一、引言

1978年改革開放以來，中國成長為世界第二大經(jīng)濟體，農(nóng)村居民收入大幅度增加，農(nóng)村貧困率快速下降，這主要應歸功于中國工業(yè)化的成功。

從產(chǎn)業(yè)結構變遷角度看，農(nóng)林牧漁業(yè)和采掘業(yè)占中國GDP的比重由1978年的27.7%逐漸下降到2021年的6.7%。與此相反，服務業(yè)所占比重同期由24.6%穩(wěn)步增加到54.9%。而工業(yè)占整個GDP的比重一直保持在45%左右，只是近年略有下降。

在剔除價格因素后，從1978年到2021年，我國農(nóng)林牧漁業(yè)和采掘業(yè)增加值年均增長率約為4.38%，遠低于GDP年均增長率9.16%，非農(nóng)產(chǎn)業(yè)增加值年均增長率則達到10.15%。

由此可見，農(nóng)業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟增長、農(nóng)民收入提高的推動作用極為有限。

換句話說，中國農(nóng)村居民收入的持續(xù)增加不得不依賴非農(nóng)產(chǎn)業(yè)提供的就業(yè)機會，以及中國工業(yè)化的不斷推進。

由圖5可以看出,將16個風力發(fā)電機置于同一個風場時,風電輸出峰值為24 MW,谷值為零,波動性很大,并網(wǎng)后對系統(tǒng)可靠性的影響較大。分別置于兩個風場時,風電輸出峰值為19 MW,谷值為零,波動性相對于只有單個風場時減小。置于4個風場時,風電輸出峰值為20 MW,谷值為2 MW,波動性減小,風電輸出曲線更為平滑,并網(wǎng)后對系統(tǒng)可靠性的影響較小。因此可以得出結論:通過增設風電場數(shù)目可以減小風電輸出功率的波動,使得風電輸出曲線更為平滑。但為了評估增設風電場數(shù)目對電力系統(tǒng)可靠性的影響,還需要通過MATLAB仿真,得到對應的系統(tǒng)可靠性數(shù)據(jù)。

為了進一步驗證交互雙模自適應無跡卡爾曼濾波算法的性能，測速電機主軸的運動狀態(tài)采用式(19)表示的機動性更強的變速模型M2和恒速模型M1交替的形式，采用蒙特卡洛方法仿真200 ms(其中，41-90 ms以及111-160 ms采用變速模型，變速因子ζ分別為1和-1，其余步采用恒速模型。仿真結果如圖8至圖10所示。

改革開放以來，我國逐漸形成了以深圳、廣州、東莞、佛山等為中心的珠三角工業(yè)區(qū)，以及以上海為龍頭、以江蘇和浙江為腹地的長三角工業(yè)區(qū)。

J.Lin, J.Zhang, “China: Learning to Catch Up in a Globalized World,” in A.Oqubay, K.Ohbo, eds., : , , ,Oxford: Oxford University Press, 2019,pp.149～172.

然而，中國各地區(qū)工業(yè)化發(fā)展水平參差不齊。為描述我國各地區(qū)工業(yè)化變化軌跡，對應CHIP數(shù)據(jù)年份，比較了1980年、1988年、1995年、2002年、2007年、2013年、2018年各省份工業(yè)化發(fā)展水平。如果按1980年500億元、1988年1000億元、1995年2000億元、2002年5000億元、2007年1萬億元、2013年2萬億元、2018年2.5萬億元非農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的標準劃分，能夠進入工業(yè)發(fā)展前列的省份大體可以劃分為珠三角經(jīng)濟區(qū)(廣東省)、長三角經(jīng)濟區(qū)(上海、江蘇、浙江)、環(huán)渤海經(jīng)濟區(qū)(遼寧、河北、北京、天津、山東)，以及長江中游經(jīng)濟區(qū)(湖南、湖北、河南、四川、重慶)等四大工業(yè)較為發(fā)達的經(jīng)濟區(qū)。

福建在1995年時進入工商業(yè)較為發(fā)達的省份行列。2018年時安徽省的非農(nóng)產(chǎn)值接近上述標準，似乎可以劃入長三角經(jīng)濟區(qū)。這四大經(jīng)濟區(qū)各省市的鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)發(fā)展水平也比較高。2018年非農(nóng)產(chǎn)值最為突出的省份分別為廣東(超過9萬億元)、江蘇(接近9萬億元)、山東(超過7萬億元)、浙江(超過5萬億元)；改革開放以來，以上四個省份的鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值歷年來也居于全國各省市的前列。概括起來說，中國的工業(yè)發(fā)展基本由沿海省份和沿長江省份主導。如果進一步從FDI和出口

(或者說國際化角度)來看，那么就只剩下珠三角工業(yè)區(qū)和長三角工業(yè)區(qū)可以稱為中國的工業(yè)化、高技術、國際化前沿地帶。但是近年來，安徽、湖南、湖北、河南、四川、山東等省份在出口方面增長很快。

