西北地區城鄉收入差距的時空分異及影響因素*

殷頌葵

（青海大學財經學院，西寧 810016）

0 引言

黨的十九大報告指出，收入分配差距依然較大是新時代我國發展面臨的困難與挑戰之一。統計數據顯示，2003—2018年全國居民人均可支配收入的基尼系數在0.462～0.491波動，且近年來呈現出持續上升的態勢[1]。作為全國收入分配差距重要組成部分的城鄉收入差距，不論是在全國收入差距的上升時期還是下降時期，始終對總體收入差距具有較高的解釋份額[2-4]。因此，縮小城鄉收入差距，促進共同富裕，是新時代實現城鄉融合發展和經濟高質量發展的必然要求。

城鄉收入差距問題貫穿于改革開放的全過程，歷來都是學術界關注的焦點，且已在度量方法、成因、應對策略與社會影響等方面取得了較為豐碩的研究成果。概括而言，現有相關研究的差別主要體現在研究視角與研究尺度兩個方面：在研究視角方面，主要有收入結構[5]、收入兩極分化[6]、雙重二元經濟[7]、空間關聯與空間異質性[8]等視角；在研究尺度方面，既有全國[9-10]、省域[11]、市域[12]等宏觀尺度的分析，也有縣域[13]等微觀尺度的分析，還有部分文獻結合宏觀尺度與微觀尺度對同一研究對象展開多尺度的分析[14]。這些研究不僅為考察城鄉收入差距提供了較為豐富的素材，而且為深入探究城鄉收入差距的演變規律奠定了良好的理論與方法論基礎。

然而，城鄉收入差距往往隨著經濟發展環境的變化以及惠農支農政策的調整呈現出階段性特征，特別是自2010 年以來我國農村居民人均收入的實際增速連續高于城鎮居民收入增速，城鄉收入差距已經孕育著新的演變趨勢①統計數據顯示，2010—2018年全國城鄉居民的收入比由3.228持續下降至2.685。同時，區域異質性的存在，區域間城鄉收入差距的變化特征與影響因素可能也會出現較大差異。地處內陸腹地的西北地區是我國少數民族主要的聚居區之一，經濟社會發展相對滯后，農村發展不充分、城鄉發展不平衡特別是城鄉收入差距偏大的問題依然比較突出，因此，縮小城鄉收入差距是未來相當長一個時期內西北地區推動城鄉融合發展的必然要求。雖然部分文獻在分析全國城鄉收入差距時涉及了西北地區的地級城市，但是對自治州、地區等地級行政區的分析較為欠缺，因而不能準確揭示西北地區城鄉收入差距的全貌。于是，文章以城鄉居民收入比為考察指標，兼顧城市、自治州、地區三類地級行政區，在運用核密度估計和空間自相關性考察市域尺度下2010—2018 年西北地區城鄉收入差距時空演變特征的基礎上，借助空間自回歸模型探究其影響因素，以期為西北地區因地制宜地推行縮小城鄉收入差距的精準化政策提供有益參考。

1 研究方法與數據來源

1.1 研究方法

1.1.1 核密度估計

核密度估計以連續密度曲線來表達城鄉收入差距的分布形態，比較不同年份的核密度曲線可揭示市域尺度下西北地區城鄉收入差距的動態演變特征。其公式為[15]：

式（1）中，n為市域數量，yi為i市域的城鄉居民收入比，yˉ為當年全部市域城鄉居民收入比的均值；K(·)和h分別表示核函數和帶寬，均采用EViews軟件默認的核函數和帶寬。

1.1.2 探索性空間數據分析

全局趨勢分析。通常一個表面主要由確定性的全局趨勢和隨機性的短程變異兩部分組成，全局趨勢反映空間物體在空間區域上變化的主體特征，主要揭示空間物體的總體規律［16］。趨勢分析圖中的每一條豎線代表了一個數據點的值（高度）和位置，這些點被投影到一個由東西向和南北向的正交平面上，通過投影點可以做出一條最佳擬合線，并用它來模擬特定方向上存在的趨勢[17]。如果該線是平直的，則表明沒有趨勢存在，反之則存在全局趨勢。

