城鄉(xiāng)收入差距的影響因素分析
——基于皖南地區(qū)動態(tài)面板數(shù)據(jù)GMM估計

劉 炯

（宣城職業(yè)技術(shù)學院信息工程系，安徽 宣城 242099）

改革開放以來，我國經(jīng)濟快速穩(wěn)定增長，城鄉(xiāng)居民收入大幅提高。根據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的數(shù)據(jù)可知，城鄉(xiāng)居民人均可支配收入由1978 年的343.4 元與133.6 元分別增長到2021 年的47412元與18931 元，各自增長了137 倍和141 倍。與此同時，城鄉(xiāng)居民收入差距不斷變化，城鄉(xiāng)居民收入之比從最初的1978 年的2.57 倍不斷縮減，1983 年縮小到最低點1.82 倍，之后逐年增加，2009 年達到了歷史最高點3.33 倍。黨的十九大與時俱進地提出了鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，將“三農(nóng)”問題作為黨和政府各項工作的重中之重，促進了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展、推動了農(nóng)村經(jīng)濟增長、提高了農(nóng)村居民收入，2017 至2020 年城鄉(xiāng)居民人均可支配收入之比依次為2.71、2.69、2.64 和2.56，2021 年更是下降到2.50，盡管城鄉(xiāng)居民收入之比逐步縮小，但仍然處于高位，已然給我國經(jīng)濟社會發(fā)展帶來了嚴重的安全隱患。

安徽省簡稱“皖”。皖南地區(qū)，一般是指安徽省南部宣城、蕪湖、馬鞍山、銅陵、黃山與池州等6個城市，山地丘陵此起彼伏，山明水秀。綜觀整個長三角地區(qū)，皖南各市經(jīng)濟社會發(fā)展較為滯后，城鄉(xiāng)居民收入不平衡而且差距較大等問題也是非常的突出，因而，縮小城鄉(xiāng)收入差距是皖南地區(qū)社會主義現(xiàn)代化建設過程中頗為關(guān)注的一個焦點問題，也是未來一段時間內(nèi)該地區(qū)推進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的必然要求。由相關(guān)年度《安徽統(tǒng)計年鑒》可得，2017 至2021 年皖南地區(qū)城鄉(xiāng)居民人均可支配收入之比順序 為2.19、2.18、2.16、2.11 與2.07，呈現(xiàn)明顯的向好的縮減態(tài)勢，也顯然地低于全國的平均值，但還是高于國際勞工組織公布的2 倍這一警戒線，不僅掣肘經(jīng)濟的可持續(xù)增長，更加影響社會的公正與穩(wěn)定，城鄉(xiāng)收入分配差距較大是皖南地區(qū)在新時期發(fā)展不得不面對的一個困難和挑戰(zhàn)。因此，探討皖南地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的影響因素，具有重要的理論意義和實踐價值。

一、文獻回顧

關(guān)于城鄉(xiāng)收入差距的影響因素問題，學者們進行了許多有益的探討，也取得了豐富的研究成果，有五個方面因素受到了普遍廣泛的關(guān)注。

一是經(jīng)濟增長。1955 年，美國經(jīng)濟學家Kuznets提出，收入差距在經(jīng)濟增長之初日益增加，在經(jīng)濟增長中后期日趨縮小，即，隨著一國經(jīng)濟增長，社會收入分配存在“倒U 型曲線”特征[1]。李子葉等選取全國2003-2013 年30 個省市面板數(shù)據(jù)為樣本的計量分析反映，過于追求高城市化率的城市化發(fā)展戰(zhàn)略減少了鄉(xiāng)村地區(qū)的資源投入，阻礙了鄉(xiāng)村經(jīng)濟增長從而加劇了城鄉(xiāng)不平衡發(fā)展[2]。程名望等以2005-2019 年我國31 個省際面板數(shù)據(jù)為基礎的系統(tǒng)GMM 估計表明，人均GDP 的增加有效地減低了城鄉(xiāng)收入差距，經(jīng)濟增長顯著地阻抑了城鄉(xiāng)收入差距的擴張，且這種阻抑作用具有邊際遞減規(guī)律[3]。

