李志俊,郭劍雄,雷小蘭

(1.陜西師范大學(xué)國際商學(xué)院,陜西 西安 710062;2.陜西師范大學(xué)農(nóng)村發(fā)展研究中心,陜西 西安 710062)

一、引 言

根據(jù)庫茲涅茨等人的工業(yè)化階段理論和先行工業(yè)化國家的經(jīng)驗,大約到20世紀(jì)90年代,中國已經(jīng)進(jìn)入了工業(yè)化中期階段①1993年,中國第一、二、三產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重分別為19.7%、46.6%和33.7%,數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒 (2007)》。參照郭克莎:《中國工業(yè)化的進(jìn)程問題與出路》,《中國社會科學(xué)》2000年第3期。。國際經(jīng)驗表明,工業(yè)化中期階段是工業(yè)化和城市化的加速推進(jìn)期,也是農(nóng)業(yè)發(fā)展的一個非常重要和關(guān)鍵的時期。發(fā)端于英國、之后為所有西方發(fā)達(dá)國家所普遍采用、主流經(jīng)濟學(xué)竭力推薦的以工業(yè)化和高度城市化為突出標(biāo)識的近現(xiàn)代經(jīng)濟發(fā)展模式并非是無可爭議的[1]。當(dāng)前中國農(nóng)業(yè)發(fā)展的實踐表明,農(nóng)業(yè)發(fā)展離不開工業(yè)化、城市化以及政府相關(guān)政策等外部條件的支持,但更需要自身發(fā)展因素積累形成的內(nèi)在動力的推動。我們認(rèn)為,在進(jìn)入工業(yè)化中期階段以后,最重要、最關(guān)鍵的內(nèi)部發(fā)展因素是農(nóng)業(yè)人口的人力資本水平的普遍提高以及有利于這一條件形成的農(nóng)民家庭生育率選擇的改變。

人力資本可以作為經(jīng)濟持續(xù)增長的動力已是不爭的事實[2][3][4][5]6]。在引入人力資本的基礎(chǔ)上, Becker和Barro等人內(nèi)生地揭示了人力資本和生育率的決定問題②參見Robert J.Barro,Gary S.Becker and Nigel Tomes.Human Capital and Fallof Families[J].Journalof Labor Economics,1986,(4),NO.3,Part 2 (July);Gary S.Becker,Kevin M.Murphy and Mark M.Tamura.Human Capital,Fertility and Economic Growth[J].Journalof Political Economy,1990,(98),NO. 5,Part 2(October).。人力資本積累和生育率的決定均與家庭有關(guān),家庭決策的最優(yōu)化過程決定了最優(yōu)的人力資本水平和生育率水平。在一個有人口量質(zhì)權(quán)衡的經(jīng)濟系統(tǒng)中,會出現(xiàn)高人力資本積累率、低生育率和高產(chǎn)出率的“發(fā)展穩(wěn)態(tài)”。當(dāng)工業(yè)化背景下人力資本高收益率特性逐漸顯現(xiàn)時,農(nóng)民及其家庭成員人力資本水平的選擇成為其重要的決策變量。在相關(guān)研究中,我們將農(nóng)業(yè)人口人力資本水平的不斷提升乃至最終與城市居民人力資本的趨同,作為工業(yè)化和城市化背景下農(nóng)業(yè)完成現(xiàn)代化改造的充分條件來考慮[7]。本文借鑒貝克爾等人的思想,同時把農(nóng)民人力資本水平的提高處理為農(nóng)民家庭生育決策的內(nèi)生變量。

一些研究用定量分析方法研究了人力資本對農(nóng)業(yè)增長的作用[8][9][10]。盡管研究結(jié)果都顯示了人力資本對農(nóng)業(yè)增長的顯著的正向作用,但所取時間段和測度方法存在分歧,且并未就人力資本的形成因素作進(jìn)一步的分析和測度。本文以工業(yè)化和城市化加速發(fā)展為背景,利用中國1995-2008年的面板數(shù)據(jù),進(jìn)行人力資本、生育率和農(nóng)業(yè)發(fā)展間的Granger因果關(guān)系的實證檢驗,以期驗證各要素對中國農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響程度和作用機制。

