农村人力资本与农民收入的动态关系，本文主要内容关键词为：农民收入论文,人力资本论文,农村论文,关系论文,动态论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
[中图分类号]F323.8[文献标识码]A[文章编号]1007-9556(2007)03-0027-05
一、引言
农村经济增长缓慢和农民收入增长缓慢一直是困扰党和国家的重要问题，也是学术界致力解决的重大课题。增加农民收入是我国建设社会主义和谐社会的本质要求，也是全面建设小康社会需要迫切解决的问题。影响农民收入的因素有很多，如资本因素、劳动力因素和体制因素等。其中，学术界对于农村人力资本和农民收入之间的关系做了许多有益的探讨。
舒尔茨(1960)认为，人力资本体现于劳动者身上，是通过投资形成并由劳动者的知识、技能和体力(健康状况)所构成的资本。农村人力资本可以认为是农民通过对教育、培训、健康等投资而凝结在农民身上的资本量。关于农村人力资本与农民收入、农业经济发展的关系，舒尔茨(1964)认为，改造传统农业的生产途径，加大人力资本投资，增加对农村教育和农业科研的投入，都有利于提高人力资本，对农业生产具有重要的作用。他曾测定，美国第二次世界大战后80％的农业生产增长得益于教育以及与教育密切相关的科学技术。钱雪亚(2000)认为，教育在人力资本投资中具有主体和基础地位，并且以浙江省64个县(市)为样本进行研究，结果发现，从业人员平均受教育年限与农民人均纯收入的相关系数虽然不高，但是农村高文化从业者对农村经济的发展具有特殊的影响力。白菊红(2003)认为，农村人力资本积累越高，农业生产率就越高，农民收入增长就越快。教育和培训构成了农村人力资本的核心内容，两者对提高农民收入起着决定性的作用，并且运用明瑟(Mincer)收入函数模型得出了不同受教育年限的边际报酬和劳均收入弹性。
本文在研究农村人力资本和农民收入之间的关系时，用农村劳动力平均受教育年限这一指标来表示农村人力资本的状况。农村人力资本包括农村劳动力的受教育水平、健康状况和培训状况等，其中，受教育水平最能体现农村人力资本的内涵。并且，我国目前的农村技术培训无论是在培训规模、学生人数、师资还是实用技术上都远远无法满足劳动者的需求(李恺，2006)，健康指标在量化上也比较困难，因此，这里只选用受教育水平进行研究。在研究方法上，国内学术界多以静态分析为主，其缺点是无法描述两者长期内的动态关系。钱雪亚(2000)在验证农村人力资本和农民收入之间的关系时，采用的主要是相关系数分析法，这种方法得出的结论虽然比较直观，但容易受到样本选取的限制，缺乏一般性。白菊红(2003)运用明瑟(Mincer)收入函数模型对教育和农民收入进行了静态考察，缺乏对两者关系的动态研究。本文通过对农村人力资本和农民收入构建VAR模型、脉冲响应函数，进行方差分解，考察了二者在长期内的相互影响过程和作用效果。
二、变量、数据和实证模型
(一)变量和数据
本文在研究农村人力资本和农民收入的动态关系时，农民收入采用实际农民人均纯收入(Y)这一指标来衡量，实际农民人均纯收入由当年价格的农民人均纯收入除以农村居民消费价格指数得到(1985年为基期)，数据区间选取1985～2004年。由于农村劳动力受教育水平最能体现农村人力资本的内涵，因此采用农村劳动力的平均受教育年限(X)表示农村人力资本状况。本文数据来自历年《中国农村统计年鉴》和《中国统计年鉴(2005)》，平均受教育年限(X)由历年《中国农村统计年鉴》中相关数据计算得到。①
(二)实证模型②
1.构建VAR模型。为了考察农村人力资本和农民收入之间的动态关系，考虑建立VAR模型进行分析。VAR模型通常用于对系统进行预测以及估计随机扰动对变量系统的动态影响。VAR模型中的解释变量全部是被解释变量的滞后值，该模型除了可以分析滞后项变量对其他变量是否具有显著影响外，还可以借助脉冲响应函数和方差分解进一步了解变量间的动态相互关系。
一个VAR(p)模型的数学形式是：
为了避免数据波动对研究的影响，首先对实际农民人均纯收入Y进行对数化处理，并且将新生成的向量记为LY。LY和农村劳动力平均受教育年限X是由一个双变量VAR模型决定的，常数为唯一的外生变量。
确定VAR模型的滞后期数p，可以采用AIC准则和SC准则。经过反复对比，当滞后期为5时，AIC值(-9.73)、SC值(-8.69)最小，因此取p=5。当滞后期p=5时，对变量LY和X进行格兰杰因果检验(Granger,1969)。由表1知，在10％的显著性水平下都拒绝了原假设，因此认为，变量LY和X互为格兰杰成因，这时可以考虑建立p=5的VAR模型。
表1 格兰杰因果检验
假设LY和农村劳动力平均受教育年限X联合地由一个双变量的VAR模型决定，并且常数为唯一的外生变量，建立VAR(5)模型如下：
运用Eviews3.1统计软件对LY和X进行VAR参数估计和模型检验，得出如下结果：
调整的R[2]=0.998383 AIC值=-9.725624 SC值=-8.687151
(4)式和(5)式中括号内数值为t统计检验量，在10％的显著性水平下，模型系数大多通过了检验，而且模型的AIC值、SC值很小，说明整个模型拟合效果较好。
