本篇論文目錄導航：
【題目】人口紅利對城鄉收入的作用探析
【第一章】人口紅利下城鄉收入問題探究緒論
【第二章】城鄉收入差距的測定方法及人口紅利影響
【第三章】人口紅利期我國城鄉收入差距現狀分析
【第四章】人口紅利對我國城鄉收入差距的實證分析
【結論/參考文獻】基于人口紅利的城鄉收入差距研究結論與參考文獻
4 人口紅利對我國城鄉收入差距的實證分析
由第三部分中對人口紅利期的判定中，我們得知 1993 年至今為我國人口紅利期。本部分將通過選取 1993-2012 年的時間序列數據，運用計量軟件、建立合適的經濟計量模型來實證人口紅利對我國城鄉收入差距的影響。在本部分里，將著重介紹以下三個方面：①通過第二部分中的理論分析途徑來構建實證模型。②選擇實證模型中需要的相關數據及相關指標，并對其數據選擇進行說明解釋。③通過對模型的實證分析過程進行說明和解釋人口紅利對我國城鄉收入差距的影響程度。
4.1 實證模型構建
根據第二部分的理論分析來進行實證模型的構建。在人口紅利期，存在最顯著的兩個特征是：高勞動參與率和低撫養比。在理論分析中，高勞動參與率會影響到城鄉收入差距的變化。在人口紅利期，由于特殊的人口年齡結構，存在大量的適齡勞動力，基于城鄉工資的預期差異，會引起農村剩余勞動力的轉移。在轉移的過程中，產業結構的重心會向第二和第三產業的轉移，產業結構的優化升級會促進城鄉收入差距擴大。由于產業結構的優化升級會使城鄉收入差距擴大，故選擇第二三產業總比重作為第一個變量；在關于低撫養比的理論分析中，人口紅利期需要負擔的撫養人數比較少，基于人力資本投資預期，總撫養比下降會引起家庭人力資本投資的增加，但是由于城鄉人力資本投資差異，會導致城鄉收入差距擴大。根據上述分析，選擇城鄉人力資本投資差異為第二個變量進行研究。所以基于上述分析，通過選擇第二三產業總比重和城鄉人力資本投資差異來構建VAR 模型，來做出人口紅利對我國城鄉收入差距的實證分析。
4.2 相關數據選擇與說明
本文選取的樣本區間為 1993-2012 年，相關數據來自歷年的《中國統計年鑒》。對相關的變量都取對數，不僅可以消除數據的異方差性；還可以在取對數之后，將之前的指數趨勢變換為線性趨勢、從而更好的去進行彈性分析。為了對相關數據的選擇做出解釋，決定賦予這些指標英文名稱來進行描述。其中，IT 表示城鄉收入差距，由上述分析可知，城鄉收入差距有城鄉居民收入差、城鄉居民收入比、泰爾指數和基尼系數來作為指標進行衡量。在本文中，決定采用最常用的城鄉居民收入比作為指標來測度我國城鄉收入差距，其計算方法是城鎮居民家庭人均可支配收入與農村居民家庭人均純收入的比值，農村居民家庭人均純收入為分母；用 DZ 來表示第二和第三產業的總比重，關于這各指標的選取采用第二和第三產業就業人數之合占總就業人口的比重；CT 表示城鄉人力資本投資差異，由于城鄉人力資本投資收益率難以去衡量和量化，所以關于該城鄉人力資本投資差異的公式中忽略掉城鄉人力資本投資收益率的部分，只用城市和鄉村人力資本投資各部分的總量之比來衡量，得到的關于城鄉人力資本投資差異的計算方法為：
城市人均人力資本投資與農村人均人力資本投資的比值，農村人均人力資本投資為分母。在本文的數據中，由于人力遷移投資方面的數據得到存在困難并且該方面在人力資本投資中占的比重不太大，故本文中關于城鄉人力資本投資用城鄉文教娛樂和醫療保健之和來衡量。上述所需要的相關數據如下表 4.1.
4.3 實證分析結果與結論
4.3.1 單位根檢驗
因為我們在經濟領域中所獲得的很多時間序列觀測值都不是在平穩的過程中產生的，即為非平穩的時間序列，該序列的均值或自協方差函數會隨著時間而改變。所以，常用的回歸方法并不適用。在這里首先將運用 ADF 單位根檢驗對相關變量的平穩性進行檢驗。在該檢驗中，最佳滯后階數是根據 SchwarzInformation Criterion（SIC）準則確定，得出的 SIC 值越小，那么相應的滯后階數帶來的效果就越好。在單位根檢驗的檢驗形式為（C,T,L），括號中的 C 代表常數項，T 代表時間趨勢項、L 代表滯后階數。例如，在下表中出現的（C,0,0）代表的含義是有常數項、無時間趨勢項并且滯后階數為 0;（C,0,1）代表的含義是有常數項、無時間趨勢項并且滯后階數為 1;（C,T,1）代表的含義是有常數項、有時間趨勢項并且滯后階數為 1.具體結果見下表 4.3.
