精準(zhǔn)扶貧政策縮小了城鄉(xiāng)收入差距嗎？
——基于空間面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究*

張淑惠，劉 敬

（陜西師范大學(xué)國際商學(xué)院，陜西西安710119）

一、引言

20世紀(jì)90年代中后期以來，我國的收入差距一直處于上升趨勢。據(jù)統(tǒng)計，2002年我國基尼系數(shù)值為0.46，2008年攀升至0.491。但從2009年開始，基尼系數(shù)值調(diào)轉(zhuǎn)勢頭，并在2008—2015年間成功實(shí)現(xiàn)“七連降”[1]。2016年雖略有上浮，但其下降的總體趨勢仍未改變。基尼系數(shù)先升后降的發(fā)展路徑支持了西蒙·庫茲列茨的“倒U形”假說[2]。該假說認(rèn)為，收入差距始終會隨著經(jīng)濟(jì)增長而改善，效率最終會自發(fā)帶來公平。照此假說，近些年我國收入差距的縮小理應(yīng)歸功于經(jīng)濟(jì)增長。但筆者認(rèn)為，就已有的研究成果來看，如此定論稍顯武斷。國內(nèi)學(xué)者對經(jīng)濟(jì)發(fā)展與收入差距的關(guān)系展開了深入研究。在城鄉(xiāng)二元分割體制的背景下，我國城鄉(xiāng)居民間的收入構(gòu)成差異之大，超過任何其他國家[3]，導(dǎo)致居民收入差距基本上取決于城鄉(xiāng)收入差距[4]，所以國內(nèi)相關(guān)研究傾向于將城鄉(xiāng)居民收入差距作為研究對象。關(guān)于城鄉(xiāng)收入差距與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，有學(xué)者把城鄉(xiāng)收入差距看作是政策、經(jīng)濟(jì)增長和體制變革的函數(shù)，認(rèn)為迅速發(fā)展的生產(chǎn)力能有效縮小城鄉(xiāng)收入差距[5]，經(jīng)濟(jì)增長是改善收入差距的有效手段[6]，因而鼓勵通過發(fā)展經(jīng)濟(jì)來解決我國城鄉(xiāng)收入差距過大的問題[7]。但也有學(xué)者不以為然，他們提出經(jīng)濟(jì)發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的影響是非線性的，例如中西部地區(qū)城鄉(xiāng)居民收入差距與經(jīng)濟(jì)增長負(fù)相關(guān)，但東部地區(qū)卻呈正相關(guān)[8]，這說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的作用會受到諸如地區(qū)等客觀因素的影響，意味著經(jīng)濟(jì)增長對城鄉(xiāng)收入差距的實(shí)際效應(yīng)是不確定的。這就合理地解釋了為什么在某些特定情況下，經(jīng)濟(jì)增長并非使城鄉(xiāng)收入差距收斂，而是擴(kuò)大[9]。綜上所述，將城鄉(xiāng)收入差距改善單純歸因于經(jīng)濟(jì)增長是片面的，市場化進(jìn)程、城鎮(zhèn)化水平、城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)、要素稟賦差異、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、經(jīng)濟(jì)開放程度都是需要加以考量的重要因素[10-14]。

收入差距縮小背后最關(guān)鍵的驅(qū)動因素究竟是什么？本文認(rèn)為，解決收入差距過大的根本途徑只能是制度改革，包括完善工資增長機(jī)制、強(qiáng)化稅收調(diào)節(jié)作用、打破行業(yè)壟斷和戶籍歧視、治理腐敗和濫權(quán)等。但制度革新涉及到國有企業(yè)、行政體制、財政金融體制等各個領(lǐng)域的利益調(diào)整，并非一蹴而就之事。就短期而言，扶貧政策能否通過重新配置不同階層不同地區(qū)間的財富與資源來治理貧困、縮小城鄉(xiāng)收入差距呢？依據(jù)這樣的思路，本文嘗試用目前推行的精準(zhǔn)扶貧政策來解釋2008—2015年城鄉(xiāng)收入差距持續(xù)縮小的現(xiàn)象。

與已有研究相比，本文的創(chuàng)新之處在于實(shí)證方法。文章將空間效應(yīng)納入對城鄉(xiāng)收入差距的分析中，在刻畫城鄉(xiāng)收入差距空間集聚特征的基礎(chǔ)上，采用空間計量模型量化空間效應(yīng)下精準(zhǔn)扶貧政策對城鄉(xiāng)收入差距的作用效果。