空間自相關性。空間自相關包括全局自相關和局部自相關。全局莫蘭指數（I）和局部莫蘭指數（I）i可分別從整體上描述西北地區城鄉收入差距的空間集聚程度以及集聚中心的空間位置。計算公式分別為[18]：

式（2）（3）中，n為市域數量；yi和yj分別為市域i和j的城鄉居民收入比；wij為空間權重矩陣，該文依據鄰接原則定義西北地區市域的空間關系，即市域i和j存在公共邊界時wij=1，否則wij=0。

全局莫蘭指數的取值范圍為[-1,1]，在給定的顯著性水平上，若全局莫蘭指數大于0或小于0，表示西北地區城鄉收入差距存在空間正相關或負相關；等于0時則意味著不存在空間自相關。對局部莫蘭指數而言，當其大于0時，說明市域i周圍表現為相似的空間集聚性（高—高或低—低）；小于0則表示為相異的空間集聚性（高—低或低—高）。

1.1.3 空間回歸模型

格里夫和奧德（1981）將空間自相關因素加入到經典回歸模型中形成空間自回歸模型。安塞林（1988）則提出了空間自回歸模型的一般形式[16]為：

式（4）中，Y、X分別為因變量向量和自變量矩陣；w1Y、w2ε 分別為因變量、誤差項的空間滯后向量，ρ、λ 則分別是相應的空間自回歸系數；β為自變量系數，反映自變量對因變量的影響；μ是與ε不相關的、均值為0、同方差的誤差項。

當ρ=λ=0，β≠0 時，為空間誤差模型，說明空間依賴是由某些對局域內多個空間單元均有影響的遺漏變量造成的；當ρ≠0，β≠0，λ≠0時，為空間滯后模型，主要探討因變量在空間上是否有擴散現象或溢出效應。

1.2 研究區域概況與數據來源

西北地區是我國的重要地理分區之一，包括陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆5個省級行政區，共有51個地級（市、自治州、地區）行政區。隨著“一帶一路”戰略的實施，西北地區已由對外開放的邊緣區轉變成國家向西開放的前沿陣地，但從全國區域經濟格局來看，它卻成為我國形成優勢互補高質量發展區域經濟布局的短板之一[19]，2018 年該地區人均生產總值僅為全國水平的77.78%，城鎮化水平也低于全國水平6.04個百分點。

城鄉居民收入比是衡量城鄉收入差距最常用的指標，該文亦采用該指標來測度西北地區市域尺度的城鄉收入差距（表1）。數據主要來源于歷年出版的《陜西統計年鑒》《青海統計年鑒》《甘肅發展年鑒》《寧夏統計年鑒》《新疆統計年鑒》以及相應年份市域的統計公報。地圖數據來源于1∶400 萬的國家基礎地理信息數據。

表1 2010—2018年市域尺度下西北地區城鄉居民收入比

2 演變特征透視

2.1 時序特征

從年度平均值的變化趨勢來看，市域尺度下西北地區城鄉居民收入比由3.189下降至2.736（圖1），下降幅度約為14.21%，表明研究期內西北地區城鄉收入差距表現出逐漸縮小的態勢。當然，這種變化也呈現一些新的特征：首先，市域和省域兩種尺度下西北地區城鄉居民收入比表現出大致相同的變化趨勢，但是市域尺度下城鄉居民收入比明顯低于省域尺度，說明空間尺度的選擇會影響城鄉收入差距的衡量結果，而較小的空間尺度通常更能揭示城鄉收入差距的區域異質性[20]。其次，與省域尺度下西北地區城鄉居民收入比始終高于全國水平有所不同，2010—2012 年市域尺度的西北地區城鄉居民收入比低于全國水平，隨后則是持續高于全國水平，這可能是經濟發展進入新常態階段后，我國區域經濟呈現出加速分化的態勢[21-22]，西北地區由于未能有效實現新舊動能接續轉換導致城鄉居民收入比下降的速度較全國平均水平有所減緩。最后，西北地區城鄉居民收入比并非持續下降，而是在2016年前后略有波動。

