农业分工对农民收入增长的影响效应研究

王留鑫，洪名勇

（1.西北大学a.经济管理学院；b.中国西部经济发展研究中心，西安 710127；2.贵州大学 管理学院，贵阳 550025）

0 引言

分工能够显著提高劳动生产率基本成为学界的共识，农业一度因为其生产特性而使农业分工的发展受到局限。但随着农业技术的进步、农业生产市场环境的发展、农业生产组织形式的演变，农业的专业化分工也逐渐发展起来，依托农业生产环节的各种分工形式，出现了各种专业化的分工主体，这对于农业增效、农民增收有着极大的影响。为此，本文先是进行农业分工程度的测算，进而定量分析农业分工的发展对农民收入的影响效应。

1 农业分工的演进和增收作用

既有研究已经逐渐认识到中国农业增长方式转变的驱动力量在于提高农业、农村、农民的分工水平[1]。并且农业生产各阶段的市场化交换日益频繁，农产品生产的中间环节越来越多，迂回生产链条越来越长，提供农业生产社会化服务的中间组织也不断延伸农业生产链条[2]，实现农业生产环节的外包[3]，完善农业的分工体系。从农业分工发展的现实考察及理论分析来看，农业分工的发展主要取决于内生交易费用和外生交易费用的大小[4]，因为农业分工可以节省内生交易费用[5]，有效提高生产效率[6]，而且农业技术、机械的应用和农业信息化改变了农业生产格局，对于外生交易费用的增加起到抑制作用，同时，地权细分和合约治理的完善不断深化农业分工[7]。而且随着农业分工的深化，又推动市场中介组织的发展，进而扩展了交易网络，形成规模报酬递增，降低交易成本，反过来，市场中介组织通过降低交易费用又能形成有利的分工生成环境，加速创新，从而促进农业分工的演进[8]。农业分工的发展也可推动农业产业集群的实现，农业产业集群的发展和升级也能促进分工的细化[9]。

从对农业分工的定量研究来看，一是用商品化程度和贸易依存度来度量中国农村的分工水平[10]，但这种度量是对农村所存在的各行业间的分工水平进行的度量，而没有度量农业内部的分工水平。或者仅在借鉴杨小凯计算方法的基础上列出了农业分工程度的指标测算公式，但并未进行实际的计算[11]。二是根据分工增加迂回生产程度的思想分别从物质资本迂回、人力资本迂回、专业组织推进、内部结构调整和外部劳力流转等五个方面建立指标，测算我国农业分工演进综合指数，但这种计算方法在无量纲化的处理上，方法简单，而且选取的指标种类较少，且仅是横截面指标，解释力显得不足[12]。

从农业分工与农民增收相互关系的定量实证分析的角度来看，一是通过对农业专业化分工与农民收入之间的相关关系进行研究发现农业的专业化分工能有效促进农民收入的增加[13]。二是运用SBM-DEA模型和空间计量分析方法实证分析发现农业产业分工和农业生产环节分工对农业生产效率的提升有显著影响[14]。

既有文献已较为全面地就农业分工的生成和深化机制以及其对“三农”问题的影响进行了探讨，但发现对于农业分工的理论定性研究多、计量实证分析少，而且理论研究以纯理性的探讨或案例的剖析为主。同时，计量实证分析上，一是没有详细测算我国历年农业分工的程度，要么仅是提出了分工的计算公式，要么计量分析范畴不同，要么计算偏简单。二是很少有从实证角度研究农业分工对农民收入增长的影响研究，仅可查到的一篇农业分工与农民收入增长的实证研究是从农户微观数据调查采用Probit模型进行研究，而并没有测算农业分工程度，为此，本文构建农业分工指数体系，利用主成分分析方法进行历年中国农业分工指数的测算，并通过最小二乘法和误差修正实证分析农业分工与农民增收的关系。

2 多维度农业分工指标变量解析

2.1 指标界定

农业分工指标从农业机械化程度、农业生产迂回程度和农业市场化程度三个维度展开，其中共有9个指标（见表1）。从农业机械化程度来看，农业的分工需要从工业（尤其是机械动力）上引进，因为工业的发展能吸引农业劳动力的转移，而且工业生产的农业机械能为农业生产提供动力，实现农业生产的机械化、标准化作业，因此工业的发展也能促进农业分工发展。从农业生产迂回程度来看，依据杨格（1928）[15]“分工一般取决于分工”的思想，分工提高迂回生产程度。从农业市场化程度来看，因为分工受市场范围的限制，农业市场化程度越高，农业分工水平也就越高。

表1 农业分工指数之指标分类

（1）农林牧渔业从业人数占比（X1）。农业分工从一定程度说是人们从事职业行业的分类，因此选取农林牧渔业从业人数占乡村从业总人数的比重以代表从事农业者与其他行业职业从事者的分工。按传统小农经济，太多的农业劳动力固守在土地上，人多地少，农业分工的水平就低，相反，农林牧渔业从业人数占比较小，农业分工水平就高。

