經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、城鄉(xiāng)收入差距與共同富裕

程名望 韓佳峻 楊未然

(同濟(jì)大學(xué)，上海 200092)

一、引言

中共十八大以來(lái)，黨中央高度注重公平正義問(wèn)題，一再?gòu)?qiáng)調(diào)促進(jìn)公平正義、增進(jìn)人民福祉是社會(huì)改革和發(fā)展的落腳點(diǎn)，把逐步實(shí)現(xiàn)全體人民共同富裕擺在更加重要的位置。習(xí)近平總書(shū)記在中央財(cái)經(jīng)委員會(huì)第十次會(huì)議上指出，共同富裕是社會(huì)主義的本質(zhì)要求，是中國(guó)式現(xiàn)代化的重要特征，要堅(jiān)持以人民為中心的發(fā)展思想，在高質(zhì)量發(fā)展中促進(jìn)共同富裕。在高質(zhì)量發(fā)展中促進(jìn)共同富裕，既要重視效率問(wèn)題，即經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)；也要重視公平問(wèn)題，即收入差距與不平等(高培勇，2022)?，F(xiàn)階段，尤其要關(guān)注城鄉(xiāng)收入差距與不平等問(wèn)題(龔六堂，2020)。在二元經(jīng)濟(jì)背景下，中國(guó)家庭收入不平等主要來(lái)自城鄉(xiāng)間的不平等(鈔小靜 等，2015；Luo et al.,2020)。有效提升農(nóng)村居民收入水平，縮小城鄉(xiāng)差距是實(shí)現(xiàn)共同富裕的主攻方向和堅(jiān)中之堅(jiān)(1)謝伏瞻，“把解決地區(qū)、城鄉(xiāng)差距作為推動(dòng)共同富裕的堅(jiān)中之堅(jiān)”，中國(guó)發(fā)展高層論壇2021年會(huì)，https://finance.sina.com.cn/hy/hyjz/2021-03-20/doc-ikkntiam5846500.shtml。。而實(shí)際上，自1978年以來(lái)，始于農(nóng)村的改革給農(nóng)村乃至整個(gè)中國(guó)的經(jīng)濟(jì)都帶來(lái)了翻天覆地的變化，農(nóng)戶收入水平持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)。但是與城鎮(zhèn)居民相比，農(nóng)戶收入增速相對(duì)滯緩，城鄉(xiāng)差距仍然較大。由圖1可知，2021年，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入達(dá)到47412元，而農(nóng)村居民人均可支配收入僅為18931元，前者約為后者的2.5倍。也就是說(shuō)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)并沒(méi)有伴隨著顯著的城鄉(xiāng)收入差距改善，而是呈現(xiàn)出效率和公平難以兼具的事實(shí)性特征。然而，從結(jié)構(gòu)性視角分析省級(jí)數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)(圖2)，經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的省份城鄉(xiāng)收入差距較低，經(jīng)濟(jì)較為落后的省份城鄉(xiāng)收入差距則普遍較高。例如，根據(jù)2020年國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)，浙江省人均GDP為100620元，城鄉(xiāng)居民人均可支配收入比為1.96；甘肅省人均GDP為35955元，但城鄉(xiāng)居民人均可支配收入比卻高達(dá)3.27。面對(duì)上述表面看似沖突的事實(shí)和現(xiàn)象，需要回答兩個(gè)問(wèn)題：改革開(kāi)放以來(lái)，快速的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)到底是緩解還是擴(kuò)大了城鄉(xiāng)收入差距？其影響機(jī)制又是什么？正確回答這兩個(gè)問(wèn)題，對(duì)于促進(jìn)勞動(dòng)者在共建共享中實(shí)現(xiàn)共同富裕，推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)和實(shí)現(xiàn)社會(huì)公平正義具有重要意義。

圖1 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、城鄉(xiāng)居民收入及其演變趨勢(shì)(1978—2021)

圖2 各省城鄉(xiāng)居民收入與人均GDP(2020年)

