交易效率、分工與農村貧困聚集效應——來自山地省份的證據

陳 忠 文， 祁 春 節，趙 玉

（1、3.華中農業大學經濟管理學院，湖北 武漢 430070；2.井岡山大學商學院，江西 吉安 343009；4.東華理工大學經濟與管理學院，江西 撫州344000）

一、引言

《中國農村扶貧開發綱要（2001~2010年）》實施10年以來，我國扶貧開發工作取得了輝煌的成就。統計資料顯示，全國農村貧困人口由2000年的9422萬下降至2010年的2688萬，貧困發生率從10.2%下降到了2.8%。但是，農村貧困人口分布仍然不均衡，除了呈現出區域分布差異（貧困人口主要集中在中西部地區）之外，還呈現出地勢分布差異。山地省份①、[1]農村人口占全國農村人口的比例一直維持在53%左右，但從山地省份農村貧困人口占全國農村貧困人口的比例來看，2001年該比例為69.4%，2008年該比例上升到了80.2%。②可見，農村貧困人口大部分聚集在山地省份，且有進一步向山地聚集的趨勢。我國農村的貧困在很大程度上就是山地的貧困。農村貧困的山地聚集現象說明，在國民經濟高速增長的同時，經濟發展的區域差距、地勢差距也在不斷擴大。農村貧困的山地聚集給山地貧困農村脫貧致富增加了難度。

農村貧困問題一直是學者們關注的研究領域，積累了非常豐富的研究成果。

在貧困測度方面，已有研究形成了較為完備的測度體系。衡量貧困人口比例的貧困率發生率與源于貧困缺口的貧困差距率指數可以從廣度和深度上測度貧困，是兩個比較重要的官方貧困測度指數。[2]諸多學者使用官方貧困指數對我國不同地區的貧困現象進行了測度。[3]、[4]印度經濟學家阿瑪蒂亞·森確立了可以在總貧困意義上比較準確地描述貧困程度的森（Sen）指數。[5]朱玲從可行能力的不同方面（如營養、疾病、信息獲取等）測度了中國農村貧困。[6]杜鳳蓮、孫婧芳使用FGT指數測算了不同地區的貧困發生率及貧困變動狀況。[7]上述貧困測度指標各有千秋，但這些指標都未能很好地描述貧困在某一區域的聚集程度。在對不同地區的貧困程度進行比較時，貧困發生率是最為簡單易懂的指標，但孤立的貧困發生率并不能反映某地區的貧困聚集程度。本文試圖通過開發“貧困聚集度”這一指標衡量貧困在某一區域的聚集程度。

在貧困的成因方面，國內學者從經濟、制度、社會、自然等多個視角進行了有益的探索。黃祖輝、劉西川、程恩江從外部經濟關系處于不利地位、市場經濟發展緩慢、資本形成在供給和需求兩個方面的惡性循環、信貸參與程度低等經濟視角，[8]李秀娟從社會排斥、制度等政治視角，[9]萬廣華、張茵等從人口素質低、人力資本不足、權利不平等、社會保障缺乏、疾病等社會視角，[10]韓林芝、鄧強等從自然資源匱乏、自然災害等自然視角，分別對我國農村貧困的成因進行了解讀。[11]

上述有關貧困形成的眾多理論從不同側面解釋了貧困的成因，為解釋貧困聚集提供了很好的理論借鑒和啟示。但是，一方面，上述理論的共同局限在于僅僅從某個單一方面解釋了貧困形成的原因，而忽略了多種因素對貧困形成過程的綜合效應，經濟、制度、社會、自然等多個因素都會通過影響農民參與市場交易的經濟行為來影響農民收入；另一方面，上述理論也不能很好地解釋中國農村貧困為什么在山地形成聚集這一現象。

