曹 飛

（西安電子科技大學人文學院，陜西西安710071）

一、引 言

城鎮(zhèn)化是現(xiàn)代經(jīng)濟社會發(fā)展的基本規(guī)律。對于中國而言，城鎮(zhèn)化的推進不僅僅伴隨著工業(yè)化的推進，而且承擔著破解城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟、縮小城鄉(xiāng)差距、推動農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移、實現(xiàn)農(nóng)民增收多元化增收渠道的多重使命。從現(xiàn)實情況來看，農(nóng)民工資性收入在農(nóng)民人均純收入中所占的比重越來越大而引起廣泛關(guān)注。

關(guān)于工資性收入的重要性，有研究表明，工資性收入已成為推動農(nóng)民增收的主要力量，越是工資收入比重大的地區(qū)農(nóng)民收入水平越高[1-3]。辛翔飛等利用Blinder－Oaxaca計量分析方法，通過中西部地區(qū)間差異和高低收入組間差異兩個角度比較，發(fā)現(xiàn)工資性收入已成為影響農(nóng)戶收入及其差異的重要因素[4]。鄭素芳認為，在耕地資源有限及農(nóng)產(chǎn)品需求的低彈性的情況下，一方面導致增產(chǎn)能力受限，且增產(chǎn)不增收，因此工資性收入是提高農(nóng)民收入的關(guān)鍵[5]。

關(guān)于農(nóng)民工資性收入的影響因素的微觀角度，主要從農(nóng)民個體特征來分析，如中國農(nóng)村勞動力課題組通過分析四川省的住戶調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，勞動力的性別、文化程度、年齡、婚姻狀況等個體特征對農(nóng)村居民外出就業(yè)決策的影響最大[6]。還有的研究認為，受教育程度的提高有助于增加農(nóng)村勞動力在非農(nóng)產(chǎn)業(yè)就業(yè)機會和就業(yè)收入[7-10]。

關(guān)于農(nóng)民工資性收入的影響因素的宏觀角度，主要從城鎮(zhèn)化、非農(nóng)產(chǎn)值進行，有研究表明，人口城鎮(zhèn)化的推進已經(jīng)成為提高農(nóng)民工資性收入的主要因素[11-15]。李振國、席建國的研究表明，農(nóng)民工資性收入與非農(nóng)產(chǎn)值之間存在協(xié)整關(guān)系[16]。徐增海的研究表明，經(jīng)濟發(fā)展水平、工業(yè)化水平、城鄉(xiāng)差距、農(nóng)村的工業(yè)化程度對農(nóng)民的工資性收入影響最大[17]187-191。

關(guān)于提高農(nóng)民工資性收入的對策研究方面，有研究認為，城鎮(zhèn)化是工資性收入的主要支撐點，因而加快城鎮(zhèn)化發(fā)展是主要措施[18-21]。徐增海認為，要提高農(nóng)民工資性收入，地方政府應(yīng)積極發(fā)展非農(nóng)產(chǎn)業(yè)、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高農(nóng)民工整體素質(zhì)等[17]192。

上述關(guān)于農(nóng)民工資性收入影響因素的分析無疑為后續(xù)研究提供了思路，奠定了良好的基礎(chǔ)，但尚有進一步研究的必要。從研究對象上看，以全國范圍內(nèi)對農(nóng)民工資性收入影響因素研究的文獻較少。從研究的切入點來看，現(xiàn)有文獻對于城鎮(zhèn)化與農(nóng)民收入之間的關(guān)系的分析主要關(guān)注人口城鎮(zhèn)化與農(nóng)民收入之間的關(guān)系。事實上，人口城鎮(zhèn)化如果沒有經(jīng)濟城鎮(zhèn)化的配套，可能的結(jié)果是城鎮(zhèn)對省域勞動力的吸納不足；如果沒有就業(yè)城鎮(zhèn)化的跟進，那么人口城鎮(zhèn)化的結(jié)果可能是住在城里的農(nóng)村人，其收入也無法保障；就交通網(wǎng)絡(luò)城鎮(zhèn)化而言，便捷的交通網(wǎng)絡(luò)不僅有助于推進農(nóng)村剩余勞動力的轉(zhuǎn)移，還會推動農(nóng)村城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化而創(chuàng)造更多的非農(nóng)就業(yè)機會。從空間相關(guān)性來看，在對農(nóng)民工資性收入影響因素的研究中，現(xiàn)有文獻忽視了在農(nóng)民工資性收入的空間依賴性與空間相關(guān)性，在全國工資性收入較大及農(nóng)民跨省域流動事實的情況下，忽視空間依賴性與相關(guān)性的研究，可能導致研究結(jié)論有偏及解釋力不足。

