第二节 少数民族地区城乡居民收入差距影响因素分析(1)
一、指标选取
通过对城乡居民收入差距的文献回顾发现，城乡居民收入差距的产生主要由城镇化水平、经济发展程度、产业结构情况、教育水平、金融发展程度等原因引起的。
本节在探讨少数民族地区城乡居民收入差距影响因素时，选取的指标也由上述五个因素组成。在选取相关指标时，既要考虑所选择指标在因素下的影响程度，又要考虑选取指标数据的科学性、合理性以及数据可得性。从这两方面出发，选取的指标名称及定义如表3-1所示。
表3-1 选取指标名称及定义
（一）影响因素的现状分析
本部分将根据所选取的这五个指标，对相关因素进行现状描述与分析。
1．城镇化水平现状
本节选取的代表城镇化水平的指标是城乡人口比的增长率，即城镇人口与农村人口的比值的增长率。城乡人口比能够从一定程度上反映城镇化水平，五个自治区的城乡人口比增长率情况如图3-1所示。
图3-1 五个自治区城乡人口比增长率现状
从图3-1中可以看出，五个少数民族地区的城镇化水平都基本呈现一定的增长趋势。从城乡人口比增长率来看，五个自治区在2010年前存在很大差异，但在2010年以后城乡人口比趋于稳定，增速平稳。
2．经济发展水平现状
本节选取的代表经济发展水平的指标是经济增长率，即经济产值与上一年相比的增长率。经济增长率能够很好地反映地区经济发展程度，五个少数民族自治区的经济增长率如图3-2所示。
图3-2 五个自治区经济增长率现状
从图3-2可以看出，五个少数民族自治区经济增长的整体趋势相关度较高。从五个自治区整体的经济发展水平来看，1990—1994年和2000—2008年增长速度很快，2012年之后增速降低，增长率趋于稳定。
3．产业结构现状
本节选取的代表产业结构情况的指标是非农产业产值在经济总产值中所占比重的增长率，即第二、第三产业产值的总和占区域生产总值的比重的增长率。非农产业发展情况能够很好地反映产业结构情况。五个少数民族自治区的非农产业产值占比的增长率情况如图3-3所示。
图3-3 五个自治区非农产业产值占比增长率现状
通过图3-3可以看出，整体来说，少数民族地区产业结构不断优化，第二、第三产业占比上升。但在几个少数年份中，非农产业产值占比出现下滑。初期，内蒙古的非农产业产值占比增长率较高，西藏的非农产业产值占比增长率较低，但2005年之后，五个少数民族自治区的非农产业产值占比的增长率是比较接近的，且都比较稳定。
4．教育水平现状
本节选取的代表教育水平的指标是每万人中在校学生总数量的增长率，能够很好地反映出教育水平。五个少数民族自治区的教育水平发展情况如图3-4所示。
图3-4 五个自治区普通高等学校在校学生数增长率现状
通过图3-4可以得知，五个少数民族自治区教育水平的发展整体趋势是基本相似的。1998年开始，在校学生数量快速增长，2006年以后增长速度逐渐放缓。2000年之后五个自治区教育水平的差距在逐渐缩小。
5．金融发展水平现状
本节选取的代表金融发展水平的指标是区域存贷款总和占地区生产总值的比重的增长率，能够很好地反映金融对区域经济发展的支持程度。五个少数民族自治区的金融对经济的支持程度的增长率情况如图3-5所示。
图3-5 五个自治区金融对经济支持程度增长率现状
从图3-5中可以得知，五个少数民族自治区的金融发展在2004年以前主要表现为正增长；2004—2009年，主要表现为负增长；2010年以后，又出现了正增长的趋势。
（二）所选指标数据检验
单位根检验是通过检验是否存在单位根来检验数据是否平稳的检验方法。存在单位根的序列是非平稳序列，不存在单位根的序列就是平稳序列。
本节选取ADF检验来对指标数据序列进行平稳性检验。为了能够使用动态因子模型，需要对时间序列进行平稳性检验。
