農產品流通市場化與農業收入增長：理論與實證

郭韶偉，唐成偉，張 昊

（中國人民大學商學院，北京市100872）

一、問題的提出

20世紀70年代開始的以市場化為導向的農村經濟體制改革，確立了農民商品生產和經營的主體地位，在極大激發了農民生產積極性的同時，也使得農業生產和農民收入對市場的依賴性越來越大。在改革初期，大量的農民分散、無規則地進入流通，雖然在不同程度上促進了市場的繁榮，但是由于傳統的流通組織并沒有得到相應的改造，加上制度不完善等方面的原因，一時間出現了全國性的農產品“賣難”問題，阻礙了農民收入的增加。雖然國家也針對性地進行了政策調整，但是這一問題并沒有得到根本性的解決，并且隨著農產品市場由買方市場轉向賣方市場而變得越發嚴重。對農民收入問題的研究必須納入到市場經濟的框架內進行，不能離開農業市場化這一核心因素。農業市場化是指在市場能充分發揮效用的領域內,實現從計劃配置農業資源、分配農業剩余向市場配置和分配的轉變，[1]具體包括勞動力市場化、農業資金市場化、農產品價格市場化、農產品流通市場化等幾個方面。而農產品能否順利從生產領域轉移到消費領域，與農產品流通市場化程度有著最為直接的聯系。所以，提高農產品流通市場化程度是促進農民增收的有效途徑之一。

本文選擇以農產品流通市場化程度對農業收入的影響作為研究目標，主要是基于以下兩個方面的考慮。（1）農業收入對農民增收的重要性。一種普遍的觀點認為，今后農村經濟及農民收入增長速度的快慢將會越來越依賴于非農產業的發展速度和效益，因此許多文獻重點研究了非農業收入問題。然而，我們應該認識到，農業是農村經濟的基礎和“母體”產業，無論農村經濟格局和體制如何變化，它對農村經濟發展以及農民收入增長的貢獻仍然是其他產業所不能夠替代的。[2]從農民收入的構成情況來看，工資性收入和財產轉移性收入雖然有所減緩，但仍保持一定速度的增長，而經營性收入增長卻持續放慢甚至下降，成為農民收入持續減緩的主要因素。[3]因此，在關注非農收入的同時，絕不能忽視甚至應該更加重視農業經營收入的變化。（2）農產品流通市場化與農業收入的關系最密切。農產品流通市場能夠通過價格信號來引導農民調整產品結構，從而實現資源的最有效配置。市場的發達程度直接關系到農民生產的產品能否從生產領域轉移到消費領域，能否順利的完成其價值實現。所以與其他市場相比，農產品流通市場對農業收入具有決定性的作用。

二、文獻回顧

從已有的文獻來看，絕大多數都是從理論上分析農業市場化程度與農民或農業收入之間的關系，普遍認同推進農業市場化進程對于農民增收的積極意義。[4]、[5]、[6]、[7]這些研究無疑具有十分重要的意義，為本文的研究奠定了堅實的理論基礎，其中許多研究方法和研究視角非常值得本文借鑒。但盡管如此，仍然有一些問題值得進一步研究和探討。首先，縱觀已有的研究文獻，絕大多數的研究都停留在純粹的理論分析，實證方面的文獻很少，研究結論缺乏數據的有力支撐。其次，僅僅從整體上考察農業市場化程度對于農民收入的影響仍然是不夠的。其原因是，一方面，農業市場化包含勞動力市場化、農業資金市場化、農產品價格市場化和農產品流通市場化等多個方面；另一方面，現階段我國農民收入主要由三部分構成，即家庭經營收入（農業收入）、工資性收入和財產轉移性收入。每一個子市場對農民收入各構成部分的影響程度是不相同的，農業收入可能與農產品流通以及農產品價格的關系更密切，而工資性收入可能更多地受勞動力市場的影響。因此更為具體的研究子市場與農民收入構成部分之間的關系不僅可以進一步揭示市場機制對農民收入的內在作用機理，也能夠為政府政策的制定和實施提供更有力的理論參考。

