20世纪90年代，中国城镇居民家庭人均可支配收入是农村居民家庭人均纯收入的2.5倍左右，进入21世纪以来，城乡收入差距维持在3.3左右，但在2009-2012年期间，城乡差距连续4年下降，从3.314下降到3.10。从全国层面看，城乡收入差距的形势依然严峻。分区域看，2012年城乡差距从大到小的排序依次是：西部、中部、东部、东北地区，在三大区域务工的农民工数量东部最高、西部最低，主要集中在长三角和珠三角；更多的农村劳动力流向城乡差距小的东部地区。东部地区农民工省内务工人数高达83.7%，而中、西部地区农民工依然以跨省流动为主。农民工监测调查报告显示，外出农民工人均月收入水平增长11.8%，并且在各地区务工的农民工工资收入趋同。忽略生活成本差异，中、西部地区的农民工在东部地区的务工收入低于在本地区务工的农民工收入。基于此，从区域内和区域间考察农民人均工资性收入、劳动力流动和城乡收入差距的因果循环关系，对于在普通劳动者工资普遍上涨和农村劳动力大规模流出的情况下，解释城乡收入差距的区域格局保持不变具有重要的现实意义。

1988年提出的“两个大局”的战略构想导致东、中、西三大区域经济发展失衡，奠定了区域间城乡收入差距拉大的经济导向；1993年以前实施的限制农村劳动力流动、让第一产业尽可能多地吸纳农村劳动力等偏向发达地区和城市的相关政策进一步控制了农村居民的收入来源，拉大了区域内的城乡收入差距。樊士德^[1]通过梳理相关政策文件，认为城乡收入差距可以被理解为一种“政治后果”，是因为发展中国家的政府在推进现代化的过程中都采取了城市优先政策，导致城市的现代化和乡村的落后；发达地区的迅猛发展，欠发达地区的贫困陷阱，区域内和区域间的差距在很大程度上是经济政策因素所致，是一种历史存在。然而，面对巨大的城乡差距，政府政策的制定常常滞后于微观主体的自发行动，农村劳动力“弃田而去”，用脚投票流向城市；面对低就业率，选择“不干走人”用脚投票流向就业机会高的地区。中西部地区的农村劳动力聚集在东部地区必然成为过剩农村劳动力的自发选择。已有研究表明，地区差距本身是劳动力流动的原因，地区差距越大，劳动力流动的相对规模可能会越大^{[2, 3]}。

王永钦等^[4]指出地方政府之所以忽视收入差距等民生问题是因为对地方政府官员很难进行长期激励，从而使地方的长期目标被忽视，经济分权的代价最终集中体现在城乡间、地区间和不同人群间的收入差距上，而不同收入水平的人在获取公共资源时所面临的机会不均等又对收入差距的持续扩大具有动态的效应。传统的财政分权理论认为，在中央政府信息不完全的条件下，地方政府具有信息优势，居民根据地方政府提供的公共品质量来选择居住地，可以通过用脚投票机制形成地方政府之间的竞争，促进地方政府提供优质的公共品^[5]。在财政分权体制下，地方政府有权制定当地的经济政策，于是，各地政府都纷纷采取地方保护主义政策来分割市场、保护本地工业，致使民营企业面对市场分割时用脚投票，加上地方间对于投资者的竞争，最终将使中国走向市场一体化之路^[6]；高收入群体通过搬迁居住地形成用脚投票机制获取优质教育资源^[7]；面对收入差距越来越大，收入流动性却越来越低的现实情况，一个社会出现不同群体间的利益冲突时，用脚投票是实现社会结构性调整的方式之一^[8]。蔡昉^[9]指出随着农业多种经营和乡镇企业对农村剩余劳动力的吸纳能力的减弱，以及改革推动的国民经济的高速增长，农民选择了用脚投票，即通过跨地区流动寻找非农产业就业机会，形成了人类和平时期最大规模的劳动力流动。刘怀宇和马中^[10]也指出用工荒的产生并不是所谓的刘易斯转折点的到来，而是长期产业结构失衡造成的劳动力实际工资降低导致的劳动者“用脚投票”的结果。劳动力流动实质上意味着劳动力拥有的人力资本、经验能力等资源在不用区域的流动和优化配置，更需要“工作”的农村劳动力流向就业机会较高的地区从事非农生产，为了获得更高的劳动报酬而在地区间、产业间流动，从而通过用脚投票优化了整个社会在劳动力资源上的配置，有利于整体城乡差距的缩小。

劳动力流动是缩小城乡收人差距的一种重要机制，城乡收入差距最终会随着劳动力流动而消失，持这种观点的代表性研究包括：钟笑寒^[11]认为劳动力流动促进了工人的重新配对(劳动再分工)，进而造成了职业上的差别，并提高了当地工人的工资，劳动力流动并没有带来地区间工资差距的缩小。杨晓军^[12]运用1993-2010年省级面板数据建立模型，计量结果表明农户人力资本投资会直接影响农民的收入水平，进而影响城乡收入差距；长期看，无论是全国层面还是区域层面，增加农户人力资本投资和教育投资都有助于缩小城乡收入差距。李实^[13]利用有关抽样调查数据，发现农村劳动力流动不但可以直接、间接地提高外出打工者的家庭收入水平，还对抑制城乡之间、地区之间、甚至于农村内部收入差距的扩大发挥积极作用。潘竟虎^[14]利用地级数据表明城乡劳动力比的提高缩小了城乡收入差距。持相反观点的代表性研究包括：由于以户籍制度为代表的制度障碍阻碍了劳动力迁移，无法满足劳动力流动缩小城乡差距、消除收入不平等的前提条件^[15]；蔡昉和王美艳^[16]指出现行调查制度是劳动力流动没有缩小城乡差距的原因，现行统计造成了城市居民收入的夸大和农村居民收入水平的低估；张义博、刘文忻^[17]把农村流动人口分为转化为城镇新居民和进城务工两种类型，转化为城镇居民的农村劳动力越多，则可能越会造成农村更多的人力资本和政治资本的流失而扩大城乡收入差距，但是也加剧了城镇居民的就业压力、减缓了农村劳动力的过剩，因而城镇居民收入降低、农村居民收入提高，可能带来城乡收入差距的缩小，1996-2006年的省级面板计量结果表明，农村劳动力流动对城乡收入差距影响不显著。