二、文獻(xiàn)綜述

通過對文獻(xiàn)的系統(tǒng)梳理，可以發(fā)現(xiàn)，國外探討收入差距與政府扶貧的理論古而有之。以庇古為代表的英國劍橋?qū)W派認(rèn)為，因?yàn)楦呤杖腚A層自發(fā)向低收入階層轉(zhuǎn)移的財富無法達(dá)到滿足社會公平需要的水平，所以政府通過社會保障支出、社會救濟(jì)和累進(jìn)稅政策進(jìn)行干預(yù)的行為合理且必要。1933年羅斯福政府通過以工代賑來緩解失業(yè)壓力就是政府干預(yù)的典型體現(xiàn)。隨后凱恩斯建立的“國家干預(yù)論”倡導(dǎo)通過提高高收入人群個人所得稅稅率來調(diào)節(jié)收入分配，肯定了稅收政策在再分配中的作用。稅收政策的效果往往體現(xiàn)為對高收入群體的多征，當(dāng)需要提高低收入群體收入時，增加財政支出便是政府的更優(yōu)選擇[15]。此外，政府還可通過提供公共產(chǎn)品和服務(wù)來調(diào)節(jié)收入分配。例如為解決財產(chǎn)代際轉(zhuǎn)移先天不公平導(dǎo)致的收入失衡，政府可通過推行公共教育來為人們創(chuàng)造更多獲取公平收入的機(jī)會，或通過提供保險等公共產(chǎn)品來幫助貧困者擺脫“能力貧困”[16-17]。上述理論雖不是直接研究收入差距與扶貧政策，但其主張的財政政策、稅收政策都是政府介入收入再分配的體現(xiàn)形式，扶貧政策是在此基礎(chǔ)上衍生出來的更為專業(yè)和系統(tǒng)的政策工具。

我國扶貧政策大致經(jīng)歷了農(nóng)村體制改革、開發(fā)式扶貧、八七扶貧攻堅計劃、農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要和精準(zhǔn)扶貧五個階段，經(jīng)歷了由“點(diǎn)”到“面”、由粗放到瞄準(zhǔn)、由投資拉動到創(chuàng)新驅(qū)動、由“輸血式扶貧”到“造血式扶貧”的發(fā)展歷程，現(xiàn)已形成以“六個精準(zhǔn)”為導(dǎo)向的“五個一批”系統(tǒng)工程。早期的扶貧政策效果并不理想。扶貧政策一方面呈現(xiàn)明顯的對策性、應(yīng)急性，缺乏系統(tǒng)性、創(chuàng)新性和銜接性[18]，另一方面政策過度側(cè)重于外力救助而忽視了挖掘貧困者自身的潛能[19]，扶貧工作過于消極，導(dǎo)致扶貧政策在大幅減少農(nóng)村貧困人口的同時也使得農(nóng)村貧困深度指數(shù)和貧困強(qiáng)度指數(shù)愈加惡化[20]?？偟膩碚f，早前的開發(fā)式扶貧難以提高貧困人群應(yīng)對貧困風(fēng)險的能力，無法有效惠及絕大多數(shù)貧困人口[21]。近年來隨著不斷的探索和實(shí)踐，扶貧政策日益成熟，逐漸成長為推動收入分配走向公平的顯著力量[22]，借扶貧政策促使農(nóng)村居民打破階層固化并向更高收入階層過渡已成為社會共識[23]。研究表明，與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相比，扶貧政策帶來的脫貧效果更加顯著[24]。精準(zhǔn)扶貧是今后一個時期內(nèi)治理貧困問題的戰(zhàn)略重點(diǎn)，但目前學(xué)界對它的評價莫衷一是。有學(xué)者表示，精準(zhǔn)扶貧能夠提高農(nóng)戶生計資本以及低收入者收入[25]，消除農(nóng)村治理內(nèi)卷化困局，增進(jìn)農(nóng)民的分權(quán)普惠[26]，最終實(shí)現(xiàn)改善城鄉(xiāng)收入差距，協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展[27]。但在政策落實(shí)中也存在著諸多問題，一方面精準(zhǔn)扶貧存在的規(guī)模排斥、識別排斥、區(qū)域排斥讓減貧效果大打折扣[28]，另一方面高成本和低效率問題會損害貧困人口的自主性并滋生新的不公平[29]。干部駐村幫扶機(jī)制不健全、扶貧資金整合困難、扶貧資源配置失衡等難題更進(jìn)一步?jīng)_擊著扶貧效果。[30]

