人力资本、生育率与中国农业发展——基于1995-2008年面板数据的实证分析

李志俊,郭剑雄,雷小兰

(1.陕西师范大学国际商学院,陕西 西安 710062;2.陕西师范大学农村发展研究中心,陕西 西安 710062)

一、引 言

根据库兹涅茨等人的工业化阶段理论和先行工业化国家的经验,大约到20世纪90年代,中国已经进入了工业化中期阶段①1993年,中国第一、二、三产业增加值占国内生产总值的比重分别为19.7%、46.6%和33.7%,数据来源于《中国统计年鉴 (2007)》。参照郭克莎:《中国工业化的进程问题与出路》,《中国社会科学》2000年第3期。。国际经验表明,工业化中期阶段是工业化和城市化的加速推进期,也是农业发展的一个非常重要和关键的时期。发端于英国、之后为所有西方发达国家所普遍采用、主流经济学竭力推荐的以工业化和高度城市化为突出标识的近现代经济发展模式并非是无可争议的[1]。当前中国农业发展的实践表明,农业发展离不开工业化、城市化以及政府相关政策等外部条件的支持,但更需要自身发展因素积累形成的内在动力的推动。我们认为,在进入工业化中期阶段以后,最重要、最关键的内部发展因素是农业人口的人力资本水平的普遍提高以及有利于这一条件形成的农民家庭生育率选择的改变。

人力资本可以作为经济持续增长的动力已是不争的事实[2][3][4][5]6]。在引入人力资本的基础上, Becker和Barro等人内生地揭示了人力资本和生育率的决定问题②参见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).。人力资本积累和生育率的决定均与家庭有关,家庭决策的最优化过程决定了最优的人力资本水平和生育率水平。在一个有人口量质权衡的经济系统中,会出现高人力资本积累率、低生育率和高产出率的“发展稳态”。当工业化背景下人力资本高收益率特性逐渐显现时,农民及其家庭成员人力资本水平的选择成为其重要的决策变量。在相关研究中,我们将农业人口人力资本水平的不断提升乃至最终与城市居民人力资本的趋同,作为工业化和城市化背景下农业完成现代化改造的充分条件来考虑[7]。本文借鉴贝克尔等人的思想,同时把农民人力资本水平的提高处理为农民家庭生育决策的内生变量。

一些研究用定量分析方法研究了人力资本对农业增长的作用[8][9][10]。尽管研究结果都显示了人力资本对农业增长的显著的正向作用,但所取时间段和测度方法存在分歧,且并未就人力资本的形成因素作进一步的分析和测度。本文以工业化和城市化加速发展为背景,利用中国1995-2008年的面板数据,进行人力资本、生育率和农业发展间的Granger因果关系的实证检验,以期验证各要素对中国农业发展的影响程度和作用机制。

二、人力资本、生育率与中国农业发展的Granger检验

(一)样本、变量设置

以进入工业化中期阶段为起点,选取中国31个省份14个年度 (1995-2008)的面板数据作为样本①对于原数据及未列出各项的检验结果,感兴趣的读者可向作者所要。。各变量为:农业发展水平 (Y),该变量为模型的被解释变量,用农、林、牧、渔、副总产值来测度;农业劳动力 (N);农作物播种总面积 (L);农业机械动力投入 (P);化肥投入 (FE)②上述变量的数据来源为中国宏观经济数据库《区域经济》。;人力资本 (H),用各地区农村居民中高中文化程度以上的比例来衡量③1997-2008年数据来源于1998-2006年的《中国农村住户调查年鉴》,1995、1996年数据来源于1996年和1998年的《中国人口统计年鉴》。;农村户均人口数 (FA),它从侧面反映了生育率水平④1995-2004年数据来源于《中国农业统计资料汇编 (1949-2004)》;2005-2008年数据来自相应年份《中国农业年鉴》。。