事实上，两种完全对立的观点分别强调了两个不同层面的问题：持赞同观点的研究着重于农村劳动力流动带来城镇居民收入的提高，而持相反观点的研究着重于农村劳动力流动带来农民收入尤其是工资性收入的增加。现实情况却是，外出务工人员主要集聚在东部发达地区的大城市，面对这些城市的“高房价、高生活成本、低保障”，务工农民工转化为城镇居民的可能性极小；另外，“严格控制大城市规模”从政策角度进一步阻挡了农民工就地落户的可能性，这也是近年来民工回流的原因所在。周靖祥^[18]认为中国一直存在两个社会分层体系：城市社会分层体系和农村社会分层体系，农村劳动力的流动并未带来两个社会体系的交融，而形成了第三种身份，称为“农民工”，他们进入城镇，非市民身份存在；返回农村，农民身份依然存在。因此，从户籍上说，从农村劳动力流动带来农民收入增加的角度考察对城乡收入差距的影响更加符合现实。一般情况下，务工劳动力从农村流向城市、从欠发达地区流向发达地区，对流入地和流出地农民的人均工资性收入水平及城乡收入差距均会产生相应的影响。王卫等^[19]研究证实劳动力迁移对缩小地区差距、不同人口特征的收入差距具有积极作用。张卓妮和吴晓刚^[20]运用人口抽查数据研究发现，农村劳动力人口的迁入有助于降低地区内的收入不平等，而迁出则起相反的作用。

基于上述分析可知，城乡收入差距的存在促使农村劳动力外出流动，为获得工资性收入提供了机会，增加农民的人均工资性收入会带来城乡收入差距的缩小，则该地区会进一步吸引城乡收入差距较大地区的人口流动，从而形成农村劳动力流动与城乡差距之间的循环机制。在这种情况下，单纯依靠传统的单方程回归分析，将城乡收入差距视为一个孤立的问题，并且只是简单地考虑劳动力流动对城乡收入差距的单向影响，很难控制各个核心变量之间的内生性，也无法直观反映农村劳动力流动、农民人均工资收入和城乡收入差距之间的因果循环关系。针对上述问题，本文通过构建联立方程模型予以解决。

最后，本文按照人口的流动方向把各地区细分为人口流入地和人口流出地，分别从区域内农民人均工资性收入和区域间农民人均工资性收入份额两个维度，以人口流出地为对照组，对比分析迁入地和迁出地的农民人均工资性收入及份额对城乡收入差距产生的影响。从区域间考虑农民的人均工资性收入是以本地农民工和外地农民工工资待遇不同为现实依据，高连水等^[21]研究发现，1997-2000年地区收入差距的下降完全归因于分配效应；2001-2005年地区收入差距的上升主要归因于结构效应，未来农村地区收入差距扩大的重要因素包括工资性收入的地区差距仍在上升。农村劳动力流动对流入地和流出地的作用机理概括为：农村劳动力流动为流入地的非农产业发展提供了劳动力，流入地也解决了流出地农业人口过多的问题；同时，流入地利用外地流动劳动力进行本地经济建设，也占用了外地劳动力资源，剥夺了外地的发展机会，这种竞争合作机制的存在要求我们必须探讨各地区农民工资性收入所占份额，以解释城乡收入差距空间格局保持不变的现象。

根据国家统计局收入五等份划分标准，取中等偏下户人均工资性收入和中等偏上户人均工资性收入为分界点，重新定义低、中、高收入者区间以观察三种收入类型的工资性收入的地区差异。选取变异系数为衡量指标，变异系数逐渐减少说明各地区农民的工资性收入随着时间推移而趋同，反之则趋异，结果如图 1所示。就整体而言，2002年的变异系数为0.992，2012年下降至0.695，呈现出明显的逐年递减现象，农村居民的工资性收入表现出显著的地区趋同现象。就分组而言，高收入水平的变异系数从0.491下降至0.305，下降了0.186；中等收入水平的变异系数从0.235下降至0.185，降低了0.05；低收入水平的变异系数从0.291降至0.216，下降了0.075，个别年份的变异系数略有上升，总体呈现下降趋势。按收入分组的农民工资性收入的地区间收敛速度表现迥异，趋同速度最快的是农村居民的高收入者，趋同速度最慢的是中等收入者。因此，从整体看，中国的农民工资性收入具有明显的地区趋同特征。

图1(Figure 1)

图1 农村居民工资性收入变异系数分布图

从微观角度看，2010年，湖南、郴州农民工资性收入的绝对值分别为2 656元、2 188元，其增长率分别为18.9%、20.6%^[22]。蔡昉和都阳^[23]、蔡昉等^[24]控制个人特征和流出地特征之后，发现不同流入地的农民工获得的工资出现趋同现象，基于2001年、2005年和2010年在上海、武汉、沈阳、福州、西安等城市对外来人口和城市本地人口及家庭进行的调查数据，使用收入回归的不平等指数分解可知：2001-2005年，区域因素对工资差异的贡献有所上升，推动泰尔指数由0.144上升到0.175，但从2005年到2010年，由区域因素所带来的工资差异则有明显的下降，也明显低于2001年的水平，达到0.093；此外，2001年区域因素解释了工资差异的56%，到2010年，在总体工资差异呈现下降的情况下，区域因素对工资差异的贡献也下降到51%。

