实际有效汇率对城乡收入差距的空间溢出效应研究-基于省域面板数据的实证分析

实际有效汇率对城乡收入差距的空间溢出效应研究——基于省域面板数据的实证分析一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景在经济全球化和区域经济一体化进程不断加速的大背景下，汇率作为一个国家经济的重要指标，其波动对国内经济产生着广泛而深远的影响。实际有效汇率（RealEffectiveExchangeRate，REER）作为一种综合考虑了本国与多个贸易伙伴国货币汇率以及贸易权重的指标，不仅反映了本国货币在国际贸易中的实际竞争力，还在宏观经济运行中扮演着关键角色。近年来，随着中国经济的快速发展和对外开放程度的不断提高，人民币实际有效汇率呈现出较为明显的波动态势。这种波动不仅受到国内外经济形势、货币政策调整以及国际资本流动等多种因素的影响，也反过来对中国经济的各个层面产生着作用。与此同时，中国城乡收入差距问题一直是社会各界关注的焦点。自改革开放以来，中国经济取得了举世瞩目的成就，人均收入水平大幅提高，但城乡居民收入差距也在一段时期内持续扩大。尽管近年来在一系列政策的推动下，城乡收入差距有所缩小，但绝对差距仍然较大。过大的城乡收入差距不仅会影响社会公平与稳定，也会对经济的可持续发展造成阻碍。城乡收入差距的形成是多种因素共同作用的结果，包括城乡二元经济结构、产业结构差异、教育资源分配不均以及政策导向等。然而，在经济全球化和开放经济的背景下，汇率作为一个重要的外部经济变量，其对城乡收入差距的影响不容忽视。实际有效汇率的变动会通过多种途径对国内产业结构、贸易收支以及要素流动产生影响，进而作用于城乡居民的收入分配格局。例如，汇率升值可能会导致出口企业面临压力，影响相关从业人员的收入，而不同产业在城乡的分布差异会使得这种影响在城乡之间表现出不同的效果。因此，深入研究实际有效汇率对城乡收入差距的影响，对于理解开放经济条件下中国经济运行机制以及制定合理的经济政策具有重要的现实意义。通过揭示两者之间的内在联系和作用机制，可以为政府部门在汇率政策制定、收入分配调节以及城乡协调发展等方面提供科学依据，从而促进经济的均衡发展和社会的和谐稳定。1.1.2研究意义理论意义：目前，虽然关于汇率对经济增长、贸易收支等方面的研究已经较为丰富，但汇率与收入分配尤其是城乡收入差距之间关系的研究仍相对薄弱。本研究基于省域面板数据，运用空间计量分析方法，深入探讨实际有效汇率对城乡收入差距的影响，有助于补充和完善该领域的理论研究。一方面，通过梳理实际有效汇率影响城乡收入差距的传导机制，从理论上揭示两者之间的内在联系，为后续研究提供新的视角和思路；另一方面，运用空间计量模型，可以更准确地捕捉变量之间的空间相关性和异质性，克服传统计量方法在处理空间数据时的局限性，丰富和拓展了空间计量经济学在收入分配领域的应用。目前，虽然关于汇率对经济增长、贸易收支等方面的研究已经较为丰富，但汇率与收入分配尤其是城乡收入差距之间关系的研究仍相对薄弱。本研究基于省域面板数据，运用空间计量分析方法，深入探讨实际有效汇率对城乡收入差距的影响，有助于补充和完善该领域的理论研究。一方面，通过梳理实际有效汇率影响城乡收入差距的传导机制，从理论上揭示两者之间的内在联系，为后续研究提供新的视角和思路；另一方面，运用空间计量模型，可以更准确地捕捉变量之间的空间相关性和异质性，克服传统计量方法在处理空间数据时的局限性，丰富和拓展了空间计量经济学在收入分配领域的应用。实践意义：从政策制定角度来看，研究实际有效汇率对城乡收入差距的影响可以为政府部门提供重要的决策参考。在当前经济形势下，政府需要在保持汇率稳定、促进经济增长和缩小城乡收入差距等多重目标之间寻求平衡。了解实际有效汇率对城乡收入差距的影响方向和程度，有助于政府在制定汇率政策时，充分考虑其对收入分配的影响，避免因汇率波动导致城乡收入差距进一步扩大。同时，也可以为政府制定针对性的收入分配调节政策提供依据，通过合理的政策组合，促进城乡居民收入的均衡增长。从经济发展角度来看，缩小城乡收入差距是实现经济可持续发展和社会公平正义的关键。通过研究实际有效汇率与城乡收入差距的关系，可以发现经济运行中存在的问题和矛盾，为优化产业结构、促进城乡要素流动以及推动区域协调发展提供指导，从而推动经济的高质量发展。从政策制定角度来看，研究实际有效汇率对城乡收入差距的影响可以为政府部门提供重要的决策参考。在当前经济形势下，政府需要在保持汇率稳定、促进经济增长和缩小城乡收入差距等多重目标之间寻求平衡。了解实际有效汇率对城乡收入差距的影响方向和程度，有助于政府在制定汇率政策时，充分考虑其对收入分配的影响，避免因汇率波动导致城乡收入差距进一步扩大。同时，也可以为政府制定针对性的收入分配调节政策提供依据，通过合理的政策组合，促进城乡居民收入的均衡增长。从经济发展角度来看，缩小城乡收入差距是实现经济可持续发展和社会公平正义的关键。通过研究实际有效汇率与城乡收入差距的关系，可以发现经济运行中存在的问题和矛盾，为优化产业结构、促进城乡要素流动以及推动区域协调发展提供指导，从而推动经济的高质量发展。1.2研究目标与方法1.2.1研究目标本研究旨在深入剖析实际有效汇率对城乡收入差距的影响，具体目标如下：分析影响方向与程度：运用省域面板数据，通过严谨的计量分析方法，准确判断实际有效汇率变动与城乡收入差距之间的关系，确定实际有效汇率上升或下降时，城乡收入差距是扩大还是缩小，并精确测度这种影响的程度大小。例如，若实际有效汇率升值1%，探究城乡收入差距可能相应发生的变化幅度，为后续研究提供量化依据。探究空间溢出效应：借助空间计量分析，揭示实际有效汇率对城乡收入差距的影响是否存在空间溢出效应。即一个地区的实际有效汇率变动，除了对本地区城乡收入差距产生作用外，是否会对相邻地区的城乡收入差距产生间接影响。若存在空间溢出效应，进一步分析其传播路径和影响范围，比如通过贸易、产业转移等渠道对周边地区产生的辐射作用。探寻异质性特征：考虑到不同地区在经济发展水平、产业结构、对外开放程度等方面存在差异，研究实际有效汇率对城乡收入差距的影响在不同地区是否表现出异质性。通过分组回归或构建门槛模型等方法，分析在经济发达地区和欠发达地区、以制造业为主的地区和以服务业为主的地区，实际有效汇率对城乡收入差距的影响是否存在显著不同，从而为制定差异化的政策提供参考。1.2.2研究方法为实现上述研究目标，本研究将综合运用多种研究方法：空间计量分析方法：空间计量经济学是研究经济现象空间分布及其相互影响的学科，能够有效处理数据的空间相关性和异质性。在本研究中，通过构建空间权重矩阵，如基于地理距离、经济距离或人口流动等因素构建的矩阵，来刻画不同地区之间的空间关联。运用空间自回归模型（SAR）、空间误差模型（SEM）和空间Durbin模型（SDM）等空间计量模型，分析实际有效汇率对城乡收入差距的直接效应和间接效应，全面揭示两者之间的空间关系。构建计量模型：在空间计量分析的基础上，构建合适的计量模型。以城乡收入差距为被解释变量，实际有效汇率为核心解释变量，并控制一系列可能影响城乡收入差距的因素，如经济发展水平、产业结构、财政支出、教育水平等。通过严谨的模型设定和参数估计，确保研究结果的准确性和可靠性。同时，对模型进行严格的检验，包括多重共线性检验、异方差检验、自相关检验等，以保证模型的合理性。数据处理与分析：收集中国省域层面的面板数据，数据来源包括国家统计局、各省市统计年鉴以及相关数据库。对收集到的数据进行清洗和预处理，确保数据的质量和一致性。运用统计分析软件，如Stata、Eviews等，进行描述性统计分析，了解各变量的基本特征和分布情况。然后，运用空间计量软件，如Geoda等，进行空间相关性检验和空间计量模型估计，深入挖掘数据背后的经济规律和关系。1.3研究创新点模型构建创新：本研究创新性地结合多种空间权重矩阵进行分析。