的工資收入加上各自的資本利息所得：IU=ω+（rK－R）/LU

（7）

只要用泰爾指數(shù)對政府支出G和城市化率μ求一階導數(shù)就可以進行深入分析。

（1－α）RTheil（1－）=Ln］（11）

G�礕μ（1－γ）

�礣heilμ－γ

=（12）μ（1－μ）�郸�

從式（11）可以看出，政府支出對泰爾指數(shù)的具體影響取決于

γ（1－μ）

是大于1還是小于1。當γ＞μ時，

μ（1－γ）

IR=ω+R/LR（8）在現(xiàn)有文獻中，大多數(shù)學者常用城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與農村居民人均純收入之比來衡量城鄉(xiāng)收入差

［22］

也有用基尼系數(shù)來衡量的。王少平和歐陽志剛距，

的研究表明，泰爾指數(shù)這一度量方法更能體現(xiàn)城鄉(xiāng)人口所占比重的變化，同時與基尼系數(shù)對中間階層收入的變動比較敏感不同，泰爾指數(shù)對兩端（低收入和高收入階層）收入的變動比較敏感，因而更能體現(xiàn)我國城鄉(xiāng)收入差距主要體現(xiàn)在兩端變化的特征。為與后面的計量檢

［22］

驗指標相一致，這里采用王少平和歐陽志剛的計算城鄉(xiāng)收入差距的泰爾指數(shù)公式：

2

Pi，Pi，Zi，ttt

Theilt=Σln（（）/（））

PtPtZti=1

�礣heil

＞0，政府支出的增加會導致城鄉(xiāng)差距的擴大；當�礕

�礣heil

＜0，γ＜μ時政府支出的增加會導致城鄉(xiāng)差距的�礕縮小。

從式（12）可以看出，城市化對泰爾指數(shù)的具體影響

�礣heil

＜也是取決于γ和μ的大小比較。當γ＞μ時�郸�

0，城市化率的提高會導致城鄉(xiāng)收入差距的縮��；當γ＜�礣heil

＞0，μ時城市化率的提高會導致城鄉(xiāng)收入差距�郸�

的擴大。

綜合上述分析可以看出，在城鄉(xiāng)二元經濟結構下財政支出增加和城市化的推進對城鄉(xiāng)收入差距具有非線

財政支出對城鄉(xiāng)收入差距呈現(xiàn)先擴大后縮小的性效應，

影響，而城市化對城鄉(xiāng)收入差距卻呈現(xiàn)先縮小后擴大的

影響。財政支出和城市化對城鄉(xiāng)收入差距的具體影響取決于城市化率和城鎮(zhèn)收入占比的大小比較。下面本文將構建SVAR模型對上述理論模型結論進行實證檢驗。

三、實證模型的選擇與數(shù)據選取1.實證模型的選擇

SVAR（結構向量自回歸）模型是對VAR（向量自回歸）模型進行結構化的一種方法。SVAR模型與無約束VAR模型的最大區(qū)別在于，SVAR在處理隨機沖擊同期相關時，必須依據經濟理論對時間序列的關系予以限制，因而可以得到唯一方差分解及脈沖反應函數(shù)。基于上面的理論分析和鑒于經濟增長在收入分配的重要作

本文擬建立一個包含城鄉(xiāng)收入差距、財政支出、城市用，

試圖將所有變量內化和經濟增長的四變量SVAR模型，生化處理，以正確估計財政支出、城市化和經濟增長對城鄉(xiāng)收入差距的影響。

2.數(shù)據的選取

在城鄉(xiāng)收入差距指標的選取上，沿用理論模型部分采用的泰爾指數(shù)（THEIL）來度量。泰爾指數(shù)越大，城鄉(xiāng)居民的收入差距也越大。

