新型城镇化对城乡收入差距的影响：机制与路径

周国富，卢芙蓉

（天津财经大学统计学院，天津 300222）

一、引言

改革开放以来，我国经济快速增长，人民生活水平日益提高。2020 年，我国取得“脱贫攻坚战”的全面胜利，历史性地消除了绝对贫困，实现了全面建成小康社会的目标。与此同时，城乡收入差距仍悬殊较大，为此，党的二十大报告指出，要“推进以人为核心的新型城镇化”“坚持城乡融合发展”“实现全体人民共同富裕”。

回溯历史，我国为缩小城乡差距做了不少的尝试，也出台了不少的政策。比如，2007 年6 月，国务院曾批准重庆和成都为“全国统筹城乡综合配套改革试验区”，试图在推进户籍制度改革、土地管理及使用制度改革、社会保障制度改革等方面为统筹城乡发展积累一些有益的经验。2013 年12 月召开的中央城镇化工作会议，提出“要以人为本，推进以人为核心的城镇化”，并就如何提高城镇化发展质量做出了具体部署，突出了新型城镇化“以人为本”的最本质特征。传统的城镇化以速度为导向，城市规模盲目扩张，大量优质耕地被侵占，但公共设施不配套、公共服务和产业发展严重滞后，出现了一座座“鬼城”，与此同时，农村“空心化”等问题日益凸显。为解决上述问题，中共中央、国务院在2014 年3 月印发的《国家新型城镇化规划（2014—2020 年）》中强调，要走中国特色新型城镇化道路，全面提高城镇化质量。2014 年底，国家发展和改革委员会公布了首批新型城镇化综合试点改革名单，江苏省、安徽省和其他62 个城市（区、县、镇）被纳入试点地区，随后，又分别在2015 年和2016 年公布了第二批和第三批试点名单。截至目前，国家发展和改革委员会公布的新型城镇化综合试点城市共计186 个。为了继续深入推进新型城镇化工作，2022 年3 月官方发布了新的《国家新型城镇化规划（2021—2035 年）》。那么，十多年来的新型城镇化建设是否达到了统筹城乡发展、缩小城乡收入差距的预期效果？不同地区的新型城镇化建设对城乡收入差距的影响是否存在差异？新型城镇化建设又是通过什么机制在影响城乡收入差距？显然，有关这些问题的理论和实证研究具有重要的现实意义。

二、文献综述

城镇化是一个国家经济增长的重要推动力，城镇化对城乡差距的影响也备受关注，但迄今为止，对城镇化与城乡收入差距的关系并未得出一致的结论，并形成了三种主要观点。

第一种观点认为，随着城镇化水平的提高，城乡收入差距持续扩大。李宾和马九杰（2014）[11]通过建立结构方程模型发现，农村剩余劳动力转移产生了人才流失效应和财富累积效应，而农村的人才流失效应产生的消极影响大于财富累积产生的积极影响，因而未能马上缩小城乡收入差距。齐红倩和席旭文（2015）[19]建立向量自回归模型研究城镇化发展对城乡收入和消费差距的影响机理，发现短期内城镇化建设扩大了城乡收入和消费差距，长期内虽能够缩小城乡差距，但影响效应较弱。陶源（2020）[22]把收入来源区分为工资性收入和经营净收入，研究城镇化对城乡收入差距的影响，发现城镇化过程中劳动力转移多以劳动生产率高的阶层为主，因此导致城乡收入差距进一步恶化。张晖和李明昕（2023）[37]基于地级市面板数据分析表明，以土地规模扩张为主的传统城镇化模式拉大了城乡收入差距。

第二种观点认为，城镇化建设会缩小城乡收入差距。最具代表性的是Lewis 在1954 年提出的“二元经济结构”理论，其认为发展中国家普遍存在落后的农业经济和现代化工业并存的二元经济结构，城乡生产效率的差别引起农村剩余劳动力不断向外迁移，缩小城乡收入差距。陆铭和陈钊（2004）[15]基于中国省级面板数据发现，城市化能显著缩小城乡收入差距，这一结论在剔除直辖市后仍然成立。康珈瑜等（2017）[9]关注了长江经济带城乡收入差距的空间特征，发现城镇化水平越高的地区城乡收入差距就越小，并且这一结论在东中西部没有差异。赵峥等（2018）[39]发现，技术创新在城镇化与城乡收入差距的关系中扮演了传导机制的角色，人才和产业集聚推动技术更新迭代，技术创新的扩散效应提高了农村的人力资本水平，增加了农村居民收入。尹晓波和王巧（2020）[34]基于时间序列的分析表明，城镇化与城乡收入差距之间呈负向关系，影响效应在短期内较为明显。

