新型城鎮化對農民收入的影響效應研究
——基于30個省（市、自治區）面板數據的實證分析*

趙 瑞，祁春節

（華中農業大學經濟管理學院，湖北武漢 430070）

0 引言

我國作為農業大國，社會的發展進步和人民的生活幸福均與農業密不可分。2004年到2020年連續17年的“中央一號文件”中，每一年都涉及“三農”問題，強調要促進農民增收。早在2014 年中共中央國務院印發《國家新型城鎮化規劃（2014—2020年）》，就提出新型城鎮化是解決農業農村農民問題的重要途徑。2019 年國家發改委發布的《2019 年新型城鎮化建設重點任務》更是明確指出要提高城市化質量，促進農民收入持續增收。新型城鎮化不是簡單的城市人口比例增加和規模擴張，而是強調在產業支撐、人居環境、社會保障、生活方式等方面實現由“鄉”到“城”的轉變，實現城鄉統籌和可持續發展，最終實現“人的無差別發展”，實現共同富裕。

近年來國內學者們圍繞著城鎮化探討對農民收入的影響主要從兩個方面進行考慮，一是城鎮化對農民收入規模的影響[1-5]，二是城鎮化對農民收入結構的影響[6-9]。城鎮化對農民收入規模的影響的相關研究，比較有代表性的如蔣勵基于重慶市38 個區縣面板數據，通過最小二乘回歸模型和分位數回歸模型分析發現，城鎮化并不直接影響農民收入，隨著城鎮化的不斷推進，通過人口聚集、土地聚集、產業聚集等方式提高農民收入[5]。城鎮化對農民收入結構的影響的相關研究，比較有代表性的如李文潔[8]利用2003—2013 年的省級面板數據分析了新型城鎮化對農民收入結構的影響，發現新型城鎮化水平對農民工資性收入、財產性收入和轉移性收入具有顯著的正向影響，而對農民家庭經營性收入的影響為負。

縱觀前人的研究，在以下方面還有改進的空間，一是學者們在研究城鎮化對農民收入影響時，將空間因素納入考慮范圍的還較少，大多用的是傳統的最小二乘模型進行參數估計。二是在目前新型城鎮化的大背景下，已不能僅僅采用城鎮人口所占比重這一簡單指標來代替城鎮化水平，而大多數研究對城鎮化的量化仍是用的這一單一指標。因此文章根據新型城鎮化的內涵及前人的經驗[10]，選取人口城鎮化率、土地城鎮化率、經濟城鎮化率、就業城鎮化率4 個指標為自變量，通過收集我國30 個省市的面板數據（不包括西藏和港澳臺地區），采用空間計量模型綜合考察新型城鎮化對農民收入的直接影響效應和間接影響效應，并在此基礎上提出了3點推進新型城鎮化促進農民增收的建議。

1 農民收入現狀

該文收集了2009—2018 年近10 年來我國整體農民收入的數據，并將其整理成如圖1所示。

從圖1 中可以看出我國農民收入近10年來呈現逐步上升的趨勢，從2009 年5 153.17 元增長到2018 年14 617 元，增長了近2 倍，年均增長率達12.28%。將我國農村居民按東、中、西部及東北地區進行分組，可得到我國不同區域農村居民人均收入情況如表1。

圖1 2009—2018年農民收入

從表1中可以看出，目前我國東部地區農民收入最高，截止2018 年底達18 285.7元，而西部地區農村居民人均收入最低，只有11 831.4元。從增長速度看，我國東部地區、中部地區、西部地區、東北地區農村居民人均收入近5 年年均增長率分別為8.60%、8.66%、9.28%、6.85%，農村居民人均收入增長速度最快的為我國西部地區，最慢的為東北地區。該文將2018 年我國30 個省（市、自治區）的農村居民人均收入進行整理得到圖2柱形圖。