事實上，受到某些現實因素的制約，農業收入并不必然隨著市場化進程的推進而增加。從產權和交易費用的角度來看，農民的市場決策很大程度上取決于交易費用，交易費用越高，農民參與市場的預期獲利水平就越低。從總體上來看，我國仍然處于市場化進程的初級階段，由于產權制度的不完善、壟斷力量的存在、農民受教育水平較低、與市場進入有關的基礎設施落后等多種因素的綜合作用，可能導致農民參與市場的交易費用非常高昂。[8]在這種情況下，市場配置資源的作用很難得到有效發揮。因此，簡單地引入市場機制并不能保證農民收入的穩定增長。此外，在現階段制度還不完善和組織化程度不高的情況下，市場化程度的提高反而可能抑制農民收入的增加。單個農戶在直接進入市場時，由于資金、人力和設施方面的限制，既缺乏抗拒自然災害的能力，也沒有預測市場供求關系以及承擔市場風險的能力。當前我國主要農產品流通渠道中的權力結構呈現出低度均衡以及過度向包括龍頭企業和批發商在內的流通組織傾斜的狀態，不僅阻礙了農產品流通績效的提升，也使得農民的合理利益很難得到有效保障。[9]因此，在我國經濟轉軌和制度轉型的背景下，農產品流通市場化程度的提高對農業收入的影響具有不確定性，兩者之間的關系還有待進一步的考證。

三、模型、方法與變量

1.模型和方法

基于已有的研究和本文的理論分析，將反映農產品流通市場化程度與農業收入之間長期關系的函數設定為：

相應的分布滯后自回歸模型ARDL(1，1，1)為：

將函數(1)和模型(2)結合，以各變量的一階差分來代替其滯后項，得到完整的誤差修正模型為：

模型（3）中下標i和t分別代表地區和年份，Income代表農業收入，CMR為農產品流通市場化程度。為消除特異值和降低變量的非平穩性，本文分別對這兩個變量進行取對數處理，D.LnIncome和D.LnCMR分別為變量Income與CMR取對數后的一階差分項。系數α0表示誤差修正速度，反映了當變量偏離均衡后向均衡點調整的速度。如果α0=0，說明變量間不存在長期均衡關系；若α0<0，則表明變量之間存在誤差修正機制或長期均衡關系。β1表示的是變量LnIncome和LnCMR之間的長期均衡關系，系數α1則反映了變量之間短期動態調整關系。ν是誤差項，用以代表未能觀測到但是會影響農業收入的其他因素。

在實證方法的選擇上，本文使用面板協整分析的計量方法，主要出于以下兩個方面的考慮。（1）農產品流通市場化程度的提高可能在短期內會對農業收入產生影響，但這種影響更多的是在較長時間內體現出來。而協整分析不僅可以分析變量之間的長期均衡關系，也能夠分析變量間的短期動態關系，在分析農產品流通市場化程度與農業收入之間的關系時具有獨到的優勢；（2）基于時間序列的協整分析對序列的時間跨度有較高的要求，一旦序列的時間跨度較小，協整檢驗和分析的結果往往就會產生偏誤。面板協整分析使用樣本較大的面板數據，充分利用個體維度和時間維度的信息，從而能夠在一定程度上保證結果的準確度。另外，本文使用的計量軟件為Stata 11.0。

2.變量的設定

對于農產品流通市場化程度的測定，已有的研究方法主要有兩種：一種是用農民與非農居民間直接交易占二者間總體交易的比重來衡量；[10]另一種是用農產品的社會收購總額占農業總產值的比重，亦即農產品的商品率來衡量。[11]考慮到數據的可獲得性，本文采用第二種測算方法。雖然衡量農產品流通市場化程度的最佳方法是用每種具體農產品的市場化程度加權平均，但是這在統計上是很難實現的。在衡量農業收入指標的選取上，因為受農產品流通市場化程度直接影響的是農民從事農業生產和經營的收入，所以本文使用農村居民家庭人均年純收入中的家庭經營純收入來衡量農業收入，剔除了工資性收入、資產轉移性收入以及其他類型的收入。

