黃大湖，丁士軍

（中南財經(jīng)政法大學(xué)工商管理學(xué)院，湖北武漢 430073）

0 引言

改革開放以來，中國經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速增長，居民收入顯著提升，但由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中形成的二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，使得城鄉(xiāng)居民收入存在較大差距。據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，1978年中國城鄉(xiāng)居民人均可支配收入分別為343元和134元，相差209元，城鄉(xiāng)收入比為2.56；2019年農(nóng)村居民人均可支配收入為1.602 1萬元，高出1978年百倍多，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入達(dá)到4.235 9萬元，相差2.633 8萬元，城鄉(xiāng)收入比為2.64。如何有效抑制城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大，促進(jìn)地區(qū)間經(jīng)濟(jì)平衡發(fā)展，已成為政府、社會階層和學(xué)術(shù)界共同關(guān)注的議題。有研究表明，技術(shù)進(jìn)步、城市化、基礎(chǔ)設(shè)施等是影響城鄉(xiāng)收入差距的重要因素[1][2]。但現(xiàn)有文獻(xiàn)中，專門研究農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距影響的文獻(xiàn)較少，特別是基于空間效應(yīng)視角，探討農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距影響內(nèi)在機(jī)理的研究比較稀缺。因此，研究農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距的作用機(jī)制與空間溢出效應(yīng)，對于促進(jìn)鄉(xiāng)村振興、縮小城鄉(xiāng)收入差距以及實現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化都具有重要的理論與現(xiàn)實意義。

國內(nèi)外眾多學(xué)者對城鄉(xiāng)收入差距的影響因素進(jìn)行了深入研究，主要包括城市化[3]、人力資本[4]、金融[5]等因素。近年來隨著科技的發(fā)展，關(guān)于技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距的影響也引起了學(xué)者的重視，但仍存在爭論。主要有以下兩類觀點：第一種觀點認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步縮小了城鄉(xiāng)收入差距。楊新銘和周云波等利用省級面板數(shù)據(jù)，將技術(shù)進(jìn)步分為城鎮(zhèn)技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)村技術(shù)進(jìn)步進(jìn)行實證分析，發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)技術(shù)進(jìn)步可以有效縮小城鄉(xiāng)收入差距，而農(nóng)村技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距的影響不明顯[6]。林建和廖杉杉利用中國294個地級市的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步能有效縮小城鄉(xiāng)收入差距[7]。孫悅等從空間效應(yīng)視角出發(fā)，認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步能夠有效抑制城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大[8]。第二種觀點認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步擴(kuò)大了城鄉(xiāng)收入差距，而這種觀點多數(shù)以全要素生產(chǎn)率來表征技術(shù)進(jìn)步。彭國華利用省級數(shù)據(jù)分析了全要素生產(chǎn)率的收斂性，發(fā)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率解釋了省區(qū)收入差距的主要部分[9]。許海平等認(rèn)為全要素生產(chǎn)率的發(fā)展擴(kuò)大了城鄉(xiāng)收入差距[10]。曾鵬和吳功亮分析了技術(shù)進(jìn)步、城市化與城鄉(xiāng)收入差距之間的關(guān)系，認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步擴(kuò)大了城鄉(xiāng)收入差距，而城市化則會縮小城鄉(xiāng)收入差距[11]。

通過以上文獻(xiàn)可知，有關(guān)城鄉(xiāng)收入差距影響因素的研究成果非常豐富，從技術(shù)進(jìn)步的角度探討其對城鄉(xiāng)收入差距影響的研究也受到越來越多學(xué)者的關(guān)注，但仍有進(jìn)一步探討的空間。第一，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多沒有將農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和城鎮(zhèn)技術(shù)進(jìn)步區(qū)分開來，而是放在一起分析技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距的影響，這樣無法揭示出農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步在城鄉(xiāng)收入差距中的獨特作用。第二，已有研究中，往往忽視了農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距影響的空間溢出效應(yīng)，而根據(jù)地理學(xué)第一定律，任何事物之間都必然存在著某種相關(guān)性，相近事物間的這種相關(guān)性會更強(qiáng)[12]。如果忽略了這種空間溢出效應(yīng)，則會嚴(yán)重影響結(jié)果的精確度和結(jié)論的可靠性?；诖?，文章在前人研究基礎(chǔ)上，通過構(gòu)建空間計量模型，并設(shè)置鄰接矩陣、地理距離矩陣和經(jīng)濟(jì)距離矩陣，從空間維度實證檢驗農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距的影響效應(yīng)，以期為我國縮小城鄉(xiāng)收入差距、促進(jìn)鄉(xiāng)村振興提供經(jīng)驗支持。

