中国城市城乡收入差距的空间分异与影响因素

中国城市城乡收入差距的空间分异与影响因素

改革开放以来，中国的经济和社会发展取得了巨大进展。然而，与此形成鲜明对比的是，中国城乡收入差距正在持续扩大。城乡实际人均收入比已经从1978年的2.35增大到2012年的3.10,如果将公费医疗和失业保险等非货币因素考虑在内,中国可能位列世界上城乡收入差距之最。诸多研究表明,城乡收入差距扩大是中国收入差距扩大最重要的贡献因素,其对全国收入差距的贡献率始终在50%左右。城乡收入差距失衡已成为影响我国经济社会可持续发展与全面小康社会建设的热点问题。党的十五大以来,历次报告都对收入分配问题高度关注:十六届三中全会指出要“重视解决部分社会成员收入差距过分扩大问题”;十七大报告指出“合理的收入分配制度是社会公平的重要体现”,提出要“逐步扭转收入分配差距扩大趋势”;十八大报告指出“城乡区域发展和居民收入差距必须高度重视,认真解决”;十八届三中全会则提出要“努力缩小城乡收入分配差距,逐步形成橄榄型分配格局”。2012年,中国人均GDP超过6000美元,已跻身中等收入国家行列,遏制城乡收入分配差距扩大乃至最终缩小收入分配差距,是我国避免落入“中等收入陷阱”的首要选择。城乡收入差距问题也是学术界研究的热点,Todaro提出在二元经济中只要存在城乡期望收入差距,必然会产生劳动力流动,而劳动力流动则又会带动要素报酬的均等化,继而缩小收入差距。Kuznets借助发展经济学的方法研究得出,在农业化向工业化发展的进程中,初期因为社会资源向工业部门集中,会扩大收入差距,随着工业化实现,收入差距会随之缩小。Robinson和Ahluqwalia论证了收入差距“倒U型”曲线存在的必然性。Deininger等则对Kuznets曲线提出质疑。在国内,城乡收入差距的研究内容多集中在城乡收入差距变动趋势、影响因素、与城市化的关系以及缩小城乡收入差距的对策等。研究方法以时间序列模型、面板数据模型和数理统计(回归、聚类、因果检验、协整分析)为主。但是,上述截面数据和合成数据分析大多建立在忽视地理空间效应的基础上,缺乏实际解释力和展示度。此外,从研究尺度来看,已有研究几乎全部集中在全国或省域尺度上进行,缺乏市域、县域尺度的实例研究;从研究视角来看,目前学术界较多地关注城乡收入差距的总体特征,对其分异格局则少有研究;从研究方法来看,鲜见GIS空间分析手段的应用,大部分研究对空间相关性进行分析时,缺乏针对影响空间差异随机及结构性因素的定量研究。针对上述不足,本文以2000和2011年中国343个市级及以上行政单元为案例,运用基于GIS的空间计量测度方法,分析城乡收入差距的时空分异格局与规律,并比较其总体分异趋势、空间异质性和空间相关性格局,以期为认清中国城乡收入的空间结构,对政府因地制宜地实行差异化、区域化的发展政策提供科学参考。1数据来源与研究方法1.1“地改市”的行政单元确定及收入差异的计算我国实行(地级)市管县的行政体制,地级行政区的管辖范围相对较为稳定。考虑到统计数据的可获取性和行政单元空间完整性,以2012年中国地级行政区(地级市、地区、自治州和盟)和直辖市为研究单元,不包括台湾、香港和澳门地区,为便于比较,2000年尚未“地改市”的地区和盟,仍以原行政区作为研究单元。为保持空间连续性和便于分析,将个别属于省直辖的县级行政区也纳入分析的范畴,包括河南省济源市,湖北省仙桃市、天门市、潜江市和神农架林区,新疆石河子市。此外,海南省除海口和三亚外的省直辖区域合并为一个单元,其人均收入采用除去上述2市以外的全省平均值替代。据此,得到343个地级及以上行政单元参与研究。选择城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入作为城乡收入差异的计算指标,因为这两个指标数据便于获取,虽然在统计口径上可能存在不一致的问题,但每个指标在同一年份的数据具有可比性,可以满足分析要求。