張榮天

(揚州大學新農村發(fā)展研究院，江蘇揚州 225009)

0 引言

黨的十九大報告中提出“農業(yè)農村農民問題是關系國計民生的根本性問題”“實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略”，而關注農民持續(xù)增收是實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的題中之意。農民收入水平是反映城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展的重要指標之一，提高農民綜合收入是推進新農村建設、城鄉(xiāng)融合發(fā)展的重要途徑。農民收入水平是自然環(huán)境、經濟發(fā)展、人口狀況、產業(yè)結構及政策機制等多要素綜合作用結果，這些影響因素不同組合也就會造成了不同地域農民收入差異性[1]，在當前我國重大轉型新時代背景下，研究農民收入水平變化及空間分異特征具有重要的理論意義及實踐指導價值?？v觀國內外關于農民收入相關研究進展： (1)研究內容逐漸豐富，主要包括農民收入水平測度及評價[2-3]、農民收入地域差異及時空格局[4-5]、農民收入分異影響因素[6-7]及促進農民增收對策建議[8-9]等方面； (2)研究尺度逐漸深化，不斷從省域[10-11]、區(qū)域[12-13]大尺度研究向市域[14]、縣域[15]等中微觀尺度研究轉向； (3)研究方法有所創(chuàng)新，從定性分析不斷向定量研究深化，主要涉及到GIS分析模型[16]、面板數(shù)據(jù)模型[17]、VAR模型[18]、泰爾指數(shù)[19]、空間自回歸模型(SAR)[20]等，表現(xiàn)出多學科研究方法交叉、融合態(tài)勢； (4)研究需強化方面，一方面，研究方法上側重在數(shù)理統(tǒng)計模型運用，缺乏從空間自相關視角對農民收入地區(qū)關聯(lián)空間類型及演變探討； 另一方面，研究內容偏重在農民收入?yún)^(qū)域差異及對策建議分析，而對農民收入時空分異驅動機制定量研究相對較薄弱。

長三角地處我國東部沿海與長江流域結合部，是我國經濟發(fā)展、城鎮(zhèn)化最快速的區(qū)域，農民收入水平相比全國而言較高，但也存在一定的地域差異。文章以長三角為案例地，空間范圍包括上海、南京、揚州、鎮(zhèn)江、泰州、南通、蘇州、無錫、常州、杭州、紹興、湖州、嘉興、寧波、舟山、臺州等16市[21]。首先，基于2000—2015年間16個城市統(tǒng)計數(shù)據(jù)，計算出長三角各城市的農民收入水平值； 其次，運用GIS-ESDA模型分析2000—2015年長三角市域尺度上農民收入時空分異特征； 最后，利用Tobit回歸模型，揭示出長三角地區(qū)農民收入時空分異的驅動機制，以期為長三角地區(qū)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施及城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展等提供有益理論參考與實踐借鑒。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

1.1.1 ESDA模型

通過Global Moran′s I、Local Moran′s I指數(shù)來分析2000—2015年間長三角農民收入時空格局分異規(guī)律，其中全局Moran′s I指數(shù)是描述長三角農民收入總體關聯(lián)格局特征，局部Gi*指數(shù)是描述長三角農民收入局部空間關聯(lián)類型分異[22-23]。

(1)Global Moran′s I指數(shù)

(1)

(2)

式(1)中，Xi為區(qū)域i的觀測值，Xj為區(qū)域j的觀測值，Wij為空間權重矩陣。Global Moran′s I值越接近于1，表示農民收入空間上集聚分布越顯著； 反之亦然。

(2)Local Moran′s I 指數(shù)

它是Global Moran′s I的分解形式，可用來度量區(qū)域i與其周邊地區(qū)農民收入時空分異特征，具體公式如下：

(3)

(3)空間變差函數(shù)

空間變差函數(shù)是一個關于數(shù)據(jù)點的半變異值與數(shù)據(jù)點間距離的函數(shù)，是描述區(qū)域化變量隨機性和結構性特有手段[24]。假設Z(xi)和Z(xi+h)分別是Z(x)在空間位置xi和xi+h上的觀測值(i=1， 2，…，N(h))，計算公式如下：

