自然災(zāi)害加劇了城鄉(xiāng)收入差距嗎？

摘 要：縮小城鄉(xiāng)收入差距是實(shí)現(xiàn)共同富裕的重要內(nèi)容。日趨復(fù)雜化、嚴(yán)重化的自然災(zāi)害不斷威脅著人類的生存和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展，其是否加劇了城鄉(xiāng)收入差距是扎實(shí)推進(jìn)共同富裕進(jìn)程中必須考慮的重要問題。基于2000—2021年中國31個(gè)省（市、區(qū)）的面板數(shù)據(jù)，利用空間計(jì)量模型探討自然災(zāi)害對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響及其空間溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：2000—2021年中國省域自然災(zāi)害受災(zāi)程度總體呈下降趨勢(shì)，在空間分布上表現(xiàn)為“南高北低”的地理格局；省級(jí)城鄉(xiāng)收入差距持續(xù)縮小，且“西高東低”的區(qū)域不平衡狀況有所緩解。自然災(zāi)害會(huì)加劇城鄉(xiāng)之間的收入差距，且表現(xiàn)出顯著的正向空間溢出效應(yīng)。建議警惕自然災(zāi)害對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大效應(yīng)；加強(qiáng)自然災(zāi)害應(yīng)急管理的區(qū)域協(xié)同。

關(guān)鍵詞：自然災(zāi)害；城鄉(xiāng)收入差距；空間計(jì)量模型；空間溢出效應(yīng)

中圖分類號(hào)：F124.7" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引 言

縱觀人類歷史，旱災(zāi)、洪澇、地震、臺(tái)風(fēng)等自然災(zāi)害始終被視為影響社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的外生沖擊，如2004年印度洋大海嘯、2005年卡特里娜颶風(fēng)、2008年汶川大地震以及2011年東日本大地震等自然災(zāi)害都造成了相當(dāng)大的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失。作為世界上自然災(zāi)害最為嚴(yán)重的國家之一，我國自然災(zāi)害分布廣泛、種類較多，而且發(fā)生頻率高、經(jīng)濟(jì)損失較重。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2022年全年各種自然災(zāi)害共造成1.12億人次受災(zāi)，農(nóng)作物受災(zāi)面積1 207.16萬hm2，直接經(jīng)濟(jì)損失2 386.5億元（數(shù)據(jù)來源于中華人民共和國應(yīng)急管理部網(wǎng)站，https：//www.mem.gov.cn/xw/yjglbgzdt/202301/t20230113_440478.shtml）。

目前，學(xué)界從政治學(xué)、社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等多個(gè)角度探討了自然災(zāi)害的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。其中，災(zāi)害政治學(xué)主要關(guān)注災(zāi)害發(fā)生的政治成因、后果以及如何實(shí)現(xiàn)災(zāi)害治理等政治問題[1]；災(zāi)害社會(huì)學(xué)聚焦于災(zāi)害中的社會(huì)及社會(huì)組織問題，如社會(huì)資本、社會(huì)支持、社會(huì)沖突、集體行動(dòng)等[2]；災(zāi)害經(jīng)濟(jì)學(xué)則主要關(guān)注災(zāi)害沖擊與經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系，涉及災(zāi)害沖擊下稀缺性資源的配置、災(zāi)害損失評(píng)估、災(zāi)害對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)增長及個(gè)體微觀經(jīng)濟(jì)行為的影響等[3-4]。也有一些學(xué)者關(guān)注了自然災(zāi)害沖擊下的收入不平等問題，但其結(jié)論因研究層次和研究方法的不同而模棱兩可。Kulanthaivelu[5]基于2010—2019年美國縣級(jí)面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，熱帶氣旋在發(fā)生當(dāng)年顯著降低了當(dāng)?shù)氐氖杖氩黄降龋覍?duì)于頻繁遭受災(zāi)害沖擊的地區(qū)而言，收入不平等有了更大程度地下降。曾國安等[6]基于CFPS調(diào)查數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，自然災(zāi)害擴(kuò)大了受災(zāi)居民之間、受災(zāi)居民與未受災(zāi)居民之間的收入差距。本文立足于中國情境，區(qū)別于現(xiàn)有的微觀層次研究，基于2000—2021年省級(jí)面板數(shù)據(jù)分析自然災(zāi)害對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，從而為實(shí)現(xiàn)全體人民共同富裕提供更具新穎性、針對(duì)性以及前瞻性的分析視角。

