中國城市城鄉(xiāng)收入差距的空間分異與影響因素

中國城市城鄉(xiāng)收入差距的空間分異與影響因素

改革開放以來，中國的經(jīng)濟和社會發(fā)展取得了巨大進展。然而，與此形成鮮明對比的是，中國城鄉(xiāng)收入差距正在持續(xù)擴大。城鄉(xiāng)實際人均收入比已經(jīng)從1978年的2.35增大到2012年的3.10,如果將公費醫(yī)療和失業(yè)保險等非貨幣因素考慮在內(nèi),中國可能位列世界上城鄉(xiāng)收入差距之最。諸多研究表明,城鄉(xiāng)收入差距擴大是中國收入差距擴大最重要的貢獻因素,其對全國收入差距的貢獻率始終在50%左右。城鄉(xiāng)收入差距失衡已成為影響我國經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展與全面小康社會建設(shè)的熱點問題。黨的十五大以來,歷次報告都對收入分配問題高度關(guān)注:十六屆三中全會指出要“重視解決部分社會成員收入差距過分擴大問題”;十七大報告指出“合理的收入分配制度是社會公平的重要體現(xiàn)”,提出要“逐步扭轉(zhuǎn)收入分配差距擴大趨勢”;十八大報告指出“城鄉(xiāng)區(qū)域發(fā)展和居民收入差距必須高度重視,認真解決”;十八屆三中全會則提出要“努力縮小城鄉(xiāng)收入分配差距,逐步形成橄欖型分配格局”。2012年,中國人均GDP超過6000美元,已躋身中等收入國家行列,遏制城鄉(xiāng)收入分配差距擴大乃至最終縮小收入分配差距,是我國避免落入“中等收入陷阱”的首要選擇。城鄉(xiāng)收入差距問題也是學術(shù)界研究的熱點,Todaro提出在二元經(jīng)濟中只要存在城鄉(xiāng)期望收入差距,必然會產(chǎn)生勞動力流動,而勞動力流動則又會帶動要素報酬的均等化,繼而縮小收入差距。Kuznets借助發(fā)展經(jīng)濟學的方法研究得出,在農(nóng)業(yè)化向工業(yè)化發(fā)展的進程中,初期因為社會資源向工業(yè)部門集中,會擴大收入差距,隨著工業(yè)化實現(xiàn),收入差距會隨之縮小。Robinson和Ahluqwalia論證了收入差距“倒U型”曲線存在的必然性。Deininger等則對Kuznets曲線提出質(zhì)疑。在國內(nèi),城鄉(xiāng)收入差距的研究內(nèi)容多集中在城鄉(xiāng)收入差距變動趨勢、影響因素、與城市化的關(guān)系以及縮小城鄉(xiāng)收入差距的對策等。研究方法以時間序列模型、面板數(shù)據(jù)模型和數(shù)理統(tǒng)計(回歸、聚類、因果檢驗、協(xié)整分析)為主。但是,上述截面數(shù)據(jù)和合成數(shù)據(jù)分析大多建立在忽視地理空間效應(yīng)的基礎(chǔ)上,缺乏實際解釋力和展示度。此外,從研究尺度來看,已有研究幾乎全部集中在全國或省域尺度上進行,缺乏市域、縣域尺度的實例研究;從研究視角來看,目前學術(shù)界較多地關(guān)注城鄉(xiāng)收入差距的總體特征,對其分異格局則少有研究;從研究方法來看,鮮見GIS空間分析手段的應(yīng)用,大部分研究對空間相關(guān)性進行分析時,缺乏針對影響空間差異隨機及結(jié)構(gòu)性因素的定量研究。針對上述不足,本文以2000和2011年中國343個市級及以上行政單元為案例,運用基于GIS的空間計量測度方法,分析城鄉(xiāng)收入差距的時空分異格局與規(guī)律,并比較其總體分異趨勢、空間異質(zhì)性和空間相關(guān)性格局,以期為認清中國城鄉(xiāng)收入的空間結(jié)構(gòu),對政府因地制宜地實行差異化、區(qū)域化的發(fā)展政策提供科學參考。1數(shù)據(jù)來源與研究方法1.1“地改市”的行政單元確定及收入差異的計算我國實行(地級)市管縣的行政體制,地級行政區(qū)的管轄范圍相對較為穩(wěn)定。