要素空間溢出能提高農(nóng)戶收入嗎？
——基于3省649戶微觀數(shù)據(jù)的分析

姚增福，唐華俊

(1.桂林航天工業(yè)學(xué)院外語(yǔ)外貿(mào)系，廣西 桂林 541004；2.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所，北京 100081)

要素空間溢出能提高農(nóng)戶收入嗎？
——基于3省649戶微觀數(shù)據(jù)的分析

姚增福1，唐華俊2

(1.桂林航天工業(yè)學(xué)院外語(yǔ)外貿(mào)系，廣西 桂林 541004；2.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所，北京 100081)

利用湖南、黑龍江和甘肅3省15個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)649戶微觀數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建空間交互多層次模型(HLM)，分析了農(nóng)戶收入的要素空間交互溢出效應(yīng)。研究結(jié)果表明：教育、勞動(dòng)力、物質(zhì)資本和社會(huì)資本等要素組內(nèi)溢出效應(yīng)對(duì)農(nóng)戶收入具有顯著的正向影響，勞動(dòng)力、物質(zhì)資本和社會(huì)資本等要素在鄉(xiāng)鎮(zhèn)層面的變異顯著；“相鄰”鄉(xiāng)鎮(zhèn)的農(nóng)戶收入對(duì)其他鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)戶收入影響具有顯著負(fù)向效應(yīng)；鄉(xiāng)鎮(zhèn)環(huán)境要素強(qiáng)化了勞動(dòng)力、弱化了物質(zhì)資本和社會(huì)資本等要素組內(nèi)溢出效應(yīng)的正向影響；鄉(xiāng)鎮(zhèn)經(jīng)濟(jì)要素弱化了勞動(dòng)力、強(qiáng)化了物質(zhì)資本和社會(huì)資本等要素組內(nèi)溢出效應(yīng)的正向影響；勞動(dòng)力、物質(zhì)資本和社會(huì)資本等要素組內(nèi)溢出效應(yīng)與農(nóng)戶收入的關(guān)系在鄉(xiāng)鎮(zhèn)間的變異分別有11.15%、50.06%和88.11%被鄉(xiāng)鎮(zhèn)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)要素溢出效應(yīng)變量所解釋。

農(nóng)戶收入；要素空間交互；溢出效應(yīng)；HLM

1 引言

隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加速推進(jìn)，如何解決好城鎮(zhèn)化中的“三農(nóng)”問(wèn)題，既是世界各國(guó)都需要把握的一般規(guī)律，更是農(nóng)業(yè)人口眾多的我國(guó)更加注重的重大問(wèn)題[1]。那么，農(nóng)戶的收入水平就成為推進(jìn)城鎮(zhèn)化中糧食和其他主要農(nóng)產(chǎn)品供求的微觀驅(qū)動(dòng)力，只有不斷提高農(nóng)戶的福利水平和收入水平，糧食供給的微觀基礎(chǔ)才能更加牢固。中國(guó)農(nóng)村地域廣闊，區(qū)域資源稟賦和農(nóng)戶家庭稟賦存在較大異質(zhì)性，不同區(qū)域農(nóng)戶收入水平差異較大，如何清晰準(zhǔn)確闡釋農(nóng)戶收入差異影響因素的空間交互效應(yīng)，宏觀上對(duì)差異化政策制定的導(dǎo)向和微觀上農(nóng)戶收入的提高都有著重要的理論和實(shí)踐意義。

與以往研究文獻(xiàn)相比，本文所做的改進(jìn)主要有：①考慮農(nóng)戶收入水平與影響因素之間的空間異質(zhì)性，將以地理區(qū)位為載體的經(jīng)濟(jì)狀況、污染程度、社會(huì)資本、人力資本、物質(zhì)資本等要素作為解釋變量納入模型中，檢驗(yàn)其交互作用方向及程度。②針對(duì)新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)面板數(shù)據(jù)空間計(jì)量中缺少空間交互研究架構(gòu)，文章引入多層級(jí)建模的思想構(gòu)建空間計(jì)量模型。③充分考慮農(nóng)戶收入水平影響因素之間的空間交互性，利用湖南、黑龍江和甘肅3省15個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)649戶微觀數(shù)據(jù)建立了“農(nóng)戶—鄉(xiāng)鎮(zhèn)”兩個(gè)層級(jí)的農(nóng)戶收入數(shù)據(jù)庫(kù)，分別檢驗(yàn)兩個(gè)層級(jí)變量對(duì)農(nóng)戶收入水平的變異影響及貢獻(xiàn)份額，系統(tǒng)闡釋要素流動(dòng)的交互效應(yīng)對(duì)農(nóng)戶收入差異影響的空間效應(yīng)。