1 文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

1.1 文獻(xiàn)回顧

自20世紀(jì)中期以來，災(zāi)害經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論框架和方法體系得到了充分的拓展和完善。早期的災(zāi)害經(jīng)濟(jì)學(xué)主要關(guān)注災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估、災(zāi)害生命價(jià)值評(píng)估、災(zāi)害保險(xiǎn)與巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)證券化等問題。隨著災(zāi)害經(jīng)濟(jì)學(xué)理論體系的不斷豐富，學(xué)者們開始關(guān)注自然災(zāi)害對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)增長和微觀經(jīng)濟(jì)行為的影響，如收入與消費(fèi)、風(fēng)險(xiǎn)偏好、勞動(dòng)力流動(dòng)等。其中，關(guān)于自然災(zāi)害會(huì)對(duì)收入差距產(chǎn)生何種影響，既有研究主要存在以下三種觀點(diǎn)。一是自然災(zāi)害會(huì)加劇收入不平等，擴(kuò)大貧富差距。自然災(zāi)害往往被視為隨機(jī)產(chǎn)生影響的“天災(zāi)”，雖然在災(zāi)害發(fā)生期間和之后的短時(shí)間內(nèi)，文化衍生的歧視和社會(huì)差異會(huì)消失，但災(zāi)害并沒有平等地影響所有社會(huì)群體。Rea?os[7]研究發(fā)現(xiàn)洪災(zāi)對(duì)低收入家庭造成了較為嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失，從而對(duì)家庭層面的收入分配產(chǎn)生了負(fù)面影響，加劇了收入不平等。二是自然災(zāi)害會(huì)降低收入不平等，縮小貧富差距。這類研究將自然災(zāi)害視為降低不平等的“惡性”力量，認(rèn)為其以破壞社會(huì)經(jīng)濟(jì)秩序甚至導(dǎo)致國家崩潰的方式縮小收入差距[8]。三是自然災(zāi)害會(huì)導(dǎo)致家庭收入、消費(fèi)和福利水平的下降，但對(duì)收入差距的影響并不顯著。Pleninger[9]利用美國縣級(jí)數(shù)據(jù)估計(jì)了自然災(zāi)害對(duì)整體收入分配的影響，結(jié)果表明，自然災(zāi)害在短期內(nèi)主要影響了中等收入群體，而對(duì)基于個(gè)人或家庭收入的基尼系數(shù)沒有顯著影響。綜上所述，國外學(xué)者圍繞自然災(zāi)害與收入差距開展了廣泛探討，國內(nèi)學(xué)者的研究則相對(duì)比較匱乏。我國既是世界上最大的發(fā)展中國家，也是世界上受自然災(zāi)害沖擊最嚴(yán)重的國家之一，這意味我國既面臨著復(fù)雜、嚴(yán)峻的發(fā)展不均衡問題，也存在著高自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)與弱抗災(zāi)能力的矛盾。因此，有必要從中國情境出發(fā)探討自然災(zāi)害對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響。

1.2 研究假設(shè)

災(zāi)害社會(huì)學(xué)中的社會(huì)脆弱性學(xué)派主要有“災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)不平等命題”（hazard inequality proposition）和“社會(huì)分化命題”（social polarization proposition）兩個(gè)基本研究命題[10]。災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)不平等命題認(rèn)為由于災(zāi)前階級(jí)地位、性別以及種族等社會(huì)因素的差異，同一地區(qū)居民的受災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)并不是無差別的，而是呈現(xiàn)出不平等的現(xiàn)象。一般而言，窮人、老人、女性和兒童等社會(huì)邊緣化或弱勢(shì)群體受自然災(zāi)害沖擊的影響最為嚴(yán)重。社會(huì)分化命題認(rèn)為災(zāi)后重建過程中政府重建資源的分配不均等可能會(huì)進(jìn)一步加劇災(zāi)前風(fēng)險(xiǎn)的不平等，即社會(huì)脆弱性較強(qiáng)的邊緣化或弱勢(shì)群體在災(zāi)后可能會(huì)更加弱勢(shì)，最終可能造成社會(huì)分化和政治沖突。