我國工業(yè)化的迅速推進，帶來了就業(yè)崗位和農(nóng)民工進城務工的迅猛增長。中國政府于1984年開始允許農(nóng)村居民進城務工，1990年進城農(nóng)民工總數(shù)有1500萬人，2003年進一步達到9800萬人。

截至2021年底，全國農(nóng)民工總量達到2.93億人，其中進城農(nóng)民工約1.72億人。

可以說，進城務工逐漸成為農(nóng)村勞動力的主要就業(yè)手段。全國農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告結果顯示，2009年東、中、西部地區(qū)吸納農(nóng)民工數(shù)量占全國農(nóng)民工的比例分別為67.80%、16.00%、15.30%；2021年東部地區(qū)吸納農(nóng)民工比例下降到51.73%，中、西部地區(qū)則分別上升到21.29%、21.47%。其中，長三角地區(qū)、珠三角地區(qū)是吸納農(nóng)民工就業(yè)的主要地區(qū)，2009年長三角、珠三角地區(qū)吸納農(nóng)民工數(shù)量占全國農(nóng)民工數(shù)量的比例分別為24.14%、21.40%；近年來長三角、珠三角吸納農(nóng)民工數(shù)量小幅下降，但這兩個地區(qū)吸納農(nóng)民工的比例之和依然保持在30%以上；2021年長三角、珠三角吸納農(nóng)民工的比例分別為18.25%、14.42%。

這說明最近十年東南沿海地區(qū)吸納的農(nóng)民工比例逐漸降低，而中西部地區(qū)吸納農(nóng)民工的比例穩(wěn)步上升。長三角和珠三角吸引海量農(nóng)民工就業(yè)是我國工業(yè)化領先發(fā)展地區(qū)對其他省份經(jīng)濟輻射的主要渠道。

制造業(yè)中心對各省農(nóng)戶收入的輻射作用主要通過以下途徑傳導：一是各地區(qū)農(nóng)村勞動力到制造業(yè)中心打工；二是制造業(yè)中心產(chǎn)業(yè)升級致使勞動密集型產(chǎn)業(yè)向其他內(nèi)陸省份轉(zhuǎn)移；三是隨著制造業(yè)中心的大發(fā)展，周邊地區(qū)的土地價格、房租、物價不斷上漲，因而當?shù)剞r(nóng)戶在土地出讓、房屋租賃、農(nóng)產(chǎn)品銷售方面獲得了不斷增加的收益；四是制造業(yè)中心通過技術溢出、資本溢出等方式影響其他地區(qū)工業(yè)化與整體經(jīng)濟發(fā)展，進而影響農(nóng)村家庭勞動收入。一般而言，與制造業(yè)中心的距離本身會影響農(nóng)村勞動力通勤或流動成本、技術溢出與知識溢出程度、信息成本、農(nóng)產(chǎn)品市場需求規(guī)模等。

M.Fujita, P.Krugman, A.Venables, :,, , MIT Press Books, 2001, pp.283～285;L.Hering,S.Poncet,“Market Access and Individual Wages:Evidence FromChina,”Université Paris1 Panthéon-Sorbonne(Post-Print and Working Papers), 2010.

換句話說，制造業(yè)中心對其他省份農(nóng)戶收入的輻射作用會隨著距離制造業(yè)中心的遠近而變化。與制造業(yè)中心空間距離的增加會導致農(nóng)戶家中勞動力的流動成本增加，信息與技術傳導減弱，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移減少。另一方面，工業(yè)化的發(fā)展也可能造成農(nóng)業(yè)資源流走，對制造業(yè)中心附近的農(nóng)戶福利產(chǎn)生負向作用。

根據(jù)以上論述，筆者提出以下三個本文將著重考察的議題或推斷：第一，改革開放的前10年，中國工業(yè)化過程中鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)以及城市民營企業(yè)的大發(fā)展為農(nóng)村勞動力提供更多的非農(nóng)就業(yè)機會，拓寬了其就業(yè)渠道，直接增加農(nóng)戶收入。

鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)發(fā)達的省份如廣東、江蘇、浙江等通過吸引大量附近農(nóng)村勞動力就業(yè)，而帶動了農(nóng)村居民收入的提高。第二，中國改革開放和工業(yè)化的前沿——珠三角和長三角地區(qū)長期持續(xù)地吸引了數(shù)以千萬計的外來人口特別是進城務工農(nóng)民，因而珠三角和長三角的高質(zhì)量和高水平經(jīng)濟增長帶動了農(nóng)村居民家庭收入的大幅提高。此外，2001年中國加入世界貿(mào)易組織，中國經(jīng)濟國際化加速，促使珠三角和長三角地區(qū)進一步升級為中國制造業(yè)和高新科技產(chǎn)業(yè)的中心，從而帶動了整個中國經(jīng)濟的發(fā)展和包括農(nóng)民工在內(nèi)的就業(yè)。由于珠三角和長三角地區(qū)港澳臺資企業(yè)、外資企業(yè)及中國本土高新科技企業(yè)聚集，勞動生產(chǎn)率較高，工資水平也較高，因而這兩個地區(qū)對全中國的技術及非技術勞動力都具有較強的吸引力。中國地域廣闊，距離這兩個地區(qū)越近，交通及回鄉(xiāng)探親成本也就越低。因而，距離這兩個地區(qū)較近省份到這兩個地區(qū)就業(yè)的農(nóng)民工越多。換句話說，珠三角和長三角吸引農(nóng)民工和提高農(nóng)戶收入的輻射能力會隨著地理距離的增加而衰減。第三，隨著珠三角、長三角等東南沿海地區(qū)工業(yè)技術的升級換代、這些地區(qū)生活成本(進而工資)的提高以及對環(huán)境重視程度的提高，很多中低技術企業(yè)被迫西遷進入我國中西部各省份，從而也帶動農(nóng)民工就近在本省就業(yè)。此外，安徽、湖南、湖北、河南、四川等長江經(jīng)濟帶省份的崛起，也帶動了本省和附近省份農(nóng)民工就業(yè)和收入的提高。

改革開放以來，中國經(jīng)濟發(fā)展的最偉大成就無非是中國成功實現(xiàn)了工業(yè)化以及廣大農(nóng)村居民收入水平的大幅度提高。為此，本文擬用1988—2018年跨度30年的CHIP農(nóng)村抽樣入戶調(diào)查數(shù)據(jù)，考察改革開放以來中國制造業(yè)中心快速發(fā)展對農(nóng)戶收入的影響狀況。本文首先通過分析CHIP數(shù)據(jù)1988—2018年跨度30年、內(nèi)涵六個年份的農(nóng)戶收入函數(shù)中各省虛擬變量系數(shù)與制造業(yè)中心省份的差距及其變化趨勢來考察工業(yè)化對農(nóng)戶收入的影響。其次，通過計算上述年份各省農(nóng)戶收入函數(shù)中省份虛擬變量回歸系數(shù)(廣東省為對比變量)和對應省份工業(yè)化水平變量之間相關系數(shù)的辦法，考察各省工業(yè)化水平對當?shù)剞r(nóng)戶收入的影響。再次，在上述年份農(nóng)戶收入函數(shù)中構造各省農(nóng)戶所在地與制造業(yè)中心的公路通行距離變量或者鐵路通行所用時間變量直接考察制造業(yè)中心對農(nóng)戶收入的輻射作用及其衰減狀況。最后，考慮到農(nóng)戶收入與各省農(nóng)戶所在地與制造業(yè)中心的公路通行距離變量或者鐵路通行所用時間變量之間的關系可能呈非線性關系，我們用半?yún)?shù)回歸中的廣義可加模型進一步考察制造業(yè)中心對農(nóng)戶收入的非線性輻射作用及其衰減狀況。

二、研究方法與數(shù)據(jù)說明

借鑒區(qū)域經(jīng)濟學的相關概念，本文將工業(yè)化中心發(fā)展對周邊農(nóng)戶人均收入存在正向影響定義為“輻射作用”，反之則為“虹吸作用”。距離變量的系數(shù)則可以在一定程度上反映制造業(yè)中心對農(nóng)戶的外部性，若距離系數(shù)為正則表明制造業(yè)中心對農(nóng)戶人均收入存在凈虹吸作用，若距離系數(shù)為負則表明制造業(yè)中心對農(nóng)戶人均收入存在凈輻射作用。盡管21世紀以來中國交通迅猛發(fā)展尤其是高鐵的大面積投入使用大大縮短了普通人出行所用時間，然而農(nóng)戶與制造業(yè)中心的地理距離沒有任何改變。為了反映這一變化，我們還在影響農(nóng)戶收入線性回歸方程中使用了農(nóng)戶到達制造業(yè)中心鐵路客運旅行所用時間變量來刻畫中國交通狀況的改善對農(nóng)戶收入的影響。

因此，本土學者在開展工作重塑研究時，應深入探索工作重塑行為與個人和組織創(chuàng)新績效的關系及其作用機制，促進管理理論研究服務于我國經(jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)實需要。

中國工業(yè)化過程中影響中國農(nóng)村居民家庭收入的主要因素應該包括：家庭勞動力情況(包括非農(nóng)就業(yè)占勞動力的比例、勞動力性別、勞動力年齡均值、勞動力年齡均值的平方、勞動力平均受教育年限)，家庭結構(包括家庭規(guī)模、勞動力個數(shù)、戶主性別、少數(shù)民族)，家庭人均耕地面積以及所在省份。其余控制變量包括農(nóng)戶政府部門干部個數(shù)占總勞動力的比例、黨員個數(shù)占家庭人口數(shù)的比例。本文的基礎計量模型如下：