按照《三次产业划分规定》的分类标准，选取农林牧渔业，建筑业，采矿业，交通运输、仓储和邮政业，批发和零售业，住宿餐饮业，居民服务、修理和其他服务业等19个大行业(2002年仅包含16个行业，不同的行业划分标准并不影响指标的计算结果)来比较行业间工资性收入水平的异质性。以泰尔指数为主要的衡量指标，计算公式为：$T=\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}{\frac{{{y}_{i}}}{{\bar{y}}}\log \left( \frac{{{y}_{i}}}{{\bar{y}}} \right)}$，式中T为行业工资性收入差距程度的测度指数，y_i与y分别代表行业i的收入和所有行业的平均工资性收入。泰尔指数逐年增加，表明行业间工资性收入差异趋于扩大；逐年递减，表明行业差异趋于缩小，结果如图 2所示。2002年行业间工资性收入的泰尔指数为0.06，2003年上升到0.08，至2012年再次下降为0.06，在2003-2012年期间，泰尔指数呈现直线下降趋势，下降幅度为0.02，行业差异明显缩小。

图2(Figure 2)

图2 行业差异的泰尔指数

由人力资本差异和劳动力市场歧视因素造成的工资差异，随着劳动力市场的逐渐完善和刘易斯拐点的到来而日趋缩小，具体表现在不同技能的劳动者工资趋同、农民工和城市职工工资趋同，以及大学生和农民工工资趋同的现象^[25]。在2003-2008年间,粮食、养猪、棉花农业雇主的日工资年均增长率分别为15.1%、21.4%、11.7%；制造业、建筑业和农民工的月工资年平均增长率分别为10.5%、9.8%、10.2%，普通劳动力者和农民工的工资显著上涨，而农业雇工工资则以更快的速度上涨^[23]。

综合考察图 1和图 2，随着农村劳动力工资的快速上涨，农民工资出现地区趋同和行业趋同的现象，背后的逻辑结构是：巨大的城乡收入差距为农村劳动力摆脱农业束缚、进城务工提供了动力，大量农村居民涌入城市，造成了非正规劳动力市场上的供给过剩，为利用市场分割、户籍等制度障碍压低农民工工资提供了有利条件；伴随着刘易斯拐点的到来^[23]，或者由于农村劳动力回流形成的结构性劳动力短缺^{[26, 27, 28]}弱化了农民工的流动障碍及待遇歧视，被压低的农村劳动力报酬以更快的速度上涨，即农民工资性收入的趋同来自于人口流动的变化。

农村居民工资性收入增加对缩小城乡收入差距产生重要影响，以2012年全国数据为例，城镇居民人均总收入为26 959元，农村居民人均总收入为10 991元，农村比城镇低15 968元，其中农民工资性收入比城镇居民低13 888元，对城乡收入差距的贡献率达到87%。分区域看，城乡收入差距以东北地区最小，后依次为东、中、西部地区^[29]，说明农民工资性收入的上涨并未改变国内城乡收入差距的空间格局，因此区域间农民工资性收入份额对解释城乡收入差距同样至关重要。

以杭州市8个区的调研数据为样本，调查对象为在杭州市内务工的农民工，发现杭州市务工者的小时工资为9.204元，除杭州市外的浙江省内务工者的小时工资为8.389元，外省务工者的小时工资为5.368元，因地域而导致的收入差异体现在：杭州籍农民工工资明显高于外省来杭农民工。除了职业差别之外，外地“民工”与当地“职工”的工资也存在差异，有的研究甚至认为二者的差距达到了50%。即使是赵耀辉计算的1999年移民的平均月工资为533元，也远低于城镇职工当年的月平均工资696元^[11]。在本省省城、外省农村、外省城镇就业的劳动力比在本乡外村就业的劳动力的日工资分别高6%、39%、21%，在本县外乡、外县农村、外县城镇就业的劳动力则比在本乡外村就业的劳动力的日工资分别低1%、8%、4%，因流入地不同形成的收入差异导致农村居民选择流向外省。刘小玄等^[30]基于2004年全国经济普查的工业企业数据，发现浙江的高工资水平与很低的收入差距相一致，并归因于劳动力市场和产品市场的充分流动。

从收入分组数据看，国家统计局公布的城镇居民人均可支配收入指标分为八组，农村居民人均纯收入和工资性收入分为五组，选取城镇居民分组的最低收入组、中等收入组、最高收入组分别与农村居民分组的低、中、高收入组进行匹配，分别计算全国水平及各组的城乡收入差距和农村居民人均工资性收入占人均纯收入份额的增长率，结果如表 1所示。

表1(Table 1)

表1 全国及分组的收入差距和农民工资性收入占比提升 全国水平 低收入户 中等收入户 高收入户 收入差距 占比提升 收入差距 占比提升 收入差距 占比提升 收入差距 占比提升 2003 3.231 0.032 2.991 0.019 3.202 0.057 3.441 0.001 2004 3.209 -0.029 2.843 -0.024 3.167 -0.053 3.661 -0.003 2005 3.224 0.061 2.938 0.147 3.223 0.105 3.714 -0.011 2006 3.278 0.062 3.018 0.083 3.262 0.068 3.772 0.032 2007 3.330 0.006 3.126 0.017 3.291 0.014 3.757 -0.027 2008 3.315 0.010 3.169 0.061 3.327 0.013 3.863 -0.002 2009 3.333 0.027 3.391 0.029 3.421 0.033 3.801 0.011 2010 3.228 0.027 3.181 -0.004 3.299 0.035 3.661 0.033 2011 3.126 0.034 3.437 0.192 3.148 0.029 3.506 -0.012 2012 3.103 0.025 3.547 -0.003 3.184 0.029 3.358 0.031

表1 全国及分组的收入差距和农民工资性收入占比提升

针对未分组情况下两个指标进行线性拟合，城乡收入差距和农民工资性收入占比提升的拟合方程分别是：y=-0.0014T+5.9419和y=-0.0002T+0.3814。拟合方程均为截距项为正、斜率为负的一元线性模型，表明城乡收入差距将会出现逐渐缩小的趋势，并以每年0.14个百分点直线下降，农民人均工资性收入占人均收入比重的增加速度同样会以每年0.02个百分点直线下降，二者表现出相同变化趋势的特点。对于低收入组和高收入组的拟合方程均是截距为负、斜率为正的线性方程，这两组同样表现出相同的线性趋势。对于中等收入组，城乡收入差距的拟合方程的截距为负、斜率为正，农民工资性收入占比提升的拟合方程的截距为正、斜率为负，二者出现交叉现象。综上可知，除中等收入分组之外，低收入分组和高收入分组中的城乡收入差距和农民工资性收入占比提升表现出相同的变化趋势，全国水平上二者的同势变化特征十分显著。