分别用CSHzt、CSHnm、CSHxj、CSHxz、CSHnx、CSHgx表示自治区整体、内蒙古、新疆、西藏、宁夏、广西的城镇化水平。对城镇化指标进行平稳性检验的结果如表3-2所示。
表3-2 城镇化水平ADF检验结果
续表
分别用GDPzt、GDPnm、GDPxj、GDPxz、GDPnx、GDPgx表示自治区整体、内蒙古、新疆、西藏、宁夏、广西的经济发展水平。对经济发展水平指标进行平稳性检验的结果如表3-3所示。
表3-3 经济发展水平ADF检验结果
分别用CYzt、CYnm、CYxj、CYxz、CYnx、CYgx表示自治区整体、内蒙古、新疆、西藏、宁夏、广西的产业结构情况。对产业结构的指标进行平稳性检验的结果如表3-4所示。
表3-4 产业结构情况ADF检验结果
分别用JYzt、JYnm、JYxj、JYxz、JYnx、JYgx表示自治区整体、内蒙古、新疆、西藏、宁夏、广西的教育水平。对教育水平的指标进行平稳性检验的结果如表3-5所示。
表3-5 教育水平ADF检验结果
分别用JRzt、JRnm、JRxj、JRxz、JRnx、JRgx表示自治区整体、内蒙古、新疆、西藏、宁夏、广西的金融发展水平。对金融发展水平的指标进行平稳性检验的结果如表3-6所示。
表3-6 金融发展水平ADF检验结果
通过检验结果可以看出，五个因素的相关变量都是平稳的，适用动态因子模型及状态空间模型。
二、少数民族地区城乡居民收入差距区域共同因子和区域特征因子
（一）基本模型
根据文献综述的动态因子模型的状态空间形式，确定了实现城乡收入差距泰尔指数共同因子与特征因子的分解模型(2)如下：
量测方程为公式（3.1）至公式（3.5）：
其中，Tnm代表内蒙古城乡间收入差距泰尔指数，同理，Txj、Txz、Tnx、Tgx分别代表新疆、西藏、宁夏及广西城乡收入差距泰尔指数；定义sv1代表少数民族地区城乡收入泰尔指数的共同波动因子，表示对区域内城乡收入差距都具有冲击作用，是根据五个自治区1978—2014年的城乡泰尔指数提取出来的；sv2代表的是内蒙古城乡收入差距的区域特征因子，即除去区域共同波动因子的区域内特征因子序列，同理，sv3、sv4、sv5及sv6分别代表新疆、西藏、宁夏及广西城乡收入差距的区域特征因子序列；方程中的u1t、u2t、u3t、u4t、u5t表示各方程的残差项。
建立状态方程如公式（3.6）至公式（3.11）所示：
利用Eviews 8.0软件进行动态因子模型的状态空间形式转化，将少数民族地区城乡收入差距泰尔指数分解结果估计出来。在上面的模型中，对数似然值为-401.84，Akaike信息准则为-21.6243，Schwarz信息准则为-21.1563。
（二）模型的相关说明
为了更准确地理解建立的模型，下面对模型进行如下几点说明：sv1是五个自治区的共同波动因子，它对五个自治区均会产生影响，是少数民族地区城乡收入差距的共性因子，定义其为少数民族地区城乡收入差距的共同波动因子（以下简称共同因子）。由于每个自治区资源禀赋、经济发展情况、发展特色等的不同，每个自治区城乡收入差距存在区域差异性，即扣除区域共同因子，每个自治区存在城乡收入差距的特殊因子，而这种由区域特殊性产生的因子不会影响到其他区域的城乡收入差距，因此可以将sv2、sv3、sv4、sv5、sv6看作内蒙古、新疆、西藏、宁夏及广西的城乡收入差距的特征因子序列（以下简称特征因子）。
（三）共同因子和特征因子分解结果
根据以上确定的模型，可以得到少数民族地区城乡收入差距的共同因子序列以及各自治区的特征因子序列。
1．共同因子
