城乡差距、农民非农就业与农民增收——基于中国的理论分析与实证检验，本文主要内容关键词为：实证论文,中国论文,农民增收论文,城乡论文,非农论文，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：1000—176X（2006）01—0080—06
一、引言
中国的改革肇始于广大农村地区，1978—1984年，波及全国的农村经济体制改革，释放了多年积累的农业生产力，农民收入快速增长，城乡收入差距也降至改革后的最低点。但是，随着80年代中期农产品供求格局的根本性变化，农业增产与农民增收之间已不再是简单的对应关系，虽然随着农村非农产业的发展壮大，尤其是乡镇企业的迅速发展，以及改革向城市的推进和城乡二元体制的松动，大量农村劳动力开始流向城市和沿海发达地区，农民非农就业机会增多，农民收入中来自非农产业的收入不断上升，但从1985—2003年的整体趋势来看，城乡差距却在不断扩大。农民收入增长缓慢，不仅直接影响农民生活质量的提高和农业的再投入，而且由于巨大的农村消费市场无法启动，进而影响到城市和整个国民经济的健康发展。农民收入问题已成为我国经济发展的重大隐忧，也是政府、社会、学界普遍关注的焦点。
本文的目的在于研究改革后我国农民收入增长的周期特征，并实证检验究竟是农业发展还是农民的非农就业促进了农民收入增长，最后提出相应政策建议。
二、研究综述
大卫·李嘉图很早就指出由于工业和农业部门的不同生产方式和效率（农业部门存在着收益递减规律，城市工业不仅不存在收益递减规律，反而呈收益递增趋势），以及产品需求方式的差异（农产品收入需求弹性低），城乡居民收入存在差距是必然的。柯林·克拉克认为，由于在工业化过程中，农业的产业地位有相对下降趋势，且产值比例下降速度要大大超过其就业比例下降速度，这种产值比例与就业比例下降的不同步，造成城乡劳动生产率决定的工资水平，必然是农业部门劳动力收入水平低于城市部门劳动力的收入水平，并最终形成城乡居民收入的差距。
关于城乡居民收入差距的变化，库兹涅茨倒U曲线理论认为， 在经济增长早期阶段迅速扩大，而后是短期的稳定，然后在增长的后期阶段逐步缩小。其原因是主要集中于工业的一些产业部门的迅速发展促进了经济增长，并使这些部门的从业者收入快速提高，从而城乡居民收入差距扩大。但随着劳动力更多地从低收入的传统产业向现代产业部门的转移，城乡居民的收入差距水平又会缩小。
刘易斯建立的二元经济发展理论指出，经济中存在着二元结构，即传统农业部门与现代工业部门，经济发展的过程就是剩余劳动力被不断增加的资本吸收的过程，正是通过投资的不断扩大和劳动力的重新配置，使现代部门不断扩大，国民收入不断增长，经济结构的二元特征将随着传统部门剩余劳动力被吸收完而消失。
钱纳里解释了决定劳动力从农业部门向工业部门转移的原因，认为劳动力在经济部门之间的配置，主要是受收入水平的影响，通常趋势是随收入水平提高，初级产业部门就业减少，而工业和服务业部门就业增加，同时，劳动力转移受预期收入、就业、政府支出的分配、生产结构及社会因素的影响。
Harris J.R.and M.P.Todaro（1970）也认为， 只要预期的实际工资大于农村的实际收入，劳动力由农村向城市迁移就会继续下去，从而促进一国城市化水平的提高，当农村移民数量多到迫使城市失业规模增大，工资收入下降，足以使城市的预期工资收入与农村工资收入相等时农村劳动力停止向城市转移，当城市预期工资收入小于农村工资收入时，会诱使劳动力从城市向农村的转移。
众多理论表明，由于农业生产自身的特点，以及农业部门与现代部门之间劳动生产率的差异，导致城乡差距在经济发展的特定阶段有其存在的必然性和合理性，正是这种城乡资源的利用效率和效益的差距，非农产业和城市才具有较大的吸引力，农村资源特别是劳动力资源才会以较快的速度流向城市，才能够顺利推进工业化和城市化，推进农业文明迈向工业文明和城市文明。而且，城乡差距在不同国家均不同程度存在，甚至会持续相当长时间。日本从明治维新至20世纪60年代，二元经济特征十分明显，表现的工农收入差距一直维持在1.3—3.1∶1之间。 美国农民拥有的资源禀赋和生产条件要优于日本，但农民收入仍然长期低于非农业人口，20世纪30年代大约为其40％，50、60年代为50％—70％，80年代为80％，现阶段才基本持平。
