中国省域农民工资性收入与城镇化的空间面板分析*

曹 飞

（西安电子科技大学人文学院，陕西西安710071）

一、引 言

城镇化是现代经济社会发展的基本规律。对于中国而言，城镇化的推进不仅仅伴随着工业化的推进，而且承担着破解城乡二元经济、缩小城乡差距、推动农村剩余劳动力转移、实现农民增收多元化增收渠道的多重使命。从现实情况来看，农民工资性收入在农民人均纯收入中所占的比重越来越大而引起广泛关注。

关于工资性收入的重要性，有研究表明，工资性收入已成为推动农民增收的主要力量，越是工资收入比重大的地区农民收入水平越高[1-3]。辛翔飞等利用Blinder－Oaxaca计量分析方法，通过中西部地区间差异和高低收入组间差异两个角度比较，发现工资性收入已成为影响农户收入及其差异的重要因素[4]。郑素芳认为，在耕地资源有限及农产品需求的低弹性的情况下，一方面导致增产能力受限，且增产不增收，因此工资性收入是提高农民收入的关键[5]。

关于农民工资性收入的影响因素的微观角度，主要从农民个体特征来分析，如中国农村劳动力课题组通过分析四川省的住户调查数据发现，劳动力的性别、文化程度、年龄、婚姻状况等个体特征对农村居民外出就业决策的影响最大[6]。还有的研究认为，受教育程度的提高有助于增加农村劳动力在非农产业就业机会和就业收入[7-10]。

关于农民工资性收入的影响因素的宏观角度，主要从城镇化、非农产值进行，有研究表明，人口城镇化的推进已经成为提高农民工资性收入的主要因素[11-15]。李振国、席建国的研究表明，农民工资性收入与非农产值之间存在协整关系[16]。徐增海的研究表明，经济发展水平、工业化水平、城乡差距、农村的工业化程度对农民的工资性收入影响最大[17]187-191。

关于提高农民工资性收入的对策研究方面，有研究认为，城镇化是工资性收入的主要支撑点，因而加快城镇化发展是主要措施[18-21]。徐增海认为，要提高农民工资性收入，地方政府应积极发展非农产业、优化产业结构、提高农民工整体素质等[17]192。

上述关于农民工资性收入影响因素的分析无疑为后续研究提供了思路，奠定了良好的基础，但尚有进一步研究的必要。从研究对象上看，以全国范围内对农民工资性收入影响因素研究的文献较少。从研究的切入点来看，现有文献对于城镇化与农民收入之间的关系的分析主要关注人口城镇化与农民收入之间的关系。事实上，人口城镇化如果没有经济城镇化的配套，可能的结果是城镇对省域劳动力的吸纳不足；如果没有就业城镇化的跟进，那么人口城镇化的结果可能是住在城里的农村人，其收入也无法保障；就交通网络城镇化而言，便捷的交通网络不仅有助于推进农村剩余劳动力的转移，还会推动农村城镇化、农业现代化而创造更多的非农就业机会。从空间相关性来看，在对农民工资性收入影响因素的研究中，现有文献忽视了在农民工资性收入的空间依赖性与空间相关性，在全国工资性收入较大及农民跨省域流动事实的情况下，忽视空间依赖性与相关性的研究，可能导致研究结论有偏及解释力不足。

基于上述考虑，本文利用2001—2012年中国省域农民工资性收入，纳入人口城镇化、经济城镇化、就业城镇化、交通网络城镇化及空间要素来进行探索，利用空间面板计量分析方法，对中国省域农民工资性收入影响因素进行实证分析，以期为相关决策提供参考依据。

二、中国省域农民工资性收入空间差异的可视化描述

由于区位优势差异、中国渐进式改革使中国经济发展呈现明显的梯度差异，表现在农民工资性收入而言也是如此（见图1、图2）。因此，从全国来看，农民工资性收入与工资性收入占人均纯收入的比重均呈现明显的东、中、西梯度差异，在很大程度上解释了农民向东南沿海流动的事实；就每个省区的情况来看，也是逐步增长的，这在很大程度上解释了农民从农村进入城市的事实。

