第二、三产业生产总值之和与农民工资性收入关系透析

第二、三产业生产总值之和与农民工资性收入关系透析李振国,席建国(信阳师范学院,河南信阳464000)摘　要:我国农民的纯收入主要来源于家庭经营性收入和工资性收入。

在VAR模型基础上,分析了现阶段农民工资性收入与我国第二、三产业的生产总值之和同步发展变化情况,并阐述了它们相互变动对自身和对方影响程度的传导机制。

并以此为依据,提出农民工资性收入与第二、三产业生产总值之和应协整发展。

关键词:农民;工资性收入;第二、三产业生产总值;协整中国分类号:F304.8;F062.9 文献标识码:A 文章编号:1008-2506(2007)05-0020-05 改革迄今,我国经济社会发展取得了巨大成就,尤其是第二、三产业推动G DP迅速增长。

然而,农民是否从中得到了实惠,在多大程度上享受到了改革成果?不少学者以各自的方法予以论证,其中,关于农民收入的研究成果颇多,但从工资性收入视角的研究成果较少。

姬便便从农民收入构成与变化趋势方面进行研究,认为农民增收的主要,提出了加快城镇化步伐,促进农民增收的建议[1]。

盛来运认为农民收入增长结构发生了根本变化:1997年后主要靠工资性收入增长推动;但目前出现了减缓的态势,建议在保证农业收入稳定增长的同时,强化非农收入增长[2]。

翁贞林和朱述斌则以江西为例,从影响农民收入增长的因素中选取7个主要因素与农民收入进行多元回归分析建立模型,并定量分析影响因素的作用程度,认为提高城镇化水平能使农民快速增收[3]。

宋元梁和肖卫东运用向量自回归模型,发现城镇化与农民增收之间存在着较强的正向交互响应,且长期的响应作用程度更显著、更稳定,也建议以城镇化促进农民增收[4]。

段庆林从微观角度研究认为,农民工资性收入1983年～1993年主要取决于户均劳动力数量与受教育年限;1994年～2000年主要取决于劳动力受教育年限与外出打工人数比重[5]。

聂传定与路彦从定量视角分析认为,农民人均纯收入主要源于家庭经营性收入和工资性收入,提高农民工受教育程度对增加农民工资性收入具有紧迫性[6]。

以上的加快城镇化以提高农民工资性收入等观点无疑是可信的。

但农民中不同的阶层从城镇化进程中得到的收入不同,同一阶层的不同收入在总收入中所占比例也不尽相同。

而农民的工资性收入大多来自第二、三产业,因此研究农民工资性收入与第二、三产业生产总值之和之间的关系便成为必要。

■收稿日期:2007209222■基金项目:河南省教育厅人文社会科学研究项目(2005-GH-110)■作者简介:李振国(19482),男,河南潢川人,信阳师范学院政法学院当代马克思主义研究所教授,经济与管理学院兼职教授,硕士生导师;席建国(19832),男,河南渑池人,信阳师范学院经济与管理学院2005级硕士研究生。

一、变量与样本数据在第二、三产业生产总值与农民工资性收入的协整关系研究中,我们用HE代表两产业生产总值之和,GZ XSR代表农民工资性收入。

数据来源于历年的《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。

因为改革开放真正始于1980年,随后的三年改革主要在农村进行,这四年的数据不具有一般性,故选择1983年～2005年为样本期。

因为直接从统计年鉴获得的数据没有经过价格指数的平抑,为避免通货膨胀或其他导致价格变化的因素带来的影响,各指标用不变价格表示。

采用以1978年为基期的价格指数,第二、三产业分别用各自的价格指数平抑,然后加总得HE;对农民工资性收入用G DP指数平抑得GZXSR。

为消除平抑后数据中可能存在的异方差和避免因数据变化带来的剧烈波动,对各变量取对数,记LNHE和LNGZXSR分别为HE和GZXSR的对数值。

二、实证分析1.单位根检验运用Evie ws5.0软件,对LNGZXSR、LNHE的单位根进行ADF检验,采用A I C准则和SC准则确定最佳滞后阶数,差分序列的检验类型按相应原则确定,见表1。

由表1可知,LNGZXSR、LNHE的ADF检验统计量均大于显著性水平1%、5%时的临界值,所以不能拒绝原假设,序列LNGZXSR、LNHE都存在单位根,是非平稳的。

所以,应将序列LNGZXSR、LNHE分别进行一阶差分,得到DLNGZXSR、DLN2 HE,再对其进行单位根检验。

表1中的数据显示, DLNGZXSR的ADF检验统计量小于显著性水平5%的临界值,P值为010160,为平稳序列;DLNHE 的ADF检验统计量略小于显著性水平5%的临界值,P值为010555,它也是平稳序列。

以上单位根检验结果表明,非平稳序列LNG2 Z XSR、LNHE经过一阶差分后平稳,即LNGZ XSR ～I(1),LNHE～I(1)。

2.建立向量自回归模型(VAR)由上,序列DLNGZXSR、DLNHE都不存在单位根,是平稳的。

故可以用其样本数据建立VAR (P)模型。

根据A I C和SC取值最小的准则,经过多次试验,将变量滞后期选择为4,见表2。

表1　变量的单位根检验变量(C,T,K)ADF统计量1%临界值5%临界值检验结果LNGZXSR(C,T,1)-2.355066-4.467895-3.644963不稳定LNHE(C,T,1)-2.116140-4.467895-3.644963不稳定DLNGZXSR(0,0,0)-2.477255-2.679735-1.958088稳定DLNHE(C,0,1)-2.966898-3.808546-3.020686稳定注:C和T分别表示截距和时间趋势,K代表滞后阶数,D代表一阶差分。