基于上述考慮，本文利用2001—2012年中國省域農(nóng)民工資性收入，納入人口城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟城鎮(zhèn)化、就業(yè)城鎮(zhèn)化、交通網(wǎng)絡(luò)城鎮(zhèn)化及空間要素來進行探索，利用空間面板計量分析方法，對中國省域農(nóng)民工資性收入影響因素進行實證分析，以期為相關(guān)決策提供參考依據(jù)。

二、中國省域農(nóng)民工資性收入空間差異的可視化描述

由于區(qū)位優(yōu)勢差異、中國漸進式改革使中國經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)明顯的梯度差異，表現(xiàn)在農(nóng)民工資性收入而言也是如此（見圖1、圖2）。因此，從全國來看，農(nóng)民工資性收入與工資性收入占人均純收入的比重均呈現(xiàn)明顯的東、中、西梯度差異，在很大程度上解釋了農(nóng)民向東南沿海流動的事實；就每個省區(qū)的情況來看，也是逐步增長的，這在很大程度上解釋了農(nóng)民從農(nóng)村進入城市的事實。

圖1 2001—2012年中國省域工資性收入比重比較

圖2 2001—2012年中國省域工資收入比較

為進一步分析中國省域農(nóng)民工資性收入的區(qū)域性分布，需要從中觀的角度來進行比較，以2012年農(nóng)民工資性收入及工資性收入占人均純收入的比重，進行區(qū)域化的分塊，分析中國省域農(nóng)民工資性收入的分布特點。表1為我國31個省區(qū)（港澳臺地區(qū)數(shù)據(jù)缺失）2012年農(nóng)民工資性收入比重及工資性收入。從表1可見，無論是工資性收入及其占人均純收入的比重，二者是高度吻合的，其意義說明工資性收入在人均純收入中的主導地位。黑龍江、吉林、內(nèi)蒙古、新疆、西藏、云南等省區(qū)的農(nóng)民工資性收入很低，主要是因為這些地區(qū)處于農(nóng)牧區(qū)、邊疆區(qū)，且工業(yè)化、城鎮(zhèn)化水平滯后；甘肅、青海、寧夏、貴州、廣西、重慶、河南、湖北、遼寧較低；河北、山西、陜西、四川、湖南、山東、安徽、浙江、江西、福建為中等；北京、天津、江蘇、上海、廣東則較高。從全國來看，農(nóng)民工資性收入及其占人均純收入比重與全國的經(jīng)濟布局基本吻合。

表1 2012年各省區(qū)農(nóng)民工資性收入比重及工資性收入對比

三、理論模型和數(shù)據(jù)說明

（一）計量方法說明

在中國省域農(nóng)民工資性收入存在較大的區(qū)域差異及農(nóng)民大批跨省流動的背景下，農(nóng)民工資性收入會因為農(nóng)民的流出或流入而改變勞動力市場的供求，因而反過來影響農(nóng)民工資性收入的波動。各省區(qū)農(nóng)民工資性收入不是獨立分布的，而是相互依賴、相互影響的。如果還按照普通的最小二乘法去構(gòu)建模型，雖然可能會簡化分析，但其結(jié)論往往是有偏的。因而，通過空間面板模型，既能獲得更高的自由度，又能體現(xiàn)空間依賴性，從而增加參數(shù)估計的有效性。

（二）構(gòu)建空間加強矩陣

構(gòu)建空間加強矩陣是空間面板分析的基礎(chǔ)。但不同的構(gòu)建標準會有不同的分析效果。本文參照常規(guī)的鄰接原則，構(gòu)建31×31的0、1空間鄰接矩陣。其中，海南的鄰接省份為廣東、廣西。

（三）Moran I指數(shù)估算

計算空間相關(guān)性的主要產(chǎn)生方法是空間Moran I指數(shù)的計算，主要包括全域空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)。全域空間自相關(guān)反映的是研究變量空間關(guān)聯(lián)程度的總體特征，用Global Moran's I表示，根據(jù)式（1）可見，Global Moran's I的值介于-1和1之間。

（1）式中：n為總省區(qū)數(shù)，yi、yj分別為省區(qū)i和省區(qū) j的農(nóng)民工資性收入占人均純收入的比重，y為全國各省區(qū)農(nóng)民工資性收入占人均純收入比重的平均值，Wij為空間權(quán)重矩陣。I值越趨近1，說明觀察變量在空間上呈現(xiàn)高度正相關(guān)依賴性；越接近0，說明觀測數(shù)值在地理空間呈隨機分布，彼此獨立的特征；越接近-1，表明觀察變量在空間上呈現(xiàn)高度負相關(guān)依賴性。根據(jù)公式(1)，可以計算出2001—2012年中國省際農(nóng)民工資性收入空間自相關(guān)Moran I指數(shù)（見表2）。

