人口結構、收入差距和流通業全要素生產率的空間收斂特征

趙艷莉

【摘 要】 城鄉二元化經濟背景下我國人口結構不斷失衡、收入差距逐漸擴大，這對國民經濟的發展產生了不利影響。人口結構變動一方面會導致產業結構向非農部門傾斜，造成制造業全要素生產的集聚;另一方面收入差距會推動流通產業的發展及全要素生產率提升。本文基于2000～2017年中國31個省級面板數據，構建出人口結構、收入差距和流通業全要素生產率之間的空間滯后模型。實證結果證明，人口結構失衡與收入差距存在明顯的正相關性，人口結構差距的增加會造成城鄉收入差距的拉大;人口結構失衡促進了流通業的發展，與其全要素生產率存在顯著的正相關特征;與此同時，流通產業全要素生產率的上升則存在較強的“杠桿效應”，能夠有效減緩人口結構失衡對城鄉收入差距的負面影響。

【關鍵詞】 人口結構;收入差距;流通產業;全要素生產率

【中圖分類號】 F127 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 2096-4102（2021）02-0047-03

一、引言

城鄉二元經濟結構使得城鄉人口結構逐步異化，大量農村人口向城市的流動使得兩個部門間的人口結構逐漸失衡，進一步惡化了城鄉收入差距。作為鏈接生產與消費的核心環節和服務業的重要組成部分，商貿流通業被認為是發展城鄉一體化經濟的先導性產業，在溝通城鄉市場、彌補城鄉經濟差距間起到了一定的作用。然而，人口結構與收入差距產生的一系列影響會顯著削弱宏觀經濟活力，進而限制商貿流通業的區域協調性，弱化流通行業的作用。

作為衡量產業發展水平的核心變量，全要素生產率可以更均衡地反饋流通行業發展過程中的真實作用，體現商貿流通業對城鄉經濟一體化所產生的效果。據此，若需充分預計商貿流通業發展對城鄉經濟產生的作用，探究商貿流通業的全要素生產率是重要的分析前提，同時也對我國下一時期縮小城鄉收入差距具有重要意義。

二、變量選取及模型構建

（一）人口結構性變動指標（Cz）

城鎮勞動人口比例（Cz）表征人口結構性變動指標。一般而言，區域人口因素對經濟發展有多種影響：其一，勞動力數量的增長有助于形成規模經濟，獲取區域內的成本優勢，即區域內勞動力數量和市場競爭水平是正相關的;其二，勞動力的有效配置和流動會提高單位勞動生產率，同時也會增強農業部門的資源使用效率;其三，勞動力向城市部門的流動會顯著降低農業部門的生產人口，產生了部分土地稟賦的浪費。

（二）城鄉收入差距指標（Tail）

本文并未采用城鄉收入比例表征城鄉收入差距直播，而是采用了泰爾指數對此加以構造。這一指數方法能夠更好地剔除人口結構的變動，更能夠體現城鄉之間的真實消費結構差距：

指標式（1）中，Tail表示給定年份i時，j區域內城鄉居民消費結構差距，d=1，2分別代表城鎮和鄉村，pd表示當年城鎮部門（d=1）和農村部門（d=2）的總人口數，p=p1+p2表示當年人口總數。cd表示當年城鎮部門（d=1）和農村部門（d=2）分別的消費總量，c=c1+c2表示j區域內部的消費總量。為消除價格因素的影響，本文的城鎮消費品市場規模均為城鎮居民家庭平均每人全年消費性支出乘以年末人口數所得，并根據基期（2000年=100）進行了線性變換。

（三）全要素生產率指標（TFP）

全要素生產率（TFP）是產出和投入的要素組合，其基礎模型寫作：

基礎模型（2）中Y和X分別代表產出和投入。本文假定流通產業的生產函數具備規模報酬不變特征，以TFF、Y、X表示三個要素對t的微分，利用蒂維賽亞指數即可將喬根森增長框架下的TFP寫成：