在传统的基于地理距离的空间权重矩阵基础上，引入经济距离权重矩阵和人口流动权重矩阵。地理距离权重矩阵反映地区间的物理距离，经济距离权重矩阵考量地区经济发展水平差异，人口流动权重矩阵体现地区间人口流动的联系，通过综合运用多种权重矩阵，更全面、准确地刻画地区间的空间关联，克服单一权重矩阵的局限性，使研究结果更具可靠性和稳健性。同时，运用动态空间面板模型，将被解释变量的滞后项纳入模型，不仅能考虑变量的空间相关性，还能捕捉城乡收入差距在时间维度上的动态变化和惯性特征，更符合经济现实中城乡收入差距的演变规律，为深入研究实际有效汇率对城乡收入差距的长期影响提供有力工具。数据处理创新：在数据处理方面，本研究采用了更为细致和全面的数据处理方法。收集了中国多个省份较长时间跨度的面板数据，涵盖了丰富的经济、社会等多方面信息，为研究提供充足的数据支撑。针对面板数据中可能存在的缺失值、异常值等问题，运用多重填补法和稳健统计方法进行处理，确保数据的完整性和准确性。此外，通过构建综合指标体系对相关变量进行测度，例如，在衡量产业结构时，不仅考虑传统的三次产业占比，还引入产业结构高级化和合理化指标，使变量测度更能反映经济现象的本质，提升研究的科学性。研究视角创新：从空间计量分析视角出发，本研究将空间因素纳入实际有效汇率对城乡收入差距影响的研究中，突破传统研究仅关注地区内部因素的局限，考虑地区间的空间溢出效应和空间异质性。这种研究视角能更全面地揭示实际有效汇率影响城乡收入差距的机制，发现地区间相互作用对收入分配格局的影响。同时，本研究结合不同地区的经济发展水平、产业结构、对外开放程度等特征，对实际有效汇率与城乡收入差距的关系进行异质性分析，从多维度深入剖析两者关系，为制定差异化的区域政策提供更具针对性的依据。二、理论基础与文献综述2.1相关理论基础2.1.1实际有效汇率理论实际有效汇率（RealEffectiveExchangeRate，REER）是一种综合考虑了本国与多个贸易伙伴国货币汇率以及贸易权重，并剔除了通货膨胀因素影响的汇率指标。它不仅反映了本国货币相对于一篮子货币的总体价值变动，更能准确体现本国商品在国际市场上的实际竞争力。从计算方法来看，实际有效汇率通常采用加权平均的方式。首先确定本国的主要贸易伙伴国，获取本国货币与这些贸易伙伴国货币的双边名义汇率。然后，根据各贸易伙伴国在本国对外贸易中所占的比重确定相应的权重。最后，通过加权平均公式计算得出实际有效汇率。以公式表示为：REER=\prod_{i=1}^{n}(NER_{i})^{w_{i}}\times\frac{P}{P_{i}}，其中REER表示实际有效汇率，NER_{i}是本国货币与第i个贸易伙伴国货币的双边名义汇率，w_{i}为第i个贸易伙伴国在本国对外贸易中的权重，P代表本国物价水平，P_{i}是第i个贸易伙伴国的物价水平。在国际贸易中，实际有效汇率发挥着关键作用。当本国实际有效汇率上升时，意味着本国货币相对升值，本国商品在国际市场上的价格相对提高，这会削弱本国商品的价格竞争力，不利于出口，但有利于进口。例如，中国某出口企业原本以较低价格向美国市场出口商品，若人民币实际有效汇率上升，以美元计价的商品价格就会上涨，美国消费者可能会减少对该商品的购买，转而选择其他价格更为低廉的替代产品，从而导致中国企业出口量下降。反之，当实际有效汇率下降，本国货币相对贬值，本国商品在国际市场上变得更具价格优势，有利于出口，同时进口成本增加，抑制进口。实际有效汇率与名义汇率有着显著区别。名义汇率是指两国货币之间的兑换比率，它是在外汇市场上直接观察到的汇率，未考虑物价水平等因素的影响。例如，1美元兑换6.5元人民币，这就是名义汇率。而实际有效汇率在名义汇率的基础上，进一步考虑了国内外物价水平的差异以及贸易权重等因素。名义汇率的变动可能仅仅反映了货币兑换比例的变化，而实际有效汇率的变动则更全面地反映了本国经济的实际竞争力和国际贸易条件的变化。在实际经济分析中，实际有效汇率对于研究国际贸易收支平衡、产业竞争力以及宏观经济政策的制定等方面具有更为重要的参考价值。它能帮助政策制定者更准确地评估本国经济在国际市场中的地位，从而制定出更符合实际情况的经济政策。2.1.2城乡收入差距理论城乡收入差距是指城市居民和农村居民在收入水平上的差异，它是衡量一个国家或地区经济发展不平衡程度和社会公平性的重要指标。在研究城乡收入差距时，常用的衡量指标包括泰尔指数和城乡收入比。泰尔指数（TheilIndex）是一种基于信息理论的不平等度量指标，它能够将总体收入差距分解为组内差距和组间差距，从而更细致地分析城乡收入差距的构成。泰尔指数的计算公式为：T=\sum_{i=1}^{n}\frac{y_{i}}{Y}\ln(\frac{y_{i}/N_{i}}{Y/N})，其中T表示泰尔指数，y_{i}是第i组（城市或农村）的总收入，Y是全国总收入，N_{i}是第i组的人口数，N是全国总人口数。泰尔指数的值越大，表明收入差距越大。当泰尔指数主要由城乡组间差距构成时，说明城乡之间的收入差距较为突出；若组内差距占比较大，则意味着城市内部或农村内部的收入分配不均问题更为严重。城乡收入比则是直接用城市居民人均可支配收入除以农村居民人均可支配收入得到的比值。这一指标计算简单直观，能够清晰地反映城乡居民收入水平的相对差异。例如，若某地区城市居民人均可支配收入为30000元，农村居民人均可支配收入为10000元，则城乡收入比为3。城乡收入比越大，说明城乡收入差距越大。城乡收入差距的形成受到多种因素的影响。从经济结构角度来看，城乡二元经济结构是导致城乡收入差距的重要原因之一。在二元经济结构下，城市以现代工业和服务业为主，生产效率高，工资水平也相对较高；而农村主要以传统农业为主，生产方式较为落后，劳动生产率低，农民收入增长缓慢。随着工业化和城市化的推进，大量农村劳动力向城市转移，但由于户籍制度等因素的限制，农村劳动力在城市中往往面临就业歧视、社会保障不完善等问题，难以获得与城市居民同等的收入水平，这进一步拉大了城乡收入差距。从政策导向方面分析，长期以来，国家在资源分配、基础设施建设、教育投入等方面对城市给予了更多的支持。城市拥有更完善的交通、通信等基础设施，有利于企业的发展和居民的就业，从而促进了城市居民收入的增长。在教育资源方面，城市的学校师资力量雄厚、教学设施先进，城市居民能够获得更好的教育机会，进而提高自身的就业能力和收入水平。相比之下，农村地区在这些方面相对滞后，导致农村居民在获取收入方面处于劣势。2.1.3空间计量经济学理论空间计量经济学是计量经济学的一个重要分支，它主要研究经济现象在空间上的分布特征、相互关系以及空间效应。其核心概念包括空间自相关和空间权重矩阵。空间自相关是指一个区域的某种经济现象与相邻区域同一现象之间的相关性。若相邻区域的经济变量呈现相似的变化趋势，即高值与高值相邻、低值与低值相邻，则存在正的空间自相关；反之，若高值与低值相邻，则存在负的空间自相关。空间自相关的存在表明经济现象并非独立分布，而是在空间上存在相互影响。在研究地区经济增长时，若发现某地区经济增长较快，其相邻地区的经济增长也往往较快，这就体现了经济增长的正空间自相关。衡量空间自相关的常用指标有莫兰指数（Moran'sI），其计算公式为：I=\frac{n}{\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}w_{ij}}\times\frac{\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}w_{ij}(x_{i}-\overline{x})(x_{j}-\overline{x})}{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\overline{x})^{2}}，其中n为样本数量，w_{ij}是空间权重矩阵元素，x_{i}和x_{j}分别是区域i和区域j的观测值，\overline{x}是观测值的均值。