎn)函數(shù)和索洛函數(shù)為：

式（4）、式（5）為索洛方程變形，其中，K(t)為資本與勞動(dòng)之比，Y(t)為人均產(chǎn)量，為人均國(guó)內(nèi)資本變化量，為人均國(guó)外資本變化量。若經(jīng)濟(jì)達(dá)到均衡時(shí)，有。根據(jù)式（1）、式（3）和式（4），可知均衡狀態(tài)下，經(jīng)濟(jì)收斂的人均資本穩(wěn)態(tài)值分別為：

由式（6）、式（7）可知，在均衡狀態(tài)下，一國(guó)資本不僅受儲(chǔ)蓄率的影響，還與外商投資占比ρ、技術(shù)進(jìn)步g、人口增長(zhǎng)率n 等參數(shù)密切相關(guān)。為了進(jìn)一步探究均衡狀態(tài)下外商投資對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，假定外商投資KF中，流入城鎮(zhèn)的外商投資KF1=ρKF，流入農(nóng)村的外商投資KF2=(1-ρ)KF，由此可以得到城市和農(nóng)村的生產(chǎn)函數(shù)Yc、Yn分別為：

社會(huì)生產(chǎn)規(guī)模報(bào)酬不變情況下，城市和農(nóng)村的平均工資Sc、Sn取決于勞動(dòng)力與資本的邊際收益：

為了計(jì)算外商投資對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，我們引入衡量收入差距的泰爾指數(shù)：

其中，ω 為城鎮(zhèn)化率，即城市收入與總?cè)丝诘谋戎?，?為城鄉(xiāng)收入之比。對(duì)城鎮(zhèn)化率ω 求偏導(dǎo)得：

由上可知，泰爾指數(shù)與城鎮(zhèn)化率ω 呈現(xiàn)庫茲涅佐夫倒U 型曲線的特征，臨界值為；當(dāng)城鎮(zhèn)化水平較低時(shí)，城鎮(zhèn)化會(huì)擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距，一旦城鎮(zhèn)化越過臨界水平后則會(huì)縮小城鄉(xiāng)收入之間的差距。為了考察外商投資與城鄉(xiāng)收入不平等之間的關(guān)系，設(shè)函數(shù)：

由式（17）可知，城鄉(xiāng)收入差距與外商投資之間存在相關(guān)關(guān)系。由于城鎮(zhèn)化率ω＜1，從宏觀角度看，隨著外商投資比例的不斷增加，城鄉(xiāng)收入差距呈現(xiàn)不斷縮小的變化趨勢(shì)。由于不同地區(qū)資源稟賦差異較大，經(jīng)濟(jì)水平和社會(huì)發(fā)展水平也不盡相同，城鄉(xiāng)收入差距還受經(jīng)濟(jì)、技術(shù)及其他因素的交互影響，故本文利用省級(jí)面板數(shù)據(jù)分組檢驗(yàn)外商投資在縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用。

三、變量選擇、數(shù)據(jù)描述與空間相關(guān)性檢驗(yàn)

省級(jí)面板數(shù)據(jù)是地域時(shí)空差異變化而形成的數(shù)據(jù)集，使用前需檢驗(yàn)樣本間的空間自相關(guān)性，之后從地理距離、經(jīng)濟(jì)距離維度研究以外商投資為主的多重因素對(duì)我國(guó)城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生的影響，將其分解為長(zhǎng)期效應(yīng)和短期效應(yīng)來討論不同時(shí)期之間的區(qū)域性差異。

（一）變量選擇

1.被解釋變量：城鄉(xiāng)收入差距。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)城鄉(xiāng)收入差距測(cè)度方法形成了不同的觀點(diǎn)，其中阿特金森指數(shù)（Atkinson，1970）、基尼系數(shù)（Dalton，1920）和泰爾指數(shù)（Theil，1967）是被廣泛認(rèn)可和應(yīng)用的尺度。由于城鎮(zhèn)化進(jìn)程中伴隨收入差距的變化和人口的遷移，王少平和歐陽志剛（2008）指出，基尼系數(shù)著重衡量總收入差距，缺乏對(duì)各部分城鄉(xiāng)收入差距的衡量。[16-19]阿特金森指數(shù)雖然考慮了社會(huì)心理因素，但忽略了城鄉(xiāng)人口變遷因素，分解起來也極其困難。泰爾指數(shù)能夠有效彌補(bǔ)以上指標(biāo)的缺陷（謝洪芳和賴淑鑾，2004），且其對(duì)兩端（高收入組和低收入組）較為敏感，而城鄉(xiāng)收入差距要測(cè)量的正是兩端變化。[20]

