论文部分内容阅读
摘要：缩小城乡收入差距并提高农业生产率是我国城乡协调发展的重要内容，但城乡收入差距是否对农业生产率产生影响尚未明晰。基于中国2004—2018年省级面板数据来实证检验城乡收入差距对农业生产率的影响，发现城乡收入差距抑制了农业生产率提升，且表现出“U”型趋势;机制研究也表明农村劳动力转移和农村居民收入均显著强化了这种抑制作用，而城乡收入差距对农业生产率的影响呈现显著的负向关系。因此，缩小城乡收入差距和提高农业生产率在政策目标上具有协同性，为促进农业生产效率提高和城乡协调发展，需要建立农村劳动力转移和农村居民增收的长效机制，并实施缩小城乡收入差距的收入分配制度以实现两者的协调发展。
关键词：城乡收入差距;农业生产率;农村劳动力转移;泰尔指数
基金项目：教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“建立健全住房基础性制度和房地产市场平稳健康发展长效机制研究”（19JZD012）;湖南省自然科学基金项目“农地流转对农村产业融合发展的影响研究：理论机制与实证检验”（2021JJ40263）
中图分类号：F304 文献标识码：A 文章编号：1003-854X（2021）11-0015-10
一、引言与相关文献综述
近年来，随着中国经济由高速增长向高质量发展阶段的转变，农业和农村发展取得了重大进步，其典型表现为农业生产率显著提升和农民收入持续增长①。然而从整体来看，中国仍处于传统农业向现代化农业发展转型过程中，“小农经济”仍然是农村主要的生产方式②，农业生产效率依然偏低逐渐成为阻碍农村经济社会发展的绊脚石③。与此同时，尽管城乡居民收入得到大幅提高，但中国城乡收入差距并未出现明显的缩小趋势④。从中国情境下的城乡层面来看，城乡收入差距与农业生产率之间是否存在“倒U”型的关系值得关注。一般而言，城乡收入差距扩大是刺激农村劳动力转移的重要因素，农村劳动力外流不仅会促使农村产业和村庄的空心化，而且会造成农村“自我生产”能力的流失，对农村的生产绩效产生不利影响⑤。农村劳动力结构出现“低端难以就业、高端供给不足”的窘境，进而影响到农业生产效率的提升，会形成城乡收入差距对农业生产率的抑制作用。也有观点指出，城镇化发展可以有效提高农业生产率，认为农村劳动力转移可能降低城市的用工成本，进而刺激农用机械、化肥等成本降低而实现普及，并促使农业生产技术含量增加以及优化农业生产要素配置等，为促进农业发展提供可能性⑥。
近年来，在城乡二元结构的背景下，大量实证研究表明城乡收入差距是中国收入分配差距扩大的主要原因，其演变也是影响经济增长的重要因素⑦。就农村经济增长而言，由数量扩张向质量提升的转变是当前农村经济发展的重要战略，农业技术进步作为农业生产率的重要内容受到学界广泛关注。有学者认为，农业技术进步有助于缩小收入差距⑧，也有学者指出农业技术进步扩大了中国城乡居民的收入差距⑨，还有学者提出农业技术进步对城乡居民的相对收入差距和绝对收入差距存在不同时期的影响差异性⑩。一般而言，全要素生产率通常被视为影响经济增长质量与持续性的核心要素，城乡收入差距则度量了经济增长成果在不同群体的分享程度，这也意味着两者会通过某些机制产生关联{11}。这种关联体现在收入差距带来的市场需求和消费变化等对技术进步产生影响{12}，而且通过价格效应和市场规模效应等对技术创新产生影响{13}。国内有学者分析了收入不平等对自主创新具有“倒U”型曲线关系，认为城乡收入差距是全要素生产率顺周期性波动的重要原因，并且导致地区全要素生产率和创新呈现“倒U”型的变动{14}。
通过对文献的回顾发现，对于农业全要素生产率变动及其影响因素的研究中，学界主要是侧重于基础设施建设、农村劳动力转移、农业FDI以及信息化等视角来分析其对农业生产率的影响。有学者指出，城市偏向发展政策所导致的城乡收入差距，在中国经济发展过程中会增加农民对非农就业的预期收入，而不是使得农民只能获得低于城市居民的收入而降低其非农就业的预期，由此也就损害了农业的生产投资{15}。由于城乡收入差距对农村劳动力的转移具有正向信号，农村劳动力转移带来农村適龄劳动人口规模与质量的下降，不仅会促使城市市场需求和消费行为转变而减少农业产品的消费规模与利润，而且由收入差距所引起的农村劳动力非农转移在一定程度上也对粮食生产具有负向作用，并可能因农村劳动力转移而对农业生产效率产生不利影响。因此，从理论上说，在城乡二元结构背景下，城市可能对农村劳动力产生虹吸效应，这有可能致使农业生产率下降{16}。但也有文献认为，城镇化对农业生产率具有正向影响，城镇化发展能促进农业技术的产生与扩散，可能会显著提高农业生产率和农业现代化水平{17}。
国内外已有文献对本文研究具有重要借鉴意义，但仍存在需要完善的空间。首先，已有文献主要以地区全要素生产率为研究对象，认为城乡收入差距与地区全要素生产率之间存在“倒U”型关系，但农业作为关系国计民生的重要领域，是否也存在同样的规律尚未明晰。其次，已有文献主要是考察城乡收入差距与粮食生产和农业生产投资等线性关联，忽略了城乡收入差距可能对农业全要素生产率产生影响，其内在影响机制也尚不明晰。最后，已有研究将考察对象理解为“同质化”经济体，缺乏地理空间概念的考虑，而现实中城乡收入差距与农业全要素生产率之间也可能存在空间相关性。基于此，本文从统一理论框架下研究城乡收入差距对农业部门全要素生产率的影响，并考察其区域差异性、影响机制和空间相关性。
二、理论分析与研究假说
从理论上看，城乡收入差距扩大不仅会推动农村劳动力向工业和城市的转移而影响农业生产率，而且农村居民人均收入水平的差异也直接决定了城乡收入差距的大小，城乡收入差距可能因农村居民收入水平的约束而对农业生产率产生重要影响。根据增长极理论，生产要素在趋向于增长极的流动并形成规模经济和外部经济时，会产生极化作用和扩散作用等，导致金融机构将落后地区的储蓄转换为发达地区的投资，这种极化效应使得外围地区的资本积累减少和人才流失，经济发展受到约束。随着城乡收入差距的扩大，城市借助其规模收益递增、收入预期以及路径依赖而吸引地区生产要素的流动和集聚，促使农业生产要素不断向城市发生转移，从而形成城乡收入差距对农业生产率的抑制作用{18}。 一是因城乡收入差距扩大而形成的农村居民收入约束，其产生的抑制作用表现为：（1）收入约束抑制社会的农產品消费。一方面，富裕城镇居民会增加对服务产品等需求，对农业产品需求提升困难;另一方面，贫困农村居民因收入约束，其消费停留在工业品等基本需求，进而通过对农产品市场需求形成抑制作用而不利于农业生产率提升。（2）收入约束抑制农村劳动力人力资本投资。在收入能力及其带来经济效应的约束下，初始财富水平较高的群体往往比初始财富水平较低的群体更容易获得人力资本的投资，具有较低财富水平的农村居民则更倾向于以非熟练劳动力进行生产{19}。因此，即使农村居民具有提高人力资本的意愿以追赶城镇居民，但容易受到收入及其效用的约束和限制，其投资规模或渠道存在局限性而不利于农村劳动力质量的提升，这也形成了城乡收入差距对农业生产率的抑制作用{20}。（3）收入约束抑制农业先进技术扩散。在资金约束较小的情况下，较高收入的农村居民往往有较强的投入能力与意愿采用更先进的生产技术;而低收入农村居民资金约束相对较大，农村劳动力转移提高农民的非农收入使得城乡比较利益差距日趋明显，也抑制了农民对农业投资的积极性，从而强化了城乡收入差距对农业生产率的抑制作用{21}。
二是因城乡收入差距扩大而造成农村劳动力的转移，其产生的抑制作用表现为：（1）大规模农村劳动力转移可能造成农业生产要素的短缺。城乡收入差距促使农业劳动力生产要素减少而阻碍农业生产的规模与技术选择，导致难以促进农业生产，且农村劳动力的选择性转移会内生性地促使中国城乡收入差距扩大，并在一定程度上促使农村劳动力的老龄化和短缺而冲击农业生产率的提升{22}。考虑到非熟练的农村劳动力难以实现向高质量劳动力转变的现实，在大量农村劳动力向城市转移过程中，当农业未能通过集约式经营与发展来实现农村土地的合理利用时，农村劳动力的短缺将更不利于农业生产率提升。（2）高质量农村劳动力转移可能抑制农业先进技术扩散。城乡收入差距会促使大量高质量的农村青壮年劳动力向城镇和工业部门转移{23}。在农村劳动力转移过程中，由于高劳动力质量往往具备较多人力资本存量和更强的综合能力而在转移过程中具有优势，但能力相对较弱的低质量农村劳动力则难以形成有效的转移，加上农业机械化与技术进步需要有高质量的劳动力予以配合，于是农村劳动力转移伴随着农业从业人员“平均素质”的降低并抵消了技术进步的作用而造成农业效率损失{24}。因此，考虑到农村劳动力转移以及农村发展实际情况，农村劳动力转移会强化城乡收入差距对农业生产率的抑制作用。
