人力资本、城市化与城乡收入差距关系探讨—基于我国省际面板数据的实证研究

■ 刘奥龙（河南大学经济学院　河南开封　475001）

人力资本、城市化与城乡收入差距关系探讨—基于我国省际面板数据的实证研究

■ 刘奥龙（河南大学经济学院河南开封475001）

本文基于2005-2013年的省际面板数据，采用面板数据模型，分析人力资本、城市化对城乡收入差距的影响。研究发现城市化水平的提高会缩小城乡收入差距；但人力资本质量的提高和人力资本投资的加大使城乡收入差距进一步扩大，通过城市化这一中间作用机制，这种负向作用会更加明显，并且城乡收入差距最终会自我强化。

城乡收入差距人力资本城市化动态面板静态面板

引言

2011年以来，我国国内生产总值已经跃居世界第二，经济发展取得了巨大的成就。但随之也产生了一系列问题，尤其是自20世纪90年代以来的城乡收入差距持续扩大，城乡收入比已经由1985年的2.1上升到2013年的3.03，涨幅超过50%。影响城乡收入差距的原因众多，人力资本作为重要的因素，一直被大量学者研究。正常情况下，教育是影响人力资本的重要因素，二者一般呈现正相关的关系，但多数研究发现，在我国由于存在政府城市主导型的教育发展战略，教育经费大部分被用在发展城市教育上，农村教育经费欠缺，教育质量下降，人力资本水平长期得不到提升，导致城乡收入差距扩大。与此同时，城市化作为农村人口向城镇人口转移的重要方式，是缩小城乡居民收入差距、打破城乡二元经济体制、转变经济发展方式的关键。而我国的城市化水平长期落后于同期经济发展水平，农村人口依然占总人口的一半以上。城市化水平较低的原因众多，户籍制度的限制、农村人力资本水平较低、缺乏必要的劳动技能导致其无法进入城市务工等因素都延迟了城市化进程。

城乡收入差距是收入差距的重要反映，目前经济的快速发展并没有带来城乡收入分配的均衡式增长。虽然已有大量研究表明加大教育投入和快速推进城市化可以促进城乡收入差距缩小，但是这种关系并不必然存在。本文着重探讨人力资本、城市化对城乡收入差距的影响，并运用实证研究的方法检验最终的结论。

文献回顾

Schultz（1958）认为劳动者自身的能力可以决定人力资本水平，进而影响技术进步，最终会对经济增长产生影响。Angrist & Larvy（1999）从微观视角，系统性地研究了教育质量和人力资本对个人发展的影响，认为教育质量和人力资本极大影响了个人的发展。关于人力资本与收入差距之间的关系，Feenstra（1995），Hanson（1996）认为，世界经济全球化的大背景之下，产业分工越来越明显，对发展中国家熟练劳动力的需求逐年上升，因此具有更高人力资本水平的劳动力就会具有更高的收入。进一步，Galor（1993）在一个规模报酬不变的生产函数假设基础之上，提出在市场不完备的条件下，人力资本水平的差异会造成收入的不平等，收入不平等又限制了低收入人群接受教育的机会，最终导致人力资本投资的减少。

同其它国家比较，我国经济的发展具有“异质性”，由于城乡二元经济结构的存在，在农村和城市之间接受教育的机会和接受教育的质量有很大差别，由此产生了较大的城乡差距。蔡?（2001）认为城乡分割的二元经济体制限制了城乡间的人口流动，不利于人力资本外部效应的“溢出”。陆铭（2005）利用省际面板数据对收入差距问题进行了系统的研究，认为政府的城市优先发展战略是我国城乡收入差距扩大的主要因素。侯风云（2004）认为伴随农村人力资本水平的提高，具有熟练劳动能力的农民进城务工，最终服务于城镇经济的发展，加之城市偏向型的教育经费投入，所以无论从人力资本的初期形成还是后期对当地发展做出的贡献，城市与农村都有较大差异，进而产生了城乡收入差距。

城市化也会对城乡收入差距产生重要影响。程开明（2007）认为，在政府主导的城市化过程中，城镇的现代化过程会吸引周边大量的资本涌入，导致同时期的农村建设缺少资金，得不到发展，城乡收入差距拉大。孙永强、巫和懋（2012）认为，城市化最重要的作用在于打破户籍制度所产生的城乡二元经济体制，增强城乡之间劳动力的流动，这将会从根本上缩小城乡收入差距，且这种作用将伴随整个城市化的过程。苏雪串（2002）认为我国目前的城市化水平大幅度滞后于世界发达国家的水平，这严重制约了城乡之间的人口流动，阻碍了农民收入的增长。

表1　变量的描述性统计

表2　初步回归结果

现有的文献对城乡收入差距问题进行了大量的研究，但是对现阶段人力资本、城市化对城乡收入差距影响的探讨则较少。因此，本文将利用我国2005-2013年间31个省市（西藏、港澳台除外）的面板数据，研究我国人力资本、城市化对城乡收入差距的影响。在研究方法上，本文将会同时使用静态面板模型和动态面板模型方法进行分析，以保证研究的稳健和可靠。