學(xué)者們圍繞中國(guó)城鄉(xiāng)收入差距及其成因展開(kāi)了廣泛研究。改革開(kāi)放之前，為快速實(shí)現(xiàn)工業(yè)化，中國(guó)推行工農(nóng)業(yè)“剪刀差”發(fā)展模式，城市居民收入水平遠(yuǎn)高于農(nóng)村居民，城鄉(xiāng)收入差距懸殊(Lu et al.,2016)。改革開(kāi)放之后，中國(guó)實(shí)施沿海地區(qū)優(yōu)先發(fā)展、一部分人先富起來(lái)等戰(zhàn)略，在實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的同時(shí)，城鄉(xiāng)收入差距不僅沒(méi)有縮小(陸銘 等，2004；Luo et al.,2020)，甚至還出現(xiàn)不斷擴(kuò)大的趨勢(shì)(蔡昉，2003；王小魯 等，2005；李實(shí) 等，2011)。在新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)框架下，學(xué)者主要采用庫(kù)茲涅茨倒U形曲線解釋新興經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與收入不平等之間的關(guān)系(Ravallion et al.,2021)。然而，庫(kù)茲涅茨曲線在中國(guó)二元經(jīng)濟(jì)背景下并不適用(陸銘 等，2004；曹裕 等，2010)。在中國(guó)，農(nóng)村內(nèi)部的收入差距要大于城市內(nèi)部，同時(shí)戶籍制度阻礙了人口的自由流動(dòng)(羅知 等，2018)?；诖?，學(xué)者們尊重中國(guó)二元經(jīng)濟(jì)的事實(shí)，在戶籍制度存在并逐步松動(dòng)的背景下，重點(diǎn)研究了城鄉(xiāng)勞動(dòng)力流動(dòng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響。首先，隨著經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，城市中會(huì)不斷涌現(xiàn)出新的就業(yè)機(jī)會(huì)，吸引農(nóng)村勞動(dòng)力進(jìn)城務(wù)工以尋求更好的收入回報(bào)(程名望 等，2006；孫婧芳，2017)。即使外來(lái)務(wù)工人員集中于相對(duì)低技能的工作崗位，進(jìn)城務(wù)工仍然能夠有效提升其收入，進(jìn)而縮小城鄉(xiāng)收入差距(Yang,2004；陸銘 等，2005；陳釗 等，2012)。梁文泉等(2016)證實(shí)，城市規(guī)模擴(kuò)大對(duì)行業(yè)內(nèi)企業(yè)間以及服務(wù)業(yè)行業(yè)間人力資本外部性的放大作用，有助于降低城鄉(xiāng)收入差距。張延群等(2019)指出，隨著城鎮(zhèn)化的推進(jìn)，農(nóng)村從事第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力比例的下降能夠有效緩和城鄉(xiāng)收入差距。程名望等(2014)、Foltza et al.(2020)研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于農(nóng)村中較為貧困的居民來(lái)說(shuō)，遷移對(duì)其收入的促進(jìn)效應(yīng)以及對(duì)農(nóng)村內(nèi)部收入不平等的平抑效應(yīng)均明顯大于轉(zhuǎn)移支付。周國(guó)富等(2021)發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響依賴于城市化水平，當(dāng)城市化水平較高時(shí)，第三產(chǎn)業(yè)占比增加有助于城鄉(xiāng)收入差距縮小。張可云等(2021)指出，雖然經(jīng)歷被動(dòng)市民化的群體收入落后于主動(dòng)城市化的群體，且未預(yù)期到的沖擊也使他們?cè)趧趧?dòng)市場(chǎng)上處于劣勢(shì)，但與保留農(nóng)業(yè)戶籍的群體相比，被動(dòng)城市化的群體仍表現(xiàn)出明顯的收入優(yōu)勢(shì)。其次，戶籍制度對(duì)進(jìn)城務(wù)工者收入以及城鄉(xiāng)收入差距縮小存在制約作用。戶籍制度使進(jìn)城務(wù)工者被屏蔽于城市公共服務(wù)體制之外，集中在非正式就業(yè)部門，導(dǎo)致其就業(yè)穩(wěn)定性降低(章莉 等，2016)，以及定居意愿減弱(Ning et al.,2017)。同時(shí)，由于戶籍的制約，進(jìn)城務(wù)工的農(nóng)村勞動(dòng)力往往面臨著職業(yè)分割(Occupation Segregation)，使得其收入水平普遍落后于城市居民(Démurger et al.,2009;章莉 等，2016)。也就是說(shuō)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)的“蛋糕”增大并未公平地被農(nóng)村居民所享有(程名望 等，2016；Zhang et al.,2016)。而政府政策干預(yù)，如偏向增加中西部的土地供應(yīng)等，更是限制了人口流動(dòng)，間接固化了城市戶籍者的內(nèi)部人優(yōu)勢(shì)，抬升了內(nèi)部人的工資水平，加劇了城鄉(xiāng)收入不平等(陸銘 等，2015)。即使如此，部分學(xué)者依舊認(rèn)為，在戶籍制度約束下，城鄉(xiāng)勞動(dòng)力流動(dòng)有利于縮小城鄉(xiāng)收入差距。陳釗等(2012)發(fā)現(xiàn)，由于戶籍歧視，受教育水平較低的農(nóng)村外來(lái)務(wù)工人員往往聚集在低技能的勞動(dòng)力市場(chǎng)工作，這使得他們與高收入群體之間形成互補(bǔ)效應(yīng)，有效促進(jìn)了其收入增長(zhǎng)。陸銘等(2012)同樣認(rèn)為，雖然高技能和低技能組別的就業(yè)者都能受益于城市化帶來(lái)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)，但低技能組別勞動(dòng)力所享受到的收入效應(yīng)更大。Ning et al.(2017)發(fā)現(xiàn)，大多從事自雇行業(yè)的農(nóng)民工無(wú)法享受到城市社保等公共服務(wù)，并且會(huì)感知到戶籍歧視，但是在城市的自雇就業(yè)依舊顯著提升了其收入和生活水平，降低了城鄉(xiāng)收入差距。此外，學(xué)者們還論證了伴隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和社會(huì)發(fā)展而帶來(lái)的農(nóng)村人力資本提升(程名望 等，2014；程名望 等，2016)、互聯(lián)網(wǎng)普及率提升(程名望 等，2019；賀婭萍 等，2019)、金融業(yè)發(fā)展(張應(yīng)良 等，2020；溫濤 等，2020)、高鐵開(kāi)通(余泳澤 等，2019)等對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的平抑作用。這些彌合城鄉(xiāng)收入差距的因素背后，是經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)和城鎮(zhèn)化加速帶來(lái)的農(nóng)村居民人力資本提升、信息搜尋成本下降、流動(dòng)性增強(qiáng)與就業(yè)機(jī)會(huì)增加等。

基于上述分析，本文采用2005—2019年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板與面板門限回歸模型，嘗試探討戶籍制約下經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響及其作用機(jī)理，并采用2017年中國(guó)綜合社會(huì)調(diào)查數(shù)據(jù)(CGSS)進(jìn)行微觀層面的檢驗(yàn)。本文可能的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：第一，基于二元經(jīng)濟(jì)和戶籍制度的中國(guó)事實(shí)特征，構(gòu)建更接近中國(guó)情景和事實(shí)的“內(nèi)部人-外部人”理論模型，研究發(fā)現(xiàn)只要經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和城市化發(fā)展提供的城市就業(yè)崗位是充裕的，進(jìn)城務(wù)工者和城市戶籍者就存在工資差距的收斂，就有利于縮小城鄉(xiāng)居民收入差距，實(shí)現(xiàn)共同富裕。第二，采用宏觀層面的省級(jí)數(shù)據(jù)與微觀層面的住戶數(shù)據(jù)，從城市化與就業(yè)機(jī)會(huì)視角檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的平抑效應(yīng)及其機(jī)制，既搭建了宏微觀間的橋梁，也使結(jié)論更加穩(wěn)健。第三，對(duì)于“1978年以來(lái)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)并沒(méi)有伴隨城鄉(xiāng)收入差距縮小”(效率和公平?jīng)]有兼得)和“經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的省份呈現(xiàn)出更低的城鄉(xiāng)收入差距，而經(jīng)濟(jì)較為落后的省份則普遍有著更高的城鄉(xiāng)收入差距”(效率和公平兼得)這一表面上沖突的事實(shí)與現(xiàn)象，通過(guò)建立較為完備的計(jì)量模型，論證并發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)既帶來(lái)了效率提升和財(cái)富增加，也縮小了城鄉(xiāng)收入差距，即實(shí)現(xiàn)了效率和公平的共贏。也就是說(shuō)，本研究從城鄉(xiāng)收入差距的視角論證了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和共同富裕的兼容性，為兼具效率與公平的共同富裕道路選擇提供了新的思考。

二、理論模型

經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)帶動(dòng)了城市規(guī)模擴(kuò)大和就業(yè)崗位增加，戶籍制度松動(dòng)給大規(guī)模農(nóng)村勞動(dòng)力進(jìn)城務(wù)工提供了可能(程名望 等，2006；程玲莎 等，2021)。然而，由于戶籍制度和人力資本等因素制約，進(jìn)城務(wù)工者往往聚集在相對(duì)低技能的工作崗位(陸銘 等，2012；孫婧芳，2017)?；谠撌聦?shí)特征，假設(shè)作為外部人的進(jìn)城務(wù)工者進(jìn)入的代表性行業(yè)為低技能行業(yè)，在低技能行業(yè)與作為內(nèi)部人的城市戶籍勞動(dòng)者對(duì)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)是完全替代的，即他們以線性相加的形式作為生產(chǎn)要素進(jìn)入產(chǎn)出方程。

π=AF(LI+LX)-wILI-wXLX

(1)

(2)

(3)

廠商至少需要滿足內(nèi)部人的保留期望效用u0。已知代表性內(nèi)部人處于狀態(tài)i的期望效用為uI=U(wI)，廠商約束條件如式(4)所示：

(4)

根據(jù)以上假設(shè)，構(gòu)建拉格朗日函數(shù)，如式(5)所示：

(5)

