四川省新型城镇化与城乡收入差距时空演化及关联性分析

doi:10.18306/dlkxjz.2023.04.004

四川省新型城镇化与城乡收入差距时空演化及关联性分析

李靖^,¹, 廖和平^,²^,^*, 刘愿理³, 张杰¹

1.西南科技大学经济管理学院，四川绵阳 621010

2.西南大学地理科学学院，重庆 400715

3.重庆工商大学工商管理学院，重庆 400067

Spatiotemporal changes and correlation of the new urbanization and urban-rural income gap in Sichuan Province

LI Jing^,¹, LIAO Heping^,²^,^*, LIU Yuanli³, ZHANG Jie¹

1. School of Economics and Management, Southwest University of Science and Technology, Mianyang 621000, Sichuan, China

2. School of Geographical Science, Southwest University, Chongqing 400715, China

3. School of Business Administration, Chongqing Technology and Business University, Chongqing 400067, China

通讯作者: *廖和平(1964— )，女，重庆璧山人，博士，教授，博士生导师，研究方向为农村减贫与乡村振兴。E-mail: liaohp@swu.edu.cn

收稿日期: 2022-09-20 修回日期: 2022-11-8

基金资助:

中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室开放基金项目(KF2020-01)
西南科技大学博士研究基金项目(19sx7106)

Received: 2022-09-20 Revised: 2022-11-8

Fund supported:

The Open Fund of Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modeling, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS(KF2020-01)
The Research Fund for Doctoral Program of Southwest University of Science and Technology(19sx7106)

作者简介 About authors

李靖(1990— )，男，四川绵阳人，博士，讲师，主要从事区域经济与农村减贫研究。E-mail: lij2019@swust.edu.cn

摘要

新型城镇化作为健全区域协调发展体制机制的重要举措，对破解城乡及地区间发展不平衡问题、促进经济高质量发展有重要意义。论文以四川省为研究对象，运用空间自相关分析方法、空间计量模型、门限面板模型，分析2009—2019年新型城镇化和城乡收入差距的时空演化情况，揭示二者的关联关系，检验分析城乡收入差距的其他影响因素。结果显示：① 2009—2019年，四川省新型城镇化水平逐年上升，城乡收入差距逐年缩小，各年度城乡收入差距均具有显著的空间关联性，其低值区域主要集聚在成渝经济走廊上，其高值区域主要集聚在川西及东北部秦巴山区。② 新型城镇化对城乡收入差距存在非线性影响，呈倒“U”型关系，主要原因是新型城镇化与农业现代化的不协调、不同步，当农业现代化水平跨越门槛值后，新型城镇化才会由扩大转为抑制城乡收入差距。③ 地区经济不平衡程度、科技创新水平和人力资本水平也是城乡收入差距的显著影响因素。研究结果可为积极稳妥推动新型城镇化、有效缩小城乡收入差距提供理论依据。

关键词： 新型城镇化; 城乡收入差距; 农业现代化; 四川省

Abstract

As an important measure to improve the institutions and mechanisms for coordinated regional development, the new urbanization is of great significance for reversing the unbalanced development between urban and rural areas and between different regions, and promoting high-quality economic development. Taking Sichuan Province as the research object and adopting the spatial autocorrelation analysis method, the spatial econometric model, and the threshold panel model, this study analyzed the spatiotemporal change of the new urbanization and urban-rural income gap, discussed the relationship between them, and verified other influencing factors of urban-rural income gap. The conclusions are as follows: 1) In 2009-2019, the level of new urbanization was rising year by year, and annual urban-rural income gap were continuously narrowing. Urban-rural income gap in each year showed significant spatial autocorrelation, with the low value areas concentrated in the Chengdu-Chongqing economic corridor, and the high value areas concentrated in western Sichuan and the Qinba Mountains area in the northeast. 2) The new urbanization had a nonlinear impact on urban-rural income gap, showing an inverted U-shaped relationship, the main reason of which was that the new urbanization and agricultural modernization were not coordinated and synchronized. Only when the level of agricultural modernization crossed the threshold, would the new urbanization curb the widening of urban-rural income gap. 3) Degree of regional economic imbalance, scientific and technological innovation, and human capital level were also significant factors that affect urban-rural income gap. The research results may provide theoretical support to steadily promote new urbanization and to narrow the urban-rural income gap effectively.

Keywords： new urbanization; urban-rural income gap; agricultural modernization; Sichuan Province

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本文引用格式

李靖, 廖和平, 刘愿理, 张杰. 四川省新型城镇化与城乡收入差距时空演化及关联性分析[J]. 地理科学进展, 2023, 42(4): 657-669 doi:10.18306/dlkxjz.2023.04.004

LI Jing, LIAO Heping, LIU Yuanli, ZHANG Jie. Spatiotemporal changes and correlation of the new urbanization and urban-rural income gap in Sichuan Province[J]. Progress in Geography, 2023, 42(4): 657-669 doi:10.18306/dlkxjz.2023.04.004

