财政农业对农民增收及收入差距的影响研究

财政农业对农民增收及收入差距的影响研究

一、财政农业支出对城乡居民收入差距的影响改革开放30年来，中国经济增长近10%，达到世界著名水平。但国民经济的高速增长却伴随着一些并不和谐的音符,其中城乡居民收入差距过大引起了理论界与决策层的广泛关注。据官方统计资料计算,中国城乡居民人均收入比已由1978年的2.57∶1上升至2009年的3.33∶1,尽管2010年的农村居民人均纯收入增速首次超过城镇居民人均可支配收入增速,但城乡居民人均收入比仍然高达3.23∶1,(1)而且,城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入的绝对差距由2009年的12022元进一步扩大至2010年的13190元和2011年的14833元。如果再考虑到城镇居民享受的各种隐性福利,城乡居民收入差距还要大得多。从对基尼系数的贡献看,2008年城乡居民收入差距对基尼系数的贡献率高达42.4%(纪宝成,2011)。(2)城乡居民收入差距过大不仅有悖社会公平,而且影响到农业经济乃至宏观经济的持续协调发展(Perotti,1996;Panizza,2002;陆铭等,2005;王少平和欧阳志刚,2007;高彦彦,2010),还有可能演化成为社会动荡的源泉。本文认为,在我国居民收入占GDP份额持续偏低的背景下,城乡居民收入差距过大的主要症结并非城镇居民收入增长过快,关键在于农村居民收入增速太慢,因此,缩小城乡居民收入差距的着力点在于确保农村居民收入实现更快速增长。随着农村居民收入来源的日趋多元化,农民增收的影响因素也日渐复杂。其中,财政农业支出对农村居民收入的影响成为理论界关注的热点,而且各级政府也将增加财政农业支出作为促进农民增收的重要举措。(1)直观地看,国家财政农业支出由1978年的150.66亿元增至2009年的6720.41亿元,农村居民人均纯收入也由1978年的133.6元增至2009年的5153.2元,两者呈现明显的同向变动关系,许多实证文献也支持了这种关系在统计上的显著性(黄小舟和王红玲,2005;王敏和潘勇辉,2007;李普亮和贾卫丽,2010;马远和龚新蜀,2010)。既然财政农业支出可以促进农民增收,它似乎理所当然地有利于缩小城乡居民收入差距。例如,陆铭和陈钊(2004)在一项实证研究中这样表述:“支持农业生产和事业的支出,显然这项支出是有利于农业发展和增加农民收入的,因此,我们推断这项支出在财政支出中的比重越高,城乡收入差距就应该越小。”有趣的是,中国的财政农业支出总额不断增加的同时,城乡居民收入差距不但未能缩小,反而呈现进一步扩大之势,“财政农业支出增加ue805农村居民收入增长ue805城乡居民收入差距缩小”的逻辑似乎并未得到现实的支持(2)。相关实证文献也尚未就财政农业支出对缩小城乡居民收入差距的影响达成共识。陆铭和陈钊(2004)基于1987~2001年省级面板数据的估计结果显示,支持农业生产和事业支出比重的上升有助于缩小城乡差距。彭锻炼(2007)基于全国层面1985~2004年的时间序列数据分析发现,政府在农村的支农投入对缩小城乡收入差距有显著的长期影响。王艺明和蔡翔(2010)利用中国三大地区的省级面板数据,实证考察了财政支出结构对城乡收入差距的影响,结果显示,在全国总体层面上,农业支出显著缩小了城乡收入差距,但这种影响存在区域性差异,其中西部地区的农业支出扩大了城乡收入差距。陈安平和杜金沛(2010)基于动态面板数据模型和系统广义矩(system-GMM)估计的研究表明,只有倾向于农业投入以及科教文卫支出增加的政府财政支出结构才能有效缩小城乡收入差距。不过,陶然和刘明兴(2007)的研究发现,农业扶持财政支出占政府开支比重的上升对缩小城乡居民收入差距的影响在统计上并不显著。张继良等(2009)通过对江苏地级市面板数据的分析发现,支农资金投入对于城乡收入差距反而具有扩大的作用,即使某些时期产生了缩小作用,但也缺乏持续性。陈丽华(2010)基于1978~2006年统计数据的实证分析表明,财政农业支出不仅没有对缩小城乡居民收入差距产生积极效应,反而存在负面效应。已有文献之所以得出不同结论,与其采用的模型、数据和估计方法有着很大关系。但总的来看,学界关于财政农业支出对农民收入及城乡居民收入差距影响的实证研究至少存在四点不足。(1)多数文献分析财政农业支出对农民增收的影响时,通常选取的是改革开放以来的时间序列数据,不仅模型估计所需的样本偏小,而且忽略了地区之间的异质性,同时对控制变量的选取不够严谨。