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1、第41卷第4期2017年7月湘潭大学学报(哲学社会科学版)Journal of Xiangtan University(Philosophy and Social Sciences)Vol.41 No.4Jul. ,2017中国城乡居民工资性收入与消费差距的实证研究 基于我国地级城市2000 2011年经验数据研究张月朗,龚志民(湘潭大学商学院&社会主义经济理论研究中心,湖南湘潭 411105)摘要:基于我国2000 2011年地级城市的经验数据,利用我国地级单位构成的大样本的面板数据,使用动态系统GMM方法实证研究城乡居民工资性收入与消费差距的内在关系。研究结果表明:随着我国城镇化进程的加快
2、,工资性收入差距成为影响我国城乡消费的重要因素;而经济发展水平、工业化程度、城镇化、金融发展、教育水平、财产性收入、城市人口流入流出等因素对城乡居民工资性收入增长也具有内在关联性,进而会对城乡消费差距产生显著影响。因此,必须多措并举,扭转我国城乡经济发展水平、产业发展水平、金融发展以及教育水平的现实差距,积极推进新型城镇化,有效缩小城乡居民的工资性差距,进而抑制城乡消费差距不断扩大的趋势。关键词:城乡居民;工资性收入;民生;消费差距;经济转型中图分类号:F126.2文献标识码:A文章编号:1001 -5981(2017)04 -0063 -06一、引言改革开放以来,中国“出口导向型”经济支撑了
3、国民经济长时间的高速增长。 2008年世界金融危机爆发以来,美、欧等主要经济体复苏缓慢,外部需求持续低迷,倒逼中国经济结构的转型、升级,扩大内需成为打造“中国经济升级版”的重要支撑。 2011年我国总消费率为49. 1%,比最高峰时的1984年下降了16.7个百分点,西方国家总消费率则早在上个世纪就已达到80%以上,消费需求增长乏力成为中国经济的一个突出问题 。 2000 2011年,我国总消费年均增长23. 1%,其中,城镇居民消费增长26. 3%,农村居民消费增长12%,城乡消费增速相差14. 3个百分点 。城乡消费分化和对立,成为制约国民经济良性循环和社会和谐稳定的一个重要因素。消费是生
4、产的实现,我国城乡消费差距过大,是总消费增长较慢的重要原因。随着我国城镇化进程的加速,农村剩余劳动力向城市大规模迁移,农民收入增长的源泉发生了显著变化,即由过去靠家庭经营性收入增长转变为主要依赖工资性收入的增长。目前,我国进城务工的农民达到2亿,134 -38由此引致农村居民收入结构发生巨大变化。 2011年,农村居民人均工资性收入由1985年的720元增长到2 963. 4元,增加了3. 12倍,占人均纯收入比重的42. 47%,工资性收入成为农村居民收入增长最快的来源。与此同时,我国城乡居民人均工资性收入差距由2000年的3 778元扩大到12 448.5元(占城乡收入差距的73.22%)
5、 ,成为影响城乡居民收入差距的根本性因素(曾国安、胡晶晶,2008253 -58;范从来、张中锦,2011340 -51;吴建民、丁疆辉,2011 4 164 - 169),反映在消费领域则是城乡消费差距持续扩大。随着我国新型城镇化的推进和产业结构的调整,这一趋势将进一步加强。因此,研究城乡居民工资性收入差距对其消费的影响,并基于我国的经验数据,实证考察两者间的内在关系,对缩小城乡收入与消费差距,有效启动内需具有重要的现实意义。二、文献回顾最早将收入这一因素引入消费函数的人是凯恩斯(1936),他提出了绝对收入理论(Absolute Income Hypothe-sis,AIH),即总消费是总
6、收入的函数。 5 158 - 159由库兹涅茨的长期消费函数(Kuznets Long Run Consumption Function)可以知道,从长期来看,边际消费倾向并不会由于收入的增加36收稿日期:2017 -01 -22作者简介:张月朗(1982 ),男,湖南浏阳人,湘潭大学商学院博士研究生;龚志民(1962 ),男,湖南常德人,理学博士,湘潭大学商学院教授、博士生导师。基金项目:国家社科基金重大招标项目“我国收入分配体制改革动态跟踪和效果评估研究”(项目编号:12&ZD049);湖南省教育厅重点课题“基于复杂性视角的消费率形成机制的仿真研究”(项目编号:10A128)。相关数据根据
