人口红利对我国城乡收入差距的影响研究

宋奇成,苏 畅

（重庆理工大学 经济与贸易学院，重庆 400054）

人口红利对我国城乡收入差距的影响研究

宋奇成,苏 畅

（重庆理工大学 经济与贸易学院，重庆 400054）

人口红利促进经济增长，但是城乡收入差距却不断扩大。从人口红利的两个显著特征，高劳动参与率和总抚养比的下降两个途径提出理论假说。以中国1993—2012年的第二三产业总比重、城乡人力资本投资差异和城乡收入差距的时间序列数据，构建VECM模型。实证结果表明：城乡收入差距长期受到产业结构的变动和城乡人力资本投资差异的共同作用；在滞后期内，第二三产业总比重的增加导致城乡收入差距缩小，城乡人力资本投资差异的扩大将导致城乡收入差距扩大。

人口红利；城乡收入差距；VECM模型

一、引言

人口红利这一概念在David Bloom和Andrew Mason于1998年被提出之后就被大量学者进行研究。根据瑞典1957年人口生命表中人口对于人口红利期的判别标准，以65岁作为老年起始年龄，总抚养比小于50%就进入人口红利期。中国自1993年进入人口红利期以来，经济依旧维持着高速发展，国民总收入从1993年35 260.0亿元增长到2012年的516 282.1亿元。 在“十八大”中，党中央提出到2020年实现全面建成小康社会的目标，实现共同富裕。在当前的情况下，主要的问题就是在经济发展的同时缩小我国城乡居民的收入差距。可是随着人口红利对经济增长促进作用的体现，城乡收入差距却没有因为人口红利的作用得以缩小。从城乡收入差距绝对数来看，城镇人均收入比农村人均收入由1993年的1 655.8元增长到2012年的16 648.14元。为了社会的和谐稳定，城乡共享人口红利，缩小城乡收入差距已迫在眉睫。

二、理论分析与研究假设

人口红利时期最显著的两个特征是高劳动参与率和总抚养比的下降，适龄劳动人口比重的上升促进经济快速增长。人口红利被提出的时间还不长，在这个时期促进经济增长的同时，是否会对城乡收入差距变动有影响。如果存在影响是通过何种途径作用于城乡收入差距，有助于我们更全面地去看待人口红利。本文将通过对高劳动参与率和总抚养比下降这两个人口红利时期显著的特征来分析城乡收入差距的影响机理和作用机制。

（一）高劳动参与率与城乡收入差距

人口红利期，适龄劳动人口逐渐变多，劳动力资源相对丰富。Todaro指出在一个典型的二元经济国家中，随着城乡期望收入差距的扩大，带来的是劳动力的转移。在劳动力转移的过程中，会促进第二、三产业的发展导致二三产业总比重的增加[1]。陈斌开认为在计划体制下优先发展重工业的政策，直接导致逆向城市化。农村居民不能有效地转移到城市，引起农业从业的人数增加和农村收入水平下降，对之后城乡收入差距的扩大起到重要作用[2]。傅鸿源等从“产业梯度转移”角度来看，认为大量廉价农村劳动力不断转移进入城市低层次产业，使得这些本来应该随着城市劳动力成本的提高而被迫进行转移的产业可以继续维持低成本的人力资源优势，结果造成城乡收入差距不断扩大[3]。高霞通过对产业结构变动和城乡收入差距进行Granger因果检验，得出二三产业比重的上升会导致城乡收入差距的扩大[4]。所以，提出以下的研究假设。