二、人力資本、生育率與中國農(nóng)業(yè)發(fā)展的Granger檢驗

(一)樣本、變量設(shè)置

以進(jìn)入工業(yè)化中期階段為起點,選取中國31個省份14個年度 (1995-2008)的面板數(shù)據(jù)作為樣本①對于原數(shù)據(jù)及未列出各項的檢驗結(jié)果,感興趣的讀者可向作者所要。。各變量為:農(nóng)業(yè)發(fā)展水平 (Y),該變量為模型的被解釋變量,用農(nóng)、林、牧、漁、副總產(chǎn)值來測度;農(nóng)業(yè)勞動力 (N);農(nóng)作物播種總面積 (L);農(nóng)業(yè)機械動力投入 (P);化肥投入 (FE)②上述變量的數(shù)據(jù)來源為中國宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫《區(qū)域經(jīng)濟》。;人力資本 (H),用各地區(qū)農(nóng)村居民中高中文化程度以上的比例來衡量③1997-2008年數(shù)據(jù)來源于1998-2006年的《中國農(nóng)村住戶調(diào)查年鑒》,1995、1996年數(shù)據(jù)來源于1996年和1998年的《中國人口統(tǒng)計年鑒》。;農(nóng)村戶均人口數(shù) (FA),它從側(cè)面反映了生育率水平④1995-2004年數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計資料匯編 (1949-2004)》;2005-2008年數(shù)據(jù)來自相應(yīng)年份《中國農(nóng)業(yè)年鑒》。。

(二)各省 (區(qū)、市)農(nóng)業(yè)發(fā)展及其相關(guān)變量的平穩(wěn)性檢驗

由于樣本為中國各地區(qū)的時間序列數(shù)據(jù),為了防止謬誤回歸,對數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗⑤采用ADF檢驗法,根據(jù)各變量序列的基本時序圖確定截距項和時間趨勢是否存在,再根據(jù)AIC準(zhǔn)則確定滯后階數(shù),最后對比Σ統(tǒng)計量和臨界值判定各變量序列是否平穩(wěn),所使用的計量軟件為Eviews6.0。。根據(jù)對各省 (區(qū))農(nóng)村戶均人口、農(nóng)村居民中高中及以上文化程度的比例與農(nóng)業(yè)發(fā)展的平穩(wěn)性檢驗可知,三個變量的原始序列均不平穩(wěn)。在10%的顯著性水平上,農(nóng)業(yè)發(fā)展變量僅僅在冀、遼和青等三個省區(qū)是二階單整,其余均為一階單整,即I(1);閩、魯、桂的戶均人口數(shù)是二階單整,其余省份都為I(1);高中及以上文化程度人口比例除滬外,其余都是I(1)。時間序列變量的因果關(guān)系檢驗需要使用上述變量的平穩(wěn)形式,因此為了研究的一致性,我們統(tǒng)一采用上述變量的變化率作為描述各省區(qū)的人力資本、生育率與農(nóng)業(yè)發(fā)展變量。

(三)分省 (區(qū)、市)別的Granger因果關(guān)系檢驗

根據(jù)對各變量的平穩(wěn)性檢驗的滯后階數(shù),對各變量的相應(yīng)滯后變量進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗,以考察各省區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展及相關(guān)變量的因果關(guān)系 (見表1所示)。

1.人力資本與農(nóng)業(yè)發(fā)展的 Granger檢驗結(jié)果。遼等5個省區(qū)的檢驗結(jié)果是相互獨立。在京、津、蒙等省區(qū),農(nóng)業(yè)發(fā)展是農(nóng)村人力資本的 Granger成因,可見這些省區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展是農(nóng)村人力資本的先導(dǎo)變量,農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展有利于農(nóng)村居民人力資本水平的提升。冀等15個省區(qū)驗證了農(nóng)業(yè)發(fā)展的內(nèi)生性。追其原因可能是我們統(tǒng)計的僅僅是中國整體上進(jìn)入工業(yè)中期階段以來的十多年,統(tǒng)計期相對較短;全國各省區(qū)進(jìn)入工業(yè)中期階段的時間不一致,造成不同區(qū)域人力資本對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵性作用體現(xiàn)出分異的狀態(tài)。