(二)各省 (区、市)农业发展及其相关变量的平稳性检验

由于样本为中国各地区的时间序列数据,为了防止谬误回归,对数据进行单位根检验⑤采用ADF检验法,根据各变量序列的基本时序图确定截距项和时间趋势是否存在,再根据AIC准则确定滞后阶数,最后对比Σ统计量和临界值判定各变量序列是否平稳,所使用的计量软件为Eviews6.0。。根据对各省 (区)农村户均人口、农村居民中高中及以上文化程度的比例与农业发展的平稳性检验可知,三个变量的原始序列均不平稳。在10%的显著性水平上,农业发展变量仅仅在冀、辽和青等三个省区是二阶单整,其余均为一阶单整,即I(1);闽、鲁、桂的户均人口数是二阶单整,其余省份都为I(1);高中及以上文化程度人口比例除沪外,其余都是I(1)。时间序列变量的因果关系检验需要使用上述变量的平稳形式,因此为了研究的一致性,我们统一采用上述变量的变化率作为描述各省区的人力资本、生育率与农业发展变量。

(三)分省 (区、市)别的Granger因果关系检验

根据对各变量的平稳性检验的滞后阶数,对各变量的相应滞后变量进行Granger因果关系检验,以考察各省区农业发展及相关变量的因果关系 (见表1所示)。

1.人力资本与农业发展的 Granger检验结果。辽等5个省区的检验结果是相互独立。在京、津、蒙等省区,农业发展是农村人力资本的 Granger成因,可见这些省区农业经济的发展是农村人力资本的先导变量,农村经济发展有利于农村居民人力资本水平的提升。冀等15个省区验证了农业发展的内生性。追其原因可能是我们统计的仅仅是中国整体上进入工业中期阶段以来的十多年,统计期相对较短;全国各省区进入工业中期阶段的时间不一致,造成不同区域人力资本对农业经济发展的关键性作用体现出分异的状态。

表1 各省 (区、市)农村户均人口、高中文化程度比例与农业发展的Granger关系检验

续表

2.生育率与农业发展的Granger检验结果。仅吉等6省 (区、市)的户均人口与农业发展间的关系是相互独立的。冀等8省区呈现出农业发展是农村家庭规模减少的 Granger成因,表明农业经济的发展是农村户均人口变动的先导变量。其余17个省区的结果均显示农村居民家庭人口规模是农业发展的Granger成因,证明了在我们的考察期内中国大部分省区农业发展的内生状态。

3.人力资本与生育率的 Granger检验结果。人力资本与生育率的Granger检验结果显示,仅在渝、滇、陕、青二者间相互独立。京等5个省区农村家庭规模的变化是其人力资本提升的先导变量,也即生育率的下降对人力资本水平提升的显著作用。冀等17个省区的人力资本推动农村居民家庭生育孩子的质量替代。津、皖、鄂、粤、琼这5个省区农村地区人力资本与生育率处于良性循环中,生育率与人力资本的逆向变动机制已经形成。

三、模型设定、检验、筛选及模型回归结果

为了消除原始数据序列的异方差,本文对变量取对数形式,待估模型为:

其中,i代表截面维度;t代表时间维度。由于待估方程右端含有内生变量,造成普通最小二乘法的估计有偏且不一致①模型中解释变量在进行普通最小二乘法估计时可能存在多重共线性,但我们并未考虑该问题,原因如下:第一,我们所选取的解释变量均为重要的农业生产投入变量,若删除某个变量,可能造成农业生产函数的不完整;第二,我们的重点是考察人力资本这一变量内生条件下的农业发展,且使用的估计方法为工具变量法。。待估方程是恰好识别的,因此采用工具变量法进行估计②工具变量的选取应符合与内生变量高度相关且与残差项正交的特性,根据前面人力资本变量与家庭人口规模的Granger因果检验结果,我们采用家庭人口规模作为工具变量。我们省略了关于农业产出和生育率、人力资本和生育率的结构式方程。。判别估计模型究竟采用随机效应模型还是固定效应模型,通常使用Hausman检验方法。分别对模型中的截面和时期为随机效应的模型进行Hausman检验的结果表明:在5%的置信水平下,随机效应优于固定效应模型③Hausman检验的随机效应模型的Chi-Sq.统计值为0.0203,其相伴概率为1.0000。。

基于我们分析的是中国1995-2008年各省区的面板数据,为了减少由于截面数据造成的异方差影响,执行可行的广义最小二乘法 (GLS)进行估计,结果见表2。其中,模型1-3为使用工具变量法的估计结果,模型4为广义最小二乘法的随机效应估计①模型1表示成分变异系数Swamy-Arora时期随机效应模型,模型2表示执行模型1、并以White变异数修正法进行变异数异质性调整的截面随机效应估计,模型3为成分变异系数Wallace-Hussain的截面随机效应的估计。广义最小二乘法的截面随机效应估计结果与模型4没有太大区别,因此表4没有单独列出。。