第三种观点认为，城镇化与城乡收入差距之间不是简单的线性关系。最经典的理论便是“库兹涅兹假说”，Kuznet（1955）[47]认为，在工业化和城市化进程早期，收入分配逐渐趋于不平等，但当经济增长跨过拐点以后，收入分配将得到改善并逐渐趋于平等。欧阳金琼和王雅鹏（2014）[18]认为，城镇化对城乡差距的影响效应不仅与城镇化水平有关，也与城乡收入差距的大小相关，在时间上表现为先缩小、后扩大、再缩小的趋势。王悦和马树才（2017）[31]利用空间计量分析方法对城镇化和城乡收入差距的关系进行了实证研究，结果表明城镇化对城乡收入差距的影响不仅存在空间溢出效应，而且在时间上呈“U”型关系。周心怡等（2021）[43]从理论和实证两个层面研究发现，迁移进城市的农村劳动力能共享经济发展成果，城镇化对城乡收入差距的影响存在非线性特征，当城镇化率超过临界值时，能够显著地缩小城乡收入差距。类似地，王全景和郝增慧（2018）[27]发现，城镇化的推进对城乡收入差距的影响是先扩大、后缩小的关系；王帅龙和李豫鑫（2022）[29]等也发现城镇化对城乡收入差距的影响存在门槛效应。

综上，虽然人们对城镇化与城乡收入差距的关系做了大量的实证研究，但研究结论却莫衷一是。究其原因可能是：（1）多数文献没有区分传统城镇化和新型城镇化，或者说这些文献主要考察的是传统城镇化对城乡收入差距的影响；（2）在研究新型城镇化对城乡收入差距影响时采用的方法不同，多数文献从新型城镇化的内涵出发，通过构建新型城镇化评价指标体系来测度和量化分析新型城镇化对城乡收入差距的影响，但这些文献所构建的新型城镇化评价指标体系不尽相同，甚至存在一些缺陷，使得结论不一致。此外，鲜少有文献从政策效应的视角检验新型城镇化政策对城乡收入差距的作用大小及其统计显著性。

鉴于此，本文就新型城镇化建设对城乡收入差距可能的作用机制进行理论分析，并提出4 条研究假设。然后，以新型城镇化建设为一项准自然实验，利用2011—2021 年中国地级市的面板数据构建多期双重差分模型对这些研究假设进行实证检验。本文可能的边际贡献在于：（1）从理论上分析新型城镇化建设对城乡收入差距可能的作用机制，特别是新型城镇化建设通过推动数字普惠金融、促进流通业发展和提升创业活跃度等手段对城乡收入差距产生的直接与间接影响；（2）采用多期DID 模型实证检验新型城镇化建设对城乡收入差距的影响效应，并采用PSM-DID 方法和安慰剂检验等进行稳健性检验，以确保实证分析结果的可信度；（3）进一步探究在不同区位、不同经济发展水平，以及城乡收入差距在不同分位数水平的城市新型城镇化建设对城乡收入差距的影响效应差异，以便为相关部门更好地推动新型城镇化建设与城乡一体化发展提供有益的经验依据。

三、理论分析与研究假设

如前所述，自《国家新型城镇化规划（2014—2020 年）》颁布实施并分批次进行新型城镇化建设试点以来，众多学者对新型城镇化建设可能对城乡收入差距产生怎样的影响进行了理论与实证分析，但分歧较大。在这些论述中，本文比较认可的观点是：新型城镇化建设可能通过收入分配效应、财政扶贫效应和土地规模效应对城乡收入差距的缩小产生积极影响。首先，新型城镇化建设会提高城市劳动生产率，而高工资水平会吸引大量农村剩余劳动力转向城镇就业，进而引起农村居民工资性收入增长。此外，城市人口的集聚还会带动农产品需求的增加，推动农产品价格上涨，而农村劳动力向城镇的转移会减少农业从业者人数，进一步增加从事农业的农民的经营性收入（张金华，2015）[38]。因此，新型城镇化建设可以改善城乡居民的收入分配，缩小城乡收入差距。其次，随着新型城镇化建设不断推进，财政支出的规模也不断扩大，财政支出在新型城镇化建设缩小城乡收入差距方面可以发挥重要的作用（王昊，2021）[24]。例如，增加财政对教育的支出，可以加速人力资本积累，产生知识外溢，使农民有更多的机会接受职业技能培训，更好的融入新型城镇化建设，增加获得高薪报酬的机会，缩小城乡收入差距（蔡兴，2019）[1]；财政支农支出的增加，能加速农业现代化步伐，提高农业生产效率，增加粮食产量，同时还能释放更多的农村劳动力，而节约的劳动力能转向城镇就业市场通过出卖劳动换取工资收入，提高农村居民收入水平（王格格，2017）[23]；增加财政对基础设施的投资，能降低交通运输成本，加速人口向城镇的聚集，推动形成人口城镇化，畅通农产品售卖通道，促进农产品价值实现（聂高辉和宋璐，2020）[17]。因此，在新型城镇化建设中财政资金能发挥减贫效应，缩小城乡收入差距。最后，新型城镇化建设在促进农村劳动力人口向城市转移的同时，会相应增加农民的人均耕种面积，进而推动传统生产经营模式向规模化和集约化经营模式转变（钟唯和周慧，2023）[42]，实现规模效应，而这不仅有助于提高土地利用效率，优化土地、资金和劳动力的合理配置，节约生产要素投入，增加农户农业经营净收入，同时也会对城乡收入差距的缩小产生积极的影响。基于以上分析，提出本文的假设H1。

