人口紅利對我國城鄉收入差距的影響研究

宋奇成,蘇 暢

（重慶理工大學 經濟與貿易學院，重慶 400054）

人口紅利對我國城鄉收入差距的影響研究

宋奇成,蘇 暢

（重慶理工大學 經濟與貿易學院，重慶 400054）

人口紅利促進經濟增長，但是城鄉收入差距卻不斷擴大。從人口紅利的兩個顯著特征，高勞動參與率和總撫養比的下降兩個途徑提出理論假說。以中國1993—2012年的第二三產業總比重、城鄉人力資本投資差異和城鄉收入差距的時間序列數據，構建VECM模型。實證結果表明：城鄉收入差距長期受到產業結構的變動和城鄉人力資本投資差異的共同作用；在滯后期內，第二三產業總比重的增加導致城鄉收入差距縮小，城鄉人力資本投資差異的擴大將導致城鄉收入差距擴大。

人口紅利；城鄉收入差距；VECM模型

一、引言

人口紅利這一概念在David Bloom和Andrew Mason于1998年被提出之后就被大量學者進行研究。根據瑞典1957年人口生命表中人口對于人口紅利期的判別標準，以65歲作為老年起始年齡，總撫養比小于50%就進入人口紅利期。中國自1993年進入人口紅利期以來，經濟依舊維持著高速發展，國民總收入從1993年35 260.0億元增長到2012年的516 282.1億元。 在“十八大”中，黨中央提出到2020年實現全面建成小康社會的目標，實現共同富裕。在當前的情況下，主要的問題就是在經濟發展的同時縮小我國城鄉居民的收入差距。可是隨著人口紅利對經濟增長促進作用的體現，城鄉收入差距卻沒有因為人口紅利的作用得以縮小。從城鄉收入差距絕對數來看，城鎮人均收入比農村人均收入由1993年的1 655.8元增長到2012年的16 648.14元。為了社會的和諧穩定，城鄉共享人口紅利，縮小城鄉收入差距已迫在眉睫。

二、理論分析與研究假設

人口紅利時期最顯著的兩個特征是高勞動參與率和總撫養比的下降，適齡勞動人口比重的上升促進經濟快速增長。人口紅利被提出的時間還不長，在這個時期促進經濟增長的同時，是否會對城鄉收入差距變動有影響。如果存在影響是通過何種途徑作用于城鄉收入差距，有助于我們更全面地去看待人口紅利。本文將通過對高勞動參與率和總撫養比下降這兩個人口紅利時期顯著的特征來分析城鄉收入差距的影響機理和作用機制。

（一）高勞動參與率與城鄉收入差距

人口紅利期，適齡勞動人口逐漸變多，勞動力資源相對豐富。Todaro指出在一個典型的二元經濟國家中，隨著城鄉期望收入差距的擴大，帶來的是勞動力的轉移。在勞動力轉移的過程中，會促進第二、三產業的發展導致二三產業總比重的增加[1]。陳斌開認為在計劃體制下優先發展重工業的政策，直接導致逆向城市化。農村居民不能有效地轉移到城市，引起農業從業的人數增加和農村收入水平下降，對之后城鄉收入差距的擴大起到重要作用[2]。傅鴻源等從“產業梯度轉移”角度來看，認為大量廉價農村勞動力不斷轉移進入城市低層次產業，使得這些本來應該隨著城市勞動力成本的提高而被迫進行轉移的產業可以繼續維持低成本的人力資源優勢，結果造成城鄉收入差距不斷擴大[3]。高霞通過對產業結構變動和城鄉收入差距進行Granger因果檢驗，得出二三產業比重的上升會導致城鄉收入差距的擴大[4]。所以，提出以下的研究假設。