表2 中國農(nóng)民工資性收入比重的Global Moran's I指數(shù)

表明中國農(nóng)民工資性收入在空間分布上具有明顯的正自相關(guān)關(guān)系，即全國各省域農(nóng)民工資性收入的空間分布并非相互獨立，而是表現(xiàn)出相似值之間的空間集聚：一個區(qū)域的農(nóng)民工資性收入除了會影響東道區(qū)域的經(jīng)濟社會發(fā)展，也會因為溢出效應(yīng)而影響周邊地區(qū)的農(nóng)民工資性收入。

全域Moran's I值衡量整個空間系統(tǒng)內(nèi)總體相關(guān)性問題，是以全國的樣本進行計算的結(jié)果，即觀察樣本的整體分布情況。這意味著可能存在局部的觀察樣本與整體樣本計算的不一致。為了進一步具體計算全國各局部省域的空間相關(guān)性。本文使用空間關(guān)聯(lián)局域指標(LISA)來反映每個省區(qū)與相鄰省區(qū)之間的空間關(guān)聯(lián)程度，LISA指數(shù)用局部Moran's I指數(shù)計算：

yi、yj和Wij的意義同(1)式，根據(jù)相關(guān)性的定義來看，局部Moran's I可能大于0，則空間分布是LL（低乘低），低的被低的包圍，或者HH（高乘高），高的被高的包圍；如果小于0，則空間分布為HL（高乘低），高的被低的包圍，或者LH（低乘高），低的被高的包圍。圖3、圖4分別為2001年和2012年農(nóng)民工資性收入局部分布的四象限圖。2001年處于第一、三象限的省區(qū)有18個，2012年處于第一、三象限的省區(qū)有22個，可見，中國農(nóng)民工資性收入總體上的空間效應(yīng)以正溢出性為主。由圖3、圖4可見，處于第一象限的主要是東部發(fā)達地區(qū)，第三象限的主要為中、西部地區(qū)。說明農(nóng)民工資性收入比重與經(jīng)濟發(fā)展具有較高的吻合性，越是經(jīng)濟發(fā)達的地區(qū)，農(nóng)民工資性收入比重越高；越是經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)，農(nóng)民工資性收入比重越低。

（四）數(shù)據(jù)來源

全國31個省區(qū)（港澳臺地區(qū)數(shù)據(jù)缺失）農(nóng)民人均純收入、工資性收入、人口城鎮(zhèn)化率、路網(wǎng)密度、二產(chǎn)產(chǎn)值的數(shù)據(jù)來源于2001—2012年《中國統(tǒng)計年鑒》。

圖3 2001年局域空間相關(guān)四象限圖

圖4 2012年局域空間相關(guān)四象限圖

四、實證分析

（一）基準模型的構(gòu)建

基準模型的構(gòu)建是空間面板分析的基礎(chǔ)。依據(jù)農(nóng)民工資性收入影響因素經(jīng)濟學原理與現(xiàn)狀，參考現(xiàn)有文獻，本文選取人口城鎮(zhèn)化率、路網(wǎng)密度、非農(nóng)就業(yè)比重、非農(nóng)產(chǎn)值比重作為解釋變量，有兩個原因。第一，增加農(nóng)民工資性收入的因素當然和人口城鎮(zhèn)化有關(guān)，但如果沒有路網(wǎng)密度的改善、非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和非農(nóng)就業(yè)的改善，那么農(nóng)民的工資性的提高將沒有依托，即如果沒有相關(guān)產(chǎn)業(yè)、就業(yè)的支撐，單純的人口城鎮(zhèn)化導致的可能僅僅是住在城里的農(nóng)村人，導致貧民窟和嚴重的就業(yè)問題。第二，上述變量采取的都是相對數(shù)值。原因是我們的被解釋變量工資性比重也是一個相對的量綱。如果解釋變量采取絕對數(shù)值不僅僅導致異方差，而且導致回歸結(jié)果將嚴重偏離?；谏鲜隹紤]構(gòu)建基準模型。

