2015年第3期No. 3,2015 (总第417期)岳、hUf也General No . 417 城乡收入差距的区域差异性研究一一基于我国区域数据的实证分析龙海明凌炼谭聪杰王志鹏(湖南大学金融与统计学院，湖南长沙41∞79)摘要:改革开放以来，我国城乡居民收入差距不断扩大，各区域的城乡收入差距也形成一定的梯度差异。本文利用泰尔指数定量分析了我国东中西部地区城乡收入差距的区域差异，并运用动态因子模型的状态空间形式以及卡尔曼滤波原理，将我国泰尔指数序列分解成共同因子及区域特质因子序列。同时，选取了五个指标来研究城乡收入差距区域特质因子的影响因素，得出了各区域特质因子影响因素的动态系数序列。关键词:城乡收入差距;区域差异性;动态因子模型;区域特质因子JEL分类号:015，018文献标识码:A文章编号:1∞2 -7246(2015)03-∞83 -14 一、引言城乡收人差距一直是我国学者重点关注的民生课题。近年来我国城乡收人差距呈现出不断扩大的趋势，特别是区域之间城乡收入差距的拉大，给区域间的协调发展带来了挑战。这种城乡收入差距区域差异性的存在，严重阻碍了我国全面建设小康社会目标的实现，制约了社会和谐稳定的发展大局，成为我国迫切需要解决的一个现实问题。党的十六届三中全会提出了"统筹城乡发展、统筹区域发展"的战略思想，表明了国家对统筹城乡发展及区域协调发展的重视。党的十八大报告也指出城乡区域发展差距和居民收入分配差距是我国当前存在的主要问题，并提出"要加大统筹城乡发展力度，增强农村发展活力，逐步缩小城乡差距，促进城乡共同繁荣"。从发展经济学的角度来看，国收稿日期:2014-07 -21 作者简介:龙海明，金融学博士，教授，湖南大学金融与统计学院.Email:lhm8684859@.凌炼，金融学博士研究生，湖南大学金融与统计学院.Email:linglianI988@.谭聪杰，金融学硕士，交通银行湖南省分行长沙五一路支行.Email:-1989@.王志鹏，金融学博士研究生，湖南大学金融与统计学院.Email:wzp880128@.*本文感谢国家社科基金重大项目(12&ZD053)、湖南省社科基金重点项目(13ZDB35)资助。感谢匿名审稿人的宝贵意见。文责自负。83
总第417期84 岳、h'何也家从小农经济转变为现代经济的过程中都会出现城乡收入差距问题。但我国城乡收入差距一直居高不下，而且在我国不同的区域存在有较大的差异性，说明城乡收入差距不仅具有国家层面的共同原因，还有各区域内部的自身特殊性。缩小城乡收入差距，特别是降低各区域城乡收人差距的差异性，是解决"三农"问题的关键所在，是实现城乡和谐发展的必然要求。二、文献综述对我国城乡居民收入差距的研究由来已久。Ravallionand Chen ( 2007 )、Menget al. (2010)等人的研究认为我国居民收入差距的趋势不断上升。赵人伟和李实(1999)、李实(2003 )、Kanburand Zhang (2005 )、Chenet al. (2010)、邹红等(2013)认为，从上世纪90年代以来，全国居民收入差距不断扩大，基尼系数从1978年的上升到2006年的。胡志军等(2011)也指出，我国1985-2008年的总体基尼系数一直呈上升状态。从城乡收人比看，陈斌开和林毅夫(2013)发现，我国城乡收入比由1985年的上升至2009年的，涨幅超50%。而在我国不断上升的整体收入差距中，城乡收入差距的扩大已成为主要原因。Sicularet al. (2007)发现总体收入差距中的26-279毛可由城乡收入差距解释。Ravallionand Chen ( 2007 )通过分解泰尔指数，发现全国收入差距中有超过47%的部分可由城乡收入差距解释，该比例在上世纪80年代仅为30%，在本世纪初为50%。