曹 飛

（西安電子科技大學人文學院，陜西西安710071）

一、引 言

城鎮(zhèn)化是現(xiàn)代經(jīng)濟社會發(fā)展的基本規(guī)律。對于中國而言，城鎮(zhèn)化的推進不僅僅伴隨著工業(yè)化的推進，而且承擔著破解城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟、縮小城鄉(xiāng)差距、推動農村剩余勞動力轉移、實現(xiàn)農民增收多元化增收渠道的多重使命。從現(xiàn)實情況來看，農民工資性收入在農民人均純收入中所占的比重越來越大而引起廣泛關注。

關于工資性收入的重要性，有研究表明，工資性收入已成為推動農民增收的主要力量，越是工資收入比重大的地區(qū)農民收入水平越高[1-3]。辛翔飛等利用Blinder－Oaxaca計量分析方法，通過中西部地區(qū)間差異和高低收入組間差異兩個角度比較，發(fā)現(xiàn)工資性收入已成為影響農戶收入及其差異的重要因素[4]。鄭素芳認為，在耕地資源有限及農產品需求的低彈性的情況下，一方面導致增產能力受限，且增產不增收，因此工資性收入是提高農民收入的關鍵[5]。

關于農民工資性收入的影響因素的微觀角度，主要從農民個體特征來分析，如中國農村勞動力課題組通過分析四川省的住戶調查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，勞動力的性別、文化程度、年齡、婚姻狀況等個體特征對農村居民外出就業(yè)決策的影響最大[6]。還有的研究認為，受教育程度的提高有助于增加農村勞動力在非農產業(yè)就業(yè)機會和就業(yè)收入[7-10]。

關于農民工資性收入的影響因素的宏觀角度，主要從城鎮(zhèn)化、非農產值進行，有研究表明，人口城鎮(zhèn)化的推進已經(jīng)成為提高農民工資性收入的主要因素[11-15]。李振國、席建國的研究表明，農民工資性收入與非農產值之間存在協(xié)整關系[16]。徐增海的研究表明，經(jīng)濟發(fā)展水平、工業(yè)化水平、城鄉(xiāng)差距、農村的工業(yè)化程度對農民的工資性收入影響最大[17]187-191。

關于提高農民工資性收入的對策研究方面，有研究認為，城鎮(zhèn)化是工資性收入的主要支撐點，因而加快城鎮(zhèn)化發(fā)展是主要措施[18-21]。徐增海認為，要提高農民工資性收入，地方政府應積極發(fā)展非農產業(yè)、優(yōu)化產業(yè)結構、提高農民工整體素質等[17]192。

上述關于農民工資性收入影響因素的分析無疑為后續(xù)研究提供了思路，奠定了良好的基礎，但尚有進一步研究的必要。從研究對象上看，以全國范圍內對農民工資性收入影響因素研究的文獻較少。從研究的切入點來看，現(xiàn)有文獻對于城鎮(zhèn)化與農民收入之間的關系的分析主要關注人口城鎮(zhèn)化與農民收入之間的關系。事實上，人口城鎮(zhèn)化如果沒有經(jīng)濟城鎮(zhèn)化的配套，可能的結果是城鎮(zhèn)對省域勞動力的吸納不足；如果沒有就業(yè)城鎮(zhèn)化的跟進，那么人口城鎮(zhèn)化的結果可能是住在城里的農村人，其收入也無法保障；就交通網(wǎng)絡城鎮(zhèn)化而言，便捷的交通網(wǎng)絡不僅有助于推進農村剩余勞動力的轉移，還會推動農村城鎮(zhèn)化、農業(yè)現(xiàn)代化而創(chuàng)造更多的非農就業(yè)機會。從空間相關性來看，在對農民工資性收入影響因素的研究中，現(xiàn)有文獻忽視了在農民工資性收入的空間依賴性與空間相關性，在全國工資性收入較大及農民跨省域流動事實的情況下，忽視空間依賴性與相關性的研究，可能導致研究結論有偏及解釋力不足。