用城镇可支配收入与农村人均纯收入之比来度量城乡收入差距。数据来源于2001和2012年的《中国县(市)社会经济统计年鉴》与《中国区域经济统计年鉴》。市、区界线、城市位置信息等获取自国家基础地理信息中心1∶400万数据库。1.2学习方法1.2.1基于oransi指数的地区差异采用基于GIS平台的ESDA技术,包括全局Moran′sI指数和局域Moran′sI指数(LISA)。ESDA是得到学界认可的较为理想的数据驱动分析方法,已被广泛用于区域差异的研究中;引入Getis-OrdGi*来判别不同空间位置上的高值与低值集聚状况。计算公式详见文献[18-19]。1.2.2局趋势和随机性的短程变异用于揭示空间物体的总体分布规律,忽视局部变异。一般来说,任一表面可分为两部分:确定性的全局趋势和随机性的短程变异。三维趋势分析反映了描述对象在空间区域上变化的主体特征。在趋势分析图中,每一条竖线代表某个数据点的属性值(高度)和空间位置,数据点被投影到一个由东西向和南北向轴构成的正交平面上。投影点可以在某平面上拟合出一条曲线,并用于模拟特定方向上数据的趋势。1.2.3空间对象的区域差异格局重心又称为加权平均中心,指区域内特定时刻某属性值在空间平面上的力矩平衡点。在社会经济研究中,一般通过赋予空间对象几何坐标以不同权重,将属性值(人口、景观类型、经济社会指标等)加权求取平均中心并比较结果,以此揭示研究对象的区域差异格局,计算公式如下:式中:n为研究对象的数目;xi和yi为第i个对象的空间坐标值;pi为第i个对象的属性值。1.2.4空间自相关性分析是一个关于数据点的半变异值(或变异性)与数据点间距离的函数,是描述区域化变量随机性和结构性特有的基本手段。设区域化变量Z(xi)和Z(xi+h)分别是Z(x)在空间位置xi和xi+h上的观测值(i=1,2,…,N(h)),则半变异函数可由以下公式进行估计:式中:N(h)是分割距离为h的样本量,当空间变异函数大时,空间自相关性减弱。以h为横坐标,以γ(h)为纵坐标,可绘制半变异函数曲线图。2城乡收入的差异是时间和空间的异质性2.1一般差异特征2.1.1城乡收入比借助ArcGIS的自然断点分类法,将两个时间截面上全国地级单元的城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入分别聚为4类:高收入、中高收入、中低收入和低收入。我国自1998年以来,城乡收入比均>2.5。因此,本文根据全国和国际经验,将<1.5定为低城乡收入比;1.5—2.5区间定为中城乡收入比;>2.5定为高城乡收入比,其中,>3.5为极高城乡收入比。根据上述城乡收入比级别,绘制空间分布图,将城乡收入比也聚为4类(图1)。由图1可发现:(1)从城乡收入比现状来看,中国高城乡收入比的地区数量多,低城乡收入比的地区数量少。2011年末,已有190个地区的城乡收入比大于2.5,占地级单元总数的55.39%。其中,有47个地区的城乡收入比大于3.5。玉树州、阿里地区、果洛州和怒江州是城乡收入差距最大的4个地区,收入比均超过5。中城乡收入比(1.5—2.5)的地区共148个,占总数的43.15%,主要分布在东部沿海和北方沿边。低城乡收入比的城市数量很少,仅5个,除深圳外,全部位于黑龙江省。(2)从城乡收入比变化来看,2000年,城乡收入比>2.5的区域大都分布在东经110°以西,其中城乡收入比>3.5的地区除承德、朝阳、阜新和大庆外,全部位于东经110°以西。2011年,城乡收入比>2.5的区域范围向华东、华北和华中大幅扩大,数量上由2000年的142个猛增到2011年的190个。城乡收入比>3.5的地区分布范围略向东移动,数量上由46个增加到47个。