式(6)給出了對(duì)LXi的一階條件：

(6)

由此，根據(jù)式(7)可得支付給內(nèi)部人的實(shí)際工資：

(7)

因?yàn)镽<1，所以廠商支付給內(nèi)部人的實(shí)際工資超過(guò)了其勞動(dòng)邊際產(chǎn)量，外部人獲得了等于其勞動(dòng)邊際產(chǎn)量的實(shí)際工資，即wXi=RwIi。

式(8)給出了對(duì)LOi的一階條件：

(8)

整理可得：

(9)

三、實(shí)證策略與變量設(shè)置

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

基準(zhǔn)回歸所采用的各省份數(shù)據(jù)來(lái)自歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。鑒于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局于2005年及以后采用常住人口作為各省份的人口統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，與2005年之前統(tǒng)計(jì)口徑有所不同，為保持一致性，選取中國(guó)31個(gè)省份(不含港澳臺(tái))2005—2019年的面板數(shù)據(jù)。穩(wěn)健性檢驗(yàn)中的住戶微觀數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)綜合社會(huì)調(diào)查(CGSS 2017)。CGSS由中國(guó)人民大學(xué)與香港科技大學(xué)聯(lián)合主持，與美國(guó)全國(guó)意見(jiàn)調(diào)查中心所發(fā)布的綜合社會(huì)調(diào)查(General Social Survey)相對(duì)標(biāo)。CGSS 2017共包含一萬(wàn)多個(gè)樣本，覆蓋中國(guó)31個(gè)省份，具有良好的代表性。同時(shí)，CGSS包含受訪者收入水平、戶口類型、遷移狀況等本文所需的核心變量，非常適合本文的研究。

(二)基準(zhǔn)模型建立與變量說(shuō)明

1.基準(zhǔn)模型構(gòu)建

基準(zhǔn)模型如式(10)所示：

theilit=c+ηtheilit-1+αln per_gdpit+βcontrolsit+λp+λt+uit

(10)

其中：被解釋變量theilit表示省份i在t年的泰爾指數(shù)；核心解釋變量ln per_gdpit表示省份i在t年的人均GDP的自然對(duì)數(shù)；controlsit為系列控制變量；λp和λt分別代表省份固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)；uit和c分別為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)和常數(shù)項(xiàng)。

2.變量說(shuō)明

被解釋變量為城鄉(xiāng)收入差距。既有研究在度量城鄉(xiāng)收入差距時(shí)，主要采用城鄉(xiāng)居民人均可支配收入比、基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)三種方法。當(dāng)收入存在重疊時(shí)，使用基尼系數(shù)衡量收入差距可能會(huì)存在偏差(喬榛，2019)。采用城鄉(xiāng)居民收入比衡量城鄉(xiāng)收入差距雖較為直觀，但該指標(biāo)并未考慮城鄉(xiāng)人口結(jié)構(gòu)(溫濤 等，2020；周心怡 等，2021)。與上述兩類指標(biāo)相比，泰爾指數(shù)同時(shí)考慮了人口結(jié)構(gòu)和城鄉(xiāng)收入分布，近年來(lái)被學(xué)者廣泛使用(程名望 等，2019；周國(guó)富 等，2021)。據(jù)此，本文以泰爾指數(shù)(2)限于篇幅，泰爾指數(shù)的計(jì)算公式、方法與結(jié)果不做匯報(bào)，可向作者索要。作為城鄉(xiāng)收入差距的代理變量，同時(shí)使用城鄉(xiāng)居民人均可支配收入比進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

核心解釋變量為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。與既有文獻(xiàn)(曹裕 等，2010；程名望 等，2019；周國(guó)富 等，2021)保持一致，使用人均GDP的自然對(duì)數(shù)來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

為盡可能減少遺漏變量帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題，本文共選取七個(gè)控制變量：(1)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與收入差距的變化通常與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相關(guān)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)促進(jìn)某些產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步擴(kuò)大，提升其占經(jīng)濟(jì)總量的比重，且不同產(chǎn)業(yè)間雇傭工人比例的調(diào)整也會(huì)影響收入差距(周國(guó)富 等，2021)。以第三產(chǎn)業(yè)增加值與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來(lái)度量不同地區(qū)間的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異。(2)教育資源。經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的地區(qū)有更充沛的資源投入到教育上，而公民的受教育程度又決定了其工作機(jī)會(huì)和收入水平(陳釗 等，2012)。以普通高中專任教師數(shù)與普通高中在校學(xué)生數(shù)的比值來(lái)度量各省份的教育資源，師生比越高，代表地方教育資源越豐裕，學(xué)生越可能接受到相對(duì)高質(zhì)量的教育。(3)科技創(chuàng)新水平。科技創(chuàng)新能力和水平較高的省份，一方面城市企業(yè)使用自動(dòng)化設(shè)施取代人工的可能性更高，這會(huì)減少外來(lái)務(wù)工人員的就業(yè)機(jī)會(huì)，拉大城鄉(xiāng)收入差距，另一方面也可能通過(guò)改進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式、提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率從而縮小城鄉(xiāng)收入差距(程名望 等，2019)。使用國(guó)內(nèi)實(shí)用新型專利申請(qǐng)授權(quán)量與國(guó)內(nèi)實(shí)用新型專利申請(qǐng)受理量的比值來(lái)度量各省份的科技創(chuàng)新水平。(4)金融業(yè)發(fā)展水平。金融業(yè)的蓬勃發(fā)展，既可能短期內(nèi)顯著提升城市中金融從業(yè)人員的收入水平進(jìn)而加劇城鄉(xiāng)收入不平等(張應(yīng)良 等，2020)，也可能隨著時(shí)間的推移產(chǎn)生滴涓效應(yīng)，為農(nóng)村居民提供更安全便捷的理財(cái)方式，促進(jìn)農(nóng)村居民收入提升(溫濤 等，2020)。使用各省份金融業(yè)增加值與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值度量各省份金融業(yè)發(fā)展水平。(5)地方政府干預(yù)程度。地方政府為獲得較快的GDP增長(zhǎng)，可能會(huì)投入較多的財(cái)政支出進(jìn)行政府購(gòu)買和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，也可能會(huì)增加轉(zhuǎn)移支付以補(bǔ)貼農(nóng)民，這些都可能為降低城鄉(xiāng)收入差距帶來(lái)新的契機(jī)(Jia et al.,2020)。使用地方財(cái)政一般預(yù)算支出與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值度量各省份的政府干預(yù)程度。(6)對(duì)外開(kāi)放程度。經(jīng)濟(jì)條件較優(yōu)越地區(qū)的群眾購(gòu)買進(jìn)口產(chǎn)品的能力更強(qiáng)，豐富的進(jìn)口產(chǎn)品也能提升居民的生活質(zhì)量和主觀福祉，同時(shí)經(jīng)營(yíng)跨國(guó)產(chǎn)品貿(mào)易的企業(yè)多位于城市，可能為城鎮(zhèn)居民提供更好的就業(yè)機(jī)會(huì)進(jìn)而影響到城鄉(xiāng)收入差距(陸銘 等，2004)。以經(jīng)營(yíng)單位所在地進(jìn)口總額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來(lái)度量各省份的對(duì)外開(kāi)放程度。(7)基礎(chǔ)交通設(shè)施。完善的基礎(chǔ)交通設(shè)施有利于農(nóng)產(chǎn)品及時(shí)流出和各地間生產(chǎn)要素流動(dòng)，對(duì)平衡城鄉(xiāng)收入將產(chǎn)生顯著影響(余泳澤 等，2019)。使用行政區(qū)內(nèi)公路里程數(shù)來(lái)度量各省份的基礎(chǔ)交通設(shè)施。