H1：新型城镇化建设缩小了城乡收入差距。

新型城镇化是以城乡统筹、城乡一体、产城互动、节约集约、生态宜居、和谐发展为基本特征的城镇化。为了保障新型城镇化顺利推进，实现城市和乡村的协调发展，基础设施建设和公共服务提供都必须满足随着人口向城镇的不断迁移和聚集而产生的需求变化，而基础设施建设和公共服务提供需要大量的资金，数字普惠金融因具有获取资金的便捷性等特点，在这一过程中其规模不断扩大（段光君，2021）[5]。此外，随着人口不断向城镇流动，居民的收入水平不断上升，消费需求增加，人们的金融素养逐渐提高，对金融产品和服务的需求也会增加，进而对数字普惠金融规模的扩大产生积极的影响（唐未兵和唐谭岭，2017）[21]。与此同时，随着城镇化的推进，会吸引大量资本、劳动力等生产要素不断地从农村涌向城市，产业集聚的规模也会随之扩大，对资源利用率和金融风险识别的要求也会越来越高，而数字普惠金融所依托的数字技术，有助于准确识别各种潜在的金融风险。因此，为了更好的优化资源配置和防范潜在的各种风险，需要数字普惠金融的产品和服务不断地创新迭代（陈雨露，2013）[2]。可见，新型城镇化建设能够通过扩大数字普惠金融的规模，推动相关的金融产品和服务创新的途径提高数字普惠金融的发展水平。不少学者已证实，数字普惠金融能通过减贫效应、长尾效应和门槛效应缩小城乡差距（梁双陆和刘培培，2019；宋晓玲，2017）[14,20]；数字普惠金融还能促进经济的包容性增长，从而减缓城乡收入差距（Dabla-Norris et al.，2021）[46]。基于以上分析，提出本文的假设H2。

H2：新型城镇化建设可以通过推动数字普惠金融发展进而缩小城乡收入差距。

新型城镇化是“以人为核心”的城镇化，新型城镇化的推进会进一步推动人口向城市的转移与集聚，为缓解人口聚集带来的就业压力和满足其对基本生活服务的需求，客流、物流、信息流必须畅通，就业市场和就业渠道必须跟上人口的扩张速度。流通业作为与人们的生活密切相关的服务业，其快速发展无疑有利于城市的良性运转和城乡融合发展。同时，流通业也是劳动密集型产业，其进入门槛较低，能够吸收大量流向城市的农村剩余劳动力，既有利于缓解这部分人口的就业压力，也有利于拓宽农村居民的收入渠道，提高农村居民的收入水平，缩小城乡收入差距（谢乔昕和宋良荣，2016）[32]。新型城镇化带来的收入效应在提升进城农民收入水平的同时，也会改变他们的消费观念，促使其追求更高的生活品质，伴生更多样化的消费需求，这不仅会推动消费结构升级，而且会带动与消费相关的批发零售、住宿餐饮等流通部门的发展（左玉洁，2021）[44]。此外，随着新型城镇化进程的不断加快，各种资源不断向城镇聚集，多样化的产业应运而生，对服务业（特别是生产性服务业）的需求也迅速增加。流通业作为生产性服务业的重要组成部分，在这一过程中也将快速发展，其集聚程度不断提高，而流通业的集聚则有助于深化劳动分工，激发地区经济活力，进一步提升经济效率水平（俞彤晖，2018）[35]。地区经济效率水平的提升使得劳动力流动速度加快，城乡收入差距也会随之缩小。基于以上研究，提出本文的假设H3。

H3：新型城镇化建设可以通过促进流通业发展进而缩小城乡收入差距。

随着新型城镇化的推进，人口向城市的集聚和流动对社会发展形成“规模效应”，推动政府不断完善基础设施建设，增加公共服务的供给。与此同时，新型城镇化建设中人口等要素的集聚对政府的协调配置能力也提出了更高的要求，促使政府不断提高办事效率。基本公共服务水平的提高可以为企业生产经营的顺利开展提供服务保障，提升企业运营效率，而公共服务水平的提高为人们的信息交流和信息共享提供了便利（雷挺和栗继祖，2020）[10]。政府效率越高，其在管理公共事务和配置资源上的能力越强，越是能够简化办事流程，显著降低企业生产经营的交易成本。换言之，高水平的公共服务和快捷的政府效率是一个地区良好营商环境的重要组成部分（杜运周等，2020）[4]。良好的营商环境能够显著降低市场的制度性成本，保证企业公平获取生产要素，减少企业生产成本支出，进而降低企业进入市场的门槛，提高居民的创业意向（袁文融和杨震宁，2021）[36]。

