技術進步能否抑制城鄉(xiāng)收入差距：基于空間溢出效應視角的檢驗

孫 悅 ，趙 慶

（1.東北財經(jīng)大學馬克思主義學院，遼寧 大連 116025；2.中國大連高級經(jīng)理學院，遼寧 大連 116086；3.上海交通大學安泰經(jīng)濟與管理學院，上海 200230）

一、引 言

改革開放以來，我國各行業(yè)技術取得了突飛猛進的發(fā)展，但與此同時，城鄉(xiāng)收入差距也在逐步擴大。黨的十九大報告中指出：“我國社會主要矛盾已經(jīng)轉化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。”不斷擴大的城鄉(xiāng)收入差距是“不平衡不充分發(fā)展”的表現(xiàn)之一。那么技術進步對城鄉(xiāng)收入差距是否會產(chǎn)生影響？如果產(chǎn)生影響，究竟是抑制還是加重了城鄉(xiāng)收入差距？理論上，技術進步對于城鄉(xiāng)收入差距可能存在“雙刃劍效應”：從抑制角度而言，通過技術進步可以促進公平發(fā)展在各領域更好更快實現(xiàn)，如通過技術創(chuàng)新，提升市場競爭活力，推進經(jīng)濟公平；通過技術進步完善社會保障制度，保障分配公平；通過技術擴散，使得知識的可獲得性和流動性增加，推動知識公平等等，而這些領域的公平發(fā)展都會提升農(nóng)村居民收入，從而抑制我國城鄉(xiāng)收入差距擴大。從加重角度而言，主要是源于我國“城鄉(xiāng)二元結構”導致的對于科技資源的不公平占有，技術越發(fā)展反而越可能會加劇這種不公平，因此在知識經(jīng)濟時代，城鄉(xiāng)技術的二元結構很可能導致城鄉(xiāng)收入二元結構的進一步強化。但在實際生活中，技術進步對城鄉(xiāng)收入差距的影響，可能并不像理論分析的那樣簡單明了，系統(tǒng)檢驗技術進步對城鄉(xiāng)收入差距的抑制或加重作用，具有較強的理論和現(xiàn)實意義。

二、文獻綜述

眾多學者基于不同視角對城鄉(xiāng)收入差距的影響因素進行了深入研究，并將其歸納為6 大類：城市化因素、政策因素、經(jīng)濟因素、人力資本因素、金融因素和對外開放因素。城市化作為傳統(tǒng)二元經(jīng)濟向現(xiàn)代一元經(jīng)濟轉換的重要途徑，成為中國經(jīng)濟發(fā)展方式轉變的重要手段之一，但城市化因素對城鄉(xiāng)收入差距的影響卻存在一定爭議，大多數(shù)學者認為提高城市化水平有助于抑制城鄉(xiāng)收入差距[1][2]，但也有部分學者認為城市化水平的提升將加大城鄉(xiāng)收入差距[3]，還有學者認為二者之間并非簡單的線性關系，而是呈現(xiàn)出“倒U 型”曲線關系[4]。政策因素包括國家和地方制定的各項政策和發(fā)展戰(zhàn)略。由于政策的復雜性和差異性，不同政策產(chǎn)生的效果也不同[5][6][7]。經(jīng)濟因素主要包括經(jīng)濟發(fā)展水平、經(jīng)濟發(fā)展模式和產(chǎn)業(yè)結構等，而從不同視角出發(fā)對經(jīng)濟因素影響城鄉(xiāng)收入差距效果展開的研究所得結論卻截然相反：大部分學者認為經(jīng)濟發(fā)展能夠抑制城鄉(xiāng)收入差距[8][9]，而產(chǎn)業(yè)結構升級在短期內則會加重城鄉(xiāng)收入差距[10]。人力資本因素主要指勞動力的狀況，大部分學者認為人力資本提升能夠抑制城鄉(xiāng)收入差距擴大[11][12][13][14]。金融因素對城鄉(xiāng)收入差距的影響具有多重性和不確定性，劉玉光等[15]認為金融發(fā)展能夠擴大城鄉(xiāng)收入差距，但其效應會隨著經(jīng)濟發(fā)展而逐步減弱；楊楠和馬綽欣[16]認為金融發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距之間存在“倒U”關系，同時地區(qū)間存在不確定性差異。對外開放因素對城鄉(xiāng)收入差距的影響具有不確定性，研究結論存在較大爭議[17][18]。與此同時，近年來隨著科技發(fā)展，技術進步對城鄉(xiāng)收入差距的影響也逐漸引起學者的重視，但尚未得出一致結論，主要觀點可總結如下：一是加劇論，認為技術進步會加劇城鄉(xiāng)收入差距[19]；二是抑制論，認為技術進步能夠抑制城鄉(xiāng)收入差距[20]；三是時間節(jié)點階段論，認為技術進步在中期內會加劇城鄉(xiāng)收入差距，但在長期內會縮小差距[21]；四是發(fā)展節(jié)點階段論，認為技術進步差異對城鄉(xiāng)收入差距會產(chǎn)生非線性影響[22]。