表1 2014—2018年農村居民按區域分組的人均收入 元

從圖2中可以看出，我國農村居民人均收入最高的省市為上海，2018年農村居民人均收入達30 374.7元，較最低的省市甘肅省8 804.1 元相比，是甘肅省的3 倍多，可見我國各地的農村居民人均收入差距還比較大。

圖2 2018年30個?。ㄊ小⒆灾螀^）的農民收入

2 研究方法與變量選擇

2.1 空間相關性分析

Moran＇s I 值又稱莫蘭指數，由澳大利亞統計學家帕特里克·阿爾弗雷德·皮爾斯·莫蘭于1950 年提出，它是被用來度量空間相關性的一個指標。其計算公式為：

式（1）中，ωi,j為區域i和區域j之間的空間權重，該文為充分分析我國農民收入的空間相關性，分別構造了鄰接權重矩陣、地理距離權重矩陣、經濟距離權重矩陣3個空間權重矩陣。鄰接權重矩陣的構造方法為：

通過收集我國30 個?。ㄊ?、自治區）的經緯度坐標的基礎上，計算出了地區i和地區j之間的地理距離di,j，由于地理距離越近，其權重應該更大，所以該文對地理距離取倒數確定空間權重，即：

通過收集我國各省市近10年的人均GDP的平均值，構造如下的經濟權重矩陣為：

式（4）中，Yi為i地區近10 年的人均GDP 的平均值，Yi-Yj表示地區i和地區j之間的人均GDP 差距，若差距不大則表示兩個地區的經濟距離比較近，則空間權重應該較大，因此這里用兩地區之間GDP 差距的差值的倒數來表示兩地區的空間權重。

莫蘭指數是一個有理數，它的數值通常是在-1.0～+1.0 的區間內，當Moran＇s I 值為正數時，這表明數據在空間上呈現出正相關現象，其值越接近于+1.0，表明空間相關性越強；當Moran＇s I值為負數時，這表明數據在空間上呈現出負相關現象，其值越接近于-1.0，表明空間差異越大；當Moran＇s I等于0時，表明數據在空間上呈現隨機性，不存在空間相關性。

2.2 空間杜賓模型

隨著人們對空間計量模型的關注，學者們更多地將興趣放在了能包含多個交互效應的空間計量模型上，2007 年James LeSage 在第54 屆地區科學協會國際會議北美洲會議上，提倡使用包括內生交互效應和外生交互效應的模型，由于這種模型類似于時間序列杜賓模型，因此該模型被稱之為空間杜賓模型（SDM）?？臻g杜賓模型的表達形式為：

式（5）中，y為被解釋變量，x為解釋變量，β為解釋變量回歸系數，γ為各解釋變量的空間滯后項系數。由于該模型既包含了內生交互效應又包含了外生交互效應，既可以體現解釋變量的空間相關性，又體現了被解釋變量的空間相關性，因此該文采用該種模型進行參數估計。

2.3 變量選擇及數據來源

《中國城鎮化質量報告》中強調，城鎮化應包括四個方面，不僅要有人口的城鎮化，還要有土地的城鎮化、經濟的城鎮化和生活質量的城鎮化。因此該文選取了人口城鎮化率Uurban1、土地城鎮化率Ur?ban2、經濟城鎮化率Urban3和就業城鎮化率Urban4，4個自變量來表示新型城鎮化水平，以農村居民人均收入Income 為被解釋變量。人口的城鎮化用城鎮人口占比表示，土地城鎮化用城市建設用地面積與城市面積的比值表示，經濟城鎮化用第三產業GDP 占比表示，就業城鎮化用二三產業就業人數占比表示。此外，通過借鑒其他學者有關農民收入影響因素的研究，該文選取了農業經濟水平Agriculture、農村資本投入Invest、對外開放程度Opening、工業化程度Industry、財政支農力度Finance作為控制變量。該文以我國30 個?。ㄊ?、自治區，不含港澳臺、西藏）為研究對象，通過查閱2009—2018 年各地的統計年鑒收集就業城鎮化率的數據，其余變量的相關數據均來源于2009—2018 年的《中國統計年鑒》和《中國農村統計年鑒》。