2.核心解釋變量：外商投資額。理論分析表明，外商投資與城鄉(xiāng)收入差距之間存在著相互作用。一般而言，一個(gè)地區(qū)的外商投資額越大，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)越明顯，城鄉(xiāng)收入差距可能發(fā)生較大的變化。為了更好地度量外商投資變量，本文選用實(shí)際利用外商投資額與當(dāng)?shù)谿DP 的比值作為外商投資的代理變量。

3.控制變量：為防止計(jì)量中出現(xiàn)遺漏變量偏誤，本文分別從經(jīng)濟(jì)、教育、貿(mào)易、科技、人口、成本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面選取代表性指標(biāo)作為控制變量。同時(shí)，參考以往文獻(xiàn)的做法（Barro 和Lee，2001；鈔小靜和沈坤榮，2014），[21-22]選取人力資本（采用各省份勞動(dòng)人口的平均受教育年限來衡量）、進(jìn)出口總額與GDP 占比、第三產(chǎn)業(yè)占比、公路覆蓋比率、就業(yè)人員的平均工資、技術(shù)進(jìn)步、等級(jí)公路與省域面積的比值、技術(shù)合同成交額與GDP 的比值以及人口自然增長(zhǎng)率等指標(biāo)共同構(gòu)成控制變量集合。模型涉及變量的定義及構(gòu)建方法見表1。

4.調(diào)節(jié)變量：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同的地區(qū)，其要素稟賦、消費(fèi)結(jié)構(gòu)等存在較大差異。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的地區(qū)，與之相匹配的金融市場(chǎng)也愈加成熟（馬穎和李靜，2012），由此導(dǎo)致發(fā)展水平不同的地區(qū)，外商投資對(duì)當(dāng)?shù)氐男в靡泊嬖诓町悾ㄗT之博和趙岳，2014）。[23-24]因此，本文將經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為調(diào)節(jié)變量，采用各地區(qū)人均GDP 來衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，探究不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的外商投資對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響。

變量的周期性是空間計(jì)量模型的關(guān)注重點(diǎn)，基于此，本文對(duì)變化幅度較大的數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理，顯著降低樣本數(shù)據(jù)趨勢(shì)波動(dòng)的干擾。

5.空間權(quán)重矩陣。城鄉(xiāng)收入差距在很大程度上表現(xiàn)為區(qū)域之間的集聚效應(yīng)，外商投資在利潤(rùn)驅(qū)動(dòng)下更多地流向經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)。對(duì)外商投資與城鄉(xiāng)收入差距的實(shí)證分析不能僅僅考慮地理空間上的相關(guān)性，對(duì)經(jīng)濟(jì)空間中變量關(guān)系的考察同樣重要。本文分別設(shè)定空間鄰接、地理距離和經(jīng)濟(jì)距離等權(quán)重矩陣，完整分析不同空間狀態(tài)下外商投資對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的差異化影響。

表1 變量定義

（1）空間鄰接矩陣。構(gòu)建空間鄰接矩陣以驗(yàn)證地理位置上的相鄰性。地理位置上相鄰省份取值定義為1，若不相鄰則定義為0，以此檢驗(yàn)所涉及的變量是否具有空間相關(guān)性。

（2）地理距離矩陣。利用各省省會(huì)城市經(jīng)緯度坐標(biāo)計(jì)算城市之間的球面距離，并取其倒數(shù)表示地理距離矩陣，如式（18）所示。

其中，dij表示i 省與j 省省會(huì)城市經(jīng)緯度坐標(biāo)計(jì)算出的兩城市之間的球面距離。

（3）經(jīng)濟(jì)距離矩陣?；诘乩砜臻g并不能較好地反映變量之間的空間效應(yīng)，為了清晰闡述商品、資本、勞動(dòng)力等要素稟賦空間流動(dòng)的難易度，本文嘗試引入經(jīng)濟(jì)距離矩陣，以更好地體現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，從而衡量外商投資在經(jīng)濟(jì)空間中的空間依賴，采用各省份人均GDP 作為矩陣權(quán)值計(jì)算的依據(jù)（Redding 和Venables，2004）并轉(zhuǎn)化為權(quán)重的表示形式。[25]

