非农活动是否扩大了农户内部收入差距?——基于赫克曼二阶段修正法的验证

陈书伟 史琳菁 闪 斐

［内容提要］ 利用2018年河南省农村劳动力流动调查数据,通过构建农户非农活动参与模型和收入方程,基于赫克曼二阶段修正法,考察了家庭成员非农活动对农户家庭收入的影响。研究发现,农户家庭成员中的劳动力数量、是否接受过相关培训、劳动力受教育年限、农户耕地面积、农户户主年龄等因素通过影响农户参与非农活动进而对农户家庭总收入产生显著影响。进一步模拟参与非农活动的农户假设不参与非农活动的农业活动总收入,进而计算模拟这种情况下的基尼系数,发现消除农户非农活动的影响后,农户家庭收入差距趋于缓解。研究认为,尽管农户非农活动日益普遍,然而非农活动对农户内部收入不平等状况的影响将显著扩大;基于当前农村现实,提高农户收入水平仍然是促进农村发展的根本途径。

一、引言与文献述评

农村收入问题一直是学术界讨论的焦点,也是历届各级政府十分关心的问题。作为农村最基本的单位,以农户为载体的家庭收入更具有现实意义。随着制约农村劳动力流动和就业的各种制度、政策的调整,农村劳动力非农活动日益普遍。围绕农村劳动力非农活动的收入效应,引起相关学者广泛而深入的关注。早在上世纪80年代,Stark等人基于劳动力非农活动引致的家庭收入溢出效应,对劳动力迁移理论从微观视角上进行了拓展,逐渐筑起了新劳动力迁移经济学的分析框架(Stark and Bloom,1985; Taylor and Edward,1992;Lucas&Stark,1985;Stark,1984等)。该理论为分析劳动力流动对农户家庭收入变动的影响提供了全新的视角:在信贷和保险市场不完善的情况下,家庭成员在不同地方和不同性质的劳动力市场上的再分配,是规避农业风险的一种有效方法(Stark&Levhari, 1982),如果把家庭成员划分为从事农业活动成员和非农流动就业成员,则农业活动成员和非农流动就业成员之间的汇款相当于扮演“贷款市场”的作用。对非农流动就业成员来说,在流动初期或失业期间,来自从事农业活动家庭成员的资助可以使他们在这一期间在流动地生活下去;而在农业收成不好或家庭需要资金时,非农流动就业成员的汇款可以部分补偿家庭农业活动的损失,维持家庭成员的生活。基于这样一种现实,风险的规避是通过家庭内部各种资源的重新组合或分配来解决(Stark,1980)。针对家庭成员非农活动对农户家庭收入的影响,部分学者研究发现:非农流动就业能从总体上改善农业生产条件和提高农户家庭收入水平(Brown and Leeves,2007;Taylor and Lopez-Feldman,2010;Wouterse,2010;史新杰、高叙文、方师乐,2019;莫亚琳、黄奕涵、罗培坤,2020;彭代彦、李亚诚、彭旭辉,2021)。但也有研究者认为农村劳动力非农流动就业因其参与门槛较多,则有可能加剧农户家庭之间收入差距(Elbers and Lanjouw,2001; Escobal,2001; Leones and Feldman,1998; Khan and Riskin,2001;李兰冰、姚彦青、张志强,2020;刘欢,2020)。

这些研究表明,与农业活动对收入的影响相比,非农活动对农户家庭收入的影响更为复杂。这不仅表现为劳动力非农流动就业对整体农户收入水平提高的影响(樊士德、朱克朋,2019;陈瑛,2019);而且表现为对农业生产活动的影响有待验证,即有的认为有利于改善农业生产条件,有的则认为对农业生产活动产生负面影响,具体表现为农村劳动力非农流动就业对农村内部收入不平等程度存在争论,有的认为非农流动因其参与门槛较高,会加剧农村户间收入的不平等(Reardon and Taylor,1996;李实、赵人伟,1999;杨天宇,2009;马轶群、孔婷婷,2019等);而有的则认为非农流动就业增加了收入较低农户家庭阶层向上流动的可能性,有利于缓解农村内部收入的不平等状况(Chinn,1979;张立冬等,2015;于福波等,2019;陈宏伟、穆月英,2020)。

