集聚空间外部性、城乡劳动力流动对收入差距的影响（中）

    为考察城市产业集聚过程中农村劳动力流动对城乡收入差距的影响，基于方程(9)，我们分别添加空间产出密度g和集聚规模指数z与城乡劳动力流动率M的交叉项，扩展后的待估模型变为：
    LnR=α0+α1LnA+α2LnL+α3LnK+α4Ln(z*M)+α5Ln(g*M)+α6LnP1+ε    (10)
    由(10)式可初步预测：城乡全要素生产率比、城乡资本存量比、农村中间产品投入价格扩大了城乡居民收入差距；城乡劳动力比缩小了城乡居民收入差距。城乡劳动力流动率与空间产出密度和集聚规模指数的交叉项对城乡收入差距的作用方向跟θ有关，其影响机理将在下面详细讨论。常数项表示制度等不可观测的因素。
    (二)影响路径与内在机理
    城市产业集聚能产生很强的集聚规模效应和外部经济，给集群范围企业提供巨大的正外部性，对农村劳动力转移就业具有明显的拉动效应，对城乡经济发展和城乡居民收入提高都具有重要意义。它一方面既可提高城市规模收益，增加城市居民收入，也可通过产业带、产业园等产业集群吸引大量农村剩余劳动力在城镇地区就业，从而使农民获得较高非农收入，给农村地区带来大量汇款资金，提高农业投入水平，同时缓解农村人口与土地资源、环境的矛盾，提高农村劳动生产率，带动农村发展，提高农民收入。另一方面，在要素可自由流动的情况下，城市不具比较优势的劳动密集型产业自发向农村小城镇地区的梯度转移可以使城市非农产业在空间布局上形成较大的网络和基地，产生集聚规模效益，提供大量就业岗位，吸引大量农村劳动力转移就业，带动农村初级加工业和农业产业化经营的迅速发展，延长农业产业链，优化农业内部结构，带动农村发展，提高农民收入。农村劳动力转移过程中，城乡居民收入的增加均受到集聚空间外部性的影响。而且收入差距能引起大量农村劳动力流动，促进城市产业的进一步集聚。因此，产业集聚是农村劳动力转移对城乡收入差距影响的重要途径，产业集聚与农村劳动力转移的交互作用与城乡收入差距之间具有内生互动的关系。
    在区域梯度发展中有三种效应在同时起作用，即集聚效应、扩散效应和回程效应，它们与生产要素的流动结合在一起，共同制约着地区生产分布的集中与分散状况。集聚效应促使经济中心形成，主要是生产要素间的聚集带来的规模经济效益在起作用，使生产进一步向条件好的高梯度地区集中；扩散效应可以充分发挥经济中心对周围地区的带动作用，促使生产向周围低梯度地区扩散；回程效应是指随着极点的高度发展和竞争力的加强、投资收益和劳动收入的明显提高，使周围地区的人才、资金、原材料等进一步向极点集中，形成要素的回流，从而使极点经济进一步高速发展，高梯度地区与低梯度地区的差距进一步扩大。经济不发达地区可能从中获得的发展机会取决于集聚效应、回程效应、扩散效应在该地区综合作用的大小。区域发展的过程就是三个效应此消彼长的过程，在经济发展初期，集聚效应、回程效应远远大于扩散效应，而随着时间推移，集聚效应、回程效应趋于下降，扩散效应则迅速增强。
    我们认为，在城市产业集聚的规模效益变动的全过程，集聚效应、回程效应与扩散效应同时存在，只是不同阶段强度大小不同而已，成为推动城市与周边农村地区互动的基本方式。伴随城市产业集聚的规模效益的阶段性变动，集聚效应、回程效应和扩散效应的强度在交替变化，其综合作用影响着区域内城镇、农村居民的收入水平进而导致城乡居民收入差距变动。集聚效应、回程效应与扩散效应均通过引致城市自身的生产效率、产业优势的变化以及城乡之间生产要素的流动与转移两条路径对城乡收入差距产生影响。城市产业集聚、劳动力流动影响城乡收入差距的具体途径与机理如下图1所示。
    
      
    图1  产业集聚、劳动力流动影响城乡收入差距的路径
    由图1，我们推断(10)式中，城市产业集聚、劳动力流动对城乡收入差距的影响方向取决于集聚发展阶段和城乡居民谁从集聚空间外部性中受益更多。伴随城市产业集聚规模效益的变动，农村劳动力流动影响城乡收入差距的轨迹可能呈现如下倒U型的阶段性特征。
