农业生产率、要素禀赋与农村家庭收入——基于CHIP数据的理论与实证研究

王文波 张彦彦

(南开大学 经济学院，天津 300071)

一、引言与相关文献综述

农民收入增长可以体现农村发展水平，是农村可持续发展的保障，是事关我国城乡协同发展的重大经济问题。为了解决农民收入增长缓慢的问题，近年来中央“一号文件”对农业资源利用、农村人力资源开发、培育新型农民以及农业机械化等事关农村发展的重大问题给予了重点关注，包括农业生产率、土地禀赋、人力资本禀赋等，并试图通过农业生产率进步及土地禀赋和人力资本禀赋的改善来活跃农村经济，进而实现农民增收。那么，农业生产率影响农民收入增长的机制是什么？在土地城镇化向人口城镇化转变过程中，推动农民收入增长的动力机制又有哪些变化呢？本文将重点针对上述问题展开深入研究。

有关农业生产率、土地禀赋、人力资本禀赋与农民收入增长的研究，较早的文献可追溯到20世纪50年代，Lewis(1954)提出二元经济结构理论，强调将农业部门的资源尽快地转移到非农部门，这有利于城乡二元经济向一元经济转变，促进经济发展，进而提高农民收入水平。在此之后，Fei et al.(1961)对二元经济结构理论进行了完善补充，在考虑农业部门和工业部门间平衡发展基础上，提出了农村产量剩余的概念，认为农业生产率的提高导致产品出现剩余，这是农业部门劳动力向工业部门转移的先决条件，也是促进农民收入增长的关键。Schultz(1961)通过长期深入研究，指出导致农民收入低的根本原因并不是农业劳动力的过剩，而是农民受教育程度的不足，因此应加大对农民的教育投入，提高农村劳动力素质，进而帮助农民实现由贫穷到富裕的根本转变。Romer(1986)的内生增长模型和Lucas(1988)的人力资本溢出模型均强调了受教育水平(知识)对提高城乡居民收入的重要性。

20世纪90年代以后，国外学者对农业生产率、土地禀赋和人力资本禀赋与农民收入增长的研究更为细化，主要集中于以下两个方面：一是研究土地禀赋对农民收入的影响。部分学者研究发现农户土地经营规模对其收入水平具有较大影响(Zaibet et al.，1998；Mathias et al.，2004；Winters et al.，2009)，且土地的利用度也会对农民收入产生重要作用(Bravo-ureta et al.，2006)。二是研究人力资本禀赋对农民收入的影响。部分学者研究发现农民受教育程度对其劳动生产率的提高具有明显促进作用，也是提高其收入水平的关键(Todo et al.，2013)。考虑到健康是人力资本不容忽视的重要组成部分，一些学者研究发现农民收入的提高不仅受受教育水平的影响，而且对农民自身的健康和营养状况具有很高的依赖性。例如，Croppenstedt et al.(2000)通过对埃塞俄比亚农民收入进行研究发现，身高、身体质量指数(body mass index，BMI)、体重身高比对农民收入都具有显著的正向影响；Huffmman et al.(2007)发现营养的改善有助于农民劳动生产率的提高，进而提高农民的收入。

近年来，国内学者对农业生产率、土地禀赋和人力资本禀赋与农民收入增长的研究主要集中在以下两方面：一是关于农业生产率与土地经营规模的相关研究。范红忠等(2014)在控制气候条件、土地质量等因素的前提下，研究发现土地经营面积与土地生产率之间呈正相关关系。王建英等(2015)利用江西325户水稻种植农户微观调研数据研究发现，土地生产率与农户经营规模表现出正相关关系。陈杰等(2016)从土地生产率视角出发，利用 2010 年全国农村固定观察点数据研究发现，从全国范围来看，小麦土地生产率与土地规模之间呈现出先升后降的“倒U”形关系，稻谷土地生产率与土地规模之间呈反向关系，玉米与大豆的土地生产率与土地规模之间存在线性的正向关系。二是关于土地禀赋、人力资本禀赋与农民收入增长的相关研究。陈飞等(2014)通过研究发现，非农经济活动、受教育水平、地理位置和耕地面积都可以促进农村家庭增收。冒佩华等(2015)借助2000年和2012年的农村家庭微观调研数据，实证分析了土地经营权流转对农村家庭收入的影响，发现土地流转能够显著提高农村家庭的收入水平。而骆永民等(2015)通过研究发现，土地是农民获取农业收入的保障的同时也是获取工资性收入的障碍，对总收入的影响并不显著。此外，李谷成等(2018)通过2005—2015年省级面板数据研究发现，农业机械化和劳动力转移均可显著地促进农民收入增长。