進一步分析已有研究成果發(fā)現(xiàn)，上述文獻在研究方法上較多假設地區(qū)間城鄉(xiāng)收入不會產(chǎn)生相互影響，但實際上，自由貿(mào)易、技術擴散、人員流動等均會導致地區(qū)間城鄉(xiāng)收入產(chǎn)生相互影響，存在空間溢出效應，這一事實已引起部分學者關注進而采用靜態(tài)空間計量模型進行相關研究[23][24][25]，但城鄉(xiāng)收入差距的往期活動對現(xiàn)期活動的影響，即城鄉(xiāng)收入差距的“路徑依賴”問題，則仍在一定程度上被忽略了。本研究基于技術進步視角，直接分析技術進步對城鄉(xiāng)收入差距的影響作用，擴展地區(qū)間城鄉(xiāng)收入差距不會相互產(chǎn)生影響的假設，同時關注城鄉(xiāng)收入差距的“路徑依賴”問題，以更加符合經(jīng)濟活動實際情況。

本研究主要有3個可能創(chuàng)新點：一是在研究視角上，以往研究中直接探討技術進步對城鄉(xiāng)收入差距影響的文獻較少，并且研究結論也不一致，本文則以直接影響為視角，期望在這方面加以彌補。二是在研究方法上，已有研究文獻較多假設各省域間城鄉(xiāng)收入不會相互影響，即未充分考慮“空間溢出效應”，雖然部分學者注意到該問題而采用靜態(tài)空間計量經(jīng)濟模型，但對城鄉(xiāng)收入的“路徑依賴”問題有所忽略，本文在城鄉(xiāng)收入差距的“空間溢出效應”基礎上，解決其“路徑依賴”問題，采用動態(tài)空間計量經(jīng)濟模型展開實證分析。三是在部分變量的度量方式上，與已有大多數(shù)研究對技術進步的度量方法不同[25][26]，本文以純技術效率作為自變量，避免技術進步過程中規(guī)模因素的干擾；同時借鑒庫茲涅茨曲線（EKC）方法分析城鄉(xiāng)收入差距與經(jīng)濟發(fā)展間的“U 型”和“N 型”曲線關系；并且檢驗其他因素對城鄉(xiāng)差距的影響效應。

三、技術進步與城鄉(xiāng)收入差距測算

（一）技術進步測算

效率測算方法主要有兩類，即數(shù)據(jù)包絡分析方法（DEA）和隨機前沿分析方法（SFA）。與 SFA 相比較，DEA 因無需設定生產(chǎn)函數(shù)具體形式而被較多使用，但在已有的使用DEA 測算技術創(chuàng)新效率的研究中，多未區(qū)別純技術效率與技術效率[25][26]，故本文借鑒Kumar 等人的方法，排除規(guī)模因素干擾，將技術效率區(qū)分為規(guī)模效率與純技術效率[27]。但同時DEA 會忽略非期望產(chǎn)出，而科技創(chuàng)新過程中的非期望產(chǎn)出又不可忽略，而Tone 提出的SBM 模型能夠解決實際經(jīng)濟活動中的非期望產(chǎn)出問題[28][29]。有鑒于此，本文以SBM 模型計算各省技術進步的技術效率、規(guī)模效率和純技術效率，采取純技術效率代理技術進步，以排除規(guī)模因素和非期望產(chǎn)出對技術進步的影響。