目前關(guān)于收入差距的研究已十分成熟，但絕大多數(shù)文獻(xiàn)都著眼于收入差距的時序變化規(guī)律而忽略了其空間關(guān)聯(lián)性。事實(shí)上，幾乎所有的空間數(shù)據(jù)都具有空間依賴性或空間自相關(guān)的特征，忽略空間相關(guān)性必然會造成模型設(shè)定偏誤和估計結(jié)果準(zhǔn)確度降低，對收入差距的研究也不例外。為彌補(bǔ)以上不足，本文以我國31個省市區(qū)（香港、澳門、臺灣地區(qū)除外）的地理鄰接狀態(tài)為著手點(diǎn)，運(yùn)用2010—2016年的面板數(shù)據(jù)構(gòu)建關(guān)于精準(zhǔn)扶貧政策與城鄉(xiāng)收入差距的空間計量模型，利用空間自相關(guān)指數(shù)Moran’sI和空間計量模型探析收入差距的地理分布特征及扶貧政策成效，通過效應(yīng)分解測量精準(zhǔn)扶貧政策的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。

三、城鄉(xiāng)收入差距空間相關(guān)性分析

（一）全局空間自相關(guān)分析

為了對精準(zhǔn)扶貧政策與城鄉(xiāng)收入差距進(jìn)行空間計量分析，首先需要檢驗(yàn)各省城鄉(xiāng)收入差距是否存在空間自相關(guān)?？臻g自相關(guān)性，也叫空間依賴性，是空間效應(yīng)識別的第一個來源。空間自相關(guān)不僅意味著空間上的觀測值缺乏獨(dú)立性，而且意味著潛在于這種空間關(guān)系中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)由絕對位置和相對位置共同決定。判斷不同空間單元之間是否存在空間依賴性，一般采用Moran提出的Moran’sI指數(shù)[31]。Moran’sI檢驗(yàn)是基于普通最小二乘法和TSLS估計殘差的空間相關(guān)性檢驗(yàn)方法，反映的是空間相鄰或臨近單元之間某種屬性值的相似程度，是衡量空間相關(guān)性的全局指標(biāo)，其表達(dá)式為：

其中，i,j分別表示第i個和第j個空間單元。

圖1 2010-2016年城鄉(xiāng)收入差距的全局空間自相關(guān)系數(shù)

如圖1所示，2010—2016年我國城鄉(xiāng)收入差距全局空間自相關(guān)系數(shù)平均值在0.47左右，說明總體而言我國城鄉(xiāng)收入差距在地域分布上存在顯著正自相關(guān)性，用空間計量模型作為研究工具是合理的。2010年全局Moran’I檢驗(yàn)值為0.539，2016年降至0.472，且均通過顯著性檢驗(yàn)，說明省域間的相關(guān)程度，或者說空間集聚程度在逐年下降。

（二）局部空間自相關(guān)分析

Moran’I指數(shù)值只能從整體上反映各省城鄉(xiāng)收入差距的集群狀況。為進(jìn)一步考察是否存在觀測值局部空間集聚，分析哪些省份的城鄉(xiāng)收入差距對于全局依賴性的貢獻(xiàn)較大以及是否存在局部不穩(wěn)定性，還需要通過Moran’I散點(diǎn)圖進(jìn)行城鄉(xiāng)收入差距水平的局部自相關(guān)檢驗(yàn)。

圖2 2010年、2016年城鄉(xiāng)收入差距Moran’I散點(diǎn)圖①注：GeoDa軟件將重慶市與四川省作為一個觀測單位，故樣本總數(shù)為30。