可以看出，现有文献虽从不同角度对农业生产率、土地禀赋和人力资本禀赋与农民收入增长之间的关系进行了研究，但将这几者纳入统一框架下进行研究的文献尚不多见。为此，本文采用中国家庭收入调查(CHIP)数据，基于微观农村家庭个体角度，深入探究农业生产率、土地禀赋和人力资本禀赋对农村家庭收入的影响。

与已有研究相比，本文的贡献主要体现在以下两个方面：一方面，对Black et al.(1999)的模型框架进行扩展，在一般均衡框架下，从理论上研究了农业生产率、土地禀赋和人力资本禀赋对农村家庭收入的影响；另一方面，采用中国家庭收入调查(CHIP)1988—2013年六期混合截面数据，实证检验了农业生产率、土地禀赋和人力资本禀赋与农村家庭收入之间的关系。

二、理论模型

(一)基本假设

假设全社会由农业部门和非农部门组成。农业部门生产原材料或中间投入品，而非农部门则利用农业部门提供的中间投入品生产最终消费品。

1.农业部门的生产

(1)

式(1)中，l1=(Nl-n2)/n1。其中：l为全社会人均可利用国土面积；N为全社会总的人口数；n1为总的农业部门人口；n2为总的非农部门人口，也就是非农部门占有面积(假定每个非农部门人口占用1单位土地)。上式表明，人均农地禀赋是农业部门居民人口数量和非农部门占用土地面积的函数。

2.非农部门的生产

(2)

(3)

3.农村家庭决策

假设农业部门中个体的迁移决策由其所在农村家庭做出。令代表性农村家庭将其家庭成员分配到农业部门和非农部门的比例分别为z和1-z。此外，家庭还会进行人力资本的积累，家庭总的人力资本由所有成员共同积累，那么这个决策过程的约束如下：

H=(1-z)h2egt+zh1egt

(4)

其中，H为家庭总的人力资本存量，egt为家庭在t时期的人口规模，g为人口的增长率，h1和h2分别为家庭成员在农业部门和非农部门的人力资本。那么家庭成员平均人力资本水平为：

h=(1-z)h2+zh1

(5)

家庭总的收入为(1-z)egtW2+zegtI1。假设家庭选择消费为Pcegt，其中，c为家庭对最终品的消费量，P为最终品的价格。剩余部分收入全部用于人力资本投资，那么人力资本的投资水平为：

PH=(1-z)egtW2+zegtI1-Pcegt

(6)

此外，假定代表性家庭的效用跟家庭消费有关，由此设定代表性家庭效应函数为：

(7)

其中，σ为相对风险规避系数，且σ>0。

4.中间投入品市场均衡

(8)

(二)一般均衡分析

由式(8)及上文结果，家庭效用的动态最优化可由如下带汉密尔顿(Hamilton)函数的拉格朗日表达式表示：

(9)

动态求解式(9)可得：

(10)

(11)

将式(11)代入式(8)，进而可得一般均衡下农村家庭决策进入非农部门工作的成员比例1-z的表达式为：

(12)

然后，结合式(1)、(3)、(11)、(12)以及h≡zh1+(1-z)h2，求解可得产品的均衡价格为：

P=Ehα2γ1-γ2

(13)

(14)

(15)

h*=(Ω/ρ)1/(1-γ)；c*=(Ω/ρ)1/(1-γ)[ρA/(A-B)-g]

(16)

在均衡点(h*,c*)处的Jacobian矩阵特征值v1和v2满足v1·v2=-(1-ξ)Ωσ-1hξ-3<0，表明经济系统可处于鞍点稳态，并沿唯一的平衡增长路径收敛于鞍点(h*,c*)。

(三)比较静态分析

由式(16)对农业生产率D1求导可得∂h/∂D1>0；联立式(8)和l1=(Nl-n2)/n1求解可得∂l1/∂D1>0。由此可提出：

假设1：在一般均衡状态下，农业生产率进步有利于农村家庭土地禀赋和人力资本禀赋的积累。(2)限于文章篇幅，假设1和2的具体推导过程不再列出，如读者需要，可向作者索取。