在可能解决城乡收入差距的诸多方法中，劳动力流动成为缩小城乡收入差距的重要途径，而增加农民收入尤其是工资性收入无疑是最直接有效的办法。农村劳动力走出农村、流向城市是农村劳动力面对巨大城乡差距的现实选择，城乡人口流动为农村居民获得工资性收入提供了前提条件，并最终实现增加农民人均收入、缩小城乡差距的目标。具体的作用机理如下。

第一，城乡收入差距是农村劳动力流出的动力。托达罗模型^[31]假定农业劳动者迁入城市的动机主要在于城乡预期收入差异，差异越大，流入城市的农村人口越多；20世纪50年代，D.J.Bagne提出了系统的人口迁移推拉理论，古典推拉理论认为劳动力迁移是由迁入地和迁出地的工资差别引起的；Lee^[32]在Bagne理论的基础上，认为流入地和流出地同时存在着拉力和推力，并且还存在中间障碍因素。20世纪80年代以前，中国计划经济体制和严格的户籍管理制度无限加大了人口迁移成本，成为阻碍农村人口流动的制度性障碍；80年代以后，随着市场经济改革步伐加大，城市中大量的就业机会和较高的收入水平对被束缚在土地上的农村过剩劳动力具有巨大吸引力，产生了大规模的流动人口。2006年以后，随着农业税全面取消及对农业补贴政策的实施，新农村建设为增加农民收入、留住农村劳动力提供了政策导向，同时在城市出现的就业歧视和医疗保险、住房教育、养老保障等公共产品的缺失共同造成了农村劳动力的回流现象。综合而言，实际的城乡收入差距水平不仅影响当前农村劳动力是否流出的决定，还会对农村劳动力对未来城乡收入差距的预期产生影响。因此要完整认识农民工资性收入增加对缩小城乡收入差距的作用，不仅要对农村劳动力流动和农民工资性收入的关系进行考察，还需要将城乡收入差距和农村劳动力流动的内生性纳入分析框架。

第二，农村人口流动为农民获得工资性收入提供了机会，同时也是影响农民工资水平的重要因素。农村劳动力人均工资性收入的决定因素包括：非农劳动力的工资性收入和农村劳动力中的非农劳动力的比重^[33]。教育也在提升农民非农收入方面具有十分重要的作用^[34]。随着劳动力市场的完善，人力资本在工资差异中的作用日趋扩大，歧视因素在工资差异中的影响份额逐渐降低^{[35, 36]}，然而在刘易斯转折点到来的情况下，普通劳动者的短缺既已发生，劳动力供求关系对工资差距的影响作用上升^[23]。吴克明等^[25]把大学生和农民工出现的工资趋同现象归因于两个方面：一是大学毕业生供给增长大于需求，而农民工需求增长大于供给；二是大学毕业生与农民工的人力资本水平的差距缩小。樊纲等^[26]则基于刘易斯模型把近年来出现的工资上涨现象归因于中国特殊的土地制度和以其为基础的城乡户籍制度下，农民工无法在城市定居，便选择了“早退”而出现的结构性劳动力短缺。理论上，在劳动力完全流动的前提下，工资是由劳动力供求关系的均衡来决定的。因此需要同时纳入农村居民人均受教育水平与流动人口数量作为影响农民工资性收入的重要变量。由于城乡差距对农村劳动力流动产生了重要影响，因此本文城乡收入差距与农民的工资性收入之间存在相互作用的反馈机制。

第三，增加农民人均工资性收入是缩小城乡收入差距的直接手段。农村居民的人均工资性收入与农民工资收入总额密切相关。一方面，城乡差距越大，农村劳动力的流动数量越多，则获得的工资性收入总额越大。另一方面，一般情况下，农村劳动力从城乡差距大的地区流出，流向差距较小的地区，而容纳流动人口越多的地区说明二三产业发展状况越好，则该地区的农民人均工资性收入也越高；另外，湖北省政府调研网调查表明，省内务工人员工资要高于省外务工人员工资，户籍差异会带来收入差异，则意味着该地区农村居民的人均工资性收入份额高于其他地区，更加有利于改善本地的城乡差距，会吸引更多的农村劳动力流向本地，进一步促进本地非农产业发展，增加该地区农民的工资性收入，从而形成良性循环。鉴于此，增加农民工资性收入是缩小城乡收入差距的有效措施，提高农民工资性收入份额对地区收入差距进一步缩小具有重要意义。此外，进一步考虑人口流动的基本属性，即流出人口和流入人口，人口的流动方向把各地区分为流入地和流出地，区别在于流入地担任了劳动力的需求方，流出地担任了劳动力的供给方，并且在相当长一段时间内，供需双方的角色定位并不会发生改变，由此导致在农村居民人均工资性收入快速上涨的情况下，其对城乡收入差距的缩小作用存在区域差异，故需要同时把区域因素(是否为迁入地)纳入分析框架。

综上所述，城乡收入差距促使了农村劳动力的流动，劳动力的流动增加了农民工资性收入，有利于城乡差距的缩小；然而区域间农民人均工资收入份额存在差异，同时也造成区域间城乡差距的缩小幅度并不一致，再次成为农村劳动力流动的动力，进入“城乡差距—农村劳动力流动—农民工资性收入—城乡差距”的因果循环。各因素之间存在相互影响的反馈机制，这就要求必须注重变量之间的“内生性”。本文运用联立方程模型进行综合考量。