Moran’sI散點(diǎn)圖把各省城鄉(xiāng)收入差距按分布特征分為四種集聚模式。第一象限，高高集聚（HH），表明中心省域與周邊省域的城鄉(xiāng)收入差距都大；第二象限為低高集聚（LH），表明中心省域城鄉(xiāng)收入差距小而周邊省域城鄉(xiāng)收入差距大；第三象限為低低集聚（LL）,表明中心省域和周邊省域的城鄉(xiāng)收入差距都??；第四象限為高低集聚（HL），表明中心省域的城鄉(xiāng)收入差距大而周邊省域的城鄉(xiāng)收入差距小。所以，一、三象限省份的城鄉(xiāng)收入差距存在著空間正相關(guān)，即均質(zhì)性，二、四象限省份的城鄉(xiāng)收入差距存在著空間負(fù)相關(guān)，即異質(zhì)性。從數(shù)量來看，首先，2016年有13個省份位于第一象限，14個省份位于第三象限，合計占樣本總量的90%，這說明目前我國絕大部分省域的城鄉(xiāng)收入差距與周邊省域?yàn)檎目臻g相關(guān)關(guān)系：高（低）收入差距省份被高（低）收入差距省份所圍繞。其次，各省城鄉(xiāng)收入差距水平的空間布局相對穩(wěn)定。處于第一象限的省份，2010年主要包含西南各省以及內(nèi)蒙古、陜西、青海、甘肅，2016年該象限僅增加了1個省份。同樣，第三象限內(nèi)的省份主要集中在沿海一帶，與2010年相比，2016年也僅增加一個省份。總體而言，各省城鄉(xiāng)收入差距一直存在著顯著且穩(wěn)定的空間集聚特征。

表1 各省空間集聚特征的動態(tài)變化

表1描述了不同集聚模式所包含的省份，受篇幅所限這里并未列舉所有省份。可以發(fā)現(xiàn)，大部分省份所處象限均比較穩(wěn)定。其中，HH象限省份數(shù)目最多，主要由西南各省和甘肅、寧夏、廣西構(gòu)成。LL象限省份均位于東部，北京、上海最為穩(wěn)定。LH象限由新疆和四川構(gòu)成，說明這兩個省份城鄉(xiāng)收入差距較其周邊省份小，位于低值中心。從變化發(fā)展趨勢來看，處于LL象限和HH象限省份的數(shù)目有所增加。LL象限新增的江西、浙江等省份仍屬東部地區(qū)，HH象限新增的西藏等省份仍屬西南地區(qū)，說明省域間城鄉(xiāng)收入差距的空間集聚現(xiàn)象依然顯著，對其進(jìn)行空間相關(guān)性分析合理且必要。

四、模型設(shè)定和變量選擇

（一）模型設(shè)定

通過以上分析，不難發(fā)現(xiàn)不同省份的城鄉(xiāng)收入差距在空間上相互作用、相互依賴，因此需用空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型來進(jìn)行研究。由Anselin提出的空間計量分析通用模型為：

（1）式中，Y為n×1階被解釋變量，X為一個n×k階解釋變量矩陣，β為X的回歸系數(shù)，W1為被解釋變量的n×n階空間權(quán)重矩陣，W1Y為被解釋變量的空間滯后項(xiàng)；ρ為n×1階空間自回歸系數(shù)，反映Y對周邊觀測量的影響程度；W2也為n×n階空間權(quán)重矩陣，它通過誤差項(xiàng)來體現(xiàn)模型中地區(qū)之間的相互關(guān)系；ε為隨機(jī)干擾項(xiàng)，W2ε為隨機(jī)擾動項(xiàng)的空間滯后變量；μ為誤差項(xiàng)，I為n×n階單位矩陣。

根據(jù)空間因素引入方式的不同，又可將通用模型分為空間滯后模型（SAR）和空間誤差模型(SEM)。

空間滯后模型即（1）滿足ρ≠0,λ=0時，此時模型轉(zhuǎn)化為：

該模型反映被解釋變量之間的空間相關(guān)性，適用于模型中的被解釋變量存在內(nèi)生交互效應(yīng)的情形；

空間誤差模型即（1）滿足ρ=0,λ≠0時，此時模型轉(zhuǎn)化為：

該模型反映誤差項(xiàng)之間的空間相關(guān)性，適用于誤差項(xiàng)之間存在交互效應(yīng)，或者說空間經(jīng)濟(jì)中存在遺漏變量或其它不可觀測因素的相互作用的情形。

基于以上理論，本文設(shè)定的基礎(chǔ)模型如下：

空間滯后模型（SAR）為：

空間誤差模型(SEM)為：

其中，i表示某地區(qū)，t表示某年份，InIGit表示取對數(shù)后的被解釋變量城鄉(xiāng)收入差距。POL為核心解釋變量精準(zhǔn)扶貧政策，X為控制變量組。