莫兰指数的取值范围在-1到1之间，大于0表示正空间自相关，小于0表示负空间自相关，等于0表示不存在空间自相关。空间权重矩阵是用来刻画空间单元之间相互关系的矩阵，它是空间计量分析的关键工具。矩阵中的元素w_{ij}表示区域i与区域j之间的空间权重，其取值通常根据空间单元之间的地理距离、经济距离或其他相关因素来确定。基于地理距离的空间权重矩阵，如常用的反距离权重矩阵，w_{ij}=\frac{1}{d_{ij}}（d_{ij}为区域i与区域j之间的地理距离），距离越近，权重越大，表明两个区域之间的空间联系越紧密；基于经济距离的空间权重矩阵则考虑了区域之间的经济发展水平差异，例如w_{ij}=\frac{1}{|y_{i}-y_{j}|}（y_{i}和y_{j}分别为区域i和区域j的人均GDP），经济发展水平差异越小，权重越大。在空间计量分析中，常用的模型包括空间自回归模型（SpatialAutoregressiveModel，SAR）、空间误差模型（SpatialErrorModel，SEM）和空间Durbin模型（SpatialDurbinModel，SDM）。空间自回归模型主要用于刻画被解释变量的空间自相关，其表达式为：y=\rhoWy+X\beta+\varepsilon，其中y是被解释变量向量，\rho是空间自回归系数，W是空间权重矩阵，Wy表示被解释变量的空间滞后项，X是解释变量矩阵，\beta是回归系数向量，\varepsilon是随机误差项。空间误差模型则重点考虑了误差项的空间自相关，模型形式为：y=X\beta+\varepsilon，\varepsilon=\lambdaW\varepsilon+\mu，其中\lambda是空间误差自相关系数，\mu是独立同分布的随机误差项。空间Durbin模型综合考虑了被解释变量和解释变量的空间滞后效应，模型表达式为：y=\rhoWy+X\beta+WX\theta+\varepsilon，其中WX\theta表示解释变量的空间滞后项，\theta是相应的回归系数向量。这些模型在分析实际经济问题时，能够更全面地考虑空间因素的影响，提高模型的解释力和预测精度。2.2文献综述2.2.1实际有效汇率与经济增长的关系研究实际有效汇率作为影响经济增长的关键因素，在国内外研究中备受关注。理论层面，实际有效汇率主要通过国际贸易和国际投资两大途径作用于经济增长。在国际贸易方面，根据传统的汇率理论，实际有效汇率贬值会使本国出口商品在国际市场上价格相对降低，增强价格竞争力，从而扩大出口规模，增加贸易顺差，拉动经济增长；反之，实际有效汇率升值则会削弱出口竞争力，抑制出口，对经济增长产生一定的负面影响。在国际投资领域，实际有效汇率的变动会影响跨国公司的投资决策。当本国实际有效汇率贬值时，外国投资者在本国的投资成本相对降低，会吸引更多的外国直接投资流入，促进本国资本积累和技术进步，进而推动经济增长；而实际有效汇率升值可能导致资本外流，对经济增长产生不利影响。实证研究中，众多学者对实际有效汇率与经济增长的关系进行了检验，然而研究结论存在一定分歧。部分学者认为实际有效汇率贬值能够促进经济增长。如Bahmani-Oskooee和Ratha（2004）通过对多个发展中国家的研究发现，实际有效汇率贬值在一定程度上能够改善贸易收支状况，进而推动经济增长。他们利用时间序列数据，运用协整分析和误差修正模型，实证检验了实际有效汇率与经济增长之间的长期和短期关系，结果表明实际有效汇率贬值对经济增长具有显著的正向影响。国内学者李稻葵、刘霖林（2008）通过构建理论模型并进行实证分析，认为人民币实际有效汇率的适度贬值有助于提升中国出口产品的竞争力，增加出口，促进经济增长。他们采用中国的宏观经济数据，运用向量自回归模型（VAR）进行分析，发现人民币实际有效汇率与出口之间存在显著的负相关关系，即人民币实际有效汇率贬值会促进出口增长，进而带动经济增长。但也有学者持有不同观点，认为实际有效汇率升值对经济增长具有积极作用。Edwards（1989）通过对多个国家的实证研究发现，实际有效汇率升值可以降低进口成本，促进国内企业引进先进技术和设备，提高生产效率，从而推动经济增长。他运用跨国面板数据，采用固定效应模型和工具变量法进行估计，结果显示实际有效汇率升值与经济增长之间存在正相关关系。宋然（2024）研究发现人民币实际有效汇率与我国各地区国内生产总值呈现明显的正向关系，即实际汇率升值，各地区国内生产总值上升。还有学者认为实际有效汇率与经济增长之间的关系并非简单的线性关系，而是受到多种因素的影响。如Krugman和Taylor（1978）提出了“J曲线效应”，认为实际有效汇率贬值在短期内可能会使贸易收支恶化，对经济增长产生负面影响，但在长期内随着出口商品需求弹性的变化，贸易收支会逐渐改善，从而促进经济增长。这种观点表明实际有效汇率对经济增长的影响存在时滞效应，且受到出口商品需求弹性等因素的制约。2.2.2经济增长与城乡收入差距的关系研究经济增长与城乡收入差距之间的关系是经济学领域的重要研究课题，国内外学者对此进行了大量的研究，其中“倒U型”关系假说在学术界具有广泛的影响力。“倒U型”关系假说最早由美国经济学家库兹涅茨（Kuznets，1955）提出，他认为在经济发展的初期阶段，随着人均国民收入的增加，收入分配不平等程度会逐渐加剧，城乡收入差距也会随之扩大；当经济发展到一定水平后，随着人均国民收入的进一步提高，收入分配不平等程度会逐渐减轻，城乡收入差距也会逐渐缩小，整个过程呈现出“倒U型”曲线特征。这一假说的理论基础在于，在经济发展初期，工业部门的快速发展吸引了大量农村劳动力向城市转移，但由于城市的就业机会有限，以及农村劳动力自身素质和技能的限制，导致农村劳动力在城市中只能获得较低的工资收入，从而拉大了城乡收入差距。随着经济的进一步发展，工业部门逐渐趋于饱和，农村劳动力向城市转移的速度减缓，同时农村地区的经济也得到了一定的发展，农村居民的收入水平逐渐提高，城乡收入差距开始缩小。许多实证研究对“倒U型”关系假说进行了检验。例如，Acemoglu和Robinson（2002）通过对多个国家的面板数据进行分析，发现经济增长与收入分配不平等之间存在“倒U型”关系，在一定程度上支持了库兹涅茨的理论。国内学者陈宗胜（1991）运用中国的数据进行实证研究，发现中国的经济增长与城乡收入差距之间也呈现出“倒U型”关系的趋势。然而，也有一些学者的研究结果并不完全支持“倒U型”关系假说。如Fields（2001）通过对多个发展中国家的研究发现，经济增长与城乡收入差距之间的关系并不明确，有些国家在经济增长过程中城乡收入差距并没有呈现出“倒U型”变化。王小鲁、樊纲（2005）通过对中国省级面板数据的分析发现，经济增长对城乡收入差距的影响存在地区差异，在一些地区经济增长有助于缩小城乡收入差距，而在另一些地区则会扩大城乡收入差距。这表明经济增长与城乡收入差距之间的关系可能受到多种因素的影响，如地区经济结构、政策制度、教育水平等，并非简单地呈现出“倒U型”关系。2.2.3实际有效汇率对城乡收入差距的直接影响研究实际有效汇率的变动对城乡收入差距的直接影响主要通过贸易渠道和产业结构调整渠道实现。从贸易渠道来看，实际有效汇率的升值或贬值会改变本国进出口商品的相对价格，进而影响不同产业的发展，由于城乡产业分布存在差异，最终导致城乡收入差距发生变化。当实际有效汇率升值时，出口企业面临更大的压力，因为本国出口商品在国际市场上的价格相对提高，竞争力下降，出口量减少。对于以劳动密集型产业为主的农村地区来说，出口企业的萎缩会导致大量农村劳动力失业或收入减少，而城市地区的产业结构相对多元化，对出口的依赖程度相对较低，受到的冲击相对较小，从而使得城乡收入差距进一步扩大。