一、引言

1978年改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)成長(zhǎng)為世界第二大經(jīng)濟(jì)體，農(nóng)村居民收入大幅度增加，農(nóng)村貧困率快速下降，這主要應(yīng)歸功于中國(guó)工業(yè)化的成功。

從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷角度看，農(nóng)林牧漁業(yè)和采掘業(yè)占中國(guó)GDP的比重由1978年的27.7%逐漸下降到2021年的6.7%。與此相反，服務(wù)業(yè)所占比重同期由24.6%穩(wěn)步增加到54.9%。而工業(yè)占整個(gè)GDP的比重一直保持在45%左右，只是近年略有下降。

在剔除價(jià)格因素后，從1978年到2021年，我國(guó)農(nóng)林牧漁業(yè)和采掘業(yè)增加值年均增長(zhǎng)率約為4.38%，遠(yuǎn)低于GDP年均增長(zhǎng)率9.16%，非農(nóng)產(chǎn)業(yè)增加值年均增長(zhǎng)率則達(dá)到10.15%。

由此可見(jiàn)，農(nóng)業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、農(nóng)民收入提高的推動(dòng)作用極為有限。

換句話說(shuō)，中國(guó)農(nóng)村居民收入的持續(xù)增加不得不依賴非農(nóng)產(chǎn)業(yè)提供的就業(yè)機(jī)會(huì)，以及中國(guó)工業(yè)化的不斷推進(jìn)。

由圖5可以看出,將16個(gè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)置于同一個(gè)風(fēng)場(chǎng)時(shí),風(fēng)電輸出峰值為24 MW,谷值為零,波動(dòng)性很大,并網(wǎng)后對(duì)系統(tǒng)可靠性的影響較大。分別置于兩個(gè)風(fēng)場(chǎng)時(shí),風(fēng)電輸出峰值為19 MW,谷值為零,波動(dòng)性相對(duì)于只有單個(gè)風(fēng)場(chǎng)時(shí)減小。置于4個(gè)風(fēng)場(chǎng)時(shí),風(fēng)電輸出峰值為20 MW,谷值為2 MW,波動(dòng)性減小,風(fēng)電輸出曲線更為平滑,并網(wǎng)后對(duì)系統(tǒng)可靠性的影響較小。因此可以得出結(jié)論:通過(guò)增設(shè)風(fēng)電場(chǎng)數(shù)目可以減小風(fēng)電輸出功率的波動(dòng),使得風(fēng)電輸出曲線更為平滑。但為了評(píng)估增設(shè)風(fēng)電場(chǎng)數(shù)目對(duì)電力系統(tǒng)可靠性的影響,還需要通過(guò)MATLAB仿真,得到對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)可靠性數(shù)據(jù)。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證交互雙模自適應(yīng)無(wú)跡卡爾曼濾波算法的性能，測(cè)速電機(jī)主軸的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)采用式(19)表示的機(jī)動(dòng)性更強(qiáng)的變速模型M2和恒速模型M1交替的形式，采用蒙特卡洛方法仿真200 ms(其中，41-90 ms以及111-160 ms采用變速模型，變速因子ζ分別為1和-1，其余步采用恒速模型。仿真結(jié)果如圖8至圖10所示。

改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)逐漸形成了以深圳、廣州、東莞、佛山等為中心的珠三角工業(yè)區(qū)，以及以上海為龍頭、以江蘇和浙江為腹地的長(zhǎng)三角工業(yè)區(qū)。

J.Lin, J.Zhang, “China: Learning to Catch Up in a Globalized World,” in A.Oqubay, K.Ohbo, eds., : , , ,Oxford: Oxford University Press, 2019,pp.149～172.

然而，中國(guó)各地區(qū)工業(yè)化發(fā)展水平參差不齊。為描述我國(guó)各地區(qū)工業(yè)化變化軌跡，對(duì)應(yīng)CHIP數(shù)據(jù)年份，比較了1980年、1988年、1995年、2002年、2007年、2013年、2018年各省份工業(yè)化發(fā)展水平。如果按1980年500億元、1988年1000億元、1995年2000億元、2002年5000億元、2007年1萬(wàn)億元、2013年2萬(wàn)億元、2018年2.5萬(wàn)億元非農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的標(biāo)準(zhǔn)劃分，能夠進(jìn)入工業(yè)發(fā)展前列的省份大體可以劃分為珠三角經(jīng)濟(jì)區(qū)(廣東省)、長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)(上海、江蘇、浙江)、環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)區(qū)(遼寧、河北、北京、天津、山東)，以及長(zhǎng)江中游經(jīng)濟(jì)區(qū)(湖南、湖北、河南、四川、重慶)等四大工業(yè)較為發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)區(qū)。

福建在1995年時(shí)進(jìn)入工商業(yè)較為發(fā)達(dá)的省份行列。2018年時(shí)安徽省的非農(nóng)產(chǎn)值接近上述標(biāo)準(zhǔn)，似乎可以劃入長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)。這四大經(jīng)濟(jì)區(qū)各省市的鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)發(fā)展水平也比較高。2018年非農(nóng)產(chǎn)值最為突出的省份分別為廣東(超過(guò)9萬(wàn)億元)、江蘇(接近9萬(wàn)億元)、山東(超過(guò)7萬(wàn)億元)、浙江(超過(guò)5萬(wàn)億元)；改革開(kāi)放以來(lái)，以上四個(gè)省份的鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值歷年來(lái)也居于全國(guó)各省市的前列。概括起來(lái)說(shuō)，中國(guó)的工業(yè)發(fā)展基本由沿海省份和沿長(zhǎng)江省份主導(dǎo)。如果進(jìn)一步從FDI和出口

(或者說(shuō)國(guó)際化角度)來(lái)看，那么就只剩下珠三角工業(yè)區(qū)和長(zhǎng)三角工業(yè)區(qū)可以稱為中國(guó)的工業(yè)化、高技術(shù)、國(guó)際化前沿地帶。但是近年來(lái)，安徽、湖南、湖北、河南、四川、山東等省份在出口方面增長(zhǎng)很快。

我國(guó)工業(yè)化的迅速推進(jìn)，帶來(lái)了就業(yè)崗位和農(nóng)民工進(jìn)城務(wù)工的迅猛增長(zhǎng)。中國(guó)政府于1984年開(kāi)始允許農(nóng)村居民進(jìn)城務(wù)工，1990年進(jìn)城農(nóng)民工總數(shù)有1500萬(wàn)人，2003年進(jìn)一步達(dá)到9800萬(wàn)人。

截至2021年底，全國(guó)農(nóng)民工總量達(dá)到2.93億人，其中進(jìn)城農(nóng)民工約1.72億人。

可以說(shuō)，進(jìn)城務(wù)工逐漸成為農(nóng)村勞動(dòng)力的主要就業(yè)手段。全國(guó)農(nóng)民工監(jiān)測(cè)調(diào)查報(bào)告結(jié)果顯示，2009年?yáng)|、中、西部地區(qū)吸納農(nóng)民工數(shù)量占全國(guó)農(nóng)民工的比例分別為67.80%、16.00%、15.30%；2021年?yáng)|部地區(qū)吸納農(nóng)民工比例下降到51.73%，中、西部地區(qū)則分別上升到21.29%、21.47%。其中，長(zhǎng)三角地區(qū)、珠三角地區(qū)是吸納農(nóng)民工就業(yè)的主要地區(qū)，2009年長(zhǎng)三角、珠三角地區(qū)吸納農(nóng)民工數(shù)量占全國(guó)農(nóng)民工數(shù)量的比例分別為24.14%、21.40%；近年來(lái)長(zhǎng)三角、珠三角吸納農(nóng)民工數(shù)量小幅下降，但這兩個(gè)地區(qū)吸納農(nóng)民工的比例之和依然保持在30%以上；2021年長(zhǎng)三角、珠三角吸納農(nóng)民工的比例分別為18.25%、14.42%。