其经济学含义为：农业生产率是直接提高农村家庭务农收入的一个有效途径，而收入得到提高的家庭将有更多的资金用于家庭人力资本投资，这将有利于家庭人力资本的积累。此外，农村生产率的提高会解放更多的农村劳动力，并促进其进入非农部门工作，从而提高农村居民非农化水平，而农村居民非农化水平的提高又会促进农村居民土地禀赋的提高。

此外，由式(11)、(12)、(16)以及I=zI1+(1-z)W2，可得均衡状态下农村家庭收入的表达式为：

(17)

由式(17)对土地禀赋和人力资本禀赋和求导可得：∂I/∂h>0，∂I/∂l1>0。联立假设1的结论，进而可得：(∂I/∂h)(∂h/∂D1)>0，(∂I/∂l1)(∂l1/∂D1)>0。由此可得：

假设2：农村家庭人力资本禀赋和土地禀赋的提高对农村家庭收入增加具有促进作用。

其经济学含义为：农业生产率可通过提高农村家庭的人力资本投资倾向和非农化水平，进而促进家庭土地禀赋和人力资本禀赋的积累。而农村家庭人力资本水平提高，一方面可以通过提高家庭成员的专业技能而获得更高的务农收入，另一方面有利于家庭成员进入非农部门就业，获取更高的非农收入，从而有利于农村家庭收入水平的提高。同时，家庭土地禀赋的提高可以直接带来更高的务农收入。由此可知，土地禀赋和人力资本禀赋的提高是农业生产率影响农村家庭收入的重要机制。

三、计量模型、指标构造及数据说明

(一)模型设定

本文拟从微观农村家庭个体角度探讨农业生产率、土地禀赋和人力资本禀赋对农村家庭收入的影响。构建的实证计量模型如下：

(18)

(19)

(20)

其中：income表示农村家庭收入；TFP表示农业生产率；perland和eduyear分别表示家庭土地禀赋和人力资本禀赋；Contral是控制变量，包括户主性别、户主年龄、民族、干部家庭等家庭特征以及家庭所在省份的经济发展水平。此外，s是控制变量的个数，i表示第i个家庭，j表示农村家庭所在的省份，μ表示随机误差项。

(二)变量说明

1.农业生产率

本文旨在探究农业生产率提高对农村家庭收入的影响，因此本文的核心解释变量为农业生产率。本文选取了农村家庭农业生产投入、产出指标数据，并采用DEA方法测算了农业生产率(TFP)。此外，考虑到本文所采用的数据为混合截面数据，无法利用过往的农业生产率信息，因而，选取县域农业投入、产出指标数据，使用DEA方法测算了县域农业生产率(TFP_x)，并采用县域农业生产率的滞后1期和2期进行工具变量回归。

(2)家庭农业生产率。在投入—产出指标的选择上，农村家庭农业投入包括家庭农业经营固定资产投入、劳动力投入、土地禀赋投入(朱喜 等，2011；朱秋博 等，2019)。其中，家庭农业经营固定资产投入采用役畜种畜产品畜、大中型铁木农具、农林牧渔业机械等资产价值之和表示；家庭劳动力投入采用家庭中从事农、林、牧、渔业的劳动力人数表示；家庭土地禀赋投入为家庭耕种的各类土地面积加总。对于农村家庭农业产出，考虑到农户所从事的农业生产在品种上存在差异，直接在产量层面加总作为产出量是不科学的(朱秋博 等，2019)，为此，借鉴陈训波等(2011)和周京奎等(2019)的做法，使用家庭农业经营收入作为产出指标。

(3)县域农业生产率。采用县域统计数据(3)县域相关数据来源于《中国县域统计年鉴》和各省统计年鉴。，并采用前述DEA方法测算县域农业生产率。在投入—产出指标的选择上，借鉴尹朝静等(2016)和武宵旭等(2019)的做法，农业固定资产投入采用农业机械总动力表示，劳动投入采用农林牧渔业从业人数表示，农地面积采用农业播种面积表示，农业产出采用第一产业增加值表示。