7、历年中国统计年鉴计算得来。相关数据根据历年中国统计年鉴计算得来。相关数据根据历年中国统计年鉴计算得来。万方数据而减少,相反会相当稳定。 6 40 - 51 Khan(1987) 7 1369 - 1374通过利用20个发展中国家的数据进行了研究,而Heerink andFolmer(1994) 8 625 - 652则使用54个国家的数据进行了研究,结果表明,相对平均的收入分配会产生较高的消费需求。Chakrabarty et al. (2009)使用非参数估计的实证方法,在使用英国家庭收入与消费支出数据进行实证分析的基础上,得出随着收入差距的弱化会对总消费产生显著的影响。 9 1221 -
8、1243祁毓(2010)通过构建2002 2008年和19972008年全国30个省的面板数据,比较研究不同来源收入对城乡居民消费的影响。结果表明:对于城市居民而言,工薪收入的消费效应最大,相比较其他收入来源,增加工资收入能够更加显著地提高城镇居民的消费率;对于农村居民而言,家庭经营收入的消费效应最大,但是工资收入对消费的影响在逐渐提高,与家庭经营收入相比,工资收入增加对消费增长的贡献率更大。10 45 - 56纪明等(2010)以LCH - PIH理论为基础构建理论模型,采用中国1993 2008年数据实证研究发现,提升工资性收入水平,促使工资性收入成为一种常态、趋于稳定的收入,是破解农村居
9、民消费困境的有效途径。11 69 - 74朱琛等(2012)基于我国31个省、区、直辖市2002 2009年的经验数据研究了城乡居民不同来源收入的差异对其消费的影响,其中城乡居民工资性收入差距扩大1个单位,会导致城乡消费差距拉大0.536个单位。12 30 - 35侯石安等(2012)通过构建我国2002 2010年30个省的面板模型,实证研究不同来源收入对城乡居民消费行为的影响,研究结论表明:对城镇居民来说,工资性收入消费效应最大,转移性收入消费效应次之,经营性收入消费效应较小,财产性收入消费效应不明显;对农村居民来说,工资性收入消费效应最大,家庭经营性收入消费效应次之,转移性收入、财产性收
10、入消费效应最小。13 28 - 34刘灵芝等(2012)基于协整分析与误差修正模型,实证研究农村居民工资性收入与生活消费的长期均衡与短期动态调整关系,结果表明,在长期均衡中,中国农村居民生活消费的工资收入弹性为0. 53;而从短期来看,误差修正项以57.67%的比例对下一年度的生活消费产生修正的影响,提高中国农村居民的工资性收入能够避免政策的短期效应而达到促进消费长期稳定增长的效果。1493 -95已有的研究主要基于城乡居民收入结构对其消费影响的视角,专题研究城乡居民工资性收入与消费问题的文献极为鲜见。目前,工资性收入已成为影响城乡收入差距的根本性因素,随着我国新型城镇化和工业化的加速推进,工
11、资性收入在城乡居民收入的占比将持续提高,城乡居民工资性收入差距对其消费的影响将更为显著。因此,从长期来看我国城乡居民工资性收入与消费差距之间内在作用机理如何?相互作用的动态机制与效应如何?这些问题的解答有待于进一步研究。同时,现有文献由于数据来源限制,在实证层面大多采用国家层面的宏观数据进行验证,缺乏地级城市中观层面的经验证据。此外,经济变量会因时间推移而不断变动,已有研究大多采用比较静态方法,忽略了变量间的动态关系。与以往研究不同,本文的创新之处在于:第一,结合城乡居民收入来源的变动趋势,专题研究城乡居民工资性收入差距对其消费的影响;第二,考虑到我国不同区域城乡差异特征,而地级城市是衡量城乡
12、收入与消费差异的较好表征,为此,本文基于我国地级城市2000 2011年的经验数据,运用动态面板模型从中观层面探讨工资性收入差距对城乡消费差距的影响;第三,系统考察经济发展水平、工业化程度、城镇化、金融发展、教育水平等与工资性收入相关因素对城乡消费差距的影响,从而为政府多措并举,破解城乡消费差距提供相应的视角。三、工资性收入差距对城乡消费差距的影响机理分析工资性收入差距对居民消费的影响机理主要存在于两个方面,一是对城乡居民总体收入产生直接影响,从而改变其现实购买能力和潜在消费能力;二是对居民消费预期产生冲击,影响其消费信心进而改变其消费意愿。其具体影响机理如下:(一)对消费能力的影响1.对现实