這說(shuō)明最近十年?yáng)|南沿海地區(qū)吸納的農(nóng)民工比例逐漸降低，而中西部地區(qū)吸納農(nóng)民工的比例穩(wěn)步上升。長(zhǎng)三角和珠三角吸引海量農(nóng)民工就業(yè)是我國(guó)工業(yè)化領(lǐng)先發(fā)展地區(qū)對(duì)其他省份經(jīng)濟(jì)輻射的主要渠道。

制造業(yè)中心對(duì)各省農(nóng)戶收入的輻射作用主要通過(guò)以下途徑傳導(dǎo)：一是各地區(qū)農(nóng)村勞動(dòng)力到制造業(yè)中心打工；二是制造業(yè)中心產(chǎn)業(yè)升級(jí)致使勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)向其他內(nèi)陸省份轉(zhuǎn)移；三是隨著制造業(yè)中心的大發(fā)展，周邊地區(qū)的土地價(jià)格、房租、物價(jià)不斷上漲，因而當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶在土地出讓、房屋租賃、農(nóng)產(chǎn)品銷售方面獲得了不斷增加的收益；四是制造業(yè)中心通過(guò)技術(shù)溢出、資本溢出等方式影響其他地區(qū)工業(yè)化與整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，進(jìn)而影響農(nóng)村家庭勞動(dòng)收入。一般而言，與制造業(yè)中心的距離本身會(huì)影響農(nóng)村勞動(dòng)力通勤或流動(dòng)成本、技術(shù)溢出與知識(shí)溢出程度、信息成本、農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)需求規(guī)模等。

M.Fujita, P.Krugman, A.Venables, :,, , MIT Press Books, 2001, pp.283～285;L.Hering,S.Poncet,“Market Access and Individual Wages:Evidence FromChina,”Université Paris1 Panthéon-Sorbonne(Post-Print and Working Papers), 2010.

換句話說(shuō)，制造業(yè)中心對(duì)其他省份農(nóng)戶收入的輻射作用會(huì)隨著距離制造業(yè)中心的遠(yuǎn)近而變化。與制造業(yè)中心空間距離的增加會(huì)導(dǎo)致農(nóng)戶家中勞動(dòng)力的流動(dòng)成本增加，信息與技術(shù)傳導(dǎo)減弱，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移減少。另一方面，工業(yè)化的發(fā)展也可能造成農(nóng)業(yè)資源流走，對(duì)制造業(yè)中心附近的農(nóng)戶福利產(chǎn)生負(fù)向作用。

根據(jù)以上論述，筆者提出以下三個(gè)本文將著重考察的議題或推斷：第一，改革開(kāi)放的前10年，中國(guó)工業(yè)化過(guò)程中鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)以及城市民營(yíng)企業(yè)的大發(fā)展為農(nóng)村勞動(dòng)力提供更多的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)，拓寬了其就業(yè)渠道，直接增加農(nóng)戶收入。

鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)發(fā)達(dá)的省份如廣東、江蘇、浙江等通過(guò)吸引大量附近農(nóng)村勞動(dòng)力就業(yè)，而帶動(dòng)了農(nóng)村居民收入的提高。第二，中國(guó)改革開(kāi)放和工業(yè)化的前沿——珠三角和長(zhǎng)三角地區(qū)長(zhǎng)期持續(xù)地吸引了數(shù)以千萬(wàn)計(jì)的外來(lái)人口特別是進(jìn)城務(wù)工農(nóng)民，因而珠三角和長(zhǎng)三角的高質(zhì)量和高水平經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶動(dòng)了農(nóng)村居民家庭收入的大幅提高。此外，2001年中國(guó)加入世界貿(mào)易組織，中國(guó)經(jīng)濟(jì)國(guó)際化加速，促使珠三角和長(zhǎng)三角地區(qū)進(jìn)一步升級(jí)為中國(guó)制造業(yè)和高新科技產(chǎn)業(yè)的中心，從而帶動(dòng)了整個(gè)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和包括農(nóng)民工在內(nèi)的就業(yè)。由于珠三角和長(zhǎng)三角地區(qū)港澳臺(tái)資企業(yè)、外資企業(yè)及中國(guó)本土高新科技企業(yè)聚集，勞動(dòng)生產(chǎn)率較高，工資水平也較高，因而這兩個(gè)地區(qū)對(duì)全中國(guó)的技術(shù)及非技術(shù)勞動(dòng)力都具有較強(qiáng)的吸引力。中國(guó)地域廣闊，距離這兩個(gè)地區(qū)越近，交通及回鄉(xiāng)探親成本也就越低。因而，距離這兩個(gè)地區(qū)較近省份到這兩個(gè)地區(qū)就業(yè)的農(nóng)民工越多。換句話說(shuō)，珠三角和長(zhǎng)三角吸引農(nóng)民工和提高農(nóng)戶收入的輻射能力會(huì)隨著地理距離的增加而衰減。第三，隨著珠三角、長(zhǎng)三角等東南沿海地區(qū)工業(yè)技術(shù)的升級(jí)換代、這些地區(qū)生活成本(進(jìn)而工資)的提高以及對(duì)環(huán)境重視程度的提高，很多中低技術(shù)企業(yè)被迫西遷進(jìn)入我國(guó)中西部各省份，從而也帶動(dòng)農(nóng)民工就近在本省就業(yè)。此外，安徽、湖南、湖北、河南、四川等長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省份的崛起，也帶動(dòng)了本省和附近省份農(nóng)民工就業(yè)和收入的提高。

改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最偉大成就無(wú)非是中國(guó)成功實(shí)現(xiàn)了工業(yè)化以及廣大農(nóng)村居民收入水平的大幅度提高。為此，本文擬用1988—2018年跨度30年的CHIP農(nóng)村抽樣入戶調(diào)查數(shù)據(jù)，考察改革開(kāi)放以來(lái)中國(guó)制造業(yè)中心快速發(fā)展對(duì)農(nóng)戶收入的影響狀況。本文首先通過(guò)分析CHIP數(shù)據(jù)1988—2018年跨度30年、內(nèi)涵六個(gè)年份的農(nóng)戶收入函數(shù)中各省虛擬變量系數(shù)與制造業(yè)中心省份的差距及其變化趨勢(shì)來(lái)考察工業(yè)化對(duì)農(nóng)戶收入的影響。其次，通過(guò)計(jì)算上述年份各省農(nóng)戶收入函數(shù)中省份虛擬變量回歸系數(shù)(廣東省為對(duì)比變量)和對(duì)應(yīng)省份工業(yè)化水平變量之間相關(guān)系數(shù)的辦法，考察各省工業(yè)化水平對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶收入的影響。再次，在上述年份農(nóng)戶收入函數(shù)中構(gòu)造各省農(nóng)戶所在地與制造業(yè)中心的公路通行距離變量或者鐵路通行所用時(shí)間變量直接考察制造業(yè)中心對(duì)農(nóng)戶收入的輻射作用及其衰減狀況。最后，考慮到農(nóng)戶收入與各省農(nóng)戶所在地與制造業(yè)中心的公路通行距離變量或者鐵路通行所用時(shí)間變量之間的關(guān)系可能呈非線性關(guān)系，我們用半?yún)?shù)回歸中的廣義可加模型進(jìn)一步考察制造業(yè)中心對(duì)農(nóng)戶收入的非線性輻射作用及其衰減狀況。

二、研究方法與數(shù)據(jù)說(shuō)明

借鑒區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)概念，本文將工業(yè)化中心發(fā)展對(duì)周邊農(nóng)戶人均收入存在正向影響定義為“輻射作用”，反之則為“虹吸作用”。距離變量的系數(shù)則可以在一定程度上反映制造業(yè)中心對(duì)農(nóng)戶的外部性，若距離系數(shù)為正則表明制造業(yè)中心對(duì)農(nóng)戶人均收入存在凈虹吸作用，若距離系數(shù)為負(fù)則表明制造業(yè)中心對(duì)農(nóng)戶人均收入存在凈輻射作用。盡管21世紀(jì)以來(lái)中國(guó)交通迅猛發(fā)展尤其是高鐵的大面積投入使用大大縮短了普通人出行所用時(shí)間，然而農(nóng)戶與制造業(yè)中心的地理距離沒(méi)有任何改變。為了反映這一變化，我們還在影響農(nóng)戶收入線性回歸方程中使用了農(nóng)戶到達(dá)制造業(yè)中心鐵路客運(yùn)旅行所用時(shí)間變量來(lái)刻畫中國(guó)交通狀況的改善對(duì)農(nóng)戶收入的影響。

