农业技术进步、空间效应与城乡收入差距*——基于省级面板数据的分析

黄大湖，丁士军

（中南财经政法大学工商管理学院，湖北武汉 430073）

0 引言

改革开放以来，中国经济持续高速增长，居民收入显著提升，但由于经济发展过程中形成的二元经济结构，使得城乡居民收入存在较大差距。据统计数据显示，1978年中国城乡居民人均可支配收入分别为343元和134元，相差209元，城乡收入比为2.56；2019年农村居民人均可支配收入为1.602 1万元，高出1978年百倍多，城镇居民人均可支配收入达到4.235 9万元，相差2.633 8万元，城乡收入比为2.64。如何有效抑制城乡收入差距扩大，促进地区间经济平衡发展，已成为政府、社会阶层和学术界共同关注的议题。有研究表明，技术进步、城市化、基础设施等是影响城乡收入差距的重要因素[1][2]。但现有文献中，专门研究农业技术进步对城乡收入差距影响的文献较少，特别是基于空间效应视角，探讨农业技术进步对城乡收入差距影响内在机理的研究比较稀缺。因此，研究农业技术进步对城乡收入差距的作用机制与空间溢出效应，对于促进乡村振兴、缩小城乡收入差距以及实现农业农村现代化都具有重要的理论与现实意义。

国内外众多学者对城乡收入差距的影响因素进行了深入研究，主要包括城市化[3]、人力资本[4]、金融[5]等因素。近年来随着科技的发展，关于技术进步对城乡收入差距的影响也引起了学者的重视，但仍存在争论。主要有以下两类观点：第一种观点认为技术进步缩小了城乡收入差距。杨新铭和周云波等利用省级面板数据，将技术进步分为城镇技术进步和农村技术进步进行实证分析，发现城镇技术进步可以有效缩小城乡收入差距，而农村技术进步对城乡收入差距的影响不明显[6]。林建和廖杉杉利用中国294个地级市的数据进行分析，发现农业科技进步能有效缩小城乡收入差距[7]。孙悦等从空间效应视角出发，认为技术进步能够有效抑制城乡收入差距扩大[8]。第二种观点认为技术进步扩大了城乡收入差距，而这种观点多数以全要素生产率来表征技术进步。彭国华利用省级数据分析了全要素生产率的收敛性，发现全要素生产率解释了省区收入差距的主要部分[9]。许海平等认为全要素生产率的发展扩大了城乡收入差距[10]。曾鹏和吴功亮分析了技术进步、城市化与城乡收入差距之间的关系，认为技术进步扩大了城乡收入差距，而城市化则会缩小城乡收入差距[11]。

通过以上文献可知，有关城乡收入差距影响因素的研究成果非常丰富，从技术进步的角度探讨其对城乡收入差距影响的研究也受到越来越多学者的关注，但仍有进一步探讨的空间。第一，现有文献大多没有将农业技术进步和城镇技术进步区分开来，而是放在一起分析技术进步对城乡收入差距的影响，这样无法揭示出农业技术进步在城乡收入差距中的独特作用。第二，已有研究中，往往忽视了农业技术进步对城乡收入差距影响的空间溢出效应，而根据地理学第一定律，任何事物之间都必然存在着某种相关性，相近事物间的这种相关性会更强[12]。如果忽略了这种空间溢出效应，则会严重影响结果的精确度和结论的可靠性。基于此，文章在前人研究基础上，通过构建空间计量模型，并设置邻接矩阵、地理距离矩阵和经济距离矩阵，从空间维度实证检验农业技术进步对城乡收入差距的影响效应，以期为我国缩小城乡收入差距、促进乡村振兴提供经验支持。

1 理论机制分析

农业技术进步有“广义”和“狭义”之分，广义的农业技术进步是指农业总产出变动中不能由资本、劳动力等实物生产要素所解释的产出变动，一般以农业全要素生产率（TFP）来表示。农业技术进步是促进农业高质量发展，提高农民收入的重要途径[13]，而农民收入的持续增长，有益于缩小城乡收入差距。因此，农业技术进步对城乡收入差距的影响主要是通过农民增收来实现的。

