駱永民 翟曉霞

摘 要：城鄉(xiāng)收入差距和諸多宏觀經(jīng)濟變量之間存在復雜的互動關聯(lián)，所以其和經(jīng)濟波動之間究竟存在怎樣的動態(tài)關聯(lián)也就難以直觀判斷，亟待相應的實證分析給出答案。文章綜合采用能夠處理“時間序列變量動態(tài)關聯(lián)非線性特征”的MSVAR模型和能夠針對面板數(shù)據(jù)開展向量自回歸模型研究的PVAR模型，充分利用時間和空間的數(shù)據(jù)信息，研究了城鄉(xiāng)收入差距和經(jīng)濟波動之間的動態(tài)關聯(lián)，發(fā)現(xiàn)城鄉(xiāng)收入差距在大多數(shù)時間和空間內能夠引致更強的經(jīng)濟波動，而經(jīng)濟波動也始終起到拉大城鄉(xiāng)收入差距的作用。

關鍵詞：城鄉(xiāng)收入差距；經(jīng)濟波動；MSVAR；PVAR

[中圖分類號]F064.1 [文獻標識碼] A [文章編號]1673-0461（2016）04-0006-06

一、引 言

中國自古以來即十分重視收入分配和經(jīng)濟波動問題，如《論語·季氏》中指出“不患寡而患不均，不患貧而患不安”，即認為收入分配公平和經(jīng)濟穩(wěn)定是當政者最應關注的問題。《管子》甚至注意到豐年、災年的經(jīng)濟波動對貧富差距的影響，指出缺乏靈活性的稅收制度在災、豐年的變遷中必然拉大貧富差距。而現(xiàn)代經(jīng)濟學則一直到20世紀90年代才開始對這兩者之間的關聯(lián)展開一定數(shù)量的研究，這些文獻主要分為兩類。第一類文獻致力于研究收入分配對經(jīng)濟波動的影響。如Aghion等（1997、1999）強調收入分配不均會導致投資機會的不平等從而導致經(jīng)濟波動[1-2]，Levy （2002）認為收入差距擴大會提升產(chǎn)出和物價波動的幅度并導致經(jīng)濟波動[3]，Woo （2011）認為收入差距會導致政府政策的頻繁變動從而造成經(jīng)濟波動[4]。第二類文獻致力于研究經(jīng)濟波動對收入分配的影響。Breen和García-Pe？觡alosa（2005）認為企業(yè)家是風險偏好者，工人是風險規(guī)避者，在經(jīng)濟波動中兩者對風險的不同態(tài)度會導致收入差距進一步擴大[5]。Checchi和García-Pe？觡alosa（2004）認為貧窮者在經(jīng)濟波動時很難具備儲存人力資本的條件，所以收入差距會擴大[6]。

改革開放以后，隨著經(jīng)濟改革的不斷深入，中國的貧富差距也在不斷擴大，而城鄉(xiāng)收入差距的日益加大又是其中最為重要的影響因素（李實等，2008；Kanbur和Zhang，2005；Chen 等， 2010）[7-9]。從城鄉(xiāng)收入差距對經(jīng)濟波動的影響來看，由于城鄉(xiāng)居民有著完全不同的生活生產(chǎn)方式，當城鄉(xiāng)收入差距擴大時，城鄉(xiāng)居民在投資機會面前并不均等，并且由于城鄉(xiāng)收入差距的擴大會對多種宏觀經(jīng)濟變量的穩(wěn)定性產(chǎn)生重要影響，所以會直接導致經(jīng)濟波動。但是也應注意到，政府的財政、貨幣政策更容易影響到城市居民，當城市居民是稅收、消費和公共服務的主體時，財政、貨幣政策能夠更有效地實現(xiàn)其穩(wěn)定經(jīng)濟的效果。并且政府往往會在經(jīng)濟波動較為劇烈的情形下使用相機抉擇的政策，且這一類政策多是針對城市，所以城鄉(xiāng)收入差距較大時反而能夠更有效地平抑經(jīng)濟波動。但如果城鄉(xiāng)收入差距不斷擴大而導致政府頻繁采用相關政策來提升農(nóng)民收入，則可能由此直接引發(fā)經(jīng)濟波動。所以，城鄉(xiāng)收入差距并不必然加劇經(jīng)濟波動，反而有可能降低經(jīng)濟波動的頻率。從經(jīng)濟波動對城鄉(xiāng)收入差距的影響來看，不同內容的經(jīng)濟波動對城鄉(xiāng)收入差距的影響也是不確定的。如果經(jīng)濟波動是全局性經(jīng)濟衰退造成，由于城市居民所有收入均來源于城市工業(yè)，一旦失業(yè)將失去所有生活來源，這種波動對城市居民的影響是巨大的，可能會造成城鄉(xiāng)收入差距縮小。但假如衰退發(fā)生在特定的餐飲、建筑、初級加工業(yè)等吸收大量農(nóng)民工的行業(yè)，由于中國農(nóng)民務工收入已經(jīng)達到全部收入的50%以上且農(nóng)民抵御經(jīng)濟波動風險的能力明顯低于城市居民，所以當這一類型衰退發(fā)生時，農(nóng)民工這種非正式就業(yè)會很容易受到?jīng)_擊，城鄉(xiāng)收入差距就會擴大。由此可見，城鄉(xiāng)收入差距和經(jīng)濟波動之間存在十分明顯的相關性，但這種相關性的正負特征卻難以直觀判斷，需要較為深入的實證研究。但遺憾的是，就我們所知，目前國內尚沒有文獻專門就兩者之間的動態(tài)關聯(lián)開展實證研究。