因此，本土學(xué)者在開(kāi)展工作重塑研究時(shí)，應(yīng)深入探索工作重塑行為與個(gè)人和組織創(chuàng)新績(jī)效的關(guān)系及其作用機(jī)制，促進(jìn)管理理論研究服務(wù)于我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需要。

中國(guó)工業(yè)化過(guò)程中影響中國(guó)農(nóng)村居民家庭收入的主要因素應(yīng)該包括：家庭勞動(dòng)力情況(包括非農(nóng)就業(yè)占勞動(dòng)力的比例、勞動(dòng)力性別、勞動(dòng)力年齡均值、勞動(dòng)力年齡均值的平方、勞動(dòng)力平均受教育年限)，家庭結(jié)構(gòu)(包括家庭規(guī)模、勞動(dòng)力個(gè)數(shù)、戶主性別、少數(shù)民族)，家庭人均耕地面積以及所在省份。其余控制變量包括農(nóng)戶政府部門干部個(gè)數(shù)占總勞動(dòng)力的比例、黨員個(gè)數(shù)占家庭人口數(shù)的比例。本文的基礎(chǔ)計(jì)量模型如下：

=

+

+

+

(1)

其中，

為農(nóng)戶人均收入的對(duì)數(shù)，

為家庭中非農(nóng)就業(yè)人數(shù)占總勞動(dòng)力的比例，

為前文所述的其他控制變量，

為殘差項(xiàng)。

本文則在(1)式基礎(chǔ)上進(jìn)一步分別加入農(nóng)村勞動(dòng)力與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)中心、上海、廣東的距離來(lái)間接討論城市與發(fā)達(dá)地區(qū)如何通過(guò)工業(yè)化發(fā)展吸納農(nóng)村勞動(dòng)力進(jìn)而影響農(nóng)戶收入的問(wèn)題。

(2)

其中，

為農(nóng)戶

所在地

與經(jīng)濟(jì)中心、制造業(yè)中心(如當(dāng)?shù)厥?huì)、上海、廣東等)距離的對(duì)數(shù)，Ф

為地區(qū)層面的控制變量，包括非農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對(duì)外開(kāi)放程度、固定資產(chǎn)投資比例和交通密度。為避免內(nèi)生性問(wèn)題，本文所有地區(qū)的控制變量均為滯后一期數(shù)據(jù)。

2.1 兩組新生兒3種疾病初篩率比較 研究組篩查134 886例，對(duì)照組篩查128 828例。研究組新生兒的CH、PKU和G6PD缺乏癥的初篩率(97.78%)均明顯高于對(duì)照組(92.05%)，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(χ2=4 539.07，P<0.05)。

1.工業(yè)化對(duì)農(nóng)戶收入影響的線性農(nóng)戶收入函數(shù)回歸分析

在FLUDW的數(shù)據(jù)ETL抽取層中，設(shè)計(jì)了7個(gè)抽取器來(lái)實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的7個(gè)文件數(shù)據(jù)的抽取，再根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)模型中各關(guān)系表的依賴關(guān)系，確定各個(gè)抽取器的執(zhí)行順序，具體如表1。

本文的一個(gè)重要假說(shuō)是：距離是影響制造業(yè)中心對(duì)農(nóng)戶輻射效應(yīng)的重要因素，在空間輻射效應(yīng)的作用下，我們預(yù)期與制造業(yè)中心的距離對(duì)農(nóng)戶收入的影響可能存在非線性關(guān)系。為檢驗(yàn)這種關(guān)系是線性還是非線性，利用半?yún)?shù)回歸模型即廣義可加模型

T.Hastie, R.Tibshirani, “Generalized Additive Models,” , vol.1, no.3,1986,pp.297～310.

對(duì)上述問(wèn)題進(jìn)行了非線性回歸分析。為考察農(nóng)戶與市場(chǎng)之間距離對(duì)農(nóng)戶收入影響是否具有非線性特征，我們假定該變量為非線性變量，其他解釋變量都作為線性解釋變量來(lái)處理。模型如下：

(

(

|

,

,

))=

+

+

+

(

)+

Ф

(3)

其中，

(·)為連接函數(shù)，假定其形式為

(

(

|

,

,

))=

(

|

,

,

)，

(·)為非參變量的平滑函數(shù)。

對(duì)于涉農(nóng)資金，規(guī)范了公開(kāi)公示的主體、內(nèi)容、時(shí)間、地點(diǎn)，按規(guī)收集上傳數(shù)碼照片等影像資料，確保鄉(xiāng)鎮(zhèn)財(cái)政資金接受社會(huì)監(jiān)督、在陽(yáng)光下安全高效運(yùn)行。

2.數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文使用1988年、1995年、2002年、2007年、2013年、2018年等六個(gè)年份的CHIP農(nóng)村抽樣入戶調(diào)查數(shù)據(jù)，跨度30年，涵蓋了中國(guó)工業(yè)化迅猛發(fā)展的最主要時(shí)期，該數(shù)據(jù)反映了我國(guó)農(nóng)村居民家庭收入的變化趨勢(shì)以及工業(yè)化進(jìn)程對(duì)其的影響。Riskin等、Li和Sato、Gustafsson等、李實(shí)等對(duì)各年的CHIP入戶調(diào)查數(shù)據(jù)及其結(jié)果進(jìn)行了詳細(xì)介紹。

C.Riskin, R.Zhao, S. Li, ’ : , New York:M.E.Shape, 2001,pp.1～30; S.Li, H.Sato, , , London and New York: Routledge Curzon, 2006,pp.1～36; B.A.Gustafsson, S.Li, T.Sicular, , New York: CUP,2008, pp.1～41;李實(shí)、岳希明等：《中國(guó)收入分配格局的最新變化》，中國(guó)財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社，2013年；李實(shí)、岳希明等：《中國(guó)收入分配格局的最新變化——中國(guó)居民收入分配研究》，中國(guó)財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社，2018年，第1～49頁(yè)。

為避免異常值的影響，本文對(duì)收入變量進(jìn)行了上下1%縮尾處理。農(nóng)戶與省會(huì)城市、上海、廣東的公路交通距離來(lái)自百度地圖，為推薦行駛路線中的最短距離；考慮到不同年份路網(wǎng)不同，本文還搜集了調(diào)查年份前一年農(nóng)戶所在地(最近)火車站分別到省會(huì)、上海、廣東火車站的運(yùn)行時(shí)間，所有數(shù)據(jù)均來(lái)自歷年《全國(guó)鐵路旅客列車時(shí)刻表》。對(duì)于火車運(yùn)行時(shí)間的選取，首先我們選取兩地直達(dá)車輛中的最短運(yùn)行時(shí)間，若無(wú)直達(dá)車輛，則選擇換乘路線中的最短時(shí)間。其余宏觀變量數(shù)據(jù)均來(lái)自歷年各省市統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)公報(bào)等。此外，本文中所有涉及價(jià)格的數(shù)據(jù)均調(diào)整至2018年可比價(jià)格。

