重慶城鎮化發展與農民收入關系的實證分析

陳海燕 陳佳陽

摘 要： 以重慶市1997-2012年的時間序列數據和2006-2011年34個區縣的面板數據為研究對象，運用計量經濟學方法分析重慶市城鎮化發展與農民收入的動態關系，分別建立了變結構協整模型和面板自回歸分布滯后模型。研究結果表明，重慶市城鎮化發展與農民增收之間存在長期的正向影響關系，但是不同區縣的農民收入具有不同的固定效應，不同的城鎮化推進階段農民增收幅度也不一樣，且持續的城鎮化推進政策才能保證農民增收的持續性。

關鍵詞： 城鎮化；農民收入增長；變結構；面板協整檢驗；自回歸分布滯后模型

中圖分類號：F224.0 文獻標識碼：A 文章編號：1003-1502（2013）05-0057-07

一、引言

改革開放三十多年來，重慶市農民人均純收入由1978年的126元增加到2011年的6480元，增長51倍多。2011年全國農民年人均純收入為6977元，北京、上海、天津農民人均純收入分別為14735元、16053元和12321元，與全國以及其他直轄市農民收入水平相比，重慶市農民收入仍然偏低。重慶市是一個大城市與大農村的結合體，農村地域廣闊，人口眾多，為了加快發展、縮小貧富差距、實現經濟增長與民生改善的良性循環，農民增收問題尤為關鍵。農民收入增長的滯后，不僅直接制約著農民生活的改善和農業農村經濟的發展，更制約著經濟結構的調整乃至經濟發展方式的轉變。[1]如何增加農民收入，許多研究給出了不同的觀點，比如農民利益保護論、結構調整論、城鄉統籌發展論、基礎設施投資論和城鎮化推進論等。對作為直轄市的重慶，典型的城鄉二元結構、兩翼地區特殊的地理環境以及非均衡發展等因素導致了農村發展滯后，農民收入水平低下、增長緩慢，推進城鎮化發展是解決上述問題的有效途徑。2012年9月，重慶市委、市政府出臺了《關于推進新型城鎮化的若干意見》，目的就是切實提高農民收入，縮小城鄉差距。國內外諸多研究成果表明，城鎮化的推進將在很大程度上拓寬農民增收途徑，提高其收入水平。

城鎮化是衡量一個國家和地區經濟社會發展水平的重要標志。它為市場經濟的發展提供了更為廣闊的空間，加快城鎮化建設對于促進國民經濟和社會發展具有舉足輕重的意義。[2]劉易斯等發展經濟學家從理論上論證了城鎮化能顯著地縮小城鄉收入差距。[3]王國剛（2010）指出城鎮化是中國經濟發展方式轉變的重心，并探討了城鎮化建設所面臨的問題和發展機制。[4]宋元梁和肖衛東（2005）、王淑梅和危兆麟（2007）都建立了向量自回歸模型，刻畫了城鎮化發展與農民收入增長之間的動態相關性。[5][6]謝松（2010）、梁春梅和肖衛東（2010）都運用了協整檢驗、ECM模型和Granger因果關系檢驗對農民收入與城鎮化水平進行了分析。[7][8]吳先華（2011）運用時間序列和面板數據的多元回歸對城鎮化與城鄉收入差距進行了檢驗。[9]魯建彪（2006）從簡單分析中指出西部地區城鎮化和農民收入之間存在積極的正面效應，但是政策措施的不科學將會導致負面效應。[10]已有研究表明，科學合理的城鎮化發展能提高農民收入水平。重慶市是我國中西部地區唯一的直轄市和全國統籌城鄉綜合配套改革試驗區，充分認識其城鎮化發展與農民增收、縮小城鄉差距之間的動態效應，是有效實施西部大開發戰略的需要，更是為全國統籌城鄉改革提供示范的需要。

2012年《重慶市政府工作報告》也指出，將繼續推動城市拓展，建設現代化小城鎮，努力實現縮小城鄉差距共同富裕。但城鎮化和農民增收之間不是簡單的正或負的相關關系，不同經濟增長時期和不同的城鎮化發展水平對農民收入的影響程度是不同的。本文將利用計量經濟學方法研究重慶市城鎮化發展與農民收入的關系，通過時間序列數據和面板數據來探討城鎮化水平與農民增收之間的深層次影響。

