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摘 要：基于2002—2017年汉江生态经济带地级市面板数据，采用空间自相关分析和空间面板模型，对基础设施与城乡收入差距的关系进行实证研究。基于结论，提出注重因地制宜、加强分类施策，加大设施投资、优化交互效应，统筹各类要素、提升发展质量，建立协调机制、形成区域合力等对策建议。
关键词：汉江生态经济带;基础设施;城乡收入差距;空间计量模型
中图法分类号：F124.7;F126.2 文献标志码：A DOI：10.19679/j.cnki.cjjsjj.2020.0309
1 引言与文献综述
改革开放以来，我国城乡居民收入稳步提升，同時城乡居民收入差距仍然较大。缩小城乡收入差距是全面建成小康社会、实现城乡融合发展的根本目的，也是释放发展动能、激发区域活力的重要途径。受新冠肺炎疫情影响，2020年第一季度，我国城镇居民人均可支配收入实际下降3.9%，农村居民可支配收入实际下降4.7%。后疫情时期，以基础设施一体化、公共服务一体化等为主要内容的城乡融合发展大有可为。近年来，汉江生态经济带城乡收入差距呈逐渐下降趋势，2002—2017年，汉江生态经济带城乡收入差距从3.08下降到2.4，且在空间分布上呈现非均衡性，2017年，汉江生态经济带湖北段城乡收入差距平均为2.2，河南段为2.37，陕西段为2.97。《汉江生态经济带发展规划》提出：“统筹城乡一体化发展”。在此背景下，研究如何缩小汉江生态经济带城乡收入差距具有现实意义。
城乡收入差距影响因素研究一直是学界关注的热点问题。国内外学者分别从经济发展（Kuznets，1955）[1]、社会保障（Diamond，1997）[2]、外商直接投资（Feenstra & Hanson，1997）[3]、教育投入（陈斌开，2010）[4]、户籍制度（万海远，2013）[5]、城市化（曹裕，2010）[6]、财政分权（陈安平，2010）[7]、产业结构（郑万吉，2015）[8]、金融发展（姚耀军，2005）[9]、基本公共服务供给（姜晓萍，2017）[10]、所有制结构（王全景，2018）[11]和对外开放（夏龙，2012）[12]等多个角度分析考察城乡收入差距形成原因与机理。
基础设施是影响城乡收入差距的关键要素。相关研究：一是探究基础设施对城乡收入差距的影响机理。Straszheim[13]（1972）认为基础设施通过降低运输成本，导致产品和服务价格下降，从而刺激需求增加，促进经济增长，间接增加农村居民收入。Lewis[14]（1954）、任晓红[15]（2013）和刘晓光[16]（2015）等学者认为基础设施通过降低运输成本，促进农业劳动力向非农部门转移，提高农村部门边际劳动生产率和农村居民收入，进而缩小城乡收入差距。部分学者认为基础设施会扩大城乡收入差距。骆永民[17]（2010）认为城乡基础设施投资差距会扩大城乡收入差距。Banerjee[18]（2012）指出交通基础设施增加促进农村资本和熟练劳动力迁入城市地区，从而使农村居民收入增加有限。二是针对不同基础设施对城乡收入差距关系的实证分析。Demurger[19]（2001）指出交通基础设施是影响中国各地区经济发展不平衡的最重要因素。Fan[20]等（2002）认为不同等级道路对减少贫困的影响不同。罗能生[21]（2016）综合研究比较了各等级公路对改善城乡收入差距的作用大小，高速公路、铁路和各等级公路的效应大小依次递减。康继军[22]（2014）认为公路交通基础设施显著缩小城乡收入差距，而铁路交通基础设施需要达到一定规模后才能显著降低城乡收入差距。邵燕斐[23]（2015）基于空间溢出视角，认为公路交通基础设施对周围地区的城乡收入差距没有显著作用，而铁路交通基础设施能抑制周围地区城乡收入差距的扩大。杨茜[24]（2019）发现以铁路提速为代表的交通基础设施质量提升会缩小城乡收入差距。近年来，学者重视信息基础设施的影响效应。王炜[25]（2018）认为信息基础设施能够显著促进区域经济增长。范晓莉[26]（2018）考察发现交通基础设施和信息基础设施均能缩小城乡收入差距。
上述相关研究为本课题的开展奠定了坚实的理论和资料基础，同时仍有诸多问题值得进一步探索：一是已有研究多基于交通基础设施视角，对信息基础设施与城乡收入差距的研究相对较少。当前信息基础设施发展迅速，信息基础设施在降低交易成本、促进经济增长方面的作用不可忽视，需要将交通、信息基础设施纳入同一分析框架探讨其收入分配效应。二是探讨基础设施和城乡收入差距问题需考虑到相邻地区之间存在的空间溢出效应，如若忽略地区之间的相关性会给估计结果带来偏误。三是已有研究较多是从省级层面考虑，也有部分文献具体研究了某一区域 [27]。目前学界对汉江流域关注较少，本文基于空间面板模型考察汉江生态经济带交通和信息基础设施以及交互作用对城乡收入差距的影响。
2 研究方法与数据说明
2.1 模型设立
部分学者在Lewis的二元经济结构—劳动转移模型基础上，构建基础设施与劳动力转移成本的一般均衡模型，论证基础设施会缩小城乡收入差距（刘晓光，2015）。但未能进一步讨论基础设施对城乡收入差距的缩小效应是否递减，以及不同基础设施之间交互作用可能对城乡收入差距的影响。本文在此基础上扩展分析。
假设总体经济含有两个生产部门，农业部门a和非农部门b，分别是农业部门和非农部门的工资水平。由于非农部门工资水平高于农业部门，劳动力不断从农业部门转移到非农部门，直至两部门工资相等。但是由于转移成本的存在，农业劳动力转移往往不充分，而基础设施可以降低转移成本，促进劳动力流动。假设代表性家庭最大化一生的效用，即满足世代交叠模型： 其中和为第1期和第2期的消费，为第2期的利率水平，β为贴现因子;为家庭第一期的工资收入。设定为劳动力跨部门转移所面临的成本，受基础设施水平的影响，且假设满足以下条件。
第二，该类基础设施水平较低时，基础设施降低转移成本的作用大小至少不会递减，甚至可能递增;但当该类基础设施水平发展到一定程度，继续提升基础设施水平，其降低转移成本的作用开始递减。即：时，有;时，有同理。
第三，当不同基础设施之间发展协调时，则表现为相互促进降低转移成本的作用发挥，即;反之基础设施之间发展不协调，则表现为相互抑制降低转移成本的作用发挥，即。
然后求解家庭效用最大化问题，一阶条件满足：