就城鄉(xiāng)差異而言，自然災(zāi)害對(duì)城鄉(xiāng)之間的沖擊效應(yīng)取決于各自的脆弱性差異，且農(nóng)村居民往往在資源、技術(shù)、信息和財(cái)富的獲取與分配等方面表現(xiàn)出更強(qiáng)的脆弱性[11]，從而更容易受到自然災(zāi)害的影響。此外，不同社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位的群體在重建資源獲取方面的差異，不僅阻滯了災(zāi)后恢復(fù)過程，而且有可能使現(xiàn)有的收入差距進(jìn)一步拉大。災(zāi)后重建資源的分配可能會(huì)形成資本、技術(shù)等要素的配置失衡，尤其是農(nóng)村易受災(zāi)地區(qū)的生產(chǎn)要素可能會(huì)進(jìn)一步流失，從而加劇現(xiàn)有的城鄉(xiāng)收入差距。

假設(shè)1：自然災(zāi)害加劇了城鄉(xiāng)之間的收入差距。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 模型設(shè)定

已有研究表明，我國省域自然災(zāi)害具有顯著的空間集聚特征，表現(xiàn)為空間正相關(guān)[12]；省級(jí)城鄉(xiāng)收入差距也具有顯著的空間自相關(guān)性[13]。傳統(tǒng)的計(jì)量回歸模型難以識(shí)別自然災(zāi)害和城鄉(xiāng)收入差距的空間自相關(guān)性，可能導(dǎo)致實(shí)證分析結(jié)果出現(xiàn)偏誤。鑒于此，本文通過構(gòu)建空間面板計(jì)量模型來檢驗(yàn)自然災(zāi)害對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響及其空間溢出效應(yīng)。具體模型設(shè)定如下：

式中：Yit為被解釋變量（城鄉(xiāng)收入差距）；Disasterit為核心解釋變量（綜合災(zāi)情指數(shù)）；Controlsit為一系列控制變量；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)；ρ為被解釋變量的空間自相關(guān)系數(shù)；α0為常數(shù)項(xiàng)；β0和θ0分別是核心解釋變量的回歸系數(shù)和空間交互項(xiàng)系數(shù)；βi和θi分別是一系列控制變量的回歸系數(shù)和空間交互項(xiàng)系數(shù)；Wij為空間權(quán)重矩陣；i、j為橫截面變量（省份）；t為時(shí)間變量（年份）。

在空間權(quán)重矩陣的選擇上，本文主要構(gòu)建空間反距離權(quán)重矩陣，其基本假定是兩個(gè)空間單元之間的距離越近，則二者之間的空間效應(yīng)越強(qiáng)。相較于空間鄰接權(quán)重矩陣，空間反距離權(quán)重矩陣更為全面地反映了不相鄰但距離較近的空間單元之間所具有的空間效應(yīng)，其計(jì)算公式為：

式中：dij表示空間單元i與j之間地理距離的倒數(shù)。本文在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中選擇空間鄰接權(quán)重矩陣作為對(duì)照，即若空間單元i與j相鄰，則Wij=1；若空間單元i與j不相鄰，則Wij=0。

2.2 變量選取與說明

被解釋變量：城鄉(xiāng)收入差距。參考已有研究，選取城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與農(nóng)村居民人均可支配收入之比進(jìn)行測(cè)度，用Gap來表示[14]。

核心解釋變量：綜合災(zāi)情指數(shù)。以受災(zāi)人口、受災(zāi)面積、直接經(jīng)濟(jì)損失等基本災(zāi)情指標(biāo)和總?cè)丝凇⑥r(nóng)作物播種面積、地區(qū)生產(chǎn)總值等社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)構(gòu)建綜合災(zāi)情指數(shù)，用以測(cè)量自然災(zāi)害對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響的程度大小[15]，其計(jì)算公式為：