（2）大型农机具拥有量占比（X2）。农业需要从工业中引进分工[16，17]，因此选取大型农机拥有量占比来表示，大型农机拥有量越大，从工业中引进的的分工越多，农业的分工水平也就越大。农村居民家庭拥有大中型拖拉机数量（X3）、小型和手扶拖拉机数量（X4）同大型农机具拥有量占比（X2）选取意义相同，以便更全面衡量农业从工业中引进的分工，以及机械力对人力和蓄力的替代。

（3）家庭农业经营支出占比（X5）。农业分工水平越高，农民购买农业服务或投入品就越多，体现在支出上就是农业家庭经营支出越大，家庭农业经营支出占比等于家庭农业经营支出除以家庭经营费用支出。

（4）农民家庭经营性收入占比（X6）。这一指标与农林牧渔业从业人数（X1）占比相对应，当更多的农民从事农业之外的生产活动，得自农业经营方面的收入就相对较少，也间接印证了X1指标的变化，并反映出农业分工水平的变化。

（5）农业中间消耗占比（X7）。农业分工水平越高，农业产前、产中、产后各环节的市场交换必然发生，中间环节必然增加，这无形中就增加了中间消耗，由此，选取农业中间消耗占比来表示，它等于农业中间消耗除以农业总产值。

（6）人均粮食消费量占比（X8）。传统小农经济，自给自足、自产自销，农业的分工水平低。相反，农业的分工水平提高，人均粮食消费量占人均粮食产量比重就下降。

（7）每亩主产品出售量占比（X9）。有分工必然伴有交换，农业分工水平提高，农产品出售量占产量比重必然上升，所以选取每亩主产品出售量占比来表示，它等于每亩主产品出售量除以每亩主产品产量。

2.2 数据来源

本文所用数据取自国家统计局网站数据库，以及历年《中国农村统计年鉴》和《中国统计年鉴》，农村居民家庭拥有大中型拖拉机数量（X3）、农村居民家庭拥有小型和手扶拖拉机数量（X4）的指标数据皆直接来自国家统计局网站数据库，其余指标都是通过相应数据计算得来。考虑到数据的可得性、连续性，本文选取的数据时间范围是1995—2016年。

3 农业分工指数测算及回归分析

3.1 农业分工指数测算

因本文选取农业分工指标的单位和属性各不相同，导致数据指标的不可比，为此，首先采用SPSS19.0软件对数据进行无量纲化的标准处理，以使数据变得可比和统一，本文无量纲化处理方法选用Z_score方法进行。因篇幅限制，无量纲化的标准处理结果，未列于文中。为避免各原始变量间的多重共线性问题，接下来对经过标准化处理后的数据变量进行主成分分析，通过对各变量数据的降维，把可能存在相关性的数据变量浓缩为一个新变量，以提取出最有解释力和说服力的主成分，这些主成分保留了原始变量的大量信息，而又互不相干。主成分根据计算出来的方差贡献率和累积贡献率来确定，主成分方差贡献率和累积贡献率计算结果如表2所示。

表2 农业分工方差贡献率和累积贡献率分布

从表2主成分分析的计算结果看，只有前两个主成分的特征根大于1，而且从方差贡献率和累计贡献率来看，主成分1的方差占所有主成分方差的66.437%，而且前两个主成分的累计方差贡献率达到82.613%，从此可看出前两个主成分已足够描述农业分工水平。而且前两个主成分经过方差极大值旋转后的特征值都大于1，另外从碎石图中各因子的分布来看，可以直接观察到前面2个因子位于陡坡上，而后的7个因子散点则形成了一个平台，也说明选取前两个成分因子即可。

进而，为计算历年农业分工指数，还必须计算各主成分在各变量上的载荷权重，从而得出各主成分的系数表达式。表3是主成分系数矩阵，这些变量说明了各主成分在各变量上的载荷，9个原始变量也将由这两个主成分来替代。

表3 主成分矩阵

由主成分系数矩阵，可得出各主成分的表达式：

由这两个主成分表达式可以计算出对应的主成分数值，然后由这两个主成分就可以计算出农业分工综合指数，经计算可看出，农业分工总体趋势是随着时间而不断提高的，历年农业分工指数的趋势图如图1所示。

3.2 农业分工与农民人均纯收入实证分析

为分析农业分工与农民人均纯收入间的关系，现利用上文计算的1995—2016年农业分工指数，并从历年《中国统计年鉴》选取对应年份的农民人均纯收入进行回归分析。为避免变量模型出现“伪回归”，先运用Eviews8对农民人均纯收入和农业分工指数进行ADF单位根平稳性检验，为保证数据的可量纲化以及OLS回归分析对变量的正态性要求，对农民人均纯收入取对数进行分析。结果见表4。