劳动力转移过程中会面临转移成本，因此劳动力转移会达到一个均衡，在均衡下，农业部门人口无异于转移与否，即有：
因此，转移成本越大，城乡居民收入差距就越大。由于不同基础设施的衡量单位不一，为方便比较与衡量，从弹性角度分析各类基础设施的影响：
定理1：基础设施水平提高可以缩小城乡收入差距，但影响可能是非线性。
证明：由于，易得：
因此基础设施水平提高可以缩小城乡收入差距。
进一步有：
该式符号不确定，当水平较低时，该式符号为负，说明该类基础设施处于边际效应递增阶段;反之当水平较高时，该式符号为正，说明处于边际效应递减阶段。同理可得上述结论。
定理2：不同类型的基础设施缩小城乡收入差距的作用大小不一致。
证明：由于不同类型的基础设施建设水平、对经济社会的重要程度、降低转移成本的作用方式不同，从而一般有和;进而有。说明各类基础设施缩小城乡收入差距的作用大小不相等。
定理3：基礎设施之间的交互作用影响复杂，具有不确定性;如果基础设施之间相互协调发展，则交互作用表现为缩小城乡差距;反之则抑制原基础设施的缩小效应。
证明
上式符号不确定，说明基础设施之间的交互作用影响复杂具有不确定性。如果基础设施之间相互协调发展，表现为负，则公式符号取负，认为交互作用表现为缩小城乡收入差距;反之符号为正，则公式符号取正，认为交互作用表现为抑制原基础设施的缩小作用。
由于空间依赖性的存在，采用空间计量模型有利于准确地研究基础设施对城乡收入差距的影响效应，其中空间滞后模型SAR、空间误差模型SEM是使用较为广泛的空间计量模型形式。结合上述定理分别设立空间计量模型SAR和SEM，对应公式（3）-（4）：
式中：是被解释变量城乡收入差距，是个体效应，是空间滞后项回归系数，是空间误差项回归系数，x为基础设施，z为控制变量，为0-1空间权重矩阵，和是随机扰动项。
2.2 变量选择
被解释变量。城乡居民收入差距，目前官方和学界对城乡居民收入差距的衡量指标分两类：一是衡量绝对收入差距，如城乡居民收入之差;二是衡量相对收入差距，如泰尔指数法、城乡居民收入之比和基尼系数法。其中城乡居民收入之比指标简单易行，且能比较准确真实地反映城乡收入差距水平。故选用各地级市的城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入之比来衡量。该指标值越大，说明城乡居民收入差距越大;反之差距越小。
核心解释变量。信息基础设施涵盖邮电、通信、互联网等领域，邮电业务总量是反映多领域信息基础设施产出的综合性指标，涵盖了邮政基础设施、长途电话、交换机容量、局用交换机总量、移动电话交换机总量以及互联网接入端口等，故选用人均邮电业务量综合衡量信息基础设施水平;交通基础设施主要包括公路、铁路、内河航道以及民航。由于数据的可得性，不同研究层面采用的衡量指标不同。省级层面的研究多采用公路密度和铁路密度指标，市州层面则用货运量、公共汽车拥有量等指标。本研究采用公路货运量、水路货运量分别作为公路基础设施和水路基础设施代理变量。公路运输在中国交通运输中居重要地位，2017年，鄂豫陕公路货运量占三省总货运量的82%（数据来源于《湖北统计年鉴》《河南统计年鉴》《陕西统计年鉴》，根据公路货运量/总货运量衡量）。汉江生态经济带水资源丰富，《规划》重点提出“提升汉江水运功能，加快汉江航道整治，加强港口建设”。本研究选用公路和水路货运量总和衡量交通基础设施。
控制变量。结合现有对城乡收入差距影响因素研究的文献，选择经济发展、金融发展、产业结构、政府干预等关键要素。经济发展采用人均地区生产总值来衡量，经济水平的提升会带来城乡居民收入水平的增加;金融发展采用年末金融机构存贷款余额与地区生产总值的比值来衡量。金融发展一方面促进城市充足多余的资本流向农村地区，提高农村地区要素报酬，从而缩小城乡居民收入差距。另一方面导致农村地区的资本流向城市地区，不利于缩小城乡居民收入差距;产业结构采用第二、三产业增加值与地区GDP的比值来衡量。产业结构的升级对城市收入增长效应大于对农村收入增长效应，表现为扩大城乡收入差距;政府干预采用一般公共预算支出与地区GDP的比值来衡量。财政支出一方面可以通过政府干预的形式缩小城乡居民收入差距，另一方面也可能存在政府干预失灵现象，抑制微观经济主体的经济决策行为，从而扩大城乡收入差距。具体变量详见表1。
3 实证结果
3.1 空间相关性分析
从空间格局看，汉江生态经济带城乡居民收入差距具有非均衡性和集聚特征。据统计，汉江各地级市城乡居民收入差距从小到大依次为荆门市（1.82）、随州市（1.82）、襄阳市（1.96）、孝感市（2.05）、武汉市（2.08）、三门峡市（2.11）、南阳市（2.29）、驻马店市（2.42）、洛阳市（2.66）、 汉中市（2.88）、安康市（3.00）、 商洛市（3.03）和十堰市（3.04），其中城乡收入差距最低的5个地级市均位于湖北省，差距最大的4个地级市也在空间上相邻（见表2）。 为进一步验证汉江各地级市城乡收入差距的空间关联形式，采用 Moran's I，公式如下：
式中：I为全局莫兰指数，、分别为第i、j个地级市城乡收入差距值，n为选取样本个数，为所有样本观测值均值。I的取值范围为[-1，1];如果I>0说明总体上存在空间正相关关系，如果I<0说明存在空间负相关关系;I绝对值越大，说明空间相关性越强。为空间权重矩阵，本文根据地理边界是否相邻设定0-1空间权重矩阵，即：
被解释变量的空间相关性检验是空间计量分析的前提。考虑到以汉江生态经济带13个地级市作为样本难以得出令人信服的结论。将汉江生态经济带置入鄂陕豫三省范围内，从更为宏观的角度来考察汉江生态经济带。运用stata15.0软件计算（下文的面板单位根检验和空间计量分析均使用软件stata15.0）2002—2017年全局莫兰指数，得表3。发现两样本结果一致，城乡收入差距全局莫兰指数显著为正，存在显著的正空间相关性。各地级市城乡收入差距整体呈现出“同质集聚”的特征，表现为高差距区之间相邻、低差距区之间相邻。
基于样本1计算局部莫兰指数并绘制莫兰散点图可分析各个地区城乡收入差距的局部分布态势，从而分析各地区与邻近地区关系。选取2002年、2007年、2012年和2017年为代表年份绘制莫兰散点图。如图1所示，各地级市主要分布在第一象限和第三象限，印证全局空间正相关。利用Geoda软件生成代表年份的局部空间LISA聚集图，如图2所示，汉江生态经济带存在显著的局部自相关。2002年，汉江生态经济带处于高—高集聚区的地级市有分别是商洛、安康、十堰和三门峡，处于低—低区为孝感市。2017年，高—高集聚区地级市分别是汉中、安康和商洛，低—低区地级市分别是孝感、武汉、荆门和随州。