（1）农业技术进步最直接的影响就在于提高了生产率和农产品品质，促使品种多样化[21]，从而实现农民增收，缩小城乡收入差距。一方面，由于劳动力价格刚性上升，使得人工与机械的相对价格发生变化，农业技术进步能够通过提高生产率，有效降低农业生产成本；另一方面，农业技术进步通过改善农产品品质、提供多样化的农产品，可以有效提高农产品的市场竞争力，扩大市场份额，增加农民农业收入，进而缩小城乡收入差距。

（2）农业技术进步（广义）又可以进一步分解为农业前沿技术进步（狭义）和农业技术效率。农业前沿技术进步是指在既定生产要素投入下生产函数的前沿移动，主要包括农业科技创新、技术改进等；农业技术效率为既定生产函数下实际产出与“最佳实践”的离差，主要包括农业管理效率和资源配置效率。农业前沿技术进步，如劳动节约型的农业机械技术进步，不仅可以直接提高农业劳动生产率，增加农民收入，还可以通过释放更多的农业劳动力进入非农产业，促进农民增收[14]，进而缩小城乡收入差距。农业技术效率的提升意味着土地、资本和劳动力等农业生产投入要素实现了优化配置和有效利用，可以有效提高农民收入，缩小城乡收入差距。

（3）新经济增长理论认为，技术进步促进经济增长的源泉。经济增长的“涓滴效应”可以通过增加就业岗位和转移支付等形式来提高农民的收入水平、缩小城乡收入差距。此外，经济增长还具有“扩散效应”，即一个地区的经济增长可以带动相邻地区的经济发展，从而有利于邻近地区城乡收入差距的缩小。与此同时，技术进步具有“示范效应”和外部性，易于被其他地区学习和模仿，产生空间溢出效应。特别是对于邻近地区而言，在土壤、地形和气候等自然因素方面和社会经济环境方面具有极大的相似性，再加上不断完善的铁路、公路等交通基础设施，使技术进步在邻近地区间的空间溢出更为便利。当一个地区的农业技术进步为当地农民带来收益后，邻近地区农民会逐渐采纳这项新技术，从而提高农业生产率，降低生产成本，进而有利于抑制邻近地区城乡收入差距的扩大。

基于以上理论分析，该文认为农业技术进步不仅有利于抑制本地区城乡收入差距的扩大，而且对邻近地区缩小城乡收入差距也具有积极意义。农业前沿技术进步和农业技术效率的提升均有利于缩小本地区和邻近地区的城乡收入差距。

2 模型、变量与数据来源

2.1 模型设定

在研究农业技术进步对城乡收入差距的影响时，若只考虑对本地区城乡收入差距的影响，忽视地区间的空间关联性，可能会得出有偏误的研究结果。因此，需考虑地区间的空间关联性，分析农业技术进步对城乡收入差距的空间效应。空间计量模型能够有效分析要素间存在的空间效应，尤其是研究要素之间存在着空间自相关关系时，用空间计量模型进行估计能使研究结果更为准确。空间面板滞后模型（SPLM）、空间面板误差模型（SPEM）和空间面板杜宾模型（SPDM）是3种常见的空间面板计量模型。其模型的构建具体为：

式（1）中，Yit为i省份t年的城乡收入差距；Xit为解释变量；ρ和λ为空间自相关系数；β表示解释变量的系数；θ为解释变量的空间溢出系数；Wij为空间权重矩阵；εit为误差项。空间面板杜宾模型（SPDM）是一般化形式，而空间面板滞后模型（SPLM）和空间面板误差模型（SPEM）是空间面板杜宾模型的特殊形式。当SPDM模型中的θ=0，λ=0且ρ≠0时，式（1）可简化为空间面板滞后模型（SPLM）；当θ=0，ρ=0且λ≠0时，式（1）可简化为空间面板误差模型（SPEM）。在具体研究中，需要通过模型诊断检验，LM检验、LR检验和Wald检验等，来选取最佳的模型形式。

