王海晨 方大春 張 凡

一、引言與文獻回顧

自Schultz（1961）［1］首次從勞動者能力的角度系統(tǒng)論證了人力資本投資在促進經(jīng)濟增長、提高勞動者收入等方面的作用后，人力資本投資日益成為國內(nèi)外學者的研究熱點。部分學者將人力資本投資作為解釋變量以研究其對于收入（趙海、彭代彥，2009［2］；朱韻潔、于蘭，2011［3］；呂娜、鄒薇，2015［4］）、代際收入流動性（李勇輝、李小琴，2016［5］）、勞動力轉(zhuǎn)移（闕春萍、許文興，2009［6］）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（李勝、陳曉春，2009［7］；巫和懋、馮仕亮，2014［8］）等的影響。

而人力資本投資本身具有非理性的經(jīng)濟特點（姚樹榮、張耀奇，2001［9］），在很大程度上受到社會文化、道德觀念和個人性格特點、價值觀念、健康狀況等因素的影響（程承坪，2001［10］）。其中，人力資本生命周期的演變是分析人力資本投資影響因素的前提和基礎，對人力資本投資有著深遠的影響（向志強，2002［11］）。同時，收入作為消費支出的前提，在城鄉(xiāng)居民進行人力資本投資決策的過程中，占據(jù)著舉足輕重的地位。農(nóng)村居民作為低收入人群，其對于人力資本投資的意愿與收入水平正相關(guān)（馬雙、譚繼軍，2014［12］；何亦名，2014［13］），因此收入便成為掣肘人力資本質(zhì)量提高的關(guān)鍵因素（陳斌開、曹文舉，2013［14］；劉唐宇，2014［15］；鈔小靜、沈坤榮，2014［16］）。而農(nóng)村居民收入與城鎮(zhèn)居民收入之間的差距于人力資本投資而言，是互為因果、相互影響的關(guān)系（謝勇、徐倩，2004［17］），這種差距的存在使得城鄉(xiāng)人力資本質(zhì)量兩極分化，進而擴大了城鄉(xiāng)收入差距（靳衛(wèi)東，2007［18］；楊曉軍，2013［19］），且這種影響還具有代際傳遞性（馬萬里、李齊云，2013［20］）。貿(mào)易開放度的提高對一國居民來說既是機遇也是挑戰(zhàn)，Long等（2007）［21］、Falvey等（2010）［22］認為貿(mào)易開放度的提高有利提高高技能勞動者報酬，促進勞動者進行人力資本投資。嚴偉濤、盛丹（2014）［23］和李坤望、陳維濤等（2014）［24］通過微觀數(shù)據(jù)分析表明貿(mào)易開放度的提高不利于勞動者進行人力資本投資。而余官勝（2009）［25］通過理論模型分析發(fā)現(xiàn)貿(mào)易開放度與人力資本投資之間存在著“U”型非線性的關(guān)系。人力資本投資同時還受到政府投資政策與投資體制（張艷華，2007［26］）、市場化程度（詹新宇，2012［27］）、產(chǎn)業(yè)集聚程度（林靈、閻世平，2015［28］）等多種因素的影響。

通過對現(xiàn)有文獻的梳理發(fā)現(xiàn)，人力資本投資對于經(jīng)濟增長的貢獻不言而喻，其自身也受到諸多因素的影響，但鮮有學者從收入不確定性的角度探討其對農(nóng)戶人力資本投資的影響。就長期和大部分地區(qū)而言，農(nóng)民的主要收入來源于土地經(jīng)營和農(nóng)業(yè)收入（張紅宇，2002［29］），而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中面臨自然和市場雙重風險（王樂君、寇廣增，2017［30］），這無疑增加了收入不確定性。因此，厘清農(nóng)村居民收入的不確定性與人力資本投資的關(guān)系，有利于提升農(nóng)戶人力資本的綜合素質(zhì)和抵御不確定風險的能力、打破農(nóng)村貧困的窘境，以“造血”而不單是“輸血”的方式徹底解決農(nóng)村居民收入低的問題，縮小貧富差距。

