农村人力资本与农民收入.doc

农村人力资本与农民收入的实证研究安徽财经大学 魏文灵 内容摘要：本文利用协整检验和格兰杰因果检验检验了农村人力资本与农民收入的长期关系和因果关系，对两者构建VAR模型，并利用脉冲响应函数和方差分解方法对两者之间的动态关系做了较为完整的细致分析，研究了二者在长期内的相互影响过程和作用效果。结果显示，农民人均纯收入受滞后各期农民收入和农村人力资本的共同影响，而农村人力资本积累在短期内依赖于农民收入的提高，但从长期来看,农村人力资本积累更依赖于教育本身。关键词：人力资本； 农民收入； VAR模型一、引言中国是个农业大国，“三农”问题是中国经济社会发展的根本问题，而“三农”问题的核心是增加农民收入。改革开放尤其是90年代以来，我国居民收入总体上增长较快，但城乡居民收入差距进一步拉大，农民收入增长相对缓慢，增加农民收入是我国建设社会主义和谐社会的本质要求，也是全面建设小康社会需要迫切解决的问题。农民增收困难，不仅影响经济发展，也影响到社会稳定，这一直是困扰党和国家的重要问题，也是学术界致力解决的重大课题。影响农民收入的因素有很多，如土地、资本、劳动力、体制因素等。由于现实经济发展的需要以及政府部门的重视，有关人力资本与农民收入的研究越来越受到学者们的关注，学术界对于农村人力资本和农民收入之间的关系做了许多有益的探讨。舒尔茨(1960) 认为，人力资本体现于劳动者身上，是通过投资形成并由劳动者的知识、技能和体力(健康状况) 所构成的资本。农村人力资本可以认为是农民通过对教育、培训、健康等投资而凝结在农民身上的资本量。关于农村人力资本与农民收入、农业经济发展的关系，舒尔茨(1964) 认为，改造传统农业的生产途径，加大人力资本投资，增加对农村教育和农业科研的投入，都有利于提高人力资本，对农业产出具有重要的作用。他曾测定，美国第二次世界大战后80%的农业生产增长得益于教育以及与教育密切相关的科学技术。张冬平（2003）等人认为素质低下的农村劳动力受教育水平是影响农村劳动力素质的唯一决定性因素，改善农村教育水平是提高农村劳动力素质的重要途径。钱雪亚(2000)以浙江省64 个县(市) 为样本进行研究，结果发现，从业人员平均受教育年限与农民人均纯收入的相关系数虽然不高，但是农村高文化从业者对农村经济的发展具有特殊的影响力。白菊红(2003) 认为，农村人力资本积累越高，农业生产率就越高，农民收入增长就越快，教育和培训构成了农村人力资本的核心内容，两者对提高农民收入起着决定性的作用。本文在研究农村人力资本和农民收入之间的关系时，用农村劳动力平均受教育年限这一指标来表示农村人力资本的状况。农村人力资本包括农村劳动力的受教育水平、健康状况和培训状况等，其中，受教育水平最能体现农村人力资本的内涵。并且，我国目前的农村技术培训无论是在培训规模、学生人数、师资还是实用技术上都远远无法满足劳动者的需求(李恺,2006) ，健康指标在量化上也比较困难，因此，这里只选用受教育水平进行研究。在研究方法上，国内学术界多以静态分析为主，其缺点是无法描述两者长期内的动态关系。钱雪亚(2000) 在验证农村人力资本和农民收入之间的关系时，采用的主要是相关系数分析法，这种方法得出的结论虽然比较直观，但容易受到样本选取的限制,缺乏一般性。白菊红(2003) 运用明瑟(Mincer) 收入函数模型对教育和农民收入进行了静态考察，缺乏对两者关系的动态研究。本文正是从这一方面进行有益的尝试来探讨，本文通过对农村人力资本和农民收入构建VAR模型、脉冲响应函数，进行方差分解，考察了二者在长期内的相互影响过程和作用效果。二、变量和样本基于数据的可得性和模型的可靠性，本文采用数据的样本区间是19852005，数据来源于历年中国农村统计年鉴。文章中的变量为农民收入Y和人力资本X.。农民收入我们选择用农村居民人均纯收入来表示。计算方法：纯收入=总收入税费支出家庭经营费用支出生产性固定资产折旧赠送农村外部亲友支出农村居民人均纯收入指农村居民家庭全年总收入中，扣除从事生产和非生产经营费用支出、缴纳税款和上交承包集体任务金额以后剩余的，可直接用于进行生产性、非生产性建设投资、生活消费和积蓄的那一部分收入。包括从事生产和非生产性的经营收入、取自在外人口寄回带回和国家财政救济、各种补贴等非经营性收入；既包括货币收入，又包括自产自用的实物收入，但不包括向银行、信用社和向亲友借入等属于借贷性的收入。它是反映农民家庭实际收入水平的综合性指标。农民人均纯收入按收入来源的性质分，可分为工资性收入、家庭经营纯收入、财产性收入和转移性收入。