伴随着城乡收入差距的扩大，在农村劳动力向城市转移和集聚的过程中，也可能表现出城市规模的外部经济性，并通过市场机制反过来降低农业生产成本等，实现对农业生产的反向输出，进而可能产生的促进作用表现为：（1）规模经营可能带来农业技术的外溢效应。城乡收入差距促使农村劳动力向城市转移，这种转移可能降低了城市用工成本，进而降低农业所需生产要素价格，包括为农业生产投入的化肥、机械等成本降低提供内在动力，同时通过人—地关系转变和集成创新能力的提升来刺激农业规模经营和农用机械普及、基础设施以及教育水平的提升和技术外溢等，因而在社会化服务和机械化生产等帮助下并不会形成农业生产率的衰退，这也为提高农业生产率提供了空间{25}。（2）劳动力转移可能带来的资本效应。在城乡收入差距形成的农村劳动力转移过程中，也可能会间接提高了“候鸟式”的农村劳动力非农转移就业的非农收入，这不仅为促进农业的资本深化提供了可能性，而且也可能强化农民对农业生产资金和技术的投入力度以及农业抗风险能力，进而促进农业生产率的提升{26}。（3）城市市场规模扩大可能带来农业技术进步效应。农业相关的投入与技术创新主要取决于市场的需求规模，尤其是农业相关企业在该领域的产品与技术创新方面的投入与应用，农村居民向城市的转移与集聚可以形成城市规模效应，提高城市居民对农产品的市场需求和农产品的规模利润，由此也可能提高农业生产率。
综上所述，从理论上看，城乡收入差距可能会因收入约束和农村劳动力转移而对农业生产率产生抑制作用，也可能会因市场规模等外部性而对农业生产率产生促进作用。从现实来看，因城乡收入差距引致的农业生产要素价格降低和农业技术扩散效应有限，非农收入的提升也未必能有效投入到农业生产中，以实现资本的深化，这在短时间内也可能抑制农产品的需求和消费，市场规模效应也难以凸显。因此，城乡收入差距对农业生产率主要表现出抑制作用，但随着城乡收入差距程度的加深，可能促使政府加大对“三农”的财政投入力度与技术支持，进而促使农业结构调整以及提高农村人力资本投资等，对农村企业或居民提升农业生产率的积极性产生激励作用。
由此提出研究假说：城乡收入差距会带来农村居民收入约束和农村劳动力转移等，从而对农业生产率表现出抑制作用，但过度的城乡收入差距则对农业生产率带来促进作用，因此可能呈现出非线性关系。
三、模型构建、变量设置与数据来源
（一）模型构建
理论分析表明，城乡收入差距对农业生产率可能带来抑制或促进作用，实际效应究竟如何还需要实证检验。为了考察城乡收入差距对农业生产率的影响，借鉴高帆和汪亚楠（2016）研究城乡收入差距影响地区全要素生产率的思路{27}，构建如下基准计量模型：
lnTFPit=α+β1Inequalit+γ∑Control+δi+εit（1）
在式（1）中，ln表示取自然对数，下同。TFPit表示第i个地区第t期的农业生产率，相关的测度方法与指标选取如下文所述;Inequalit表示第i个地区第t期的城乡收入差距;∑Control表示其他影响农业生产率的控制变量集合，包括城镇化率（URB）、农村人力资本（EDU）、农业结构调整（ASD）、政府财政支农比重（GFS）、自然灾害（ND）、基础设施（BF）、农业外商直接投资（FDI）;δi为不随时间变化的固定效应，εit为随机误差项。 （二）变量设置
被解释变量是农业生产率（TFP）。已有文献对TFP的测度主要有两种方法：其一是在生产函数假说基础上的C-D函数法、超越对数生产函数法等参数方法;其二是以数据包络分析（DEA）和随机前沿面分析方法（SFA）为典型的非参数方法。由于DEA-Malmquist指数法无需设定生产函数形式的非参数方法，能够较为灵活地对不同投入和产出数据进行测度，且对于TFP增长因素可以进行分解，在TFP测度过程中应用较为广泛，因此，本文利用该方法对农业TFP进行测度，通过假设农业生产为规模报酬可变（VRS），采用投入导向型的DEA模型，利用DEAP2.1软件来测算Malmquist指数。需要说明的是，DEA所测算的农业生产率指数是以上一年度为100的环比变动指数，因此以2003年为基期，借鉴高帆和汪亚楠（2016）的做法{28}，利用该计算方法获得Malmquist指数并计算出累积增长指数作为被解释变量。
关于投入与产出的指标选取与数据来源主要是：（1）农业产出变量。利用第一产业总产值作为农业产出的代理变量，并以2003年为基期利用GDP平减指数进行平减后反映农业生产的真实值。（2）农业投入变量。劳动投入，以第一产业从业人数表示劳动力投入变量，由于2010年之后的《中国统计年鉴》数据并未统计各地区三次产业的就业数据，因此该指标数据主要来源于各省统计年鉴;土地投入，利用播种面积作为代理变量，能更好地反映土地的实际利用率;机械投入，采用农业机械总动力进行表征;化肥投入，主要是指农用磷肥、钾肥、氮肥以及复合肥，利用化肥施用折纯量表示;灌溉投入，能够正常灌溉的水田和水浇地面积总和，这是农田水利建设的重要衡量指标，主要利用有效灌溉面积来表示。上述变量数据主要来自2004—2019年《中国统计年鉴》及各省统计年鉴。
核心解释变量包括：（1）城乡收入差距（Inequal）。由于中国的城乡人口结构变化和二元经济结构特征，以及城市化的快速推进，单纯考察城乡之间的收入差距可能容易忽视人口结构调整所带来的影响。因此，主要采用泰尔指数测度城乡收入差距，该指数可以较为真实地反映出城乡收入差距水平，具体计算公式为：
Theili，t=（）In（/）
其中，Theil表示衡量的城乡收入差距（Inequal），j=1表示城镇地区，j=2表示农村地区，Iij表示i地区的城镇或农村居民的总收入，Ii为i地区居民总收入，同理，Pij表示地区城镇或农村居民的人口数量，Pi表示i地区的总人口。（2）农村劳动力转移（labor1）。借鉴赵德昭（2014）的做法，基于我国经济发展变化所进行的调整，采用采掘业、制造业和建筑业以及交通运输行业从业人数总数减去国有企业相应的职工人数，进而得到农村劳动力转移数量{29}。（3）农村居民人均收入（labor2）。由于2012年之前的农村居民人均收入指农村居民家庭人均纯收入，2013年后国家统计局开始用农村居民人均可支配收入代替。考虑到其差异较小且变化趋势基本相同，借鉴现有文献的做法，直接采用农村居民的人均可支配收入来衡量农村居民人均收入。同时，利用农村居民消费价格指数将其平减为2003年为基期的不变价格水平，以此剔除价格变动的影响。
控制变量包括：（1）城镇化率（URB）。城镇化会因农村人口的转移和农业耕地的减少而影响农业生产率，利用城市人口占总人口的比重来表示。（2）农村人力资本（EDU）。农村人力资本的积累可以提高农业生产效率，选择乡村平均受教育年限来衡量农村人力资本{30}。（3）农业结构调整（ASD）。农业种植结构的变化与调整会影响农业生产是否朝着比较优势的方向发展，进而通过资源配置效应来影响农业生产率。根据当前文献的一般做法，选择粮食作物播种面积占农作物总播种面积的比重表示。（4）政府财政支农比重（GFS）。由于地方政府掌握着地区经济发展所需要的大量资源，其通过财政支农手段不仅可以促进社会经济的有效运转，而且能提升农村社会的公共服务水平并促进农业增产增效，引起农业资源配置出现变化而影响农业生产率，利用农业财政支出占财政总支出的比重表示。（5）自然灾害（ND）。自然灾害一定程度上反映了气候等因素对农业生产率的影响，参照当前文献的一般做法，利用农业成灾面积占农作物播种面积的比重来衡量自然灾害。（6）基础设施（BF）。由于省区层面的县乡公路数据等道路基础设施数据缺失，考虑到农业的发展不仅是农村公路的正向影响，各类高速路以及省道等公路设施也对城乡经济的发展具有重要的促进作用，因此借鉴Demurger（2001）的做法，将等级和等外公路加总后与各省份面积的比重来衡量公路基础设施{31}。（7）农业外商直接投资（FDI）。农业外商直接投资能为农业生产提供资金支持，且可以通过农业产业和企业的融合与培育对农业生产技术的提高和学习能力的提升发挥重要作用，进而可能影响农业生产率的提升。由于各省农业外商直接投资的数据难以直接找到，因此借鉴王亚飞等（2019）的做法，采用各省的第一产业农、林、牧、渔业的实际利用外商投资额作为代理变量{32}。
