乡村工资收入与人力投资差距

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一、引言

农村人力资本就是农村劳动力身上凝结的知识、技能以及健康等能够对经济发展产生重大影响的因素，它主要通过农村教育投资(农村基础教育、农村职业教育、农村技术培训)、“干中学”(经验积累)、农村健康投资、农村劳动力迁移流动等积累而成的。1960年，西奥多•舒尔茨首次提出了“人力资本投资”的概念。舒尔茨指出，人力资本是社会进步的决定性因素。人力资本包括人的知识和人的技能的形成，只有通过一定方式的投资、掌握了知识和技能的人力资源才是一切生产资源中最重要的资源，人力资本也是资本的一种形态。人的知识和能力需要通过投资才能形成。舒尔茨的人力资本观点包括:保健和服务的各种开支;在职训练;正规的初、中、高等教育支出;用于劳动力国内流动的支出;用于移民入境的支出;提高企业能力方面的投资等。在人力资本投资中，舒尔茨又特别强调教育投资在人力资本形成中的作用。加里•贝克尔1964年出版的《人力资本》从家庭生产和个人资源(尤其是时间)分配的角度，系统地阐述了人力资本与人力资本投资的问题，为人力资本的性质、人力资本的投资行为提供了具有说服力的理论解释［1］［2］。学者们继而展开了大量的调查和实证分析，并将这种研究深入到了发展中国家。Barrett，C等(2001)，Coppard(2001)，Takashi(2001)，Gregorio和Lee(2002)等的研究均证实，不同发展中国家的教育水平与工资性收入之间存在显著正向关系［3］［4］。国内学者对农村人力资本投资与农民收入水平的关系做了大量研究。董海军、风笑天认为我国农村家庭人力资本投资少的原因主要是农民收入低、家庭子女多、投资环境差及粗放型农业和升学式教育［5］。张冬平、白菊红认为素质低下的农村劳动力严重制约着农村经济的发展及农民收入的提高，因此改善农村教育水平是提高农村劳动力素质的重要途径。农民收入水平的差异和农村私人教育投资的差异是农村教育水平差异的直接原因［6］。闰淑敏、张生太认为我国农村家庭教育投资严重不足，除了加大政府的农村教育投入外，还应拓宽农村教育投资渠道［7］。赵耀辉认为农村劳动力流动能提高其收入，教育对劳动力从农村到城市永久迁移的作用很显著，对劳动力从农村的农业流动到非农产业的作用也很显著［8］。白菊红、袁飞等研究农民收入与农村人力资本关系时发现，劳动力受教育水平越高，劳均收入的抗干扰力和抗波动力越强;接受职业教育和技术培训的劳动力劳均收入高于未接受者，家庭中接受培训的劳动力数量越多，家庭劳均收入越高;高教育水平劳动力的教育投资收入弹性大于低教育水平者［9］。冯飞、姬雄华研究发现，我国居民的收入水平、生活消费支出水平与人力资本投资之间呈现比较强的正相关关系，城镇居民家庭人力资本投资倾向高于农村居民家庭［10］。

二、中国东部、中部、西部农村居民纯收入和工资性收入变化状况

(一)农村居民纯收入和工资性收入变化趋势

中国农村居民纯收入和工资收入稳步增加。2010年，东部地区农村居民人均纯收入最高的是上海，达13977．96元，工资性收入是9605．73元;其次是北京，农村居民人均纯收入13262．29元，工资性收入是8229．19元;再其次是浙江和天津，农村居民人均纯收入分别为11302．55元和10074．86元，工资性收入分别是5822．48元和5261．97元。其他省(除海南外)的农村居民人均纯收入都在5950－10000元之间，人均工资性收入也都在2650－5000元之间。农村居民人均纯收入最低的是海南，只有5275．37元，工资性收入是1261．86元，也是东部地区最低的(见图1)。2010年，中部地区农村居民人均纯收入最高的是吉林，达6237．44元，工资性收入是1072．14元，其中农村人均纯收入不足上海的一半;其次是黑龙江，农村居民人均纯收入6210．72元，工资性收入是1241．59元;再其次是湖北和江西，农村居民人均纯收入分别为5832．27元和5788．56元，工资性收入分别是2186．11元和2394．62元。除山西外，其他省的农村居民人均纯收入都在5000元以上，人均工资性收入也都在2000元左右。农村居民人均纯收入最低的是山西，只有4736．25元，工资性收入最低的是吉林，只有1072．14元。工资性收入最高的是湖南，为2655．59元(见图2)。2010年，西部地区农村居民人均纯收入最高的是内蒙古，达5529．59元，工资性收入是1036．78元;其次是重庆，农村居民人均纯收入5276．66元，工资性收入是2335．23元;再其次是四川和宁夏，农村居民人均纯收入分别为5086．89元和4674．89元，工资性收入分别是2248．18元和1788．28元。农村居民人均纯收入最低的是甘肃，只有3424．65元，工资性收入最低的是新疆，只有556．26元。工资性收入最高的四川达2248．18元(见图3)。西部的四川和中部的湖南的高工资性收入主要是农村劳动力转移的务工收入。