依据上述有关人口流动、农民工资性收入和城乡收入差距的理论分析，在本部分构建如下联立方程模型具体观察三者之间的因果循环关系。

方程(1)以托达罗模型为理论依据而建立，该模型假定农村居民的流动动机主要在于城乡预期收入差距，差异越大，流动人口越多。$M=f\left( d \right)=f\left( \frac{w\gamma N}{S-N}-r \right)$，其中γ=λ-ρ，γ表示现代部门的就业创造率，是工业产出增长率(λ)与劳动生产率增长率(ρ)之差，w表示城市实际工资率。二元经济体制形成的劳动力市场分割阻碍了农村居民进入城市正规部门，农村居民在流出之前对自己的预期收入就是非正规部门的收入，甚至是身边亲人、朋友的收入，因此城市正规部门的实际工资率对农村劳动力并没有太大吸引力，城市的最低工资标准才是影响农村居民决定是否流出的关键因素，最低工资标准是一种制度性工资，可视为外生给定变量。N表示现代部门总就业人数，S表示城市地区总劳动力规模。农村劳动力的流动人口不仅取决于预期城乡收入差距，还与实际城乡差距密切相关^{[37, 38, 39]}。

式中，流动人口mpop用各省市的常住人口与户籍人口之差来表示(单位：人)，正值表示人口流入地，负值表示流出地。之所以选择流动人口作为农村劳动力的代理变量，一方面是各地区关于农村劳动力的流出量和流入量的相关数据无法获得，另一方面是基于以下事实情况：户籍制度的存在及与户籍制度绑定的教育、医疗、住房、养老等公共服务对流动人口的排外导致“拖家带口”的劳动力流动方式受到严格限制，逐渐形成子女在老家求学，父母在老家养老，自己只身一人(或携妻)背井离乡的劳动力流动形式，加剧了流动人口的“年轻化”^[40]，以此变量刻画劳动力的用脚投票。rate表示城镇登记失业率。ra代表农村实际收入，用农村居民家庭经营纯收入(元)来表示。opp代表就业机会，用工业总产值(亿元)衡量。land表示人均耕地面积，使用农村居民家庭经营耕地面积(亩/人)表示。rtt是农村居民家庭平均每人全年转移性收入占纯收入的比重(%)；gdpf是第一产业占GDP的比重(%)；rcons是农村居民家庭平均每人生活消费支出(元)；trade衡量对外开放水平，是用年末中间价汇率调整的进出口总额与国内生产总值的比值(%)；higw代表交通的便利程度，用各省市的公路里程数表示(公里)。

方程(2)基于Mincer工资方程拓展而来，Mincer收入函数指出个人收入是由教育和经验及其平方因素决定的。然而在地区数据样本中，难以定义农村劳动力的工作经验，也很难找到合适的代理变量，流动人口的存在进一步加大了统计经验数据的搜集难度，因此本文的Mincer收入函数不包含经验变量而选取工业化、城镇化、市场化进程以控制宏观经济波动对农民人均工资性收入造成的影响。

式中，本文的核心变量包括：农民工资性收入(rw)，用农村居民家庭人均工资性纯收入来衡量(单位：元)；城乡收入差距(gap)，用各省市城镇居民家庭平均每人全年可支配收入与该地区农村居民家庭平均全年人均收入之比来表示。其他变量均为控制变量，包括：农村劳动力的文化状况(edu)，用每百个劳动力的平均受教育年限来表示，计算公式为：(1×p₀+6×p₁+9×p₂+12×p₃+16×p₄)/(p₀+p₁+p₂+p₃+p₄)，其中，p₀代表平均每百个劳动力中不识字或识字很少的人口数，p₁代表平均每百个劳动力中受过小学教育的人口数，p₂代表平均每百个劳动力中受过初中教育的人口数，p₃代表平均每百个劳动力中受过高中教育的人口数，p₄代表平均每百个劳动力中受过大专及以上教育程度的人口数；sedu是农村劳动力的平均受教育年限的平方项，对其取对数以消除多重共线性；prv表示非国有经济的发展水平，用非国有单位职工数占职工总数的比例来衡量；工业化进程(ind)用地区二、三产业就业人数之和与地区一次产业就业人数的比例表示；城市化水平(urb)用城市人口数占总人口的比例来衡量(%)，其中，城市人口数通过将各省的总人口减去农村人口得到。

方程(3)根据李宾等^[41]从农村劳动力流动的生命周期视角设定的关于劳动力流动与城乡收入差距的计量模型演化而来。由于当前农村劳动力是大规模跨省迁移而不仅仅是近距离迁移(第一阶段)，但又尚未取得城镇户口定居城镇(第三阶段)，因此本文取劳动力流动的第二阶段作为建立模型的基础。由上文分析可知，农村劳动力的流动是农民获得工资性收入的手段，而农民人均工资性收入的增加才是真正实现缩小城乡收入差距目标的原因所在。

式中，uincome代表城镇居民人均可支配收入；农业现代化(am)用农用机械总动力与农作物总播种面积的比值表示；金融支持农业的力度(fu)用农业贷款余额与金融机构人民币贷款余额的比值表示；(agrex)指农业财政支出额(单位：亿元)，表示政府对农业发展的支持力度；(rt)是农村居民转移性收入，指标是农村居民家庭平均每人全年转移性收入(单位：元)，其余变量与前文所述相同。

进一步虑及人口流动属性，以及农民人均工资性收入可能存在区域间差异，从而导致区域间城乡差距的缩小效果也会因此不同，设置虚拟变量：如果该地的流动人口大于0，则该地为人口流入地，虚拟变量的值设为1；反之则为0。同时，构造农民工资性收入及份额与该虚拟变量的连乘项，如果该连乘项的系数不显著，则农民人均工资性收入增加及各地区农民工资性收入份额的提升对人口流入地和流出地城乡差距的影响没有差别，这就意味着中国区域间实现了均衡发展，农村劳动力的流动障碍及歧视性待遇均已消除，流动人口已得到合理安置，相反，如果该连乘项的系数显著，则说明中国的流动人口依然在为生计而奔波。