改革开放40多年来，中国大规模、快速的城镇化促进国民经济迅速增长，取得了举世瞩目的成就。但与此同时，地区城乡间发展不平衡、城乡收入差距过大等问题也日趋严重^[1⇓-3]。为推动经济社会协调均衡发展，中国城镇化战略几经调整转型，党的十九届五中全会和“十四五”规划明确了发展“以人为核心的新型城镇化”，并将其作为健全区域协调发展体制机制的重要举措^[4]。当前有许多研究认为，新型城镇化将是中国破解发展不平衡矛盾、迈向高质量发展的重要突破口^[5⇓-7]。基于此，有2个问题值得探讨：① 如何认识并测度以人为核心的新型城镇化及其区域差异;② 实施以人为核心的城镇化能否缩小以城乡收入差距为代表的发展不平衡?为回答上述问题，本文以四川省为实证研究区，运用空间计量等研究方法，探讨新型城镇化与城乡收入差距的时空演化及关联性，将有助于进一步延伸新型城镇化与城乡收入差距关系的研究视角与研究内容。

城镇(市)化和城乡收入差距等问题作为世界各国发展面临的重要课题，一直受到学术界重点关注。在国外，Lewis^[8]研究发现，在二元经济结构理论下，城乡间收入只要存在明显差距，就会持续推动农村剩余劳动力向现代非农业部门转移，农村剩余劳动力收入提高，即提高了农民收入，缩小了城乡收入差距;Robinson^[9]、Barro等^[10]得出相反结论，若不配套相关政策支持，城市化并不能有效缩减城乡收入差距甚至会扩大差距。也有学者研究发现，城市化与收入不平等是一个倒“U”型关系，城乡收入差距会随城市化水平增加到达某个水平时转为下降。在国内，城镇化与城乡收入差距关系的研究已有大量成果，21世纪初期较多集中于从户籍制度、工业化及其配套政策等角度的定性探讨。随着计量方法的发展与运用，不少研究从实证角度进行了检验，但得到的结论并不一致。如程开明等^[11]、陈斌开等^[12]、李宾等^[13]分别证实了伴随城镇化的城市偏向型政策、工业化优先战略、户籍制度限制会对城乡收入差距带来消极影响。但也有不少学者得出相反结论，如廖信林^[14]、吕炜等^[15]发现城镇化有助于缩小城乡收入差距，同时需要改革户籍制度、加大对农村人力资本的投入。此外，随着研究进一步深入，近年来不少学者更加注重对城镇化与城乡收入差距之间的非线性关系及其异质性的探索。例如，刘田^[16]、闫东升等^[17]验证了中国城镇化对城乡收入差距的影响呈“倒U型”关系;Su等^[18]发现城镇化对缩小城乡收入差距仅在东部地区有积极作用，而在其他地区的作用并不显著。

值得注意的是，上述研究在模型设定、变量选取等方面存在不同，且均是针对特定发展阶段、特定区域的实证分析，这也说明区域发展高度的时空异质性背景是不可回避的重要因素。另外，以上研究主要用城镇常住人口比重表征城镇化水平。然而，关于如何衡量城镇化，事实上到目前为止并无一致方法。最常见的人口比重法实际上并不能真实反映城镇化发展水平。一方面，城镇化作为系统工程，单一的人口比重不能反映城镇化过程的全部内涵^[19];另一方面，中国部分进城农民实际上并未完全融入城镇，与户籍城镇人口存在较大的异质性，因此，以城镇常住人口计算势必会高估真实的城镇化水平^[20]。自“新型城镇化”概念提出后，相关研究均比较注重对“新型”二字内涵的阐释与表达。除关注传统的人口、经济、空间等狭义内涵外，公共服务、城乡统筹和生态友好等维度也更加受到重视^[21⇓-23]。研究内容上，围绕新型城镇化测度评价开展了不同尺度的时空变化演绎^[24]、模拟预测^[25]等多方面的探索。

总体看，既有关于新型城镇化及其与城乡收入差距关系的研究已经较为丰富，但仍有以下几个方面的不足或值得拓展之处：第一，对新型城镇化水平表征指标的选择有较大分歧，且现有多数文献在建立指标体系时仍主要关注“要素城镇化”，对新型城镇化“绿色发展”“公共服务”等方面内容关注不够，难以凸显“以人为本”的核心内涵;第二，二者关系研究中，缺乏关注农业发展水平等相关因素的调节机制;第三，尽管已有研究注意到空间溢出效应和空间异质性对经济活动的重要影响，但就新型城镇化对城乡收入差距的非线性影响解析还有待加强。有鉴于此，本文在借鉴既有研究成果和参考相关规划的基础上，构建新型城镇化水平评价指标体系并进行测算，综合运用空间面板模型和门限面板模型，探索新型城镇化水平、农业发展水平等影响因素对城乡收入差距的影响作用，以期为积极稳妥推动新型城镇化、有效缩小城乡收入差距提供理论依据。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

四川省位于中国西南、长江上游，地处第一阶梯和第三阶梯的过渡带，地形复杂，地貌多样。西部为高原、山地，海拔多在3000 m以上;东部为盆地、丘陵，海拔多在500~2000 m之间。2021年下辖21个市(州)，GDP总量53850.79亿元，常住人口8372万人，常住人口城镇化率57.8%。类似于全国缩影，丰富多样的自然环境一方面为四川经济持续发展提供了深厚基础和广阔空间，另一方面也造成资源要素分布和经济发展条件存在极大的区域差异和城乡差异。为促进区域协调发展，四川省针对不同阶段发展实际先后作出“五大经济区、四大城市群”“多点多极支撑”“一干多支、五区协同”等战略部署，加之脱贫攻坚、乡村振兴的大力推动，近年来全省城镇化发展梯度落差和城乡收入差距过大等问题有所缓解，但区域间差距仍然较大，区域协同发展还面临诸多困难和挑战。作为全国重要的人口、经济和农业大省，进入新发展阶段，四川通过加快推进新型城镇化和城乡融合发展，有效破解地区间和城乡间发展不平衡问题，将是推动治蜀兴川再上新台阶的重要底部基础，也是构建和融入新发展格局的关键一环。