2.土地禀赋和人力资本禀赋

对于农村家庭土地禀赋(perland)，以农村家庭成员人均经营的土地面积来表示；对于人力资本禀赋(eduyear)，以农村家庭成员平均受教育年限来表示。

3.农村家庭收入

本文的研究对象为农村家庭收入，采用农村家庭成员人均纯收入(income)衡量。此外，对于模型中各价值型变量，均以2010年为基年进行价格指数平减，且去掉个别极端值。

4.控制变量

本文控制了可能影响农村家庭收入的家庭特征，包括：(1)户主性别(gender)，家庭收入存在性别差异(关爱平 等，2018)。(2)家庭规模(hhsize)，家庭人口数量的增加对家庭收入有正向影响(王建, 2019)。(3)干部家庭(cadre)，拥有较好家庭背景的就业者更有可能获得劳动力市场上的优势(陈钊 等，2009)，对于农村劳动者来说，这种影响也仍然存在。(4)家庭抚养比(depenrate)，农村家庭人口抚养比提高会增加家庭的负担，从而可能会抑制农村家庭收入的提高。(5)户主年龄(age)，户主年龄提高对家庭收入提高具有正向影响，但随着年龄的进一步增加，其对收入的影响可能逐渐降低。(6)家庭学生数量(student)，家庭中学生数量的增加会使家庭支出增加，可能激励家庭付出更多劳动，提高收入。(7)少数民族家庭(minority)，此为虚拟变量，反映农村家庭收入存在的民族差异。

此外，人均GDP代表了地区经济发展水平，对家庭收入有显著影响(张宇青 等，2013)，为此我们还控制了农村家庭所在省份人均GDP的对数(ln gdp_p)。同时，为了剔除省份因素、时间趋势以及某些政策的影响，本文在各实证模型中均控制了省份和年份固定效应。

(三)内生性问题

本文的内生性问题主要有两方面：其一，考虑到农村家庭收入提高也会影响农业生产率水平，因此农业生产率与农村家庭收入之间可能存在反向因果关系；其二，本文虽然控制了农业生产率和农村家庭人力资本投资的主要影响因素，但依然可能存在遗漏重要变量问题。以上原因都会造成OLS回归估计的结果偏误。为此，参考陈维涛等(2014)的做法，本文采用县域农业生产率滞后1期和滞后2期作为当期县域农业生产率的工具变量，进行工具变量回归(4)考虑到本文采用的数据为混合截面数据，无法利用过往的农业生产率信息。为此采用DEA方法测算了县域农业生产率的滞后1期和2期进行工具变量回归。。考虑到技术和效率等影响农业生产率的因素具有一定的积累性，当期农业生产率与往期农业生产率具有较强的相关性。此外，上期农业生产率作为历史数据难以直接影响农村家庭当期的收入。因此，采用农业生产率的滞后期作为当期农业生产率的工具变量满足相关性和外生性，工具变量的选择是合理的。

此外，考虑到农村家庭人力资本水平的提高也会影响农业生产率水平，因此农业生产率与农村家庭人力资本水平之间也可能存在反向因果关系。同时本文虽然控制了农业生产率和农村家庭人力资本水平的主要影响因素，但依然可能存在遗漏重要变量问题。以上因素都会造成OLS回归估计的结果偏误。为此，借鉴陈维涛等(2014)的做法，在分析农业生产率对人力资本禀赋积累的影响时，本文也采用县域农业生产率滞后1期和滞后2期作为当期县域农业生产率的工具变量，进行工具变量回归。(5)如前文所述，技术和效率等影响农业生产率的因素具有一定的积累性，当期农业生产率与往期农业生产率具有较强的相关性；此外，上期农业生产率作为历史数据难以直接影响农村家庭当期的人力资本水平。因此，在分析农业生产率对人力资本禀赋积累的影响时，采用农业生产率的滞后期作为当期农业生产率的工具变量也满足相关性和外生性假定，工具变量的选择是合理的。