3.樣本和數據

樣本的選擇和數據收集是本文實證研究遇到的最大障礙，數據的可獲得性嚴重限制了本文的樣本規模。本文最終選擇以上海、江西、河南和貴州這三省一市在1991～2009年間的農業經濟數據作為樣本來考察農產品流通市場化程度對農業收入的影響。從地理位置來看，這三省一市涵蓋了東中西三大經濟帶，其中河南、江西和貴州都是我國傳統的農業大省，其農業經濟無論是在省內還是全國都占有十分重要的地位。上海市的農業地位雖然相對較低，但是農產品流通的市場化程度卻一直處于較高的水平。這些地區在農業收入和農產品流通市場化程度方面都有著顯著的差異。樣本的時間跨度為1991～2009年，選擇以1991年作為起點一方面是為了保證統計口徑的一致，另一方面也是考慮到雖然我國的農產品流通體制改革從1978年就已經開始，但是真正進入全面改革的時間是1992年，以黨的“十四大”明確提出建立社會主義市場經濟體制為標志，我國的農產品流通體制改革開始全面轉入市場經濟的軌道。

數據主要來源于1992～2010年出版的《河南省統計年鑒》、《江西省統計年鑒》、《貴州省統計年鑒》、《上海市統計年鑒》、《中國統計年鑒》以及《新中國五十年農業統計資料》、中國統計年鑒數據庫（數據挖掘版）、中經數據庫輔助與決策系統等。較長的時間跨度是本文樣本的主要特點，我們認為農產品流通市場化程度的差異和變化雖然在不同地區之間也有所體現，但是更多的是反映在時間維度上。所以，具有代表性的個體和較長時間跨度的樣本為本文的研究奠定了很好的基礎。

四、實證分析

1.面板單位根檢驗

面板單位根檢驗有多種檢驗方法，為盡可能提高檢驗的準確程度，我們分別采用Pesaran檢驗法、IPS檢驗法以及CH檢驗法對變量LnIncome和 LnCMR 進行面板單位根檢驗。[12]、[13]、[14]這幾種檢驗方法的原假設都是假定面板中的所有截面對應的序列都是非平穩的，即都服從I（1）過程。Pesaran檢驗法的主要特點是考慮了變量的截面異質性和截面相關性，其統計量是單個截面DF或ADF檢驗得到的t值的平均值。IPS檢驗法的特點是考慮了截面異質性和干擾項的序列相關問題。IPS檢驗的統計量是對單個截面執行ADF檢驗后得到的t值的平均值。CH檢驗法是以Fisher單位根檢驗的p值為基礎構造統計量。面板單位根檢驗的詳細結果通過表1呈現出來。

從表1中可以看出，原序列LnIncome和LnCMR都無法拒絕存在面板單位根的原假設，說明都是非平穩序列，因此對原序列做一階差分處理。一階差分后的效果非常明顯，兩個變量都拒絕了含有面板單位根的原假設。因而可以認定變量LnIncome和LnCMR都服從I（1）過程，滿足了進行面板協整檢驗的條件。

2.面板協整檢驗

在變量單整階數相同的情況下，變量之間就有可能存在面板協整關系。本文使用韋斯特隆德（Westerlund）提出的面板協整檢驗方法對變量LnIncome和LnCMR之間是否存在協整關系進行檢驗。[15]該檢驗法是以誤差修正模型為基礎進行面板協整檢驗，其基本思想是，如果變量之間確實存在協整關系，就可以建立誤差修正模型，并且反映變量之間長期均衡關系的誤差修正系數應該是顯著異于零的。該檢驗法克服了基于殘差的面板協整檢驗存在的缺點。基于殘差的面板協整檢驗統隱含著一個重要的假設條件，即長期誤差修正系數（變量的水平值）等于短期動態調整系數（變量的差分值），稱之為“同要素限制”（Common Factor Restriction）。但是已經有研究表明，當這一假設無法得到滿足時，以殘差為基礎的面板協整檢驗的檢定力會大幅降低，而以誤差修正模型為基礎的面板協整檢驗能很好地避免這種限制。

表1 面板單位根檢驗

這種檢驗法考慮了截面異質性（長期誤差修正關系和短期動態關系）以及考慮截面內的序列相關和截面之間的相關性，構造了兩組統計量。第一組統計量假設各個截面的誤差修正速度不同，包含Gt統計量和Ga統計量，其中Gt統計量不考慮變量的序列相關性，而Ga統計量考慮了序列相關性。第二組統計量假設各個截面的誤差修正速度相同，包含Pt統計量和Pa統計量，其中Pt統計量沒有考慮變量的序列相關性，而Pa統計量考慮了序列相關性的問題。這兩組統計量均假設變量之間不存在協整關系，而有所區別的是第一組統計量的對立假設是至少有一對變量之間存在協整關系，第二組統計量的對立假設是變量整體上存在協整關系。