1.2 数据来源

本文以四川省为研究对象，省内21个市(州)为基本单元，研究期11 a(2009—2019年)。主要指标数据来源于《四川统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》^[26-27]，各地专利授权数量来源于四川省知识产权服务促进中心网站(http://scipspc.sc.gov.cn/)。部分年度缺失数据，采用插值法补充。为深入解析四川省新型城镇化和城乡收入差距的区域分异特征，本文参考四川省发改委的划分，根据自然本底、社会经济、人口分布状况，划分为成都平原经济区、川东北经济区、川南经济区、攀西经济区和川西北生态示范区五大分区。

2 研究方法

2.1 新型城镇化水平测算

2.1.1 指标体系构建

新型城镇化是针对弥补传统城镇化缺点、继承其优点而提出的新发展模式，体现为价值取向、发展形态、发展重点、发展动力、发展方式等多个方面的变革，是一个内涵更为丰富深刻的系统性工程。本文参考相关研究和全国及四川省的“十四五”规划纲要、新型城镇化规划等官方政策文件，在指标选择上兼顾传统城镇化的有益评价指标，并突出对新发展理念的贯彻，从宏观经济发展、城镇建设管理、绿色发展质量、人民生活水平和基本公共服务5个维度18个指标来构建新型城镇化指标体系(表1)。

表1 新型城镇化评价指标体系

Tab.1 Evaluation indicator system of new urbanization

目标层	准则层	指标层	指标解释(单位)	权重
新型城镇化水平	宏观经济发展	经济总体质效	人均GDP(元)	0.084
		产业结构非农化	第二、第三产业增加值/GDP(%)	0.048
		就业结构非农化	第二、第三产业从业者占比(%)	0.048
		人口城镇化水平	城镇常住人口数/常住人口总量(%)	0.060
	城镇建设管理	城市绿化水平	人均公园绿地面积(m²)	0.053
		便民设施建设	公厕数量/建成区面积(座/km²)	0.053
		海绵城市建设	排水管总长度/建成区面积(km/km²)	0.059
		智慧城市建设	互联网普及率(%)	0.055
	绿色发展质量	节能环保投入	节能环保投入/GDP(%)	0.048
		经济发展能耗^*	单位GDP能耗(tce/万元)	0.053
		工业固废处理	一般工业固体废物综合利用率(%)	0.053
		生活垃圾处理	生活垃圾无害化处理率(%)	0.066
	人民生活水平	基本社会保障	基本医疗保险人数/常住人口(%)	0.053
		居民住房保障	住房保障财政投入/常住人口/(万元/人)	0.050
		居民消费水平	社会消费品零售额/常住人口/(万元/人)	0.058
	基本公共服务	基本教育水平	中小学教师总量/中小学在校生数量(%)	0.054
		基本医疗水平	各级卫生机构床位数/常住人口总量(张/万人)	0.054
		文化艺术传承	文化馆、博物馆、图书馆机构数量/常住人口总量(个/万人)	0.051

注：带*号的指标在数据标准化时作负向处理。

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(1) 宏观经济发展方面。经济城镇化当前仍是新型城镇化的基础性支撑，经济发展即在经济增长的基础上，产业结构和就业结构向二三产业转型并持续高级化的变化过程^[28]。因此，采用经济总体质效、产业结构非农化、就业结构非农化和人口城镇化水平予以表征。

(2) 城镇建设管理方面。新型城镇化要求摒弃粗放无序的建设方式，十分注重对“城市病”的防范^[29]，城镇建设既要功能完善、生态宜居，保障居民生活和城市经济有序高效运转的同时，也要不断提升城市的安全韧性水平。因此，选取城市绿化水平、便民设施建设、海绵城市建设和智慧城市建设4个指标，衡量各地城镇建设管理水平。

(3) 绿色发展质量方面。绿色发展作为新时代新型城镇化进程中的重要特征和发展趋势，是建设美丽中国和实现碳达峰、碳中和的必然要求。因此，加大节能减排和环境整治力度，推进形成绿色低碳循环的生产生活方式和建设运营模式，是新型城镇化减少资源环境消耗代价的切实举措。本文选取节能环保投入、经济发展能耗、工业固废处理、生活垃圾处理4个指标予以反映。

(4) 人民生活水平方面。不断提高人民生活质量，提升广大群众的安全感、幸福感，是以人为核心的新型城镇化的重要内容和核心目标。因此，选取基本社会保障、居民住房保障反映政府对促进人民安居乐业的支持力度，选取居民消费水平表征居民生活质量改善程度。