(3)(2)现有文献对城乡居民收入差距的度量比较单一,往往选择城乡居民收入比作为城乡居民收入差距的代理变量,但这一变量没有考虑城乡人口比重的影响,因而不能准确度量我国的城乡收入差距(王少平和欧阳志刚,2007)。(3)尽管少数文献运用省级面板数据分析了财政农业支出对城乡居民收入差距的影响,但基于统计数据限制,其选取的各省财政农业支出仅仅包括支援农村生产支出、农林水利气象部门事业费和农业综合开发支出三个科目,(4)忽略了农业基本建设支出及农业科技三项费用等重要支出,从而可能低估财政农业支出对缩小城乡居民收入差距的影响。(4)由于多数文献仅仅是将财政农业支出作为模型中的一个控制变量加以处理,并未将其视为模型关注的核心变量,因此对于财政农业支出与城乡居民收入差距关系的解释比较粗糙,尤其是那些认为财政农业支出对缩小城乡居民收入差距没有显著影响甚至起到负面作用的文献,往往将其笼统地归因于财政农业支出的规模偏小、结构不合理、财政支农管理和监督体制不完善、农业财政资金使用效率偏低等常规性原因,这些解释主要侧重定性分析,而且显得比较牵强,因为即便财政农业支出存在上面提及的种种问题,但其对农民增收的影响仍是正向的,(1)既然财政农业支出有利于促进农民增收,为什么却不能缩小城乡居民收入差距?显然,已有文献未能准确把握财政农业支出对城乡居民收入差距的影响机理,而对这种影响机理的经验分析更是匮乏。本文基于中国省级面板数据,试图验证:控制其他因素影响后,“财政农业支出增加农村居民收入增长城乡居民收入差距缩小”的逻辑是否成立?如果回答是否定的,则其内在机理又是什么?为此,文章首先就财政农业支出对农民增收的效应进行了计量估算,在此基础上,分别选取城乡居民收入比和泰尔指数作为城乡居民收入差距的代理变量,运用双向固定效应模型实证估计了包含支援农村生产支出、农林水利气象部门事业费、农业综合开发支出、农业基本建设支出和农业科技三项费用在内的财政农业支出对城乡居民收入差距的影响。结果显示,中国的财政农业支出对促进农民增收表现出了积极影响,但对缩小城乡居民收入差距的影响在统计上并不显著。这似乎意味着通过增加财政农业支出促进农民增收进而缩小城乡居民收入差距的思路无法奏效。针对上述实证结果,本文进一步提出了一个理论假设,并对其进行了实证检验,结果发现,财政农业支出在促进农民增收的同时还带来了城镇居民收入的同步甚至更快速增长,这为诠释财政农业支出对城乡居民收入的影响机理提供了新视角。二、农业支出和农民收入的计量评价(一)变量基本说明借鉴学界研究惯例,本文分析农村居民收入的模型采用了C-D生产函数形式并对相关变量进行对数化处理。(2)由于农村居民收入的影响因素复杂多样,在分析财政农业支出对农民增收的效应时必须控制其他因素的影响。结合同类文献研究成果以及相关理论分析,本文选取了如下控制变量:农业资本投入、农业劳动投入、农作物播种面积、农作物种植结构、政策性补贴和二三产业GDP。此外,决策层对“三农”的态度也可能成为影响农民收入的重要变量。继2003年中共中央将“三农”上升为全党工作的“重中之重”以来,2004~2010年,中共中央和国务院连续发布7个关于“三农”的一号文件,彰显了决策层对“三农”的高度重视。为了检验财政农业支出对农民增收的贡献是否受到决策层重农态度的影响,本文还在模型中引入了财政农业支出与决策层重农态度的交叉变量。模型基本形式如方程(1)所示。方程(1)中,i和t分别代表省份和年份,各个变量的含义如下:rinc代表农村居民实际人均纯收入,K代表农业资本存量,H代表考虑了劳动力异质性的农业劳动投入,fexp代表实际财政农业支出额,land代表农作物播种面积,structure代表农业种植结构,butie代表政策性补贴,fgdp代表二三产业GDP,crossterm为财政农业支出与决策层重农态度的交叉项,c0为常数项,αi为个体效应,ε为随机扰动项。各个变量基本说明如下:(1)农业资本存量(K)。农业资本存量的测算采用了学界广泛使用的永续盘存法,其基本思想是将不同时期的资本流量逐年度调整、折算,最终得到以不变价格计量的资本存量,它的基本公式如下:公式(2)中,Kit代表第i省份第t年的农业资本存量,Iit代表第i省份第t年的农业固定资产投资,φj是资本品的相对效率权重(或可称为资本的边际产品),j表示农业固定资产投资I的第j期生存役龄,s是投资I最长的生存役龄。根据上述公式,计算Kit的关键在于合理确定φj,已有文献中,度量φj的方法主要有三种模式,即:One-HossShay模式、Straight-LineEfficiency模式和GeometricDecay模式。