吉慶華

(長春工業(yè)大學(xué),吉林長春 130012)

農(nóng)村教育水平與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長關(guān)系的實證研究*
——基于中國30省市的農(nóng)村面板數(shù)據(jù)分析

吉慶華

(長春工業(yè)大學(xué),吉林長春 130012)

[目的]通過實證分析農(nóng)村教育水平對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響，以期為未來中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展提供理論依據(jù)。[方法]文章選取除港澳臺及西藏外的中國30個省市的2000～2015的數(shù)據(jù)作為研究樣本，構(gòu)造成一個16×30的面板數(shù)據(jù)構(gòu)建面板模型，實證研究教育水平對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響，并對模型進行設(shè)定檢驗。[結(jié)果]農(nóng)村教育水平對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有積極的促進作用。其中初中教育水平對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的影響最大，是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的最主要農(nóng)村勞動力資本，其次是大學(xué)教育，而小學(xué)教育對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有阻礙作用。[結(jié)論](1)教育水平對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有顯著的正影響。物質(zhì)資本的產(chǎn)出彈性大于教育水平的產(chǎn)出彈性，表明中國農(nóng)業(yè)還是典型的物質(zhì)投入型增長。(2)不同教育水平在中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長中的作用有很大的區(qū)別。其中初等教育對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的影響最大，是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的最主要農(nóng)村勞動力資本，其次是高等教育，最弱的是中等教育。這表明我國提倡的高等人才回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)成效逐步顯現(xiàn)，而中等教育人員比重較小，外流嚴重，對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻比較小。

農(nóng)村教育水平 農(nóng)村勞動力資本 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長 中國農(nóng)村 面板數(shù)據(jù)

0 引言

“三農(nóng)”問題一直是國家領(lǐng)導(dǎo)人關(guān)注的焦點，從2008年審議通過了《中共中央關(guān)于推進農(nóng)村改革發(fā)展若干重大問題的決定》以來，每年的中央一號文件都有涉及“三農(nóng)”問題。“三農(nóng)”問題是貫串中國現(xiàn)代化過程的基本問題?！叭r(nóng)”問題關(guān)系到中國的能否順利實現(xiàn)國家現(xiàn)代化，能否實現(xiàn)人民共同富裕，能否實現(xiàn)社會的可持續(xù)發(fā)展等一系列重大的中國社會發(fā)展問題。我國有著歷史悠久的農(nóng)耕文明，農(nóng)業(yè)是我國的第一產(chǎn)業(yè)，也是我國國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)。農(nóng)民這個職業(yè)正是因為有了農(nóng)業(yè)才產(chǎn)生，農(nóng)民的生活空間和農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)空間共同形成了所謂的“農(nóng)村”。換句話說，“三農(nóng)”問題產(chǎn)生的根本在于農(nóng)業(yè)，同時農(nóng)業(yè)也集中反映了“三農(nóng)”問題。農(nóng)村勞動力資本對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展具有重要作用。2016年中央一號文件提出將培育職業(yè)農(nóng)民納入國家教育培訓(xùn)發(fā)展規(guī)劃，基本形成職業(yè)農(nóng)民教育培訓(xùn)體系，把職業(yè)農(nóng)民培養(yǎng)成建設(shè)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的主導(dǎo)力量。中國農(nóng)業(yè)的發(fā)展必將迎來一個黃金時期。但是也必須認識到，中國農(nóng)業(yè)的發(fā)展也面臨著嚴峻的考驗。一方面，中國人均耕地面積僅占世界人均水平的40%，卻有著占世界20%的人口，農(nóng)業(yè)資源還是相當?shù)膮T乏； 另一方面，農(nóng)業(yè)資源長期透支、過度開發(fā)，農(nóng)業(yè)面源污染加重，農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)退化，生態(tài)環(huán)境的承載能力越來越接近極限。但是隨著城鎮(zhèn)化的加快及人民不斷增長的物質(zhì)文化需要，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提出了更高的要求，因此農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展尤為重要。