胡志军等(2011)则通过分解基尼系数，发现城乡收入差距对我国总体收入差距的贡献率从1985年的%上升到2000年的%，2∞1年后则一直维持在60%左右。对此，学术界重点研究了城乡收入差距的影响因素，主要可分为五大类因素:政策因素、经济因素、城市化因素、金融因素、人力资本因素。政策因素包括国家制定的各项政策和发展战略。蔡防(2003)从理论上全面分析了政策因素对城乡收入差距的影响。林毅夫等(2002)论证了发展中国家由于选择赶超战略导致了城乡收入差距。林毅夫和刘明兴(ο2∞3盯),Lin and 仙Chen(ο201盯3)认为重工业优先发展的战略导致了更大的城乡收人差距。Yang(1999)、Hannumand Park (2002 )认为偏向城市的政策扩大了城乡收入差距，且Yang(1999)、Zhao(1999)用实证表明差异化政策分别解释了四川和江苏城乡收人不平等的829毛和全部。经济因素主要包括经济发展模式、经济发展水平和产业结构等。Ra盯valliωonand Cαωh阳e臼E(ο2∞007η)认为，中国的城乡差距主要归结于经济增长模式，尤其是第一产业的增长能极大地降低城乡收入差距。工业的发展也被认为能降低城乡收入差距，如Murphyet al. (1993 )和Bourguignonand Morrisson (1998 )。此外，德布拉吉·瑞(2002)认为，国民捎费品需求结构的变化会对国家收入的功能性分配造成影响，形成城乡居民收入差距。城市化因素随着我国城镇化的不断推进逐渐被学者重视。大多数学者认为，城市化水平的提高有助于缩小城乡收入差距，如陆铭和陈钊(2004)、廖信林(2012)、孙永强(2012)等。但马晓河(2∞3)、程开明和李金昌(2007)指出城市化将大量资金、土地等资
2015年第3期城乡收入差距的区域差异性研究85 源投向城镇，降低了农村基础设施投资，扩大了城乡收入差距。同时，莫亚琳和张志超(2011 )、万广华(2013)均认为城镇化在不同时间对城乡收入差距的影响不同，且莫亚琳和张志超(2011)得出579毛的城市化率是城市化进程影响社会收入分配的临界值。此外，Shi(2002)、Sicularet a1. (2007)发现城市化进程中的户籍制度变化能解释绝大部分的城乡收入差距。金融因素对城乡收入差距的影响具有多重性和不确定性。叶志强等(2011)认为金融发展能至少解释城乡收入差距的9%。孙永强(2012)认为在金融存在城乡二元结构时，金融发展会扩大城乡收入差距。Jeremyand Jovanovic ( 1990 )则认为，金融发展在促进经济增长时会扩大收入差距，但随着收入增长，金融发展将逐步缩小城乡收入差距。姚耀军(2∞5)指出金融发展与城乡收入差距之间存在一种长期均衡关系，其中，金融规模因子与城乡收人差距正相关，效率因子则与城乡收入差距负相关。张立军和湛泳(2006)指出，金融发展通过三条途径影响城乡收入差距，但每条途径的影响效果不同。此外，孙永强和万玉琳(2011)认为对外开放的中介效应将进一步提升金融发展对城乡收入差距的扩大效应，但两因素对我国东中西部地区的影响有异。人力资本因素主要指劳动力情况。张文武和梁琦(2011)指出，我国各省市人力资本分布不均衡导致不同程度的产业集聚，进而使地区间的收入差距扩大。Shi(2002)将城乡收入差距的42%归结为劳动力市场扭曲。但是，赵人伟和李实(1999)通过实证表明，劳动力流动对富裕地区和贫困地区的城乡收入差距影响是不同的，如外出劳动力会引起广东省农村基尼系数下降%，但会使四川省农村基尼系数上升%。此外，郭建雄(2∞5)、徐舒和朱南苗(2011)指出，劳动力的受教育程度也是影响城乡收入差距的一个重要原因。