在城市化水平指標的選取上，用城鎮(zhèn)人口占總人口

［10］

的比重來衡量城市化率（CSH）。盡管陸銘、陳釗指由于城鎮(zhèn)居民有一部分并沒有城鎮(zhèn)戶籍，采用城鎮(zhèn)出，

人口占比會低估城市化的水平，但鑒于統(tǒng)計數(shù)據獲取的

（9）

i=1，2分別表示城鎮(zhèn)和農村地區(qū)，Pi，式（9）中，t為

城鎮(zhèn)居民（i=1）或農村居民（i=2）的總收入（用相應Pt表示t時期城鄉(xiāng)的總收人均收入和人口相乘得到），

入。Zi，t表示t時期城鎮(zhèn)地區(qū)（i=1）或農村地區(qū)的（i=Zt表示t時期的城鄉(xiāng)總人口，2）人口數(shù)量，因此這里定義的泰爾指數(shù)所度量的城鄉(xiāng)收入差距是基于城、鄉(xiāng)的人以收入比例為權數(shù)，對城、鄉(xiāng)收入的口比例和收入比例，

份額加權得到。城鄉(xiāng)居民的收入差距越大，則泰爾指數(shù)越大。

城鎮(zhèn)居民總收入用IULU來表示，農村居民總收入用IRLR來表示。所以城鎮(zhèn)居民總收入占總收入的比重等于IULU/（IULU+IRLR），記為γ。則農村居民總收入

記為1－γ。城占總收入的比重為IRLR/（IULU+IRLR），

鎮(zhèn)人口占總人口的比重為LU/（LU+LR），即后面實證用

到的城市化率指標，用μ表示，農村人口占總人口的比重為LR/（LU+LR），即1－μ。所以泰爾指數(shù)公式又可以表示為：

IULUIULULU

Theitl=（）ln［（）/（］

IULU+IRLRIULU+IRLRLU+LR

+

（

IRLRIRLRLR

）ln［（）/（］

IULU+IRLRIULU+IRLRLU+LR

=

yln（y/u）+（1－γ）ln（1－γ）（1－μ）（10）

聯(lián)系式（5）、式（6）、式（7）、式（8）可以看出式（10）中泰爾指數(shù)是政府財政支出和城市化率的函數(shù)，所以要研究政府財政支出和城市化率對城鄉(xiāng)收入差距的影響，

·35·

困難，目前還沒有更好的指標可以替代。

對經濟增長指標的選取，在實證研究中一般采用國內生產總值（GDP）或者人均國內生產總值（PGDP）來衡量經濟增長�？紤]到GDP反映不出人口平均后的真正而PGDP則能最直接地實力以及社會經濟的均衡程度，

反映出人口對經濟發(fā)展的影響。所以這里用PGDP來衡量經濟的增長，并用1978年為基年的全國居民消費者物價指數(shù)（CPI）進行了消脹。

政府公共財政支出（CZ）用財政總支出占GDP的比所有變量均進行了對重來表示。為消除異方差的影響，

數(shù)化處理。本文所有時間序列數(shù)據的跨度為1978～2009年。數(shù)據來源《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》和《2010中國統(tǒng)計年鑒》。

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四、實證分析

1.變量的平穩(wěn)性檢驗

在建立SVAR模型之前，首先必須進行變量的平穩(wěn)性檢驗，如果變量是平穩(wěn)的，則直接建立SVAR模型，如果變量是不平穩(wěn)的，則要進行協(xié)整檢驗。表1是采用ADF檢驗方法對LNTHEIL、LNCSH、LNCZ、LNPGDP進行單位根檢驗的結果。可見在給定5%的顯著性水平

LNTHEIL、LNCSH、LNCZ、LNPGDP4個變量都是非下，

平穩(wěn)序列，而各個變量的一階差分都是平穩(wěn)序列。

表2

Lag0123

LogL39.06347216.4735266.0976283.1022

LRNA293.644268.44704*18.76373

FPE1.05e－06293.64421.64e－12*1.85e－12

表1

檢驗變量LNTHEILLNCSHLNCZLNPGDPdLNTHEILdLNCSHdLNCZdLNPGDP

ADF統(tǒng)計值－2.407066－3.104324－1.498776－1.846822－3.229768－3.824263－2.364032－4.414123

