周晓月  重庆机电控股（集团）公司

摘要：基于重庆2001-2021年时间序列数据，运用VAR模型与脉冲响应函数，实证检验财政支农、城镇化与城乡居民收入差距三者之间关系。实证分析证实，财政支农、城镇化与城乡居民收入差距存在长期稳定均衡关系，财政支农与城镇化均有助于缩小城乡居民收入差距，且城镇化影响效果更大。短期来看，财政支农与城镇化对城乡居民收入差距的动态冲击影响均逐渐下降并趋于稳定，但二者冲击效应存在一定差异，前者冲击响应表现出了正向、负向两方面影响，而后者冲击响应仅表现出负向影响。

关键词：财政支农;城镇化;城乡居民收入差距;VAR模型；脉冲响应分析

一、前言

缩小城乡居民收入差距，跨越“中等收入陷阱”，是化解新时代中国特色社会主义主要矛盾，实现共同富裕的关键着力点与任务，也是“十四五”时期面临的重要研究课题之一。绝大多数学者的研究普遍认为，财政支农、城镇化对农村减贫、提高农村居民收入，均具有积极重要作用。财政支农支出直接加快了资本等要素在城乡之间的资源分配，提高了农业生产基础条件与农民生活保障，城镇化发展则以推动城乡人口流动、提升全要素生产率等路径，进而推动降低城乡居民收入差距。重庆作为直辖市，大城市、大农村特征明显，是我国城乡二元结构的典型代表，区域差异、城乡差异、贫富差距表现尤为突出。同时，重庆作为统筹城乡综合配套改革试点城市之一，在政策改革与运用上进行了大胆尝试与创新，逐步建立并形成了现有的城乡统筹发展体制与机制。目前，重庆的“一区两群”城镇化发展格局已初步呈现，如何进一步推动城乡经济社会协调发展，缩小城乡居民收入差距，提升人民生活水平与质量，充分发挥成渝经济圈的示范与带动作用，具有重要而又现实的研究意义。为此，本文将以重庆作为研究对象，实证检验财政支农、城镇化与城乡居民收入差距三者之间的关系，并厘清相互间的动态作用机制，以期能够为决策者提供相应依据。

二、文献综述

针对国内财政支农对城乡居民收入差距的影响分析，不同学者的研究成果并不一致。绝大多数研究认为二者之间产生了积极的正面影响，财政支农主要通过收入补贴、提升农业生产效率以及降低其他资源约束等方式提升农村居民收入水平。例如，杨晶等（2018）基于我国省级面板数据，采用系统GMM方法，得出财政支农显著有利于缩小城乡居民收入差距，并且该种影响效应分别在“十一五”、“十二五”期间的差异表现明显^[1]。邹杰等（2016）认为，提高财政支农支出规模有助于遏制城乡收入差距的扩大，尤其是救济性支出与补贴性支出能够直接改善农村生活水平，并增加转移性收入比重^[2]。段龙龙等（2021）利用面板可行最小二乘估计，建立了面板联立方程模型，实证检验我国省际财政支农对城乡收入不平等的影响，得出救济性支农支出可有效缓解城乡内部收入不平等，开发性支农支出也能明显改善城乡收入不平等，并指出提高劳动力流动性尤其是农民向城镇的自发流动能够显著降低城乡居民收入差距^[3]。但是，部分学者的研究则得出相反结论，主要原因表现在财政支农的要素流转效率、结构与机制等方面。如杨思莹等（2020）基于2000-2016年省级面板数据，将财政支出引入刘易斯二元经济模型，实证检验得出财政支农显著抑制了农村劳动力在城乡之间、产业之间的转移，进而拉大了城乡收入差距，且财政支农对农业劳动力转移抑制作用是主要原因^[4]。李政等（2016）提出因农产品的“谷贱伤农”效应，财政支农所提升的福利效应逆向转移到非农劳动者身上，从而拉大了城乡收入差距^[5]。值得关注的是，部分学者认为财政支农对城乡收入差距的影响呈现非线性特征。张军涛等（2015）以山东省17个地级以上城市的平衡面板数据为样表，并将样本划分为三大经济区域，结果表明经济发达和欠发达地区的财政支农支出显著降低了城乡居民收入差距，但在中等发达地区则提高了城乡居民收入差距^[6]。