总的来看，目前我国城乡收入差距形势严峻，所受影响因素复杂，且同一因素对不同区域的影响不同，形成区域间不同程度的城乡收入差距，正如许海平和王岳龙(2010)指出，我国各省份城乡收入差距表现出明显的空间集群特征。基于此，本文拟用泰尔指数作为城乡收入差距的衡量指标，将城乡收入差距的研究层面从国家整体扩展到以省为组成单位的东中西部三大区域，考察各区域1978-2011年城乡收入差距波动的动态序列，并通过动态因子模型分离出各区域城乡收入差距动态波动序列中的特质因子以体现三大区域城乡收入差距的特殊波动特征，同时，对学术界研究的五大因素对各区域特殊波动序列的影响情况作出全面的动态分析，为治理我国城乡收入差距提供有力的政策建议。三、研究设计(一)样本与数据来源根据国家统计局的划分标准，我国三大区域的划分如表1所示。
86 总第417期4、"树也褒1我国东、中、西部划分区域划分省市数量(个)具体省市名称-Ali1 东部地区北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南》、，。&中部地区山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南西部地区四川、贵州、云南、西藏、陕西、广西、内蒙古、甘肃、青海、宁夏、新疆、重庆基于数据的可得性，样本区间为1978-2011年，其中，1978-2∞8年的数据来源于《新中国ω年统计资料汇编~，2∞9年及以后的数据则根据每年的统计年鉴整理得出。(二)城乡收入差距的量化与分解模型1.泰尔指数泰尔指数作为衡量群体、个体或区域之间的城乡收入差距的指标，对高收入阶层以及低收入阶层的收入变动比较敏感，符合我们国家城乡收入差距主要体现在高收入与低收入两端变化的现状。因此，本文选择用泰尔指数来度量我国城乡收入差距。农村收入农村收入/总收入城镇收入城镇收入/总收入泰尔指数=一一一一ln()+一一一←ln(AJ(1) 总收入农村人口/总人口总收入J.- .bf: I 泰尔指数不仅考虑了我国城乡居民绝对收人的变化，而且将我国城乡人口结构的变化也考虑在内，泰尔指数越大说明城乡收入差距越大。图1所示为全国和三大区域的泰尔指数。由图1可知:一方面，三大区域与全国泰尔指数走势基本一致，1978-1983年均呈下降趋势，且在1983年几乎相等，说明三大区域不仅各自的城乡收入差距在缩小，而且区域间的城乡收入差距也在缩小;1983 -2006年，三大区域泰尔指数均处于上升区间，城乡收入差距扩大，且中西部地区的泰尔指数曲线相距较远，表明西部和中部地区的城乡收入差距扩大;2∞6年至今全国及三大区域的泰尔指数均进入缓慢下降通道。另一方面，不同时期的三大区域间泰尔指数差距不同，尤其在2∞0年西部大开发迈出实质性步伐之后，西部地区的泰尔指数由最小反超其它两个地区和全国整体水平上升至最高，拉大了与其它区域间城乡收入差距之间的距离。 197819801982 1984 19861988199019921994 19961998200020022004200620082010 --合同-一东部-一中部-←西部图1全国和三大区域泰尔指数