将少数民族地区城乡收入差距的区域共同因子序列利用Excel进行绘制，结果如图3-6所示。从图中可以清晰地看出，1978—1998年共同因子序列数值较小，在0.1左右。1999年以后，共同因子的数值开始增大，超过了0.1，而2010年之后，共同因子的数值又出现逐步下降趋势。说明在1978—1999年，少数民族各区域的城乡收入差距的共性很小，原因可能包括政策力度小、没有协调均衡地考虑各区域等。但2000年以后，少数民族地区整体对各区域城乡收入差距的影响开始增大。原因可能包括民族政策力度增大、区域协调发展等。
图3-6 少数民族地区城乡收入差距共同因子
2．内蒙古特征因子
内蒙古的区域特征因子如图3-7所示。从图中可以看出，前几年区域特征因子很小，1978—1980年数值都在0.01左右；1987年开始逐步上升，但是1997年开始又逐渐下降。从图中可以看出，内蒙古的特征因子波动幅度很大，但是与区域共同因子相比，特征因子数值都很小，说明内蒙古的泰尔指数值一定程度上还是由共同因子决定的。
图3-7 内蒙古城乡收入差距特征因子
3．新疆特征因子
通过分解得到新疆城乡收入差距特征因子序列，如图3-8所示。新疆特征因子在初期都很小，自1993年开始升高，到1996年逐渐下降，2000年左右逐渐回升，2002年又开始下降，近几年趋于稳定。说明近几年新疆自身的发展，在一定程度上缓解了城乡收入差距的扩大。
图3-8 新疆城乡收入差距特征因子
4．西藏特征因子
通过分解得到西藏特征因子，如图3-9所示。1978—1994年西藏特征因子都很小，数值在0.03左右，而且也很平缓，说明这段时间西藏的特征因子对其自身城乡收入差距的影响一直很稳定。1994年以后，西藏特征因子数值不断上升，而且上升的速度较快。1996—2004年特征因子值一直稳定在0.2左右，2004年之后开始下降。说明2004年之后区域协调发展政策在西藏施行效果较好，城乡收入差距的特殊性正逐渐减小。而从数值上看，与共同因子相比，西藏的特征因子值较大，说明西藏的总体泰尔指数值一定程度上还是由特征因子决定的。
图3-9 西藏城乡收入差距特征因子
5．宁夏特征因子
通过分解得到宁夏特征因子，如图3-10所示。1978—1996年特征因子数值稳定在0.04上下，说明这段时间宁夏特征因子对其自身城乡收入差距的影响是很稳定的。1994—1998年开始下降，这与这段时间宁夏的泰尔指数很小有关。2000年以后有上升的趋势，说明区域协调发展政策在宁夏的效果还有待进一步加强。
图3-10 宁夏城乡收入差距特征因子
6．广西特征因子
通过分解得到广西特征因子，如图3-11所示。1978—1988年，广西特征因子值是增长的，说明这段时间广西特征因子对广西自身的城乡收入差距的影响较大。1989年特征因子值开始下降，到1998年出现上升趋势，而且上升较快，到2006年又开始下降并趋于平稳，说明近几年协调发展政策在广西的效果不错，广西特征因子有下降的趋势。
图3-11 广西城乡收入差距特征因子
三、少数民族地区城乡居民收入差距区域差异性的影响因素分析
（一）共同因子影响因素的实证分析
本节将通过选取的五个指标对共同因子的影响因素进行实证分析。通过建立可变参数的状态空间模型，得到共同因子的影响系数，并对实证结果进行解释和分析。根据状态方程的一般形式，可以建立如下共同因子的状态空间模型：
量测方程：
CXzt＝C（1）＋sv1×CSHzt＋sv2×GDPzt＋sv3×CYzt＋sv4×JYzt＋sv5×JRzt＋μt
状态方程：
其中，CXzt表示城乡收入差距共同因子，通过上一节内容计算得出；CSHzt表示少数民族地区整体的城镇化水平，用城乡人口比的增长率代表；GDPzt表示少数民族地区整体的经济发展程度，用地区生产总值增长率代表；CYzt表示少数民族地区的产业结构情况，用非农产业产值占总产值的比重的增长率代表；JYzt表示少数民族地区整体的教育水平，用每万人中在校学生总数的增长率代表；JRzt表示少数民族地区整体的金融发展水平，用存贷款总额占年度地区生产总值比重的增长率代表。