此外，随着新型城镇化建设中城市规模的扩大和专业分工的细化，人才、技术和资本等创新要素也不断增加，创新参与者之间会产生“学习效应”“模仿效应”和“竞争效应”，这将更有利于开展创新活动，提升区域创新效率（王立平和鲍鹏程，2021）[26]。而且，创新效率高的地方创业者对资源的整合更容易，创新合作和学习交流也更顺畅，有利于降低创业成本，提高创业活跃度。

可见，新型城镇化建设能通过优化营商环境和提高创新效率激发地区创业活力，促进创业活动。有关研究也表明，创业活跃度的提高会通过辐射带动效应和创业引导效应缩小城乡收入差距。比如，李麦收和李凯旋（2023）[13]研究发现，新创企业数量的增加能够提供更多的工作岗位，吸纳农村剩余劳动力就业，进而提高农村居民收入。马天女等（2021）[16]的研究表明，创业活动的增加还会让更多的农村居民进入到企业中，被纳入社会保障体系，间接提高农村居民收入水平。创业活跃度的提高对农村居民的创业引导效应主要体现在：（1）创业者的收入报酬溢价和企业家精神会吸引更多的人参与创业，进一步吸纳农村剩余劳动力就业；（2）随着创业者数量的增多市场竞争加剧，在一定程度上降低原先处于垄断地位厂商的利润，进而改善收入分配结构，缩小收入差距（许小平和谈炜，2020）[33]。基于以上分析，提出本文的假设H4。

H4：新型城镇化建设可以通过提高创业活跃度进而缩小城乡收入差距。

综上，本文认为新型城镇化建设对城乡收入差距的影响存在如图1 所示的影响机制和传导路径。

图1 新型城镇化建设对城乡收入差距的影响机制和传导路径

四、研究设计与数据说明

如前所述，本文的中心议题是对新型城镇化建设缓解城乡收入差距的实际政策效果做一个系统的理论分析和实证检验。鉴于我国的新型城镇化综合试点是分三个批次实施的，试点名单包含了江苏省、安徽省和其余246 个城市（镇），①共分布在全国186个地级及以上城市，因此，采用多期双重差分模型评估新型城镇化的政策效应。

（一）模型设定

双重差分模型的基本原理是：根据是否受到政策冲击将样本区分为受到政策冲击的实验组和未受到政策冲击的对照组，通过区分政策实施前后实验组和对照组的处理效应，评估政策实施的效果。考虑到在试点名单中，有些试点地区仅是某地级及以上城市下属的某个区、县或镇（如桂林市只有下属的全州县和荔浦县作为试点地区），若将这种“只有下属的区、县或镇作为试点地区”的地级及以上城市也纳入实验组，会模糊实验组和对照组的界限，进而低估新型城镇化建设的政策效果，因此，从样本中删除这一类地级及以上城市，②既不纳入实验组，也不纳入对照组。换言之，本文仅将“整个城市都作为试点地区”的地级及以上城市作为实验组，同时将其他完全未进入试点名单的地级及以上城市作为对照组。在这种样本处理方式下，共有192 个地级市（含副省级城市，下同）进入样本，其中，属于实验组的地级市86 个，属于对照组的地级市106 个。

为检验假设H1 是否成立，构建的多期双重差分模型如下：

其中，Theilit是被解释变量，表示地级市i在t期的城乡收入差距；didit为核心解释变量，如果某地级市i在t期被整体确定为新型城镇化试点地区，则取值为1，否则取值为0；xit表示控制变量，是一系列影响城乡收入差距的其他因素，具体包括产业结构水平（Industry）、财政支出水平（Fiscal）、人力资本水平（lncapital）、对外开放程度（Fdi）和科技发展水平（lntech），其指标含义及选取理由详见下文；ui为个体固定效应，控制其他随个体变化但不随时间变化的影响因素；③εit为随机扰动项。本文重点关注核心解释变量的回归系数β1，即新型城镇化试点政策对城乡收入差距的影响效应。若β1显著为正，则说明新型城镇化试点政策的实施扩大了城乡收入差距；反之，若β1显著为负，则说明新型城镇化政策试点缩小了城乡收入差距。

如果假设H1 成立，即实证分析表明新型城镇化建设显著缩小了城乡收入差距，那么进一步检验前文提出的假设H2 至H4，即检验新型城镇化建设能否通过促进数字普惠金融、加快流通业发展和提高创业活跃度等途径缩小城乡收入差距，相当于进行中介效应检验。由于常用的中介机制检验方法可能存在估计上的偏误（江艇，2022）[8]，因此参考江艇（2022）[8]的研究方法，仅通过模型（2）检验新型城镇化政策试点对中介变量（数字普惠金融、流通业发展和创业活跃度）统计显著性的影响，以此论证中介效应的存在性。此外，为进一步验证中介效应检验结果的合理性，借鉴Baron 和Kenny（1986）[45]的研究方法，如模型（3）所示，把中介变量和核心解释变量一起放进回归方程中，作为机制分析的稳健性检验。如果模型（3）核心解释变量didit的系数不显著，或其系数显著但小于之前模型（1）未加入中介变量时的系数，则说明新型城镇化建设可以通过影响中介变量来缩小城乡收入差距。具体模型构建如下：