二是政府干預。盧方元等利用我國310 個地級市2008-2012 年的相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建空間滯后模型的實證分析證實，政府財政支出拉大了我國城鄉(xiāng)居民收入差距，這種拉動作用從西部、中部到東部地區(qū)逐步增強[4]。Heipertz 等的分析闡明，因具有特意的公平性政策導向，民生性財政支出比投資性財政支出對縮小收入差距有著更加顯著的作用[5]。王曉丹等基于我國2007-2019 年31 個省級面板數(shù)據(jù)建立PVAR 模型的分區(qū)域檢驗說明，增加科教文衛(wèi)支出分項的占比，對東中部地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距影響不明顯，但有利于縮小西部地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距；增加社會保障支出分項與經(jīng)濟建設支出分項的占比，對縮減東部地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的作用微弱，且拉大了西部地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距，但顯著地減低了中部地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距[6]。

三是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。肖維澤等采用我國30 個省份2001-2021 年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)設定系統(tǒng)GMM 模型的計量檢驗顯示，雖然產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級化通過改善就業(yè)結(jié)構(gòu)對城鄉(xiāng)收入差距的擴大發(fā)揮一定的平抑作用，但總體上還是拉大了城鄉(xiāng)收入差距[7]。Lewis的研究指出，農(nóng)村農(nóng)業(yè)部門的剩余勞動力大量地向城市工業(yè)部門不斷轉(zhuǎn)移，不僅推動了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，而且提高了農(nóng)村勞動力收入[8]。穆懷中等采用我國1984-2014 年年度時序數(shù)據(jù)的回歸分析得到，城鄉(xiāng)收入差距與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的“倒U 型”關(guān)系十分鮮明[9]。

四是城鎮(zhèn)化。從全國選取31 個省份2000-2015 年的相關(guān)數(shù)據(jù)，劉賽紅等利用差分GMM 方法的實證檢驗發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化發(fā)展顯著地減低了城鄉(xiāng)居民收入差距[10]。Paul 等從經(jīng)濟學視角的探討說明，隨著城鎮(zhèn)化的逐步推進，城鄉(xiāng)收入差距呈現(xiàn)明顯的先擴大后縮小的趨勢[11]。利用270 個地級市2002-2018 年的相關(guān)數(shù)據(jù)建立PVAR 模型，劉呈慶等選擇房價收入比為分類指標的分組回歸揭示，房價收入比較高的城市其城鎮(zhèn)化發(fā)展顯示出擴大城鄉(xiāng)收入差距的趨勢，而房價收入比較低的城市其城鎮(zhèn)化發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距僅發(fā)揮微弱的縮小作用[12]。

五是金融發(fā)展。運用我國2000-2017 年省級面板數(shù)據(jù)，馮濤等的計量研究闡釋，金融發(fā)展對于減低城鄉(xiāng)收入差距發(fā)揮積極效應[13]。Maurer 等認為，相比于窮人，富人在貸款償還、信貸擔保以及承擔融資成本等方面具有更多的優(yōu)勢，因而可以享受到更多的金融服務，于是金融發(fā)展擴大了富人和窮人的收入差距[14]。采取全國1985-2017年的面板數(shù)據(jù)，尹曉波等的探究得出，由于資本的趨利性、金融政策的城市偏向以及農(nóng)村金融發(fā)展滯后，我國金融業(yè)發(fā)展擴大了已經(jīng)存在的城鄉(xiāng)收入差距[15]。