本文通過對現(xiàn)有不確定性度量方法優(yōu)缺點的比較，嚴格遵守不確定性的定義，選取更為科學的測算方法，先從不確定性的程度出發(fā)，定量分析“收入不確定性”對于農(nóng)戶人力資本投資的影響以及這種影響是否存在空間效應。其次，將這種不確定性按照定義劃分為兩個方向，具體分析“優(yōu)于預期”的正向不確定性與“劣于預期”的負向不確定性對農(nóng)戶人力資本投資的影響效果。最后，引入行為經(jīng)濟學中的前景理論，探究農(nóng)戶對于收入不確定性的心理狀態(tài)是否會影響其人力資本投資的決策。而這種心理狀態(tài)具有極強的主觀色彩，無法直接度量，但在客觀上通過引入適當虛擬變量，可間接將這種不確定性心理狀態(tài)劃分為“減弱”和“未減弱”兩種狀態(tài)。因此，本文將會從不確定性的程度、方向、以及心理狀態(tài)這三個維度，全面考察收入不確定性對于農(nóng)戶人力資本投資的影響，以期為提升農(nóng)戶人力資本質(zhì)量、縮小收入差距提供客觀依據(jù)。

二、收入不確定性的量化與計量模型

（一）收入不確定性的量化

自Hall（1978）的隨機游走假說將不確定性引入生命周期-持久收入假說之后，預防性儲蓄假說、流動性約束假說、緩沖庫存假說、過度敏感性假說等相關(guān)理論都將收入不確定性視為重要變量之一。而這一變量如何科學、準確地度量，便成了這些理論、假說中對不確定性產(chǎn)生何種影響以及以何種方式產(chǎn)生影響的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

通過對現(xiàn)有文獻的梳理，本研究將收入不確定性度量的方法劃分為四類。

第一類：調(diào)查問卷法。即通過調(diào)查問卷測算被調(diào)查者對未來預期不確定性的感知程度，并據(jù)此衡量不確定性的大小。如Giucca（1992）［31］通過調(diào)查戶主對未來收入不確定性的主觀感知來度量被調(diào)查者的收入不確定性大??；朱信凱（2005）［32］采用問卷形式測量農(nóng)戶對未來生活的信心程度，從而反映被調(diào)查者的收入不確定性程度。這種方法能夠最直接有效地獲取到人們對于收入不確定性的感知程度，但是主觀性也較強，并且存在很多技術(shù)性困難。

第二類：代理指標法。即通過某一指標如失業(yè)率、收入增長率等代理指標來測度收入的不確定性。周京奎（2012）［33］用失業(yè)率衡量收入不確定性，趙西亮、梁文泉等（2013）［34］將居民總收入中工資性收入之外的經(jīng)營性收入、財產(chǎn)性收入和轉(zhuǎn)移性收入占居民總收入的比重作為居民收入不確定性的代理指標。這種方法的優(yōu)點在于收集數(shù)據(jù)較為容易，且具有一定的科學性，但是對于收入不確定性指標衡量過于間接和單一，可能與實際會有較大的偏差。

第三類：采用與收入相關(guān)數(shù)據(jù)的方差或標準差等形式進行度量。Haurin（1991）［35］使用收入標準差來代表收入不確定性，李波（2015）［36］使用預期家庭收入的方差來表示家庭收入的不確定性，羅楚亮（2004）［37］采用暫時性收入的平方測度收入不確定性。這種方法的優(yōu)點在于可以測算出指標的差異程度，但也只能反映收入不確定性的某一方面特征，需要其它變量如失業(yè)率等輔助。

第四類：通過計算收入的預期值與實際值的差額來度量收入不確定性。臧旭恒、裴春霞（2004）［38］利用各省人均GDP增長率的趨勢值與實際值之間的差額的絕對值和平方度量收入不確定性。相較于前三類方法，該方法與不確定性的概念最為吻合，但是該方法未剔除人們預期之內(nèi)的收入波動，這無疑放大了居民收入的不確定性程度。因為根據(jù)奈特（2005）［39］對“不確定性”的定義，可以預期到的收入波動不屬于收入不確定性范疇，只有人們沒有預期到的收入波動才是真正意義上的收入不確定性。

