农村居民收入区域差异影响因素的实证分析

2014-10-27王学军

西北民族大学学报（哲学社会科学版） 2014年5期

钱力，王学军

（1.兰州商学院经济学院，甘肃兰州730020；2.兰州商学院工商管理学院，甘肃兰州730020）

一、引言

收入差距问题一直是经济学关注的重要研究领域，居民收入区域差距是差距问题的重要组成部分，而农村居民收入区域差异问题更是经济社会研究的热点。深入分析农村居民收入区域差异影响因素，对于控制区域间农村居民收入差异以及提高农村居民收入有着重要的意义，有利于拓展农村消费市场，以扩大内需拉动农村经济增长。

农村居民收入区域差异影响因素的实证分析目前主要有三种研究方法，第一种方法是分析农村居民收入影响因素，如姚琼［1］和邹思远［2］等，用农村居民收入作为因变量，认为理论上说影响农村居民收入的因素都会影响农村居民收入区域差距的变化，因此，从收入影响因素角度考察收入区域差距因素；第二种方法是分析农村居民收入差距影响因素，如刘荣材［3］、唐平［4］和熊璋琳［5］等，用农村居民收入差距作为因变量，将区域收入差距因素和收入差距因素等同起来，认为影响农村居民收入差距的因素包括了影响农村居民收入区域差距的因素，两者息息相关；第三种方法是分析农村居民收入区域差距影响因素，如白菊红［6］和陶应虎［7］等，用农村居民收入区域差距的基尼系数和泰尔指数等作为因变量，分析各影响因素和农村居民收入区域差距的关系。农村居民收入区域差距是衡量不同区域间农村居民收入水平的差异，综合了农村居民收入因素和区域因素，因此，农村居民收入区域差异影响因素不能简单地等同于农村居民收入影响因素或者农村居民收入差距影响因素，在分析过程中必须考虑不同区域间的差异因素。本文采用第三种分析方法，即考察不同影响因素对农村居民收入区域差异的影响。

二、指标选取和数据处理

在自变量选择上，有些学者从农村居民收入来源角度分析农村居民收入区域差距影响因素，如胡文国［8］、王计强［9］和芮田生［10］等将农村居民收入在四个来源基础上进一步细分，再分析哪种来源影响了农村居民收入区域差距。更多学者结合农村居民收入来源与农村居民收入影响因素以及区域差异因素选择自变量，如万广华选择了土地、劳动、资本和教育等11个变量分析，认为地理因素是收入不平等的最主要因素，资本投入是最重要因素［11］；胡兵引入农业生产结构、农业机械总动力和有效灌溉面积等9个自变量，分析认为影响区域农村居民收入差距最重要的因素是各地区二、三产业以及由此引起的城市化发展［12］。由于农村居民收入区域差异影响因素既包括不同收入来源因素，又包含各区域自然地理空间差异影响因素等，因此在自变量选择上采用大多数学者使用的多变量分析方法。

结合理论分析和相关文献研究，本文选取反映农村居民收入省际间差距和区域间差距的基尼系数为因变量，选取自然地理条件等五组共16个因素考察农村居民收入区域差异影响因素，包括自然地理因素、经济发展因素、农业发展政策和投入因素、农村非农经济发展因素以及农村劳动力素质等因素。

表1 中国农村居民收入区域差异影响因素初步选取

时间序列数据考察1978－2011年，共34个年份，采用的数据均来源于正规的出版年鉴，包括历年的《中国统计年鉴》《新中国六十年统计资料汇编》《中国农村统计年鉴》《中国农村住户调查年鉴》《中国农产品价格调查年鉴》《中国财政年鉴》《中国乡镇企业及农产品加工业年鉴》以及分省的统计年鉴等。由于不同指标的量纲不同，为了消除或减弱样本数据噪声干扰而呈现的不规则波动，对样本数据采用进行了标准化处理。为了把标准化数据压缩到［0，1］区间，采用极值标准化即归一化处理，其公式为：X＝（X＇－X＇min）／（X＇max－X＇min），式中 X为数据标准化值，X＇为原始数据值，X＇min为原始数据最小值，X＇max为原始数据最大值［13］。最后，将归一化后的数据作为影响因素分析的基础数据样本。

经济系统中的各要素之间是相互交错依存，很难完全独立，自变量样本过多容易产生多重共线性，影响分析的稳定性和准确性，需要对自变量进行筛选，采用相关性分析精简自变量间高度相关的自变量以及与因变量相关度很低的自变量。相关系数大于0.8以上，说明变量间有很强的相关性，选取因变量y与自变量x的相关系数大于0.75的共8个自变量，结合自变量与因变量相关性排序再依据自变量相关性两两比较后排除了x12和x15，通过变量相关性分析，最终保留了x2、x4、x6、x8、x11和x14共6个自变量，正好能够在影响因素指标的5个准则层都得到反映。