=

+

+

+

(1)

其中，

為農(nóng)戶人均收入的對數(shù)，

為家庭中非農(nóng)就業(yè)人數(shù)占總勞動力的比例，

為前文所述的其他控制變量，

為殘差項。

本文則在(1)式基礎上進一步分別加入農(nóng)村勞動力與當?shù)亟?jīng)濟中心、上海、廣東的距離來間接討論城市與發(fā)達地區(qū)如何通過工業(yè)化發(fā)展吸納農(nóng)村勞動力進而影響農(nóng)戶收入的問題。

(2)

其中，

為農(nóng)戶

所在地

與經(jīng)濟中心、制造業(yè)中心(如當?shù)厥?、上海、廣東等)距離的對數(shù)，Ф

為地區(qū)層面的控制變量，包括非農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結構、對外開放程度、固定資產(chǎn)投資比例和交通密度。為避免內(nèi)生性問題，本文所有地區(qū)的控制變量均為滯后一期數(shù)據(jù)。

2.1 兩組新生兒3種疾病初篩率比較 研究組篩查134 886例，對照組篩查128 828例。研究組新生兒的CH、PKU和G6PD缺乏癥的初篩率(97.78%)均明顯高于對照組(92.05%)，差異有統(tǒng)計學意義(χ2=4 539.07，P<0.05)。

1.工業(yè)化對農(nóng)戶收入影響的線性農(nóng)戶收入函數(shù)回歸分析

在FLUDW的數(shù)據(jù)ETL抽取層中，設計了7個抽取器來實現(xiàn)相應的7個文件數(shù)據(jù)的抽取，再根據(jù)數(shù)據(jù)庫模型中各關系表的依賴關系，確定各個抽取器的執(zhí)行順序，具體如表1。

本文的一個重要假說是：距離是影響制造業(yè)中心對農(nóng)戶輻射效應的重要因素，在空間輻射效應的作用下，我們預期與制造業(yè)中心的距離對農(nóng)戶收入的影響可能存在非線性關系。為檢驗這種關系是線性還是非線性，利用半?yún)?shù)回歸模型即廣義可加模型

T.Hastie, R.Tibshirani, “Generalized Additive Models,” , vol.1, no.3,1986,pp.297～310.

對上述問題進行了非線性回歸分析。為考察農(nóng)戶與市場之間距離對農(nóng)戶收入影響是否具有非線性特征，我們假定該變量為非線性變量，其他解釋變量都作為線性解釋變量來處理。模型如下：

(

(

|

,

,

))=

+

+

+

(

)+

Ф

(3)

其中，

(·)為連接函數(shù)，假定其形式為

(

(

|

,

,

))=

(

|

,

,

)，

(·)為非參變量的平滑函數(shù)。

對于涉農(nóng)資金，規(guī)范了公開公示的主體、內(nèi)容、時間、地點，按規(guī)收集上傳數(shù)碼照片等影像資料，確保鄉(xiāng)鎮(zhèn)財政資金接受社會監(jiān)督、在陽光下安全高效運行。

2.數(shù)據(jù)說明

本文使用1988年、1995年、2002年、2007年、2013年、2018年等六個年份的CHIP農(nóng)村抽樣入戶調(diào)查數(shù)據(jù)，跨度30年，涵蓋了中國工業(yè)化迅猛發(fā)展的最主要時期，該數(shù)據(jù)反映了我國農(nóng)村居民家庭收入的變化趨勢以及工業(yè)化進程對其的影響。Riskin等、Li和Sato、Gustafsson等、李實等對各年的CHIP入戶調(diào)查數(shù)據(jù)及其結果進行了詳細介紹。

C.Riskin, R.Zhao, S. Li, ’ : , New York:M.E.Shape, 2001,pp.1～30; S.Li, H.Sato, , , London and New York: Routledge Curzon, 2006,pp.1～36; B.A.Gustafsson, S.Li, T.Sicular, , New York: CUP,2008, pp.1～41;李實、岳希明等：《中國收入分配格局的最新變化》，中國財政經(jīng)濟出版社，2013年；李實、岳希明等：《中國收入分配格局的最新變化——中國居民收入分配研究》，中國財政經(jīng)濟出版社，2018年，第1～49頁。