（三）数据来源与描述性统计
研究所涉及的样本为2004—2018年中国31个省级行政区，为保证数据的一致性，数据均来自历年《中国统计年鉴》《中国农业年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》以及各省统计年鉴、统计公报等官方统计数据，缺失数据则利用EPS数据库以及插值法进行补齐。同时，考虑到价格等因素的影响，在数据处理过程中对与价格相关的名义变量，利用相应消费者价格指数进行平减。为减轻异方差和降低数量级差异，对农村劳动力转移、农村居民人均收入和农业外商直接投资进行了对数化处理。表1报告了主要变量的描述性统计分析结果。
四、实证结果分析
（一）基準回归结果
为了实证检验城乡收入差距对农业生产率的直接影响，利用固定效应模型和随机效应模型以及混合最小二乘法分别对式（1）进行了回归分析，并且Breusch-Pagan LM检验结果表明随机效应优于混合回归，Hausman检验结果拒绝解释非观测效应与解释变量无关的假设，应选择固定效应模型（回归1）。此外，为了更为客观地分析比较估计结果，还报告了随机效应估计（回归2）和混合估计（回归3）的结果。由表2回归1的实证结果可知，城乡收入差距对农业生产率产生了显著的负向影响，即城乡收入差距对农业生产率主要表现出抑制作用。这可能的解释是城乡收入差距主要是抑制了对农产品的需求和消费而未能实现规模效应，不仅低收入农村居民难以实现人力资本和农业生产技术的提升，而且也导致从事农业生产的农民规模与质量下降，使得城乡收入差距主要表现出抑制作用。因此，该实证结果验证了城乡收入差距对农业生产率的抑制作用。 当前城乡收入差距对农业生产率可能存在滞后效应，以农民外出务工为例，当信息传递滞后以及农业向非农业转移成本调整等，城乡收入差距不会立刻导致农民的非农部门转移等来影响农业增长{33}。为了检验该滞后效应以及缓解反向因果偏误，利用城乡收入差距滞后一期作为核心解释变量进行回归估计，回归4的结果表明上期的城乡收入差距对农业生产率的影响仍然显著为负，且会小于当期影响效应，其原因可能在于农村劳动力在不同部门或者区域间的流动以及信息传递较为迅速，进而使得滞后影响小于当期影响。此外，考虑到城乡收入差距与农业生产率可能存在非线性关系，基于式（1）加入城乡收入差距的二次项以检验是否存在非线性关系，具体结果见表2回归5。由回归5的结果可知，城乡收入差距对农业生产率仍具有显著的负向影响，但城乡收入差距的二次项具有显著的正向影响，呈现出显著的“U”型冲击。通过计算其拐点可知，在样本期内城乡收入差距对农业生产率的促进作用可被忽略，说明在样本期内城乡收入差距对农业生产率主要表现出抑制作用，城乡收入差距的扩大并未发展到促进农业生产率的程度{34}。
就其他控制变量而言，以回归1为基准的回归系数可知，政府财政支农比重的系数在5%的水平上显著为正，说明政府对农业的帮扶确实有利于农业改善生产条件，对农业发展具有重要的促进作用。自然災害对农业生产率的影响系数显著为负，主要是因为农业生产容易受到自然环境的影响，也说明当前农业需要强化农业的抗灾害、防风险能力。城镇化、农村人力资本、农业结构调整以及基础设施均具有不显著的正向影响。其可能的原因是城镇化可以促使农村土地的规模化利用，进而提升农业生产率，但城镇化过程也使得部分农村较高质量劳动力流失，进而表现出不显著的正向作用;伴随着城镇化过程中较高质量劳动力的转移，农村人力资本不断流失且积累速度缓慢，进而影响了农业生产率的提升;农业结构调整过程中，粮食种植面积在农作物种植结构中的比重提高尽管符合国家发展战略并能够提升农业生产的积极性，但未能较好地优化农业生产结构，因此对农业生产率的影响并不显著。道路基础设施的建设虽然有利于机械化设备的推广，但当前农业的发展可能主要还是与政府主导以及空间布局的特征相关。外商直接投资则表现为不显著的负向影响，其可能的原因是外商在我国进行农业投资时，往往倾向于对已有农业资源的争夺，使得农业容易受到技术壁垒的限制而难以快速发展，因而抵消了外商直接投资带来的资本效应。
（二）稳健性检验
1. 替代计量方法。由于农业生产率与城乡收入差距间可能存在互为因果的双向影响关系，即农业生产率的提升会增加农民收入，进而对城乡收入差距产生影响{35}，考虑到模型中可能存在的遗漏变量等内生性问题而对模型设定产生偏差，而固定效应模型难以解决内生性问题，因此构建如下动态一阶自回归模型：
lnTFPit=α+β1lnTFPit-1+β2Inequalit+γ∑Control+δi+εit（2）
由于被解释变量具备时间联系性时系统GMM估计优于差分GMM估计，借鉴当前文献的做法，采用两步系统GMM估计方法对式（2）进行稳健性回归估计分析，通过将内生变量滞后项作为工具变量来缓解内生性问题，回归结果详见表3的回归6和回归7。为保证回归结果的可靠性，对模型设定的合理性以及工具变量的有效性进行了检验。由回归结果的AR（1）和AR（2）检验的P值可知，模型中误差项的一阶序列自相关在5%的统计水平上拒绝了扰动项不存在一阶序列相关的原假设，但二阶序列相关检验在1%的统计水平上接受了扰动项不存在二阶序列相关的原假设;由Hansen过度识别检验的结果可知，接受了所有工具变量有效的原假设，表明利用系统GMM估计分析具有合理性。通过对样本的动态面板模型估计结果可知，城乡收入差距的回归系数结果与上文所反映的内容基本一致，且加入城乡收入差距的二次项系数显著为正，即也呈现出显著的“U”型趋势。
2. 替代解释变量。为了检验回归结果的稳健性，借鉴国内学者衡量城乡收入差距的做法，将城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入之比（InequalS）替换泰尔指数作为城乡收入差距的衡量指标来进行稳健性检验，其结果见表3的回归8和回归9。为了和基准回归结果具有可比性，其中回归8利用固定效应模型进行估计，回归结果表明城乡收入差距与农业生产率表现为显著负相关;回归9则利用两步系统GMM估计方法进行检验，其回归结果基本与前文一致，这说明基准回归结果具有较好的稳健性。
（三）区域差异性检验
为进一步考察城乡收入差距对农业生产率的影响可能存在的区域差异性，将全国样本按照东、中、西部三大地理区域的划分方式展开区域差异性分析{36}。表4给出了区域样本的回归估计结果，由表4的回归10—12可知，东、中、西部地区的城乡收入差距对农业生产率均具有显著的负向影响，但也具有区域差异性，表现为东、中、西部地区的负向影响效应呈现逐渐递减的趋势。其原因可能在于东部地区的经济发展程度相对较高，城乡收入差距的扩大也更容易形成对农村劳动力等生产要素的挤压与转移，从而对农业生产率产生较高程度的抑制作用。相对而言，中部地区和西部地区城乡收入差距的扩大尽管也能产生抑制作用，但由于其经济发展程度相对较低，吸纳农村劳动力就业和提高非农收入等能力相对较弱，因此总的来看，城乡收入差距对农业生产率的抑制作用呈现出东、中、西部地区逐渐降低的趋势。
（四）内在机制检验
基于城乡收入差距对农业生产率主要表现为抑制作用，有必要检验农村劳动力转移和农村居民人均收入水平变化是否会强化城乡收入差距对农业生产率的负向作用。对此，基于式（1）加入城乡收入差距与农村劳动力转移、农村居民人均收入各自的交互项，利用固定效应模型进行估计，分别考察其交互效应（详见表5的回归13和回归15）。考虑到可能存在的内生性问题，也报告了系统GMM估计方法的估计结果（详见表5的回归14和回归16）。回归结果中AR（2）检验统计值均在1%的统计水平接受了扰动项差分不存在二阶序列相关的原假设，过度识别检验大于0.05，接受原假设，即表明所选择的工具变量均具有有效性。 从回归13和回归14的估计结果可知，无论是固定效应模型估计还是动态一阶自回归模型的估计结果，农村劳动力转移与城乡收入差距的交互项对农业生产率的估计系数均显著为负，且城乡收入差距的系数均显著为负，这也意味着农村劳动力转移更多的是高质量劳动力的转移，强化了城乡收入差距對农业生产率的负向作用。从回归15和回归16的估计结果可知，无论是固定效应模型估计还是动态一阶自回归模型的估计结果，农村居民人均收入与城乡收入差距的交互项对农业生产率的估计系数均显著为负，尽管固定效应模型的估计结果中城乡收入差距的系数为负但不显著，但在考虑内生性问题后，回归16的结果中城乡收入差距的系数显著为负，这表明农村居民人均收入会强化城乡收入差距对农业生产率的负向影响。综上回归结果可知，城乡收入差距在与农村劳动力转移和农村居民人均收入的互动过程中，随着农村劳动力转移的增加和农村居民人均收入的提高，城乡收入差距对农业生产率的负面作用会被强化，这也验证了前文的理论机制分析结论。