借鑒蘇治和徐淑丹[25]、王俊和胡雍[26]的思路和方法，本文將技術進步投入指標分為人力和資本兩項。人力投入采用人員全時當量（萬人）測算，但歷年《中國統(tǒng)計年鑒》分地區(qū)數(shù)據(jù)僅統(tǒng)計了城鎮(zhèn)就業(yè)人員；資本存量借鑒陳宇峰和朱榮軍[30]的處理方式，采用永續(xù)盤存法進行核算。對于技術進步的產(chǎn)出應以城鎮(zhèn)生產(chǎn)總值度量，但考慮數(shù)據(jù)可獲得性，只能以第二產(chǎn)業(yè)增加值（億元）和第三產(chǎn)業(yè)增加值（億元）反映綜合產(chǎn)出，這與我國城鄉(xiāng)經(jīng)濟二元結構的實際情況也比較相符。

（二）城鄉(xiāng)收入差距測算

目前廣泛使用的計算城鄉(xiāng)收入差距的方法主要有兩種：一種是以城鎮(zhèn)人均可支配收入與農(nóng)村人均純收入之比度量[3][24]；另一種是采用泰爾指數(shù)[2]。我國城鄉(xiāng)經(jīng)濟呈現(xiàn)顯著的二元結構，農(nóng)村人口早期占有絕對大的比重并顯著變化，采用第一種方法不能反映城鄉(xiāng)人口所占比重的變化。泰爾指數(shù)不僅能夠反映收入比，而且還能夠揭示城鄉(xiāng)人口的變化特征。另外泰爾指數(shù)作為度量群體、個體或各地區(qū)之間城鄉(xiāng)收入差距的指標，對高收入階層及低收入階層的收入變化較為敏感，符合我國城鄉(xiāng)收入差距主要體現(xiàn)在高收入與低收入兩端變化的現(xiàn)狀。因此，本研究選擇泰爾指數(shù)度量我國省域城鄉(xiāng)收入差距①。

（三）測算結果

本研究所用數(shù)據(jù)來源于歷年中國統(tǒng)計年鑒和國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)庫。由于數(shù)據(jù)缺失，剔除港澳臺地區(qū)，2003～2016年31個省市自治區(qū)的平均技術進步和城鄉(xiāng)收入差距如圖1所示②。

圖1 2003～2016年省域平均技術進步和城鄉(xiāng)收入差距

由圖1可見：第一，無論采用SBM 還是BCC模型計算，我國省域技術進步差異均較大，北京、上海、廣東、天津、江蘇地區(qū)的技術進步水平較高，而西藏、新疆、甘肅、青海、寧夏則較低，技術進步呈現(xiàn)出顯著的區(qū)域不平衡發(fā)展狀態(tài)；第二，采用SBM 模型計算的技術進步要低于BCC 模型計算值，也就是說，在考慮了非期望產(chǎn)出之后，我國各省實際的技術進步水平降低，其中新疆、西藏、青海、寧夏所受影響最大。第三，我國城鄉(xiāng)收入差距同樣呈現(xiàn)出顯著的區(qū)域不平衡發(fā)展狀態(tài)，相對落后地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距較大，其中貴州、云南、西藏、陜西和甘肅是城鄉(xiāng)收入差距最大的5個地區(qū)。第四，將技術進步與城鄉(xiāng)收入差距結合分析，技術進步程度較低省份的城鄉(xiāng)收入差距較大，如西藏、甘肅等地區(qū)；技術進步水平較高省份的城鄉(xiāng)收入差距較小，如北京、上海、天津、江蘇等地區(qū)。據(jù)此初步推算技術進步與城鄉(xiāng)收入差距之間存在負相關。

四、城鄉(xiāng)收入差距的空間相關性檢驗

在建立空間計量模型前，首先要對因變量（城鄉(xiāng)收入差距）進行空間相關性檢驗，確定其是否存在空間溢出效應[31]，若不存在則采用其他方法。

（一）城鄉(xiāng)收入差距全局空間自相關檢驗

空間相關性檢驗前要設定空間權重矩陣，本文采用城鄉(xiāng)收入差距距離閾值法的距離空間權重矩陣③。2003～2016年城鄉(xiāng)收入差距的全局空間自相關檢驗結果如表1所示④。