1 理論機(jī)制分析

農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步有“廣義”和“狹義”之分，廣義的農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步是指農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出變動中不能由資本、勞動力等實物生產(chǎn)要素所解釋的產(chǎn)出變動，一般以農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）來表示。農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步是促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，提高農(nóng)民收入的重要途徑[13]，而農(nóng)民收入的持續(xù)增長，有益于縮小城鄉(xiāng)收入差距。因此，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距的影響主要是通過農(nóng)民增收來實現(xiàn)的。

（1）農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步最直接的影響就在于提高了生產(chǎn)率和農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)，促使品種多樣化[21]，從而實現(xiàn)農(nóng)民增收，縮小城鄉(xiāng)收入差距。一方面，由于勞動力價格剛性上升，使得人工與機(jī)械的相對價格發(fā)生變化，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步能夠通過提高生產(chǎn)率，有效降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本；另一方面，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步通過改善農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)、提供多樣化的農(nóng)產(chǎn)品，可以有效提高農(nóng)產(chǎn)品的市場競爭力，擴(kuò)大市場份額，增加農(nóng)民農(nóng)業(yè)收入，進(jìn)而縮小城鄉(xiāng)收入差距。

（2）農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步（廣義）又可以進(jìn)一步分解為農(nóng)業(yè)前沿技術(shù)進(jìn)步（狹義）和農(nóng)業(yè)技術(shù)效率。農(nóng)業(yè)前沿技術(shù)進(jìn)步是指在既定生產(chǎn)要素投入下生產(chǎn)函數(shù)的前沿移動，主要包括農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新、技術(shù)改進(jìn)等；農(nóng)業(yè)技術(shù)效率為既定生產(chǎn)函數(shù)下實際產(chǎn)出與“最佳實踐”的離差，主要包括農(nóng)業(yè)管理效率和資源配置效率。農(nóng)業(yè)前沿技術(shù)進(jìn)步，如勞動節(jié)約型的農(nóng)業(yè)機(jī)械技術(shù)進(jìn)步，不僅可以直接提高農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率，增加農(nóng)民收入，還可以通過釋放更多的農(nóng)業(yè)勞動力進(jìn)入非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)農(nóng)民增收[14]，進(jìn)而縮小城鄉(xiāng)收入差距。農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的提升意味著土地、資本和勞動力等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入要素實現(xiàn)了優(yōu)化配置和有效利用，可以有效提高農(nóng)民收入，縮小城鄉(xiāng)收入差距。

（3）新經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為，技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的源泉。經(jīng)濟(jì)增長的“涓滴效應(yīng)”可以通過增加就業(yè)崗位和轉(zhuǎn)移支付等形式來提高農(nóng)民的收入水平、縮小城鄉(xiāng)收入差距。此外，經(jīng)濟(jì)增長還具有“擴(kuò)散效應(yīng)”，即一個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長可以帶動相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，從而有利于鄰近地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的縮小。與此同時，技術(shù)進(jìn)步具有“示范效應(yīng)”和外部性，易于被其他地區(qū)學(xué)習(xí)和模仿，產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。特別是對于鄰近地區(qū)而言，在土壤、地形和氣候等自然因素方面和社會經(jīng)濟(jì)環(huán)境方面具有極大的相似性，再加上不斷完善的鐵路、公路等交通基礎(chǔ)設(shè)施，使技術(shù)進(jìn)步在鄰近地區(qū)間的空間溢出更為便利。當(dāng)一個地區(qū)的農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步為當(dāng)?shù)剞r(nóng)民帶來收益后，鄰近地區(qū)農(nóng)民會逐漸采納這項新技術(shù)，從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，降低生產(chǎn)成本，進(jìn)而有利于抑制鄰近地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大。

基于以上理論分析，該文認(rèn)為農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步不僅有利于抑制本地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大，而且對鄰近地區(qū)縮小城鄉(xiāng)收入差距也具有積極意義。農(nóng)業(yè)前沿技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的提升均有利于縮小本地區(qū)和鄰近地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距。