3.2 空间面板模型估计结果
为避免虚假回归，回归分析前需对各个变量进行平稳性检验。首先对所有变量进行对数变换以降低异方差（部分地级市的水路货运量为0，所以该指标向右平移一单位再进行对数变换），然后对交互项去中心化避免多重共线性。本文采用常见的LLC检验来验证各变量的平稳性。如表4所示，各变量数据平稳，说明可进行回归分析。本文首先考察信息、交通基础设施对城乡收入差距的影响，估计结果见表5;然后考察信息、公路、水路基础设施对城乡收入差距的影响，得到表6。
最优模型的确定。表5中，模型1—4基于空间滞后模型SAR单独考察信息、交通基础设施;模型5—6综合考察信息、交通基础设施;模型7—8基于空间误差模型SEM综合考察信息、交通基础设施。比较模型1—6，发现模型3—4交通基础设施及其二次项不显著，这可能是受遗漏变量的影响;在加入信息基础设施之后（即模型5—6），交通基础设施影响显著。比较模型5-8，根据LM检验结果，LM-lag和LM-robust-lag统计量的显著性均优于LM-error和LM-robust-error统计量。说明：一方面空间计量模型要优于普通面板模型，本文建立空间模型分析基础设施与城乡收入差距的关系是合理的;另一方面空间滞后模型SAR要优于空间误差模型SEM。根据空间滞后模型SAR的Hausman检验，应选择固定效应模型。综上所述，本研究确定模型5为最优模型（固定效应空间滞后模型SAR）。
控制变量和空间自回归项。（1）经济发展和金融发展存在显著的负向影响，说明经济发展和金融发展均缩小城乡收入差距;产业结构存在显著正向影响，说明产业结构升级扩大了城乡收入差距;政府干预未通过显著性检验。（2）空间滞后项系数显著为正，说明汉江生态经济带城乡收入差距存在显著的正向溢出效应，邻近地区城乡收入差距的扩大会引起自身城乡收入差距的扩大。
基础设施影响。（1）信息基础设施的回归系数显著为负，二次项回归系数显著为正，说明信息基础设施能显著缩小城乡收入差距且效应递减。（2）交通基础设施的回归系数显著为负，二次项回归系数显著为正，说明交通基础设施能显著缩小城乡收入差距且效应递减。（3）信息基础设施与交通基础设施交互项的系数显著为负，说明两类基础设施之间的交互作用表现为缩小城乡收入差距，即基础设施一方面直接影响城乡收入差距，另一方面与其他基础设施交互作用间接影响城乡收入差距。
进一步考察公路、水路和信息基础设施对城乡收入差距的影响。如表6所示，模型1—4基于空间滞后模型SAR综合考察信息、公路和水路基础设施;模型5—8基于空间误差模型SEM综合考察信息、公路和水路基础设施。
模型选择。在考虑水路基础设施二次项情况下（模型1—2和模型5—6），发现水路基础设施一次项系数不显著，二次项的系数仅在SAR模型中显著，说明结果不稳健;剔除水路基础设施二次项情况下（模型3—4和模型7—8），水路基础设施一次项系数显著且结果稳健。基于此，本研究选择剔除水路基础设施二次项。根据LM检验结果，结论与上文一致：空间滞后模型SAR优于空间误差模型SEM。模型3的Hausman检验结果为负值，由于随机效应模型过于理想化，较难符合真实世界，故常见做法是建立固定效应模型。而且模型3—4各变量系数的符号、显著性完全一致，系数大小基本一致，说明固定效应模型和随机效应模型对变量影响的解释基本一致。所以本研究选择基于模型3（固定效应空间滞后模型SAR）说明各变量的影响。
控制变量与空间自回归项。（1）控制变量影响与上文结论一致：经济发展和金融发展存在显著负向影响;产业结构存在显著正向影响;政府干预存在正向影响但不显著。（2）空间自回归项与上文结论一致：系数显著为正。
基础设施的影响。（1）信息基础设施一次项系数显著为负，二次项系数显著为正，该结论与上文分析一致：信息基础设施显著缩小城乡收入差距且效应递减。（2）公路基础设施一次项系数显著为负，二次项系数显著为正，说明公路基础设施显著缩小城乡收入差距且效应递减。（3）水路基础设施一次项系数显著为负，说明水路基础设施显著缩小城乡收入差距，且递减效应尚未显现。可能是水路基础设施发展水平较低，而只有要素的投入达到一定规模时才表现出递减效应。（4）比较基础设施一次项的系数大小，说明三类基础设施的影响效应存在大小差异（信息基础设施为-0.309、公路基础设施为-0.270、水路基础设施为-0.0209）。公路基础设施的效应低于信息基础设施，這可能是因为公路基础设施现有建设水平已达一定规模，继续提高公路基础设施水平带来转移成本的下降程度低于信息基础设施，相比而言信息基础设施提升空间更大。水路基础设施的效应最低，这因为公路运输货运量、客运量占重要地位，即使水路基础设施能降低转移成本从而促进要素流动，且尚未表现效应递减趋势，但是其缩小作用仍会较低。 基础设施交互作用影响。（1）信息基础设施与公路基础设施交互项系数显著为负，说明信息基础设施与公路基础设施发展协调，相互促进间接放大了基础设施缩小城乡收入差距作用的发挥。（2）信息基础设施与水路基础设施交互项、公路基础设施与水路基础设施交互项的系数均未通过显著性检验。
3.3 空间异质性分析
由于汉江各分段省情不同，有必要从空间异质性角度探讨各分段基础设施的影响。表7为各省份分段的回归结果，其中模型1-2是汉江湖北分段，模型3—4是河南分段，模型5—6是陕西分段。模型1的Hausman检验结果不显著，选择建立随机效应模型;模型2—6的Hausman检验结果为负，选择建立固定效应模型。根据LM检验，湖北分段和河南分段表现为空间滞后模型SAR优于空间误差模型SEM，陕西分段是空间误差模型SEM优于空间滞后模型SAR。下文将基于模型1、模型3和模型6解释各变量的影响。
控制变量和空间自回归项（或空间自相关项）。（1）各省份分段经济发展的系数均在1%置信水平下显著为负，说明经济发展缩小城乡收入差距;各省份分段产业结构系数均在1%置信水平下显著为正，说明产业结构扩大城乡收入差距;陕西分段金融发展显著为负，湖北分段和河南分段不显著;湖北分段政府干预不显著，河南分段显著为负，陕西分段显著为正。（2）各省分段空间溢出项的系数均在1%置信水平下显著为正，说明各省分段均存在正向空间溢出效应。