(4)

理論上，空間變差函數(shù)是一定滯后變量h的變差函數(shù)值γ(h)與該h對應圖； 當γ(h)增大，其空間自相關則減弱。

1.1.2 Tobit回歸模型

Tobit回歸模型是因變量受到限制的一種回歸模型，最早由James Tobin在1958年提出的，它是針對部分連續(xù)或部分離散分布的因變量提出的，是一種因變量受限的回歸模型[25]。該研究采用Tobit回歸模型分析農民收入時空分異的影響因素。具體公式如下：

(5)

式(5)中，Y*為截斷因變量向量，Y為水平值向量；X為自變量向量；β為回歸參數(shù)向量；u為誤差項。

1.2 數(shù)據(jù)來源

文中數(shù)據(jù)取自《江蘇省統(tǒng)計年鑒(2001—2016)》《浙江省統(tǒng)計年鑒(2001—2016)》《上海市統(tǒng)計年鑒(2001—2016)》，研究尺度為長三角16個市域，市域的空間邊界來自《江蘇省地圖集(2015)》《浙江省地圖集(2015)》《上海市地圖集(2015)》政區(qū)圖，掃描后在ArcGIS10.2軟件中高精度配準并跟蹤矢量化而獲取。

2 長三角農民收入時空分異格局

2.1 長三角農民收入時序變化特征

依據(jù)2000—2015年長三角16個城市農民人均純收入統(tǒng)計數(shù)據(jù)(圖1)，通過圖1可知：總體上， 2000—2015年間長三角農民收入呈現(xiàn)出持續(xù)“上升”態(tài)勢，均值從2000年的4 471元到2010年的1.138 9萬元，這10年間長三角地區(qū)農民收入表現(xiàn)出翻一番增長態(tài)勢； 再到2015年，長三角地區(qū)農民收入達到了2.019 6萬元，實現(xiàn)了再翻一番的目標； 近16年間長三角農民收入翻了兩番多，增幅達到了350%，年均增幅為22%左右。從2000—2015年長三角各城市對比來看，農民收入水平較高的城市有上海([5 565元， 2.320 5萬元])、蘇州([5 796元， 2.558 0萬元])、杭州([5 250元， 2.571 9萬元])、紹興([5 250元， 2.564 8萬元])、寧波([5 308元， 2.646 9萬元])，而2000—2015年間農民收入水平較低的城市有揚州([3 690元， 1.661 9萬元])、泰州([4 191元， 1.921 4萬元])、南通([3 926元， 1.726 7萬元])、臺州([3 700元， 2.122 5萬元])，可見2000年以來長三角農民收入存在顯著“地域”分異。

圖1 2000—2015年長三角地區(qū)農民收入變化圖

前面重點分析了2000年以來長三角地區(qū)農民收入數(shù)量上變化特征，而農民收入結構及變化如何？因此，需進一步解析2000—2015年長三角農民收入結構變化特征(表1)。通過表1可知： (1)2000—2015年，家庭經營性收入在長三角農民收入中占據(jù)重要位置，但近年來呈現(xiàn)出正在逐漸“下降”趨勢，從2000年34.46%持續(xù)下降到2015年19.59%； (2)工資性收入已成為長三角地區(qū)農民收入的主要來源，從2000年59.45%上升到2015年63.69%，總體上2000年以來工資性收入占據(jù)比重超過了50%，工資性收入是長三角農民收入結構中最重要的組成部分； (3)財產和轉移性收入在長三角農民收入結構中所占比重最小，但也呈現(xiàn)出一定提高趨勢，從2000年的6.09%增加到2015年的16.72%，上升達到了10個百分點。通過將農民收入劃分為家庭經營性收入、工資性收入以及財產和轉移性收入三大部分，有效分析了2000年以來長三角農民收入結構演化規(guī)律。

表1 2000—2015年長三角地區(qū)農民收入結構變動

圖2 2000—2015年長三角農民收入Global Moran′s I指數(shù)