考慮到統(tǒng)計數(shù)據(jù)的可獲取性和行政單元空間完整性,以2012年中國地級行政區(qū)(地級市、地區(qū)、自治州和盟)和直轄市為研究單元,不包括臺灣、香港和澳門地區(qū),為便于比較,2000年尚未“地改市”的地區(qū)和盟,仍以原行政區(qū)作為研究單元。為保持空間連續(xù)性和便于分析,將個別屬于省直轄的縣級行政區(qū)也納入分析的范疇,包括河南省濟源市,湖北省仙桃市、天門市、潛江市和神農(nóng)架林區(qū),新疆石河子市。此外,海南省除?？诤腿齺喭獾氖≈陛爡^(qū)域合并為一個單元,其人均收入采用除去上述2市以外的全省平均值替代。據(jù)此,得到343個地級及以上行政單元參與研究。選擇城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和農(nóng)村居民人均純收入作為城鄉(xiāng)收入差異的計算指標,因為這兩個指標數(shù)據(jù)便于獲取,雖然在統(tǒng)計口徑上可能存在不一致的問題,但每個指標在同一年份的數(shù)據(jù)具有可比性,可以滿足分析要求。用城鎮(zhèn)可支配收入與農(nóng)村人均純收入之比來度量城鄉(xiāng)收入差距。數(shù)據(jù)來源于2001和2012年的《中國縣(市)社會經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》與《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》。市、區(qū)界線、城市位置信息等獲取自國家基礎(chǔ)地理信息中心1∶400萬數(shù)據(jù)庫。1.2學習方法1.2.1基于oransi指數(shù)的地區(qū)差異采用基于GIS平臺的ESDA技術(shù),包括全局Moran′sI指數(shù)和局域Moran′sI指數(shù)(LISA)。ESDA是得到學界認可的較為理想的數(shù)據(jù)驅(qū)動分析方法,已被廣泛用于區(qū)域差異的研究中;引入Getis-OrdGi*來判別不同空間位置上的高值與低值集聚狀況。計算公式詳見文獻[18-19]。1.2.2局趨勢和隨機性的短程變異用于揭示空間物體的總體分布規(guī)律,忽視局部變異。一般來說,任一表面可分為兩部分:確定性的全局趨勢和隨機性的短程變異。三維趨勢分析反映了描述對象在空間區(qū)域上變化的主體特征。在趨勢分析圖中,每一條豎線代表某個數(shù)據(jù)點的屬性值(高度)和空間位置,數(shù)據(jù)點被投影到一個由東西向和南北向軸構(gòu)成的正交平面上。投影點可以在某平面上擬合出一條曲線,并用于模擬特定方向上數(shù)據(jù)的趨勢。1.2.3空間對象的區(qū)域差異格局重心又稱為加權(quán)平均中心,指區(qū)域內(nèi)特定時刻某屬性值在空間平面上的力矩平衡點。在社會經(jīng)濟研究中,一般通過賦予空間對象幾何坐標以不同權(quán)重,將屬性值(人口、景觀類型、經(jīng)濟社會指標等)加權(quán)求取平均中心并比較結(jié)果,以此揭示研究對象的區(qū)域差異格局,計算公式如下:式中:n為研究對象的數(shù)目;xi和yi為第i個對象的空間坐標值;pi為第i個對象的屬性值。1.2.4空間自相關(guān)性分析是一個關(guān)于數(shù)據(jù)點的半變異值(或變異性)與數(shù)據(jù)點間距離的函數(shù),是描述區(qū)域化變量隨機性和結(jié)構(gòu)性特有的基本手段。設(shè)區(qū)域化變量Z(xi)和Z(xi+h)分別是Z(x)在空間位置xi和xi+h上的觀測值(i=1,2,…,N(h)),則半變異函數(shù)可由以下公式進行估計:式中:N(h)是分割距離為h的樣本量,當空間變異函數(shù)大時,空間自相關(guān)性減弱。