二、數據說明與處理

本文主要研究重慶被設為直轄市以來的城鎮化發展與農民收入情況，時間序列樣本數據區間為：1997-2012年，面板數據樣本區間為2006-2011年，①來源于《重慶市統計年鑒（1998-2012）》和2013年1月重慶市統計局發布的最新經濟數據?？紤]到數據獲得的便利性，主要采用常住市鎮人口占常住總人口的比重指標來衡量城鎮化水平，記為UR。農村居民收入數據為農民平均每人純收入，單位為元?？紤]到每年物價水平變動幅度不一致，采用以1997年為基期（1997=100）消除物價因素影響的農民人均純收入，記為PI。分地區的城鎮化水平面板數據和農民純收入面板數據分別記為p-UR和p-PI。

在1998-2005年間，重慶市居民消費價格指數一直低于1997年的價格指數，所以農民實際收入會大于名義收入。從圖1中可以看出，“十一五”期間，重慶市農民收入得到了大幅度的提升。

圖2給出了1997-2012年間重慶市常住居民中市鎮人口所占的比例，可以看出，這16年來，重慶市城鎮化率一直呈現較穩定的上升趨勢。

2006-2011年重慶市所轄40個區縣②可劃分為三大部分：一小時經濟圈、渝東南翼和渝東北翼。在一小時經濟圈中，2006-2009年間渝中區、大渡口區、江北區、沙坪壩區、九龍坡區和南岸區的城鎮化率均為100%，③故不納入研究范圍。因此面板數據的截面個體為N=34個，其中一小時經濟圈有17個，渝東北翼11個，渝東南翼6個，④面板數據的時間長度為2006-2011年，總樣本個數為34×6=204個。

圖3和圖4分別給出了34個區縣農民實際收入和城鎮化率的面板數據，橫軸為樣本個數204，構成面板數據的區縣順序為：北碚區、渝北區、巴南區、萬盛區、雙橋區、涪陵區、長壽區、江津區、合川區、永川區、南川區、綦江縣、潼南縣、銅梁縣、大足縣、榮昌縣、璧山縣、萬州區、梁平縣、城口縣、豐都縣、墊江縣、忠縣、開縣、云陽縣、奉節縣、巫山縣、巫溪縣、黔江區、武隆縣、石柱縣、秀山縣、酉陽縣、彭水縣。⑤

從圖形中可以看出，一小時經濟圈里（共有17個區縣，每個區縣有6年數據，故圖4橫軸上的前102個數據代表一小時經濟圈）的城鎮化程度和農民收入水平明顯高于其他區縣。2011年重慶市城鎮化率為55%，在研究的34個區縣里有11個區的城鎮化率超過了重慶市總體水平。在2007-2011年間，渝東北翼地區城鎮化率的平均增長速度為5.66%，渝東南翼地區城鎮化率的平均增長速度為8.31%，五年平均增長速度最快的前1/4區縣分別是石柱縣、潼南縣、秀山縣、巫溪縣、城口縣、綦江縣、大足縣、酉陽縣。

重慶市34個區縣農民收入平均增長速度最快的年份是2011年，達到了27.87%，其次是2006年，達到了16.17%。從2007-2011年，五年平均農民收入增長速度最快的前1/4區縣分別是合川區、永川區、銅梁縣、榮昌縣、璧山縣、忠縣、石柱縣和秀山縣。

重慶市各區縣平均城鎮化增長速度最快的年份是2010年，達到了8.31%，這一年作為中國統籌城鄉綜合配套改革試驗區的重慶市全面啟動了戶籍制度改革。圖5給出了2010年重慶市34個區縣城鎮化增長速度的折線圖，渝東北翼地區城鎮化增長速度為7.45%，渝東南翼地區城鎮化增長速度為14.85%。