式中：Disasteri為綜合災(zāi)情指數(shù)；i為區(qū)域；Xik為i區(qū)域的第k個(gè)災(zāi)情指標(biāo)；ak為相應(yīng)災(zāi)情指標(biāo)的權(quán)重。

參考已有研究，本文選擇以下控制變量：①財(cái)政自給率（Finance），采用地方政府財(cái)政一般預(yù)算收入與支出的比值衡量；②產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平（Struc），采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層級(jí)系數(shù)衡量（產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

層級(jí)系數(shù)計(jì)算公式為，Xi 為第i產(chǎn)業(yè)占三

次產(chǎn)業(yè)總值的比重，Str的值越接近于3，表明產(chǎn)業(yè)升級(jí)水平越高）；③基礎(chǔ)設(shè)施水平（Infra），采用高速公路和鐵路總里程占省域面積比重衡量；④政府干預(yù)度（Govern），采用地方政府財(cái)政一般預(yù)算支出占GDP比重衡量；⑤人口老齡化（Aging），采用65歲及以上的老年人口占比衡量。

2.3 數(shù)據(jù)來源及說明

本文選取2000—2021年全國31個(gè)省（市、區(qū)）的面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)主要來自歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國民政統(tǒng)計(jì)年鑒》以及國家統(tǒng)計(jì)局、各省（市、區(qū)）統(tǒng)計(jì)年鑒等。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

2.4 自然災(zāi)害與城鄉(xiāng)收入差距的時(shí)空變化特征

基于2000—2021年我國31個(gè)省（市、區(qū)）的災(zāi)情指標(biāo)計(jì)算災(zāi)情絕對(duì)指數(shù)均值，災(zāi)情絕對(duì)指數(shù)利用基本災(zāi)情指標(biāo)進(jìn)行構(gòu)建，用以表征自然災(zāi)害的絕對(duì)強(qiáng)度。災(zāi)情絕對(duì)指數(shù)劃分為低（0.00～0.20）、較低（0.21～0.30）、中等（0.31～0.40）、較高（0.41～0.55）和高（0.56～1.00）5個(gè)等級(jí)[15]。我國省域?yàn)?zāi)情絕對(duì)指數(shù)具有如下時(shí)空變化特征（見圖1）：從空間分布來看，災(zāi)情絕對(duì)指數(shù)較高的區(qū)域主要為四川盆地、云貴高原以及華中地區(qū)，災(zāi)情絕對(duì)指數(shù)較低的區(qū)域主要是西北地區(qū)、華北平原和東北地區(qū)，呈現(xiàn)出“南高北低”的地理分布格局；從時(shí)間趨勢(shì)來看，災(zāi)情絕對(duì)指數(shù)總體呈下降的趨勢(shì)，呈現(xiàn)出“較高受災(zāi)程度為主—較低受災(zāi)程度為主—低受災(zāi)程度為主”的變化特征。

2000—2021年我國省級(jí)城鄉(xiāng)收入差距具有如下時(shí)空演變趨勢(shì)（見圖2）：一是從空間分布來看，中部及西部地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距較大，東部地區(qū)和東北地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距相對(duì)較小，總體呈現(xiàn)出“西高東低”的地理分布格局；二是從時(shí)間趨勢(shì)來看，省級(jí)城鄉(xiāng)收入差距總體呈先擴(kuò)大后縮小的趨勢(shì)，且“西高東低”的區(qū)域不平衡狀況有所緩解。三是省級(jí)城鄉(xiāng)收入差距具有明顯的空間集聚特征，即“高—高”集聚和“低—低”集聚。

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 空間自相關(guān)檢驗(yàn)

在使用空間面板計(jì)量模型進(jìn)行估計(jì)之前，需要進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)，包括全局自相關(guān)和局域自相關(guān)兩種方法[16]。Moran’s I指數(shù)是目前最常用的全局空間自相關(guān)指標(biāo)，其計(jì)算公式為：