13、消费能力的影响随着我国城镇化进程的加速推进,农村剩余劳动力向城市的大规模迁移,工资性收入已成为农民增收的主要来源。城乡居民工资性收入差距的扩大意味着其总体购买力差距的相应拉大,这将借助收入与消费的内在关联性形成“涟漪效应”,抑制农村居民整体消费能力的提升。2.对潜在消费能力的影响城乡居民工资性收入差距的扩大,会抑制农村居民消费需求的增长,阻碍农村消费结构的升级;而农村低水平消费循环将不利于农村人力资本的提高,两者的恶性循环将从根本上影响农村居民的未来增收能力,从而对农村潜在消费能力产生巨大的冲击。(二)对消费预期的冲击当前,相比于城市相对完善的社会保障体制,我国农村居民面临着教育、医疗、养老等
14、方面的刚性支出,自我保障型消费特征明显。随着我国产业结构调整和农村非农化进程的加快推进,工资性收入日益成为农村居民的主要收入来源并成为总收入构成中增长最快的部分,而城乡居民工资性收入差距的持续扩大会恶化农村居民收入与支出预期,强化其不确定性预期和谨慎预期,进而抑制农村总体消费需求的增长。四、实证研究(一)估计方法和数据说明本文的计量分析采用动态面板模型,其优点在于:第一,本文中自变量工资性收入差距与因变量城乡居民消费差距可能存在双向因果关系,进而产生内生性问题。对此,我们通过动态面板计量方法予以消除,保证估计系数的一致性。第二,考虑到消费的“棘轮效应”,在自变量中加入因变量的滞后项,从而形成动
15、态模型。第三,本文使用202个地级城市共11年的数据,对于这类截面较大而时间较短的面板,使用动态模型比较适合(Roodman,2006)。由于因变量的滞后项lnYi,t-1与个体效应i必然相关,46 万方数据本文使用广义矩估计。差分广义矩(Difference - GMM)估计方法通过将式(1)做一阶差分,进而利用式(2)的矩条件进行GMM估计。式(1)和式(2)中的X指本文中所有的自变量。lnYi,t - lnYi,t-1 = (Xi,t - Xi,t-1) + (i,t - i,t-1) (1)E(i,t - i,t-1) i,t-s = 0 s 2,t = 2000, ,2011E(i,
16、t - i,t-1) Xi,t-s = 0 s 2,t = 2000, ,2011 (2)差分GMM由于只利用了差分方程的信息,易产生弱工具变量问题从而影响估计的渐进有效性。系统广义矩(Sys-tem - GMM)估计则同时利用差分方程和水平方程的信息,使用差分(水平)方程中因变量的滞后项作为水平(差分)方程的工具变量,通常能够得到更有效的估计。系统GMM在继续使用式(2)中工具变量集的同时,加入式(3)中的工具变量集:E(i,t-1 - i,t-2) (i + i,t) = 0E(Xi,t - Xi,t-1) (i + i,t) = 0 (3)系统GMM较之差分GMM利用了更多的样本信息,其
17、有效性在式(3)的新增矩条件下是成立的,对此我们使用萨甘差分(Difference Sargan)检验予以判断,该检验不能拒绝原假设“新增工具变量是有效的”。此外, i,t无序列相关是动态面板模型统计推断的一个关键假定,该假定成立时,差分方程残差的一阶自相关系数应显著为负,二阶自相关系数应当接近于0,对此联合AR(1)和AR(2)检验予以判断。本文的样本为2000 2011年我国202个地级城市。使用这类大样本的面板数据的优点在于:较之时间序列数据,能够控制各地区的不可观测异质性的影响通过差分去掉i ;较之省级面板数据,大大增加了样本量从而能够得到更为可靠的参数估计和假设检验结果。(二)模型设
18、定和变量选择本文主要关注城乡居民工资性收入与城乡居民消费差距间的关系,根据经济含义,建立如下动态面板计量模型,记为模型(4):lnConit = 0 + 1lnConit-1 + 2lnWageit + 3lnGdpit +4lnIndustit + 5lnCityit + 6lnFinait + 7lnEduit + 8lnPropit +9lnFloatit + i + vi + i,t (4)其中下标i代表地区,t为时间, i = 1,2, ,202,t =2000,2001, ,2011 , i为不可观察的地区效应, vi为时期固定效应, i,t是随机扰动项。我们以城乡居民消费差距作为