2 模型、變量與數(shù)據(jù)來源

2.1 模型設(shè)定

在研究農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距的影響時，若只考慮對本地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的影響，忽視地區(qū)間的空間關(guān)聯(lián)性，可能會得出有偏誤的研究結(jié)果。因此，需考慮地區(qū)間的空間關(guān)聯(lián)性，分析農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距的空間效應(yīng)?？臻g計量模型能夠有效分析要素間存在的空間效應(yīng)，尤其是研究要素之間存在著空間自相關(guān)關(guān)系時，用空間計量模型進(jìn)行估計能使研究結(jié)果更為準(zhǔn)確?？臻g面板滯后模型（SPLM）、空間面板誤差模型（SPEM）和空間面板杜賓模型（SPDM）是3種常見的空間面板計量模型。其模型的構(gòu)建具體為：

式（1）中，Yit為i省份t年的城鄉(xiāng)收入差距；Xit為解釋變量；ρ和λ為空間自相關(guān)系數(shù)；β表示解釋變量的系數(shù)；θ為解釋變量的空間溢出系數(shù)；Wij為空間權(quán)重矩陣；εit為誤差項?？臻g面板杜賓模型（SPDM）是一般化形式，而空間面板滯后模型（SPLM）和空間面板誤差模型（SPEM）是空間面板杜賓模型的特殊形式。當(dāng)SPDM模型中的θ=0，λ=0且ρ≠0時，式（1）可簡化為空間面板滯后模型（SPLM）；當(dāng)θ=0，ρ=0且λ≠0時，式（1）可簡化為空間面板誤差模型（SPEM）。在具體研究中，需要通過模型診斷檢驗，LM檢驗、LR檢驗和Wald檢驗等，來選取最佳的模型形式。

2.2 變量選取與數(shù)據(jù)來源

2.2.1 被解釋變量

城鄉(xiāng)收入差距。該文借鑒許海平[10]等的研究，采用城鄉(xiāng)人均純收入的比值作為被解釋變量。雖然該指標(biāo)存在諸多缺陷，但基本能反映城鄉(xiāng)居民生活水平之間的差距。

2.2.2 核心解釋變量

農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步。已有文獻(xiàn)中，對農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步指標(biāo)的選擇主要分為以下兩種：一是側(cè)重于衡量整個農(nóng)業(yè)部門的技術(shù)進(jìn)步，即采用廣義的農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步概念，使用農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率來衡量農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步[16]；二是注重討論農(nóng)業(yè)勞動節(jié)約型技術(shù)，研究農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對勞動力的替代作用，常以農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力作為其代理變量[17]。該文借鑒第一種測量方法，以農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率作為農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的代理變量，并以農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步累計變動率的對數(shù)形式來表示。

該文通過DEA-Malmquist指數(shù)法，測算出農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率（廣義農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步），農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率又可以進(jìn)一步分解為農(nóng)業(yè)前沿技術(shù)進(jìn)步（狹義農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步）和農(nóng)業(yè)技術(shù)效率,其中農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是該文關(guān)注的重點。同時也保留了農(nóng)業(yè)前沿技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的測算結(jié)果，以分析農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距的作用機(jī)理。在規(guī)模報酬不變的假設(shè)條件下，DEA-Malmquist指數(shù)法的測算公式為：

式（2）中，Mi(xt+1，yt+1，xt，yt)為t到t+1期全要素生產(chǎn)率（TFP）變化，(xt，yt)和(xt+1，yt+1)分別表示時期t和t+1的投入和出向量。采用DEA-Malmquist指數(shù)法測算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率需要確定投入與產(chǎn)出變量，借鑒楊義武[16]等的研究，該文的產(chǎn)出變量以農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值來表示，并采用農(nóng)林牧漁指數(shù)（1997=100）進(jìn)行平減處理，剔除價格因素；投入變量包括土地、勞動、機(jī)械與化肥4類投入，其中，土地投入以農(nóng)業(yè)播種面積來表示，勞動投入以第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員來衡量，機(jī)械投入以農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力來表示，化肥投入以農(nóng)用化肥施用量來測度。