以h為橫坐標,以γ(h)為縱坐標,可繪制半變異函數(shù)曲線圖。2城鄉(xiāng)收入的差異是時間和空間的異質(zhì)性2.1一般差異特征2.1.1城鄉(xiāng)收入比借助ArcGIS的自然斷點分類法,將兩個時間截面上全國地級單元的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和農(nóng)村居民人均純收入分別聚為4類:高收入、中高收入、中低收入和低收入。我國自1998年以來,城鄉(xiāng)收入比均>2.5。因此,本文根據(jù)全國和國際經(jīng)驗,將<1.5定為低城鄉(xiāng)收入比;1.5—2.5區(qū)間定為中城鄉(xiāng)收入比;>2.5定為高城鄉(xiāng)收入比,其中,>3.5為極高城鄉(xiāng)收入比。根據(jù)上述城鄉(xiāng)收入比級別,繪制空間分布圖,將城鄉(xiāng)收入比也聚為4類(圖1)。由圖1可發(fā)現(xiàn):(1)從城鄉(xiāng)收入比現(xiàn)狀來看,中國高城鄉(xiāng)收入比的地區(qū)數(shù)量多,低城鄉(xiāng)收入比的地區(qū)數(shù)量少。2011年末,已有190個地區(qū)的城鄉(xiāng)收入比大于2.5,占地級單元總數(shù)的55.39%。其中,有47個地區(qū)的城鄉(xiāng)收入比大于3.5。玉樹州、阿里地區(qū)、果洛州和怒江州是城鄉(xiāng)收入差距最大的4個地區(qū),收入比均超過5。中城鄉(xiāng)收入比(1.5—2.5)的地區(qū)共148個,占總數(shù)的43.15%,主要分布在東部沿海和北方沿邊。低城鄉(xiāng)收入比的城市數(shù)量很少,僅5個,除深圳外,全部位于黑龍江省。(2)從城鄉(xiāng)收入比變化來看,2000年,城鄉(xiāng)收入比>2.5的區(qū)域大都分布在東經(jīng)110°以西,其中城鄉(xiāng)收入比>3.5的地區(qū)除承德、朝陽、阜新和大慶外,全部位于東經(jīng)110°以西。2011年,城鄉(xiāng)收入比>2.5的區(qū)域范圍向華東、華北和華中大幅擴大,數(shù)量上由2000年的142個猛增到2011年的190個。城鄉(xiāng)收入比>3.5的地區(qū)分布范圍略向東移動,數(shù)量上由46個增加到47個。這都說明11年間中國地級及以上城市的城鄉(xiāng)居民收入差距有擴大的趨勢。11年間,城鄉(xiāng)收入比減小的地區(qū)有126個,其中顯著縮小(收入比減少0.5以上)的地區(qū)有34個,縮小最明顯的是大慶市,城鄉(xiāng)收入比由2000年的8.312下降為2.419,減少了5.893;其次是甘孜州(減少了2.973)和朝陽市(減少了2.004);城鄉(xiāng)收入比增加的地區(qū)多達217個,其中顯著擴大(收入比增加0.5以上)的地區(qū)則有65個,擴大最大的是新疆克孜勒蘇州,收入比增加了2.321,其次是玉樹州(2.157)和邵陽市(1.878)?？傮w來看,城鄉(xiāng)收入比的增減呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性:城鄉(xiāng)收入比顯著減小的地區(qū)多分布在西部和東北,而收入比顯著增加最集中的地區(qū)是黃河流域,其次是沿北緯26°線東西向分布,其余散布在新疆和吉林省少數(shù)民族地區(qū)。(3)從城鄉(xiāng)居民收入變化來看,相對而言,11年間城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的空間格局變化要明顯比農(nóng)民人均純收入的變化劇烈,尤其是2000年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入在中部地區(qū)形成一個巨大的低收入斑塊,向西延伸到青海和河西,向南伸展到江西贛南,而在2011年,僅在湘西、鄂西、大別山等少數(shù)地區(qū)存在,大部分均轉(zhuǎn)化為中低收入甚至中高收入?yún)^(qū)。