基于上述考慮，本文利用2001—2012年中國省域農民工資性收入，納入人口城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟城鎮(zhèn)化、就業(yè)城鎮(zhèn)化、交通網(wǎng)絡城鎮(zhèn)化及空間要素來進行探索，利用空間面板計量分析方法，對中國省域農民工資性收入影響因素進行實證分析，以期為相關決策提供參考依據(jù)。

二、中國省域農民工資性收入空間差異的可視化描述

由于區(qū)位優(yōu)勢差異、中國漸進式改革使中國經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)明顯的梯度差異，表現(xiàn)在農民工資性收入而言也是如此（見圖1、圖2）。因此，從全國來看，農民工資性收入與工資性收入占人均純收入的比重均呈現(xiàn)明顯的東、中、西梯度差異，在很大程度上解釋了農民向東南沿海流動的事實；就每個省區(qū)的情況來看，也是逐步增長的，這在很大程度上解釋了農民從農村進入城市的事實。

圖1 2001—2012年中國省域工資性收入比重比較

圖2 2001—2012年中國省域工資收入比較

為進一步分析中國省域農民工資性收入的區(qū)域性分布，需要從中觀的角度來進行比較，以2012年農民工資性收入及工資性收入占人均純收入的比重，進行區(qū)域化的分塊，分析中國省域農民工資性收入的分布特點。表1為我國31個省區(qū)（港澳臺地區(qū)數(shù)據(jù)缺失）2012年農民工資性收入比重及工資性收入。從表1可見，無論是工資性收入及其占人均純收入的比重，二者是高度吻合的，其意義說明工資性收入在人均純收入中的主導地位。黑龍江、吉林、內蒙古、新疆、西藏、云南等省區(qū)的農民工資性收入很低，主要是因為這些地區(qū)處于農牧區(qū)、邊疆區(qū)，且工業(yè)化、城鎮(zhèn)化水平滯后；甘肅、青海、寧夏、貴州、廣西、重慶、河南、湖北、遼寧較低；河北、山西、陜西、四川、湖南、山東、安徽、浙江、江西、福建為中等；北京、天津、江蘇、上海、廣東則較高。從全國來看，農民工資性收入及其占人均純收入比重與全國的經(jīng)濟布局基本吻合。

表1 2012年各省區(qū)農民工資性收入比重及工資性收入對比

三、理論模型和數(shù)據(jù)說明

（一）計量方法說明

在中國省域農民工資性收入存在較大的區(qū)域差異及農民大批跨省流動的背景下，農民工資性收入會因為農民的流出或流入而改變勞動力市場的供求，因而反過來影響農民工資性收入的波動。各省區(qū)農民工資性收入不是獨立分布的，而是相互依賴、相互影響的。如果還按照普通的最小二乘法去構建模型，雖然可能會簡化分析，但其結論往往是有偏的。因而，通過空間面板模型，既能獲得更高的自由度，又能體現(xiàn)空間依賴性，從而增加參數(shù)估計的有效性。

（二）構建空間加強矩陣

構建空間加強矩陣是空間面板分析的基礎。但不同的構建標準會有不同的分析效果。本文參照常規(guī)的鄰接原則，構建31×31的0、1空間鄰接矩陣。其中，海南的鄰接省份為廣東、廣西。

（三）Moran I指數(shù)估算

計算空間相關性的主要產生方法是空間Moran I指數(shù)的計算，主要包括全域空間自相關和局部空間自相關。全域空間自相關反映的是研究變量空間關聯(lián)程度的總體特征，用Global Moran's I表示，根據(jù)式（1）可見，Global Moran's I的值介于-1和1之間。

（1）式中：n為總省區(qū)數(shù)，yi、yj分別為省區(qū)i和省區(qū) j的農民工資性收入占人均純收入的比重，y為全國各省區(qū)農民工資性收入占人均純收入比重的平均值，Wij為空間權重矩陣。I值越趨近1，說明觀察變量在空間上呈現(xiàn)高度正相關依賴性；越接近0，說明觀測數(shù)值在地理空間呈隨機分布，彼此獨立的特征；越接近-1，表明觀察變量在空間上呈現(xiàn)高度負相關依賴性。根據(jù)公式(1)，可以計算出2001—2012年中國省際農民工資性收入空間自相關Moran I指數(shù)（見表2）。