此外，吳云勇等的研究指出，人力資本投資上的差異拉大了我國城鄉(xiāng)收入差距[16]；王三興等的探討表明，出口貿(mào)易提高了從業(yè)者主要為城鎮(zhèn)居民的生產(chǎn)性服務業(yè)的工資水平，因而拉大了城鄉(xiāng)收入差距[17]；張琦等的分析認為，旅游經(jīng)濟發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的影響顯示出空間異質(zhì)性規(guī)律且以擴大作用為主[18]。

梳理相關(guān)文獻發(fā)現(xiàn)，關(guān)于城鄉(xiāng)收入差距影響因素的定量分析，學者們主要從全國層面的視角進行了大量的卓有成效的研究，但尚未形成一個統(tǒng)一的觀點。我國疆域遼闊，各省份以及各省內(nèi)部不同城市之間經(jīng)濟社會發(fā)展不均衡，是以各個地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的影響因素不盡相同。安徽是傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)大省，皖南地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展相對滯后，城鄉(xiāng)收入差距問題也是十分的突出，在長三角地區(qū)乃至全國都具有一定的代表性。鑒于此，本文選取皖南地區(qū)6 個城市2010-2021 年的面板數(shù)據(jù)，借助EVIEWS9.0 軟件運用GMM 模型實證探討城鄉(xiāng)收入差距的主要影響因素，具體問題具體分析，對于縮減皖南地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距、助力皖南地區(qū)鄉(xiāng)村振興均具有一定的理論價值與實際意義，亦可為經(jīng)濟發(fā)展水平相當?shù)牡貐^(qū)類似問題的研究與實踐提供一定的借鑒與參考。

二、模型設定、變量選取與數(shù)據(jù)說明

（一）模型設定

本研究選取皖南地區(qū)宣城、蕪湖、馬鞍山、銅陵、黃山與池州等全部6 個城市2010-2021 年相關(guān)實際經(jīng)濟運行數(shù)據(jù)為樣本，用以探討該地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的主要影響因素?？剂砍青l(xiāng)收入差距變化是一個動態(tài)過程，所以在模型中引入其滯后1 期作為解釋變量，但卻造成隨機誤差項與解釋變量形成了相關(guān)關(guān)系。為了克服這一內(nèi)生性問題，本文運用GMM 估計法進行實證分析，借鑒程名望[3]、劉賽紅[10]與劉呈慶[12]等人的做法，設定如下動態(tài)面板模型：

其中，GAP 表示城鄉(xiāng)收入差距，ECO 表示經(jīng)濟增長，GOV 表示政府支出，IND 表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，URB 表示城鎮(zhèn)化，F(xiàn)IN 表示金融發(fā)展；下標i 表示皖南地區(qū)6 個城市，下標t 表示年份2010-2021；βi為回歸系數(shù)；αi表示個體效應，εit表示隨機誤差項。

（二）變量選取

1.被解釋變量

城鄉(xiāng)收入差距（GAP）為本文的被解釋變量。度量城鄉(xiāng)收入差距，代表性的指標主要有四種：城鄉(xiāng)人均收入之差（絕對差距）、城鄉(xiāng)人均收入之比（相對差距）、泰爾指數(shù)和基尼系數(shù)。本文參考劉賽紅[10]、馮濤[13]與尹曉波[15]等人的相關(guān)研究成果，采用城鄉(xiāng)人均可支配收入之比表示城鄉(xiāng)收入差距。伴隨經(jīng)濟的快速發(fā)展，人們的收入水平不斷提高，但城市居民收入基數(shù)遠大于農(nóng)村居民收入基數(shù)，城市居民收入增長的絕對值超過農(nóng)村居民，再加上通貨膨脹，城鄉(xiāng)收入絕對差距必然會被不斷放大，因而采用城鄉(xiāng)居民人均收入之比（相對差距）衡量城鄉(xiāng)收入差距，顯然更為合理，也更加具有說服力。