為避免異常值的影響，本文對收入變量進行了上下1%縮尾處理。農(nóng)戶與省會城市、上海、廣東的公路交通距離來自百度地圖，為推薦行駛路線中的最短距離；考慮到不同年份路網(wǎng)不同，本文還搜集了調(diào)查年份前一年農(nóng)戶所在地(最近)火車站分別到省會、上海、廣東火車站的運行時間，所有數(shù)據(jù)均來自歷年《全國鐵路旅客列車時刻表》。對于火車運行時間的選取，首先我們選取兩地直達車輛中的最短運行時間，若無直達車輛，則選擇換乘路線中的最短時間。其余宏觀變量數(shù)據(jù)均來自歷年各省市統(tǒng)計年鑒、統(tǒng)計公報等。此外，本文中所有涉及價格的數(shù)據(jù)均調(diào)整至2018年可比價格。

表1為部分控制變量的描述性統(tǒng)計。從家庭成員就業(yè)情況來看，1988年農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)占家庭總勞動力人口的比例為10%，后逐步上升到2018年的60%。此外，各地區(qū)至上海、廣東的鐵路客運時間大幅下降。中國鐵路先后在1997年、1998年、2000年、2001年、2004年和2007年進行了六次大提速，且在1997年首次開通快速列車，在2001年、2004年分別增開了特快列車、直達列車，2011年、2012年京滬高鐵和京廣高鐵先后開通。目前，中國“八縱八橫”高速鐵路網(wǎng)已建成運營，長三角、珠三角與京津冀地區(qū)高鐵已連片成網(wǎng)，東中西部和東北部四大區(qū)域也已實現(xiàn)高鐵互聯(lián)互通。鐵路交通的飛速發(fā)展降低了農(nóng)民工的遷移成本，有助于農(nóng)民工跨省非農(nóng)就業(yè)。同時，在進行回歸分析前，本文將農(nóng)戶收入按來源劃分為農(nóng)業(yè)收入、非農(nóng)收入與其他收入等(見表2)，以討論1988—2018年農(nóng)戶收入結構的變化。從1988年到2018年，農(nóng)戶人均收入提高了近5倍，從2715元增長至15625元。農(nóng)戶人均農(nóng)業(yè)收入增長十分緩慢，從1988年的1593元提高到2018年的3460元，僅提高了117.2%，占家庭人均總收入之比由約59%陡降至約22%。但是人均非農(nóng)業(yè)收入在這30年間從568元增加到6873元，提高了11倍，占家庭人均總收入之比由21%陡升至44%。可以說，家庭人均非農(nóng)收入的提高是農(nóng)戶人均收入提高的最主要推動力。城市工業(yè)化的發(fā)展加大了對勞動力的需求，吸引大量農(nóng)村勞動力進城務工，外出打工人員匯回的收入也逐年提高。

三、計量經(jīng)濟學分析結果

(2)半?yún)?shù)回歸模型

(1)從省際農(nóng)戶收入差距角度看制造業(yè)中心對農(nóng)戶收入的影響

在控制了勞動力職業(yè)、人力資本、家庭結構等變量后，農(nóng)戶收入函數(shù)OLS回歸中的省份虛擬變量組的對比變量為廣東省，因而省份虛擬變量系數(shù)表示各省農(nóng)戶人均收入與廣東省農(nóng)戶人均收入的差距。

我們將沿著距離珠三角和長三角由近及遠的順序考察分析各省虛擬變量系數(shù)從1988年到2018年期間的變化狀況，以及工業(yè)化對農(nóng)戶收入的影響。珠三角、長三角所在的廣東、江蘇、浙江等省份，可以稱之為中國大陸的核心經(jīng)濟圈。東臨太平洋的江蘇省可以說是上海的腹地和長三角的組成部分，工業(yè)城市群林立(南京、蘇州、南通、無錫、揚州等)，經(jīng)濟發(fā)達程度不亞于廣東。1988年江蘇農(nóng)戶收入比廣東低21.4%，1995年和2002年該系數(shù)在統(tǒng)計上不顯著(意味著與廣東沒有差別)，2013年江蘇農(nóng)民收入高出廣東10.5%，2018年則高出20.4%。與江蘇一樣，浙江省也是上海的腹地和長三角的組成部分，東臨太平洋，港口貿(mào)易發(fā)達，工業(yè)城市成群(杭州、寧波、溫州、紹興等)，經(jīng)濟發(fā)達程度不遜于江蘇，1988年浙江農(nóng)戶收入比廣東高13%，1995年變成比廣東低19%，2002年和2007年基本與廣東持平。

在1988年到2018年期間的前期，江蘇、浙江的農(nóng)戶收入低于廣東，但是在后期差距開始縮小甚至超過廣東。

此前，公司涉嫌信息披露違法違規(guī)，中國證監(jiān)會決定對公司立案調(diào)查。披露違法強制退市情形，公司股票交易被實行退市風險警示。實行退市風險警示三十個交易日期限屆滿后，公司股票將被停牌，直至深圳證券交易所在十五個交易日內(nèi)作出是否暫停公司股票上市的決定。二級市場上，該股近期走勢維持強勢震蕩，但該消息對于股價后市增加了不確定性，后市注意風險。