圖1 2010—2018年西北地區城鄉居民收入比變化

雖然平均值能體現西北地區城鄉收入差距的整體狀況及變化趨勢，但是卻掩蓋了市域之間的差異。于是，依托非參數核密度估計方法來判斷市域尺度下西北地區城鄉收入差距的動態演進軌跡、差異以及趨勢特征。為便于分析各年份核密度在時間維度的動態演變特征，該文選取2010年、2014年和2018年3個年份的數據進行核密度估計（圖2）。

圖2 2010年、2014年和2018年市域尺度下西北地區城鄉居民收入比核密度分布

從形狀來看，3個年份城鄉居民收入比的核密度曲線均呈現出較為明顯的“單峰”狀況，表明市域尺度下西北地區城鄉收入的相對差距呈現出收斂的態勢，即初始城鄉收入比高的市域較初始城鄉收入比低的市域有更快的收入比下降速度，從而使得市域間城鄉收入的相對差距有不斷縮小的趨勢。從位置上來看，城鄉居民收入比的核密度分布曲線逐漸由右偏態分布轉向正態分布，分布區間縮小，峰值逐漸提升，表明西北地區各市域單元城鄉收入相對差距的差異處在逐漸縮小的狀態。

2.2 空間格局

利用ArcGIS10.5軟件的最佳自然斷裂法將2010年和2018年西北地區51個市域單元城鄉居民收入比由低到高劃分為低水平、中低水平、中高水平和高水平4種類型區（圖3）。從空間分布狀況來看，高水平與中高水平兩種類型區主要分布在新疆、青海、甘肅3省區的南部地區以及陜西的部分地區，中低水平與低水平兩種類型區主要分布在寧夏以及新疆北部地區、甘肅西部地區。從空間結構來看，總體上表現出由高水平類型區向低水平類型區梯次過渡的特征，表明西北地區市域尺度下的城鄉收入相對差距存在一定程度的空間依賴性。從不同類型區的數量變化來看，高水平和中高水平類型區的數量分別由5個、21個下降為3個和16個，而中低水平和低水平類型區的數量則分別由15個、10個上升為21個和11個，說明西北地區市域尺度下的城鄉收入相對差距有所縮小。

圖3 2010年和2018年市域尺度下西北地區城鄉居民收入比的空間分布

進一步借助趨勢分析工具將2010年和2018年的各市域城鄉居民收入比作為高度屬性值轉換成三維透視圖，揭示市域尺度下西北地區城鄉收入差距的空間分布格局。其中，X軸、Y軸分別表示城鄉收入差距在東西方向和南北方向的趨勢（圖4）。由圖4可知，兩個時間截面上東西方向和南北方向的投影趨勢線基本一致，即東西方向上呈現出較為顯著的“U型”特征，南北方向上表現為由北向南平滑上升的特征，這說明研究期內西北地區城鄉收入差距形成了較為穩定的北開口“馬蹄形”空間分布格局。

圖4 2010年和2018年市域尺度下西北地區城鄉居民收入比的全局趨勢

2.3 空間相關性

地理學第一定律認為，任何事物都與其他事物相聯系，但鄰近的事物比較遠的事物聯系更為緊密[23]。根據式（2）可計算出2010—2018年西北地區城鄉居民收入比的全局莫蘭指數（表2），并進行相應的顯著性檢驗。計算結果顯示，研究期內全局莫蘭指數在0.320～0.362波動，且正態統計量Z值均大于相應置信水平下的臨界值，表明市域尺度下西北地區城鄉收入差距存在顯著的空間正自相關性，即城鄉收入差距較大的市域和城鄉收入差距較小的市域均趨于集聚。與此同時，隨著時間的推移，全局莫蘭指數在波動中呈現出上升的趨勢，2018年全局莫蘭指數較2010年上升了11.18%，說明西北地區城鄉收入差距屬性的空間集聚程度有所增強。