亞當·斯密[1]認為，人接受教育需要成本，并將接受教育花費的資本作為一種固定資本，它可以為個人和社會帶來收入和利潤。舒爾茨[2]指出經(jīng)濟增長不僅依賴于物質(zhì)資本和勞動力數(shù)量的增長，也依賴于知識教育及培訓(xùn)等人力資本對經(jīng)濟增長。羅伯特·盧卡斯[3]等，系統(tǒng)的研究了經(jīng)濟增長剩余，并考慮了人力資本的重要性，推導(dǎo)出了納入人力資本的經(jīng)濟增長模型。李勛來等[4]將1983～2002年中國農(nóng)村宏觀數(shù)據(jù)作為研究樣本，計算出中國農(nóng)村居民受教育水平，作為農(nóng)村勞動力資本存量； 然后建立面板模型分析了中國農(nóng)村經(jīng)濟增長的影響因素，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村勞動力資本對中國農(nóng)村的產(chǎn)出增長作用十分顯著。錢學(xué)亞等[5]對農(nóng)村勞動力資本積累和收益進行了實證研究，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村缺乏高等教育水平的常住人員，這在很大程度上阻礙了中國農(nóng)業(yè)的發(fā)展。楊建芳等[6]將1985～2000年中國29個省市的宏微數(shù)據(jù)作為研究樣本，實證分析了人力資本的形成對中國經(jīng)濟增長的影響，研究發(fā)現(xiàn)教育水平對中國經(jīng)濟增長具有十分重要的作用，其貢獻率達到12.1%。申小莉等[7]認為加大對農(nóng)村勞動力資本的投資，特別是技能資本的投資可以顯著的促進農(nóng)民收入的增長。黃群群等[8]將安徽1990～2007年農(nóng)村宏觀數(shù)據(jù)作為研究樣本，分析了受高等教育人員的數(shù)量對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響，研究發(fā)現(xiàn)，當滯后兩期時，受高等教育人員的數(shù)量對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長率有顯著的正向影響。

綜上所述，不少學(xué)者對人力資本與經(jīng)濟增長的關(guān)系進行了研究，但是對教育水平與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的關(guān)系的實證研究較少。特別是將教育水平納入經(jīng)濟增長模型，并將教育水平細分為初等、中等和高等教育水平的研究更少見。因此文章將2000～2015年中國30個省市的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，實證分析了農(nóng)村教育水平對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響。在政府大力倡導(dǎo)高等人才下農(nóng)村基層的背景下，此研究對未來中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

1 中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟和農(nóng)村勞動力資本發(fā)展狀況

2000年中國農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值為24915.8億元*數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，這里的農(nóng)業(yè)指的是廣義的農(nóng)業(yè)，包括農(nóng)林牧漁。，到2015年時為239874.9億元，年均增長16.29%。而農(nóng)業(yè)從業(yè)人員不斷在減少，從2000年的3.27975億人減到2.048963人，年均減少3.1%。農(nóng)業(yè)資金總和快速增長，從2000年的6481.47億元，增長到2015年的39786.39億元，增長了5.14倍。農(nóng)作物播種面積整體上呈現(xiàn)減少的趨勢，但是幅度并不大。2000年第一產(chǎn)業(yè)占GDP的比重為16.4%，到2015年時比例為9.0%，比重不斷下降。如果剔除價格因素， 2000～2015年間，中國GDP的增長率為8.4%，而農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長率為3.8%，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長相對緩慢。通過計算第一產(chǎn)業(yè)勞動力比重與產(chǎn)值比重的比值， 2000年這一比值為2.6，到2015年時為3.8，而發(fā)達國家這一比值很小，例如英國在2000～2015年間這一比值一直在2以下。說明中國農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)部門發(fā)展嚴重不平衡，非農(nóng)業(yè)部門的發(fā)展以農(nóng)業(yè)部門的犧牲為代價。

表1 中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展概況統(tǒng)計

年份農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(億元)農(nóng)業(yè)從業(yè)人員(億人)農(nóng)業(yè)資金總和(億元)農(nóng)作物播種面積(億hm2)200024915 83 279756481 471 56300200126179 63 245103990 921 55708200227390 83 199064916 561 54636200329691 83 1259611818 151 52415200436239 03 0596014071 431 53553200539450 92 9975516303 911 55488200640810 82 83486619131 071 52149200748893 02 72316622237 201 53464200858002 22 64416627237 511 562662009128633 22 51245628789 241 528372010145728 92 43489129786 321 531472011171493 72 31425031456 781 538872012185986 52 27895633587 691 542872013203550 72 21322035789 361 521132014215190 92 14568037486 321 512872015239874 92 04896339786 391 53879 注：數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，農(nóng)業(yè)指廣義的農(nóng)業(yè)

