1、1重庆城镇化发展与农民收入关系的实证分析摘 要： 以重庆市 1997-2012 年的时间序列数据和 2006-2011 年 34个区县的面板数据为研究对象，运用计量经济学方法分析重庆市城镇化发展与农民收入的动态关系，分别建立了变结构协整模型和面板自回归分布滞后模型。研究结果表明，重庆市城镇化发展与农民增收之间存在长期的正向影响关系，但是不同区县的农民收入具有不同的固定效应，不同的城镇化推进阶段农民增收幅度也不一样，且持续的城镇化推进政策才能保证农民增收的持续性。 关键词： 城镇化；农民收入增长；变结构；面板协整检验；自回归分布滞后模型 中图分类号：F224.0 文献标识码：A 文章编号：100
2、3-1502（2013）05-0057-07 一、引言 改革开放三十多年来，重庆市农民人均纯收入由 1978 年的 126 元增加到 2011 年的 6480 元，增长 51 倍多。2011 年全国农民年人均纯收入为6977 元，北京、上海、天津农民人均纯收入分别为 14735 元、16053 元和 12321 元，与全国以及其他直辖市农民收入水平相比，重庆市农民收入仍然偏低。重庆市是一个大城市与大农村的结合体，农村地域广阔，人口众多，为了加快发展、缩小贫富差距、实现经济增长与民生改善的良性循环，农民增收问题尤为关键。农民收入增长的滞后，不仅直接制2约着农民生活的改善和农业农村经济的发展，更制
3、约着经济结构的调整乃至经济发展方式的转变。1如何增加农民收入，许多研究给出了不同的观点，比如农民利益保护论、结构调整论、城乡统筹发展论、基础设施投资论和城镇化推进论等。对作为直辖市的重庆，典型的城乡二元结构、两翼地区特殊的地理环境以及非均衡发展等因素导致了农村发展滞后，农民收入水平低下、增长缓慢，推进城镇化发展是解决上述问题的有效途径。2012 年 9 月，重庆市委、市政府出台了关于推进新型城镇化的若干意见 ，目的就是切实提高农民收入，缩小城乡差距。国内外诸多研究成果表明，城镇化的推进将在很大程度上拓宽农民增收途径，提高其收入水平。 城镇化是衡量一个国家和地区经济社会发展水平的重要标志。它为市
4、场经济的发展提供了更为广阔的空间，加快城镇化建设对于促进国民经济和社会发展具有举足轻重的意义。2刘易斯等发展经济学家从理论上论证了城镇化能显著地缩小城乡收入差距。3王国刚（2010）指出城镇化是中国经济发展方式转变的重心，并探讨了城镇化建设所面临的问题和发展机制。4宋元梁和肖卫东（2005） 、王淑梅和危兆麟（2007）都建立了向量自回归模型，刻画了城镇化发展与农民收入增长之间的动态相关性。56谢松（2010） 、梁春梅和肖卫东（2010）都运用了协整检验、ECM 模型和 Granger 因果关系检验对农民收入与城镇化水平进行了分析。78吴先华（2011）运用时间序列和面板数据的多元回归对城镇
5、化与城乡收入差距进行了检验。9鲁建彪（2006）从简单分析中指出西部地区城镇化和农民收入之间存在积极的正面效应，但是政策措施的3不科学将会导致负面效应。10已有研究表明，科学合理的城镇化发展能提高农民收入水平。重庆市是我国中西部地区唯一的直辖市和全国统筹城乡综合配套改革试验区，充分认识其城镇化发展与农民增收、缩小城乡差距之间的动态效应，是有效实施西部大开发战略的需要，更是为全国统筹城乡改革提供示范的需要。 2012 年重庆市政府工作报告也指出，将继续推动城市拓展，建设现代化小城镇，努力实现缩小城乡差距共同富裕。但城镇化和农民增收之间不是简单的正或负的相关关系，不同经济增长时期和不同的城镇化发展
6、水平对农民收入的影响程度是不同的。本文将利用计量经济学方法研究重庆市城镇化发展与农民收入的关系，通过时间序列数据和面板数据来探讨城镇化水平与农民增收之间的深层次影响。 二、数据说明与处理 本文主要研究重庆被设为直辖市以来的城镇化发展与农民收入情况，时间序列样本数据区间为：1997-2012 年，面板数据样本区间为 2006-2011 年，来源于重庆市统计年鉴（1998-2012） 和 2013 年 1 月重庆市统计局发布的最新经济数据。考虑到数据获得的便利性，主要采用常住市镇人口占常住总人口的比重指标来衡量城镇化水平，记为 UR。农村居民收入数据为农民平均每人纯收入，单位为元。考虑到每年物价水