多数研究采用了GeometricDecay模式,这种模式是指生产能力按照固定常数比率δ下降,即:上述δ代表重置率,但在测算资本存量时,重置率很难获得,相比之下,经济折旧率的获取比较容易,基于Hulten(1990)的分析,只有采用GeometricDecay模式时,才能用“重置率=经济折旧率”来估算重置率,经过推导最终可以得到如下关系式:根据公式(4)估计各省农业资本存量需要解决两个关键问题:一是确定δ的数值,二是确定基期的农业资本存量。对于δ的值,学界存在一定分歧,吴方卫(1999)计算了农业资本中设备与建筑物经加权的综合折旧率,得到δ的值为5.42%,王金真等(2007)对粮食部门的固定资产折旧率进行了简单平均,最终选择的重置率为4.24%。本文采用了王小鲁和樊纲(2000)的估计结果,将δ的值确定为5%,这与吴方卫(1999)以及王金真等(2007)的估算结果也比较接近。对于基期的农业资本存量测算,本文采用了与HallandJones(1999)类似的估计方法,即:其中,δ即为选取的经济折旧率5%,gi为各省1996~2006年实际农业增加值的几何平均增长速度。根据上述分析思路,结合各省每年农业固定资产投资额可以估算出各省相应的农业资本存量。农业资本是农业生产的重要物质投入,预期其对农村居民人均纯收入的影响为正。(2)农业劳动投入(H)。现有文献在分析农业劳动投入时通常选取农业从业人数作为代理变量,并且假定农业从业人员是同质的,这种处理方法显然不太合理,因为不同劳动者的受教育水平、劳动熟练程度等通常存在较大差异,而这种客观差异很可能会对农业生产经营活动产生一定影响,因此,忽视了农业劳动力的异质性得出的估计结果可能并不可靠。为此,本文采用了Hendersonetal.(2007)的处理方法,通过估算各省农业劳动力的受教育年限度量劳动力的质量。根据中国的教育制度安排,各个教育阶段的受教育年限大致如下:小学6年,初中9年,高中或中专12年,大专及本科平均为15.5年,不识字或很少识字为1年。现有的统计资料报告了农村居民家庭平均每百个劳动力中处于不同文化程度的人数,由此可以得到不同文化程度人数所占的权重,进而可以计算出各省农业劳动力人均受教育年限。为了利用平均受教育年限构建各省的人力资本指标,借鉴BilsandKlenow(2000)的方法,定义各省i在t时期的效率单位劳动为如下形式:其中,ψ度量了明瑟尔收益函数的弯曲度,其值越大意味着教育回报递减的速度越快。BilsandKlenow(2000)利用包括中国在内的56个样本国家的数据估算出ψ=0.58,由于教育回报率当θ=0.32时,的平均值等于Psacharopoulos(1994)样本国家的教育平均回报率。因此,本文的ψ和θ分别取值为0.58和0.32。当然,ψ和θ的取值不同,其对H的影响也会有所差异。为了避免因ψ和θ取值对回归结果的影响,本文还借鉴樊纲(2011)的做法,直接利用农业从业人数(L)与其受教育年限(edu)的乘积作为考虑了劳动力异质性的农业劳动投入的度量指标,通过对两种情形下回归结果的比对检验回归结果的稳健性。目前,学界对于我国是否已经到达刘易斯拐点存在较大争议,农业劳动投入(H)对农村居民人均纯收入的影响方向并不确定。(3)财政农业支出(fexp)。财政农业支出是本文关注的核心解释变量,其构成包括支援农村生产支出、农林水利气象部门事业费、农业综合开发支出、农业基本建设支出和农业科技三项费用。由于财政农业支出可以通过为农业提供相关公共产品降低农户私人生产成本和增加农产品产量,因此预期其对农村居民人均纯收入的影响为正。(4)农作物播种面积(land)。尽管农村居民收入来源日趋多样化,但农业种植收入在许多地区尤其是贫困落后地区的农村居民收入中仍占据比较重要的地位,农作物播种面积可以通过影响农产品产量影响农村居民收入。一般情况下,农作物播种面积增加会促进农产品产量增长,进而有利于农民增收,预期其对农村居民人均纯收入的影响为正。(5)农业种植结构(structure)。由于不同农作物的经济效益客观上存在差异,因此,农业种植结构很有可能会对农村居民家庭经营收入产生一定影响,本文以粮食播种面积占农作物播种面积比例作为农业种植结构的代理变量,通常情况下,粮食作物的经济效益低于其他经济作物,预计农业种植结构(structure)对农村居民人均纯收入的影响为负。(6)政策性补贴(butie)。政策性补贴支出是由国家财政拨给用于粮棉油等产品的价格补贴支出,主要包括粮棉油差价补贴、平抑物价和储备糖补贴、农业生产资料价差补贴、粮食风险基金以及副食品风险基金等。理论上,此类补贴会通过影响农业生产资料和农产品价格影响农村居民收入,但其影响方向并不确定,因为我国的政策性补贴主要用于流通环节,农民直接受益的程度较低。