图1 2001—2012年中国省域工资性收入比重比较

图2 2001—2012年中国省域工资收入比较

为进一步分析中国省域农民工资性收入的区域性分布，需要从中观的角度来进行比较，以2012年农民工资性收入及工资性收入占人均纯收入的比重，进行区域化的分块，分析中国省域农民工资性收入的分布特点。表1为我国31个省区（港澳台地区数据缺失）2012年农民工资性收入比重及工资性收入。从表1可见，无论是工资性收入及其占人均纯收入的比重，二者是高度吻合的，其意义说明工资性收入在人均纯收入中的主导地位。黑龙江、吉林、内蒙古、新疆、西藏、云南等省区的农民工资性收入很低，主要是因为这些地区处于农牧区、边疆区，且工业化、城镇化水平滞后；甘肃、青海、宁夏、贵州、广西、重庆、河南、湖北、辽宁较低；河北、山西、陕西、四川、湖南、山东、安徽、浙江、江西、福建为中等；北京、天津、江苏、上海、广东则较高。从全国来看，农民工资性收入及其占人均纯收入比重与全国的经济布局基本吻合。

表1 2012年各省区农民工资性收入比重及工资性收入对比

三、理论模型和数据说明

（一）计量方法说明

在中国省域农民工资性收入存在较大的区域差异及农民大批跨省流动的背景下，农民工资性收入会因为农民的流出或流入而改变劳动力市场的供求，因而反过来影响农民工资性收入的波动。各省区农民工资性收入不是独立分布的，而是相互依赖、相互影响的。如果还按照普通的最小二乘法去构建模型，虽然可能会简化分析，但其结论往往是有偏的。因而，通过空间面板模型，既能获得更高的自由度，又能体现空间依赖性，从而增加参数估计的有效性。

（二）构建空间加强矩阵

构建空间加强矩阵是空间面板分析的基础。但不同的构建标准会有不同的分析效果。本文参照常规的邻接原则，构建31×31的0、1空间邻接矩阵。其中，海南的邻接省份为广东、广西。

（三）Moran I指数估算

计算空间相关性的主要产生方法是空间Moran I指数的计算，主要包括全域空间自相关和局部空间自相关。全域空间自相关反映的是研究变量空间关联程度的总体特征，用Global Moran's I表示，根据式（1）可见，Global Moran's I的值介于-1和1之间。

（1）式中：n为总省区数，yi、yj分别为省区i和省区 j的农民工资性收入占人均纯收入的比重，y为全国各省区农民工资性收入占人均纯收入比重的平均值，Wij为空间权重矩阵。I值越趋近1，说明观察变量在空间上呈现高度正相关依赖性；越接近0，说明观测数值在地理空间呈随机分布，彼此独立的特征；越接近-1，表明观察变量在空间上呈现高度负相关依赖性。根据公式(1)，可以计算出2001—2012年中国省际农民工资性收入空间自相关Moran I指数（见表2）。

表2 中国农民工资性收入比重的Global Moran's I指数

表明中国农民工资性收入在空间分布上具有明显的正自相关关系，即全国各省域农民工资性收入的空间分布并非相互独立，而是表现出相似值之间的空间集聚：一个区域的农民工资性收入除了会影响东道区域的经济社会发展，也会因为溢出效应而影响周边地区的农民工资性收入。

全域Moran's I值衡量整个空间系统内总体相关性问题，是以全国的样本进行计算的结果，即观察样本的整体分布情况。这意味着可能存在局部的观察样本与整体样本计算的不一致。为了进一步具体计算全国各局部省域的空间相关性。本文使用空间关联局域指标(LISA)来反映每个省区与相邻省区之间的空间关联程度，LISA指数用局部Moran's I指数计算：

yi、yj和Wij的意义同(1)式，根据相关性的定义来看，局部Moran's I可能大于0，则空间分布是LL（低乘低），低的被低的包围，或者HH（高乘高），高的被高的包围；如果小于0，则空间分布为HL（高乘低），高的被低的包围，或者LH（低乘高），低的被高的包围。图3、图4分别为2001年和2012年农民工资性收入局部分布的四象限图。2001年处于第一、三象限的省区有18个，2012年处于第一、三象限的省区有22个，可见，中国农民工资性收入总体上的空间效应以正溢出性为主。由图3、图4可见，处于第一象限的主要是东部发达地区，第三象限的主要为中、西部地区。说明农民工资性收入比重与经济发展具有较高的吻合性，越是经济发达的地区，农民工资性收入比重越高；越是经济欠发达地区，农民工资性收入比重越低。