2.2.3 控制變量

為使模型更加穩(wěn)健，該文在核心解釋變量的基礎(chǔ)上，還選取了其他控制變量。（1）城鎮(zhèn)化水平。城鎮(zhèn)化水平用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎貋砗饬?。城?zhèn)化的發(fā)展使市場增加了勞動力需求，提供更多的就業(yè)崗位，吸引農(nóng)村勞動力進(jìn)城務(wù)工，有利于提高農(nóng)民工資性收入，因而可以預(yù)期城鎮(zhèn)化水平的提高將有利于城鄉(xiāng)收入差距的縮小。（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次能夠反映出地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。一般來說，一個地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)越發(fā)達(dá)即產(chǎn)業(yè)層次越高，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平就越高。該文以第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的代理變量。（3）交通基礎(chǔ)設(shè)施。交通基礎(chǔ)設(shè)施以各省區(qū)公路里程數(shù)與省區(qū)面積的比值來衡量。公路密度越大，越有利于要素流動，減少交易成本，增加農(nóng)民收入水平，從而縮小城鄉(xiāng)收入差距。（4）對外貿(mào)易程度。對外貿(mào)易程度用各省出口總額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來表示。（5）農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率。農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的提高可以從兩個方面增加農(nóng)民收入，一是提高單位勞動力的產(chǎn)出，直接提高農(nóng)民收入，二是向非農(nóng)部門釋放剩余勞動力，間接增加農(nóng)民收入。因此預(yù)期農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的提高將有效增加農(nóng)民收入，縮小城鄉(xiāng)收入差距。采用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力與鄉(xiāng)村第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)的比值來衡量農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率。（6）農(nóng)村人力資本水平。農(nóng)村人力資本水平的提高不僅有利于縮小本地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距，對鄰近地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的緩解也具有促進(jìn)作用[18]。該文采用農(nóng)村人均受教育年限來衡量農(nóng)村人力資本水平。具體做法是將各地區(qū)農(nóng)村勞動力不同受教育程度的人口比重乘以對應(yīng)的受教育年限。農(nóng)村人口受教育年限分為5檔，即1年、6年、9年、12年和16年，分別對應(yīng)文盲與半文盲、小學(xué)、初中、高中和大專及以上。

該文的數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》和各地區(qū)統(tǒng)計年鑒。最終選取2007—2018年中國大陸31個?。▍^(qū)、市，不含港澳臺）的面板數(shù)據(jù)，所有變量均由作者通過計算、整理而得。各變量的統(tǒng)計描述見表1。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

2.3 空間權(quán)重矩陣

通過設(shè)置合理的空間權(quán)重矩陣，才能準(zhǔn)確地衡量出空間溢出效應(yīng)，這也是進(jìn)行空間計量分析的前提。借鑒已有文獻(xiàn)，選取鄰接矩陣（W1）、地理距離矩陣（W2）和經(jīng)濟(jì)距離矩陣（W3）3種空間權(quán)重矩陣進(jìn)行分析，使實證結(jié)果更具穩(wěn)健性。

2.3.1 鄰接矩陣（W1）

鄰接矩陣是空間計量分析中常用的權(quán)重矩陣設(shè)定形式，一般兩地區(qū)相鄰，則取值為1，否則取值為0。該文選取31個?。ㄊ?、自治區(qū)，不含港澳臺）的空間相鄰關(guān)系構(gòu)建了鄰接矩陣，具體為：

2.3.2 地理權(quán)重矩陣（W2）

該文的地理權(quán)重矩陣根據(jù)各省的省會城市直線距離平方的倒數(shù)來計算，具體為：

式（4）中，dij表示省會城市i與省會城市j在地理上的直線距離。

2.3.3 經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣（W3）

該文的經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣是基于各省人均GDP差額的絕對值的倒數(shù)計算而得，具體為：

式（5）中，Pi和Pj分別表示兩個省份的人均GDP。

3 實證結(jié)果與分析

3.1 空間相關(guān)性分析

研究對象是否具有空間自相關(guān)性，是判斷使用空間計量模型還是普通面板模型的重要參考依據(jù)。一般常用Moran′s I指數(shù)和Geary指數(shù)檢驗研究對象的空間自相關(guān)性[19]，該文借鑒已有文獻(xiàn)的做法，采用全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)來測算2007—2018年期間城鄉(xiāng)收入差距是否存在空間自相關(guān)性。

3.1.1 全局莫蘭指數(shù)