基于上述討論，我們發(fā)現(xiàn)城鄉(xiāng)收入差距和經(jīng)濟波動之間存在復雜的動態(tài)關聯(lián)，這就需要使用能夠將兩者均作為內生變量處理的模型來加以分析，向量自回歸模型顯然是十分合適的選擇。但是，兩者之間的關聯(lián)又依據(jù)特定的時間和空間，可能存在一定的非線性效應，所以應盡可能地考慮到時間上的非線性結構變化和空間差異可能導致實證結果的不同。針對時間上的非線性結構變化，Hamilton（1989）[10]、Krolzig（1997）[11]等學者的處理方式是，將Markov轉移矩陣引入向量自回歸（VAR）模型的分析中，而其后的學者們又不斷深入地完善了這一方法，最終形成為成熟的馬爾科夫區(qū)制轉移向量自回歸模型（MSVAR），并進一步發(fā)展了基于時變概率的MSVAR模型（Ding， 2012）[12]?；诖?，本文擬采用MSVAR模型和中國自2001年到2014年的季度數(shù)據(jù)開展研究。關于空間上的差異，現(xiàn)有文獻較認同采用面板數(shù)據(jù)向量自回歸模型（PVAR），來使用面板數(shù)據(jù)彌補時序數(shù)據(jù)缺乏空間差異信息的缺陷。所以，本文同時使用了兩種模型進行綜合研究，以對城鄉(xiāng)收入差距和經(jīng)濟波動之間的動態(tài)關聯(lián)給出實證依據(jù)。就筆者所知，本文是國內最早采用計量模型研究兩者之間關聯(lián)的實證研究。

二、研究設計

1. MSVAR模型的數(shù)據(jù)選擇及模型簡介

根據(jù)前文的描述，本文需要使用城鄉(xiāng)收入差距和經(jīng)濟波動的時序數(shù)據(jù)。借鑒其他相關文獻的處理辦法，采用城市居民的可支配收入比上農(nóng)村居民純收入（均為季度累計收入）作為城鄉(xiāng)收入差距的代理變量，使用GDP季度累計同比增長率HP濾波后的波動絕對值來指代經(jīng)濟波動。選取數(shù)據(jù)的時間跨度是2001年第1季度到2014年第3季度（目前中國能夠搜集到的季度時序數(shù)據(jù)始于2001年），共47個時間序列點。所有數(shù)據(jù)來自于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫，兩列數(shù)據(jù)的曲線圖為圖1。

從圖1可知，經(jīng)濟波動的變動從數(shù)值比例上來看比較劇烈，所以本文采用雙軸圖進行描繪?？梢园l(fā)現(xiàn)，城鄉(xiāng)收入差距和經(jīng)濟波動在大多數(shù)時間內同步變動，說明兩者之間很可能主要存在正向的互動關聯(lián)。從圖中還可以看出，在特定的某些階段，兩變量變動幅度擴大，但某些階段其變動幅度縮小，且這種變動無法根據(jù)經(jīng)驗直接辨識。即兩變量間互動關聯(lián)存在多區(qū)制的特點且無法直接給出某個時間段來框定，所以十分需要采用MSVAR模型進行研究，后文對這一模型進行了簡介。首先，如果不考慮不同區(qū)制之間的不同，傳統(tǒng)的線性VAR模型構建如下：

式（1）中Y是2維內生變量向量，表示經(jīng)濟波動和城鄉(xiāng)收入差距，v表示截距項，εt是殘差項，p指代模型時間滯后的階數(shù)。由于該模型是純線性向量自回歸模型，所以無法考慮非線性多區(qū)制之間的轉變。為此，本文將馬爾科夫鏈加入模型：