关于城镇化与城乡居民收入差距之间的关系，不同学者的研究结果也不尽相同。王森（2018）基于2013-2016年省级面板数据，分别利用最小二乘法、固定效应模型及GMM方法，均得出城镇化发展有利于缩小城乡居民收入差距^[7]。刘赛红等（2017）以我国2000-2015年省级面板数据为样本，运用协整检验与差分GMM方法实证检验了城镇化、区域金融发展与城乡居民收入差距之间关系，结果表明城镇化与城乡居民收入差距在全国、东部、中部、西部以及东北区域均存在长期均衡关系，城镇化具有显著的中介效应，金融发展规模与金融发展效率均会作用于城镇化水平并缩小城乡居民收入差距^[8]。段龙龙等（2018）通过构建省际静态面板和动态面板模型，均得出城镇化进程有利于推动农村减贫，其中就业城镇化和空间城镇化有利于推动东部地区农村减贫，而人口城镇化则更有利于促进西部地区农村减贫^[9]。Wu（2016）等以中国为例，发现城镇化对城乡居民收入差距的影响具有阙值效应，城镇化高于53%将缩小城乡居民收入差距^[10]。少数学者的研究认为城镇化进程中因存在公平与效率问题，将会加剧城乡居民收入差距。例如，王亚飞等（2016）以2000-2012年武陵山贫困地区71个县为例，构建了动态面板模型，发现城镇化加大了城乡居民收入差距，并存在累计恶行循环效应，地方公共财政支出和金融资源配置存在明显的“城镇倾向”，因而进一步恶化了城乡居民收入的分配^[11]。

    另外，部分学者的研究也认为财政支农与城镇化之间存在关联关系。如梁文凤等（2013）以我国1978-2012年时间序列数据为样本，研究证实，财政支农、城镇化与城乡居民收入差距存在显著的长期均衡关系^[12]。段龙龙等（2018）指出，当财政支农作为一种收入补贴或转移性支付时，必然会对城乡劳动力的流动产生影响，我国农村减贫是由财政支农与城镇化交互协同作用的结果^[9]。

上述关于财政支农、城镇化与城乡居民收入差距三者之间的关系与影响研究具有重要的借鉴意义。本文将在学者的研究基础上，以重庆市为具体案例，并尝试建立向量自回归模型VAR模型，将三者作为整体进行实证研究，进一步丰富现有的研究成果。

三、实证分析

（一）变量说明

财政支农：早期的研究文献中，多数学者采用支援农业生产支出、农林水事业费支出、农业基本建设支出以及农业科技三项费用等支出合计占财政支出的占比表示。但是我国在2007年对财政收支分类科目进行了改革，财政支农统计口径随之发生了变化，此后部分统计数据已较难获取。为保持变量统计口径一致性，本文统一采用农林水事务支出占财政支出的比重表示（Agr，%）。

城镇化：多数学者采用非农业人口比重或城镇人口比重衡量城镇化水平，本文采用后者代表城镇化水平（Ur，%）。

城乡居民收入差距：目前，学者普遍采用泰尔指数或城镇居民人均可支配收入与农村居民家庭人均纯收入之比衡量城乡居民收入差距，本文采用后者表示（Gap）。该比值越大，代表城乡居民收入差距越大。

（二）研究方法与数据来源

向量自回归模型（VAR）不严格以经济理论为依据，不对模型参数施加零约束，适用于描述随机扰动对多变量所构建系统的动态影响。因此，本文将通过构建VAR模型，运用脉冲响应分析与方差分解，实证检验财政支农、城镇化与城乡居民收入差距三者之间的动态关系。因篇幅限制，在此不对模型进行具体介绍。因本文采用的数据为时间序列数据，将对各变量进行对数化处理以降低异方差影响，同时为了避免伪回归情形，将通过单位根检验方法进行数据平稳性检验。实证结果均由Eviews8得出。数据来源于重庆市统计年鉴与统计公报，研究时段为2001-2021年。

（三）实证结果

1.平稳性检验结果

因非平稳时间序列之间构建模型极易出现伪回归情况，因而需先进行数据的平稳性检验。在此，本文采用Dickey 和 Fuller（1981）提出的 ADF 检验法对各变量进行平稳性检验，具体检验结果如表1所示。变量ln Agr、ln Ur及ln Gap均为非平稳序列，所有变量进行一阶差分后，均在10%显著性水平下拒绝原假设，说明所有变量均为一阶单整序列。