表2為中國農(nóng)村勞動力接受教育程度比例統(tǒng)計表。可以看出，在中國農(nóng)村勞動力中初中教育的比重最大，并且整體上呈現(xiàn)上升的趨勢。比重第二大的為小學(xué)教育，但是呈現(xiàn)逐漸降低的趨勢。大學(xué)以上的比例很小，但是在逐漸增加，特別是2009年后其比重增加很明顯。這與國家倡導(dǎo)的大學(xué)生回農(nóng)村就業(yè)創(chuàng)業(yè)政策有關(guān)。

按照以上統(tǒng)計表及中國不同層次教育的年限，可以計算出中國農(nóng)村勞動力受教育年限變化情況。中國農(nóng)村勞動力受教育年限在2000年為7.11年，并且在2000～2015年間有不斷上升的趨勢，但是最大值是9.1年，也就是說人均受教育程度一直處在初中以下水平。平均受教育程度偏低。

2 模型理論基礎(chǔ)

2.1 納入農(nóng)村勞動力資本的經(jīng)濟增長模型

在盧卡斯農(nóng)村勞動力資本模型中，存在兩個假設(shè)：一是勞動力都具有相同的人力資本； 二是勞動力都具有相同的工作時間比例。

Y=AKαHβhγ

(1)

式中，Y 表示生產(chǎn)總值，由于該文研究的是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟，因此用農(nóng)業(yè)(廣義，指農(nóng)林牧漁)增加值來表示。K 表示資本存量，H 表示農(nóng)村勞動力資本存量，h 表示平均農(nóng)村勞動力資本水平。α、β 和γ分別表示物質(zhì)資本、農(nóng)村勞動力資本以及農(nóng)村勞動力資本水平的產(chǎn)出彈性，γ的引入意味著因平均農(nóng)村勞動力資本提高帶來的外部效應(yīng)，γ>0 則說明農(nóng)村勞動力資本具有正的外部效應(yīng)。

對方程兩邊同時取對數(shù)并進行整理得到：

LnY=LnA+αLnK+βLnH+γLnh

(2)

由于中國現(xiàn)有的統(tǒng)計年鑒缺乏農(nóng)村健康狀況的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，因此該研究只考慮由教育形成的人力資本，所以該文中的人均人力資本水平即受教育水平用EDU來代替。各個符號的含義見表1。

2.2 納入異質(zhì)型農(nóng)村勞動力資本增長模型

在盧卡斯內(nèi)生人力資本模型的基礎(chǔ)上，將接受不同教育結(jié)構(gòu)的勞動者所蘊含的人力資本引入生產(chǎn)函數(shù)：

(3)

其中EDUi=Lihi，Li為接受過i級教育的勞動力人數(shù)，hi為i級教育年限，按照《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》中的分類及中國教育的實際年限，文盲半文盲(EDU0，設(shè)定為3年以下)、小學(xué)程度(EDU1，設(shè)定為6年)、初中程度(EDU2，設(shè)定為9年)、高中程度(EDU3，設(shè)定為12年)、大學(xué)及以上(EDU4，設(shè)定為16年)，βi表示各級教育勞動力對產(chǎn)出的彈性。

對上式取對數(shù)：

(4)