表2 相关系数矩阵

三、模型构建与实证分析

（一）模型构建

采用选取的自变量和因变量，建立农村居民收入区域差距影响因素线性回归模型，设定如下：

式中，Yt为t（t＝1978，…，2011）年农村居民收入省际间差距基尼系数或者为农村居民收入区域间差距基尼系数，Xit为筛选后的t年i（i＝1，2…，6）影响因素数值，为了便于分析，将相关性分析筛选出来的6个自变量x2、x4、x6、x8、x11、x14进行重新编号为 Xi（i＝1，2…，6），β0和βi为待估参数，μt为随机误差项。

（二）省际间农村居民收入差异影响因素分析

首先，单位根检验。为了避免伪回归现象的产生，在影响因素分析之前，需要对变量样本数据进行数据稳定性检验，常用的方法是进行单位根检验。采用ADF单位根检验法对省际间y、x1、x2、x3、x4、x5和x6进行平稳性检验。结果表明原变量除了x2以外都是非平稳时间序列；进行一阶差分后发现除了Δx3在1%临界值下尚不平稳以外，其他变量的一阶差分均平稳，但在5%临界值下所有变量一阶差分均呈现出平稳性，达到一阶单整序列即遵循I（1）单位根过程，具有相同的单整阶数。因此，所选变量可能存在长期稳定关系，满足了协整检验前提，可以用协整分析。

其次，协整检验。单位根检验仅仅是针对变量的数据平稳性检验，但变量之间是否存在长期均衡关系需要进一步进行协整检验。由于涉及多个时间序列变量协整关系检验，运用协整检验中的Johansen法，分析变量之间是否存在长期均衡关系。

用Johansen法建立的VAR模型对滞后期比较敏感，适当增加滞后期长度可以在一定程度上消除误差项中的自相关，但滞后期长度过大会影响自由度减小，不同滞后期对结果产生很大影响，需要用AIC和SC准则对滞后期进行选择。从VAR模型滞后期选择情况看，滞后期为3的时候AIC值最小。由于协整检验模型滞后期为无约束VAR模型一阶差分变量滞后期，无约束VAR模型滞后期为3，因此确定协整检验模型滞后期为2［14］。选择有截距项而不带趋势项的Johansen法进行协整检验。

表3 各变量ADF单位根检验结果

表4 VAR模型的最佳滞后期选择

表5 Johansen协整检验结果

从协整检验结果看，迹统计检验显示存在6个协整方程，最大特征检验显示存在5个协整方程，即变量之间存在稳定的长期均衡关系。运用标准化协整向量表达式，写出方程的协整关系式为：

式中括号内为标准差，LR对数似然值为495.642。协整方程式反映了时序变量之间的长期均衡关系，有效灌溉率x1和农产品生产价格总指数x3与省际间农村居民收入差距基尼系数y呈现同向关系，而农业生产结构系数x2、单位耕地面积农业机械总动力x4、农村非农劳动力比重x5和农村初中以上文化劳动力比重x6与省际间农村居民收入差距基尼系数y呈现反向关系。

再次，结果分析。通过对省际间样本数据的单位根检验得出各变量具有相同的单整阶数，时序变量数据是平稳的。协整检验得出变量之间存在长期均衡关系，通过标准化的协整方程可以看出各自变量与因变量之间的关系以及影响程度，排除正负方向按照影响力依次排序为：农村初中以上文化劳动力比重、农业生产结构系数、有效灌溉率、农产品生产价格总指数、单位耕地面积农业机械总动力和农村非农劳动力比重，即农村劳动者素质和农业生产结构是省际间农村居民收入差异的主要影响因素。

有效灌溉率（x1）。有效灌溉率是有效灌溉面积占农作物总播种面积比重，衡量的是一个地区农业生产的水资源灌溉情况。有效灌溉率同省际间农村居民收入差距基尼系数呈现同方向关系，即说明农业灌溉程度是拉开省际间农村居民收入差距的重要因素。农业生产有着很大的地域自然环境特殊性，特别是受到水资源影响较大，故灌溉率变化1%引起省际间基尼系数变化6.240%。不同省际之间水资源分布不同，一些水资源丰富的省份农业生产条件较好，农村居民收入水平较高，而一些干旱少雨的省份农业生产严重缺水，产量低下，农村居民收入水平较低。因此，水资源是影响农业生产的一个很重要因素，也是拉开省际间农村居民收入水平的重要因素。