主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 變量說(shuō)明及描述性統(tǒng)計(jì)

(三)實(shí)證策略與方法

由于本文使用的是省級(jí)面板數(shù)據(jù)，為增強(qiáng)模型的動(dòng)態(tài)完備性，在方程右邊引入被解釋變量的一階滯后項(xiàng)構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板，建立分別使用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤和面板偏差校正標(biāo)準(zhǔn)誤的雙因素誤差成分模型。動(dòng)態(tài)面板包含差分GMM估計(jì)和系統(tǒng)GMM估計(jì)兩種方法。在進(jìn)行差分GMM估計(jì)時(shí)，如果被解釋變量滯后項(xiàng)的系數(shù)絕對(duì)值較大或者個(gè)體效應(yīng)在混合誤差中占比較大，差分方程的被解釋變量滯后項(xiàng)則很可能出現(xiàn)弱工具變量問(wèn)題。而系統(tǒng)GMM在差分GMM的基礎(chǔ)上，在水平方程中引入新的矩條件，除了采用差分方程的工具變量外，還使用被解釋變量滯后項(xiàng)的差分作為工具變量，有效緩解了弱工具變量問(wèn)題。

在進(jìn)行系統(tǒng)GMM估計(jì)時(shí)，為避免工具變量中因包含多期滯后被解釋變量而可能引致的工具變量之間的多重共線性以及弱工具變量問(wèn)題，選取被解釋變量的二階和三階滯后項(xiàng)作為差分方程中其一階滯后項(xiàng)的工具變量，以被解釋變量一階和二階滯后項(xiàng)的差作為水平方程中其滯后一階項(xiàng)的工具變量。關(guān)于核心解釋變量，選取人均GDP自然對(duì)數(shù)的二階滯后項(xiàng)(3)如果x是弱外生的，即E(xi,tui,t-1)≠0，則會(huì)導(dǎo)致差分項(xiàng)內(nèi)生E[(xi,t-xi,t-1)(ui,t-ui,t-1)≠0，可以用x的一階或者高階滯后(xi,t-1, xi,t-2,…)做工具變量；如果x是內(nèi)生的，有E(xi,tui,t)≠0，此時(shí)可以用x的二階或者更高階滯后(xi,t-2, xi,t-3,…)做工具變量。為充分考慮x的潛在內(nèi)生性，同時(shí)兼顧工具變量與x的強(qiáng)相關(guān)性，選擇核心解釋變量的二階滯后項(xiàng)作為其差分方程的工具變量。作為差分方程中其工具變量。出于穩(wěn)健性的考慮，在現(xiàn)有工具變量的基礎(chǔ)上，將夜間燈光數(shù)據(jù)中各省份內(nèi)各像素點(diǎn)(像元)上均值的二階滯后項(xiàng)作為差分方程中人均GDP自然對(duì)數(shù)的工具變量納入系統(tǒng)GMM估計(jì)(4)燈光數(shù)據(jù)來(lái)源：An extended time-series (2000-2020) of global NPP-VIIRS-like nighttime light data-Harvard Dataverse. https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/YGIVCD。。由于系統(tǒng)GMM估計(jì)采用了較多工具變量，屬于過(guò)度識(shí)別，使用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤無(wú)法進(jìn)行過(guò)度識(shí)別約束的Sargan檢驗(yàn)，因此采用廣義矩估計(jì)方法的常規(guī)衍生標(biāo)準(zhǔn)誤，并在隨后的雙因素誤差成分模型中分別使用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤和面板校正標(biāo)準(zhǔn)誤。同時(shí)，考慮到如果水平方程中擾動(dòng)項(xiàng)不是白噪聲，存在序列自相關(guān)，則被解釋變量的一階滯后會(huì)存在內(nèi)生性問(wèn)題，使矩條件不存在，因此通過(guò)對(duì)差分方程的誤差項(xiàng)進(jìn)行Arellano-Bond檢驗(yàn)。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表2所示。其中，列(1)～(2)是系統(tǒng)GMM動(dòng)態(tài)面板估計(jì)結(jié)果，列(3)～(6)是靜態(tài)面板雙因素誤差成分估計(jì)結(jié)果。列(1)、(2)具體匯報(bào)了考察工具變量有效性的過(guò)度識(shí)別約束Sargan檢驗(yàn)和考察差分方程擾動(dòng)項(xiàng)序列相關(guān)的Arellano-Bond檢驗(yàn)結(jié)果。Sargan檢驗(yàn)結(jié)果顯示，p值均高達(dá)0.99以上，無(wú)法拒絕“所有工具變量均有效”的原假設(shè)，證實(shí)本文所選取的工具變量是合理的。Arellano-Bond檢驗(yàn)結(jié)果表明，差分方程擾動(dòng)項(xiàng)一階項(xiàng)的p值較低，而二階項(xiàng)的p值分別在0.75和0.90以上，說(shuō)明差分方程的擾動(dòng)項(xiàng)存在一階自相關(guān)而不存在二階自相關(guān)，水平方程的擾動(dòng)項(xiàng)不存在自相關(guān)，滿足矩條件成立的前提條件，再次證實(shí)本文構(gòu)建的系統(tǒng)GMM估計(jì)方程的合理性。列(3)～(6)同時(shí)控制了省份和年份固定效應(yīng)，原因在于不同省份之間的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)可能會(huì)通過(guò)投資或貿(mào)易往來(lái)互相影響，擾動(dòng)項(xiàng)可能存在組間異方差或同期相關(guān)。其中，列(3)、(4)使用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，列(5)、(6)使用面板校正標(biāo)準(zhǔn)誤。

由列(1)～(6)可見(jiàn)，不論使用動(dòng)態(tài)面板的系統(tǒng)GMM估計(jì)還是靜態(tài)面板雙因素誤差成分模型，不論是以泰爾指數(shù)還是采用直觀的城鄉(xiāng)居民人均可支配收入比來(lái)度量城鄉(xiāng)收入差距，核心解釋變量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有效縮小了城鄉(xiāng)收入差距，有利于實(shí)現(xiàn)共同富裕。也就是說(shuō)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不僅帶來(lái)了效率提升和財(cái)富增加，而且縮小了城鄉(xiāng)收入差距，即實(shí)現(xiàn)了效率和公平的共贏。結(jié)合上文圖1的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，即1978年以來(lái)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并沒(méi)有伴隨著城鄉(xiāng)收入差距的縮小，不難得知，影響中國(guó)城鄉(xiāng)收入差距的因素是復(fù)雜和多元的，雖然快速的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)縮小了城鄉(xiāng)收入差距，但依舊難以“抵消”或“彌補(bǔ)”其他因素引致的城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大。

