農業種植結構調整對農民收入的影響①——基于SUR回歸

蔣浩東 倪 蘭 鄧世玉

（貴州大學經濟學院 貴州貴陽 550025）

實施鄉村振興戰略，必須始終把解決好“三農”問題作為全黨工作的重中之重，黨的十九大報告指出，“三農”問題是關系國計民生的核心問題，而解決“三農”問題的難點在于如何改善農民收入增長緩慢［1］。盡管我國農民收入整體表現為上升的態勢且改善明顯，但仍存在農民內部收入差距、地域差距、城鄉差距拉大以及收入結構不合理和滯后于經濟發展整體水平等現實問題［2］。除此之外，還包括農民創收的內生動力不足、“造血”效能低、農民勞動力結構性失衡等穩固農業的嚴峻問題。大國小農構成了我國的基本國情，小農經濟是我國農業經濟最鮮明的特征，由此造成土地資源承載壓力大，農戶創收存在致命限制。因此，如何在土地、資本及勞動要素等條件約束下改善農業生產狀況、實現農業效益最大化及提高農民收入協同發展尤為重要。

農業種植結構調整是農民增收、農業現代化發展的直接手段和媒介，優質高效調整農業種植結構能夠極大改善農民收入。農民的生產經營行為與農業發展是互適的，農業結構升級優化要求勞動、土地、資本等各種生產要素重配以盡可能實現既定條件下的收入帕累托最優。因此，在生產要素邊際報酬遞減與資源限制的雙重擠迫下，優化調整結構促進農業可持續發展、解決農民收入問題極為關鍵［3］。剖析農民增收路徑并根據農地流轉中農民扮演的角色將其分為非農化選擇、糧‐經作物轉換及規?；貓螅接戅r業種植結構調整影響農民收入情況，為政策制定提供具體思路。

1 農業種植結構調整促進農民增收的路徑探討

研究對象主要為戶籍登記為農村戶口且對集體土地享有法定權利的農民，并根據其收入來源和農地流轉時的角色將增收路徑劃分為：“非農化”選擇、規?；貓笈c農作物轉換。第一條路徑針對于土地流出戶，后兩條路徑針對于土地流入戶。

1.1 非農化選擇

農地流轉引致農業種植結構調整，土地轉出戶徹底或部分放棄農業種植選擇到城鎮務工獲得維持生活運行的工資性收入。以務農為輔的兼業農民成為該路徑的主要代表，并表現為以下特征：一是適應城鎮生活，有長期在城鎮務工的歷史基礎；二是工資性收入占人均可支配收入的絕大部分，農業經營收入僅是對家庭生活經營的補充，土地撂荒時間長。由于農業技術水平大幅提升和新型城鎮化持續推進，剩余勞動力被解放，致使農業兼業現象普遍攀升［4］。據全國農業普查資料顯示，1996 年末，農業戶和非農業戶比重分別為90.47%、9.53%，在全部農業戶中，以農為主的兼業農戶占比30.57%，以農為輔的兼業農戶占比6.62%。到2006 年末，以農業收入為主的農戶占58.4%，下降7.2%，農戶兼業比重呈上升態勢。到2018 年，全國農業人口5.6 億，其中只有36 %從事與第一產業有關的工作，大部分農民選擇收入更高的非農工種。兼業農戶相較于純農戶有更小的流動性約束，面對土地流轉進程中的非農化替代效應，傾向于“市民化”，因此務工替代路徑成為目前最主要的增收路徑選擇。

1.2 糧-經作物轉換

周期短、效益好、高附加值的經濟作物遠高于糧食作物的價格，農業經營戶適當調整經濟作物面積能夠為其增加收益。如表1 所示，以稻谷、蘋果及蔬菜種植為例，2018 年50 kg 平均售出價格分別為129.42、228.31 和101.17 元，三者的凈利潤分別為6.61、79.37 和28.46 元，并且蘋果種植的凈利潤達到了稻谷的12 倍。糧食作物的經濟收益顯著低于經濟作物，經濟作物比較效益提高會加大勞動力與配套資源轉向種植經濟作物的拉力［5］。

表1 2018年部分農產品成本收益情況 單位：元/50 kg

1.3 規?；貓?/h3>

土地轉入戶通過土地流轉制度下的資源再分配獲得集中發揮規模效應的農地，在農業生產率提高和生產成本降低的雙重并軌下提高收入。農業經營戶要想通過調整農業種植結構提高收益，必須最大化挖掘土地要素的潛能。首先，擴大農業種植面積以合理發揮出規模效應、利用高質高效的農業生產技術及機械勞動力的替代效應等優勢重新配置成本拉低單產投入。其次，以往小農戶經營的耕地和兼業農戶的耕地存在長時間撂荒，農戶耕地利用率普遍較低，提升空間大，農民退出土地經營權能夠促進耕地使用率上漲［6］。農業經營戶對土地利用率高于小農戶，一方面采取種植多季農作物或多樣化作物輪種，降低了土地撂荒現象，提高了耕植率，促進增收；另一方面，規模經營戶能有效變更專用土地。以前農戶分散的耕地種植著不同的農作物，并且對地質土壤的要求也存在差異，例如種植稻谷的水田農作物和種植玉米的旱地農作物生長環境不一樣，對于個體農戶變更專用土地的成本極高而且不利于后期作物種植，但對于具備先進農業生產技術的農業經營戶能夠低成本且有效地更迭專用土地，激發生產潛力。