其中，medit是地级市i在t期的中介变量，其余变量的含义同式（1）。

（二）变量选取

1.被解释变量：城乡收入差距。目前，度量城乡收入差距的常用指标有基尼系数、泰尔指数和城乡可支配收入之比。鉴于城乡可支配收入之比没有考虑城乡人口结构的变化，基尼系数较容易受到中间收入人群的影响，而泰尔指数同时考虑了城乡人口结构和收入结构的变化，因此，使用泰尔指数衡量城乡收入差距。借鉴王少平等（2007）[28]的方法，泰尔指数可表示为：

其中，j=1 表示城镇，j=2 表示农村；yijt（j=1，2）分别为城市i在t年的城镇居民可支配收入和农村居民可支配收入；yit表示城市i在t年城乡居民的可支配总收入；pijt（j=1，2）分别为城市i在t年的年平均城镇居民人数和农村居民人数；pit为城市i在t年的年平均人口总数。

2.核心解释变量：新型城镇化试点政策。使用多期DID 模型研究新型城镇化试点政策对城乡收入差距的影响，核心解释变量为政策虚拟变量didit。具体地，didit=Treati×Yearit。Treati为组别虚拟变量，用于区分城市i是否为新型城镇化试点城市，如果是试点城市，则取值为1，否则取值为0。Yearit为时间虚拟变量，如果某城市i在t年获批为新型城镇化试点城市，则在政策实施的当年和之后的年份都为1，否则取值为0。

3.控制变量。除试点政策之外，还有其他因素影响城乡收入差距，为尽可能避免遗漏变量所造成的估计偏差，参考已有文献选取5 个控制变量。（1）产业结构水平（Industry），采用第二和第三产业增加值之和占GDP 的比重衡量。产业结构升级能够为农业的发展带来先进的技术和更好的服务，推动农业现代化，提高农村居民的收入，进而缩小城乡收入差距（冯涛等，2020）[6]。（2）财政支出水平（Fiscal），采用政府财政支出占GDP 的比重衡量。一般认为，政府财政支出对城乡收入差距有重要的影响，但不同类型的政府财政支出对城乡收入差距的影响可能不同。比如，胡文骏（2018）[7]研究发现，逆向财政机制在一定程度上显著扩大了城乡收入差距；王晓丹和王佑茹（2022）[30]发现，公共教育支出和财政支农支出一般能缩小城乡收入差距，而若财政支出具有城市偏向性则会扩大城乡收入差距。（3）人力资本水平（lncapital），采用每万人口在校大学生人数衡量，并对其做了取对数处理。一方面，人力资本水平的提高能够增强劳动者的市场竞争力和认知能力，使得劳动者能较快的融入就业市场，适应各种产业转型；另一方面，人力资本水平的提高能够提升劳动生产率，使劳动者获得更高的收入，并且人力资本水平的提高对劳动者的影响具有长期性，是缓解收入分配的重要途径（程锐和马莉莉，2022）[3]。（4）对外开放程度（Fdi），采用各地级市外商直接投资占GDP 的比重衡量。有研究表明，外商直接投资能带来先进技术和大量投资，促进产业结构升级，并创造更多的就业岗位，进而缓解城乡收入差距（郑磊和汪旭晖，2018）[40]。（5）科技发展水平（lntech），采用财政支出中科技支出衡量，并对其做了取对数处理。科技发展不仅能够提升农业生产效率，节约农业劳动投入，而且能够增加农业生产净利润，缩小城乡收入差距（李柯言等，2023）[12]。

4.中介变量。为检验前文提出的假设H2 至H4，采用3 个变量作为可能的中介变量。（1）数字普惠金融指数（lnindex），采用北京大学数字金融研究中心编制的数字普惠金融指数作为数字普惠金融的代理变量，并对其做了取对数处理。该指标能够全面反映我国不同地市的数字普惠金融发展程度。（2）流通业发展水平（Pretail），借鉴王纪霞等（2020）[25]的研究，使用社会消费品零售总额占GDP 的比重衡量流通业发展水平。（3）创业活跃度（lnentre），借鉴支宇鹏和卢潇潇（2023）[41]的研究，使用北京大学企业大数据研究院开发的区域创新创业数据中的“新建企业进入得分”来衡量地区创业活跃度，并对其做了取对数处理。数值得分越高，表示此区域创业活跃度越高。

（三）数据说明

本文选取2011—2021 年前述192 个地级市的平衡面板数据为研究样本，除数字普惠金融指数和衡量创业活跃度的“新建企业进入得分”来自北京大学的相关网站以外，其他所有数据均来源于历年《中国城市统计年鉴》和各地级市国民经济与社会发展统计公报及政府工作报告。部分缺失数据来源于CEIC 数据库，其他缺失数据通过插值法补齐。相关变量的描述性统计结果如表1 所示。