表2 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響

(二)區(qū)域異質(zhì)性分析

中國(guó)是典型的大國(guó)經(jīng)濟(jì)，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡是其基本特征?；诖?，按照東中西三大經(jīng)濟(jì)地帶(5)東部：北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；中部：山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部：內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。，構(gòu)建區(qū)域變量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的交互項(xiàng)，考察經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距抑制效應(yīng)的區(qū)域異質(zhì)性。若只構(gòu)建核心解釋變量與地區(qū)變量的交互項(xiàng)，則默認(rèn)方程中其他解釋變量對(duì)被解釋變量的影響在東中西部地區(qū)都相同。若在方程中納入?yún)^(qū)域變量與所有變量的交互項(xiàng)時(shí)，則表明允許包括控制變量在內(nèi)的所有變量對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響隨地區(qū)的變化而變化。表3奇數(shù)列匯報(bào)了只構(gòu)建經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與區(qū)域變量交互項(xiàng)的回歸結(jié)果，偶數(shù)列匯報(bào)了構(gòu)建區(qū)域變量與所有變量交互項(xiàng)的回歸結(jié)果。從中可見(jiàn)，在僅引入核心解釋變量與區(qū)域變量的交互項(xiàng)時(shí)，以東部地區(qū)作為參照組，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與中部和西部交互項(xiàng)的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，且與西部交互項(xiàng)的系數(shù)絕對(duì)值更大。這說(shuō)明相對(duì)于東部地區(qū)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)縮小中西部尤其是西部地區(qū)城鄉(xiāng)居民收入差距起到的作用更大。當(dāng)同時(shí)引入?yún)^(qū)域變量與所有控制變量的交互項(xiàng)后，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與中部交互項(xiàng)的系數(shù)不再顯著，但與西部交互項(xiàng)的系數(shù)依然顯著為負(fù)，表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)抑制西部地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距最為有效。在后文的門限回歸部分，本文發(fā)現(xiàn)在城市化躍過(guò)第二個(gè)門限值后，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的平抑作用明顯減弱，而西部地區(qū)城市化率遠(yuǎn)低于東部地區(qū)，尚未到達(dá)第二個(gè)門限值，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)抑制城鄉(xiāng)收入差距的邊際作用較強(qiáng)。該結(jié)論同樣表明，一方面，欠發(fā)達(dá)地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的成因更復(fù)雜，縮小欠發(fā)達(dá)地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距更具挑戰(zhàn)性；另一方面，欠發(fā)達(dá)地區(qū)更應(yīng)以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為抓手，這不但可以促進(jìn)區(qū)域發(fā)展，也能更有效地縮小收入差距，實(shí)現(xiàn)兼顧效率與公平的共同富裕。

表3 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的區(qū)域異質(zhì)性分析

(三)機(jī)制分析

正如上文所述，改革開(kāi)放以來(lái)，一方面，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)導(dǎo)致中國(guó)城鎮(zhèn)充滿活力并快速發(fā)展，城市中就業(yè)規(guī)模和豐富度不斷增加(陸銘 等，2004)；另一方面，戶籍制度的松動(dòng)促使大批農(nóng)村勞動(dòng)力進(jìn)城務(wù)工，迅速形成民工潮(程名望 等，2006)。已有研究指出，城市化推進(jìn)是影響城鄉(xiāng)居民收入差距的核心因素(陸銘 等，2004；曹裕 等，2010；周心怡 等，2021)?；诖耍凑諜C(jī)制檢驗(yàn)程序(6)機(jī)制檢驗(yàn)沒(méi)有統(tǒng)一范式，常用的中介效應(yīng)模型存在較大爭(zhēng)議(Dippel et al.,2022)。在基準(zhǔn)模型基礎(chǔ)上，檢驗(yàn)變量X對(duì)機(jī)制變量M的影響，然后檢驗(yàn)M對(duì)Y的影響，該處理方式被認(rèn)為是一種“穩(wěn)妥”的機(jī)制檢驗(yàn)程序(陳登科，2020；戴鵬毅 等，2021)，故本文采用該模式。，首先以城市化為被解釋變量，考察經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城市化的影響，然后利用面板門限回歸，以城市化作為門限變量，視核心解釋變量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為區(qū)制變量，即假定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響是狀態(tài)依賴于城市化的，進(jìn)行機(jī)制性分析。與既有研究(程名望 等，2019；周國(guó)富 等，2021)一致，在使用省級(jí)面板進(jìn)行估計(jì)時(shí)，以城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎貋?lái)衡量城市化。

表4匯報(bào)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城市化的影響，使用與前文一致的系統(tǒng)GMM估計(jì)，以及同時(shí)控制省份和年份固定效應(yīng)的雙因素誤差成分模型。列(1)為使用動(dòng)態(tài)面板模型的系統(tǒng)GMM估計(jì)結(jié)果，Sargan檢驗(yàn)和Arellano-Bond檢驗(yàn)證實(shí)所選工具變量是有效的且擾動(dòng)項(xiàng)是平穩(wěn)的。列(2)、(3)為靜態(tài)面板估計(jì)結(jié)果，分別使用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤與面板校正標(biāo)準(zhǔn)誤的雙因素誤差成分模型。在列(1)～(3)中，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城市化有顯著的促進(jìn)作用。

表4 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城市化的影響

接下來(lái)，借助面板門限回歸，考察經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響狀態(tài)是否依賴于城市化。在構(gòu)建門限回歸模型之前，首先利用格點(diǎn)搜索尋找門限值，然后使用自舉法檢驗(yàn)門限效應(yīng)(7)門限效應(yīng)的檢驗(yàn)依次進(jìn)行。首先檢驗(yàn)單門限，原假設(shè)是線性模型，備擇假設(shè)是單門限模型，如果不能拒絕原假設(shè)，則說(shuō)明不存在門限效應(yīng)；如果拒絕依舊原假設(shè)，則繼續(xù)估計(jì)雙門限模型，以及檢驗(yàn)雙門限效應(yīng)。此時(shí)，原假設(shè)是單門限模型，備擇假設(shè)是雙門限模型，如果拒絕原假設(shè)，則繼續(xù)估計(jì)三門限模型和檢驗(yàn)三門限效應(yīng)。門限回歸的上限為三門限。。表5給出了分別使用泰爾指數(shù)和城鄉(xiāng)居民人均可支配收入比作為被解釋變量時(shí)，以城市化為門限變量的檢驗(yàn)結(jié)果，自舉次數(shù)為500次。此時(shí)單門限檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的P值分別小于0.01和0.05，說(shuō)明分別可以在1%和5%的水平上拒絕“不存在門限效應(yīng)”的原假設(shè)，即本文假設(shè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響狀態(tài)依賴于城市化是合理的。進(jìn)一步地，檢驗(yàn)雙門限效應(yīng)，對(duì)應(yīng)的P值均小于0.01，說(shuō)明可以在1%的水平上拒絕“只存在單門限”的原假設(shè)。也就是說(shuō)，不論選取泰爾指數(shù)還是城鄉(xiāng)居民人均可支配收入比作為被解釋變量，均存在顯著的雙門限效應(yīng)。而最后的三門限效應(yīng)檢驗(yàn)的P值均大于0.1，說(shuō)明即使在10%的水平上也不能拒絕“存在雙門限”的原假設(shè)，因此使用雙門限估計(jì)是合理的。