以上研究对于揭示农村非农流动就业劳动力对农村居民家庭收入变动和不平等状况的影响奠定了研究基础和提供了研究思路;但如何估计农村劳动力参与非农活动和未参与非农活动,并对二者收入差异状况进行比较,进而分析对农户家庭收入间不平等状况的影响,并没有提供一个相对完善的思路。而且通常在分析时是以没有参加非农流动的农户收入来估计“纯农户”的收入状况,而这些家庭获取收入的水平与参加非农流动的农户获取收入的水平可能会存在某种程度的差异,这样的估计结果则可能存在着一定程度的变异。基于此,本文基于赫克曼二阶段修正法,遵循新劳动力迁移经济学理论分析框架,利用“内生收入法”,采用河南省农村劳动力流动调查数据,进一步验证劳动力非农活动对农户家庭收入的影响。

二、数据来源、变量说明、研究思路

(一)数据来源

本文使用的数据来源于“河南省农村劳动力流动调查数据”。该调查选择农业大省河南作为调查区域,近年来,河南一直是农村劳动力外出务工大省。该调查于2018年2月和2018年7～8月分两次在河南荥阳市、宝丰县、正阳县等三县市进行的调研,调研样本点选择是按照河南省县域经济排名按高、中、低三个层次抽取,每个县随机抽取5个行政村,每个行政村随机调研60个农户,共计调研900户,调研对象以农户为单位,调研方式为入户调研,根据数据分析需要,最后得到有效样本867个。基于被调查农户家庭特征的描述性统计如表1所示。

表1 被调查农户家庭特征的描述性统计

(二)变量说明

农户家庭成员参与非农活动的类型及其程度取决于农户家庭收入最大化的“利益导向”和家庭成员非农就业实现的“能力导向”等两方面影响因素。前者取决于非农活动和农业活动的收入比较、非农活动和农业活动风险比较等;后者取决于农户家庭特征、家庭资源禀赋、市场感知状况等。基于此,根据研究方法拟选取的农户家庭成员非农活动的参与方程和收入方程,选取以下因素作为解释变量:

农户家庭成员中劳动力数量。这一变量定义为农户家庭中实际参与农业活动或非农活动的家庭成员数,根据国家相关法律的规定,年龄界限应为调查时为16周岁及以上、60周岁及以下的参与相关经济活动人数,但根据在调查中的实际情况,即农村中相当多年满60周岁的老人依然在外务工。因此本文把农户家庭成员中劳动力数量的年龄界限限定为调查时16周岁及以上、65周岁及以下的参与经济活动的人口。

人力资本特征。根据实际状况,选取两个变量作为人力资本特征的衡量替代:是否接受培训和受教育程度。在是否接受培训中,为分析简便起见,分为是和否;受教育程度中,根据接受教育年限分为四种程度:0～6年、7～9年、10～12年和13年及以上。

农业资源禀赋。为分析简便起见,结合调查地区农业实际情况,把耕地(或农用地)面积作为衡量替代。一般而言,耕地面积短缺或稀少是农户家庭成员从事非农活动的重要影响因素,同时作为农业活动重要生产要素,耕地面积又在一定程度上反映农户家庭农业抗风险能力。可以推理:若从事非农活动的“门槛”相对较高,如需要相关技术、流动资金、相应较高的受教育程度、承受非农活动失业压力的能力等,则拥有较多耕地面积的家庭显然更有利。即就农户家庭成员参与非农活动来说,耕地面积短缺或稀少的农户,其家庭成员参与非农活动的“利益导向”更强烈;耕地面积相对丰富的农户,其家庭成员参与非农活动的“能力导向”则更强。为了更好地观察耕地面积与农户收入之间的非线性关系,在这里同时引入耕地面积和耕地面积的平方,作为解释变量。