因此，按照不確定性的定義，要對我國農(nóng)村居民的收入不確定性進行較為科學的量化，需將農(nóng)村居民預期到的收入變化剔除，僅考慮未預期到的收入變化對人力資本投資的影響。本文利用農(nóng)村居民人均純收入①，計算出“預期收入離差率”來衡量農(nóng)村居民的收入不確定性。具體測算方法如下：

式中，Yet表示第t年的預期收入，Yt-1代表農(nóng)村居民上一年的實際人均純收入，rt為可預期到的第t年的收入增長率。由于農(nóng)村居民的綜合素質(zhì)不高且非農(nóng)就業(yè)穩(wěn)定性較差，收入增長率rt一般選用每3年農(nóng)村居民的實際收入 Yt增長率的平均值來表示［40］［41］，其公式為：

通過式（2）可以計算出第t年的預期收入Yet，并根據(jù)已知的實際收入和預算收入計算出“預期收入離差EDt”。其計算公式如下：

考慮到不同年份的收入水平是不同的，而相同的“預期收入離差率”可能對不同收入水平的農(nóng)村居民產(chǎn)生不同的影響（羅楚亮，2006［37］；田青、高鐵梅，2009［43］），這就使得各年份之間的預期收入離差率缺乏可比性。因此在式（3）的基礎上我們引入“預期收入離差率”（EDRt）來度量農(nóng)村居民收入的不確定性。計算公式如下：

根據(jù)式（4），我們可以測算出農(nóng)村居民的收入不確定性。圖1所展示的是全國農(nóng)村居民2001—2013年預期收入離差率，可以看出該數(shù)值時而為正時而為負。正負號所反映的是不確定性對于農(nóng)戶收入的影響方向。當EDRt數(shù)值為正，即農(nóng)村居民發(fā)生了預期之外的收入增長，屬于“優(yōu)于預期”的正向不確定性；而當EDRt數(shù)值為負，則表示農(nóng)村居民的收入未達到預期的目標，屬于“劣于預期”的負向不確定性。

（二）計量模型

本文選取我國30個省級行政區(qū)（不包含西藏、香港、澳門、臺灣地區(qū)，下同）2001—2013年的面板數(shù)據(jù)，同時對變量取對數(shù)以消除異方差，建立基礎模型1：

其中，ln Eit表示農(nóng)村居民的教育人力資本投資②，Ai為個體固定效應向量，Xit是控制變量向量，β是控制變量回歸系數(shù)向量，θ是預期收入離差率的回歸系數(shù)。所有向量的下標中i表示個體，t表示時間。

利用模型1可以分析出收入不確定性程度（包括方向和數(shù)值大?。θ肆Y本投資影響的綜合效果?，F(xiàn)有的研究中，不確定性的度量多為恒大于0的指標，因此僅能反映單一方向的影響。而本文采用EDRt所度量的收入不確定性，不僅有數(shù)值的大小，還有正負方向性。假設當農(nóng)村居民的收入出現(xiàn)了預期之外的增長時，農(nóng)村居民的不確定性心理會減弱，對未來的生活也會更有信心，會增加人力資本的投資；而當農(nóng)村居民的收入未達到預期目標，農(nóng)村居民的不確定性心理增強，會增加預防性儲蓄同時減少人力資本的投資。

圖1 全國農(nóng)村居民各年預期收入離差率

要想進一步分解收入不確定指標EDRt的大小和方向?qū)θ肆Y本的不同影響，需要對模型1中的系數(shù)θ進一步劃分，本文在此基礎上，參照 Mankiw（1990）［44］、Darkos（2002）［45］、孔東民（2005）［46］和戴麗娜（2010）［47］的做法，構(gòu)造虛擬變量Dummy。當EDRt＜0時，即農(nóng)村居民收入未達到預期目標，收入發(fā)生了意外的減少，屬于“劣于預期”的負向不確定性，此時Dummy取值為0；當EDRt＞0時，即農(nóng)村居民的收入發(fā)生了預期之外的增長，屬于“優(yōu)于預期”的正向不確定性，此時Dummy取值為1。將Dummy帶入模型1，可得到用于分析收入不確定性方向?qū)r(nóng)村居民人力資本投資的影響模型2：