表1 城鄉(xiāng)收入差距全局空間自相關檢驗

由表1可見，Moran’s I 指數(shù)顯著為正且數(shù)值較大，說明城鄉(xiāng)收入差距存在顯著的正向全局空間相關性，較高的具有相似性的屬性集聚在一起。Moran’s I 指數(shù)整體呈遞減趨勢，表明省域之間的空間集聚差距在逐步縮小，城鄉(xiāng)收入差距的空間溢出效應在降低。

（二）城鄉(xiāng)收入差距局域空間自相關檢驗

Moran 散點圖可以檢驗變量及其空間滯后變量之間的相關關系，常用來進行局域空間自相關檢驗以研究區(qū)域空間的不穩(wěn)定性，2016年城鄉(xiāng)收入差距的局域空間自相關檢驗Moran 散點圖如圖2所示⑤。

圖2 2016年城鄉(xiāng)收入差距的局域空間自相關檢驗

由圖2可見，我國省域城鄉(xiāng)收入差距集聚現(xiàn)象明顯，呈現(xiàn)出顯著的、正向的局域空間自相關性。

通過全局空間自相關和局域空間自相關檢驗可知，我國省域城鄉(xiāng)收入差距存在正向的空間溢出效應，具有顯著的地域依賴特征，故需將空間因素納入模型分析。

五、技術進步對城鄉(xiāng)收入差距的空間計量檢驗

（一）構建動態(tài)空間計量模型

基于空間相關性檢驗結果，將城鄉(xiāng)收入差距的空間依賴特征和空間誤差特征納入模型，構建靜態(tài)空間滯后/誤差模型（SLM/ SEM）：

其中THEIL 為城鄉(xiāng)收入差距；C 為常數(shù)項；TEC 為技術進步；X 為影響因素；α、β 為待估參數(shù)；ε、μ 為服從正態(tài)分布的隨機誤差項，ε′也為隨機誤差項；ρ 為空間回歸系數(shù)；λ 為空間誤差系數(shù)；ωij為空間權重矩陣。其余相同。

Elhorst[32]通過構建動態(tài)空間面板模型，認為某些變量的空間依賴關系不僅體現(xiàn)在當期地區(qū)之間的相互影響，還可能受到本地區(qū)之前一些因素的影響；且動態(tài)空間面板模型考慮了因變量的動態(tài)效應，可以有效避免變量的內生性問題。城鄉(xiāng)收入情況本身具有存量特征，其調整過程具有明顯的滯后性[33]。因此，對城鄉(xiāng)收入差距的時間滯后效應即路徑依賴問題進行考察具有實際意義。借鑒邵帥等[34]局部調整模型的思路，將式（1）、（2）推導為：

其中θ、φ 為時間滯后系數(shù)，表示時間滯后效應的大小，用以檢驗城鄉(xiāng)收入差距的路徑依賴。其余相同。

（二）控制變量選取及數(shù)據(jù)來源

城市化因素（URB）以城鎮(zhèn)人口數(shù)/總人口數(shù)度量[4]；政策因素（GOV）以地方政府財政支出/GDP度量[6]；經(jīng)濟因素選擇兩個指標，即產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級和經(jīng)濟發(fā)展水平。多項研究表明，產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級會對城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生影響，并且盧沖等[33]認為第一產(chǎn)業(yè)能夠抑制城鄉(xiāng)收入差距，而第二、三產(chǎn)業(yè)則會加重城鄉(xiāng)收入差距，產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化對于城鄉(xiāng)收入的總作用效果則取決于二者的合力。為全面反映產(chǎn)業(yè)結構升級的內涵，本文將三次產(chǎn)業(yè)均包含在內，并借鑒鄭萬吉和葉阿忠[10]的方法構造產(chǎn)業(yè)結構升級指數(shù)。已有研究表明經(jīng)濟發(fā)展水平能夠顯著抑制城鄉(xiāng)收入差距，但與以往不同，本文借鑒環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）理論及模型，考察城鄉(xiāng)收入差距與經(jīng)濟發(fā)展水平之間的“U 型”曲線和“N 型”曲線關系問題，以人均地區(qū)生產(chǎn)總值(元/人) 度量經(jīng)濟發(fā)展水平（GDP）；人力資本因素（HUM）以每10萬人口高等學校平均在校生數(shù)（人）度量[18]；金融因素（FIN）以省域金融業(yè)增加值/GDP 度量。金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的影響是復雜的，既可能通過小額信貸為城鄉(xiāng)貧困居民特別是農(nóng)村居民提供金融服務，進而縮小城鄉(xiāng)收入差距；又可能因為傾向于城市部門，而擴大城鄉(xiāng)收入差距；也可能在二者共同作用下效果并不顯著[35]。對外開放因素（FDI）以進出口貿(mào)易總額/GDP 度量。