7、平变动幅度不一致，采用以 1997 年为基期（1997=100）消除物价因素影响的农民人均纯收入，记为 PI。分地区的城镇化水平面板数据和农民纯收入面板数据分别记为 p-UR 和 p-PI。 在 1998-2005 年间，重庆市居民消费价格指数一直低于 1997 年的价4格指数，所以农民实际收入会大于名义收入。从图 1 中可以看出， “十一五”期间，重庆市农民收入得到了大幅度的提升。 图 2 给出了 1997-2012 年间重庆市常住居民中市镇人口所占的比例，可以看出，这 16 年来，重庆市城镇化率一直呈现较稳定的上升趋势。 2006-2011 年重庆市所辖 40 个区县可划分为三大部分：一小
8、时经济圈、渝东南翼和渝东北翼。在一小时经济圈中，2006-2009 年间渝中区、大渡口区、江北区、沙坪坝区、九龙坡区和南岸区的城镇化率均为100%，故不纳入研究范围。因此面板数据的截面个体为 N=34 个，其中一小时经济圈有 17 个，渝东北翼 11 个，渝东南翼 6 个，面板数据的时间长度为 2006-2011 年，总样本个数为 346=204 个。 图 3 和图 4 分别给出了 34 个区县农民实际收入和城镇化率的面板数据，横轴为样本个数 204，构成面板数据的区县顺序为：北碚区、渝北区、巴南区、万盛区、双桥区、涪陵区、长寿区、江津区、合川区、永川区、南川区、綦江县、潼南县、铜梁县、大足县
9、、荣昌县、璧山县、万州区、梁平县、城口县、丰都县、垫江县、忠县、开县、云阳县、奉节县、巫山县、巫溪县、黔江区、武隆县、石柱县、秀山县、酉阳县、彭水县。 从图形中可以看出，一小时经济圈里（共有 17 个区县，每个区县有 6 年数据，故图 4 横轴上的前 102 个数据代表一小时经济圈）的城镇化程度和农民收入水平明显高于其他区县。2011 年重庆市城镇化率为55%，在研究的 34 个区县里有 11 个区的城镇化率超过了重庆市总体水平。在 2007-2011 年间，渝东北翼地区城镇化率的平均增长速度为 5.66%，渝东南翼地区城镇化率的平均增长速度为 8.31%，五年平均增长速度最快的5前 1/4
10、区县分别是石柱县、潼南县、秀山县、巫溪县、城口县、綦江县、大足县、酉阳县。 重庆市 34 个区县农民收入平均增长速度最快的年份是 2011 年，达到了 27.87%，其次是 2006 年，达到了 16.17%。从 2007-2011 年，五年平均农民收入增长速度最快的前 1/4 区县分别是合川区、永川区、铜梁县、荣昌县、璧山县、忠县、石柱县和秀山县。 重庆市各区县平均城镇化增长速度最快的年份是 2010 年，达到了8.31%，这一年作为中国统筹城乡综合配套改革试验区的重庆市全面启动了户籍制度改革。图 5 给出了 2010 年重庆市 34 个区县城镇化增长速度的折线图，渝东北翼地区城镇化增长速度
11、为 7.45%，渝东南翼地区城镇化增长速度为 14.85%。 三、实证分析 由于时间序列数据和面板数据都有产生伪回归的可能，因此为了能反映数据之间的真实关系，需要先进行平稳性检验，以提高数据分析的可信性。 （一）单位根检验 时间序列数据常用的单位根检验方法有 ADF 检验、PP 检验等。11面板数据常用的单位根检验方法有 LLC 检验、IPS 检验、Fisher-ADF 检验、Fisher-PP 检验等。12假设 34 个截面个体之间是相互独立且同质的，本文采用传统的 LLC 检验和 PP-ADF 检验。为了消除数据的异方差性，获得同量纲的数据形式，将采用原始数据的对数形式进行分析。 首先构建