表2 變量的選取與描述

3 實證結果與分析

3.1 空間相關性檢驗結果

通常設定一個零假設：空間位置在一定區域里面呈現完全隨機（均勻）分布，該文用Stata 15.1 軟件基于上面3 種權重空間權重矩陣，對2018 年我國30 個省（市、自治區）的農民收入進行空間相關性分析，其結果如表3所示。

通過表3 可發現，在用Moran＇s I 檢驗我國農民收入的空間相關性時，無論是采用鄰接權重矩陣、地理距離權重矩陣還是經濟距離權重矩陣，檢驗結果中的P值均小于0.01（通過99%置信度檢驗），且Z值得分均超過1.65（拒絕零假設設定的閾值），表明我國農民收入在空間上具有自相關性，而并非隨機性的，因此在研究新型城鎮化對農民收入的影響效應時，不能忽略空間因素，應使用空間計量模型。

表3 農民收入全局莫蘭指數

3.2 模型的估計結果

第一步：使用非空間模型進行估計，在這里采用的是傳統的最小二乘估計方法，其估計結果如表4所示?？臻g和時間固定效應聯合顯著性檢驗（LR 檢驗）顯示零假設為空間固定效應顯著的LR 檢驗結果為（747.495 9，P=0.000 0），說明應該拒絕零假設不采用空間固定效應，零假設為時間固定效應顯著的LR 檢驗結果為（741.879 4，P=0.000 0），說明應該拒絕零假設不采用時間固定效應，應該采用時空雙固定效應。

表4 農民收入的傳統估計

第二步：用拉格朗日乘數及其穩健形式（LMlag，LMerror，R-LMlag，R-LMerror）對殘差進行檢驗，判斷是否有必要使用空間計量模型。通過表4 的估計結果看，在時空雙固定效應下LMlag、R-LMlag、LMerror 均通過了1%的顯著性檢驗，R-LMerror 通過了10%的顯著性檢驗，表明殘差存在空間自相關性，因此空間模型要優于非空間模型。僅通過殘差檢驗還不能確定使用SLM 模型還是SEM 模型，需要進一步使用SDM模型進行估計。

第三步：通過包含時空雙固定效應的SDM 模型進行估計。設定兩個零假設檢驗，H0：γ=0和H0：γ+δβ=0，第一個零假設表示SDM 模型可以被簡化為SLM 模型，第二個零假設表示SDM 模型可以簡化為SEM模型。對兩個零假設分別使用Wald 和LR 檢驗，若通過顯著性水平則表示分別拒絕這兩個零假設，表示SDM 模型不能簡化為SLM 模型和SEM 模型，表5結果顯示均通過了顯著性水平，因此應該使用SDM 模型，SDM 模型不能簡化為SLM 模型或者SEM模型。

從表5 SDM 模型的參數估計結果來看，R2=0.997 5，修正的R2=0.670 9，表明方程的擬合優度較好，W*lnIncome 的系數顯著為正，表明農民收入具有空間自相關性，當地的農民收入會影響到臨近地區的農民收入。控制變量中農業經濟、資本投入、對外開放程度、工業化率對本地區農民收入的直接影響的系數均為正，且均通過了1%的顯著性檢驗，表明這些控制變量能夠對本地區農敏收入產生促進作用。財政支農力度的系數為負，且并不顯著。解釋變量中人口的城鎮化、土地的城鎮化、經濟的城鎮化的系數均為正，且均通過了10%的顯著性檢驗，說明對當地的農民收入有促進作用。此外，鄰近地區經濟的城鎮化水平和農村資本投入對當地的影響的估計系數中，經濟的城鎮化系數為負，資本投入的系數為正，均通過了10%的顯著性檢驗，表明鄰近地區農村資本投入會促進當地農民收入的增長，而鄰近地區經濟的城鎮化水平的推進會抑制當地農民收入增長。通過對表5 的參數估計結果進一步處理，可以得到表6 各變量的直接效應和間接效應。