這說明11年間,中部地區(qū)城市居民收入增長顯著,逐步縮小了與東部和西部部分地區(qū)的差距,而農(nóng)村居民的收入在全國呈較均衡的增長態(tài)勢。2.1.2城鄉(xiāng)收入比及趨勢采用ArcGIS的全局趨勢分析方法,以正西和正南方向為X和Y軸,以中國地級市城鄉(xiāng)收入比為Z軸,制作三維透視圖,將透視角度合理旋轉(zhuǎn)后用以揭示中國地級及以上城市城鄉(xiāng)收入比空間特征及其趨勢。在空間分布上,東西方向的城鄉(xiāng)收入差距空間分異程度高于南北方向,中部地區(qū)的地級市城鄉(xiāng)收入差距最大,兩時間截面上城鄉(xiāng)收入差距總體均呈現(xiàn)中部>西部>東部、中部>南方>北方的趨勢,2011年較之2000年,這一趨勢進一步拉大。2.1.3城鄉(xiāng)收入差距較大分別以市域城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民人均純收入以及城鄉(xiāng)收入比為權(quán)重,計算兩個年份的重心,以反映城鄉(xiāng)收入差距空間結(jié)構(gòu)特征及變動情況。結(jié)果發(fā)現(xiàn),中國地級城市城鎮(zhèn)、農(nóng)村居民人均收入和城鄉(xiāng)收入比的重心分布與中國的幾何中心均存在較大偏離,城鄉(xiāng)收入和城鄉(xiāng)收入比的重心均位于華中地區(qū),其中城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民人均收入的重心落在河南省境內(nèi),而城鄉(xiāng)收入比的重心落在了湖北省境內(nèi),這也驗證了中部地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距突出這一實際情況。農(nóng)民人均純收入重心相對于城鎮(zhèn)居民人均收入向東北方向偏移。2000—2011年,各類型重心均向東向北方向移動,其中城鎮(zhèn)人均收入的重心由鄧州市移動到南召縣,農(nóng)村人均收入則由社旗縣移動到葉縣。相對而言,城鎮(zhèn)、農(nóng)村居民人均收入重心的遷移幅度遠大于城鄉(xiāng)收入比重心的遷移幅度;城鎮(zhèn)、農(nóng)村居民人均收入向北遷移的幅度大于向東遷移的幅度,而城鄉(xiāng)收入比重心向東遷移的幅度大于向北遷移的幅度。以上結(jié)果從空間上說明北部市域農(nóng)民人均純收入增長的幅度要大于其它地區(qū),東部地區(qū)城鄉(xiāng)收入空間差異擴大的幅度高于全國其他區(qū)域。2.2城鄉(xiāng)收入差距空間關(guān)聯(lián)類型圖經(jīng)OpenGeoDa軟件計算,2000年和2011年城鄉(xiāng)收入比的全局Moran’sI值分別為0.489和0.586,而且兩年份上Moran’sI的正態(tài)統(tǒng)計量Z值均超過0.05置信水平的臨界值1.96,表明全國地級行政區(qū)城鄉(xiāng)收入比存在著顯著的全局空間自相關(guān)特征,城鄉(xiāng)收入比較高的市域趨于集聚,城鄉(xiāng)收入比較低的市域也趨于集聚,且總體表現(xiàn)為擴大趨勢。為進一步分析各市在空間上的相互關(guān)聯(lián)類型,繪制Moran散點圖(圖2),依據(jù)樣本市與其相鄰市的空間關(guān)系,在5%顯著水平下,把各市歸為下述4類:(1)高—高(懸殊型)。市域自身與相鄰市域城鄉(xiāng)收入差距均較高,二者呈正相關(guān)關(guān)聯(lián)。