2.解釋變量

參考現(xiàn)有的相關(guān)文獻[2-4，6-7，9-10，12-13，15]，選取經(jīng)濟增長、政府支出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化和金融發(fā)展作為皖南地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的主要影響因素。

（1）經(jīng)濟增長（ECO）。采用人均GDP 來量度，是指核算期內(nèi)一國或地區(qū)取得的國內(nèi)生產(chǎn)總值除以該國或地區(qū)人口數(shù)量所得到的平均值，是衡量宏觀經(jīng)濟增長的一個常用指標，也是衡量人們生活水平的一個重要標準，直接反映該國或地區(qū)宏觀經(jīng)濟運行狀況和社會經(jīng)濟發(fā)展的均衡程度。

（2）政府干預（GOV）。以財政支出對GDP 的比例來度量。如果政府奉行傾向于“三農(nóng)”的政策，那么農(nóng)村地區(qū)將會獲得更多的財政投入，從而減低城鄉(xiāng)收入差距；如果政府秉持城鎮(zhèn)化傾向，那么城鎮(zhèn)地區(qū)所得好處則更多，城鄉(xiāng)收入差距也將不斷擴張。

（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IND）。以第二、三產(chǎn)業(yè)增加值之和對GDP 的占比來衡量。市場經(jīng)濟情形下，生產(chǎn)要素通常由較低邊際效率的農(nóng)業(yè)部門趨向于較高邊際效率的非農(nóng)部門，直到二者的邊際效率相等，使得產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的層級逐步提升。本文預測產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級有助于縮減城鄉(xiāng)收入差距。

（4）城鎮(zhèn)化（URB）。以城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋壤闯擎?zhèn)化率來反映。城鎮(zhèn)化進程中，農(nóng)民進城務工或者創(chuàng)業(yè)所獲取的收入往往比其從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所獲收入高出很多；農(nóng)村勞動力向城鎮(zhèn)的逐步轉(zhuǎn)移，不斷增加人均耕地面積，不斷提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模報酬，也提升了留守農(nóng)民從事臨時工的機會和工資水平；轉(zhuǎn)移至城市的農(nóng)民，轉(zhuǎn)讓土地經(jīng)營權(quán)或者土地使用權(quán)被征用，也獲得了一定的財產(chǎn)性收入。本文預期城鎮(zhèn)化發(fā)展有助于減低城鄉(xiāng)收入差距。

（5）金融發(fā)展（FIN）。采用金融機構(gòu)貸款總額對存款總額的比例來表示。銀行主導型金融體制下，存款和貸款是金融業(yè)最基本的業(yè)務，皖南地區(qū)概莫能外，該地區(qū)金融業(yè)的絕對主體業(yè)務亦是存貸款。該指標越大，反映金融機構(gòu)將更多的存款有效地轉(zhuǎn)化為貸款，意味著金融機構(gòu)支持與服務實體經(jīng)濟活動的意愿越大、能力越強、效率越高。

相關(guān)變量的名稱、符號和定義如表1 所示。

（三）數(shù)據(jù)說明

本文選取皖南地區(qū)宣城、蕪湖、馬鞍山、銅陵、黃山與池州等全部6 個城市2010-2021 年實際經(jīng)濟的相關(guān)運行數(shù)據(jù)，建立動態(tài)面板GMM 模型實證探討城鄉(xiāng)收入差距的主要影響因素，模型所需輸入數(shù)據(jù)悉數(shù)來源于2011-2022 年度的《安徽統(tǒng)計年鑒》。為減少異方差對實證分析引發(fā)不良影響，對變量經(jīng)濟增長ECO 加以對數(shù)變換，記為“LNECO”。

三、實證分析

（一）單位根檢驗

面板單位根檢驗，一般采用相同根過程的LLC、Breitung、Hadri 以及不同根過程的Fisher-PP、IPS、Fisher-ADF 等6 種檢驗法。采用不同的方法檢驗同一變量，檢驗結(jié)果也許不同，有時甚至完全相反，即面板變量平穩(wěn)性檢驗尚缺少一致的標準。為防止單一方法可能造成偏差，本研究選用相同根過程的LLC 及不同根過程的IPS 與Fisher-ADF檢驗法，該3 種方法的原假設均為存在單位根。表2 輸出單位根檢驗結(jié)果。