农户家庭中非劳动力人数。这个变量一般是指农户家庭中尚处于在学状况的人数、需要赡养的老人和需要抚养的幼儿。这部分人员往往影响农户其他家庭成员是否参与非农活动以及参与非农活动类型和程度的选择。一般来讲,若家庭中存在需要赡养的老人和抚养的幼儿,则其他家庭成员往往选择更多的时间从事农业活动或就近就业的非农活动。

农户户主的年龄。户主的年龄一方面可以反映出农户家庭结构状况;另一方面可以作为农户家庭人力资本和社会资本积累的代理变量,包括农业活动的经验、人际社会网络关系、生活经验等,这也会在一定程度上影响农户家庭收入状况。

农户家庭距离主要公路的远近。作为农户家庭成员参与非农活动重要影响因素的交通要素,距离主要公路的远近往往意味着交通的便利程度、信息获取的难易程度,往往也意味着市场感知程度的高低,这在很大程度上影响着农户家庭参与非农活动的程度。

调查区域经济发展程度。“河南省农村劳动力流动调查数据”的三个县市的调查区域,根据经济发展程度从低到高选取正阳县、宝丰县和荥阳市。在这里,选取经济发展程度最好的荥阳市作为参照组。

(三)研究思路

为了分析非农活动对农户家庭收入差距的影响,有必要具体分析非农活动对农业活动或农村家庭经营收入的影响。这是因为农户非农活动和农业活动并不是相互独立的,而是存在某种程度的替代关系,非农活动的收入对农村家庭经营性收入存在某种程度的收入替代(Kimhi,1994)。一般来说,有非农活动的农户其农业人均纯收入有可能小于纯农业活动农户的农业人均纯收入。

因此,本文在模型设定时遵循着这样一种思路:在分析时考虑农业活动和非农活动可能存在的某种程度的替代关系,模拟有非农活动的农户家庭,假设在不外出非农活动时,其家庭收入的可能状况。进而比较同一农户家庭在进行非农活动情况下和纯农业活动情况下的收入分布,若具有非农活动情况下的基尼系数大于纯农业活动情况下的基尼系数,则说明非农活动扩大了农户家庭间收入差距,即非农活动加剧了农户家庭收入不平等。基于这种思路,首先要估计农户非农活动参与状况的参与模型;其次估计农户家庭在参与方程基础上的收入方程;最后,基于估计的收入方程模拟每一农户在纯农业活动状态下的收入,然后比较模拟的纯农业活动状况下的收入与农户有非农活动状况下的收入的分布状况,进而考察非农活动对农户家庭收入不平等的影响。

三、模型构建

(一)农户是否参与非农活动模型的构建

基于前面的分析思路,对于农户是否参与非农活动可构建二值logit模型如下:

(1)

(2)

(3)

(二)农户是否参与非农活动的收入估计模型

对于农户在纯从事农业活动和参与非农活动情况下的收入的估计,在这里借鉴朱农(2007)[1]的模型,分别构建农户参与非农活动和未参与非农活动情况下的收入方程如下:

关于参与非农活动农户的家庭收入方程为:

(4)

关于没有参与非农活动的纯农业农户的家庭收入方程为:

log(Yi)=β0+βiXi+ε0,i

(5)

由于现实中会出现样本选择偏差,即没有参加非农活动的农户家庭收入来估计“纯农户”的平均收入水平会导致收入估计的偏差。如参与非农活动的农户,其家庭成员人力资本特征可能会大于没有参与非农活动的家庭,以没有参加非农活动的农户家庭的农业收入估计参加非农活动的农户家庭的农业收入有可能存在被低估的事实。为了解决这样一个问题,赫克曼提出了一种修正样本选择偏差的方法(Heckman,1979),即赫克曼二阶段法。即引入逆米尔斯比率λ代入收入方程以修正样本选择偏差,得:

修正后的参与非农活动农户的家庭收入方程为:

(6)

修正后的没有参与非农活动的纯农业农户的家庭收入方程为:

log(Yi)=β0+βiXi+β2λ0,i+ε0,i

(7)

(8)