從表2可以看出，在沒有考慮時間趨勢的情況下，Gt統計量在1%的水平上，Ga統計量在5%的水平上拒絕了變量之間不存在協整關系的原假設，說明至少有一組變量之間存在協整關系。而Pt統計量都在5%的水平上拒絕了原假設，說明如果不考慮序列相關性，變量整體上存在協整關系。Pa統計量無法拒絕原假設。在考慮了時間趨勢的情況下，Gt統計量、Ga統計量以及Pa統計量都拒絕了變量之間不存在協整關系的原假設，而Pt統計量無法拒絕原假設。所以，從總的來看，本文認為變量LnIncome和LnCMR之間存在協整關系。

3.誤差修正模型估計

利用前文構建的模型，并結合1991～2009年中國三省一市的農業經濟數據，本文對體現農產品流通市場化程度與農業收入之間的長期均衡關系和短期動態調整關系的誤差修正模型進行了估計。為了使估計結果更為精確，本文分別采用組平均（MG）估計、混合組平均（PMG）估計以及固定效應動態面板（DFE）估計等三種不同的估計方法，然后使用豪斯曼（Hausman）檢驗法篩選出最合適的模型。在以上這幾種估計方法中，PMG（Pooled Mean-Group）估計是假設各個截面的長期系數均相等，而誤差修正速度和短期動態調整系數則具有截面異質性，采用的是最大似然估計法（ML），同時利用各個序列單獨估計和整體混合估計的系數。MG（Mean-Group）估計法假設各個截面的長期系數和短期動態調整系數均不同，即具有完全的截面異質性。其基本思想是首先使用最小二乘估計法獲得每個截面的系數，然后將獲得的系數進行平均處理。而固定效應動態面板估計法（DFE）假設各個截面具有相同的短期和長期系數，但有不同的截距項（個體效應）。DFE估計法采用固定效應模型估計，同時考慮截面相關性。詳細的估計結果呈現在表3中。

這里對表 3作一點說明，模型（1）～（3）分別使用的是PMG估計、MG估計以及DFE估計。變量LnCMR的系數體現了農產品流通市場化程度對農業收入的長期均衡影響。ec這一欄是誤差調整系數，反映了變量在偏離了均衡之后向均衡狀況調整的速度和方向。變量D.LnCMR的系數體現了農產品流通市場化程度與農業收入這兩個變量之間的短期動態調整關系。

表2 Westerlund面板協整檢驗

表3 誤差修正模型估計結果

為了盡可能地提高實證檢驗的精確程度，接下來我們使用Hausman檢驗法在不同的模型之間作出選擇。三種估計方法之間的主要差異在于對模型參數的限制有所區別。MG估計假定模型的長期和短期系數都會隨個體的變動而變化；PMG則假定模型的短期系數隨個體變動，而長期系數保持不變；DFE估計的約束最強，其假定模型的長期和短期系數都不會隨個體的變動而變動。以PMG和MG估計為例，Hausman檢驗的基本思想是，PMG估計是在MG估計的基礎上作了進一步的假定（約束），如果這種約束條件是正確的，則PMG估計更為有效（因為PMG估計使用了較少的參數）。相反，如果PMG的約束條件是錯誤的，則PMG的估計結果是不一致的，而MG估計更為合適。Hausman檢驗的原假設是模型之間不存在系統性的差異，如果不拒絕原假設，則約束條件較少的模型是更為有效的。

我們首先在PMG模型和MG模型之間進行了選擇，Hausman檢驗顯示統計量chi2=-1.25。當統計量為負值時，通常說明原假設的條件無法得到滿足，這里選擇MG估計是更為有效的。接下來對DFE模型和MG模型進行Hausman檢驗，結果顯示統計量chi2=0.00，p-value=0.996，無法拒絕模型之間存在系統性差異的原假設，說明在MG估計和DFE估計之間，仍然是MG估計方法是更為有效的。針對DEF模型和PMG模型檢驗的結果顯示統計量chi2=2.7，p-value=1.001，說明PMG估計更合適。結合以上的分析結果，我們認為在對農產品流通市場化程度與農業收入這兩個變量進行協整分析的時候，應使用組平均估計。最終的誤差修正模型為：

