農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移、 農(nóng)業(yè)技術(shù)進步與城鄉(xiāng)收入差距
——基于PVAR 模型的實證分析

袁玉青，丁建軍

（1.長江大學經(jīng)濟與管理學院，湖北 荊州 434023；2.荊楚理工學院新農(nóng)村發(fā)展研究院，湖北 荊門 448000）

農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移、農(nóng)業(yè)技術(shù)進步與城鄉(xiāng)收入差距的相關(guān)研究主要集中在3 個方面。關(guān)于農(nóng)業(yè)技術(shù)進步與農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移的影響研究，曾廣奎等[1]、李斌等[2]和周振等[3]認為農(nóng)業(yè)技術(shù)進步有利于促進農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移，因為技術(shù)進步對勞動力形成替代作用，導致剩余勞動力被迫轉(zhuǎn)移；程名望等[4]和馬軼群[5]認為農(nóng)業(yè)技術(shù)進步對農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移影響不顯著的原因是正效應與負效應相互作用或抵消；周曉時[6]和林善浪等[7]認為農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移促進農(nóng)業(yè)技術(shù)進步；王興倉[8]研究表明，勞動力轉(zhuǎn)移導致農(nóng)村勞動力趨于老齡化、女性化，促使了農(nóng)業(yè)技術(shù)進步。關(guān)于農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對城鄉(xiāng)收入差距關(guān)系的研究，學者們認為，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移減小了城鄉(xiāng)收入差距[9～12]，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移擴大了城鄉(xiāng)收入差距[13～15]，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對城鄉(xiāng)收入差距起到了先擴大、后減小的作用[16，17]。關(guān)于農(nóng)業(yè)技術(shù)進步對城鄉(xiāng)收入差距的影響研究，一部分學者認為，技術(shù)進步縮小了城鄉(xiāng)收入差距[18～20]；另外一部分學者認為技術(shù)進步擴大了城鄉(xiāng)收入差距，而這種觀點多數(shù)以全要素生產(chǎn)率來表征技術(shù)進步[21～23]。綜上所述，學者們關(guān)于農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移與農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的影響研究結(jié)論尚未統(tǒng)一，同時多數(shù)學者深入研究了農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對城鄉(xiāng)收入差距、農(nóng)業(yè)技術(shù)進步對城鄉(xiāng)收入差距的影響，而關(guān)于城鄉(xiāng)收入差距對勞動力轉(zhuǎn)移的影響、農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的關(guān)系研究極少，因此，以全國30 省（自治區(qū)、直轄市）19 a 的面板數(shù)據(jù)為基礎，采用PVAR模型方法對農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移、農(nóng)業(yè)技術(shù)進步與城鄉(xiāng)收入差距之間的關(guān)系進行深入研究，旨為促進農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移、改善農(nóng)業(yè)技術(shù)進步和縮小城鄉(xiāng)收入差距的實踐提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

選用2002～2020 年30 個省（自治區(qū)、直轄市）的面板數(shù)據(jù)，主要指標包括第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口、農(nóng)業(yè)機械總動力、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)總?cè)藬?shù)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和農(nóng)村居民人均純收入。

1.2 研究方法

1.2.1 變量選取

1.2.1.1 農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移（Ytrans）。農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移主要有產(chǎn)業(yè)間轉(zhuǎn)移和區(qū)域間轉(zhuǎn)移2 種形式，農(nóng)村勞動力往往從事第一產(chǎn)業(yè)，城鎮(zhèn)勞動力從事第二、第三產(chǎn)業(yè)，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移最終表現(xiàn)為勞動力由傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)部門向現(xiàn)代的工業(yè)部門轉(zhuǎn)移。基于數(shù)據(jù)的可得性原則，在借鑒了劉劭睿等[12]的研究思路基礎上，采用二三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口與總就業(yè)人口的比值進行表征。比值越大，說明第一產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)向第二、三產(chǎn)業(yè)的人數(shù)越多，勞動力從農(nóng)村轉(zhuǎn)向城市的數(shù)量增加，即勞動力轉(zhuǎn)移越強。