ADF檢驗結果

檢驗類型（c，t，k）c，t，0c，t，2c，t，1c，t，1c，0，0c，t，0c，0，0c，0，3

臨界值（5%）

－3.562882－3.574244－3.568379－3.568379－2.963972－3.568329－1.952473－4.414123

結論非平穩(wěn)非平穩(wěn)非平穩(wěn)非平穩(wěn)平平平平

穩(wěn)穩(wěn)穩(wěn)穩(wěn)

t，k）表示檢驗類型，注：①d表示變量的一階差分；②（c，其中ct為時間趨勢項，k表示滯后階數(shù)表示截距項，

2.協(xié)整檢驗

LNTHEIL、LNCSH、根據已完成的單位根檢驗，

LNCZ、LNPGDP4個變量都是一階單整的，符合協(xié)整檢驗的前提條件。選擇Johanson檢驗方法，對變量進行檢驗。根據最佳滯后期的選擇標準綜合判斷得出序列最優(yōu)滯后期為2（見表2），基于該最優(yōu)滯后期，可以進行協(xié)整檢驗。從表3的結果可以得出，在給定5%的顯著性水平下，無論是跡檢驗還是特征值檢驗都表明LN-LNCSH、LNCZ、LNPGDP4個變量之間存在至少THEIL、

反映了變量之間存在長期的均衡關系。一個協(xié)整關系，

AIC

－2.418170－13.54990－15.86880－15.93809*

SC－2.229578－12.60693－14.17147*－13.48638

HQ－2.359105－13.2545715.33722*15.17024

模型最優(yōu)滯后期的建議結果

注：*表示按照該準則應當選擇的最優(yōu)滯后期

表3

原假設沒有

至少一個至少兩個至少三個

跡統(tǒng)計量70.3687036.191134.4737420.334528

5%臨界值47.8561329.7970715.494713.841466

模型的協(xié)整檢驗結果

概率值0.00010.00800.86190.5630

最大特征值34.1775731.717394.1392140.334528

5%臨界值27.5843421.1316214.264603.841466

概率值0.00610.00110.84440.5630

3.構建SVAR模型

根據前面的分析結論可以建立最優(yōu)滯后階數(shù)為2階，包括城市化率LNCSH、經濟增長LNPGDP、財政支出LNCZ、城鄉(xiāng)收入差距LNTHEIL的四變量結構向量自回

表示如下：歸模型SVAR（2），

B0y=Γ1yt－1+Γ2yt－1+μt（13）式（13）中，變量和參數(shù)矩陣為：

－b12－b13－b14??1

B0=?

?γ11

（i）?γ21

Γi=?（i）

γ??31（i）?γ41?u1t??u?ut=?2t?

?u3t??u?

4t

（i）

γ12γ22γ32γ42

（i）（i）（i）（i）

γ13γ23γ33γ43

（i）（i）（i）（i）

γ14?（i）γ24?γ34?

（i）

（i）

2?i=1，

?（i）?γ44

?－b21?－b31?

?－b41

lncsh

1－b32－b42

－b231－b43

－b24?－b34?

?1?

?

??lnpgdp??yt=??lncz???lntheil?·36·

矩陣B0反映了內生變量之間當期的相互關系，如

則可以得到SVAR模型的更一般表達果B0是滿秩的，

式：

yt=B0－1Γ1yt1+B0－1Γ2yt2+B0－1μt（14）假設εt為SVAR模型的隨機擾動項，則有：

－1εt=B0μt

（15）

針對四變量元的SVAR（2）模型，要估計出矩陣B0

2

的參數(shù)需要k=16個約束信息，由式（15）殘差的方差協(xié)方差矩陣提供了k（k+1）/2=10個約束信息，為保證

實線表示脈沖響應函數(shù)軸表示泰爾指數(shù)增長率的變化，

值。

如圖2所示，政府支出的新息對城鄉(xiāng)收入差距的沖擊開始為正，隨后逐步增強，第3期達到最大值0.030919后逐漸縮小，在第6期后對城鄉(xiāng)收入差距的沖

在第9期達到最小值－0.026242漸趨穩(wěn)擊由正變?yōu)樨摚?/p>

定。城市化的新息對城鄉(xiāng)收入差距的沖擊效應一開始

為負且快速下降，第3期達到最低值－0.034144后逐步第7期變?yōu)檎�的最大�?.065221后逐漸下降并上升，

趨向于0。經濟增長的新息對城鄉(xiāng)收入差距的沖擊效應3期短暫地由正變負并迅速上升，在第2、一開始為負，

后再次產生負向沖擊，在第7期達到最小值－0.073220后漸趨上升，但始終保持在一個相對穩(wěn)定的負水平上；城鄉(xiāng)收入差距對其自身一個標準差新息的反應開始較