表2 面板變量單位根檢驗

表2 中，LLC、Fisher-ADF 與IPS 等3 種方法的檢驗結(jié)果表明，城鄉(xiāng)收入差距GAP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)IND 以及城鎮(zhèn)化URB 的水平序列在0.05 顯著性水平下都是平穩(wěn)的，金融發(fā)展FIN 的水平序列在0.10 顯著性水平非平穩(wěn)，經(jīng)濟增長LNECO 與政府支出GOV 的水平序列僅在LLC 方法下平穩(wěn)，初步判斷本研究6 個變量的水平序列不平穩(wěn)。一階差分后，GOV 在IPS 檢驗法下以及FIN 在Fisher-ADF 和IPS 檢驗法下于0.05 顯著性水平顯著，其余一階差分序列在不同檢驗方法下都于0.01 顯著性水平顯著。綜合考察，可以判斷6 個變量的一階差分序列平穩(wěn)，且顯然是同階平穩(wěn)，可對該6 個變量實施協(xié)整檢驗。

（二）協(xié)整檢驗

面板協(xié)整分析，普遍使用Pedroni、Fisher 和Kao 等3 種方法。Pedroni 檢驗法需要構(gòu)建7 個統(tǒng)計量，包括Panel ADF、Panel PP、Panel rho 與Panel v 等4 個組內(nèi)統(tǒng)計量以及Group ADF、Group PP與Group rho 等3 個組間統(tǒng)計量。小樣本狀態(tài)下，Panel ADF 與Group ADF 的檢驗結(jié)果最優(yōu)，而Panel v 和Group rho 的檢驗結(jié)果則最差。本文采用Pedroni 方法對6 個變量予以協(xié)整檢驗，7 個統(tǒng)計量的原假設皆為不存在協(xié)整關(guān)系，表3 為檢驗結(jié)果。

表3 面板變量協(xié)整檢驗

表3 顯示，Panel ADF 統(tǒng)計量數(shù)值為-4.5116，概率為0.0000，Group ADF 統(tǒng)計量數(shù)值為-6.4280，概率為0.0000，Panel PP 統(tǒng)計量數(shù)值為-6.1163，概率為0.0000，Group PP 統(tǒng)計量數(shù)值為-18.2908，概率為0.0000，包括檢驗效果最佳的Panel ADF 與Group ADF 在內(nèi)共計有4 個統(tǒng)計量的概率值小于0.01，在0.01 的顯著性水平皆顯著拒絕不存在協(xié)整關(guān)系的原假設；同時，Kao 檢驗統(tǒng)計量的數(shù)值為-3.8594，概率為0.0001，也在0.01 水平顯著拒絕不存在協(xié)整關(guān)系的原假設。綜合判斷，本研究的6 個變量GAP、LNECO、GOV、URB、IND 與FIN存在協(xié)整關(guān)系，可以對其展開GMM 估計。

（三）動態(tài)面板GMM 模型估計

消除個體效應，GMM 模型可用兩種方法。一種是一階差分法，對模型實施一階差分變換，即用當期值減去上期值。另一種是前向正交離差法，不是對模型進行差分變換，而是用當期值減去本期值之后未來各期觀察值的平均值，以便處理誤差項的序列相關(guān)問題。為了獲取更優(yōu)估計精度的計量模型，本文選擇前向正交離差法化解模型中的個體效應，表4 為動態(tài)面板GMM 模型估計結(jié)果。