表1 变量的描述性统计

五、实证结果

（一）平行趋势检验

运用双重差分法有一个重要前提：处理组和对照组必须满足平行趋势假定，即在政策实施前实验组城市与对照组城市有相同的变化趋势。本文采用事件分析法检验实验组和对照组是否满足平行趋势假定，主要分析政策实施前4 年和政策实施后4 年的平均处理效应的变化趋势，以此判定是否符合平行趋势。检验结果如图2 所示，结果显示在新型城镇化政策实施前4 年（即k=-1，-2，-3，-4），体现政策效应的βk的95%置信区间内均包含0，即βk和0 没有显著差异，说明在政策实施前，实验组城市和对照组城市不存在显著的系统性差异。在政策实施后，体现政策效应的βk（k=0，1，2，3，4）的估计值均为负值，且其95%置信区间均不包含0，说明政策实施后处理组和控制组存在显著差异。这表明，处理组和对照组满足平行趋势假设。因此，使用DID 模型是合适的，即能够准确地估计出新型城镇化试点政策对城乡收入差距的影响效应。

图2 平行趋势检验

（二）基准回归

由于研究数据属于面板数据，在具体建模之前，本文进行了Hausman 检验，结果显示Hausman 检验的χ2值为148.070 0，P 值为0.000 0，说明应建立固定效应模型。因为多期双重差分模型的特点之一是通过核心解释变量did的设置，将随时间变化但不随个体变化的众多影响因素考虑在内，所以这里仅引入个体固定效应，不再引入时间固定效应。表2 报告了基准回归结果。

表2 基准回归结果

在表2 中，列（1）为仅引入政策虚拟变量did的固定效应模型结果，回归系数估计值为-0.022 1，且通过了1%水平下的显著性检验，说明新型城镇化综合试点政策的实施显著缩小了城乡收入差距，初步验证了假设H1。列（2）至列（6）是在列（1）的基础上逐步加入控制变量得到的估计结果，可以看出政策虚拟变量did的回归系数估计值依然显著为负。这表明，加入控制变量后，新型城镇化政策的实施仍然显著缩小了城乡收入差距，说明新型城镇化建设达到了统筹城乡发展、缩小城乡收入差距的效果，假说H1 成立。鉴于表2 中各控制变量的系数符号在各个模型中具有较好的一致性，符合预期，且列（6）的拟合效果最好，下面以列（6）为基准回归结果，进行稳健性检验和异质性分析，并将下文的其他回归结果与其进行比较分析。

（三）稳健性检验

上文的基准回归结果表明新型城镇化试点政策显著缩小了城乡收入差距。为确认这一估计结果的可靠性，需要进行稳健性检验。

1.替换被解释变量的度量方法。目前，在研究城乡收入差距的文献中，城乡人均可支配收入之比和泰尔指数都是常用的指标，因此将被解释变量泰尔指数替换为城乡人均可支配收入之比重新进行估计。结果如表3 列（1）所示，可以看出，核心解释变量did的系数仍然显著为负，与基准回归结果的符号一致，初步验证了基准回归结果的稳健性。

表3 稳健性检验

2.排除其他政策干扰。在2011—2021 年间，除新型城镇化综合试点政策以外，同时期实施的智慧城市试点政策和“宽带中国”试点政策也可能会对城乡收入差距产生一定的影响。因此，为排除其他政策可能存在的干扰，在模型（1）中加入智慧城市试点政策虚拟变量did2 和“宽带中国”试点政策虚拟变量did3，若城市i在t年进入了试点名单，则当年及以后的年份均取值为1，反之取值为0。结果见表3 列（2），可以看出核心解释变量did的系数仍在1%的水平下显著为负，进一步验证了基准回归结果的稳健性。

3.控制变量滞后一期。考虑到控制变量与被解释变量城乡收入差距之间可能存在反向因果关系，从而导致模型存在内生性，估计结果可能有偏。因此，为保证回归估计结果的可靠性，将所有控制变量均滞后一期引入模型中。结果如表3 列（3）所示，可以看出控制变量滞后一期后，核心解释变量did的系数仍显著为负，与基准回归一致，说明上文基准回归的估计结果是可靠的。

4.安慰剂检验。借鉴Topalova（2010）[48]的做法，通过改变政策时间进行安慰剂检验。新型城镇化综合改革试点的时间原为2014 年、2015 年和2016年，现选择政策实施前的2011—2013 年时间段，并假设政策实施时间为2012 年，即设定新型城镇化试点政策虚拟变量在2011 年为0，2012 年和2013 年为1，而非新型城镇化政策试点城市的政策虚拟变量始终为0，重新对模型（1）进行估计。估计结果如表3 列（4）所示，核心解释变量did的系数不再显著，表明虚拟的政策试点对城乡收入差距没有显著的影响，进一步证实了2014 年开始实施的新型城镇化试点政策显著缩小了城乡收入差距。