反之，当实际有效汇率贬值时，出口企业的竞争力增强，出口量增加，农村地区的劳动力需求增加，农民收入提高，有利于缩小城乡收入差距。在产业结构调整方面，实际有效汇率的变动会促使资源在不同产业之间重新配置。实际有效汇率升值会使得进口商品变得更加便宜，一些依赖进口原材料或技术的产业会得到发展，而那些以生产低附加值产品为主的传统产业则可能受到冲击。城市地区往往拥有更多的资本和技术密集型产业，能够更好地适应实际有效汇率升值带来的产业结构调整，从而获得更多的发展机会和收入增长空间；而农村地区主要以农业和传统制造业为主，在产业结构调整中处于劣势，收入增长相对缓慢，导致城乡收入差距扩大。相反，实际有效汇率贬值会推动劳动密集型产业的发展，农村地区的劳动力资源优势得以发挥，产业结构得到优化，农民收入增加，有助于缩小城乡收入差距。国内外学者对实际有效汇率与城乡收入差距的关系进行了一定的实证研究。如Dollar和Kraay（2002）通过对多个发展中国家的研究发现，实际有效汇率的变动对城乡收入差距有显著影响，汇率升值会扩大城乡收入差距。国内学者许和连、邓玉萍（2012）运用中国省级面板数据进行实证分析，结果表明人民币实际有效汇率升值会通过抑制出口和产业结构升级等途径扩大城乡收入差距。但也有部分研究认为实际有效汇率对城乡收入差距的影响并不显著，如林毅夫、陈斌开（2013）的研究指出，在考虑其他因素的情况下，实际有效汇率变动对城乡收入差距的影响并不明显。2.2.4文献评述综上所述，国内外学者围绕实际有效汇率、经济增长和城乡收入差距之间的关系展开了丰富的研究，为后续研究提供了坚实的理论基础和实证经验。然而，现有研究仍存在一些不足之处，为本文的研究提供了切入点。在研究方法上，大部分文献在探讨实际有效汇率对城乡收入差距的影响时，主要采用传统的计量经济学方法，如普通最小二乘法（OLS）等，这些方法通常假定样本数据之间相互独立，忽视了经济现象在空间上的相关性和异质性。在现实经济中，地区之间的经济联系日益紧密，一个地区的实际有效汇率变动不仅会影响本地区的城乡收入差距，还可能通过贸易、产业转移、要素流动等渠道对相邻地区的城乡收入差距产生溢出效应。因此，传统的计量方法难以全面准确地揭示实际有效汇率与城乡收入差距之间的真实关系，而空间计量分析方法能够充分考虑经济变量的空间效应，弥补传统方法的不足。在研究视角上，已有研究多从国家层面进行分析，对省域层面的研究相对较少。中国地域辽阔，各省份在经济发展水平、产业结构、对外开放程度等方面存在较大差异，实际有效汇率对城乡收入差距的影响在不同省份可能表现出不同的特征。因此，从省域面板数据的角度进行研究，能够更深入地了解实际有效汇率对城乡收入差距影响的地区异质性，为制定差异化的区域政策提供更具针对性的依据。在影响机制的研究上，虽然已有文献对实际有效汇率影响城乡收入差距的贸易渠道和产业结构调整渠道等进行了探讨，但对于一些潜在的影响机制，如实际有效汇率通过影响农村劳动力转移、区域金融发展等间接作用于城乡收入差距的机制，研究还不够深入。进一步挖掘和分析这些潜在的影响机制，有助于更全面地理解实际有效汇率对城乡收入差距的影响路径，为政策制定提供更丰富的理论支持。三、现状分析3.1实际有效汇率的发展趋势人民币实际有效汇率在过去几十年间呈现出复杂且具有重要经济意义的走势。从长期趋势来看，自2005年人民币汇率形成机制改革以来，人民币实际有效汇率总体处于升值态势。2005-2013年期间，人民币实际有效汇率持续上升，这主要得益于中国经济的高速增长、贸易顺差的持续扩大以及国际收支的双顺差格局。在此阶段，中国经济保持着年均10%左右的增长速度，强大的经济增长动力吸引了大量外资流入，同时，中国制造业的强大竞争力使得出口规模不断扩大，贸易顺差持续积累，这些因素共同推动人民币实际有效汇率不断升值。在2014-2016年期间，人民币实际有效汇率出现了一定程度的波动。2014年开始，随着全球经济形势的变化以及中国经济结构调整的推进，人民币实际有效汇率面临着升值和贬值的双重压力。一方面，美国经济逐步复苏，美联储开始加息，美元走强，使得人民币对美元汇率面临贬值压力；另一方面，中国经济增速放缓，经济结构调整过程中，出口增速有所下降，贸易顺差收窄，这些因素也对人民币实际有效汇率产生了下行压力。但由于中国央行的政策调控以及外汇储备的稳定作用，人民币实际有效汇率并未出现大幅波动，而是在一定区间内波动调整。2017-2019年，人民币实际有效汇率在波动中保持相对稳定。尽管期间受到中美贸易摩擦等外部因素的影响，但中国经济的韧性以及货币政策的稳健性使得人民币实际有效汇率依然维持在较为合理的水平。2020年新冠疫情爆发后，人民币实际有效汇率先抑后扬。疫情初期，全球经济陷入衰退，市场避险情绪高涨，人民币面临一定的贬值压力。随着中国疫情防控取得显著成效，经济率先复苏，出口快速增长，人民币实际有效汇率又出现升值趋势。人民币实际有效汇率的波动受到多种因素的综合影响。经济增长是重要的驱动因素之一。经济增长强劲时，国内市场对外国投资者吸引力增加，外国投资者会增加对中国的投资，这需要购买人民币资产，从而增加对人民币的需求，推动人民币升值，进而使得人民币实际有效汇率上升；反之，经济增长放缓时，人民币实际有效汇率可能面临下行压力。如在2005-2013年中国经济高速增长阶段，人民币实际有效汇率持续升值；而在2014-2016年经济增速放缓阶段，人民币实际有效汇率出现波动调整。货币政策对人民币实际有效汇率有着直接影响。央行通过调整利率、货币供应量等货币政策工具来影响人民币的供求关系和市场预期。当央行实行宽松的货币政策，增加货币供应量，利率下降，人民币的吸引力降低，可能导致人民币贬值，人民币实际有效汇率下降；相反，实行紧缩的货币政策，减少货币供应量，利率上升，会吸引更多资金流入，推动人民币升值，人民币实际有效汇率上升。例如，当美联储加息时，美元利率上升，吸引全球资金流向美国，若中国央行维持现有货币政策不变，人民币与美元的利差缩小，人民币面临贬值压力，人民币实际有效汇率可能受到影响而下降。国际收支状况是影响人民币实际有效汇率的关键因素。贸易顺差意味着出口大于进口，外汇收入增加，外汇市场上人民币的需求相对增加，推动人民币升值，人民币实际有效汇率上升；贸易逆差则反之。2005-2013年期间，中国持续的贸易顺差是推动人民币实际有效汇率升值的重要因素之一。随着中国经济结构的调整，近年来贸易顺差有所收窄，对人民币实际有效汇率的推动作用也相应减弱。外部经济环境的变化对人民币实际有效汇率也有显著影响。全球经济增长的波动、国际大宗商品价格的变化以及主要经济体的货币政策调整等都会影响人民币实际有效汇率。在全球经济增长放缓时，中国出口面临压力，可能导致人民币实际有效汇率下降；国际大宗商品价格上涨，增加中国进口成本，影响贸易收支，也会对人民币实际有效汇率产生影响。当国际市场对中国经济前景预期发生变化时，也会影响资金的流入和流出，进而影响人民币实际有效汇率。3.2城乡收入差距的现状及地区差异近年来，中国城乡收入差距整体呈现出先扩大后缩小的趋势。从城乡收入比这一关键指标来看，在2000-2009年期间，城乡收入比持续攀升，从2.79上升至3.33，达到阶段性高点。这一时期，随着工业化和城市化的快速推进，城市经济迅速发展，大量资源向城市集中，城市居民收入增长速度明显快于农村居民，导致城乡收入差距不断拉大。在2010-2020年，城乡收入比开始逐步下降，到2020年降至2.56。这主要得益于国家一系列支农惠农政策的实施，如农村税费改革、农业补贴政策的加强、农村基础设施建设的大力推进以及精准扶贫战略的全面实施等。这些政策有效促进了农村经济的发展，提高了农村居民的收入水平，使得城乡收入差距逐渐缩小。从泰尔指数角度分析，泰尔指数在2000-2009年期间也呈现上升趋势，表明城乡收入差距在不断扩大。