(2)低—低(協(xié)調(diào)型)。市域自身與相鄰市域城鄉(xiāng)收入差距均較低,二者呈顯著正相關(guān)關(guān)聯(lián)。(3)低—高(空心型)。市域自身城鄉(xiāng)收入差距較低,而相鄰市域收入差距較高,空間上表現(xiàn)為中心低而四周高的負相關(guān)聯(lián)特征。(4)高—低(極化型)。市域自身城鄉(xiāng)收入差距較高,而相鄰市域收入差距較低,二者負相關(guān)關(guān)聯(lián)性顯著,空間上表現(xiàn)為中心高而四周低的關(guān)聯(lián)特征。從市域數(shù)量分布來看,2000年協(xié)調(diào)型(59)>懸殊型(57)>空心型(4)>極化型(3);2011年則是懸殊型(63)>協(xié)調(diào)型(61)>空心型(5)>極化型(3)。這說明中國地級行政區(qū)城鄉(xiāng)收入差距呈現(xiàn)非均衡的發(fā)展格局,表現(xiàn)在城鄉(xiāng)收入差距大的地區(qū)往往也和收入差距大的地區(qū)為鄰,而城鄉(xiāng)收入差距小的地區(qū)則大多也與收入差距小的地區(qū)為鄰,且這一現(xiàn)象有加強的趨勢。值得注意的是,兩個時間截面上懸殊型區(qū)域在空間上從西南到西北基本連成一片,形成巨大的連綿區(qū)域,而協(xié)調(diào)型區(qū)域則被分割成不連續(xù)的碎片。這也反映出城鄉(xiāng)收入差距大的區(qū)域集聚性更強,而收入差距小的區(qū)域其成因更為復(fù)雜,這些市域有可能屬于城鄉(xiāng)收入水平均較高的良性高水平協(xié)調(diào)型,亦可能是城鄉(xiāng)收入水平均較低的良性低水平協(xié)調(diào)型,其空間分布也就更為破碎。進一步比較圖1和圖2,發(fā)現(xiàn)城鄉(xiāng)收入差距空間關(guān)聯(lián)類型圖與農(nóng)民人均純收入分級圖具有很強的空間分布契合度,尤其是懸殊型市域分布與農(nóng)民人均純收入低收入市域的空間分布范圍大致重合,而與城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的分布則匹配度很差。這樣的現(xiàn)象絕非偶然,從一個側(cè)面說明農(nóng)民收入過低是影響西部地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的重要原因。2.3城鄉(xiāng)收入差距的集聚熱點分析可進一步偵測出空間集聚的明顯位置及區(qū)域相關(guān)的程度,找尋哪個市域?qū)τ谌挚臻g自相關(guān)的貢獻度更大,并可揭示Moran’sI的全局自相關(guān)在何種程度上掩蓋了局部的不穩(wěn)定。本文分別計算了2000和2011年各市域城鄉(xiāng)收入差距的局域空間關(guān)聯(lián)系數(shù)Getis-OrdGi*,并借助ArcGIS軟件將結(jié)果空間化。采用Jenks最佳自然斷裂法對兩個年份的局域Gi*統(tǒng)計值進行聚類,劃分為熱點、次熱、次冷和冷點區(qū),得到城鄉(xiāng)收入差距空間格局的熱點演化圖(圖3)。與圖2相比,圖3對于城鄉(xiāng)收入差距集聚狀態(tài)的反映更為明顯。2011年,中國地級及以上城市城鄉(xiāng)收入比熱、冷點區(qū)域在空間上形成了不完整的同心半環(huán)狀結(jié)構(gòu):以西南地區(qū)和西北地區(qū)東部為主的熱點區(qū)位于核心位置,在其外部環(huán)繞著次熱點區(qū),位置大致介于東經(jīng)110°以西和北緯37°以南;次冷點區(qū)分布在次熱點區(qū)外圍,其分布面積最小;最外側(cè)是冷點區(qū),位于東經(jīng)115°以東和北緯39°以北。