式中：n為地區(qū)總數(shù)；Xi和Xj分別為地區(qū)i和j的觀測(cè)值；是變量的均值。

此外，對(duì)Moran’s I指數(shù)的結(jié)果進(jìn)行Z檢驗(yàn)，計(jì)算公式如下：

式中：為數(shù)學(xué)期望；為方差。

由表2可以看出，2000—2021年期間我國城鄉(xiāng)收入差距在空間反距離權(quán)重矩陣下的Moran’s I指數(shù)均在1%水平上顯著為正，即我國省級(jí)城鄉(xiāng)收入差距具有顯著的空間正相關(guān)關(guān)系。因此，本文選擇空間面板計(jì)量模型來檢驗(yàn)自然災(zāi)害對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響具有一定的可行性和合理性。

3.2 空間計(jì)量模型的檢驗(yàn)與識(shí)別

為了進(jìn)一步判斷模型的適用性，本文依次進(jìn)行LM檢驗(yàn)、Robust LM檢驗(yàn)、LR檢驗(yàn)、Wald檢驗(yàn)以及Hausman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表3。具體而言：首先，LM空間誤差和Robust LM空間誤差檢驗(yàn)結(jié)果均在1%的水平顯著，即拒絕完全無空間誤差的原假設(shè)；LM空間滯后和Robust LM空間滯后檢驗(yàn)結(jié)果均在1%的水平顯著，即拒絕完全無空間滯后的原假設(shè)，表明可以選用SDM進(jìn)行估計(jì)。其次，LR檢驗(yàn)的結(jié)果均通過了1%的顯著性；Wald空間誤差和Wald空間滯后檢驗(yàn)的結(jié)果分別通過了1%和5%的顯著性，表明SDM不能退化為SAR及SEM，即SDM為最優(yōu)估計(jì)模型。最后，Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果表明固定效應(yīng)優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)。因此，本文最終選擇省份、時(shí)間雙重固定的SDM來估計(jì)自然災(zāi)害對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的空間效應(yīng)。

3.3 回歸結(jié)果與分析

表4為自然災(zāi)害對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的空間溢出效應(yīng)回歸結(jié)果。可知，在空間反距離權(quán)重矩陣下，SDM空間回歸系數(shù)ρ的估計(jì)值為0.364，且通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn)，即省級(jí)城鄉(xiāng)收入差距具有顯著的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)。核心解釋變量綜合災(zāi)情指數(shù)的回歸系數(shù)顯著為正，表明自然災(zāi)害沖擊將進(jìn)一步加劇城鄉(xiāng)收入差距；空間滯后項(xiàng)回歸系數(shù)為0.694，且通過了5%水平的顯著性檢驗(yàn)，表明自然災(zāi)害的沖擊會(huì)對(duì)周圍地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距形成空間溢出效應(yīng)，即進(jìn)一步拉大周圍地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距。