表4 動態(tài)面板GMM 模型估計

動態(tài)面板模型通常依據(jù)J-statistic 進行Sargan檢驗，原假設為模型過度約束正確。由回歸結(jié)果可得，J-statistic 為23.6635，其概率值為0.7453，可判定Sargan 檢驗無法拒絕原假設，意味著本研究設定的模型合理，所有工具變量均有效。模型估計運用前向正交離差變換，業(yè)已消除了個體效應，因而殘差項不具有序列相關(guān)，而且殘差項方差表現(xiàn)為單位矩陣的形式[19]。采用前文介紹的LLC、Fisher-ADF 與IPS 檢驗法依次對面板殘差進行平穩(wěn)性檢驗，概率分別為0.0002、0.0032 與0.0025，都小于0.01，說明面板殘差平穩(wěn)，因而可以判斷不是偽回歸。因此，本文的GMM模型估計結(jié)果具有實際參考意義。

由表4 的GMM 模型估計結(jié)果可獲悉，GAP（-1）通過0.01 顯著性水平的統(tǒng)計檢驗，其估計系數(shù)為0.2960，說明滯后1 期的城鄉(xiāng)收入差距每增加1 個單位，當期城鄉(xiāng)收入差距將增加0.2960個單位。這一回歸結(jié)果和皖南地區(qū)的實際狀況高度吻合，表明該地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距在時間上呈現(xiàn)較大的“慣性”，顯著地受到上1 期的制約，其根源在于前面的城鄉(xiāng)收入差距累積過大，縱使6 個城市的經(jīng)濟都是較快地增長，也很難在短期內(nèi)有效縮減長期積累的較高的城鄉(xiāng)收入差距，滯后1期的城鄉(xiāng)收入差距對當期的城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生顯著的正向影響。

經(jīng)濟增長LNECO 通過0.01 顯著性水平的統(tǒng)計檢驗，其估計系數(shù)為0.0714，說明每增加1個單位LNECO，城鄉(xiāng)收入差距將增加0.0714 個單位。安徽省是傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)大省，皖南地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展相對滯后，城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟特征比較突出，在整個長三角地區(qū)具有典型的代表性。改革開放四十多年來，皖南地區(qū)經(jīng)濟持續(xù)穩(wěn)定增長，人民生活水平日益提高，但仍未能夠?qū)崿F(xiàn)經(jīng)濟充分發(fā)展。目前，該地區(qū)全部6 個城市不斷調(diào)整經(jīng)濟增長方式和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，正在努力奔向庫茲涅茨“倒U 型曲線”的拐點，故而現(xiàn)階段經(jīng)濟增長正向影響城鄉(xiāng)居民收入差距。

政府支出GOV 通過0.06 顯著性水平的統(tǒng)計檢驗，其估計系數(shù)為-0.2215，說明每增加1 個單位GOV，城鄉(xiāng)收入差距將減少0.2215 個單位?？赡艿脑蚴?，在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下，為了彌補市場機制的缺失，皖南地區(qū)地方政府加大財政支農(nóng)扶持力度，不斷改進水利、交通、物流等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益；不斷加大各種惠農(nóng)財政補貼的發(fā)放額度，減低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本；不斷加大住房、教育及醫(yī)療等民生性財政支出，改善了農(nóng)民的居住環(huán)境，提高了農(nóng)民的教育程度，提升了農(nóng)民的健康水平，間接地增加了農(nóng)民收入，更提升了農(nóng)民的人力資本；支持農(nóng)村中小企業(yè)發(fā)展，推進農(nóng)村產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營，發(fā)展旅游、休閑與綠色農(nóng)業(yè)等地方特色農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，提高了農(nóng)村經(jīng)濟效率，促進了農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展，拓寬了農(nóng)民就業(yè)渠道，帶動農(nóng)民收入穩(wěn)定增長，最終縮減了城鄉(xiāng)收入差距。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)IND 通過0.01 顯著性水平的統(tǒng)計檢驗，估計系數(shù)為-4.6342，說明每增加1 個單位IND，城鄉(xiāng)收入差距將減少4.6342 個單位。究其原因，皖南地區(qū)經(jīng)濟的持續(xù)增長引起產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷變遷，第一產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟中的占比持續(xù)下降，第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值已超過第二產(chǎn)業(yè)，服務業(yè)與制造業(yè)的融合程度逐步加深，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)漸趨合理。與第一產(chǎn)業(yè)相比，第二、三產(chǎn)業(yè)具有更高的盈利率，在市場機制的驅(qū)動下，從第一產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移出來的剩余勞動力不斷地流向二三產(chǎn)業(yè)，特別是大量地流向勞動密集型產(chǎn)業(yè)，同時，第二、三產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)進步也會積極地向第一產(chǎn)業(yè)溢出，產(chǎn)生正外部效應，從而提高了農(nóng)村勞動力的收入水平，減低了城鄉(xiāng)居民收入差距。