表5 SDM估計及檢驗結果

表6 各變量的直接效應和間接效應

3.3 結果分析

（1）農業經濟水平。在普通最小二乘模型估計結果中，農業經濟水平對農民收入的影響顯著為正，其變量系數為0.179 929，說明農業經濟每提升1%，會導致該地區農民收入提高0.179 929%。在SDM 模型估計當地的農業經濟每提升1%，會導致該地區農民收入提高0.051 399%，在忽略空間因素的情況下，普通最小二乘估計模型會夸大農業經濟對農民收入的影響。目前影響農民收入的因素不僅包括農業因素，還包括許多非農因素，在我國一些農業發展較為落后的地區，農業仍然是農民收入的重要來源。因此，不難理解，農業經濟的增長所帶來的當地直接效應了。

（2）農村資本投入。在普通最小二乘估計模型中，農村資本投入對農民收入的影響約為-0.019 901，然而卻并不顯著。在SDM 模型估計結果中，農村資本投入對農民收入的直接效應顯著約為0.043 762，當地的農村資本投入每提升1%，會導致當地農民收入提高0.043 762%，說明空間計量模型更好的解釋農村資本投入對農民收入的影響。此外，農村資本投入對農民收入的間接效應顯著約為0.059 141，說明當地的農村資本投入每提高1%，會對臨近地區產生溢出效應，使臨近地區的農民收入提升0.059 141%。農村資本投入的增加一方面加大了農業生產中的資本投入，提高了農業產量，能夠提高當地農民的家庭經營性收入，另一方面改善了農村的基礎設施，引致鄰近地區的農民流入，緩解了臨近農村剩余勞動力的壓力，臨近地區農民人數減少，通過土地流轉，農業生產產生規模效應，產量提升，最終引起臨近地區農民收入的提高。

（3）對外開放程度。在普通最小二乘模型中，對外開放程度對農民收入的影響顯著為-0.124 238，說明對外開放程度每提升1%，會使農民人均收入下降0.124 238%。從SDM 模型的估計結果來看，對外開放程度對本地區的農民收入的直接效應顯著為0.021 708，對臨近地區農民收入的間接效應為0.014 331，但并不顯著。說明對外開放程度每提升1%，會使本地區農民收入提升0.021 708%。最小二乘模型和SDM 模型的估計結果中，對外開放程度對農民收入的影響都顯著，但是影響方向不同。從理論上講，一個地區的對外開程度越高，說明該地區與外界聯系越緊密，其市場也會更開闊。其開闊的市場可以為農產品提供更多的銷售渠道，有助于增加農民的收入，因此盡管最小二乘模型得出的估計結果從統計上來看也顯著，但是SDM模型的估計結果更具有實際的經濟意義。

（4）工業化率。在普通最小二乘模型中，工業化率對農民收入的影響系數為0.030 844，但并不顯著。從SDM 模型的估計結果來看，工業化率對農民收入的直接效應顯著為0.135 100，間接效應為-0.237 548，但并不顯著。說明工業化率每提高1%，會使當地的農民人均收入提高0.1351%，SDM 模型比普通最小二乘模型能夠更好的解釋工業化率對農民收入的影響。工業化水平的提高可有效帶動農產品加工業的發展，激發農業生產的下流產業的活力，開拓農民農產品的銷售市場。同時工業化率的提高是農業實現機械化的強大動力[11]，農業機械化對提高農產品的綜合生產能力有著重要作用[12]，因此隨著工業化率的提高，對當地的農民收入會產生正向的直接效應。

（5）財政支農力度。在普通最小二乘模型中，財政支農力度對農民收入具有顯著的正向影響，但在SDM 模型中，財政支農力度對農民收入的直接效應和間接效應均不顯著，其直接效應甚至是負數。在忽略空間因素的情況下，普通最小二乘估計模型會夸大財政支農力度對農民收入的影響，究其原因可能在于農業生產的弱質性導致的農業的投入回報率小，在考慮空間因素時，各地政府為了完成中央下達的績效目標、相互比較，必然引起競爭關系，從而導致各地政府都關注能夠給本地區帶來更高回報率的產業上，忽視了農業發展，引致財政支農資金的使用效率低下。