考虑到农业生产率的空间相关性，本文还引入了空间计量模型分析城乡收入差距对农业生产率的影响，回归结果表明，城乡收入差距对农业生产率仍然具体显著的负向影响，且相邻省份的相关性存在对农业生产率的影响（限于篇幅未报告该估计结果，感兴趣的读者可以向作者索取）。
五、研究结论与政策启示
本文基于增长极理论，系统阐释了城乡收入差距对农业生产率的影响机制，并利用2004—2018年中国31个省级面板数据对城乡收入差距对农业生产率的影响进行了实证分析。研究结论主要包括：第一，在样本期内，城乡收入差距对农业生产率的影响并未呈现出“倒U”形态，而是主要表现为显著的抑制作用，这种抑制作用在东部地区最为明显，中部地区次之，西部地区最小;且过度的城乡收入差距可能会对农业生产率产生促进作用。第二，城乡收入差距与农村劳动力转移和农村居民人均收入水平之间的关系对农业生产率的影响存在交互效应，即农业劳动力转移和农村居民人均收入强化了城乡收入差距对农业生产率的抑制作用。
上述研究结论表明，在中国情境下，缩小城乡收入差距和提高农业生产率在政策目标上具有协同性。尽管过度的城乡收入差距可能促使农村企业或居民对农产品价格支付以及高人力资本含量劳动者的敏感度上升，进而对农业生产率产生促进作用，但从样本期来看，中国的城乡收入差距还没有扩大到促进农业生产率提高的程度。从实践来看，过度的城乡收入差距可能会造成更多其他负面的社会经济影响，甚至会影响到社会秩序。因此，利用城乡收入差距扩大来提高农业生产率在操作上不具有可行性。鉴于城乡收入差距主要对农业生产率产生抑制作用，为有效提升农业生产率，首先，政府需要实施有利于缩小城乡收入差距的分配制度，尤其是经济发展较快的东部地区，更为迫切地需要改革城乡收入分配制度，以实现与农业生产率提升协同优化的良性循环。其次，鉴于农村劳动力转移和农村居民收入的强化作用，不仅需要加强农村劳动力技能培训，促进农村人力资本的积累，并促使资源可以从城市流入农村以支持农业发展，而且还需要考虑农村劳动力转移后对农村土地、人口资源等生产要素进行有效配置，盘活农村资源，并通过实行规模化、机械化和产业化等现代化农业发展方式来提高农村居民收入。
注释：
① G. Bin Lei， Agricultural Reforms and Production in China： Changes in Provincial Production Function and Productivity in 1978-2015， Journal of Development Economics， 2018， 132， pp.18-31.
② 叶敬忠、豆书龙、张明皓：《小农户和现代农业发展：如何有机衔接？》，《中国农村经济》2018年第11期。
③ 余航、周泽宇、吴比：《城乡差距、农业生产率演进与农业补贴——基于新结构经济学视角的分析》，《中国农村经济》2019年第10期。
④ 张玉昌、陈保启：《产业结构、空间溢出与城乡收入差距——基于空间Durbin模型偏微分效应分解》，《经济问题探索》2018年第9期。
⑤ 范晓非、王千、高铁梅：《预期城乡收入差距及其对我国农村劳动力转移的影响》，《数量经济技术经济研究》2013年第7期。
⑥ 武宵旭、葛鹏飞、徐璋勇：《城镇化与农业全要素生产率提升：异质性与空间效应》，《中国人口·资源与环境》2019年第5期。
⑦{19} 钞小静、沈坤荣：《城乡收入差距、劳动力质量与中国经济增长》，《经济研究》2014年第6期。
⑧ 杨新铭、罗润东：《技术进步条件下农村人力资本与收入差距的互动机制》，《数量经济技术经济研究》2008年第1期。
⑨ 张红丽、李洁艳：《农业技术进步、农村劳动力转移与城乡收入差距——基于农业劳动生产率的分组研究》，《华东经济管理》2020年第1期。
⑩ 涂涛涛、李谷成：《中国农业技术进步与城乡收入差距——基于要素报酬视角的解析》，《江西财经大学学报》2017年第4期。
{11}{27}{28} 高帆、汪亚楠：《城乡收入差距是如何影响全要素生产率的？》，《数量经济技术经济研究》2016年第1期。
{12} J. Zweimuller， J. K. Brunner， Innovation and Growth with Rich and Poor Consumers， Metroeconomica， 2005， 56， pp.233-262.
{13} R. Foellmi， J. Zweimuller， Income Distribution and Demand-Induced Innovations， Review of Economic Studies，2006， 73， pp.941-960. {14} 李子联、朱江丽：《收入分配与自主创新：一个消费需求的视角》，《科学学研究》2014年第12期;张璇、刘爱娟、张津玲、计晓冬：《收入差距会促进创新吗？——价格效应抑或规模效应》，《浙江社会科学》2016年第6期;高帆、汪亚楠：《城乡收入差距是如何影响全要素生产率的？》，《数量经济技术经济研究》2016年第1期。
{15}{33} 高彦彦：《城市偏向、城乡收入差距与中国农业增长》，《中国农村观察》2010年第5期。
{16} 徐建玲：《收入差距、劳动力流动与粮食生产》，《人口与发展》2013年第3期;苏昕、刘昊龙：《农村劳动力转移背景下农业合作经营对农业生产效率的影响》，《中国农村经济》2017年第5期;周泽宇：《城乡二元结构、农业生产率提升与国家粮食安全——新结构经济学视角下的乡村振兴战略》，《农村经济》2019年第10期。
{17} 刘维奇、韩媛媛：《城镇化与农业技术变迁的互动机制——基于中国数据的理论与经验研究》，《经济理论与经济管理》2014年第1期;李宾、孔祥智：《工业化、城镇化对农业现代化的拉动作用研究》，《经济学家》2016年第8期。
{18} 李子联、朱江丽：《收入分配与经济增长：中国经济增长模式的再解读》，《上海财经大学学报》2015年第4期。
{20} 邓金钱、何爱平：《城乡收入差距、劳动力质量与经济结构转型——来自中国省级数据的实证研究》，《社会科学研究》2017年第6期。
{21} 马草原：《非农收入、农业效率与农业投资——对我国农村劳动力转移格局的反思》，《经济问题》2009年第7期。
{22} L. H. Li， C. G. Wang， S. Eduardo， et al.， Migration， Remittances， and Agricultural Productivity in Small Far-ming Systems in Northwest China， China Agricultural Economic Review， 2013， 5（1）， pp.5-23.
{23} 馬轶群、崔伦刚：《经济不确定性、收入差距与劳动力转移》，《江苏社会科学》2018年第6期。
{24} 李士梅、尹希文：《中国农村劳动力转移对农业全要素生产率的影响分析》，《农业技术经济》2017年第9期。
{25} 程名望、黄甜甜、刘雅娟：《农村劳动力外流对粮食生产的影响：来自中国的证据》，《中国农村观察》2015年第6期。
{26} F. Wouterse， Migration and Technical Efficiency in Cereal Production： Evidence from Burkina Faso， Agricultural Economics， 2010， 41（5）， pp.385-395.
{29} 赵德昭：《FDI对农村剩余劳动力转移存在门槛效应吗？》，《财贸经济》2014年第11期。
{30} 其计算方法具体为：平均受教育年限=（不识字或很少识字人口×1+小学受教育人口×6+初中受教育人口×9+高中受教育人口×12+大专以上受教育人口×16）/6岁以上总人口。
{31} S. Demurger， Infrastructure Development and Economic Growth： An Explanation for Regional Disparities in Ch-ina， Journal of Comparative Economics， 2001， 29（1）， pp.95-117.