整體來看,2000—2011年,中國地級及以上城市城鄉(xiāng)收入比的熱、冷點格局沒有發(fā)生很大變化,但在局部區(qū)域,各類型之間的轉(zhuǎn)化較明顯。如內(nèi)蒙古東部的錫林郭勒和呼倫貝爾由次熱點區(qū)轉(zhuǎn)化為次冷點區(qū),新疆北部、東北大部、冀南和淮海等區(qū)域由次冷點區(qū)轉(zhuǎn)換為冷點區(qū),重慶和達州由熱點區(qū)轉(zhuǎn)為次熱點區(qū),上述地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距有縮小的趨勢;相反,內(nèi)蒙古呼包鄂榆地區(qū)從次冷點區(qū)演變?yōu)榇螣狳c區(qū),陜甘寧盆地則由次熱點區(qū)演化為熱點區(qū),這些地區(qū)均為重要的能源接續(xù)基地,城鄉(xiāng)收入差距有擴大的趨勢。相對于城鄉(xiāng)收入比的變化,城鎮(zhèn)居民可支配收入和農(nóng)民純收入的變化更為劇烈。其中,城鎮(zhèn)居民收入變化的主要特征是冷熱點區(qū)域的消長,11年間冷點區(qū)大幅擴張而熱點區(qū)大幅收縮;農(nóng)村居民收入變化的主要特征是次冷點區(qū)大面積轉(zhuǎn)化為次熱點區(qū),尤其是在東北和華北地區(qū)。2.4城鄉(xiāng)收入差距空間集聚性分析對各城市2011年的城鄉(xiāng)收入比數(shù)據(jù)在SPSS中進行描述性統(tǒng)計后發(fā)現(xiàn),城鄉(xiāng)收入比數(shù)據(jù)的偏斜度(Skewness)為1.114,呈正偏態(tài)分布。經(jīng)過對數(shù)變換處理后,偏斜度減小為0.118,其均值(0.957)和中值(0.942)非常接近,可近似視為正態(tài)分布。同理,2000年城鄉(xiāng)收入比數(shù)據(jù)經(jīng)對數(shù)變換后,偏斜度由2.099降低為0.744,均值(0.907)和中值(0.872)也很接近,可看作服從正態(tài)分布。將對數(shù)處理后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入ArcGIS軟件開展地統(tǒng)計分析。設(shè)定步長(lagsize)值為190km,步長數(shù)設(shè)為10,確保步長和步長數(shù)的乘積約等于城市間最大距離的一半。采用universalkriging的二階擬合法,通過多種模型對半變異函數(shù)進行模擬,并綜合比較各項擬合參數(shù),發(fā)現(xiàn)兩個年份用高斯模型擬合均有最好的效果,擬合結(jié)果見表1。塊金系數(shù)體現(xiàn)隨機成分產(chǎn)生的空間異質(zhì)性占系統(tǒng)總變異的比重,如果塊金系數(shù)<0.25,說明系統(tǒng)空間相關(guān)性非常強烈,如果塊金系數(shù)在0.25—0.75之間,表明系統(tǒng)的空間相關(guān)性為中等;若塊金系數(shù)>0.75說明系統(tǒng)的空間相關(guān)性很弱。由結(jié)果可知,兩個年份的塊金系數(shù)均為中等偏低值,反映出中國地級及以上城市間城鄉(xiāng)收入差距具有中等偏強的空間相關(guān)性,這說明了中國地級及以上城市間城鄉(xiāng)收入差距高低的相互作用及聯(lián)動效應(yīng)較為顯著,印證了中國城鄉(xiāng)收入差距存在著空間集聚性。同時,也表明了結(jié)構(gòu)性成分(區(qū)域發(fā)展因素)引起的城鄉(xiāng)收入差距空間變異程度要大于隨機性成分(地區(qū)內(nèi)部因素)的作用。11年間塊金系數(shù)略有增加,說明在不斷變化的城鄉(xiāng)收入空間差異中,由空間相關(guān)所引起的結(jié)構(gòu)化分異有增強的態(tài)勢。