（四）数据来源

全国31个省区（港澳台地区数据缺失）农民人均纯收入、工资性收入、人口城镇化率、路网密度、二产产值的数据来源于2001—2012年《中国统计年鉴》。

图3 2001年局域空间相关四象限图

图4 2012年局域空间相关四象限图

四、实证分析

（一）基准模型的构建

基准模型的构建是空间面板分析的基础。依据农民工资性收入影响因素经济学原理与现状，参考现有文献，本文选取人口城镇化率、路网密度、非农就业比重、非农产值比重作为解释变量，有两个原因。第一，增加农民工资性收入的因素当然和人口城镇化有关，但如果没有路网密度的改善、非农产业的发展和非农就业的改善，那么农民的工资性的提高将没有依托，即如果没有相关产业、就业的支撑，单纯的人口城镇化导致的可能仅仅是住在城里的农村人，导致贫民窟和严重的就业问题。第二，上述变量采取的都是相对数值。原因是我们的被解释变量工资性比重也是一个相对的量纲。如果解释变量采取绝对数值不仅仅导致异方差，而且导致回归结果将严重偏离。基于上述考虑构建基准模型。

式中：i表示截面维，i=1,2,3,…31；t表示时间维，t=1,2,3,…12；yit(%)表示被解释变量在第i个截面单元第t时期的农民工资性收入比重；x表示4个解释变量，即x1、x2、x3、x4，其中，x1为人口城镇化率（%）、x2为路网密度(km/km2)、x3为非农就业比重（%）、x4为非农产值比重（%）；β表示4个相应解释变量的系数，用β1、β2、β3、β4来表示。εit是标准误差项，表示未观测到的影响因变量的其他因素。ui为反映个体差异的变量，表示省（区、市）的固定效应，θt表示时间固定效应。

2.空间滞后模型(SLM)。由于中国省域农民工资性收入的较大差距和大批农民流动打工的事实，农民工资性收入在空间上存在一定的相关性，可以通过加入因变量的空间滞后因子进行分析，空间滞后模型的基本结构如下：

式中：ui表示空间固定效应，其控制了所有空间固定且不随时间变化的变量；θt则表示时间固定效应，其控制了所有时间固定且不随空间变化的变量；Wij是空间权重矩阵W中的一个元素。

3.空间误差模型(SEM)。在模型设定过程中，很可能会遗漏一些与农民工资性收入有关的变量，而这些变量存在空间自相关性，同时区域间可能存在随机误差冲击空间溢出效应。因此，在某些情况下，忽略误差的空间自相关性也会造成模型设定的偏误。

式中：Φit表示空间自相关误差项，λ表示误差项的空间自相关系数。

在上述基准模型的基础上，按照空间计量的分析基本步骤、检验标准及分析方法，进一步进行模型估计与检验。

（二）模型估计与检验

通过前述全域与局域Moran's I的计算结果，表明了纳入空间要素分析的必要性。另外，基于样本独立假设的最小二乘法对于空间依赖样本的估计是有偏差的。LucAnselin建议采取极大似然估计，并提出如下判别准则：首先决定是否可以否定OLS估计结果，其依据是LM(lag)和LM(error)是否可以拒绝零假设。如果有一个LM检验统计量拒绝了零假设，另一个没有拒绝，则坚持没有被拒绝零假设的模型。如果两个都拒绝了零假设，则通过比较LM和Robust LM(lag)检验的显著性，采取显著性强的那个模型来构建空间回归模型[22]。

表3给出了不考虑空间效应下的空间计量模型分析，根据上述检验标准，基于固定效应的空间滞后模型的检验最为显著。表4、表5分别给出了空间滞后模型和空间误差模型的分析结果，但豪斯曼检验拒绝了随机效应模型，且无论是空间滞后模型，还是空间误差模型的时间固定效应与空间固定效应模型，除人口城镇化率系数略有不同外，各解释变量的符号基本一致。