农业生产结构系数（x2）。农业生产结构是农业生产中各个产业在农业中所占比重情况，由于粮食作物投资收益率要低于经济作物以及一些林牧业收益率，所以一般认为农业生产结构中种植业比重不宜偏高，农业生产结构优化的方向就是提高收益率高的农业产业比重。这里用种植业所占农业比重来衡量农业生产结构系数，其值越低在一定程度上说明了农业生产投资回报率越高。从协整方程看，农业生产结构系数与省际间农村居民收入差距基尼系数呈现反向关系，即农业生产结构系数变动1%带来基尼系数反向变动7.465%，种植业在农业中的比重越高带来省际间农村居民收入差距基尼系数越小，即农业生产中的非种植业比重越高农村居民收入差距越大，这也说明了农业生产投资回报率高的农业产业比重增加拉大了省际间农村居民收入差距。

农产品生产价格总指数（x3）。农产品生产价格指数反映的是生产者出售农产品价格波动情况的相对数，反映了农产品生产价格和结构变动情况。农产品生产价格总指数与省际间农村居民收入差距基尼系数呈同方向变动，价格指数变化1%带来基尼系数变化3.113%，即价格指数相对数增加会引起收入差距扩大。农产品出售价格越高，所带来的省际间农村居民收入差距就越大。

单位耕地面积农业机械总动力（x4）。农业机械总动力反映了农业生产现代化程度，农业机械总动力与省际间农村居民收入差距基尼系数呈反方向变化，即农业机械总动力变化1%带来基尼系数反方向变化2.068%。农业生产的机械化程度越高代表农业生产效率越高，农村居民收入水平增加越快，省际间农村居民收入差距就越小。

农村非农劳动力比重（x5）。非农劳动力比重是衡量农村非农产业发展的一个重要指标，非农产业收入在农村居民收入中的比重越来越高，逐渐成为农村居民收入的主要来源。农村非农劳动力比重变化1%引起省际间农村居民收入差距基尼系数反方向变化0.370%，即农村非农劳动力比重越大农村居民收入省际间差距就越小，源于非农收入增加了农村居民收入，缩小了省际间农村居民收入差距。

农村初中以上文化劳动力比重（x6）。劳动力素质包括身体素质和科学文化素质两个方面，农村劳动力的文化程度对农村居民收入有着重要的影响。初中以上文化劳动力比重变化1%带来省际间农村居民收入反方向变化10.795%，即农村居民文化程度越高省际间农村居民收入差距就越小。文化程度对省际间基尼系数影响是6个要素中影响力最大的一个，说明农村劳动力的文化程度不仅对农村居民收入有着重要的影响，而且对缩小省际间农村居民收入差距也有着重要的意义。

（三）区际间农村居民收入差异影响因素分析

首先，单位根检验。由于区际间农村居民收入差异影响因素即自变量与省际间一致，故在此只需要对农村居民收入区际间差距的基尼系数进行ADF平稳性检验。

对农村居民收入区际间差距基尼系数y原序列进行ADF检验，依据AIC最小化准则，采用检验形式（c，0，5）即含有截距项、不含时间趋势项和滞后阶数为5，检验结果如下：

表6 区际间差距基尼系数y原序列ADF检验结果

从检验结果看，ADF检验统计量的值为－2.92 499，虽然比10%临界值略小，但比1%和5%临界值都大，不能说明其具有很好的稳定性，即y原序列是不平稳的，需要对其进行一阶差分序列ADF检验，依然采用AIC最小化准则，检验形式为（0，0，0），即不含有截距项、不含时间趋势项且滞后阶数为0，检验结果如下：

表7 区际间差距基尼系数y一阶差分序列ADF检验结果

从检验结果看，ADF检验统计量的值为－3.85 577，小于1%临界值，说明Δy具有很好的平稳性，满足I（1）单位根过程，与其他自变量均满足一阶单整，具有相同的单整阶数，可能有长期的稳定关系，满足了协整检验前提，可以用协整分析。

其次，协整检验。用Johansen法对各变量之间是否存在长期均衡关系进行检验，依据AIC和SC准则，结合协整模型与无约束VAR模型相互关系，最终确定协整检验模型滞后期为2，且选择有截距项而不带趋势项的Johansen法进行协整检验。

表8 VAR模型的最佳滞后期选择

表9 Johansen协整检验结果

从协整检验结果看，迹统计检验显示存在7个协整方程，最大特征检验显示存在6个协整方程，即变量之间存在稳定的长期均衡关系。运用标准化协整向量表达式，写出方程的协整关系式为：