三、實證分析

由于時間序列數據和面板數據都有產生偽回歸的可能，因此為了能反映數據之間的真實關系，需要先進行平穩性檢驗，以提高數據分析的可信性。

（一）單位根檢驗

時間序列數據常用的單位根檢驗方法有ADF檢驗、PP檢驗等。[11]面板數據常用的單位根檢驗方法有LLC檢驗、IPS檢驗、Fisher-ADF檢驗、Fisher-PP檢驗等。[12]假設34個截面個體之間是相互獨立且同質的，本文采用傳統的LLC檢驗和PP-ADF檢驗。為了消除數據的異方差性，獲得同量綱的數據形式，將采用原始數據的對數形式進行分析。

首先構建輔助的檢驗方程，并根據參數t檢驗的結果判斷單位根檢驗方程的具體形式。比如，對于序列lnUR，根據輔助方程式里趨勢項和常數項參數的顯著性，決定其單位根檢驗方程式的具體形式。（C，T）表示檢驗方程既有常數項又含有趨勢項；（C，N）表示檢驗方程只有常數項，無趨勢項；（N，N）表示檢驗方程不含常數項和趨勢項。滯后階數將根據AIC準則自動選擇。檢驗結果見表1。

時間序列數據單位根檢驗的檢驗結果說明在10%顯著性水平下⑥序列lnPI為一階單整的，而序列lnUR是二階單整的。在“十一五”期間，重慶市城鎮化水平和農民收入都有大幅度提升，所以將考慮序列的分段平穩性。根據Chow突變檢驗以及重慶市發展情況，以2005年為突變點，分別考慮1997-2005年和2006-2012年的數據特征，檢驗結果見表1。由此可見，序列lnPI和lnUR在不同的時間段里都是一階單整序列。

表2給出了重慶市34個區縣面板數據的平穩性檢驗結果。在顯著性水平為5%的情形下，序列ln p-UR和ln p-PI都是平穩過程。

（二）非平穩時間序列數據建模

對于非平穩時間序列數據，可以運用協整檢驗確定兩者之間是否具有長期均衡關系，然后建立適應的誤差修正模型進行分析。協整檢驗的方式有兩種，一種是基于殘差的E-G兩步法，根據二者線性回歸殘差的平穩性進行判斷；另一種是基于跡和特征值的Johansen檢驗方法。[11]

由于時間序列lnPI和lnUR都屬于分段單整過程，將考慮建立變結構協整模型。采用Johansen協整檢驗法，檢驗結果如表3。

1997-2005年間的協整向量為（1，-1.24），2006-2012年間的協整向量為（1，-4.16）。lnPI和lnUR的長期均衡關系為：

■ （1）

長期均衡偏差項為：

■ （2）

從長期來看，重慶市城鎮化與農民收入之間具有正向的長期均衡關系，說明城鎮化推進論有助于解決農民增收問題。由于在不同的經濟發展階段，政策、制度、社會等因素的影響作用不同，所以不同的城鎮化水平對于農民收入的長期影響效應不同。2006年至今重慶市城鎮化水平的提高對于促進農民增收的效應是2006年之前的3倍多，這得益于在“十一五”期間，重慶市政府致力于實現公共服務均等化、完善轉移支付、增加貧困地區教育和醫療投入、全面推進城鄉統籌和戶籍改革等。

根據Granger表述定理，具有協整關系的變量可以建立如下的誤差修正模型：

■

（3）

注：（.）表示對應系數t檢驗的概率P值。

誤差修正模型中滯后一階誤差項ECMt-1的系數表示變量之間的均衡關系偏離長期均衡狀態時，將其調整到均衡狀態的調整速度。變量差分項的系數反映各變量的短期波動對作為被解釋變量的短期影響。短期內，城鎮化水平對農民收入具有負面影響，但會被長期均衡趨勢誤差修正項ECM調整，其速度為105%，具有較強的調節作用。同時，短期內農民收入對于城鎮化水平也具有負面作用，被長期均衡趨勢誤差修正項ECMt進行調整的速度為4%。

從短期來看，農民收入與城鎮化水平都會偏離長期均衡關系，但都會對非均衡偏差進行修正，且農民收入被調整的速度遠遠大于城鎮化水平，由此可見，在經濟轉型期政府對農民增收問題的重視與支持。

（三）平穩面板數據建模

表4給出了lnp-UR和lnp-PI的Granger非因果關系檢驗結果，在10%的顯著性水平下，城鎮化水平與農民收入之間存在滯后2期的Granger因果關系。這說明重慶市在以城鎮化發展促進農民增收的政策上，應采取持續的長期政策，而非短期政策，以保證其效果的持久性。