實證數(shù)據(jù)時間與前文相同，來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》和國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)庫。其中為了去除異方差和波動趨勢，經(jīng)濟發(fā)展水平（GDP）和人力資本（HUM）取對數(shù)，符號未變。

（三）實證分析

對動態(tài)空間滯后/誤差模型（DSLM/ DSEM）估計參數(shù)前，需進行 Robust LM（lag/error）Lagrange、Multiplier（lag/error）檢驗[34]，四個統(tǒng)計量均在 1%水平下顯著（未報告，備索），實證結果如表2和表3所示⑥。

1.城鄉(xiāng)收入差距

從時間維度來看，城鄉(xiāng)收入差距的時間滯后系數(shù)（θ/φ）在 DSLM 和 DSEM 中均在 1%的水平下顯著為正，表明城鄉(xiāng)收入差距具有明顯的路徑依賴特征，當期城鄉(xiāng)收入差距如果處于較高水平，那么下一期將可能繼續(xù)走高，從而表現(xiàn)出“馬太效應”，強者愈強，弱者愈弱。從空間維度來看，城鄉(xiāng)收入差距空間滯后系數(shù)ρ在1%水平下顯著，進一步說明各省域城鄉(xiāng)收入差距存在顯著的溢出效應；空間誤差系數(shù)λ 也在1%的水平下顯著為正，說明相鄰省份的城鄉(xiāng)收入差距情況對本省的城鄉(xiāng)收入差距影響顯著，并且方向為正。

表2 動態(tài)空間滯后模型（DSLM）估計結果

2.技術進步（TEC）的影響作用

綜合表2和表3中時間、空間及控制變量逐步引入后的分析結果，可見TEC 系數(shù)基本在1%水平下顯著為負（除模型8），說明技術進步確實能夠顯著抑制城鄉(xiāng)收入差距。技術進步可以加速知識的傳播，促進社會各階層，特別是農(nóng)村貧困階層掌握知識和技術，進而農(nóng)民可以通過技術提高第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率，或通過電子商務等渠道提高收入水平。這對于豐富對城鄉(xiāng)收入差距影響因素的認識以及加深對技術進步的理解將有所幫助。

表3 動態(tài)空間誤差模型（DSEM）估計結果

3.其他影響因素的效應

URB 基本在5%水平下顯著為負（除模型6），說明提升城鎮(zhèn)化水平能夠顯著抑制城鄉(xiāng)收入差距；GOV 基本在1%水平下顯著為負（除模型8），說明政策支持能夠抑制城鄉(xiāng)收入差距；INS 在5%水平下顯著為正，說明INS 會顯著加劇城鄉(xiāng)收入差距。這主要是因為我國目前加快產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級的主要策略是促進第二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展，而根據(jù)已有研究，第二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展會加重城鄉(xiāng)收入差距[33]。因此，在產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級的同時還應該采用其他手段，避免進一步加大城鄉(xiāng)收入差距；HUM顯著為負，說明提升人力資本能夠有效抑制城鄉(xiāng)收入差距的擴大；借鑒EKC 理論及模型，考察GDP 及其平方項對城鄉(xiāng)收入差距的影響（模型1和5），各系數(shù)均在1%水平下顯著，其中GDP 系數(shù)為負、平方項系數(shù)為正，說明經(jīng)濟發(fā)展水平對城鄉(xiāng)收入差距的影響是“U 型”曲線關系，而非簡單的線性關系：在“拐點”之前，隨著經(jīng)濟增長，城鄉(xiāng)收入差距下降，經(jīng)濟發(fā)展水平對城鄉(xiāng)收入差距起到抑制作用；超過“拐點”之后，經(jīng)濟增長開始加重城鄉(xiāng)收入差距程度。但隨著GDP 立方項的引入（模型2 和6），經(jīng)濟發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的影響不再顯著，結合其系數(shù)符號說明二者之間不存在“N型”曲線關系；FIN 系數(shù)呈負向但不顯著（模型3 和7），這與已有結論基本相同[2][35]；FDI 系數(shù)為負，但未通過顯著性檢驗（模型4 和8），說明對外開放程度對城鄉(xiāng)收入差距的抑制作用不顯著。

