产业结构、城市化对江苏城乡收入差距动态影响研究

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1、产业结构、城市化对江苏城乡收入差距动态影响研究　　内容摘要：本文采用VAR和VEC模型对江苏省产业结构、城市化与城乡收入差距之间的关系进行实证分析。研究结果表明：产业结构、城市化是城乡收入差距的Granger原因，它们之间存在着长期的均衡关系；脉冲响应分析显示第一、第二产业结构的变化短期内有助于城乡收入差距的缩减；方差分解表明城乡收入差距的方差主要由自身扰动所解释，城市化的贡献水平高于第二产业结构变化；VEC模型显示短期来看第二产业结构的变化以及城市化率对城乡收入差距的贡献更为显著。最后，提出缩小江苏省城乡收入差距的政策建议。关

2、键词：产业结构城市化城乡收入差距向量自回归模型江苏省问题的提出居民收入差距尤其是城乡居民收入差距扩大是我国近年来经济运行中存在的突出问题，影响着社会公平和稳定和谐。产业结构调整是经济发展规律的客观要求，城市化是社会发展的趋势，研究产业结构、城市化与城乡收入差距之间的动态关系就显得尤为重要。11关于城市化对城乡收入差距的影响，学者们主要有三种不同的观点：林毅夫等（2003）、陈迅等（2007）、程开明等（2007）利用面板数据研究发现城市化的程度对城乡收入差距存在正的影响；陆铭等（2004）利用省级面板数据、姚耀军（2005）基于

3、VAR模型、曹裕等（2010）运用面板协整模型研究发现城市化进程对缩小城乡收入差距的作用显著；莫亚琳等（2011）运用动态面板GMM模型研究表明城市化进程对城乡收入差距的影响将呈现出先恶化后改善的倒“U”关系。关于产业结构与城乡收入差距的关系问题，苏雪串（2002）认为产业结构的调整和升级是影响收入分配的重要因素；马正兵（2008）、蒋智华（2010）研究发现，产业结构调整和优化是弥合区域收入差距的重要途径；史云鹏等（2012）基于固定效应面板数据模型研究发现第二、三产业之和与第二产业自身的发展同城乡收入差距间的关系均符合库兹涅

4、茨假说；李小玉等（2011）基于面板数据研究表明中部地区第二、第三产业比重的增加会促进城乡收入差距缩小。由上述分析可知，国内学者们对城市化与城乡收入差距两者的关系研究较为丰富，而对产业结构与城乡收入差距的关系研究比较薄弱，且采用的方法以线性回归分析为主；已有研究基本上都是基于全国的宏观视角，区域研究并不充分。本文在已有研究的基础上，基于江苏省的时间数列数据，通过构建向量自回归（VAR）模型来研究江苏省产业结构和城市化对城乡收入差距的动态影响。11研究方法与变量选取（一）方法阐述本文试图从产业结构和城市化等方面来对江苏省城乡收入差

5、距的变动进行研究，以第一、第二、第三产业比重和城市化水平作为内生变量，将影响城乡收入差距的其他诸多因素作为随机项，建立向量自回归（VAR）模型，并且在VAR模型的基础上通过Johansen协整检验、Granger因果检验、脉冲响应函数和方差分解，以及运用向量误差修正（VEC）模型，来考察和分析城乡收入差距和其他四个因素间的长期均衡、短期动态及因果关系。（二）指标选取及数据来源产业结构比重（IS）是指国民经济各产业部门之间以及各产业部门内部的构成的变化，一般采用三次产业比重来衡量，本文分别以IS1、IS2、IS3分别表示第一、第二

6、和第三产业总产值占地区生产总值的比重。城市化水平（UR）采用城镇人口占常住总人口的比重来衡量，该方法得到多数学者的认同，并且数据也容易从统计年鉴中获得。城乡收入差距（IG）的衡量指标有多种，本文采用多数学者的研究方法，利用城镇居民家庭人均可支配收入与农村居民家庭人均纯收入之比来度量城乡收入差距。11本文所有数据均来源于各年的《江苏省统计年鉴》，时间跨度为1978-2011年，笔者通过对各年的数据进行计算得到各产业结构比重、城市化水平和城乡收入差距。为了消除异方差和指数化趋势，对纳入模型的相关变量均进行了取对数处理，分别记为lnI

7、G、lnIS1、lnIS2、lnIS3。本文计量分析均采用EViews7.0软件进行。基于江苏省的实证分析（一）变量的平稳性检验在建立VAR模型之前，首先必须进行变量的平稳性检验，如果变量是平稳的，则直接建立VAR模型，如果变量是不平稳的，则要进行协整检验。表1是采用ADF检验方法对lnIS1、lnIS2、lnIS3、lnUR和lnIG进行单位根检验的结果，可见在给定10%的显著性水平下变量lnIS1、lnIS2、lnIS3、lnUR和lnIG都是非平稳序列，而各个变量的一阶差分在1%的显著性水平下都是平稳序列。（二）Johan

8、sen协整检验根据平稳性检验结果，lnIS1、lnIS2、lnIS3、lnUR和lnIG各变量都是一阶单整的，符合协整检验的前提条件。本文选择Johanson11检验方法，对变量进行协整检验。首先利用AIC、SC信息准则选择协整的最优滞后阶数，反复试验后确定最优