表1為部分控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)。從家庭成員就業(yè)情況來(lái)看，1988年農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)占家庭總勞動(dòng)力人口的比例為10%，后逐步上升到2018年的60%。此外，各地區(qū)至上海、廣東的鐵路客運(yùn)時(shí)間大幅下降。中國(guó)鐵路先后在1997年、1998年、2000年、2001年、2004年和2007年進(jìn)行了六次大提速，且在1997年首次開(kāi)通快速列車，在2001年、2004年分別增開(kāi)了特快列車、直達(dá)列車，2011年、2012年京滬高鐵和京廣高鐵先后開(kāi)通。目前，中國(guó)“八縱八橫”高速鐵路網(wǎng)已建成運(yùn)營(yíng)，長(zhǎng)三角、珠三角與京津冀地區(qū)高鐵已連片成網(wǎng)，東中西部和東北部四大區(qū)域也已實(shí)現(xiàn)高鐵互聯(lián)互通。鐵路交通的飛速發(fā)展降低了農(nóng)民工的遷移成本，有助于農(nóng)民工跨省非農(nóng)就業(yè)。同時(shí)，在進(jìn)行回歸分析前，本文將農(nóng)戶收入按來(lái)源劃分為農(nóng)業(yè)收入、非農(nóng)收入與其他收入等(見(jiàn)表2)，以討論1988—2018年農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)的變化。從1988年到2018年，農(nóng)戶人均收入提高了近5倍，從2715元增長(zhǎng)至15625元。農(nóng)戶人均農(nóng)業(yè)收入增長(zhǎng)十分緩慢，從1988年的1593元提高到2018年的3460元，僅提高了117.2%，占家庭人均總收入之比由約59%陡降至約22%。但是人均非農(nóng)業(yè)收入在這30年間從568元增加到6873元，提高了11倍，占家庭人均總收入之比由21%陡升至44%?？梢哉f(shuō)，家庭人均非農(nóng)收入的提高是農(nóng)戶人均收入提高的最主要推動(dòng)力。城市工業(yè)化的發(fā)展加大了對(duì)勞動(dòng)力的需求，吸引大量農(nóng)村勞動(dòng)力進(jìn)城務(wù)工，外出打工人員匯回的收入也逐年提高。

三、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析結(jié)果

(2)半?yún)?shù)回歸模型

(1)從省際農(nóng)戶收入差距角度看制造業(yè)中心對(duì)農(nóng)戶收入的影響

在控制了勞動(dòng)力職業(yè)、人力資本、家庭結(jié)構(gòu)等變量后，農(nóng)戶收入函數(shù)OLS回歸中的省份虛擬變量組的對(duì)比變量為廣東省，因而省份虛擬變量系數(shù)表示各省農(nóng)戶人均收入與廣東省農(nóng)戶人均收入的差距。

我們將沿著距離珠三角和長(zhǎng)三角由近及遠(yuǎn)的順序考察分析各省虛擬變量系數(shù)從1988年到2018年期間的變化狀況，以及工業(yè)化對(duì)農(nóng)戶收入的影響。珠三角、長(zhǎng)三角所在的廣東、江蘇、浙江等省份，可以稱之為中國(guó)大陸的核心經(jīng)濟(jì)圈。東臨太平洋的江蘇省可以說(shuō)是上海的腹地和長(zhǎng)三角的組成部分，工業(yè)城市群林立(南京、蘇州、南通、無(wú)錫、揚(yáng)州等)，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度不亞于廣東。1988年江蘇農(nóng)戶收入比廣東低21.4%，1995年和2002年該系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不顯著(意味著與廣東沒(méi)有差別)，2013年江蘇農(nóng)民收入高出廣東10.5%，2018年則高出20.4%。與江蘇一樣，浙江省也是上海的腹地和長(zhǎng)三角的組成部分，東臨太平洋，港口貿(mào)易發(fā)達(dá)，工業(yè)城市成群(杭州、寧波、溫州、紹興等)，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度不遜于江蘇，1988年浙江農(nóng)戶收入比廣東高13%，1995年變成比廣東低19%，2002年和2007年基本與廣東持平。

在1988年到2018年期間的前期，江蘇、浙江的農(nóng)戶收入低于廣東，但是在后期差距開(kāi)始縮小甚至超過(guò)廣東。

此前，公司涉嫌信息披露違法違規(guī)，中國(guó)證監(jiān)會(huì)決定對(duì)公司立案調(diào)查。披露違法強(qiáng)制退市情形，公司股票交易被實(shí)行退市風(fēng)險(xiǎn)警示。實(shí)行退市風(fēng)險(xiǎn)警示三十個(gè)交易日期限屆滿后，公司股票將被停牌，直至深圳證券交易所在十五個(gè)交易日內(nèi)作出是否暫停公司股票上市的決定。二級(jí)市場(chǎng)上，該股近期走勢(shì)維持強(qiáng)勢(shì)震蕩，但該消息對(duì)于股價(jià)后市增加了不確定性，后市注意風(fēng)險(xiǎn)。

珠三角、長(zhǎng)三角的臨近地區(qū)包括湖南、福建、江西、安徽等省份，這些省份構(gòu)成制造業(yè)中心的第二層經(jīng)濟(jì)圈。盡管緊鄰廣東，但是由于連綿高山隔斷，作為內(nèi)陸省份的湖南可以稱為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的中部地區(qū)，1988年湖南農(nóng)戶收入與廣東相比沒(méi)有差距，但是到1995年比廣東低35%，2002年和2013年該差距穩(wěn)定在34%，2018年下降到29%。江西的情況與湖南類似。1988年內(nèi)陸省份安徽農(nóng)戶收入與廣東農(nóng)戶收入差距為33%，1995年、2002年、2007年該差距分別擴(kuò)大到40%、45%、51%，但是2013年該差距縮小到33%，2018年進(jìn)一步縮小到26%。湖南、安徽與廣東的差距在不斷縮小。

距離長(zhǎng)三角、珠三角制造業(yè)中心更遠(yuǎn)一些的省份主要有山東、湖北、河南等省份，這些省份構(gòu)成全國(guó)性制造業(yè)中心的第三層經(jīng)濟(jì)圈。山東省是沿海省份，鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)和出口貿(mào)易發(fā)達(dá)(主要出口至韓國(guó)、日本)，1988年山東農(nóng)戶人均收入平均比廣東低32.9%，1995年、2002年該差距分別上升到34.0%、38.6%，但在2013年該收入差距縮小至12.9%，

2018年再次降低到10.5%。湖北省為內(nèi)陸省份，但是該省橫跨長(zhǎng)江兩岸，省會(huì)為擁有九省通衢之稱的武漢，1988年時(shí)湖北農(nóng)戶收入與廣東省沒(méi)有差別，但是1995年時(shí)比廣東低31%，2002年、2007年該差距分別擴(kuò)大到34%和38%，2013年和2018年該差距有所縮小，分別為25%和30%。河南省跨黃河兩岸，是中華文明發(fā)源地，號(hào)稱中國(guó)第一人口大省，1988年河南農(nóng)戶收入與廣東省差距為58%，之后不斷縮小，1995年、2002年、2007年、2013年該差距分別縮小到45%、52%、48%和26%，2018年基本與廣東持平，由此可見(jiàn)河南農(nóng)民生活狀況得到大幅度改善。對(duì)比之下可以看出，第三層經(jīng)濟(jì)圈的農(nóng)戶收入與廣東的差距遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于核心經(jīng)濟(jì)圈和第二層經(jīng)濟(jì)圈。

各省虛擬變量系數(shù)和所對(duì)應(yīng)省份的人均非農(nóng)產(chǎn)業(yè)增加值的相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上非常顯著，1988年時(shí)該相關(guān)系數(shù)為0.62，1995年略微下降至0.48，2002年為0.57，2007年陡升到0.92，2013年回落至0.83，在2018年又上升至0.90。這說(shuō)明如果某樣本省份(例如甘肅省)的非農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越低，那么該省與廣東農(nóng)戶收入差距越大。反之，某省份(例如江蘇省和浙江省)的非農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，那么該省與廣東省農(nóng)戶收入差距越小。各省人均非農(nóng)業(yè)增加值又可以進(jìn)一步劃分為人均制造業(yè)增加值和人均服務(wù)業(yè)增加值。其中，各省虛擬變量系數(shù)和所對(duì)應(yīng)省份的人均制造業(yè)增加值的相關(guān)系數(shù)在2007年達(dá)到峰值，1988年相關(guān)系數(shù)為0.60，1995年為0.50，2002年更是高達(dá)0.76，2007年為0.96，2013年下降到0.69，2018年進(jìn)一步下降到0.59。除1995年外，各省虛擬變量系數(shù)與所對(duì)應(yīng)省份的人均服務(wù)業(yè)增加值的相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上都顯著，1988年相關(guān)系數(shù)為0.61，在2002年下降為最低值0.46之后整體呈上升趨勢(shì)，2007年為0.84，2013年為0.76，2018年回升至0.86。