(5) 基本公共服务方面。有别于传统城镇化，提升基本公共服务是新型城镇化的重要内涵和明确要求，也是“以人为本”核心思想的重要体现。因此，选取与民生紧密相关的基本教育水平、基本医疗水平和文化艺术传承3个基本公共服务指标予以评价。

具体指标阐释见表1。

2.1.2 测算方法

新型城镇化指数(NUI)用于测算四川省新型城镇化水平，其值越高代表新型城镇化水平越高;反之，则越低。具体公式如下：

(1)

N U I = \overset{n}{\sum_{i = 1}} (\overset{m}{\sum_{j = 1}} U_{i j} w_{i j}) w_{i}

式中：U_ij为标准化处理后的指标值，采用极差标准化法进行处理;w_ij为指标权重，w_i为维度权重;n为维度i数量，n=5;m为各维度内指标j的数量。本文运用博弈优化权重方法，采用主观与客观相结合的方式确定各维度、各指标权重。

2.2 城乡收入差距测算

目前，衡量城乡收入差距有多种测算方法，常见的有城乡收入差和城乡收入比，此外还有基尼系数、泰尔指数、复合指数等^[30]。其中，城乡收入比通常是指城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入的比值，反映了城乡收入差距的相对程度，更有利于纵向或横向比较。因此，本文采用城乡收入比测算城乡收入差距。计算公式如下：

(2)

G U R = I_{u} / I_{r}

式中：GUR表示城乡收入差距，其值越大说明城乡收入差距越大，反之则越小; $I_{u}$ 和 $I_{r}$ 分别表示城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入。

2.3 空间自相关检验

空间计量经济学理论和相关研究表明，区域经济发展可能存在空间相关性特征。如果某地经济社会发展水平较高，那么与之相邻的地区经济社会发展水平可能会受到“空间溢出”效应的影响^[31]。因此，较传统计量分析的平均估计而言，空间计量分析考虑了空间相关性因素，其分析过程和结果会更加准确客观地反映真实情况。本文采用全局莫兰指数(Global Moran's I)分别检验四川省新型城镇化和城乡收入差距的空间相关性^[32]。

2.4 关联性分析

2.4.1 变量选取

为探究新型城镇化对城乡收入差距的影响，将城乡收入比(GUR)作为被解释变量，将新型城镇化指数(NUI)作为核心解释变量，并参考相关研究，选取其他变量如下：

(1) 农业现代化水平(MAG)。农业现代化发展对农村经济发展、提升农民收入在理论上有直接的促进作用。新型城镇化与农业现代化协同发展，有利于形成以城带乡、以工促农的良性发展局面。本文以单位耕地面积农业(种植业)生产总值表征农业现代化水平，并建立与新型城镇化的交叉项(MAG×NUI)引入模型，检验农业现代化水平对新型城镇化影响城乡收入差距变动的调节作用。

(2) 地区经济不平衡程度(REU)。中国GDP高速增长背后是产业间和地区间极不均衡的分布，经济的空间非均衡增长对城乡收入差距有重要影响^[33]。本文通过测算四川省各市(州)县域GDP的变异系数，以此表征各地的地区经济不平衡程度。

(3) 人力资本水平(HUM)。大量研究表明，伴随劳动力流动的人力资本水平变动会对地区、行业、城乡间收入差距造成显著影响^[34]。本文采用常住人口和户籍人口的比值测度各地人口流动情况，用于表征人力资本水平。

(4) 政府调控能力(GOV)。为了克服市场失灵、改善人民生活，政府调控在社会经济活动中有不可替代的作用。本文使用地方财政收入与财政支出的比，即财政自给度反映政府调控的能力。

(5) 科技创新水平(STI)。科技创新促进生产力提高，是经济发展的重要驱动力，通常也会对地区收入水平产生直接影响。本文采用每万人专利授权数量表征科技创新水平，检验其对城乡收入差距的影响。

(6) 民营经济水平(PRE)。民营经济发展壮大有助于提高劳动生产率，同时有利于增加供给、增加社会就业、提高人民生活水平和生活质量。本文使用民营经济占比衡量民营经济水平。

(7) 对外开放水平(OTO)。一些研究显示，对外开放会通过就业效应、贸易收入的分配效应、技术溢出效应和产业结构升级效应影响城乡居民收入差距，但不同研究得出结论有所不同^[35-36]。本文采用对外进出口总额与地区生产总值的比值表征对外开放水平。

2.4.2 空间计量模型

空间计量模型有空间滞后模型(SLM)、空间误差模型(SEM)和空间杜宾模型(SDM)。为了更加科学准确地探究新型城镇化对城乡收入差距的影响，本文分别构建3种模型，选择最优模型进行分析。

(1) 空间滞后模型，用于探讨被解释变量Y在一个地区是否受其周边被解释变量空间溢出效应的影响。公式如下：

(3)

\begin{array}{l} Y_{i t} = α_{i t} + ρ W Y_{i t} + β_{1} N U I_{i t} + β_{2} M A G_{i t} + \\ β_{3} M A G \times N U I_{i t} + β_{4} x_{i t} + u_{i t} \end{array}