(7)二三产业GDP(fgdp)。工资性收入在农村居民收入中的重要性日渐上升,而工资性收入主要源于第二三产业,因此,二三产业的发展水平对农村居民的工资性收入会产生一定影响。除此之外,二三产业的发展还可能通过扩大农产品需求而推动农产品价格上涨,进而有助于提高农村居民的家庭经营收入,因此预期其对农村居民人均纯收入的影响为正。(8)财政农业支出与决策层重农态度的交叉项(crossterm)。假定决策层的重农态度用变量attitude表示,则crossterm=attitude×lnfexp。其中attitude是一个二元虚拟变量,2003年及以前取值为0,2004年及以后取值为1。由于我国在政治上集权程度较高,中央政府的意志会通过自上而下的特定传导机制作用于地方各级政府。各级政府对农业的重视不仅仅表现在本级财政对农业投入总量的增加,还体现于强化对财政农业资金的监管以及更加注重财政农业支出配置和使用效率的提升。因此,预期crossterm对农村居民人均纯收入的影响为正。上述各个变量的原始数据来源如下:各省农村居民人均纯收入、农业从业人数、支援农村生产支出、农林水利气象部门事业费、农业综合开发支出、政策性补贴、二三产业GDP、农作物播种面积和粮食播种面积均来源于相关年度《中国统计年鉴》,各省农业固定资产投资来源于相关年度《中国固定资产投资统计年鉴》,各省农业基本建设支出和农业科技三项费用来源于相关年度《地方财政统计资料汇编》,各省农村居民受教育年限来源于相关年度《中国农村统计年鉴》。各个变量数据所属期间为1996~2006年,(1)涉及全国31个省份,其中,由于重庆自1997年变为直辖市,为保持数据可比性,对重庆和四川的相关数据进行了归并处理。为了消除物价变动的影响,本文运用以1996年为基期的价格指数对相关变量进行了调整,其中农村居民人均纯收入利用农村居民消费价格指数进行了调整,财政农业支出额、政策性补贴利用农村商品零售价格指数进行了调整,农业固定资产投资额利用固定资产投资价格指数进行了调整,二三产业GDP分别利用第二产业和第三产业GDP指数进行了调整。各个变量的基本特征如表1所示。(二)财政农业支出对农村居民增收的影响如前所述,在考虑农业劳动力的异质性后,农业劳动投入存在不同的度量方法,为了检验回归结果的稳健性,本文在对方程(1)进行估计时分别用公式(6)以及樊纲(2011)提出的方法(1)对农业劳动投入进行度量,并分别运用随机效应模型和固定效应模型对方程(1)进行了估计,回归结果如表2第二至第五列所示。由表2不难看出,不论以哪种方法度量农业劳动投入,Hausman检验均拒绝了方程(1)存在随机效应的零假设,因此,本文主要采用固定效应模型估计结果对模型做出相应解释。通过对第二列和第五列估计结果的比对可以发现,两种情形下的估计结果非常接近,为了行文方便,下面主要基于第五列回归结果对模型进行解释。本文关注的核心变量lnfexp的系数为0.116,也即财政农业支出增加1%,农村居民人均纯收入增长0.116%,这表明财政农业支出对促进农民增收具有积极影响。crossterm的系数为0.03,并且在统计上高度显著,表明财政农业支出对农民增收的贡献在2004年以后有所提升,这一点符合预期。其余各个控制变量中,lnK、structure、lnbutie和lnfgdp的符号均与预期吻合。不过,lnbutie和lnfgdp的系数在统计上不太显著,对于前者,可能的原因在于我国的政策性补贴主要用于了流通环节,农民直接受益的程度较低,对于后者,主要是因为长期以来我国劳动收入占国民收入份额偏低,劳动收入增速与经济增长速度并不匹配,尤其是农民工作为一个弱势群体,其工资增长缺乏稳定的保障机制。lnland的符号为负,但在统计上并不显著,这表明农作物播种面积并未成为推动农民增收的积极因素,其中可能存在两个原因:一是农作物播种面积的增加虽然有利于提高农产品产量,但农民收入水平不仅取决于农产品产量,还取决于农产品的价格,“农业增产不增收”的现象在过去并不鲜见;二是农作物播种面积的扩大通常需要更多的农业劳动投入,相应会减少农业劳动力通过参与非农就业获得工资性收入的空间,进而也会影响农民收入增长。lnL和lnedu作为刻画农业劳动投入的两个变量,前者对农民增收并未表现出积极影响,而后者却在统计上显著促进了农民增收,这表明,提高农业从业人员素质比单纯增加农业从业人员数量更有利于实现农民增收目标,今后在加快农村富余劳动力转移的同时应更加注重对现有农业从业人员的教育和培训。