这都说明11年间中国地级及以上城市的城乡居民收入差距有扩大的趋势。11年间,城乡收入比减小的地区有126个,其中显著缩小(收入比减少0.5以上)的地区有34个,缩小最明显的是大庆市,城乡收入比由2000年的8.312下降为2.419,减少了5.893;其次是甘孜州(减少了2.973)和朝阳市(减少了2.004);城乡收入比增加的地区多达217个,其中显著扩大(收入比增加0.5以上)的地区则有65个,扩大最大的是新疆克孜勒苏州,收入比增加了2.321,其次是玉树州(2.157)和邵阳市(1.878)。总体来看,城乡收入比的增减呈现出一定的规律性:城乡收入比显著减小的地区多分布在西部和东北,而收入比显著增加最集中的地区是黄河流域,其次是沿北纬26°线东西向分布,其余散布在新疆和吉林省少数民族地区。(3)从城乡居民收入变化来看,相对而言,11年间城镇居民人均可支配收入的空间格局变化要明显比农民人均纯收入的变化剧烈,尤其是2000年城镇居民人均可支配收入在中部地区形成一个巨大的低收入斑块,向西延伸到青海和河西,向南伸展到江西赣南,而在2011年,仅在湘西、鄂西、大别山等少数地区存在,大部分均转化为中低收入甚至中高收入区。这说明11年间,中部地区城市居民收入增长显著,逐步缩小了与东部和西部部分地区的差距,而农村居民的收入在全国呈较均衡的增长态势。2.1.2城乡收入比及趋势采用ArcGIS的全局趋势分析方法,以正西和正南方向为X和Y轴,以中国地级市城乡收入比为Z轴,制作三维透视图,将透视角度合理旋转后用以揭示中国地级及以上城市城乡收入比空间特征及其趋势。在空间分布上,东西方向的城乡收入差距空间分异程度高于南北方向,中部地区的地级市城乡收入差距最大,两时间截面上城乡收入差距总体均呈现中部>西部>东部、中部>南方>北方的趋势,2011年较之2000年,这一趋势进一步拉大。2.1.3城乡收入差距较大分别以市域城镇和农村居民人均纯收入以及城乡收入比为权重,计算两个年份的重心,以反映城乡收入差距空间结构特征及变动情况。结果发现,中国地级城市城镇、农村居民人均收入和城乡收入比的重心分布与中国的几何中心均存在较大偏离,城乡收入和城乡收入比的重心均位于华中地区,其中城镇和农村居民人均收入的重心落在河南省境内,而城乡收入比的重心落在了湖北省境内,这也验证了中部地区城乡收入差距突出这一实际情况。农民人均纯收入重心相对于城镇居民人均收入向东北方向偏移。2000—2011年,各类型重心均向东向北方向移动,其中城镇人均收入的重心由邓州市移动到南召县,农村人均收入则由社旗县移动到叶县。相对而言,城镇、农村居民人均收入重心的迁移幅度远大于城乡收入比重心的迁移幅度;城镇、农村居民人均收入向北迁移的幅度大于向东迁移的幅度,而城乡收入比重心向东迁移的幅度大于向北迁移的幅度。以上结果从空间上说明北部市域农民人均纯收入增长的幅度要大于其它地区,东部地区城乡收入空间差异扩大的幅度高于全国其他区域。2.2城乡收入差距空间关联类型图经OpenGeoDa软件计算,2000年和2011年城乡收入比的全局Moran’sI值分别为0.489和0.586,而且两年份上Moran’sI的正态统计量Z值均超过0.05置信水平的临界值1.96,表明全国地级行政区城乡收入比存在着显著的全局空间自相关特征,城乡收入比较高的市域趋于集聚,城乡收入比较低的市域也趋于集聚,且总体表现为扩大趋势。为进一步分析各市在空间上的相互关联类型,绘制Moran散点图(图2),依据样本市与其相邻市的空间关系,在5%显著水平下,把各市归为下述4类:(1)高—高(悬殊型)。市域自身与相邻市域城乡收入差距均较高,二者呈正相关关联。(2)低—低(协调型)。市域自身与相邻市域城乡收入差距均较低,二者呈显著正相关关联。(3)低—高(空心型)。