研究假设1：高劳动参与率会影响到城乡收入差距的变化，会引起农村剩余劳动力的转移。在转移的过程中，产业结构的优化升级会促进城乡收入差距扩大。

（二）总抚养比下降与城乡收入差距

人口的年龄结构处在不断的变化之中，人口红利时期，适龄劳动人口的比重逐渐上升，另一个方面也说明总抚养比的降低。老年人口和少儿人口之和即为总抚养人口，所占总人口的比重即为总抚养比。杨英等基于理性预期理论，认为在总抚养比下降的情况下，居民家庭会加大人力资本预期累积[5]。杨晓军用健康投资、教育投资和迁移投资三者之和来表示农户人力资本投资，得出的结论是越发达的地区增加农户人力资本投资有助于缩小城乡收入差距[6]。杨德才认为城乡二元体制的存在，引起城乡经济资源配置不均衡和农村人力资本存在溢出效应，造成城乡人力资本投资收益的二元性[7]。侯风云等根据内生增长理论中的两部门模型，提出了一个人力资本溢出效应城乡两区域模型，以城乡教育文化娱乐投入和医疗卫生保健投资来衡量城乡人力资本投资，研究发现城乡人力资本投资差异是中国城乡收入差距扩大的主要原因[8]。所以，提出以下的研究假设。

研究假设2：总抚养比会引起家庭人力资本投资的增加，但是由于城乡人力资本投资差异，会导致城乡收入差距扩大。

三、计量模型及数据来源

（一）计量模型的设定

根据以上理论分析和研究假设，选择第二三产业总比重和城乡人力资本投资差异两个变量进行研究，来构建VAR模型的因果关系检验方法进行变量之间的Granger 因果关系检验。

（二）样本及变量的说明

样本区间为1993—2012年,数据来自历年《中国统计年鉴》。本文对格子变量取对数，以消除异方差，将指数趋势转换为线性趋势，便于弹性分析。IT表示城乡收入差距，选取城镇居民家庭人均可支配收入与农村居民家庭人均纯收入的比值来衡量；DZ表示第二和第三产业的总比重，选取第二和第三产业就业人数之和占总就业人口的比重；CT表示城乡人力资本投资差异，城乡人力资本投资差异=城市人均人力资本投资/农村人均人力资本投资。在本文的数据中，城乡人力资本投资用城乡文教娱乐和医疗保健之和来衡量。

令Ζt=（LNIT,LNDZ,LNCT），Ζt包含了可能具有不同单整阶数（最高为d）的变量，这些变量之间或存在或不存在协整关系。若Ζt服从于VAR（L），则可以运用上述基于扩展VAR模型的因果关系检验方法进行变量之间的Granger 因果关系检验。

四、实证分析

（一）单位根检验

ADF单位根检验最佳滞后阶数是根据SIC（Schwarz Information Criterion）准则确定，SIC值越小，滞后阶数越佳[9]。检验形式中，（C，T，L）的C、T、L分别代表常数项、时间趋势项和滞后阶数。下表中出现的（C，0，0）表示有常数项、无时间趋势项、滞后阶数为0；（C，0，1）表示有常数项、无时间趋势项、滞后阶数为1；（C，T，1）表示有常数项、有时间趋势项、滞后阶数为1。根据表1的检验结果看出第二三产业总比重（DZ），城乡人力资本投资差异（CT），城乡收入差距（IT）在一阶差分的情况下都是平稳序列，满足同阶平稳即可做协整分析的条件，从而进行协整分析。

（二）协整检验

1.在无约束水平VAR模型下确定协整阶数L

协整检验需要确定合理的协整滞后阶数以保证协整关系统计上的可信度。确定水平VAR 模型的最佳滞后阶数的方法是从一般再到特殊，从较大的滞后阶数开始，通过对应的LR值、FPE值、AIC值、SC值、HQ值等来确定。如表2的结果，选择最佳滞后阶数均为L=1。

注： ***、**、*分别表示在1%、5%和10%显著性水平上显著。

表2 最佳滞后阶数检验结果

注：*表示在5%显著性水平上拒绝原假设。

2.协整向量个数r的检验

由表3可得在1%显著水平上，轨迹统计值的临界值为35.458 17。在原假设H0没有协整关系的假设中，由于轨迹统计值为35.941 29，并且35.941 29>35.458 17说明应该拒绝没有协整关系（r=0）原假设，接受存在一阶协整关系，说明拟检验的变量在1%显著性水平上存在一阶协整关系。