表2 2010—2018年市域尺度下西北地區城鄉居民收入比的全局莫蘭指數

進一步考察可以發現，全局莫蘭指數的變化呈現出一定的階段性特征。2010—2012 年全局莫蘭指數相對比較平穩，僅僅是在0.321上下0.01的范圍內波動。而2013—2018年全局莫蘭指數在波動中呈現出先下降后上升的“V 型”變化趨勢，但卻始終高于前一時期，特別是2013 年全局莫蘭指數較2012 年上升了12.77%。這說明“使市場在資源配置中起決定作用和更好發揮政府作用”的經濟體制改革促進了生產要素的自由流動與高效配置，使得西北地區各市域之間的經濟聯系愈加密切。

與此同時，通過式（3）計算的2010 年和2018 年局部莫蘭指數可揭示西北地區城鄉居民收入比在局部地區的空間聯系類型。結果顯示，2010 年和2018 年分別有39.22%和41.18%的市域單元通過了顯著性檢驗，且主要呈現出“高—高”和“低—低”兩種空間聯系類型，表明西北地區城鄉收入差距屬性在局部地區存在集聚現象。其中，“高—高”集聚主要集中分布在甘肅省境內，“低—低”集聚主要集中分布在新疆自治區境內（圖5），說明考慮空間自相關性后西北地區城鄉收入差距類型呈現出板塊集聚的特征。

圖5 2010和2018年市域尺度下西北地區城鄉居民收入比的局域空間聯系類型

3 影響因素的空間計量分析

影響城鄉收入差距的因素通常比較復雜，需要結合研究區域的特征才能比較準確探究各類因素的影響程度。基于市域尺度下城鄉居民收入比的時序演變與空間演化狀況可以發現，影響西北地區城鄉收入差距的因素既可能有資源稟賦、生態環境、區位條件、海拔等自然因素，也可能有經濟發展水平、區域發展戰略、城鄉發展政策、產業結構變遷、城鎮化水平以及空間相關性等經濟社會因素。由于自治州、地區兩類地級行政區統計數據的全面性不及地級城市，于是，該文在參考已有研究的基礎上，兼顧指標統計口徑的一致性、數據的可獲性以及模型的簡明化，以2018 年西北地區城鄉居民收入比（Ratio）為被解釋變量，選取當年各市域的經濟發展水平（用人均生產總值的對數表示，lnPgdp）、產業結構高級化（第三產業增加值與第二產業增加值之比，Stru）、城鎮化水平（城鎮人口與常住人口之比，Urb）、農業現代化水平（農業機械總動力與農村人口之比，Agr）和金融發展效率（金融機構年末貸款余額與存款余額之比，Fin）為解釋變量。同時，考慮到經濟發展水平與收入差距之間可能存在的“倒U 型”關系，故將經濟發展水平指標的平方項也納入回歸方程。

表3給出了應用普通最小二乘法（OLS）、空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）的參數估計結果。從估計結果來看，盡管3種模型的參數估計值大小相當且符號相同，但是空間滯后模型和空間誤差模型的對數似然估計值（LIC）均大于普通最小二乘法，而赤池信息準則值（AIC）和施瓦茨信息準則值（SC）卻小于普通最小二乘法，說明普通回歸模型遺漏了變量的空間自相關性，降低了模型回歸結果的解釋力，同時也驗證了市域尺度下西北地區城鄉收入差距是存在空間相關性的。進一步比較可以發現，空間滯后模型是合適的分析模型，因為空間誤差模型的空間誤差項參數為負值且沒有通過顯著性檢驗。