表1 单位根检验结果

注：(1)检验类型中的C、T、Q分别表示常数项、趋势项、滞后阶数；(2)滞后阶数Q通过AIC最小准则进行选定；(3)*、**、***分别表示在10%、5%、1%显著性水平下拒绝原假设。

2.协整检验

因各变量均为一阶单整，可进行Johansen提出的JJ检验。结果如表2所示。

表2   协整检验结果

综合协整检验结果，确定存在一个协整方程，财政支农比重（ln Agr）、城镇化（ln Ur）与城乡居民收入差距（ln Gap）三者之间存在长期稳定关系，均衡向量结果为：β'=（1.000000，0.142206，0.620180）。因此，协整方程如下：

                 ln Gap=-0.142206ln Agr-0.620180ln Ur                  （1）

在协整方程中，因各变量均做了对数化处理，因而影响系数即为弹性系数。财政支农比重（ln Agr）、城镇化水平（ln Ur）每提高1%，城乡居民收入差距（ln Gap）将分别可降低0.14%、0.62%，该结果证实重庆市财政支农与城镇化发展均有利于缩小城乡居民收入差距，且后者的影响力相对更大。从变量间系数值来看，城镇化水平与财政支农呈现正向关系，提升城镇化水平也有利于财政支农比重的提升。

协整检验说明，重庆在推动缩小城乡居民收入差距方面已经取得了显著效果。事实上，重庆自直辖以来，尤其是在2007年被确定为全国统筹城乡综合配套改革试验区后，一直非常重视缩小城乡差距。在推进城乡与区域经济协调发展、破除城乡二元结构方面，相继开展了户籍制度改革、地票交易、“三权”抵押融资等诸多改革措施，这大大提高了劳动力、资本以及土地等生产要素在城乡之间的流转与配置效率，尤其是土地资源配置效率的提升使得农民获得了较为稳定的股红、租金等直接收益或土地补偿收益。地票交易实行城乡建设用地增减挂钩，可在区域内大范围、远距离实现土地置换并公开交易，有效提升了农村土地价值，在城镇化进程中建立了农民转户与收入补偿相配套的机制。在统筹财政支农方面，紧紧围绕乡村振兴发展战略，建立了三农财政投入稳定增长机制，不断完善财政支农结构与体系，出台了系列专项资金管理办法，重点加大了贫困区县的支持力度，并将财政预算、政策优化、日常管理同绩效评价相挂钩，充分有效保障了三农持续稳定发展。

3.VAR模型建立

因VAR模型滞后阶数的选择直接影响随机误差项的自相关性，并可能导致参数估计非一致性，本文将通过最小最终预测误差准则（FPE）、似然比检验法(LR)以及AIC与SC信息准则等统计量综合判定最佳滞后期，结果如表3所示。

表3  VAR模型最优滞后期的判定

注：**表示5%显著性水平。

表3中可以看出，结合LR、FPE、AIC、SC、HQ等统计量，其中有3项指标结果均支持建立VAR(1)模型，故确定滞后阶数为1。VAR模型结果如下：

从各变量自身影响来看，前一期城乡居民收入差距的上升将会进一步加剧扩大下一期城乡居民收入差距。前一期财政支农比重的增加或城镇化水平的提升，均有助于推动其下一期同指标水平的提升。从变量之间的相互影响来看，如果提升前一期财政支农比重或城镇化水平，均有利于缩小下一期城乡居民收入差距，且城镇化所带来的正的影响更大。可见，财政支农与城镇化水平对于缩小城乡居民收入差距具有滞后作用。模型结果也显示，提升当期城镇化发展水平，不仅有利于降低下一期城乡居民收入差距，也有利于提高下一期财政支农比重的提升。当期财政支农比重的加大，同样有利于下一期城镇化水平的提升。

为确保实证研究结果的严谨性，在此对VAR模型进行平稳性检验，模型特征根分析结果见图1。可以看出，由变量ln Agr、ln Ur及ln Gap构建的VAR模型不存在大于1的特征根，因此整体为平稳系统，确保了实证结果的可靠性。