表1 各省 (區(qū)、市)農(nóng)村戶均人口、高中文化程度比例與農(nóng)業(yè)發(fā)展的Granger關(guān)系檢驗

續(xù)表

2.生育率與農(nóng)業(yè)發(fā)展的Granger檢驗結(jié)果。僅吉等6省 (區(qū)、市)的戶均人口與農(nóng)業(yè)發(fā)展間的關(guān)系是相互獨立的。冀等8省區(qū)呈現(xiàn)出農(nóng)業(yè)發(fā)展是農(nóng)村家庭規(guī)模減少的 Granger成因,表明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展是農(nóng)村戶均人口變動的先導(dǎo)變量。其余17個省區(qū)的結(jié)果均顯示農(nóng)村居民家庭人口規(guī)模是農(nóng)業(yè)發(fā)展的Granger成因,證明了在我們的考察期內(nèi)中國大部分省區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的內(nèi)生狀態(tài)。

3.人力資本與生育率的 Granger檢驗結(jié)果。人力資本與生育率的Granger檢驗結(jié)果顯示,僅在渝、滇、陜、青二者間相互獨立。京等5個省區(qū)農(nóng)村家庭規(guī)模的變化是其人力資本提升的先導(dǎo)變量,也即生育率的下降對人力資本水平提升的顯著作用。冀等17個省區(qū)的人力資本推動農(nóng)村居民家庭生育孩子的質(zhì)量替代。津、皖、鄂、粵、瓊這5個省區(qū)農(nóng)村地區(qū)人力資本與生育率處于良性循環(huán)中,生育率與人力資本的逆向變動機制已經(jīng)形成。

三、模型設(shè)定、檢驗、篩選及模型回歸結(jié)果

為了消除原始數(shù)據(jù)序列的異方差,本文對變量取對數(shù)形式,待估模型為:

其中,i代表截面維度;t代表時間維度。由于待估方程右端含有內(nèi)生變量,造成普通最小二乘法的估計有偏且不一致①模型中解釋變量在進(jìn)行普通最小二乘法估計時可能存在多重共線性,但我們并未考慮該問題,原因如下:第一,我們所選取的解釋變量均為重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入變量,若刪除某個變量,可能造成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的不完整;第二,我們的重點是考察人力資本這一變量內(nèi)生條件下的農(nóng)業(yè)發(fā)展,且使用的估計方法為工具變量法。。待估方程是恰好識別的,因此采用工具變量法進(jìn)行估計②工具變量的選取應(yīng)符合與內(nèi)生變量高度相關(guān)且與殘差項正交的特性,根據(jù)前面人力資本變量與家庭人口規(guī)模的Granger因果檢驗結(jié)果,我們采用家庭人口規(guī)模作為工具變量。我們省略了關(guān)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和生育率、人力資本和生育率的結(jié)構(gòu)式方程。。判別估計模型究竟采用隨機效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型,通常使用Hausman檢驗方法。分別對模型中的截面和時期為隨機效應(yīng)的模型進(jìn)行Hausman檢驗的結(jié)果表明:在5%的置信水平下,隨機效應(yīng)優(yōu)于固定效應(yīng)模型③Hausman檢驗的隨機效應(yīng)模型的Chi-Sq.統(tǒng)計值為0.0203,其相伴概率為1.0000。。

基于我們分析的是中國1995-2008年各省區(qū)的面板數(shù)據(jù),為了減少由于截面數(shù)據(jù)造成的異方差影響,執(zhí)行可行的廣義最小二乘法 (GLS)進(jìn)行估計,結(jié)果見表2。其中,模型1-3為使用工具變量法的估計結(jié)果,模型4為廣義最小二乘法的隨機效應(yīng)估計①模型1表示成分變異系數(shù)Swamy-Arora時期隨機效應(yīng)模型,模型2表示執(zhí)行模型1、并以White變異數(shù)修正法進(jìn)行變異數(shù)異質(zhì)性調(diào)整的截面隨機效應(yīng)估計,模型3為成分變異系數(shù)Wallace-Hussain的截面隨機效應(yīng)的估計。廣義最小二乘法的截面隨機效應(yīng)估計結(jié)果與模型4沒有太大區(qū)別,因此表4沒有單獨列出。。

表2 1995-2008年中國農(nóng)業(yè)發(fā)展面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果