（6）新型城鎮化。從SDM 模型的估計結果看，人口城鎮化率、土地城鎮化率、經濟城鎮化率、就業城鎮化率對農民收入的直接效應估計系數分別為0.376 188、0.040 617、0.097 195、-0.000 015，人口城鎮化率、土地城鎮化率和經濟城鎮化率均通過了10%的顯著性檢驗，而就業城鎮化率并沒有通過顯著性檢驗，說明通過推進新型城鎮化來促進農民收入還是主要依靠人口的城鎮化水平的不斷推進，但是與其他控制變量的直接效應相比，也不能忽視土地城鎮化和經濟城鎮化的作用。隨著土地城鎮化的推進，農民通過土地流轉、被政府增收等從政府獲得的轉移性收入顯著提高了農民收入。經濟城鎮化的推進使其第三產業占生產總值的比重逐漸上升，交通運輸、信息傳輸、教育、衛生、社會保障等各項產業越發達，該地區的各項基礎設施所帶來的便利性更高，而農業也得益于這樣的基礎設施可以得到很好的發展，提高農業產量促進農民增收。就業城鎮化率對農民收入的直接效應不顯著可能的原因在于就業城鎮化率的提高一部分是由新鮮勞動力的注入引起的，一部分是由當地農村剩余勞動力轉移引起的，再加上異地城鎮化現象的存在，一般來說，把農村剩余勞動力向本行政區域外轉移，從事非農生產的城鎮化稱為異地城鎮化，因此盡管就業城鎮化率提高了，但農村剩余勞動力轉移不充分，導致了農村土地還是處于分散狀態，其生產沒有產生規模經濟，對農民增收的效果也就不明顯。從新型城鎮化對農民收入的間接效應來看，只有經濟城鎮化的間接效應通過了顯著性檢驗，系數為-0.362 727，表明當地的經濟城鎮化率每提升1%，會使臨近地區的農民收入減少0.362 727%。究其原因可能在于隨著一個地區的經濟城鎮化的推進，該地區的各項基礎設施所帶來的便利性更高，更能引起臨近地區的資本投入流入當地，同時由于農業生產回報率較低，各地的地方政府可能為追求政績，更傾向于發展二三產業，導致各地爭相推進經濟的城鎮化導致惡性競爭，從而影響臨近地區的農業生產，導致農民收入增長受到限制。

4 主要結論及政策建議

4.1 主要結論

（1）農業經濟、農村資本投入、對外開放程度、工業化率對農民收入具有顯著正向的直接效應，且農村資本投入對農民收入具有顯著正向的間接效應。

（2）新型城鎮化通過人口的城鎮化、土地的城鎮化、經濟的城鎮化對農民收入產生顯著正向的直接效應，且通過經濟的城鎮化產生顯著負向的間接效應。

（3）新型城鎮化對農民收入的直接效應主要還是由人口的城鎮化產生，但也不能忽視土地城鎮化和經濟城鎮化的作用。

4.2 政策建議

針對上述主要結論，該文認為推進新型城鎮化實現農民增收，要充分考慮我國農村現狀。過去，農民主要收入來源于種植業、養殖業和小手工業，生產力低下，收入不高，在經濟改革大潮推動下，農民紛紛進城務工就業；如今，隨著農村土地制度、農村集體產權制度改革和工業化、互聯經濟的到來，迫使人們意識到，在中心城市不可能無限擴張情況下，必須加快發展中小城市、小城鎮，擴大農村人口的轉移，促進農民增收，為我國全面小康打下牢固基礎。為此，該文提出以下幾點建議。