    (1)极化效应阶段。当θ＞1时，城市产业集聚的规模效益处于递增阶段，集聚效应占主导地位。在这个阶段，城乡收入差距吸引农村地区劳动力、资金、产品等要素开始向城市二三产业极化与集中，形成技术、知识、信息传递、人力资本积累等方面的优势，促使城市生产率不断提高。农村劳动力转移过程中，城乡居民收入的增加均受到集聚空间外部性的作用，但受距离和技术等因素的影响，城市居民收入增加的速度高于农村居民，城乡收入差距不断扩大，反过来又吸引农村劳动力等要素进一步向城市产业集聚，如此往复，直到城市产业集聚的规模收益达到最大。
    (2)平衡效应阶段。当θ=1时，城市产业集聚的规模效益处于不变状态，集聚效应、回程效应与扩散效应均衡。农村劳动力仍向城市产业大量集聚，但城乡之间生产率与人均产出的差异保持不变，从而综合效应对城乡居民收入的影响处于平衡阶段。
    (3)扩散效应阶段。当θ＜1时，城市产业集聚的规模效益处于递减阶段，扩散效应占据主导地位。在这个阶段，集聚已达一定规模，集聚经济效应减弱，集聚不经济和阻滞效应增强，城市生产、生活成本不断上升，如资源短缺、环境恶化、交通拥堵等，城市生产率开始下降，扩散效应不断增强并开始占主导，劳动力、产业、知识、技术等要素开始向周边低成本的农村地区扩散和外溢，辐射带动农村地区发展，城市居民收入增加的速度开始小于农村居民，城乡收入差距趋于缩小。上述所有推测有待实证检验。
    二、实证检验过程
    (一)空间面板计量模型
    空间计量经济学打破大多数经典统计和计量分析中相互独立的基本假设，主要解决如何在横截面数据和面板数据的回归模型中处理空间相互作用(空间自相关)和空间结构分析的问题。空间计量经济理论认为各区域之间的数据存在与时间序列相关相对应的空间相关，即一个地区空间单元上的某种经济地理现象或某一属性值与邻近地区空间单元上同一现象或属性值是相关的。
    空间计量模型所研究的空间效应包括空间自相关和空间差异性，分别体现在空间回归模型的误差项和因变量的滞后项，对应空间误差模型(Spatial Error Model，SEM)和空间自回归模型(Spatial Auto Regressive Model，SAR)。空间误差模型反映了区域外溢是随机冲击的作用结果。空间自回归模型研究各变量在一个地区是否有扩散效应，其表达式分别为：
    空间自回归模型(SAR)：
    Y=ρWy+Xβ+ε    (11)
    空间误差模型(SEM)：
    Y=Xβ+ε，ε=λWε+γ    (12)
    其中，Y为因变量；W为n×n阶的空间权重矩阵，权数系数可以根据实际情况决定，通常采用简单0-1邻接矩阵；Wy为空间滞后因变量，度量区域行为受地理距离的影响程度；ρ为空间自回归系数，度量邻接地区观测值Wy对本地区观察值y的影响方向和程度；X为n×k的外生解释变量向量(包括常数项)，β为变量系数，反映了自变量X对因变量Y的影响；ε为误差成分；λ为n×1的因变量向量的空间误差系数，衡量了相邻地区的观察值Y对本地区观察值Y的影响方向和程度；γ为正态分布的随机误差向量。上述两种模型的估计如果仍采用OLS，往往导致各种结果和推论不够完整、科学。本文采用极大似然法估计参数。常用检验准则有拟合优度R2和对数似然值LogL。对数似然值最大的模型最优，对数似然值和拟合优度越大，拟合效果越好。
    经济空间权重矩阵W的设定。最常用的是简单二分权重矩阵，然而相邻地区间的经济联系并非完全相同，相对于经济落后地区而言，落后地区对发达地区的影响力度较小，而经济发达地区能够对周围落后地区产生更大的辐射力和吸引力，即有更强的空间影响力，因此，本文设置经济空间权重矩阵，以便能够更好的模拟地区间现实存在的经济关联性。经济空间权重矩阵(W)是地理空间位置权重w与考察期间以各地区GDP占所有地区GDP之和比重的均值为对角元的对角矩阵的乘积，其形式为：
    其中 ， ，
    (二)模型设定及数据来源
    根据前文理论模型推导出的结论，设定用于实证检验的面板数据回归模型如下：
    LnRit=α0+α1LnAit+α2LnLit+α3LnKit+α4Ln(zit*Mit)+α5Ln(git*Mit)+α6LnP1,it+εit    (13)
    因为城乡收入差距可能存在空间外溢作用，所以在上述回归方程中纳入空间效应，设定空间面板自回归模型(SAR)：