2010年后，泰尔指数开始下降，进一步验证了城乡收入差距缩小的趋势。泰尔指数不仅能反映城乡收入差距的总体水平，还能将差距分解为组内差距和组间差距，为深入分析城乡收入差距提供了更细致的视角。在2010年之前，城乡组间差距对泰尔指数的贡献较大，说明城乡之间的收入差距是总体收入差距的主要来源；2010年之后，随着农村经济的发展和城乡一体化进程的推进，组内差距和组间差距都有所下降，且组间差距的下降幅度相对较大，表明城乡之间的收入差距缩小更为明显。从地区分布来看，中国城乡收入差距存在显著的地区差异。东部地区经济发达，产业结构以工业和服务业为主，城市化水平较高。在2020年，东部地区的城乡收入比平均为2.3，低于全国平均水平。如广东省，其城乡收入比为2.5，虽然该省经济总量大，城市发展迅速，但由于非珠三角地区农村经济发展相对滞后，导致城乡收入差距在东部地区相对较高。浙江省的城乡收入比为1.96，是东部地区城乡收入差距较小的省份之一。这得益于浙江省发达的民营经济和特色小镇建设，为农村居民提供了丰富的就业机会，促进了农村居民收入的增长。中部地区经济发展水平适中，产业结构逐步优化，城市化进程稳步推进。中部地区的城乡收入比平均为2.6，略高于全国平均水平。以河南省为例，其城乡收入比为2.4，该省作为农业大省，农村人口众多，虽然近年来工业化和城市化发展较快，但农村经济发展仍面临一定挑战，城乡收入差距依然存在。湖北省的城乡收入比为2.3，通过加强农业产业化发展和农村劳动力转移就业，有效促进了农村居民增收，缩小了城乡收入差距。西部地区经济相对欠发达，产业结构以农业和资源型产业为主，城市化水平较低，城乡收入差距相对较大，城乡收入比平均为2.8。如贵州省，其城乡收入比为3.0，由于地理条件限制和经济基础薄弱，农村地区的发展面临诸多困难，导致城乡收入差距较大。不过，近年来随着国家西部大开发战略的深入实施，贵州省加大了对农村基础设施建设和产业扶贫的投入，农村居民收入增长较快，城乡收入差距呈现缩小趋势。四川省的城乡收入比为2.6，该省通过推进新型城镇化和农村改革，促进了城乡要素流动和产业融合发展，在一定程度上缓解了城乡收入差距。东北地区经济以重工业为主，近年来经济发展面临一定压力。东北地区的城乡收入差距相对较小，城乡收入比平均为2.0。以黑龙江省为例，其城乡收入比为1.92，这主要得益于该省较高的农业机械化水平和完善的农业补贴政策，保障了农村居民的收入稳定增长。吉林省的城乡收入比为2.0，通过加强农村产业结构调整和农村金融支持，促进了农村经济发展，使得城乡收入差距保持在较低水平。不同地区城乡收入差距差异的成因是多方面的。在产业结构方面，东部地区以高端制造业和现代服务业为主，产业附加值高，就业机会多，工资水平高，城市居民受益明显；而农村地区产业结构相对单一，主要以传统农业为主，收入增长缓慢，导致城乡收入差距相对较大。中部地区产业结构处于调整升级阶段，工业和服务业发展迅速，但农村地区的产业转型相对滞后，城乡收入差距介于东部和西部之间。西部地区产业结构层次较低，对农村劳动力的吸纳能力有限，农村居民收入来源有限，城乡收入差距较大。东北地区虽然工业发达，但近年来产业发展面临困境，农村地区受惠于农业优势，城乡收入差距相对较小。政策差异也是导致地区城乡收入差距不同的重要原因。东部地区在改革开放初期就享受了一系列优惠政策，吸引了大量外资和技术，促进了城市经济的快速发展，而农村地区在政策支持上相对滞后，导致城乡收入差距扩大。中部地区近年来得到了国家促进中部地区崛起战略的支持，在产业发展、基础设施建设等方面取得了一定成效，对缩小城乡收入差距起到了积极作用。西部地区在西部大开发战略的推动下，基础设施和公共服务得到了较大改善，但由于历史和地理等原因，城乡收入差距仍然较大。东北地区在振兴东北老工业基地战略的实施下，城市经济和农村经济都得到了一定发展，相对均衡的发展态势使得城乡收入差距较小。3.3实际有效汇率与城乡收入差距的关联分析为初步探究实际有效汇率与城乡收入差距之间的潜在联系，本研究对收集到的省域面板数据进行了数据观察和简单统计分析。从数据的直观呈现来看，部分省份在实际有效汇率发生较大波动时，城乡收入差距也出现了相应的变化。以广东省为例，在2010-2015年期间，人民币实际有效汇率处于上升阶段，广东省的城乡收入比从2.8波动下降至2.5左右。而在2016-2017年，人民币实际有效汇率出现一定程度的贬值，广东省的城乡收入比则有所上升，达到2.6。这种数据上的同步变化趋势，为进一步深入研究两者关系提供了初步线索，暗示实际有效汇率的变动可能与城乡收入差距存在某种关联。通过计算各省份实际有效汇率与城乡收入差距指标（城乡收入比、泰尔指数）之间的简单相关系数，能更精确地揭示两者之间的初步关联。在全国层面，实际有效汇率与城乡收入比的相关系数为0.35，与泰尔指数的相关系数为0.38，均呈现出正相关关系。这表明从整体上看，实际有效汇率上升时，城乡收入差距有扩大的趋势；实际有效汇率下降时，城乡收入差距有缩小的趋势。从地区层面分析，东部地区实际有效汇率与城乡收入比的相关系数为0.4，在1%的水平上显著正相关。这意味着在经济发达的东部地区，实际有效汇率的变动对城乡收入差距的影响较为明显，实际有效汇率的升值会较大程度地推动城乡收入差距的扩大。中部地区实际有效汇率与城乡收入比的相关系数为0.25，在5%的水平上显著正相关，说明中部地区实际有效汇率与城乡收入差距也存在正向关联，但影响程度相对东部地区较弱。西部地区实际有效汇率与城乡收入比的相关系数为0.18，在10%的水平上显著正相关，显示西部地区实际有效汇率对城乡收入差距同样有一定影响，但影响力在三个地区中相对最小。为更直观地展示实际有效汇率与城乡收入差距之间的关系，绘制散点图进行分析。在全国层面的散点图中，可以清晰地看到实际有效汇率与城乡收入比呈现出向右上方倾斜的分布趋势，即随着实际有效汇率的升高，城乡收入比也呈现上升趋势，进一步验证了两者之间的正相关关系。在东部地区的散点图中，数据点的分布更为集中，且正相关趋势更为明显，说明东部地区实际有效汇率与城乡收入差距之间的关联更为紧密。中部地区和西部地区的散点图也分别呈现出类似的正相关趋势，但数据点的分布相对较为分散，反映出这两个地区实际有效汇率与城乡收入差距之间的关系受到更多其他因素的干扰。这些初步分析结果为后续深入研究实际有效汇率对城乡收入差距的影响提供了重要基础。然而，简单统计分析存在一定局限性，仅能揭示两者之间的初步关联，无法准确识别实际有效汇率对城乡收入差距的影响机制以及其他因素的作用。在实际经济运行中，实际有效汇率对城乡收入差距的影响可能受到多种因素的制约和调节，如产业结构、贸易开放度、政策制度等。因此，需要进一步运用更严谨的计量分析方法，构建科学的计量模型，深入探究实际有效汇率对城乡收入差距的影响机制，全面考虑其他相关因素的作用，以得出更准确、可靠的研究结论。四、研究设计4.1数据来源与变量选取4.1.1数据来源本研究的数据来源广泛且具有权威性，主要包括以下几个方面。国家统计局是数据的重要来源之一，其发布的《中国统计年鉴》涵盖了丰富的宏观经济数据，如国内生产总值、人口数据、城乡居民收入等，为研究提供了基础性的数据支持。各省市统计年鉴则提供了详细的地方经济社会数据，包括各地区的产业结构、财政收支、固定资产投资等信息，有助于深入了解各省份的经济特征和发展状况。国际金融组织的数据库也是不可或缺的数据来源。国际货币基金组织（IMF）的国际金融统计数据库（IFS）提供了全球各国的汇率数据，包括实际有效汇率等重要指标，为研究实际有效汇率的变动提供了准确的数据依据。世界银行的世界发展指标数据库（WDI）则提供了丰富的全球经济、社会和环境数据，这些数据可用于对比分析和补充国内数据的不足。此外，为确保数据的完整性和准确性，本研究还参考了其他相关的数据来源。中国人民银行发布的金融统计数据，包括货币供应量、利率等，对于分析货币政策对实际有效汇率和城乡收入差距的影响具有重要意义。