4.穩(wěn)健性檢驗

為保證結論穩(wěn)健可靠，筆者不僅在上述實證過程引入控制變量，同時又采用其他兩種方法進行穩(wěn)健性檢驗：一是在原實證數(shù)據(jù)的基礎上，采用k 臨近法重新構建距離空間權重矩陣，實證結果與上述結論基本相同⑦；二是置換部分變量，采用城鎮(zhèn)人均可支配收入與農(nóng)村人均純收入之比度量城鄉(xiāng)收入差距，并采用由BCC 模型計算的純技術效率度量技術進步，實證結果如表4所示⑧。

表4 穩(wěn)健性檢驗動態(tài)空間滯后模型（DSLM）估計結果

由表4可見，使用新方法所得結果與上述結論基本相同，僅有兩點差異：第一，穩(wěn)健性檢驗中GDP 立方項在 1%水平下顯著（模型 10～12），說明城鄉(xiāng)收入差距與GDP 之間呈現(xiàn)“N 型”曲線關系；第二，穩(wěn)健性檢驗中FDI 在10%水平下顯著（模型12），但這兩點并不影響本文得出的主要結論。

六、結論與啟示

鑒于城鄉(xiāng)收入差距影響因素的復雜性，國內外學者從不同視角采用不同方法進行了研究，但較多忽略了技術進步對城鄉(xiāng)收入差距的影響。雖然近年來這一問題逐漸引起學者重視，但研究結論尚不統(tǒng)一。且目前已有的關于城鄉(xiāng)收入差距的研究大多假定各省域間城鄉(xiāng)收入情況不會彼此影響，即便注意到該問題的研究也較多忽略了城鄉(xiāng)收入的“路徑依賴”特征而采用靜態(tài)空間計量模型?；诖耍疚倪x擇從技術進步視角直接研究技術進步對城鄉(xiāng)收入差距的影響，放開已有大部分文獻關于各省域間城鄉(xiāng)收入情況是孤立的這一假設，在該基礎上進一步引入城鄉(xiāng)收入情況的路徑依賴特征即往期對現(xiàn)期的影響，采用動態(tài)空間計量模型進行估計；同時采用SBM 模型計算純技術效率度量技術進步，避免非期望產(chǎn)出與規(guī)模因素的干擾，使得研究更加符合實際。本研究得出的主要結論如下：

第一，在城鄉(xiāng)收入差距方面，各省域城鄉(xiāng)收入差距較大，從時間維度而言，城鄉(xiāng)收入差距具有明顯的路徑依賴特征，當期城鄉(xiāng)收入差距處于較高水平的省份，下一期可能繼續(xù)走高，從而表現(xiàn)出“馬太效應”。從空間維度而言，通過全局空間自相關檢驗和局域空間自相關檢驗發(fā)現(xiàn)，城鄉(xiāng)收入差距呈現(xiàn)出顯著的地域依賴特征，存在正向的空間溢出效應，通過DSLM 和DSEM 進一步研究表明，相鄰省份的城鄉(xiāng)收入差距對本省具有顯著的正向影響，存在省域間聯(lián)動現(xiàn)象。