式中：W为空间权重，采用空间邻接标准;ρ为空间自回归系数，α为常数项，β为回归系数，x为其他控制变量，u为随机扰动项，i代表各研究单元，t代表年份。

(2) 空间误差模型，用于分析相邻地区被解释变量的误差冲击对本地区的影响程度，主要体现在随机冲击所带来的空间相关作用。公式如下：

(4)

\begin{array}{l} Y_{i t} = α_{i t} + β_{1} N U I_{i t} + β_{2} M A G_{i t} + β_{3} M A G \times N U I_{i t} + \\ β_{4} x_{i t} + u_{i t} \\ u_{i t} = λ W u_{i t} + ε_{i t} \end{array}

式中：λ为空间自相关系数;ε为回归误差模型的误差项，服从独立分布。

(3) 空间杜宾模型，用于研究空间滞后项和误差项对各空间单元被解释变量的影响。公式如下：

(5)

\begin{array}{l} Y_{i t} = α_{i t} + ρ W Y_{i t} + β_{1} N U I_{i t} + β_{2} M A G_{i t} + \\ β_{3} M A G \times N U I_{i t} + β_{4} x_{i t} + θ_{1} W \times N U I_{i t} + \\ θ_{2} W \times M A G_{i t} + θ_{3} W \times M A G \times N U I_{i t} + θ_{4} W x_{i t} + u_{i t} \end{array}

式中：Wx代表邻近区域解释变量的空间滞后变量，θ为各解释变量的空间滞后项系数。

2.4.3 门限面板模型

已有研究显示，新型城镇化对城乡收入差距可能存在非线性影响^[37]。为此，本文将采用门限面板模型，检验新型城镇化对城乡收入差距的影响是否存在“门槛效应”。公式如下：

(6)

\begin{array}{l} Y_{i t} = α_{i t} + β_{1} N U I_{i t} \times I (γ \leq γ_{j}) + β_{2} N U I_{i t} \times \\ I (γ > γ_{j}) + β_{3} r_{i t} + u_{i t} \end{array}

式中：Y_it为城乡收入差距，γ_j为模型估计的门槛值;I(·)为指标函数。

3 结果分析

3.1 新型城镇化与城乡收入差距时空演化分析

图1a为2009—2019年四川省新型城镇化的时空演化情况。全省各市(州)新型城镇化指数(NUI)逐年上升，平均值由2009年的0.28提高至2019年的0.54。分区来看，成都平原经济区经济基础较好、自然条件优越，新型城镇化指数平均值由2009年0.31上升至2019年0.57，是全省新型城镇化水平最高的区域。其中，作为全省经济、文化和政治中心，成都在各年间均位列全省第1，远高于其他城市和全省平均水平;雅安、资阳在成都平原经济区内得分相对靠后。川东北经济区由2009年0.23上升至2019年0.49，该区域部分地区地处秦巴山区和川陕革命老区，人口基数大、经济社会发展水平比较滞后，是全省新型城镇化水平最低的地区。川南经济区由2009年0.26上升至2019年0.53，上升幅度最大，新型城镇化水平仅次于成都平原经济区，各市间最为均衡。攀西经济区由2009年0.32上升至2019年0.51，新型城镇化水平区域内部差异最大，其主要原因是攀枝花和凉山发展基础差异大，凉山州尚未实现与攀枝花同步快速发展。川西生态示范区由2009年0.28上升至2019年0.52，区域内阿坝、甘孜同为少数民族聚居区，近年来主要通过发挥自身旅游资源优势，围绕发展绿色生态产业，新型城镇化水平得到快速提升。图1b为2009—2019年四川城乡收入差距的时空演化情况。全省城乡收入差距时空演化大致与新型城镇化情况相反，呈现逐年下降态势，城乡收入比由3.10缩减至2.46。分区域来看，成都平原经济区城乡收入差距平均值由2009年2.66缩减至2019年2.11，其中成都在研究期内每年均为全省最小。川东北经济区由2009年2.89缩减至2019年2.34，缩减幅度较小，可能原因是该地区农村人口众多，工业化进程慢，城乡二元结构仍较为突出。川南经济区由2009年2.72缩减至2019年2.18，同新型城镇化水平类似，该地区城乡收入差距仅高于成都平原经济区，且各市间表现最为均衡。攀西经济区由2009年3.02缩减至2019年2.33，其中凉山城乡收入差距各年度均大于全省平均水平。川西北生态示范区由2009年5.24缩减至2019年2.60，下降幅度为全省最大，但仍是差距最大的地区。总体看，2009—2019年，四川省各市(州)新型城镇化与城乡收入差距表现为负相关关系;随着脱贫攻坚和乡村振兴等战略的实施，盆地外围贫困地区发展短板得到快速补齐，新型城镇化与城乡收入差距在各市(州)间的差距虽有所缩减，但区域间差异仍然明显，部分区域内部也存在较强的异质性。

图1

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图1 2009—2019年四川省各市(州)新型城镇化和城乡收入差距测算值统计分布

注：成都平原经济区：1成都、2绵阳、3德阳、4乐山、5眉山、6遂宁、7雅安、8资阳;川东北经济区：9南充、10达州、11广安、12广元、13巴中;川南经济区：14宜宾、15泸州、16内江、17自贡;攀西经济区：18攀枝花、19凉山;川西北生态示范区：20阿坝、21甘孜。

Fig.1 Statistical distribution of new urbanization index and urban-rural income gap index values of the cities of Sichuan Province during 2009-2019

