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1、1 基于 R 的省域城乡居民收入差距空间计量模型及其应用研究 广东外语外贸大学广东外语外贸大学 侍界、李新莹、蔡林颖侍界、李新莹、蔡林颖 摘摘 要：要：在我国经济高速发展的背景下，城乡收入差距持续扩大，城乡发展、区域发展不协调，成为现阶段我国建设和谐社会的突出问题和不稳定因素。本文探讨这一现象的成因和本质，选取省域横截面数据，运用 R、GeoDa 等免费软件，创新性地考虑地理空间因素，对这一问题建立了空间计量模型。结果显示，省域城乡收入差距之间有较强的空间依赖作用，存在收入差距集聚现象的同时也存在空间异质性。相对生产总值增长率在模型中具有最大正空间溢出效应，是控制城乡收入差距的核心变量。城市化

2、进程、产业结构调整都利于城乡收入差距的减小。而政府在教育投入方面，更要注重农村基础教育投入，方能促进城乡协调发展。关键词：关键词：城乡收入差距 空间溢出效应 空间计量模型 相对生产总值增长率 Spatial Econometrics Model of Provincial Income Gap between Cities and Rural Areas Based on R and Study of Its Application Abstract:The increasingly big income gap between cities and rural areas becomes t

3、he most serious issue and instable factor in Chinas establishing a harmonious society.In this thesis,the causes of the issue are studied;R and GeoDa are applied and a spatial econometrics model is made creatively.The results show that there is significant spatial correlation of income gap between pr

4、ovinces.Relative increasing rate of product gross is the dominant variable in the model.Both urbanization and industrial structure adjustment balance regional development;however,the educational budget should be allocated in needy areas to fill up the gap.Key words:income gap;spatial overflowing eff

5、ect;spatial econometrics model;relative increasing rate of product gross 2 目录目录 1 问题提出.3 2 文献回顾.4 2.1 研究角度.4 2.2 研究方法.4 2.3 研究存在的缺点.5 3 空间计量模型介绍.5 3.1 空间权重矩阵.6 3.2 空间自相关性.7 3.3 Morans I 统计的显著性检验.7 3.4 局部自相关性.8 3.5 空间计量模型.9 4 模型建立前的准备.10 4.1 若干假设及指标选取.10 4.2 数据说明.11 5 基于 R 的实证研究.12 5.1 控制变量对城乡收入差距的时间

6、滞后性影响.12 5.2 构建 SHAPEFILE 文件.14 5.3 城乡收入差距的空间相关性.15 5.4 空间相关性及空间计量模型.20 6 结论与建议.24 参考文献.25 附录 1 原始数据.26 附录 2 模型建立所用数据.26 附录 3 建模所用 R 语言代码.27 3 1 问题提出问题提出 改革开放以来，我国经济飞速发展，然而，与此同时，我国城乡收入差距也在不断扩大。从1978年开始的农村经营体制变革，由于广泛废除人民公社体制、推行家庭联产承包责任制，从而释放了农村长期被压抑的生产力。随着农村居民收入的提高，我国城乡居民收入差距也在1984年降到了最低点1.83281。但以后情

7、况逆转，1994年城乡收入差距扩大到了2.191。1995-1997年我国城乡居民收入差距连续三年呈缩小趋势，缩小到1997年的2.46891，之后又一直扩大到2002年的3.11151。而2007年中国城乡收入差距之比继续扩大为3.33:1。4实际上，如果考虑到城镇居民的医疗补贴、教育补贴等因素,城乡收入差距将更大。现有经济研究表明，现阶段城乡收入差距的扩大阻碍了我国经济的长期增长。而缩小城乡收入差距问题具有长期性、艰难性和复杂性，必须深刻认识造成城乡居民收入差距增大的主要因素和根本症结，才有可能采取正确的政策与行动。本文拟对我国31个省市（本文暂不考虑港澳台，下同）省域城乡居民收入差距的影

8、响因素进行分析。长期以来，由于缺乏刻画数据的空间相关性和异质性的方法，人们在分析具有空间属性的数据时，往往会把所设计数据的自身空间效应作为噪声或者误差处理。这种缺乏对空间相关性和异质性的刻画，单纯依赖于传统的样本独立前提下的分析结果，势必使具有空间相关性的食物之间关系的解释分析具有偏差5。现在越来越多的学者已经意识到地理位置的差异对于经济活动的影响，也正试图将空间维度融合到传统经济分析的理论框架之内，从空间角度出发来研究各种经济活动和经济现象，空间统计分析的重要性己经成为共识。与传统的统计方法相比，空间统计分析方法在考虑空间关系的基础上进行数值的相关分析，可以兼顾空间关系和数值的相关性分析，所

9、以在认识经济活动的地理位置特征、空间分布特征、空间格局成因等方面有其自身的优势。传统的统计分析软件如SAS、SPSS的空间统计分析模块虽然各有优势，但是不足之处也很明显。SAS除了需要支付昂贵的使用费以外，它的专业性让普通用户望而却步，SPSS固定的界面模式不能满足用户自定义某些计算程序的需要。而由世界优秀统计学家和志愿者编写和维护的免费开源统计软件R语言，则恰好可以为空间统计分析提供一个新的平台。它简单明了的命令语句让用户极易理解操作，同时可编程的语言环境也为需要自定义参数的用户提供了极大便利。4 在以上背景下，本文将采用空间经济计量分析技术对我国31个省市省域城乡差异影响因素进行实证分析，