表4 各变量ADF单位根检验结果

由表4可见，农民人均纯收入（Lnincome）和农业分工指数（SDI）的二阶差分序列变量，都拒绝了单位根检验，均在1%显著水平上平稳，因此两个变量都是非平稳的二阶单整序列，即均服从I（2），可以进行协整检验。经Johansen协整检验，得出两个变量间存在协整关系的判断。

由于农民人均纯收入和农民分工指数都满足二阶单整序列，满足协整检验前提，运用E-G两步法分别对Lnincome和SDI、SDI和Lnincome进行协整回归，检验两者间是否存在长期协整关系。利用最小二乘法分别估计以Lnincome和SDI互为因变量和自变量所构成的回归方程，结果如下：

从式（1）和式（2）来看，两个模型拟合较好，但DW值偏小，可能存在自相关。从T检验和F检验的统计结果来看，农业分工与农民人均纯收入的线性关系显著。最后，分别对以上两式回归方程的残差序列Resid（1）、Resid（2）进行平稳性检验，结果如表5所示。

表5 残差平稳性检验结果

由表5可见，两个残差序列的单位根检验中ADF值均小于在1%、5%和10%显著水平下的临界值，残差项是平稳的，说明两个变量间存在协整关系，由此也可知两个变量间存在长期稳定的关系。

为了检验分析农业分工与农民人均纯收入间的长期均衡关系是否存在偏离，建立误差修正模型分析农民人均纯收入与农业分工的短期影响效应，误差修正模型回归结果如下：

从以上两式来看，两方程的拟合优度很高，模拟效果很好，但方程（3）中各变量的回归系数大都不显著，说明农业分工对农民人均纯收入的短期影响效应不显著，故不做分析。从方程（3）来看，农业分工水平提高1%，农民人均纯收入上升0.019%；从方程（4）来看，农民人均纯收入上升1%，会引起农业分工水平上升2.27%，其影响系数小于长期协整回归中的系数，说明农民人均纯收入对农业分工水平的长期影响效应更显著。但为了避免“伪回归”，进行格兰杰因果关系检验，如表6所示。

表6 格兰杰因果关系检验

格兰杰因果关系结果表明，农民人均纯收入是农业分工变动的原因，同时农业分工也是农民人均纯收入变动的原因，这种现象的一种可能解释是农民收入的增加使得农民更有能力购买农业机械以增加农业固定资产投资，也有能力购买农业生产专业化服务，建立在彼此比较优势和机会成本基础之上，使农业生产由原来家庭内部分工向社会大分工演进，增加了农业生产的中间环节，推动农业分工水平的提高，反之，农业分工水平的提高通过降低交易费用、提高农业生产效率等作用机制促进农民人均纯收入的增加。由此得出结论，农业分工与农民人均纯收入两者间存在互动促进作用。

4 结论及建议

本文通过主成分分析利用1995—2016年的时间序列数据构建指标体系，测算了我国的农业分工指数，发现我国农业分工水平增长很快，年均增速38.55%。而且，为分析农业分工与农民人均纯收入间的关系进行OLS回归分析并建立误差修正模型，发现虽然两变量间的回归通过了计量检验，拟合优度也很好，能够说明农业分工与农民人均纯收入间存在长期稳定关系，同时为避免“伪回归”，在格兰杰因果关系检验中，发现农民人均纯收入是农业分工指数变动的原因；反之，同样成立，即农业分工与农民人均纯收入两者间存在互动促进作用。

针对以上研究结论，认为实现农业分工对农民收入增长的促进作用应从提高农业分工水平和降低农业分工产生的交易费用两方面入手：

（1）继续实行农机具购置补贴。农业自身特性决定了其自身的分工水平不会太高，而需要通过从工业中购置农业机械引进分工，继续实行农机具购置补贴，提高农业机械的普及率，实现机械对人力的替代，能减少因人力使用的监督成本，也便于标准化生产。从“分工受制于分工”的角度来说，购置农业机械引进分工，可以提高分工水平。

（2）实现农业的社会化服务体系建设。农业专业化与分工两者相互促进，农业分工水平的提高，必然要求农业生产专业化水平的跟进，发展各种农业专业化服务组织，利用专业化带来的规模经济。市场化服务与公益服务相结合。

（3）发展农业产业化。农业产业化可以延伸农业产业链条，提高农业生产迂回程度，以创造更多的附加值，减弱农业风险对农民收入的不利影响，普惠农民。

（4）完善农产品市场建设。分工受市场范围的限制，完善农产品市场建设，扩充农产品市场规模，市场规模扩大可以提升分工水平。发挥市场的机制作用，实现与政府协调和市场协调相适应，消除市场进入壁垒，降低交易费用。