三、改革后我国农民收入增长和城乡收入差距变化的周期特征
（一）农民收入不断提升，但城乡差距呈现扩大趋势
改革开放以来，农民收入水平有了很大提高。改革前的1952—1978年中，农民人均纯收入累计只增加了76.57元，年均仅增加2.9元，年均增长率为3.3％[1]。改革后，农民人均纯收入由1978的133.6元提高到2003年的2622.2元，增长了2488.6元，年均增长99.54元，年均增长率为12.65％，扣除物价因素， 年均实际递增7.06％，同期我国GDP的年均增长速度为9.38％，说明在我国经济高速发展的同时，农村居民的收入水平基本得到了同步发展。与此同时，随着收入的提高，农民生活得到了普遍改善，农村居民家庭恩格尔系数由1978年的0.68，逐步下降到2002年的0.46。
但同期农民与城镇居民之间的收入差距无论从比值还是从绝对差额来看，却呈现出逐步扩大的趋势（参见图1、图2），表明农民收入的增长还没有进入库兹涅茨倒U曲线的后半阶段，虽然农村经济取得了巨大成就，农民收入不断提高， 生活得到改善，但城市居民收入增长得更快，农民相对贫困的程度加剧了。城乡人均收入差额由1978年的209.8元上升到2003年的5850元，考察其比值，80 年代上半期呈下降态势，1983、1984年降到最低点，为1.54∶1，1985年又升到1.86∶1，之后城乡居民收入差距不断扩大，虽然在90年代有所回复，但到2003年，已上升到3.23∶1。另外，由于比较的是农村居民纯收入与城镇居民可支配收入，必须考虑两指标之间的可比性，事实上后者往往容易被低估，而前者往往容易被高估，因此，如果将两者调整到可比状态，则差距将可能进一步拉大到5—6∶1[2]。
图1 城乡居民人均收入差额状况
图2 城乡居民人均收入比值变化
（二）农民收入中来自非农产业收入比重不断提高
由于农业劳动生产率低于现代工业部门的劳动生产率，意味着在农民收入增长中，来自农业的收入份额不断下降，来自第二产业和第三产业的非农产业收入分额不断上升，这是经济发展的基本规律。改革后我国农民收入增长的事实也证明了这一点，伴随着农民收入水平的提高，农民收入中来自农业的收入份额不断下降，来自第二产业和第三产业的非农产业收入份额不断上升。1978年，在农民人均纯收入中，农业收入和非农业收入的比重分别为84.95％和7.92％， 农业收入的份额远远高于非农业收入，到了2002年二者比重则变为47.17％和46.82％，农业收入比重下降了约38个百分点，而非农收入则上升了约39个百分点，形成了农业收入与非农业收入平分天下的格局。可以说，农民从二、三产业获得的工资性收入和其他收入已经成为影响农民收入的第一要素。
我国农民就业结构和收入结构的变化，符合基本经济规律，由于农业和非农产业就业收益上的差距，农民转向非农就业，农民收入中来自非农业产业的收入份额不断上升，但1985—2003年间，我国城乡差距总体趋向扩大，且目前看不出减缓的趋势，农民增收问题值得关注。见图3。
图3 农民收入结构变化
四、中国数据的计量经济学检验
（一）检验方法