10、依据最新经济资料，结合我国实际情况，运用R语言建立空间计量模型，在充分分析的基础上对我国省域城乡居民收入差距影响因素作出较为合理的解释，并提出相应建议。2 文献回顾文献回顾 随着改革开放步伐的不断加快和经济的不断发展，城乡差距在不同方面都有所扩大，特别是收入差距。居民的可支配收入，不仅体现了一个国家的经济实力，更是国家稳定与经济可持续发展的重要保证。国内有许多学者都对城乡收入差距这一课题从不同角度进行了研究，下面笔者将从三个方面阐述国内的研究现状。2.12.1 研究角度研究角度 笔者通过阅读有关学者们对于城乡收入差距的研究文章后，总结归纳出了目前国内研究城乡收入差距的两种角度，分别是现状的分析

11、和影响因素的探索。在研究城乡收入差距的文献中，有一些文章是从对城乡收入差距现状的分析的角度来进行研究的，例如刘娟（2008）便对北京市城乡收入差距的现状进行了定性分析，并认为造成北京市城乡收入差距扩大的原因是多样的，提出了提高农村生产效率等多个建议。当然，大部分学者的研究重点都是城乡收入差距的影响因素，这些因素通常包括人均 GDP、城市化率等经济指标。例如，廖斌（2011）选取了城镇化率、经济开放度、第二、三七一占总产业的比重、人力资本共四个变量，进行了 OLS回归分析；肖燕飞（2009）则借鉴了四阶段理论模型对金融发展如何影响城乡收入差距进行了分析，并提出了发展农村金融等建议。2.2 2.2

12、 研究方法研究方法 国内有少部分学者对城乡收入差距进行了定性分析，主要是从经济、政治等方面对城乡收入差距进行了解释，例如，王华（2010）从制度层面上分析了城乡收入扩大的原因，提长刚（2011）认为缩小城乡收入差距，实现社会均衡发展，已经成为迫切需要研究和解决的重大课题。另外，实证研究是大部分学者会采用的研究方法，比较主流的研究方法有时5 间序列分析、面板数据分析、计量分析等。例如，陈德艳（2011）通过建立 ARMA模型对城乡收入差距进行了分析和预测，张伟丽等（2008）利用面板数据对全国三大区域的城乡收入差距进行了分析，得出了各因素对不同区域城乡收入的影响。2.3 2.3 研究存在的缺点研

13、究存在的缺点 综合以上两点的论述，笔者认为目前国内对于城乡收入差距的研究已经具备了一定的理论和实证基础，但是还是有尚未被研究的领域。笔者认为目前国内关于城乡收入差距的研究范围大多局限注重于一座城市或者一个省份，而关于不同省份之间的分析则相对比较少。另外，目前国内的分析大多忽略了地域因素可能会使不同区域的城乡收入差距互相影响，并且一般情况下，自变量对于因变量的影响也可能因为所处区域的不同而有所不同。因此，在对城乡收入差距进行研究时，考虑空间的影响还是具有必要性的。3 空间计量模型介绍空间计量模型介绍 空间统计分析方法通常认为一个区域单元上的某种地理现象或某一属性值与邻近区域单元上同一现象或属性值

14、是相关的，几乎所有空间数据都具有空间依赖或空间自相关特征，通过位置建立区域资料间的统计关系，以统计方法发现其空间变动的规律。由于空间统计分析需要考虑数据之间的相对地理位置关系，所以我们必须先定义空间对象的相互邻接关系，将空间或位置信息以数值的形式表示，这就需要引入空间权重矩阵来解决这个问题，后文所涉及的空间自相关度量和检验都是以空间权重矩阵为前提和基础的，空间权重矩阵的定义是空间统计学与传统统计学的重要区别之一。空间自相关的度量可以使用两种不同等级的指标对空间自相关加以度量：全局指标和局部指标。在本文中，当需要反映整个区域，即全国的全局模式时，通常采用全局度量指标。鉴于小范围内的局部空间依赖性

15、是全局统计量无法揭示的，故本文还对局部自相关性进行研究，检验某些局部，即某几个省的空间联系。习惯上将全局相关指标称为空间自相关统计，局部相关指标称为局部空间统计。在本论文后面的章节中，空间相关性及空间计量模型均是针对全局空间模式而言6 的。根据空间计量经济学方法原理，省域城乡居民收入差距空间计量分析的思路如下：首先建立空间权重矩阵；对因变量（城乡居民收入差距）是否存在空间自相关性进行空间自相关全局指标Morans I系数检验；对因变量（城乡收入差距）是否存在局部自相关，运用局部空间统计分析方法局部G统计和Moran散点图进行分析；建模阶段根据前面全局空间自相关性检验结果，如果存在空间自相关性，

16、则以空间计量经济学理论方法为基础，建立空间计量经济模型，进行省域城乡收入差距影响因素的空间计量估计和检验。本章介绍理论基础。3.1 3.1 空间权重矩阵空间权重矩阵 相对于更远的目标而言，彼此更为邻近的目标更可能是相联系的，目标之间联接的存在通常是一个空间邻近性的度量。空间自相关的大多数指标通常指定一个二元对称权重矩阵（如式3-1所示）来表达n个目标单元的空间邻近。Wij=1111nnnnWWWWKM OML (式3-1)其中Wij 表示权重矩阵中的元素，按照惯例对角线元素为0。下面介绍两种常用的简单空间权重矩阵决定规则。3.1.1 简单标准简单标准 ijW1 当区域i和区域j相邻 0 当区域i和区域j不相邻 根据简单标准，当两个空间单元具有共同的边界且其长度大于零时，则认为这两个单元是空间相邻的，矩阵元素取值为1；否则，矩阵元素取值为零。我国各省份轮廓为不规则单元，形状大小不一，一些地图中相邻的省份，其两质心距离可能比一些不相邻省份的质心距离大得多，因此以简单标准构建空间权重矩阵有失科学性。3.1.2 距离标准距离标准 ijdijW1 当区域 和的距离小于 时0 其他 根据距离标准，