衡量農民參與市場交易的經濟行為績效的重要指標就是交易效率。袁軍寶、金沙從交易效率的角度解釋了區域經濟差距，[12]趙紅軍、尹伯成將交易效率引入工業化、城市化的一般均衡模型，推導出了交易效率與工業化和城市化的關系。[13]本文試圖借鑒這種方法，構建測度農村經濟交易效率的指標體系，建立反映山地農村交易效率與農村貧困關系的理論模型，以交易效率作為綜合指標考慮經濟、制度、社會、自然等多個因素對農村經濟的綜合作用，探索交易效率與農村貧困聚集之間的關系。

本文其余部分安排如下：第二部分是理論分析框架；第三部分是數據來源及變量介紹；第四部分是實證分析；第五部分是結論與政策含義；第六部分是研究展望。

二、理論分析框架

1.貧困聚集度

農村貧困人口在某一區域聚集已經是不爭的事實?！吨袊r村貧困監測報告2008》在描述貧困人口分布時稱，“分地勢來看，2007年全國農村貧困人口中，山區占53.9%”?！?3.9%”這樣孤立的貧困發生率并不能準確衡量貧困是否在某區域形成聚集，只有綜合比較某區域貧困人口占全國貧困人口的比例以及該區域總人口占全國總人口的比例，才能準確判斷貧困是否在該區域有聚集趨勢。本文以“貧困聚集度”這一指標來衡量貧困在某個區域的聚集程度。

（1）貧困聚集度（Agglomeration of Poverty）的定義。貧困聚集度衡量貧困人口在某區域的聚集程度，用該區域貧困人口占全國貧困人口比例與該區域總人口占全國總人口比例的比值來表示。

（2）貧困聚集度計算公式的推導。設某區域i的貧困聚集度為 APi，則由定義可知，APi=RPi/RTi。其中，RPi是 i區域貧困人口占全國貧困人口的比例，RTi是i區域總人口占全國總人口的比例。將RPi=MPi/MPt和RTi=MTi/MTt代入前式，整理得：APi=（MPi/MTi）/（MPt/MTt）。其中，MPi、MPt分別為i區域和全國的貧困人口，MTi、MTt分別為i區域和全國的總人口。而Hi=MPi/MTi、Ht=MPt/MTt分別為i區域和全國的貧困發生率。所以，某區域i的貧困聚集度公式變形為APi=Hi/Ht。

（3）貧困聚集度的經濟學含義。從APi=Hi/Ht可以看出，貧困聚集度APi是i區域和全國貧困發生率的比值，分三種情況：

第一種情況：0

第二種情況：APi=1，i區域貧困人口聚集程度與全國平均水平持平；

第三種情況：APi>1，i區域貧困人口聚集程度大于全國平均水平，貧困人口在i區域形成了聚集。這個比值越大，說明貧困人口在i區域的聚集程度越高。

2.交易效率、分工與農村貧困聚集

（1）交易效率提高、分工演進與農民收入增加。亞當·斯密在《國富論》一書中，闡述了分工與經濟增長之間的關系，認為分工是提高勞動生產力、促進經濟增長的源泉。[14]楊小凱繼承并發展了斯密的分工思想，從微觀上提出了一般均衡模型，將交易成本與勞動分工動態結合起來解釋經濟增長。楊小凱認為，人均真實收入的增加是分工演進的結果之一，[15]并進一步提出了“交易效率決定分工水平”的觀點，“如果交易效率極低，則因層系增加以及進一步的橫向和縱向分工所得的收益會不夠補償交易費用。在這種情況下，每個人都會選擇自給自足，即自給所有的中間產品和消費品?！薄叭绻灰仔首銐蚋邥r，經濟能實現完全分工的均衡狀態?！薄霸诮灰仔蕪淖銐虻拖蜃銐蚋哌^渡的過程中，分工逐漸發生演進，人們就會選擇專業化和勞動分工，均衡狀態的分工水平和人均真實收入都會隨著交易效率的提高而提高。”[16]