1.2.1.2 農(nóng)業(yè)技術(shù)進步（Ytech）。農(nóng)業(yè)技術(shù)進步主要包括機械性技術(shù)進步和生物性技術(shù)進步，即節(jié)約勞動型技術(shù)和節(jié)約土地性技術(shù)。基于科學性原則與研究側(cè)重點，在借鑒程莉等[24]、張寬等[25]的研究成果的基礎上，采用農(nóng)業(yè)機械總動力與第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)總?cè)藬?shù)的比值作為農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的代理變量。

1.2.1.3 城鄉(xiāng)收入差距（Ygap）。關(guān)于城鄉(xiāng)收入差距的測度主要有基尼系數(shù)、泰爾指數(shù)、城鎮(zhèn)人均可支配收入與農(nóng)村人均純收入比值3 種。基于數(shù)據(jù)的可得性原則，借鑒葛娟[26]、張紅麗等[27]、玉國華[28]的研究思路基礎上，采用城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與農(nóng)村居民人均純收入的比值來衡量城鄉(xiāng)收入差距。

1.2.2 數(shù)據(jù)標準化處理 在數(shù)據(jù)采集過程中，對于缺失值采用移動平均法進行補充，各變量取對數(shù)進行無量綱處理（表1）。

表1 各變量描述性統(tǒng)計Table 1 Descriptive statistics of variables

1.2.3 PVAR 模型構(gòu)建 面板向量自回歸模型（PVAR）是在向量自回歸模型（VAR）的基礎上提出的，該模型兼具面板數(shù)據(jù)分析和VAR 模型的優(yōu)點，不僅不必考慮各變量間的關(guān)系，而且還能增加觀測值的自由度，控制個體異質(zhì)性，便于說明各變量間的復雜聯(lián)系。PVAR 模型公式為：

式中，Y（trans，tech，gap）為核心變量，即農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移、農(nóng)業(yè)技術(shù)進步和城鄉(xiāng)收入差距；yi，t-j為模型中所有內(nèi)生變量的向量（滯后j階），i為第i個省份；t為年份；α0為截距項；αj為參數(shù)矩陣；j為滯后階數(shù)；βi為樣本個體效應，反映各樣本在截面上的個體異質(zhì)性；γt為時間效應，反映各變量的時間趨勢變化；εit為隨機干擾項。

1.2.3.1 穩(wěn)定性檢驗。為了避免偽回歸情況的發(fā)生，采用LLC、Fisher、Breitung、HT 4 種檢驗方法對各變量數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進行檢驗。

1.2.3.2 最優(yōu)滯后階數(shù)確定。構(gòu)建AIC、BIC、HQIC準則來確定模型的最優(yōu)滯后階數(shù)，在各準則下最小值對應的階數(shù)為最優(yōu)滯后階數(shù)。

1.2.3.3 GMM 估計。為避免時間效應和個體效應對系數(shù)估計造成的偏差，借鑒陳培欽[29]、游士兵等[30]和何文海等[31]的研究思路，先進行Helmert 過程轉(zhuǎn)換，再進行GMM 估計。

1.2.4 脈沖響應函數(shù) 脈沖響應函數(shù)考察一個變量受到另一個變量的沖擊影響，會預測出響應變量在各滯后期的影響程度，以反映兩變量之間長期的動態(tài)互動效應。借助蒙特卡洛模擬（Monte-Carlo）200 次得到各變量滯后10 期的脈沖響應函數(shù)圖，圖中橫軸是滯后期數(shù)，縱軸是響應值，中間的實線是一個沖擊變量對某個響應變量進行一個標準差沖擊后的脈沖響應值，上下虛線是95%的置信區(qū)間。

1.2.5 方差分解 為進一步考察農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移、農(nóng)業(yè)技術(shù)進步與城鄉(xiāng)收入差距之間的長期相互影響程度，對PVAR 模型進行方差分解，分析各指標沖擊其他變量的貢獻度。

