欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)民工工資影響因素及差異研究

李曉峰 黃星

[摘要]推動(dòng)中國(guó)城鎮(zhèn)化建設(shè)主要依靠農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化，根源則在于實(shí)現(xiàn)農(nóng)民工的經(jīng)濟(jì)能力，以流出型為主要表現(xiàn)的欠發(fā)達(dá)地區(qū)成為城鎮(zhèn)化人口的主要來(lái)源。本文以四川省農(nóng)民工2013年調(diào)研數(shù)據(jù)，結(jié)合北京市2013年調(diào)研數(shù)據(jù)、CHIP2013數(shù)據(jù)，采用比較研究方法，通過(guò)多元回歸、眀瑟方程和基尼系數(shù)分解法、泰爾指數(shù)分解法、分位數(shù)回歸，對(duì)四川省農(nóng)民工工資的影響因素和工資差異進(jìn)行分析，并與同時(shí)期北京市、全國(guó)農(nóng)民工、全國(guó)城鎮(zhèn)戶籍勞動(dòng)力工資情況進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明，影響四川省農(nóng)民工工資水平的主要因素是解決住宿情況、培訓(xùn)情況、工作崗位、所屬行業(yè)和工作經(jīng)驗(yàn)等，與北京市和全國(guó)平均水平相比呈現(xiàn)出一定的差異。四川省農(nóng)民工尚處于工作經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)工資差異的階段，其他影響較大且顯著的因素還有工作崗位、培訓(xùn)情況和教育程度。本文在以上分析基礎(chǔ)上，針對(duì)四川省農(nóng)民工自身和政府相關(guān)部門(mén)提出了相關(guān)建議。

[關(guān)鍵詞]農(nóng)民工工資;影響因素;工資差異;比較研究

[中圖分類號(hào)]F24924[文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A[文章編號(hào)]16724917（2019）04010009

一、引言

工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、現(xiàn)代化和信息化是我國(guó)科學(xué)發(fā)展與可持續(xù)發(fā)展的需要與客觀必然。伴隨產(chǎn)業(yè)發(fā)展、人口集聚，我國(guó)處于工業(yè)化中期、城市化快速發(fā)展階段。2011年以來(lái)，中國(guó)的城鎮(zhèn)化水平已經(jīng)超過(guò)50%，一半以上的人口居住在城鎮(zhèn)。但如果以戶籍城鎮(zhèn)化率來(lái)衡量并沒(méi)有這么高。事實(shí)上，很多地方的土地城鎮(zhèn)化率>人口城鎮(zhèn)化率>戶籍城鎮(zhèn)化率（張衛(wèi)國(guó)等，2015年）[1]。這在一定程度上說(shuō)明，我國(guó)的城市建設(shè)速度、發(fā)展速度和發(fā)展能力不相匹配。另一方面，人口增長(zhǎng)放緩，人口紅利不再（蔡昉、都陽(yáng)，2011年）[2]。當(dāng)前中國(guó)城鎮(zhèn)人口自然增長(zhǎng)率低，城鎮(zhèn)化人口的增長(zhǎng)主要來(lái)源于遷移人口，而農(nóng)村遷移人口占比保持在67%以上，成為城鎮(zhèn)化的首要力量，且地區(qū)間并不平衡，西部地區(qū)、東北地區(qū)成為流出型城市的主要區(qū)域，戶籍人口規(guī)模>常住人口規(guī)模（王寧，2018年）[3]。

《國(guó)家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃（2014—2020年）》提出2020年戶籍人口城鎮(zhèn)化率與常住人口城鎮(zhèn)化率差距縮小兩個(gè)百分點(diǎn)左右，實(shí)現(xiàn)1億農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口和其他常住人口落戶城鎮(zhèn)的發(fā)展目標(biāo)。農(nóng)民工群體，2018年已達(dá)到288億人，其中在鄉(xiāng)外就業(yè)的外出農(nóng)民工達(dá)173億人，總量增加、增速回落。在經(jīng)過(guò)一個(gè)較長(zhǎng)時(shí)期的適應(yīng)和調(diào)整后，“農(nóng)民工”這一特殊群體將為“新型市民”和“職業(yè)農(nóng)民”所取代。農(nóng)民對(duì)留在農(nóng)村還是進(jìn)城的行為決策，判斷依據(jù)主要是對(duì)其轉(zhuǎn)移效益與留守收益的比較;當(dāng)轉(zhuǎn)移效益>留守收益時(shí)，選擇進(jìn)城務(wù)工。農(nóng)民工轉(zhuǎn)移效益的來(lái)源主要是其打工的工資收入。