为消除价格因素的影响，我们用消费者价格指数对农村人均纯收入进行调整，实际农民人均纯收入由当年价格的农民人均纯收入除以农村居民消费价格指数得(1985 年为基期)，数据区间选取19852006年。由于农村劳动力受教育水平最能体现农村人力资本的内涵，且数据可得性强，因此采用农村劳动力的平均受教育年限( X)表示农村人力资本状况，将教育层次定义为以下五级：(1)文盲半文盲，受教育年限为1年 （2）小学文化程度，受教育年限为5年 （3）初中文化程度，受教育年限为8年 （4）高中文化程度，受教育年限为11年（5）大学专科及以上，受教育年限为15年。人均受教育年限的测算公式为： 其中，为人力资本水平，用人均受教育年限表示，为t年第i学历层次劳动力人口所占的比重，为第i学历水平的受教育年限。原始数据及数据处理结果见表1：表1 历年农民文化程度及平均受教育年限年份不识字小学程度初中程度高中程度大专以上平均受教育年限198522.8737.1327.697.250.065.1069198626.1438.0228.587.20.065.2498198724.9938.429.397.160.065.3177198824.8337.4730.377.250.085.3609198922.5738.6731.417.260.095.4841199020.7338.8632.487.470.15.5854199116.9139.5435.238.190.135.8849199216.239.0536.218.420.125.9555199315.2938.2137.438.90.176.0623199414.6837.1938.599.330.216.1513199513.4736.6240.19.570.246.2624199611.2335.5242.8310.110.316.4733199710.135.1144.3110.150.336.567319989.5634.4844.9810.610.376.640619998.9633.6646.0510.940.396.718520008.0932.2248.0711.140.486.834920017.8731.1448.8811.590.516.897520027.5930.6349.3311.90.566.946820037.3929.9450.2411.790.646.98320047.4629.250.3812.180.777.020320056.8727.2352.2212.621.067.15520066.6526.3752.8112.921.257.2185资料来源：根据中国农村统计年鉴整理，部分数据来源于白菊红的农村人力资本积累与农民收入研究三、人力资本与农民收入的动态关系分析为了避免数据剧烈波动对研究的影响，首先对实际农民人均纯收入Y 和人均受教育年限X进行对数化处理，并且将新生成的向量记为LNY和LNX。1.平稳性检验为避免出现虚假回归而造成结论无效，需要对时间序列数据的平稳性进行检验，同时考察变量的单整阶数，即对变量及其差分进行单位根检验。表2 ADF单位根验结果变量ADF值检验形式5%平稳性LNXLNYLNYLNXLNYLNX-1.7810.985-1.803-2.395-4.133-4.306（C,T,1）（C,T,1）（C,T,1）（C,T,1）（C,T,1）（C,T,1）-3.019-3.019-3.029-3.029-3.040-3.040非平稳非平稳非平稳平稳平稳平稳注：检验形式中，C为常数项，T为趋势项，K为滞后项。滞后期K的选择以AIC最小为准则，、分别表示变量的一阶和二阶差分，根据AIC和SC最小原则选择滞后期。由表2的单位根检验结果可知，经2阶差分后序列平稳，因而它们都是2阶单整的。即可以用来进行下面的协整检验、Granger 非因果性检验和脉冲响应函数分析及方差分解分析。2.协整分析协整(Cointegretion) 的概念是20世纪80年代由恩格尔格兰杰( EngelGranger) 提出的。实际上某些非平稳经济变量的线性组合有可能是平稳的，非平稳经济变量间存在的这种长期稳定的均衡关系称作协整关系。表3 Johanson协整检验结果特征值迹统计量5%水平临界值原假设0.48516.2415.41R=00.1382.973.76R=1Johanson协整检验结果显示在5%的显著性水平下，两变量之间存在长期协整关系。3.因果关系检验协整检验能够检验变量之间是否存在长期稳定的关系，但这种关系是否具有因果性、是否适合建立VAR模型还需要进一步验证。为了更清楚的表明两者孰先孰后的关系，我们要做进一步的检验。