農村客運量增長與農民收入關系研究

張 聰

（安徽農業大學 經濟管理學院，安徽 合肥 230036）

近幾年來，外出務工收入已經成為農民收入的主要組成部分.國家統計局數據顯示2014年農民收入增量主要源于打工收入、售賣農產品的收入和轉移性收入，其中打工收人增加是農民收入增加的首要原因.農民工從鄉村出發去城市務工以及在務工地間轉移是實現其獲得工資性收入的前提.在我國，農民工候鳥式的大規模工作遷徙是經濟快速發展中的一個鮮明特色.姚俊（2011）認為農民工高游移型流動就業特征是其實現自身價值最大化而做出的理性選擇.[1]高穎（2008)研究發現30歲以上農民工外出務工平均時間為9.65年，平均經歷3個城市；而16-30歲的農民工則平均在3.72年輾轉于2.52個城市.[2]區域經濟水平差異和城鄉差異是我國農民外出務工的主要推動因素，這決定了農民外出務工通常都要經歷遠距離、大范圍的遷徙，比如從四川到廣東、江浙一帶的遷徙.農民外出務工和轉移主要的出行方式選擇是鐵路和公路，運輸工具是客運列車和客運汽車，運輸方式的便捷可達性和運輸能力的高低是影響農民工外出務工和轉移的關鍵因素.目前國內交通運輸系統發展對農民增收的影響的研究成果不多，而且主要是從物流角度探討.王學良（2013）從農村物流設施投資角度數據實證分析農村物流發展與農民收入關系，認為兩者之間存在長期均衡關系.[3]賈衛麗（2010）從農產品物流量角度分析農產品物流發展與農民收入關系，認為農產品物流總額對農民增收均具有顯著的促進作用.[4]目前國內就客運與農民收入增長之間的研究還是空白.本文擬從客流角度，采用實證分析方法探討客運周轉量對農民收入增長的影響.

1 模型設定及數據來源

本文采用模型形式如下：LNYi=b0+b1LNX1i+b2LNX2i+…bkLNXki+Ui.其中，LNYi為因變量的對數值，在本文中代表農民人均收入的彈性.LNXki為影響農民純收入的第k個解釋變量的對數值,Ui為隨機擾動項.由于農民收入（inc）受到多種因素影響，除本文重點考察的客運周轉量(zhl)之外，本文還選取了農業總產值（pro）、農作物播種面積(mu)、農民工人數(num)以及農民工工資(wage)作為控制變量.因此,本文的模型形式可重新表述為：LNinc=b0+b1LNzhl+b2Lnpro+b3LNmu+b4LNwage+b3Lnnum+Ui

本文分析所采用的數據主要源于國家統計局公開數據庫和部分學者的研究成果.農民歷年收入、客運歷年周轉量、農業歷年總產值、農作物歷年播種面積數據來自國家統計局網站公布數據.考慮到農民工外出務工主要是乘坐火車和汽車，客運周轉量數據剔除了航空和水運的客運周轉量.農民歷年收入數據采用農村居民消費價格指數進行了調整(以1979年為基期).農民工工資數據采用盧峰2012年發表的研究成果.[5]農民工數量數據采用朱勁松2010年發表的研究成果.[6]

2 變量間的協整檢驗

本文使用eviews7.1軟件對數據進行建模和處理.由于本文采用的是時間序列數據，如果序列不平穩，會導致“偽回歸”現象.因此，在進行協整檢驗之前先用 ADF（Aug-ment Dickey-Fuller）檢驗方法確定各序列的平穩性和單整階數.即：當檢驗值小于顯著水平下的臨界值時，拒絕原假設，所檢驗的時間序列是平穩序列.具體的變量平穩性檢驗結果見表1.

表1 單位根檢驗結果

由表1可以看出，因變量和各自變量均為一階單整數據，可能存在協整關系，符合協整檢驗的前提.因為本模型屬于多變量協整模型，所以選用Johansen-Juselius協整檢驗法對變量之間的協整關系進行檢驗.

下一步在由 lninc、lnzhl、lnpro、lnwage、lnnum和lnmu構成的VAR模型基礎上，應用Johansen-Juselius協整檢驗法對變量之間的協整性進行檢驗，在協整檢驗之前對VAR模型進行滯后階數檢驗，確定其最優滯后階數.如表2所示：

由表2可以看出,在VAR模型滯后階數的檢驗結果中,有一個檢驗統計量和兩個準則選擇p=2,綜合考慮應當選擇模型滯后階數p=2.協整檢驗的模型滯后階數是原VAR模型一階差分的滯后階數，原VAR模型的滯后階數是2，所以協整檢驗的滯后階數應該是1.接下來進行Johansen-Juselius協整檢驗，結果如表3所示：

表2 向量自回歸模型滯后階數檢驗

表3 Johansen-Juselius協整檢驗結果

由表3可以看出，無約束協整檢驗和極大特征根協整檢驗都說明在5%水平下存在2個協整關系.由此可以得出回歸模型：LNinc=0.708123LN zhl+1.359262Lnpro+6.019382Lnmu+0.261529Lnwage+1.581321Lnnum-66.77447

以上結果表明，農民收入增長、客運周轉量、農產品總產值、農民工工資和農民工數量之間存在長期的均衡關系，即協整關系.并且從它們之間的協整方程可以看出：客運周轉量的長期彈性是0.7081，農產品總產值的長期彈性是1.359，農民工數量的長期彈性是1.5813.也就是說，客運周轉量每增長1%，農民收入增長0.7081%；而農產品總產值和農民工數量每增長1%，農民收入增長分別為1.359%和1.5813%.這說明在促進農民收入增長的要素中，農民工數量和農產品產值的推動作用更大一些，這個結論與我國目前農民收入主要由農產品售賣收入和外出務工收入組成的實際相符合.而客運周轉量對農民增收的彈性為0.7087，說明客運周轉量對農民增收也具有顯著的促進作用，但是其缺乏彈性的現實表明，客運系統中服務農民工占比重不夠大，客運系統的發展沒有特別針對農民工的舉措.