通过分解出的共同因子和自治区整体的关系，可以建立如下回归模型：
其中，t＝1，2，…，T，y、x为可观测数序列，yt代表区域共同因子，x1、x2、x3、x4、x5分别表示选取的五个影响因素——城镇化水平、经济发展程度、产业结构情况、教育水平、金融发展水平，α和β是模型的参数，残差μt～N（0，δ2）。参数向量ψ＝（α，β，σ2）′，观测值T为1978—2014年共36年的数据，则对数似然值(3)可以写成：
其中，zt＝（yt-α-β1x1-β2x2-β3x3-β4x4-β5x5）/σ。运用Eviews 8.0求解后，分别得出α和βi的估计值，方程的形式如下：
对数似然值＝73.99，AIC值＝-3.88，SC值＝-3.61
根据以上对超参数Ψ的估计，将超参数向量代入系统矩阵中，从而求出各影响因素的变动系数，结果如图3-12所示。
图3-12 共同因子影响系数实证结果
通过实证结果可以看出，经济发展水平对共同因子的影响最大，呈现类似倒“U”形的曲线，即刚开始影响较小，中间年份影响增大，近几年影响又开始减小；城镇化水平对共同因子的影响在2000年以前基本为正，2000年以后影响系数不断降低，近几年的影响系数为负；金融发展水平对共同因子呈现正负交叉的影响，近年来影响系数有不断增大的趋势；产业结构情况的影响初期很大，近几年又缩小的趋势；教育水平对共同因子的影响系数一直都较小。可以看出，1978—2014年，影响少数民族地区城乡收入差距共同因子变动的主要因素为经济发展水平和金融发展水平。
（二）内蒙古特征因子影响因素的实证分析
根据状态空间模型一般形式，可以建立内蒙古自治区特征因子的状态空间模型：
模型方法与共同因子的实证分析过程一致，通过对数极大似然法得出的内蒙古特征因子的超参数Ψ估计值为：
对数似然值：106.29，AIC值＝-5.73，SC值＝-5.46
将超参数向量代入到系统矩阵中，并通过模型结果，得出内蒙古特征因子各影响因素的波动系数，如图3-13所示。
通过图3-13可以看出，经济发展水平对内蒙古特征因子的影响系数初期为负，2002年之后一直为正；城镇化水平对内蒙古特征因子的影响系数一直为正，而且近年来影响系数不断增大；产业结构情况对内蒙古特征因子影响系数一直为负，且近年来影响较大，说明产业结构的发展能够缩小内蒙古地区的城乡收入差距；教育水平和金融发展水平对内蒙古特征因子的影响一直很小。
图3-13 内蒙古自治区特征因子各因素影响实证结果
（三）新疆特征因子影响因素的实证分析
根据状态方程的一般形式，可以建立新疆维吾尔自治区特征因子的状态空间模型：
模型方法与共同因子的实证分析过程一致，通过对数极大似然法得出的新疆特征因子的超参数Ψ估计值为：
对数似然值＝86.63，AIC值＝-4.6，SC值＝-4.34
将超参数向量代入到系统矩阵中，并通过状态空间模型，得出新疆特征因子各影响因素的波动系数，如图3-14所示。
图3-14 新疆特征因子影响因素实证结果
通过图3-14可以看出，金融发展水平对新疆特征因子的影响最大，初期影响系数很小，中期逐渐加大，近几年又逐渐减小；经济发展水平与其相似，影响呈现倒“U”形趋势；教育水平对新疆特征因子的影响初期很小，近几年不断增大；产业结构情况、城镇化水平对新疆特征因子的影响一直很小。
（四）西藏特征因子影响因素的实证分析
根据状态方程的一般形式，可以建立西藏自治区特征因子的状态空间模型：
模型方法与共同因子的实证分析过程一致，通过对数极大似然法得出的西藏特征因子的超参数Ψ估计值为：
对数似然值＝14.89，AIC值＝-0.50，SC值＝-0.24
将超参数向量代入到系统矩阵中，并通过状态空间模型，得出西藏特征因子各影响因素的波动系数，如图3-15所示。
图3-15 西藏特征因子影响因素实证结果