長(zhǎng)三角、珠三角制造業(yè)中心的末層經(jīng)濟(jì)圈應(yīng)該包括中國(guó)西南、西北省份，如云南、貴州、陜西、甘肅、內(nèi)蒙、青海、新疆等。云南地處我國(guó)西南邊疆，少數(shù)民族眾多，接壤越南、緬甸，1988年云南農(nóng)戶收入與廣東省差距為7%(僅在10%統(tǒng)計(jì)水平上顯著)，1995年、2002年該差距分別擴(kuò)大到35%和60%，2013年該差距縮小到23%，2018年進(jìn)一步縮小到20%。甘肅地處我國(guó)西北，黃河流經(jīng)該省，2018年時(shí)該省農(nóng)戶收入比廣東低41%，1995年該差距擴(kuò)大到54%，2002年和2013年進(jìn)一步分別擴(kuò)大至61%和62%，但是2018年該差距縮小到53%。甘肅省農(nóng)戶收入與廣東省差距是我國(guó)西北各省的寫照。

北京作為首都，是全國(guó)政治經(jīng)濟(jì)文化中心，高科技企業(yè)、金融企業(yè)、高校和研究機(jī)構(gòu)云集，1988年北京農(nóng)戶人均收入平均比廣東高28.8%，在1995年和2002年，北京農(nóng)戶人均收入分別比廣東低13.0%和20.8%；但是2013年北京農(nóng)戶人均收入再次趕超廣東，比廣東高15.7%，2018年這一幅度進(jìn)一步拉大，比廣東高46.4%。上海、天津的數(shù)據(jù)不全，但從僅有的數(shù)據(jù)上看，也具有類同北京的特征。條件分位數(shù)結(jié)果顯示，在2002年前中西部省份與廣東農(nóng)戶人均收入差距逐漸拉大，特別是低收入家庭收入差距更大，而隨后2013年收入差距有所緩解也首先反映在低收入家庭收入差距縮小，在2018年高收入農(nóng)戶收入與廣東差距也有所緩解。

綜上所述，在控制農(nóng)戶職業(yè)選擇、人力資本以及家庭結(jié)構(gòu)等特征后，各省農(nóng)戶與廣東差距在1988年到2002年期間有擴(kuò)大趨勢(shì)，在2002年到2018年期間呈不斷縮小趨勢(shì)。21世紀(jì)以來(lái)造成這種現(xiàn)象的主要因素不外乎：21世紀(jì)以來(lái)，沿海勞動(dòng)密集型企業(yè)逐漸向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，包括安徽、重慶、四川、云南、甘肅等中西部省份在內(nèi)的多數(shù)省份與廣東農(nóng)戶人均收入差距在2013年開(kāi)始緩解，這初步驗(yàn)證了本文的第三個(gè)推斷，即21世紀(jì)以來(lái)我國(guó)勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)逐漸向中西部省份轉(zhuǎn)移帶動(dòng)了中西部地區(qū)農(nóng)村收入水平的提高。此外，各省農(nóng)戶人均收入仍存在“梯級(jí)”差異，以長(zhǎng)三角地區(qū)、珠三角地區(qū)為中心，距離其越遠(yuǎn)的省份，農(nóng)戶人均收入相對(duì)越低，在很大程度上呈現(xiàn)出珠三角、長(zhǎng)三角制造業(yè)中心的輻射作用在空間上不斷衰減的現(xiàn)象，這些發(fā)現(xiàn)初步為本文理論假設(shè)提供了證據(jù)。

(2)從省份虛擬變量系數(shù)與對(duì)應(yīng)省份工業(yè)化水平之間相關(guān)程度看工業(yè)化和農(nóng)戶收入相關(guān)關(guān)系

農(nóng)戶收入函數(shù)回歸方程中的省份虛擬變量組的對(duì)比省份是廣東省，因而某省份虛擬變量系數(shù)表示該省農(nóng)戶收入與廣東省農(nóng)戶收入的相對(duì)差距。為探討各省農(nóng)戶人均收入與廣東省差異和其對(duì)應(yīng)省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的關(guān)系，我們就1988年、1995年、2002年、2007年、2013年、2018年各年農(nóng)戶收入函數(shù)回歸方程中的省份虛擬變量回歸系數(shù)與對(duì)應(yīng)省份的人均農(nóng)業(yè)或非農(nóng)業(yè)產(chǎn)值變量之間求相關(guān)系數(shù)。首先計(jì)算了農(nóng)戶收入OLS回歸中各省虛擬變量系數(shù)與所對(duì)應(yīng)省份的下列經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)：人均農(nóng)牧漁采掘業(yè)增加值、人均制造業(yè)增加值、人均服務(wù)業(yè)增加值、單位鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)產(chǎn)值、人均非農(nóng)產(chǎn)業(yè)增加值、人均外商直接投資額、人均出口額(結(jié)果見(jiàn)表3)。在1988年、1995年、2002年、2007年、2013年、2018年等年份中，各省虛擬變量系數(shù)和所對(duì)應(yīng)省份的人均農(nóng)業(yè)增加值之間的相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上都不顯著；換句話說(shuō)，各省與廣東農(nóng)戶收入差距和各省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)狀況無(wú)關(guān)。

這時(shí)的馱子便滿面通紅，而且也把脖子弄得通紅，舌頭就打起了結(jié)，半天說(shuō)不出話來(lái)。然后又有好事者便說(shuō)，你們呀太不懂事了，你們誰(shuí)先去拿把算盤來(lái)，太多了，馱子一下子記不清，得用算盤來(lái)算嘛。

考慮到南水北調(diào)工程基金最終依然由受水區(qū)用水戶承擔(dān)，并且地方配套工程建設(shè)資金尚未落實(shí)，在受水區(qū)用水戶承受能力范圍內(nèi)，建議盡可能通過(guò)水費(fèi)收入償還100%貸款本息，工程建設(shè)期滿后南水北調(diào)工程基金不再上繳中央財(cái)政用于償還貸款本息，留給地方用于南水北調(diào)配套工程建設(shè)，以加快工程的建設(shè)進(jìn)度，盡可能實(shí)現(xiàn)主體與配套工程同步建成并發(fā)揮效益。

20世紀(jì)80年代，鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)發(fā)展迅猛，吸引了大量農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)，成為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要力量。除2007年外，省份虛擬變量系數(shù)與所對(duì)應(yīng)省份的單位鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)產(chǎn)值的相關(guān)系數(shù)均在統(tǒng)計(jì)上顯著，1988年為0.47，1995年上升為0.55，2002年略微下降至0.53。到2007年時(shí)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)與農(nóng)戶收入不相關(guān)。但2013年回升至0.59，這可能是因?yàn)楣I(yè)化水平越高的地區(qū)，其農(nóng)村鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)一般也越發(fā)達(dá)。這也在一定程度上驗(yàn)證了本文提出的第一個(gè)推斷，即早期鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的發(fā)展與農(nóng)戶增收高度相關(guān)。即使在中國(guó)追趕型工業(yè)化成功的今天鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)和農(nóng)戶收入依然高度相關(guān)。

構(gòu)成長(zhǎng)三角、珠三角制造業(yè)中心的第四層經(jīng)濟(jì)圈的省份主要有四川、河北、山西、遼寧等。四川人口眾多，地處內(nèi)陸，交通不便，1988年四川農(nóng)戶收入與廣東省差距為23%，1995年、2002年、2007年該差距分別擴(kuò)大到40%、48%、58%，但是2013年該差距縮小到40%，2018年進(jìn)一步縮小到35%。河北農(nóng)戶收入與廣東差距由1995年的64%逐漸縮小到2007年的32%。

