城镇化水平对农民收入增长的影响的实证统计

　1.引言
　　近年来，收入分配问题已成为我国学者关注的热点，收入等级差距的日益扩大对我国建立和谐社会来说是一个障碍，如何增加低收入群体收入是解决这一障碍的方法之一。 2012年《工业化蓝皮书》明确指出，提高城镇化率是中国工业化水平进一步提升的关键，截止2010年，城镇化率和工业化水平指数综合得分分别为33和66，工业化水平是城镇化率的2倍，两者之间有较大的差距，也可进一步表明我国还处于诺贝尔经济学奖获得者刘易斯所描述的二元经济发展阶段，在这一阶段农村劳动力向城市转移，农村收入增长主要靠城市的带动效应。因此，推进城镇化建设，提高城镇化水平成为我国各地区急待解决的问题。2013年中央经济工作会议中也明确指出要“积极稳妥推进城镇化，着力提高城镇化质量”，但城镇化水平对农民收入增长的影响程度如何，有待于深入进行深入的研究。
　　2.文献综述
　　我国学者关于城镇化与农民收入之间关系的研究结果较为丰富。芮田生，阎洪（2012）通过对我国1990-2009年农民收入的三个指标，即工资性收入、第一产业的家庭经营收入、第二、三产业的家庭经营收入，深入进行实证分析得出以个下结论：从中远期看，农民收入主要受工资性收入的影响，工资性收入主要由城镇化产生，然后是第二、三产业的家庭经营收入，最后是第一产业的家庭经营收入。范爱军，王丽丽（2007）运用向量误差修正模型和方差分解研究了我国城镇化发展与农民收入增长及其各组成部分之间的关系，研究结果表明：长期情况下，城镇化有助于促进农民收入增长。马远，龚新蜀（2010）运用2000-2007年全国30个省份的面板数据研究了城镇化、财政支农与农民收入增长之间的关系，结果表明：城镇化对农民增收的促进作用大于财政支农，不同地区的城镇化对农民增收的影响程度不同，西部大于中部，中部大于东部。关大宇（2007）通过建立各地区农民人均纯收入和城镇化水平两个变量的面板模型，利用协整检验二者的长期均衡关系，并建立误差修正模型，对长期和短期中的地区和时间因素进行了比较。梁春梅，肖卫东（2010）运用协整、误差修正模型和Granger因果关系三个模型研究了城镇化与农民收入增长之间的关系，结果表明，城镇化与农民收入之间存在长期的均衡关系，且两者之间有双向因果关系；陈晓燕（2011）运用我国1990-2008年城镇化率与农民人均纯收入建立计量模型，结果发现城镇化和农民收入之间存在负相关关系。
　　以上文献均对城镇化与农民收入之间的关系进行了研究，但上述文献没有考虑到地区间的差异，且结果存在矛盾，所选数据以时间序列或截面数据居多，因此，本文以全国31个地区为样本，选取各地区2005年—2011年城镇化水平和农民收入水平为变量，建立面板模型，探究城镇化水平对农民收入增长的影响机制。
　　3.实证分析
　　本文所使用的数据来源于《中国统计年鉴》，我国各省的统计年鉴及全国人口普查数据，以2005年—2011年7年间全国31个地区的面板数据为依据，用各地区城镇人口占总人口的比重来表示城镇化水平，以CZH表示，用农村居民家庭人均纯收入表示农民的收入水平，以SR表示，由于农民收入属于经济时间序列，为避免异方差和变量单位不统一问题，本文对SR取以e为底的对数，记为LNSR。
　　3.1单位根检验
　　首先应对数据做单位根检验，以判断数据序列是否平稳，为下一步的协整检验做准备，检验数据如表1所示，括号中为对应的t统计量的Prob.值，本文以5%作为显著性水平检验值。
　　经检验发现SR数据本身不平稳，但其一阶差分在PP-Fisher Chi-square和Levin， Lin & Chu t*方法下检验结果为平稳，即SR为一阶单整，CZH数据本身不平稳，但其一阶差分检验结果均平稳，即CZH为一阶单整。
　　3.2协整检验
　　由上述单位根检验结果可知，两个变量均为一阶单整，因此，可以进一步做变量之间的协整检验，以确定变量是否存在长期的均衡关系。检验面板数据协整一般有两种方法，一种是基于回归系数的协整检验，另一种是基于回归残差的协整检验。本文选择的是第一种方法，并选择了Kao检验，检验结果如表2所示。
　　表2 Kao检验结果
　　由表2可以看出，t统计量所对应的Prob.值=0.0009<0.05，表明代表城镇化水平的变量CZH和农民收入水平变量的SR之间在长期情况下存在均衡关系，因此我们可以建立两个变量之间的计量模型，以确定变量之间具体的函数关系。
　　3.3模型选择
　　本文使用的是31个地区2005-2011年的面板数据，对面板数据建立模型有三种类型：固定效应、随机效应和混合效应模型，每种模型中又可以按个体或者时刻进行更细的划分，因此，我们共可以得到六种模型。考虑到选择不同模型会对结论产生影响，本文将所有模型均做一次，比较各模型的统计量值，选取最符合本文所用数据的模型，下面将系数通过检验的各模型结果列成表3。
　　由表3可以看出，个体固定效应模型结果最优，其结果如表4所示。
　　根据表4和表5可以写出以下模型：
　　由模型结果可以看出，总体来看，城镇化水平每增加一个单位，农民收入将增加0.0372个单位，这与实际相符，即城镇化水平越高，农民收入将越高，城镇化水平的提高将会促进农民收入的增加，但增加幅度较小。从不同地区来看，北京、天津、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、广东、海南和重庆的系数为负，表明这些地区的城镇化水平对农村居民收入水平的影响较小，这些地区中以东部地区城市为主，因此，我们可以得出结论：东部地区的城镇化水平对农村居民收入的影响程度小于西部地区，中部地区城镇化水平对农村居民收入的影响程度大于东部地区，但也小于西部地区。
　4.结论
　　根据上述对我国2005年—2011年统计数据资料的实证分析，本文发现非平稳序列LNSR和CZH在经过一阶差分后平稳，均为一阶单整，即LNSR～I（1），CZH～I（1），然后检验两者之间是否存在协整关系，即农村居民收入LNSR与城镇化CZH之间是否存在长期均衡关系，在此基础上进一步建立农村居民收入与城镇化之间的面板数据模型，经检验个体固定效应模型最优。
　　实证分析结果表明2005年—2011年，我国城镇化发展与农民收入增长呈现正向相关关系，城镇化率的提高可以促进农民收入的增长，但幅度较小，同 时，不同地区城镇化水平对农民收入的影响程度有所差别，西部大于中部，中部大于东部，这一结论与马远，龚新蜀（2010）的研究结论一致。因此，我国应该加快城镇化的进程，促进农民收入的增长，缩小贫富差距，运用城镇化对农民收入增长的影响机制，并相应考虑不同地区的差异性，最大限度的发挥城镇化对农民收入的正向影响作用，以更好地实现城乡和谐发展的目标。
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