2015年第3期城乡收入差距的区域差异性研究87 总的来看，各区域的泰尔指数序列既具有与全国趋同的整体发展趋势，又有自身的特点。下文将通过分解各区域的泰尔指数，剥离出三大区域泰尔指数的共同波动序列和区域特质波动序列通过区域特质波动序列动态分析城乡收入差距区域波动的差异性。2.城乡收入差距分解模型在分解泰尔指数和进一步研究特质因子影响因素的方法选择上，本文采用了动态因子模型的状态空间形式，主要是因为本文采用的是时间序列数据，普通的回归模型估计出的是整个时间段内各变量间的整体关系，而动态因子模型则可以根据每年的情况分别估计出各年各变量间的关系，实现城乡收入差距区域波动的动态分析。(1)动态因子模型的状态空间形式动态因子模型最初是Stockand Watson ( 2002 )用来提取几个宏观变量的共同波动因子。本文将借鉴其思想来提取三大区域城乡收入差距中波动相似的公共因子，以及造成各区域城乡收入差距波动相异的特质因子，具体的分解方程式为δ -γi(L)c， +叭(2)φ(L)c， = 8, (3) ψi(L) U" = V" (4) ii其中，i= 1 ，2，3分别表示东、中、西部区域;乱、U.分别表示t时期第i区域的泰尔it指数及其波动中的特质因子c，表示t时期三大区域城乡收入差距波动中的共同因子;γJL)、φ(L)、伊i(L)分别为Pi'q、r阶滞后算子;矶、V.服从正态分布。(3)、(4)式分iit别描述了共同因子和区域特质因子的形成过程，三式一起构成了动态因子模型。在该模型中，由于c，是未知的，不能用一般的回归方法进行估计，因此，本文将采用状态空间模型来估计。状态空间模型一般包括量测方程和状态方程。量测方程的一般形式为y, = Z，α， + d, +叭t= 1 ,2, T (5) 其中，y，表示包含k个变量的kxl维可观测向量，且与mX 1维向量α，(状态向量)相关Z，是kX m维参数矩阵，称为量测矩阵d，表示均值为0、协方差矩阵为R的kX 1 维扰动项。一般地，矶的元素不可观测，需通过状态方程进行估计。状态方程的一般形式为(6) α， = B，α←1 + n, + R,œJ, 其中，B，表示mXm维状态矩阵;nt是mX 1维向量;R，是mxg维矩阵;ωs是均值为0、协方差矩阵为Q，的gX 1维向量。因此，本文所构建的泰尔指数动态因子状态空间模型的量测方程和状态方程分别为:「「Il-q-III-ultlBtIlul-ltu ?，「--nunnu'n「unu--EU「EU「EG寸「u llIll-IllleIgll-li-l-Ll-IBIltl----BEItIILγIll-IγIll--γ lllIll--tltllil--Il'l且-'A句1ts2z3 At?t"s ,+ a且--『句，但丐『'BIII-tIII-llltlIII-(7) nu￡,G U 」」写」』dd」」句31 此处的共同波动序列在下文中称为共同因子，区域特质波动序列在下文中称为特质因子。
88 4、.，.，何也总第417期C’_1 O O O O O O nφ1 φ2 φ3 i1 C,_2 C’_1 I O O O O O O O O 10 C’_2 I O O O O O O O O C’_310 U_O O O UO O O O V, I 1lt1 I nlt ’P1I ’P12 2 U_1= 1 0 O O O 1 O O O O O (8) + U’_2 lt1 1O 。O O O O O V, ’P21 ’P22 U’_1 22O O O O O 1 O O O O U,_1 U’_2 22O O O O O O O U吗"31’P32 , 3O O 。O O 。O O U3’-1 U’_2 3(2)基于卡尔曼滤波法的状态空间模型估计对状态空间模型进行估计，需要通过强有效的递归算法一一卡尔曼(Kalman)滤波来进行。其基本原理是以时刻t的可得信息为基础递推出不可观测状态变量。通过Kalman滤波进行相关误差的分解，从而计算出似然函数，最终实现对模型中未知参数变量的估计，并且当得到新的观测值后，就可以实现对状态向量估计值的连续修正。