本文采用1990-2012年省级平衡面板数据进行计量分析，数据主要来源《中国统计年鉴》，部分缺失数据使用《新中国六十年资料汇编》《地方统计年鉴》以及《中国农村统计年鉴》进行补齐。农业贷款、农业财政支出以及黑龙江省缺失的2011、2012年的二三产业就业人数构成采用2期移动平均法补齐。各个变量的统计性描述见表 2。

表2(Table 2)

表2 数据的统计性描述 变量符号 变量名称 Obs Mean Std. Dev. Min Max gap 城乡收入差距 713 2.84 0.70 1.14 5.60 rw 农民人均工资性收入 713 1 244.02 1 620.45 36.89 11 477.71 prw 农民人均工资收入份额 713 0.03 0.03 0.002 0.212 mpop 流动人口 713 16.55 357.70 -1 534.45 1 958.11 uinc 城镇居民可支配收入 713 8 820.81 6 706.53 1 119.10 40 188.34 fu 金融支持农业的力度 713 0.17 2.95 0.00 78.62 agrex 农业财政支出 713 75.07 118.40 0.72 754.09 am 农业现代化 713 0.41 0.28 0.01 1.91 rt 农民转移性收入 713 211.67 343.38 11.90 4 041.53 urb 城镇化水平 713 34.29 18.18 10.69 90.71 prv 非国有经济发展 713 31.92 14.64 3.45 78.94 ind 工业化进程 713 194.86 311.53 25.03 2 862.26 edu 农村劳动力的教育水平 713 7.50 1.21 2.34 10.46 sedu 教育水平的二次项对数 713 4.00 0.40 1.70 4.69 rate 城镇登记失业率 713 3.35 1.02 0.30 7.40 opp 就业机会 713 2 468.16 3 763.22 1.92 25 810.07 ind 工业化进程 713 1.95 3.12 0.25 28.62 land 人均耕地面积 713 2.32 2.12 0.26 13.65 ra 家庭经营收入 713 1 649.11 941.58 329.77 5 617.63 rt 农民转移收入份额 713 5.32 3.06 0.94 22.70 gdpf 第一产业占GDP比重 713 17.82 9.47 0.63 50.90 rcons 农民人均生活消费支出 713 2 391.80 1 896.13 339.25 11 971.50 trade 对外开放水平 713 29.94 41.15 3.16 246.45 higw 公路里程 713 68 928.00 56 855.32 3 050.00 293 499.00

表2 数据的统计性描述

由于内生变量的存在，OLS估计结果虽然具有不一致性，但仍然可以把OLS估计结果作为参照系。考虑到单一方程估计方法忽略了各方程扰动项之间的联系，故选择使用联立方程模型及全部先决变量的数据信息和结构方程相关性信息的三阶段最小二乘法(3SLS)进行模型估计。计量结果见表 3。

表3(Table 3)

表3 联立方程的基本回归结果 变量 方程(1)—mpop 变量 方程(2)—rw 变量 方程(3)—gap OLS 3SLS OLS 3SLS OLS 3SLS gap 0.774 0.980 gap 3.504 5.483 rw -0.174 -0.0520 (0.202) (0.197) (0.372) (0.364) (0.029 4) (0.027 9) edu 0.774 -0.035 1 mpop 0.219 0.476 uinc 0.204 0.200 (0.202) (0.012 2) (0.069 5) (0.091 9) (0.008 3) (0.008 0) ind -0.411 -0.472 edu 0.446 0.183 agrex -0.002 3 -0.001 87 (0.076 7) (0.074 1) (0.123) (0.116) (0.000 24) (0.000 223) rate -32.76 -33.91 sedu -1.342 -0.563 fu 0.010 0 0.006 88 (11.68) (11.11) (0.354) (0.332) (0.005 6) (0.005 2) opp 0.034 7 0.040 9 prv 57.00 57.31 am -0.565 -0.525 (0.005 03) (0.004 80) (2.177) (2.142) (0.075 7) (0.071 0) ra -0.179 -0.225 ind 2.304 2.369 rt -0.000 8 -0.000 838 (0.021 4) (0.020 6) (0.117) (0.117) (0.000 1) (0.000 1) land 47.07 43.93 urb 12.07 14.03 urb -1.809 -2.177 (5.346) (5.156) (1.917) (1.877) (0.124) (0.121) rt -30.11 -28.75 prv -3.396 -4.205 (4.597) (4.410) (0.202) (0.195) gdpf 3.001 1.640 (1.551) (1.485) rcons 0.156 0.177 (0.018 0) (0.017 3) trade 4.123 3.611 (0.368) (0.352) higw -0.002 82 -0.002 95 (0.000 29) (0.000 28) cons 125.4 170.0 -416.9 -2,219 3.526 3.763 (139.9) (135.8) (593.7) (558.1) (0.063 6) (0.061 6) Obs 713 713 713 713 713 713 R-sq 0.478 0.465 0.861 0.852 0.609 0.589 F值 53.29 705.91 624.34 4 535.64 136.67 1 307.29 注：括号内为标准差；*p < 0.01, ** p < 0.05, *** p < 0.1。

表3 联立方程的基本回归结果

从方程(1)的回归结果看，城乡收入差距(gap)与流动人口数量在1%的水平上显著正相关，城乡收入差距越大，流动人口越多，说明大量农村劳动力离开家乡进城务工的动力来自于巨大的城乡收入差距。农村劳动力的人均受教育水平(edu)在OLS估计方法下为正，在3SLS估计方法下符号变为负，本文认为符号变化的原因来源于OLS估计方法下内生解释变量的存在及系统扰动项的干扰，农村居民平均受教育年限越高，则该地区的流动人口越少；人力资本理论认为教育是人力资本投资的主体，农村劳动力平均受教育年限越长意味着该地区的人力资本资源越丰富，相应的个人收入水平越高，高收入水平阻碍了劳动力的流出，同时也阻碍了受过较少教育的农村劳动力流入。城市的失业率(rate)越高，农村劳动力的流动人口越少。城市的就业机会(opp)与农村流动人口在1%的水平上显著正相关。农村家庭经营性收入(ra)越高，流动人口越少，与托达罗模型的理论预期相符。控制变量：工业化进程(ind)与农村劳动力流动人口数量显著负相关，随着工业化进程的逐步加深，产业结构的转换将会带动从事相应产业劳动力的居住地变化，从事第一产业人口比重降低的必然结果就是农村流动劳动力的减少；人均耕地面积(land)越少的地区人口流出量越多；农村居民获得的转移性收入的比重越大(rt)，流动人口越少；第一产业GDP的比重(gapf)对农村流动人口的影响不显著，符号为正；农民的生活消费性支出(rcons)越高，获得非农收入的动力越大，则会产生更多的农村流动人口；开放度越高(trade)，农村流动人口越多；公里里程数(higw)某种程度反映了劳动力流动的迁移成本。

