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我国城乡收入差距与经济增长的关系分析_论文.docx

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1、1 / 8我国城乡收入差距与经济增长的关系分析摘要城乡收入差距是我国二元经济发展过程中必须面对的一个问题。本文基于我国 19852O08 年的年度数据,运用计量经济方法,对我国城乡收入差距与经济增长的关系进行实证研究。结果表明,我国城乡收入差距与经济增长之间表现出一种长期稳定的均衡关系,而且二者之间是一种单向因果关系,即在短期内,城乡收入差距是经济增长的格兰杰原因,而在长期,经济增长是收入差距的格兰杰原因。 关键词城乡收入差距经济增长协整检验格兰杰因果检验 一、引言 自从 85 年我国以城市为重点的改革全面展开以来,经济不断增长的同时,也带来了城乡收入差距不断扩大。收入差距的持续扩张,不仅会影

2、响社会稳定,且还会制约国民经济发展的潜力,对此应引起高度重视。按可比价格计算,我国 1985 年至 2017 年的实际人均 GDP 年均增长%,经济得到了时序快速的增长,但城乡实际收入差距也由 1985 年的元扩大到 2017 年的元,收入差距年均增长%。按 1985 价格计算,1985 年至 1991 年间,农民人均收入大致相当于城镇人均收入的 50%左右,到 1992 年至 1999 年间这一比例下降到 42%以2 / 8下,2017 年农民人均纯收入达到历史最高水平,但只相当于城镇居民人均收入 33%,而 2017 年农民人均纯收入略低于2017 年,进一步下降为城镇居民人均收入的 32

3、%左右。服务于赶超型经济发展战略的城乡二元分割体制,是导致城乡收入差距扩大的历史根源。 二、文献回顾 对于我国经济增长过程中出现的城乡收入差距趋于扩大问题,国内有很多学者基于不同的研究方法对之进行了考察。孙致陆、周加来(08)基于中国 19782017 年数据,而李珊、逢锦丽(09)对于 19852017 年城乡收入差距与经济增长关系的实证研究,结果表明二者之间不仅存在长期的均衡关系,而且还存在因果关系。张嫘、方天堃(07),利用1978-2017 年的年度经济数据做研究,结果表明,无论在长期还是在短期,经济增长都是构成城乡收入差距变化的原因之一,而城乡收入差距对经济增长的影响仅表现在短期内。

4、欧阳朝旭(09),以安徽为例,基于其 19802O07 年的年度数据的研究结果表明,安徽城乡收入差距与经济增长之间表现出一种长期稳定的正向均衡关系。吴三忙等(O7)基于省面板数据的实证分析,分析表明改革开放以来我国城乡收入差距扩大具有全国普遍性。同时,中国城乡收入差距演化经历了四个阶段。国外也有很多学者对收人差距与经济增长之间的关系进行了理论分析和实证研究,得到的结论也不尽相同。3 / 8由于在样本选择、指标选取、数据处理、研究方法以及考察视角等方面存在着差异,国内外相关研究所得到的结论不尽相同,但大多数研究结论均认为收入差距对经济增长会产生负效应。本文主要通过对 19852017 年有关指标

5、数据的实证分析,研究这二十多年中我国城乡收入差距与经济增长间的关系。 三、分析方法与数据说明 由于传统的时间序列分析方法隐含的前提是各变量必须满足平稳性要求。然而,现实的经济序列多数是非平稳的。因此,模型中引入协整检验步骤,考察变量之间是否存在协整关系,在此基础上进行回归分析,进而避免为回归现象。 本文以人均 GDP 来衡量经济增长,记为 PGDP,城乡收入差距以城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入的绝对差额作为衡量指标,记为 URI。为消除价格因素对于时间序列分析的影响,本文搜集并计算了以 1985 年为基期我国的 19852017 年的历年 CPI,然后用消费物价指数(以1985 年

6、作为基期,即 1985=100)对人均 GDP 和城乡收入差距数据进行处理,并对处理后的各指标数据再进行自然对数变换,以消除可能存在的异方差性,并分别记为 LNPGDP 和LNURI。指标数据源于 09 年中国统计年鉴,数据取值范围为 19852017 年。本文所有的数据处理及计量分析均是在4 / 8计量分析软件上完成。 四、实证分析 1.序列的平稳性检验 为了检验变量间的协整关系,首先需要对时间序列做单位根检验。本文采用目前最常用的 ADF 法对各序列进行单位根检验,检验其平稳性。ADF 检验结果如表 l 所示。 对序列进行单位根检验,检验结果(见表 1)表明,原序列LNPGDP 和 LNU

7、RI 以及一阶差分LNPGDP 和LNURI 都是非平稳序列。但其二阶差分2LNPGDP 和2LNURI 是平稳的,即 LNPGDP 和 LNURI 都是二阶单整序列 I(2)。 2.协整检验和误差修正(ECM)模型 有些时间序列,虽它们自身非平稳,但其某种线性组合却是平稳的,如果满足这个条件,说明两个变量间存在着协整关系。LNPGDP 和 LNURI 两个变量虽然各自是非平稳的,但经二阶差分,变量是平稳的,也就是说其一阶差分的时间序列的某种线形组合可能是平稳的,因此变量LNGDP 和LNURI 之间可能存在协整关系。如果这两个时间序列之间存在协整关系,则说明二者存在着长期稳定的均衡关系。本文