研究假設1：高勞動參與率會影響到城鄉收入差距的變化，會引起農村剩余勞動力的轉移。在轉移的過程中，產業結構的優化升級會促進城鄉收入差距擴大。

（二）總撫養比下降與城鄉收入差距

人口的年齡結構處在不斷的變化之中，人口紅利時期，適齡勞動人口的比重逐漸上升，另一個方面也說明總撫養比的降低。老年人口和少兒人口之和即為總撫養人口，所占總人口的比重即為總撫養比。楊英等基于理性預期理論，認為在總撫養比下降的情況下，居民家庭會加大人力資本預期累積[5]。楊曉軍用健康投資、教育投資和遷移投資三者之和來表示農戶人力資本投資，得出的結論是越發達的地區增加農戶人力資本投資有助于縮小城鄉收入差距[6]。楊德才認為城鄉二元體制的存在，引起城鄉經濟資源配置不均衡和農村人力資本存在溢出效應，造成城鄉人力資本投資收益的二元性[7]。侯風云等根據內生增長理論中的兩部門模型，提出了一個人力資本溢出效應城鄉兩區域模型，以城鄉教育文化娛樂投入和醫療衛生保健投資來衡量城鄉人力資本投資，研究發現城鄉人力資本投資差異是中國城鄉收入差距擴大的主要原因[8]。所以，提出以下的研究假設。

研究假設2：總撫養比會引起家庭人力資本投資的增加，但是由于城鄉人力資本投資差異，會導致城鄉收入差距擴大。

三、計量模型及數據來源

（一）計量模型的設定

根據以上理論分析和研究假設，選擇第二三產業總比重和城鄉人力資本投資差異兩個變量進行研究，來構建VAR模型的因果關系檢驗方法進行變量之間的Granger 因果關系檢驗。

（二）樣本及變量的說明

樣本區間為1993—2012年,數據來自歷年《中國統計年鑒》。本文對格子變量取對數，以消除異方差，將指數趨勢轉換為線性趨勢，便于彈性分析。IT表示城鄉收入差距，選取城鎮居民家庭人均可支配收入與農村居民家庭人均純收入的比值來衡量；DZ表示第二和第三產業的總比重，選取第二和第三產業就業人數之和占總就業人口的比重；CT表示城鄉人力資本投資差異，城鄉人力資本投資差異=城市人均人力資本投資/農村人均人力資本投資。在本文的數據中，城鄉人力資本投資用城鄉文教娛樂和醫療保健之和來衡量。

令Ζt=（LNIT,LNDZ,LNCT），Ζt包含了可能具有不同單整階數（最高為d）的變量，這些變量之間或存在或不存在協整關系。若Ζt服從于VAR（L），則可以運用上述基于擴展VAR模型的因果關系檢驗方法進行變量之間的Granger 因果關系檢驗。

四、實證分析

（一）單位根檢驗

ADF單位根檢驗最佳滯后階數是根據SIC（Schwarz Information Criterion）準則確定，SIC值越小，滯后階數越佳[9]。檢驗形式中，（C，T，L）的C、T、L分別代表常數項、時間趨勢項和滯后階數。下表中出現的（C，0，0）表示有常數項、無時間趨勢項、滯后階數為0；（C，0，1）表示有常數項、無時間趨勢項、滯后階數為1；（C，T，1）表示有常數項、有時間趨勢項、滯后階數為1。根據表1的檢驗結果看出第二三產業總比重（DZ），城鄉人力資本投資差異（CT），城鄉收入差距（IT）在一階差分的情況下都是平穩序列，滿足同階平穩即可做協整分析的條件，從而進行協整分析。

（二）協整檢驗

1.在無約束水平VAR模型下確定協整階數L

協整檢驗需要確定合理的協整滯后階數以保證協整關系統計上的可信度。確定水平VAR 模型的最佳滯后階數的方法是從一般再到特殊，從較大的滯后階數開始，通過對應的LR值、FPE值、AIC值、SC值、HQ值等來確定。如表2的結果，選擇最佳滯后階數均為L=1。

注： ***、**、*分別表示在1%、5%和10%顯著性水平上顯著。

表2 最佳滯后階數檢驗結果

注：*表示在5%顯著性水平上拒絕原假設。

2.協整向量個數r的檢驗

由表3可得在1%顯著水平上，軌跡統計值的臨界值為35.458 17。在原假設H0沒有協整關系的假設中，由于軌跡統計值為35.941 29，并且35.941 29>35.458 17說明應該拒絕沒有協整關系（r=0）原假設，接受存在一階協整關系，說明擬檢驗的變量在1%顯著性水平上存在一階協整關系。