上述实证结果是基于全国层面而言的,但由于各省的经济社会发展环境客观上存在差异,财政农业支出对农村居民人均纯收入的影响可能并不完全相同,为此,本文进一步分析了东部、中部和西部三大经济地带财政农业支出对农村居民纯收入的影响,为确保回归结果的稳健性,此处直接采用固定效应模型进行了PCSE估计,回归结果如表3所示。通过表3看出,无论在东部、中部还是西部,财政农业支出对农村居民人均纯收入的效应在统计上均显著为正,但这种效应的大小存在区域性差异,呈现“东部>西部>中部”的特征,而且,2004年以后,三大经济地带的财政农业支出对农村居民纯收入的促进效应均有所提升,这一点在中西部地区表现地更为明显。(1)随之需要考虑的问题是,财政农业支出在促进农民增收的同时,是否理所当然地缩小了城乡居民收入差距?三、农业支出对城乡收入差距的影响的评价(一)从参与经济增长的主体角度分析为更全面、准确地度量财政农业支出对城乡居民收入差距的影响,本文在设定城乡居民收入差距的模型时分别选取了城乡居民收入比和泰尔指数作为城乡居民收入差距的代理变量,这是因为泰尔指数不仅考虑了城乡人口比重的影响,而且对两端(高收入和低收入阶层)收入的变动比较敏感,而中国城乡收入差距主要体现两端的变化。模型基本形式如下:(1)模型中,tl代表泰尔指数,其计算公式为:公式(9)中的j=1,2分别代表城镇和农村,Iij表示i地区城镇或农村的总收入(用相应的人口和人均收入之积表示),Ii表示i地区的总收入,Pij表示i地区城镇或农村的人口数,Pi表示i地区的总人口。incratio代表城乡居民收入比,agrishare代表财政农业支出份额,δ1和φ1为两个模型中agrishare的系数,αi代表个体效应,γt代表时间效应,X代表模型中的控制变量,β代表各个控制变量的系数,c0代表模型的常数项,i和t代表省份和年份。本文在借鉴学界相关研究的基础上,选取了如下控制变量:(1)经济发展水平(pergdp),用人均GDP表示,(1)一般来说,人均GDP的增长有利于推动城乡居民收入额的增加,但对于城乡居民收入差距的影响却并不确定,这要取决于哪类主体从经济增长中的获益程度更高。(2)城市化水平(urban),用城镇人口占总人口的比重度量。(2)中国的城市化过程对于统计上的城乡收入差距可能同时存在两种方向相反的作用,其净效应就只能通过计量方法来估计(陆铭和陈钊,2004)。(3)(3)金融机构对农业的支持程度(loan),用金融机构的农业贷款占贷款总额的比例表示,预期这一指标有利于缩小城乡居民收入差距。(4)财政分权程度(right),用人均地方财政本级决算支出占人均中央财政本级决算支出的比例表示,这一比例越高表明财政分权程度越高,意味着地方政府的财政自主性越强。财政分权与政治集权的中国式体制使得地方政府被驱动的方向更多的是经济增长而不是收入分配(张军,2007),城市倾向的经济政策得以实施,农业、农村和农民受到了“漠视”,城乡间的收入差距也就“熟视无睹”(马光荣和杨恩艳,2009),因而预期这一变量可能会扩大城乡居民收入差距。(5)对外开放度(open),用各省份当年美元对人民币的加权平均汇率折算的进出口总额在GDP中所占的比重表示。中国经济更多地融入国际市场推动了中国的制造业以及与贸易相关的金融贸易业和服务业的发展,而相关产业主要集中在城镇地区,因而贸易的发展有利于提高城镇居民的收入,但对外贸易的发展会扩大农产品的直接或间接需求,从而有利于农民实现增收,所以这一变量对城乡居民收入差距的影响并不确定。(6)地方政府对经济的干预程度(intervene),用地方财政支出占GDP的比例表示。尽管中国经济的市场化程度在不断提升,市场机制对资源配置的作用也日渐强化,但地方政府在经济发展中始终扮演着重要角色,在财政分权与政治集权的体制安排下,地方官员基于经济和政治的双重激励,倾向于将目光集中于城市和非农产业,地方财政支出占GDP的比重越高,城镇地区从地方政府支出中所得的好处越多,城乡收入差距可能就越大。(7)经济结构(structure),用二三产业GDP占GDP的比例表示。非农产业GDP占GDP份额的提高伴随着第一产业GDP份额的相对萎缩,由于制度性和非制度性因素的共同影响,中国产业结构与就业结构的演化明显不同步,第一产业就业份额的降幅远低于第一产业GDP份额的降幅,(4)按照目前的产业和就业格局,农民的就业主要集中于第一产业,城镇居民的就业主要集中于二三产业,由此推测,非农产业的发展如果不能及时带动就业结构的调整可能会扩大城乡居民收入差距。