表3 Johansen 检验结果

注：**表示在1%显著性水平上拒绝零假设

3.协整方程

标准化协整向量为（1.000 0，-0.716 714，-0.381 415，C），对应的协整方程为（括号中的数值为标准差）：

LNIT= 0.716 714LNCT+ 0.381 415LNDZ+C

（0.065 28） （0.062 01）

（1）

协整方程的估计系数都通过显著性检验，故在1993—2012年，我国的城乡居民收入差距、第二三产业结构总比重、城乡人力资本投资差异3个变量之间存在长期均衡的协整关系。并且从长期来看，二三产业结构总比重、城乡人力资本投资差异与城乡居民收入差距呈正相关关系。

（三）误差修正模型（VECM）及其诊断检验

本文主要检验城乡收入差距和第二三产业总比重、城乡人力资本投资差异的关系，因此给出关于LNIT和LNCT、LNDZ的误差修正模型，估计结果见表4。

表4 误差修正模型的估计结果

注：（1）表格内汇报的结果为系数值和对应t值。 （2）**代表在5%显著性水平上显著。

接下来应该对模型进行稳定性、自相关性、异方差性以及正态分布检验。根据图1 VECM的模型设定的单位根都落在单位圆以内（其中有两个根重合都为1.000 000），说明上述模型中的变量存在稳定的线性关系。

LM自相关的检验结果是：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关性；采用White检验模型的异方差，检验结果为χ2值=44.101 25，P值=0.633 3，检验结果表明不存在异方差；联合正态性检验结果得到，Jarque-Bera值=7.680 538，P值=0.262 5，符合正态分布。

图1 VECM的稳定性检验结果

根据上述检验结果，可以肯定VECM模型不存在设定偏差，并且稳定性显著。因此可以根据VECM模型进行Granger因果关系和脉冲响应分析。

（四）Granger因果关系检验

上述VECM模型表明LNIT、LNCT、LNDZ三个变量之间存在长期的协整关系，由此对LNIT、LNCT、LNDZ三个变量进行格兰杰因果关系检验。检验结果见表5，在1阶滞后的情况下，10%显著性水平上，城乡居民收入差距是城乡二三产业所占总比重具有单向的Granger影响，城乡人力资本投资差异对城乡居民收入差距具有双向Granger影响。在2阶滞后的情况下，10%显著性水平上，城乡人力资本投资差异对城乡居民收入差距具有双向Granger影响，二三产业所占总比重对城乡居民收入差距具有双向Granger影响。结果说明城乡收入差距在长期受到产业结构的变动和城乡人力资本投资差异的共同作用。

（五）脉冲响应函数

由于VECM模型得出的结果难以对估计系数进行解释，所以本文通过脉冲响应函数来得出结论。图2（a）是基于误差修正模型的广义脉冲响应函数曲线，横轴代表滞后阶数，纵轴代表城乡居民收入差距受城乡人力资本投资差异的响应程度。图2（b）横轴代表滞后阶数，纵轴代表城乡居民收入差距受二三产业总比重的响应程度。可以看出，14年以后广义脉冲响应函数曲线平稳的收敛于某一固定值。

表5 Granger因果关系检验结果

图2 广义脉冲响应函数图形

根据图2的广义脉冲响应函数曲线，在滞后1～14年，城乡收入差距在受到城乡人力资本投资差异的冲击后，冲击效应为正，城乡人力资本投资差异的提高导致城乡收入差距扩大。在14年后的时期内，二者对城乡收入差距的冲击均趋于稳定；在滞后1～14年，城乡收入差距在受到第二三产业结构变动的冲击后，冲击效应为负，第二三产业总比重的上升会导致城乡收入差距缩小。这是由于产业结构的变动在当期会导致城乡收入差距的扩大，但是产业结构的优化在滞后期内会使城乡收入差距缩小。当劳动力从第一产业转向第二和第三产业的时候是由于不同产业的收入相对差异，随着不同产业中的投资报酬差异逐渐缩小的时候，产业结构趋于稳定的时候，会促使各产业之间的相对收入差距缩小。从而促进城乡经济协调发展，使城乡收入水平差距慢慢缩小。所以，产业结构的优化对滞后期中的城乡收入差距是起着缩小的作用的[13]。