{32} 王亚飞、张毅、廖甍：《外商直接投资对农业全要素生产率的影响：作用机理与经验证据》，《当代经济研究》2019年第6期。
{34} 根据回归结果的计算可知，城乡收入差距对农业生产率的影响转折点的值约为0.1328，经过计算可知在总样本中只有2.58%的样本落在“U”型曲线的上升部分，实际上可以忽略。因此，在样本期间内城乡收入差距对农业生产率主要表现出显著的抑制作用。
{35} 王亚辉、李秀彬、辛良杰：《农业劳动生产率的提高缩小了农村居民收入差距吗？》，《自然资源学报》2018年第3期。
{36} 按照国家统计局的地域划分标准，将全国划分为东、中、西部三大地区，东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南等11个省、市;中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南等8个省;西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆等12个省、市、自治区。
作者简介：曾龙，湖南农业大学公共管理与法学学院讲师，湖南长沙，410128;付振奇，通讯作者，湖南师范大学公共管理学院讲师，湖南长沙，410006。
（责任编辑 陈孝兵）
关键词：城乡收入差距;农业生产率;农村劳动力转移;泰尔指数
基金项目：教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“建立健全住房基础性制度和房地产市场平稳健康发展长效机制研究”（19JZD012）;湖南省自然科学基金项目“农地流转对农村产业融合发展的影响研究：理论机制与实证检验”（2021JJ40263）
中图分类号：F304 文献标识码：A 文章编号：1003-854X（2021）11-0015-10
一、引言与相关文献综述
近年来，随着中国经济由高速增长向高质量发展阶段的转变，农业和农村发展取得了重大进步，其典型表现为农业生产率显著提升和农民收入持续增长①。然而从整体来看，中国仍处于传统农业向现代化农业发展转型过程中，“小农经济”仍然是农村主要的生产方式②，农业生产效率依然偏低逐渐成为阻碍农村经济社会发展的绊脚石③。与此同时，尽管城乡居民收入得到大幅提高，但中国城乡收入差距并未出现明显的缩小趋势④。从中国情境下的城乡层面来看，城乡收入差距与农业生产率之间是否存在“倒U”型的关系值得关注。一般而言，城乡收入差距扩大是刺激农村劳动力转移的重要因素，农村劳动力外流不仅会促使农村产业和村庄的空心化，而且会造成农村“自我生产”能力的流失，对农村的生产绩效产生不利影响⑤。农村劳动力结构出现“低端难以就业、高端供给不足”的窘境，进而影响到农业生产效率的提升，会形成城乡收入差距对农业生产率的抑制作用。也有观点指出，城镇化发展可以有效提高农业生产率，认为农村劳动力转移可能降低城市的用工成本，进而刺激农用机械、化肥等成本降低而实现普及，并促使农业生产技术含量增加以及优化农业生产要素配置等，为促进农业发展提供可能性⑥。
近年来，在城乡二元结构的背景下，大量实证研究表明城乡收入差距是中国收入分配差距扩大的主要原因，其演变也是影响经济增长的重要因素⑦。就农村经济增长而言，由数量扩张向质量提升的转变是当前农村经济发展的重要战略，农业技术进步作为农业生产率的重要内容受到学界广泛关注。有学者认为，农业技术进步有助于缩小收入差距⑧，也有学者指出农业技术进步扩大了中国城乡居民的收入差距⑨，还有学者提出农业技术进步对城乡居民的相对收入差距和绝对收入差距存在不同时期的影响差异性⑩。一般而言，全要素生产率通常被视为影响经济增长质量与持续性的核心要素，城乡收入差距则度量了经济增长成果在不同群体的分享程度，这也意味着两者会通过某些机制产生关联{11}。这种关联体现在收入差距带来的市场需求和消费变化等对技术进步产生影响{12}，而且通过价格效应和市场规模效应等对技术创新产生影响{13}。国内有学者分析了收入不平等对自主创新具有“倒U”型曲线关系，认为城乡收入差距是全要素生产率顺周期性波动的重要原因，并且导致地区全要素生产率和创新呈现“倒U”型的变动{14}。
通过对文献的回顾发现，对于农业全要素生产率变动及其影响因素的研究中，学界主要是侧重于基础设施建设、农村劳动力转移、农业FDI以及信息化等视角来分析其对农业生产率的影响。有学者指出，城市偏向发展政策所导致的城乡收入差距，在中国经济发展过程中会增加农民对非农就业的预期收入，而不是使得农民只能获得低于城市居民的收入而降低其非农就业的预期，由此也就损害了农业的生产投资{15}。由于城乡收入差距对农村劳动力的转移具有正向信号，农村劳动力转移带来农村適龄劳动人口规模与质量的下降，不仅会促使城市市场需求和消费行为转变而减少农业产品的消费规模与利润，而且由收入差距所引起的农村劳动力非农转移在一定程度上也对粮食生产具有负向作用，并可能因农村劳动力转移而对农业生产效率产生不利影响。因此，从理论上说，在城乡二元结构背景下，城市可能对农村劳动力产生虹吸效应，这有可能致使农业生产率下降{16}。但也有文献认为，城镇化对农业生产率具有正向影响，城镇化发展能促进农业技术的产生与扩散，可能会显著提高农业生产率和农业现代化水平{17}。
国内外已有文献对本文研究具有重要借鉴意义，但仍存在需要完善的空间。首先，已有文献主要以地区全要素生产率为研究对象，认为城乡收入差距与地区全要素生产率之间存在“倒U”型关系，但农业作为关系国计民生的重要领域，是否也存在同样的规律尚未明晰。其次，已有文献主要是考察城乡收入差距与粮食生产和农业生产投资等线性关联，忽略了城乡收入差距可能对农业全要素生产率产生影响，其内在影响机制也尚不明晰。最后，已有研究将考察对象理解为“同质化”经济体，缺乏地理空间概念的考虑，而现实中城乡收入差距与农业全要素生产率之间也可能存在空间相关性。基于此，本文从统一理论框架下研究城乡收入差距对农业部门全要素生产率的影响，并考察其区域差异性、影响机制和空间相关性。
二、理论分析与研究假说
从理论上看，城乡收入差距扩大不仅会推动农村劳动力向工业和城市的转移而影响农业生产率，而且农村居民人均收入水平的差异也直接决定了城乡收入差距的大小，城乡收入差距可能因农村居民收入水平的约束而对农业生产率产生重要影响。根据增长极理论，生产要素在趋向于增长极的流动并形成规模经济和外部经济时，会产生极化作用和扩散作用等，导致金融机构将落后地区的储蓄转换为发达地区的投资，这种极化效应使得外围地区的资本积累减少和人才流失，经济发展受到约束。随着城乡收入差距的扩大，城市借助其规模收益递增、收入预期以及路径依赖而吸引地区生产要素的流动和集聚，促使农业生产要素不断向城市发生转移，从而形成城乡收入差距对农业生产率的抑制作用{18}。 一是因城乡收入差距扩大而形成的农村居民收入约束，其产生的抑制作用表现为：（1）收入约束抑制社会的农產品消费。一方面，富裕城镇居民会增加对服务产品等需求，对农业产品需求提升困难;另一方面，贫困农村居民因收入约束，其消费停留在工业品等基本需求，进而通过对农产品市场需求形成抑制作用而不利于农业生产率提升。（2）收入约束抑制农村劳动力人力资本投资。在收入能力及其带来经济效应的约束下，初始财富水平较高的群体往往比初始财富水平较低的群体更容易获得人力资本的投资，具有较低财富水平的农村居民则更倾向于以非熟练劳动力进行生产{19}。因此，即使农村居民具有提高人力资本的意愿以追赶城镇居民，但容易受到收入及其效用的约束和限制，其投资规模或渠道存在局限性而不利于农村劳动力质量的提升，这也形成了城乡收入差距对农业生产率的抑制作用{20}。（3）收入约束抑制农业先进技术扩散。在资金约束较小的情况下，较高收入的农村居民往往有较强的投入能力与意愿采用更先进的生产技术;而低收入农村居民资金约束相对较大，农村劳动力转移提高农民的非农收入使得城乡比较利益差距日趋明显，也抑制了农民对农业投资的积极性，从而强化了城乡收入差距对农业生产率的抑制作用{21}。
二是因城乡收入差距扩大而造成农村劳动力的转移，其产生的抑制作用表现为：（1）大规模农村劳动力转移可能造成农业生产要素的短缺。城乡收入差距促使农业劳动力生产要素减少而阻碍农业生产的规模与技术选择，导致难以促进农业生产，且农村劳动力的选择性转移会内生性地促使中国城乡收入差距扩大，并在一定程度上促使农村劳动力的老龄化和短缺而冲击农业生产率的提升{22}。考虑到非熟练的农村劳动力难以实现向高质量劳动力转变的现实，在大量农村劳动力向城市转移过程中，当农业未能通过集约式经营与发展来实现农村土地的合理利用时，农村劳动力的短缺将更不利于农业生产率提升。（2）高质量农村劳动力转移可能抑制农业先进技术扩散。城乡收入差距会促使大量高质量的农村青壮年劳动力向城镇和工业部门转移{23}。在农村劳动力转移过程中，由于高劳动力质量往往具备较多人力资本存量和更强的综合能力而在转移过程中具有优势，但能力相对较弱的低质量农村劳动力则难以形成有效的转移，加上农业机械化与技术进步需要有高质量的劳动力予以配合，于是农村劳动力转移伴随着农业从业人员“平均素质”的降低并抵消了技术进步的作用而造成农业效率损失{24}。因此，考虑到农村劳动力转移以及农村发展实际情况，农村劳动力转移会强化城乡收入差距对农业生产率的抑制作用。