2.2 長三角農民收入空間分異格局

2.2.1 農民收入總體關聯(lián)格局

農民收入作為社會經濟發(fā)展過程中重要“次生”表現(xiàn)，必然與周圍地區(qū)存在空間關聯(lián)效應，如何科學揭示2000—2015年長三角地區(qū)農民收入空間上關聯(lián)格局總體特征？鑒于此，該研究主要通過ESDA模型空間自相關展開初步地探討。首先，計算出2000—2015年長三角農民收入Global Moran′s I指數(shù)， 2000—2015各年份Global Moran′s I值均大于0，表明研究期間長三角農民收入呈現(xiàn)正的“集聚式”空間關聯(lián)格局； 同時，自2000年來，長三角地區(qū)農民收入Global Moran′s I指數(shù)表現(xiàn)持續(xù)提升態(tài)勢，具體數(shù)值上從2000年的0.354 3提升到2015年的0.428 5，近16年間提升了21%，Global Moran′s I數(shù)值上升表明了研究期間長三角地區(qū)農民收入空間集聚態(tài)勢增強(圖2)。

2.2.2 農民收入集聚格局演化

Global Moran′s I值僅從全局上分析了長三角農民收入空間關聯(lián)特征，還需繼續(xù)揭示研究期間農民收入局部集聚類型及演化態(tài)勢。該研究選用Local Moran′s I來分析2000—2015年長三角農民收入局部集聚規(guī)律?；贕eaDA095分析軟件，以農民收入作為橫坐標，農民收入空間滯后值作為縱坐標，繪制出長三角農民收入的象限分布圖，每一個象限分別對著不同的局部空間關聯(lián)類型： (1)“H-H”空間關聯(lián)類型，區(qū)域自身和周邊地農民收入水平均較高； (2)“H-L”空間關聯(lián)類型，區(qū)域自身農民收入水平高，而周邊區(qū)域低； (3)“L-L”空間關聯(lián)類型，區(qū)域自身和周邊區(qū)域農民收入水平均低； (4)“L-H”空間關聯(lián)類型，區(qū)域自身農民收入水平低，而周邊地區(qū)較高?；贏rcGIS10.2軟件，繪制LISA空間集聚圖來描述2000—2015年長三角農民收入局部空間關聯(lián)格局演化規(guī)律(圖3所示)。

圖3 2000—2015年長三角農民收入局部集聚類型演變

通過圖3可知： (1)“H-H”空間關聯(lián)類型： 2000—2015年間，長三角農民收入H-H關聯(lián)類型主要分布在蘇、錫、滬三市，且2010年以后開始杭州、嘉興等城市演化成為H-H型，形成一個類似“L”型分布格局； 蘇錫滬作為長三角地區(qū)最大的“優(yōu)勢板塊”，經濟發(fā)展水平處在最高位，區(qū)域農村城鎮(zhèn)化、工業(yè)化水平較高，農民綜合收入也相對較高。(2)“H-L”空間關聯(lián)類型： 2000—2015年間，長三角農民收入H-L空間關聯(lián)區(qū)主要集中在江蘇的南京、常州及浙江的寧波、湖州等城市，其中2010年后鎮(zhèn)江也演化成為H-L類型； 這一類型城市數(shù)量最多，城鄉(xiāng)一體化進程不斷加快，農民收入也呈現(xiàn)持續(xù)地提升態(tài)勢。(3)“L-H”空間關聯(lián)類型： 2000—2015年間，長三角農民收入L-H關聯(lián)區(qū)主要包括浙江的臺州、舟山等地，農民收入L-H關聯(lián)類型集聚分布在空間上保持相對穩(wěn)定，僅鎮(zhèn)江市演化為H-L型； 這一區(qū)域相對前面兩種類型，城鎮(zhèn)化水平相對較低，城鄉(xiāng)產業(yè)結構有待進一步優(yōu)化，農民收入增收存在一定制約。(4)“L-L”空間關聯(lián)類型： 2000—2015年間，長三角農民收入L-L關聯(lián)類型空間上主要集聚在蘇中地區(qū)的揚州、泰州及南通，到2015年南通演化為L-H型，與其地域相鄰的上海、蘇錫常地區(qū)農民收入水平差距有“放大”態(tài)勢。通過局域Moran′s I指數(shù)分析， 2000—2015年長三角農民收入局部空間集聚格局未發(fā)生較大變動，保持相對穩(wěn)定。