19、被解释变量,记为Conit(城镇居民消费支出减农村居民消费支出);观测变量为城乡居民工资性收入差距,记为Wageit(城镇居民工资性收入减农村居民工资性收入)。由于消费的“棘轮效应”以及经济发展水平、工业化程度、城镇化、金融发展、教育水平等因素与城乡居民工资性收入增长具有内在关联性,并对城乡居民消费产生显著影响;此外,除工资性收入外,财产性收入也是影响城乡居民消费的重要因素。因此,为了更为全面、准确地衡量工资性收入差距对城乡居民消费差距的影响,我们在模型中加入了经济发展水平、工业化程度、城镇化、金融发展、教育水平、财产性收入差距、流动人口比例(流入与流出)等控制变量。其中,消费的“棘轮效应”以
20、基期存在的城乡消费差距表示,记为Conit -1;经济发展水平的差异用各地级市城乡年度经济总量的差值衡量,记为Gdpit;工业化程度以各地级市城乡第二产业在三次产业中占比的差值反映,记为Industit;城镇化以各地区非农人口占总人口的比重度量,记为Cityit;金融发展指标上为引入地区差异,本文没有选择(M2 -M1)/ GDP或M2/ GDP等总量指标,而是采用地级市城乡金融从业人数在各行业就业人数占比的差值衡量,记为Finait;教育水平的差异用各地级市城乡教育从业人数在各行业就业人数占比的差值表示,记为Eduit;财产性收入差距以城市居民财产性收入减去农村居民的财产性收入,记为Prop
21、it;流动人口比例以城市流入与流出人口的差值标示,记为Floatit。为剔除价格波动影响,分别用GDP平减指数(1985年为基期)、城乡消费价格指数(1985年为基期)对城乡居民工资性收入与消费、经济发展水平数据进行平减。同时,为避免“伪回归”,分别对其进行对数化处理,记为lnConit、lnWageit、lnGdpit、lnIndustit、lnCityit、lnFinait、lnEduit、lnPropit、lnFloatit。所有数据都取自各地级城市统计年鉴(2001 2012),由于部分地级城市数据的缺失,所用数据来自202个地级城市。(三)描述性统计表1 2000 2011年中国城乡
22、收入与消费差距的描述性统计指标工资性收入差距经营性收入差距财产性收入差距转移性收入差距城乡居民消费差距样本容量202 202 202 202 202最小值1 421.5 533.1 30.5 198.9 328.2最大值10 320.8 1 323.8 1 054 4 117.5 11 259.8均值4 734.5 1 099.4 793 1 592.5 3 980.517中位数3 888.45 1 182.5 983 1 442.45 3 447.9标准差2 520.78 228.13 67.48 1 156.22 2 132.159根据表1,2000 2011年我国城乡居民收入差距的各构成
23、部分中,工资性收入差距的最大值为10 320.8元,最小值为1 421.5元,均值为4 734. 5元,标准差为2 520. 78元,中位数为3 888. 45元;经营性收入差距的最大值为1 323. 8元,最小值为533.1元,均值为1 099. 4元,标准差为228. 13元,中位数为1 182.5元;财产性收入差距的最大值为1 054元,最小值为30.5元,均值为793元,标准差为67. 48元,中位数为793元;转移性收入差距的最大值为4 117.5元,最小值为198.9元,均值为1 592.511元,标准差为1 156. 216元,中位数为1 442.45元。工资性收入差距是2000
24、 2011年引致我国城乡居民总体收入差距进而影响其消费差距的首位因素。经济转型时期,我国农村剩余劳动力转移受阻,农民工就业压力增加,工资收入增加的不确定性预期快速上升,极大地抑制了农村居民消费意愿,导致农村居民的消费进一步落后于城市居民,进而使城乡居民消费的两极分化现象更为凸显。(四)实证研究由式(4)可知,动态模型中包含了解释变量的滞后项lnConit-1 ,而lnConit-1必然与干扰项i,t相关,所以使用静态面板中通常的固定效应(FE effect)或者随机效应(RE56万方数据effect)方法都可能造成参数估计的偏倚,因此,需采用工具变量法(IV)或广义矩估计(GMM)来解决动态面