2 要素空間相關(guān)性與空間交互效應(yīng)

新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)將要素流動(dòng)的空間因素納入到了一般均衡的分析框架中，Anselin提出了空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間相關(guān)性和空間結(jié)構(gòu)等問(wèn)題進(jìn)行計(jì)量分析[2]?？臻g相關(guān)性(空間依賴性)意味著一個(gè)地區(qū)空間單元上的某種經(jīng)濟(jì)地理現(xiàn)象或某一屬性值與鄰近地區(qū)空間單元上同一現(xiàn)象或?qū)傩灾凳窍嚓P(guān)的[3]，也意味著空間上的觀測(cè)缺乏獨(dú)立性，且空間相關(guān)的強(qiáng)度及模式由絕對(duì)位置和相對(duì)位置(布局，距離)決定[4]。Ord在研究中創(chuàng)新性地提出“空間交互”的概念，空間交互模型更加強(qiáng)調(diào)要素在區(qū)域內(nèi)或者區(qū)域間的流動(dòng)[5]。Fischer等人將空間交互效應(yīng)定義為在相關(guān)地理空間上經(jīng)濟(jì)行為主體與地理位置帶來(lái)的機(jī)會(huì)間的相互作用效果，空間交互既包括行為主體(有形要素)從一個(gè)地區(qū)到另一個(gè)地區(qū)的不定向移動(dòng)，也包括知識(shí)(無(wú)形要素)從發(fā)明者到有機(jī)會(huì)得到這種知識(shí)的接收者之間相互流動(dòng)，相比較空間相關(guān)性來(lái)說(shuō)，空間交互更能反映出研究區(qū)域和樣本觀測(cè)點(diǎn)之間的相互聯(lián)系[6]?？臻g交互模型是一種社會(huì)、生態(tài)與環(huán)境空間架構(gòu)，不僅存在個(gè)體間的相互作用，同時(shí)還存在經(jīng)濟(jì)因素與生態(tài)變量、環(huán)境變量之間的相互作用與相互影響[7]。農(nóng)戶居住鄉(xiāng)鎮(zhèn)的資源稟賦、地理環(huán)境等存在較大差異，農(nóng)戶的收入會(huì)受到其他個(gè)體以及鄉(xiāng)鎮(zhèn)差異的綜合影響，而存在較明顯的空間層級(jí)結(jié)構(gòu)特征[8]。

3 要素空間交互的HLM模型

如何將HLM模型和空間計(jì)量模型聯(lián)系起來(lái)，在同一組群中個(gè)體網(wǎng)絡(luò)依賴的多種不同形式更一般地概括為HLM模型，就成為解決空間交互計(jì)量的關(guān)鍵問(wèn)題。

首先，分析多層線性模型基本形式，其中包括三個(gè)方程式[9]：

Yij=β0j+β1jXij+rij

(1)

β0j=γ00+μ0j

(2)

β1j=γ10+μ1j

(3)

其中，j表示第一層個(gè)體(農(nóng)戶)所隸屬的第二層的組(村莊)，γ00和γ10分別是β0j和β1j的平均值；μ0j和μ1j是β0j和β1j的隨機(jī)成分且都不為0，表示第二層單位之間的變異。μ0j和μ1j的方差和協(xié)方差為：

將方程(2)和(3)帶入方程(1)可得：

Yij=γ00+γ10Xij+μ0j+μ1jXij+rij

(4)

式(4)中μ0j+μ1jXij+rij是殘差項(xiàng)。每一個(gè)第二層單位內(nèi)所有個(gè)體都有相同的μ0j和μ1j，因此，在相同的第二層單位的個(gè)體之間的相似性，比第二層不同單位內(nèi)的個(gè)體之間的相似性高，是相關(guān)殘差的來(lái)源。由于和μ1j值的不同，來(lái)自第二層不同單位的殘差就可能有不同的方差，并且表明誤差項(xiàng)與Xij是相關(guān)的。