山西省的東南黃河沿岸地區(qū)也是華夏文明的發(fā)源地，該省煤炭資源豐富，1988年山西農(nóng)戶收入與廣東省差距為51%，1995年該差距擴(kuò)大到94%，2002年、2013年該差距分別縮小到57%、58%，2018年進(jìn)一步縮小到27%。遼寧省地處我國(guó)東北最南部，瀕臨渤海和黃海，改革開(kāi)放前是新中國(guó)的重工業(yè)基地，擁有沈陽(yáng)、鞍山、撫順、本溪、錦州、大連等重工業(yè)城市，1988年遼寧農(nóng)戶收入與廣東省差距為26%，1995年、2002年該差距分別擴(kuò)大到50%和49%，2013年該差距縮小到32%，2018年進(jìn)一步縮小到13%。總而言之，與珠三角、長(zhǎng)三角制造業(yè)中心的核心經(jīng)濟(jì)圈、第二三層經(jīng)濟(jì)圈相比，第四層經(jīng)濟(jì)圈各省農(nóng)戶收入與廣東省的差距更大一些，但是新世紀(jì)以來(lái)這一差距也有縮小趨勢(shì)。

在對(duì)外開(kāi)放初期，我國(guó)大多出口勞動(dòng)密集型產(chǎn)品，主要原因在于整體工資水平低且勞動(dòng)力素質(zhì)低，因而以港、澳、臺(tái)其他東南亞地區(qū)的華僑商人為主體的外商投資建立了大量勞動(dòng)密集型的制造業(yè)企業(yè)。

J.Lin, J.Zhang, “China: Learning to Catch Up in a Globalized World,” in A.Oqubay, K.Ohbo, eds., : , , , Oxford University Press, 2019,pp.149～172.

2001年中國(guó)加入世貿(mào)組織后，外商開(kāi)始大舉進(jìn)入中國(guó)。出口與外商直接投資的增長(zhǎng)提高了對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力的需求。為考察國(guó)際化對(duì)提高農(nóng)戶收入的影響，我們也計(jì)算了省份虛擬變量系數(shù)與所對(duì)應(yīng)省份的人均外商直接投資額、人均出口額的相關(guān)關(guān)系。就省份虛擬變量系數(shù)與所對(duì)應(yīng)省份人均外商直接投資額之間的相關(guān)關(guān)系而言，除2013年外，其他五個(gè)CHIP調(diào)查年份的相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上都很顯著，1988年為0.64，1995年為0.59，2002年0.64，2007年為0.84，2018年則為0.79。就省份虛擬變量系數(shù)與所對(duì)應(yīng)省份人均出口額之間的相關(guān)關(guān)系而言，除1995年以外，其他五個(gè)年份的相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上都非常顯著，1988年為0.62，2002年為0.67，2007年為0.90，2013年和2018年均為0.80。從1988年到2007年左右，各省外商直接投資額和各省出口額對(duì)農(nóng)戶收入的影響一直在不斷提高，之后開(kāi)始下降?？梢?jiàn)，2007—2009年美國(guó)與其他西方國(guó)家的金融危機(jī)導(dǎo)致全球整體需求不振，因而外商投資減少、出口增幅減弱；同時(shí)也由于為對(duì)沖2007—2009年西方金融危機(jī)對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的負(fù)面作用，中國(guó)出臺(tái)四萬(wàn)億投資計(jì)劃，大規(guī)模實(shí)施高鐵、公路等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，帶來(lái)了國(guó)內(nèi)總需求的增加。此外，1988年、1995年和2002年，國(guó)際化程度(人均出口總額與人均外商直接投資)與農(nóng)戶人均收入差距的相關(guān)性隨收入的上升而顯著提升。

綜上所述，在電氣工程的進(jìn)一步技術(shù)優(yōu)化與發(fā)展下，電氣安裝工程在建筑工程中的作用愈發(fā)突出，社會(huì)對(duì)建筑電氣安裝工程的要求也在不斷發(fā)生改變，建筑電氣安裝工程只有嚴(yán)格安裝規(guī)定要求進(jìn)行相應(yīng)質(zhì)量控制與管理，才能促使建筑電氣安裝工程的質(zhì)量得到保障。對(duì)此，有效加強(qiáng)建筑電氣安裝工程的質(zhì)量控制與管理水平，不僅利于保障建筑電氣安裝工程的整體質(zhì)量，發(fā)揮建筑電氣工程的良好功能性作用，且其對(duì)于滿足建筑電氣安裝工程的使用需求也具有較多有利之處。

(1)基礎(chǔ)計(jì)量模型

1.2.1 AMH及激素的測(cè)定 對(duì)于每位患者，均在其治療前的月經(jīng)第1～3天抽取外周靜脈血，4 ℃ 1 500 r/min離心分離上層血清，使用促卵泡生成激素(FSH)測(cè)定試劑盒檢測(cè)FSH；采用雌二醇(E2)測(cè)定試劑盒檢測(cè)E2；使用AMH定量檢測(cè)試劑盒檢測(cè)AMH。所有檢測(cè)均由同一實(shí)驗(yàn)室具有相同工作經(jīng)歷人員完成。FSH：3.85～8.78 U/L，AMH：0.24～11.78 ng/mL，E2：24～114 ng/L，所有試劑盒批內(nèi)及批間變異小于5%。

2.制造業(yè)中心對(duì)農(nóng)村居民收入輻射作用的參數(shù)與半?yún)?shù)回歸分析

長(zhǎng)三角、珠三角地區(qū)作為我國(guó)工業(yè)化發(fā)展的前沿、制造業(yè)中心，在改革開(kāi)放前期的東南沿海率先發(fā)展政策下集聚了技術(shù)要素、勞動(dòng)力要素等，特別是吸收大量外省農(nóng)民工；而隨著各地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展，長(zhǎng)三角與珠三角地區(qū)也通過(guò)知識(shí)溢出、技術(shù)擴(kuò)散等方式推進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，影響周邊省份工業(yè)化進(jìn)程，進(jìn)而影響農(nóng)戶收入。因此，我們?cè)噲D從微觀數(shù)據(jù)的角度討論長(zhǎng)三角、珠三角作為全國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極、制造業(yè)中心對(duì)農(nóng)村居民收入的輻射作用，進(jìn)而間接討論工業(yè)化對(duì)農(nóng)戶的輻射作用。

綜上所述，制造業(yè)與農(nóng)戶收入的相關(guān)程度有減弱趨勢(shì)，但是服務(wù)業(yè)與農(nóng)戶收入的相關(guān)程度在不斷提高。以上發(fā)現(xiàn)說(shuō)明，中國(guó)各省農(nóng)戶收入水平與其對(duì)應(yīng)省份的工業(yè)化水平高度密切相關(guān)，從相關(guān)程度角度驗(yàn)證了本文第二個(gè)推斷，即中國(guó)工業(yè)化的快速推進(jìn)導(dǎo)致了農(nóng)戶收入提高；以外商直接投資和出口能力為代表的各省國(guó)際化程度與農(nóng)戶收入高度相關(guān)，并且高收入農(nóng)戶的收入差距與國(guó)際化程度的相關(guān)性更大。

1.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型說(shuō)明

農(nóng)戶與制造業(yè)中心距離的遠(yuǎn)近對(duì)各省農(nóng)戶收入的影響也可能呈非線性關(guān)系，為此我們使用廣義可加模型對(duì)上述年份的農(nóng)戶收入函數(shù)進(jìn)行了半?yún)?shù)回歸分析。與原有線性模型一致，在控制家庭特征變量、地區(qū)特征變量的基礎(chǔ)上，我們把農(nóng)戶所在地區(qū)與廣州、上海距離(或鐵路旅行所用時(shí)間)的對(duì)數(shù)等變量對(duì)各省農(nóng)戶收入的影響當(dāng)成非線性關(guān)系分別進(jìn)行半?yún)?shù)回歸。表4為非參數(shù)變量顯著性檢驗(yàn)(EDF值及顯著性)。

在使用廣義可加模型(Generalized Additive Model)的半?yún)?shù)模型回歸結(jié)果中，有效自由度(Effective Degree of Freedoms, 簡(jiǎn)稱EDF)是衡量回歸方程中非線性變量是否真正是非線性的主要指標(biāo)，原假設(shè)是該變量呈線性，如果統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯著，則意味著拒絕原假設(shè)，即該變量對(duì)被解釋變量的影響呈非線性關(guān)系(J.Harezlak, D.Ruppert, M.Wand, , New York:Springer, 2018,pp.36～73)。

檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在CHIP所有調(diào)查年份，所有非參變量EDF值均顯著大于1，即農(nóng)戶與各制造業(yè)中心的距離對(duì)農(nóng)戶人均收入都存在顯著的非線性作用。

表5為分別加入農(nóng)戶所在區(qū)縣與廣東、上海及其省會(huì)的距離及其他宏觀控制變量后模型的估計(jì)結(jié)果。表6為分別加入農(nóng)戶所在區(qū)縣旅行到廣東、上海及其省會(huì)所用時(shí)間及其他宏觀控制變量后模型的估計(jì)結(jié)果。

首先，考察農(nóng)戶到珠三角距離或鐵路旅行所用時(shí)間對(duì)農(nóng)戶收入的影響。在線性農(nóng)戶收入函數(shù)回歸方程中，農(nóng)戶與廣東距離的對(duì)數(shù)變量對(duì)農(nóng)戶收入的影響系數(shù)由1988年的-0.177下降到1995年的-0.111(指絕對(duì)值，下同，見(jiàn)表5)，2002年進(jìn)一步減少到-0.021，2007年和2013年分別恢復(fù)到為-0.106和-0.117，2018年再次大幅度下降到-0.046水平。在線性農(nóng)戶收入函數(shù)回歸方程中，農(nóng)戶到廣東出行所用時(shí)間對(duì)數(shù)變量對(duì)農(nóng)戶家庭收入的影響系數(shù)幾乎呈現(xiàn)同樣的變化趨勢(shì)(見(jiàn)表6)，由1988年的-0.169變化到1995年的-0.080，2002年進(jìn)一步減少到-0.033，2007年、2013年分別恢復(fù)到-0.057、-0.077，2018年又減少到-0.040。這意味著農(nóng)戶到珠三角制造中心距離對(duì)農(nóng)戶收入的影響在1988年到2002年期間處于下降狀態(tài)，在2002年到2013年期間處于略有上升狀態(tài)，但是在2013年至2018年期間又變?yōu)橄陆禒顟B(tài)。在半?yún)?shù)農(nóng)戶收入回歸函數(shù)的圖形結(jié)果中，為了提高結(jié)果的穩(wěn)健性，重點(diǎn)討論樣本觀測(cè)值多、置信區(qū)間小的非線性擬合部分。同時(shí)還可觀察到，在1988年、1995年、2002年、2007年、2013年和2018年的每個(gè)年份里，隨著農(nóng)戶與廣東距離增加或者所用時(shí)間增加，農(nóng)戶人均收入呈現(xiàn)下降的變化趨勢(shì)，與新經(jīng)濟(jì)地理中“中心—外圍”理論所預(yù)期的變化特征一致。

M.Fujita, P.Krugman, A.Venables, : , , , MIT Press Books, 2001, pp.283～285.

臨床藥師詢問(wèn)患者病情、合并用藥及日常飲食等具體情況，經(jīng)過(guò)比較分析可能影響該患者華法林INR值的因素，包括病理生理方面、合并用藥方面及飲食方面。

其次，分析農(nóng)戶所在地到長(zhǎng)三角距離或所用時(shí)間對(duì)農(nóng)戶收入的影響。農(nóng)戶到上海距離的對(duì)數(shù)變量對(duì)農(nóng)戶收入影響系數(shù)由1988年的-0.086增加到1995年的-0.210(絕對(duì)值)，之后一路下降，2002年、2007年、2013年和2018年分別為-0.157、-0.098、-0.110、-0.055(見(jiàn)表5)。農(nóng)戶到上海出行所用時(shí)間對(duì)數(shù)變量對(duì)農(nóng)戶家庭收入的影響系數(shù)在1988年到2002年的變化趨勢(shì)相同，之后有差異，具體來(lái)說(shuō)，由1988年的-0.044變化到1995年和2002年的-0.146和-0.146，2007年系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不顯著，2013年下降到-0.106，但是2018年又上升到-0.156(見(jiàn)表6)。根據(jù)農(nóng)戶到珠三角距離或所用時(shí)間對(duì)農(nóng)戶收入影響新世紀(jì)以來(lái)不斷下降的估計(jì)結(jié)果，更有理由相信農(nóng)戶到長(zhǎng)三角距離對(duì)農(nóng)戶收入影響新世紀(jì)以來(lái)不斷下降的結(jié)果。20世紀(jì)90年代初上海浦東新區(qū)開(kāi)發(fā)后對(duì)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)的輻射作用加大，即，1988年到1995年期間，對(duì)農(nóng)戶收入的影響力度在加強(qiáng)。同時(shí)研究發(fā)現(xiàn)，從1988年到2018年的每個(gè)數(shù)據(jù)年份里，農(nóng)戶收入變量與農(nóng)戶到上海距離變量之間基本成負(fù)相關(guān)，農(nóng)戶收入與農(nóng)戶到上海所用距離變量也呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，但2007年除外。

最后，討論農(nóng)戶到省會(huì)距離或所用時(shí)間對(duì)農(nóng)戶收入的影響。省會(huì)一般設(shè)置在交通便利、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的大城市，很多沒(méi)有辦法去北上廣打工的農(nóng)民工也往往就近在各自省會(huì)或本省的主要城市打工或從事個(gè)體經(jīng)濟(jì)貿(mào)易活動(dòng)，因而省會(huì)城市往往對(duì)周邊城鄉(xiāng)地區(qū)在經(jīng)濟(jì)上產(chǎn)生一定的輻射作用。另外，農(nóng)民工在省內(nèi)務(wù)工一般乘坐長(zhǎng)途汽車，因而農(nóng)戶收入與農(nóng)戶所在地到本省省會(huì)鐵路交通所用時(shí)間相關(guān)性略小些。1988年時(shí)農(nóng)戶與本省省會(huì)距離對(duì)數(shù)的系數(shù)為-0.021，1995年變化為-0.016，2002年為0.034，2007年在統(tǒng)計(jì)上不顯著，2013年變化為-0.054，2018年為-0.067(見(jiàn)表5)。從農(nóng)戶所在地到省會(huì)所用時(shí)間變量系數(shù)呈大致同樣變化。從1988年到2002年，當(dāng)?shù)刂圃鞓I(yè)中心對(duì)農(nóng)戶人均收入的輻射效應(yīng)逐漸減弱；而在2007年之后，輻射作用增強(qiáng)，當(dāng)?shù)毓I(yè)化中心對(duì)農(nóng)戶增收的正向影響逐漸增大，這是由于在新世紀(jì)的第二個(gè)10年里，珠三角和長(zhǎng)三角制造業(yè)中心產(chǎn)業(yè)快速升級(jí)，另外也由于北上廣深等一線城市房?jī)r(jià)高企、生活成本和勞工工資大幅度上升，導(dǎo)致相對(duì)落后產(chǎn)業(yè)向中西部省份轉(zhuǎn)移，如富士康從深圳搬到河南鄭州，因而看到在2013年到2018年期間本省制造業(yè)中心省會(huì)城市對(duì)周邊地區(qū)的輻射作用在擴(kuò)大。同時(shí)研究發(fā)現(xiàn)，從1988年、1995年、2013年和2018年的四個(gè)年份里，農(nóng)戶收入變量與農(nóng)戶到省會(huì)距離變量之間基本成負(fù)相關(guān)關(guān)系。