25、板模型的内生性。广义矩估计方法包括差分广义矩(Difference - GMM)和系统广义矩(System - GMM)估计,在一般情况下系统广义矩估计比差分广义矩估计更有效(Arellano and Bover,1995;Blundell and Bond,1998)。系统广义矩估计包括一步和两步两种,通常两步系统广义矩估计优于一步系统广义矩估计,因此本文使用两步(Two step)系统广义矩估计。本文需要进行以下三个模型设定检验:第一,由于OLS通常严重高估滞后项系数,而FE通常会低估滞后项系数,所以合理的估计值应介于FE和OLS模型估值构成的系数区间,这为我们提供了一种检验系统GMM合理
26、性的简便方法(Bond等,2001)。第二,如果模型设定合理,模型的干扰项i,t应无序列相关,则差分方程中残差一阶自相关系数AR(1)显著为负,而二阶自相关系数AR(2)应近似于0,故本文结合残差的AR(1)和AR(2)来判断原模型的干扰性是否存在序列相关。第三,由于系统GMM增加了矩条件的数目,使用过度识别约束的萨甘检验(Sargan)来判断工具变量的过度识别是否合理有效。1.模型参数估计的一致性本文使用两步系统广义矩估计(Two step system GMM),同时作为对照,给出了普通最小二乘(OLS)和固定效应(FE)模型的估计,实证结果见表2。系统GMM方程中滞后项的估计值介于OLS
27、的估计值0.46和FE的估计值0.25之间,故模型通过了Bond等(2001)提出的检验。 Sargan检验统计量为1.13,相应的P值为0.47,故可认为本文选择的工具变量不存在过度识别问题。通过AR(1)和AR(2)检验的P值,可知一阶差分后方程的残差存在一阶序列相关,但不存在二阶系列相关,即原模型的干扰性i,t不存在序列相关问题。表2实证结果普通最小二乘固定效应系统广义矩估计(两步)lnConit -1 0.33 (0.01) 0.28 (0.05) 0.32 (0.03)lnWageit 0.46 (0.13) 0.25 (0.02) 0.43 (0.13)lnGdpit 0.37 (
28、0.21) 0.28 (0.14) 0.31 (0.36)lnIndustit 0.21 (0.09) 0.27 (0.08) 0.23 (0.21)lnCityit -0.24 (0.16) -0.27 (0.24) -0.25 (0.07)lnFinait 0.19 (0.05) 0.23 (0.41) 0.20 (0.71)lnEduit 0.17 (0.04) 0.22 (0.05) 0.19 (0.09)lnPropit 0.33 (0.01) 0.38 (0.03) 0.35 (0.04)lnfloatit 0.21 (0.33) 0.17 (0.18) 0.19 (0.01)样本
29、量202 202 202Sargan 1.13(P =0.47)AR(1) / AR(2) (P =0.016) / (P =0.31)注: , ,分别表示在1%,5%和10%的显著性水平上显著。 Sargan(萨甘)检验的原假设是工具变量没有过度识别问题,右侧()内为拒绝原假设的P值。 AR(1)(AR(2)检验的原假设是残差没有一阶(二阶)序列相关,表1只列出了这两个检验相应的P值。2.稳健性检验由于影响同一个地区城镇和农村消费的某些因素可能存在相关性,为了加强我们结论的可靠性,我们使用模型(4)中观测变量和控制变量的相对差距指标将模型(5)进一步检验。这样一来通过充分利用两个模型的信息能
30、获得更有效估计,二来更加方便对两个模型的参数进行跨模型的检验。城乡居民消费差距作为被解释变量,记为conit(城镇居民消费支出除农村居民消费支出);观测变量为城乡居民工资性收入差距,记为wageit(城镇居民工资性收入除农村居民工资性收入)。消费的“棘轮效应”以基期存在的城乡消费差距的比值表示,记为conit -1;经济发展水平的差异用各地级市城乡年度经济总量的比值衡量,记为gdpit;工业化程度以各地级市城乡第二产业在三次产业中占比的比值衡量,记为industit;金融发展指标为地级市城乡金融从业人数在各行业就业人数比例的比值衡量,记为finait;教育水平的差异用各地级市城乡教育从业人数在