中國(guó)快速城鎮(zhèn)化的主要矛盾是常住人口城鎮(zhèn)化率與戶籍人口城鎮(zhèn)化率存在較大差異的問(wèn)題，需要推進(jìn)農(nóng)民工市民化。市民化能力本質(zhì)上源于農(nóng)民工的經(jīng)濟(jì)能力，即工資收入。提高市民化能力，需要找到對(duì)農(nóng)民工工資起核心作用的因素。哪些因素影響到農(nóng)民工工資，農(nóng)民工的工資差異如何，其中最能解釋工資差異的是什么因素，對(duì)于處于經(jīng)濟(jì)和城市發(fā)展相對(duì)弱勢(shì)的四川省，其農(nóng)民工的相關(guān)情況如何，處于什么水平，未來(lái)應(yīng)如何行動(dòng)更為有利有效？本文選取四川省作為欠發(fā)達(dá)地區(qū)代表，北京市作為發(fā)達(dá)地區(qū)代表，同時(shí)與全國(guó)農(nóng)民工作為平均水平及城鎮(zhèn)戶籍勞動(dòng)力情況作為市民化的目標(biāo)水平相比較。本研究結(jié)果對(duì)于指導(dǎo)欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)民工，從工資的影響因素及工資差異的來(lái)源上針對(duì)性地提高相關(guān)因素達(dá)到有效提高工資，進(jìn)而提高農(nóng)民工市民化的目標(biāo)有一定指導(dǎo)意義。

二、文獻(xiàn)回顧

蔡昉（2018年）[4]分析了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的經(jīng)典理論及在中國(guó)的具體情況，指出目前需進(jìn)行戶籍及農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模制約這兩個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的改革，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移。盧鋒（2012年）[5]對(duì)1979—2010年中國(guó)農(nóng)民工工資水平進(jìn)行了匯總估測(cè)，發(fā)現(xiàn)呈增長(zhǎng)總趨勢(shì)，其名義貨幣工資和實(shí)際工資指數(shù)年均增長(zhǎng)率分別為約97%、約10%。毛學(xué)峰、劉靖（2016年）[6]探討了盧鋒研究數(shù)據(jù)的可比性問(wèn)題。

關(guān)于農(nóng)民工工資影響因素。劉林平、張春泥（2007年）[7]在分析工資決定因素基于古典經(jīng)濟(jì)學(xué)社會(huì)-經(jīng)濟(jì)因素、馬克思政治經(jīng)濟(jì)學(xué)勞動(dòng)力價(jià)值的價(jià)格（生理-歷史/社會(huì)要素）、新古典主義（人力資本理論）、社會(huì)資本理論、制度理論等基礎(chǔ)上，將農(nóng)民工工資影響因素分為人力資本、社會(huì)資本、企業(yè)制度和社會(huì)環(huán)境4個(gè)部分22個(gè)變量，利用2006年珠三角調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。劉士杰（2011年）[8]在人力資本和社會(huì)資本基礎(chǔ)上加入職業(yè)流動(dòng)影響共8個(gè)變量，采用分位數(shù)回歸分析了2008年北京、上海、天津和廣州四個(gè)城市的調(diào)查數(shù)據(jù)。中國(guó)人民銀行成都分行調(diào)查統(tǒng)計(jì)處課題組（2011年）[9]對(duì)2010年四川省農(nóng)民工工資水平及其影響因素分析驗(yàn)證了人力資本的密切相關(guān)關(guān)系。江金啟等（2016年）[10]利用CHIP2009數(shù)據(jù)分析了專用性培訓(xùn)的工資促進(jìn)作用。蒯鵬州等（2015年）[11]采用多元有序logit回歸模型從個(gè)人特征、人力資本、社交網(wǎng)絡(luò)三方面對(duì)2013年調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。李國(guó)正（2016年）[12]分析了戶籍的影響，王春超等（2017年）[13]分析了社會(huì)資本的影響。張敏（2017年）[14]考察了技能培訓(xùn)的影響。盧海陽(yáng)、鄭旭媛（2019年）[15]從議價(jià)能力的角度進(jìn)行了分析。事實(shí)上，不同行業(yè)、職業(yè)、地區(qū)、性別、種族之間的工資形成了差別。黃乾（2009年）[16]分析了穩(wěn)定就業(yè)和非穩(wěn)定就業(yè)的差異。李超海（2015年）[17]通過(guò)珠三角、長(zhǎng)三角調(diào)研數(shù)據(jù)分析了地區(qū)因素的影響。李明艷等（2017年）[18]分析了性別因素的影響。