(5)

(6)

(7)

(8)

4 變量選取、模型構(gòu)建和估計(jì)方法

4.1 變量選取

(1)被解釋變量yij：采用農(nóng)戶收入(南方地區(qū)農(nóng)戶的經(jīng)營(yíng)收入包括了兩季水稻的總收入)作為被解釋變量，來(lái)衡量農(nóng)戶收入水平，量化分析農(nóng)戶資源要素對(duì)收入影響的空間交互效應(yīng)。

教育要素JY。教育是人力資本投資的重要形式，通過(guò)教育能夠提高和積累個(gè)體知識(shí)和技能產(chǎn)生“內(nèi)部效應(yīng)”，同時(shí)教育也能夠使個(gè)體通過(guò)“干中學(xué)”效應(yīng)積累人力資本以及提高生產(chǎn)要素的配置效率而產(chǎn)生“外部效應(yīng)”。選擇農(nóng)戶的教育年限作為教育要素的指標(biāo)變量，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)中1=6年(小學(xué))及以下；2=9年(初中)；3=12年(高中)；4=15年及以上(中專及以上)。

勞動(dòng)力要素LD。農(nóng)戶勞動(dòng)力資源配置行為，微觀上會(huì)對(duì)自身其他要素替代率和利用效率產(chǎn)生影響，在宏觀上會(huì)對(duì)其他農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)生溢出效應(yīng)。沿用大多數(shù)文獻(xiàn)中的做法，本文選用樣本調(diào)查的農(nóng)戶家庭從事農(nóng)業(yè)勞動(dòng)的人數(shù)作為勞動(dòng)力要素投入指標(biāo)。

物質(zhì)資本要素WZ。不同區(qū)域和家庭物質(zhì)資本投入水平的不同會(huì)對(duì)農(nóng)戶收入產(chǎn)生異質(zhì)性作用效應(yīng)，農(nóng)戶資本投資主要通過(guò)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性資產(chǎn)載體轉(zhuǎn)入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，進(jìn)而取得物質(zhì)資本要素收入。本文采用農(nóng)戶物質(zhì)資本總投入作為指標(biāo)，主要包括機(jī)械畜力作業(yè)、種子秧苗、化肥、農(nóng)家肥、農(nóng)膜、農(nóng)藥、水電灌溉、燃料動(dòng)力、小農(nóng)具購(gòu)置修理費(fèi)用和固定資產(chǎn)折舊等投入總和。

社會(huì)資本要素SH。社會(huì)資本作為農(nóng)戶利用資源的能力，已被多數(shù)學(xué)者納入了農(nóng)戶獲取正規(guī)和非正規(guī)金融研究領(lǐng)域，張建杰指出，社會(huì)資本是農(nóng)戶發(fā)生信貸行為的“特質(zhì)性資源”，村莊層面和個(gè)體層面的社會(huì)資本是農(nóng)戶重要的資源[11]，可以作為“類似抵押品”使農(nóng)戶獲得正規(guī)和非正規(guī)的金融貸款[12]。本文選擇“獲得貸款的途徑有幾條”變量代理社會(huì)資本變量。

自然環(huán)境要素z1。中國(guó)環(huán)境污染問(wèn)題日益嚴(yán)重，已經(jīng)成為影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城鄉(xiāng)居民收入的主要因素[13]。在鄉(xiāng)鎮(zhèn)地域內(nèi)，環(huán)境污染的負(fù)外部性會(huì)在時(shí)間和空間上對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)和農(nóng)戶收入產(chǎn)生極大的交互影響效應(yīng)[14]。本文選擇“所在鄉(xiāng)鎮(zhèn)的污染程度”為指標(biāo)變量(1=嚴(yán)重；2=一般；3=不嚴(yán)重)，替代自然環(huán)境要素。

經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)要素z2。資本形成是農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)，由于農(nóng)戶自身收入水平的差異，其資本形成和由此帶來(lái)的投資引誘就會(huì)存在差異，從自身因素考慮，農(nóng)戶生產(chǎn)決策的模仿行為在一定范圍內(nèi)會(huì)產(chǎn)生異質(zhì)性的變化[15]，進(jìn)而會(huì)對(duì)農(nóng)戶生產(chǎn)效率及其收入水平產(chǎn)生差異的影響。本文選擇“所在的鄉(xiāng)(鎮(zhèn))的經(jīng)濟(jì)狀況屬于什么程度”為經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)要素的代理變量(1=經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)鎮(zhèn)；2=經(jīng)濟(jì)中等鎮(zhèn)；3=經(jīng)濟(jì)落后鎮(zhèn))。