表2 中國農民工資性收入比重的Global Moran's I指數(shù)

表明中國農民工資性收入在空間分布上具有明顯的正自相關關系，即全國各省域農民工資性收入的空間分布并非相互獨立，而是表現(xiàn)出相似值之間的空間集聚：一個區(qū)域的農民工資性收入除了會影響東道區(qū)域的經(jīng)濟社會發(fā)展，也會因為溢出效應而影響周邊地區(qū)的農民工資性收入。

全域Moran's I值衡量整個空間系統(tǒng)內總體相關性問題，是以全國的樣本進行計算的結果，即觀察樣本的整體分布情況。這意味著可能存在局部的觀察樣本與整體樣本計算的不一致。為了進一步具體計算全國各局部省域的空間相關性。本文使用空間關聯(lián)局域指標(LISA)來反映每個省區(qū)與相鄰省區(qū)之間的空間關聯(lián)程度，LISA指數(shù)用局部Moran's I指數(shù)計算：

yi、yj和Wij的意義同(1)式，根據(jù)相關性的定義來看，局部Moran's I可能大于0，則空間分布是LL（低乘低），低的被低的包圍，或者HH（高乘高），高的被高的包圍；如果小于0，則空間分布為HL（高乘低），高的被低的包圍，或者LH（低乘高），低的被高的包圍。圖3、圖4分別為2001年和2012年農民工資性收入局部分布的四象限圖。2001年處于第一、三象限的省區(qū)有18個，2012年處于第一、三象限的省區(qū)有22個，可見，中國農民工資性收入總體上的空間效應以正溢出性為主。由圖3、圖4可見，處于第一象限的主要是東部發(fā)達地區(qū)，第三象限的主要為中、西部地區(qū)。說明農民工資性收入比重與經(jīng)濟發(fā)展具有較高的吻合性，越是經(jīng)濟發(fā)達的地區(qū)，農民工資性收入比重越高；越是經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)，農民工資性收入比重越低。

（四）數(shù)據(jù)來源

全國31個省區(qū)（港澳臺地區(qū)數(shù)據(jù)缺失）農民人均純收入、工資性收入、人口城鎮(zhèn)化率、路網(wǎng)密度、二產產值的數(shù)據(jù)來源于2001—2012年《中國統(tǒng)計年鑒》。

圖3 2001年局域空間相關四象限圖

圖4 2012年局域空間相關四象限圖

四、實證分析

（一）基準模型的構建

基準模型的構建是空間面板分析的基礎。依據(jù)農民工資性收入影響因素經(jīng)濟學原理與現(xiàn)狀，參考現(xiàn)有文獻，本文選取人口城鎮(zhèn)化率、路網(wǎng)密度、非農就業(yè)比重、非農產值比重作為解釋變量，有兩個原因。第一，增加農民工資性收入的因素當然和人口城鎮(zhèn)化有關，但如果沒有路網(wǎng)密度的改善、非農產業(yè)的發(fā)展和非農就業(yè)的改善，那么農民的工資性的提高將沒有依托，即如果沒有相關產業(yè)、就業(yè)的支撐，單純的人口城鎮(zhèn)化導致的可能僅僅是住在城里的農村人，導致貧民窟和嚴重的就業(yè)問題。第二，上述變量采取的都是相對數(shù)值。原因是我們的被解釋變量工資性比重也是一個相對的量綱。如果解釋變量采取絕對數(shù)值不僅僅導致異方差，而且導致回歸結果將嚴重偏離。基于上述考慮構建基準模型。