基础设施的影响。（1）信息基础设施。湖北分段的信息基础设施一次项系数符号为负，但未能通过显著性检验，这可能是因为样本量太少（该系数的p值为0.119）。陕西分段一次项系数显著为负，二次项系数显著为正，说明陕西分段信息基础设施显著缩小城乡收入差距，且效应递减。令人意外的是，河南分段的一次项系数显著为正，二次项系数显著为负，说明河南分段信息基础设施表现为扩大城乡收入差距且效应递减，可能是因为河南分段的信息基础设施发展存在城乡空间格局不平衡，对城镇居民收入效应大于农村居民收入效应，最终表现为扩大城乡收入差距。（2）公路基础设施。各省份分段公路基础设施的影响均显著缩小城乡收入差距且效应递减。（3）水路基础设施。湖北分段水路基础设施系数在1%置信水平下显著为负，河南分段和陕西分段表现不显著，可能是河南和陕西分段的水运发展比较落后，未能实现规模效应，无法显著缩小城乡收入。这与三省水运发展差异情况相符合。
基础设施交互作用影响。（1）信息基础设施与公路基础设施交互项系数在湖北分段和陕西分段显著为负，河南分段则不显著。说明湖北分段和陕西分段的信息基础设施与公路基础设施发展协调，表现为相互促进间接缩小城乡收入差距。（2）信息与水路基础设施交互项系数在湖北和陕西分段显著为正，在河南分段则不显著。说明各省分段的信息基础设施与水路基础设施发展不协调，未能表现出相互促进作用。（3）公路与水路基础设施交互项系数在各省份分段均显著为负。注意的是，上文汉江全域分析中认为公路与水路基础设施交互作用的影响不显著。结合此处分析，本文可以认为公路与水路基础设施交互项系数显著为负，相互作用间接缩小了城乡收入差距。
4 结论与建议
4.1 结论
对汉江生态经济带城乡收入差距社会经济根源的准确识别，是缩小城乡差距、实现城乡协调发展的前提条件。本文使用空间计量方法分析信息基础设施和交通基础设施对城乡收入差距的影响。实证结果表明。
第一，从时空演变来看，汉江生态经济带城乡收入差距在时间上呈现缩小趋势，在空间上表现正相关性。高城乡收入差距“俱乐部”成员主要集中于汉江上游地区——陕南汉中、安康、商洛三市;城乡收入差距较低的地级市主要集中在汉江中下游地区——武汉、荆门、随州、孝感。从空间溢出效应看，汉江全域和汉江各分段均显著正，说明空间上的邻近对本地区城乡收入差距具有显著影响，邻近地区城乡收入差距缩小会缩小本地区城乡收入差距，反之邻近地区城乡收入差距扩大会引起本地区城乡收入差距扩大。
第二，从基础设施的影响看，信息、交通、公路和水路基础设施均显著缩小城乡收入差距，仅水路基础设施的递减效应尚未显现。基础设施影响从大到小依次为信息、公路和水路基础设施。从各省份分段看，公路基础设施在各分段均显著缩小城乡收入差距且效应递减;信息基础设施在湖北、陕西分段缩小城乡收入差距，在河南分段表现为扩大城乡收入差距;水路基础设施仅在湖北分段表现缩小城乡收入差距，在河南分段和陕西分段影响不显著。
第三，从基础设施之间交互作用的影响看，信息、交通基础设施交互作用显著缩小城乡收入差距。具体而言，信息、公路基础设施交互作用影响显著，而信息与水路基础设施交互作用影响不显著。从各省份分段看，信息、公路基础设施的交互作用仅在河南分段不显著，在湖北分段和陕西分段显著缩小城乡收入差距;信息、水路基础设施交互作用影响在湖北、陕西分段显著扩大城乡收入差距，在河南分段影响不显著;公路、水路基础设施相互作用在各省份分段均显著缩小城乡收入差距。
第四，从控制变量来看，经济发展缩小城乡收入差距;产业结构扩大城乡收入差距;金融发展仅在陕西分段表现为缩小城乡收入差距，在湖北分段和河南分段影响不显著;政府干预在河南分段显著缩小城乡收入差距，在陕西分段扩大城乡收入差距，在湖北分段影响不显著。
4.2 政策建议
一是注重因地制宜、加强分类施策。根据城乡收入差距程度和不同区域之间的特征差异进行全局规划，实行有所侧重的区域缩小城乡差距策略。研究显示，城乡收入差距存在明显的空间集聚特征，因此，可以根据城乡收入差距以及局部空间集聚特征，将缩小城乡差距划为三类区域：第一类为汉中、安康和商洛的高—高型集聚区，视为缩小城乡差距的重点区域;第二类为高—低型区域，这类地区有着具有成为高—高型“俱樂部”的趋势，可视为缩小城乡差距的次重点区域;第三类则是低—高型区域，这类地区有着受到附近高城乡收入差距地区通过空间溢出效应的风险，视为警示区域。这三类地区都面临城乡收入差距过大的困扰，但是考虑到其城乡收入差距程度的差异和邻近区域的不同，应该实行因地制宜的区域缩小城乡差距方案。 二是加大设施投资，优化交互效应。基础设施一方面可以直接影响城乡收入差距，另一方面通过与其他类型基础设施交互作用间接影响城乡收入差距。汉江生态经济带应不断完善各类基础设施，促进基础设施之间协调发展。抢抓国家新基建机遇，加快乡村信息基础设施建设，缩小城乡间“数字鸿沟”。优化公路建设，升级改造沿汉江国省干线，建设县乡连通路、山区扶贫路，发挥路网效益。提升汉江水运功能，积极整治汉江航道，消除汉江通航瓶颈。在湖北分段和陕西分段，协调水路基础设施与信息基础设施发展，避免基础设施之间相互抑制。在河南分段，信息基础设施反而扩大城乡收入差距，需重点改善农村地区基础设施，缓解城乡基础设施不平衡，发挥其在缩小城乡收入差距和农村扶贫脱贫的作用。
三是统筹各类要素，提升发展质量。以汉江生态经济高质量发展为核心，建立產业协同发展机制，加强产业统筹协调，优化产业空间格局，协同布局企业总部、研发基地、生产基地，加快上中下游产业链深度融合;加快市场体系建设，清理废除妨碍统一市场和公平竞争的各种规定和做法，激发各类市场主体活力，支持民营企业发展，推动劳动力、资本、技术、数据等要素自由流动和优化配置;进一步提高金融效率，发展农村金融，活跃投融资市场，开展新型农民专业合作社联社试点，支持设立村镇银行、小额贷款公司等机构，促进农村地区资产、金融等资源要素流动。
四是建立协调机制，形成区域合力。目前汉江全域城乡收入差距存在显著的空间正向溢出效应，一个地区缩小城乡收入差距的同时也会促进邻近地区城乡收入差距的缩小，因此，有必要加强汉江生态经济带地方政府之间合作。建立省际、市际协调合作机制和常态化工作推进机制，研究协调“完善基础设施网络、推进产业分工协调、推动城乡融合发展”等跨省、跨市重大事项，打破区域壁垒，消除各市之间的地方保护和市场分割，共同缩小城乡收入差距。同时，建立公共服务资源共建共享机制，推动教育、卫生、社会保障和人才等资源城乡共享，实现汉江全域协调发展。