方程(2)显示收入差距和流动人口等相关因素对农民工资性收入产生的影响。从回归结果可以看出，城乡收入差距(gap)和流动人口(mpop)在1%的显著性水平上与农民人均工资性收入正相关，城乡收入差距较大地区的农民人均工资性也相对较高，这是因为城乡收入差距较大地区的农村居民会出现大规模流出现象，工资性收入会成为该地区重要的收入来源；流动人口越多，则该地的农民人均工资性收入越高，说明农村居民外出流动的确实现了增加收入的目的。模型中其余控制变量：农村劳动力的平均受教育年限(edu)的一次项系数为正、二次项系数为负，说明农村劳动力平均受教育水平与工资性收入呈倒“U”型关系，农民工资性收入会随着教育水平的提高而呈现先增加后减少的非线性特征。非国有经济(prv)比重越高、市场化程度越高，农民人均工资性收入水平也越高。随着工业化(ind)的加深和城镇化(urb)的推进，城市对农村劳动力的吸纳减少了农村人口的潜在供给，增加了农村流动劳动力的稀缺性，有利于增加农村劳动力的人均工资性收入水平。

方程(3)显示了农民工资性收入和其他因素对城乡差距的影响。从检验结果看，农民工资性收入的增加在1%的水平上显著缩小了城乡收入差距。城镇居民可支配收入(uinc)增加扩大了城乡收入差距。农业财政支出(agrex)对城乡收入差距具有显著的缩小作用，说明政府对农业的财政性支出具有重要的显示意义。农业贷款占各项贷款的比重(fu)越高，城乡收入差距越大，某种程度上说明农业贷款并未真正在实现农业发展、提高农村经济方面发挥相应的功能。较高的农业机械化程度(am)、农业转移性收入(rt)、城市化水平和市场化进程对城乡收入差距缩小也会产生显著性的影响。

用地区农民人均工资性收入与相同时间内各地区人均工资性收入之和的比重表示该地区农村居民的人均工资性收入份额，结果如表 4中方程(1)、方程(2)、方程(3)中的第一列所示：城乡收入差距的扩大与流动人口正相关；城乡收入差距大的地区，农村居民的人均工资性收入份额较低；流动人口越多的地区，则该地区农村居民人均工资性收入份额越高。提高农民人均工资性收入份额和增加流动人口都具有缩小地区城乡差距的作用。

表4(Table 4)

表4 联立方程的三阶段最小二乘(3sls)估计结果 var 方程(1)—mpop var 方程(2)—rw var 方程(3)—gap 份额 流入地 流入地份额 份额 流入地 流入地份额 份额 流入地 流入地份额 gap 1.124 -0.001 -0.164 gap -0.017 0 7.423 -0.014 2 rw -0.067 8 -0.041 1 -6.391 (0.199) (0.000 3) (0.036 6) (0.001 3) (0.426) (0.001 4) (0.006 8) (0.019 9) (0.801) edu -0.345 4 -0.000 1 -0.124 mpop 0.007 7 0.257 0.023 9 uinc 0.169 0.198 0.164 (0.114 2) (0.000 0) (0.018 2) (0.002 3) (0.007 6) (0.004 1) (0.008) (0.007 8) (0.008 2) ind 0.035 5 -0.000 2 -0.013 4 edu -0.007 10 0.061 8 0.017 0 agrex -0.023 7 -0.002 1 -0.002 2 (0.004 9) (0.000 1) (0.010 8) (0.004 15) (0.143) (0.004 8) (0.002 3) (0.000 2) (0.000 2) rate -0.186 -0.026 6 -0.026 5 sedu 0.023 1 9.401 -0.001 2 fu 0.010 4 0.006 3 0.009 8 (0.021) (0.014 8) (0.016 5) (0.011 9) (11.04) (0.000 4) (0.005 5) (0.005 4) (0.005 5) opp 0.434 6 0.004 1 0.002 2 prv 0.018 5 53.01 0.011 6 am -0.507 -0.564 -0.507 (0.052 5) (0.000 6) (0.000 7) (0.007 43) (2.293) (0.007 3) (0.074 9) (0.072 7) (0.075 9) ra -30.67 -0.009 8 -0.003 3 ind 0.005 97 2.722 0.006 6 rt -0.076 2 -0.000 9 -0.000 7 (4.505) (0.002 8) (0.003) (0.000 401) (0.131) (0.000 4) (0.009) (0.000 1) (0.000 1) land -0.074 5 0.041 2 0.040 8 urb -0.002 43 0.406 0.007 0 urb -1.516 -2.148 -1.415 (1.520) (0.007 0) (0.007 6) (0.006 54) (2.050) (0.006 9) (0.130) (0.124) (0.147) rt -0.387 -0.010 9 -0.016 7 prv -3.170 -4.069 -3.234 (0.075 2) (0.005 8) (0.006 5) (0.194) (0.192) (0.198) gdpf 0.143 0.004 1 0.003 6 (0.017 6) (0.002 0) (0.002 2) rcons 4.323 0.009 1 0.004 3 (0.360) (0.002 3) (0.002 5) trade -0.037 0 0.001 6 0.003 4 (0.012 3) (0.000 5) (0.000 5) higw -0.002 7 -0.003 4 -0.002 3 (0.000 3) (0.000 4) (0.000 4) cons 164.3 1.913 2.132 0.024 7 -6.34 3 -0.025 8 3.646 3.741 3.611 (137.4) (0.189) (0.216) (0.020 0) (0.530 6) (0.018 2) (0.051 0) (0.058 8) (0.054 7) 观察值 713 524 524 713 524 524 713 524 524 R-sq 0.468 0.250 0.262 0.597 0.723 0.665 0.589 0.588 0.575 F值 688.82 337.59 349.71 1 191.75 4 476.88 4 476.88 1 185.49 1 215.92 1 109.05 注：括号内为标准差；*p < 0.01, ** p < 0.05, *** p < 0.1。