设Y'-l( Y’-l = 1y ，斗，y叶，…，y1l)表示到t-1时刻为止的信息集合，d，1， -1和P，1’-1 分别表示以利用Y川为条件的状态向量矶的条件均值和条件误差协方差矩阵，则有(9) θ，1 卜1=E(α，1瓦-1) P, 1 ’-1 = var(α，IY1)(10) 卜1设Ò'_1为状态向量α卜1的均值，也是基于信息集合Y'-1的估计量，P'-1表示δ，-1的估计误差的mXm维协方差矩阵，则有:，，'·且··且、、，，，，E飞、p卜1= E[ (α←1 -d’-l ) (α川- ’_1 ) ’] 当θ，-1和P'-1给定时，矶的条件分布均值为C ,I’_I=T, ’_I+, (12) 在扰动项和初始状态向量服从正态分布的假设下，δtI t-l是a，在最小均方误差条件下的一个最优估计量，估计误差的协方差矩阵为P, 1’-1 =T ,P’_1 T; + R,Q,R; (13) (12)、(13)式称为预测方程，当得到新的预测数据y，时，就能够修正αz的估计δt1-。11 使用Kalman滤波递推法的前提条件是假设系统矩阵Z，、R、T，、矶、Q，都是已知的，但在本文中，这些系统矩阵是未知的，用ψ表示，称为超参数，可通过数值算法求解，则有L(y;ψ) = TIp(y，1瓦1)(14) 由于城乡收入、城乡人口等变量间不相互独立，因而(14)式中采用条件概率密度P(y, I瓦1)代替联合概率密度。L(y;ψ)是概率密度函数，可以通过关于ψ使得函数L(川ψ)达到最大求出ψ的极大似然估计值。在总体正态分布的假设条件下，(14)式可写成
2015年第3期城乡收入差距的区域差异性研究89 Tk. / _, 1 ’C’"". 1 ’r 叫IY,-l) =丁阳作)-EZln|Fs|-÷去只lV，(川Z其中，F，= Z,P, I 1; +尺，V，= y, -y, I ,-1 = Z, (a, -α卜1)+抖。总之，由于本文选取的经济变量间的非独立性，需先通过最大似然估计法得出超参数向量的估计值，从而利用Kalman滤波来估计基于动态因子模型的状态空间方程，最终估计出动态因子模型，实现对城乡收入差距共同因子和区域特质因子的分离。四、城乡收入差距区域共同因子和特质因子分解(一)分解模型的确定根据研究设计中动态因子模型及其估计方法的确定，经过对多个滞后阶数的反复实验及模型选取的各种准则要求，最终确定动态因子模型的状态空间形式中的量测方程为:鸟"= S巧"+ SV" + (j" ,j = 1,2,3 (16) 4其中，Sj", S巧"分别代表东、中、西部的泰尔指数和城乡收入差距波动中的特质因子:叫J代表三大区域城乡收入差距波动中的共同因子;ι表示各方程中的残差。状态方程为:(17) svμ= S句，←1+ (j+3" ,j = 1,2,3 该模型的Akaike和Schwarz信息准则分别为和，说明模型估计结果良好。(二)区域共同因子与特质因子分解根据上文所确定的动态因子模型的状态空间形式方程，可以分解出共同因子和区域特质因子，得到泰尔指数的共同因子冲击序列和区域特质因子冲击序列，如图2所示。。. 。. 。.000197自19801982 1981 1986 19881990 19921994 19961998200020022004200620082010 -←共同冈子4一东部特质网子-量一中部特质网子-←西部特质闲子图2城乡收入差距共同因乎与区域特质因子