4.2 空間交互模型具體形式

本文基于要素稟賦理論和空間交互理論的模型框架，根據(jù)構(gòu)建的空間交互HLM模型方程(8)以及所設(shè)置的變量，實(shí)現(xiàn)檢驗(yàn)要素空間交互溢出目的，具體估計(jì)模型形式可表示為：

(9)

4.3 估計(jì)方法

在多層模型一般形式方程(2)和(3)中，數(shù)據(jù)具有鑲嵌結(jié)構(gòu)，存在第二層單位間的方差，即μ0j和μ1j都不等于0，那么用傳統(tǒng)OLS方法估計(jì)參數(shù)會(huì)產(chǎn)生模型估計(jì)偏誤和不一致估計(jì)[9]。為了對(duì)多層模型進(jìn)行無(wú)偏、一致估計(jì)以及在估計(jì)參數(shù)中充分考慮置信度的損失，有限迭代廣義二乘法(RIGLS)和有限最大似然估計(jì)方法(REML)是可以采用的[16]。為了得到參數(shù)的無(wú)偏一致估計(jì)，數(shù)據(jù)處理也是關(guān)鍵問(wèn)題，本文對(duì)農(nóng)戶和鄉(xiāng)鎮(zhèn)兩層次的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行中心化處理，這樣處理數(shù)據(jù)既可以消除因鄉(xiāng)鎮(zhèn)規(guī)模不同帶來(lái)的影響，也可以消除不同層次變量之間的共線性的問(wèn)題。

5 要素空間交互溢出效應(yīng)數(shù)理統(tǒng)計(jì)

5.1 數(shù)據(jù)來(lái)源說(shuō)明

本文數(shù)據(jù)調(diào)查范圍包括黑龍江、湖南和甘肅3省的水稻生產(chǎn)農(nóng)戶，其中，湖南省主要調(diào)查了祁陽(yáng)縣和雙牌縣的三口塘鎮(zhèn)、下馬渡鎮(zhèn)、江村鎮(zhèn)、尚仁里鄉(xiāng)、永江鄉(xiāng)等5個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，甘肅主要調(diào)查了張掖市的安陽(yáng)鄉(xiāng)、龍渠鄉(xiāng)、黨寨鎮(zhèn)、小滿鎮(zhèn)、長(zhǎng)安鄉(xiāng)等5個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，黑龍江主要調(diào)查了通河縣和慶安縣的通河鎮(zhèn)、清河鎮(zhèn)、鳳山鎮(zhèn)、三站鄉(xiāng)、慶安鎮(zhèn)等5個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)。調(diào)查數(shù)據(jù)主要通過(guò)學(xué)生暑期問(wèn)卷調(diào)查及本人從事博士后工作期間積累的數(shù)據(jù)，調(diào)研主要采取問(wèn)卷調(diào)查方式，為保證調(diào)查數(shù)據(jù)的可信性和準(zhǔn)確性，調(diào)查中采用了一對(duì)一訪談法及重點(diǎn)對(duì)象座談法，每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)發(fā)放問(wèn)卷45份，共發(fā)放問(wèn)卷675份，根據(jù)問(wèn)卷回答的完整性及質(zhì)量，去掉了無(wú)效的問(wèn)卷，最后有效問(wèn)卷為649份。

5.2 指標(biāo)變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

(1)參數(shù)顯著性和方差齊性。為了保證模型參數(shù)的顯著性以及模型的正態(tài)化、方差齊性，確保模型參數(shù)的一致估計(jì)，我們利用檢驗(yàn)的虛無(wú)假設(shè)：H0=γ01=γ11=γ21=γ31=γ41=0對(duì)參數(shù)的顯著性和第一層單元的方差齊性檢驗(yàn)。對(duì)第一層方差齊性檢驗(yàn)的結(jié)果χ2=25.5573，P=0.000252，說(shuō)明殘差方差在第二層各個(gè)單元之間非齊性，也就是說(shuō)農(nóng)戶收入水平各影響因素的殘差變異存在差異。對(duì)γ01、γ11、γ21、γ31和γ41的檢驗(yàn)結(jié)果為χ2=27.4340，P=0.000144，表明檢驗(yàn)結(jié)果拒絕虛無(wú)假設(shè)，說(shuō)明γ01、γ11、γ21、γ31和γ41的值同時(shí)為0的可能性非常小。