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关键词：汉江生态经济带;基础设施;城乡收入差距;空间计量模型
中图法分类号：F124.7;F126.2 文献标志码：A DOI：10.19679/j.cnki.cjjsjj.2020.0309
1 引言与文献综述
改革开放以来，我国城乡居民收入稳步提升，同時城乡居民收入差距仍然较大。缩小城乡收入差距是全面建成小康社会、实现城乡融合发展的根本目的，也是释放发展动能、激发区域活力的重要途径。受新冠肺炎疫情影响，2020年第一季度，我国城镇居民人均可支配收入实际下降3.9%，农村居民可支配收入实际下降4.7%。后疫情时期，以基础设施一体化、公共服务一体化等为主要内容的城乡融合发展大有可为。近年来，汉江生态经济带城乡收入差距呈逐渐下降趋势，2002—2017年，汉江生态经济带城乡收入差距从3.08下降到2.4，且在空间分布上呈现非均衡性，2017年，汉江生态经济带湖北段城乡收入差距平均为2.2，河南段为2.37，陕西段为2.97。《汉江生态经济带发展规划》提出：“统筹城乡一体化发展”。在此背景下，研究如何缩小汉江生态经济带城乡收入差距具有现实意义。
城乡收入差距影响因素研究一直是学界关注的热点问题。国内外学者分别从经济发展（Kuznets，1955）[1]、社会保障（Diamond，1997）[2]、外商直接投资（Feenstra & Hanson，1997）[3]、教育投入（陈斌开，2010）[4]、户籍制度（万海远，2013）[5]、城市化（曹裕，2010）[6]、财政分权（陈安平，2010）[7]、产业结构（郑万吉，2015）[8]、金融发展（姚耀军，2005）[9]、基本公共服务供给（姜晓萍，2017）[10]、所有制结构（王全景，2018）[11]和对外开放（夏龙，2012）[12]等多个角度分析考察城乡收入差距形成原因与机理。
基础设施是影响城乡收入差距的关键要素。相关研究：一是探究基础设施对城乡收入差距的影响机理。Straszheim[13]（1972）认为基础设施通过降低运输成本，导致产品和服务价格下降，从而刺激需求增加，促进经济增长，间接增加农村居民收入。Lewis[14]（1954）、任晓红[15]（2013）和刘晓光[16]（2015）等学者认为基础设施通过降低运输成本，促进农业劳动力向非农部门转移，提高农村部门边际劳动生产率和农村居民收入，进而缩小城乡收入差距。部分学者认为基础设施会扩大城乡收入差距。骆永民[17]（2010）认为城乡基础设施投资差距会扩大城乡收入差距。Banerjee[18]（2012）指出交通基础设施增加促进农村资本和熟练劳动力迁入城市地区，从而使农村居民收入增加有限。二是针对不同基础设施对城乡收入差距关系的实证分析。Demurger[19]（2001）指出交通基础设施是影响中国各地区经济发展不平衡的最重要因素。Fan[20]等（2002）认为不同等级道路对减少贫困的影响不同。罗能生[21]（2016）综合研究比较了各等级公路对改善城乡收入差距的作用大小，高速公路、铁路和各等级公路的效应大小依次递减。康继军[22]（2014）认为公路交通基础设施显著缩小城乡收入差距，而铁路交通基础设施需要达到一定规模后才能显著降低城乡收入差距。邵燕斐[23]（2015）基于空间溢出视角，认为公路交通基础设施对周围地区的城乡收入差距没有显著作用，而铁路交通基础设施能抑制周围地区城乡收入差距的扩大。杨茜[24]（2019）发现以铁路提速为代表的交通基础设施质量提升会缩小城乡收入差距。近年来，学者重视信息基础设施的影响效应。王炜[25]（2018）认为信息基础设施能够显著促进区域经济增长。范晓莉[26]（2018）考察发现交通基础设施和信息基础设施均能缩小城乡收入差距。
上述相关研究为本课题的开展奠定了坚实的理论和资料基础，同时仍有诸多问题值得进一步探索：一是已有研究多基于交通基础设施视角，对信息基础设施与城乡收入差距的研究相对较少。当前信息基础设施发展迅速，信息基础设施在降低交易成本、促进经济增长方面的作用不可忽视，需要将交通、信息基础设施纳入同一分析框架探讨其收入分配效应。二是探讨基础设施和城乡收入差距问题需考虑到相邻地区之间存在的空间溢出效应，如若忽略地区之间的相关性会给估计结果带来偏误。三是已有研究较多是从省级层面考虑，也有部分文献具体研究了某一区域 [27]。目前学界对汉江流域关注较少，本文基于空间面板模型考察汉江生态经济带交通和信息基础设施以及交互作用对城乡收入差距的影响。
2 研究方法与数据说明
2.1 模型设立
部分学者在Lewis的二元经济结构—劳动转移模型基础上，构建基础设施与劳动力转移成本的一般均衡模型，论证基础设施会缩小城乡收入差距（刘晓光，2015）。但未能进一步讨论基础设施对城乡收入差距的缩小效应是否递减，以及不同基础设施之间交互作用可能对城乡收入差距的影响。本文在此基础上扩展分析。
假设总体经济含有两个生产部门，农业部门a和非农部门b，分别是农业部门和非农部门的工资水平。由于非农部门工资水平高于农业部门，劳动力不断从农业部门转移到非农部门，直至两部门工资相等。但是由于转移成本的存在，农业劳动力转移往往不充分，而基础设施可以降低转移成本，促进劳动力流动。假设代表性家庭最大化一生的效用，即满足世代交叠模型： 其中和为第1期和第2期的消费，为第2期的利率水平，β为贴现因子;为家庭第一期的工资收入。设定为劳动力跨部门转移所面临的成本，受基础设施水平的影响，且假设满足以下条件。
第二，该类基础设施水平较低时，基础设施降低转移成本的作用大小至少不会递减，甚至可能递增;但当该类基础设施水平发展到一定程度，继续提升基础设施水平，其降低转移成本的作用开始递减。即：时，有;时，有同理。
第三，当不同基础设施之间发展协调时，则表现为相互促进降低转移成本的作用发挥，即;反之基础设施之间发展不协调，则表现为相互抑制降低转移成本的作用发挥，即。
然后求解家庭效用最大化问题，一阶条件满足：
劳动力转移过程中会面临转移成本，因此劳动力转移会达到一个均衡，在均衡下，农业部门人口无异于转移与否，即有：
因此，转移成本越大，城乡居民收入差距就越大。由于不同基础设施的衡量单位不一，为方便比较与衡量，从弹性角度分析各类基础设施的影响：