31、各行业就业人数占比的比值表示,记为eduit;财产性收入差距以城市居民财产性收入除农村居民的财产性收入,记为propit;城镇化以各地区非农人口占总人口的比重的比值表示,记为cityit;流动人口比例以城市流入与流出人口的比值表示,记为floatit。同时,为避免“伪回归”,分别对进行对数化处理,记为lnconit、lnwageit、lngdpit、lnindustit、lncityit、lnfinait、lneduit、lnpropit、lnfloatit。建立的模型(5)如下:lnconit = 0 + 1lnconit-1 + 2lnwageit +3lngdpit +4lnindust
32、it + 5lncityit + 6lnfinait +7lneduit + 8lnpropit + 9lnfloatit + i + vi + i,t (5)其中下标i代表地区, i = 1,2, ,202; t为时间, t =2000,2001, ,2011 ; i为不可观察的地区效应; vi为时期固定效应; i,t是随机扰动项。本文仍使用两步系统广义矩估计(Two step systemGMM),同时作为对照,仍给出普通最小二乘(OLS)和固定效应(FE)模型的估计,实证结果见表3:表3实证结果普通最小二乘固定效应系统广义矩估计(两步)lnconit -1 0.34 (0.02) 0.2
33、7 (0.031) 0.36 (0.02)lnwageit 0.49 (0.12) 0.28 (0.10) 0.47 (0.11)lngdpit 0.40 (0.03) 0.31 (0.04) 0.33 (0.06)lnindustit 0.25 (0.021) 0.034 (0.018) 0.28 (0.016)lncityit -0.37 (0.14) -0.33 (0.22) -0.35 (0.36)lnfinait 0.48 (0.031) 0.21 (0.55) 0.26 (0.42)lneduit 0.37 (0.04) 0.19 (0.021) 0.31 (0.021)lnpro
34、pit 0.40 (0.02) 0.32 (0.04) 0.35 (0.03)lnfloatit 0.28 (0.24) 0.34 (0.41) 0.31 (0.07)样本量202 202 202Sargan 1.21(P =0.37)AR(1) / AR(2) (P =0.017)/ (P =0.33)注: , ,分别表示在1%,5%和10%的显著性水平上显著。 Sargan(萨甘)检验的原假设是工具变量没有过度识别问题,右侧()内为拒绝原假设的P值。 AR(1)(AR(2)检验的原假设是残差没有一阶(二阶)序列相关,表1只列出了这两个检验相应的P值。表2的第6列、第7列和表3的第6列、第7
35、列显示回归得到的两个模型中变量的系数估计值和标准误,其中,第666 万方数据列是对控制变量在模型(4)和模型(5)的系数是否显著不同的跨模型检验结果。例如,对于控制性变量lnwageit,表2的第6列系数为0.43,表3第6列系数为0.47,这等同于说,在任何大于0.13的显著性水平下我们都可以得到城乡居民工资性收入差距对其消费差距有显著性影响的结论。以此类推,通过对比表2中第2、4、6列与表3中第2、4、6列,可以看出,模型(4)和模型(5)的估计和检验结果没有多大差异,这进一步强化了我们结论的可靠性。3.基本结果分析由表1可知,观测变量城乡居民工资性收入差距高度显著,其每增加1个百分点,城
36、乡消费差距将扩大0. 47%。这是由于我国产业机构的调整和农村的非农化,工资性收入成为农村居民增长最快,影响最大的因素,而且随着我国新型城镇化的加速推进,这一趋势将进一步强化和巩固。因此,工资性收入差距成为影响城乡消费差距诸多因素中的最为重要的变量。从控制变量来看,基期存在的城乡消费差距也非常显著,其每增加1个百分点,将导致未来城乡消费差距扩大0 36%。这是因为农村居民一旦感知到城乡消费差距的存在,将会控制当期消费支出,由于消费存在“棘轮效应”,农村居民消费行为的调整和选择不但会偏离其调整预期,反而会抑制农村消费热点的形成和消费需求的扩张,并通过叠加效应持续拉大城乡消费差距。城镇化则有助于缩