全局莫蘭指數(shù)的公式為：

表2 2007—2018年我國各地3種空間權(quán)重矩陣下城鄉(xiāng)收入差距的全局莫蘭指數(shù)檢驗

可以看出，在鄰接矩陣、地理距離矩陣和經(jīng)濟(jì)距離矩陣下，2007—2018年各地城鄉(xiāng)收入差距的全局莫蘭指數(shù)均顯著為正，表明中國省域城鄉(xiāng)收入差距具有明顯的空間正相關(guān)性，且為空間集聚的特征。因此，選用空間計量模型研究農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距的影響，能夠充分考慮空間溢出效應(yīng)，具有一定的合理性。

3.1.2 局部莫蘭指數(shù)

局部莫蘭指數(shù)可以通過莫蘭散點圖來反映區(qū)域的空間集聚情況，而莫蘭散點圖的4個象限依次為高—高集聚、底—高集聚、低—低集聚和高—低集聚的空間特征。

在3種空間矩陣下，絕大多數(shù)省份城鄉(xiāng)收入差距的莫蘭散點圖分布在第一、三象限，再次證明各省域城鄉(xiāng)收入差距存在明顯的空間正相關(guān)性。具體來看，在2007年的鄰接矩陣下，有11個地區(qū)位于第一象限，表現(xiàn)為城鄉(xiāng)收入差距的高—高（H—H）集聚，主要包括廣西、貴州、青海、甘肅、寧夏、新疆等西部地區(qū)；有17個地區(qū)位于第三象限，表現(xiàn)為城鄉(xiāng)收入差距的低—低（L—L）集聚，即低值省份被低值省份包圍，主要有北京、天津、河北、山東、福建、吉林、遼寧、河南等中西部地區(qū)。在2018年的鄰接矩陣下，各地的城鄉(xiāng)收入差距莫蘭散點圖分布與2007年基本一致。地理距離矩陣和經(jīng)濟(jì)距離矩陣下城鄉(xiāng)收入差距的莫蘭散點圖分布也與鄰接矩陣基本一致。這反映出中國省域城鄉(xiāng)收入差距在空間分布上具有不平衡性，各省份間呈現(xiàn)出顯著的“高—高（H—H）”“低—低（L—L）”空間集聚特征。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的東部沿海省份，城鄉(xiāng)收入差距較小，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的西部地區(qū)，城鄉(xiāng)收入差距較大。

3.2 空間面板回歸結(jié)果分析

3.2.1 模型檢驗與識別

根據(jù)前文空間相關(guān)性的檢驗結(jié)果可知，中國省域城鄉(xiāng)收入差距存在顯著的正向空間相關(guān)性，而普通面板無法準(zhǔn)確估計農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距的空間溢出效應(yīng)，因此，需要構(gòu)建空間計量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行估計。空間面板計量模型的具體形式，需要通過模型的檢驗來進(jìn)行選擇，具體來說分為以下3步：首先，對空間面板模型進(jìn)行豪斯曼檢驗（Hausman）檢驗，判斷應(yīng)采用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)；然后，通過拉格朗日乘數(shù)（LM和R LM）檢驗，判斷其空間依賴的具體形式（空間滯后或者空間誤差）；最后，運(yùn)用瓦爾德（Wald）檢驗和似然比（LR）檢驗來判定空間面板杜賓模型是否可以簡化為空間面板滯后模型和空間面板誤差模型。模型的檢驗結(jié)果見表3。

表3中，Hausman檢驗結(jié)果顯示，在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，說明應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型。從LM和R LM檢驗可以看出，空間滯后模型的LMlag和R LMlag均通過了1%的顯著性檢驗，拒絕了無空間滯后的原假設(shè)；空間誤差模型的LMerror和R LMerror均通過了1%的顯著性檢驗，拒絕了無空間誤差的原假設(shè)，因此不能忽視農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距影響的空間效應(yīng)，且初步判定應(yīng)選擇空間面板杜賓模型。Wald檢驗和LR檢驗結(jié)果顯示，均在1%顯著性水平下拒絕原假設(shè)，說明空間面板杜賓模型不能夠簡化為空間面板滯后模型和空間面板誤差模型。綜上所述，該研究的最佳模型形式為空間杜賓固定效應(yīng)模型。

表3 空間計量模型檢驗

3.2.2 模型估計結(jié)果與分析

表4報告了鄰近矩陣、地理距離矩陣和經(jīng)濟(jì)距離矩陣下農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距影響的估計結(jié)果。從空間相關(guān)系數(shù)來看，3種空間權(quán)重矩陣下的空間相關(guān)系數(shù)ρ均顯著為正，說明各省域間城鄉(xiāng)收入差距具有顯著的空間正向關(guān)聯(lián)效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)。