为了探索四川省新型城镇化水平和城乡收入差距的空间关联性，通过测算研究期内新型城镇化(NUI)和城乡收入差距(GUR)的全局Moran's I(表2)发现，新型城镇化Moran's I各年间有正有负，总体趋近于零，且均未通过显著性检验，因此，四川省各市(州)新型城镇化无明显的空间相关性，呈随机分布;研究期内，城乡收入差距均至少在5%的水平下显著为正，表明四川省各市(州)城乡收入差距与周边区域存在显著的正相关关系。可以发现，城乡收入差距存在空间自相关性，具有空间溢出效应。因此，本文对城乡收入差距进行了局部自相关分析。从散点的空间分布(图2)来看，四川省21个市(州)多数落在了第三(LL区域)和第一象限(HH区域)，即较低水平和较高水平的地区相对集聚，少数市(州)分布在第二(LH区域)和第四象限(HL区域)。以2019年为例，散点图中位于第一象限的为甘孜、凉山、巴中、广元等经济基础相对落后的地区，城乡收入差距较大;位于第三象限的主要为成都、德阳、眉山、资阳、乐山、内江等成渝地区双城经济圈腹心地区的城市，经济社会发展水平较好;第二象限的有绵阳、南充、达州，自身城乡收入差距较小而周边地区较高;第四象限的有阿坝、泸州，相对周边地区较小的城乡收入差距而言自身水平较高。总体来看，2009—2019年，四川省城乡收入差距较小的地区主要集聚在成渝经济走廊上，较高的地区主要集聚在川西及东北部秦巴山区，总体呈现出与经济发展水平高度匹配的空间格局;然而，随着落后地区农村居民收入快速增长，这种传统分布格局也有所变化，如阿坝州2019年分布于第四象限，攀枝花、雅安等地进入了城乡收入差距高值集聚区。以上结果同时表明，探索新型城镇化与城乡收入差距的关联性有必要通过构建空间计量模型来实现。

表2 2009—2019年新型城镇化与城乡收入差距的全局Moran's I

Tab.2 Global Moran's I of new urbanization and urban-rural income gap during 2009-2019

年份	新型城镇化(NUI)		城乡收入差距(GUR)		年份	新型城镇化(NUI)		城乡收入差距(GUR)
年份	Moran's I	Z值	Moran's I	Z值	年份	Moran's I	Z值	Moran's I	Z值
2009	0.019	0.564	0.224^***	2.769	2015	0.050	0.795	0.344^***	2.768
2010	0.018	0.564	0.228^**	2.687	2016	0.039	0.989	0.321^***	2.763
2011	0.004	0.447	0.231^**	2.584	2017	0.031	0.623	0.323^***	2.763
2012	-0.015	0.276	0.226^**	2.405	2018	0.029	0.607	0.323^***	2.671
2013	0.053	0.842	0.226^**	2.317	2019	0.080	1.022	0.320^***	2.737
2014	0.081	0.997	0.323^***	2.820

注：***、**、*分别表示P<0.01、P<0.05和P<0.1。下同。

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图2

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图2 城乡收入差距的Moran散点图空间分布

Fig.2 Spatial distribution of Moran scatter plot positions of urban-rural income gap

3.2 城乡收入差距的回归分析

空间相关性检验结果表明，四川省各市(州)城乡收入差距在空间上有明显的相关性，存在比较显著的空间集聚现象。因此，可以利用空间计量模型对新型城镇化与城乡收入差距的关联性及城乡收入差距的其他影响因素进行估计。表3检验结果显示，残差Moran's I的统计量值为5.958，通过1%的显著性水平检验，说明传统OLS回归模型残差存在明显的空间依赖性;Hausman检验统计量为156.490，且通过1%的显著性水平，拒绝随机效应与固定效应无差别的原假设，接受固定效应模型。因此，本文选择固定效应模型分别构建SLM、SEM和SDM模型进行进一步的估计和检验。

表3 LM和Hausman检验

Tab.3 LM and Hausman's tests

检验	统计量	P值
LM lag	20.498	<0.001
R-LM lag	0.764	0.382
LM err	30.865	<0.001
R-LM err	11.132	<0.001
Moran's I(残差)	5.958	<0.001
Hausman	156.490	<0.001

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对比空间杜宾模型(SDM)、空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)的检验结果发现，空间杜宾模型(SDM)对比其他2个模型的Wald值和LR值均显著为正，且SDM模型的对数似然值(Log_L)和拟合优度(R²)更大(表4)，说明考虑了自变量空间滞后性和因变量之间的相关性的空间杜宾模型(SDM)更具解释性。因此，本文将重点对空间杜宾模型(SDM)的估计结果进行分析。