表3 2018年西北地區城鄉收入差距影響因素的模型參數估計

在空間滯后模型中，城鎮化水平的回歸系數為正值，表明城鎮化水平與城鄉收入差距呈現正相關關系，亦即城鎮化水平的提高是市域尺度下西北地區城鄉收入差距擴大的原因之一，這可能是由于當前西北地區正處于城鎮化的加速發展時期①統計數據顯示，2018年西北地區60.78%的市域城鎮化率低于50%，甚至有7.84%的市域城鎮化率低于30%，勞動和資本等生產要素為追求更高的邊際報酬主要表現出由農村到城市的單向流動特征，從而導致城鄉收入差距擴大。產業結構高級化、農業現代化水平和金融效率3項解釋變量的回歸系數為負值，表明它們可以縮小西北地區的城鄉收入差距。其中，產業結構高級化縮小城鄉收入差距的可能解釋是，西北地區的產業融合發展特別是農村地區的三次產業融合發展推動了產業結構高級化進程，它可同時提高城鄉收入水平，但對農村居民收入的提升作用更為顯著，因而可以縮小城鄉收入差距。農業現代化水平的提高意味著西北地區農業領域實現了資本深化，而資本深化會提升農業勞動生產率，促進農村居民收入增長，從而有利于縮小城鄉收入差距。相對而言，金融效率的提升對西北地區縮小城鄉收入差距的作用更為顯著，這主要是因為金融效率的提升可以更好地滿足西北地區農村居民的融資需求，有助于他們增加人力資本投資和物質資本投資，從而為縮小城鄉收入差距創造條件。

與預期不同的是，市域尺度下西北地區城鄉收入差距與經濟發展水平之間不是“倒U 型”關系，而是“U型”關系。進一步觀察發現，絕大多數市域單元位于“U型”曲線的左邊，即經濟發展可以縮小西北地區城鄉收入差距。之所以在計量結果中顯示“U 型”關系，是因為部分資源型城市產業結構單一的“資源詛咒”效應擴大了城鄉收入差距，而高人均生產總值仍然是這些城市的顯著特征之一。

4 結論與討論

該文以2010—2018年51個市域單元的城鄉居民收入比為衡量指標，綜合應用核密度估計、探索性空間數據分析和空間自回歸模型探討了我國西北地區城鄉收入差距的時空演變特征及影響因素，得出如下結論。

（1）空間尺度的選擇會影響城鄉收入差距的衡量結果，盡管市域尺度與省域尺度下西北地區城鄉收入差距均呈現出縮小的態勢，但是市域尺度衡量的結果明顯低于省域尺度；

（2）西北地區市域之間的城鄉收入差距呈現出逐漸縮小與收斂的態勢；

（3）西北地區城鄉收入差距在東西方向上呈現出較為顯著的“U型”特征，而南北方向上表現為由北向南平滑上升的特征。

（4）全局莫蘭指數在0.320～0.362 波動，表明西北地區城鄉收入差距存在較為顯著的空間正自相關性，且在甘肅境內和新疆境內分別出現“高—高”、“低—低”集聚現象。

（5）空間滯后模型表明，城鎮化會擴大西北地區城鄉收入差距，產業結構高級化、農業現代化水平、金融效率和經濟發展水平的提高都將有助于縮小西北地區城鄉收入差距，但由于部分資源型城市因產業結構單一的“資源詛咒”效應導致經濟發展水平與城鄉收入差距之間存在計量結果上的“U型”關系。

基于上述分析結果，未來西北地區調控城鄉收入差距應重點關注以下問題：首先，綜合人均生產總值與經濟結構來看，西北地區整體上正處于工業化中期向工業化后期的過渡階段以及城鎮化的加速發展階段，持續縮小城鄉收入差距并將其保持在適度合理區間任重而道遠，需要在發揮市場機制作用的同時更好地發揮政府作用，補齊制約農村居民增收的各類短板，為縮小城鄉收入差距創造條件。其次，空間溢出效應的存在一定程度上強化了西北地區市域城鄉收入差距的關聯性，因此對城鄉收入差距較大特別是“高—高”集聚的市域而言，需要在深度剖析差距成因的基礎上尋找相應影響機制，弱化其空間依賴性。最后，從縮小城鄉收入差距的政策著力點來看，既要協同推進新型城鎮化戰略和鄉村振興戰略，促進生產要素在城鄉間雙向自由有序流動，也要增加投資加速農業資本深化提高產業邊際報酬；既要推動三次產業間形成良好共生發展機制，發揮產業融合發展的經濟結構高級化效應，也要加快創新金融產品和服務手段，為優化農村資源配置和促進農業現代化發展提供金融支持。