3 數(shù)據(jù)來源與變量選取

由于西藏統(tǒng)計數(shù)據(jù)缺失嚴重，該文選取除港澳臺及西藏外的中國30個省市的2000～2015的數(shù)據(jù)作為研究樣本，不同教育程度的人數(shù)、農(nóng)業(yè)增加值、人均耕地面積、人均機械總動力數(shù)據(jù)主要來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》，國民經(jīng)濟總產(chǎn)值用中國GDP表示，來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，本存量的數(shù)據(jù)來自于田友春[9]的估算。由于我國農(nóng)村統(tǒng)計的數(shù)據(jù)有限，一方面該文考慮到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不僅僅需要勞動力和物質(zhì)投入，另外一方面，其他因素也有可能對各個省市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展產(chǎn)生影響。因此，為了保證研究的科學(xué)性和嚴謹性，該文在生產(chǎn)函數(shù)中引入了一些控制變量，人均占有耕地面積、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟地位和人均機械總動力。土地是重要投入要素，直接決定農(nóng)業(yè)的產(chǎn)出，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟地位表示農(nóng)業(yè)經(jīng)濟在各個省市經(jīng)濟發(fā)展中的地位，用各個省市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟總產(chǎn)值占國民經(jīng)濟的總產(chǎn)值的比重表示，人均農(nóng)業(yè)機械總動力表示農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中的機械化水平。

4 模型實證分析

4.1 納入農(nóng)村勞動力資本的經(jīng)濟增長模型實證檢驗

由于中國各個省市的自身情況不同，使用截面數(shù)據(jù)容易忽略個體之間存在的一些差異，因此該文從時間維度和截面維度分析教育水平對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響。該文選取中國30個省市的2000～2015的數(shù)據(jù)作為研究樣本，構(gòu)造成一個16×30的面板數(shù)據(jù)。建立一個如下的面板模型：

Ln(Yit)=LnAi+αiLnKit+βiLnHit+γLnEDUit+εit

(5)

式中，Hit=LitEDUit表示各省市的農(nóng)村勞動力資本存量，εit為隨機擾動項，i表示面板中的個體(i=1， 2，… 30)t表示時間跨度(t=2000， 2001…2015)。

首先對面板數(shù)據(jù)模型進行模型設(shè)定檢驗、隨機和固定效應(yīng)檢驗，以選擇合適的模型設(shè)定形式和估計方法，然后再對回歸結(jié)果進行估計。模型設(shè)定的具體檢驗方法是采用F檢驗、BP檢驗分別識別混合模型和固定效應(yīng)變截距模型、混合模型和隨機效應(yīng)變截距模型。若檢驗結(jié)果不接受混合模型，則說明面板數(shù)據(jù)模型存在個體效應(yīng)，應(yīng)設(shè)定為變截距模型。表2是stata12.0運行結(jié)果，結(jié)果表明固定效應(yīng)變截距模型、隨機效應(yīng)變截距模型優(yōu)于混合模型，因此面板數(shù)據(jù)模型均存在個體效應(yīng)，即應(yīng)選擇變截距模型。但個體效應(yīng)更傾向于以何種形式存在于模型中并不確定，故采用Hausman檢驗對隨機效應(yīng)和固定效應(yīng)作進一步判斷。Hausman檢驗的原假設(shè)是：個體效應(yīng)與解釋變量不相關(guān)。當檢驗結(jié)果接受原假設(shè)時，則認為隨機效應(yīng)模型優(yōu)于固定效應(yīng)模型，檢驗結(jié)果顯示拒絕原假設(shè)，因此使用固定效應(yīng)模型。固定效應(yīng)LSDV的結(jié)果比較理想，調(diào)整后的R2為0.95，回歸系數(shù)也通過了1%、5%的顯著性水平檢驗。

表3 農(nóng)村勞動力資本對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響實證分析

項目混合數(shù)據(jù)OLS固定效應(yīng)LSDV隨機效應(yīng)FGLS解釋變量LnK0 702???(24 12)0 502???(25 14)0 593???(22 58)LnH0 238???(8 21)0 255???(5 88)0 412???(13 53)LnEDU0 124(0 73)0 288??(2 33)0 238(1 33)控制變量LnLAND-0 081???(-3 45)-0 149???(-4 18)-0 098???(-3 61)LnSTA0 234???(6 78)-0 153???(-6 54)-0 081??(4 46)LnENG0 011(0 78)0 058???(3 69)-1 132??(-3 58)常數(shù)項CONS0 467(1 03)0 178(0 48)-1 142??(-3 61)模型效應(yīng)檢驗Adj-R20 910 950 89DW值1 7161 4370 739固定效應(yīng)檢驗F統(tǒng)計值-186 89-隨機效應(yīng)檢驗LM檢驗--517 08Hausman檢驗--120 04 注：?、??和?????分別表示在10%、5%和1%的顯著性水平下顯著