綜上所述，在1988年到2018年期間，全國(guó)制造業(yè)中心即珠三角和長(zhǎng)三角的經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)農(nóng)戶人均收入的輻射作用逐漸減弱，而當(dāng)?shù)刂圃鞓I(yè)中心(省會(huì))對(duì)農(nóng)戶人均收入的輻射作用顯著增強(qiáng)。這部分驗(yàn)證了本文第二條和第三條推斷：實(shí)際上近年來(lái)長(zhǎng)三角、珠三角地區(qū)大力發(fā)展高新技術(shù)，對(duì)低技術(shù)水平的勞動(dòng)力需求逐漸降低，因此對(duì)農(nóng)戶人均收入的影響也愈來(lái)愈低。而由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)移，中西部地區(qū)工業(yè)化不斷發(fā)展，農(nóng)民工更多地進(jìn)入當(dāng)?shù)胤寝r(nóng)部門，當(dāng)?shù)毓I(yè)化中心對(duì)農(nóng)戶增收的影響逐漸加大。然而，根據(jù)上述非參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)：距離全國(guó)性制造業(yè)中心、本地制造業(yè)中心的距離越遠(yuǎn)，農(nóng)戶的收入越低。這一發(fā)現(xiàn)進(jìn)一步為本文理論假設(shè)提供了經(jīng)驗(yàn)性證據(jù)。

四、結(jié)語(yǔ)

本文使用跨度30年(1988—2018年)的CHIP農(nóng)村抽樣入戶調(diào)查數(shù)據(jù)，考察了中國(guó)工業(yè)化對(duì)農(nóng)戶收入的影響，特別是在半?yún)?shù)回歸模型中使用農(nóng)戶所在地到制造業(yè)中心距離變量分析了制造業(yè)中心對(duì)農(nóng)戶收入的輻射作用及其空間衰減狀況。關(guān)于1988年、1995年、2002年、2007年、2013年、2018年等六個(gè)年份的農(nóng)戶收入函數(shù)回歸結(jié)果顯示，各省農(nóng)戶收入與廣東差距在1988年到2002年期間有擴(kuò)大趨勢(shì)，但是在2002年到2018年期間呈不斷縮小狀況，這可能是由于21世紀(jì)以來(lái)沿海勞動(dòng)密集型企業(yè)逐漸向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移造成的；各省農(nóng)戶收入仍存在“梯級(jí)”差異，距離長(zhǎng)三角地區(qū)、珠三角地區(qū)越遠(yuǎn)的省份，農(nóng)戶人均收入越低，在很大程度上呈現(xiàn)了珠三角、長(zhǎng)三角制造業(yè)中心的輻射作用在空間上不斷衰減的現(xiàn)象。

從各省工業(yè)化水平對(duì)各自省份的農(nóng)戶收入影響角度來(lái)看，各省農(nóng)業(yè)發(fā)展水平與各自省份的農(nóng)戶收入之間沒(méi)有任何相關(guān)關(guān)系，各省鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)發(fā)展水平在20世紀(jì)80、90年代與各自省份農(nóng)戶收入的相關(guān)關(guān)系呈上升態(tài)勢(shì)，但是21世紀(jì)以來(lái)該相關(guān)關(guān)系在不斷縮??；各省制造業(yè)水平與各自省份農(nóng)戶收入的相關(guān)關(guān)系在1988年到2007年期間不斷擴(kuò)大，在2007年到2018年期間有所下降，但是21世紀(jì)以來(lái)各省服務(wù)業(yè)水平與各自省份農(nóng)戶收入的相關(guān)關(guān)系不斷上升，各省外國(guó)直接投資水平和出口水平與各省農(nóng)戶收入的相關(guān)關(guān)系在1988年到2007年期間不斷擴(kuò)大，之后處于下降態(tài)勢(shì)。上述發(fā)現(xiàn)意味著2010年中國(guó)成為世界第二大經(jīng)濟(jì)體和第一大制造國(guó)之后，服務(wù)業(yè)發(fā)展水平與農(nóng)戶收入相關(guān)關(guān)系越來(lái)越大，相反外商投資和出口水平與農(nóng)戶收入的相關(guān)關(guān)系有不斷縮小趨勢(shì)。換句話說(shuō)，農(nóng)戶收入的提高越來(lái)越依賴于中國(guó)自身的投資和消費(fèi)。

農(nóng)戶所在地到珠三角或長(zhǎng)三角這兩個(gè)國(guó)際制造業(yè)中心的距離對(duì)農(nóng)戶收入的顯著影響在1988年到1995年期間不斷擴(kuò)大，但是21世紀(jì)以來(lái)不斷縮小；與此相反，21世紀(jì)以來(lái)，農(nóng)戶所在地到各自省會(huì)的距離對(duì)農(nóng)戶收入的顯著影響不斷擴(kuò)大。在針對(duì)農(nóng)戶收入函數(shù)的半?yún)?shù)回歸結(jié)果中，農(nóng)戶所在地到制造業(yè)中心距離與農(nóng)戶收入的分析結(jié)果也進(jìn)一步證實(shí)了這一發(fā)現(xiàn)。造成這種現(xiàn)象的主要原因是，21世紀(jì)以來(lái)相對(duì)勞動(dòng)密集型低端制造業(yè)不斷從珠三角或長(zhǎng)三角這兩個(gè)國(guó)際制造業(yè)中心向中西部省份轉(zhuǎn)移，從而帶來(lái)了勞動(dòng)技能水平低的農(nóng)民工也逐漸從珠三角和長(zhǎng)三角等東南沿海一帶的高技術(shù)企業(yè)退出，而跟隨勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)向中西部省份的當(dāng)?shù)刂圃鞓I(yè)中心轉(zhuǎn)移。

有機(jī)農(nóng)業(yè)與目前農(nóng)業(yè)相比較，有以下特點(diǎn)：可向社會(huì)提供無(wú)污染、好口味、食用安全環(huán)保食品，有利于人民身體健康；可以減輕環(huán)境污染，有利恢復(fù)生態(tài)平衡；有利提高我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品在國(guó)際上的競(jìng)爭(zhēng)力，增加外匯收入；有利于增加農(nóng)村就業(yè)、農(nóng)民收入，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平。

本文的核心結(jié)論是：我國(guó)各地區(qū)的農(nóng)戶收入水平與當(dāng)?shù)氐墓I(yè)發(fā)展水平密切相關(guān)，一個(gè)地區(qū)的制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、外資企業(yè)、出口水平越高，該地區(qū)的農(nóng)村居民收入越高，特別是低收入家庭獲益最大。2010年以來(lái)，珠三角和長(zhǎng)三角國(guó)際制造業(yè)中心的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)不斷向中西部省份轉(zhuǎn)移，已經(jīng)導(dǎo)致本省制造業(yè)中心對(duì)提高農(nóng)村居民收入的提高影響越來(lái)越大，越來(lái)越多的外出農(nóng)民工選擇在本省就業(yè)。由此可見(jiàn)，在未來(lái)30年左右的時(shí)間里，中國(guó)農(nóng)村居民收入水平的提高將依然依賴中國(guó)工業(yè)化水平的提高。

在“百年未有之大變局”出現(xiàn)的今天，產(chǎn)業(yè)空心化的美國(guó)和其他發(fā)達(dá)國(guó)家不僅在全力促使制造業(yè)回流，而且試圖通過(guò)限制對(duì)華高新技術(shù)出口來(lái)遏制中國(guó)制造業(yè)升級(jí)和向國(guó)際最先進(jìn)水平?jīng)_刺。面對(duì)美國(guó)等西方國(guó)家的遏制，中國(guó)一定會(huì)不遺余力地攻克一個(gè)個(gè)高新技術(shù)難關(guān)，從而建立以我為主的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展格局。與此同時(shí)，為避免出現(xiàn)西方國(guó)家產(chǎn)業(yè)空心化的情況，中國(guó)也應(yīng)該有序地把勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)逐次向中西部省份轉(zhuǎn)移，這不僅有利于我國(guó)擁有完整的工業(yè)體系，更有利于我國(guó)農(nóng)村居民收入水平的不斷提高。改革開(kāi)放以來(lái)，累計(jì)已有8億貧困人口脫貧，

產(chǎn)生這一成就的最主要原因應(yīng)該是中國(guó)成功的工業(yè)化。我國(guó)中西部相對(duì)落后地區(qū)工業(yè)化的推進(jìn)也將是在2020年實(shí)現(xiàn)全面脫貧后，防止貧困再生、實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興和共同富裕的核心戰(zhàn)略。