2 結(jié)果與分析

2.1 平穩(wěn)性檢驗、最優(yōu)滯后階數(shù)確定、GMM 估計

2.1.1 平穩(wěn)性檢驗 經(jīng)過1 階差分后，lnYtrans、lnYtech、lnYgap通過了單位根檢驗（表2），說明各變量存在1階單整，需要對lnYtrans、lnYtech、lnYgap進行協(xié)整檢驗，結(jié)果顯示，t=-2.439 0，P=0.007 4，說明各變量在0.01水平上均顯著，拒絕了沒有協(xié)整關(guān)系的原假設。因此，從長期視角來看構(gòu)建的PVAR 模型有現(xiàn)實意義。

表2 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗結(jié)果Table 2 Unit root test results of panel data

2.1.2 最優(yōu)滯后階數(shù)確定 AIC 和HQIC 推薦滯后4階為最優(yōu)滯后階數(shù)，BIC 推薦滯后1 階為最優(yōu)滯后階數(shù)（表3），最終確定滯后4 階為模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。因此，需構(gòu)建PVAR（4）模型。

表3 不同準則下最優(yōu)滯后階數(shù)的確定Table 3 Determination of optimal lag order under different criteria

2.1.3 GMM 估計 農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移、農(nóng)業(yè)技術(shù)進步與城鄉(xiāng)收入差距對自身的影響系數(shù)在滯后1 階中均為正，且在0.01 水平上顯著，說明3 個指標能夠自我改善；而在滯后2～4 階中發(fā)生了正負變化，說明在長期發(fā)展過程中，變量間存在著復雜關(guān)系（表4）。由于PVAR 模型的向量自回歸參數(shù)缺乏實際經(jīng)濟意義[31]，因此，重點分析了脈沖響應和方差分解。

表4 PVAR 模型的GMM 估計結(jié)果Table 4 GMM estimation results of PVAR model

2.2 脈沖響應函數(shù)分析

農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移、農(nóng)業(yè)技術(shù)進步與城鄉(xiāng)收入差距對自身的沖擊反應迅速，且正向顯著（圖1），說明三者均有較強的經(jīng)濟慣性，對自身具有顯著的擴張效應。

圖1 脈沖響應函數(shù)圖Fig.1 Impulse response function

2.2.1 農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移作為沖擊變量 當農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移作為沖擊變量時，農(nóng)業(yè)技術(shù)進步呈現(xiàn)正向顯著影響，響應值在前6 期增長較快，從第7 期開始響應值逐漸趨于穩(wěn)定，說明農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步具有正向影響，并且這種正向影響在前期增速較快，后期保持較高水平穩(wěn)步推進。農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移顯著正向影響城鄉(xiāng)收入差距，前6 期表現(xiàn)為穩(wěn)步上升的正向影響，第7 期開始上升趨勢放緩并逐漸趨于平穩(wěn)，說明農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移與城鄉(xiāng)收入差距正相關(guān)，可能是因為農(nóng)村勞動力向收入更高的城市轉(zhuǎn)移，在城市的生產(chǎn)與消費促進城市的發(fā)展，然而反哺農(nóng)村的卻相對較少，導致城鄉(xiāng)差距拉大，城鄉(xiāng)收入差距擴大，這與賀雪峰等[34]、李周[35]的觀點一致。

2.2.2 農(nóng)業(yè)技術(shù)進步作為沖擊變量 當農(nóng)業(yè)技術(shù)進步作為沖擊變量時，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移呈現(xiàn)正向影響，響應值在前3 期比較平穩(wěn)，第3 期以后逐步減小并趨于0，說明短期內(nèi)農(nóng)業(yè)技術(shù)進步會穩(wěn)定促進農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移，但長期而言促進作用會逐漸變小，這可能是因為農(nóng)業(yè)技術(shù)進步會釋放更多的勞動力向非農(nóng)業(yè)部門轉(zhuǎn)移，具體的釋放能力取決于農(nóng)業(yè)機械化水平。農(nóng)業(yè)技術(shù)進步對城鄉(xiāng)收入差距的沖擊在第1 期內(nèi)不顯著，第2 期～第6 期正向沖擊逐漸增強，第7 期開始逐漸趨于平緩，說明農(nóng)業(yè)技術(shù)進步對城鄉(xiāng)收入差距具有正向影響，但存在滯后效應，這可能是因為農(nóng)業(yè)技術(shù)進步需要一定的時間才能真正融合到生產(chǎn)中，短期的變化不能對城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生較大的影響，這與蘇薈等的觀點一致[36]。