伴随着城乡收入差距的扩大，在农村劳动力向城市转移和集聚的过程中，也可能表现出城市规模的外部经济性，并通过市场机制反过来降低农业生产成本等，实现对农业生产的反向输出，进而可能产生的促进作用表现为：（1）规模经营可能带来农业技术的外溢效应。城乡收入差距促使农村劳动力向城市转移，这种转移可能降低了城市用工成本，进而降低农业所需生产要素价格，包括为农业生产投入的化肥、机械等成本降低提供内在动力，同时通过人—地关系转变和集成创新能力的提升来刺激农业规模经营和农用机械普及、基础设施以及教育水平的提升和技术外溢等，因而在社会化服务和机械化生产等帮助下并不会形成农业生产率的衰退，这也为提高农业生产率提供了空间{25}。（2）劳动力转移可能带来的资本效应。在城乡收入差距形成的农村劳动力转移过程中，也可能会间接提高了“候鸟式”的农村劳动力非农转移就业的非农收入，这不仅为促进农业的资本深化提供了可能性，而且也可能强化农民对农业生产资金和技术的投入力度以及农业抗风险能力，进而促进农业生产率的提升{26}。（3）城市市场规模扩大可能带来农业技术进步效应。农业相关的投入与技术创新主要取决于市场的需求规模，尤其是农业相关企业在该领域的产品与技术创新方面的投入与应用，农村居民向城市的转移与集聚可以形成城市规模效应，提高城市居民对农产品的市场需求和农产品的规模利润，由此也可能提高农业生产率。
综上所述，从理论上看，城乡收入差距可能会因收入约束和农村劳动力转移而对农业生产率产生抑制作用，也可能会因市场规模等外部性而对农业生产率产生促进作用。从现实来看，因城乡收入差距引致的农业生产要素价格降低和农业技术扩散效应有限，非农收入的提升也未必能有效投入到农业生产中，以实现资本的深化，这在短时间内也可能抑制农产品的需求和消费，市场规模效应也难以凸显。因此，城乡收入差距对农业生产率主要表现出抑制作用，但随着城乡收入差距程度的加深，可能促使政府加大对“三农”的财政投入力度与技术支持，进而促使农业结构调整以及提高农村人力资本投资等，对农村企业或居民提升农业生产率的积极性产生激励作用。
由此提出研究假说：城乡收入差距会带来农村居民收入约束和农村劳动力转移等，从而对农业生产率表现出抑制作用，但过度的城乡收入差距则对农业生产率带来促进作用，因此可能呈现出非线性关系。
三、模型构建、变量设置与数据来源
（一）模型构建
理论分析表明，城乡收入差距对农业生产率可能带来抑制或促进作用，实际效应究竟如何还需要实证检验。为了考察城乡收入差距对农业生产率的影响，借鉴高帆和汪亚楠（2016）研究城乡收入差距影响地区全要素生产率的思路{27}，构建如下基准计量模型：
lnTFPit=α+β1Inequalit+γ∑Control+δi+εit（1）
在式（1）中，ln表示取自然对数，下同。TFPit表示第i个地区第t期的农业生产率，相关的测度方法与指标选取如下文所述;Inequalit表示第i个地区第t期的城乡收入差距;∑Control表示其他影响农业生产率的控制变量集合，包括城镇化率（URB）、农村人力资本（EDU）、农业结构调整（ASD）、政府财政支农比重（GFS）、自然灾害（ND）、基础设施（BF）、农业外商直接投资（FDI）;δi为不随时间变化的固定效应，εit为随机误差项。 （二）变量设置
被解释变量是农业生产率（TFP）。已有文献对TFP的测度主要有两种方法：其一是在生产函数假说基础上的C-D函数法、超越对数生产函数法等参数方法;其二是以数据包络分析（DEA）和随机前沿面分析方法（SFA）为典型的非参数方法。由于DEA-Malmquist指数法无需设定生产函数形式的非参数方法，能够较为灵活地对不同投入和产出数据进行测度，且对于TFP增长因素可以进行分解，在TFP测度过程中应用较为广泛，因此，本文利用该方法对农业TFP进行测度，通过假设农业生产为规模报酬可变（VRS），采用投入导向型的DEA模型，利用DEAP2.1软件来测算Malmquist指数。需要说明的是，DEA所测算的农业生产率指数是以上一年度为100的环比变动指数，因此以2003年为基期，借鉴高帆和汪亚楠（2016）的做法{28}，利用该计算方法获得Malmquist指数并计算出累积增长指数作为被解释变量。
关于投入与产出的指标选取与数据来源主要是：（1）农业产出变量。利用第一产业总产值作为农业产出的代理变量，并以2003年为基期利用GDP平减指数进行平减后反映农业生产的真实值。（2）农业投入变量。劳动投入，以第一产业从业人数表示劳动力投入变量，由于2010年之后的《中国统计年鉴》数据并未统计各地区三次产业的就业数据，因此该指标数据主要来源于各省统计年鉴;土地投入，利用播种面积作为代理变量，能更好地反映土地的实际利用率;机械投入，采用农业机械总动力进行表征;化肥投入，主要是指农用磷肥、钾肥、氮肥以及复合肥，利用化肥施用折纯量表示;灌溉投入，能够正常灌溉的水田和水浇地面积总和，这是农田水利建设的重要衡量指标，主要利用有效灌溉面积来表示。上述变量数据主要来自2004—2019年《中国统计年鉴》及各省统计年鉴。
核心解释变量包括：（1）城乡收入差距（Inequal）。由于中国的城乡人口结构变化和二元经济结构特征，以及城市化的快速推进，单纯考察城乡之间的收入差距可能容易忽视人口结构调整所带来的影响。因此，主要采用泰尔指数测度城乡收入差距，该指数可以较为真实地反映出城乡收入差距水平，具体计算公式为：
Theili，t=（）In（/）
其中，Theil表示衡量的城乡收入差距（Inequal），j=1表示城镇地区，j=2表示农村地区，Iij表示i地区的城镇或农村居民的总收入，Ii为i地区居民总收入，同理，Pij表示地区城镇或农村居民的人口数量，Pi表示i地区的总人口。（2）农村劳动力转移（labor1）。借鉴赵德昭（2014）的做法，基于我国经济发展变化所进行的调整，采用采掘业、制造业和建筑业以及交通运输行业从业人数总数减去国有企业相应的职工人数，进而得到农村劳动力转移数量{29}。（3）农村居民人均收入（labor2）。由于2012年之前的农村居民人均收入指农村居民家庭人均纯收入，2013年后国家统计局开始用农村居民人均可支配收入代替。考虑到其差异较小且变化趋势基本相同，借鉴现有文献的做法，直接采用农村居民的人均可支配收入来衡量农村居民人均收入。同时，利用农村居民消费价格指数将其平减为2003年为基期的不变价格水平，以此剔除价格变动的影响。
控制变量包括：（1）城镇化率（URB）。城镇化会因农村人口的转移和农业耕地的减少而影响农业生产率，利用城市人口占总人口的比重来表示。（2）农村人力资本（EDU）。农村人力资本的积累可以提高农业生产效率，选择乡村平均受教育年限来衡量农村人力资本{30}。（3）农业结构调整（ASD）。农业种植结构的变化与调整会影响农业生产是否朝着比较优势的方向发展，进而通过资源配置效应来影响农业生产率。根据当前文献的一般做法，选择粮食作物播种面积占农作物总播种面积的比重表示。（4）政府财政支农比重（GFS）。由于地方政府掌握着地区经济发展所需要的大量资源，其通过财政支农手段不仅可以促进社会经济的有效运转，而且能提升农村社会的公共服务水平并促进农业增产增效，引起农业资源配置出现变化而影响农业生产率，利用农业财政支出占财政总支出的比重表示。（5）自然灾害（ND）。自然灾害一定程度上反映了气候等因素对农业生产率的影响，参照当前文献的一般做法，利用农业成灾面积占农作物播种面积的比重来衡量自然灾害。（6）基础设施（BF）。由于省区层面的县乡公路数据等道路基础设施数据缺失，考虑到农业的发展不仅是农村公路的正向影响，各类高速路以及省道等公路设施也对城乡经济的发展具有重要的促进作用，因此借鉴Demurger（2001）的做法，将等级和等外公路加总后与各省份面积的比重来衡量公路基础设施{31}。（7）农业外商直接投资（FDI）。农业外商直接投资能为农业生产提供资金支持，且可以通过农业产业和企业的融合与培育对农业生产技术的提高和学习能力的提升发挥重要作用，进而可能影响农业生产率的提升。由于各省农业外商直接投资的数据难以直接找到，因此借鉴王亚飞等（2019）的做法，采用各省的第一产业农、林、牧、渔业的实际利用外商投资额作为代理变量{32}。
（三）数据来源与描述性统计
研究所涉及的样本为2004—2018年中国31个省级行政区，为保证数据的一致性，数据均来自历年《中国统计年鉴》《中国农业年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》以及各省统计年鉴、统计公报等官方统计数据，缺失数据则利用EPS数据库以及插值法进行补齐。同时，考虑到价格等因素的影响，在数据处理过程中对与价格相关的名义变量，利用相应消费者价格指数进行平减。为减轻异方差和降低数量级差异，对农村劳动力转移、农村居民人均收入和农业外商直接投资进行了对数化处理。表1报告了主要变量的描述性统计分析结果。