2. PVAR模型的數(shù)據(jù)選擇及模型簡介

針對VAR模型難以考慮地區(qū)差異的問題，Holtz-Eakin等（1988）[13]提出了基于面板數(shù)據(jù)的VAR模型，將VAR模型的應用范圍大幅度擴大。由于面板數(shù)據(jù)同時具備時間和空間維度信息，故而用以分析變量之間的關聯(lián)更加可靠。PVAR模型一經(jīng)提出之后即被廣泛關注，而后Lütkepohl （2007）[14]、Love和 Zicchino （2006）[15]等人又將其不斷發(fā)展，目前已經(jīng)成為宏觀研究領域較為成熟的面板數(shù)據(jù)分析工具，本文的PVAR模型如下：

見式（3），yit表示2維內生變量向量，變量的下標i表示地區(qū)，t表示時間。P指代PVAR模型時間滯后的階數(shù)，βj代表回歸系數(shù)向量，αi代表個體固定效應?？紤]到可能存在的異方差以及序列相關的影響，本文選擇廣義矩估計（GMM）方法對PVAR模型進行估計。但是，由于受內生變量滯后項影響，αi與滯后內生變量容易產(chǎn)生相關性。基于此，本文同時采用了“前向均值差分法”來消除固定效應（Arellano和Bover，1995）[16]。該方法主要使用移除前向均值這一轉換方法，盡力避免差分項與工具變量的正交，從而達到準確估計模型的目的。考慮到本文使用的數(shù)據(jù)時間跨度較短，并且根據(jù)采用不同滯后階數(shù)回歸結果的統(tǒng)計顯著性，本文采用滯后2期的模型（即p=2）進行估計。

具體到面板數(shù)據(jù)的選取而言，本文使用中國大陸30個省級單位1998～2012年的面板數(shù)據(jù)開展分析（沒有選擇西藏省的數(shù)據(jù)）。這里之所以選擇1998年之后的數(shù)據(jù)是基于如下原因：其一，重慶自1997年成為直轄市，1998年之后有重慶的詳盡數(shù)據(jù)；其二，始于1994年的分稅制體制對地方經(jīng)濟產(chǎn)生過巨大影響并很可能在隨后幾年對經(jīng)濟波動產(chǎn)生巨大影響，為避免這種影響導致的模型誤判，所以本文以1998年為數(shù)據(jù)起點；其三，中國自1998年開始在宏觀領域采取了一系列改革，是一個重要的時間起點。其中經(jīng)濟波動的數(shù)據(jù)仍舊采用HP濾波方法，將GDP增長率中的趨勢項去除后保留波動絕對值作為經(jīng)濟波動的代理變量。城鄉(xiāng)收入差距仍采用城市居民的可支配收入與農(nóng)村居民純收入的比值作為代理變量。

三、計量分析

1. 基于MSVAR模型的計量分析

在使用時序數(shù)據(jù)開展VAR模型分析之前，需要先檢測變量的穩(wěn)定性，本文使用ADF檢驗和PP檢驗來判定變量穩(wěn)定性，檢驗結果見表1。從表1可以看出，兩列變量均是穩(wěn)定的，可以使用VAR模型進行分析。

根據(jù)AIC、BIC準則，本文最終選擇了滯后期為2期、3個區(qū)制的MSVAR模型，使用的軟件是MATLAB2012?；貧w結果見表2，三個區(qū)制之間轉移概率的具體時序數(shù)值見圖2。從圖2可以發(fā)現(xiàn)區(qū)制2的概率非常小，且預期持續(xù)期只有1.43，但區(qū)制1和區(qū)制3的持續(xù)期都較長，且轉移概率都是0.95的高維持概率，所以區(qū)制1和區(qū)制3是本文需要重點分析的區(qū)制。由于模型涉及的參數(shù)過多，根據(jù)模型所有的參數(shù)難以直接看出兩列變量之間的互動關聯(lián)，所以我們使用脈沖響應函數(shù)的方法繪制出兩個變量之間的交互作用。根據(jù)圖2，需要繪制區(qū)制1和區(qū)制3下兩變量之間的互動關聯(lián)。VAR模型的脈沖響應分析是指，根據(jù)已經(jīng)得出的VAR模型回歸系數(shù)，當某一變量在基期發(fā)生單位變化時（由擾動項變化所致），分析其他變量隨后會發(fā)生怎樣的變化（高鐵梅，2009）[17]。

從圖3和圖4可以看出，隨著城鄉(xiāng)收入差距發(fā)生1單位的沖擊后，經(jīng)濟波動的反應一直大于0，且區(qū)制1的反應小于區(qū)制3的反應。隨著經(jīng)濟波動發(fā)生1單位沖擊后，城鄉(xiāng)收入差距的反應也一直為正，區(qū)制1下的反應基本上也小于區(qū)制3的反應。從圖2可以看出（結合圖1），區(qū)制1主要是2001年、2002年以及2010年以后，區(qū)制3是2003～2009年。這表明2003～2009年間，經(jīng)濟波動受城鄉(xiāng)收入差距的影響較大。究其原因，在于2003～2009年之間中國政府采取了一系列旨在提升農(nóng)民收入的重大政策，城鄉(xiāng)收入差距波動幅度變小，從而引發(fā)相關的貨幣財政政策自動穩(wěn)定功能階段性失調，導致經(jīng)濟波動加劇。與此同時，2003～2009年也是中國食品價格波動劇烈的時期，經(jīng)濟波動在此背景下也會對城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生更大影響。整體來看，城鄉(xiāng)收入差距和經(jīng)濟波動之間始終是正向的互動關聯(lián)。