定理1：基础设施水平提高可以缩小城乡收入差距，但影响可能是非线性。
证明：由于，易得：
因此基础设施水平提高可以缩小城乡收入差距。
进一步有：
该式符号不确定，当水平较低时，该式符号为负，说明该类基础设施处于边际效应递增阶段;反之当水平较高时，该式符号为正，说明处于边际效应递减阶段。同理可得上述结论。
定理2：不同类型的基础设施缩小城乡收入差距的作用大小不一致。
证明：由于不同类型的基础设施建设水平、对经济社会的重要程度、降低转移成本的作用方式不同，从而一般有和;进而有。说明各类基础设施缩小城乡收入差距的作用大小不相等。
定理3：基礎设施之间的交互作用影响复杂，具有不确定性;如果基础设施之间相互协调发展，则交互作用表现为缩小城乡差距;反之则抑制原基础设施的缩小效应。
证明
上式符号不确定，说明基础设施之间的交互作用影响复杂具有不确定性。如果基础设施之间相互协调发展，表现为负，则公式符号取负，认为交互作用表现为缩小城乡收入差距;反之符号为正，则公式符号取正，认为交互作用表现为抑制原基础设施的缩小作用。
由于空间依赖性的存在，采用空间计量模型有利于准确地研究基础设施对城乡收入差距的影响效应，其中空间滞后模型SAR、空间误差模型SEM是使用较为广泛的空间计量模型形式。结合上述定理分别设立空间计量模型SAR和SEM，对应公式（3）-（4）：
式中：是被解释变量城乡收入差距，是个体效应，是空间滞后项回归系数，是空间误差项回归系数，x为基础设施，z为控制变量，为0-1空间权重矩阵，和是随机扰动项。
2.2 变量选择
被解释变量。城乡居民收入差距，目前官方和学界对城乡居民收入差距的衡量指标分两类：一是衡量绝对收入差距，如城乡居民收入之差;二是衡量相对收入差距，如泰尔指数法、城乡居民收入之比和基尼系数法。其中城乡居民收入之比指标简单易行，且能比较准确真实地反映城乡收入差距水平。故选用各地级市的城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入之比来衡量。该指标值越大，说明城乡居民收入差距越大;反之差距越小。
核心解释变量。信息基础设施涵盖邮电、通信、互联网等领域，邮电业务总量是反映多领域信息基础设施产出的综合性指标，涵盖了邮政基础设施、长途电话、交换机容量、局用交换机总量、移动电话交换机总量以及互联网接入端口等，故选用人均邮电业务量综合衡量信息基础设施水平;交通基础设施主要包括公路、铁路、内河航道以及民航。由于数据的可得性，不同研究层面采用的衡量指标不同。省级层面的研究多采用公路密度和铁路密度指标，市州层面则用货运量、公共汽车拥有量等指标。本研究采用公路货运量、水路货运量分别作为公路基础设施和水路基础设施代理变量。公路运输在中国交通运输中居重要地位，2017年，鄂豫陕公路货运量占三省总货运量的82%（数据来源于《湖北统计年鉴》《河南统计年鉴》《陕西统计年鉴》，根据公路货运量/总货运量衡量）。汉江生态经济带水资源丰富，《规划》重点提出“提升汉江水运功能，加快汉江航道整治，加强港口建设”。本研究选用公路和水路货运量总和衡量交通基础设施。
控制变量。结合现有对城乡收入差距影响因素研究的文献，选择经济发展、金融发展、产业结构、政府干预等关键要素。经济发展采用人均地区生产总值来衡量，经济水平的提升会带来城乡居民收入水平的增加;金融发展采用年末金融机构存贷款余额与地区生产总值的比值来衡量。金融发展一方面促进城市充足多余的资本流向农村地区，提高农村地区要素报酬，从而缩小城乡居民收入差距。另一方面导致农村地区的资本流向城市地区，不利于缩小城乡居民收入差距;产业结构采用第二、三产业增加值与地区GDP的比值来衡量。产业结构的升级对城市收入增长效应大于对农村收入增长效应，表现为扩大城乡收入差距;政府干预采用一般公共预算支出与地区GDP的比值来衡量。财政支出一方面可以通过政府干预的形式缩小城乡居民收入差距，另一方面也可能存在政府干预失灵现象，抑制微观经济主体的经济决策行为，从而扩大城乡收入差距。具体变量详见表1。
3 实证结果
3.1 空间相关性分析
从空间格局看，汉江生态经济带城乡居民收入差距具有非均衡性和集聚特征。据统计，汉江各地级市城乡居民收入差距从小到大依次为荆门市（1.82）、随州市（1.82）、襄阳市（1.96）、孝感市（2.05）、武汉市（2.08）、三门峡市（2.11）、南阳市（2.29）、驻马店市（2.42）、洛阳市（2.66）、 汉中市（2.88）、安康市（3.00）、 商洛市（3.03）和十堰市（3.04），其中城乡收入差距最低的5个地级市均位于湖北省，差距最大的4个地级市也在空间上相邻（见表2）。 为进一步验证汉江各地级市城乡收入差距的空间关联形式，采用 Moran's I，公式如下：
式中：I为全局莫兰指数，、分别为第i、j个地级市城乡收入差距值，n为选取样本个数，为所有样本观测值均值。I的取值范围为[-1，1];如果I>0说明总体上存在空间正相关关系，如果I<0说明存在空间负相关关系;I绝对值越大，说明空间相关性越强。为空间权重矩阵，本文根据地理边界是否相邻设定0-1空间权重矩阵，即：
被解释变量的空间相关性检验是空间计量分析的前提。考虑到以汉江生态经济带13个地级市作为样本难以得出令人信服的结论。将汉江生态经济带置入鄂陕豫三省范围内，从更为宏观的角度来考察汉江生态经济带。运用stata15.0软件计算（下文的面板单位根检验和空间计量分析均使用软件stata15.0）2002—2017年全局莫兰指数，得表3。发现两样本结果一致，城乡收入差距全局莫兰指数显著为正，存在显著的正空间相关性。各地级市城乡收入差距整体呈现出“同质集聚”的特征，表现为高差距区之间相邻、低差距区之间相邻。
基于样本1计算局部莫兰指数并绘制莫兰散点图可分析各个地区城乡收入差距的局部分布态势，从而分析各地区与邻近地区关系。选取2002年、2007年、2012年和2017年为代表年份绘制莫兰散点图。如图1所示，各地级市主要分布在第一象限和第三象限，印证全局空间正相关。利用Geoda软件生成代表年份的局部空间LISA聚集图，如图2所示，汉江生态经济带存在显著的局部自相关。2002年，汉江生态经济带处于高—高集聚区的地级市有分别是商洛、安康、十堰和三门峡，处于低—低区为孝感市。2017年，高—高集聚区地级市分别是汉中、安康和商洛，低—低区地级市分别是孝感、武汉、荆门和随州。