四、实证结果分析
（一）基準回归结果
为了实证检验城乡收入差距对农业生产率的直接影响，利用固定效应模型和随机效应模型以及混合最小二乘法分别对式（1）进行了回归分析，并且Breusch-Pagan LM检验结果表明随机效应优于混合回归，Hausman检验结果拒绝解释非观测效应与解释变量无关的假设，应选择固定效应模型（回归1）。此外，为了更为客观地分析比较估计结果，还报告了随机效应估计（回归2）和混合估计（回归3）的结果。由表2回归1的实证结果可知，城乡收入差距对农业生产率产生了显著的负向影响，即城乡收入差距对农业生产率主要表现出抑制作用。这可能的解释是城乡收入差距主要是抑制了对农产品的需求和消费而未能实现规模效应，不仅低收入农村居民难以实现人力资本和农业生产技术的提升，而且也导致从事农业生产的农民规模与质量下降，使得城乡收入差距主要表现出抑制作用。因此，该实证结果验证了城乡收入差距对农业生产率的抑制作用。 当前城乡收入差距对农业生产率可能存在滞后效应，以农民外出务工为例，当信息传递滞后以及农业向非农业转移成本调整等，城乡收入差距不会立刻导致农民的非农部门转移等来影响农业增长{33}。为了检验该滞后效应以及缓解反向因果偏误，利用城乡收入差距滞后一期作为核心解释变量进行回归估计，回归4的结果表明上期的城乡收入差距对农业生产率的影响仍然显著为负，且会小于当期影响效应，其原因可能在于农村劳动力在不同部门或者区域间的流动以及信息传递较为迅速，进而使得滞后影响小于当期影响。此外，考虑到城乡收入差距与农业生产率可能存在非线性关系，基于式（1）加入城乡收入差距的二次项以检验是否存在非线性关系，具体结果见表2回归5。由回归5的结果可知，城乡收入差距对农业生产率仍具有显著的负向影响，但城乡收入差距的二次项具有显著的正向影响，呈现出显著的“U”型冲击。通过计算其拐点可知，在样本期内城乡收入差距对农业生产率的促进作用可被忽略，说明在样本期内城乡收入差距对农业生产率主要表现出抑制作用，城乡收入差距的扩大并未发展到促进农业生产率的程度{34}。
就其他控制变量而言，以回归1为基准的回归系数可知，政府财政支农比重的系数在5%的水平上显著为正，说明政府对农业的帮扶确实有利于农业改善生产条件，对农业发展具有重要的促进作用。自然災害对农业生产率的影响系数显著为负，主要是因为农业生产容易受到自然环境的影响，也说明当前农业需要强化农业的抗灾害、防风险能力。城镇化、农村人力资本、农业结构调整以及基础设施均具有不显著的正向影响。其可能的原因是城镇化可以促使农村土地的规模化利用，进而提升农业生产率，但城镇化过程也使得部分农村较高质量劳动力流失，进而表现出不显著的正向作用;伴随着城镇化过程中较高质量劳动力的转移，农村人力资本不断流失且积累速度缓慢，进而影响了农业生产率的提升;农业结构调整过程中，粮食种植面积在农作物种植结构中的比重提高尽管符合国家发展战略并能够提升农业生产的积极性，但未能较好地优化农业生产结构，因此对农业生产率的影响并不显著。道路基础设施的建设虽然有利于机械化设备的推广，但当前农业的发展可能主要还是与政府主导以及空间布局的特征相关。外商直接投资则表现为不显著的负向影响，其可能的原因是外商在我国进行农业投资时，往往倾向于对已有农业资源的争夺，使得农业容易受到技术壁垒的限制而难以快速发展，因而抵消了外商直接投资带来的资本效应。
（二）稳健性检验
1. 替代计量方法。由于农业生产率与城乡收入差距间可能存在互为因果的双向影响关系，即农业生产率的提升会增加农民收入，进而对城乡收入差距产生影响{35}，考虑到模型中可能存在的遗漏变量等内生性问题而对模型设定产生偏差，而固定效应模型难以解决内生性问题，因此构建如下动态一阶自回归模型：
lnTFPit=α+β1lnTFPit-1+β2Inequalit+γ∑Control+δi+εit（2）
由于被解释变量具备时间联系性时系统GMM估计优于差分GMM估计，借鉴当前文献的做法，采用两步系统GMM估计方法对式（2）进行稳健性回归估计分析，通过将内生变量滞后项作为工具变量来缓解内生性问题，回归结果详见表3的回归6和回归7。为保证回归结果的可靠性，对模型设定的合理性以及工具变量的有效性进行了检验。由回归结果的AR（1）和AR（2）检验的P值可知，模型中误差项的一阶序列自相关在5%的统计水平上拒绝了扰动项不存在一阶序列相关的原假设，但二阶序列相关检验在1%的统计水平上接受了扰动项不存在二阶序列相关的原假设;由Hansen过度识别检验的结果可知，接受了所有工具变量有效的原假设，表明利用系统GMM估计分析具有合理性。通过对样本的动态面板模型估计结果可知，城乡收入差距的回归系数结果与上文所反映的内容基本一致，且加入城乡收入差距的二次项系数显著为正，即也呈现出显著的“U”型趋势。
2. 替代解释变量。为了检验回归结果的稳健性，借鉴国内学者衡量城乡收入差距的做法，将城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入之比（InequalS）替换泰尔指数作为城乡收入差距的衡量指标来进行稳健性检验，其结果见表3的回归8和回归9。为了和基准回归结果具有可比性，其中回归8利用固定效应模型进行估计，回归结果表明城乡收入差距与农业生产率表现为显著负相关;回归9则利用两步系统GMM估计方法进行检验，其回归结果基本与前文一致，这说明基准回归结果具有较好的稳健性。
（三）区域差异性检验
为进一步考察城乡收入差距对农业生产率的影响可能存在的区域差异性，将全国样本按照东、中、西部三大地理区域的划分方式展开区域差异性分析{36}。表4给出了区域样本的回归估计结果，由表4的回归10—12可知，东、中、西部地区的城乡收入差距对农业生产率均具有显著的负向影响，但也具有区域差异性，表现为东、中、西部地区的负向影响效应呈现逐渐递减的趋势。其原因可能在于东部地区的经济发展程度相对较高，城乡收入差距的扩大也更容易形成对农村劳动力等生产要素的挤压与转移，从而对农业生产率产生较高程度的抑制作用。相对而言，中部地区和西部地区城乡收入差距的扩大尽管也能产生抑制作用，但由于其经济发展程度相对较低，吸纳农村劳动力就业和提高非农收入等能力相对较弱，因此总的来看，城乡收入差距对农业生产率的抑制作用呈现出东、中、西部地区逐渐降低的趋势。
（四）内在机制检验
基于城乡收入差距对农业生产率主要表现为抑制作用，有必要检验农村劳动力转移和农村居民人均收入水平变化是否会强化城乡收入差距对农业生产率的负向作用。对此，基于式（1）加入城乡收入差距与农村劳动力转移、农村居民人均收入各自的交互项，利用固定效应模型进行估计，分别考察其交互效应（详见表5的回归13和回归15）。考虑到可能存在的内生性问题，也报告了系统GMM估计方法的估计结果（详见表5的回归14和回归16）。回归结果中AR（2）检验统计值均在1%的统计水平接受了扰动项差分不存在二阶序列相关的原假设，过度识别检验大于0.05，接受原假设，即表明所选择的工具变量均具有有效性。 从回归13和回归14的估计结果可知，无论是固定效应模型估计还是动态一阶自回归模型的估计结果，农村劳动力转移与城乡收入差距的交互项对农业生产率的估计系数均显著为负，且城乡收入差距的系数均显著为负，这也意味着农村劳动力转移更多的是高质量劳动力的转移，强化了城乡收入差距對农业生产率的负向作用。从回归15和回归16的估计结果可知，无论是固定效应模型估计还是动态一阶自回归模型的估计结果，农村居民人均收入与城乡收入差距的交互项对农业生产率的估计系数均显著为负，尽管固定效应模型的估计结果中城乡收入差距的系数为负但不显著，但在考虑内生性问题后，回归16的结果中城乡收入差距的系数显著为负，这表明农村居民人均收入会强化城乡收入差距对农业生产率的负向影响。综上回归结果可知，城乡收入差距在与农村劳动力转移和农村居民人均收入的互动过程中，随着农村劳动力转移的增加和农村居民人均收入的提高，城乡收入差距对农业生产率的负面作用会被强化，这也验证了前文的理论机制分析结论。
考虑到农业生产率的空间相关性，本文还引入了空间计量模型分析城乡收入差距对农业生产率的影响，回归结果表明，城乡收入差距对农业生产率仍然具体显著的负向影响，且相邻省份的相关性存在对农业生产率的影响（限于篇幅未报告该估计结果，感兴趣的读者可以向作者索取）。
五、研究结论与政策启示