5.3 模型運(yùn)算結(jié)果

首先，建立不包含鄉(xiāng)鎮(zhèn)層面自變量的隨機(jī)回歸模型(不包括第二層變量的隨機(jī)混合模型為：Y=γ0C+γ1C×JY+γ2C×LD+γ3C×WZ+γ4C×SH+u0+u1×JY+u2×LD+u3×WZ+u4×SH+r)，只對(duì)農(nóng)戶層面的變量進(jìn)行分析，具體做法是用農(nóng)戶收入水平為因變量，農(nóng)戶層面的變量(JY、LD、WZ、SH)為解釋變量建立農(nóng)戶層面的模型方程,分析結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 不包括鄉(xiāng)鎮(zhèn)層面變量的隨機(jī)回歸結(jié)果

注：*p<0.05、**p<0.01、***p<0.001，下同。

表2 鄉(xiāng)鎮(zhèn)層面變量對(duì)農(nóng)戶收入水平回歸系數(shù)的影響結(jié)果

最后，分析農(nóng)戶層面各個(gè)回歸效應(yīng)的變異被鄉(xiāng)鎮(zhèn)層面變量解釋的程度，同時(shí)列出了農(nóng)戶層面回歸效應(yīng)的原始方差和被鄉(xiāng)鎮(zhèn)層面變量影響后的殘差方差，具體結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 鄉(xiāng)鎮(zhèn)層面變量所解釋的方差成分和比例

6 數(shù)據(jù)分析與結(jié)果

6.1 要素組內(nèi)溢出效應(yīng)分析

表1結(jié)果顯示，教育要素組內(nèi)溢出效應(yīng)回歸系數(shù)是0.1781，且T檢驗(yàn)在5%水平上顯著，對(duì)農(nóng)戶收入水平來(lái)說(shuō)是顯著的正向預(yù)期因子，表明教育要素不僅在農(nóng)戶個(gè)體上對(duì)收入產(chǎn)生較明顯的“內(nèi)部效應(yīng)”，而且在組內(nèi)農(nóng)戶間教育要素的“外部效應(yīng)”也比較顯著，但χ2檢驗(yàn)結(jié)果沒(méi)有通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn)(方差成分為0.0093，p>0.05)，顯示教育要素溢出在鄉(xiāng)鎮(zhèn)層面變異不明顯，即表明教育要素組內(nèi)溢出效應(yīng)對(duì)農(nóng)戶收入水平的正向影響在不同鄉(xiāng)鎮(zhèn)間相似或相同，不依賴于鄉(xiāng)鎮(zhèn)環(huán)境。勞動(dòng)力要素、物質(zhì)資本要素和社會(huì)資本要素組內(nèi)溢出效應(yīng)影響系數(shù)分別為0.3408、0.0017和0.2099，分別通過(guò)了5%、1%和5%顯著水平檢驗(yàn)，表明勞動(dòng)力、物質(zhì)資本以及社會(huì)資本等要素組內(nèi)溢出效應(yīng)對(duì)農(nóng)戶自身以及組內(nèi)其他農(nóng)戶收入水平產(chǎn)生了顯著的正向影響，進(jìn)一步表明通過(guò)要素組內(nèi)溢出效應(yīng)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中對(duì)勞動(dòng)力要素需求最容易得到滿足(系數(shù)為0.3408)，其次容易得到滿足的要素需求是資金(系數(shù)為0.2099)，相比較來(lái)看物質(zhì)資本要素需求不容易得到滿足(系數(shù)為0.0017)?，F(xiàn)實(shí)中，農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中經(jīng)常發(fā)生“幫工”或“打工”以及“借錢(qián)”或“挪錢(qián)”的現(xiàn)象就是對(duì)勞動(dòng)力、社會(huì)資本要素組內(nèi)溢出效應(yīng)很好的詮釋；而物質(zhì)資本要素組內(nèi)溢出效應(yīng)相對(duì)較小原因可能是，一方面農(nóng)戶自身對(duì)生產(chǎn)性物質(zhì)資本的積累有限，另一方面物質(zhì)資本要素流動(dòng)的成本較高。勞動(dòng)力、物質(zhì)資本以及社會(huì)資本等要素組內(nèi)溢出效應(yīng)的χ2檢驗(yàn)結(jié)果分別通過(guò)了1%、5%和5%顯著水平檢驗(yàn)，表明這三種要素溢出系數(shù)在鄉(xiāng)鎮(zhèn)層面變異明顯，也就是說(shuō)這三種要素溢出對(duì)不同鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)戶收入水平的影響程度會(huì)隨著鄉(xiāng)鎮(zhèn)環(huán)境的變化而有所不同。