3.2 空间面板模型估计结果
为避免虚假回归，回归分析前需对各个变量进行平稳性检验。首先对所有变量进行对数变换以降低异方差（部分地级市的水路货运量为0，所以该指标向右平移一单位再进行对数变换），然后对交互项去中心化避免多重共线性。本文采用常见的LLC检验来验证各变量的平稳性。如表4所示，各变量数据平稳，说明可进行回归分析。本文首先考察信息、交通基础设施对城乡收入差距的影响，估计结果见表5;然后考察信息、公路、水路基础设施对城乡收入差距的影响，得到表6。
最优模型的确定。表5中，模型1—4基于空间滞后模型SAR单独考察信息、交通基础设施;模型5—6综合考察信息、交通基础设施;模型7—8基于空间误差模型SEM综合考察信息、交通基础设施。比较模型1—6，发现模型3—4交通基础设施及其二次项不显著，这可能是受遗漏变量的影响;在加入信息基础设施之后（即模型5—6），交通基础设施影响显著。比较模型5-8，根据LM检验结果，LM-lag和LM-robust-lag统计量的显著性均优于LM-error和LM-robust-error统计量。说明：一方面空间计量模型要优于普通面板模型，本文建立空间模型分析基础设施与城乡收入差距的关系是合理的;另一方面空间滞后模型SAR要优于空间误差模型SEM。根据空间滞后模型SAR的Hausman检验，应选择固定效应模型。综上所述，本研究确定模型5为最优模型（固定效应空间滞后模型SAR）。
控制变量和空间自回归项。（1）经济发展和金融发展存在显著的负向影响，说明经济发展和金融发展均缩小城乡收入差距;产业结构存在显著正向影响，说明产业结构升级扩大了城乡收入差距;政府干预未通过显著性检验。（2）空间滞后项系数显著为正，说明汉江生态经济带城乡收入差距存在显著的正向溢出效应，邻近地区城乡收入差距的扩大会引起自身城乡收入差距的扩大。
基础设施影响。（1）信息基础设施的回归系数显著为负，二次项回归系数显著为正，说明信息基础设施能显著缩小城乡收入差距且效应递减。（2）交通基础设施的回归系数显著为负，二次项回归系数显著为正，说明交通基础设施能显著缩小城乡收入差距且效应递减。（3）信息基础设施与交通基础设施交互项的系数显著为负，说明两类基础设施之间的交互作用表现为缩小城乡收入差距，即基础设施一方面直接影响城乡收入差距，另一方面与其他基础设施交互作用间接影响城乡收入差距。
进一步考察公路、水路和信息基础设施对城乡收入差距的影响。如表6所示，模型1—4基于空间滞后模型SAR综合考察信息、公路和水路基础设施;模型5—8基于空间误差模型SEM综合考察信息、公路和水路基础设施。
模型选择。在考虑水路基础设施二次项情况下（模型1—2和模型5—6），发现水路基础设施一次项系数不显著，二次项的系数仅在SAR模型中显著，说明结果不稳健;剔除水路基础设施二次项情况下（模型3—4和模型7—8），水路基础设施一次项系数显著且结果稳健。基于此，本研究选择剔除水路基础设施二次项。根据LM检验结果，结论与上文一致：空间滞后模型SAR优于空间误差模型SEM。模型3的Hausman检验结果为负值，由于随机效应模型过于理想化，较难符合真实世界，故常见做法是建立固定效应模型。而且模型3—4各变量系数的符号、显著性完全一致，系数大小基本一致，说明固定效应模型和随机效应模型对变量影响的解释基本一致。所以本研究选择基于模型3（固定效应空间滞后模型SAR）说明各变量的影响。
控制变量与空间自回归项。（1）控制变量影响与上文结论一致：经济发展和金融发展存在显著负向影响;产业结构存在显著正向影响;政府干预存在正向影响但不显著。（2）空间自回归项与上文结论一致：系数显著为正。
基础设施的影响。（1）信息基础设施一次项系数显著为负，二次项系数显著为正，该结论与上文分析一致：信息基础设施显著缩小城乡收入差距且效应递减。（2）公路基础设施一次项系数显著为负，二次项系数显著为正，说明公路基础设施显著缩小城乡收入差距且效应递减。（3）水路基础设施一次项系数显著为负，说明水路基础设施显著缩小城乡收入差距，且递减效应尚未显现。可能是水路基础设施发展水平较低，而只有要素的投入达到一定规模时才表现出递减效应。（4）比较基础设施一次项的系数大小，说明三类基础设施的影响效应存在大小差异（信息基础设施为-0.309、公路基础设施为-0.270、水路基础设施为-0.0209）。公路基础设施的效应低于信息基础设施，這可能是因为公路基础设施现有建设水平已达一定规模，继续提高公路基础设施水平带来转移成本的下降程度低于信息基础设施，相比而言信息基础设施提升空间更大。水路基础设施的效应最低，这因为公路运输货运量、客运量占重要地位，即使水路基础设施能降低转移成本从而促进要素流动，且尚未表现效应递减趋势，但是其缩小作用仍会较低。 基础设施交互作用影响。（1）信息基础设施与公路基础设施交互项系数显著为负，说明信息基础设施与公路基础设施发展协调，相互促进间接放大了基础设施缩小城乡收入差距作用的发挥。（2）信息基础设施与水路基础设施交互项、公路基础设施与水路基础设施交互项的系数均未通过显著性检验。
3.3 空间异质性分析
由于汉江各分段省情不同，有必要从空间异质性角度探讨各分段基础设施的影响。表7为各省份分段的回归结果，其中模型1-2是汉江湖北分段，模型3—4是河南分段，模型5—6是陕西分段。模型1的Hausman检验结果不显著，选择建立随机效应模型;模型2—6的Hausman检验结果为负，选择建立固定效应模型。根据LM检验，湖北分段和河南分段表现为空间滞后模型SAR优于空间误差模型SEM，陕西分段是空间误差模型SEM优于空间滞后模型SAR。下文将基于模型1、模型3和模型6解释各变量的影响。
控制变量和空间自回归项（或空间自相关项）。（1）各省份分段经济发展的系数均在1%置信水平下显著为负，说明经济发展缩小城乡收入差距;各省份分段产业结构系数均在1%置信水平下显著为正，说明产业结构扩大城乡收入差距;陕西分段金融发展显著为负，湖北分段和河南分段不显著;湖北分段政府干预不显著，河南分段显著为负，陕西分段显著为正。（2）各省分段空间溢出项的系数均在1%置信水平下显著为正，说明各省分段均存在正向空间溢出效应。