而对于本就没有参加非农活动的农户,其家庭收入可写作:

(9)

(10)

式(8)中,σ0为式(7)中随机扰动项μ0,i的标准误估计量;r为介于0和1之间的随机数;Φ-1为标准正态分布的累积分布函数的逆函数。

据以上分析,可将农户在只进行纯农业生产状况下的收入水平记为:

(11)

四、实证结果

根据以上分析,基于调查数据,通过估计参与状况的二值logit模型,分析变量影响农户参与非农活动或从事纯农业活动的情况;再模拟农户从事纯农业活动状况下的收入状况,结合基尼系数分析,分别考虑模拟农户完全从事农业活动下的基尼系数和实际情况的基尼系数,即可得出非农活动对农户家庭收入不平等的影响状况。

首先对参与方程的影响因素进行回归,回归结果见表2

表2 影响农户家庭成员参与非农活动的回归结果

表2回归结果显示,农户家庭规模对参与非农活动的影响回归系数为正,但并不显著,这一方面与我国农户家庭结构呈现出家庭代际规模缩小、家庭小型化有关。在被调查农户中,三代同堂现象比例已降到20%以下,很多子女在结婚以后即与父母分家,四代同堂已很少见;另一方面,农户参与非农活动普遍并呈扩大趋势,在被调查农户中,参与非农活动的农户比例高达93%。这两方面的因素决定了农户家庭规模对是否参与非农活动的影响并没有显著差异。

回归结果显示,农户家庭成员中劳动力数量对参与非农活动具有显著的正向作用。在农户中耕地面积相对固定的情况下,农户家庭成员中劳动力数量越多,表明农业活动中相对剩余劳动力则越多,流动到非农活动的动机则越强烈;此外,根据新劳动力迁移经济学相关理论,农户家庭成员中劳动力数量越多,则参与农业活动和非农活动的机会成本就越低,风险则越小。

农户劳动力受教育年限对非农活动也具有显著的正向影响。随着受教育年限的提高,农户家庭成员参与非农活动的动机和能力越强。从动机来看,受教育程度越高,参与非农活动的收益则越大,风险成本越小;能力方面,受教育年限多的家庭成员,在非农就业的机会越多,且越有可能在高质量行业或职业中就业。

农户耕地面积对非农活动在10%显著水平下具有负影响。即农户耕地面积越多,则倾向于减少参加非农活动。而农户耕地面积的平方回归结果显示,耕地面积对参与非农活动的负作用影响效应是递减的。即随着耕地面积的增加,农户参与非农活动呈“U”型变化。

农户家庭中非劳动力成员状况对非农活动的影响也是显著的。其中,学前幼儿数、65岁以上老人数在5%的显著水平下具有负作用影响;在学人数在5%的显著水平下具有正的影响。这可能因为学前幼儿数和65岁以上老人数,需要更多的家庭照顾,从而限制了农户非农活动的发生;而在学人数的影响则可能因为在家庭照顾方面的羁绊较少,但对收入的需求动机则增加,农户参与非农活动的动机更强。

农户户主年龄对参与非农活动在10%显著水平下具有负的影响。即农户户主年龄越大,则参与非农活动的概率越低。这与我们调查结果相符,在具体调查中,我们明显感觉到,五十五岁以上户主的农户家庭,参与非农活动的概率要远远少于四十岁左右户主的农户家庭。这往往因为五十五岁以上户主,其子女往往刚有幼儿,需要花费更多的时间照看孙子辈;并且其父母年龄也较大,也需要日常照看;另一方面,其参与非农活动的动机和能力相对也较小。

农户家庭距离主要公路的远近对参与非农活动的影响也呈显著负相关。即距离主要公路越近,参与非农活动的概率越高,反之则越低。这是因为,距离主要公路的远近往往意味着信息的获取程度、交通的便利程度和市场的感知程度等。