珠三角、長三角的臨近地區(qū)包括湖南、福建、江西、安徽等省份，這些省份構成制造業(yè)中心的第二層經(jīng)濟圈。盡管緊鄰廣東，但是由于連綿高山隔斷，作為內(nèi)陸省份的湖南可以稱為中國經(jīng)濟發(fā)展的中部地區(qū)，1988年湖南農(nóng)戶收入與廣東相比沒有差距，但是到1995年比廣東低35%，2002年和2013年該差距穩(wěn)定在34%，2018年下降到29%。江西的情況與湖南類似。1988年內(nèi)陸省份安徽農(nóng)戶收入與廣東農(nóng)戶收入差距為33%，1995年、2002年、2007年該差距分別擴大到40%、45%、51%，但是2013年該差距縮小到33%，2018年進一步縮小到26%。湖南、安徽與廣東的差距在不斷縮小。

距離長三角、珠三角制造業(yè)中心更遠一些的省份主要有山東、湖北、河南等省份，這些省份構成全國性制造業(yè)中心的第三層經(jīng)濟圈。山東省是沿海省份，鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)和出口貿(mào)易發(fā)達(主要出口至韓國、日本)，1988年山東農(nóng)戶人均收入平均比廣東低32.9%，1995年、2002年該差距分別上升到34.0%、38.6%，但在2013年該收入差距縮小至12.9%，

2018年再次降低到10.5%。湖北省為內(nèi)陸省份，但是該省橫跨長江兩岸，省會為擁有九省通衢之稱的武漢，1988年時湖北農(nóng)戶收入與廣東省沒有差別，但是1995年時比廣東低31%，2002年、2007年該差距分別擴大到34%和38%，2013年和2018年該差距有所縮小，分別為25%和30%。河南省跨黃河兩岸，是中華文明發(fā)源地，號稱中國第一人口大省，1988年河南農(nóng)戶收入與廣東省差距為58%，之后不斷縮小，1995年、2002年、2007年、2013年該差距分別縮小到45%、52%、48%和26%，2018年基本與廣東持平，由此可見河南農(nóng)民生活狀況得到大幅度改善。對比之下可以看出，第三層經(jīng)濟圈的農(nóng)戶收入與廣東的差距遠遠大于核心經(jīng)濟圈和第二層經(jīng)濟圈。

各省虛擬變量系數(shù)和所對應省份的人均非農(nóng)產(chǎn)業(yè)增加值的相關系數(shù)在統(tǒng)計上非常顯著，1988年時該相關系數(shù)為0.62，1995年略微下降至0.48，2002年為0.57，2007年陡升到0.92，2013年回落至0.83，在2018年又上升至0.90。這說明如果某樣本省份(例如甘肅省)的非農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平越低，那么該省與廣東農(nóng)戶收入差距越大。反之，某省份(例如江蘇省和浙江省)的非農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平越高，那么該省與廣東省農(nóng)戶收入差距越小。各省人均非農(nóng)業(yè)增加值又可以進一步劃分為人均制造業(yè)增加值和人均服務業(yè)增加值。其中，各省虛擬變量系數(shù)和所對應省份的人均制造業(yè)增加值的相關系數(shù)在2007年達到峰值，1988年相關系數(shù)為0.60，1995年為0.50，2002年更是高達0.76，2007年為0.96，2013年下降到0.69，2018年進一步下降到0.59。除1995年外，各省虛擬變量系數(shù)與所對應省份的人均服務業(yè)增加值的相關系數(shù)在統(tǒng)計上都顯著，1988年相關系數(shù)為0.61，在2002年下降為最低值0.46之后整體呈上升趨勢，2007年為0.84，2013年為0.76，2018年回升至0.86。

長三角、珠三角制造業(yè)中心的末層經(jīng)濟圈應該包括中國西南、西北省份，如云南、貴州、陜西、甘肅、內(nèi)蒙、青海、新疆等。云南地處我國西南邊疆，少數(shù)民族眾多，接壤越南、緬甸，1988年云南農(nóng)戶收入與廣東省差距為7%(僅在10%統(tǒng)計水平上顯著)，1995年、2002年該差距分別擴大到35%和60%，2013年該差距縮小到23%，2018年進一步縮小到20%。甘肅地處我國西北，黃河流經(jīng)該省，2018年時該省農(nóng)戶收入比廣東低41%，1995年該差距擴大到54%，2002年和2013年進一步分別擴大至61%和62%，但是2018年該差距縮小到53%。甘肅省農(nóng)戶收入與廣東省差距是我國西北各省的寫照。