6.2 要素組間溢出效應(yīng)分析

6.3 空間變異分析

從表3可知，勞動(dòng)力要素組內(nèi)溢出效應(yīng)、物質(zhì)要素組內(nèi)溢出效應(yīng)與農(nóng)戶收入水平的關(guān)系在鄉(xiāng)鎮(zhèn)間的變異有11.15%和50.06%被組間環(huán)境和組間經(jīng)濟(jì)要素溢出效應(yīng)變量解釋掉，而社會(huì)資本要素組內(nèi)溢出效應(yīng)與農(nóng)戶收入水平的關(guān)系在鄉(xiāng)鎮(zhèn)間的變異有88.11%被組間環(huán)境和組間經(jīng)濟(jì)要素溢出效應(yīng)變量解釋掉，也就是說(shuō)組間環(huán)境要素和經(jīng)濟(jì)要素溢出效應(yīng)最有助于解釋社會(huì)資本要素組內(nèi)溢出效應(yīng)與農(nóng)戶收入水平的關(guān)系在不同鄉(xiāng)鎮(zhèn)間的變異。

7 結(jié)論與政策啟示

本文利用湖南、黑龍江和甘肅3省15個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)649戶微觀數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建空間交互多層次模型，分析了農(nóng)戶收入差異的要素空間交互溢出效應(yīng)，結(jié)果及政策啟示表明：

(1)教育要素組內(nèi)溢出效應(yīng)對(duì)農(nóng)戶收入水平差異具有顯著的正向影響，且“內(nèi)部效應(yīng)”和“外部效應(yīng)”顯著，但鄉(xiāng)鎮(zhèn)層面變異不明顯；勞動(dòng)力要素、物質(zhì)資本要素和社會(huì)資本要素組內(nèi)溢出效應(yīng)是農(nóng)戶收入水平的正向預(yù)期因子，且在鄉(xiāng)鎮(zhèn)層面的變異顯著。政府在加大農(nóng)村人力資本投入規(guī)模的同時(shí)更要兼顧?quán)l(xiāng)鎮(zhèn)間公平，尤其是偏離中心鄉(xiāng)鎮(zhèn)的地區(qū)，給予該地區(qū)農(nóng)戶更多受正規(guī)教育和農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)指導(dǎo)的機(jī)會(huì)。政府應(yīng)不斷完善農(nóng)村勞動(dòng)力市場(chǎng)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)機(jī)制，加快勞動(dòng)力和社會(huì)資本等要素在鄉(xiāng)鎮(zhèn)間的順暢流動(dòng)，更好地釋放要素空間流動(dòng)對(duì)農(nóng)戶收入增加的潛力。

(2)組外解釋變量對(duì)農(nóng)戶收入水平的影響產(chǎn)生了顯著負(fù)向影響，說(shuō)明鄉(xiāng)鎮(zhèn)間農(nóng)戶收入的“示范效應(yīng)”和“帶動(dòng)效應(yīng)”不明顯；組間環(huán)境要素溢出效應(yīng)強(qiáng)化了勞動(dòng)力要素組內(nèi)溢出對(duì)農(nóng)戶收入水平的正向影響，而弱化了物質(zhì)資本要素和社會(huì)資本要素組內(nèi)溢出效應(yīng)對(duì)農(nóng)戶收入水平的正向影響；組間經(jīng)濟(jì)要素溢出效應(yīng)弱化了勞動(dòng)力要素組內(nèi)溢出對(duì)農(nóng)戶收入水平的正向影響，而強(qiáng)化了物質(zhì)資本、社會(huì)資本等要素組內(nèi)溢出效應(yīng)對(duì)農(nóng)戶收入水平的正向影響。政府應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)農(nóng)業(yè)環(huán)境等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和農(nóng)村文化建設(shè)的投入，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)創(chuàng)造更加良好的物質(zhì)和文化環(huán)境，減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，提升農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)職業(yè)認(rèn)同感，才能進(jìn)一步提高區(qū)域農(nóng)戶要素積累規(guī)模和質(zhì)量，才能在實(shí)質(zhì)上打破要素區(qū)域間流動(dòng)的阻斷。