式中：i表示截面維，i=1,2,3,…31；t表示時間維，t=1,2,3,…12；yit(%)表示被解釋變量在第i個截面單元第t時期的農(nóng)民工資性收入比重；x表示4個解釋變量，即x1、x2、x3、x4，其中，x1為人口城鎮(zhèn)化率（%）、x2為路網(wǎng)密度(km/km2)、x3為非農(nóng)就業(yè)比重（%）、x4為非農(nóng)產(chǎn)值比重（%）；β表示4個相應(yīng)解釋變量的系數(shù)，用β1、β2、β3、β4來表示。εit是標準誤差項，表示未觀測到的影響因變量的其他因素。ui為反映個體差異的變量，表示?。▍^(qū)、市）的固定效應(yīng)，θt表示時間固定效應(yīng)。

2.空間滯后模型(SLM)。由于中國省域農(nóng)民工資性收入的較大差距和大批農(nóng)民流動打工的事實，農(nóng)民工資性收入在空間上存在一定的相關(guān)性，可以通過加入因變量的空間滯后因子進行分析，空間滯后模型的基本結(jié)構(gòu)如下：

式中：ui表示空間固定效應(yīng)，其控制了所有空間固定且不隨時間變化的變量；θt則表示時間固定效應(yīng)，其控制了所有時間固定且不隨空間變化的變量；Wij是空間權(quán)重矩陣W中的一個元素。

3.空間誤差模型(SEM)。在模型設(shè)定過程中，很可能會遺漏一些與農(nóng)民工資性收入有關(guān)的變量，而這些變量存在空間自相關(guān)性，同時區(qū)域間可能存在隨機誤差沖擊空間溢出效應(yīng)。因此，在某些情況下，忽略誤差的空間自相關(guān)性也會造成模型設(shè)定的偏誤。

式中：Φit表示空間自相關(guān)誤差項，λ表示誤差項的空間自相關(guān)系數(shù)。

在上述基準模型的基礎(chǔ)上，按照空間計量的分析基本步驟、檢驗標準及分析方法，進一步進行模型估計與檢驗。

（二）模型估計與檢驗

通過前述全域與局域Moran's I的計算結(jié)果，表明了納入空間要素分析的必要性。另外，基于樣本獨立假設(shè)的最小二乘法對于空間依賴樣本的估計是有偏差的。LucAnselin建議采取極大似然估計，并提出如下判別準則：首先決定是否可以否定OLS估計結(jié)果，其依據(jù)是LM(lag)和LM(error)是否可以拒絕零假設(shè)。如果有一個LM檢驗統(tǒng)計量拒絕了零假設(shè)，另一個沒有拒絕，則堅持沒有被拒絕零假設(shè)的模型。如果兩個都拒絕了零假設(shè)，則通過比較LM和Robust LM(lag)檢驗的顯著性，采取顯著性強的那個模型來構(gòu)建空間回歸模型[22]。

表3給出了不考慮空間效應(yīng)下的空間計量模型分析，根據(jù)上述檢驗標準，基于固定效應(yīng)的空間滯后模型的檢驗最為顯著。表4、表5分別給出了空間滯后模型和空間誤差模型的分析結(jié)果，但豪斯曼檢驗拒絕了隨機效應(yīng)模型，且無論是空間滯后模型，還是空間誤差模型的時間固定效應(yīng)與空間固定效應(yīng)模型，除人口城鎮(zhèn)化率系數(shù)略有不同外，各解釋變量的符號基本一致。

結(jié)合log-likelihood及R2值，考慮到前述中國全域及局域空間摩爾指數(shù)的正溢出效應(yīng)，根據(jù)經(jīng)濟學基本理論及中國農(nóng)民工資性分布及農(nóng)民工流動的基本現(xiàn)實，本文決定采取空間滯后的空間固定模型予以解釋，且空間滯后模型的空間固定效應(yīng)與空間誤差模型的空間固定效應(yīng)估計結(jié)果相差不大。

表3 不考慮空間效應(yīng)下的空間計量模型分析

表4 空間滯后效應(yīng)估計結(jié)果

表5 空間誤差模型估計結(jié)果

（續(xù)表5）

五、結(jié)論與討論

通過對2001—2012年全國31個省區(qū)農(nóng)民工資性收入影響因素的空間面板分析，結(jié)合經(jīng)濟學基本理論及中國農(nóng)民工省域流動的事實，得出如下主要結(jié)論：