通过图3-15可以看出，西藏特征因子的影响因素中影响系数最大的是经济发展水平，初期该系数较小，中期逐渐变大，近几年有下降的趋势；产业结构情况的影响系数早期很小，近年来有上升的趋势；教育水平的影响系数在2000年之后主要为负；城镇化水平和金融发展水平的对西藏特征因子的影响都很小。
（五）宁夏特征因子影响因素的实证分析
根据状态方程的一般形式，可以建立宁夏回族自治区特征因子的状态空间模型，如公式（3.22）所示：
模型方法与共同因子的实证分析过程一致，通过对数极大似然法得出的宁夏特征因子的超参数Ψ估计值为：
对数似然值＝83.98，AIC值＝-4.45，SC值＝-4.18
将超参数向量代入到系统矩阵中，并通过状态空间模型，得出宁夏特征因子各影响因素的波动系数，如图3-16所示。
图3-16 宁夏特征因子影响因素实证结果
通过图3-16可以看出，整体来说，产业结构情况对宁夏特征因子的影响最大，影响系数在前期波动很大，2000年后保持稳定；金融发展水平对宁夏特征因子的影响正负交替，2000年之后有下降的趋势；城镇化水平、教育水平对宁夏特征因子的影响较小；经济发展水平对宁夏特征因子的影响主要为正，近几年的影响系数不断升高。
（六）广西特征因子影响因素的实证分析
根据状态方程的一般形式，可以建立广西壮族自治区特征因子的状态空间模型：
模型方法与共同因子的实证分析过程一致，通过对数极大似然法得出的广西特征因子的超参数Ψ估计值为：
对数似然值＝69.53，AIC值＝-3.63，SC值＝-3.36
将超参数向量代入到系统矩阵中，并通过状态空间模型，得出广西特征因子各影响因素的波动系数，如图3-17所示。
图3-17 广西特征因子影响因素实证结果
通过图3-17可以看出，城镇化水平对广西特征因子的影响初期为正，中期为负，近几年都为正，且有不断上升的趋势；金融发展水平的影响呈现正负交叉的状态，近几年的影响系数为负，且有下降的趋势；经济发展水平对广西特征因子的影响在1980年前为负，1980年之后为正，近几年影响系数不断上升；产业结构情况对广西特征因子的影响在2000年前主要是负的，在2000年后一直为正，且有上升的趋势；教育水平的影响初期很小，近几年里不断加大。
四、少数民族地区城乡居民收入差距区域差异性影响因素的方差分解
为了能够测算五个影响因素对共同因子以及各区域特征因子的贡献率，评价不同影响因素冲击的重要性，本节运用向量自回归模型（VAR模型）中的方差分解求出各影响因素的贡献率。(4)
VAR模型的方差分解用来衡量影响内在变量的结构冲击程度，因此通过方差分解可以给出对VAR模型中变量产生影响的随机扰动的相对重要信息。其基本思想如下：
公式（3.26）中中括号内的内容是第j个扰动项εj从过去到现在对yj影响的总和。求其方差，假定εj无序列相关，则：
这是第j个扰动项对第i个变量从过去到现在的影响，此处假定扰动项的协方差矩阵是对角矩阵，则yj的方差是上述方差的k项简单和。
其中，yj的方差可以分解成k种不相关的影响。为了测算出各扰动项对yj的方差有多大程度的贡献，定义如下式尺度：
将上述的几个表达式结合，得出的结果就是相对方差贡献率（Relative Variance Contribution，RVC），可以根据第j个变量基于冲击的方差对yj的方差的相对贡献度来观测第j个变量对第i个变量的影响。
实际应用中，不可能用s＝∞的项来评价，如果模型满足平稳性条件，则随着q的增大呈几何级数性衰减。所以取有限的s项，可得近似相对方差贡献率：
根据上述相对方差贡献率理论，结合上文计算的数据，可以估算出影响因素对区域共同因子和区域特征因子的贡献率。本节使用Eviews 8.0，选取滞后阶数Pi＝2，变量数量j＝5，s＝36，分别求出五个影响因素对区域共同因子和各区域特征因子的贡献率，结果如表3-7所示。