检验一个变量与另一个变量是否存在因果关系，使用的是格兰杰检验，由表4知，滞后期为5时，在5%的显著性水平下拒绝原假设，认为两者互为因果关系，因此可以考虑建立VAR模型。表4 格兰杰因果关系检验原假设样本量F统计量伴随概率LNY不是LNX的格兰杰原因167.6790.0215LNX不是LNY的格兰杰原因9.1540.01484. VAR模型的构建一个VAR( p) 模型的数学形式是： 这里， 是一个k 维的内生变量，是一个d 维的外生变量，和B 是要被估计的系数矩阵。是扰动向量，它们相互之间可以同期相关，但不与自己的滞后值及等式右边的变量相关。为了考察农村人力资本和农民收入之间的动态关系，考虑建立VAR 模型，也为进一步进行脉冲响应函数和方差分解分析做基础。模型的滞后阶数的选择一般根据AIC和SC取值最小为准则，但这种方法具有不完备性，主要体现在上述方法所产生的结论有时互相矛盾。最近的研究多是通过上述方法选取初步的滞后阶数，然后再检验残差是否服从独立同分布。经过比较，选择滞后期为5的VAR模型。确定VAR 模型的结构，一般用赤池信息准则（AIC）或施瓦茨（Schwartz）准则（SC），选择最大滞后期k值。原则是在增加k值的过程中使AIC或SC的值达到最小。适当加大k可以消除误差项中存在的自相关。但k值过大会导致自由度减小，影响模型参数估计量的有效性。 表5 各阶滞后的AIC和SC值一期滞后二期滞后三期滞后四期滞后五期滞后AIC-9.828-9.704-9.78-10.607-13.461SC-9.529-9.207-9.088-9.725-12.398建立VAR(5)模型如下：LNY=0.612LNY(-1)+0.502LNY(-2)-0.468LNY(-3)-0.508LNY(-4)+0.275LNY(-5)-1. (2.908) (5.173) (-1.762) (-2.265) (2.095)887LNX(-1)-0.681LNX(-2)+1.797LNX(-3)+0.561LNX(-4)+1.454LNX(-5)+1.646 (-2.431) (-6.783) (2.392) (1.003) (2.332) (5.151)=0.999 F=513.67 （1）LNX=0.128LNY(-1)-0.186LNY(-2)+0.028LNY(-3)+0.125LNY(-4)-0.115LNY(-5)+ (1.941) (-3.426) (3.334) (1.766) (-2.792)0.508LNX(-1)+0.274LNX(-2)-0.343LNX(-3)+0.146LNX(-4)+0.302LNX(-5)+0.368 (2.079) (1.000) (-1.451) (2.832) (1.538) (3.661)=0.9987 F=386.71 （2）由上式可知各检验参数基本都通过了检验，说明模型的拟合效果很好。由（1）式可以看出，农民人均纯收入具有一定的自相关特征。农民人均纯收入对自身滞后1期值弹性为61.2%，对滞后2期值的弹性为50.2%，说明农民人均纯收入受滞后期的的影响比较明显。滞后4期以后，这种影响逐渐弱化。而人均受教育年限对农民纯收入的影响有明显的滞后效应，平均受教育年限滞后5期值对农民人均纯收入的弹性为1.454。将LNY和LNX各项滞后期的系数加总可以得出，在长期内，自身滞后值对农民人均纯收入的弹性为0.413，农村人力资本对农民人均纯收入的弹性为1.243。以上分析说明，在长期内，农民人均纯收入受其自身滞后值和农村人力资本的共同影响，且长期来看人力资本对农民收入的影响较为显著。要对模型进行脉冲响应分析与方差分解分析，应先对VAR模型进行平稳性检验，由图 可看出单位根都落在单位圆之内，所以模型平稳。可做下面的分析。图1 VAR平稳性检验5.脉冲响应函数（IRE）脉冲响应函数( IRF)用于衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前值和未来值的影响，该随即扰动项被称为新息。如果随即扰动项发生变动，则不仅当前的LNY立即改变，而且还会通过当前的LNY值影响到LNY和LNX今后的值。脉冲响应函数试图描述这些变量的变动轨迹，反映任意一个变量的扰动如何通过模型影响其他变量，并最终又反馈到自身的过程。 图1 LNY对一个标准差新息的响应 图2 LNX对一个标准差新息的响应 由图1可知，LNY对其自身的一个标准差新息在第一期有较强反映，LNY增加了大约0.008，但持续时间不长，大约在第四期又回到了原来的水平，之后新息的影响逐渐弱化。