在对农户参与非农活动的状况进行logit估计后,则可以对农户选择参与非农活动或纯农业活动的收入状况进行无偏估计。回归结果见表3。

从表3回归结果可以看出,农户家庭规模对两类农户家庭总收入的影响均不显著;农户家庭成员中劳动力数量和相关成员接受相关培训状况则对两类农户家庭总收入影响均显著为正;受教育年限对两类农户家庭总收入的影响需要区别分析:以0～6年为参照,7～9年对两类农户家庭的影响不显著,而10～12年和13年及以上则显著为正;由农户耕地面积及其平方对农户家庭收入影响的回归结果来看,耕地面积对农户家庭总收入影响显著正相关,而农户耕地面积的平方对农户家庭总收入影响显著负相关,可知耕地面积与参与非农活动的农户和未参与非农活动的农户家庭收入的关系都呈现倒“U”形曲线,耕地面积对农户家庭收入的影响呈先上升后下降态势;农户户主年龄对参与非农活动的家庭显著正相关,而对未参与非农活动的农户家庭则显著负相关;与荥阳市相比,宝丰县和正阳县的固定影响均为显著负相关,即与荥阳市相比,宝丰县和正阳县的平均收入水平都比较低,这也与这三个县市的经济发展水平相符合;根据前述相关讨论可知,逆米尔斯比率反映了农户参与非农活动状况的残差和农户家庭总收入状况的残差之间的相关性,从回归结果来看,逆米尔斯比率对参与非农活动的农户家庭收入的影响显著正相关,而对未参与非农活动的农户口家庭的影响则显著负相关,说明:一是对于参与非农活动的农户而言,表示这些农户在所有农户中处于相对收入较高层次的群体;二是对于未参与非农活动的农户而言,这些农户在所有农户中处于相对收入较低层次的群体。

在对农户家庭收入影响状况进行估计后,可以用表3中,对未参与非农活动的回归结果来模拟参与非农活动的农户在未参与非农活动状况下的收入情况。模拟结果见表4

表4 参与非农活动和未参与非农活动农户家庭农业总收入平均值

由表3可知,参与非农活动的农户,在不参与非农活动情况下,其家庭农业活动总收入模拟值为15309元,高于其在参与非农活动情况下的农业活动收入(13261元,见表1),也高于未参与非农活动农户的农业活动总收入(14207元,见表1)。这也验证了前述的一个结论,即参与非农活动的农户,其所具有的家庭特征能够促使其在农业活动中获取更高收入。

在对参与非农活动农户不参与非农活动家庭收入进行模拟之后,可以计算模拟收入后的基尼系数[2],再与实际观测值得的基尼系数进行比较,结果见表5。

表5 非农活动对农户家庭收入差距的影响:基于基尼系数的比较

从表5可知,模拟值对应的基尼系数小于实际观测值的基尼系数,这说明,消除农户非农活动的影响后,农户家庭收入差距趋于缓解,也即农户参与非农活动加剧了农户家庭收入的不平等程度。

五、结论与启示

构建农户家庭成员非农活动的参与方程和收入方程,并模拟参与非农活动的农户在不参与非农活动情况下的家庭收入状况,研究结果表明,农户家庭非农活动扩大了农户家庭收入不平等程度。其原因可能在于从事非农活动的农户,其家庭特征更有利于获取相对更高收入,从而使得非农活动情况下的基尼系数大于不参与非农活动下的基尼系数。伴随我国农村劳动力向城镇和非农流动规模的进一步加大,流动频率的加快,由此带来的非农活动收入所占的比重会进一步扩大,其对农户家庭收入不平等状况的影响将日益扩大。

对于我国农村的现实状况,城乡差距、区域差距仍然是收入不平等最主要的两大表现,提高农户收入水平依然是农村发展的最根本途径。因此,政策上需要在对这种造成农户收入不平等状况扩大进行合理评估的基础上,从制度上、政策上和具体措施上为农村劳动力非农流动创造便利、减少风险和降低成本,进一步促进劳动力流动规模的扩大和提高流动频率;对于比重比较小的未参与非农活动的农户,通过提高财政转移支付水平,完善农村各项社会保障制度,有针对性地加大帮扶力度,进而提高农村总体收入水平。