首先來考察表4中核心解釋變量農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的回歸結(jié)果。在鄰接矩陣下，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的估計系數(shù)為-0.147，且通過了1%的顯著性檢驗；在地理距離矩陣下，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的估計系數(shù)為-0.142，通過了10%的顯著性檢驗；在經(jīng)濟(jì)距離矩陣下，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的估計系數(shù)為-0.215，且在1%的顯著性水平上通過檢驗，這表明農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步將有效縮小城鄉(xiāng)收入差距，與林建和廖杉杉[7]等的研究結(jié)論一致，且結(jié)果有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。從農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的空間滯后項來看，所有模型中的空間滯后項（Wx）均顯著為負(fù)，說明本省份城鄉(xiāng)收入差距的縮小將有效抑制鄰近省份城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大。

表4 空間面板杜賓模型估計

再從控制變量來看，城鎮(zhèn)化水平在3種空間權(quán)重矩陣下的系數(shù)顯著為負(fù)，滯后項在鄰接矩陣下顯著為負(fù)，說明城鎮(zhèn)化水平的提高不僅縮小了本區(qū)域內(nèi)的城鄉(xiāng)收入差距，而且促進(jìn)了鄰近地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的縮小。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在鄰接矩陣和經(jīng)濟(jì)距離矩陣下的系數(shù)顯著為正，滯后項在地理距離矩陣和經(jīng)濟(jì)距離矩陣下顯著為負(fù)，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對本地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生擴(kuò)大作用，但對鄰近地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大卻能產(chǎn)生抑制作用。對外貿(mào)易程度、基礎(chǔ)設(shè)施和農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率均顯著縮小了本地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距，而對外貿(mào)易程度對鄰近地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的影響不顯著，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率擴(kuò)大了鄰近地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距。農(nóng)村人力資本水平對城鄉(xiāng)收入差距的影響不顯著。

3.2.3 空間效應(yīng)分解

由于上述空間相關(guān)系數(shù)顯著不為0，說明農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距影響的邊際效應(yīng)并不是這些系數(shù)。空間面板杜賓模型的參數(shù)估計結(jié)果無法反應(yīng)出直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)的大小，因此需要通過偏微分的方法進(jìn)一步進(jìn)行效應(yīng)分解[20]。其中，直接效應(yīng)是指本地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對本地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的影響，間接效應(yīng)是指本地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對鄰近地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的影響?？臻g效應(yīng)分解具體結(jié)果見表5。

由表5可知，從直接效應(yīng)來看，在3種空間權(quán)重矩陣下，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距影響的直接效應(yīng)分別為-0.167、-0.143和-0.251，且至少通過了5%的顯著性檢驗，說明農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步有效抑制了本地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大。從間接效應(yīng)來看，在3種空間權(quán)重矩陣下，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距影響的間接效應(yīng)分別為-0.551、-0.768和-0.544，且均通過了1%的顯著性檢驗，表明農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步有利于鄰近地區(qū)縮小城鄉(xiāng)收入差距，且溢出效應(yīng)大于直接效應(yīng)。這是由于農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步提高了農(nóng)民收入水平，從而縮小了城鄉(xiāng)收入差距。同時技術(shù)進(jìn)步存在示范效應(yīng)和擴(kuò)散效應(yīng)，一個地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步，會被相鄰地區(qū)競相學(xué)習(xí)和模仿，以此將新技術(shù)擴(kuò)散到相鄰地區(qū)，產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。

