我国城乡收入差距与经济增长的关系分析.doc

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1、我国城乡收入差距与经济增长的关系分析　　[摘要]城乡收入差距是我国二元经济发展过程中必须面对的一个问题。本文基于我国1985～2O08年的年度数据,运用计量经济方法,对我国城乡收入差距与经济增长的关系进行实证研究。结果表明,我国城乡收入差距与经济增长之间表现出一种长期稳定的均衡关系,而且二者之间是一种单向因果关系,即在短期内,城乡收入差距是经济增长的格兰杰原因,而在长期,经济增长是收入差距的格兰杰原因。　　[关键词]城乡收入差距经济增长协整检验格兰杰因果检验　　　　一、引言　　自从85年我国以城市为重点的改革全面展开以来,经济不断增长的同时,也带来了城乡收入差距不断扩大

2、。收入差距的持续扩张,不仅会影响社会稳定,且还会制约国民经济发展的潜力,对此应引起高度重视。按可比价格计算,我国1985年至2008年的实际人均GDP年均增长8.6%,经济得到了时序快速的增长,但城乡实际收入差距也由1985年的287.7元扩大到2008年的2538.3元,收入差距年均增长9.92%。按1985价格计算,1985年至1991年间,农民人均收入大致相当于城镇人均收入的50%左右,到1992年至1999年间这一比例下降到42%以下,2007年农民人均纯收入达到历史最高水平,但只相当于城镇居民人均收入33%,而2008年农民人均纯收入略低于2007年,进一步下

3、降为城镇居民人均收入的32%左右。服务于赶超型经济发展战略的城乡二元分割体制,是导致城乡收入差距扩大的历史根源。　　二、文献回顾　　对于我国经济增长过程中出现的城乡收入差距趋于扩大问题,国内有很多学者基于不同的研究方法对之进行了考察。孙致陆、周加来(08)基于中国1978—2007年数据,而李珊、逢锦丽(09)对于1985～2006年城乡收入差距与经济增长关系的实证研究,结果表明二者之间不仅存在长期的均衡关系,而且还存在因果关系。张嫘、方天堃(07),利用1978-2003年的年度经济数据做研究,结果表明,无论在长期还是在短期,经济增长都是构成城乡收入差距变化的原因之一

4、,而城乡收入差距对经济增长的影响仅表现在短期内。欧阳朝旭(09),以安徽为例,基于其1980～2O07年的年度数据的研究结果表明,安徽城乡收入差距与经济增长之间表现出一种长期稳定的正向均衡关系。吴三忙等(O7)基于省面板数据的实证分析,分析表明改革开放以来我国城乡收入差距扩大具有全国普遍性。同时,中国城乡收入差距演化经历了四个阶段。国外也有很多学者对收人差距与经济增长之间的关系进行了理论分析和实证研究,得到的结论也不尽相同。　　由于在样本选择、指标选取、数据处理、研究方法以及考察视角等方面存在着差异,国内外相关研究所得到的结论不尽相同,但大多数研究结论均认为收入差距对经

5、济增长会产生负效应。本文主要通过对1985—42008年有关指标数据的实证分析,研究这二十多年中我国城乡收入差距与经济增长间的关系。　　三、分析方法与数据说明　　由于传统的时间序列分析方法隐含的前提是各变量必须满足平稳性要求。然而,现实的经济序列多数是非平稳的。因此,模型中引入协整检验步骤,考察变量之间是否存在协整关系,在此基础上进行回归分析,进而避免为回归现象。　　本文以人均GDP来衡量经济增长,记为PGDP,城乡收入差距以城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入的绝对差额作为衡量指标,记为URI。为消除价格因素对于时间序列分析的影响,本文搜集并计算了以1985年为

6、基期我国的1985～2008年的历年CPI,然后用消费物价指数(以1985年作为基期,即1985=100)对人均GDP和城乡收入差距数据进行处理,并对处理后的各指标数据再进行自然对数变换,以消除可能存在的异方差性,并分别记为LNPGDP和LNURI。指标数据源于09年中国统计年鉴》,数据取值范围为1985—2008年。本文所有的数据处理及计量分析均是在计量分析软件EViews5.0上完成。　　四、实证分析　　1.序列的平稳性检验　　为了检验变量间的协整关系,首先需要对时间序列做单位根检验。本文采用目前最常用的ADF法对各序列进行单位根检验,检验其平稳性。ADF检验结果如

7、表l所示。　　对序列进行单位根检验,检验结果(见表1)表明,原序列LNPGDP和LNURI以及一阶差分△LNPGDP和△LNURI都是非平稳序列。但其二阶差分△2LNPGDP和△2LNURI是平稳的,即LNPGDP和LNURI都是二阶单整序列I(2)。　　2.协整检验和误差修正(ECM)模型　　有些时间序列,虽它们自身非平稳,但其某种线性组合却是平稳的,如果满足这个条件,说明两个变量间存在着协整关系。LNPGDP和LNURI两个变量虽然各自是非平稳的,但经二阶差分,变量是平稳的,也就是说其一阶差分的时间序列的某种线形组合可能是平稳的,因此