表5 以城市化作為門限變量的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響門限效應(yīng)檢驗(yàn)

根據(jù)表5的門限效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果，構(gòu)建雙門限回歸(周國(guó)富 等，2021；Huang et al.,2019)，以泰爾指數(shù)作為被解釋變量，回歸模型如式(11)所示。

theilit=c+controlsitθ+ln per_gdpit×1(urbanizationit<γ1)α1+

ln per_gdpit×1(γ1≤urbanizationit<γ2)α2+

ln per_gdpit×1(urbanizationit≥γ2)α3+λp+eit

(11)

其中：γ代表門限值，1(·)為指示函數(shù)，urbanizationit為省份i在年份t的城市化率，eit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，其余變量含義與式(10)相同。

面板門限回歸的結(jié)果見(jiàn)表6。列(1)中，在城市化率門限值達(dá)到γ2之前，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的系數(shù)始終在1%的水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明伴隨著城鎮(zhèn)化推進(jìn)并在一定的門限值前，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距有顯著的抑制作用。結(jié)合表4中經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城市化存在顯著促進(jìn)作用的結(jié)論可知，隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，城市中不斷增加的就業(yè)機(jī)會(huì)吸引農(nóng)村勞動(dòng)力進(jìn)城務(wù)工，抬升了城市化率，為城市注入了新的經(jīng)濟(jì)活力，進(jìn)一步促進(jìn)了城鄉(xiāng)收入平衡。而在城市化躍過(guò)第二個(gè)門限(城市化率71.4%)后，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)泰爾指數(shù)的負(fù)效應(yīng)不再顯著，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)平衡城鄉(xiāng)收入差距的作用呈邊際遞減特征。作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)，列(2)中被解釋變量為城鄉(xiāng)居民人均可支配收入比，其結(jié)果和列(1)中采取泰爾指數(shù)為被解釋變量的回歸結(jié)果一致。

表6 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響：以城市化為門限變量的面板門限回歸

進(jìn)一步地，根據(jù)估計(jì)出的門限區(qū)間值，計(jì)算各區(qū)間內(nèi)門限變量、被解釋變量以及核心解釋變量的區(qū)間內(nèi)均值，結(jié)果如表7所示。從中可見(jiàn)，在城市化率躍過(guò)第二個(gè)門限值后，即城市化率超過(guò)71.4%時(shí)，泰爾指數(shù)的均值降至0.028。此時(shí)，泰爾指數(shù)可下降的空間已經(jīng)很小，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的抑制效應(yīng)明顯變?nèi)?。泰爾指?shù)同時(shí)考慮了城鄉(xiāng)收入分布與人口結(jié)構(gòu)，而城鄉(xiāng)居民人均可支配收入比并未考慮人口結(jié)構(gòu)，在城市化率處于第二個(gè)門限值右側(cè)時(shí)，其區(qū)間內(nèi)均值仍然高達(dá)2.357，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城鄉(xiāng)居民可支配收入比的負(fù)效應(yīng)依舊顯著。這表明如果不考慮人口結(jié)構(gòu)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的抑制效應(yīng)依然存在。而實(shí)際上，在人口老齡化，特別是城鎮(zhèn)人口老齡化顯著高于農(nóng)村人口老齡化的背景下(程名望 等，2019)，基于泰爾指數(shù)的實(shí)證結(jié)果能夠更好地解釋中國(guó)事實(shí)。

表7 各門限區(qū)間內(nèi)關(guān)鍵變量的均值

圖3所示的似然比函數(shù)圖可以更為直觀地展示門限效應(yīng)。其中，左側(cè)的被解釋變量為泰爾指數(shù)，右側(cè)的被解釋變量為城鄉(xiāng)居民人均可支配收入比。橫軸為門限變量城市化率，虛線為固定值7.35，代表95%置信水平下的臨界值。不難發(fā)現(xiàn)，不論是采用泰爾指數(shù)還是城鄉(xiāng)居民人均可支配收入比，城市化率的門限值對(duì)應(yīng)的似然比估計(jì)值均低于臨界值，在虛線下方，這既證明了采用門限估計(jì)的有效性，也顯示出上文門限估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的。

圖3 城市化率雙門限似然比函數(shù)圖(左：被解釋變量為泰爾指數(shù)；右：被解釋變量為城鄉(xiāng)居民人均可支配收入比)

出于穩(wěn)健性，采用相同的GMM模型與估計(jì)策略，在模型中引入燈光數(shù)據(jù)的二階滯后項(xiàng)作為差分方程中核心解釋變量的工具變量，回歸結(jié)果如表8和表9所示。從中可見(jiàn)，結(jié)果和上文一致，證明了上文的結(jié)論具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。

表8 加入燈光數(shù)據(jù)二階滯后進(jìn)行工具變量的系統(tǒng)GMM估計(jì)

表9 城市化與城鄉(xiāng)收入差距的關(guān)系

(續(xù)表9)

五、進(jìn)一步分析

本部分采用CGSS 2017微觀住戶數(shù)據(jù)，從個(gè)體勞動(dòng)者就業(yè)和收入視角進(jìn)行微觀機(jī)理的補(bǔ)充性探討。

(一)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)個(gè)人收入影響的城鄉(xiāng)差異

CGSS 2017在度量個(gè)體收入時(shí)，提供了2016年個(gè)人總收入、個(gè)人工資性收入和家庭總收入三個(gè)變量。以上述三個(gè)變量的自然對(duì)數(shù)為被解釋變量，以省人均GDP自然對(duì)數(shù)與個(gè)人戶口類別的交互項(xiàng)為核心解釋變量，使用OLS回歸檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)個(gè)人收入影響的城鄉(xiāng)差異。與前文相同，分別提供僅引入人均GDP自然對(duì)數(shù)與戶籍的交互項(xiàng)，以及所有變量與戶籍交互項(xiàng)的結(jié)果，后者允許所有控制變量對(duì)個(gè)人收入的影響因戶籍不同而不同。除上文提到的省份層面的控制變量，結(jié)合CGSS 2017數(shù)據(jù)特點(diǎn)，在個(gè)人和家庭層面還選取了12個(gè)控制變量，分別為性別、年齡及其平方、民族、是否為黨員、婚姻狀況、受教育年限、健康狀況，以及父母的受教育年限和黨員身份。變量說(shuō)明及描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表10所示。

表10 CGSS 2017中所使用的主要變量的說(shuō)明及描述性統(tǒng)計(jì)