市域自身城乡收入差距较低,而相邻市域收入差距较高,空间上表现为中心低而四周高的负相关联特征。(4)高—低(极化型)。市域自身城乡收入差距较高,而相邻市域收入差距较低,二者负相关关联性显著,空间上表现为中心高而四周低的关联特征。从市域数量分布来看,2000年协调型(59)>悬殊型(57)>空心型(4)>极化型(3);2011年则是悬殊型(63)>协调型(61)>空心型(5)>极化型(3)。这说明中国地级行政区城乡收入差距呈现非均衡的发展格局,表现在城乡收入差距大的地区往往也和收入差距大的地区为邻,而城乡收入差距小的地区则大多也与收入差距小的地区为邻,且这一现象有加强的趋势。值得注意的是,两个时间截面上悬殊型区域在空间上从西南到西北基本连成一片,形成巨大的连绵区域,而协调型区域则被分割成不连续的碎片。这也反映出城乡收入差距大的区域集聚性更强,而收入差距小的区域其成因更为复杂,这些市域有可能属于城乡收入水平均较高的良性高水平协调型,亦可能是城乡收入水平均较低的良性低水平协调型,其空间分布也就更为破碎。进一步比较图1和图2,发现城乡收入差距空间关联类型图与农民人均纯收入分级图具有很强的空间分布契合度,尤其是悬殊型市域分布与农民人均纯收入低收入市域的空间分布范围大致重合,而与城镇居民人均可支配收入的分布则匹配度很差。这样的现象绝非偶然,从一个侧面说明农民收入过低是影响西部地区城乡收入差距的重要原因。2.3城乡收入差距的集聚热点分析可进一步侦测出空间集聚的明显位置及区域相关的程度,找寻哪个市域对于全局空间自相关的贡献度更大,并可揭示Moran’sI的全局自相关在何种程度上掩盖了局部的不稳定。本文分别计算了2000和2011年各市域城乡收入差距的局域空间关联系数Getis-OrdGi*,并借助ArcGIS软件将结果空间化。采用Jenks最佳自然断裂法对两个年份的局域Gi*统计值进行聚类,划分为热点、次热、次冷和冷点区,得到城乡收入差距空间格局的热点演化图(图3)。与图2相比,图3对于城乡收入差距集聚状态的反映更为明显。2011年,中国地级及以上城市城乡收入比热、冷点区域在空间上形成了不完整的同心半环状结构:以西南地区和西北地区东部为主的热点区位于核心位置,在其外部环绕着次热点区,位置大致介于东经110°以西和北纬37°以南;次冷点区分布在次热点区外围,其分布面积最小;最外侧是冷点区,位于东经115°以东和北纬39°以北。整体来看,2000—2011年,中国地级及以上城市城乡收入比的热、冷点格局没有发生很大变化,但在局部区域,各类型之间的转化较明显。如内蒙古东部的锡林郭勒和呼伦贝尔由次热点区转化为次冷点区,新疆北部、东北大部、冀南和淮海等区域由次冷点区转换为冷点区,重庆和达州由热点区转为次热点区,上述地区的城乡收入差距有缩小的趋势;相反,内蒙古呼包鄂榆地区从次冷点区演变为次热点区,陕甘宁盆地则由次热点区演化为热点区,这些地区均为重要的能源接续基地,城乡收入差距有扩大的趋势。相对于城乡收入比的变化,城镇居民可支配收入和农民纯收入的变化更为剧烈。其中,城镇居民收入变化的主要特征是冷热点区域的消长,11年间冷点区大幅扩张而热点区大幅收缩;农村居民收入变化的主要特征是次冷点区大面积转化为次热点区,尤其是在东北和华北地区。2.4城乡收入差距空间集聚性分析对各城市2011年的城乡收入比数据在SPSS中进行描述性统计后发现,城乡收入比数据的偏斜度(Skewness)为1.114,呈正偏态分布。经过对数变换处理后,偏斜度减小为0.118,其均值(0.957)和中值(0.942)非常接近,可近似视为正态分布。同理,2000年城乡收入比数据经对数变换后,偏斜度由2.099降低为0.744,均值(0.907)和中值(0.872)也很接近,可看作服从正态分布。将对数处理后的数据导入ArcGIS软件开展地统计分析。