90 总第417期4、Jr'仔也从图2中可以看出，在1978..., 1999年间，城乡收入差距的共同因子较小，均小于O. 05 ,2000 ..., 2011年则经历了一个"过山车"式的变化过程，最高处达到了，且在这段时间内，共同因子远高于三大区域特质因子水平，说明2000年以前，全国层面的共同因素对各区域的城乡收入差距影响较小，但进入21世纪后，共同因素则起到了非常重要的影响作用。东部和中部地区的城乡收入差距特质因子走势相似，但中部地区的特质因子要高于东部地区，说明中部地区比东部地区的区域因素对城乡收入差距的影响更大，且二者在1980...，1999年之间均大于共同因子，2000年之后则大大低于共同因子，并与共同因子间存在此消彼长的关系;西部地区特质因子的变化趋势则不相同，其整体水平较为稳定，尤其在2000年之前，基本处于左右，2000年之后则处于一个不断上升的过程。(三)模型方差分解与分析为了进一步分析共同因子和特质因子对各区域城乡收人差距波动水平的影响程度，将泰尔指数的方差在共同因子和特质因子上进行分解，分别得出贡献率大小。由于共同因子和特质因于的相关性很小，参考喻旭兰等(2014)的做法，进行如下计算。var(δiJ) = var(c, X ,) + var(u,) (18) i因此，可将var(c, Xδ，)作为城乡收入差距共同因子的方差，将var(u，)作为城乡收i入差距区域特质因子的方差，且各自的方差贡献率分别为:共同因子贡献率=var(c, X ,)/[ var(c, X ,) + var(z与)] (19) 区域特质因子贡献率=var( z与)/[var( c, X川+var( z与)] (20) 结合图2，2000年是共同因子和各区域特质因子变动的转折点，以2000年为界，我国三大区域城乡收入差距波动的共同因子和区域特质因子的贡献率分别如表2所示。表2东中西部共同因子及区域特质因子贡献率单位:%1978 -2011年1978 -1999年2000 -2011年区域共同因子特质因子共同因子特质因子共同因子特质因子东部地区 72. 79 中部地区 西部地区92. 71 95. 79 由表2可知，在1978...，2011年的整个时间段内，三大区域的共同因子贡献率均远高于区域特质因子。但2000年以前，三大区域的特质因子对泰尔指数波动的贡献占主导，分别达%和毛;2000以后，区域特质因子的贡献虽有所减弱，但都在259毛以上。西部地区泰尔指数的波动则一直主要受共同因子影响，但2000年以后共同因子的影响减弱，特质因子的贡献率则由%增加至%，提升了近10个百分点。可见，在三大区域城乡收入差距波动的整个过程中，区域特质因子还是起到了-个非常重要的作用，为进一步以特质因子为代表来考察区域收入差距波动的影响因素提供了必要性。
2015年第3期城乡收入差距的区域差异性研究91 五、城乡收入差距区域特质因子影响因素分析尽管2000年是各区域特质因子对泰尔指数波动贡献度的一个转折点，但本文在研究特质因子影响因素时会分析每一年每个因素对特质因子的影响情况，是否以2000年为界分别进行分析，结果完全一样，所以本部分将对1978-2011年整体进行考察。(一)指标选取与数据检验前文已归纳出五大影响城乡收入差距的因素:政策因素、经济因素、城市化因素、金融因素和人力资本因素。但现有研究大多只研究其中的一种或两种因素对城乡收人差距的影响，本文拟综合考虑这五大因素，分别选取代表性指标考察其对城乡收人差距的影响。政策因素:政策因素中包含了国家的发展战略，尤其是产业发展战略，林毅夫和刘明兴(2003)、林毅夫和陈斌开(2013)均指出重工业优先发展战略将扩大城乡收入差距，同时，韩其恒和李俊青(2011)也指出，我国的二元经济特征已显著影响到城乡收入差距，因此，本文将选择产业结构情况作为政策因素的代表性指标。经济因素:选用最为常用的国内生产总值来代表经济因素。城市化因素:借鉴万广华(2013)研究城镇化与不均等之间关系时，对城镇化选用城乡人口比作为考察指标，本文也选用城乡人口比代表城市化因素。金融因素:借鉴孙永强和万玉琳(2011)在研究金融发展、对外开放与城乡居民收入差距时选用金融相关率代表金融发展水平，本文也以金融相关率来代表金融因素。