自然災(zāi)害通常會(huì)造成人力和物質(zhì)資本損失而對(duì)受災(zāi)地區(qū)的平均收入水平產(chǎn)生不利影響，如洪澇、干旱、霜凍等自然災(zāi)害會(huì)對(duì)高度依賴于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)村家庭帶來嚴(yán)重的沖擊，進(jìn)而形成平均收入水平的空間差異[17]。其一，自然災(zāi)害可能導(dǎo)致本地區(qū)的供應(yīng)鏈中斷，包括農(nóng)業(yè)、制造業(yè)等生產(chǎn)環(huán)節(jié)，從而可能影響與本地區(qū)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系密切的鄰近地區(qū)。農(nóng)業(yè)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的沖擊不僅對(duì)本地的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有負(fù)面影響，也具有顯著的負(fù)面溢出效應(yīng)，即使得臨近省域的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有所下降[18]，從而擴(kuò)大其城鄉(xiāng)收入差距。其二，自然災(zāi)害不僅會(huì)造成人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失等直接影響，也會(huì)造成資本、技術(shù)等生產(chǎn)要素的重新配置。一方面，自然災(zāi)害可能引發(fā)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和重建。大量災(zāi)后恢復(fù)重建資金的投入推動(dòng)了生產(chǎn)要素和人口向中心城鎮(zhèn)的集聚[19]，城鎮(zhèn)體系空間重構(gòu)和產(chǎn)業(yè)布局的調(diào)整可能在鄰近地區(qū)引起產(chǎn)業(yè)鏈的擴(kuò)散效應(yīng)，影響其城鄉(xiāng)收入差距。另一方面，自然災(zāi)害可能會(huì)間接促成地區(qū)之間的競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制。自然災(zāi)害可能導(dǎo)致本地企業(yè)受到重大影響，包括生產(chǎn)鏈中斷、資產(chǎn)損失等。在災(zāi)后恢復(fù)過程中，鄰近地區(qū)通過提供更好的基礎(chǔ)設(shè)施、經(jīng)濟(jì)支持等條件，吸引了原本屬于本地區(qū)的企業(yè)、人才和投資等，從而推動(dòng)了鄰近地區(qū)的城市發(fā)展，影響其經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和收入分配格局。例如，自然災(zāi)害頻發(fā)可能使農(nóng)村居民做出外出流動(dòng)的決策，農(nóng)村地區(qū)的優(yōu)質(zhì)勞動(dòng)力傾向于向本地區(qū)城鎮(zhèn)或鄰近地區(qū)進(jìn)行流動(dòng)，這種災(zāi)害沖擊下的勞動(dòng)力流動(dòng)效應(yīng)也可能進(jìn)一步加劇城鄉(xiāng)之間的收入差距。

從控制變量來看，財(cái)政自給率和政府干預(yù)度對(duì)本地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距具有顯著的縮小作用，但對(duì)周邊地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的負(fù)面影響未能通過顯著性檢驗(yàn)，表明地方政府對(duì)于經(jīng)濟(jì)社會(huì)的干預(yù)，如通過加大財(cái)政支農(nóng)力度、健全社會(huì)保障制度等多種方式提升本地區(qū)農(nóng)村居民的收入水平，有利于縮小城鄉(xiāng)收入差距。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和基礎(chǔ)設(shè)施水平對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響均未通過顯著性檢驗(yàn)。人口老齡化顯著加劇了本地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距，但有助于周邊地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的進(jìn)一步縮小，這與已有研究的結(jié)論基本一致[20]。

為了驗(yàn)證模型回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采取如下策略：第一，利用SAR和SEM分別進(jìn)行估計(jì)，回歸結(jié)果見表4；第二，選擇空間鄰接權(quán)重矩陣重新進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果依然穩(wěn)健。

3.4 空間溢出效應(yīng)分解

鑒于SDM的估計(jì)結(jié)果不能直觀地反映出空間溢出效應(yīng)，本文采用偏微分方法估計(jì)自然災(zāi)害對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)以及總效應(yīng)（見表5）。在空間反距離權(quán)重矩陣下，自然災(zāi)害的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)均顯著為正，表明自然災(zāi)害不僅會(huì)加劇本地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距，也會(huì)拉大周邊地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距。自然災(zāi)害對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的間接效應(yīng)和總效應(yīng)的回歸系數(shù)分別為1.244和1.654，且分別通過了5%和1%水平的顯著性檢驗(yàn)，表明自然災(zāi)害對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響具有顯著的空間溢出效應(yīng)，且間接效應(yīng)大于直接效應(yīng)，即自然災(zāi)害的沖擊對(duì)周邊地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距存在較強(qiáng)的影響。

4 結(jié)論與政策建議

自然災(zāi)害的經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響日益復(fù)雜化、嚴(yán)重化，其對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的放大效應(yīng)不容小覷。本文基于2000—2021年中國31個(gè)省（市、區(qū)）的面板數(shù)據(jù)，利用空間面板計(jì)量模型探討自然災(zāi)害對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的空間效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：2000—2021年中國省域自然災(zāi)害受災(zāi)程度總體呈下降趨勢(shì)，在空間分布上表現(xiàn)為“南高北低”的地理格局；省級(jí)城鄉(xiāng)收入差距持續(xù)縮小，且“西高東低”的區(qū)域不平衡狀況有所緩解。自然災(zāi)害會(huì)顯著加劇城鄉(xiāng)之間的收入差距，且表現(xiàn)出顯著的正向空間溢出效應(yīng)，即自然災(zāi)害對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響不僅表現(xiàn)為對(duì)本地區(qū)的影響，而且會(huì)通過空間外溢效應(yīng)加劇鄰近及周圍地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距。基于此，本文提出如下建議：