下面建立城鎮化水平和農民收入之間的自回歸分布滯后面板模型。

考慮到面板數據具有雙重效應，建模步驟為：（1）以0-2數字組合的滯后階數構建模型，如（2，2），（2，1），（2，0），（0，2）（1，1），（1，2），（1，0），（0，1），（0，0）等；（2）采用加權最小二乘法對模型進行估計，再根據參數顯著性t檢驗、模型擬合效果、AIC值等指標確定最優模型形式；（3）采用F檢驗和Hausman檢驗確定模型是固定效應還是隨機效應模型。[12]46-52由于不同滯后期組合下參數顯著性檢驗存在未通過者，所以模型選擇的滯后期組合都為（1，1）。因此，模型形式可以設定為：

■

（4）

其中，參數μ為時空均值項，代表不同時間和截面個體上的共同均值；參數αi為個體固定效應；參數β1i代表城鎮化水平對農民收入的影響彈性；參數β2i代表上一期農民收入對農民收入的影響彈性；參數β3i代表上一期城鎮化水平對農民收入的影響彈性；μit為隨機誤差項。

冗余固定效應檢驗的F統計量值為1.72，概率P值為0.01，在原假設為混合效應模型，備擇假設為固定效應模型時，應拒絕原假設，模型設定為固定效應模型。Hausman檢驗原假設為隨機效應模型，備擇假設為固定效應模型，統計量值為55.67，概率P值為0.00，也應拒絕原假設。所以，模型（4）建立為個體固定效應面板數據模型。

表5給出了面板數據回歸的參數估計值。調整的擬合優度為R2=0.96，模型整體顯著性F檢驗的概率P值為0.00，表明模型的整體擬合度較高。在5%的顯著性水平下，模型中所有變量都通過了參數顯著性的t檢驗，說明都是顯著不為0的。

從模型估計結果可以看出，城鎮化水平對農民收入具有正向影響，彈性系數為0.17，上一期農民收入對于農民收入具有正向影響，彈性系數為1.06，上一期城鎮化水平對于農民收入也具有正向作用，彈性系數為0.19。說明當期農民收入受上一期收入的影響遠遠大于城鎮化水平。

各區縣的個體固定效應值不一樣，一小時經濟圈里有17個區縣以及萬州區的固定效應值為負，說明這些區縣農民的自發性固定收入是負的，因其收入主要來源于進城務工的工資性收入。而渝東北翼（除萬州區以外）地區和渝東南翼地區農民收入的自發性固定收入為正，其固定收入主要來自家庭經營收入，這與三大區域經濟發展程度有關。因為一小時經濟圈內區縣經濟的快速發展，其提供的進城務工就業崗位遠遠多于兩翼地區，所以農民收入已不僅僅依賴于家庭經營收入。

四、結論

根據以上分析，可以得到如下結論：

第一，總體來看，直轄以來重慶市農民實際收入大幅提升，2006年至今以年平均13.1%的速度持續增長。渝東北翼地區的農民收入稍高于渝東南翼地區，最近五年來兩地的年平均增長速度達到19%。

第二，時間效應上，重慶市34個區縣農民收入平均增長速度最快的是2011年，達到了27.87%，平均城鎮化增長速度最快的年份為2010年。同時，城鎮化水平與農民收入之間互為滯后2期的Granger因果原因，且當期和上一期城鎮化發展水平對農民收入都具有正向影響。說明城鎮化水平的提升能有效地促進農民收入的增加，但其效果不會在當期表現出來，有一定的時間滯后性，在以城鎮化發展促進農民增收的政策上，應采取持續的長期政策，而非短期政策，以保證其效果的持久性。

第三，長期效應上，協整檢驗表明農民收入與城鎮化水平之間具有正向的長期均衡關系，在短期偏離均衡關系的過程中，農民收入被調整的速度遠遠超過城鎮化發展，這說明推進城鎮化的目的是為了提高農民收入，同時也說明“十一五”期間，政府對農民增收的重視遠遠大于城鎮化進程。在后續發展中，應當適度調整農民增收速度，使其與城鎮化發展協調進行，真正提高城鎮化的質量。