從表3結(jié)果可以看出，物質(zhì)資本變量K、農(nóng)村勞動力資本H系數(shù)均為正，且通過了1%的顯著性水平檢驗，人均教育水平EDU這一變量的系數(shù)為正，通過了5%的顯著性水平檢驗。這表明教育水平對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長有顯著性的促進作用，是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的重要源泉。這與杜江[10]、官愛蘭[11]等學(xué)者的研究是一致的。3個控制變量的系數(shù)均顯著，說明不同省市的差異是存在的。值得注意的是，人均耕地面積和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟地位的系數(shù)顯著為負，這主要是由于耕地面積減少，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟地位逐漸減弱導(dǎo)致的。根據(jù)統(tǒng)計局的資料，我國耕地面積在1957年達到高峰，隨后在逐年減少，報告顯示，截止2006年10月31日，全國耕地面積為1.218億hm2，比上年度末凈減少30.680萬hm2，全國人均耕地面積0.092hm2，逼近1.5億hm2的紅線?！?015年中國國土資源公報》顯示截止2015年末，全國耕地面積1.35億hm2，年內(nèi)凈減少耕地面積6.60萬hm2。這多出的耕地質(zhì)量不高，后備資源不足的國情沒有變[12]。從耕地面積變化的空間分布上看，自1978年以來，自然條件較好的省份的耕地面積一直呈現(xiàn)出減少的趨勢，而那些自然條件稍差的偏遠省份，例如云南、貴州、內(nèi)蒙古、寧夏、新疆、黑龍江等省， 1988年后的耕地面積大致是凈增加的，其中黑龍江和內(nèi)蒙古耕地面積增加值還比較大。從耕地面積變化的這種區(qū)域性差異來看，我國耕地面積總量雖然大體上保持著平衡，生產(chǎn)力較低耕地面積的增加與優(yōu)質(zhì)的耕地面積減少在數(shù)量上部分相抵，但是卻忽視了問題的本質(zhì)。同時由于房地產(chǎn)經(jīng)濟的快速發(fā)展，使得農(nóng)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重從2006年的11.1%緩降到2011年的10.1%，到2015年為8.6%，農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟地位不斷下降，這直接影響到農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟增長。農(nóng)業(yè)機械總動力的系數(shù)為正，并且通過了1%的顯著性水平的檢驗，這說明了農(nóng)業(yè)的機械化可以顯著的促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長。當前中國人口紅利已經(jīng)不復(fù)存在，農(nóng)村勞動力價格不斷上漲，機械化可以釋放勞動力，還可以促進規(guī)?；a(chǎn)。

表3的結(jié)果顯示教育水平的產(chǎn)出彈性小于物質(zhì)資本的產(chǎn)出彈性，這表明物質(zhì)資本在推動農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的過程中貢獻更大，這是由于中國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度并不高，屬于典型的物質(zhì)投入型增長。但是也應(yīng)該看到教育水平的對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的促進作用。這也從實證角度說明了引導(dǎo)大學(xué)生下鄉(xiāng)發(fā)展的政策可以促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展。農(nóng)村有著廣闊的天地，阿里巴巴、聯(lián)想等巨頭紛紛布局農(nóng)業(yè)，由此可見中國未來農(nóng)業(yè)的發(fā)展?jié)摿?。而現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的構(gòu)建需要一大批高素質(zhì)的人才，因此教育水平對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有十分重要的影響。農(nóng)村勞動力資本的積累可以促使生產(chǎn)可能性邊界向外擴展，農(nóng)業(yè)發(fā)展模式將向精準農(nóng)業(yè)、智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展，未來對中國傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的改造需要將會更多地依賴于教育水平，因此農(nóng)村勞動力資本的積累可以顯著的提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。

4.2 納入異質(zhì)型農(nóng)村勞動力資本增長模型實證檢驗

為了分析不同教育水平對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響，對式子(3)建立如下模型：

(6)

