内生变量演化视角下我国城乡收入差距的探析

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1、内生变量演化视角下我国城乡收入差距的探析摘要：近年伴随农户收入的持续低迷，城乡收入差距在不断拉大。本文提出运用内生变量演化模式解释我国城乡收入差距的原因，主要运用内生变量演化模式中的生产函数、人力资本积累模式和家庭效用函数来分析影响我国城乡收入差距的因素，并且得出了我国城乡收入差距调节的策略。关键词：内生变量演化模式城市农村收入差距Abstract:Recently,Accompanyingthepeasantsincomecontinuetogetlow,theincomegapbetweenurbana

2、ndruralareasunceasinglyplaysbig.Inthispaper,submitstoapplythepatternofendogenousvariableevolutiontomakeanexplanationthereasonoftheincomegapbetweenurbanandruralinourcountry,utilizesproductionfunction,accumulationofhumancapitalpatternandfamilyefficacyfunction

3、fromthepatternofendogenousvariableevolutiontoanalyzethereasonwhichaffecttheincomegapbetweenurbanandruralareasinourcountry,andfinallyworkoutthetacticshowtoadjusttheincomegapbetweenurbanandruralinourcountry.Keywords:ThepatternofendogenousvariableevolutionUrba

4、nandruralHeincomegap1．引言市场经济条件下，城市经济拥有高水平的人均资本存量，而农村经济人均资本存量低于经济发展的初始条件，进而不断演化而形成严重的贫困陷阱。城乡收入差别是一个非常复杂的问题，其影响因素众多，不仅有经济层面的因素，还有政治（制度）层面的，文化层面的，而仅就经济影响因素来讲，又有多个影响变量。2．新古典经济增长模式研究城市与农村收入差距的缺陷新古典生产函数的一般形式：Y=f(K,L)或：Y=f［K(t)，A（t）L(t)］Y=A（t）K(t)αL(t)1-α其中A(t),K(

5、t),L(t)分别代表技术、资本和劳动力水平。新古典增长理论认为经济增长的决定因素是技术，资本和劳动。在人口、技术不变条件下，资本是推动经济增长的主要动力（短期），在人均资本装备水平不变（稳态）条件下，人口增加、技术进步也可以推动经济增长。但是由于模式假定人均投资收益率和人均产出增长率是人均资本存量的递减函数，即使各区域初始条件不同，随着时间推移，各区域工资和资本产出比也将会趋同。因此，如果不存在外生的技术变化，经济就收敛于一个人均水平不变的稳定状态，除非有正的人口增长率或者外生的技术变化，否则，一国经济就会

6、进入负增长。长期人均增长完全依赖于外生的技术进步，而对技术进步的源泉却没有明确回答，技术进步完全为外生的。5依据新古典增长理论，我国城市与农村经济增长水平在长期应该是趋同的，但是实践表明，“长期以来，我国城市与农村居民的收入差距不但没有缩小，反而进一步拉大了”。因此，新古典增长理论不适合解释我国城市与农村收入差距。产生理论与现实矛盾的主要原因是新古典增长理论的前提假设与现实背离：新古典增长理论假设市场是完全竞争的，而在我国城市与农村存在着分割的二元经济体制，要素不能自由流动；其次，新古典增长理论假设要素是同质

7、的，并且规模报酬不变，而现实中生产要素往往是异质的，不同的生产要素往往有非常不同的生产力，并且对于某些生产部门，规模的扩大可以节省固定成本，并提高劳动生产率，存在着规模报酬递增的现象。3．内生变量演化模式解释城市与农村收入差距的理论分析3．1人力资本与城市与农村收入差距。3．1．1内生变量演化模式的运用。从新古典经济增长框架出发，侧重人力资本，兼顾物质资本，阐明农村经济在人均人力资本投资水平未达到内生经济增长初始条件的情况下，导致农户对于市场信息吸收，加工和输出能力的受阻，不能产生内生经济增长，最终造成逆向收

8、敛而导致贫困陷阱，从而揭示了初始条件对农村经济增长的约束作用。“卢卡斯运用微观化的个量分析方法,将舒尔茨的人力资本引入索洛模式,视其为索洛模式中技术进步的另一增长的动力形式”,并具体化为“每个人的”、“专业化”的人力资本。卢卡斯生产函数为：Y=A（t)K(t)α［u(t)h(t)L(t)］1-αhα(t)γ式中h(t)表示生产工人的人力资本水平，u(t)表示每个工人的生产时间，卢卡斯假设生产者的全部