（二）變量選取與數(shù)據(jù)說明

本文選用我國31個省市區(qū)（不含香港、澳門、臺灣地區(qū)）2010—2016年樣本觀測個數(shù)為217的面板數(shù)據(jù)。被解釋變量（IG）為31個省（市、自治區(qū)）觀測期內(nèi)的城鄉(xiāng)收入差距，解釋變量為精準(zhǔn)扶貧政策和其它控制變量。除非特別說明，所用數(shù)據(jù)均來源于國家統(tǒng)計局官網(wǎng)和各省統(tǒng)計年鑒。

1.城鄉(xiāng)收入差距（IG）：被解釋變量城鄉(xiāng)收入差距用城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與農(nóng)村居民人均可支配收入的比值表示，值越大，表明貧富差距越大。

2.精準(zhǔn)扶貧政策（POL）：扶貧政策是模型的核心解釋變量。該變量設(shè)置為虛擬變量：未實(shí)施精準(zhǔn)扶貧政策的年份取值為0，實(shí)施精準(zhǔn)扶貧政策的年份取值為1。扶貧政策是否顯著縮小了城鄉(xiāng)居民收入差距是模型研究的核心問題。

為了避免遺漏變量偏差，模型引入了以下控制變量：

1.人均國民生產(chǎn)總值（PERGDP）：本文選用代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的人均GDP作為控制變量。收入差距與經(jīng)濟(jì)增長互為因果，一方面收入差距會通過提高儲蓄率、促進(jìn)資本形成來推動經(jīng)濟(jì)增長[32-33]，另一方面經(jīng)濟(jì)增長會反作用于收入差距，本文試圖厘清經(jīng)濟(jì)增長究竟能否縮小城鄉(xiāng)收入差距。

2.失業(yè)率（UNEMP）：就業(yè)水平是影響城鄉(xiāng)收入差距的重要因素。根據(jù)菲利普斯曲線[34]描述的失業(yè)率變動率與工資水平變動率此消彼長的關(guān)系可知，當(dāng)社會失業(yè)率上升時，較低甚至為負(fù)的工資變動率會使得收入差距縮小。但也有學(xué)者認(rèn)為失業(yè)率越高的城市低收入人群的收入越低，收入差距越大。[35]

3.城鎮(zhèn)化水平（URB）：城鎮(zhèn)化水平由城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎乇硎?。我國的城鄉(xiāng)收入差距實(shí)際上源于一系列歷史因素和城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)[36]，二元結(jié)構(gòu)下的勞動力市場分割和資源傾斜進(jìn)一步加劇了城鄉(xiāng)收入差距[37-38]，所以，預(yù)期該變量系數(shù)符號為負(fù)。

4.第三產(chǎn)業(yè)占比（IND3）：對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與收入差距相關(guān)研究表明，發(fā)展第一產(chǎn)業(yè)可以縮小城鄉(xiāng)收入差距[39]，同時，第三產(chǎn)業(yè)份額的增加能有效降低城鄉(xiāng)收入差距[40]。

5.對外開放程度（CAP）：該指標(biāo)用進(jìn)出口總額占GDP的比值來表示。根據(jù)理論和已有研究，對外開放程度的提高有利于縮小城鄉(xiāng)收入差距，故本文預(yù)期該變量系數(shù)符號為負(fù)。

6.教育水平（EDU）：本文用教育經(jīng)費(fèi)支出占財政總支出的比重來度量各省教育重視程度。高水平教育最終體現(xiàn)為高質(zhì)量的人力資本，大興教育是消除貧困代際傳遞和縮小城鄉(xiāng)收入差距的有效工具。

7.科研投入（SCI）：本文用科學(xué)研發(fā)支出占財政總支出比重衡量各省科研投入情況。重視科研的地區(qū)往往有更強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)增長動力和更高水平的社會福利，預(yù)期該變量會縮小城鄉(xiāng)收入差距。

五、實(shí)證結(jié)果分析

本文利用matlab軟件對模型進(jìn)行估計。鑒于空間滯后和空間誤差模型均是從全域計算空間相關(guān)性，模型中很可能存在內(nèi)生性問題，此時OLS得到的估計結(jié)果將不再有效。所以本文采用Elhorst提出的空間面板極大似然法[41]進(jìn)行估計。