表4 空间计量模型回归结果

Tab.4 Regression results of the spatial econometric model

变量	SDM		SLM		SEM
变量	系数	Z值	系数	Z值	系数	Z值
NUI	-1.661^***	-3.96	-1.997^***	-6.39	-2.681^***	-7.09
MAG	-0.405^***	-3.18	-0.284^***	-3.13	-0.441^***	-3.38
MAG×NUI	3.702^***	6.57	3.669^***	6.47	3.719^***	6.33
REU	1.019^***	3.15	0.872^***	2.73	0.554^*	1.88
GOV	-2.296	-1.63	-2.169	-1.45	-0.358	-0.25
HUM	-1.188^**	-2.38	-1.087^**	-2.29	-1.049^**	-1.98
STI	0.405^***	5.96	0.399^***	5.76	0.344^***	4.93
PRE	-0.002	-0.01	-0.121	-1.30	-0.284^**	-2.43
OTO	-0.006	-0.28	-0.009	-0.41	0.014	0.60
W×NUI	1.512^**	2.06
W×MAG	0.279	1.53
W×MAG×NUI	-0.632	-0.48
W×REU	1.064	1.64
W×GOV	-9.571	-1.30
W×HUM	-0.727	-0.72
W×STI	-0.463^***	-3.41
W×PRE	0.014	0.08
W×OTO	-0.035	-0.79
ρ(λ)	0.667^***	12.00	0.691^***	12.33	0.674^***	12.77
σ²	0.019^***	10.23	0.023^***	10.19	0.024^***	10.17
R²	0.705		0.549		0.669
Log_L	108.342		89.469		86.494
LR_spatial_lag	37.75^***
Wald_spatial_lag	45.26^***
LR_spatial_error	49.92^***
Wald_spatial_error	32.07^***

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由表4可知，对于核心解释变量新型城镇化(NUI)而言，对城乡收入差距的估计系数值为负且通过了1%显著性水平检验，说明新型城镇化发展水平提高能更快带动农村居民收入增长，缩小与城镇居民收入的差距。表4中，W×NUI的系数在5%水平显著为正，表明新型城镇化具有正的空间外部性，即周边地区的新型城镇化发展导致本地区城乡收入差距扩大。当周边地区较为发达时，在提升新型城镇化发展水平的同时会吸引周边不发达区域相对廉价的劳动力等要素资源，产生所谓的“虹吸效应”，从而导致本地区城乡收入差距扩大。

对于其他变量而言，解释变量农业现代化水平(MAG)系数显著为负，农业现代化发展对于提升农村居民收入、缩减城乡收入差距的基本假设得到了验证。同时，农业现代化水平与新型城镇化的交叉项变量MAG×NUI的系数显著为正，表明研究期内随着农业现代化水平提升，新型城镇化反而会扩大城乡收入差距，其可能原因是，研究期内四川省新型城镇化发展“以工促农”对促进农村产业发展和提升农民收入的作用尚不明显，农业现代化仍然滞后于新型城镇化，从而出现扩大城乡收入差距的间接效应。

此外，解释变量经济发展不平衡程度(REU)和科技创新水平(STI)的系数显著为正，人力资本水平(HUM)系数显著为负。经济发展不平衡程度与城乡收入差距呈正相关，其原因可能是，四川省地域广阔，省内各市(州)间及各市(州)内部资源禀赋、经济基础差异大，同时，不均衡的发展政策，经济发展的累积性也会造成不同地区居民增收的速度有所差异，导致城乡收入差距拉大。科技创新水平的影响显著为正，与李政等^[38]的结论一致，科技创新具有较高的资金和学历门槛且多集中于非农业领域，农业部门和农业部门劳动者享受科技创新的直接红利相对较为困难，随着科技创新水平提升，城乡收入差距会逐渐加大。进一步地，科技创新显示出了显著的负向空间外部性，可能原因是，本地区科技创新水平力度加大加速了下游成熟产业外迁，实现了技术溢出，促进了周边地区发展，从而促进周边地区城乡收入差距的缩小。人力资本水平提升有利于缩小城乡收入差距，研究期内四川省为人口流出大省，仅成都、攀枝花等地保持人口净流入，而大量劳动力流出限制了流出地经济发展，进一步造成城乡收入差距扩大。另外，民营经济水平(PRE)和对外开放水平(OTO)对城乡收入差距的影响为负，但未通过显著性检验。

3.3 新型城镇化的门限效应分析

根据前文分析结果，新型城镇化、农业现代化在四川省对城乡收入差距均有显著的遏制效应，但二者交互项的作用方向相反，表明新型城镇化对城乡收入差距的影响可能存在非线性特征。为此，本文参照Hansen^[39]的方法，将农业现代化水平作为门槛测定对象，构建门限面板模型，进一步分析新型城镇化对城乡收入差距的门槛效应，得到了相应的门槛值、P值、临界值(表5)。分析发现，四川省新型城镇化在影响城乡收入差距变动时，存在1%显著性水平的单一门槛。

表5 门槛效应估计与检验结果

Tab.5 Results of threshold effect estimation and test

门限检验	门槛数	F值	P值	10%临界值	5%临界值	1%临界值	BS次数
三次	单一门槛	97.440^***	<0.001	15.680	18.218	29.166	300
	双重门槛	4.220	0.867	15.703	17.990	25.376	300
	三重门槛	5.020	0.880	23.264	28.782	41.761	300
二次	单一门槛	97.440^***	<0.001	15.180	18.493	23.588	300
二次	双重门槛	4.220	0.790	15.308	17.367	28.139	300
一次	单一门槛	97.440^***	<0.001	15.714	19.704	28.339	300