從表中的檢驗結果看出，第二三產業總比重（DZ），城鄉收入差距（IT），城鄉人力資本投資差異（CT）的變化率都是二階單整的單位根檢驗過程。其中，LNIT 和 LNCT 接受數列非平穩的假設，但是經過一階差分和二階差分之后，LNIT、LNCT 和 LNDZ 都拒絕數列非平穩的原假設。所以，上述變量數據符合相關協整分析所需要的條件，可以對其進行協整檢驗。
4.3.2 協整檢驗
（1）確定協整階數
在進行 ADF 檢驗確定上述變量是平穩之后，然后進行協整檢驗。要進行協整檢驗便需要檢驗這些變量之間是否存在協整關系，本文采用的是 Johansen 協整檢驗的方法對協整關系進行檢驗，從而確定變量之間的相關關系。因為為了確定協整關系統計上的可信度，需要確定最佳的協整滯后階數。所以，在對這些變量做Johansen協整檢驗之前，必須先確定變量的最佳滯后階數。確定水平VAR 模型的最佳滯后階數的方法是：遵循從一般到特殊的原則，先從較大的滯后階數開始計算測試，根據所得到的 LR 值、FPE 值、AIC 值、SC 值、HQ 值等來確定相應的最佳滯后階數。如上表 4.4 的檢驗結果，在 5%的顯著性水平上，LR 值、FPE 值、AIC 值、SC 值和 HQ 值都拒絕原假設。因此變量的最佳滯后階數均為 L=1.
（2）協整向量個數 r 的檢驗
根據上表 4.4 中的檢驗結果，確定出的最佳滯后階數為 L=1,然后對變量進行 Johansen 協整檢驗。從下表 4.5 中得到的結果，看出在 1%顯著水平上，軌跡統計值為 35.94129,因為 35.94129>35.45817,所以應該拒絕沒有協整關系（r=0）的原假設。說明在 1%的顯著性水平上，擬檢驗的變量存在一階協整關系，并且接受最多一個（r=1）和最多兩個（r=2）的原假設。根據最多一個（r=1）的原假設也是接受的，據此可以得出在 1%的顯著性水平下變量有且僅有一個協整關系的結果。
（3）協整方程
由上面的 Johansen 協整檢驗結果可以得出這些變量之間只有一個協整關系，其表達式如下，標準化協整向量為（1.0000,-0.716714,-0.381415,C），這些變量之間的協整方程為（各系數下面的括號中的數值為標準差）：
上述協整方程各變量的估計系數都通過顯著性檢驗，故在 1993-2012 年，我國的城鄉居民收入差距、第二三產業結構總比重、城鄉人力資本投資差異 3 個變量之間存在長期均衡的協整關系。并且從長期來看，第二三產業結構總比重、城鄉人力資本投資差異與城鄉居民收入差距呈正相關關系。其中，正相關程度是城鄉人力資本投資差異比第二三產業結構總比重要強。
從回歸結果來看，城鄉人力資本投資差異對城鄉收入差距的相關系數是0.716714,城鄉人力資本投資差異每增加一個百分點都會導致城鄉收入差距0.716714%.根據第二部分中的研究分析，城鄉二元體制引起城鄉經濟資源配置不均衡和城鄉人力資本投資收益的二元性，城市比農村享有更多的資源，更好的經濟資源配置使得人力資本投資的收益率城市也是高于農村的，并且由于農村外溢人力資本投資的浪費，都會導致城鄉人力資本投資差異的擴大，從而引起城鄉收入差距的擴大，是符合理論分析的。
另外一個結果是，第二三產業結構總比重對城鄉收入差距的相關系數是0.381415,第二三產業結構總比重每增加一個百分點都會導致城鄉收入差距擴大0.381415%.根據第二部分中的研究分析，高勞動參與率會影響到城鄉收入差距的變化。適齡勞動人口的比重過大，會引起農村剩余勞動力的轉移。在轉移的過程中，由于對農業研究投入不足和重工業優先的政策傾斜用農業部門的發展來彌補非農業部門的發展，導致城鄉收入差距的不斷擴大；并且因為分割城鄉勞動力市場戶籍制度的存在和農村勞動力流向城市低層次產業同樣會造成城鄉收入差距的不斷拉大，同樣符合理論分析。由此可見，兩個變量之間的協整關系均與理論分析一致。
4.3.3 誤差修正模型（VECM）及其診斷檢驗
由上述協整檢驗結果證明這些變量是存在長期均衡的協整關系，并且本文主要檢驗城鄉收入差距和第二三產業總比重、城鄉人力資本投資差異的關系。因此，給出關于 LNIT 和 LNCT、LNDZ 的誤差修正模型，相關的誤差修正模型估計結果見下表 4.6.