城鎮(zhèn)化URB 通過0.01 顯著性水平的統(tǒng)計檢驗，估計系數(shù)為-2.0450，說明每增加1 個單位URB，城鄉(xiāng)收入差距將減少2.0450 個單位。可能的原因是，城鎮(zhèn)化發(fā)展吸收了低廉的農(nóng)村勞動力，農(nóng)民進城務工抑或經(jīng)商獲得了相對較高的非農(nóng)生產(chǎn)收入；農(nóng)村勞動力向城鎮(zhèn)地區(qū)的不斷轉(zhuǎn)移，提高了人均耕地面積與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模報酬，進城農(nóng)民土地經(jīng)營權(quán)的流轉(zhuǎn)和土地使用權(quán)的征用也帶來了一些財產(chǎn)性收入；大量農(nóng)民進城謀生，不僅增加了城鎮(zhèn)勞動力供給，而且拉低了城鎮(zhèn)勞動力市場的均衡工資，也有利于縮減城鄉(xiāng)收入差距。

金融發(fā)展FIN 通過0.01 顯著性水平的統(tǒng)計檢驗，估計系數(shù)為0.3636，說明每增加1 個單位FIN，城鄉(xiāng)收入差距將增加0.3636 個單位。深層次的原因可能是，皖南地區(qū)金融中介的服務功能尚有待完善，正規(guī)金融服務不但存在一定的門檻，而且需要支付一定的成本。城鎮(zhèn)居民不僅收入較高，往往還擁有優(yōu)良的資源稟賦，能夠較為便捷地得到金融機構(gòu)的信貸支持；農(nóng)村居民收入低下，其所擁有的資源稟賦往往也不符合正式金融中介的要求，較難獲得金融機構(gòu)的資金支持，于是拉大了城鄉(xiāng)收入差距。

四、結(jié)論與建議

本文選取皖南地區(qū)宣城、蕪湖、馬鞍山、銅陵、黃山與池州等全部6 個城市2010-2021 年的相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)構(gòu)建動態(tài)面板模型，采用GMM 估計實證探討城鄉(xiāng)收入差距的主要影響因素。結(jié)果表明，滯后1 期的城鄉(xiāng)收入差距GAP（-1）、經(jīng)濟增長LNECO 和金融發(fā)展FIN 顯著地擴大了城鄉(xiāng)收入差距，每增加1 個單位GAP（-1）、LNECO與FIN，當期城鄉(xiāng)收入差距分別增長0.2960、0.0714 與0.3636 個單位；政府支出GOV、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)IND 與城鎮(zhèn)化URB 顯著地縮小了城鄉(xiāng)收入差距，每增加1 個單位GOV、IND 與URB，當期城鄉(xiāng)收入差距分別減少0.2215、4.6342 與2.0450個單位。