第一，警惕自然災(zāi)害對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大效應(yīng)。城鄉(xiāng)收入差距是新發(fā)展階段制約共同富裕目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的最大短板，在縮小城鄉(xiāng)收入差距的政策設(shè)計(jì)時(shí)需要充分考慮自然災(zāi)害的外生沖擊效應(yīng)。一方面，綜合提高城鄉(xiāng)災(zāi)害設(shè)防水平，改善“城市高風(fēng)險(xiǎn)、農(nóng)村不設(shè)防”的現(xiàn)狀。持續(xù)加大抗震減災(zāi)、地質(zhì)災(zāi)害防治、防汛抗旱、生態(tài)修復(fù)、交通通信以及農(nóng)村危房改造等災(zāi)害防治基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的財(cái)政投入，提升城鄉(xiāng)基礎(chǔ)設(shè)施的抗災(zāi)韌性，緩解城鄉(xiāng)之間的“災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)不平等”，防止城鄉(xiāng)收入差距的進(jìn)一步惡化。另一方面，政府需要做好災(zāi)后重建資源在城鄉(xiāng)之間的合理、均衡配置，最大限度地保障低社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位群體尤其是社會(huì)脆弱性較大的農(nóng)村居民進(jìn)行災(zāi)后恢復(fù)。

第二，加強(qiáng)自然災(zāi)害應(yīng)急管理的區(qū)域協(xié)同。自然災(zāi)害對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響具有顯著的正向空間溢出效應(yīng)，鄰近省域的人口流動(dòng)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展均會(huì)受到自然災(zāi)害的沖擊。因此，應(yīng)進(jìn)一步推動(dòng)自然災(zāi)害高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)的應(yīng)急管理體制改革，加強(qiáng)省域之間自然災(zāi)害應(yīng)急管理的協(xié)同。一方面，通過源頭防范、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、監(jiān)測(cè)預(yù)警、應(yīng)急救援與災(zāi)后重建等多方面提升自然災(zāi)害應(yīng)急管理區(qū)域協(xié)同能力；另一方面，加強(qiáng)災(zāi)后重建過程中應(yīng)急資源的省域內(nèi)及鄰近省域之間的均衡配置，健全應(yīng)急資源儲(chǔ)備和防災(zāi)減災(zāi)設(shè)施建設(shè)的區(qū)域協(xié)同機(jī)制。

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Have Natural Disasters Exacerbated the Urban-rural Income Gap：An Empirical Test Based on a Spatial Econometric Model

ZHANG Kang

（School of Political Science and Public Administration，Wuhan University，Wuhan 430072，China）

Abstract：Narrowing the urban-rural income gap is an important part of achieving common prosperity. Increasingly complex and serious natural disasters continue to threaten human survival and economic and social development. In the process of solidly advancing the process of shared prosperity，it is imperative to assess whether these natural disasters have exacerbated the income gap between urban and rural areas. Based on panel data from 31 provinces （municipalities and districts） in China from 2000 to 2021，a spatial econometric model is used to explore the impact of natural disasters on urban-rural income gap and its spatial spillover effect. The findings reveals a declining trend in overall extent of natural disaster occurrences at the provincial level in China from 2000 to 2021. Geographical distribution desmonstrates higher occurrences of disasters in the southern regions and lower occurrences in the northern regions. Additionally，the urban-rural income gap at the provincial level has consistently decreased，with a mitigation observed in the regional imbalance where the western regions exhibit higher income gap compared to the eastern regions. Empirical results indicate that natural disasters exacerbate urban-rural income gap and exhibit significant positive spatial spillover effects. It is recommended to be vigilant against the widening effect of natural disasters on the urban-rural income gap and strengthen regional coordination in emergency management of natural disasters.

Key words：natural disasters；urban-rural income gap；spatial econometric model；space overflow