在農村居民家庭人均收入結構中，主體部分為工資性收入和家庭經營收入。[17]以工資性收入及家庭經營收入兩項近似替代農村居民家庭人均收入。假設農村經濟過程中家庭經營的商品及農村居民提供的勞務具有以下供給和需求函數形式：

其中，Q為家庭經營商品或農村居民勞務輸出的需求量或供給量，PB和PS分別表示家庭經營商品或農村居民提供勞務的購買價格與銷售價格。由于交易成本的存在，家庭經營商品及勞務的銷售價格會低于這些商品及勞務的購買價格，購買價格與銷售價格之間存在的差額即為交易成本。[18]由于交易效率與交易成本之間存在反向關系，[19]所以農村交易效率k可以用交易成本的倒數表示：

當農村農產品市場或勞務要素市場均衡時，有：

由上述公式可以得出兩個結論：第一，農村經濟的均衡產量Q（含家庭經營商品和農村居民勞務服務）隨著農村經濟交易效率的改進而增加。第二，當農村經濟交易效率小于常數值時，農村市場均衡交易行為將消失，家庭經營商品及勞務輸出的交易數量為零。交易效率提高時，農村居民就會在獲取專業化經濟好處的激勵下進一步提高分工水平，促進生產效率不斷提高、供給水平不斷增加、市場范圍和規模不斷擴大，農村居民也會因此而獲得更高的真實收入。

（2）交易效率差距、非對稱分工演進與地區間農村貧困聚集。楊小凱和賴斯（Yang and Rice）從交易效率角度證明了城鄉差距的產生：隨著交易效率的提高，經濟在從均衡的低水平分工向均衡的高水平分工演進過程中，會出現一個非對稱的分工轉型階段。城市居民高交易效率產生的高專業化水平，會產生一個比低專業化水平的農村居民更高的人均真實收入。[20]

交易效率不僅可以解釋城鄉收入差距，也可以解釋發生在地區間的農村居民收入差距及農村貧困聚集。

地區間農村交易效率差距是地區間農村人均真實收入差距發展和變化的主要決定因素。地區間農村交易效率的差距會產生一個非對稱的分工演進過程，使得地區間農村區域處于不同的分工演進階段，從而產生分工的區域差異和農村居民收入的區域差異。交易效率高的農村，其分工演進所處的階段相對也更高，能實現充分的交換與分工，其專業化與生產力水平、人均商業化程度與商業化收入都要高于交易效率低的農村地區，從而產生一個比低專業化水平的農村居民更高的人均真實收入。而交易效率低的農村，其經驗、工具和生產力的低下將使得該區域農民進行橫向和縱向分工所得的收益不足以補償交易費用。區域之間、農戶之間以及農戶家庭戶內的分工都比較有限，分工演進處于初級階段，只能選擇自給自足或近似自給自足的生產結構和經濟模式，陷入“貧困陷阱”，也因此在該區域農村形成貧困聚集現象。

三、分析變量和數據來源

被解釋變量為農村貧困聚集，具體用農村貧困聚集度（AP）表示，數據由《新中國六十年統計資料匯編》整理得到。解釋變量為農村交易效率，本文中的農村交易效率（RTE）通過交易效率測算體系綜合測算得到。本文借鑒樊綱、王小魯，祁春節、趙玉等學者有關交易效率測算的方法，將農村交易效率分為農村交易效率硬件和軟件兩大部分，[21]、[22]交易效率硬件包括自然與地理條件、通信與信息化、交通與基礎設施三個層面，交易效率軟件包括政府與制度、市場化、教育與人力資本、金融與信貸四個層面，每一層面的交易效率又由具體指標來體現，具體見表1。