这说明，当前的农民人均纯收入水平与自身滞后值有一定的关联，但其关联度逐渐减小，这与前面分析的结论基本一致。平均受教育年限的一个标准差新息在第一期对LNY没有影响，在第三期这种影响达到负向最大，使LNY减少了大约0.006，这种影响持续到第5期。从第5期之后，来自平均受教育年限的新息对LNY有有正向影响，并在第7期达到最大，LNY增长了大约0.007，此后逐渐收敛于一个稳定的正向影响水平上，这说明人力资本投资对农民收入有滞后影响，且这种影响在长期较为显著。由图2可知，LNY的一个标准差新息在第二期对LNX有显著的正向影响，使LNX增加了大约0.0018，但这种影响此后基本消失，只表现出在0附近的小幅度波动，这说明农民收入的提高在短期内提高了农村的人力资本积累。LNX对来自自身的一个标准差新息在第一期有较强的反映，增加了大约0.0022，以后各期的影响也都比较显著，且长期处于正向影响水平。这说明在长期内，农村人力资本的提高更依赖于教育本身。6.方差分解考察VAR模型时，方差分解可以研究模型的动态特征。其主要思想是，把系统中每个内生变量(共m个) 按其成因分解为与各方程新息相关联的m个组成部分，从而了解各新息对模型内生变量的相对重要性，表2列出了LNY和LNX的方差分解结果。 图3 LNY的方差分解 图4 LNX的方差分解在图中，LNY、LNX分别代表以LNY、LNX为因变量的方程新息对各期预测误差的贡献度。由图3中可以看出，LNY方差分解的结论为：在第一年农民人均纯收入只受到自身扰动的影响，第三年自身扰动的影响则迅速降低到58.3%，并且在随后的时间内自身扰动效应持续降低；而人均受教育年限对人均纯收入的冲击自第二年开始持续上升，升至第8期，方差分解结果基本稳定，来自LNX的影响占预测误差的69%以上。也就是说，来自平均受教育年限LNX为因变量的方程新息最重要，其对预测误差的贡献度达69 %以上。LNX方差分解的结论为：第一年，人均受教育年限受自身扰动影响达到70.3%，从第3期开始，方差分解结果基本稳定，来自自身为因变量的方程新息的影响占预测误差的55%以上，而人均纯收入对人均受教育的冲击从未超过50%，说明人力资本的积累主要受自身的影响。四、结论及政策建议1.基本结论由以上基于VAR模型的动态分析，我们可以得出一下结论：第一，农村人均纯收入与农村人力资本之间存在着长期稳定的关系，两者互相影响，即人均纯收入的提高会使人力资本存量增加，而人力资本水平的上升又会促进人均纯收入的增加。第二，农民人均纯收入受滞后各期农民收入和农村人力资本的共同影响。农民人均纯收入具有一定的自相关特征，农民人均纯收入对自身滞后1期值弹性为61.2%，对滞后2期值的弹性为50.2%，说明农民人均纯收入受滞后期的的影响比较明显，滞后4期以后，这种影响逐渐弱化。而人均受教育年限对农民纯收入的影响有明显的滞后效应，农村人力资本在短期内对农民收入的影响不显著而且表现为负效应，原因是农民对教育的消费短期会减少农民收入，但长期来看，农村人力资本与农民纯收入呈正相关关系，而且这种正向效应呈现出稳定的收敛趋势。平均受教育年限滞后5期值对农民人均纯收入的弹性为1.454。将LNY和LNX各项滞后期的系数贾总可以得出，在长期内，自身滞后值对农民人均纯收入的弹性为0.413，农村人力资本对农民人均纯收入的弹性为1.243。第三，农村人力资本积累在短期内依赖于农民收入的提高，但从长期来看,农村人力资本积累更依赖于教育本身。2.政策建议：通过以上分析，我们知道农村人均纯收入与农村人力资本互为因果关系，且长期内人力资本对农民收入的影响较为显著，现时期要增加农民收入就要注重人力资本的积累，提高人力资本积累可以从以下几个方面做起。第一、加强农村人力资本投资与开发，加强政府的服务意识，对农村劳动力流动实行一条龙服务。农村劳动力流动前，政府应加强信息提供服务及农村劳动力的就业培训、指导，在农村劳动力流动过程中政府应加强引导降低流动成本，流动后应进行跟踪调查，及时的反馈农村劳动力流动中遇到的问题。第二、提高农民投资人力资本的积极性。首先要加强对农民的宣传教育，提高农民投资于人力资本的积极性，世界观决定方法论，农民首先要在思想上重视自身及子女的人力资本投资，农民素质的提高才有希望。其次要加强政府对农民家庭教育支出的诱导和激励机制，政府要制定适当的技术政策和产业政策诱导家庭增加对教育的支出，提倡科技兴农，发展乡镇企业，推广农业新技术和新产品，使农村家庭自觉增加受教育年限，积极进行技术培训。第四、政府平衡农村与城市之间的人力资本投资，向农村地区适度倾斜，人力资本投资增量部分更要优先考虑