浙江省城镇收入差异与区域经济差异分析

第七章　城镇居民地区收入不平等与区域经济差异计量分析

通过前几章的分析发现，随着经济的增长，浙江省城镇居民地区收入不平等呈明显扩大趋势。同时，区域经济差异也是一个具有普遍性和国际性的问题，成为各国政府、组织和学者所关注的热点。在新经济、全球化和全球产业结构重构与转移等的国际环境背景下，发达国家（或地区）与欠发达国家（或地区）之间的经济差异正发生着新的变化。地区收入不平等与区域经济差异之间有何关联，它们之间的相互作用机制是什么，这些问题值得深入研究。本章将通过建立计量经济模型对上述问题进行分析，以求得到合理的解释。

第一节　浙江省区域经济差异的度量

区域经济差异一直是区域经济学研究的核心问题之一，也是各国经济发展过程中的一个普遍性问题。浙江经济是全国经济中最为活跃的区域经济之一，也是长江三角经济的重要组成部分。分析浙江区域经济差异问题，对研究区域经济问题、实现浙江区域经济协调发展具有典型意义。

一、指标选取与度量方法

国内生产总值（GDP）是衡量一个国家、一个地区经济增长的重要指标，但这个数字却反映不出环境污染、资源透支的代价，也看不出人口平均后的真正实力以及社会经济的均衡程度。现在，许多国家已认识到“唯经济指标”传统做法的危害，开始研究“可持续发展指标体系”，希望从环境（包括资源）、经济和社会（包括人口）这三方面来描述国家及地区的发展。使之不仅有“总量意识”，而且有“人均意识”。人均GDP相比于GDP更能反映居民在经济发展中分享的成果。基于上述考虑，本书选取人均GDP作为衡量经济发展水平的指标，数据来源于1997－2008年《浙江统计年鉴》，为了与居民地区收入不平等比较的一致性，故仅选取可同时获取城镇居民人均可支配收入及人均GDP的区县市为研究对象。由于本节研究的是区域经济发展水平差异，采用的是横截面数据，因此人均GDP采用当年价。对于研究区域的选择参考本书第五章将浙江省划分为杭州核心区、宁波核心区、温州核心区的方法。

区域经济差异的度量方法主要有全距、变异系数、库兹涅茨比率、基尼系数等，为了比较研究的一致性，本节采用本书第三章第三节基于收入分布的基尼系数指标来衡量区域经济发展水平的差异。

二、区域经济差异度量

在完成1997－2008年浙江省区域人均GDP收入分布的拟合后，可以利用收入分布的密度函数求衡量区域经济发展差异的指标——基尼系数（理论及步骤详见第三章第三节），借助Maple数学软件，经过编程得结果，见表7－1。

表7－1　基于人均GDP的区域经济差异指标

表7－1是基于拟合人均GDP分布得到的各种区域经济差异指标。其中，变异系数与原始数据的相应指标相比，基本一致，这也从一个侧面说明了非参数拟合人均GDP分布的可行性，以及在此基础上计算基尼系数的可靠性。从全省看，基尼系数与变异系数的变化趋势基本一致（见图7－1），但差距程度不断扩大，尤其是2000年以来，扩大的势头有所加剧。区域经济差异的最小值出现在2001年，数值为0．199，此后一直增加，直到2007年最大0．300，增幅达50．7%。

图7－1　浙江省区域经济差异指标变化趋势

从浙江省以及三大核心区的比较看，区域经济不平等由高到低依次为温州核心区、全省、宁波核心区、杭州核心区，其中，温州核心区的不平等程度要远高于宁波核心区和杭州核心区（见图7－2）。这主要与地理位置和经济实力有关，2008年温州核心区人均生产总值为30959．9元，仅为杭州核心区、宁波核心区的51%。在全省25个欠发达县级地区，有24个地区集中在浙西南，其中80%的县的人均GDP未达到全国平均水平。在5城市所辖的38个市县区中，仅温州市区、台州市区以及列入全国百强县的义乌、永康共四个地区人均GDP超过全省水平。杭州核心区、宁波核心区同处环杭州湾地区，该地区在浙江经济快速发展的进程中起着举足轻重的作用。2008年，杭州核心区、宁波核心区合计实现生产总值14308．6亿元，占全省GDP比重为66．7%；人均GDP为60218元，分别为全省平均水平、温州核心区的1．3倍和1．9倍。在经济较快发展的同时，杭州核心区和宁波核心区地区发展的协调性和均衡性也不断增强，从国家统计局历届测评百强县情况看，这一区域百强县的个数不断增加，名列全国前茅。1991年进入百强的有10个县市，2000年增加到16个，2008年这两大核心区有18个县市均列全国县（市）社会经济综合百强，占全省百强县个数（26个）的70%。