(續(xù)表10)

回歸結(jié)果如表11所示。在列(1)～(6)中，所有農(nóng)業(yè)戶口與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)交互項(xiàng)的系數(shù)均在1%或5%的水平上顯著為正，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能夠有效改善農(nóng)業(yè)戶籍者的收入水平，這為縮小城鄉(xiāng)收入差距提供了微觀證據(jù)。在列(3)、(4)中，當(dāng)被解釋變量為工資性收入的自然對(duì)數(shù)時(shí)，農(nóng)業(yè)戶口與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)交互項(xiàng)的系數(shù)的絕對(duì)值和統(tǒng)計(jì)顯著性最高，表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)更有可能通過(guò)影響農(nóng)業(yè)戶籍者所從事的職業(yè)而提升其收入水平。而農(nóng)業(yè)戶籍者的職業(yè)改變，主要是指農(nóng)民進(jìn)城務(wù)工，身份由農(nóng)民變成農(nóng)民工，其收入也從以農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)收入為主變?yōu)橐怨べY性收入為主(程名望 等，2016)。

表11 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)個(gè)人收入的影響

常規(guī)的OLS回歸以相同的斜率來(lái)刻畫所有省份的特征，具有明顯的局限性。出于穩(wěn)健性，使用混合效應(yīng)回歸，引入隨機(jī)斜率，允許經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與農(nóng)業(yè)戶口交互項(xiàng)的系數(shù)隨樣本所在省份變動(dòng)而變動(dòng)，即允許每個(gè)省份都有各自的隨機(jī)斜率?；旌闲?yīng)回歸捕捉的是總趨勢(shì)和每一子群在此趨勢(shì)上變異的組合。由表12可見(jiàn)，相對(duì)于非農(nóng)戶籍者，農(nóng)業(yè)戶籍者更能得益于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)的收入提升，而這一收入效應(yīng)更明顯地反映在工資性收入的提升上。該結(jié)論和上文的回歸結(jié)果完全一致。

表12 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)個(gè)人收入影響的混合效應(yīng)回歸

(二)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)外來(lái)務(wù)工人員的就業(yè)影響

前文的宏觀機(jī)制分析表明，由經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)引致的城市中工作崗位和就業(yè)機(jī)會(huì)的增加會(huì)吸引農(nóng)村居民進(jìn)城務(wù)工，城市化的推進(jìn)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有效縮小城鄉(xiāng)收入差距的重要渠道。微觀機(jī)制分析表明，相對(duì)于非農(nóng)戶籍者而言，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)業(yè)戶籍者的工資性收入效應(yīng)更明顯。基于此，聚焦于進(jìn)城務(wù)工者的就業(yè)情況展開(kāi)進(jìn)一步分析。進(jìn)城務(wù)工者一般分為兩類：一類是經(jīng)歷“農(nóng)轉(zhuǎn)非”順利跨越戶籍障礙，拿到了城市戶籍；另一類為“農(nóng)民工”，即雖然進(jìn)城務(wù)工但依然保留著農(nóng)村戶籍。在CGSS 2017問(wèn)卷中，向所有目前戶口是非農(nóng)戶口的受訪者調(diào)查了其獲得非農(nóng)戶口的時(shí)間。其中，有3518位受訪者表明他們自出生起就是非農(nóng)戶口，1006位受訪者回答了具體得到非農(nóng)戶籍的年份，將這1006位受訪者定義為“農(nóng)轉(zhuǎn)非”樣本。如果該受訪者同時(shí)擁有農(nóng)業(yè)戶籍、現(xiàn)在所在地是城市，而且目前的戶口登記地在本區(qū)/縣/縣級(jí)市以外，則定義為“農(nóng)民工”樣本(程名望 等，2006)，共有915位受訪者屬于此范疇。

采用雙變量Probit模型(以下簡(jiǎn)稱Biprobit模型)進(jìn)行估計(jì)，核心解釋變量為各省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)情況，被解釋變量為個(gè)人是否為“農(nóng)轉(zhuǎn)非”或“農(nóng)民工”(是=1，否=0)。Biprobit模型雖為非線性模型，但無(wú)法匯報(bào)平均邊際效應(yīng)(Average Marginal Effect)，因此表13列示了同時(shí)采用Probit和Logit模型所得到的平均邊際效應(yīng)的回歸結(jié)果。從中可見(jiàn)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并未對(duì)各省份“農(nóng)轉(zhuǎn)非”人數(shù)產(chǎn)生顯著影響。但是，當(dāng)“農(nóng)民工”為被解釋變量時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的系數(shù)和平均邊際效應(yīng)均在1%水平上顯著為正，說(shuō)明在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)越快的省份，沒(méi)有拿到城市戶口的農(nóng)民工越多。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)促進(jìn)了農(nóng)村勞動(dòng)力進(jìn)城務(wù)工，形成了龐大的農(nóng)民工群體，為提升農(nóng)村居民收入、縮小城鄉(xiāng)收入差距帶來(lái)了契機(jī)。

表13 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)進(jìn)城人員就業(yè)影響的微觀分析

進(jìn)一步探討“農(nóng)民工”群體的就業(yè)情況。根據(jù)CGSS 2017對(duì)受訪者就業(yè)狀況的調(diào)查，分別考察外來(lái)務(wù)工人員自雇就業(yè)、在私有部門就業(yè)和在公共部門就業(yè)的情況。相關(guān)變量的具體定義見(jiàn)表10。鑒于CGSS 2017中對(duì)個(gè)人就業(yè)的提問(wèn)都限定在目前從事非農(nóng)工作的群體中，因此采用Probit樣本選擇模型(以下簡(jiǎn)稱Heckprobit模型)進(jìn)行估計(jì)，如式(12)和式(13)所示：

Job_categoryi=1(β0+β1migrant_workeri+Xiβ2+ui>0)

(12)

Non_agriworki=1(α0+α1migrant_workeri+Ziα2+vi>0)

(13)

式(12)為均值方程，又稱結(jié)果方程。被解釋變量Job_categoryi表示個(gè)人i的工作類型，令自雇、在私有部門、在公共部門工作賦值為1，否則賦值為0；核心解釋變量migrant_workeri指?jìng)€(gè)人i是否為“農(nóng)民工”(是=1，否=0)。式(13)為選擇方程。被解釋變量Non_agriworki表示個(gè)人i目前是否從事非農(nóng)工作(是=1，否=0)，核心解釋變量同式(12)。ui和vi為服從二元正態(tài)分布的擾動(dòng)項(xiàng)(8)設(shè)ui=ρvi+e,e～Normal(0,1-ρ2)，在進(jìn)行Heckman估計(jì)后，Stata會(huì)自動(dòng)提供對(duì)“H0:ρ=0”的似然比檢驗(yàn)，若拒絕原假設(shè)，則表明應(yīng)該使用樣本選擇模型。，Xi和Zi表示控制變量。雖然Heckprobit模型并未強(qiáng)制規(guī)定均值方程與選擇方程的控制變量必須不一樣，但在實(shí)際操作中，為避免Heckprobit模型的第二階段估計(jì)出現(xiàn)共線性問(wèn)題，要求Zi中至少包含一個(gè)與Xi不同的變量(邱嘉平，2020)。基于此，在進(jìn)行Heckprobit估計(jì)時(shí)，令Xi僅包含個(gè)人和家庭層面的控制變量，令Zi同時(shí)包含個(gè)人、家庭和省份層面的控制變量。