首先，在計量回歸前需要判定空間計量模型的形式：先用普通最小二乘法OLS進(jìn)行估計，再用所得誤差構(gòu)建拉格朗日乘數(shù)及其穩(wěn)健形式統(tǒng)計量進(jìn)行LM檢驗(yàn)。判決原則是比較LM-sar和LMsem，若LM-sar更顯著，則選擇SAR模型，反之，則選擇SEM模型。若二者均顯著，則進(jìn)一步比較Robust LM-sar和Robust LM-sem。爾后，使用豪斯曼檢驗(yàn)在隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)間進(jìn)行選擇：若原假設(shè)被拒絕，則拒絕隨機(jī)效應(yīng)模型，選擇固定效應(yīng)模型。

表2的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，LM-sar和Robust LMsar較LM-sem和Robust LM-sem更顯著，顯然，LM檢驗(yàn)傾向于選擇空間滯后模型。出于穩(wěn)妥考慮，下文將同時給出OLS、SAR和SEM的回歸結(jié)果進(jìn)行對比分析。在隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)的選擇上，豪斯曼檢驗(yàn)的P值均大于0.05，表明在5%的顯著性水平上接受原假設(shè)，故本文選用隨機(jī)效應(yīng)。

表2 檢驗(yàn)結(jié)果

對比三種模型的回歸結(jié)果可知：第一，OLS的擬合效果最差。SAR和SEM的擬合優(yōu)度、自然對數(shù)似然函數(shù)值、似然比率均優(yōu)于OLS，說明空間計量模型比普通面板模型更具適用性和解釋力；第二，在空間計量模型下，部分回歸系數(shù)的符號發(fā)生了改變；第三，SAR和SEM估計結(jié)果差異甚微，說明空間模型的估計結(jié)果具有穩(wěn)健性。依據(jù)LM檢驗(yàn)，下文針對SAR模型的回歸結(jié)果進(jìn)行分析。

（一）SAR回歸結(jié)果分析

1.首先，SAR的回歸結(jié)果優(yōu)于OLS。在SAR模型中，空間滯后系數(shù)ρ為正值且通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明相鄰省份的城鄉(xiāng)收入差距確實(shí)存在顯著的交互效應(yīng)。其次，精準(zhǔn)扶貧政策與城鄉(xiāng)收入差距顯著負(fù)相關(guān)。政策變量的回歸系數(shù)為-0.05，通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明精準(zhǔn)扶貧政策的推行能在一定程度上縮小城鄉(xiāng)收入差距。但相較于OLS估計結(jié)果，SAR模型下精準(zhǔn)扶貧的效果有所弱化，也就是說，滯后模型中相鄰省份的交互效應(yīng)會削弱精準(zhǔn)扶貧對城鄉(xiāng)收入差距的改善效果。

表3 模型回歸結(jié)果

2.在SAR模型下，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與城鄉(xiāng)收入差距正向相關(guān)。OLS估計結(jié)果顯示，PERGDP的回歸系數(shù)為-0.08，意味著OLS的結(jié)論支持經(jīng)濟(jì)增長會縮小城鄉(xiāng)收入差距的假設(shè)。但SAR模型卻顯示PERGDP與城鄉(xiāng)收入差距正向相關(guān)，也就是說當(dāng)前我國并非處于“倒U形”曲線的拐點(diǎn)右側(cè)，經(jīng)濟(jì)增長會加劇而非改善城鄉(xiāng)收入差距，這在一定程度上印證了“經(jīng)濟(jì)增長是城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大的格蘭杰原因”的說法[42]。UNEMP的回歸系數(shù)為0.024，且通過10%的顯著性水平檢驗(yàn)，結(jié)論有力地支持了李實(shí)等人的研究：在經(jīng)濟(jì)增長既定的情況下，失業(yè)會帶來貧困，是導(dǎo)致收入差距擴(kuò)大的主要因素之一。URB的回歸系數(shù)為負(fù)且在1%的水平上顯著，說明推進(jìn)城鎮(zhèn)化是改善城鄉(xiāng)收入差距的有效途徑，CAP在空間效應(yīng)下，城鎮(zhèn)化對收入差距的縮小作用變得更強(qiáng)了。CAP與城鄉(xiāng)居民收入差距負(fù)相關(guān)，回歸系數(shù)為-0.004，且通過10%的顯著性水平、檢驗(yàn)而在OLS中，該變量的回歸系數(shù)為-0.02，也就是說空間效應(yīng)弱化了CAP對城鄉(xiāng)收入差距的作用效果。EDU有助于縮小城鄉(xiāng)收入差距，但SAR模型中教育投入對城鄉(xiāng)收入差距的改善效果并不顯著，這或許是因?yàn)橄噜徥》莸膭趧恿σ亓鲃邮故?nèi)教育投入與回報出現(xiàn)了不對等。SCI同樣是縮小城鄉(xiāng)收入差距的顯著力量，且其作用在空間模型中更為顯著，說明相鄰省份的創(chuàng)新溢出和技術(shù)成果共享能強(qiáng)化科技發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的縮小作用。