2.2.3 農民收入異質格局演化

前面對長三角農民收入全局和局部空間關聯(lián)及集聚態(tài)勢展開分析，但從微觀方向尺度上揭示長三角農民收入異質性格局研究缺乏。鑒于此，該研究運用空間變差函數(shù)對2000—2015年長三角農民收入空間異質性展開研究，選取不同模型對半變異函數(shù)進行模擬，形成變異函數(shù)的擬合結果圖(表2)?；?000—2015年4個時間斷面的長三角地區(qū)16個城市農民收入水平值，將其作為屬性數(shù)據(jù)賦予長三角地區(qū)16個城市的幾何中心點，采樣步長為50km，對樣點數(shù)據(jù)采用高斯、對數(shù)及指數(shù)不同模型進行計算擬合，選擇擬合效果最好模型，然后對其進行Kriging插值，從而生成2000—2015年長三角地區(qū)農民收入空間3D模擬圖(圖4所示)。

表2 2000—2015年長三角農民收入變差擬合模型參數(shù)

圖4 2000—2015年長三角農民收入空間變差函數(shù)演化

通過表2、圖4可知： (1)從擬合參數(shù)來看， 2000—2015年長三角農民收入的基臺值C0+C顯著增大，從2000年的0.0421上升到2015年的0.082 4，近16年間上升了0.040 3； 但研究期間，塊金系數(shù)C0/(C0+C)卻呈現(xiàn)出“下降”趨勢，從2000年的0.836 1下降到2015年的0.480 5； 另外， 2000—2015年間最佳擬合模型的R2數(shù)值不斷提升，從2000年的0.882 0到2015年的0.926 0，表明了研究期間長三角農民收入關聯(lián)格局由空間自相關因子引起的時空分異在顯著。(2)從3D擬合圖來看，長三角地區(qū)農民收入的南—北、東北—西南方向分布的均質性較好，空間差異較??； 反之亦然。2000—2015年間長三角農民收入東南—西北方向呈現(xiàn)出“峰型”分布結構，峰頂為蘇錫滬農民收入高值的空間集聚區(qū)，而其周邊則是農民收入較低的蘇中、浙西南等地的城市。

3 長三角農民收入分異驅動機制

理論上，農民收入時空分異影響因素眾多，并且農民收入分異是在多重影響因素綜合驅動作用下的結果。其中，城鎮(zhèn)化、人力資本、產業(yè)結構、農業(yè)科技進步及農業(yè)政策扶持等是影響研究期間長三角農民收入時空分異的重要驅動因素。鑒于此，該研究采用Tobit回歸模型科學揭示各影響因素與長三角農民收入分異間的內在關系，分析2002—2015年間長三角地區(qū)農民收入分異的驅動機制。選取城鎮(zhèn)化率(X1)、每百個勞動人員初中以上學歷(X2)、一產就業(yè)人員占鄉(xiāng)村就業(yè)人員比重(X3)、二三產值所占比重(X4)、農村固定資產投資額(X5)、農業(yè)財政支出(X6)、農業(yè)機械總動力(X7)等分析指標作為Tobit線性回歸模型中的解釋變量，農民收入水平(Y)作為Tobit線性回歸模型中的被解釋變量，基于Eviews 6.0軟件建立面板分析數(shù)據(jù)模型，選取極大似然法對長三角地區(qū)農民收入時空分異影響因素進行Tobit數(shù)學模型定量回歸分析(表3)。