表3 Johansen 檢驗結果

注：**表示在1%顯著性水平上拒絕零假設

3.協整方程

標準化協整向量為（1.000 0，-0.716 714，-0.381 415，C），對應的協整方程為（括號中的數值為標準差）：

LNIT= 0.716 714LNCT+ 0.381 415LNDZ+C

（0.065 28） （0.062 01）

（1）

協整方程的估計系數都通過顯著性檢驗，故在1993—2012年，我國的城鄉居民收入差距、第二三產業結構總比重、城鄉人力資本投資差異3個變量之間存在長期均衡的協整關系。并且從長期來看，二三產業結構總比重、城鄉人力資本投資差異與城鄉居民收入差距呈正相關關系。

（三）誤差修正模型（VECM）及其診斷檢驗

本文主要檢驗城鄉收入差距和第二三產業總比重、城鄉人力資本投資差異的關系，因此給出關于LNIT和LNCT、LNDZ的誤差修正模型，估計結果見表4。

表4 誤差修正模型的估計結果

注：（1）表格內匯報的結果為系數值和對應t值。 （2）**代表在5%顯著性水平上顯著。

接下來應該對模型進行穩定性、自相關性、異方差性以及正態分布檢驗。根據圖1 VECM的模型設定的單位根都落在單位圓以內（其中有兩個根重合都為1.000 000），說明上述模型中的變量存在穩定的線性關系。

LM自相關的檢驗結果是：LM1=5.891 427,P值=0.750 7；LM2=11.223 55,P值=0.260 7，因此上述模型中不存在自相關性；采用White檢驗模型的異方差，檢驗結果為χ2值=44.101 25，P值=0.633 3，檢驗結果表明不存在異方差；聯合正態性檢驗結果得到，Jarque-Bera值=7.680 538，P值=0.262 5，符合正態分布。

圖1 VECM的穩定性檢驗結果

根據上述檢驗結果，可以肯定VECM模型不存在設定偏差，并且穩定性顯著。因此可以根據VECM模型進行Granger因果關系和脈沖響應分析。

（四）Granger因果關系檢驗

上述VECM模型表明LNIT、LNCT、LNDZ三個變量之間存在長期的協整關系，由此對LNIT、LNCT、LNDZ三個變量進行格蘭杰因果關系檢驗。檢驗結果見表5，在1階滯后的情況下，10%顯著性水平上，城鄉居民收入差距是城鄉二三產業所占總比重具有單向的Granger影響，城鄉人力資本投資差異對城鄉居民收入差距具有雙向Granger影響。在2階滯后的情況下，10%顯著性水平上，城鄉人力資本投資差異對城鄉居民收入差距具有雙向Granger影響，二三產業所占總比重對城鄉居民收入差距具有雙向Granger影響。結果說明城鄉收入差距在長期受到產業結構的變動和城鄉人力資本投資差異的共同作用。

（五）脈沖響應函數

由于VECM模型得出的結果難以對估計系數進行解釋，所以本文通過脈沖響應函數來得出結論。圖2（a）是基于誤差修正模型的廣義脈沖響應函數曲線，橫軸代表滯后階數，縱軸代表城鄉居民收入差距受城鄉人力資本投資差異的響應程度。圖2（b）橫軸代表滯后階數，縱軸代表城鄉居民收入差距受二三產業總比重的響應程度。可以看出，14年以后廣義脈沖響應函數曲線平穩的收斂于某一固定值。

表5 Granger因果關系檢驗結果

圖2 廣義脈沖響應函數圖形

根據圖2的廣義脈沖響應函數曲線，在滯后1～14年，城鄉收入差距在受到城鄉人力資本投資差異的沖擊后，沖擊效應為正，城鄉人力資本投資差異的提高導致城鄉收入差距擴大。在14年后的時期內，二者對城鄉收入差距的沖擊均趨于穩定；在滯后1～14年，城鄉收入差距在受到第二三產業結構變動的沖擊后，沖擊效應為負，第二三產業總比重的上升會導致城鄉收入差距縮小。這是由于產業結構的變動在當期會導致城鄉收入差距的擴大，但是產業結構的優化在滯后期內會使城鄉收入差距縮小。當勞動力從第一產業轉向第二和第三產業的時候是由于不同產業的收入相對差異，隨著不同產業中的投資報酬差異逐漸縮小的時候，產業結構趨于穩定的時候，會促使各產業之間的相對收入差距縮小。從而促進城鄉經濟協調發展，使城鄉收入水平差距慢慢縮小。所以，產業結構的優化對滯后期中的城鄉收入差距是起著縮小的作用的[13]。