本文基于增长极理论，系统阐释了城乡收入差距对农业生产率的影响机制，并利用2004—2018年中国31个省级面板数据对城乡收入差距对农业生产率的影响进行了实证分析。研究结论主要包括：第一，在样本期内，城乡收入差距对农业生产率的影响并未呈现出“倒U”形态，而是主要表现为显著的抑制作用，这种抑制作用在东部地区最为明显，中部地区次之，西部地区最小;且过度的城乡收入差距可能会对农业生产率产生促进作用。第二，城乡收入差距与农村劳动力转移和农村居民人均收入水平之间的关系对农业生产率的影响存在交互效应，即农业劳动力转移和农村居民人均收入强化了城乡收入差距对农业生产率的抑制作用。
上述研究结论表明，在中国情境下，缩小城乡收入差距和提高农业生产率在政策目标上具有协同性。尽管过度的城乡收入差距可能促使农村企业或居民对农产品价格支付以及高人力资本含量劳动者的敏感度上升，进而对农业生产率产生促进作用，但从样本期来看，中国的城乡收入差距还没有扩大到促进农业生产率提高的程度。从实践来看，过度的城乡收入差距可能会造成更多其他负面的社会经济影响，甚至会影响到社会秩序。因此，利用城乡收入差距扩大来提高农业生产率在操作上不具有可行性。鉴于城乡收入差距主要对农业生产率产生抑制作用，为有效提升农业生产率，首先，政府需要实施有利于缩小城乡收入差距的分配制度，尤其是经济发展较快的东部地区，更为迫切地需要改革城乡收入分配制度，以实现与农业生产率提升协同优化的良性循环。其次，鉴于农村劳动力转移和农村居民收入的强化作用，不仅需要加强农村劳动力技能培训，促进农村人力资本的积累，并促使资源可以从城市流入农村以支持农业发展，而且还需要考虑农村劳动力转移后对农村土地、人口资源等生产要素进行有效配置，盘活农村资源，并通过实行规模化、机械化和产业化等现代化农业发展方式来提高农村居民收入。
注释：
① G. Bin Lei， Agricultural Reforms and Production in China： Changes in Provincial Production Function and Productivity in 1978-2015， Journal of Development Economics， 2018， 132， pp.18-31.
② 叶敬忠、豆书龙、张明皓：《小农户和现代农业发展：如何有机衔接？》，《中国农村经济》2018年第11期。
③ 余航、周泽宇、吴比：《城乡差距、农业生产率演进与农业补贴——基于新结构经济学视角的分析》，《中国农村经济》2019年第10期。
④ 张玉昌、陈保启：《产业结构、空间溢出与城乡收入差距——基于空间Durbin模型偏微分效应分解》，《经济问题探索》2018年第9期。
⑤ 范晓非、王千、高铁梅：《预期城乡收入差距及其对我国农村劳动力转移的影响》，《数量经济技术经济研究》2013年第7期。
⑥ 武宵旭、葛鹏飞、徐璋勇：《城镇化与农业全要素生产率提升：异质性与空间效应》，《中国人口·资源与环境》2019年第5期。
⑦{19} 钞小静、沈坤荣：《城乡收入差距、劳动力质量与中国经济增长》，《经济研究》2014年第6期。
⑧ 杨新铭、罗润东：《技术进步条件下农村人力资本与收入差距的互动机制》，《数量经济技术经济研究》2008年第1期。
⑨ 张红丽、李洁艳：《农业技术进步、农村劳动力转移与城乡收入差距——基于农业劳动生产率的分组研究》，《华东经济管理》2020年第1期。
⑩ 涂涛涛、李谷成：《中国农业技术进步与城乡收入差距——基于要素报酬视角的解析》，《江西财经大学学报》2017年第4期。
{11}{27}{28} 高帆、汪亚楠：《城乡收入差距是如何影响全要素生产率的？》，《数量经济技术经济研究》2016年第1期。
{12} J. Zweimuller， J. K. Brunner， Innovation and Growth with Rich and Poor Consumers， Metroeconomica， 2005， 56， pp.233-262.
{13} R. Foellmi， J. Zweimuller， Income Distribution and Demand-Induced Innovations， Review of Economic Studies，2006， 73， pp.941-960. {14} 李子联、朱江丽：《收入分配与自主创新：一个消费需求的视角》，《科学学研究》2014年第12期;张璇、刘爱娟、张津玲、计晓冬：《收入差距会促进创新吗？——价格效应抑或规模效应》，《浙江社会科学》2016年第6期;高帆、汪亚楠：《城乡收入差距是如何影响全要素生产率的？》，《数量经济技术经济研究》2016年第1期。
{15}{33} 高彦彦：《城市偏向、城乡收入差距与中国农业增长》，《中国农村观察》2010年第5期。
{16} 徐建玲：《收入差距、劳动力流动与粮食生产》，《人口与发展》2013年第3期;苏昕、刘昊龙：《农村劳动力转移背景下农业合作经营对农业生产效率的影响》，《中国农村经济》2017年第5期;周泽宇：《城乡二元结构、农业生产率提升与国家粮食安全——新结构经济学视角下的乡村振兴战略》，《农村经济》2019年第10期。
{17} 刘维奇、韩媛媛：《城镇化与农业技术变迁的互动机制——基于中国数据的理论与经验研究》，《经济理论与经济管理》2014年第1期;李宾、孔祥智：《工业化、城镇化对农业现代化的拉动作用研究》，《经济学家》2016年第8期。
{18} 李子联、朱江丽：《收入分配与经济增长：中国经济增长模式的再解读》，《上海财经大学学报》2015年第4期。
{20} 邓金钱、何爱平：《城乡收入差距、劳动力质量与经济结构转型——来自中国省级数据的实证研究》，《社会科学研究》2017年第6期。
{21} 马草原：《非农收入、农业效率与农业投资——对我国农村劳动力转移格局的反思》，《经济问题》2009年第7期。
{22} L. H. Li， C. G. Wang， S. Eduardo， et al.， Migration， Remittances， and Agricultural Productivity in Small Far-ming Systems in Northwest China， China Agricultural Economic Review， 2013， 5（1）， pp.5-23.
{23} 馬轶群、崔伦刚：《经济不确定性、收入差距与劳动力转移》，《江苏社会科学》2018年第6期。
{24} 李士梅、尹希文：《中国农村劳动力转移对农业全要素生产率的影响分析》，《农业技术经济》2017年第9期。
{25} 程名望、黄甜甜、刘雅娟：《农村劳动力外流对粮食生产的影响：来自中国的证据》，《中国农村观察》2015年第6期。
{26} F. Wouterse， Migration and Technical Efficiency in Cereal Production： Evidence from Burkina Faso， Agricultural Economics， 2010， 41（5）， pp.385-395.
{29} 赵德昭：《FDI对农村剩余劳动力转移存在门槛效应吗？》，《财贸经济》2014年第11期。
{30} 其计算方法具体为：平均受教育年限=（不识字或很少识字人口×1+小学受教育人口×6+初中受教育人口×9+高中受教育人口×12+大专以上受教育人口×16）/6岁以上总人口。
{31} S. Demurger， Infrastructure Development and Economic Growth： An Explanation for Regional Disparities in Ch-ina， Journal of Comparative Economics， 2001， 29（1）， pp.95-117.
{32} 王亚飞、张毅、廖甍：《外商直接投资对农业全要素生产率的影响：作用机理与经验证据》，《当代经济研究》2019年第6期。
{34} 根据回归结果的计算可知，城乡收入差距对农业生产率的影响转折点的值约为0.1328，经过计算可知在总样本中只有2.58%的样本落在“U”型曲线的上升部分，实际上可以忽略。因此，在样本期间内城乡收入差距对农业生产率主要表现出显著的抑制作用。
{35} 王亚辉、李秀彬、辛良杰：《农业劳动生产率的提高缩小了农村居民收入差距吗？》，《自然资源学报》2018年第3期。
{36} 按照国家统计局的地域划分标准，将全国划分为东、中、西部三大地区，东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南等11个省、市;中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南等8个省;西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆等12个省、市、自治区。
作者简介：曾龙，湖南农业大学公共管理与法学学院讲师，湖南长沙，410128;付振奇，通讯作者，湖南师范大学公共管理学院讲师，湖南长沙，410006。
（责任编辑 陈孝兵）