表3-7 影响因素对共同因子和各区域特征因子的影响贡献率 （%）
通过表3-7可以看出，选取的五个指标贡献率总值都很高，说明选取的五个指标代表性很好。五个影响因素贡献率总值越大，说明五个指标的解释程度越高；反之，贡献率总值越小，说明五个指标的解释程度越小，影响机理越复杂。对于某一自治区来说，某一影响因素的贡献率越大，说明该影响因素对城乡收入差距区域差异性的解释程度就越高。下面将结合得到的结果分不同的区域进行解释。
（一）共同因子影响系数贡献率分析
根据影响因素的影响系数方差分解过程，得出各影响因素对少数民族地区共同因子的贡献率。通过表3-7的结果可以看出，对共同因子贡献最高的是经济发展水平，贡献率为28.16%；其次是产业结构情况，其贡献率水平为14.32%；金融发展水平对城乡收入差距区域共同因子的贡献率也达到了11.37%；城镇化水平的贡献率为10.37%；教育水平的贡献率仅为7.03%。
影响因素的贡献率与其发展情况对引起城乡收入差距共同波动的因素的影响程度有关，结合前面的实证结果和对影响因素贡献率的计算可以看出：
第一，目前我国民族地区城乡收入差距的共同波动很大程度是由经济发展水平引起的。说明经济的发展并没有给城乡带来同样的效果，反而拉大了城乡收入差距。从一定程度上说明了我国正处于社会主义初级阶段的国情，以及经济发展过程中倒“U”形曲线的成立。
第二，产业结构情况对城乡收入差距共同波动的影响程度也很大，说明目前的产业结构情况对城市、农村两大部门的影响不均衡，产业结构的发展不但没能缩小反而拉大了城乡收入差距，急需优化产业结构。
第三，教育水平对城乡收入差距共同波动的影响程度很小，说明教育的发展没有大幅度提高城乡收入差距的共同波动，因此要继续不断提高教育水平，提高居民的整体素质。
（二）内蒙古特征因子影响系数贡献率分析
根据影响因素的影响系数方差分解过程，得出各影响因素对内蒙古自治区特征因子的贡献率。通过贡献率结果可以看出，对内蒙古特征因子贡献最大的是产业结构情况，贡献率达到了43.34%；经济发展水平的贡献率其次，为17.84%；城镇化水平的贡献率为8.64%；教育水平和金融发展水平对内蒙古城乡收入差距特征因子的贡献率很小，分别为4.68%及2.01%。
分析各影响因素对内蒙古自治区特征因子的贡献率结果，可以得知，1978—2014年内蒙古特征因子主要受经济发展水平和产业结构情况影响，尤其是产业结构情况，亟须优化产业结构情况。内蒙古城市化水平增速较高，通过城镇化的发展进程，城镇获得了农村的土地、劳动力等资源。这种城镇化发展虽然提高了城镇居民的生活情况，但对乡村居民的生活改善不大，反而使内蒙古自治区的城乡收入差距拉大了。
（三）新疆特征因子影响系数贡献率分析
根据影响因素的影响系数方差分解过程，得出各影响因素对新疆维吾尔自治区特征因子的贡献率。通过贡献率结果可以看出，对新疆特征因子贡献最大的为金融发展水平，贡献率达到了37.64%；经济发展水平的贡献率也很高，达到了17.71%；城镇化水平、产业结构情况的贡献率分别为7.84%和6.53%；教育水平对新疆特征因子的贡献率最小，为4.28%。
分析各影响因素对新疆维吾尔自治区特征因子的贡献率结果，可以得知，1978—2014年城乡收入差距新疆特征因子主要受金融发展水平与经济发展水平影响，这就说明新疆的金融、经济发展对城乡两种居民起到的效果不对等，拉大了城乡收入差距。产业结构情况、城镇化水平、教育水平对新疆城乡收入差距扩大的影响都很小，这同样也是缩小新疆城乡收入差距需要加强的因素。
（四）西藏特征因子影响系数贡献率分析