（二）直接效應(yīng)和間接效應(yīng)分析

與OLS回歸不同的是，SAR模型的回歸系數(shù)不能直接解讀為自變量對因變量的影響程度，因?yàn)樵诳臻g相關(guān)性下，等式兩邊都存在被解釋變量。解釋變量會先影響等式左邊的被解釋變量，隨后被解釋變量又會進(jìn)入等式右邊的被解釋變量，繼而再對等式左邊的被解釋變量產(chǎn)生影響，如此往復(fù)。所以，將解釋變量的系數(shù)解讀為其對被解釋變量的單向影響是不合理的。針對這個問題，LeSage and Pace提出偏微分可以解釋為不同模型設(shè)定中變量變化的影響[43]，它可以作為檢驗(yàn)是否存在空間溢出效應(yīng)假設(shè)的更為有效的基礎(chǔ)。所以，下文對SAR模型進(jìn)行直接效應(yīng)和間接效應(yīng)（溢出效應(yīng)）分解。其中，直接效應(yīng)刻畫的是特定單位解釋變量的變化對本單位被解釋變量的影響效應(yīng)，也就是解釋變量對本省城鄉(xiāng)收入差距的效應(yīng)，這種效應(yīng)包含反饋效應(yīng)，即效應(yīng)“外溢”至其他單位并由其傳回本單位；間接效應(yīng)刻畫的是本單位解釋變量會改變其它單位的被解釋變量，即本省的解釋變量對相鄰省份收入差距的影響。

表4 解釋變量的空間效應(yīng)分解

由表4可知，精準(zhǔn)扶貧政策對縮小城鄉(xiāng)收入差距的直接效應(yīng)及間接效應(yīng)都通過了顯著性檢驗(yàn)。直接效應(yīng)系數(shù)為-0.0522且在1%水平上顯著；間接效應(yīng)系數(shù)為-0.0185，同樣在1%水平上顯著。這表明精準(zhǔn)扶貧政策不僅能顯著縮小本省的城鄉(xiāng)收入差距，還能在一定程度上改善相鄰省份的城鄉(xiāng)收入差距。究其原因，一則是地域上相鄰的省份往往在自然稟賦和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平上較為相似，有效的政策在很大程度上能夠?yàn)猷徥∷Х峦茝V。二則是相鄰省份的人力資本流動和物資共享客觀上會使相對弱勢的省份受益，中心省份發(fā)展后會為周邊省份帶去道路、通訊等基礎(chǔ)設(shè)施的正外部效應(yīng)。

進(jìn)一步考察控制變量對城鄉(xiāng)收入差距的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)。從間接效應(yīng)來看，僅有URB和SCI通過了顯著性檢驗(yàn)，也就是說，CAP和UNEMP雖能顯著縮小收入差距，但其作用限于本省，對周邊省份沒有或僅有很弱的溢出效應(yīng)，URB和SCI卻能顯著影響周邊省份的城鄉(xiāng)收入差距。URB的直接效應(yīng)系數(shù)為-0.3814，在1%的水平上顯著，間接效應(yīng)系數(shù)為-0.1419，也在1%水平上顯著。究其原因，一方面城鎮(zhèn)化會使該省城鎮(zhèn)人口增加，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，有助于改善本省的城鄉(xiāng)居民收入差距；另一方面，中心省份的城鎮(zhèn)化能為鄰省創(chuàng)造就近的就業(yè)機(jī)會、有利的市場環(huán)境以及各類基礎(chǔ)設(shè)施的外部效應(yīng)，從而帶動周邊省份的發(fā)展。同樣，SCI的直接效應(yīng)系數(shù)為-2.4991，在1%水平上顯著，間接效應(yīng)系數(shù)為-0.9207，在5%水平上顯著。表明，加大中心省份的科技投入可以有效縮小本省及周邊省份的城鄉(xiāng)收入差距，這是因?yàn)槲覈〖墔^(qū)域內(nèi)部及外部的創(chuàng)新空間溢出效應(yīng)明顯[44]，中心省份科技創(chuàng)新能力的提高會直接帶動創(chuàng)新能力較弱的周邊省份的發(fā)展。綜上，不管是直接效應(yīng)還是間接效應(yīng)，精準(zhǔn)扶貧都顯著縮小了城鄉(xiāng)收入差距，其在扶貧及貧富差距改善中的作用與貢獻(xiàn)毋庸置疑。