關(guān)于農(nóng)民工工資差異。主要為農(nóng)民工與城鎮(zhèn)職工間差異及農(nóng)民工群體內(nèi)部工資差異。城鄉(xiāng)戶籍群體間存在系統(tǒng)性工資差異。邢春冰（2008年）[19]分析2005年全國(guó)人口普查數(shù)據(jù)，月收入和小時(shí)收入分別為城鎮(zhèn)的80%、64%。田豐（2010年）[20]依據(jù)2008年中國(guó)社會(huì)狀況綜合調(diào)查，城鎮(zhèn)職工比農(nóng)民工年、月、小時(shí)收入分別高316%、119%、262%。陳珣、徐舒（2014年）[21]從動(dòng)態(tài)同化角度研究，不同初始工資的農(nóng)民工需經(jīng)10～58年才能達(dá)到城鎮(zhèn)同等水平。

mk=1vkμkμyT（yk）+mk=1vkμkμylnμkμy=W+B。（5）其中，W=mk=1vkμkμyT（yk），表示k個(gè)組不等值n的加權(quán)平均，通常被認(rèn)為是總的收入差距值的組內(nèi)差距部分。B=mk=1vkμkμylnμkμy，表示總收入差距值的組間差距部分。W和B的權(quán)數(shù)vkμkμy為第k組收入占總收入的份額。通過(guò)組內(nèi)差距和組間差距的分解，找到因素特征差異的貢獻(xiàn)率。

（二）實(shí)證

第一步，找到工資的影響因素及其影響程度。目前研究中工資的影響因素分析采用眀瑟模型較多（田豐，2010年;嚴(yán)善平，2011年）[20][37]。為消除異方差（未通過(guò)BP檢驗(yàn)等），采用加權(quán)最小二乘法WLS進(jìn)行修正，可決系數(shù)R2提高到98%以上;為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性，進(jìn)行變量替換和樣本替換等，如將教育程度替換成教育年數(shù)、年齡區(qū)間替換年齡、實(shí)際健康替換自評(píng)健康等，其余變量估計(jì)系數(shù)與之前差異不大，估計(jì)結(jié)果保持較好的一致性。模型估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。由于年齡因素對(duì)工資的影響并非完全遞增，而是到達(dá)一個(gè)峰值后下降，與工作經(jīng)驗(yàn)相似，但取值范圍大，影響變動(dòng)小，增加年齡平方變量后，估計(jì)系數(shù)變化不大，具有較好的穩(wěn)健性。為簡(jiǎn)化研究在這里將年齡連續(xù)變量替換為年齡區(qū)間變量：相應(yīng)擬合程度和變量顯著性都得到提高，方差膨脹系數(shù)VIF均值小于2、最大值小于10，說(shuō)明解釋變量間不存在多重共線。

四川省農(nóng)民工工資影響因素有住宿、培訓(xùn)、教育、工作崗位、所屬行業(yè)、工作經(jīng)驗(yàn)。參加組織、性別、年齡、健康、婚姻、日小時(shí)數(shù)和月休天數(shù)沒(méi)有通過(guò)初始模型顯著性檢驗(yàn)，而婚姻變量沒(méi)有通過(guò)修正模型顯著性檢驗(yàn)?？赡艿脑蚴浅跏寄Ｐ妥R(shí)別出最主要的影響因素，修正模型識(shí)別出對(duì)被解釋變量影響較弱的因素如婚姻變量。