图1   VAR模型平稳性检验

4.脉冲响应分析

为进一步观察财政支农比重、城镇化水平以及城乡居民收入差距三者变量间的动态影响，在此通过脉冲响应函数分析其中一变量的冲击如何动态影响另一变量。结果如图2所示。

城乡居民收入差距（ln Gap）一个单位标准差的正向冲击对其自身始终保持正值影响。如果拉大了当期城乡居民收入差距，则因其正向滞后影响，将会进一步加大城乡居民收入差距。该种效应在第一期影响最大，并在第二期快速下降，后期影响将逐渐消失。财政支农比重（ln Agr）一个单位标准差的正向冲击对城乡居民收入差距（ln Gap）的影响由前两期的负值转为第3期的正值，并在第4期达到最高值，此后影响力将逐渐减弱。城镇化水平（ln Ur）一个单位标准差的正向冲击对城乡居民收入差距（ln Gap）的影响始终为负值，并在第3期达到最高值，此后逐期减弱并趋于稳定。

另外，财政支农比重（ln Agr）与城镇化水平（ln Ur）之间的动态影响结果也存在差异。城镇化水平（ln Ur）对财政支农比重（ln Agr）冲击响应结果均为正向影响，并且在第3期达到峰值，第4期开始逐期下降，但仍持续表现出一定的影响力。财政支农比重（ln Agr）对城镇化水平（ln Ur）的冲击响应结果则由负向影响转为正向影响，说明财政支出在初期抑制了城镇化发展，但是在后期有助于提升城镇化水平。

图2  脉冲响应结果

四、结论与政策启示

本文基于重庆的数据经验，研究的结论主要包括：一是财政支农、城镇化与城乡居民收入差距存在长期稳定均衡关系。长期来看，提升财政支农比重与城镇化发展水平均有利于缩小城乡居民收入差距。财政支农比重、城镇化当期每提高1%，城乡居民收入差距将分别可下降0.14%、0.62%。二是VAR模型结果证实，当期财政支农比重、城镇化发展水平以及城乡居民收入差距均对各自下一期产生正向影响。当期财政支农以及城镇化发展水平，均有利于缩小下一期城乡居民收入差距，且城镇化所带来的影响更大。三是脉冲响应分析得出，城乡居民收入差距对其自身的动态冲击始终保持正向影响。这种冲击效应在第一期影响力最大，在第二期快速下降且影响力逐渐消失。财政支农比重与城镇化对城乡居民收入差距的动态冲击影响表现有所差异，前者由前两期的冲击负值转为第3期的正值，并在第4期达到最高值后影响力逐渐减弱，后者的动态冲击影响始终为负值，并在第3期达到最高值后逐渐减弱。财政支农比重与城镇化水平之间的动态冲击影响结果也存在差异。城镇化水平对财政支农比重的动态冲击始终保持正向影响，并且在第3期达到峰值后逐期下降。财政支农比重对城镇化水平的动态冲击则由负向影响转为正向影响，财政支农在一定时期内对于城镇化水平的提升表现出先抑制后推动的作用。

综上分析，建议如下：一是进一步加大推进重庆地区城镇化发展水平，提升财政支农支出比重，并注重优化二者之间的长期协调发展机制，不断助推城乡统筹协调发展。2021年末，重庆城镇化水平已达到了70.32%，较上年末仅增长了1.18%，增速为近20年来最低水平。2021年，全年财政支农中的农林水事务支出规模较去年出现下降，也为近20年来首次同比出现下降的现象。该种情况应引起政府部门的高度重视。二是更加注重城镇化发展质量与区域经济全面协调发展，避免“城市病”问题，尤其要加快推动城乡要素市场与劳动力市场的均衡流动。三是合理统筹财政支出资金，聚焦精准支农。财政支农应与乡村振兴战略保持协同，而不能仅仅注重短期成效。要充分发挥财政支农资金的市场长期引导功能与杠杆效应，尤其注重加大“一区两群”以外地区的财政支农支持力度。四是创新农业投融资模式，加快设立新型财政性支农扶持基金，进一步完善支农资金风险补偿机制，撬动社会资本支持乡村振兴。同时，要合理引导村镇银行等农村金融机构提升农村金融服务水平，加大三农信贷投放力度，要通过政策引导进一步完善支农资金的供给渠道与规模。

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