人力资本因素:郭建雄(2005)认为，人力资本的城乡差异，意味着生产函数中的单位劳动在城乡部门具有不同的产出效率，且个人每度受一年在校教育，一般能使今后的工资增长10%，因此，本文选取每万人中在校大学生数作为区域人力资本因素的代表性指标。为了统一数据之间的可比性，同时提高对于城乡收入差距区域差异性的解释程度，对五个指标均选取增长率形式，具体的指标定义如表3所示。同时，动态因子模型要求所有时间序列满足平稳性检验。本文通过ADF检验所选指标数据序列的平稳性，结果如表4所示。可以看出五个因素的代表变量都是平稳的，可以使用动态因子模型。表3选取指标名称及定义因素指标名称代表符号指标定义城市化水平城乡人口比CSH 区域城镇人口与农村人口比值的增长率经济发展程度经济增长率GDP 区域经济发展增长率产业结构情况非农产业发展水平CY 区域非农产业产值占总产值比重的增长率人力资本因素每万人中在校大学生数RL 区域每万人中在校大学生增长率金融发展水平金融相关率JR 区域存贷款余额与GDP比值的增长率
92 4、.，.，仔也总第417期表4指标ADF检验结果检验类型显著水平总变量分变量ADF值是否平稳置信度(c, t) (临界值)CSH db 一(0,0) 是1% 城市化水平CSH zb 一(1,0) 一是1% CSH CSH xb (0,0) 是1% GDP db (1,1) 是10% 经济发展水平GDP zb (1,0) 是10% GDP GDP xb (1,1) 是1% CY db (0,0) 是1% 产业结构情况CY zb (0,0) 是1% CY CY xb (0,0) 是1% RL db (0,0) 是1% 人力资本因素RL zb (0,0) 1. 9513 是5% RL RL xb (0,0) 一 是5% JR db (0,0) 是1% 金融发展水平JR zb 一(0,0) 是1% JR JR xb (0,0) 是1% 注:(1)检验类型中括号内的c表示检验方程是否包含截距，C=0表示不包含，C= 1表示包含;1表示是否包含趋势，1=0表示不包含，1二1表示包含。(2)db、zb、xb分别表示东部、中部和西部。(二)各区域城乡收入差距特质因子实证分析基于状态空间模型，本文建立的区域特质因子影响因素的模型如下:GDPCYRLSV,t =α，CSHi，t +α2i，t +α +α4i，t +αsJRi，t +ι(21) i = 1、2，3分别表示东部、中部、西部地区。1.东部地区实证结果分析。如图3所示，对东部地区特质因子影响较强的因素主要是经济发展和城市化水平，且影响一直为正(仅1991年城市化水平的影响为负)。产业结构和人力资本因素对东部地区特质因子影响很小，在0附近波动。金融发展对东部地区特质因子的影响具有不确定性，呈现出周期性的正负交叉影响。 0 一-c♀H一-GDP-舍一cy-骨-RL一@一JR图3东部地区特质因子备因素影晌实证结果
2015年第3期被乡收入差距的区域差异性研究93 2.中部地区实证结果分析。如图4所示，经济发展对中部地区特质因子的影响最大，且影响→直为正，但相对东部地区而言，其对中部地区的影响较小，如经济发展对中部特质因子影响的最大值出现在1994年，约o.的，仅高于其对东部地区特质因子影响的最小值。其它因素对中部地区影响均很小，但金融发展的影响波动较大，呈正负交替式发展，在影响方向上具有不确定性，城市化水平则在近几年逐渐显现出不断增强的正向影响。 τ 。19 --CSII --GIJP __ CY 一忡-~L--J~ 图4中部地区特质因子备因素影响实证结果3.西部区域实证结果分析。如图5所示，经济发展也是对西部地区特质因子影响最大、且一直为正的影响因素。