变量选取与模型设定

（一）指标构建

1.被解释变量。城乡收入差距（Ince）。现阶段的研究中，部分学者采用基尼系数来测度城乡收入差距，但此种方法更关注某个阶层和群体之间收入差距的变化，无法全面的对城乡收入差距进行解释。考虑到我国国情，为了更合理地度量我国城乡收入差距的变化，本文采取王少平（2007）的做法，用泰尔指数测量我国城乡收入差距，计算公式如式（1）所示：

公式中，Inceq，t表示第q个地区在t时期的泰尔指数，其中s=1、2分别表示城镇和农村地区，Vqs表示q地区城镇（s=1）或农村（s=2）总人口数，Vq表示地区q的总人口，Rqs表示地区q城镇（s=1）或农村（s=2）的总收入（用对应地区的人口和人均收入的乘积表示），Rq表示地区q的总收入，泰尔指数越小，说明城乡收入差距越小。

2.解释变量。人力资本水平，本文用两个因素衡量人力资本水平，即人力资本质量（hc1）和人力资本投资（hc2）。人力资本质量用各地区当年各教育阶段的毕业生人数来计算，计算公式如式（2）所示：

表3　整体回归

由于部分数据有缺失，本文用当年各阶段的入学人数代替缺失部分的毕业生人数。同时，决定一个地区人力资本投资水平的是教育经费投入占比，本文用教育经费占公共财政支出的比重来衡量。最后，城市化水平（urb）用地区年末的城镇人口总数占年末总居住人口数的比重衡量。

3.控制变量。为了增强分析结果的稳健性，防止遗漏变量偏差造成的估计有偏和不一致问题，在考虑数据可得性的前提下，本文引入如下控制变量：

经济发展水平（pergdp）。用人均国内生产总值表示。根据库兹涅茨的理论，经济发展会影响到收入差距，就很可能也会影响城乡收入差距，本文用各地区的人均GDP来表示。

经济开放程度（opengdp）。经济开放程度会影响到经济发展程度的各个方面，其对城乡收入差距的影响很难预计，本文用地区进出口贸易总额占地区生产总值的比重来表示。

固定资产投资水平（inv）。投资是影响经济增长的主要外生变量，对区域经济增长也有至关重要的作用，固定资产投资作为总投资中的重要组成部分，很可能也会对城乡收入差距产生影响，本文用固定资产投资占总投资的比重来表示。

同时，在实证研究中，为了控制变量之间的异方差问题，使数据变得“平滑”，并且更好地反应变量之间的弹性关系，本文对所有变量取对数。

（二）数据来源

本文的面板数据主要包括了我国的31个省市9年之内的观测值。数据均来源于国家统计局网站、《中国统计年鉴》、《中国教育统计年鉴》、《中国人口与就业统计年鉴》、 EPS统计数据库、CCER数据库等。

变量的描述性统计如表1所示，本文对各变量进行了方差膨胀因子检验，以防止变量间存在多重共线性的问题，变量的VIF值均小于10，排除多重共线性的问题。

模型估计结果与分析

（一）基础回归

首先估计城市化对城乡收入差距的影响，在排除其它变量干扰的前提下，对其进行静态面板OLS估计，模型设定为：

在模型（1）中，lnInceq，t表示第i个省在第t年的城乡收入差距，lnurbi，t表示城市化水平，β1表示城市化水平的系数，lnx（control）i，t表示控制变量，β2表示控制变量lnx（control）i，t的系数。εi，t表示随机误差项，z为个体之间相同的截距，ui代表个体效应， 估计结果如表2所示。根据Hausman检验结果可知固定效应模型更有效，城市化水平系数为-0.906，且在5%的水平上显著，说明提高城市化水平对城乡收入差距的减小具有正向的作用；城市化的平方项系数为-0.597，说明城市化水平提高对城乡收入差距缩小的边际效用递增。

同上，估计人力资本水平和人力资本质量对城乡收入差距的影响，模型设定为：

其中lnhc1i，t表示人力资本的质量，β0表示其系数，lnhc2i，t表示人力资本投资的水平，β1表示其系数，其它设定同模型（1）相同。从表2的回归结果可以看出，不论是人力资本质量还是人力资本投资水平，都与城乡收入差距负相关，即提高其水平会导致城乡收入差距的扩大。此外，根据Hausman检验的结果，两个模型都是固定效应估计更加有效。

（二）综合回归

综合分析人力资本、城市化对城乡收入差距的影响，首先进行静态面板模型的估计。此部分将通过Hausman检验判断是否存在随机效应模型优于固定效应模型的情况，同时由于本文的样本时间较短，因此静态面板模型的估计可能有偏，为了保证回归结果的稳健，引入动态面板模型，动态面板模型与静态面板模型相比，增加了被解释变量的滞后一期。Arellano & Bond（1991）提出一阶差分广义矩估计的方法，但是当被解释变量的系数较大，即存在比较强的序列相关的时候，或者当个体效应的波动较大时，通过蒙特卡洛模拟会发现一阶差分广义矩估计存在估计结果的偏差。出现这种情况的原因是水平滞后项差分方程中内生变量的弱工具变量。为了解决上述问题，Arellano & Bover（1995），Blundell & Bond（1998）对原来的方法进行改进，提出了系统广义矩估计的方法，同时采用水平方程和差分方程进行估计，进一步地提升了估计的有效性。需要注意的是，广义矩估计的方法是否有效主要取决于工具变量的有效性，并且残差项不存在二阶及以上的序列相关。因此为了检验工具变量的有效性，需要进行Saragn检定，同时为了判断残差项是否存在二阶以上的自相关，需要构建AR（2）统计量进行检验。因此本文采用Arellano & Bond（1991）给出的建议，首先通过两步估计法给出的Sargan检验值进行模型的筛选，然后采用一阶差分GMM和系统GMM的方法进行模型系数显著性的判断。