上述各个变量的原始数据来源如下:各省农村居民人均纯收入、城镇居民人均可支配收入、支援农村生产支出、农林水利气象部门事业费、农业综合开发支出来源于相关年度《中国统计年鉴》,各省农业基本建设支出和农业科技三项费用来源于相关年度《地方财政统计资料汇编》和《国家财政用于农业支出统计资料》(1950-1995),其余各个变量的原始数据主要来源于《新中国六十年统计资料汇编》和中经网经济统计数据库,各变量数据时间跨度为1981~2006年。为消除价格因素影响,城乡居民收入分别利用城镇居民消费价格指数和农村居民消费价格指数进行了调整,财政农业支出额利用农村商品零售价格指数进行了调整,人均GDP用GDP指数进行了调整,各种价格指数均以1981年为基期。由于部分省份的某些数据存在缺失,本文共选取了全国19个省份作为分析样本,其中包括东部地区的6个省份(北京、天津、辽宁、江苏、山东和上海)、中部地区的5个省份(山西、黑龙江、安徽、江西和河南)以及西部地区的8个省份(甘肃、广西、贵州、内蒙古、宁夏、青海、新疆和云南)。各个变量的数值特征如表4所示。(二)财政农业支出对城乡居民收入差距的影响本文首先立足全国层面运用双向固定效应模型和PCSE方法估计了财政农业支出对城乡居民收入差距的影响,估计结果如表5所示。由表5看出,当未加入控制变量时,无论以incratio还是tl作为城乡居民收入差距的度量指标,财政农业支出份额的系数符号均为正,而且前一种情形下的系数值在10%的显著性水平下统计上是显著的。当加入相关控制变量后,两种情形下的财政农业支出份额的系数符号仍然均为正,但系数值在统计上均不显著。由此推断,各省财政农业支出份额的提升对缩小城乡居民收入差距并未表现出预期的积极影响,这与陶然和刘明兴(2007)的估计结果是一致的。其余各个控制变量的符号均与预期吻合,但在用incratio度量城乡居民收入差距时,少数变量(如urban和intervene)的系数值在统计上不太显著。由于泰尔指数较之城乡居民收入比能够更好地反映城乡居民收入差距,因此,以tl为因变量的回归结果应该更具说服力。可见,人均GDP、城市化水平、金融机构的农业贷款比例以及对外开放度的提高均有利于缩小城乡居民收入差距,而财政分权程度、政府对经济的干预程度以及非农产业GDP份额的提高扩大了城乡居民收入差距。但上述分析仅仅考虑了财政农业支出对城乡居民收入差距的总体影响,未能区分这种影响的区域性差异。由于不同区域的经济社会发展水平、制度环境、文化观念等客观上存在一定差异,由此导致的财政农业支出对城乡居民收入差距的影响很可能有所不同。为了验证这一点,笔者进一步将19个省份划分为东部、中部和西部三大区域对模型进行了再估计,结果如表6所示。从表6看出,无论用城乡居民收入比还是泰尔指数度量城乡居民收入差距,财政农业支出份额对城乡居民收入差距的影响并无太大差异。具体来看,东部和西部地区的财政农业支出对城乡居民收入差距的作用方向为负,虽与预期相符,但在统计上并不显著,中部地区的财政农业支出则显著扩大了城乡居民收入差距。概而言之,无论从全面层面还是分区域的估计结果来看,财政农业支出份额的提升均未有效缩小城乡居民收入差距。四、试验结果的解释：理论假设与示范(一)财政农业支出在实际支出中的使用情况前文的实证结果表明,中国的财政农业支出确实有利于推动农村居民收入增长,但财政农业支出份额的提升对缩小城乡居民收入差距的效果却并不理想。理论上,财政农业支出份额通常被视为国家政策对农业偏向程度的重要标志,按照本文的估算结果,政府对农业偏向程度的提高未能缩小城乡居民收入差距,这是否意味着政府的重农和惠农政策出现了“南辕北辙”?回答这一问题的关键在于寻求一种合理的解释揭示财政农业支出对城乡居民收入差距的作用机理。事实上,城乡居民收入差距反映的是城镇居民收入与农村居民收入的联动关系,即便农村居民收入出现了较快增长,但如果城镇居民收入保持了同步甚至更快速增长,那么城乡居民收入差距未必缩小。按照这一逻辑,在控制其他因素影响后,尽管财政农业支出有利于促进农民增收,但如果这种支出同时也促进了城镇居民增收,那么,城乡居民收入差距保持不变甚至进一步扩大也就不足为奇,而以往的研究恰恰忽视了财政农业支出对城镇居民收入的影响。那么,财政农业支出是否会对城镇居民收入产生影响?如果回答是肯定的,则其影响机理又是什么?本文认为,财政农业支出对城镇居民收入的作用机制是多元的,主要概括为以下三种:财政农业支出,顾名思义,指的是用于农业的财政支出,但在实践中,这些资金能否保质保量地用于农业值得反思。事实上,现实中的财政农业支出非农化(1)倾向十分明显,而这种非农化的财政农业支出对于提高城镇居民收入水平具有积极的一面。