3 變量間的格蘭杰因果檢驗

為更好解釋一個變量的變化是否是另一個變量的原因,對 LNinc、LNzhl、LNpro、LNwage、LNnum和LNmu之間是否存在因果關系進行檢驗,檢驗結果見表4.

表4顯示了基于Var的兩兩變量之間的Granger因果關系的檢驗結果.檢驗結果表明：在5%顯著水平上，存在客運周轉量彈性到農民收入彈性的單項Granger因果關系；農產品產量彈性到農民收入彈性的單項Granger因果關系；農產品產量彈性到農作物播種面積彈性的單項Granger因果關系，農民工數量彈性、工資彈性與農民收入彈性互不為Granger因果關系.也就是說，長期來看客運周轉量增長是農民收入增長的Granger原因，這與本文的研究預期相一致.

4 研究結論及建議

表4 Pairwise Granger Causality Tests檢驗結果

4.1 結論

（1）從改革開放初期至今35年的農民收入長期增長情況來看，農產品產值、農民工數量、農民工工資和客運周轉量都是影響農產品收入的重要內生變量.并且，這些變量和農民收入增長之間存在長期的均衡關系

（2）從格蘭杰因果檢驗結果來看，農民工數量彈性和工資彈性和農民收入彈性之間沒有Granger因果關系，可能是因為農民工工資性收入大幅增加是從2003年才開始的，之前從1979到2002年工資增長緩慢.而客運量彈性是農民收入彈性的Granger原因表明客運量由于不僅包括農民工還包括城市居民，其時間序列更為穩定.但這并是說明研究結論不可靠，因為如果找到方法剔除城市居民，則其雖然與農民收入彈性的Granger因果關系可能不明顯，但是其方程回歸系數必然增加，也就是說剔除城市居民數據的客運周轉量對農民收入增長的解釋效果只會更好.

4.2 建議

基于以上實證分析結果，可以看出客運系統的發展對于提高農民收入具有重要的意義.客運對農村居民收入的影響途徑主要是通過為農民外出務工和務工地轉移提供空間轉移服務實現的；其次客運的發展有利于農民減少往返城鄉的物質成本和時間成本，目前農村中家庭成員長期分居城鄉的情況十分普遍，客運發展利于農民減少探親訪友、未成年人教育等各方面的支出.2014年黨中央、國務院《關于全面深化農村改革加快推進農業現代化的若干意見》中指出：全面深化農村改革要城鄉統籌聯動，推進城鄉要素平等交換和公共資源均衡的配置，讓農民共同分享現代化的成果.進一步推進客運體系發展服務農村顯然符合中央精神和農村發展的實際要求.

基于此結論，結合我國客運系統的實際情況，提出以下建議：

4.2.1 繼續加強農村公路基礎建設.2013年交通運輸行業發展統計公報顯示，截止2012年底，全國農村公路通鄉及通村率分別達到了99.97%和99.70%，其中硬化路面分別占到97.81%和89.00%.可以看出，目前通達問題與通暢問題在大部分地區已初步解決，但是與農民對客貨運輸日益增長的強烈需求相比，農村公路基礎建設仍需不斷進步.目前農村公路村與村之間連通較弱，各省在農村公路建設實施中基本都是以上層節點或路網通達鄉鎮或建制村的道路段為中心，整體路網連通度水平低、便捷性差.應繼續加強村村之間的路網建設，提高農民出行的便捷性.

4.2.2 科學規劃農村路網.在農村路網規劃方面，我國農村路網結構應注重由“樹狀”結構路網向“收集型”結構路網發展.強化農村路網相鄰節點之間的連通及與國省干線的銜接，健全農村公路的“毛細血管”.注意農村公路建設的規劃應與農村公路建設同步，做到切實按照規劃施工.對農村公路建設為農民出行的客貨服務按階段進行客觀、全面、準確的綜合評價，為下一階段的建設從政策等方面提供支撐.

〔1〕姚俊.農民工的就業流動研究——基于江蘇制造業調查的實證分析[J].經濟體制改革，2011(5):88-92.

〔2〕高穎.農村富余勞動力的供需變動及分析[J].人口研究，2008(5):83-90.

〔3〕王學良.農村物流發展與農民收入關系的實證研究[J].經濟與社會發展，2013（3）：90-93.

〔4〕賈衛麗.農產品物流對農民增收效應的實證分析[J].惠州學院學報,2010（2）:71-73.

〔5〕盧峰.中國農民工工資走勢：1979-2010[J].中國社會科學,2012（7）：62-63.

〔6〕鄭蘭英，黃園園，沈京虎.吉林省居民生活水平影響因素的偏最小二乘回歸分析[J].延邊大學農學學報,2014（1）.