(二)中国东部、中部、西部农村居民工资性收入占农村居民纯收入比重的变化趋势

1998年以来，中国农村居民工资性收入占农村人均纯收入的比重除上海有所回落外，其他省(市)一直在缓慢增加，在2010年达到最高。东部地区北京、上海、天津的农村居民工资性收入占农村人均纯收入的比重从1998－2010年比较平稳，北京1998年的比重是61．24%，2010年是61．05%，上海1998年的比重是71．56%，2010年是68．72%，天津1998年的比重是48．31%，2010年是52．23%;2010年广东农村居民工资性收入占农村人均纯收入的比重达60．83%，浙江和江苏分别为51．51%和53．70%;山东、福建、河北分别为42．32%、41．67%、44．54%;辽宁只有38．36%，最低的海南只有23．92%(见图4)。2010年，中部八省中农村居民工资性收入占农村人均纯收入的比重超过40%的有湖南、山西、安徽、江西，分别为47．24%、44．52%、41．70%、41．37%;其次是湖北和河南，分别为37．48%和35．19%;吉林和黑龙江较低，只有17．18%和19．99%(见图5)。2010年，西部地区农村居民工资性收入占农村人均纯收入的比重超过40%的有陕西、四川和重庆，分别为42．25%、44．20%和44．26%;比重在30%－40%之间的有广西、贵州、甘肃、青海、宁夏，分别为37．57%、37．55%、35．02%、32．87%、38．25%;而低于30%的有云南、新疆、内蒙古、西藏，分别为23．53%、11．98%、18．75%、26．79%(见图6)。

三、数据、变量的选择及数据检验

根据Kuznets、Schultz、Becker等对人力资本投资概念的定义，农村人力资本投资可分为农户的教育投资、健康投资和迁移投资三种类型，本文选取农村居民人均文教娱乐用品及服务支出代表农户的教育投资，用农村居民人均医疗保健支出表示农户的健康投资，用农村居民人均交通和通讯支出反映农户的迁移投资。把交通和通讯、医疗保健、文教娱乐用品及服务这三者的和作为农村人力资本投资变量;工资收入是农村居民家庭纯收入中按收入来源划分的工资性收入;用人均地区生产总值作为地区的经济发展指标。所有数据均来自1999－2011年《中国统计年鉴》，数据单位为人民币元，样本区间为1998－2010年。选取中国31个省(市)(不包括台湾、香港、澳门地区)的相关数据，东部十一省(市)，分别用BJ、GD、SH、ZJ、JS、LN、HN、SD、FJ、HB、TJ代表北京、广东、上海、浙江、江苏、辽宁、海南、山东、福建、河北、天津;中部地区八省，分别用HUN、HUB、SX、JL、AH、HLJ、HEN、JX代表湖南、湖北、山西、吉林、安徽、黑龙江、河南和江西;西部地区十二省(市)，分别用GX、GZH、YN、SHX、GS、QH、NX、XJ、NMG、SC、CQ、XZ代表广西、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、内蒙古、四川、重庆、西藏。用GZ、JY、Y分别表示人均工资性收入、人均人力资本投资、人均地区生产总值;对各序列分别取自然对数，以避免数据的剧烈波动对拟合效果的影响，用LNGZ、LNJY、LNY分别表示人均工资性收入、人均人力资本投资、人均地区生产总值的自然对数。

(一)单位根检验

用EViews6．0对各变量进行单位根检验。选用的面板单位根检验方法包括Levin、Lin和Chu的LLC检验;Im、Pesaran和Shin的IPS检验、Choi的CH检验，面板协整检验方法则为Pedroni提出的面板和组间检验。LLC检验的零假设是各截面有相同的单位根;IPS、ADF和PP检验的零假设是允许各截面有不同单位根。采用含漂移项而不含时间趋势项的检验形式，对原序列和一阶差分序列进行平稳性检验，原序列只有LNJY的LLC检验显示在1%的显著水平下平稳，其他序列是非平稳的。但一阶差分后都是平稳序列(见表1)。