式中：i表示截面維，i=1,2,3,…31；t表示時間維，t=1,2,3,…12；yit(%)表示被解釋變量在第i個截面單元第t時期的農民工資性收入比重；x表示4個解釋變量，即x1、x2、x3、x4，其中，x1為人口城鎮(zhèn)化率（%）、x2為路網(wǎng)密度(km/km2)、x3為非農就業(yè)比重（%）、x4為非農產值比重（%）；β表示4個相應解釋變量的系數(shù)，用β1、β2、β3、β4來表示。εit是標準誤差項，表示未觀測到的影響因變量的其他因素。ui為反映個體差異的變量，表示?。▍^(qū)、市）的固定效應，θt表示時間固定效應。

2.空間滯后模型(SLM)。由于中國省域農民工資性收入的較大差距和大批農民流動打工的事實，農民工資性收入在空間上存在一定的相關性，可以通過加入因變量的空間滯后因子進行分析，空間滯后模型的基本結構如下：

式中：ui表示空間固定效應，其控制了所有空間固定且不隨時間變化的變量；θt則表示時間固定效應，其控制了所有時間固定且不隨空間變化的變量；Wij是空間權重矩陣W中的一個元素。

3.空間誤差模型(SEM)。在模型設定過程中，很可能會遺漏一些與農民工資性收入有關的變量，而這些變量存在空間自相關性，同時區(qū)域間可能存在隨機誤差沖擊空間溢出效應。因此，在某些情況下，忽略誤差的空間自相關性也會造成模型設定的偏誤。

式中：Φit表示空間自相關誤差項，λ表示誤差項的空間自相關系數(shù)。

在上述基準模型的基礎上，按照空間計量的分析基本步驟、檢驗標準及分析方法，進一步進行模型估計與檢驗。

（二）模型估計與檢驗

通過前述全域與局域Moran's I的計算結果，表明了納入空間要素分析的必要性。另外，基于樣本獨立假設的最小二乘法對于空間依賴樣本的估計是有偏差的。LucAnselin建議采取極大似然估計，并提出如下判別準則：首先決定是否可以否定OLS估計結果，其依據(jù)是LM(lag)和LM(error)是否可以拒絕零假設。如果有一個LM檢驗統(tǒng)計量拒絕了零假設，另一個沒有拒絕，則堅持沒有被拒絕零假設的模型。如果兩個都拒絕了零假設，則通過比較LM和Robust LM(lag)檢驗的顯著性，采取顯著性強的那個模型來構建空間回歸模型[22]。

表3給出了不考慮空間效應下的空間計量模型分析，根據(jù)上述檢驗標準，基于固定效應的空間滯后模型的檢驗最為顯著。表4、表5分別給出了空間滯后模型和空間誤差模型的分析結果，但豪斯曼檢驗拒絕了隨機效應模型，且無論是空間滯后模型，還是空間誤差模型的時間固定效應與空間固定效應模型，除人口城鎮(zhèn)化率系數(shù)略有不同外，各解釋變量的符號基本一致。

結合log-likelihood及R2值，考慮到前述中國全域及局域空間摩爾指數(shù)的正溢出效應，根據(jù)經(jīng)濟學基本理論及中國農民工資性分布及農民工流動的基本現(xiàn)實，本文決定采取空間滯后的空間固定模型予以解釋，且空間滯后模型的空間固定效應與空間誤差模型的空間固定效應估計結果相差不大。

表3 不考慮空間效應下的空間計量模型分析

表4 空間滯后效應估計結果

表5 空間誤差模型估計結果

（續(xù)表5）

五、結論與討論

通過對2001—2012年全國31個省區(qū)農民工資性收入影響因素的空間面板分析，結合經(jīng)濟學基本理論及中國農民工省域流動的事實，得出如下主要結論：