2 模型設定及變量說明

2.1 模型構建

囿于要素流動頻率極大提高，現實中僅依靠農業種植獲得收入的農民比例也迅速下降，收入多元化已是常態。為此在構建計量模型對理論檢驗之前針對農民增收路徑做如下3點推論：

推論1：農地流轉引致的農業種植結構變動會增加農民工資性收入。在土地要素資源總體受限的條件下，農作物種植面積增加的前提是一定量的農戶退出土地經營權，為土地轉入戶擴大農業生產緩解土地要素流動性約束，由此提高農業產出。而城鄉收入存在明顯差距，放棄土地的轉出戶從非農工作能夠獲得高于從事農業的工資，由此帶來農民工資性收入增加。

推論2：農民工資性收入與家庭經營收入的差額越大，越不利于農業種植。農戶存在調節效應，會根據收入來源的多寡適當調整不同類型的工作時間以增加自身總收入。當工資性收入大于農業經營收入時，農戶會減少花費在農業種植的時間到務工上，直到二者收入趨于帕累托最優均衡。

推論3：家庭經營收入主要源于農作物種植，而經濟作物的產出彈性高于糧食作物，即經濟作物種植面積增加對農民收入增加的影響更為劇烈。經濟作物相較于糧食作物有更大的利潤空間，因此經濟作物生產函數曲線陡于糧食作物。

為驗證推論1、2、3，構建如下3 個模型，其中模型（3）是在模型（2）的基礎上將糧食作物種植比例更換為經濟作物種植比例，以對比二者的彈性差異。

其中i、t 分別表示省份和年份，μi為不隨時間變動的個體固定效應，以控制各省份的異質性造成的估計偏差。λt為不受省份差異影響的時間固定效應，εit為隨時間和個體變化的擾動項。對數化部分變量以減小異質性的影響，提高模型解釋力。被解釋變量包括工資性收入和家庭經營收入分別占人均可支配收入的比例，以lnSAit、lnOPit表示。關鍵解釋變量為農地流轉與糧食作物種植比例的交互項、糧食作物種植比例、經濟作物種植比例及收入獲得差，以 lnAEit× lnIFCit、lnFCit、lnICit和IMit表示。Xj為一組控制變量，包括人力資本、農業技術水平、財政支持力度、老齡化程度及城鎮化率。

2.2 變量說明及樣本描述

被解釋變量。工資性收入占比與家庭經營收入占比。農村居民人均可支配收入包括工資性收入、家庭經營性收入、轉移凈收入及財產凈收入，而其貢獻最大的為工資性收入與家庭經營收入。此外，家庭經營收入與農業種植收入顯著正向聯系，因此本文選用二者作為因變量研討農業種植結構調整對其的影響。

核心解釋變量。①糧食作物種植比例和經濟作物種植比例。為使得研究結論更加純粹，糧食作物種植面積采用小麥和稻谷種植面積之和表示（沒有選入玉米以衡量糧食作物種植面積，是囿于玉米“糧飼之爭”存在爭議且玉米種植大程度上受諸如玉米臨時收儲政策的影響，農戶自我決策干擾性強），經濟作物種植面積采用藥材、蔬菜及水果種植面積之和表示（經濟作物種植受地域因素影響較大，例如棉花種植、南蔗北菜等，因此選用蔬菜，水果、藥材等較為普遍的經濟作物，這三類作物的經濟價值也相對較高）［7］；②農地流轉與農業種植結構的交互項。其中農地流轉以各省農作物播種總面積與第一產業就業人口之比衡量。農地流轉實質就是勞動力、土地等要素資源的再分配，趨近于“人少地多”的現象，因此帶來從事農業生產的勞動力有更多的土地資源，從而表現為人均農作物播種面積增加和農業種植結構變動，由此利用人均農作物播種面積對數與“經糧”作物種植比例對數的交互項考究其動態調整對農民工資性收入的影響；③收入獲得差距。用農村居民的工資性收入與家庭經營收入的差衡量，二者的差距越大，“非農化”增收路徑對農民的引力就越強，即減少農業種植，降低農業經營收入。

控制變量。①人力資本。用農村居民平均受教育年限衡量，由農村地區居民受教育程度的比例乘以相應的權重加總獲得。具體公式為，農村居民平均受教育水平=0×未上過學的農村居民比例+6×小學文化程度的農村居民比例+9×初中文化程度的農村居民比例+12×高中及中職文化程度的農村居民比例+16×大專及以上文化程度的農村居民比例［8］；②農業技術水平。用人均農業機械總動力衡量，以農機總動力除以第一產業就業人口計算獲得；③財政支持力度、老齡化程度及城市化水平。分別用各地區財政的農林漁事務支出、鄉村老年人口撫養比及地區城鎮人口占地區總人口的比例衡量。