2.2 变量选取与数据来源

2.2.1 被解释变量

城乡收入差距。该文借鉴许海平[10]等的研究，采用城乡人均纯收入的比值作为被解释变量。虽然该指标存在诸多缺陷，但基本能反映城乡居民生活水平之间的差距。

2.2.2 核心解释变量

农业技术进步。已有文献中，对农业技术进步指标的选择主要分为以下两种：一是侧重于衡量整个农业部门的技术进步，即采用广义的农业技术进步概念，使用农业全要素生产率来衡量农业技术进步[16]；二是注重讨论农业劳动节约型技术，研究农业技术进步对劳动力的替代作用，常以农业机械总动力作为其代理变量[17]。该文借鉴第一种测量方法，以农业全要素生产率作为农业技术进步的代理变量，并以农业技术进步累计变动率的对数形式来表示。

该文通过DEA-Malmquist指数法，测算出农业全要素生产率（广义农业技术进步），农业全要素生产率又可以进一步分解为农业前沿技术进步（狭义农业技术进步）和农业技术效率,其中农业全要素生产率是该文关注的重点。同时也保留了农业前沿技术进步和农业技术效率的测算结果，以分析农业技术进步对城乡收入差距的作用机理。在规模报酬不变的假设条件下，DEA-Malmquist指数法的测算公式为：

式（2）中，Mi(xt+1，yt+1，xt，yt)为t到t+1期全要素生产率（TFP）变化，(xt，yt)和(xt+1，yt+1)分别表示时期t和t+1的投入和出向量。采用DEA-Malmquist指数法测算农业全要素生产率需要确定投入与产出变量，借鉴杨义武[16]等的研究，该文的产出变量以农林牧渔总产值来表示，并采用农林牧渔指数（1997=100）进行平减处理，剔除价格因素；投入变量包括土地、劳动、机械与化肥4类投入，其中，土地投入以农业播种面积来表示，劳动投入以第一产业从业人员来衡量，机械投入以农业机械总动力来表示，化肥投入以农用化肥施用量来测度。

2.2.3 控制变量

为使模型更加稳健，该文在核心解释变量的基础上，还选取了其他控制变量。（1）城镇化水平。城镇化水平用城镇人口占总人口的比重来衡量。城镇化的发展使市场增加了劳动力需求，提供更多的就业岗位，吸引农村劳动力进城务工，有利于提高农民工资性收入，因而可以预期城镇化水平的提高将有利于城乡收入差距的缩小。（2）产业结构。产业结构层次能够反映出地区经济发展水平。一般来说，一个地区第三产业越发达即产业层次越高，经济发展水平就越高。该文以第三产业产值占地区生产总值的比重作为产业结构的代理变量。（3）交通基础设施。交通基础设施以各省区公路里程数与省区面积的比值来衡量。公路密度越大，越有利于要素流动，减少交易成本，增加农民收入水平，从而缩小城乡收入差距。（4）对外贸易程度。对外贸易程度用各省出口总额与地区生产总值的比值来表示。（5）农业劳动生产率。农业劳动生产率的提高可以从两个方面增加农民收入，一是提高单位劳动力的产出，直接提高农民收入，二是向非农部门释放剩余劳动力，间接增加农民收入。因此预期农业劳动生产率的提高将有效增加农民收入，缩小城乡收入差距。采用农业机械总动力与乡村第一产业从业人员数的比值来衡量农业劳动生产率。（6）农村人力资本水平。农村人力资本水平的提高不仅有利于缩小本地区的城乡收入差距，对邻近地区城乡收入差距的缓解也具有促进作用[18]。该文采用农村人均受教育年限来衡量农村人力资本水平。具体做法是将各地区农村劳动力不同受教育程度的人口比重乘以对应的受教育年限。农村人口受教育年限分为5档，即1年、6年、9年、12年和16年，分别对应文盲与半文盲、小学、初中、高中和大专及以上。

该文的数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》和各地区统计年鉴。最终选取2007—2018年中国大陆31个省（区、市，不含港澳台）的面板数据，所有变量均由作者通过计算、整理而得。各变量的统计描述见表1。