從誤差修正模型的估計結果可以看出，農產品流通市場化程度與農業收入之間呈現正向的長期均衡關系，且在5%的水平上是顯著的。因為對變量作了取對數處理，所以具體的經濟含義也是很清晰的，即當農產品流通市場化程度提高10個百分點，以人均家庭經營純收入來衡量的農業收入會提高約3.02個百分點。誤差調整系數為-0.103，在5%的水平上顯著。而農產品流通市場化程度與農業收入之間的短期動態調整關系在統計上并不顯著。

五、結論與政策建議

本文利用我國三省一市在1991～2009年間的農業經濟數據，使用面板單位根檢驗、面板協整檢驗以及誤差修正模型估計等計量方法探討了農產品流通市場化程度與農業收入之間的關系。研究發現，農產品流通市場化程度與農業收入增長之間存在穩定的長期均衡關系，農產品流通市場化程度的提高對農業收入具有顯著的促進作用。而二者之間的短期動態調整關系在統計上并不顯著。這說明在現階段，農產品流通市場化水平的提高對農業收入增長的積極作用超過了其負面影響。這一結論的政策含義是顯而易見的，現階段繼續推進農產品流通市場化進程，加大流通體制改革力度，構建現代化的農產品流通體系仍然是當前提高農民收入的重要途徑。這就要求繼續加大農產品流通主體的培育力度、提高農產品流通的組織化程度，形成以農民流通合作組織為主要載體，以新型批發市場為樞紐，多種流通組織形式共同參與的農產品流通渠道。

市場的發育是一個漸進的過程，需要政府在這一過程中發揮積極的作用。合適的政策可以促進和推動市場的成長，而錯誤的政策就會起到相反的作用。因此，在市場化的過程中，對政府的政策有很高的要求，政府既不能無所作為，又不能替代和阻礙市場的成長，政府需要協調好短期目標和長期目標的關系，干預的落腳點應該在于對農產品流通的宏觀調控和流通市場的培育上。（1）對農產品流通的公益性支持，尤其是對產地批發市場、基本設施以及流通服務體系建設的資金和政策支持；（2）從農產品生產、市場準入制度、加工和運輸、完善相應的法律法規等方面入手，對農產品的生產和流通過程加強監督與管理，建立靈活有效的農產品質量安全監督體系；（3）在保證基層組織充分有效競爭的同時，強化對市場上層組織的監督和管理，使各種交易主體在完善的市場和規則中進行公開、公平、公正的競爭，推動整個市場經濟的發展。

[1]、[10]陳宗勝，陳勝.中國農業市場化進程測度[J].經濟學家，1999（3）：112-119.

[2]、[4]江華，鄒帆.論農業產業化、市場化與農民增收[J].農業經濟，1996（4）：13-15.

[3]李曉超.農民收入增長為何變慢[J].經濟月刊，2000（04）：25-29.

[5]廖紅豐，郝英杰.論農村市場化與增加農民收入[J].農業經濟，2003（12）：28-29.

[6]王鈺.推進農村市場化改革和制度創新：解決“三農”問題的治本之舉[J].農業經濟問題，2004（7）：4-7.

[7]許經勇，黃愛東.要素市場化滯后制約了農民收入的增加[J].調研世界，2005（6）：16-19.

[8]劉擁軍，薛敬孝.加速農業市場化進程是增加農民收入的根本途徑[J].經濟學家，2003（1）：68-73.

[9]張闖，夏春玉.農產品流通渠道：權力結構與組織體系的構建[J].農業經濟問題，2005（7）：28-35.

[11]程國強.WTO農業規則與中國農業發展[M].北京：中國經濟出版社，2001：153-155.

[12]Pesaran H.A Simple Panel Unit Root Test in the Presence of Cross-section Dependence[J].Journal of Applied Econometrics，2007（2）：265-312.

[13]Im K.S.，Pesaran H.，Shin Y.Testing for Unit Roots in Heterogeneous Panels[J].Journal of Econometrics，2003（115）：53-74.

[14]Maddala G.S.，Wu S.A Comparative Study of Unit Root Tests With Panel Data and A New Simple Test[J].Oxford Bulletin of Economics and Statistics，1999（61）：631-652.

[15]Westerlund J.Testing for Error Correction in Panel Data[J].Oxford Bulletin of Economics and Statistics，2007(69)：133-146.