表2　模型滞后期的选择Lag Log L LR FPE A I C SC HQ0-3.041699NA0.0060040.5601890.6591190.573830 157.89185101.5559 1.08e-05-5.765761-5.468970-5.724837 261.51310 5.230700 1.15e-05-5.723678-5.229027-5.655472 366.39311 5.964458 1.11e-05-5.821457-5.128945-5.725969 481.5387415.14563 3.59e-06-7.059860-6.169488-6.937090 582.506060.752357 6.14e-06-6.722895-5.634663-6.572843 将LNGZXSR和LNHE的滞后4期的值作为内生变量,Johansen协整方程检验表明有协整方程存在。

采用向量自回归方法估计该模型,运行结果见以下方程: LNGZ XS R=0155954745783LNGZ XS R(-1)+0122182488483LNGZ XS R(-2)+0132725562593LNGZ XS R(-3)+ 0126365777863LNGZ XS R(-4)+111272286953LNHE(-1)-112244399133LNHE(-2)+112098550263LNHE(-3)-111932638993LNHE(-4)-019966129038LNHE=-0144082932133LNGZ XS R(-1)-0120410509113LNGZ XS R(-2)-0127315531283LNGZ XS R(-3)+ 0110604412033LNGZ XS R(-4)+114613677273LNHE(-1)-0195187324383LNHE(-2)+0193242059333LNHE(-3)-0120377063553LNHE(-4)+11116413102 从以上方程可知,LNGZ XSR主要受自身滞后1期和LNHE滞后4期的影响,自身滞后4期的系数都为正,说明工资性收入具有刚性。

LNHE主要受LNGZXSR滞后1期和自身滞后1期的影响, LNGZXSR的前3期系数都为负,一定程度上说明工资性收入对HE有负面影响。

方程整体拟合程度很高,分别为01990455和01998926。

31格兰杰(Granger)非因果关系检验当变量非平稳时,任何两个相互无关的变量可能产生虚假的因果关系,因此有必要对两变量进行Granger非因果关系检验,以确定它们之间相互影响的方向。

由于检验结果对滞后期的选择有时很敏感,不同的滞后期可能产生不同的结果,一般而言,要进行不同滞后期的检验,以模型中随机干扰项不存在序列相关的滞后期长度选择滞后期。

这里选择滞后期为4,检验结果见表3。

根据原假设“第二、三产业生产总值之和不能Granger引起农民工资性收入”被推翻,结果证明,拒绝它犯第一类错误的概率是0.0005,表明在99%置信水平下,第二、三产业生产总值之和能Granger引起农民工资性收入,即第二、三产业生产总值之和是农民工资性收入变化的Granger 原因。

对原假设“农民工资性收入不能Granger引起第二、三产业生产总值之和”也被推翻,结果证明,拒绝它犯第一类错误的概率是010721,表明在90%置信水平下,农民工资性收入能Granger引起第二、三产业的生产总值之和,即农民工资性收入也是第二、三产业生产总值之和的Granger原因。

表3　Granger非因果关系检验原假设卡方统计量自由度P值第二、三产业生产总值之和不能Granger引起农民工资性收入15.0775620.0005农民工资性收入不能Granger引起第二、三产业生产总值之和5.25855620.0721 4.模型稳定性检验对一个VAR模型来说,检验其是否稳定,主要是检验它的所有特征根是否全部落入单位圆内。

如果落入,则模型稳定;只要有一个特征根没落入单位圆内,则模型是不稳定的。

对我们建立的VAR模型,其特征根分布情况见图1。

从图1可知,该模型的特征根全部落入单位圆内,说明模型是稳定的。

也就是说,农民工资性收入与第二、三产业生产总值之和有稳定的长期关系。

5.脉冲响应分析脉冲响应函数用于衡量来自随机干扰项一个标准差大小,冲击对内生变量当前和未来值的影响,从而揭示模型中各内生变量对冲击的响应。

图2～图5给出了两变量自身和相互的冲击后的响应,图6和图7给出了两变量在对方单位标准差冲击后的积累效应。

其中虚线为响应函数值加或减两倍标准差的置信带;横坐标代表追踪期数,纵坐标表示因变量对各变量的响应大小。

图1　模型特征根的分布 首先,看LNHE对自身一个标准差大小的新息冲击的响应,LNHE在起初的1年会有一个正的响应;随后一直下降,大约在第7年达到谷底;然后恢复,大约第12年到达峰顶,构成了一个变化周期。

以后,LNHE以纵坐标0的位置振荡,且冲击作用逐步消退。

这与实际也是符合的,当第二、三产业生产总值之和遭遇一个正的外部冲击后,首先引起它们总值增加;随着各种社会资源的充分利用,增长受到限制,盲目的扩张开始走向没落,经济总量下降;当人们对经济重新充满希望时,经济开始复苏,逐渐走上发展。