（二）數(shù)據(jù)描述

依據(jù)數(shù)據(jù)可得性和可比性，本文研究對(duì)象界定為除西藏、港澳臺(tái)地區(qū)之外的30 個(gè)省份?？紤]到2005 年之前部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，面板數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度為2005—2017 年。其中，實(shí)際利用外資額來源于2005—2017 年全國(guó)分省份統(tǒng)計(jì)年鑒，人民幣兌美元匯率來源于國(guó)家外匯管理局，其余數(shù)據(jù)均來源于Wind 經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫。泰爾指數(shù)的計(jì)算遵循以下公式：

其中，N、Y 表示研究樣本的總?cè)丝跀?shù)量和總收入水平；Ni、Yi分別為第i 組的人口數(shù)量和收入水平；i 為組別閾值，i 值為1 代表城鎮(zhèn)組，i 值為2 代表農(nóng)村組。

表2 為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

我國(guó)在擴(kuò)大開放的同時(shí)，取得了快速的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，形成出口導(dǎo)向型經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。與此相伴的是，工業(yè)產(chǎn)品不斷豐富，金融市場(chǎng)日臻完善，對(duì)外開放程度逐步提高。但是，由于省際教育、人口、科技、交通等方面的差異，加之仍然存在地域性傾斜政策，我國(guó)外商投資呈現(xiàn)典型的“海岸線”特征：東南沿海地區(qū)外商投資頻繁，中部和西部則逐漸減少。與之形成對(duì)比的是，泰爾指數(shù)亦呈現(xiàn)較為明顯的地區(qū)差異。隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，外商投資已從沿海地區(qū)向內(nèi)陸逐漸擴(kuò)散，且外商投資總額不斷增長(zhǎng)。同時(shí)，城鄉(xiāng)收入差距逐漸減小，但地區(qū)差異仍十分嚴(yán)重。所以，對(duì)外商投資與城鄉(xiāng)收入不平等的討論，絕不能僅僅停留于傳統(tǒng)的二維時(shí)間序列論證上，還需要運(yùn)用嚴(yán)密的空間計(jì)量工具深入探究。

（三）空間相關(guān)性檢驗(yàn)

本文旨在探究空間效應(yīng)視角下外商投資對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的作用及其收斂性，研究樣本為全國(guó)30個(gè)省份2005—2017 年的面板數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建面板回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析。為了增強(qiáng)結(jié)果的可信度，本文先用Moran I 統(tǒng)計(jì)量來檢驗(yàn)空間相關(guān)性（Spatial，1988），[26]具體公式如下：

其中，xi表征第i 個(gè)地區(qū)的觀測(cè)值，表征樣本均值，Wij是表征地區(qū)關(guān)聯(lián)的空間權(quán)重矩陣。將Wij標(biāo)準(zhǔn)化后，Moran I 在-1 到1 之間，其值越接近1，表明空間正相關(guān)性越顯著；越接近-1 則說明表現(xiàn)出空間負(fù)相關(guān)性。

空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果如表3、表4 所示，外商投資與泰爾指數(shù)呈現(xiàn)出迥然不同的空間依賴特征。衡量城鄉(xiāng)收入差距的泰爾系數(shù)無論從地理空間或是經(jīng)濟(jì)空間看都在0.05 的標(biāo)準(zhǔn)下通過自相關(guān)檢驗(yàn)且Moran I 符號(hào)為正，表現(xiàn)出極強(qiáng)的空間正相關(guān)。進(jìn)一步地，外商投資的Moran I 指數(shù)，除2010 年等個(gè)別年份外均在經(jīng)濟(jì)空間中表現(xiàn)為較強(qiáng)的顯著性，在地理空間中也表現(xiàn)出強(qiáng)顯著性。2011—2017 年，外商投資的地理空間依存度呈現(xiàn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，表明省際外商投資聚集存在顯著的地理空間效應(yīng)。