图7－2　三大核心区区域经济差异对比

三、基尼系数判别说明

人均GDP基尼系数的判别标准可以从人均收入基尼系数的判别标准中得到一些启示。按照联合国有关组织对人均收入基尼系数的判别标准：基尼系数小于0．2，表示收入高度平均；0．2～0．3之间表示相对平均；0．3～0．4之间表示相对合理；0．4～0．5之间表示差距偏大；0．5以上表示高度不平均，通常将0．4作为警戒线。如果完全按照人均收入基尼系数的判别标准，表7－1的计算结果似乎显示浙江地区的经济发展差距尽管呈现逐渐扩大的态势，但地区发展程度还处于相对平衡的状况。然而，表7－1人均GDP基尼系数的计算结果还应该考虑如下两个因素：一是在计算基尼系数时，如果将各组成部分进一步分解为更多部分，则细分后的基尼系数一定大于原来分组的基尼系数。计算结果也验证了这一定理，由11地市人均GDP计算得到的全省基尼系数要小于各县市人均GDP计算得到的全省基尼系数（见表7－2）。2008年按市县分组的人均GDP基尼系数约为0．285，比同年按11个地级市分组的0．221高29%。二是由于以收入法核算的GDP是劳动者报酬、生产税净额、固定资产折旧和营业盈余四项合计，因此收入差距不能完全反映人均GDP的差异状况，故对于人均GDP基尼系数这样的综合指标在达到0．25时应该是比较高的数值，具体的判别标准有待进一步的分析研究。

表7－2　11地市与各县市计算全省人均GDP 基尼系数对比

第二节　地区收入不平等与区域经济差异的协整分析

浙江省城镇居民地区收入不平等与区域经济差异有着共同的变动趋势（见图7－3）。这说明地区收入不平等与区域经济差异之间存在高度相关性，经计算得到1997－2008年的相关系数高达0．971，从一个侧面反映了对浙江省城镇居民地区收入不平等与区域经济差异展开计量分析的可行性和科学性。

图7－3　浙江省地区收入不平等与区域经济差异变化轨迹

一、分析方法

时间序列分析的一个难点是变量序列的平稳性，由于大部分经济时间序列都具有随机趋势，因此这些时间序列又被称为“非平稳性”时间序列。如果将用于平稳序列的统计方法用于非平稳序列的数据分析，很容易做出完全错误的判断（陈焰、陈永志，2004）。动态计量经济理论要求在进行宏观经济实证分析时，首先必须进行变量的平稳性检验，否则分析时会出现“伪回归”（spurious regression）^[1]现象，以此做出的结论很可能是错误的。对于非0阶单整序列，可用协整检验分析，因为对于不同变量序列，只有在协整的情况下，才可能存在一个长期稳定的比例关系。

（一）单位根检验（unitroottest）

检验变量是否稳定的过程称为单位根检验。平稳序列将围绕一个均值波动，并有向其靠拢的趋势，而非平稳过程则不具有这个性质。比较常用的单位根检验方法DF检验由于不能保证方程中的残差项是白噪音（white noise），所以Dickey和Fuller对DF检验法进行了扩充，形成ADF（Augented Dickey－Fuller　Test）检验，这是目前普遍应用的单整检验方法（李子奈，2000）。该检验法的基本原理是通过n次差分的办法将非平稳序列转化为平稳序列，具体方法是估计回归方程式：