五、结论与政策建议

本文基于1993—2012年的数据，运用VECM模型对城乡收入差距、第二三产业总比重和城乡人力资本投资三个变量进行实证分析。得出主要结论如下：一是协整检验结果显示，城乡收入差距、第二三产业总比重和城乡人力资本投资差异等3个变量之间存在长期均衡的协整关系。二是格兰杰因果关系检验结果显示，城乡收入差距在长期受到产业结构的变动和城乡人力资本投资差异的共同作用。三是广义脉冲响应函数结果表明，在滞后1～14年的时期内，第二三产业总比重的增加导致城乡收入差距缩小；城乡人力资本投资差异的增加导致城乡收入差距扩大。根据以上的结论，提出以下几点政策建议：

（1）合理调整、优化产业结构。由于改革开放后，优先工业化的政策导致城市化远落后于工业化的进程，所以要走健康的城市化进程[10]。为了合理的安排产业结构，政府应该扶持农业的发展，制定促进农业现代化的政策，提高劳动产品的质量和农村的劳动生产率。有效地促进城乡产业的统筹发展，转变盲目追求经济增长、忽视产业结构优化配置的经济发展战略。

（2）加大对农村的人力资本投资力度。在老龄化逐渐严重的情况下，如何去挖掘人口红利的价值，就要通过加大人力资本投资[11-14]。然而，城市的人力资本投资从投资量和投资得到的收益率都是高于农村的，政府可以加大财政投入力度,投入到教育和健康方面，缩小城乡人力资本投资差异。在教育方面可以加大农村的基础教育和职业教育的投入，促进农村劳动力在城市工作的稳定性和适应性，得到更高的收入。在健康方面加大社会保障力度，建立农村健康保障制度，完善农村医疗体系，加强对农村劳动力的医疗保健。

[1] TODARO M.A model of labor migration and urban unemployment in less development countries[J].American Economic Review,1969（59）:1-22.

[2] 陈斌开,林毅夫.发展战略、城市化与城乡收入差距[J].中国社会科学,2013（4）:81-102.

[3] 傅鸿源,陈煜红,叶贵.中国农村劳动力流动对产业梯度转移的影响探析[J].经济经纬,2008（5）:104-107.

[4] 高霞.产业结构变动与城乡收入差距关系的协整分析[J].数学实践,2011（12）:123-128.

[5] 杨英,林焕荣.基于理性预期的第二人口红利与储蓄率[J].产经评论,2013（2）:113-125.

[6] 杨晓军.中国农户人力资本投资与城乡收入差距:基于省级面板数据的经验分析[J].农业技术经济,2013（4）:13-25.

[7] 杨德才.论人力资本二元性对城乡收入差距的影响[J].当代经济研究,2012（10）:69-74.

[8] 侯风云,张凤兵.农村人力资本投资及外溢与城乡差距实证研究[J].财经研究,2007（8）：118-131.

[9] 张晓峒.Eiews使用指南与案例[M]．北京:机械工业出版社,2007.

[10]刘维奇,韩媛媛.城市化与城乡收入差距——基于中国数据的理论与经验研究[J].山西财经大学学报,2013（5）:24-33.

[11]林建，郑久平.非市场分工发展对城乡收入差距的影响——基于中间品交易效率的解释[J].重庆三峡学院学报，2014（4）：42-47.

[12]赵玉奇,韩峰.老龄化背景下的人口红利开发与经济发展[J].南方人口,2012（4）:73-80.

[13]郭华，刁晓林.重庆市人口红利与居民储蓄水平关系的研究[J].重庆工商大学学报：社会科学版，2013,30（5）:13-14.

[14]乔红芳，何金丽.金融发展差异扩大了城乡居民收入差距吗？[J].西部论坛,2014（6）:19-20.

（责任编辑 代 应）

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 基金项目：国家社会科学基金西部项目“构筑西部科技人才高地的战略问题研究——基于重庆的实证分析与政策设计”（04XJL019）；重庆市重点人文社科基地——重庆理工大学劳动经济与人力资源研究中心资助

宋奇成（1955—），男，湖南常德人，教授，研究方向：劳动经济学、产业经济学；苏畅（1989—），男，湖北荆州人，硕士研究生，研究方向：劳动经济学。

宋奇成,苏畅.人口红利对我国城乡收入差距的影响研究[J].重庆理工大学学报:社会科学，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