為了直觀地闡明空間中存在的不平衡現(xiàn)象，實(shí)踐中常常利用局部Moran I 散點(diǎn)圖來表現(xiàn)區(qū)域單元的集聚模式。圖1、圖2 繪制了2005 年、2010 年、2015 年泰爾指數(shù)和外商投資在經(jīng)濟(jì)空間和地理空間的散點(diǎn)圖。

表3 2005—2017 年核心變量Moran I 地理距離矩陣檢驗(yàn)結(jié)果

表4 2005—2017 年核心變量Moran I 經(jīng)濟(jì)距離矩陣檢驗(yàn)結(jié)果

Moran I 散點(diǎn)圖分為四個(gè)象限維度，第一、三象限的散點(diǎn)呈現(xiàn)出高—高（H-H）或低—低（L-L）聚集的空間特征，由此看出外商投資及城鄉(xiāng)收入差距在地理空間和經(jīng)濟(jì)空間兩個(gè)維度上，表現(xiàn)出明顯的聚集特征。結(jié)合上文的分析，由于政策、交通、偏好等因素的影響，西部出現(xiàn)城鄉(xiāng)收入差距較大的狀況，而經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的東部沿海地區(qū)并未出現(xiàn)嚴(yán)重的城鄉(xiāng)收入差距。對(duì)于外商投資，則偏好產(chǎn)業(yè)鏈相對(duì)完整的沿海省份。隨著時(shí)間的推移，外商投資已經(jīng)逐漸開始離散化，不再僅僅局限于傳統(tǒng)的沿海地區(qū)，而是逐漸擴(kuò)散到內(nèi)陸地區(qū)，這與前文的分析基本相符。綜上，外商投資這一核心變量具有極強(qiáng)的空間依賴度，適合采用空間計(jì)量方法進(jìn)行實(shí)證分析。

圖1 2005 年、2010 年和2015 年泰爾指數(shù)地理空間Moran I 散點(diǎn)圖

圖2 2005 年、2010 年和2015 年外商投資經(jīng)濟(jì)空間Moran I 散點(diǎn)圖

四、空間滯后模型、參數(shù)估計(jì)及穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）模型選擇

空間計(jì)量模型用于研究面板數(shù)據(jù)的空間結(jié)構(gòu)和相互作用，主要有空間自相關(guān)模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）和空間滯后模型（SLM），選擇模型前需要判定應(yīng)當(dāng)采用固定模型還是隨機(jī)模型。本文運(yùn)用豪斯曼（Hausman）檢驗(yàn)方法，分別計(jì)算出SAR、SEM、SLM 的豪斯曼統(tǒng)計(jì)量，檢驗(yàn)結(jié)果支持采用隨機(jī)效應(yīng)模型。為了進(jìn)一步遴選更優(yōu)的空間計(jì)量模型，借鑒Anselin（1988）提出的LM-lag 檢驗(yàn)，[26]對(duì)回歸結(jié)果做出穩(wěn)健的空間依賴性判斷，結(jié)果如表5 所示。

表5 LM 檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)表5 中LM 檢驗(yàn)結(jié)果，在顯著性水平為0.01 的條件下，本文認(rèn)為樣本間存在空間滯后效應(yīng)。

檢驗(yàn)結(jié)果表明，在置信度為99.9%的水平下采用隨機(jī)效應(yīng)的空間滯后模型是非常合適的，與季民河等（2011）有關(guān)空間滯后模型更易從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度解釋問題、其結(jié)果具有較強(qiáng)說服力的結(jié)論基本一致。[27]考慮到投資是一個(gè)連續(xù)過程，上期投資會(huì)對(duì)本期產(chǎn)生影響（Wheeler 和Mody，1992），[28]同時(shí)為了克服變量遺漏造成模型的偏誤，本文采用如下動(dòng)態(tài)空間滯后模型：

其中，參數(shù)ρ 是空間滯后系數(shù)，反映空間權(quán)重矩陣對(duì)泰爾指數(shù)的解釋程度，β 反映外商投資對(duì)泰爾指數(shù)的影響程度。W 為標(biāo)準(zhǔn)化后（即ΣWij=1）的30×30 的空間權(quán)重矩陣，包括地理距離矩陣和經(jīng)濟(jì)距離矩陣。Wiqyq為反映空間距離對(duì)區(qū)域行為作用的空間滯后變量，fdi 為核心解釋變量，xm為控制變量的集合，fdi×lnpgdp 為外商投資與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的交互項(xiàng)。