设定步长(lagsize)值为190km,步长数设为10,确保步长和步长数的乘积约等于城市间最大距离的一半。采用universalkriging的二阶拟合法,通过多种模型对半变异函数进行模拟,并综合比较各项拟合参数,发现两个年份用高斯模型拟合均有最好的效果,拟合结果见表1。块金系数体现随机成分产生的空间异质性占系统总变异的比重,如果块金系数<0.25,说明系统空间相关性非常强烈,如果块金系数在0.25—0.75之间,表明系统的空间相关性为中等;若块金系数>0.75说明系统的空间相关性很弱。由结果可知,两个年份的块金系数均为中等偏低值,反映出中国地级及以上城市间城乡收入差距具有中等偏强的空间相关性,这说明了中国地级及以上城市间城乡收入差距高低的相互作用及联动效应较为显著,印证了中国城乡收入差距存在着空间集聚性。同时,也表明了结构性成分(区域发展因素)引起的城乡收入差距空间变异程度要大于随机性成分(地区内部因素)的作用。11年间块金系数略有增加,说明在不断变化的城乡收入空间差异中,由空间相关所引起的结构化分异有增强的态势。3影响城乡收入差距的空间计量3.1区域城乡收入差距及影响因素分析通过上文分析可知,中国地级以上行政区城乡收入差距在空间上存在明显的相关性与溢出效应,如果忽视这种空间相关性,可能会造成研究结论的偏误,因此有必要引入空间计量模型分析其成因。本文采用空间滞后模型(SpatialLagModel,SLM)分析各变量在某区域是否存在空间溢出效应,一般取对数形式,可消除线性模型中的异方差。城乡收入差距的形成和影响因素复杂,涉及地理区位、资源禀赋、政策制度、人口素质、城市化、劳动力、资本储蓄、外资投入、基础设施、政府财税等多方面,考虑到地级数据的可获取性、易量化以及模型的简明,本文以2011年城乡收入比为被解释变量(Gap),以2011年城乡劳动力之比(Lab)、城镇化率(Urb)、城乡固定资产投资比(Inv)、二产聚集度(二产产值与市域面积之比,Sec)和三产集聚度(Ter)为解释变量,模型表达式为:式中:ρ为相邻区域城乡收入差距对本区域的影响;β为回归系数;W为空间权重矩阵,本文依据空间邻接性构建;γ为相邻区域各因子对本区域城乡收入差距的影响;x为解释变量;ε为随机误差向量,ε~N(0,σ2In)。3.2普通回归模型的运用直接导致结果分析解释力下降分别采用经典最小二乘模型(OLS)与空间滞后模型进行回归运算,检验结果(表2)表明,比较表2和表3的估计结果,我们发现空间计量模型的拟合情况均优于普通最小二乘模型。由于空间滞后模型采用极大似然法估计模型参数,尽管提升了R2值,但分析残差平方和分解的拟合优度意义不大,因此主要比较对数似然函数值LIC、赤池信息准则AIC和施瓦茨准则SC统计量的值,可以发现SLM的LIC值高于相应的普通OLS模型,而AIC和SC统计量的值均小于相应的普通OLS模型。由此可见,普通回归模型遗漏了变量的空间自相关,导致模型使用和结果分析解释力下降,同时也验证了中国地级以上行政区城乡收入差距是存在相关性的。在分析模型中,城镇化率、城乡固定资产投资比、二产聚集度和三产集聚度3个变量的回归系数符号为正,而城乡劳动力之比的符号为负。城乡劳动力之比与城乡收入差距呈负相关关系,换言之,由农村劳动力向城市流动而导致的城乡劳动力比的扩大,会缩小城乡收入的差距。值得注意的是,与一般的预期不同,本文研究表明城市化率与城乡收入差距呈很弱的正相关关系,亦即城市化的推进并没有能缩小城乡收入差距,其原因可能是中国城乡二元结构严重且不平衡,短期内推进城市化进程势必会加快地区差异的扩大。城乡固定资产投资比与城乡收入差距呈正相关关系,这与实际状况一致,因为资本追求利润最大化的原则使其更愿意流向基础设施和规模经济更好的城市,享受经济的外部性,继而