注：P值和临界值均为采用自抽样法重复抽样300次得到的结果。

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由表6可知，当一个地区农业现代化水平低于门槛值0.135时，新型城镇化对城乡收入差距的影响系数为8.865，即新型城镇化会扩大城乡收入差距;而当农业现代化水平跨越门槛值0.135后，新型城镇化对城乡收入差距的影响系数为-1.855，转向为缩减城乡收入差距。因此，研究期内四川省新型城镇化发展对城乡收入差距的影响作用呈现为倒“U”型关系。

表6 门槛值及参数估计

Tab.6 Threshold and parameter estimation results

解释变量	门槛变量	估计值	t值
NUI	MAG<0.135	8.865^***	7.15
NUI	MAG≥0.135	-1.855^***	-5.03

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以上结果表明，新型城镇化与农业现代化的不协调、不同步，是造成新型城镇化和城乡收入差距呈倒“U”型关系的主要原因。具体分析如下。四川省在长期的城市偏向惯性策略下，伴随工业化的强力推进，资本在城市收益高、工业品规模效益递增，资本、劳动力要素在城市的聚集促使城市发展远快于农村地区，并加快吸引农村的资本和劳动力，形成循环累积效应，导致农业现代化发展滞后，城乡收入差距逐渐拉大。伴随农村剩余劳动力向城市持续转移，劳动力资源在城乡间配置逐渐均衡，农业生产率逐渐提升，城市比较优势趋于平稳，加之城市资本下乡加速农业现代化发展，三次产业联动融合局面逐渐形成，此时新型城镇化推动以城带乡、以工促农，进而将有效缩小城乡收入差距。

4 结论与讨论

4.1 结论

本文以2009—2019年四川省21个市(州)的面板数据为基础，运用空间自相关分析等方法揭示了新型城镇化与城乡收入差距的时空演化情况，构建空间计量模型探索新型城镇化与城乡收入差距的关联关系，检验分析了城乡收入差距的其他影响因素，并进一步解析了新型城镇化作用于城乡收入差距的门槛效应。依据实证分析结果，得出以下主要结论：

(1) 2009—2019年，四川省新型城镇化水平逐年上升，城乡收入差距逐年缩小，二者在各市(州)间的差距虽有所缩减，但区域间差异仍然明显，部分区域内部也存在较强的异质性;各年度城乡收入差距均具有显著的空间关联性，低值区域主要集聚在成渝经济走廊上，高值区域主要集聚在川西及东北部秦巴山区。

(2) SDM模型分析结果表明，新型城镇化、农业现代化总体上对城乡收入差距有显著的抑制作用，但二者均具有正向的空间外部性，会对邻接区域抑制城乡收入差距产生负面影响，同时二者交互项系数显著为正说明研究期内随着农业现代化水平提升，新型城镇化反而会扩大城乡收入差距。此外，地区经济不平衡程度和科技创新水平均对城乡收入差距均有显著的正向影响，人力资本水平的影响显著为负。

(3) 门槛面板模型分析结果验证了新型城镇化对城乡收入差距存在非线性影响，呈倒“U”型关系，其主要原因是新型城镇化与农业现代化的不协调、不同步，当农业现代化水平跨越门槛值后，新型城镇化才会由扩大转为抑制城乡收入差距。

4.2 讨论与启示

深入实施新型城镇化战略，促进区域协调发展，是当前及未来的重要课题。四川省作为中国西部人口、经济大省，承载着新时代推进西部大开发形成新格局的重要使命，深入推进以人为核心的新型城镇化成为驱动高质量发展的重要引擎。但是，现阶段四川省区域间、城市间的新型城镇化发展差距仍然较大，经济要素和资源过于向大城市集中，“大城市病”与中小城市发展动力不足并存，分层次、梯度式的城镇体系尚不健全，导致以城带乡、城乡融合的能力较弱。对于四川而言，在大力推动新型城镇化和城乡融合发展时，如何平衡发展动能与发展质量之间的关系，亟需系统深入地研究。对比现有研究，本文验证了农业现代化水平对新型城镇化与城乡收入差距非线性关系的调节机制，进一步丰富了新型城镇化与城乡收入差距关系研究，但也存在局限和进一步研究的空间：本文测度新型城镇化水平时采用了统一权重，未考虑各区域主导功能，未来可在深入解析新型城镇化战略与主体功能区战略理论关系的基础上，探讨更加科学的评价方法;另外，对城乡收入差距的影响因素探析今后可结合不同时代和政策背景开展多尺度结合的研究，深入揭示关键因素的影响机制。

综合以上分析，针对本文案例区有以下政策启示：第一，进一步优化完善城镇体系，加快建设省域副中心城市，优化生产力布局，为持续推动新型城镇化积蓄更多动能;积极推进以县城为重要载体的城镇化建设，强化城乡融合平台建设，提高辐射带动乡村能力。第二，持续提升四川盆地外围地区的城乡基础设施和公共服务，加强进城农民住房、教育、医疗和就业保障，破除传统城乡二元结构的同时避免产生城镇内部的新二元结构，引导农村人口向城镇更加有序和可持续地转移。第三，加大农业科技创新投入力度，加强财政支持力度，鼓励更多社会资本投入，支持农业科技创新成果转化与应用，以科技创新赋能农业发展，持续提升农业发展水平和农村人口收入。

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子

[1]

刘秉镰, 朱俊丰.

新中国70年城镇化发展: 历程、问题与展望

[J]. 经济与管理研究, 2019, 40(11): 3-14.