根据影响因素的影响系数方差分解过程，得出各影响因素对西藏自治区特征因子的贡献率。通过贡献率结果可以看出，对西藏特征因子贡献最大的为经济发展水平，贡献率达到了24.43%；其次为产业结构情况，其贡献率为9.4%；教育水平的贡献率有7.42%；金融发展水平的贡献率也有6.96%；城镇化水平对西藏特征因子的贡献最小，仅为0.89%。
分析各影响因素对西藏自治区特征因子的贡献率结果，可以得知，1978—2014年西藏城乡收入差距特征因子主要受经济发展水平与产业结构情况影响。金融发展水平对西藏特征因子影响很小，说明西藏金融发展水平不高，需要提升自治区的金融发展水平。城镇化水平对西藏特征因子贡献率最低，这跟与其他四个自治区相比西藏自治区的城镇化水平最低有关，西藏自治区的城镇化还有很大的发展空间。
（五）宁夏特征因子影响系数贡献率分析
根据影响因素的影响系数方差分解过程，得出各影响因素对宁夏回族自治区特征因子的贡献率。通过贡献率结果可以看出，产业结构情况对宁夏城乡收入差距特征因子贡献最大，贡献率达到了27.24%；金融发展水平的贡献率为17.87%，仅次于产业结构情况贡献率；经济发展水平的贡献率为9.79%；城镇化水平的贡献率有6.78%；教育水平的贡献率是6.89%。
分析各影响因素对宁夏回族自治区特征因子的贡献率结果，可以得知，1978—2014年宁夏城乡收入差距特征因子主要受产业结构情况影响，说明宁夏的城乡收入差距主要是第二、第三产业的发展导致的。经济发展水平对宁夏特征因子的贡献率不高，说明经济增长不仅提高了宁夏城镇居民的收入水平，同时也提高了宁夏农村居民的收入，并没有大幅拉大宁夏城乡收入差距。
（六）广西特征因子影响系数贡献率分析
根据影响因素的影响系数方差分解过程，得出各影响因素对广西壮族自治区特征因子的贡献率。通过贡献率结果可以看出，产业结构情况对广西城乡收入差距特征因子贡献最大，贡献率达到了23.46%；教育水平的贡献率为14.64%；经济发展水平贡献率为13.24%，城镇化水平的贡献率有11.13%。
分析各影响因素对广西壮族自治区特征因子的贡献率结果，可以得知，与宁夏相似，广西特征因子也是主要受产业结构情况影响，第二、第三产业的发展拉大了城乡收入差距。教育水平对特征因子的贡献率较高，说明广西更应发展教育以缩小城乡收入差距。金融发展水平同样对特征因子贡献率较高。经济发展水平对广西特征因子的贡献率不高，说明经济增长没有拉大广西的城乡收入差距。
五、小结
首先，本节选取了能够对城乡收入差距的产生影响的五个影响指标，并对指标进行了解释，通过检验，证实所选取的指标平稳，适用于状态空间模型。再用城乡泰尔指数代表城乡收入差距，通过状态空间模型分解出城乡收入差距的共同因子和区域特征因子，其中共同因子是对少数民族地区城乡收入差距都存在影响的共同因子，区域特征因子代表对不同少数民族地区城乡收入差距影响的差异程度。
其次，将状态空间模型与kalman滤波结合，分别得出把自治区看作整体的五个影响因素对共同因子的影响系数以及各自治区的影响因素对区域特征因子的影响系数，并分区域进行分析。
最后，根据结果，通过向量自回归模型的方差分解过程，求出各影响因素对共同因子和各区域的特征因子的贡献率。总体得出以下结论：
第一，通过对共同因子的分析，产业结构情况和经济发展水平是导致城乡收入差距的最主要的两个原因；而对区域特征因子来说，在各个自治区的横向对比中，这两个指标的贡献程度都是很大的。因此要缩小城乡、区域间的收入差距，可以主要从优化这两个指标的角度出发。
第二，各个自治区城乡收入差距影响因素的贡献率不同。根据实证结果，城乡收入差距的影响因素的贡献率与各自治区的资源禀赋、经济发展水平、教育水平等相关。因此要针对少数民族地区城乡收入差距影响因素的地区差异性进行特色治理，既要从共同影响因素出发，又要考虑各自治区的发展特色与自然资源特色。两个层面共同发挥作用，才能达到缩小城乡居民收入差距与区域间差距的目的。