表1 变量的描述性统计

2.3 空间权重矩阵

通过设置合理的空间权重矩阵，才能准确地衡量出空间溢出效应，这也是进行空间计量分析的前提。借鉴已有文献，选取邻接矩阵（W1）、地理距离矩阵（W2）和经济距离矩阵（W3）3种空间权重矩阵进行分析，使实证结果更具稳健性。

2.3.1 邻接矩阵（W1）

邻接矩阵是空间计量分析中常用的权重矩阵设定形式，一般两地区相邻，则取值为1，否则取值为0。该文选取31个省（市、自治区，不含港澳台）的空间相邻关系构建了邻接矩阵，具体为：

2.3.2 地理权重矩阵（W2）

该文的地理权重矩阵根据各省的省会城市直线距离平方的倒数来计算，具体为：

式（4）中，dij表示省会城市i与省会城市j在地理上的直线距离。

2.3.3 经济权重矩阵（W3）

该文的经济权重矩阵是基于各省人均GDP差额的绝对值的倒数计算而得，具体为：

式（5）中，Pi和Pj分别表示两个省份的人均GDP。

3 实证结果与分析

3.1 空间相关性分析

研究对象是否具有空间自相关性，是判断使用空间计量模型还是普通面板模型的重要参考依据。一般常用Moran′s I指数和Geary指数检验研究对象的空间自相关性[19]，该文借鉴已有文献的做法，采用全局莫兰指数和局部莫兰指数来测算2007—2018年期间城乡收入差距是否存在空间自相关性。

3.1.1 全局莫兰指数

全局莫兰指数的公式为：

表2 2007—2018年我国各地3种空间权重矩阵下城乡收入差距的全局莫兰指数检验

可以看出，在邻接矩阵、地理距离矩阵和经济距离矩阵下，2007—2018年各地城乡收入差距的全局莫兰指数均显著为正，表明中国省域城乡收入差距具有明显的空间正相关性，且为空间集聚的特征。因此，选用空间计量模型研究农业技术进步对城乡收入差距的影响，能够充分考虑空间溢出效应，具有一定的合理性。

3.1.2 局部莫兰指数

局部莫兰指数可以通过莫兰散点图来反映区域的空间集聚情况，而莫兰散点图的4个象限依次为高—高集聚、底—高集聚、低—低集聚和高—低集聚的空间特征。

在3种空间矩阵下，绝大多数省份城乡收入差距的莫兰散点图分布在第一、三象限，再次证明各省域城乡收入差距存在明显的空间正相关性。具体来看，在2007年的邻接矩阵下，有11个地区位于第一象限，表现为城乡收入差距的高—高（H—H）集聚，主要包括广西、贵州、青海、甘肃、宁夏、新疆等西部地区；有17个地区位于第三象限，表现为城乡收入差距的低—低（L—L）集聚，即低值省份被低值省份包围，主要有北京、天津、河北、山东、福建、吉林、辽宁、河南等中西部地区。在2018年的邻接矩阵下，各地的城乡收入差距莫兰散点图分布与2007年基本一致。地理距离矩阵和经济距离矩阵下城乡收入差距的莫兰散点图分布也与邻接矩阵基本一致。这反映出中国省域城乡收入差距在空间分布上具有不平衡性，各省份间呈现出显著的“高—高（H—H）”“低—低（L—L）”空间集聚特征。在经济发展水平较高的东部沿海省份，城乡收入差距较小，而经济发展水平较低的西部地区，城乡收入差距较大。

3.2 空间面板回归结果分析

3.2.1 模型检验与识别

根据前文空间相关性的检验结果可知，中国省域城乡收入差距存在显著的正向空间相关性，而普通面板无法准确估计农业技术进步对城乡收入差距的空间溢出效应，因此，需要构建空间计量经济模型进行估计。空间面板计量模型的具体形式，需要通过模型的检验来进行选择，具体来说分为以下3步：首先，对空间面板模型进行豪斯曼检验（Hausman）检验，判断应采用固定效应还是随机效应；然后，通过拉格朗日乘数（LM和R LM）检验，判断其空间依赖的具体形式（空间滞后或者空间误差）；最后，运用瓦尔德（Wald）检验和似然比（LR）检验来判定空间面板杜宾模型是否可以简化为空间面板滞后模型和空间面板误差模型。模型的检验结果见表3。