由于北京、天津、上海、海南、青海、寧夏、西藏7 個省市的糧食作物或經濟作物種植比例過低，易導致模型估計偏誤，故排除。此外，云南和新疆數據統計條目不一致，也排除。最終，選取22 個省市1999～2018 年的面板數據，共計440份樣本，所有變量數據均來源《國家統計年鑒》、各地區統計年鑒及《中國人口與就業統計年鑒》，因個別數據缺失，利用線性插補法補齊（表2）。

表2 各變量的描述性統計結果

3 實證分析

3.1 估計結果

似不相關回歸估計（Seemingly Unrelated Re‐gression Estimation，SURE）能夠對多方程進行系統估計，有效解決聯立性偏差，確?；貧w結果的穩健性。研究的工資性收入和家庭經營收入的行為主體都為農民，存在于農民自身不可測度的因素很有可能將同等對三個模型造成污染，因此采用SUR 對模型（1）（2）（3）進行回歸，以保證計量結果的合理性。另外，由于模型（2）和模型（3）共用同一基準模型，同時納入系統估計沒有意義，而且兩個模型擾動項的協方差矩陣為退化矩陣，會導致無法估計。因此，文章分別對模型（1）（2）和模型（1）（3）進行SUR回歸。

從表3看來，農地流轉與農業種植結構調整交互項的估計系數都為正且均在1%的閾值下顯著，可以得出農地流轉引致的農業種植結構調整能夠促進工資性收入增加，驗證了推論1。其次，縱觀SUR1 和SUR2 的估計結果，收入獲得差距與工資性收入呈正相關關系、與家庭經營收入呈負相關關系，表明收入獲得差距擴大會使得農民分配更多的時間從事非農工作，減少農業種植的時間，驗證了推論2。最后，根據模型（2）和模型（3）的估計結果可知，糧食作物種植比例與經濟作物種植比例對農民家庭經營收入的彈性分別為0.025和0.043，顯然經濟作物對家庭經營收入的作用更大，驗證了推論3。同時，利用BP 獨立性檢驗判斷各模型擾動項是否無同期相關，得出SUR1 和SUR2 的卡方值分別為 97.47、104.153 且 P 值均小于0.001，故拒絕各模型的擾動項之間相互獨立的零假設，證明似不相關回歸具備適用性。

表3 SUR回歸

3.2 穩健性檢驗

為保證實證結果的穩健性，采用可行廣義最小二乘法的似不相關估計進行回歸分析。表4的估計結果幾乎一致，僅估計系數發生細微的變化，一方面表明上文的估計結果是可靠的，另一方面再次證實了推論（1）（2）（3）。

表4 迭代SUR回歸

4 結論與對策

首先根據農民收入來源劃分其增收路徑，以分析農業種植結構調整影響農民收入的路徑機制；然后，利用省級面板數據，采用似不相關回歸方法對理論推論進行實證檢驗，并對實證分析結果進行穩健性檢驗。研究發現，農地流轉引致農業種植結構調整將促進農民工資收入增加；工資性收入與家庭經營收入的差距會影響農民減少對農業種植的投入，轉向“非農化”選擇，從而減少家庭經營收入；經濟作物相較于糧食作物有更大的利潤空間，更能促進農民家庭經營收入的增加。

優質高效調整農業種植結構能顯著改善農民收入低、增速慢及不穩定的局面。第一，促進農地合理流轉，提高農地使用率。促進農地合理流轉可以減少土地撂荒率，使農業經營戶調整農業種植結構提高農業種植收入，完善的農地流轉機制能夠加快農業兼業戶放棄土地使用權以更好轉移到非農部門，同時也能夠滿足農業經營戶擴大生產的要求。第二，建立農業結構調整風險預判和保障機制，適當增加經濟作物種植以促進農民增收［9］。在我國目前糧食“三量”齊增而農民收入居低不上的情形下，科學合理調整農業種植結構尤為必要。適當減少部分糧食作物種植以擴大部分經濟作物種植，從而促進農業種植收入增長。農業結構調整要在保障糧食安全的基礎上提高農民收入，因此要建立以政府為核心的農業結構調整風險預判和保障機制，科學評估農業結構調整對農民帶來的收入增長效應。第三，增強兼業農戶的人力資本，完善基本生活保障，穩定就業。盡管兼業農戶轉移到非農部門獲得收入，但源于缺乏生活保障，仍不愿意放棄農村耕地，這也是造成農村耕地撂荒現象頻繁的重要原因。因此，完善對進城農民的基本生活保障，盡可能解決其對日常生活、養老生活、健康生活的擔憂，促進農地流轉［10］。