基础设施的影响。（1）信息基础设施。湖北分段的信息基础设施一次项系数符号为负，但未能通过显著性检验，这可能是因为样本量太少（该系数的p值为0.119）。陕西分段一次项系数显著为负，二次项系数显著为正，说明陕西分段信息基础设施显著缩小城乡收入差距，且效应递减。令人意外的是，河南分段的一次项系数显著为正，二次项系数显著为负，说明河南分段信息基础设施表现为扩大城乡收入差距且效应递减，可能是因为河南分段的信息基础设施发展存在城乡空间格局不平衡，对城镇居民收入效应大于农村居民收入效应，最终表现为扩大城乡收入差距。（2）公路基础设施。各省份分段公路基础设施的影响均显著缩小城乡收入差距且效应递减。（3）水路基础设施。湖北分段水路基础设施系数在1%置信水平下显著为负，河南分段和陕西分段表现不显著，可能是河南和陕西分段的水运发展比较落后，未能实现规模效应，无法显著缩小城乡收入。这与三省水运发展差异情况相符合。
基础设施交互作用影响。（1）信息基础设施与公路基础设施交互项系数在湖北分段和陕西分段显著为负，河南分段则不显著。说明湖北分段和陕西分段的信息基础设施与公路基础设施发展协调，表现为相互促进间接缩小城乡收入差距。（2）信息与水路基础设施交互项系数在湖北和陕西分段显著为正，在河南分段则不显著。说明各省分段的信息基础设施与水路基础设施发展不协调，未能表现出相互促进作用。（3）公路与水路基础设施交互项系数在各省份分段均显著为负。注意的是，上文汉江全域分析中认为公路与水路基础设施交互作用的影响不显著。结合此处分析，本文可以认为公路与水路基础设施交互项系数显著为负，相互作用间接缩小了城乡收入差距。
4 结论与建议
4.1 结论
对汉江生态经济带城乡收入差距社会经济根源的准确识别，是缩小城乡差距、实现城乡协调发展的前提条件。本文使用空间计量方法分析信息基础设施和交通基础设施对城乡收入差距的影响。实证结果表明。
第一，从时空演变来看，汉江生态经济带城乡收入差距在时间上呈现缩小趋势，在空间上表现正相关性。高城乡收入差距“俱乐部”成员主要集中于汉江上游地区——陕南汉中、安康、商洛三市;城乡收入差距较低的地级市主要集中在汉江中下游地区——武汉、荆门、随州、孝感。从空间溢出效应看，汉江全域和汉江各分段均显著正，说明空间上的邻近对本地区城乡收入差距具有显著影响，邻近地区城乡收入差距缩小会缩小本地区城乡收入差距，反之邻近地区城乡收入差距扩大会引起本地区城乡收入差距扩大。
第二，从基础设施的影响看，信息、交通、公路和水路基础设施均显著缩小城乡收入差距，仅水路基础设施的递减效应尚未显现。基础设施影响从大到小依次为信息、公路和水路基础设施。从各省份分段看，公路基础设施在各分段均显著缩小城乡收入差距且效应递减;信息基础设施在湖北、陕西分段缩小城乡收入差距，在河南分段表现为扩大城乡收入差距;水路基础设施仅在湖北分段表现缩小城乡收入差距，在河南分段和陕西分段影响不显著。
第三，从基础设施之间交互作用的影响看，信息、交通基础设施交互作用显著缩小城乡收入差距。具体而言，信息、公路基础设施交互作用影响显著，而信息与水路基础设施交互作用影响不显著。从各省份分段看，信息、公路基础设施的交互作用仅在河南分段不显著，在湖北分段和陕西分段显著缩小城乡收入差距;信息、水路基础设施交互作用影响在湖北、陕西分段显著扩大城乡收入差距，在河南分段影响不显著;公路、水路基础设施相互作用在各省份分段均显著缩小城乡收入差距。
第四，从控制变量来看，经济发展缩小城乡收入差距;产业结构扩大城乡收入差距;金融发展仅在陕西分段表现为缩小城乡收入差距，在湖北分段和河南分段影响不显著;政府干预在河南分段显著缩小城乡收入差距，在陕西分段扩大城乡收入差距，在湖北分段影响不显著。
4.2 政策建议
一是注重因地制宜、加强分类施策。根据城乡收入差距程度和不同区域之间的特征差异进行全局规划，实行有所侧重的区域缩小城乡差距策略。研究显示，城乡收入差距存在明显的空间集聚特征，因此，可以根据城乡收入差距以及局部空间集聚特征，将缩小城乡差距划为三类区域：第一类为汉中、安康和商洛的高—高型集聚区，视为缩小城乡差距的重点区域;第二类为高—低型区域，这类地区有着具有成为高—高型“俱樂部”的趋势，可视为缩小城乡差距的次重点区域;第三类则是低—高型区域，这类地区有着受到附近高城乡收入差距地区通过空间溢出效应的风险，视为警示区域。这三类地区都面临城乡收入差距过大的困扰，但是考虑到其城乡收入差距程度的差异和邻近区域的不同，应该实行因地制宜的区域缩小城乡差距方案。 二是加大设施投资，优化交互效应。基础设施一方面可以直接影响城乡收入差距，另一方面通过与其他类型基础设施交互作用间接影响城乡收入差距。汉江生态经济带应不断完善各类基础设施，促进基础设施之间协调发展。抢抓国家新基建机遇，加快乡村信息基础设施建设，缩小城乡间“数字鸿沟”。优化公路建设，升级改造沿汉江国省干线，建设县乡连通路、山区扶贫路，发挥路网效益。提升汉江水运功能，积极整治汉江航道，消除汉江通航瓶颈。在湖北分段和陕西分段，协调水路基础设施与信息基础设施发展，避免基础设施之间相互抑制。在河南分段，信息基础设施反而扩大城乡收入差距，需重点改善农村地区基础设施，缓解城乡基础设施不平衡，发挥其在缩小城乡收入差距和农村扶贫脱贫的作用。
三是统筹各类要素，提升发展质量。以汉江生态经济高质量发展为核心，建立產业协同发展机制，加强产业统筹协调，优化产业空间格局，协同布局企业总部、研发基地、生产基地，加快上中下游产业链深度融合;加快市场体系建设，清理废除妨碍统一市场和公平竞争的各种规定和做法，激发各类市场主体活力，支持民营企业发展，推动劳动力、资本、技术、数据等要素自由流动和优化配置;进一步提高金融效率，发展农村金融，活跃投融资市场，开展新型农民专业合作社联社试点，支持设立村镇银行、小额贷款公司等机构，促进农村地区资产、金融等资源要素流动。
四是建立协调机制，形成区域合力。目前汉江全域城乡收入差距存在显著的空间正向溢出效应，一个地区缩小城乡收入差距的同时也会促进邻近地区城乡收入差距的缩小，因此，有必要加强汉江生态经济带地方政府之间合作。建立省际、市际协调合作机制和常态化工作推进机制，研究协调“完善基础设施网络、推进产业分工协调、推动城乡融合发展”等跨省、跨市重大事项，打破区域壁垒，消除各市之间的地方保护和市场分割，共同缩小城乡收入差距。同时，建立公共服务资源共建共享机制，推动教育、卫生、社会保障和人才等资源城乡共享，实现汉江全域协调发展。
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