表3中，Hausman检验结果显示，在1%的显著性水平下拒绝原假设，说明应选择固定效应模型。从LM和R LM检验可以看出，空间滞后模型的LMlag和R LMlag均通过了1%的显著性检验，拒绝了无空间滞后的原假设；空间误差模型的LMerror和R LMerror均通过了1%的显著性检验，拒绝了无空间误差的原假设，因此不能忽视农业技术进步对城乡收入差距影响的空间效应，且初步判定应选择空间面板杜宾模型。Wald检验和LR检验结果显示，均在1%显著性水平下拒绝原假设，说明空间面板杜宾模型不能够简化为空间面板滞后模型和空间面板误差模型。综上所述，该研究的最佳模型形式为空间杜宾固定效应模型。

表3 空间计量模型检验

3.2.2 模型估计结果与分析

表4报告了邻近矩阵、地理距离矩阵和经济距离矩阵下农业技术进步对城乡收入差距影响的估计结果。从空间相关系数来看，3种空间权重矩阵下的空间相关系数ρ均显著为正，说明各省域间城乡收入差距具有显著的空间正向关联效应和空间溢出效应。

首先来考察表4中核心解释变量农业技术进步的回归结果。在邻接矩阵下，农业技术进步的估计系数为-0.147，且通过了1%的显著性检验；在地理距离矩阵下，农业技术进步的估计系数为-0.142，通过了10%的显著性检验；在经济距离矩阵下，农业技术进步的估计系数为-0.215，且在1%的显著性水平上通过检验，这表明农业技术进步将有效缩小城乡收入差距，与林建和廖杉杉[7]等的研究结论一致，且结果有较强的稳健性。从农业技术进步的空间滞后项来看，所有模型中的空间滞后项（Wx）均显著为负，说明本省份城乡收入差距的缩小将有效抑制邻近省份城乡收入差距的扩大。

表4 空间面板杜宾模型估计

再从控制变量来看，城镇化水平在3种空间权重矩阵下的系数显著为负，滞后项在邻接矩阵下显著为负，说明城镇化水平的提高不仅缩小了本区域内的城乡收入差距，而且促进了邻近地区城乡收入差距的缩小。产业结构在邻接矩阵和经济距离矩阵下的系数显著为正，滞后项在地理距离矩阵和经济距离矩阵下显著为负，说明产业结构对本地区的城乡收入差距产生扩大作用，但对邻近地区城乡收入差距的扩大却能产生抑制作用。对外贸易程度、基础设施和农业劳动生产率均显著缩小了本地区的城乡收入差距，而对外贸易程度对邻近地区城乡收入差距的影响不显著，基础设施建设和农业劳动生产率扩大了邻近地区的城乡收入差距。农村人力资本水平对城乡收入差距的影响不显著。

3.2.3 空间效应分解

由于上述空间相关系数显著不为0，说明农业技术进步对城乡收入差距影响的边际效应并不是这些系数。空间面板杜宾模型的参数估计结果无法反应出直接效应和空间溢出效应的大小，因此需要通过偏微分的方法进一步进行效应分解[20]。其中，直接效应是指本地区农业技术进步对本地区城乡收入差距的影响，间接效应是指本地区农业技术进步对邻近地区城乡收入差距的影响。空间效应分解具体结果见表5。

由表5可知，从直接效应来看，在3种空间权重矩阵下，农业技术进步对城乡收入差距影响的直接效应分别为-0.167、-0.143和-0.251，且至少通过了5%的显著性检验，说明农业技术进步有效抑制了本地区城乡收入差距的扩大。从间接效应来看，在3种空间权重矩阵下，农业技术进步对城乡收入差距影响的间接效应分别为-0.551、-0.768和-0.544，且均通过了1%的显著性检验，表明农业技术进步有利于邻近地区缩小城乡收入差距，且溢出效应大于直接效应。这是由于农业技术进步提高了农民收入水平，从而缩小了城乡收入差距。同时技术进步存在示范效应和扩散效应，一个地区的技术进步，会被相邻地区竞相学习和模仿，以此将新技术扩散到相邻地区，产生空间溢出效应。