在模型2中，θ1表示的是“優(yōu)于預期”的正向不確定性對農(nóng)村居民人力資本投資的影響程度，而θ2所表示的是“劣于預期”的負向不確定性對農(nóng)村居民人力資本投資的影響程度。

圖2 前景理論的損失規(guī)避

同時，考慮到農(nóng)村居民對于收入不確定性的心理變化對人力資本投資的影響，本文引入了行為經(jīng)濟學中的“前景理論”（如圖2），將不確定性的心理（增強或減弱）量化，并以上期不確定性水平作本期的參照點設立虛擬變量Ht來反映農(nóng)村居民不確定性心理的“損失規(guī)避”，從而探究這種不確定性心理狀態(tài)對于農(nóng)村居民人力資本投資的影響是否存在。

當 EDRt-EDRt-1＞0（EDRt＞0）或 EDRt-EDRt-1＞0（EDRt＜0）時，Ht取值為 1；當 EDRt-EDRt-1≤0（EDRt＞0）或 EDRt-EDRt-1≤0（EDRt＜0）時，Ht取值為0。Ht為1時，說明農(nóng)村居民處于不確定性心理減弱的狀態(tài)，因為預期的正向（負向）收入比例增加（減少）；而當Ht取值為0時，即表示農(nóng)村居民處于收入不確定心理未減弱的狀態(tài)，因為預期的正向（負向）收入比例減少（增加）。拓展后建立的模型3如下：

虛擬變量Ht的加入，有利于我們觀察農(nóng)村居民在收入發(fā)生不確定性變化之后，其心理變化對于人力資本投資的影響。

（三）數(shù)據(jù)說明

本文實證部分選用了我國2001—2013年的面板數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國人口統(tǒng)計年鑒》以及中國基礎地理信息網(wǎng)（獲取國土面積）。所有涉及價格因素影響的變量都已利用消費價格指數(shù)進行調(diào)整，人均GPD數(shù)據(jù)已利用GDP平減指數(shù)進行調(diào)整，并都以2001年為基期。變量的具體說明如下。

（1）被解釋變量：農(nóng)戶人力資本投資（Eit），包括教育投資、健康投資和遷移投資。本文選取農(nóng)村居民家庭平均每人文教娛樂消費支出作為教育人力資本的衡量指標。為盡可能消除異方差，同時增強回歸參數(shù)的經(jīng)濟學意義，將變量取對數(shù)處理。

（2）解釋變量：本文使用預期收入離差率（EDRt）來衡量收入不確定性的程度，并通過控制變量Dummy的加入來測度不確定性的方向，以及通過控制變量H的加入來測度不確定性心理因素。

（3）控制變量。綜合現(xiàn)有關(guān)于人力資本投資的研究文獻，本文選取如下可能影響農(nóng)戶對教育人力資本投資的變量。城鎮(zhèn)人口比重city（%）反映城鎮(zhèn)化水平；平均受教育年限edu（年）反映農(nóng)村人力資本狀況〔平均受教育年限的測量方法參照姚先國、張海峰（2008）［48］及駱永民、樊麗明（2012）［49］的相關(guān)方法，將各個不同層次受教育的人數(shù)除以6歲以上的人口數(shù)，再對結(jié)果賦以不同的權(quán)重，具體為文盲及半文盲1.5、小學6、初中9、高中12、大專及以上17〕；第一產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重first（%）反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀況；農(nóng)村人口老齡化程度old（%），以65歲以上人口占總?cè)丝诒戎貋矸从吃摰貐^(qū)老齡化程度；人均GDP（元），人均GDP相較于GDP總產(chǎn)值來說，更能反映經(jīng)濟發(fā)展狀況。