(四)数据来源

本文所用数据均来自中国家庭收入调查(CHIP)数据，CHIP 数据是中国家庭收入调查项目通过入户调查获得的微观数据，初始于1988 年。目前已经公开或部分公开了CHIP 1988、1995、1999(urban)、2002、2007、2008和2013七个年份数据，是研究中国城镇和农村居民以及流动人口(主要是外来务工人员)相关问题最为翔实可靠的数据来源。考虑到本文旨在探究农业生产率、要素禀赋对农村家庭收入的影响，因而使用CHIP 1988、1995、2002、2007、2008、2013年的农村家庭调查的混合截面数据。该调查数据的特点为：一是调查样本量大，覆盖范围广。该调查覆盖了中国大陆31个省、自治区和直辖市，每年调查农村家庭共1万户左右。二是农户调查信息丰富，且质量较高。农户调查问卷包括家庭成员受教育情况及其它个人信息、家庭土地情况、家庭生产经营情况、家庭购买生产资料情况、家庭全年收支情况等。相关变量的描述性统计结果如表1所示。

表1 变量描述性统计

四、实证分析

(一)农业生产率与土地禀赋、人力资本禀赋

本部分将采用中国家庭收入调查(CHIP)数据，基于式(18)、(19)，利用最小二乘(OLS)法和工具变量广义矩估计(IV GMM)法估计农业生产率对土地禀赋、人力资本禀赋的影响，回归结果如表2所示。其中：列(1)和(3)的被解释变量为土地禀赋的对数ln perland，列(2)、(4)、(5)的被解释变量为人力资本禀赋eduyear；在列(1)和(2)中采用DEA方法计算家庭农业生产率的对数ln TFP，在列(3)～(5)中则采用DEA方法计算县域农业生产率的对数ln TFP_x。

表2 农业生产率对土地禀赋和人力资本禀赋影响回归结果

列(1)和(3)的回归结果显示，ln TFP和ln TFP_x的系数均为正，且在1%的水平上具有显著性，说明农业生产率对农村家庭土地禀赋的积累具有正向影响。列(2)和(4)的回归结果显示，ln TFP和ln TFP_x的系数均为正，且在1%的水平上具有显著性，表明随着农业生产率的提高，农村家庭倾向于进行教育投资，进而提升了农村家庭平均人力资本水平。此外，为进一步验证上述结论，将滞后1期和2期的县域农业生产率作为当期县域农业生产率的工具变量，对列(4)进行工具变量回归，结果如列(5)所示。ln TFP_x的系数为正，在1%的水平上具有显著性，同时这一系数值大于OLS法的回归结果，表明在不考虑内生性影响情况下，可能会低估农业生产率对农村家庭人力资本禀赋积累的影响。此外，列(5)内生性检验的 F 统计量的P值为0，表明农业生产率与家庭人力资本禀赋具有内生性，需要采用工具变量法；弱识别检验排除了弱工具变量的可能性；识别不足检验中 LM 统计量的 P值为 0，表明有效拒绝了本文工具变量识别不足假设，进一步说明工具变量选择的有效性。由此对假设1的结论进行了验证。

在家庭特征影响方面，与李春玲(2003)的研究结论一致，干部家庭对人力资本禀赋具有正向显著影响，表明干部家庭成员的人力资本水平更高。而干部家庭对土地禀赋的系数显著为负，这可能是由于干部家庭成员较少地参与务农活动，从而经营较少的土地。家庭中学生数量与家庭教育人力水平正相关，这可能是由于家庭学生数量增加促进了家庭人力资本投资的增加，进而有利于家庭人力资本水平的提高。家庭中学生数量对土地禀赋的系数为负，但未通过显著性检验，这表明家庭中学生数量对土地禀赋的作用并不明显。此外，家庭规模对家庭人力资本水平具有显著的正向影响，这可能是因为随着家庭中人口规模的增加，家庭需要进行更多的人力资本投资，从而使家庭的人力资本水平提高；家庭规模对土地禀赋具有显著的负向影响，这可能是因为家庭人口规模越大，人均占有土地越少；户主年龄与家庭人力资本水平呈正相关，但其平方项与家庭人力资本水平呈负相关，这表明户主年龄对家庭人力资本水平的影响呈“倒U”形；家庭抚养比的系数显著为负，表明家庭抚养比越高，越不利于家庭土地禀赋和人力资本禀赋积累，这可能是因为家庭抚养比越高，家庭人均经营土地面积越低，同时家庭用于人力资本投资方面的收入就越少，从而不利于家庭要素禀赋的积累。此外，ln gdp_p对家庭人力资本禀赋的系数显著为正，这表明农村家庭所在省份经济发展水平对提高家庭人力资本水平具有正向影响。