37、小城乡消费差距,城镇化水平每提高1个百分点,将使得城乡消费差距缩小0.35%,这与中央以新型城镇化为支撑,推动城乡均衡发展及一体化的预期一致。其他变量如城乡经济发展水平、工业化程度、金融发展、教育水平、财产性收入的差距和流动人口比例每增加1个百分点,将导致城乡消费差距分别扩大0.33%、0.28%、0.26%、0.31%、0.35%和0.19%。这是因为城乡经济发展水平、工业化程度、金融发展存在的差异,将会阻碍农村居民剩余劳动力转移和“非农化”的机会,进而影响农村居民工资性收入的增长。而农村教育水平长期落后于城市则会影响农村劳动力素质和技能的提高,并对农村居民未来工资性收入的增长产生不利影响。
38、同时,我国农村居民财产性收入总体偏低,作为农村居民财产性收入主要来源 土地、房产、自有资金一方面总量偏低,另一方增值空间相对狭小,加剧了城乡居民财产性收入获取的差异。这就会影响农村居民的现实消费能力和信心,导致财产性收入方面的差距在很大程度成为制约农村居民消费需求增长的重要制约因素。此外,城市流入与流出人口由于长期以来城乡“二元”分割的劳动力市场,城乡居民获得就业机会和工资性收入的能力和条件差异很大,而且改革以来我国在对城镇职工工资制度的改革也在一定程度上助推了城乡居民工资性收入差距。 1993年机关和事业单位工作人员的工资制度改革后,机关工作人员开始实行以职务和级别为主的职级工制,在事业单位
39、建立不同类型、不同行业自身特点的分类工资制度,与国家机关的工资制度脱钩,并且从1994年开始停止征收工资调节税和奖金税。而这个制度的直接影响就是用于规避政府工资限制的奖金和补贴转换为显式的工资(赵耀辉、李实,2004)。此后国家为了扩大内需,又连续多次提高了国家工作人员的工资、奖金和补贴,从而使得城镇居民工资份额大幅度上升。而对农村居民来说,虽然近年来占据农村居民收入主体部分的经营性收入比例在不断下降,外出务工的工资性收入在其总收入中的比重持续上升,但由于工业化过程中新兴产业的迅速发展,引起了对拥有现代技能和知识的职工的强大需求,这种由于产业结构变动引起的劳动力需求变动,使得劳动力市场价格在提
40、高技术人员工资率的同时,压低了非技术人员的工资率,这就影响了农村剩余劳动力向城市的就业和转移,进而影响了农村居民工资性收入的增长。相对于城镇居民,农村居民工资性收入主要来源于进城农村居民在低端劳动力市场务工所得,但由于农村居民所受教育水平不高,劳动技能和自身素质的约束,农村居民在非农就业方面只能长期局限于低端行业,因此相对于城镇居民其工资性收入增长无论是从增长绝对额还是增长速度,都远远落后于城镇居民。五、结论与对策建议缩小城乡消费差距,有效扩大内需,是中国经济转型升级的现实需要。本文基于我国2000 2011年地级城市的经验数据,构建动态面板模型实证研究城乡居民工资性收入与消费差距的内在关系。
41、研究结果表明:工资性收入差距成为影响我国城乡消费的重要因素;基期消费差距以及经济发展水平、工业化程度、城镇化、金融发展、教育水平等因素对城乡居民工资性收入增长具有内在关联性,并会对城乡消费差距产生显著影响。目前,我国城市新一轮消费升级浪潮尚未来临,广大农村承载着启动消费和扩大内需的重任。因此,必须多措并举,有效抑制城乡居民工资性收入与消费差距不断扩大的趋势。(一)积极推动“新型”城镇化,加快城乡“一体化”进程我国长期存在的“城乡二元分割”格局形成了大量的农村富余劳动力,由于当前农业发展更多地受市场需求约束,农村农业经营收入增长的空间有限。因此,积极推动“新型”城镇化,加快“非农化”进程,破除传
42、统户籍制度对农村剩余劳动力转移的限制,应该是增加农民工资性收入,缩小城乡工资性收入差距的有效途径。因此,应重点发展农村城镇,提质扩容,壮大农村“非农”产业,通过完善农村城镇化机制,在条件具备的农村地区推行居住社区化、土地规模化、资产股份化、保障社会化,保护农民工的合法权益,引导更多的农村富余劳动力有序、合理地向非农产业和城镇转移,提高农民的工资性收入。(二)调整金融支持城乡结构,增加农村地区金融资源供给金融是现代产业发展的中枢和血液,农村金融发展是关乎农村地区产业结构调整的重要因素。因此,要加快我国金融体制改革,制定金融反哺农业政策,加快发展农村金融载体,优化城乡金融结构,减轻长期以来城市对农