本文所選用的全部變量的描述性統(tǒng)計見表1。

表1 所有變量的描述性統(tǒng)計

三、實證結(jié)果與分析

（一）不確定性程度對農(nóng)戶人力資本投資的影響

不確定性程度對農(nóng)戶人力資本投資的影響如表2所示。

表2 不確定性程度對農(nóng)戶人力資本投資影響的回歸結(jié)果

通過表2的個體固定效應回歸結(jié)果可以看出，收入不確定性的程度對于農(nóng)戶的人力資本投資有著顯著的負向影響，但是該結(jié)果存在顯著異方差、截面相關(guān)以及誤差自相關(guān)。同時，本文采用了人均受教育年限這一控制變量，而這一變量可能會受到人力資本投資的影響，因此我們運用系統(tǒng)GMM兩步法（以下簡稱SYSGMM）解決模型的內(nèi)生性問題。結(jié)果表明，無論是個體固定效應還是SYS-GMM回歸結(jié)果，EDR對于農(nóng)戶人力資本投資都顯著為負，即隨著農(nóng)戶收入不確定性程度的增大，農(nóng)戶會增加預防性儲蓄，減少消費支出，從而降低對教育人力資本的投資。這一結(jié)果符合生命周期假說。

控制變量在個體固定效應與SYS-GMM回歸結(jié)果中都十分顯著，而個體固定效應的符號與SYS-GMM符號不一致?；诨镜慕?jīng)濟學理論，我們認為SYS-GMM的回歸結(jié)果更為可取，同時，在對收入不確定性方向與大小進行SYS-GMM回歸的結(jié)果也與該結(jié)果一致，這也佐證了SYS-GMM的回歸結(jié)果更具有穩(wěn)定性和說服力。其中，人均GDP對農(nóng)戶人力資本投資的影響顯著為正，而教育人力資本投資一直作為影響人均GDP的關(guān)鍵因素，其自身也受到人均GDP的影響，且這種影響與人均GDP同向變動；第一產(chǎn)業(yè)占比越大，農(nóng)民對于農(nóng)業(yè)收入的依賴程度越大，而農(nóng)業(yè)收入的不確定性因素很大，因此對于預防性儲蓄會增加，從而減少了人力資本投資；人口老齡化會給后代創(chuàng)造更多人力資本投資的機會，刺激經(jīng)濟增長（Fougere＆Merette，1999［50］）。

在此基礎上，本文還加入了空間自回歸模型（SAR），以期探究空間因素是否會影響農(nóng)戶人力資本投資。由表2可知，空間自回歸系數(shù)ρ在5%的顯著性水平下通過了檢驗，說明因變量存在空間自相關(guān)性，即相鄰區(qū)域農(nóng)戶對于人力資本的投資會對本地區(qū)農(nóng)戶的人力資本投資產(chǎn)生影響；回歸系數(shù)為正，意味著省際的空間效應表現(xiàn)為趨同效應，即農(nóng)村人力資本投資會通過要素資源流動的空間地理傳導機制，對其相鄰地區(qū)的農(nóng)戶人力資本投資產(chǎn)生顯著的促進作用。

（二）不確定性方向?qū)r(nóng)戶人力資本投資的影響

以上是對模型1的分析，僅考察收入不確定性對于農(nóng)戶人力資本投資的綜合影響。改進后的模型2，將收入不確定性細分為正、負兩個方向，研究正負不確定性對于人力資本投資的不同影響。

表3 不確定性方向和心理因素對農(nóng)戶人力資本投資影響的實證結(jié)果

續(xù)表3

表3給出了不確定性方向以及心理因素對農(nóng)戶人力資本投資影響的實證結(jié)果，從中我們可以看出，不論是“優(yōu)于預期”的正向不確定性Dummy*EDR還是“劣于預期”的負向不確定性（1-Dummy）*EDR對于農(nóng)戶人力資本投資的影響均為負值，且都通過了顯著性檢驗。這意味著不論農(nóng)戶收入是否達到預期，其對于人力資本投資都會減少，不確定性對于農(nóng)戶人力資本存在著顯著的抑制作用?？刂谱兞吭谀Ｐ?中符號、系數(shù)值和顯著性水平變化不大，說明了該模型的回歸結(jié)果具有較強的穩(wěn)健性。