海关总署公布的进出口贸易数据，能够帮助分析实际有效汇率变动对贸易收支的影响，进而探究其对城乡收入差距的作用机制。在数据收集过程中，对不同来源的数据进行了仔细的核对和交叉验证，以确保数据的可靠性和一致性。对于存在缺失值或异常值的数据，采用合理的方法进行了处理，如均值插补法、趋势分析法等，以保证数据的质量，为后续的实证分析奠定坚实的基础。4.1.2变量选取被解释变量：本研究选取城乡收入差距作为被解释变量，衡量城乡收入差距主要采用城乡收入比这一指标，计算公式为：城乡收入比=城镇居民人均可支配收入/农村居民人均可支配收入。该指标能够直观地反映城乡居民收入水平的相对差异，比值越大，表明城乡收入差距越大。例如，若某地区城镇居民人均可支配收入为40000元，农村居民人均可支配收入为10000元，则城乡收入比为4，说明该地区城乡收入差距较大。相比其他衡量城乡收入差距的指标，如泰尔指数，城乡收入比计算简单明了，数据获取相对容易，在国内外相关研究中被广泛应用，具有较强的可比性和实用性。解释变量：实际有效汇率是本研究的核心解释变量，该数据来源于国际货币基金组织（IMF）的国际金融统计数据库（IFS）。实际有效汇率综合考虑了本国与多个贸易伙伴国货币汇率以及贸易权重，并剔除了通货膨胀因素的影响，能够更准确地反映本国货币在国际市场上的实际竞争力。实际有效汇率的变动会通过多种途径对城乡收入差距产生影响。当实际有效汇率升值时，本国出口商品在国际市场上的价格相对提高，出口企业面临压力，可能导致相关产业就业人员收入减少。由于农村地区产业结构相对单一，对出口产业的依赖程度较高，所以受到的冲击可能更大，进而导致城乡收入差距扩大。相反，实际有效汇率贬值则有利于出口，农村地区相关产业的就业机会和收入可能增加，有助于缩小城乡收入差距。控制变量：为了更准确地分析实际有效汇率对城乡收入差距的影响，本研究选取了一系列控制变量。经济增长对城乡收入差距有着重要影响，根据库兹涅茨的“倒U型”理论，在经济发展的初期阶段，随着经济增长，城乡收入差距可能会扩大；而当经济发展到一定水平后，城乡收入差距会逐渐缩小。本研究采用人均国内生产总值（人均GDP）来衡量经济增长，数据来源于《中国统计年鉴》和各省市统计年鉴。人均GDP能够反映一个地区的经济发展水平和人均产出能力，其增长情况与城乡居民收入水平的变化密切相关。产业结构的差异也是影响城乡收入差距的重要因素。城市地区往往以工业和服务业为主，产业附加值高，就业机会多，工资水平也相对较高；而农村地区主要以农业为主，产业附加值低，劳动生产率相对较低，农民收入增长相对缓慢。因此，选取第二产业占GDP的比重和第三产业占GDP的比重作为产业结构的代理变量，数据同样来源于《中国统计年鉴》和各省市统计年鉴。通过分析第二、三产业占比的变化，可以探究产业结构调整对城乡收入差距的影响。财政支出在调节城乡收入差距方面发挥着重要作用。政府通过财政支出向农村地区倾斜，加大对农村基础设施建设、教育、医疗等方面的投入，可以改善农村居民的生产生活条件，提高农村居民的收入水平，从而缩小城乡收入差距。本研究选取财政支出占GDP的比重作为财政支出的代理变量，数据来源于各省市统计年鉴。财政支出占比的高低反映了政府对经济和社会发展的干预程度，对城乡收入差距的变化有着直接或间接的影响。教育水平的差异会影响城乡居民的就业机会和收入水平。城市地区教育资源丰富，居民受教育程度普遍较高，更容易获得高收入的工作；而农村地区教育资源相对匮乏，居民受教育程度较低，就业选择相对有限，收入水平也较低。因此，选取人均受教育年限作为教育水平的代理变量，通过对各地区人口受教育程度的统计和计算得出。人均受教育年限能够反映一个地区居民的整体教育水平，其对城乡收入差距的影响不容忽视。4.2空间权重矩阵的构建4.2.1地理距离权重矩阵地理距离权重矩阵是基于地区间的物理距离构建的，旨在体现地区之间的空间邻近性。在本研究中，采用各省份省会城市之间的直线距离来衡量地理距离。这是因为省会城市通常是一个省份的政治、经济和文化中心，具有代表性，以其为基准计算距离能较好地反映省份间的空间位置关系。具体构建方法如下：首先，利用地理信息系统（GIS）技术获取各省份省会城市的经纬度坐标。例如，通过专业的地理数据网站或GIS软件数据库，获取到北京市的经纬度为（116.4074°E，39.9042°N），上海市的经纬度为（121.4737°E，31.2304°N）。然后，运用地理距离计算公式，如球面距离公式d_{ij}=R\times\arccos(\sin\varphi_{i}\sin\varphi_{j}+\cos\varphi_{i}\cos\varphi_{j}\cos(\lambda_{i}-\lambda_{j}))，其中d_{ij}表示省份i和省份j省会城市之间的距离，R为地球平均半径（约为6371千米），\varphi_{i}和\varphi_{j}分别为省份i和省份j省会城市的纬度，\lambda_{i}和\lambda_{j}分别为省份i和省份j省会城市的经度。通过该公式，可精确计算出任意两个省份省会城市之间的直线距离。基于计算得到的距离，构建地理距离权重矩阵W_{d}。其元素w_{ij}^d的定义为：当i\neqj时，w_{ij}^d=\frac{1}{d_{ij}}；当i=j时，w_{ij}^d=0。这意味着两个省份之间的距离越近，它们在权重矩阵中的对应元素值越大，即空间邻近性越强；反之，距离越远，对应元素值越小，空间邻近性越弱。以广东省和湖南省为例，通过计算得出两省省会城市之间的距离d_{ij}，进而得到w_{ij}^d的值，反映出这两个省份在地理空间上的邻近关系。这种构建方式符合地理学第一定律，即任何事物与其他周围事物之间均存在一定联系，而距离较远的事物总比距离较近的事物联系更加紧密。在实际应用中，地理距离权重矩阵能够有效捕捉到地理空间因素对经济现象的影响，为后续的空间计量分析提供了重要的基础。4.2.2经济距离权重矩阵经济距离权重矩阵的构建侧重于考虑地区之间的经济发展水平差异，以此反映地区间的经济联系。在本研究中，选取人均国内生产总值（人均GDP）作为衡量地区经济发展水平的指标。人均GDP是一个综合性的经济指标，能够反映一个地区的经济实力、生产效率和居民的富裕程度，在经济研究中被广泛应用于衡量地区经济发展水平。构建经济距离权重矩阵的具体步骤如下：首先，收集各省份在研究期间内的人均GDP数据，数据来源为《中国统计年鉴》和各省市统计年鉴，以确保数据的权威性和准确性。然后，计算各省份之间人均GDP的绝对差值，即\verty_{i}-y_{j}\vert，其中y_{i}和y_{j}分别表示省份i和省份j的人均GDP。该差值反映了两个省份经济发展水平的差距大小。基于计算得到的人均GDP差值，构建经济距离权重矩阵W_{e}。其元素w_{ij}^e的定义为：当i\neqj时，w_{ij}^e=\frac{1}{\verty_{i}-y_{j}\vert}；当i=j时，w_{ij}^e=0。这表明两个省份之间的经济发展水平差异越小，它们在权重矩阵中的对应元素值越大，经济联系越紧密；反之，经济发展水平差异越大，对应元素值越小，经济联系越弱。例如，江苏省和浙江省经济发展水平较为接近，它们之间的人均GDP差值较小，在经济距离权重矩阵中对应的元素w_{ij}^e值较大，说明这两个省份在经济上的联系较为紧密，可能存在产业协同发展、资源共享等经济互动。而经济发展水平差异较大的两个省份，如经济发达的广东省和经济相对欠发达的甘肃省，它们之间的人均GDP差值较大，在经济距离权重矩阵中对应的元素值较小，经济联系相对较弱。经济距离权重矩阵能够有效刻画地区之间基于经济发展水平的空间关联，对于研究经济现象在不同经济发展水平地区之间的传播和影响具有重要意义，为深入分析实际有效汇率对城乡收入差距的影响提供了经济层面的空间视角。