（二）模型參數(shù)估計(jì)

依次采用地理距離矩陣、經(jīng)濟(jì)距離矩陣兩種空間權(quán)重矩陣對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行分組檢驗(yàn)，結(jié)果見表6。

表6 空間滯后模型的參數(shù)估計(jì)

根據(jù)模型的參數(shù)估計(jì)，可以得出以下分析結(jié)果：

1.外商投資對(duì)本地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距縮小起積極作用，本地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距在一定程度上受到地理空間、經(jīng)濟(jì)空間相鄰地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的影響。在SLM 模型估計(jì)中，外商投資的估計(jì)參數(shù)均為負(fù)；被解釋變量的一階滯后項(xiàng)顯著為正，表明上一期城鄉(xiāng)收入差距會(huì)對(duì)本期產(chǎn)生不利影響。Rho 反映了區(qū)域間互動(dòng)關(guān)系的方向和強(qiáng)度，在全國(guó)和東部地區(qū)顯著為正，即空間相鄰地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距呈現(xiàn)出示范效應(yīng)；中西部地區(qū)則顯著為負(fù)，呈現(xiàn)出競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)。由于東部地區(qū)要素稟賦豐富，區(qū)域間互聯(lián)互通極為便捷，因此地理、經(jīng)濟(jì)空間上越相鄰，越有利于地區(qū)間資本、技術(shù)、人才的流動(dòng)，城鄉(xiāng)一體化發(fā)展過程也更加協(xié)調(diào)；反觀中西部地區(qū)，由于對(duì)有限稀缺生產(chǎn)要素的競(jìng)爭(zhēng)，往往會(huì)引發(fā)顯著為負(fù)的外溢性。

2.外商投資與經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出極強(qiáng)的地域差異?？紤]交互項(xiàng)的影響，東部地區(qū)在地理空間和經(jīng)濟(jì)空間均表現(xiàn)出顯著的正相關(guān)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的地區(qū)，等量的外商投資對(duì)縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用越小。樣本中，當(dāng)金融發(fā)展指標(biāo)取極小值時(shí)，外商投資與GDP 占比每增加1 個(gè)百分點(diǎn)，它對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的縮小效果是該指標(biāo)為平均值時(shí)的2.15 倍，說明金融發(fā)展水平的不同顯著影響外商投資對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的積極作用。究其原因，金融發(fā)展水平較高的沿海地區(qū)，外商投資占比和實(shí)際金額高于內(nèi)陸地區(qū)，對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的邊際貢獻(xiàn)逐漸減小。

3.其他顯著控制變量的符號(hào)符合預(yù)期。人力資本（human）的參數(shù)估計(jì)值均為負(fù)，說明人力資本有利于縮小當(dāng)?shù)爻青l(xiāng)收入差距。東部地區(qū)具有人才優(yōu)勢(shì)，在技術(shù)進(jìn)步上表現(xiàn)出極強(qiáng)的顯著性，得天獨(dú)厚的區(qū)位條件，使其從勞動(dòng)密集型轉(zhuǎn)為資本、技術(shù)密集型，堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，有利于縮小城鄉(xiāng)收入差距。在西部地區(qū)，從地理空間看，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)表現(xiàn)出顯著負(fù)相關(guān)。經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)及對(duì)外開放程度與城鄉(xiāng)收入差距間的關(guān)系也表現(xiàn)為顯著負(fù)相關(guān)。東部與中部地區(qū)成熟的交通網(wǎng)絡(luò)拉近了要素稟賦的距離，但中西部的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需求仍然非常巨大，薄弱的基礎(chǔ)設(shè)施條件正成為制約地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的重要因素。2019 年適逢西部大開發(fā)戰(zhàn)略實(shí)施20 周年，西部地區(qū)逐步推動(dòng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，構(gòu)建內(nèi)外通道和區(qū)域性樞紐，有利于促進(jìn)該地區(qū)創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展，更好地降低城鄉(xiāng)收入差距。