其中α0为常数项，t为时间趋势项，k为滞后阶数（最优滞后项），μt为残差项。该检验的零假设H0：α2＝0；备择假设H1：α2≠0。如果α2的ADF值大于临界值则拒绝原假设H0，接受H1，说明｛Xt｝是I（0），即它是平稳序列。否则存在单位根，即它是非平稳序列，需要进一步检验，直至确认它是d阶单整，即I（d）序列。加入k个滞后项是为了使残差项μt为白噪音。

（二）协整检验（cointegrationtest）

协整理论是一种建模技术，它从分析时间序列的非平稳性入手，探求非平稳变量间蕴含的长期均衡关系。其基本思想在于，尽管两个或两个以上的变量序列为非平稳序列，但它们的某种线性组合却可能呈现稳定性，则这两个变量之间便存在长期稳定关系即协整关系。这一检验的基本内容是如果序列X1t，X2t，…，Xkt都是d阶单整，存在一个向量α＝（α1，α2，…，αk），使得Zt＝αX′t～I（d－b），其中b＞0，X′t＝（X1t，X2t，…，Xkt）′，则认为序列X1t，X2t，…，Xkt是（d，b）阶协整，记为Xt～CI（d，b），α为协整向量。如果两个变量都是单整变量，只有当它们的单整阶数相同时才可能协整；两个以上变量如果具有不同的单整阶数，有可能经过线性组合构成低阶单整变量。协整检验的意义在于它揭示了变量之间是否存在一种长期稳定的均衡关系。满足协整的经济变量之间不能相互分离太远，一次冲击只能使它们短时内偏离均衡位置，在长期仍会自动恢复到均衡位置。

Engle－Granger（1987）两步法通常用于检验两变量之间协整关系，而对于多变量之间协整关系的检验则不方便。Johansen（1988）和Juselius（1990）提出了一种用极大似然法进行协整检验的方法，通常称为Johansen检验。其基本思路是在多变量向量自回归（VAR）系统中回归构造两个残差的积矩阵，计算矩阵的有序本征值（Eigen value），根据本征值得出一系列的统计量判断协整关系是否存在以及协整关系的个数。它可用于检验多个变量，同时求出它们之间的若干种协整关系，这也是本文采用的方法。

（三）因果关系检验（Granger Test of Causality）

协整检验结果告诉我们变量之间是否存在长期的均衡关系，但是这种关系是否构成因果关系还需要进一步验证。这就需要在此基础上，利用因果分析（Granger Causality Test）继续进行研究。Granger（1988）指出：如果变量之间是协整的，那么至少存在一个方向上的Granger原因；在非协整情况下，任何原因的推断将是无效的。

格兰杰因果关系检验的基本原理是：在做Y对其他变量（包括自身的过去值）的回归时，如果把X的滞后值包括进来能显著地改进对Y的预测，我们就说X是Y的（格兰杰）原因；类似地定义Y是X的（格兰杰）原因。为此需要构造以下两个模型。

无条件限制模型：

有条件限制模型：

其中，μt为白噪声序列，α，β为系数。n为样本量，m，k分别为Yt，Xt

变量的滞后阶数，令（7－2）式的残差平方和为ESS1；（7－3）式的残差平方和为ESS0。

原假设H0：βj＝0；备择假设H1：βj≠0（j＝1，2，…，k）。若原假设成立则：

F统计量服从第一自由度为m，第二自由度为n－（k＋m＋1）的F分布。若F检验值大于标准F分布的临界值，则拒绝原假设，说明X的变化是Y变化的原因。

（四）误差修正模型（Vector Error Correction）

误差修正模型是协整分析的一个延伸。协整分析反映的是变量间的长期均衡关系，如果由于某种原因短期出现了偏离均衡关系的现象（计量上表现为一定的误差），则必然会通过误差修正使变量重返均衡状态，误差修正模型将短期波动和长期均衡结合在一个模型中。一般地，用滞后一期的残差作为误差修正项建立误差修正模型。另外，被解释变量的短期波动除了受误差修正项的影响外，还有可能受到解释变量短期波动以及各变量滞后变化的影响。建立如下误差修正模型：

（7－5）式中，ecm为误差修正项，反映了变量在短期波动中偏离它们长期均衡关系的程度。误差修正模型解释了因变量的短期波动Δyt是如何决定的，一方面受到自变量短期波动Δxt的影响，另一方面取决于ecm。