传统的经济计量方法对经济现象之间均衡关系的研究分析， 容易导致谬误（Spurious）结论，上世纪八九十年代发展起来的时间序列变量的平稳性（Stationary）检验、协整（Cointegration）分析及格兰杰因果检验（GrangerCausality Test）等方法，在处理时间系列资料上取得了长足的进步。其中，Granger因果关系是基于向量自回归（VAR）模型来定义的，一般分为“基于水平VAR模型的因果关系检验”和“基于差分VAR模型的因果关系检验”，但前者因未考虑单个变量的非稳定性和变量系统的协整性而存在一定问题，而后者因可能丢失变量长期信息且要求首先进行变量的平稳性和协整关系检验，使其在实证检验中的应用受到限制。Toda和Yamamoto（1995）提出的“基于扩展（augmented）VAR模型的因果关系检验”可以不考虑各变量的单整过程和变量系统的协整性而进行因果关系检验，在研究者并不关注各变量间的协整性而只关注其因果关系，或者各变量间的协整不存在但需要研究其因果关系时，显得非常有用。
考虑如下的VAR（L）过程，假定模型的最优滞后阶数L已知：
Z[,t]＝v＋A[,1]Z[,t－1]＋…＋A[,L]Z[,t－L]＋ε[,t]
（1）
其中，Z[,t]，v和ε[,t]为n维向量，A[,y]为滞后阶数为r时的n×n系数矩阵， 误差向量ε[,t]为0均值的独立同分布过程。
Aaugmented VAR模型的因果关系检验要求在水平VAR（L）模型中加入额外的滞后阶数d（d为模型各变量的最大单整阶数），运用OLS法估计VAR（L＋d）模型并根据该模型进行因果关系检验，其实质是在水平VAR（L）模型的因果关系检验的基础上考虑了额外滞后阶数对检验结果的影响。
Z[,t]＝v＋A[,1]Z[,t－1]＋…＋A[,L]Z[,t－L]＋…＋A[,L＋d]Z[,t－L－d]＋ε[,t]
（2）
对模型（2）进行Wald系数检验，如果零假设H[,0]（H[,0]∶A[,y]中j行、k列的元素等于0，r＝1，…，L）不被拒绝，则Z[,t]的第k个元素是第j个元素的非Granger因，反之反是。检验时，仅需要对滞后期为L的估计系数向量运用标准渐进分布理论进行Wald系数检验，因为水平VAR模型的实际滞后阶数为L。
在利用VAR（L＋d）模型进行因果关系检验的基础上，可进一步根据VAR（L）模型得出脉冲响应函数（Impulse Response Function）以识别变量系统对来自随机扰动项一个标准差冲击的动态反应，并得出预测方差分解（Variance Decomposition）结果以将系统的预测均方误差分解成各变量冲击所作的贡献。
（二）样本及变量说明
由于1978—1984年间，农民收入非常规增长，毫无疑问，这期间的增长应归功于首先在广大农村开始的改革的制度效应，波及全国的农村经济体制改革释放了多年积累的农业生产力，而当时农村工业发展尚处于萌芽阶段，农民的收入主要来自农业。此后，随着改革向城市推进及城乡二元体制的松动，农村非农产业特别是乡镇企业迅速发展，同时，大量乡村劳动力走出乡村，流向城市和沿海经济发达地区，农民纯收入中来自二、三产业的比重不断上升，非农产业收入的贡献成为农民收入增长的主导力量。因此，本文选择1985—2003年为样本区间，利用时间序列数据，实证分析此期间内，究竟是农业发展还是农民的非农就业促进了农民收入的增长。
选择三个变量：①农民人均纯收入年实际增长率，以RI[,t]表示。②农业GDP 年实际增长率，以Y[,t]表示①，③全社会从业人员中二、三产业从业人员比重，可近似反映农村劳动力非农就业情况，以EM[,t]表示。事实上，若模型再包括一个反映二、三产业发展状况的变量将更为理想，因为这影响到农民非农就业的机会和工资水平，进而直接影响到农民的非农收入。遗憾的是，经过多方尝试，该变量进入模型后，总是存在自相关，当试图延长VAR（L）模型的滞后期时，又受到样本数据的制约，模型无法拟合。基于同样的原因，将二、三产业对农业劳动力的吸纳作为一个变量，而没有单独考虑其各自对农民人均纯收入的影响，也没有考虑财政支农等其他因素对农民人均纯收入的影响。各变量取值见表1，所有资料均来自2001和2004年《中国统计年鉴》。
表1 各变量的时间序列值（单位：％）
农民人均纯收入增长率 农业GDP增长率 全社会从业人员中二、三产业从业人员比重