    LnRit=α0+α1LnAit+α2LnLit+α3LnKit+α4Ln(zit*Mit)+α5Ln(git*Mit)+α6LnP1,it+ρWijLnRjt+εit    (14)
    系数ρ反映相邻省区解释变量的影响力，即省区j产业集聚等解释变量通过影响本省区城乡收入差距，进一步将作用传递和迭加到相邻省区i(i≠j)的城乡收入差距之上。若相邻地区扰动误差的冲击对本地区有影响，可设定空间面板误差模型(SEM)：
    LnRit=α0+α1 LnAit+α2LnLit+α3LnKit+α4Ln(zit*Mit)+α5 Ln(git*Mit)+ α6LnP1,it+λWijεit+γit    (15)
    被解释变量Rit用我国各省区的城乡实际收入比度量(以1978年为基期消胀去除了消费价格指数的变动影响)；Wij用经济空间权重矩阵，邻接省区总的城市实际可支配收入与邻接省区总农村实际纯收入之比即空间邻近变量Rjt；Mit代表各省区的城乡劳动力流动率，为各省区各年城乡间劳动力流动总量与当年劳动力总数的比值，城乡间劳动力流动人数即城镇从业人数减去城镇国有、集体经济职工人数和城镇私营、个体就业人数得到的农村外出务工劳动力数；git代表产业空间产出密度，即各省区非农产值占全国非农产值比重。zit代表产业集聚规模指数，即各省区非农产值与本省区土地面积之比，两者共同度量集聚经济的空间外部性。
    因为前期教育投入等人力资本因素决定了全要素生产率的增长扩散，因此，用各省区城乡居民人均受教育年限比衡量城乡全要素生产率比Ait。城镇和农村人均受教育年限是城乡6岁以上人口的平均受教育年限，设定文盲半文盲、小学、初中、高中及大专以上学历水平的受教育年限分别为1、6、9、12、16年。平均受教育年限根据各年度城镇和乡村各层次受教育程度的人口比例乘以相应的教育年限得到。由于统计资料中没有直接的关于城镇平均教育程度比例的数据，我们对城市与县镇两部分数据加权(权重为城市和镇的人口比重)得到城镇居民平均受教育年限，公式如下：
    Edu=1*Ratioilliteracy+6*Ratiopri+9*Ratiomid+12*Ratiohigh+16*Ratiouniv
    Eduur=Educity*Weightcity+Edutown*Weighttown    (16)
    龚六堂、谢丹阳[13]在估计江西和广东改革前的固定资产投资的价值时，就假定固定资产投资额与固定资产存量的比例大致一定，并以此值乘以1952～1977年的固定资本形成额估计值，得到固定资产投资额的估计值。因目前没有按城乡分别统计的省级资本存量数据，有学者也认为固定资产投资额与固定资产存量的比例大致一定，因此，本文用各省区城乡分全社会固定资产投资比估计城乡资本存量比Kit；用各省区分城乡年底就业人数比衡量城乡劳动力比Lit；用各省区农民购买生产性固定资产支出占家庭生产投入现金支出的比重代理农村中间产品投入价格P1,it[14]。
    本文选取除重庆、西藏外的全国29个省区1998～ 2010年共13年的数据运用空间面板模型进行实证检验，估计主要使用Stata10.0和Matlab7.0。各变量指标数据取自相应各年中国农村统计年鉴、中国统计年鉴、中国人口和就业统计年鉴以及中经网统计数据库。
    (三)实证检验与结果分析
    Elhorst[15]等把空间面板数据模型从传统面板数据所具有的固定效应和随机效应分为空间固定效应模型和空间随机效应模型。本文使用的是空间固定效应模型，因为当样本是随机地抽取自所考察的总体时，随机效应模型是更恰当的设定，而当样本回归分析局限于一些特定的个体(如中国31个省区)，相比之下，固定效应模型应当是更恰当的设定[16]。模型中控制了反映随时间和区位变量交替变化的两类非观测效应。当空间权重矩阵的维数很大时，针对截面回归模型设计的通常的ML估计程序是有问题的，空间面板数据模型不能直接运用ML估计程序，这就使得空间面板数据模型的估计问题显得更加复杂。一个目前可以利用的解决办法是，用蒙特卡罗方法近似对数似然函数中雅克比行列式的自然对数。我们分别估计SAR和SEM的混合、空间固定、时间固定及双固定效应模型，估计结果由软件Matlab7.0及其Spatial econometric模块计算得到，同时给出面板固定效应模型的估计结果以便于对比，结果见表1。