以农林水事务支出中的农业事务支出为例,这种支出可细分为行政运行、一般行政管理事务、机关服务、农业事业机构、农垦、技术推广、技能培训、病虫害控制、农产品质量安全、执法监管、信息服务、农村及农业宣传、农业资金审计、对外交流与合作以及耕地、草原、渔业、资源保护和监测、农业区划、各项农业补贴、农村和垦区公益事业、农业工作研究、农民收入统计等大小43项。其中行政运行、一般行政管理事务、机关服务、农业事业机构等支出均用于农业管理机关和农业事业单位。其他如农产品质量安全、执法监管、农村及农业宣传、农业资金审计、对外交流与合作、农业资源调查和区划、农业国有资产维护、农业工作研究、农民收入统计、草原资源监测、外来物种管理等11项支出也都是这种性质。这些支出虽然名义上都属农业项目,但并没有直接用到农业和农民身上。一些原本算是“用于农民”的项目支出如“农民技能培训”支出中也有很大部分都是作为培训的“管理费用”直接花在管理者和培训者身上。(1)林业事务支出、水利事务支出、农业综合开发事务支出以及其他农林水事务支出也都具有类似特点。而任职于涉农行政机关、事业单位的人员或者提供相关培训和服务的人员相当部分属于城镇居民,他们同样也是财政农业支出增长的受益者,而且,农业行政事业费增加越多,这些单位在职人员的受益程度相应越高。表7显示了河北省财政2008年对农林水事务投入中分别用在农民和非农民上的资金量,平均来看,高达32.4%的农林水事务支出并未真正用于农业和农民。事实上,近些年来,财政农业支出中的事业费比例偏高一直广为公众诟病。表8显示,自1994年以来,支援农村生产支出和农林水利气象部门事业费中,后者所占份额稳中趋升,并在1999年后超过了前者所占份额。(2)由于农业事业费主要用于了人员工资和办公经费,致使财政农业支出陷入了“有钱养兵,无钱打仗”的窘境。李克军(2006)对北方H市市县两级2005年财政支农支出情况的调查发现,2004、2005两年农林水支出中,用于人员支出和部分办公行政费用的支出分别占当年总支出的48.0%和39%。相当数量的财政农业资金通过“非农化”以工资、奖金、补贴或福利的形式转换为了城镇居民收入,进而推动了城镇居民收入增长。作用机制Ⅱ:财政农业支出通过价格传导机制促进城镇居民增收理论上,财政农业支出通过为农业提供相应公共产品有利于促进农业增产,在农产品外部需求基本稳定的前提下,农业丰产往往会带来农产品价格的下降,进而又可以通过两种途径增加城镇居民收入:一是农产品价格的下跌在一定程度上抑制城镇居民消费价格指数的上涨,有利于增加城镇居民实际可支配收入;二是农产品价格下跌有利于降低以农产品为主要原料的企业的生产成本,可以通过提高企业效益间接影响在这些企业就业的城镇居民的工资和福利水平。作用机制Ⅲ:财政农业支出通过扩大非农产品和劳务需求促进城镇居民收入增长财政农业支出对于非农产品和劳务需求的影响主要体现于两条路径:其一,提供农业公共产品是财政农业支出的重要职能,通常情况下,农业公共产品的生产离不开相应的非农产品和劳务投入,这种对非农产品和劳务需求的增加有利于提高非农产品制造和销售企业以及劳务供给单位的效益,进而为在这些企事业单位就业的城镇居民工资和福利增长创造了空间。其二,由于财政农业支出总体上有利于促进农民增收,而农民收入水平又可通过影响农村居民消费促进非农产品和劳务需求的增长,这同样有利于提高非农产品制造和销售企业以及劳务供给单位的效益,进而为任职于这些企业的城镇居民工资和福利增长提供了可能。需要注意的是,财政农业支出通过不同作用机制对城镇居民收入产生的影响是不同的。相对而言,作用机制Ⅰ对城镇居民收入的贡献是直接的,不确定性相对较小,而作用机制Ⅱ和Ⅲ对城镇居民收入的影响是间接的,这种影响能否变为现实取决于以下两点:一是财政农业支出是否显著地促进农业增产进而抑制了农产品价格上涨;二是企业效益的提升是否必然伴随着员工工资的增长。从中国的现实来看,以上两点的存在性缺乏可靠保障。相比之下,财政农业支出用于农民直接补贴的比重极小,其对农民收入的影响通常是间接的,主要是通过提供农业公共产品降低农业生产成本和促进农业增产进而间接促进农民增收,但农业作为一个高风险产业,会受到自然因素和市场因素的双重约束,一方面,财政农业支出能否通过有效提供农业生产所需的公共产品促进农业增产很难保证,另一方面,农业增产不能简单等同于农民增收,“增产不增收”的现象并不鲜见。(1)基于上述考虑,本文提出如下理论假设:财政农业支出不仅有利于城镇居民收入增长,而且其对城镇居民人均可支配收入的贡献甚至可能大于对农村居民人均纯收入的贡献。(二)关于财政农业支出的非农化主要体现在均衡的基础上,居民收入的稳健性考虑上述分析仍局限于定性推测,尚缺乏有力的实证支持,为此,本文进一步运用省级面板数据模型对上述假设进行检验。