式中，Hit=LitEDUit表示各省市的農(nóng)村勞動力資本存量，εit為隨機擾動項，i表示面板中的個體(i=1， 2，… 30)t表示時間跨度(t=2000， 2001…2015)。

表4 不同教育水平對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的實證分析結(jié)果

模型1模型2解釋變量LnK0 509???(23 85)0 537???(21 37)LnEDU0-0 081???(-5 43)-0 028?(-1 65)LnEDU1-0 259???(-8 15)-0 119???(-4 11)LnEDU20 281???(8 12)0 415???(8 54)LnEDU30 021(0 85)0 115(1 36)LnEDU40 105??(2 59)0 014???(0 006)控制變量Lnland—-0 114???(-3 98)LnSTA—-0 141???(-4 54)LnENG—0 031???(2 98)常數(shù)項CONS2 841???(13 42)2 123???(7 54)模型效應(yīng)檢驗Adj-R20 960 999DW值1 5781 252 注：?、??和???分別表示在10%、5%和1%的顯著性水平下顯著

對模型進行設(shè)定檢驗后，發(fā)現(xiàn)固定效應(yīng)變截距模型、隨機效應(yīng)變截距模型優(yōu)于混合模型，Hausman檢驗的結(jié)果表明使用固定效應(yīng)模型比較合適。表4中模型1 沒有納入控制變量，模型2為了體現(xiàn)差異性，納入了控制變量。

模型1和模型2回歸結(jié)果中，物質(zhì)資本的彈性系數(shù)很大，都在0.5及以上，而且對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的系數(shù)在1%顯著性水平上是顯著的，由此說明物質(zhì)資本的投入與經(jīng)濟增長之間有著較為穩(wěn)定的關(guān)系，物質(zhì)資本是推動農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的重要力量。同時，回歸結(jié)果表明，受到不同級別(類別)教育的農(nóng)村勞動力資本在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長中的作用有很大的區(qū)別：受教育程度低于初中的勞動力的彈性為負值，說明了受教育水平較低的農(nóng)村勞動力資本會阻礙農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展。這與侯向娟[13]的研究結(jié)果一致。受教育程度為初中的農(nóng)村勞動力資本的勞動力彈性為正值，而且在1%顯著性水平下彈性系數(shù)是顯著的，說明現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的農(nóng)村勞動力資本源泉是受初中教育水平的勞動力； 雖然接受高中教育的勞動力彈性系數(shù)為正值，但是并不顯著。這與賀文華[14]的研究結(jié)果不一致，他認為高中教育水平的農(nóng)民對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有顯著的正影響。主要原因在于，高中教育的主要目標是升學(xué)，并沒有培養(yǎng)農(nóng)業(yè)方面的人才，與此同時，接受高中教育程度的勞動力易外流，絕大部分人并不愿意參與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，而大部分高考落榜的人會進城務(wù)工，很少或者幾乎沒有人愿意回鄉(xiāng)參與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。因此導(dǎo)致這一系數(shù)并不顯著。而接受大學(xué)教育水平的變量系數(shù)為正，并且通過了1%的顯著性水平檢驗，表明我國提倡的高等人才回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)成效逐步顯現(xiàn)，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展由逐漸依靠勞動力向依賴于知識轉(zhuǎn)變，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展依賴于一批懂農(nóng)業(yè)技術(shù)的高等人才。

5 研究結(jié)論與政策建議

5.1 研究結(jié)論

根據(jù)上述分析，可以得出以下的研究結(jié)論。

(1)教育水平對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有顯著的正影響。物質(zhì)資本的產(chǎn)出彈性大于教育水平的產(chǎn)出彈性，表明中國農(nóng)業(yè)還是典型的物質(zhì)投入型增長。

(2)不同教育水平在中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長中的作用有很大的區(qū)別。其中初等教育對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的影響最大，是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的最主要農(nóng)村勞動力資本，其次是高等教育，最弱的是中等教育。這表明我國提倡的高等人才回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)成效逐步顯現(xiàn)，而中等教育人員比重較小，外流嚴重，對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻比較小。

5.2 政策建議

基于上述的研究結(jié)論，該文為未來的中國農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提出了相關(guān)的政策建議。