四、實證分析

1.信度分析

由于農村交易效率所涉及指標較多，指標所代表的內容比較廣泛，因此要進行信度分析，判斷這些指標是否具有內部一致性，能否作為農村交易效率指標的變量。

表1 農村交易效率的不同層面、衡量指標及數據來源

信度分析常用的指標是克隆巴赫系數（即Cronbach Alpha系數，以下簡稱α系數）。α系數在0.80以上信度可以接受，在0.90以上則信度甚佳，低于0.70則應該放棄。我們將代表農村交易效率的22個指標全部納入分析，所得α系數僅為0.712（低于0.80），說明初次選擇的指標內部結構比較混亂，經過多次調整，當所選10個指標組合如表2所示時，α系數為0.929，說明表2所選指標具有高度的內部一致性，能夠代表農村交易效率。

2.因子分析

將上面篩選出的10項農村交易效率指標進行KMO抽樣適當性參數檢驗和巴特利特（Bartlett）球形檢驗。KMO值為0.853，遠高于0.5的檢驗標準，巴特利特球形檢驗也達到了1%的顯著水平，說明拒絕單位相關的原假設，即樣本相關系數矩陣與單位矩陣差異顯著。代表農村交易效率的10個變量內部有較多共同因素存在，適合進行因子分析。

我們使用主成分分析方法對因子載荷進行參數估計。從總方差的變異解釋可以知道，只有前面兩個因子的特征值大于1（因子1為6.522，因子2為1.108），而從第三個因子開始特征值均小于1。從方差貢獻來看，前面兩個因子對代表農村交易效率的10個指標的貢獻率達到76.295%，能夠提取10個農村交易效率指標的大部分信息，可以作為主因子。

由于初始主因子對各變量的解釋能力較弱，需要對因子進行正交旋轉變換，以簡化對因子的解釋。從正交旋轉后的兩個主因子對10個原始指標的解釋度可以看到，調整后的主因子f1對x4、x3、x17、x5具有較強的解釋力，這些指標的信息分別被提取了70%~86.9%，主因子f1可以反映自然與地理、基礎設施等硬條件的交易效率；主因子f2主要對x18、x20、x12、x8具有較強的解釋力，這些指標的信息分別被提取了72%~91%，主因子f2可以反映通信與信息、教育與人力資本、政府與制度、交易環境等軟條件的交易效率。

表3中主因子得分系數矩陣的硬條件因子f1和軟條件因子f2的值顯示了農村交易效率各原始指標與兩個主因子f1、f2之間的關系。表達式為：

將標準化之后的各地區交易效率變量代入上式，可以得到各地區表示硬條件和軟條件的交易效率變量f1和f2。

根據兩個主因子的初始特征值，可以知道農村交易效率的綜合得分為：

k=0.8548f1+0.1452f2

把代表硬條件和軟條件交易效率的變量代入農村綜合交易效率的計算公式，可以求得各地區農村交易效率的綜合得分（具體見表4）。從農村綜合交易效率來看，山地省份的農村綜合交易效率總體上都處于不利狀況。排在后17位的省份中有16個都是山地省份。在17個全部山地省份中，只有山西省的農村綜合交易效率排名稍微靠前（第11位）。農村綜合交易效率排在前5位的是山東、北京、吉林、遼寧、江蘇五個省份。

3.模型設定

分析農村綜合交易效率對農村貧困聚集的影響，較為理想的模型是面板數據模型。但由于貧困人口數據及農村交易效率數據來源的局限性，無法獲得面板數據，所以本文擬采用2006年農村交易效率和農村貧困聚集的省級截面數據來建立回歸模型。從省際間農村貧困聚集度與農村綜合交易效率的散點圖，可以大致判斷出二者之間存在線性相關關系。故建立一元線性回歸模型如下：

表2 經過調整選擇的農村交易效率各變量信度分析結果

表3 主因子得分系數矩陣

表4 各?。ㄊ?、區）農村交易效率主因子f1、主因子f2、綜合交易效率及綜合交易效率排名

APi、RTEi分別表示第 i個?。ㄊ?、區）的農村貧困聚集度與農村綜合交易效率，β0、β1為回歸系數，μi為殘差。

4.回歸結果與檢驗

根據《新中國六十年統計資料匯編》提供的各省（市、區）農村貧困相關數據，由APi=Hi/Ht計算得到省際間農村貧困聚集度數據。運用SPSS19.0統計軟件得出回歸結果。