本研究具有鮮明的政策建議。

第一，合理配置財政支出，助推農(nóng)民收入增加。首先，根據(jù)皖南地區(qū)實際情況，加大土地平整、土地改造和土壤改良，加強農(nóng)業(yè)生產(chǎn)知識培訓，推廣農(nóng)產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)品種，鼓勵農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新，推進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展。其次，搭建相關(guān)平臺向農(nóng)民工提供適宜適時的就業(yè)創(chuàng)業(yè)信息，依據(jù)市場需求對農(nóng)民工開展針對性的技術(shù)技能培訓，提升皖南地區(qū)農(nóng)民工在城市部門從業(yè)的機會、競爭力和工資待遇。最后，保證農(nóng)民工享有與城鎮(zhèn)職工同工同酬，確保農(nóng)民工也能享受城鎮(zhèn)的一些基本公共服務，切實保障和提高農(nóng)民工群體的待遇和福利。

第二，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進區(qū)域經(jīng)濟增長。二三產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展與優(yōu)化升級，將會創(chuàng)造更多的工作崗位，吸收更多的農(nóng)村勞動力，推動地方經(jīng)濟穩(wěn)定增長，一旦越過庫茲涅茨拐點，勢必帶來城鄉(xiāng)收入差距的不斷縮減。考慮皖南地區(qū)實體經(jīng)濟狀況和實際資源稟賦，應以中小企業(yè)與鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)為抓手提升工業(yè)化水平，積極發(fā)展現(xiàn)代服務業(yè)，努力拓展服務產(chǎn)業(yè)鏈條。尤其是，皖南地區(qū)的黃山、長江與徽商文化名滿天下，古牌坊、古宗祠與古村落蜚聲省內(nèi)外，九華山、齊云山和桃花潭也是聲名遠播，該當因地制宜地大力發(fā)展旅游業(yè)，利用旅游業(yè)勞動密集且門檻較低的特征更多地吸納來自本地區(qū)鄉(xiāng)村的勞動力，進而不斷減低城鄉(xiāng)收入差距。

第三，加快城鎮(zhèn)化進程，推動城鄉(xiāng)一體化。其一，發(fā)揮城鎮(zhèn)的輻射效應，倡導工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)，以城帶鄉(xiāng)、以工促農(nóng)，推動皖南地區(qū)經(jīng)濟增長。其二，從地理環(huán)境和地形地貌來看，皖南地區(qū)地廣人稀，遍布山地丘陵，適于以小城鎮(zhèn)為載體推進城鎮(zhèn)化，實現(xiàn)小城鎮(zhèn)與大中城市的協(xié)調(diào)發(fā)展。其三，由于經(jīng)濟發(fā)展相對滯后，皖南地區(qū)城鎮(zhèn)化水平較低，應在產(chǎn)業(yè)聯(lián)動的基礎上采取“一中心多外圍”的城鎮(zhèn)群發(fā)展模式，依托大中城市帶動周邊中小城鎮(zhèn)，繼而輻射寬廣的鄉(xiāng)村地區(qū)，逐步消除城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)[20]。

最后，加強農(nóng)村金融發(fā)展，緩解“三農(nóng)”資金需求。鼓勵金融機構(gòu)及其服務向鄉(xiāng)村延伸，降低農(nóng)村金融機構(gòu)準入門檻，引導農(nóng)村民間金融規(guī)范發(fā)展，多途徑改進農(nóng)村金融市場，不斷縮小皖南地區(qū)城鄉(xiāng)金融發(fā)展差距；提高農(nóng)村金融市場利息補貼和稅收優(yōu)惠，創(chuàng)新涉農(nóng)保險與涉農(nóng)貸款擔保，構(gòu)建農(nóng)村社會信用體系，有利于擴大涉農(nóng)金融資源供給，有利于引導城鎮(zhèn)資金向農(nóng)村流動，更重要的是能夠減少和阻止農(nóng)村資金外流，緩解“三農(nóng)”金融需求，促進農(nóng)村經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展，從而帶動農(nóng)民收入不斷增長。