5.PSM-DID 方法检验。国家在选择新型城镇化试点城市名单时，是基于城市的产业结构、公共支出水平、人力资本水平、对外开放程度和科技发展水平等因素综合考虑的。这种非随机性可能导致试点城市和其他未进行政策试点城市在城乡收入差距的变动趋势上存在系统性偏误。基于此，采用PSM-DID方法进行稳健性检验，即先使用PSM 方法对样本进行处理，以消除实验组和对照组之间的系统性偏误，再进行多期DID 回归。具体地，选择产业结构、公共支出水平、人力资本水平、对外开放程度和科技发展水平作为PSM 样本匹配的协变量，采用logit 回归模型计算倾向得分值，并根据logit 估计的结果确定与新型城镇化试点城市相匹配的城市。本文使用核密度匹配方法对样本进行PSM-DID 估计，结果如表3列（5）所示，可以看出，核心解释变量did的系数仍显著为负，与基准回归结果基本一致，再次验证了基准回归结果的稳健性，即新型城镇化试点政策显著缩小了城乡收入差距。

六、进一步分析

（一）异质性检验

由前文分析可知，新型城镇化建设显著缩小了城乡收入差距。然而，中国幅员辽阔，不同区域的资源禀赋、地理位置、经济发展程度都存在差异，可能会导致新型城镇化建设对城乡收入差距的影响存在异质性。因此，需从不同的角度对新型城镇化建设的政策效果进行异质性分析。

1.区位异质性。一直以来，我国地区经济发展水平呈现出不平衡的态势，东部地区的人力资本、科技水平、市场环境相较于中部、西部和东北地区更有优势，因此同样的政策实施，可能在不同的地区呈现出不同的效果。新型城镇化试点城市名单涵盖了东部、中部、西部和东北四大区域，为了分析新型城镇化政策的实施对不同区域的城乡收入差距产生的影响，将样本城市划分为东部、中部、西部和东北四大区域，④进行区域异质性分析，结果见表4 第（1）列至第（4）列。

表4 区域异质性回归结果

表4 的结果表明，东部、中部和西部地区的新型城镇化政策试点对城乡收入差距的影响效应显著为负，即新型城镇化试点政策显著缩小了东部、中部和西部地区的城乡收入差距。但是，新型城镇化政策的实施对东北地区城乡收入差距的影响效应虽然为负却不显著。就对东部、中部和西部的具体作用大小而言，西部地区最大，中部地区次之，东部地区最小。这可能是因为，东部地区整体处于我国改革开放的前沿，经济充满活力，且分布着大量的城市和城市群，城镇化发展已进入较高水平阶段，经济的高速发展使得农村居民有更多的收入来源，因此新型城镇化建设带来的政策红利有限，对城乡收入差距的缩小作用小于中部地区和西部地区。中部地区和西部地区深处内地，城镇化水平较低，还有很大的发展空间，同时中部地区和西部地区受人才、科技水平和交通运输等的制约，乡村第二、三产业发展相对落后，而新型城镇化建设能带来更多的资金投入，吸引人才回流，促进本地产业结构升级，因此对中部地区、西部地区城乡收入差距的抑制作用更强。东北地区较为特殊，其原有的经济基础较好，城镇化水平较高，但近年来也面临着经济转型的压力，机制灵活性和营商环境较差，存在人才大量流失和土地资源利用效率低的问题，在一定程度上制约了东北地区的产业结构升级和新型城镇化进程，因此其新型城镇化综合试点的政策效应不明显。

2.经济发展水平异质性。考虑到不同城市在经济发展上相对不平衡，新型城镇化建设对城乡收入差距的影响效应可能存在差异，因此，进一步依据各城市的人均GDP 是否大于等于平均值将样本城市分为发达城市和欠发达城市两组，分组回归的结果见表4 列（5）和列（6）。结果表明，无论是发达地区还是欠发达地区，新型城镇化建设均显著缩小了城乡收入差距，并且新型城镇化建设对欠发达地区的抑制作用强于发达地区。这可能是因为，欠发达地区经济基础薄弱，城镇化水平较低，而新型城镇化建设能为当地的经济发展和城镇化发展带来更多的建设资金和政策倾斜，促进当地产业发展，增加非农就业机会，从而缩小城乡收入差距。整体来讲，东部地区的经济发展水平最高，中部地区次之，西部地区最低，按经济发展水平所进行的异质性分析结论也验证了前文关于东部地区、中部地区、西部地区的异质性分析结论的可靠性。

3.分位数回归。传统的回归模型本质上是均值回归，但在不同的分位数水平上核心解释变量对被解释变量的影响效应可能是不同的。为了考察在不同的分位数水平上新型城镇化建设对城乡收入差距的影响是否存在一定的差异，进一步引入面板分位数回归模型分析新型城镇化建设对城乡收入差距的异质性影响。本文分别选择0.1、0.25、0.5、0.75 和0.9分位点进行回归，结果见表5。