（一）人口城鎮(zhèn)化對于農民工資性收入的提高并不明顯

人口城鎮(zhèn)化對于農民工資性收入的提高并不明顯。原因是，人口城鎮(zhèn)化是農民工資性收入提高的必要條件，但不是充要條件。因此，只改革戶籍制度讓大部分農民加入城鎮(zhèn)戶口，而不進行公共政策、公共服務的整體配套。那么，戶籍制度的改革僅意味著具有城鎮(zhèn)戶口的人多了。另外，從人口城鎮(zhèn)化的動機來看，有的人是為了城里更好的生活條件，有的則因為農村就學、就醫(yī)困難而進城，當然大部分人是為了更好的收入。如果，非農產值比重、非農就業(yè)比重低的話，那么已進入城市的農民也會因為無法就業(yè)而漂浮或住宿在城市，其收入也無法得到保障。由此，一方面應合理引導人口流動，考慮到城市吸納人口的限度與能力；另一方面，可考慮促進農村城鎮(zhèn)化和農業(yè)工業(yè)化、農業(yè)現(xiàn)代化，創(chuàng)造更多的農村非農就業(yè)機會，在提升農民工資性收入的同時促進城鄉(xiāng)一體化進程。

（二）路網(wǎng)密度的加大有助于提高農民工資性收入

路網(wǎng)密度的提高可在整體上改善基礎設施條件而帶動宏觀經(jīng)濟的發(fā)展。一方面，路網(wǎng)密度的完善可以加速城市經(jīng)濟的發(fā)展，從而帶來更多的非農就業(yè)機會；另一方面，路網(wǎng)密度的提升改變了農村閉塞的交通環(huán)境，改善了農村的生產與生活條件，將部分產業(yè)與人口分流到農村，促進農業(yè)工業(yè)化和農村城鎮(zhèn)化的推進，從而有助于集約城鎮(zhèn)建設用地；此外，路網(wǎng)密度的提高還可以促進城鄉(xiāng)統(tǒng)籌水平，推動城鄉(xiāng)一體化進程。

（三）非農就業(yè)比重增加將提高農民工資性收入

城鎮(zhèn)化的過程也是非農就業(yè)比重和非農產值比重增加的過程。配第·克拉克定律認為：隨著城鎮(zhèn)化的推進，無論產業(yè)產值比重，還是從業(yè)比重，都將呈現(xiàn)從“一、二、三”到“二、三、一”直至“三、二、一”的轉變。一方面，農業(yè)現(xiàn)代化的推進將更多的產生農業(yè)剩余勞動力；另一方面，非農產業(yè)的推進需要更多的勞動力補充。對于中國的工業(yè)來說，制造業(yè)非常發(fā)達，技術要求相對較低，因而在改革開放30多年來吸納了一大批農村剩余勞動力。另外，考慮到中國工業(yè)基礎薄弱與農村省域勞動力轉移的事實，應該繼續(xù)保持與發(fā)展一些勞動密集型的制造業(yè)。

（四）非農產值比重增加將提高農民工資性收入比重

非農產值比重的加大，也是工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的基本規(guī)律。近年來一直提倡城鄉(xiāng)統(tǒng)籌，但城鄉(xiāng)統(tǒng)籌絕不意味著農業(yè)產值占GDP的比重。一方面，非農產值提高是所有國家經(jīng)濟發(fā)展的基本規(guī)律與趨勢；另一方面，我們所說的城鄉(xiāng)統(tǒng)籌并不意味著農村只能發(fā)展農業(yè)而不能發(fā)展非農產業(yè)。從提高農民工資性收入的角度來說，無論農民是在城市還是在農村從事非農產業(yè)，都將提高其收入水平。

（五）農民工資性收入比重存在較大的溢出效應

由上述分析可見，在城鎮(zhèn)化的背景下，中國省域農民工資性收入存在較為明顯的外溢效應。其政策含義是明顯的，一方面，要通過戶籍制度改革，配套公共政策措施，建立和完善城鄉(xiāng)統(tǒng)一的勞動力市場，發(fā)揮市場機制在勞動力資源配置中的決定性作用；另一方面，要打破地域壁壘，培育與保障各省域之間一體化、協(xié)同化、自由化的勞動力自由流動市場機制。通過兩方面的結合，促進農村剩余勞動力在城鄉(xiāng)間、地區(qū)間的流動，為農民工資性收入的提高創(chuàng)造基本條件。