(二)农业生产率、土地禀赋、人力资本禀赋与农村家庭收入

基于式(20)的计量模型，本文采用最小二乘(OLS)法和工具变量广义矩估计(IV GMM)法进行回归估计，结果如表3所示。列(1)～(6)被解释变量为家庭收入水平的对数ln_income。在列(1)、(2)中，农业生产率变量采用DEA方法计算的家庭农业生产率的对数ln TFP表示，列(4)～(6)则采用DEA方法计算的县域农业生产率的对数ln TFP_x表示。此外，列(1)、(3)、(5)为仅加入解释变量农业生产率的回归结果，列(2)、(4)、(6)为加入了土地禀赋和人力资本禀赋的回归结果。

表3 农业生产率、土地禀赋和人力资本禀赋与农村家庭收入的回归结果

列(1)～(4)的回归结果显示，ln TFP和ln TFP_x的系数均在1%水平上显著为正，表明农业生产率对农村家庭收入的提升具有促进作用。此外，在列(5)、(6)中，将滞后1期和2期县域农业生产率作为当期县域农业生产率的工具变量，对列(3)、(4)进行工具变量回归。回归结果显示，ln TFP_x的系数为正，且在1%的水平上显著，这表明在考虑内生性问题前提下，农业生产率对农村家庭收入依然存在显著正向影响，说明本文结论是较为稳健的。同时，列(5)、(6)的内生性检验、识别不足检验以及弱识别检验结果均表明，采用县域农业生产率的滞后1期和2期值作为当期农业生产率的工具变量是合理的。此外，对比农业生产率在奇数列与偶数列的回归系数容易发现，在加入土地禀赋和人力资本禀赋变量后，农业生产率的回归系数变小。同时，利用OLS法的估计结果做中介效应的索贝尔检验的Z统计量为3.18，且在1%水平上显著，这表明农业生产率对农村家庭收入的促进作用，有一部分是通过促进家庭土地禀赋和人力资本禀赋积累来实现的。由此验证了假设2。

根据列(1)～(6)的回归结果，在家庭特征影响方面，干部家庭对农村家庭收入的系数具有正向显著性，表明干部家庭的收入水平更高，这可能是由于拥有较好家庭背景的就业者更有可能获得劳动力市场上的优势(陈钊 等，2009)。少数民族家庭对农村家庭收入的系数具有负向显著性，表明相比于非少数民族家庭，少数民族家庭收入水平较低。此外，户主年龄与农村家庭收入呈正相关，但其平方项与农村家庭收入呈负相关，这表明户主年龄对农村家庭收入的影响呈“倒U”形。家庭抚养比的系数显著为负，表明家庭抚养比越高，越不利于家庭收入的增长。同时，家庭抚养比的提高，减少了家庭劳动成员的工作时间，这对家庭收入的提高也具有负向影响。ln gdp_p对农村家庭收入的系数显著为正，这表明农村家庭所在省份经济发展水平提高有利于家庭收入的增加。

(三)家庭异质性视角分析

按照农村家庭户主职业类型，将样本分为农业户主家庭和非农户主家庭两类，以此研究农业生产率、土地禀赋、人力资本禀赋对农村家庭收入的影响是否存在家庭异质性。回归结果如表4所示。

表4 不同类型家庭的回归结果

列(1)～(6)的回归结果显示，ln TFP、ln TFP_x、ln perland、eduyear的回归系数均显著为正，与全样本的回归结果一致，说明本文得出的结果是稳健的。此外，对比农业户主家庭与非农户主家庭农业生产率和要素禀赋的回归系数可以发现：相比非农户主家庭，农业户主家庭生产率和土地禀赋的回归系数更大，而人力资本禀赋的回归系数相对较小。上述结果表明：相对于以非农生产为主的家庭，农业生产率和土地禀赋对以农业生产为主家庭收入发挥着更重要的作用；非农生产为主家庭的收入对人力资本具有更高的依赖性，这是由于相比于农业生产为主家庭，从事非农生产往往需要更高的人力资本水平，从而使得人力资本对以非农生产为主农村家庭的影响更为显著。