表3 2000—2015年長三角農民收入分異影響因素Tobit回歸分析

通過表3可知：4個年份的Tobit模型的決定系數(shù)R2分別為0.855、0.878、0.895、0.902，表明了長三角農民收入各影響因子變量(X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7)與被解釋變量(Y)之間表現(xiàn)出十分顯著的正向相關關系； 另外，城鎮(zhèn)化率(X1)、二三產值所占比重(X4)、每百個勞動人員初中以上學歷(X2)及一產就業(yè)人員占鄉(xiāng)村就業(yè)人員比重(X3)等分別在1%、5%上表現(xiàn)顯著，說明了城鎮(zhèn)化、產業(yè)結構及人力資本對農民收入影響程度最凸顯； 農村固定資產投資額(X5)、農業(yè)財政支出(X6)、農業(yè)機械總動力(X7)在10%水平顯著，說明農業(yè)政策、農業(yè)科技進步等對農民收入也具有十分顯著的正向促進效應。因此可以看出， 2000—2015年間長三角地區(qū)農民收入時空分異主要受到城鎮(zhèn)化、產業(yè)結構、人力資本、農業(yè)科技進步及農業(yè)政策等影響因素綜合驅動。

(1)城鎮(zhèn)化驅動。城鎮(zhèn)化發(fā)展一方面能夠創(chuàng)造更多非農產業(yè)和非農就業(yè)崗位，將大量農村剩余青壯年勞動力轉移出來，可以增加轉移農村外出務工人員工資性收入，目前大規(guī)模農村勞動力轉移非農就業(yè)已成為農民增收的主要渠道； 另一方面，大規(guī)模農村勞動力轉移到非農就業(yè)，可有助于緩解了農村“人—地”關系矛盾，促進農村土地資源的合理流轉，提升農地經營的規(guī)模效應，也有助于促進農民的持續(xù)增收。因此，研究期間長三角各城市城鎮(zhèn)化發(fā)展速度及質量差異導致了農民收入分異格局產生。

(2)人力資本驅動。西奧多.W.舒爾茨圍繞農民增收問題最先提出了“人力資本”理論，認為人力資本對農民收入影響主要是通過人力資本素質對農民收入產生影響。一般而言，農村地區(qū)高生育率和低人力資本積累率是導致當前農民收入增長困境的根本性原因，農民受教育程度水平越高，其增加非農收入能力也就越高，文化教育程度差異某種意義上決定著農民的市場就業(yè)適應及應變等能力。因此， 2000—2015年間長三角各城市間人力資本差別也是影響農民收入分異的重要驅動力。

(3)產業(yè)結構驅動。農業(yè)經濟發(fā)展對農民增收具有促進效應，但隨著一產中剩余勞動力逐漸轉向二、三產業(yè)中轉移，從事非農產業(yè)已日益成為農民增收最重要途徑。在城鎮(zhèn)化及工業(yè)化快速發(fā)展背景下，工業(yè)企業(yè)發(fā)展安置了大量從農村轉移出來的青壯年剩余勞動力； 同時，城市第三產業(yè)發(fā)展(尤其是服務業(yè))，也為農村轉移出來的剰余勞動力提供了大量非農就業(yè)崗位，增加了農民工資性收入。因此， 2000—2015年間長三角各城市產業(yè)結構差異也是影響農民收入分異格局不斷置換的驅動力。

(4)農業(yè)科技進步驅動。農業(yè)技術進步是影響農民增收重要因素，農業(yè)技術進步可以提高農業(yè)各種要素的生產率，增加農產品產量，促使農業(yè)與不同產業(yè)間融合，形成具有較高需求彈性的“新”業(yè)態(tài)； 另一方面，農業(yè)科技進步可促使農業(yè)生產不斷向集約化方向轉型，使得一部分勞動力從中釋放出來，轉移從事城市非農產業(yè)工作，從而增加農民綜合收入。因此， 2000—2015年長三角各城市農業(yè)科技進步水平差異影響著農民收入時空分異。

(5)農業(yè)政策驅動。政府農業(yè)政策反映當?shù)卣畬r業(yè)發(fā)展的基本導向，是地區(qū)農民收入分異產生及演化的重要推手。政府農業(yè)扶持政策主要通過兩方面來影響農民增收：一是農業(yè)政策中生產、建設等支農部分可直接作用于農業(yè)生產，改善農業(yè)生產條件，通過農業(yè)生產方式改進及農業(yè)綜合生產能力提升，從而來增加農民收入； 二是農業(yè)政策扶持可促使地區(qū)農業(yè)生產率提高，產生剩余勞動力，轉移到非農產業(yè)中就業(yè)，從而獲得更多工資性收入。因此，農業(yè)政策扶持差別也是造成研究期長三角農民收入時空格局分異主要驅動。