2. 基于PVAR模型的計量分析

使用PVAR模型之前同樣需要開展穩(wěn)定性檢驗，其檢驗結果見表3。從表3可以看出，城鄉(xiāng)收入差距和經(jīng)濟波動的面板數(shù)據(jù)同樣也是穩(wěn)定的。

由于PVAR模型的參數(shù)較多且不能直觀地辨析變量間交互作用，所以這里僅使用脈沖響應函數(shù)的方法繪制出兩個變量之間的交互作用。 從圖5中可以看出基于面板數(shù)據(jù)的脈沖響應依然是正向的交互作用。

3. 模型穩(wěn)健性分析

為了探討MSVAR模型的穩(wěn)健性，本文采用如下方法：①考慮到物價指數(shù)可能會對城鄉(xiāng)收入差距和經(jīng)濟波動同時產(chǎn)生影響，所以將這一變量加入模型以觀察區(qū)制特征是否依然成立，其結論是城鄉(xiāng)收入差距和經(jīng)濟波動仍存在類似圖3和圖4的兩區(qū)制特征且交互作用仍保持相同特征；②采用普通的不考慮非線性特征的向量自回歸模型對兩者之間的互動關聯(lián)進行分析，通過脈沖響應圖可以看出，兩者之間仍是正向的互動關聯(lián)。上述兩種穩(wěn)健性檢驗證明MSVAR模型具有很好的穩(wěn)健性。

為了研究面板向量自回歸模型的穩(wěn)健性，本文采用如下方法：①將數(shù)據(jù)分為東中西三個部分，分別開展研究，發(fā)現(xiàn)除西部地區(qū)兩者正向互動特征不明顯外，東部和中部地區(qū)經(jīng)濟波動和城鄉(xiāng)收入差距之間仍存在顯著的正向促進作用；②將滯后期修改為2和3，除發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟波動和城鄉(xiāng)收入差距對自身的反應發(fā)生較大變化外，兩者之間的互動關聯(lián)仍顯著為正。上述兩種檢驗證明PVAR模型具有很好的穩(wěn)健性。

四、結 論

本文認為，城鄉(xiāng)收入差距和經(jīng)濟波動之間存在復雜的邏輯關聯(lián)，但學術界卻尚未對兩者之間的關聯(lián)給出明確的實證依據(jù)。本文綜合采用能夠處理“時間序列變量動態(tài)關聯(lián)非線性特征”的MSVAR模型和能夠針對面板數(shù)據(jù)開展向量自回歸模型研究的PVAR模型，充分利用時間和空間的數(shù)據(jù)信息，研究了城鄉(xiāng)收入差距和經(jīng)濟波動之間的動態(tài)關聯(lián)。基于MSVAR模型得出如下結論：城鄉(xiāng)收入差距和經(jīng)濟波動之間的關聯(lián)特征在不同區(qū)制中呈現(xiàn)不同狀態(tài)，位于2003～2009年期間的區(qū)制中，城鄉(xiāng)收入差距和經(jīng)濟波動之間的正向促進作用明顯高于2001年、2002年和2010以后的年份，但整體來看兩者之間的正向關聯(lián)一直十分顯著?；赑VAR模型及其穩(wěn)健性檢驗得出如下結論：在大多數(shù)的省域，城鄉(xiāng)收入差距和經(jīng)濟波動之間存在明顯的正向互動關聯(lián)。根據(jù)上述結論，可以認為中國的城鄉(xiāng)收入差距和經(jīng)濟波動之間，在大多數(shù)時間和空間內存在明顯的正向促進作用?；诖?，可以發(fā)現(xiàn)城鄉(xiāng)收入差距是影響宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定的重要因素，且阻礙財政、貨幣政策發(fā)揮穩(wěn)定效應。隨著信息技術的不斷完善，公眾理性預期日益強化，相機抉擇的政策效果日漸勢微，所以世界各國日益重視設計相應的政策規(guī)則，來促使經(jīng)濟實現(xiàn)自動穩(wěn)定。但過高的城鄉(xiāng)收入差距顯然是實現(xiàn)這一目標的重要阻礙，故此需要政策著力采取相應措施，努力縮小城鄉(xiāng)收入差距或至少減少其對經(jīng)濟波動的放大效應，來實現(xiàn)宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定。

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