從表2可以看出，四川省的所有顯著影響因素的估計(jì)系數(shù)大部分高于其他樣本群，即這些因素對(duì)工資的影響程度都較高。說(shuō)明四川省的工資水平處在較低的發(fā)展階段，彈性較大，變量小的變化能引起較大的工資改變?，F(xiàn)實(shí)情況正是如此，基于報(bào)酬遞增遞減規(guī)律，當(dāng)事物處于較低發(fā)展階段，各要素報(bào)酬遞增;當(dāng)達(dá)到一定階段后大量的投入只能帶來(lái)產(chǎn)出少量增加甚至下降。工作崗位對(duì)各樣本群（以下用簡(jiǎn)稱）的影響程度為：四川>全國(guó)>北京>城鎮(zhèn)，這與群體發(fā)展程度的假設(shè)相一致;教育的影響程度為：四川>全國(guó)>城鎮(zhèn)>北京，說(shuō)明教育的影響隨發(fā)展程度的提高比其他變量報(bào)酬遞減得慢，即教育變量的影響在城鎮(zhèn)戶籍勞動(dòng)力樣本中不減反增;行業(yè)變量的影響為：全國(guó)>四川>北京>城鎮(zhèn)，說(shuō)明所屬行業(yè)對(duì)農(nóng)民工群體的影響還是較大的，但隨著發(fā)展程度逐漸弱化。眀瑟模型的回歸系數(shù)其經(jīng)濟(jì)意義代表某因素的工資收益率或回報(bào)率，工作經(jīng)驗(yàn)為連續(xù)變量，而其他為按類型區(qū)分的虛擬變量，故工作經(jīng)驗(yàn)的系數(shù)較小，反映每增加1年工作經(jīng)驗(yàn)，月工資對(duì)數(shù)的增加比率;2013年四川農(nóng)民工工作經(jīng)驗(yàn)回報(bào)率為26%，北京為22%，全國(guó)與城鎮(zhèn)戶籍勞動(dòng)力均為19%，工作經(jīng)驗(yàn)的影響北京突出、總趨勢(shì)下降。

第二步，差異分解，找到差異的來(lái)源。通過(guò)基尼系數(shù)計(jì)算得到2013年四川省農(nóng)民工工資差異各因素解釋程度G′，通過(guò)泰爾指數(shù)分解計(jì)算得到工資差異各因素貢獻(xiàn)率T′（表3）?；嵯禂?shù)法是按照個(gè)人一組，泰爾指數(shù)法是按照因素分組分解，二者分解結(jié)果有一定差別，但對(duì)因素的解釋和貢獻(xiàn)作用分析基本一致。四川省農(nóng)民工工資差異各因素作用程度，工作經(jīng)驗(yàn)、崗位、行業(yè)、教育程度的基尼系數(shù)G′解釋程度和泰爾指數(shù)T′貢獻(xiàn)率較高，均在2%以上，即這些因素帶來(lái)更大的工資差異分布。