設定wi和vj分別表示產出要素和投入要素的權，滿足：∑wi=∑vj=1;vi≥0，vj≥0?？紤]投入要素為資本和勞動兩種的情況，公式（2）可以寫作：

β為勞動要素的產出彈性，進而可以將產出彈性擴展到各個部門i，有：

從而，公式（5）可以反向測定流通產業的全要素生產率情況。

（四）控制變量

根據相關文獻的研究結果，本文還選取了以下變量進行控制：國內生產總值（GDP）、市場化水平（Market）、和政府支出（Gov）。國內生產總值作為區域內的經濟基礎水平的象征，對于流通產業的發展會起到極大的影響作用，必須控制該因素對流通產業全要素生產率的影響;市場化水平表現了區域內部的對外開放程度及市場準入等因素，該因素對整體市場水平影響較大，需要加以控制;政府支出代表了除市場力量以外“有形之手”的調控能力。這些控制變量分別關聯了流通產業發展中全要素生產率中的部分特征，故需要進行剔除。

三、實證分析與結果分析

實證分析過程中，考慮到人口結構與收入差距變動對全要素生產率的影響可能產生滯后期的影響，故首先對三個變量的空間滯后模型與空間誤差模型間的拉格朗日乘數及其穩健形式進行了計算，相對于空間誤差模型，空間誤差模型的影響效果更為明顯，因此本文選取空間滯后模型作為研究模型，其表達式為：

公式（6）中，i表示對應地區;t為對應年份;TFP為流通業全要素生產率;W為模型的空間權重矩陣;ρ為空間自相關系數;Cz和Tail分別代表人口結構變動和城鄉收入差距;公式（6）的交互項ρW（Czit

*Tailit）所對應的系數即為全要素生產率所起到的“杠桿作用”;x為3個主要控制變量（GDP、Market、Gov）的向量組合;ε表示隨機誤差項。

模型（1）中空間權重系數矩陣的構造方法較為多樣。本文采用城鄉參與流通產業人口比例（不同于Cz的勞動人口）產生的結構性變動作為空間權的衡量標準?？臻g強度測量方法為：

公式（7）中，i、j表示了兩個不同的地區;DPij即為區域間因流通業就業人口比例不同而產生的空間關聯性;n為放大效應的常數，本文將其取為1;Pi和Pj分別表示城鄉地區參與流通業的人口數量;Dij表示i、j之間的中心距離，中心距離以國家地理數據中心的高精度測距指代。越遠的地區之間的人口結構轉變，在流通市場上所能夠產生的空間效應越小。將上述模型擴充為矩陣形式：

公式（8）將各個不同區域的空間相關性指數結合成矩陣形式，從而可以用于本文的計量模型之中。

本文計算的時期為2000～2017年，數據來源于《中國統計年鑒》、《中國市場化進程報告》（樊綱，2018）、國家地理信息數據中心，所需的變量如表1所示。

在進行模型（7）的空間回歸之前，本文采用一元線性回歸（OLS）對人口結構和收入差距的關系進行了簡單分析，回歸結果如表2所示。

回歸結果表明：短期內人口結構的失衡會顯著造成城鄉收入差距的增加，這一效果在滯后期會有所下降，但依然具備一定的顯著性?？梢哉J為，我國城鄉二元經濟所造成的人口結構變動，已經處在失衡結構優化的后期狀態，農業部門的經濟收入已經顯著少于非農部門，對城鄉經濟結構的調整已經迫在眉睫。

進一步采用模型（7）的空間自回歸模型，首先采用了Hausman檢驗對各個變量序列間的內生關系進行了檢驗，結果拒絕了隨機效應，說明可以采用空間自回歸模型進行檢查。其次，由于此前已經檢驗了拉格朗日方法和差方法的適用性，故采用拉格朗日方法對此進行回歸，結果如表3所示。

由表3可以看到，在人口結構對流通業全要素生產率的影響中，空間自相關系數ρ為負數，說明人口結構的不利變動導致了流通業全要素生產率的下降;收入差距的異化同樣造成了類似的效果，對流通業全要素生產率產生了明顯的負向作用。需要指出的是，人口結構與收入差距的乘數效應與流通業全要素之間的系數為正值，說明流通業全要素生產率產生了典型的“杠桿”作用，進一步降低了流通業的發展水平。

四、政策建議

人口問題是一個長期問題，往往以百年為單位，所以相關決策者需根據長期發展的需要制定相關政策。首先，著力加快建設實體經濟、科技創新、現代金融、人力資源協同發展的產業體系;其次，在關注人口數量之外，產業結構應該同步于人口的內部動態結構，著力構建市場機制有效、微觀主體有活力、宏觀調控有度的經濟體制。最后，我國人口問題并不是構成流通問題的根源，而是經濟結構失衡所導致的，不斷增強我國經濟創新力和競爭力，需要在解決流通發展問題的同時，同步解決收入差距問題。

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