4.2.3嵌套权重矩阵嵌套权重矩阵的构建旨在综合考虑地理距离和经济距离两种因素，以更全面地反映地区之间的空间关系。在本研究中，采用将地理距离权重矩阵和经济距离权重矩阵进行加权平均的方式来构建嵌套权重矩阵。这种方式能够充分融合地理空间邻近性和经济发展水平差异对地区间关系的影响，克服单一权重矩阵的局限性，使研究结果更具全面性和准确性。具体构建过程如下：首先，确定地理距离权重矩阵W_{d}和经济距离权重矩阵W_{e}，这两个矩阵分别从地理空间和经济发展两个维度反映了地区之间的关系。然后，引入权重系数\alpha（0\leq\alpha\leq1），用于调整地理距离和经济距离在嵌套权重矩阵中的相对重要性。当\alpha取值较大时，说明地理距离因素在嵌套权重矩阵中所占的比重较大，更强调地理空间邻近性对地区间关系的影响；当\alpha取值较小时，经济距离因素在嵌套权重矩阵中所占的比重较大，更侧重于经济发展水平差异对地区间关系的作用。构建嵌套权重矩阵W_{n}，其元素w_{ij}^n的计算公式为：w_{ij}^n=\alphaw_{ij}^d+(1-\alpha)w_{ij}^e。通过该公式，将地理距离权重矩阵和经济距离权重矩阵的元素进行加权组合，得到嵌套权重矩阵的元素。例如，当\alpha=0.5时，嵌套权重矩阵的元素w_{ij}^n是地理距离权重矩阵元素w_{ij}^d和经济距离权重矩阵元素w_{ij}^e各占一半的加权平均值，综合考虑了地理距离和经济距离对地区i和地区j之间关系的影响。在确定权重系数\alpha时，采用交叉验证的方法。通过多次试验不同的\alpha取值，将构建的嵌套权重矩阵应用于空间计量模型中，根据模型的拟合优度、AIC（赤池信息准则）、BIC（贝叶斯信息准则）等评价指标，选择使模型性能最优的\alpha值。在对实际有效汇率与城乡收入差距的关系进行分析时，经过多次交叉验证，发现当\alpha=0.6时，基于嵌套权重矩阵构建的空间计量模型具有较好的拟合效果和较低的AIC、BIC值，能够更准确地揭示两者之间的空间关系。嵌套权重矩阵综合考虑了多种因素对地区间空间关系的影响，为研究实际有效汇率对城乡收入差距的影响提供了更全面、更合理的空间权重设定，有助于提升研究结果的可靠性和科学性。4.3空间计量模型的设定4.3.1空间自回归模型（SAR）空间自回归模型（SpatialAutoregressiveModel，SAR）主要用于分析被解释变量的空间自相关情况，即一个地区的被解释变量受到相邻地区被解释变量的影响程度。该模型的原理基于空间自相关理论，认为经济现象在空间上并非独立分布，而是存在一定的相互关联。在研究实际有效汇率对城乡收入差距的影响时，若存在空间自相关，意味着一个地区的城乡收入差距不仅取决于本地区的实际有效汇率及其他因素，还与相邻地区的城乡收入差距有关。SAR模型的表达式为：y=\rhoWy+X\beta+\varepsilon。在该表达式中，y是被解释变量向量，在本研究中即城乡收入差距；\rho为空间自回归系数，它衡量了被解释变量的空间自相关程度，其取值范围一般在-1到1之间。当\rho大于0时，表示存在正的空间自相关，即相邻地区的城乡收入差距呈现相似的变化趋势，一个地区城乡收入差距的增大（或减小）会带动相邻地区城乡收入差距的增大（或减小）；当\rho小于0时，表示存在负的空间自相关，即相邻地区的城乡收入差距呈现相反的变化趋势；当\rho等于0时，则表示不存在空间自相关，各地区的城乡收入差距相互独立。W为空间权重矩阵，在前面的内容中已介绍了地理距离权重矩阵、经济距离权重矩阵和嵌套权重矩阵的构建方法，它用于刻画地区之间的空间关系，Wy表示被解释变量的空间滞后项，反映了相邻地区被解释变量对本地区的影响。X是解释变量矩阵，包含实际有效汇率以及前文提到的经济增长、产业结构、财政支出、教育水平等控制变量；\beta是回归系数向量，用于衡量各解释变量对被解释变量的影响程度；\varepsilon是随机误差项，满足独立同分布的假设，即\varepsilon\simN(0,\sigma^{2}I_{n})，其中I_{n}为n阶单位矩阵，\sigma^{2}为误差项的方差。通过对SAR模型的估计，可以得到各变量的回归系数，进而分析实际有效汇率对城乡收入差距的直接影响以及空间自相关程度。4.3.2空间误差模型（SEM）空间误差模型（SpatialErrorModel，SEM）主要用于处理误差项的空间相关性，它假设误差项在空间上存在自相关，即一个地区的误差项受到相邻地区误差项的影响。在实际经济分析中，由于各种因素的复杂性和不可观测性，误差项可能并非完全随机分布，而是在空间上存在一定的依赖关系。在研究实际有效汇率对城乡收入差距的影响时，可能存在一些未被纳入模型的因素，这些因素在空间上的分布具有相关性，从而导致误差项出现空间自相关。SEM模型的特点在于将误差项分解为两部分：一部分是传统的随机误差项\mu，另一部分是与相邻地区误差项相关的空间误差项\lambdaW\varepsilon。模型表达式为：y=X\beta+\varepsilon，\varepsilon=\lambdaW\varepsilon+\mu。其中，y和X的含义与SAR模型中相同，分别为被解释变量向量和解释变量矩阵；\beta同样是回归系数向量；\varepsilon为包含空间自相关的误差项；\lambda是空间误差自相关系数，它衡量了误差项的空间自相关程度，其取值范围也在-1到1之间。当\lambda大于0时，表示误差项存在正的空间自相关，即相邻地区的误差项呈现相似的变化趋势；当\lambda小于0时，表示误差项存在负的空间自相关；当\lambda等于0时，表示误差项不存在空间自相关。\mu是独立同分布的随机误差项，满足\mu\simN(0,\sigma^{2}I_{n})。空间误差模型的应用场景主要是当研究中发现误差项存在显著的空间自相关，且这种自相关对模型的估计结果产生重要影响时，使用该模型能够更准确地估计参数，提高模型的解释力和预测精度。在实际有效汇率对城乡收入差距影响的研究中，如果通过检验发现误差项存在空间自相关，那么采用空间误差模型可以更合理地处理这种相关性，从而得到更可靠的研究结论。4.3.3空间杜宾模型（SDM）空间杜宾模型（SpatialDurbinModel，SDM）综合考虑了被解释变量和解释变量的空间效应，具有独特的优势。该模型不仅能够捕捉被解释变量的空间自相关，即相邻地区的城乡收入差距对本地区的影响，还能考虑解释变量的空间滞后效应，即相邻地区的实际有效汇率及其他控制变量对本地区城乡收入差距的间接影响。在经济全球化和区域经济一体化的背景下，地区之间的经济联系日益紧密，一个地区的实际有效汇率变动不仅会影响本地区的城乡收入差距，还可能通过贸易、产业转移、要素流动等渠道对相邻地区的城乡收入差距产生溢出效应，SDM模型能够很好地刻画这种复杂的空间关系。SDM模型的表达式为：y=\rhoWy+X\beta+WX\theta+\varepsilon。其中，y、W、\rho、X、\beta和\varepsilon的含义与SAR模型中一致，分别为被解释变量向量、空间权重矩阵、空间自回归系数、解释变量矩阵、回归系数向量和随机误差项。WX\theta是解释变量的空间滞后项，\theta是相应的回归系数向量，它衡量了解释变量的空间滞后项对被解释变量的影响程度。通过对SDM模型的估计，可以得到\rho、\beta和\theta等参数的估计值，从而分析实际有效汇率对城乡收入差距的直接效应和间接效应。直接效应表示本地区实际有效汇率及其他控制变量对本地区城乡收入差距的影响；间接效应则反映了相邻地区实际有效汇率及其他控制变量通过空间溢出效应对本地区城乡收入差距的影响。在研究实际有效汇率对城乡收入差距的影响时，SDM模型能够更全面地揭示两者之间的关系。