四川省農(nóng)民工工資差異來(lái)源與北京市和全國(guó)農(nóng)民工平均水平、全國(guó)目標(biāo)水平比較分析發(fā)現(xiàn)，總系數(shù)顯示各樣本差異大?。撼擎?zhèn)>全國(guó)>北京>四川。即2013年四川省農(nóng)民工的工資差異程度分異最小，而全國(guó)城鎮(zhèn)戶籍勞動(dòng)力工資差異的變化程度最大。這與現(xiàn)實(shí)情形一致，發(fā)達(dá)區(qū)的工資分異高于不發(fā)達(dá)區(qū)，全國(guó)范圍的差異高于區(qū)域范圍。北京農(nóng)民工工資差異最主要的來(lái)源是行業(yè)因素，說(shuō)明北京農(nóng)民工的就業(yè)分布較為集中，因此行業(yè)壟斷造成了重要的工資差異。農(nóng)民工工資差異最主要來(lái)源是性別和教育因素，全國(guó)平均水平顯示出性別歧視于工資的影響依然較大、而教育的影響越發(fā)重要。未來(lái)目標(biāo)水平（全國(guó)城鎮(zhèn)戶籍勞動(dòng)力）顯示差異影響較大的因素依次有教育程度、工作經(jīng)驗(yàn)、單位性質(zhì)、性別、行業(yè)、崗位，均在1%以上;教育程度成為工資差異的最主要來(lái)源，這也是未來(lái)的主流趨勢(shì)。從發(fā)展的視角來(lái)看，北京市和城鎮(zhèn)戶籍勞動(dòng)力樣本代表著較先進(jìn)和引領(lǐng)性的發(fā)展趨勢(shì)，雖然四川省樣本顯示2013年工作經(jīng)驗(yàn)仍是最重要的工資差異來(lái)源，但未來(lái)教育程度不同造成的工資差異超越工作經(jīng)驗(yàn)是大勢(shì)所趨。在較低的發(fā)展階段，工作任務(wù)相對(duì)簡(jiǎn)單、工作經(jīng)驗(yàn)帶來(lái)的操作熟練性等能得到較高回報(bào);而對(duì)于較為發(fā)達(dá)階段，簡(jiǎn)單對(duì)量的需求為質(zhì)的提升所代替，因而更需要教育帶來(lái)勞動(dòng)力素質(zhì)的提高。

一個(gè)有意思的發(fā)現(xiàn)，在“城鎮(zhèn)戶籍勞動(dòng)力”樣本中“參加組織”變量的工資影響估計(jì)系數(shù)（表2）和工資差異作用率（表3）均為負(fù)，即其他條件不變情況下、加入中國(guó)共產(chǎn)黨與民主黨派的工資低于無(wú)黨派勞動(dòng)者的工資，這與“農(nóng)民工”樣本情況相反。可能的解釋是，現(xiàn)實(shí)中城鎮(zhèn)戶籍勞動(dòng)力入黨比例較大，且大多在黨政機(jī)關(guān)、事業(yè)單位等公共管理與服務(wù)單位，其收入以嚴(yán)格的“科層制”收入為主并附有其他非貨幣福利，所以名義工資低于無(wú)黨派勞動(dòng)者;但“農(nóng)民工”群體中入黨勞動(dòng)者為精英分子，數(shù)量少、收入高，所以名義工資高于無(wú)黨派勞動(dòng)者工資。

具體分析代表人力資本的兩個(gè)連續(xù)變量工作經(jīng)驗(yàn)和教育年數(shù)，結(jié)合比較樣本數(shù)據(jù)，2013年四川省農(nóng)民工市場(chǎng)“工作經(jīng)驗(yàn)”對(duì)工資的影響程度和差異貢獻(xiàn)均高于“教育年數(shù)”，但隨著城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場(chǎng)一體化，農(nóng)民工教育水平的逐步提高，勞動(dòng)力市場(chǎng)對(duì)教育程度的區(qū)分度將逐步提高，不同教育程度造成的工資差異有超過(guò)工作經(jīng)驗(yàn)的態(tài)勢(shì)。

進(jìn)一步進(jìn)行分位數(shù)回歸，通過(guò)不同分位數(shù)上的系數(shù)分布不同，來(lái)考察和驗(yàn)證工資差異情況及穩(wěn)健性。其結(jié)果與表3的收入差異分解結(jié)果基本一致，這里列出了工作經(jīng)驗(yàn)和教育年數(shù)的分位數(shù)系數(shù)分布情況（圖1）。工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)各群體不同分位數(shù)的影響差異較大，其中四川農(nóng)民工工作經(jīng)驗(yàn)隨工資的提高影響增加，而北京和城鎮(zhèn)戶籍勞動(dòng)力工作經(jīng)驗(yàn)的影響在逐步降低;教育年數(shù)對(duì)工資的影響趨勢(shì)較為一致，呈現(xiàn)逐步上升的總趨勢(shì)，且影響水平四川處于最低，城鎮(zhèn)戶籍勞動(dòng)力樣本教育年數(shù)對(duì)工資的影響程度最高。驗(yàn)證了工作經(jīng)驗(yàn)隨工資增長(zhǎng)影響下降，而教育年數(shù)隨工資增長(zhǎng)上升的總體趨勢(shì)。同時(shí)，工作經(jīng)驗(yàn)和教育年數(shù)的分位數(shù)分布與劉士杰（2011年）[8]的研究趨勢(shì)基本一致。