12、辅助的检验方程，并根据参数 t 检验的结果判断单位根检6验方程的具体形式。比如，对于序列 lnUR，根据辅助方程式里趋势项和常数项参数的显著性，决定其单位根检验方程式的具体形式。 （C，T）表示检验方程既有常数项又含有趋势项；（C，N）表示检验方程只有常数项，无趋势项；（N，N）表示检验方程不含常数项和趋势项。滞后阶数将根据 AIC 准则自动选择。检验结果见表 1。 时间序列数据单位根检验的检验结果说明在 10%显著性水平下序列lnPI 为一阶单整的，而序列 lnUR 是二阶单整的。在“十一五”期间，重庆市城镇化水平和农民收入都有大幅度提升，所以将考虑序列的分段平稳性。根据 Chow 突变检验
13、以及重庆市发展情况，以 2005 年为突变点，分别考虑 1997-2005 年和 2006-2012 年的数据特征，检验结果见表 1。由此可见，序列 lnPI 和 lnUR 在不同的时间段里都是一阶单整序列。 表 2 给出了重庆市 34 个区县面板数据的平稳性检验结果。在显著性水平为 5%的情形下，序列 ln p-UR 和 ln p-PI 都是平稳过程。 （二）非平稳时间序列数据建模 对于非平稳时间序列数据，可以运用协整检验确定两者之间是否具有长期均衡关系，然后建立适应的误差修正模型进行分析。协整检验的方式有两种，一种是基于残差的 E-G 两步法，根据二者线性回归残差的平稳性进行判断；另一种是
14、基于迹和特征值的 Johansen 检验方法。11 由于时间序列 lnPI 和 lnUR 都属于分段单整过程，将考虑建立变结构协整模型。采用 Johansen 协整检验法，检验结果如表 3。 1997-2005 年间的协整向量为（1，-1.24） ，2006-2012 年间的协整向量为（1，-4.16） 。lnPI 和 lnUR 的长期均衡关系为： 7 （1） 长期均衡偏差项为： （2） 从长期来看，重庆市城镇化与农民收入之间具有正向的长期均衡关系，说明城镇化推进论有助于解决农民增收问题。由于在不同的经济发展阶段，政策、制度、社会等因素的影响作用不同，所以不同的城镇化水平对于农民收入的长期影响
15、效应不同。2006 年至今重庆市城镇化水平的提高对于促进农民增收的效应是 2006 年之前的 3 倍多，这得益于在“十一五”期间，重庆市政府致力于实现公共服务均等化、完善转移支付、增加贫困地区教育和医疗投入、全面推进城乡统筹和户籍改革等。 根据 Granger 表述定理，具有协整关系的变量可以建立如下的误差修正模型： （3） 注：（.）表示对应系数 t 检验的概率 P 值。 误差修正模型中滞后一阶误差项 ECMt-1 的系数表示变量之间的均衡关系偏离长期均衡状态时，将其调整到均衡状态的调整速度。变量差分项的系数反映各变量的短期波动对作为被解释变量的短期影响。短期内，城镇化水平对农民收入具有负面
16、影响，但会被长期均衡趋势误差修正项ECM 调整，其速度为 105%，具有较强的调节作用。同时，短期内农民收入对于城镇化水平也具有负面作用，被长期均衡趋势误差修正项 ECMt 进行调整的速度为 4%。 8从短期来看，农民收入与城镇化水平都会偏离长期均衡关系，但都会对非均衡偏差进行修正，且农民收入被调整的速度远远大于城镇化水平，由此可见，在经济转型期政府对农民增收问题的重视与支持。 （三）平稳面板数据建模 表 4 给出了 lnp-UR 和 lnp-PI 的 Granger 非因果关系检验结果，在10%的显著性水平下，城镇化水平与农民收入之间存在滞后 2 期的Granger 因果关系。这说明重庆市在
17、以城镇化发展促进农民增收的政策上，应采取持续的长期政策，而非短期政策，以保证其效果的持久性。 下面建立城镇化水平和农民收入之间的自回归分布滞后面板模型。 考虑到面板数据具有双重效应，建模步骤为：（1）以 0-2 数字组合的滞后阶数构建模型，如（2，2） ， （2，1） ， （2，0） ， （0，2） （1，1） ，（1，2） ， （1，0） ， （0，1） ， （0，0）等；（2）采用加权最小二乘法对模型进行估计，再根据参数显著性 t 检验、模型拟合效果、AIC 值等指标确定最优模型形式；（3）采用 F 检验和 Hausman 检验确定模型是固定效应还是随机效应模型。1246-52 由于不同滞