1985年 7.78 1.83
37.6
1986年 3.24 3.28
39.1
1987年 5.19 4.74
40.0
1988年 6.40 2.50
40.7
1989年 -1.61 3.08
39.9
1990年 1.80 7.38
39.9
1991年 1.99 2.36
40.3
1992年 5.92 4.71
41.5
1993年 3.18 4.70
43.6
1994年 5.04 4.02
45.7
1995年 5.30 4.99
47.8
1996年 8.99 5.09
49.5
1997年 4.59 3.50
50.1
1998年 4.30 3.52
50.2
1999年 3.79 2.80
49.9
2000年 2.11 2.40
50.0
2001年 4.20 2.82
50.0
2002年 4.80 2.91
50.0
2003年 4.30 2.49
50.9
令Z[,t]＝［RI[,t]，Y[,t]，EM[,t]］[t]，Z[,t]包含了可能具有不同单整阶数（最高为d）的变量，这些变量之间或存在或不存在协整关系。若Z[,t]服从于VAR（L），则可以运用上述Aaugmented VAR 模型的因果关系检验方法进行变量间的因果关系检验。
（三）确定水平VAR模型的最佳滞后阶数L
由于VAR模型的实际滞后阶数是未知的，因此需要首先确定VAR模型的最佳滞后阶数，方法是从一般到特殊，从较大的滞后阶数开始，通过对应的t 值的显著性调整滞后阶数并选取初步滞后阶数，估计水平VAR；然后对其残差进行正态性和独立同分布（i，i，d）的诊断检验，据此调整滞后阶数并获得最佳滞后阶数。 经过反复试验，初步选取滞后阶数为2，对应的VAR（2）模型的3个残差的检验结果见表2，3个变量的残差均通过诊断检验，因此，可以确定水平VAR模型的最佳滞后阶数为L＝2。
表2 残差检验结果
残差
H[,0] Jarque-Bera值 P值
结论 H01
Q统计量 P值
结论
E[,1t] 正态 0.0931 0.9545 接受 i,i,d 1.5590 0.4586 接受
E[,2t] 正态 1.2824 0.5267 接受 i,i,d 0.7852 0.6753 接受
E[,3t] 正态 0.4981 0.7795 接受 i,i,d 0.3298 0.8480 接受
（四）Aaugmented VAR（L＋d）模型的估计结果
ADF和PP检验均显示，进入模型的三变量的最大滞后阶数为1，故d＝1 。 基于Aaugmented VAR（2＋1）模型的3变量系统Z[,t]＝［RI[,t]，Y[,t]，EM[,t]］[t]的Wald系数检验结果见表3。
表3 因果关系检验结果
H[,0] F值
P值
结论
Y[,t]不是RI[,t]的原因 0.1075 0.8998 接受
EM[,t]不是RI[,t]的原因 4.3426 0.0682 拒绝
表3显示，农业发展不是农民收入增长的原因，而至少在7％的显著性水平下，全社会从业人员中二、三产业从业人员比重的增长是农民人均纯收入增长的原因。因此，在1985—2003年间，促进我国农民收入增长的根本原因是农民的非农就业而不是农业经济的发展，表明在此期间以及今后可能很长的一段时间内，依靠农业发展来解决我国农民收入问题，进而解决“三农”问题，已没有多少空间，重要的是依靠二、三产业的发展解决农民的非农就业问题。但是，不能就此否定农业的作用，农业对农民增收乃至对整个国民经济的重要性是不言而喻的，因此，在下文的脉冲响应函数和预测方差分解的分析中将依然包括变量Y[,t]。
（五）脉冲响应函数