二、平稳性检验和协整分析

由于居民地区收入不平等基尼系数和区域经济差异基尼系数值较小，为便于研究，对两列数据均乘以100，同时为消除时间序列中存在的异方差现象，对两变量进行对数变换，变换后不改变原序列的协整关系，处理后两变量分别记为lnINC和lnGDP。采取ADF单位根检验，时间序列lnINC和lnGDP得平稳性检验结果见表7－3。由检验的结果可以看出，各序列经过一阶差分之后变成平稳序列，所以各序列是一阶单整序列。这样lnINC和lnGDP满足具有协整关系的前提条件。

表7－3　地区收入不平等和区域经济差异单位根检验结果

注：（1）＊，＊＊分别表示在1%和5%下的显著水平；（2）ADF检验的临界值来自EVIEWS5．0。

时间序列lnGDP和lnINC经检验是一阶单整序列，因此可以对其进行协整分析，采用EG两步法来实现。

第一步，用OLS法估计以下方程：

根据1997－2008年数据进行回归得到：

表7－4　地区收入不平等和区域经济差异回归结果

从表7－4发现，方程式各系数均通过10%的显著性检验，拟合优度达0．9337，F统计量显著。D－W值也符合要求，说明回归模型拟合效果较好。

第二步，对模型的估计残差序列εt进行单位根检验，结果见表7－5。

表7－5　残差εt的单位根检验结果

ADF值小于1%的临界值，表明残差序列εt是平稳序列，LnINC和LnGDP之间存在协整关系，即浙江省城镇居民地区收入不平等与区域经济差异之间在长期内具有某种均衡关系。

三、误差修正模型建立

建立误差修正模型，首先需要选择每一个变量的滞后长度，本文使用Hendry提出的从一般到个别的建模方法。首先，对每个变量选择滞后3期；然后删除那些不显著的滞后期，以获取最终的简洁形式模型。经过多次尝试，最后选择ADL（1，1）模型，回归结果如下：

其中，ECM＝lnINC＋0．6345－1．1134lnGDP。

表7－6　地区收入不平等和区域经济差异误差修正模型估计结果

从表7－6中发现，ECM各系数均通过显著性检验，拟合度高达0．832，效果较好。对ECM残差序列进行自相关检验和异方差检验结果显示，残差序列不存在自相关和异方差，服从正态分布。可以看出，ECM的整体解释能力较强，模型的残差序列具有正态性，且不存在自相关和异方差，说明ECM模型的有效性。

从以上ECM模型中可以看出，浙江省区域经济差异对城镇居民地区收入不平等长期影响的弹性系数为1．1134，对城镇居民地区收入不平等短期波动的弹性系数为0．6086。由此可以得出结论：无论是长期还是短期，区域经济差异对城镇居民地区收入不平等的影响都是正向的，且长期影响大于短期影响。具体而言，从长期来看，区域经济差异对城镇居民地区收入不平等是富有弹性，即区域经济差异程度增加（减少）1个百分点，将导致城镇居民地区收入不平等程度相应的增加（减少）1．1134个百分点；从短期看，区域经济差异程度增加（减少）1个百分点，将导致城镇居民地区收入不平等程度增加（减少）0．6086个百分点。

误差修正系数为负数（－0．5989），说明误差修正模型具有反向修正机制。这表明浙江省城镇居民地区收入不平等的变动，由于受协整方程的约束，对长期均衡关系的偏离会在下一期得到修正，从而保证了区域经济差异与地区收入不平等的相互关系不会明显偏离长期均衡状态。误差修正系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度，从系数的估计值为－0．5989看，调整力度较强，即每年城镇居民地区收入不平等都与实际值或长期均衡值约有59．89%得到修正。(www.xing528.com)

四、Granger因果关系检验

根据AIC、SC信息准则确定lnINC和lnGDP的滞后阶数为1，对两变量进行Grange因果关系检验，结果见表7－7所示。

表7－7　地区收入不平等和区域经济差异Granger因果检验

从表7－7中可以看出，在5%的显著水平上，区域经济差异是城镇居民地区收入不平等的Granger原因，即区域经济差异扩大（缩小）是引起城镇居民地区收入不平等扩大（缩小）的原因。