43、村金融资源76万方数据的剥夺,减弱城乡金融资源配置不均衡对农村产业发展和居民增收的抑制,通过金融引领和支持农村现代产业的发展,有效增加农村居民的工资性收入。(三)加大对农村教育资源投入,培育农村新型劳动力随着我国产业结构的转型升级和市场机制不断完善,“非农产业”对劳动者的素质和技能的要求不断提高。因此,要增加农村“非农”收入,缩小城乡工资性收入差距,就必须加大对农村劳动力的教育和培训;通过推动城乡教育资源均等化,培育农村新型劳动力,提升农村剩余劳动力与现代产业发展的对接能力。(四)积极调整农村产业结构,提高农村“非农”就业水平随着我国经济市场化、现代化水平的不断提高,第一产业在国民经济中所占比
44、重和吸纳就业能力必将持续走低,农村居民经营性收入与工资性收入在其总收入构成中的占比也呈现此消彼长的趋势。因此,要积极调整农村产业结构,大力发展农村二、三次产业,提高农村“非农”就业水平,从而增加农村居民工资性收入,进而缩小城乡工资性收入差距。参考文献:1丛屹,王栋.不完全城市化对我国消费的影响研究J.华东经济管理,2013(07).2曾国安,胡晶晶.2000年以来中国城乡居民收入差距形成和扩大的原因:收入来源结构角度的分析J.财贸经济,2008(03).3范从来,张中锦.分项收入不平等效应与收入结构的优化J.金融研究,2011(01).4吴建民,丁疆辉.地区收入结构与我国城镇居民收入差距的演化
45、 基于2000 2009年数据的考察J.经济地理,2011(10).5John Maymard Keynes. The General Theory of Employment,Interestand MoneyM. New York:Harcourt,Brace,1936.6Kuznets S. National Product Since 1869R. NBER National Bureauof Economic Research,1946.7Khan A H. Aggregate consumption function and income distributioneffect:So
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47、sumption relationJ. Canadian Jour-nal of Economics,2009(39).10祁毓.不同来源收入对城乡居民消费的影响 以我国省级面板数据为例J.农业技术经济,2010(9).11纪明,赵菊花.影响中国农村居民消费的不同来源收入分析 基于LCH - PIH理论模型的实证研究J.中央财经大学学报,2010(11).12朱琛,张月朗,王向楠.中国城乡居民收入差距与消费差距研究基于经验数据的实证(2002 -2009)J.湘潭大学学报(哲学社会科学版),2012(5).13侯石安,赵和楠.城乡居民收入来源构成对其消费行为的影响J.中南财经政法大学学报,20
48、12(6).14刘灵芝,肖邦明,王雅鹏.农村居民工资性收入与生活消费支出的长期均衡与短期动态关系检验J.统计与决策,2012(17).责任编辑:廖文婷An Empirical Study on W age Income and Consumption Gap between Urban and Rural Residents in China:Research on Empirical Data Based on Prefecture - level Cities in China from 2000 to 2011ZHANG Yue - lang,GONG Zhi - min(School of Business&Research Center of Socialist Economic Theory, Xiangtan University, Xiangtan,Hunan 411105,China)Abstract:Based on the empirical data