城市化对西部地区特质因子的影响具有不确定性，呈较大的正负波动，但近几年逐渐稳定为正向影响。金融发展的影响也具有正负波动的不确定性。人力资本、产业结构变动对城乡收入差距西部特质因子的影响很小，一直在O附近波动。 。.005。 -+-CSII--G口p-舍-CY-祷-RL--JR 图5西部地区特质因子备因素影晌实证结果综合东中西部三大区域特质因子的动态影响可以看出:1.各因素对三大区域城乡收入差距特质因子的影响方向具有整体类似性。经济发展对三大区域特质因子均具有显著的正向影响;产业结构和人力资本则对三大区域特质因子影响很小，均在O附近波动;金融发展的影响具有不确定'性，呈正负波动的交叉影响;
94 总第417期岳、1r1lf也城市化水平对东部地区表现出较大的正向影响，近年来对中西部地区也表现出正向影响。2.同一因素对不同区域城乡收入差距特质因子的影响程度具有较大的差异性。首先，从图3-图5的纵轴刻度可以看出，各因素对东部地区城乡收入差距特质因子的影响程度较中西部地区大，中西部地区受这五个因素的影响程度更加接近。其次，从经济发展这个共同的最重要影响因素来看，其对东中西部地区城乡收入差距特质因子的影响程度分别分布在-O. 116、 -O. 030、 -O. 013三个区间，表明经济发展对东部地区特质因子的影响要强于中西部地区O六、结论及启示本文为分析我国区域城乡收入差距的动态差异性提供了新的思路。在以泰尔指数量化三大区域城乡收入差距的基础上，通过动态因子模型的状态空间形式将各区域泰尔指数序列分解为共同波动因子和特质波动因子序列，分析可知，特质因子对各区域城乡收入差距的差异性起到了重要作用。进→步，本文通过选取政策、经济、城市化、金融和人力资本五个方面的代表性指标来分析各因素对我国各区域城乡收入差距特质因子的影响。结果表明，经济发展和城市化水平对各区域特质因子的影响最大，经济发展水平和城市化水平越高，各区域特质因子就越大，城乡收人差距也越大，这主要是由于经济发展成果未能在城乡之间实现共享，城市化的推进又进一步拉大了城乡收入差距。因此，要缩小我国城乡收入差距的区域差异，应注重区域经济内部的协调发展和城市化的城乡整体带动作用。具体可从三方面发力:(1)协调城乡经济发展速度。当前，我国经济发展进入新常态，经济增速放缓、经济增长动力转变，应以此为契机，寻找农村经济发展的新突破口，力求在放缓的整体经济发展步伐中，加快缩小城乡之间的经济发展差距，从而降低区域间的城乡收入差距。(2)把握城市化发展契机。城市化主要通过就业效应、竞争效应、农业经济结构升级效应以及农产品需求效应等途径对城乡收人差距产生影响。一方面应抓住城市化和新型城镇化的发展机遇积极吸纳农村劳动力，保障进城务工人员的权利和利益，切实提高农民收入水平;另一方面应以城市化带动农业经济结构升级，让农村共享城市化发展成果，在长期水平上提升农村居民的收人，降低城乡收人差距。(3)重视农村金融发展水平。我国金融存在明显的城乡二元特征，表现为农村地区的金融发展严重不足，难以为农村经济的发展提供顺畅的资金融通渠道。应重视新型农村金融机构的发展，增强金融对农村经济的支持力度和对基础设施建设的投资力度，实现农村经济水平的整体提升，从而缩小区域间的城乡收入差距。参考文献[ 1 J蔡盼，2003，{城乡收入差距与制度改革的临界点}，{中国社会科学》第5期，第16-25页。[2J陈斌开和林毅夫，2013，{发展战略、城市化与中国城乡收入差距}，{中国社会科学》第4期，第81-103页。[3J程开明和李金昌，2∞7，{城市偏向、城市化与城乡收入差距的作用机制及动态分析)，(数量经济技术经济研究》第
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