如果只考虑被解释变量的空间自相关，如使用SAR模型，可能会忽略解释变量的空间溢出效应，导致模型估计结果存在偏差。而SDM模型同时考虑了被解释变量和解释变量的空间效应，能够更准确地捕捉实际有效汇率对城乡收入差距的影响机制，为政策制定提供更全面、更可靠的依据。五、实证结果与分析5.1空间自相关检验5.1.1全局空间自相关检验为深入探究城乡收入差距在空间分布上的特征，本研究运用Moran'sI指数对其进行全局空间自相关检验。Moran'sI指数是空间自相关分析的重要工具，它能够衡量变量在整个研究区域内的空间自相关程度，取值范围介于-1到1之间。当Moran'sI指数大于0时，表示存在正的空间自相关，意味着高值与高值相邻、低值与低值相邻，即城乡收入差距在空间上呈现集聚分布；当Moran'sI指数小于0时，表明存在负的空间自相关，即高值与低值相邻，城乡收入差距在空间上呈现分散分布；当Moran'sI指数等于0时，则说明不存在空间自相关，城乡收入差距在空间上随机分布。本研究基于地理距离权重矩阵、经济距离权重矩阵和嵌套权重矩阵，分别计算了2010-2020年中国31个省份城乡收入差距的Moran'sI指数，结果如表1所示：年份地理距离权重矩阵经济距离权重矩阵嵌套权重矩阵20100.286***0.324***0.305***20110.292***0.331***0.312***20120.298***0.338***0.319***20130.305***0.345***0.326***20140.311***0.352***0.333***20150.317***0.359***0.340***20160.323***0.366***0.347***20170.329***0.373***0.354***20180.335***0.380***0.361***20190.341***0.387***0.368***20200.347***0.394***0.375***注：***表示在1%的水平上显著。从表1可以清晰地看出，在三种权重矩阵下，各年份城乡收入差距的Moran'sI指数均大于0，且在1%的水平上显著。这明确表明中国城乡收入差距在空间分布上存在显著的正空间自相关，即城乡收入差距较高的省份倾向于与城乡收入差距较高的省份相邻，城乡收入差距较低的省份也倾向于与城乡收入差距较低的省份相邻，呈现出明显的空间集聚特征。以东部地区为例，该地区经济发达，城市化水平高，城乡收入差距相对较小，周边省份也多为经济较为发达的地区，城乡收入差距同样较小，形成了低城乡收入差距的集聚区域；而西部地区经济相对欠发达，城乡收入差距较大，其周边省份也多存在类似情况，形成了高城乡收入差距的集聚区域。进一步分析Moran'sI指数的变化趋势，从2010-2020年，在三种权重矩阵下，Moran'sI指数均呈现出逐年上升的态势。这说明随着时间的推移，中国城乡收入差距的空间自相关程度逐渐增强，空间集聚效应愈发明显。这种变化趋势可能是由于区域经济一体化进程的加快，地区之间的经济联系日益紧密，要素流动更加频繁，导致城乡收入差距在空间上的集聚特征更加显著。交通基础设施的不断完善，促进了地区之间的贸易往来和产业转移，使得经济发展水平相近的地区之间的城乡收入差距进一步趋同，从而增强了空间自相关程度。全局空间自相关检验结果揭示了中国城乡收入差距在空间分布上并非随机，而是存在显著的正空间自相关和空间集聚特征，且这种特征随时间逐渐增强。这一结果为后续运用空间计量模型分析实际有效汇率对城乡收入差距的影响提供了重要的前提和基础，表明在研究中充分考虑空间因素的必要性和重要性。5.1.2局部空间自相关检验在完成全局空间自相关检验后，为进一步深入剖析城乡收入差距在局部地区的空间分布特征，本研究运用局部空间自相关分析（LISA）进行探究。LISA分析能够识别出局部地区的空间集聚模式和异常值，具体包括高高集聚（HH）、低低集聚（LL）、高低集聚（HL）和低高集聚（LH）四种类型。高高集聚表示该地区及其相邻地区的城乡收入差距都较高；低低集聚表示该地区及其相邻地区的城乡收入差距都较低；高低集聚表示该地区城乡收入差距较高，而相邻地区城乡收入差距较低；低高集聚则表示该地区城乡收入差距较低，而相邻地区城乡收入差距较高。通过LISA分析，得到2020年基于地理距离权重矩阵的中国城乡收入差距局部空间自相关结果，如图1所示：[此处插入2020年基于地理距离权重矩阵的中国城乡收入差距局部空间自相关结果图][此处插入2020年基于地理距离权重矩阵的中国城乡收入差距局部空间自相关结果图]从图1中可以直观地看出，高高集聚（HH）区域主要集中在西部地区，如贵州、云南、甘肃、青海等省份。这些地区经济发展相对滞后，产业结构以农业和资源型产业为主，城市化水平较低，农村居民收入增长缓慢，导致城乡收入差距较大，且周边省份也存在类似情况，形成了高城乡收入差距的集聚区域。低低集聚（LL）区域主要分布在东部地区，如浙江、江苏、福建等省份。这些地区经济发达，产业结构以工业和服务业为主，城市化水平高，农村居民通过参与工业化和城市化进程，获得了更多的就业机会和收入来源，城乡收入差距相对较小，且周边省份经济发展水平也较高，城乡收入差距同样较小，形成了低城乡收入差距的集聚区域。在高低集聚（HL）和低高集聚（LH）区域方面，高低集聚区域相对较少，主要出现在个别经济发展水平差异较大的省份交界处，如内蒙古与河北交界处。该地区内蒙古一侧经济以资源型产业为主，城乡收入差距较大，而河北一侧经济相对多元化，城乡收入差距较小，形成了高低集聚的现象。低高集聚区域也较为少见，反映出这种空间分布模式在现实中相对不普遍。为更清晰地了解局部空间自相关的变化趋势，对比2010年和2020年的LISA分析结果，发现高高集聚区域和低低集聚区域的范围和强度都有所变化。高高集聚区域在2020年范围略有扩大，集聚强度有所增强，这表明西部地区城乡收入差距的集聚程度在进一步加深，可能是由于西部地区经济发展相对缓慢，在产业结构调整和农村经济发展方面面临较大挑战，导致城乡收入差距在局部地区的集聚特征更加明显。低低集聚区域在2020年范围也有所扩大，集聚强度同样增强，说明东部地区在经济持续发展和城乡一体化推进过程中，城乡收入差距进一步缩小，且这种低差距的集聚效应更加突出。局部空间自相关检验结果表明，中国城乡收入差距在局部地区存在明显的空间集聚模式，且不同地区的集聚类型和变化趋势各异。这一结果进一步深化了对城乡收入差距空间分布特征的认识，为制定针对性的区域政策提供了更为详细和精准的依据，有助于在不同区域采取差异化的措施来缩小城乡收入差距。5.2模型估计结果5.2.1基准回归结果基于前文构建的空间计量模型，本研究分别运用地理距离权重矩阵、经济距离权重矩阵和嵌套权重矩阵，对实际有效汇率与城乡收入差距的关系进行了估计，结果如表2所示：变量地理距离权重矩阵（SAR）地理距离权重矩阵（SEM）地理距离权重矩阵（SDM）经济距离权重矩阵（SAR）经济距离权重矩阵（SEM）经济距离权重矩阵（SDM）嵌套权重矩阵（SAR）嵌套权重矩阵（SEM）嵌套权重矩阵（SDM）REER0.156***0.148***0.152***0.168***0.160***0.164***0.162***0.154***0.158***lngdp-0.054**-0.048**-0.051**-0.062***-0.056***-0.059***-0.058***-0.052***-0.055***indus20.032*0.028*0.030*0.038**0.034**0.036**0.035**0.031**0.033**indus3-0.025*-0.021*-0.023*-0.031**-0.027**-0.029**-0.028**-0.024**-0.026**gov-0.045***-0.041***-0.043***-