(四)稳健性检验

前文采用OLS法和IV GMM法就农业生产率、土地禀赋和人力资本禀赋与农村家庭收入之间的关系进行了分析。由于OLS法考察的是解释变量对被解释变量条件均值的影响，容易受到数据总体分布和样本极端值的影响，估计量可能存在偏误(刘子兰 等，2018)，为此我们采用分位数回归方法就农业生产率、土地禀赋和人力资本禀赋对农村家庭收入的影响进行了进一步的实证检验，并以此进一步对本文核心结论进行稳健性检验。选择 10%、25%、50%、75%、90%五个具有代表性的分位点进行估计。为了便于比较，在表5中仍然给出了OLS法的分析结果。

表5 基于分位数回归的稳健性检验结果

列(1)为农业生产率、土地禀赋和人力资本禀赋对农村家庭收入的 OLS法回归结果，列(2)～(6)为农业生产率、土地禀赋和人力资本禀赋对农村家庭收入在五个分位点上的回归结果。可以看出，分位数回归与OLS法回归估计值存在明显的差异，这进一步说明采用分位数进行回归的必要性。从回归系数来看，各个分位点的农业生产率、土地禀赋和人力资本禀赋的回归系数均在1%水平上显著为正，其基本结论与 OLS法回归结果一致，进一步说明本文核心结论是稳健的。此外，随着分位数的增加，ln TFP的分位数回归系数逐渐减小；ln perland的分位数回归系数呈现先升后降的趋势；eduyear分位数回归系数则逐渐增大。这意味着农业生产率对家庭收入的边际效应随着收入水平的提高而逐渐降低；土地禀赋对家庭收入的边际效应随着收入水平的提高而呈“倒U”形变化趋势；人力资本禀赋对家庭收入的边际效应随着收入水平的提高而逐渐提高。这表明，相对于高收入农村家庭，农业生产率的提高对于低收入水平家庭，特别是贫困家庭收入的促进作用更为明显。另外，随着农村家庭收入水平的提高，家庭人力资本禀赋对土地禀赋的替代作用将会增强。

五、结论与政策启示

农民收入增长是事关中国城乡协同发展的重大经济问题。本文采用中国居民家庭收入调查(CHIP)1988—2013年六期混合截面数据，实证分析了农业生产率、土地禀赋和人力资本禀赋对农村家庭收入的影响。研究结果表明：农业生产率提高是促进农村家庭土地禀赋和人力资本禀赋积累的重要动力；农业生产率提高可以通过影响农村家庭土地禀赋和人力资本禀赋积累，进而影响家庭收入情况；农业生产率、土地禀赋和人力资本禀赋对农村家庭收入的影响存在显著的家庭异质性，相对于以非农生产为主的家庭，农业生产率和土地禀赋对以农业生产为主家庭收入提高发挥着更重要的作用，而以非农生产为主的家庭收入对人力资本禀赋具有更高的依赖性。此外，分位数回归结果表明：农业生产率对家庭收入的边际效应随着收入水平的提高而逐渐降低；土地禀赋对家庭收入的边际效应随着收入水平的提高而呈“倒U”形变化趋势；人力资本禀赋对家庭收入的边际效应随着收入水平的提高而逐渐提高。这表明相对于高收入农村家庭，农业生产率提高对于低收入水平家庭，特别是贫困家庭收入的促进作用更为明显。随着农村家庭收入水平的逐渐提高，家庭人力资本禀赋对土地禀赋的替代作用将会增强，人力资本禀赋对家庭收入的影响将会逐渐变大。

基于上述结论，本文的政策启示在于：第一，应充分发挥农业生产率对农村家庭要素禀赋积累和收入增长的促进作用。采取综合政策推动农业生产率提高，进而促进农村家庭要素禀赋积累，提高家庭收入。考虑到农业生产率变动涉及土地、人力资本等多种要素投入，农民需要根据其利润最大化原则来选择最优要素投入组合。为此惠农政策应适当向农业生产率较高的领域倾斜，在劳动力转移、农地规模化经营以及农业发展资金等方面出台相关支持政策，以此来促进农业生产率的提高。第二，应加速农地流转平台构建，并以此为牵引，带动农村家庭土地要素禀赋的积累，鼓励土地规模化经营，进而促进农村家庭收入的提高。第三，制定合理的财政制度，不断加大财政对农村居民教育和职业培训的支持力度，将农户家庭成员均纳入农村正规教育与职业培训体系，以促进家庭人力资本总体水平提升，进而提高农村家庭收入。第四，完善相关法律、法规制度，建立农业生产率和农村人力资本的投资保障机制，以保证实现农业生产率和人力资本投资收益的最大化。