五、結論與政策建議

本文基于1993—2012年的數據，運用VECM模型對城鄉收入差距、第二三產業總比重和城鄉人力資本投資三個變量進行實證分析。得出主要結論如下：一是協整檢驗結果顯示，城鄉收入差距、第二三產業總比重和城鄉人力資本投資差異等3個變量之間存在長期均衡的協整關系。二是格蘭杰因果關系檢驗結果顯示，城鄉收入差距在長期受到產業結構的變動和城鄉人力資本投資差異的共同作用。三是廣義脈沖響應函數結果表明，在滯后1～14年的時期內，第二三產業總比重的增加導致城鄉收入差距縮??；城鄉人力資本投資差異的增加導致城鄉收入差距擴大。根據以上的結論，提出以下幾點政策建議：

（1）合理調整、優化產業結構。由于改革開放后，優先工業化的政策導致城市化遠落后于工業化的進程，所以要走健康的城市化進程[10]。為了合理的安排產業結構，政府應該扶持農業的發展，制定促進農業現代化的政策，提高勞動產品的質量和農村的勞動生產率。有效地促進城鄉產業的統籌發展，轉變盲目追求經濟增長、忽視產業結構優化配置的經濟發展戰略。

（2）加大對農村的人力資本投資力度。在老齡化逐漸嚴重的情況下，如何去挖掘人口紅利的價值，就要通過加大人力資本投資[11-14]。然而，城市的人力資本投資從投資量和投資得到的收益率都是高于農村的，政府可以加大財政投入力度,投入到教育和健康方面，縮小城鄉人力資本投資差異。在教育方面可以加大農村的基礎教育和職業教育的投入，促進農村勞動力在城市工作的穩定性和適應性，得到更高的收入。在健康方面加大社會保障力度，建立農村健康保障制度，完善農村醫療體系，加強對農村勞動力的醫療保健。

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（責任編輯 代 應）

Study of Impact of Demographic Dividend on the Urban-Rural Income Gap

SONG Qi-cheng, SU Chang

（College of Economy & Trade, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China）

Demographic dividend promotes economic growth, but it is widening the urban-rural income gap. This paper relied on two significant characteristics of demographic dividend, and put forward theoretical hypothesis from high labor participation rate and the decrease of total dependency ratio. According to theoretical hypothesis, adopting time series data of the total proportion of secondary industry and tertiary industry, the urban-rural human capital investment difference and the urban-rural income gap from 1993 to 2012 in China, we built VECM model. The empirical results show that the change of industrial structure and the difference of urban-rural human capital investment all affect the urban-rural income gap. In the lag period，the increase of the total proportion of secondary industry and tertiary industry will narrow the gap between urban and rural areas, but the expansion of urban-rural human capital investment difference will widen the income gap between urban and rural areas.

demographic dividend; the urban-rural income gap; VECM model

2014-05-25 基金項目：國家社會科學基金西部項目“構筑西部科技人才高地的戰略問題研究——基于重慶的實證分析與政策設計”（04XJL019）；重慶市重點人文社科基地——重慶理工大學勞動經濟與人力資源研究中心資助

宋奇成（1955—），男，湖南常德人，教授，研究方向：勞動經濟學、產業經濟學；蘇暢（1989—），男，湖北荊州人，碩士研究生，研究方向：勞動經濟學。

宋奇成,蘇暢.人口紅利對我國城鄉收入差距的影響研究[J].重慶理工大學學報:社會科學，2015（5）:16-20.

format：SONG Qi-cheng, SU Chang.Study of Impact of Demographic Dividend on the Urban-Rural Income Gap[J].Journal of Chongqing University of Technology:Social Science,2015（5）:16-20.

10.3969/j.issn.1674-8425（s）.2015.05.004

F240

A

1674-8425（2015）05-0016-05