考慮到加權(quán)解釋變量的系數(shù)包含了反饋效應(yīng)，為了深入分析空間效應(yīng)視角下城鄉(xiāng)收入差距的影響因素及其收斂性，本文進(jìn)一步把長(zhǎng)期溢出效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，全國(guó)范圍地理空間和經(jīng)濟(jì)空間上的結(jié)果如表7 所示。

表7 長(zhǎng)期溢出效應(yīng)分解

在信息集獨(dú)立性假設(shè)下，為了豐富模型參數(shù)的解釋意義，本文在模型中添加空間或時(shí)間滯后項(xiàng)。某一地區(qū)解釋變量的觀測(cè)值改變不僅影響該地區(qū)本身，也將潛在地影響相關(guān)地區(qū)，本文分別將以上兩種效應(yīng)區(qū)分為間接效應(yīng)與直接效應(yīng)。學(xué)界普遍把本區(qū)域自變量的變動(dòng)對(duì)本區(qū)域因變量的影響稱為直接效應(yīng)，間接效應(yīng)表現(xiàn)為對(duì)其他區(qū)域因變量的影響。本文中，間接效應(yīng)考慮了其他地區(qū)經(jīng)濟(jì)、科技、人口等因素對(duì)本地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的影響，體現(xiàn)了其他區(qū)域的外商投資對(duì)本區(qū)域城鄉(xiāng)收入差距的影響。直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均可由因變量對(duì)自變量求偏導(dǎo)數(shù)得出（James 和Kelley，2009）。[29]受篇幅所限，本文對(duì)直接效應(yīng)與間接效應(yīng)的理論分解不做贅述。

從表7 可以看出，分解后地理空間上外商投資的間接效應(yīng)顯著為負(fù)，即地理位置相鄰的地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距縮小會(huì)對(duì)本省城鄉(xiāng)收入差距縮小起到積極作用；經(jīng)濟(jì)空間上外商投資的溢出效應(yīng)則不顯著。

綜上模型估計(jì)結(jié)果，可以歸納出以下結(jié)論：

1.外商投資對(duì)縮小城鄉(xiāng)收入差距起到很好的促進(jìn)作用，即便加入控制變量，外商投資對(duì)縮小城鄉(xiāng)居民收入差距的作用仍然非常顯著。外資的流入不僅能夠增加本地區(qū)的投資，帶來先進(jìn)技術(shù)，增加就業(yè)崗位，而且可以增強(qiáng)本土企業(yè)對(duì)外來先進(jìn)技術(shù)的吸收和學(xué)習(xí)能力，有助于當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的高質(zhì)量平穩(wěn)發(fā)展。對(duì)于外商投資的溢出效應(yīng)，在地理空間中表現(xiàn)為顯著負(fù)相關(guān)，即對(duì)地理位置相鄰省份的城鄉(xiāng)差距產(chǎn)生積極影響。

2.外商投資的邊際效用隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展而遞減。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的地區(qū)，等量的外商投資對(duì)縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用越小。因此，當(dāng)外商投資出于成本、政策等因素考慮從發(fā)達(dá)地區(qū)遷往欠發(fā)達(dá)地區(qū)時(shí)，會(huì)自發(fā)地對(duì)城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生更大的效用。近年來，我國(guó)開始實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，開展深度貧困地區(qū)的脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)，越來越多的資金流向欠發(fā)達(dá)地區(qū)，有利于緩解城鄉(xiāng)收入的不平等；而東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的溢出效應(yīng)，對(duì)于社會(huì)經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)發(fā)展大有裨益。本地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距在一定程度上也會(huì)受到地理空間、經(jīng)濟(jì)空間上相鄰地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的影響，全國(guó)和東部地區(qū)呈現(xiàn)出示范效應(yīng)，中西部地區(qū)呈現(xiàn)出競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)。

3.其他控制變量在地理空間和經(jīng)濟(jì)空間的相互作用不容忽視。根據(jù)模型估計(jì)結(jié)果可以得出，技術(shù)進(jìn)步、人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等估計(jì)參數(shù)均顯著為負(fù)值，說明上述因素均是縮小城鄉(xiāng)收入差距的動(dòng)力。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

采用分組實(shí)證檢驗(yàn)后，本文繼續(xù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)①限于篇幅，實(shí)證結(jié)果未在文中呈現(xiàn)，如有興趣，可向本文作者索取。，以驗(yàn)證上述模型估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。