8、采用 Johansen 提出的极大似然法进行协整检验,选择数据和协整方程中不存在线性趋势,且协整方程中有截距项的模型。检验结果见表 2。 从表 2 中可看出,没有协整方程的原假设在 5%的显著性5 / 8水平下被拒绝,而至多有一个协整方程的原假设分别在 5%的显著性水平下被接受,结合上文平稳性检验结果可知,在 5%的显著性水平下,变量 LNPGDP 和 LNURI 间仅存在一种长期均衡关系,这种长期均衡关系能保证变量的任何短期偏离都会因为协整而回到长期均衡状态上来。协整回归方程为: LNURIt=-+et(1) (-)() R2= 在协整检验的基础上,进一步建立包含误差修正项在内的误差修正模型

9、,以此来研究模型的短期动态和长期调整特征。由协整关系检验知,LNPGDP 和 LNURI 间存在协整关系,虽协整回归方程的 R2 很高,回归系数也显著,但DW 值明显偏小,说明残差序列还存在自相关。因此,下面重新对 LNPGDP 和 LNURI 进行回归,并引入滞后变量,进而建立单方程误差修正模型。 通过 Eviews 软件,估计出加入一阶滞后变量 LNURI(-1)后的误差修正模型为: LNURIt=-+et(2) (-)()()(-) R2=(1)= 该模型中常数项的估计量没有通过 t 检验,去掉该项重新拟合得到: LNURIt=+et(3) 6 / 8()()(-) R2=(1)= 该模

10、型的 R2 接近于 1,说明效果良好,且 LM(1)的结果也表明模型不存在一阶自相关,各项指标均显示模型比较合理。通过对上式进行适当的衡等变形,可得到引入一阶滞后项的 ECM 为: LNURIt=()+et(4) 其中,称为误差修正项 ecmt-1。可看出,若 t 时刻LNURI 大于其长期均衡解,ecm 为正的同时会使LNURIt 减小;反之 ecm 为负,LNURIt 则增加。其符合反向修正机制,体现了长期非均衡误差对 LNURI 的控制。 3.格兰杰(Granger)因果关系检验 协整分析和 VEC 模型表明经济增长和城乡收入差距间存在长期均衡关系,但二者间是否构成因果关系还需进一步检验

11、。本文采用格兰杰因果检验进行分析,其检验结果(见表 3)表明:当滞后期为 l、2、3 和 4 时,LNURI 是 LNPGDP 的格兰杰原因,而 LNPGDP 不是 LNURI 的格兰杰原因;当滞后期为 5 时,LNURI 不是 LNPGDP 的格兰杰原因,而 LNPGDP 是LNURI 的格兰杰原因;即在短期内,城乡收入差距是经济增长的格兰杰原因,而经济增长并不是收入差距的格兰杰原因,中长期则刚好相反,二者间是一种单向因果关系。 在理论上一直有收入差距与经济增长关系的讨论,许多7 / 8研究认为一定范围内收人差距可以促进经济增长,但是当收入差距超过一定范围时会阻碍经济增长,这些研究对国家的经

12、济增长和收入分配政策具有重要指导意义。本文格兰杰因果检验说明在短期内收入差距促进了我国经济增长,但在长期是经济增长导致了城乡收入差距扩大。 五、结论与政策建议 在所研究的时间段内,我国城乡收入差距与经济增长间存在协整关系,这表明,即便短期内会出现波动,系统的内在稳定机制仍会将其拉回到均衡状态。从 Granger 检验的结果又可以看出在短期内收入差距促进了我国经济增长,但在长期是经济增长导致了城乡收入差距扩大,这与现实也是相符的。尽管我国的城乡收入差距在短期内对经济增长具有一定的促进作用,但同时还应看到,收入差距的扩大对经济增长的作用非常有限,而且从长期看,如果城乡收入差距扩大的势头得不到很好的

13、抑制,会影响中国经济可持续增长。 因此,要对城乡收入差距进行有效的治理,这就要依靠政府的力量,需在以下两个方面下功夫:其一因为经济增长在长期主要会导致城乡收入差距的进一步扩大,在当前我国工业部门和城市部门已经得到较好发展的情况下,政府部门应按照科学发展观的要求对当前的发展战略进行适度调整。将发展的重心转向“三农”,打破城乡二元经济,推动劳动力和资本在城乡间自由流动,增加对农村地区基础设施和教8 / 8育的投资,努力缩小城乡收入差距,这也是实现我国社会经济长期稳定增长的根本保证;其二就是要构建完善的社会保障体系,尤其要增进低收入群体的安全保障,有效减少他们面对医疗、失业等风险的脆弱性。 参考文献: 1刘秋生易鑫村:浙江城乡收入差距与经济增长关系的协整分析.商场现代化,2017 2李珊逢锦丽:中国城乡收入差距与经济增长实证研究.合作经济与科技,2017 3欧阳朝旭:城乡收入差距与经济增长关系的研究.黑龙江对外经贸,2017

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