结合log-likelihood及R2值，考虑到前述中国全域及局域空间摩尔指数的正溢出效应，根据经济学基本理论及中国农民工资性分布及农民工流动的基本现实，本文决定采取空间滞后的空间固定模型予以解释，且空间滞后模型的空间固定效应与空间误差模型的空间固定效应估计结果相差不大。

表3 不考虑空间效应下的空间计量模型分析

表4 空间滞后效应估计结果

表5 空间误差模型估计结果

（续表5）

五、结论与讨论

通过对2001—2012年全国31个省区农民工资性收入影响因素的空间面板分析，结合经济学基本理论及中国农民工省域流动的事实，得出如下主要结论：

（一）人口城镇化对于农民工资性收入的提高并不明显

人口城镇化对于农民工资性收入的提高并不明显。原因是，人口城镇化是农民工资性收入提高的必要条件，但不是充要条件。因此，只改革户籍制度让大部分农民加入城镇户口，而不进行公共政策、公共服务的整体配套。那么，户籍制度的改革仅意味着具有城镇户口的人多了。另外，从人口城镇化的动机来看，有的人是为了城里更好的生活条件，有的则因为农村就学、就医困难而进城，当然大部分人是为了更好的收入。如果，非农产值比重、非农就业比重低的话，那么已进入城市的农民也会因为无法就业而漂浮或住宿在城市，其收入也无法得到保障。由此，一方面应合理引导人口流动，考虑到城市吸纳人口的限度与能力；另一方面，可考虑促进农村城镇化和农业工业化、农业现代化，创造更多的农村非农就业机会，在提升农民工资性收入的同时促进城乡一体化进程。

（二）路网密度的加大有助于提高农民工资性收入

路网密度的提高可在整体上改善基础设施条件而带动宏观经济的发展。一方面，路网密度的完善可以加速城市经济的发展，从而带来更多的非农就业机会；另一方面，路网密度的提升改变了农村闭塞的交通环境，改善了农村的生产与生活条件，将部分产业与人口分流到农村，促进农业工业化和农村城镇化的推进，从而有助于集约城镇建设用地；此外，路网密度的提高还可以促进城乡统筹水平，推动城乡一体化进程。

（三）非农就业比重增加将提高农民工资性收入

城镇化的过程也是非农就业比重和非农产值比重增加的过程。配第·克拉克定律认为：随着城镇化的推进，无论产业产值比重，还是从业比重，都将呈现从“一、二、三”到“二、三、一”直至“三、二、一”的转变。一方面，农业现代化的推进将更多的产生农业剩余劳动力；另一方面，非农产业的推进需要更多的劳动力补充。对于中国的工业来说，制造业非常发达，技术要求相对较低，因而在改革开放30多年来吸纳了一大批农村剩余劳动力。另外，考虑到中国工业基础薄弱与农村省域劳动力转移的事实，应该继续保持与发展一些劳动密集型的制造业。

（四）非农产值比重增加将提高农民工资性收入比重

非农产值比重的加大，也是工业化、城镇化的基本规律。近年来一直提倡城乡统筹，但城乡统筹绝不意味着农业产值占GDP的比重。一方面，非农产值提高是所有国家经济发展的基本规律与趋势；另一方面，我们所说的城乡统筹并不意味着农村只能发展农业而不能发展非农产业。从提高农民工资性收入的角度来说，无论农民是在城市还是在农村从事非农产业，都将提高其收入水平。

（五）农民工资性收入比重存在较大的溢出效应

由上述分析可见，在城镇化的背景下，中国省域农民工资性收入存在较为明显的外溢效应。其政策含义是明显的，一方面，要通过户籍制度改革，配套公共政策措施，建立和完善城乡统一的劳动力市场，发挥市场机制在劳动力资源配置中的决定性作用；另一方面，要打破地域壁垒，培育与保障各省域之间一体化、协同化、自由化的劳动力自由流动市场机制。通过两方面的结合，促进农村剩余劳动力在城乡间、地区间的流动，为农民工资性收入的提高创造基本条件。