[19]邢春冰：《農(nóng)民工與城鎮(zhèn)職工的收入差距》，《管理世界》2008年第5期。

[20]田豐：《城市工人與農(nóng)民工的收入差距研究》，《社會(huì)學(xué)研究》2010年第2期。

[21]陳珣、徐舒：《農(nóng)民工與城鎮(zhèn)職工的工資差距及動(dòng)態(tài)同化》，《經(jīng)濟(jì)研究》2014年第10期。

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[26]邢春冰、羅楚亮：《農(nóng)民工與城鎮(zhèn)職工的收入差距——基于半?yún)?shù)方法的分析》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2009年第10期。

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[34]馮毅、李實(shí)：《農(nóng)民工的工資差距及其變動(dòng)》，《中國(guó)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題》2013年第4期。

[35]鄧曲恒、王亞柯：《農(nóng)民工的工作條件與工資收入：以補(bǔ)償化工資差異為視角》，《南開(kāi)經(jīng)濟(jì)研究》2013年第6期。

[36]馮虹、魏士洲：《淺談從收入分配入手解決在京農(nóng)民工問(wèn)題》，《北京聯(lián)合大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會(huì)科學(xué)版）》2008年第1期。

[37]嚴(yán)善平：《中國(guó)大城市勞動(dòng)力市場(chǎng)的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型——對(duì)2003年、2009年上海就業(yè)調(diào)查的實(shí)證分析》，《管理世界》2011年第9期。

The Impact Factors and Differences of Migrant Workers

Wages in Chinas Lessdeveloped Regions

——Based on Comparative Study of Sichuan Province， Beijing and Countrywide Data

LI Xiaofeng1， HUANG Xing1，2

（1.College of Economics and Management， China Agricultural University， Rural Leisure Tourism and Risk

Management Research Center， Beijing 100083， China; 2. School of Land Resources，

China West Normal University， Nanchong 637009， China）

Abstract： Chinas urbanization mainly depends on the citizenization of agricultural migrant population， and the root is to achieve the economic capacity of migrant workers. The less-developed regions with outflow pattern become the main source of urbanization population. Based on the survey data of migrant workers of Sichuan province in 2013， together with the survey data of Beijing and CHIP2013 data， using comparative method， through econometrics methods as Multiple Linear Regression， Mincer income function， Gini coefficient decomposition， Theil index decomposition and Quantile Regression， this article analyzes the impact factors of migrant workers wages and the differences in Sichuan province， and those cases at the same time in Beijing， in China， or of urban registered labors. The results show that accommodation， training， post， industry and work experience are the dominant factors affecting the wages of migrant workers in Sichuan， and appear certain differences compared with those about Beijing and the national average. Moreover， for migrant workers in Sichuan province， working experience still makes leading impacts on wage differences， while post， training and education have great significant impacts on wages. Then based on the above analysis， this paper puts forward some suggestions for migrant workers themselves in Sichuan and relevant government departments.

Key words：wages of migrant workers; impact factors; differences of wages; comparative study

（責(zé)任編輯劉永俊）

[收稿日期]2019-07-30

[基金項(xiàng)目]中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)基金“遷移模式對(duì)農(nóng)民工消費(fèi)的影響研究”（項(xiàng)目編號(hào)：2018TC047）;西華師范大學(xué)英才基金“深度城市化下基于工資影響的農(nóng)民工動(dòng)態(tài)演進(jìn)研究”（項(xiàng)目編號(hào)：17YC107）。

[作者簡(jiǎn)介]李曉峰（1978—），男，天津人，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授、博士生導(dǎo)師;黃星 （1979—），女，四川南充人，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院博士研究生，西華師范大學(xué)國(guó)土資源學(xué)院副教授。