接下來應該對該 VECM 模型分別進行穩定性、自相關性、異方差性以及正態分布檢驗。根據圖 4-1 中的結果，很明顯看出 VECM 的模型設定的單位根都落在單位圓以內（其中有兩個根重合都為 1.000000），證明該模型中的各變量之間存在著穩定的線性關系，該 VECM 模型是穩定的，可以進行下面的脈沖檢驗。
進行 LM 自相關的檢驗結果是：LM1=5.891427,P 值=0.7507;LM2=11.22355,P值=0.2607,證明該 VECM 模型并不存在自相關性，可以繼續進行其他檢驗；運用 White 檢驗模型對該模型是否存在異方差進行檢驗，所得的結果為：χ2 值=44.10125,P 值=0.6333,該結果證明其不存在異方差；接下來判斷該模型是否符合正態分布，通過運用聯合正態性檢驗，得到的結果為：Jarque-Bera 值=7.680538,P 值=0.2625,證明其符合正態分布。
根據上述各類檢驗結果，能夠判斷出 VECM 模型不存在設定偏差，并且穩定性十分顯著。接下來可以對該 VECM 模型分別進行格蘭杰因果關系和脈沖響應分析。
4.3.4 Granger 因果關系檢驗
上述 VECM 模型經過檢驗證明 LNIT,LNCT,LNDZ 三個變量之間存在長期的協整關系，但是卻不能告訴我們城鄉收入差距、第二三產業總比重和城鄉人力資本投資差異的因果關系。所以，對模型中的 LNIT,LNCT,LNDZ 三個變量進行 Granger 因果關系檢驗。
檢驗結果如上表 4.7,在 2 階滯后的大條件下，10%顯著性水平上，城鄉人力資本投資差異對城鄉居民收入差距是拒絕原假設，即拒絕城鄉人力資本投資差異是城鄉收入差距的的原假設，所有城鄉人力資本投資差異對城鄉收入差距具有單向 Granger 影響；同樣的結果也表明出在 2 階滯后和 10%顯著性水平上，第二三產業所占總比重對城鄉居民收入差距是拒絕原假設，第二三產業所占總比重對城鄉居民收入差距也具有單向 Granger 影響。結果說明城鄉收入差距在長期受到第二三產業結構的變動和城鄉人力資本投資差異的共同作用。
4.3.5 脈沖響應函數
由于 VECM 模型所得出的結論不能很好地去解釋估計系數，并且上述的實證過程中已經通過了協整檢驗和 Granger 因果檢驗，所以本文將通過脈沖響應函數來得出結論。圖 4-2 中第一個圖是以誤差修正模型為基礎，得到的廣義脈沖響應函數曲線。其中，在廣義脈沖響應函數中，橫軸表示的是滯后階數，縱軸表示的是城鄉居民收入差距受城鄉人力資本投資差異的響應程度。第二個圖橫軸表示的是滯后階數，縱軸表示的是城鄉居民收入差距受第二三產業總比重的響應程度。
因為伴隨著時間不斷的往后推移，上述的內生變量在被序列沖擊時所受影響會逐漸變小，說明對應的 VECM 模型是個十分穩定的系統。根據下面兩張圖能夠判斷出，以 14 年為界，廣義脈沖響應函數趨于平穩，并且收斂于一個特定值。
依據上圖 4.2 的廣義脈沖響應函數曲線左邊的圖可以看出，在 1-14 年的滯后期內，城鄉收入差距在受到城鄉人力資本投資差異的沖擊后，所得出的沖擊效應為正，即城鄉人力資本投資差異的提高導致城鄉收入差距擴大。在滯后期為14 年以后的時期內，城鄉人力資本投資差異對城鄉收入差距的沖擊逐漸趨于穩定；從上圖 4-2 右邊的圖可以看出，在 1-14 年的滯后期內，城鄉收入差距在受到第二三產業總比重變動的沖擊后，所得出的沖擊效應為負，即第二三產業總比重的上升會導致城鄉收入差距縮小。這是由于產業結構的變動在當期會導致城鄉收入差距的擴大，但是產業結構的優化在滯后期內是會使城鄉收入差距縮小。大量勞動力從第一產業轉向第二和第三產業的時候，是基于不同產業的相對收入和勞動生產率的差異，隨著不同產業中的投資報酬差異逐漸縮小的時候，產業結構漸于穩定的時候，會促使各產業之間的相對收入差距縮小?？梢赃M一步的促進城鄉經濟協調發展，提高農村的相對收入，使城鄉收入水平的差距能夠慢慢縮小。
所以，產業結構的優化和人力資本投資差異的變小對滯后期中的城鄉收入差距是起著縮小的作用的。