(1)大力加強農(nóng)村教育，促進城市教育與農(nóng)村教育均等化。從該文的研究結(jié)論可以看出，農(nóng)村教育水平對中國農(nóng)村經(jīng)濟的增長具有顯著的正影響。與發(fā)達國家相比，中國農(nóng)村平均接受教育的水平低下，并且非常不均衡。這一方面是由于政府對農(nóng)村教育的投資力度不大，更多的教育資源分配給了城市居民，另一方面是由于農(nóng)民思想觀念落后，認為農(nóng)民無需接受太多的教育。因此，應(yīng)該大力加強農(nóng)村教育，提高農(nóng)村教育的財政投入，同時摒棄落后的思想觀念，為農(nóng)村居民提供良好的教育環(huán)境，促進農(nóng)村農(nóng)村勞動力資本的增長。

(2)出臺鼓勵大學(xué)生回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的政策，放寬對人才回村戶籍的遷移制度。從研究結(jié)論可以看出，高等教育對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長有顯著的正影響位，但位居等教育水平的后面，主要是由于農(nóng)村高等教育水平的人員數(shù)量低下。因此建議國家出臺政策鼓勵高校畢業(yè)生及新生代農(nóng)民工回農(nóng)村創(chuàng)業(yè)就業(yè)。不少大學(xué)生的戶口在上大學(xué)時已經(jīng)轉(zhuǎn)到城市，現(xiàn)在無法轉(zhuǎn)回農(nóng)村，給今后的生活帶來不少的麻煩。因此有針對性、選擇性地放寬對人才回村戶籍的遷移制度，是今后吸收高層次人才回鄉(xiāng)首先要解決的問題； 另一方面要完善大學(xué)生回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的政策，大力整頓軟弱渙散的農(nóng)村基層黨組織，為大學(xué)生回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)提供良好的政治環(huán)境，不再出現(xiàn)農(nóng)村辦事難而把人才逼走的尷尬局面。

(3)改革農(nóng)村基礎(chǔ)教育體制，應(yīng)該將農(nóng)村基礎(chǔ)教育與實際相結(jié)合。完善國家資助政策，將全日制農(nóng)業(yè)中等職業(yè)教育納入國家資資助對象，扎實推進農(nóng)業(yè)職業(yè)教育。借助中等職業(yè)教育及高等教育資源，為農(nóng)民就近接受農(nóng)業(yè)職業(yè)教育提供便利。大力推進互聯(lián)網(wǎng)與農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展深度融合，對促進農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、加快現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展、促進農(nóng)村一、二、三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)和農(nóng)民增收。

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AN EMPIRICAL STUDY ON THE RELATIONSHIP BETWEEN EDUCATION LEVEL AND AGRICULTURAL ECONOMIC GROWTH*—— BASED ON RURAL PANEL DATA OF 30 PROVINCES AND CITIES IN CHINA

Ji Qinghua

(Changchun University of Technology, Changchun, Jilin 130012, China)

With the acceleration of China′s urbanization process, the future development of China′s agriculture has got great attention. In 2016, China proposed to speed up the cultivation of new-type professional peasants and incorporate the cultivation of vocational peasants into the national education and training development plan. Based on the panel data of 30 provinces and cities in China from 2000 to 2015, this paper studied the impact of education level on agricultural economic growth. The results showed that the education level had a significant positive impact on the growth of agricultural economy. The primary education had the greatest impact on the development of agricultural economy, which was the main source of human capital for agricultural economic growth, followed by higher education and secondary education. It indicated that the achievements to encourage high-level talents return hometown gradually emerged. But the secondary education had little contribution to the agricultural economic growth. Finally, it put forward some policy suggestions to promote the sustainable development of Chinese agricultural economy from the perspective of education.

education level; human capital; agricultural economic growth; China rural; panel data

10.7621/cjarrp.1005-9121.20170515

2016-01-11

吉慶華(1964—)，女，陜西西安人，碩士、講師。研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與金融。Email：jqh1967@163.com

*資助項目：2016年省級課題“吉林省農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整問題研究”(jlxz1611-40)

G521; F32; F224

A

1005-9121[2017]05101-07