表5 分位数回归结果

由表5 可知，在0.1 分位点上，新型城镇化建设对城乡收入差距的影响系数为负但不显著，而在0.25、0.5、0.75 和0.9 分位点上，新型城镇化建设的影响系数分别为-0.003 5、-0.007 6、-0.016 9 和-0.023 1，且均通过了1%的显著性检验。同时，随着分位数水平的提高，新型城镇化建设对城乡收入差距的边际效应呈现出递增趋势，即城乡收入差距越大的地区，新型城镇化试点的政策效果就越明显。原因可能是，城乡收入差距大的地区往往是经济相对落后、城乡二元结构特征更明显、乡村人口占比较大的地区，无论经济发展空间还是城镇化发展空间都相对较大，而新型城镇化试点政策在克服传统城镇化的若干弊端的同时，会使当地的土地城镇化、人口城镇化和经济城镇化更加协调，并推动当地经济发展、产业升级和城镇化发展进入良性轨道，进而创造出更多的非农就业机会和就业途径，实现城乡居民收入的稳步增长和城乡收入差距的逐步缩小。而且，城乡收入差距较小的地区，其城乡发展已较为协调，城乡融合发展的趋势已非常明显，城乡居民都有较多的途径实现收入的增长，因此，新型城镇化试点政策对这些地区城乡收入差距的影响不明显。

（二）机制检验

上文的实证分析表明新型城镇化建设显著缩小了城乡收入差距，这一结论经过多项稳健性检验后依然成立。因此，进一步检验前文提出的假设H2 至假设H4，即检验新型城镇化建设是否通过促进数字普惠金融、加快流通业发展和提高创业活跃度进而缩小城乡收入差距。

表6 的列（1）至列（3）分别展示了新型城镇化建设对数字普惠金融、流通业发展和创业活跃度的回归结果。结果显示，新型城镇化建设对数字普惠金融、流通业发展和创业活跃度的回归系数均在1%水平下显著为正，即新型城镇化建设显著促进了数字普惠金融和流通业发展，提高了创业活跃度。而且，列（4）表明引入中介变量数字普惠金融以后，核心解释变量did的回归系数不再显著；列（5）和列（6）表明，引入中介变量流通业发展和创业活跃度以后，核心解释变量did的回归系数仍显著为负，但系数的绝对值小于模型（1）未加入中介变量时的系数绝对值。这说明，数字普惠金融、流通业发展和创业活跃度的中介机制是存在的，新型城镇化建设能通过促进数字普惠金融、加快流通业发展和提高创业活跃度等机制缩小城乡收入差距，假设H2 至假设H4 得到验证。

表6 机制检验回归结果

七、研究结论与启示

本文从理论上分析了新型城镇化建设对城乡收入差距的影响机制和传导路径，并提出了4 条研究假设，然后将新型城镇化试点政策视为准自然实验，基于2011—2021 年中国192 个地级市的面板数据，采用多期双重差分模型实证检验了新型城镇化建设对城乡收入差距的影响效应，并对其异质性和中介传导机制进行了考察。研究结论如下：（1）新型城镇化建设显著缩小了城乡收入差距，这一结论在替换被解释变量的度量方法、排除其他政策干扰、克服内生性、进行安慰剂检验、采用PSM-DID 方法重新估计等多项稳健性检验后仍然成立；（2）机制分析结果表明，数字普惠金融、流通业发展和创业活跃度在新型城镇化建设对城乡收入差距的影响中发挥着中介作用；（3）区位异质性分析表明东部地区、中部地区和西部地区的新型城镇化建设显著缩小了城乡收入差距，而东北地区新型城镇化建设的政策效应不明显；（4）经济发展水平异质性分析表明，无论是发达地区还是欠发达地区，新型城镇化建设均缩小了城乡收入差距，区别仅在于影响力度的大小；（5）分位数回归表明，城乡收入差距越大的地区，新型城镇化建设对其城乡收入差距的缩小作用越明显。

上述结论有一定的政策含义。第一，应继续深入实施新型城镇化试点政策。要继续深化户籍制度改革，降低城市落户门槛，促进农村剩余劳动力转移。同时，增加基础设施投资，让农村居民更便捷地走出农村寻找新的就业机会。第二，应加大数字普惠金融的宣传普及力度，并通过培训和进修等手段培养数字技术性人才，提高居民的数字金融素养，加深各个地区的数字化使用深度，进而缩小城乡收入差距。第三，应进一步降低流通业成本，促进流通业高效发展，并通过不断扩大流通业发展规模来创造更多的就业岗位，增加居民的收入。第四，要进一步简化市场准入程序，降低市场准入门槛，鼓励民众积极创业。此外，要优化营商环境，特别是要增加面向农村居民的创业知识培训，让农村居民了解创业基本知识和创业风险，增加其成功的几率，为农村居民参与创业提供全方位支持。第五，各地区要因地制宜，实施差异化的新型城镇化政策。对于城镇化率较高且经济较发达的东部地区，应该注重推进县域经济的发展，充分挖掘当地资源优势，从而带动农村地区经济增长。对于近年来发展缓慢的东北地区，要改善营商环境，吸引更多的投资在当地建厂，拉动需求，扩充市场规模。同时，通过完善激励机制和人才引进政策吸引人才、留住人才，以推动新型城镇化建设，缓解东北地区“人才流失”的困境。对于城乡收入差距悬殊的地区，尤其要加快新型城镇化建设，以此统筹城乡发展，逐步缩小城乡收入差距。