估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表14。首先，Heckprobit估計(jì)似然比檢驗(yàn)p值均小于0.05，說(shuō)明可以在5%水平上拒絕原假設(shè)，證實(shí)該部分采用Heckprobit模型是合理的。其次，表14中匯報(bào)的是平均邊際效應(yīng)而非系數(shù)。奇數(shù)列是均值方程的估計(jì)結(jié)果，列(1)的被解釋變量為個(gè)體自雇就業(yè)，農(nóng)民工的平均邊際效應(yīng)在1%水平上顯著為正，說(shuō)明農(nóng)民工有更高的概率選擇自雇就業(yè)。列(3)的被解釋變量為在私有部門工作，平均邊際效應(yīng)不顯著，說(shuō)明相較于其他群體，農(nóng)民工并未表現(xiàn)出明顯更高或更低的進(jìn)入私有部門工作的概率。該結(jié)果的含義是，農(nóng)民工既進(jìn)入了民營(yíng)企業(yè)、外資企業(yè)等私有部門，也進(jìn)入了國(guó)有企業(yè)等國(guó)有部門，為中國(guó)實(shí)現(xiàn)“增長(zhǎng)奇跡”做出了重要貢獻(xiàn)(程名望 等，2018)。列(5)的被解釋變量為在公共部門工作，農(nóng)民工的平均邊際效應(yīng)在1%的水平上顯著為負(fù)，暗示了戶籍歧視的存在，即受限于無(wú)法獲取城市戶籍，農(nóng)民工很難進(jìn)入城市公共部門工作。偶數(shù)列是選擇方程的估計(jì)結(jié)果。在三個(gè)方程中，農(nóng)民工的平均邊際效應(yīng)均在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明農(nóng)民工以更高的概率選擇了“離土又離鄉(xiāng)”的非農(nóng)行業(yè)工作。均值方程和選擇方程的結(jié)果表明，隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，農(nóng)村勞動(dòng)力會(huì)以更高的概率選擇進(jìn)城從事非農(nóng)行業(yè)，并以更高的概率就業(yè)于非公共部門或自雇就業(yè)。Yang(2004)、陸銘等(2005)、陳釗等(2012)均發(fā)現(xiàn)，受益于城市規(guī)模擴(kuò)大和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，即使在低技能崗位工作或被排斥在公共部門之外就業(yè)，農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)仍然能夠有效提升其收入，縮小城鄉(xiāng)收入差距。

表14 “農(nóng)民工”群體的就業(yè)情況

六、結(jié)論與啟示

本文通過(guò)探析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，從城鄉(xiāng)差距縮小視角論證了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和共同富裕的兼容性，為兼具效率與公平的共同富裕道路選擇提供了新的思考。研究發(fā)現(xiàn)：(1)人均GDP的提升顯著縮小了城鄉(xiāng)收入差距，且在西部等欠發(fā)達(dá)地區(qū)更為明顯。這表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)既帶來(lái)了效率提升和財(cái)富增加，也縮小了城鄉(xiāng)收入差距，即實(shí)現(xiàn)了效率和公平的共贏。由此可見(jiàn)，影響中國(guó)城鄉(xiāng)收入差距的因素是復(fù)雜和多元的，雖然快速的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)縮小了城鄉(xiāng)收入差距，但依舊難以“抵消”或“彌補(bǔ)”其他因素導(dǎo)致的城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大，尤其是對(duì)于西部等欠發(fā)達(dá)地區(qū)。(2)城市化推進(jìn)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)縮小城鄉(xiāng)收入差距的重要機(jī)制。面板門限回歸結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響狀態(tài)依賴于城市化，城市化水平越高的省份，城鄉(xiāng)收入差距越小。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的平抑作用存在邊際遞減規(guī)律。在城市化率躍過(guò)第二個(gè)門限值(71.4%)后，泰爾指數(shù)的均值降至0.028，下降的空間已經(jīng)很小，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的抑制效應(yīng)很弱且不再顯著。但在第二個(gè)門限值前，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均可顯著且有效平抑城鄉(xiāng)收入差距。(3)進(jìn)一步的微觀機(jī)理分析發(fā)現(xiàn)，就個(gè)體收入看，相較城市戶籍者，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)村戶籍者的個(gè)人總收入、工資性收入以及家庭人均收入均有著更大的提升效應(yīng)，特別是對(duì)其工資性收入提升效應(yīng)最大。從就業(yè)情況看，經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的省份，城市中更多的就業(yè)機(jī)會(huì)吸引更多的農(nóng)村勞動(dòng)力進(jìn)城務(wù)工，農(nóng)村勞動(dòng)力以更高的概率選擇進(jìn)城從事非農(nóng)行業(yè)，并以更高的概率就業(yè)于非公共部門或選擇自雇。只要經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和城市化發(fā)展提供的城市就業(yè)崗位是充裕的，即便受戶籍制度和人力資本等制約，進(jìn)城務(wù)工者被限定在低技能行業(yè)、非公共部門就業(yè)或選擇自雇，仍能打破內(nèi)部人的固有優(yōu)勢(shì)，通過(guò)工資差距的收斂，縮小自身和城市居民的收入差距。

基于上述研究結(jié)論，提出以下政策建議：首先，在高質(zhì)量發(fā)展中促進(jìn)共同富裕，既要重視效率問(wèn)題，也要重視公平問(wèn)題。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)既能帶來(lái)效率提升和財(cái)富增加，也能縮小城鄉(xiāng)收入差距，即實(shí)現(xiàn)效率和公平的共贏。因此，堅(jiān)持以經(jīng)濟(jì)建設(shè)為中心，重視經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，保持穩(wěn)增長(zhǎng)甚至是中高速增長(zhǎng)，依舊是同時(shí)解決效率和公平問(wèn)題的重要途徑。其次，充分認(rèn)識(shí)城鄉(xiāng)融合發(fā)展的重要性，進(jìn)一步提升鄉(xiāng)村振興和城鎮(zhèn)化的協(xié)同性，深入推進(jìn)城市化。城鎮(zhèn)化是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)平抑城鄉(xiāng)收入差距的重要機(jī)制，既有利于中國(guó)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和資源優(yōu)化配置，也有利于打破中國(guó)二元經(jīng)濟(jì)城鄉(xiāng)鴻溝。目前，中國(guó)的城鎮(zhèn)化率依舊偏低，仍有較大的提升空間。最后，進(jìn)一步改革戶籍制度，消除戶籍歧視，特別是弱化戶籍對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)資源的分配作用，破除職業(yè)分割，為外來(lái)務(wù)工人員進(jìn)入更多行業(yè)就業(yè)提供公平的制度環(huán)境。