表5 SPDM模型空間效應(yīng)分解

3.3 討論

為進(jìn)一步驗證農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距影響的作用機(jī)理，該文將農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步分解為農(nóng)業(yè)前沿技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)技術(shù)效率，估計結(jié)果如表6所示。從直接效應(yīng)來看，在鄰接矩陣和地理距離矩陣下，農(nóng)業(yè)前沿技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距的直接效應(yīng)分別為-0.465和-0.436，且通過了1%的顯著性檢驗，表明本地區(qū)農(nóng)業(yè)前沿技術(shù)進(jìn)步有利于本地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的縮小。農(nóng)業(yè)技術(shù)效率對城鄉(xiāng)收入差距的直接效應(yīng)未通過顯著性檢驗，說明本地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率對本地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的影響不明顯。從間接效應(yīng)來看，農(nóng)業(yè)前沿技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距的間接效應(yīng)不顯著，農(nóng)業(yè)技術(shù)效率在鄰接矩陣和地理距離矩陣下，對城鄉(xiāng)收入差距的間接效應(yīng)顯著，且為負(fù)值，說明本地區(qū)農(nóng)業(yè)前沿技術(shù)進(jìn)步對鄰近地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的影響不顯著，而本地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的提高能有效抑制鄰近地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大。可能的原因在于：第一，農(nóng)業(yè)前沿技術(shù)進(jìn)步是農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步實現(xiàn)增長的主要動力[22]，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步主要來源于農(nóng)業(yè)前沿技術(shù)進(jìn)步，因此農(nóng)業(yè)前沿技術(shù)進(jìn)步對本省份城鄉(xiāng)收入差距的影響更明顯。第二，農(nóng)業(yè)前沿技術(shù)進(jìn)步的溢出效應(yīng)可能受到鄰近省份農(nóng)民吸收和消化能力的約束。由于省際間宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境存在較大差異，鄰近省份對農(nóng)業(yè)前沿技術(shù)進(jìn)步溢出的消化和吸收能力不強(qiáng)[23]，使得農(nóng)業(yè)前沿技術(shù)進(jìn)步對臨近省份城鄉(xiāng)收入差距的影響不顯著。

表6 農(nóng)業(yè)前沿技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)技術(shù)效率對城鄉(xiāng)收入差距影響估計

4 結(jié)論與啟示

4.1 結(jié)論

該文基于中國31個?。▍^(qū)、市，不含港澳臺）的面板數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建空間計量模型，實證檢驗了2007—2018年農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距的空間溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：第一，中國省域城鄉(xiāng)收入差距具有顯著的空間相關(guān)性和異質(zhì)性，城鄉(xiāng)收入差距呈現(xiàn)出“高—高（H—H）”和“低—低（L—L）”的空間分布特征。第二，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大具有顯著的抑制作用，不僅有利于縮小本地城鄉(xiāng)收入差距，還可以通過空間溢出效應(yīng)促進(jìn)鄰近省份城鄉(xiāng)收入差距的縮小。第三，農(nóng)業(yè)前沿技術(shù)進(jìn)步可以有效抑制本地城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大，但對鄰近地區(qū)的空間溢出不明顯；農(nóng)業(yè)技術(shù)效率對本地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的影響不明顯，卻有效地抑制了鄰近地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大。此外，城鎮(zhèn)化水平、交通基礎(chǔ)設(shè)施、對外貿(mào)易程度等均有效縮小了本地和鄰近地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)則對城鄉(xiāng)收入差距有擴(kuò)大作用。

4.2 啟示

基于以上研究結(jié)論，該文認(rèn)為增強(qiáng)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新、提高農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步率是促進(jìn)農(nóng)民收入增長、縮小城鄉(xiāng)收入差距的重要途徑。因此，第一，應(yīng)繼續(xù)加大農(nóng)業(yè)科技投入，進(jìn)行農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，提高農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化率，使得農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步能夠持續(xù)促進(jìn)農(nóng)民增收、縮小城鄉(xiāng)收入差距。第二，要重視新型農(nóng)業(yè)人才隊伍的建設(shè)和培養(yǎng)，優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素布局，提高農(nóng)業(yè)技術(shù)效率。第三，促進(jìn)農(nóng)業(yè)前沿技術(shù)進(jìn)步，如進(jìn)一步提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平，落實農(nóng)機(jī)購置補(bǔ)貼政策等。這不僅可以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，增加農(nóng)民的農(nóng)業(yè)收入，還可以替代一部分勞動力，讓其外出就業(yè)，獲得更高的工資性收入，以提高農(nóng)民收入水平，進(jìn)而達(dá)到縮小城鄉(xiāng)收入差距的目的。此外，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步還具有示范效應(yīng)和擴(kuò)散效應(yīng)，會對城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。政府應(yīng)重視這種空間溢出效應(yīng)，加強(qiáng)省際間的交流與合作，加快信息的流通，降低交易成本，促使區(qū)域間農(nóng)業(yè)技術(shù)的創(chuàng)新、轉(zhuǎn)化與擴(kuò)散。