通过(4)式可以看出，农民人均纯收入具有一定的自相关特征。农民人均纯收入对自身滞后1期值的弹性为45.9％，对滞后2期值的弹性为36％，说明农民人均纯收入受滞后期的影响比较明显。滞后4期以后，这种影响逐渐弱化。平均受教育年限X对农民人均纯收入的影响有明显的滞后效应，平均受教育年限X滞后5期值对农民人均纯收入的弹性为25.2％。将LY和X各项滞后期的系数加总可以得出，在长期内，农民人均纯收入对自身滞后值的弹性为25.6％，农民人均纯收入对农村人力资本的弹性为27.2％。以上分析说明，在长期内，农民人均纯收入受其自身滞后值和农村人力资本的共同影响，并且影响较为显著。所以，通过改善教育状况可以提高农村人力资本的积累，进而提高农民人均纯收入。通过(5)式可以看出，从长期来看，平均受教育年限的滞后值对农村人力资本有较为显著的正向影响，再次说明提高教育水平对于农村人力资本积累具有重要作用。
由图1可知，LY对其自身的一个标准差新息在第1期有较强反映，LY增加了大约0.005，但持续时间不长，大约在第4期又回到了原来的水平，之后新息的影响逐渐弱化。这表明，当前的农民人均纯收入水平与自身滞后值有一定的关联，但其关联度逐渐减小，这与前面分析的结论基本一致。LY对来自平均受教育年限X的一个标准差新息在第1期没有影响，在第3期这种影响达到负向最大，使LY减少了大约0.005，这种负向影响持续到第5期。从第5期之后，来自平均受教育年限X的新息对LY有正向影响，并在第8期达到最大，LY增长了大约0.009，此后逐渐收敛于一个稳定的正向影响水平上，并且这种正向影响在长期内较为显著。从上面的分析可以得出以下结论：农民收入与其自身的滞后值有一定的关联性，但在长期内这种关联性趋于弱化；农村人力资本在短期内对农民收入的影响不显著，而且表现为负效应，原因是农民对教育的消费短期会减少农民收入；从长期来看，农村人力资本与农民纯收入呈正相关关系，而且这种正向效应呈现出稳定的收敛趋势。相应的政策含义就是，中央和地方应该加大对农村的教育投入，这不仅有利于农村的人力资本积累，并且在长期内将增加农民收入。这种政策应该是长期的，而非短期的。
图1 LY对一个标准差新息的响应
由图2可知，LY的一个标准差新息在第2期对平均受教育年限X有显著的正向影响，使X增加了约0.004，以后这种影响基本消失，只表现出在0附近的小幅波动。平均受教育年限X对来自自身的一个标准差新息在第1期有较强的反映，增加了0.02，以后各期的影响也都比较显著，长期处于较高的正向影响水平。从以上分析可以得出以下结论：农民收入的提高在短期内提高了农村的人力资本积累，但在长期内，农村人力资本的提高更依赖于教育本身。相应的政策含义是，中央和地方应该长期加大对农村教育的投入，农民素质的提高有利于农村人力资本积累。
图2 平均受教育年限X对一个标准差新息的响应
3.方差分解。考察VAR模型时，方差分解可以研究模型的动态特征。其主要思想是，把系统中每个内生变量(共m个)按其成因分解为与各方程新息相关联的m个组成部分，从而了解各新息对模型内生变量的相对重要性，表2列出LY和平均受教育年限X的方差分解结果。
表2 农民收入对数序列LY和平均受教育年限X的方差分解表
在表2中，LY、X分别代表以LY、X为因变量的方程新息对各期预测误差的贡献度。由表2可以看出，农民纯收入方差分解的结论为：从第8期开始，方差分解结果基本稳定，来自平均受教育年限X的影响占预测误差的80％以上。也就是说，来自平均受教育年限X为因变量的方程新息最重要，其对预测误差的贡献度达80％以上。平均受教育年限X方差分解的结论为：从第2期开始，方差分解结果基本稳定，来自自身为因变量的方程新息最重要，其对预测误差的贡献度达到97％以上。
三、结论
国内学术界研究农村人力资本与农民收入的关系时，多以静态分析为主，无法描述两者长期的动态关系，本文借助VAR模型对二者的动态关系进行了分析。在VAR模型的基础上，运用脉冲响应函数(IRF)和方差分解，进一步考察了模型的动态特征，得出了两点结论。
第一，农民人均纯收入受滞后各期农民收入和农村人力资本的共同影响。(1)农民纯收入具有一定的自相关特征，农民人均纯收入对自身滞后1期值的弹性为45.9％，对滞后2期值的弹性为36％，说明农民人均纯收入受滞后期影响比较明显，但在长期内这种影响趋于弱化。(2)在短期内，农村人力资本对农民收入的影响不显著，表现为负效应，原因是短期内对教育的消费会减少农民的当期收入。同时，农村人力资本对农民人均纯收入的影响有明显的滞后效应，农村人力资本滞后5期时对农民人均纯收入的影响达到最大，为25.2％。(3)从长期趋势看，农村人力资本对农民纯收入有较强的正向作用，而且这种正向效应在长期内呈现出稳定的收敛趋势。长期来看，农民人均纯收入对农村人力资本的弹性为27.2％。
第二，农村人力资本积累在短期内依赖于农民收入的提高，但从长期来看，农村人力资本积累更依赖于教育本身。相应的政策含义是，中央和地方政府应该长期加大对农村教育的投入，只有提高农民素质，才能促进农村人力资本的积累。
基于以上两点结论，相应的政策含义应该是，中央和地方政府应该持续加大对农村教育投入的力度，这将有利于农村人力资本的积累，从而在长期内确保农民收入增加的稳定性。加大农村教育投入的政策应该是长期的，而非短期的。
注释：
①平均受教育年限=文盲和半文盲比例×1+小学比例×6+初中比例×9+高中比例×12+中考比例×12+大专以上比例×15.5。
②本文实证模型的方法参照易丹辉(2002)和高铁梅(2006)。