(二)协整检验

由于所有序列的一阶差分都是平稳的，都是Ⅰ(1)序列。因而继续对其进行协整检验，Kao检验和Pedroni检验的滞后阶数由SIC准则确定。同质面板数据的Kao检验显示东部、中部和西部的序列在1%的显著水平下存在协整关系;Pedroni检验则显示只有部分统计量拒绝原假设，不能得出存在协整关系确切结论(见表2)。用序列有确定性趋势而协整方程只有截距项的形式进行Johansen检验，结果显示:东部地区、中部地区和西部地区的序列都在1%的显著水平下拒绝0个协整向量的原假设，也拒绝了至少一个协整向量的原假设。但不拒绝至少2个协整向量的原假设(见表3)。

四、计量模型的选择及回归结果

(一)模型设定形式

由于面板数据模型同时具有截面、时序的两维特性，模型中参数在不同截面、时序样本点上是否相同直接决定模型参数估计的有效性。根据截距向量和系数向量中各分量限制要求的不同，面板数据模型有混合回归模型、固定效应模型、随机效应回归模型。固定效应模型有个体固定效应模型、时点固定效应模型、时点个体固定效应模型;随机效应回归模型有个体随机效应模型、个体时间随机效应模型。此外，还有变系数模型、动态面板数据回归模型、面板数据的向量自回归模型、离散选择面板数据模型。在面板数据模型估计之前，需要检验样本数据适合上述哪种形式，避免模型设定的偏差，提高参数估计的有效性。设有因变量yit与1×k维解释变量向量xit，满足线性关系:yit=αit+xitβit+εit，i=1，2，…，N，t=1，2，…，T其中N表示个体截面成员的个数，T表示每个截面成员的观察时期总数，参数αit表示模型的常数项，βit表示对应于解释变量xit的k×1维系数向量，k表示解释变量个数。随机误差项相互独立，且满足零均值、同方差假设。在回归模型yit=αit+xitβit+εit满足基本假设时，回归系数的OLS估计量是BLUE估计，但当模型不满足“正交性”假设时，回归系数的OLS估计量不再是无偏的。同时，当模型不满足“同方差性假设”时，回归系数的OLS估计量不再是有效的。Maddala(1971)和Mundlak(1978)分别指出，对于面板数据模型Yit=β1+∑kk=2βkxkit+ui+vt+wit，令εit=ui+vt+wit，如果不能满足回归假设E(εit|xit)=0，则个体随机效应模型系数的GLS估计量是有偏的和非一致。但正交性并不影响个体固定效应模型系数的组内估计量的性质。于是，可以通过检验模型误差项与解释变量的正交性来解决面板数据回归模型的设定问题。Hausman(1978)、Hausman和Taylor(1981)基于随机效应模型的GLS估计量、固定效应模型的组内估计量和组间估计量的差距构造统计量mi检验假设:H0:E(εit|xit)=0;H1:E(εit|xit)≠0。在零假设H0下，统计量mi渐进服从K个自由度的χ2分布，并且Hausman和Taylor(1981)发现三个统计量mi是一致的。在拒绝零假设H0时，模型设定为固定效应是可行的;否则不能拒绝零假设H0时，模型设定为随机效应。一般的经验做法是，如果研究者预期建立面板数据模型推断样本空间的经济关系，模型设定为固定效应模型会更合理［11］。随机效应的Hausman检验结果显示东部地区和中部地区1%的显著水平下拒绝了零假设，西部地区的p值是0．07，在1%的水平下不拒绝零假设，在10%的显著水平下拒绝。本文的研究预期是分析中国三大区域的农村人力资本投资对居民工资性收入影响的区域差异，为了结果的可比性，采用固定效应模型。