北京作為首都，是全國政治經(jīng)濟文化中心，高科技企業(yè)、金融企業(yè)、高校和研究機構云集，1988年北京農(nóng)戶人均收入平均比廣東高28.8%，在1995年和2002年，北京農(nóng)戶人均收入分別比廣東低13.0%和20.8%；但是2013年北京農(nóng)戶人均收入再次趕超廣東，比廣東高15.7%，2018年這一幅度進一步拉大，比廣東高46.4%。上海、天津的數(shù)據(jù)不全，但從僅有的數(shù)據(jù)上看，也具有類同北京的特征。條件分位數(shù)結果顯示，在2002年前中西部省份與廣東農(nóng)戶人均收入差距逐漸拉大，特別是低收入家庭收入差距更大，而隨后2013年收入差距有所緩解也首先反映在低收入家庭收入差距縮小，在2018年高收入農(nóng)戶收入與廣東差距也有所緩解。

綜上所述，在控制農(nóng)戶職業(yè)選擇、人力資本以及家庭結構等特征后，各省農(nóng)戶與廣東差距在1988年到2002年期間有擴大趨勢，在2002年到2018年期間呈不斷縮小趨勢。21世紀以來造成這種現(xiàn)象的主要因素不外乎：21世紀以來，沿海勞動密集型企業(yè)逐漸向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，包括安徽、重慶、四川、云南、甘肅等中西部省份在內(nèi)的多數(shù)省份與廣東農(nóng)戶人均收入差距在2013年開始緩解，這初步驗證了本文的第三個推斷，即21世紀以來我國勞動密集型產(chǎn)業(yè)逐漸向中西部省份轉(zhuǎn)移帶動了中西部地區(qū)農(nóng)村收入水平的提高。此外，各省農(nóng)戶人均收入仍存在“梯級”差異，以長三角地區(qū)、珠三角地區(qū)為中心，距離其越遠的省份，農(nóng)戶人均收入相對越低，在很大程度上呈現(xiàn)出珠三角、長三角制造業(yè)中心的輻射作用在空間上不斷衰減的現(xiàn)象，這些發(fā)現(xiàn)初步為本文理論假設提供了證據(jù)。

(2)從省份虛擬變量系數(shù)與對應省份工業(yè)化水平之間相關程度看工業(yè)化和農(nóng)戶收入相關關系

農(nóng)戶收入函數(shù)回歸方程中的省份虛擬變量組的對比省份是廣東省，因而某省份虛擬變量系數(shù)表示該省農(nóng)戶收入與廣東省農(nóng)戶收入的相對差距。為探討各省農(nóng)戶人均收入與廣東省差異和其對應省份經(jīng)濟發(fā)展水平的關系，我們就1988年、1995年、2002年、2007年、2013年、2018年各年農(nóng)戶收入函數(shù)回歸方程中的省份虛擬變量回歸系數(shù)與對應省份的人均農(nóng)業(yè)或非農(nóng)業(yè)產(chǎn)值變量之間求相關系數(shù)。首先計算了農(nóng)戶收入OLS回歸中各省虛擬變量系數(shù)與所對應省份的下列經(jīng)濟指標的相關系數(shù)：人均農(nóng)牧漁采掘業(yè)增加值、人均制造業(yè)增加值、人均服務業(yè)增加值、單位鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)產(chǎn)值、人均非農(nóng)產(chǎn)業(yè)增加值、人均外商直接投資額、人均出口額(結果見表3)。在1988年、1995年、2002年、2007年、2013年、2018年等年份中，各省虛擬變量系數(shù)和所對應省份的人均農(nóng)業(yè)增加值之間的相關系數(shù)在統(tǒng)計上都不顯著；換句話說，各省與廣東農(nóng)戶收入差距和各省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)狀況無關。

這時的馱子便滿面通紅，而且也把脖子弄得通紅，舌頭就打起了結，半天說不出話來。然后又有好事者便說，你們呀太不懂事了，你們誰先去拿把算盤來，太多了，馱子一下子記不清，得用算盤來算嘛。

考慮到南水北調(diào)工程基金最終依然由受水區(qū)用水戶承擔，并且地方配套工程建設資金尚未落實，在受水區(qū)用水戶承受能力范圍內(nèi)，建議盡可能通過水費收入償還100%貸款本息，工程建設期滿后南水北調(diào)工程基金不再上繳中央財政用于償還貸款本息，留給地方用于南水北調(diào)配套工程建設，以加快工程的建設進度，盡可能實現(xiàn)主體與配套工程同步建成并發(fā)揮效益。

20世紀80年代，鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)發(fā)展迅猛，吸引了大量農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)，成為農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的主要力量。除2007年外，省份虛擬變量系數(shù)與所對應省份的單位鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)產(chǎn)值的相關系數(shù)均在統(tǒng)計上顯著，1988年為0.47，1995年上升為0.55，2002年略微下降至0.53。到2007年時鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)與農(nóng)戶收入不相關。但2013年回升至0.59，這可能是因為工業(yè)化水平越高的地區(qū)，其農(nóng)村鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)一般也越發(fā)達。這也在一定程度上驗證了本文提出的第一個推斷，即早期鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的發(fā)展與農(nóng)戶增收高度相關。即使在中國追趕型工業(yè)化成功的今天鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)和農(nóng)戶收入依然高度相關。