(3)在鄉(xiāng)鎮(zhèn)間變異程度上，組間環(huán)境要素和組間經(jīng)濟(jì)要素溢出效應(yīng)對(duì)解釋社會(huì)資本要素組內(nèi)溢出效應(yīng)與農(nóng)戶收入水平關(guān)系的作用最大(鄉(xiāng)鎮(zhèn)間變異的88.11%被解釋)，其次是解釋物質(zhì)資本要素組內(nèi)溢出效應(yīng)對(duì)農(nóng)戶收入水平的正向影響(鄉(xiāng)鎮(zhèn)間變異的50.06%被解釋)，解釋力最小的是勞動(dòng)力要素組內(nèi)溢出效應(yīng)對(duì)農(nóng)戶收入水平的正向影響(鄉(xiāng)鎮(zhèn)間變異的11.15%被解釋)。政府應(yīng)進(jìn)一步推進(jìn)農(nóng)村金融制度和體系改革，大力拓展鄉(xiāng)鎮(zhèn)地域內(nèi)的金融業(yè)務(wù)，讓農(nóng)戶資金需求得到更加充分的滿足。同時(shí)，面對(duì)鄉(xiāng)鎮(zhèn)大量勞動(dòng)力向城市轉(zhuǎn)移的現(xiàn)實(shí)，加快建立統(tǒng)一的農(nóng)業(yè)機(jī)械服務(wù)等服務(wù)體系，更好地彌補(bǔ)農(nóng)戶生產(chǎn)性物質(zhì)資本投入的不足，提高土地等農(nóng)業(yè)資源的利用效率。

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(責(zé)任編輯 劉傳忠)

Does Elements Spatial Spillover Increase Farmers’ Income?——Based on the Analysis of 649 Micro Data from 3 Provinces

Yao Zengfu1，Tang Huajun2

(1.Foreign Trade Department，Guilin University of Aerospace Technology，Guilin 541004,China;2.Institute of Agricultural Resources and Regional Planning of CAAS，Beijing 100081，China)

This paper analyzes the elements spatial interaction spillover effects on the differences of regional farmers’ income，by constructing multi-level spatial interaction model.It uses 649 micro data of 15 villages in Hunan province，Heilongjiang province and Gansu province.The results show that the elements spatial interaction spillover effects of education，labor，physical capital and social capital within the group have a significant positive influence on the differences of farmers’ income.Variation levels of labor，physical capital and social capital factors are obvious in the villages.The farmers’ income levels of“adjacent”villages have a significant negative effect on farmers’ income level other villages，indicating that elements flow between villages are blocked.Villages environmental element strengthens the positive influence of the labor element spillover to farmers’ income levels in the group，and weakens the positive influence of physical capital and social capital elements spillover effects to farmers’ income level.Villages’ economy element weakens the positive influence of the labor element spillover to farmers’ income levels in the group，while strengthens the positive influence of physical capital and social capital elements spillover effects to farmers’ income level.The relationship between the spillover effects of labor，physical capital and social capital within the group and farmers’ income level in villages is respectively explained by villages environmental element and villages economy element in 11.15%，50.06% and 11.15%.

Farmers’ income；Elements spatial interaction；Spillover effects；HLM

國(guó)家社科基金一般項(xiàng)目“西部農(nóng)戶農(nóng)業(yè)環(huán)境效率、要素配置效率及其提升機(jī)制研究”(15BGL131)。

2016-05-09

姚增福(1978-)，男，黑龍江人，桂林航天工業(yè)學(xué)院外語(yǔ)外貿(mào)系副教授，博士(后)；研究方向：農(nóng)村區(qū)域發(fā)展、農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。

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