第三节　地区收入不平等与区域经济差异的向量误差修正模型分析

结构模型建立的方法是利用经济理论来描述变量之间的关系。然而，经济理论往往不能达到为变量间的动态关系提供严格的定义，加之内生变量可能同时出现在方程的左右两边，使得估计和推断问题变得更为复杂。为了解决这些问题，从而产生了有关多变量建模的非结构方法。向量误差修正模型就是这样一种非结构化的多方程模型。本节将利用向量误差修正模型对地区收入不平等与区域经济差异之间的动态均衡关系展开分析。

一、模型介绍

向量误差修正模型属于有约束的向量自回归（VAR：Vecotr Autoregression）模型。VAR模型是Sims在1980年提出的使用模型中的所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归，用于相关时间序列系统的预测和随机扰动对变量系统的动态影响。它不带有任何实现约束条件，将每个变量均视为内生变量，避开了结构建模方法中需要对系统中每个内生变量关于所有变量滞后值函数的建模问题。该模型尽最大努力做到“让数据自己说话”（古扎拉蒂，1997）。传统的VAR模型是基于变量都是平稳序列，被模型直接使用简化的线性VAR模型表示为：

（一）向量误差修正模型（VecotrErrorCorrection）

当变量x和y是非平稳序列，都是1阶单整变量，具有协整关系时，可以将简单线性VAR模型修正为VEC模型：

其中，ECM代表误差修正项，μt，υt为相互独立的白噪声过程。

VEC模型的优点在于：融合了水平值和差分值。差分项反映了短期波动影响，另一部分短期影响则来自于偏离长期均衡的影响部分，调整系数则反映了对偏离长期均衡的调整力度，而且差分还可以削弱基于水平值模型（自回归分布滞后ADL模型）的多重共线性和序列相关性。

（二）脉冲响应函数（ImpulseResponseFunction）

脉冲响应分析是研究变量间动态影响关系的一种方法。脉冲响应函数（IRF：Impulse Response Function）就是用于衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来值的影响的变动轨迹，它能够比较直观地刻画出变量之间的动态交互作用及其效应。

脉冲响应函数是由VAR模型或VEC模型发展而来，VAR模型的特点就是比较强调方程与数据的拟合，不需要对模型中各变量的内生性和外生性事先做出假定，从而克服在经济意义解释上的不足。在此以VAR（p）模型为例，介绍脉冲响应函数，在VEC模型中，脉冲响应的分析机理与VAR模型类似。

设Yt为时间序列向量，Yt＝（y1t，y2t，…，ynt）′，则p阶VAR模型为：

其中，α为n维常数向量，Φi（i＝1，2，…，p）为系数矩阵。

如果向量自回归模型（7－13）是可逆的，则它能表示成一个向量移动平均模型（VMA）：

其中，Πs是系数矩阵，γ是常数向量，它们可由模型（7－13）中的系数矩阵Φi和常向量α计算得到。

公式（7－14）可以看出，系数矩阵Πs的第i行第j列元素表示第i个变量对由变量j产生的单位冲击的s期滞后反映，即VAR系统中变量i对变量j的s期脉冲响应。在这里假设了系统只受一个变量的冲击，不受其他变量的冲击，也就是说假设了误差向量εt的各分量之间不相关。但是上述假设在一情况下不成立，因为误差向量εt通常不是标准的白噪声，它的各分量之间是相关的，即误差向量的协方差矩阵Ω不是对角阵。因此脉冲响应函数的计算通常是在一个变换了的VMA模型中进行的。

由于误差向量的协方差矩阵Ω是正定的，因此存在一个非奇异阵Q使得QQ′＝Ω，于是VMA模型可以表示为：

经过变换，原误差向量εt变成标准的向量白噪声ωt，所以系数矩阵ΠsQ的第i行j列元素表示系统中变量i对变量j的一个标准误差的正交化冲击的s期脉冲影响。

在此需要说明的是，无论是VAR模型还是VEC模型在做脉冲影响函数前，必须保证模型的平稳性，即脉冲响应（冲击）是收敛的（如果冲击是发散的，不符合实际经济系统，再分析则毫无经济意义），可做脉冲响应、方差分解等；如果没通过平稳性检验，则不能直接做脉冲响应和方差分解。