不包含工具變量的估計結(jié)果 (見表2中模型4)顯示,在5%的顯著性水平下,化肥施用量對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的彈性最大 (0.479),其次為農(nóng)機動力 (0.296),人力資本的彈性系數(shù)僅為0.063,表明在不考慮人力資本內(nèi)生性的時候,對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的要素而言,化肥和農(nóng)業(yè)機械成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中最稀缺的資源。

當(dāng)使用工具變量法進(jìn)行估計時,各要素投入的系數(shù)相差不大。彈性系數(shù)最小的要素為勞動力,且為負(fù)值,可見,盡管農(nóng)村勞動力進(jìn)行了大量轉(zhuǎn)移,但目前的農(nóng)業(yè)勞動者仍存在剩余。農(nóng)機動力的產(chǎn)出彈性多數(shù)為負(fù),這并不一定意味著農(nóng)業(yè)增長所需要的機械動力越少越好,而可能是因為農(nóng)業(yè)的土地規(guī)模限制了農(nóng)業(yè)機械的產(chǎn)出效應(yīng)?；适┯昧吭谌抗烙嬆Ｐ椭邢禂?shù)都為正,且產(chǎn)出彈性在0.5左右,證明農(nóng)業(yè)化肥施用量對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展有較強的作用。作為常規(guī)生產(chǎn)要素的耕地投入,作用也很顯著,說明在進(jìn)入工業(yè)化中期階段的最初十余年年,耕地資源仍是農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要保證。產(chǎn)出彈性系數(shù)最大的要素是人力資本,其估計值大致介于0.4-0.8之間,且其作用高度顯著,充分說明人力資本已經(jīng)成為1995-2008年中國農(nóng)業(yè)發(fā)展最主要的變量。使用家庭人口規(guī)模衡量的生育率作為工具變量估計農(nóng)業(yè)發(fā)展的模型,凸顯了中國進(jìn)入工業(yè)化中期階段以來人力資本作為農(nóng)業(yè)發(fā)展的內(nèi)生要素的重要效應(yīng)。

四、結(jié)論及政策建議

本文使用中國1995-2008年的面板數(shù)據(jù),將人力資本和生育率引入農(nóng)業(yè)發(fā)展模型進(jìn)行實證研究,分析進(jìn)入工業(yè)化中期階段以后各要素對中國農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響。實證分析結(jié)果表明:中國進(jìn)入工業(yè)化中期階段后的14年里,農(nóng)村地區(qū)已經(jīng)形成了人口量質(zhì)逆向變化的良性發(fā)展態(tài)勢;考察期內(nèi)大部分省區(qū)的人力資本是農(nóng)業(yè)發(fā)展的先導(dǎo)變量。相比較使用廣義最小二乘法估計的農(nóng)業(yè)發(fā)展模型,使用工具變量法后,人力資本作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的最重要的投入要素作用更為明顯。因此,我們得出與預(yù)期框架相符合的結(jié)論:在進(jìn)入工業(yè)化中期階段的背景下,很大程度上,農(nóng)民通過生育率的調(diào)整來促使人力資本水平的改善,同時農(nóng)村人力資本水平的不斷提升成為中國農(nóng)業(yè)部門發(fā)展的主要源泉。

在經(jīng)濟發(fā)展進(jìn)入到工業(yè)化中期階段以后,加速農(nóng)業(yè)發(fā)展的政府政策的重點,應(yīng)當(dāng)是滿足農(nóng)民家庭生育率下降而產(chǎn)生的不斷增長的對人力資本投資需求,實現(xiàn)農(nóng)村地區(qū)人力資本積累率的提高和人力資本存量的增長。第一,加大對農(nóng)村地區(qū)的教育和培訓(xùn)投入。第二,完善農(nóng)村人力資本投資市場,動員和引導(dǎo)社會資源向農(nóng)村基礎(chǔ)教育投資,破除教育領(lǐng)域的制度性障礙。第三,進(jìn)一步開放和完善勞動力市場。因為完備的勞動力市場是為人力資本正確定價的前提,只有人力資本被正確定價,對人投資的有利性才會充分顯現(xiàn),從而激發(fā)農(nóng)民向人力資本的投資需求。

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