脉冲响应函数刻画的是在扰动项上加上一个单位标准差大小的新息（innovation）冲击对内生变量的当前值和未来值所带来的影响。图4是基于VAR（2）和MonteCarlo模拟的脉冲响应函数曲线，横轴代表滞后阶数，纵轴代表农民人均纯收入对各变量的响应程度，图中实线为计算值，虚线为响应函数值加减两倍标准差的置信带。根据脉冲响应函数曲线，农民人均纯收入增长率在受到农业GDP 增长率一个单位正向标准差的冲击后，在滞后1—5年的时期内冲击效应为正，农民收入上升，短期内，农业增长对农民纯收入具有明显的正效应。农民人均纯收入增长率在受到二、三产业就业比重一个单位正向标准差的冲击后，在之后1—7年内冲击效应为正，增长率上升。
图4 脉冲响应函数曲线
（六）预测方差分解
预测方差分解方法是将系统的预测均误差分解成系统中各变量冲击所作的贡献，体现每一个变量冲击的相对重要性。表4 是农民人均纯收入增长率的预测方差分解结果，通过方差分解可以考察增长率的方差被各变量所解释的情况。根据表4， 从第3期开始，方差分解结果基本稳定，在农民收入增长率的变动中，大约有34 ％左右的波动可以由农民的非农就业波动解释，而农业GDP增长率的波动仅能解释其3％左右。因此，1985—2003年间，对于农民收入增长来说，非农就业是比农业经济发展更重要的因素。
表4 方差分解表
时期 RI[,t]
Y[,t]
EM[,t]
1
100.0000 0.000000 0.000000
2
70.23384 3.059072 26.70708
3
63.45299 3.277073 33.26993
4
62.05729 3.094596 34.84812
5
61.98210 3.059938 34.95797
6
62.02550 3.058706 34.91580
7
62.02518 3.060664 34.91416
8
62.02316 3.060774 34.91607
五、结论与思考
城乡差距是不同国家不同时期均不同程度存在的普遍事实，改革后我国农民收入不断增长，但城乡差距并没有缩小，尤其是1985—2003年间，我国城乡差距总体趋向扩大，且目前看不出减缓的趋势。实证检验表明，1985—2003年，我国农民收入增长的根本原因不是农业经济的发展，而是农村劳动力的非农就业，即农村劳动力向二、三产业的转移，预示着要解决我国农民收入增长问题，必须在提高农业劳动生产率，促进农业生产稳步发展的基础上，加速工业化和城镇化进程，创造更多就业岗位，增加农民的非农就业机会。
（1）依托大中城市，转移农村劳动力。同发达国家相比，我国的城市数量少，分布极不平衡，城市整体上吸纳农村剩余劳动力的能力有限，而且，城市也出现了下岗，就业压力增大。但是，我国城市化整体上滞后于工业化，而根据世界城市化的经验和一般规律，一个国家的城市化水平达到30％以后，将进入城市化加速时期。因此，大中城市要充分发挥其经济中心的作用，利用资金、技术密集的优势，大力发展高新技术产业及其服务业，增加就业容量，吸纳农村劳动力，这不仅是农民增收的需要，也是我国城市自身发展的需要。
（2）将农民的非农就业与中小城镇建设结合起来，本着以市场为导向的原则，以能够产生关联效应和带动作用的产业为主导产业，将近几年发展不景气、吸纳农村劳动力能力逐渐减弱的乡镇企业转移和集中，通过各种基础设施建设，拓宽建筑业、运输业、服务业和其他相关产业的发展空间，形成聚集效应，既增加农民的非农就业机会，又推进我国城镇化进程。
（3）大力发展农村经济，增强就业吸纳能力。农村经济的发展， 农业现代化的推进不仅可以直接增加农民收入、提高我国农业的国际竞争力，而且会促进农业生产专业化和社会化水平的提高，这种产业分工可以产生大量的为农业服务的产前、产中和产后部门，这些部门所吸收的就业甚至大于农业生产部门本身。
收稿日期：2005—11—10
注释：
① 考虑到农业从业人数的变化，此处应选用人均农业GDP增长率，但农村庞大剩余劳动力的存在，使这两个变量对模型来说，并无实质不同，事实上，选择人均变量代替总量进入模型后，结果并没有改变。
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