2.2.3 城鄉(xiāng)收入差距作為沖擊變量 當城鄉(xiāng)收入差距作為沖擊變量時，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移呈現(xiàn)負向影響，響應值在第1 期迅速為負值，第2 期～第3 期趨于平緩的狀態(tài)，第3 期以后負向沖擊緩慢增強，并逐漸趨于穩(wěn)定，說明城鄉(xiāng)收入差距擴大對農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移具有階段性特征的負向影響，這可能是因為城鄉(xiāng)收入差距擴大導致轉(zhuǎn)移成本增加，進而影響勞動力的轉(zhuǎn)移決策，這與劉莉君[37]的觀點一致。農(nóng)業(yè)技術(shù)進步響應值呈顯著負向影響，在前5 期負向影響逐步增強，第5 期以后響應值的絕對值不再變大，轉(zhuǎn)而逐漸減小呈現(xiàn)并趨于0，說明城鄉(xiāng)收入差距對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步在短期內(nèi)有很強的阻礙作用，長期來看，阻礙作用會漸漸減弱，這可能是因為城鄉(xiāng)收入差距過大，阻礙了勞動力轉(zhuǎn)移，農(nóng)村仍有剩余勞動力，進而阻礙農(nóng)業(yè)技術(shù)進步。

2.3 方差分解

對各指標在第10 期、第20 期和第30 期進行方差分解，結(jié)果（表5）顯示，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步與城鄉(xiāng)收入差距的方差貢獻率在第10 期分別為26.3%和14.1%，在第30 期分別為31.2%和20.7%，說明農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移是影響農(nóng)業(yè)技術(shù)進步與城鄉(xiāng)收入差距的重要因素。農(nóng)業(yè)技術(shù)進步對農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移的方差貢獻率在第10 期為10.5%，在第30 期為9.5%，說明農(nóng)業(yè)技術(shù)進步短期內(nèi)會促進農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移，隨著時間的變化這種促進作用會減弱；對城鄉(xiāng)收入差距的貢獻率在第10 期為9.2%，在第30 期為13.1%，說明短期內(nèi)農(nóng)業(yè)技術(shù)進步促進城鄉(xiāng)收入差距擴大的影響較小，長期促進作用會明顯增大。城鄉(xiāng)收入差距對農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移的方差貢獻率在第30 期僅有5.8%；城鄉(xiāng)收入差距對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的方差貢獻率在第10 期為38.4%，在第30 期為42.3%，說明城鄉(xiāng)收入差距對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的有較強的阻礙作用。

表5 PVAR 模型方差分解結(jié)果Table 5 PVAR model variance decomposition results

3 主要結(jié)論與建議

3.1 主要結(jié)論

以2002～2020 年全國30 省市面板數(shù)據(jù)為基礎，運用PVAR 模型探究了農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移、農(nóng)業(yè)技術(shù)進步與城鄉(xiāng)收入差距的關(guān)系，得到以下結(jié)論：

（1）農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步與城鄉(xiāng)收入差距均有正向影響。農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移會促進農(nóng)業(yè)技術(shù)進步，同時也會擴大城鄉(xiāng)收入差距。

（2）農(nóng)業(yè)技術(shù)進步對農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移與城鄉(xiāng)收入差距具有正向影響。農(nóng)業(yè)技術(shù)進步在短期內(nèi)穩(wěn)定促進農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移，對城鄉(xiāng)收入差距的影響存在滯后效應，從長遠視角出發(fā)，農(nóng)業(yè)技術(shù)進步會促進城鄉(xiāng)收入差距進一步擴大。

（3）城鄉(xiāng)收入差距對農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移與農(nóng)業(yè)技術(shù)進步均有阻礙作用。城鄉(xiāng)收入差距對農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移呈階段性的阻礙，但這種阻礙作用并不明顯，而對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步具有較強的阻礙作用。

3.2 建議

基于上述研究結(jié)果，提出優(yōu)化農(nóng)地資源配置、加強農(nóng)村技能培訓、實施“數(shù)商興農(nóng)”工程的對策建議。