3影響城鄉(xiāng)收入差距的空間計量3.1區(qū)域城鄉(xiāng)收入差距及影響因素分析通過上文分析可知,中國地級以上行政區(qū)城鄉(xiāng)收入差距在空間上存在明顯的相關(guān)性與溢出效應(yīng),如果忽視這種空間相關(guān)性,可能會造成研究結(jié)論的偏誤,因此有必要引入空間計量模型分析其成因。本文采用空間滯后模型(SpatialLagModel,SLM)分析各變量在某區(qū)域是否存在空間溢出效應(yīng),一般取對數(shù)形式,可消除線性模型中的異方差。城鄉(xiāng)收入差距的形成和影響因素復(fù)雜,涉及地理區(qū)位、資源稟賦、政策制度、人口素質(zhì)、城市化、勞動力、資本儲蓄、外資投入、基礎(chǔ)設(shè)施、政府財稅等多方面,考慮到地級數(shù)據(jù)的可獲取性、易量化以及模型的簡明,本文以2011年城鄉(xiāng)收入比為被解釋變量(Gap),以2011年城鄉(xiāng)勞動力之比(Lab)、城鎮(zhèn)化率(Urb)、城鄉(xiāng)固定資產(chǎn)投資比(Inv)、二產(chǎn)聚集度(二產(chǎn)產(chǎn)值與市域面積之比,Sec)和三產(chǎn)集聚度(Ter)為解釋變量,模型表達式為:式中:ρ為相鄰區(qū)域城鄉(xiāng)收入差距對本區(qū)域的影響;β為回歸系數(shù);W為空間權(quán)重矩陣,本文依據(jù)空間鄰接性構(gòu)建;γ為相鄰區(qū)域各因子對本區(qū)域城鄉(xiāng)收入差距的影響;x為解釋變量;ε為隨機誤差向量,ε~N(0,σ2In)。3.2普通回歸模型的運用直接導(dǎo)致結(jié)果分析解釋力下降分別采用經(jīng)典最小二乘模型(OLS)與空間滯后模型進行回歸運算,檢驗結(jié)果(表2)表明,比較表2和表3的估計結(jié)果,我們發(fā)現(xiàn)空間計量模型的擬合情況均優(yōu)于普通最小二乘模型。由于空間滯后模型采用極大似然法估計模型參數(shù),盡管提升了R2值,但分析殘差平方和分解的擬合優(yōu)度意義不大,因此主要比較對數(shù)似然函數(shù)值LIC、赤池信息準則AIC和施瓦茨準則SC統(tǒng)計量的值,可以發(fā)現(xiàn)SLM的LIC值高于相應(yīng)的普通OLS模型,而AIC和SC統(tǒng)計量的值均小于相應(yīng)的普通OLS模型。由此可見,普通回歸模型遺漏了變量的空間自相關(guān),導(dǎo)致模型使用和結(jié)果分析解釋力下降,同時也驗證了中國地級以上行政區(qū)城鄉(xiāng)收入差距是存在相關(guān)性的。在分析模型中,城鎮(zhèn)化率、城鄉(xiāng)固定資產(chǎn)投資比、二產(chǎn)聚集度和三產(chǎn)集聚度3個變量的回歸系數(shù)符號為正,而城鄉(xiāng)勞動力之比的符號為負。城鄉(xiāng)勞動力之比與城鄉(xiāng)收入差距呈負相關(guān)關(guān)系,換言之,由農(nóng)村勞動力向城市流動而導(dǎo)致的城鄉(xiāng)勞動力比的擴大,會縮小城鄉(xiāng)收入的差距。值得注意的是,與一般的預(yù)期不同,本文研究表明城市化率與城鄉(xiāng)收入差距呈很弱的正相關(guān)關(guān)系,亦即城市化的推進并沒有能縮小城鄉(xiāng)收入差距,其原因可能是中國城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)嚴重且不平衡,短期內(nèi)推進城市化進程勢必會加快地區(qū)差異的擴大。城鄉(xiāng)固定資產(chǎn)投資比與城鄉(xiāng)收入差距呈正相關(guān)關(guān)系,這與實際狀況一致,因為資本追求利潤最大化的原則使其更愿意流向基礎(chǔ)設(shè)施和規(guī)模經(jīng)濟更好的城市,享受經(jīng)濟的外部性,繼而