（三）方差分解（VarianceDecomposition）

脉冲响应函数是追逐系统对一个内生变量的冲击效果，而方差分解则是将系统的预测均方误差分解成系统中各变量冲击所作的贡献，即对于一个一般的VAR（m）模型，它可以表示为：

其中，πB＝I－π1B－π2B2－…－πmBm，那么，

定义一个下三角矩阵S，满足SS′＝E（vtv′t）。令nt＝S－1vt，那么E（n1n′1）＝IS，这样就可以把VAR（m）模型写成：其中，＝φiS－1（因此＝S－1是一个下三角矩阵），VAR系统中zj对zi的单个冲击的反应函数可以表示为：（其中为矩阵中的第i，j个元素）。

zi的H＋1步预测误差方差就可以分解成由不同序列的冲击引起的方差。由zj的冲击引起的误差方差可以表示为：。

二、向量误差修正模型建立

前文的研究已证实城镇居民地区收入不平等（lnINC）与区域经济差异（lnGDP）均是一阶单整，且存在协整关系，满足建立VEC模型的前提条件。因此，采用lnINC和lnGDP建立VEC（m）模型。根据AIC和SC取值最小的原则综合考虑样本自由度，最终将变量滞后区间确定为1阶，利用Eviews5．0估计结果如下：

方程式中各系数下括号内的数据为t统计量的检验值，显然，上述两方程中所估计的系数大部分在统计上是显著的，只有个别系数不显著，主要是因为一个方程有多个变量的多个滞后值产生了多重共线性问题。但是从整体来看，这些系数在标准检验的基础上是显著的。一般而言，VEC模型更关注的是整体效果，由表7－8可知，模型的AIC和SC分别为－8．54和－8．23，说明此时VEC模型的整体拟合效果较好。

表7－8　地区收入不平等和区域经济差异向量误差修正模型检验结果

三、脉冲响应函数分析

为确保脉冲响应函数分析的可行性和有效性，需要对VEC模型进行平稳性检验，利用Eviews5．0的AR＿ROOT检验对lnINC 和lnGDP构成的VEM（1）模型平稳性检验显示（表7－9），由于考虑了协整，仅存在1个根等于1（成对出现），其他根均小于1，这说明VEM（1）模型为平稳，进行脉冲响应函数分析是可靠的。

表7－9　VEM（1）模型平稳性检验结果

脉冲响应函数可以用于衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量即期和远期取值的影响（变量为一阶差分子稳），而广义脉冲响应函数可以不考虑变量的顺序而得到唯一的脉冲响应函数曲线，因此本节采用广义脉冲响应函数，分析城镇居民地区收入不平等与区域经济差异之间的动态关系。利用Eviews5．0得到脉冲响应函数曲线（见图7－4），横轴代表响应函数的追踪期数，纵轴代表因变量对解释变量的响应程度。

图7－4　地区收入不平等和区域经济差异的脉冲响应曲线

从图7－4（a）可以发现，浙江省城镇居民地区收入不平等对其自身的一个标准差信息影响始终为正，且影响幅度较大均在0．2以上，说明当前城镇居民地区收入不平等与其滞后值有较强的关联，具体来说前两期中关联度逐渐增大，但第三期后会明显下降，且趋于稳定。

从图7－4（b）可以发现，区域经济差异对地区收入不平等的一个标准差信息影响始终为正，且在前两期影响较为明显，且逐渐增大，影响值在0．3左右，但第三期影响突然下降至0．12左右，之后影响有所波动，但总体趋于平稳，影响度在0．15左右。

从图7－4（c）可以发现，地区收入不平等对区域经济差异一个标准差信息影响始终为正，前三期随着时间的推移，影响度逐渐下降，第三期后影响度稳定在0．2。

从图7－4（d）可以发现，区域经济差异对其自身的一个标准差信息影响始终为正，第一期影响在0．4，之后下降明显到第三期影响仅0．15左右，之后的影响趋于稳定在0．12左右。