表4 联立方程的三阶段最小二乘(3sls)估计结果

为了量化人口流入地与流出地农民人均工资性收入及其份额对城乡收入差距作用的区别，设置人口流入地=1(以人口流出地为参照系)，分别引入是否为流入地这一虚拟变量与农民人均工资性收入和其份额的连乘项进行联立方程的3SLS估计，结果如表 4中的第二、三列所示：人口流入地的城乡收入差距与流动人口数量负相关，差距越大地区的人口流入量较小，即流动人口更倾向于流向城乡收入差距小的地区。就农民人均工资性收入水平来说，流动人口数量与流入地农村居民人均工资性收入在1%水平上显著正相关，说明流动人口提高了当地农村居民的人均工资性收入。城乡收入差距与农民工资性收入水平在1%的水平上显著，可能的原因是：城乡收入差距促使本地农村居民流向其他高工资收入地区，而更多来自人口流出地的农村劳动力则在本地就业。但是，城乡收入差距大的地区吸纳的流动人口少于收入差距小的地区，而流动人口的数量与该地区农民人均工资性收入在1%的水平上显著，这就意味在人口流入地中，城乡收入差距大的地区可以通过吸纳流动人口来缩小本地城乡收入差距，与全国情况相同。就农民人均工资性收入份额来说，城乡收入差距越大，吸纳的流动人口越少，该地区的农民人均工资性收入份额较小，不利于本地城乡收入差距的缩小，容易陷入“城乡收入差距大—农民工资性收入份额低—城乡收入差距大”的恶性循环。目前阶段，在人口流入地中，二三产业是否繁荣发展直接表现在对外来人口的吸纳能力上，流动人口少的地区说明其工业集聚程度不高，限制了服务业等第三产业的发展，工业的缓慢发展直接降低了该地区的农民人均工资性收入及份额。

从方程(3)可以看出，流入地农民工资性收入及其份额的增加有利于城乡收入差距的缩小，虚拟变量与农村居民家庭人均工资性收入的交叉项系数为-0.041 1，表明农民人均工资性收入增加1单位，流入地的城乡收入差距比流出地的城乡差距显著缩小0.041 1；虚拟变量与农村居民家庭人均工资性收入份额的交叉项系数为-6.391，表明相较人口流出地，流入地的城乡收入差距显著缩小6.391。综上可知，农村劳动力的流动提高了自身的工资水平，同时也提高了人口流入地农民的工资性收入水平及其所占份额，使人口流入地的城乡收入差距的缩小幅度更大，不利于各省份间城乡收入差距空间格局的改变。表 3中控制变量的符号和显著性与表 2基本一致，无论是流入地还是全国整体水平，农民平均教育水平与该地区农民工资性收入及其份额同样具有显著的非线性关系。这一结果表明，提高农民人力资本投资也是增加农民收入、缩小城乡收入差距、实现区域平衡的重要手段。

基于农民工资地区趋同、行业差异区域缩小、城乡收入差距与农村居民工资性收入占比同势变化的中国城乡经济特征事实，运用1990-2012年中国省级面板数据建立联立方程模型进行计量分析，目的是阐述城乡收入差距促使农村劳动力外出流动，劳动力力流动为农民获得工资性收入提供了机会，人均工资性收入增加缩小城乡收入差距的因果关系，具体结论如下。

其一，从全国层面看，区域内，城乡收入差距大的地区，该地区流动劳动力的数量越多，农民人均工资性收入也越大，越有利于缩小该地区的城乡收入差距。现阶段，农村劳动力流动是增加农民收入、缩小城乡收入差距的有效途径。区域间，城乡收入差距与流动人口正相关，与农民人均工资性收入负相关，然而流动人口数量与农民人均工资性收入正相关，这就意味着流入地中城乡收入差距较大的地区可以通过吸引更多农村流动劳动力而改善本地区的城乡收入差距，流出地则可以通过增加更多的流动人口提高人均工资性收入及份额从而缩小该地区的城乡收入差距。

其二，从人口流入地看，区域内，城乡差距与流入该地区的农村劳动力负相关，与人均工资性收入水平正向关，迁入地中，城乡收入差距较大的地区农民人均工资性收入反而较高；农村劳动力的流入量越少，则该地区农民的人均工资性收入越低。区域间，城乡收入差距大的地区流入的农村劳动力较少，则该地区农民的人均工资性收入份额较低，不利于城乡收入差距的缩小。对迁入地而言，容易形成“城乡收入差距大—农民工资性收入份额低—城乡收入差距大”的恶性循环。因此，城乡收入差距大的地区，增加农民工资性收入份额才是缩小城乡收入差距的关键。

其三，与人口流出地相比，流入地吸纳的农村劳动力每多一个单位，则流入地农民的人均工资性收入份额比流出地每流出1单位农村劳动力的工资份额提高0.023 9；同样，人均工资性收入水平或份额每提高1单位，人口流入地的城乡收入差距比流出地分别下降0.041 1和6.391。农村劳动力的流动会带来人口流入地的农民人均工资性收入及份额更大的提高幅度，及城乡收入差距更大的下降幅度，因此从劳动力的流动方向看，农村劳动力的流动并不会带来城乡收入差距空间格局的改变。