式中括号内为标准差，LR对数似然值为564.382。协整方程式反映了时序变量之间的长期均衡关系，有效灌溉率x1、农业生产结构系数x2、单位耕地面积农业机械总动力x4和农村非农劳动力比重x5与区际间农村居民收入差距基尼系数y呈现反向关系，而农产品生产价格总指数x3和农村初中以上文化劳动力比重x6与区际间农村居民收入差距基尼系数y呈现同向关系。

再次，结果分析。区际间农村居民收入差距各影响因素与区际间农村居民收入基尼系数通过ADF检验呈现出同阶平稳性，协整检验又显示出变量间有长期的均衡关系。不考虑正负影响的情况下，区际间农村居民收入差距影响因素按照系数绝对值依次排序为：农村初中以上文化劳动力比重、有效灌溉率、农产品生产价格总指数、单位耕地面积农业机械总动力、农业生产结构系数和农村非农劳动力比重，即劳动者素质和农业灌溉情况是区际间农村居民收入差距的主要影响因素。

四、结论及说明

基于相关理论和文献研究，建立农村居民收入区域差异影响因素指标体系，通过相关性分析筛选出其中6个因素对农村居民收入区域差异影响情况进行分析，通过ADF检验变量的平稳性以及运用Johansen协整分析法检验各变量间的长期均衡关系，最后得出标准化的协整方程，对比分析可以看出，相对于省际间和区际间农村居民收入差异影响因素，不同影响因素在影响方向上、影响程度上以及影响因素排序上略有不同。

第一，从影响的方向上看。在区际间农村居民收入差距影响因素标准化协整方程中，x1、x2、x4和x5与y呈现反方向变化，即这些因素的提升会带来区际间农村居民收入差距缩小。与省际间农村居民收入差距影响因素不同的是x1即有效灌溉率，有效灌溉率对省际间农村居民收入差距是同方向影响即有效灌溉率越高导致省际间农村居民收入差距越大，主要源于省际间农业生产水资源的分布差异性较大。而有效灌溉率与区际间农村居民收入差距是反方向关系，即灌溉率越高带来区际间农村居民收入差距越小，主要原因可能是区际间比省际间水资源相对均匀化。可能区域内某个省份水资源相对稀缺，但是区域内若干个省份相互链接成一个整体后，水资源布局情况可能得到一定均衡化。故提高农业生产灌溉率有利于缩小区际间农村居民收入差距。此外，在区际间农村居民收入差距影响因素标准化协整方程中，x3和x6与y呈现同方向变化，即x3和x6的提升会带来收入差距的扩大。这里不同的是x6即农村初中以上文化劳动力比重对省际间与区际间农村居民收入差距影响方向相异，对省际间农村居民收入差距呈现缩小作用，而对区际间农村居民收入差距表现出扩大作用，即农村居民文化素质的提高会在一定程度上扩大区际间农村居民收入差距，原因可能是区域化扩大了文化差异性对农村居民收入的影响，比如高收入地区农村居民文化素质要远远高于低收入地区，劳动者文化素质的区域差异成为区际间农村居民收入差距扩大的一个重要因素。

第二，从影响的程度上看。通过对比省际间与区际间农村居民收入差距影响因素的两个标准化协整方程系数可以发现，第二个方程比第一个方程各因素系数明显减小了，第一个方程变量系数除了x5系数以外其余均大于1，说明各因素对省际间农村居民收入差距影响程度较大。而第二个方程各变量系数普遍较小，除了x1和x6略大于1以外，其余变量系数均小于1，说明各因素对区际间农村居民收入差距影响程度要小于对省际间农村居民收入差距的影响程度。主要原因一方面可能是区际间农村居民收入差距基尼系数值要小于省际间，区际间差距要小于省际间差距；另一方面原因可能是区域化减小了各因素的影响程度，缩小了个体差异性。

第三，从影响因素排序上看。不考虑系数的正负性，依据两个协整方程变量的系数绝对值排序情况，省际间排序为：x6＞x2＞x1＞x3＞x4＞x5，即农村劳动者素质和农业生产结构是省际间农村居民收入差距的主要影响因素；区际间排序为：x6＞x1＞x3＞x4＞x2＞x5，即劳动者素质和农业灌溉情况是区际间农村居民收入差距的主要影响因素。省际间和区际间农村居民收入差距影响因素排序大致相似，主要因素都为劳动者素质、农业灌溉水平和农业生产结构，突出了农业生产主体、农业生产资源和农业产业结构的重要性。

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