首先采用静态面板模型方法进行估计，模型设定为：

然后用动态面板模型进行估计，模型设定为：

在方程中，Yi，t表示第i个省在第t年的城乡收入差距，Yi，t-1表示被解释变量Yi，t的滞后一期，Xi，t表示解释变量，β1表示解释变量Xi，t的系数，X（control）i，t表示控制变量，β2表示控制变量xi，t的系数。εi，t表示随机误差项，Z表示个体之间相同的截距，Ui表示个体效应。回归结果如表3的2-5列所示。

根据表3的回归结果可以看出：在静态面板模型中，城市化的系数为负值，表明城市化水平的提高会缩小城乡收入差距；城市化的二次方系数为负且显著，说明城市化对缩小城乡收入差距的边际效应递增。Hausman检验未通过，因此拒绝随机效应模型更有效的假设。人力资本质量和人力资本投资的系数都为正，说明人力资本质量的提高和人力资本投资的增加都导致了城乡收入差距的进一步扩大。出现上述情况的原因是人力资本的提升主要集中于大中城市，农村的人力资本水平不论从质量还是投资水平都滞后于城镇。

在动态面板模型回归结果中可以看到，残差项二阶序列相关的检验和Saragan检验都通过，满足广义矩估计的要求，同时工具变量的选取被证明是有效的。在采用系统广义矩估计方法的动态面板模型的回归结果中也可以看到，城乡居民收入差距的一阶滞后项显著，说明静态面板模型中存在遗漏变量偏差的问题，动态面板模型的估计更加有效。此外，不论是静态面板模型还是动态面板模型可以看出，经济发展水平的提高对城乡收入差距的缩小都有正向作用。

为了进一步观察人力资本、城市化对城乡收入差距的交互影响，本文加入人力资本质量和城市化水平的交乘项进行回归。因为静态面板模型可能存在遗漏变量问题，故此处只采用动态面板模型回归。回归结果记为差分GMM（1）、系统GMM（1），结果如表3的最后两列所示。根据表3中的回归结果，AR（2）检验、Saragan检验都通过，故估计有效，并且动态面板的一阶滞后项仍然显著，表明选用动态面板模型较为合理。同时，不论是差分GMM方法还是系统GMM方法，城市化水平的提高对城乡收入差距的缩小有积极作用且显著。人力资本质量和投资的系数都为正数，只在差分GMM的结果中显著，表明人力资本质量提升会扩大城乡收入差距。人力资本质量和城市化水平的交互项系数为正，在差分GMM的估计结果中显著，表明由于城市化这一中间变量的存在，人力资本质量提高扩大城乡收入差距的趋势会更加明显。城乡收入差距滞后项的系数显著，表明城乡收入差距会自我强化。

研究结论及政策建议

本文基于我国2005-2013年的省际面板数据，研究人力资本、城市化对城乡收入差距的影响，发现城市化水平的提高会缩小城乡收入差距，并且随着时间的推移，城乡收入差距会自我强化。同时人力资本质量的提高和人力资本投资的加大使城乡收入差距进一步扩大，并且通过城市化这一中间作用机制，其反向作用会更加明显。

近十年来，虽然城市地区的人力资本水平得到了大幅度的提高，但是农村的人力资本水平却越来越落后，导致其缺乏必要的劳动技能，最终扩大了城乡收入差距。此结果说明城市优先的教育政策对城乡收入差距的扩大起到了决定性的作用，因此通过降低教育不平等可以有效的缓解城乡收入差距扩大的问题。我国目前实行的九年制义务教育，乃至将从2017年开始的义务教育阶段教材全部免费等措施，为农村居民提供了接受基础教育的机会，为实现教育公平提供了一个基本的前提。但是农村教育质量的提高仍是亟待解决的问题。只有大幅度的增加对农村基础教育的经费投入，提高农村的人力资本水平，从而使整个社会的人力资本水平得到提高，才能有效的从根本上缩小城乡收入差距。

目前，我国的城市化水平还较为落后，不能适应经济新常态下发展的要求。为了缩小城乡收入差距，我国需要进一步加快城市化进程，促使农村和城市之间人口的自由流动，使得城镇和农村居民收入趋同，同时加快提高农村地区的人力资本水平，并通过城市化这一中间力量，达到缩小城乡收入差距的目的。

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本文为2015年度河南省政府决策研究课题重点项目（2015A013）的阶段性成果

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