第二，在技術進步對城鄉(xiāng)收入差距的影響方面，隨著時間因素、空間因素以及控制變量的逐步引入，技術進步能夠顯著地抑制城鄉(xiāng)收入差距擴大，因此不可忽視技術進步對于縮小城鄉(xiāng)收入差距的效應。技術進步和城鄉(xiāng)收入差距是社會進步的兩個重要議題，一方面，技術進步能夠通過促進知識傳播和加快技術應用，促使農(nóng)村居民掌握新知識和應用技術，在知識經(jīng)濟時代下，這將提升農(nóng)村居民收入水平，有利于抑制城鄉(xiāng)收入差距；另一方面，農(nóng)村居民通過掌握新知識和應用技術可以提升科學素養(yǎng)，這樣可以進一步促進技術進步。因此，二者的關系應該是技術進步能夠抑制城鄉(xiāng)收入差距的擴大，而城鄉(xiāng)收入差距的縮小又能夠促進技術進步，即二者是一種“交替反作用”關系。

第三，在城鄉(xiāng)收入差距的其他影響因素方面，城市化因素能夠顯著抑制城鄉(xiāng)收入差距的擴大，因而可以通過城市化進程發(fā)揮城市的輻射作用，促進農(nóng)村地區(qū)發(fā)展，從而抑制城鄉(xiāng)收入差距擴大。政策支持可以抑制城鄉(xiāng)收入差距，因此政府可以通過影響初次分配、再分配和投資財政支出等方式縮小城鄉(xiāng)收入差距。產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級會顯著加重城鄉(xiāng)收入差距，因此在產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級的同時應采用其他手段，避免進一步加大城鄉(xiāng)收入差距。人力資本能夠有效抑制城鄉(xiāng)收入差距的擴大，因此可以通過促進教育公平、組織培訓等手段，提高農(nóng)村居民人力資本水平，縮小城鄉(xiāng)收入差距。經(jīng)濟發(fā)展水平與城鄉(xiāng)收入差距之間是“U 型”曲線關系，而非簡單的線性關系，在“拐點”之前，隨著經(jīng)濟增長，城鄉(xiāng)收入差距下降，經(jīng)濟發(fā)展水平對城鄉(xiāng)收入差距起到抑制作用；但超過“拐點”之后，經(jīng)濟增長開始加重城鄉(xiāng)收入差距的形成，經(jīng)濟發(fā)展會促使社會分化。但在實證和穩(wěn)健性檢驗中，城鄉(xiāng)收入差距與GDP 是否存在“N 型”曲線關系還存在一定爭議，需進一步研究。金融發(fā)展能夠抑制城鄉(xiāng)收入差距的擴大，但效應并不顯著，說明金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的影響具有不確定性。對外開放程度能夠抑制城鄉(xiāng)收入差距的擴大，但影響的顯著性在實證和穩(wěn)健性檢驗中存在爭議。

注：

①在穩(wěn)健性檢驗中采用第一種方法度量城鄉(xiāng)收入差距。

②限于篇幅，歷年計算數(shù)據(jù)未報告，備索；本文還采用BCC 模型（屬于經(jīng)典DEA）計算純技術效率來度量技術進步，在下文穩(wěn)健性檢驗中使用；關于BCC 模型可參看：Banker R D,Charnes A,Cooper W W.Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis [J].Management Science,1984,30(9)：1078-1092.。

③在穩(wěn)健性檢驗中選擇k 臨近法的距離空間權重矩陣。

④限于篇幅，2007～2012年全局空間自相關檢驗結果未報告，備索，

⑤由于2002～2015年結論相似，限于篇幅未報告，備索；另外在圖2中存在部分地區(qū)重疊，因此圖中未顯示全部31個省份。

⑥本文對基礎動態(tài)面板模型采用OLS 進行估計，結果表明DSLM和DSEM的模型在統(tǒng)計參數(shù)上優(yōu)于OLS，具體參數(shù)未報告，備索。另外限于篇幅，表2、表3和表4中報告的是從GDP 和GDP2開始逐步引入控制變量的檢驗結果，之前的變量 θ、TEC、URB、GOV、INS 和 HUM逐步引入過程的檢驗結果未報告，備索。

⑦估計了3種模型，限于篇幅，未報告，備索。

⑧實際也估計了3種模型，兩個空間模型的結論基本相同，但與前文實證結果不同的是，DSLM模型參數(shù)優(yōu)于DSEM 和OLS，因此另兩種模型未報告，備索。