本估計的回歸方程為：

AP=1.124-1.111RTE

從回歸估計結果看，本模型擬合程度較好?？蓻Q系數R2為0.893，表明該模型在整體上擬合得較好。F值為207.598，相應參數的t值分別為168.256和-14.408，且相伴概率都為0.0000，通過了變量顯著性檢驗。解釋變量農村綜合交易效率對被解釋變量農村貧困聚集度影響顯著。農村綜合交易效率與農村貧困聚集度之間呈顯著負相關關系。農村綜合交易效率每降低一個單位，農村貧困聚集度將上升1.111個單位，驗證了地區間農村交易效率影響農村貧困聚集形成的理論假設。

另外，如果將省際間農村貧困聚集度由低到高排列，后17位中除海南、安徽兩個省之外，其余15個省都是山地省份。17個全部山地省份中只有福建、湖北兩省排位稍微靠前（分別為第9位和第15位），與前面的農村綜合交易效率進行對比，可以發現農村綜合交易效率取值低的山地省份和農村貧困聚集程度高的山地省份高度重合。

五、結論及政策含義

本文使用來自31個省份的截面數據，對我國農村綜合交易效率與農村貧困聚集的關系進行了實證分析。研究結果表明：（1）農村綜合交易效率省際間存在較大差距，山地省份農村綜合交易效率明顯比非山地省份要低；在對農村綜合交易效率的積累效果上，交易效率硬條件比軟條件的作用更強。（2）農村貧困人口的地域分布存在較大差距，農村貧困呈現出向山地省份聚集的趨勢。（3）通過回歸估計發現，農村綜合交易效率對農村貧困聚集有顯著影響。

根據以上結論，本文提出了以下幾點政策建議：（1）關注農村貧困人口山地聚集現象，集中政策力量加快山地農村發展，改善農村貧困聚集狀態，縮小農村內部收入差距。（2）加大力量改善山地農村交易效率，特別應該從硬件方面改善山地農村的交通、通信等基礎設施條件，加大山地農村固定投資份額。（3）對于遠離鄉鎮經濟中心、生存條件惡劣的扶貧開發工作重點村，可以加大扶貧移民搬遷力度。（4）在增加教育投入、指導剩余勞動力轉移、減少政府對農村經濟的干涉等方面，加大力度改善山地農村交易效率軟件。

＊本文系國家社科基金項目“農產品價格波動、傳導與調控實證分析研究”（項目編號：11CJY063）、教育部博士點基金項目“中國農產品價格傳導及其收益分配機制研究”（項目編號：2011014611 0008）、江西省社科規劃項目“資源環境約束下的中部區域經濟可持續發展研究”（項目編號：07YJ208）、江西省社科規劃項目“農村勞動力轉移對江西省貧困山區農村經濟的長效影響研究”（項目編號：10YJ95）的階段性研究成果。

注釋：

①廣義山地包括低山、中山、高山、高原和丘陵；狹義山地專指高山、中山、低山，不包括丘陵和高原。本文的山地指廣義的山地，山地省份則指山地面積占國土面積比重以及山地人口占總人口比重均在67%（2/3）以上的省份。根據這兩項指標確定的山地省份包括貴州、云南、四川、重慶、福建、廣西、陜西、山西、湖南、江西、甘肅、西藏、青海、湖北、新疆、寧夏、內蒙古共17個?。ㄗ灾螀^、直轄市）。

②農村貧困人口數據來源于國家統計局農村社會經濟調查司，由于政策原因，到目前為止，農村社會經濟調查司只公布了2008年以前的省際農村貧困人口數據，2009年、2010年的相關數據尚未公布，且通過各種途徑咨詢均未得到。

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