(二)回归结果分析

模型基本设定形式为:LNGZit=αit+β0+βitLNYit+β1LNJYit+εit，其中GZit为农村居民工资性收入，Yit表示经济发展水平，JYit表示农村人力资本投资。为消除序列相关，采用PooledEGLS(Cross－sectionSUR)法对模型参数进行估计，得到回归结果(见表5)。东部地区，农村人力资本投资和地区经济发展对农村居民工资性收入存在正向影响，并且都在1%的水平下显著。农村人力资本投资每增加1%，农村居民工资性收入增加0．4039%。东部地区各省(市)经济发展对农村居民工资性的影响存在显著的差异。影响最大的是海南，人均地区生产总值每增加一个百分点，农村居民人均工资性收入增加1．6774%。其次是广东的0．7833，福建的0．5280。其他省(市)在0．3－0．4之间，北京、上海、浙江、江苏、辽宁、山东、河北、天津分别为0．4130、0．3335、0．3891、0．3276、0．3742、0．4446、0．3363、0．4909。东部地区省(市)的经济发展对农村居民工资性收入的影响超过0．6的只有海南和广东，且海南表现为一个突变个体，其他则都在0．6以下。中部地区，农村人力资本投资和地区经济发展对农村居民工资性收入存在正向影响，并且都在1%的水平下显著。农村人力资本投资每增加1%，农村居民工资性收入增加0．2839%。中部地区各省(市)经济发展对农村居民工资性收入的影响存在显著的差异。影响最大的是湖北，人均地区生产总值每增加一个百分点，农村居民人均工资性收入增加0．8979%。其次是黑龙江的0．7823，安徽的0．7475。影响最小的是山西，为0．3734。其他省都在0．4－0．7之间，湖南、吉林、河南、江西，分别为0．6430、0．4885、0．6890、0．6533。除山西和吉林外，其他省的经济发展对农村居民工资性收入的影响都在0．6以上。西部地区，农村人力资本投资和地区经济发展对农村居民工资性收入存在正向影响，并且都在1%的水平下显著。农村人力资本投资每增加1%，农村居民工资性收入增加0．3574%。西部地区各省(市)经济发展对农村居民工资性收入的影响存在显著的差异。影响最大的是新疆，人均地区生产总值每增加一个百分点，农村居民人均工资性收入增加0．9466%。其次是西藏的0．9152。其他省都在0．4－0．7之间，广西、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、内蒙古、四川、重庆，分别为0．6103、0．6941、0．5790、0．4662、0．5635、0．5682、0．4707、0．4098、0．6331、0．6277。影响最小的是内蒙古，为0．4098。西部地区省域的经济发展对农村居民工资性收入的影响超过0．6的有广西、贵州、新疆、四川、重庆、西藏。

五、结论及建议

农村人力资本投资对中国东部、中部、西部农村居民工资性收入的影响，东部地区最高，为0．4039;西部地区次之，为0．3574;中部地区最低，为0．2839。东部、中部、西部省(市)的经济发展对农村居民工资性收入的影响存在较大的差异。东部地区省(市)的经济发展对农村居民工资性收入的影响，除海南和广东外，其他省(市)的影响都在0．6以内，即地区人均生产总值每增加一个百分点，农村居民工资性收入的增加量低于0．6%。中部地区除山西和吉林外，其他省的经济发展对农村居民工资性收入的影响都在0．6以上。西部地区省域的经济发展对农村居民工资性收入的影响超过0．6的有广西、贵州、新疆、四川、重庆、西藏，其他则低于0．6。西部十二省(市)中有一半超过0．6，即地区人均生产总值每增加1%，农村居民工资性收入增加0．6%的有广西、贵州、新疆、四川、重庆、西藏。三大区域的回归结果显示，东部的海南省与其他省(市)相比，比较独特，其原因应该是工资性收入快速变化引起的。海南省1998年的工资性收入只有52．65元，到2010年增加到1261．86元，其工资性收入占农村居民人均纯收入的比重从1998年的2．61%快速增加到2010年的23．92%，与其他省(市)相比，出现了奇异点。总的来说，东部地区的人力资本投资对农村居民工资性收入的影响比中西部地区大，中西部地区的地区经济发展对农村居民工资性收入的影响较大。经济发达的东部地区的农村人力资本投资对农村居民工资性收入弹性较大，但就东部、中部、西部三个地区的比较而言并没有严格的东高西低现象，而是西部比中部略高。因而在西部地区经济发展水平偏低的地区，政府要因地制宜，根据当地经济社会的实际情况，结合民俗文化以及民情，加大教育的投入力度以促进经济发展，充分发挥农村人力资本投资效应。经济发展水平已达到较高水平的各省，则应鼓励农村居民加大农村人力资本投入，充分发挥人力资本投资对农村居民工资性收入增加的效应，从而加快产业升级，优化经济结构，转变经济增长方式，实现可持续发展。中部地区要充分发挥与东部地区相邻的地缘优势，利用东部地区企业的用工制度刺激中部地区农村人力资本投资，充分发挥农村人力资本投资与经济发展水平的良性互动。由于区域间发展的不平衡而导致的农民收入水平和农村私人教育投资的差异是农村教育水平差异的直接原因，因此政府应加大农村基础教育投资及贫困地区的教育投资。除了加大政府的农村教育的投入外，还应拓宽农村教育投资渠道，为农村家庭提供更多的人力资本投资途径。针对农村家庭健康投资低的现状，还应尽快健全农村社会保障体系，促进农村家庭的健康投资。经济发展和人力资本投资有利于增加农村居民的工资性收入，政府应通过完善农村教育设施，引导农村居民增加人力资本投入，并给予相应比例的补贴。提高农村居民对人力资本投资的积极性，提高农村人口素质，转变经济增长方式。提高农民收入，改善农民生活水平，改变农村的生活方式，实现人与经济社会的协调发展。