六、政策建議

1.實(shí)證結(jié)果表明，精準(zhǔn)扶貧政策是縮小我國城鄉(xiāng)收入差距的關(guān)鍵因素，省域間的空間關(guān)聯(lián)性會在一定程度上影響扶貧政策對收入差距的作用效果。上述結(jié)論給我們的啟示有二：一是在評估精準(zhǔn)扶貧效果時不能置省域間的空間關(guān)聯(lián)于不顧，將各省分割開來研究，而應(yīng)用整體的、系統(tǒng)的、聯(lián)系的思想為指導(dǎo)，重視省域間尤其是相鄰省份的空間效應(yīng)。一方面要避免忽視經(jīng)濟(jì)要素空間流動導(dǎo)致的政策效果評估不準(zhǔn)確，另一方面充分利用省域間的空間溢出效應(yīng)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)扶貧效用最大化。扶貧政策可率先在綜合實(shí)力較強(qiáng)的省份推行，遵循以點(diǎn)帶面、以強(qiáng)帶弱的原則，科學(xué)制定中心省份政策效應(yīng)的溢出方向和速度。二是在探索縮小城鄉(xiāng)貧富差距之道時，應(yīng)把根本性的制度變革作為長期任務(wù)來抓，堅持不懈地完善相關(guān)制度建設(shè)。同時，要認(rèn)識到短期內(nèi)政策扶貧的可行性和必要性。下一時期的脫貧攻堅戰(zhàn)必須依靠精準(zhǔn)扶貧政策來保障，要肯定精準(zhǔn)扶貧的戰(zhàn)略地位和意義，將其作為破解我國收入差距難題的關(guān)鍵對策。

2.從控制變量呈現(xiàn)的結(jié)果來看，經(jīng)濟(jì)增長并不能自發(fā)解決收入差距過大的問題，故不宜將“倒U形”假說作為我國扶貧開發(fā)及貧富差距治理的理論指導(dǎo)，在評價扶貧政策績效時，更不能唯GDP論。此外，提升就業(yè)水平、加強(qiáng)對外交流、推進(jìn)城鎮(zhèn)化建設(shè)、發(fā)展科技都是縮小城鄉(xiāng)居民收入差距的有效途徑。在堅持精準(zhǔn)扶貧主導(dǎo)地位的同時，應(yīng)大力發(fā)展二、三產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)造就業(yè)崗位，降低失業(yè)和低收入人口比重；推動新農(nóng)村建設(shè)與新型城鎮(zhèn)化雙輪驅(qū)動、城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展，加快農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化；擴(kuò)大對外開放、積極引進(jìn)外資，引導(dǎo)外商投資流向基礎(chǔ)設(shè)施、支柱產(chǎn)業(yè)等惠及民生的領(lǐng)域；重視科技創(chuàng)新，逐步提高農(nóng)村和農(nóng)業(yè)的科技發(fā)展水平，培養(yǎng)運(yùn)用先進(jìn)科學(xué)技術(shù)的新型農(nóng)民，加速技術(shù)成果向經(jīng)濟(jì)成果轉(zhuǎn)化。最后，由于城鎮(zhèn)化和科技創(chuàng)新具有顯著的空間溢出效應(yīng)，要充分發(fā)揮相鄰省份的交互作用，鼓勵落后省份積極利用周邊省份城鎮(zhèn)化建設(shè)及科技創(chuàng)新對自己的溢出效應(yīng)。為此地方政府應(yīng)加強(qiáng)交通、信息網(wǎng)絡(luò)及創(chuàng)新溢出聯(lián)系通道建設(shè)，增強(qiáng)創(chuàng)新接收能力，將“好鄰居”的空間溢出效應(yīng)最大化。精準(zhǔn)扶貧政策與上述舉措共同推進(jìn)，政策效果與市場力量互為補(bǔ)充，才能最大限度改善城鄉(xiāng)收入差距，更好更快實(shí)現(xiàn)全黨全社會“全面小康，一個都不落下”的戰(zhàn)略目標(biāo)。