18、后期组合下参数显著性检验存在未通过者，所以模型选择的滞后期组合都为（1，1） 。因此，模型形式可以设定为： （4） 其中，参数 为时空均值项，代表不同时间和截面个体上的共同均值；参数 i 为个体固定效应；参数 1i 代表城镇化水平对农民收入的影响弹性；参数 2i 代表上一期农民收入对农民收入的影响弹性；参数3i 代表上一期城镇化水平对农民收入的影响弹性；it 为随机误差项。9冗余固定效应检验的 F 统计量值为 1.72，概率 P 值为 0.01，在原假设为混合效应模型，备择假设为固定效应模型时，应拒绝原假设，模型设定为固定效应模型。Hausman 检验原假设为随机效应模型，备择假设为固定效应模
19、型，统计量值为 55.67，概率 P 值为 0.00，也应拒绝原假设。所以，模型（4）建立为个体固定效应面板数据模型。 表 5 给出了面板数据回归的参数估计值。调整的拟合优度为R2=0.96，模型整体显著性 F 检验的概率 P 值为 0.00，表明模型的整体拟合度较高。在 5%的显著性水平下，模型中所有变量都通过了参数显著性的 t 检验，说明都是显著不为 0 的。 从模型估计结果可以看出，城镇化水平对农民收入具有正向影响，弹性系数为 0.17，上一期农民收入对于农民收入具有正向影响，弹性系数为 1.06，上一期城镇化水平对于农民收入也具有正向作用，弹性系数为 0.19。说明当期农民收入受上一期
20、收入的影响远远大于城镇化水平。 各区县的个体固定效应值不一样，一小时经济圈里有 17 个区县以及万州区的固定效应值为负，说明这些区县农民的自发性固定收入是负的，因其收入主要来源于进城务工的工资性收入。而渝东北翼（除万州区以外）地区和渝东南翼地区农民收入的自发性固定收入为正，其固定收入主要来自家庭经营收入，这与三大区域经济发展程度有关。因为一小时经济圈内区县经济的快速发展，其提供的进城务工就业岗位远远多于两翼地区，所以农民收入已不仅仅依赖于家庭经营收入。 四、结论 10根据以上分析，可以得到如下结论： 第一，总体来看，直辖以来重庆市农民实际收入大幅提升，2006 年至今以年平均 13.1%的速度
21、持续增长。渝东北翼地区的农民收入稍高于渝东南翼地区，最近五年来两地的年平均增长速度达到 19%。 第二，时间效应上，重庆市 34 个区县农民收入平均增长速度最快的是 2011 年，达到了 27.87%，平均城镇化增长速度最快的年份为 2010 年。同时，城镇化水平与农民收入之间互为滞后 2 期的 Granger 因果原因，且当期和上一期城镇化发展水平对农民收入都具有正向影响。说明城镇化水平的提升能有效地促进农民收入的增加，但其效果不会在当期表现出来，有一定的时间滞后性，在以城镇化发展促进农民增收的政策上，应采取持续的长期政策，而非短期政策，以保证其效果的持久性。 第三，长期效应上，协整检验表明
22、农民收入与城镇化水平之间具有正向的长期均衡关系，在短期偏离均衡关系的过程中，农民收入被调整的速度远远超过城镇化发展，这说明推进城镇化的目的是为了提高农民收入，同时也说明“十一五”期间，政府对农民增收的重视远远大于城镇化进程。在后续发展中，应当适度调整农民增收速度，使其与城镇化发展协调进行，真正提高城镇化的质量。 第四，动态效应上，在不同的经济发展阶段，不同的城镇化水平对于农民收入的长期影响效应不同。2006 年以后重庆市城镇化水平对于促进农民增收的积极作用远远大于 2006 年之前，说明“十一五”期间统筹城乡发展、户籍制度改革、公共服务均等化、教育医疗加大投入等措施有效地促进了农民增收，应当继续实施这些强有力的民生工程，为农民