（三）不確定性心理對農(nóng)戶人力資本投資的影響

模型3通過加入虛擬變量Ht，可以將農(nóng)戶對于收入不確定性變動的心理量化。當Ht為1時，表示不確定性心理處于減弱狀態(tài)；而當Ht為0時，則表示不確定性心理處于未減弱狀態(tài)。從表3可以看出，H*EDR以及（1-H）*EDR對于農(nóng)戶人力資本投資的影響都為負，且顯著性高。這意味著農(nóng)戶始終懷著一顆不確定性的心理，不論當期的收入相較于上一年出現(xiàn)了預期之外的增或減，其對于教育人力資本的投資始終會減少。除此之外，模型3中的控制變量顯著性水平仍舊很高，有較高的穩(wěn)健性。

四、結(jié)論與對策建議

本文通過對收入不確定性的量化，將收入的不確定性分解為程度、方向和心理因素，并利用面板數(shù)據(jù)，對各省市自治區(qū)的收入不確定性進行了度量。在此基礎上，考查不確定性的程度、方向和心理因素對農(nóng)戶人力資本投資的影響。通過系統(tǒng)的分析和檢驗，我們得到以下結(jié)論：

（1）收入不確定性的程度對于農(nóng)戶人力資本投資的影響顯著為負，即農(nóng)戶對于未來的不確定性，會選擇增加預防性儲蓄而減少人力資本投資的措施來應對；收入不確定性的方向?qū)r(nóng)戶人力資本投資的影響顯著為負，不論是“優(yōu)于預期”的正向不確定性，還是“劣于預期”的負向不確定性，都會使得農(nóng)戶提高消費支出的警惕性，減少對農(nóng)戶人力資本的投資；同時，農(nóng)戶對于收入不確定性所表現(xiàn)出的心理因素，對人力資本投資的影響也為負，即不論農(nóng)戶的心理處于減弱或是未減弱的狀態(tài)，其對于教育人力資本的投資始終會減少。

（2）通過對空間因素的考量，我們發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶人力資本投資存在顯著的空間自相關(guān)性，即相鄰地區(qū)農(nóng)戶對于人力資本的投資會對本地區(qū)農(nóng)戶人力資本投資決策產(chǎn)生影響，且表現(xiàn)出一種趨同效應。

針對以上結(jié)論，我們提出以下政策建議：

（1）保障農(nóng)村居民的收入穩(wěn)定、減少農(nóng)民收入波動。未來收入的不確定性會對農(nóng)戶的人力資本投資產(chǎn)生較大的干擾，從而引發(fā)農(nóng)民的預防性儲蓄，出現(xiàn)非理性消費行為。因此，需要完善市場機制、穩(wěn)定物價、保證供需平衡，降低預期收入離差率，避免農(nóng)民收入的較大波動，促使農(nóng)民敢于擴大當期消費。還需通過宣傳教育科學消費觀，鼓勵農(nóng)戶打破傳統(tǒng)和非理性的消費觀念，引導其科學積極地消費。

（2）平衡各省市自治區(qū)的發(fā)展水平和完善市場機制是提高農(nóng)戶人力資本投資的重要途徑。人力資本投資具有較強的空間自相關(guān)性，會受到其它相鄰地區(qū)發(fā)展水平的干擾。因此，政府在制定和實施提高人力資本投資的舉措時，需充分考慮到地區(qū)間的協(xié)調(diào)和合作，利用空間溢出效應，實現(xiàn)政策作用的最大化。

注釋：

① 本文的核心解釋變量收入不確定性是通過農(nóng)村居民人均純收入計算所得，因2013年之后的統(tǒng)計口徑發(fā)生了變化，各地區(qū)農(nóng)村居民純收入的數(shù)據(jù)無法獲取到，故所選用的數(shù)據(jù)截止到2013年。

② 根據(jù)勞動經(jīng)濟學相關(guān)理論，教育是投資回報率最高的人力資本投資。因此，本文選取農(nóng)村居民家庭平均每人文教娛樂消費支出作為教育人力資本投資的衡量指標。

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