表5 SPDM模型空间效应分解

3.3 讨论

为进一步验证农业技术进步对城乡收入差距影响的作用机理，该文将农业技术进步分解为农业前沿技术进步和农业技术效率，估计结果如表6所示。从直接效应来看，在邻接矩阵和地理距离矩阵下，农业前沿技术进步对城乡收入差距的直接效应分别为-0.465和-0.436，且通过了1%的显著性检验，表明本地区农业前沿技术进步有利于本地区城乡收入差距的缩小。农业技术效率对城乡收入差距的直接效应未通过显著性检验，说明本地区农业技术效率对本地区城乡收入差距的影响不明显。从间接效应来看，农业前沿技术进步对城乡收入差距的间接效应不显著，农业技术效率在邻接矩阵和地理距离矩阵下，对城乡收入差距的间接效应显著，且为负值，说明本地区农业前沿技术进步对邻近地区城乡收入差距的影响不显著，而本地区农业技术效率的提高能有效抑制邻近地区城乡收入差距的扩大。可能的原因在于：第一，农业前沿技术进步是农业技术进步实现增长的主要动力[22]，农业技术进步主要来源于农业前沿技术进步，因此农业前沿技术进步对本省份城乡收入差距的影响更明显。第二，农业前沿技术进步的溢出效应可能受到邻近省份农民吸收和消化能力的约束。由于省际间宏观经济环境存在较大差异，邻近省份对农业前沿技术进步溢出的消化和吸收能力不强[23]，使得农业前沿技术进步对临近省份城乡收入差距的影响不显著。

表6 农业前沿技术进步和农业技术效率对城乡收入差距影响估计

4 结论与启示

4.1 结论

该文基于中国31个省（区、市，不含港澳台）的面板数据，通过构建空间计量模型，实证检验了2007—2018年农业技术进步对城乡收入差距的空间溢出效应。研究发现：第一，中国省域城乡收入差距具有显著的空间相关性和异质性，城乡收入差距呈现出“高—高（H—H）”和“低—低（L—L）”的空间分布特征。第二，农业技术进步对城乡收入差距扩大具有显著的抑制作用，不仅有利于缩小本地城乡收入差距，还可以通过空间溢出效应促进邻近省份城乡收入差距的缩小。第三，农业前沿技术进步可以有效抑制本地城乡收入差距的扩大，但对邻近地区的空间溢出不明显；农业技术效率对本地区城乡收入差距的影响不明显，却有效地抑制了邻近地区城乡收入差距的扩大。此外，城镇化水平、交通基础设施、对外贸易程度等均有效缩小了本地和邻近地区的城乡收入差距，产业结构则对城乡收入差距有扩大作用。

4.2 启示

基于以上研究结论，该文认为增强农业科技创新、提高农业技术进步率是促进农民收入增长、缩小城乡收入差距的重要途径。因此，第一，应继续加大农业科技投入，进行农业科技创新，提高农业科技成果转化率，使得农业技术进步能够持续促进农民增收、缩小城乡收入差距。第二，要重视新型农业人才队伍的建设和培养，优化农业生产要素布局，提高农业技术效率。第三，促进农业前沿技术进步，如进一步提高农业机械化水平，落实农机购置补贴政策等。这不仅可以提高农业生产效率，增加农民的农业收入，还可以替代一部分劳动力，让其外出就业，获得更高的工资性收入，以提高农民收入水平，进而达到缩小城乡收入差距的目的。此外，农业技术进步还具有示范效应和扩散效应，会对城乡收入差距产生空间溢出效应。政府应重视这种空间溢出效应，加强省际间的交流与合作，加快信息的流通，降低交易成本，促使区域间农业技术的创新、转化与扩散。