（1）大力發展農業現代化，促進城鄉一體化。當前，我國經濟由高速增長階段正向高質量發展階段邁進，加快建設現代化經濟體系，農業現代化是基礎，必須大力發展，讓廣大人民更多的分享發展成果。一是農業現代化發展需要工業化。以無人機、機器人、智能灌溉等新技術廣泛應用和“互聯網+”農業和農村電商出現，改變了農業生產方式和農民的生活方式，加速了農業與工業、農村與城市的經濟往來，擴大、延伸了產業鏈，農民就近就地就業更加便利，城鄉一體化發展更多緊密。二是農業現代化發展離不開完善的基礎設施。我們要的是可持續、高質量農業現代化，就必須加大財政投入，擴大社會資本參與；加強農業和農村基礎設施建設，尤其是鐵路、公路和水利建設，讓老少邊窮地區農民走出去，帶動農民就業、增加收入，進一步加速城鄉一體化。三是農業現代化的發展靠的是生態資源。綠水青山就是金山銀山，不能以犧牲環境、破壞生態為代價，要與自然和諧共處，大力倡導綠色發展，支持各地根據當地資源和環境，發展特色農業、優勢項目向縣城和重點鎮集聚，提高城鎮綜合承載能力，吸納農村人口加快向小城鎮集中，促進城鄉一體化發展。

（2）盤活農村土地資源，加快農村城鎮化。土地是農民最基本生產資料和生計來源。在新型城鎮進程中，如何使用好利用好土地，充分挖潛其價值，實現農村向城鎮化轉變，首先要摸清家底。土地分為農用地、建設用地和未利用地，農用地包括耕地、林地、草地、農用水利用地、養殖水面等。在國家實施最嚴格土地政策、保障糧食安全前提下，各地要結合當地實際情況，全面進行盤點，查清楚哪些地是承包用地、宅基地和建設用地，哪些地是未利用地，特別是荒地、荒山和荒林等，為農業人口轉移做準備；其次要評估價值。按照土地屬性不同、價值不同，土地地理位置不同、價值不同，土地使用時間不同、價值不同，對土地進行分類，對每一塊土地進行評估，確定合理價格；有了合理價格，在征地中才能獲得最大經濟利益，確保農民利益不受傷害；最后要規劃使用。農民是土地的主人，要當好土地的家，必須按照土地規劃和計劃，科學合理安排城鎮建設用地和宅基地，同時要精打細算，即要算時間賬，也要算空間賬，更要算子孫賬，只有這樣，土地才能為農民所用，實現價值的最大化。

（3）拓寬農民就業渠道，縮小城鄉差別。就業乃民生之本。在全面建設小康社會進程中，要想實現農民的小康，就必須推進新型城鎮化建設，加快農村剩余勞動力多渠道轉移，擴大農民就業和增收空間，縮小城鄉差別。一要推進農村一二三產業融合發展，按照廣開思路、廣辟渠道、多種經營、突出特色、搞活經濟、提高效益的原則，發展農產品加工業、服務業和勞動密集型企業，以及“互聯網+”“旅游＋”和“生態＋”，為城鎮提供適銷對路產品，提升消費升級，帶動農民就業和創業；二要加快異地搬遷和宅基地整合，有序地推進農民向城鎮集聚，在不減少耕地前提下，農村騰出的土地以入股、合作和租賃等方式參與到經濟活動中，為有技術、有資金、有項目的城市企業注入土地資源，同時企業也為農民提供更多的就業機會和生產工具等，徹底打破農村搞農業、城市搞工業產業格局，形成農村和城市相互促進、你中有我、我中有你二元發展的新局面；三是擴大對外開放程度，吸引外資農業企業駐華，有利于加大農產品貿易，為農民拓寬營銷渠道，同時還能進一步為農民就業提供便利；四要加大政策支持力度，建立符合中國國情的戶籍制度，促進農村富余勞動力向非農產業和城鎮轉移，有效解決長期在城市就業和居住農民工的戶籍問題，保障進城的農民工享有居住地義務教育、公費醫療和勞動就業同等待遇，極大縮小城鄉差別。