2000年以來，長三角地區(qū)農民收入時空分異及演化是在城鎮(zhèn)化、人力資本、產業(yè)結構調整、農業(yè)科技進步及農業(yè)政策等多個驅動力內在綜合作用之下發(fā)生的； 其中，城鎮(zhèn)化發(fā)展有助于創(chuàng)造更多非農就業(yè)崗位，以及促進農地資源規(guī)?；洜I； 人力資本主要是決定著轉移進城農民的市場就業(yè)適應、應變等能力，是農民持續(xù)增收的重要內生因素； 產業(yè)結構調整，特別是城市二、三產業(yè)發(fā)展，日益成為農民增收的最為重要的途徑； 農業(yè)科技進步可以促進農業(yè)新業(yè)態(tài)產生及發(fā)展，推動農業(yè)生產的集約化； 政府政策是影響區(qū)域農民收入的“有形”之手，特別是政府農業(yè)扶持政策出臺對于促進農民增收具有正面積極效應。

4 結論與建議

該研究以我國長三角為案例地，基于GIS-ESDA模型分析2000—2015年長三角農民收入時空分異格局及演化特征； 并利用Tobit線性回歸模型，定量揭示長三角農民收入時空分異的驅動機制。得出了以下基本結論：(1)2000—2015年長三角農民收入水平表現(xiàn)出上升態(tài)勢，工資性收入是長三角農民收入結構中最重要組成部分； (2)長三角農民收入全局上呈現(xiàn)出“集聚式”空間自相關格局，局部農民收入H-H關聯(lián)區(qū)分布在蘇錫滬地區(qū)，L-L關聯(lián)區(qū)分布在蘇中地區(qū)揚泰； 另外，研究期間長三角農民收入空間關聯(lián)格局自組織性越來越強，東南—西北方向上農民收入呈現(xiàn)“峰型”結構。(3)2000—2015年間長三角農民收入分異主要受城鎮(zhèn)化、產業(yè)結構、人力資本、農業(yè)科技進步及農業(yè)政策綜合驅動。

基于長三角農民收入時空分異及其影響因素分析，提出以下幾點政策建議：(1)加快農村產業(yè)結構升級。通過土地流轉置換，促進農村產業(yè)結構調整升級； 通過提升農業(yè)機械化、產業(yè)化、規(guī)?；艾F(xiàn)代化，大力發(fā)展農產品的深加工和精加工； 大力推進農業(yè)與旅游、教育、文化、健康養(yǎng)老等產業(yè)融合，大力發(fā)展鄉(xiāng)村旅游及休閑農業(yè)等“新型”業(yè)態(tài)。(2)推進區(qū)域特色小鎮(zhèn)建設。因地制宜地培育及發(fā)展具有競爭優(yōu)勢的特色小鎮(zhèn)，大力培育特色小鎮(zhèn)主導產業(yè)，加快推進產業(yè)融合、產業(yè)集聚及產業(yè)創(chuàng)新，通過培育鎮(zhèn)域經濟綜合實力，改善鎮(zhèn)域生產、生活等環(huán)境，引導農民就地就近城鎮(zhèn)化。(3)提高農民職業(yè)技能。政府應大力開展農民職業(yè)技術教育，加大農民職業(yè)技能培訓的投入，整體提升農民就業(yè)技能與綜合素質，擴大農民轉移進城就業(yè)面。(4)創(chuàng)新城鄉(xiāng)融合發(fā)展制度。建立統(tǒng)一的城鄉(xiāng)戶籍制度，放寬農民工的落戶條件，有序推進農業(yè)轉移人口市民化，逐步取消戶籍制度的福利； 要建立農村土地進入市場的交易平臺，健全農村土地、宅基地等不動產的抵押貸款制度，使農民的土地能夠自由進入市場交易； 要加快建立統(tǒng)一、公平、公正的城鄉(xiāng)一體化社會保障體系，保障農民的合法權益，提升農民的獲得感和幸福感。