为了同时考察财政农业支出对城镇居民人均可支配收入的总体效应和结构效应,本文设定如下模型:其中,lncinc为城镇居民人均可支配收入的对数,lnfexp为财政农业支出的对数,lnshy为财政农业支出中的农林水利气象部门事业费,lnshy×lnfexp为财政农业支出与农林水利气象部门事业费的交互项,X为控制变量,本文主要选取了人均GDP对数(lnpergdp)、宏观税负(mactax)、(1)人均GDP与宏观税负的交互项(mactax×lnpergdp)和城镇登记失业率(unemployment),αi为个体效应,ε为随机扰动项。上述相关变量中,城镇居民人均可支配收入、人均GDP和城镇登记失业率均源于《新中国六十年统计资料汇编》,财政农业支出的数据来源同上。为了消除价格影响,城镇居民人均可支配收入用以1996年为基期的城镇居民消费价格指数进行了调整,人均GDP用以1996年为基期的GDP指数进行了调整。各个变量的基本特征如表9所示。方程(10)中,为了验证lnshy是否影响了财政农业支出对城镇居民增收的边际贡献,方程中加入了lnshy与lnfexp的交互项。之所以着重考察农林水利气象部门事业费对城镇居民收入的影响是因为财政农业支出的非农化主要体现于各类事业费,而农林水利气象部门事业费是各类事业费最具代表性的科目。(2)由于自2003年起,“一般预算支出科目”中的“支援农村生产支出”、“农业综合开发支出”、“农林水利气象等部门的事业费”由原按用途分类改按支出功能分类,分别设置了“农业支出”、“林业支出”、“水利和气象支出”,原属于农林水利气象部门事业费的部分支出项目归入了农业支出,使得2003年前后的支援农村生产支出和农林水利气象部门事业费难以准确核算,因此,对方程(10)进行估计时选取的数据期间为1996~2002。基于稳健性考虑,本文直接运用固定效应模型对方程(10)进行估计,回归结果如表10中(1)和(2)所示。表10中的(1)和(2)两列回归结果显示,不管是否控制其他变量,lnfexp、lnshy和lnshy×lnfexp的估计结果并无明显变化,但回归结果(2)由于控制了其他变量,相对于回归结果(1)更为稳健。由回归结果(2)看出,lnfexp的系数为0.181,表明财政农业支出每增加1%,城镇居民人均可支配收入增长0.181%,从数值上看,财政农业支出不仅有利于促进城镇居民增收,而且其对城镇居民人均可支配收入的贡献还略大于其对农村居民人均纯收入的贡献。农林水利气象部门事业费(lnshy)的系数值为0.202,并且在统计上高度显著,表明在财政农业支出总额保持不变时,农林水利气象部门事业费每增加1%,城镇居民人均可支配收入增长0.202%。不过,尚不能由此断定农林水利气象部门事业费对城镇居民收入的促进效应一定是因其“非农化”造成的,这是因为,农林水利气象部门事业费也有可能通过作用机制Ⅱ和Ⅲ对城镇居民收入产生影响。为此,本文进一步利用各省1996~2002年的面板数据实证分析了农林水利气象部门事业费对粮食产量(1)和农村居民人均纯收入的影响,结果发现,在财政农业支出总额保持不变时,农林水利气象部门事业费对粮食增产和农民增收的促进效应在统计上均不显著,(2)也就是说农林水利气象部门事业费未能成为推动农业增产和农民增收的积极因素,再考虑到企业效益提升与员工工资增长关系的不确定性,作用机制Ⅱ和Ⅲ不太可能成为农林水利气象部门事业费促进城镇居民增收的主导机制,进而在一定程度上证明:农林水利气象部门事业费主要通过“非农化”推动了城镇居民收入增长。还需注意的是,由于方程(10)中加入了农林水利气象部门事业费和财政农业支出的交互项,此时财政农业支出对城镇居民人均可支配收入的弹性可表达为:但由于δ3的值-0.013在统计上并不显著,因此,可以认为农林水利气象部门事业费没有影响财政农业支出对城镇居民人均可支配收入的边际贡献。之所以出现这种结果,主要原因在于,尽管农林水利气象部门事业费的增长有利于通过“非农化”推动城镇居民增收,但在财政农业支出总额既定时,农林水利气象部门事业费的增长会挤占生产性财政农业支出,这又进一步弱化了财政农业支出对农业的增产效应,进而通过价格传导机制抑制了城镇居民收入增长,两种方向相反的力量对冲后使得农林水利气象部门事业费对于财政农业支出对城镇居民收入的边际贡献没有表现出显著影响。控制变量中,lnpergdp的系数在统计上显著为负,这意味着人均GDP的提高并不必然带来城镇居民收入的增长,关键取决于国民收入的分配结构,近些年来,虽然我国GDP保持了快速增长,但国民收入分配中的居民收入份额却呈下降态势,反映了国民收入分配格局的失衡(3)。mactax的符号显著为负,表明宏观税负