（一）人口城鎮(zhèn)化對于農(nóng)民工資性收入的提高并不明顯

人口城鎮(zhèn)化對于農(nóng)民工資性收入的提高并不明顯。原因是，人口城鎮(zhèn)化是農(nóng)民工資性收入提高的必要條件，但不是充要條件。因此，只改革戶籍制度讓大部分農(nóng)民加入城鎮(zhèn)戶口，而不進行公共政策、公共服務(wù)的整體配套。那么，戶籍制度的改革僅意味著具有城鎮(zhèn)戶口的人多了。另外，從人口城鎮(zhèn)化的動機來看，有的人是為了城里更好的生活條件，有的則因為農(nóng)村就學、就醫(yī)困難而進城，當然大部分人是為了更好的收入。如果，非農(nóng)產(chǎn)值比重、非農(nóng)就業(yè)比重低的話，那么已進入城市的農(nóng)民也會因為無法就業(yè)而漂浮或住宿在城市，其收入也無法得到保障。由此，一方面應(yīng)合理引導人口流動，考慮到城市吸納人口的限度與能力；另一方面，可考慮促進農(nóng)村城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)工業(yè)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，創(chuàng)造更多的農(nóng)村非農(nóng)就業(yè)機會，在提升農(nóng)民工資性收入的同時促進城鄉(xiāng)一體化進程。

（二）路網(wǎng)密度的加大有助于提高農(nóng)民工資性收入

路網(wǎng)密度的提高可在整體上改善基礎(chǔ)設(shè)施條件而帶動宏觀經(jīng)濟的發(fā)展。一方面，路網(wǎng)密度的完善可以加速城市經(jīng)濟的發(fā)展，從而帶來更多的非農(nóng)就業(yè)機會；另一方面，路網(wǎng)密度的提升改變了農(nóng)村閉塞的交通環(huán)境，改善了農(nóng)村的生產(chǎn)與生活條件，將部分產(chǎn)業(yè)與人口分流到農(nóng)村，促進農(nóng)業(yè)工業(yè)化和農(nóng)村城鎮(zhèn)化的推進，從而有助于集約城鎮(zhèn)建設(shè)用地；此外，路網(wǎng)密度的提高還可以促進城鄉(xiāng)統(tǒng)籌水平，推動城鄉(xiāng)一體化進程。

（三）非農(nóng)就業(yè)比重增加將提高農(nóng)民工資性收入

城鎮(zhèn)化的過程也是非農(nóng)就業(yè)比重和非農(nóng)產(chǎn)值比重增加的過程。配第·克拉克定律認為：隨著城鎮(zhèn)化的推進，無論產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重，還是從業(yè)比重，都將呈現(xiàn)從“一、二、三”到“二、三、一”直至“三、二、一”的轉(zhuǎn)變。一方面，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的推進將更多的產(chǎn)生農(nóng)業(yè)剩余勞動力；另一方面，非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的推進需要更多的勞動力補充。對于中國的工業(yè)來說，制造業(yè)非常發(fā)達，技術(shù)要求相對較低，因而在改革開放30多年來吸納了一大批農(nóng)村剩余勞動力。另外，考慮到中國工業(yè)基礎(chǔ)薄弱與農(nóng)村省域勞動力轉(zhuǎn)移的事實，應(yīng)該繼續(xù)保持與發(fā)展一些勞動密集型的制造業(yè)。

（四）非農(nóng)產(chǎn)值比重增加將提高農(nóng)民工資性收入比重

非農(nóng)產(chǎn)值比重的加大，也是工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的基本規(guī)律。近年來一直提倡城鄉(xiāng)統(tǒng)籌，但城鄉(xiāng)統(tǒng)籌絕不意味著農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重。一方面，非農(nóng)產(chǎn)值提高是所有國家經(jīng)濟發(fā)展的基本規(guī)律與趨勢；另一方面，我們所說的城鄉(xiāng)統(tǒng)籌并不意味著農(nóng)村只能發(fā)展農(nóng)業(yè)而不能發(fā)展非農(nóng)產(chǎn)業(yè)。從提高農(nóng)民工資性收入的角度來說，無論農(nóng)民是在城市還是在農(nóng)村從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，都將提高其收入水平。

（五）農(nóng)民工資性收入比重存在較大的溢出效應(yīng)

由上述分析可見，在城鎮(zhèn)化的背景下，中國省域農(nóng)民工資性收入存在較為明顯的外溢效應(yīng)。其政策含義是明顯的，一方面，要通過戶籍制度改革，配套公共政策措施，建立和完善城鄉(xiāng)統(tǒng)一的勞動力市場，發(fā)揮市場機制在勞動力資源配置中的決定性作用；另一方面，要打破地域壁壘，培育與保障各省域之間一體化、協(xié)同化、自由化的勞動力自由流動市場機制。通過兩方面的結(jié)合，促進農(nóng)村剩余勞動力在城鄉(xiāng)間、地區(qū)間的流動，為農(nóng)民工資性收入的提高創(chuàng)造基本條件。