第四，動態效應上，在不同的經濟發展階段，不同的城鎮化水平對于農民收入的長期影響效應不同。2006年以后重慶市城鎮化水平對于促進農民增收的積極作用遠遠大于2006年之前，說明“十一五”期間統籌城鄉發展、戶籍制度改革、公共服務均等化、教育醫療加大投入等措施有效地促進了農民增收，應當繼續實施這些強有力的民生工程，為農民增收提供持續的推動力。

第五，經濟效應上，重慶市34個區縣的城鎮化發展水平對農民收入都具有彈性系數為0.17的正向影響，上一期城鎮化水平對于農民收入的增加具有彈性系數為0.19的持續影響作用，上一期農民收入對當期農民收入水平的影響是非常大的，彈性系數為1.06。農民收入的增加不僅來自城鎮化的推進作用，更多受到上一年收入的影響。各區縣經濟發展水平不同，決定了農民自發性固定收入的不同，城鎮化率高的經濟發達地區，其農民增收主要來自工資性收入，相反則更多地來自家庭經營收入。

最后，本文實證分析表明在農民增收與城鎮化水平之間有“上一年城鎮化水平提高？圯當年農民收入增加？圯下一年農民收入繼續增加？圯促進城鎮化水平提高”的良性循環關系。因此，為了能提高農民收入，不僅需要長期的城鎮化政策，還需要兼顧二者之間的協調發展，切實提高城鎮化質量，實現農民收入的可持續增長。

注釋：

①根據《重慶市統計年鑒》的統計數據，按目前行政區域劃分的2005年及以前的區縣數據不完整，統計指標口徑不一致，無法獲取連貫的數據信息，且考慮到面板數據具有時間和個體的雙重效應，故面板數據樣本區間為2006-2011年。

②在2011年10月，重慶市撤萬盛區綦江縣設綦江區，撤雙橋區大足縣設大足區，所以2011年的統計數據中，重慶市行政區域劃分由40個區縣調整為38個，但考慮到綦江區和大足區前后數據統計范圍的不一致性，本文采取統計方法對2011年萬盛和雙橋的數據進行了填補，仍然考慮40個區縣的情形。

③具體數據參見《重慶統計年鑒》。盡管2010年統計數據顯示此六區的城鎮化率不到100%，但考慮到數據之間存在的多重共線性，本文面板數據模型中將不研究此六區的情況。

④一小時經濟圈所含區縣有：北碚區、渝北區、巴南區、萬盛區、雙橋區、涪陵區、長壽區、江津區、合川區、永川區、南川區、綦江縣、潼南縣、銅梁縣、大足縣、榮昌縣、璧山縣；渝東北翼地區所含區縣有：萬州區、梁平縣、城口縣、豐都縣、墊江縣、忠縣、開縣、云陽縣、奉節縣、巫山縣、巫溪縣；渝東南翼地區所含區縣有：黔江區、武隆縣、石柱縣、秀山縣、酉陽縣、彭水縣。

⑤ 若不作特別說明，下文中時間序列數據樣本區間為1997-2011年，面板數據研究對象為2006-2011年的34個區縣。考慮到行政區域調整的時間較短，在本文所研究的時間范圍內，仍然采取原有的行政區域劃分。

⑥若無特別說明，本文選取10%為檢驗顯著性水平。

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Empirical Analysis on the Relationship Between Development

of Urbanization and Income Growth of Rural Residents in Chongqing

Chen Haiyan Chen Jiayang

Abstract： With the time series data from 1997 to 2012 and the panel data of 34 Chongqing's districts and counties from 2006 to 2011 as research samples， using the econometric methods to explain the dynamic relationship between development of urbanization and income growth of rural residents in Chongqing， the structural change cointegration model and panel autoregressive distributed lag model are set up. The results show that there exists long-term positive relationship between them， but the fix effect of rural residents' income is different in different areas， while rural residents' income growth varies according to the stage of urbanization. The results also show stable urbanization policy will ensure sustainable income growth of rural residents.

Keywords： Urbanization； Income growth of rural residents； Structural change； Panel Cointegration Test； Autoregression Distribution Lag Model