表2 1995-2008年中国农业发展面板数据回归结果

不包含工具变量的估计结果 (见表2中模型4)显示,在5%的显著性水平下,化肥施用量对农业产出的弹性最大 (0.479),其次为农机动力 (0.296),人力资本的弹性系数仅为0.063,表明在不考虑人力资本内生性的时候,对农业产出的要素而言,化肥和农业机械成为农业生产中最稀缺的资源。

当使用工具变量法进行估计时,各要素投入的系数相差不大。弹性系数最小的要素为劳动力,且为负值,可见,尽管农村劳动力进行了大量转移,但目前的农业劳动者仍存在剩余。农机动力的产出弹性多数为负,这并不一定意味着农业增长所需要的机械动力越少越好,而可能是因为农业的土地规模限制了农业机械的产出效应。化肥施用量在全部估计模型中系数都为正,且产出弹性在0.5左右,证明农业化肥施用量对农业经济发展有较强的作用。作为常规生产要素的耕地投入,作用也很显著,说明在进入工业化中期阶段的最初十余年年,耕地资源仍是农业发展的重要保证。产出弹性系数最大的要素是人力资本,其估计值大致介于0.4-0.8之间,且其作用高度显著,充分说明人力资本已经成为1995-2008年中国农业发展最主要的变量。使用家庭人口规模衡量的生育率作为工具变量估计农业发展的模型,凸显了中国进入工业化中期阶段以来人力资本作为农业发展的内生要素的重要效应。

四、结论及政策建议

本文使用中国1995-2008年的面板数据,将人力资本和生育率引入农业发展模型进行实证研究,分析进入工业化中期阶段以后各要素对中国农业发展的影响。实证分析结果表明:中国进入工业化中期阶段后的14年里,农村地区已经形成了人口量质逆向变化的良性发展态势;考察期内大部分省区的人力资本是农业发展的先导变量。相比较使用广义最小二乘法估计的农业发展模型,使用工具变量法后,人力资本作为农业生产的最重要的投入要素作用更为明显。因此,我们得出与预期框架相符合的结论:在进入工业化中期阶段的背景下,很大程度上,农民通过生育率的调整来促使人力资本水平的改善,同时农村人力资本水平的不断提升成为中国农业部门发展的主要源泉。

在经济发展进入到工业化中期阶段以后,加速农业发展的政府政策的重点,应当是满足农民家庭生育率下降而产生的不断增长的对人力资本投资需求,实现农村地区人力资本积累率的提高和人力资本存量的增长。第一,加大对农村地区的教育和培训投入。第二,完善农村人力资本投资市场,动员和引导社会资源向农村基础教育投资,破除教育领域的制度性障碍。第三,进一步开放和完善劳动力市场。因为完备的劳动力市场是为人力资本正确定价的前提,只有人力资本被正确定价,对人投资的有利性才会充分显现,从而激发农民向人力资本的投资需求。

[1]朱乐尧,周淑景.回归农业——中国经济超越工业化发展模式的现实选择 (上)[M].北京:中央编译出版社,2005.1.

[2]Schultz T.Reflectionson Investment in Man[J].Journal of Political Economy,1962,70,pp.1-8.

[3]Becker Gary S.Human Capital[M].New York:Columbia University Press,for the National Bureauof Economic Research,1964,pp.22-28.

[4]Romer P.Endogenous Technological Change[J].Journal of Political Economy,1990,(98),pp.71-102.

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[6]Engelbrecht H.J.International R&D Spillovers,Human Capital and Productivity in OECD Economies:An Empirical Investigation[J]. European Economic Review,1997,(41),pp.1479-1488.

[7]郭剑雄,李志俊.劳动力选择性转移条件下的农业发展机制 [J].经济研究,2009,(5):31-41.

[8]周晓,朱农.论人力资本对中国农村经济增长的作用 [J].中国人口科学,2003,(6):17-24.

[9]李勋来,李国平,李福柱.农村人力资本陷阱:对中国农村的验证与分析 [J].中国农村观察,2005,(5):17-22.

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