四、预测方差分解的分析

方差分解描述了冲击在地区收入不平等与区域经济差异的动态变化中的相对重要性。基于VEC（1）模型对lnINC和lnGDP进行方差分解，结果见表7－10和表7－11。表中第一列是预测期，S．E中数据为变量lnINC和lnGDP的各期预测标准误差，这种预测误差是由于修正值的现在值或将来值的变化而造成的。lnINC和lnGDP为因变量的方程信息对各期预测误差的贡献度，每行结果相加是100。

从表7－10可以看出，城镇居民地区收入不平等的波动在第一期只受自身波动的影响，区域经济差异对地区收入不平等波动的冲击（即对预测误差的贡献度）在第二期才显现出来，冲击影响为14．39%，此后呈现逐步增强态势，但从第8期开始，冲击影响趋于稳定，稳定在20%左右。

从表7－11可以看出，区域经济差异的波动在第一期就受自身波动和地区收入不平等的影响，前三期稳定在85%左右，之后逐期下降，但冲击影响仍在77%以上。这与上述的脉冲响应函数分析的结果基本一致。

表7－10　lnINC的方差分解结果

表7－11　lnGDP的方差分解结果

续　表

第四节　本章结论

本章利用非参数核密度估计理论计算了1997－2008年浙江省人均GDP基尼系数，并由此来度量区域经济差异。在此基础上，结合本文第四章对城镇居民地区收入不平等的研究，利用相关性检验、协整分析、Granger因果关系检验、ECM模型、VEC模型、脉冲响应函数以及方差分解分析等计量模型对两者之间的联系进行了深入研究。主要结论如下。

1．对1997－2008年人均GDP基尼系数测算显示，从全省看，区域经济差异不断扩大，尤其是2000年以来，势头有所加剧，从浙江省以及三大区域的比较看，区域经济不平等度由高到低依次为温州核心区、全省、宁波核心区、杭州核心区，其中，温州核心区的不平等程度要远高于宁波核心区和杭州核心区。

2．相关性检验和协整检验显示：浙江省城镇居民地区收入不平等与区域经济差异有着共同的变动趋势，相关系数高达0．971，两者之间在长期内具有某种均衡关系。

3．ECM模型结果显示，无论是长期还是短期，区域经济差异对城镇居民地区入不平等的影响都是正向的，且长期的影响大于短期。具体而言：从长期来看，区域经济差异对城镇居民地区收入不平等是富有弹性的。即区域经济差异程度增加（减少）1个百分点，将导致城镇居民地区收入不平等程度增加（减少）1．1134个百分点。从短期来看，区域经济差异程度增加（减少）1个百分点，将导致城镇居民地区收入不平等程度增加（减少）0．6086个百分点。

4．VEC（1）模型广义脉冲响应函数分析显示：浙江省城镇居民地区收入不平等与其滞后值有较强的正关联，前两期中关联度逐渐增大，但第三期后会明显下降，且趋于稳定；区域经济差异对地区收入不平等具有较强的正关联，前两期影响较为明显，在0．3左右，之后影响有所波动，但总体趋于平稳，影响度在0．15左右；地区收入不平等对区域经济差异也具有正相关性，前三期随着时间的推移，影响度逐渐下降，第三期后影响度稳定在0．2；区域经济差异与其滞后值有强相关性，第一期影响在0．4，之后下降明显，第三期后影响趋于稳定在0．12左右。

5．VEC（1）模型方差分解分析显示：城镇居民地区收入不平等的波动在第一期只受自身波动的影响，区域经济差异对地区收入不平等波动的冲击在第二期才显现出来，冲击影响为14．39%，但从第八期开始，冲击影响趋于稳定，稳定在20%左右；区域经济差异的波动在第一期就受自身波动和地区收入不平等的影响，前三期稳定在85%左右，之后逐期下降，但冲击影响仍在77%以上。

【注释】

[1]所谓伪回归现象，是指当随机变量服从单位根过程时，即使变量之间不存在任何线性关系，回归后得到的系数估计值也有显著的t统计值，如果就这样用t统计值作判断，就容易形成错误的结论。