1.對(duì)FDI 與其交互項(xiàng)的共線性進(jìn)行考察。外商投資與其和金融發(fā)展水平的交互項(xiàng)的相關(guān)系數(shù)為0.58。參照羅長(zhǎng)遠(yuǎn)（2014）的做法，[30]對(duì)金融發(fā)展水平做虛擬變量處理，用處理后的交互項(xiàng)取代原有交互項(xiàng)后重新進(jìn)行回歸，結(jié)果沒有發(fā)生本質(zhì)變化。

2.替換解釋變量。在原有控制變量的基礎(chǔ)上，通過將人力資本替換為對(duì)數(shù)化高等教育畢業(yè)生數(shù)重新進(jìn)行回歸。新模型的估計(jì)結(jié)果與原模型非常接近，說明基礎(chǔ)模型表現(xiàn)出較強(qiáng)的穩(wěn)健性。

五、結(jié)論與政策建議

本文在拓展索洛模型的基礎(chǔ)上，采用空間滯后模型，分析了2005—2017 年我國(guó)30 個(gè)省份外商投資對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，研究結(jié)論有三點(diǎn)：第一，吸收外商投資有利于加快地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，也是縮小城鄉(xiāng)收入差距的重要因素。第二，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本、對(duì)外開放程度、技術(shù)進(jìn)步均是縮小城鄉(xiāng)收入差距的動(dòng)力，不同地區(qū)之間呈現(xiàn)出差異性。第三，隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，外商投資對(duì)縮小城鄉(xiāng)收入差距的邊際效用逐漸減小。本地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距在一定程度上也會(huì)受到地理空間、經(jīng)濟(jì)空間上相鄰地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的影響，且全國(guó)和東部地區(qū)呈現(xiàn)出示范效應(yīng)，中西部地區(qū)呈現(xiàn)出競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)。

基于上述研究結(jié)論，提出以下三點(diǎn)政策建議：

第一，扶持欠發(fā)達(dá)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展，加快中西部地區(qū)對(duì)外開放的步伐；改善當(dāng)?shù)氐臓I(yíng)商環(huán)境，加大欠發(fā)達(dá)地區(qū)的引資力度；優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，從鼓勵(lì)外向型外商投資轉(zhuǎn)向鼓勵(lì)外商投資流入產(chǎn)業(yè)鏈，促進(jìn)本地和周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。外商投資不僅推動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展，還能夠抑制城鄉(xiāng)收入差距的進(jìn)一步擴(kuò)大。因此，各地區(qū)應(yīng)當(dāng)因地制宜，制定合適的引進(jìn)外資政策。

第二，各地區(qū)在制定本地發(fā)展戰(zhàn)略時(shí)，需充分考慮周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)狀況，不能僅考慮自身發(fā)展利益。通過協(xié)調(diào)區(qū)域統(tǒng)籌發(fā)展，充分發(fā)揮各地區(qū)經(jīng)濟(jì)上正的空間外溢性。采取多樣化的形式促進(jìn)地區(qū)間生產(chǎn)要素的交流互通，加大地區(qū)間公共交通建設(shè)力度，鼓勵(lì)創(chuàng)建“城市群”共同發(fā)展，加強(qiáng)地區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈的互聯(lián)互通，實(shí)現(xiàn)空間效應(yīng)的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。

第三，靈活安排財(cái)政支出，合理優(yōu)化支出結(jié)構(gòu)。欠發(fā)達(dá)地區(qū)財(cái)政支出政策的重點(diǎn)應(yīng)放在增加教育投入和基礎(chǔ)建設(shè)上，建立多層次的地方教育體系，發(fā)展基礎(chǔ)教育和適應(yīng)地區(qū)現(xiàn)狀的高等教育，降低城鄉(xiāng)間教育資源配置的不均衡帶來的高等教育的機(jī)會(huì)不均等。出臺(tái)優(yōu)惠政策吸引人才，鼓勵(lì)專業(yè)人員到農(nóng)村掛職，從物質(zhì)扶貧逐步轉(zhuǎn)向以增強(qiáng)技能和提高素質(zhì)為特征的知識(shí)扶貧。