構成長三角、珠三角制造業(yè)中心的第四層經(jīng)濟圈的省份主要有四川、河北、山西、遼寧等。四川人口眾多，地處內(nèi)陸，交通不便，1988年四川農(nóng)戶收入與廣東省差距為23%，1995年、2002年、2007年該差距分別擴大到40%、48%、58%，但是2013年該差距縮小到40%，2018年進一步縮小到35%。河北農(nóng)戶收入與廣東差距由1995年的64%逐漸縮小到2007年的32%。

山西省的東南黃河沿岸地區(qū)也是華夏文明的發(fā)源地，該省煤炭資源豐富，1988年山西農(nóng)戶收入與廣東省差距為51%，1995年該差距擴大到94%，2002年、2013年該差距分別縮小到57%、58%，2018年進一步縮小到27%。遼寧省地處我國東北最南部，瀕臨渤海和黃海，改革開放前是新中國的重工業(yè)基地，擁有沈陽、鞍山、撫順、本溪、錦州、大連等重工業(yè)城市，1988年遼寧農(nóng)戶收入與廣東省差距為26%，1995年、2002年該差距分別擴大到50%和49%，2013年該差距縮小到32%，2018年進一步縮小到13%?？偠灾?，與珠三角、長三角制造業(yè)中心的核心經(jīng)濟圈、第二三層經(jīng)濟圈相比，第四層經(jīng)濟圈各省農(nóng)戶收入與廣東省的差距更大一些，但是新世紀以來這一差距也有縮小趨勢。

在對外開放初期，我國大多出口勞動密集型產(chǎn)品，主要原因在于整體工資水平低且勞動力素質(zhì)低，因而以港、澳、臺其他東南亞地區(qū)的華僑商人為主體的外商投資建立了大量勞動密集型的制造業(yè)企業(yè)。

J.Lin, J.Zhang, “China: Learning to Catch Up in a Globalized World,” in A.Oqubay, K.Ohbo, eds., : , , , Oxford University Press, 2019,pp.149～172.

2001年中國加入世貿(mào)組織后，外商開始大舉進入中國。出口與外商直接投資的增長提高了對農(nóng)村勞動力的需求。為考察國際化對提高農(nóng)戶收入的影響，我們也計算了省份虛擬變量系數(shù)與所對應省份的人均外商直接投資額、人均出口額的相關關系。就省份虛擬變量系數(shù)與所對應省份人均外商直接投資額之間的相關關系而言，除2013年外，其他五個CHIP調(diào)查年份的相關系數(shù)在統(tǒng)計上都很顯著，1988年為0.64，1995年為0.59，2002年0.64，2007年為0.84，2018年則為0.79。就省份虛擬變量系數(shù)與所對應省份人均出口額之間的相關關系而言，除1995年以外，其他五個年份的相關系數(shù)在統(tǒng)計上都非常顯著，1988年為0.62，2002年為0.67，2007年為0.90，2013年和2018年均為0.80。從1988年到2007年左右，各省外商直接投資額和各省出口額對農(nóng)戶收入的影響一直在不斷提高，之后開始下降?？梢?，2007—2009年美國與其他西方國家的金融危機導致全球整體需求不振，因而外商投資減少、出口增幅減弱；同時也由于為對沖2007—2009年西方金融危機對中國經(jīng)濟的負面作用，中國出臺四萬億投資計劃，大規(guī)模實施高鐵、公路等基礎設施建設，帶來了國內(nèi)總需求的增加。此外，1988年、1995年和2002年，國際化程度(人均出口總額與人均外商直接投資)與農(nóng)戶人均收入差距的相關性隨收入的上升而顯著提升。

綜上所述，在電氣工程的進一步技術優(yōu)化與發(fā)展下，電氣安裝工程在建筑工程中的作用愈發(fā)突出，社會對建筑電氣安裝工程的要求也在不斷發(fā)生改變，建筑電氣安裝工程只有嚴格安裝規(guī)定要求進行相應質(zhì)量控制與管理，才能促使建筑電氣安裝工程的質(zhì)量得到保障。對此，有效加強建筑電氣安裝工程的質(zhì)量控制與管理水平，不僅利于保障建筑電氣安裝工程的整體質(zhì)量，發(fā)揮建筑電氣工程的良好功能性作用，且其對于滿足建筑電氣安裝工程的使用需求也具有較多有利之處。

(1)基礎計量模型

1.2.1 AMH及激素的測定 對于每位患者，均在其治療前的月經(jīng)第1～3天抽取外周靜脈血，4 ℃ 1 500 r/min離心分離上層血清，使用促卵泡生成激素(FSH)測定試劑盒檢測FSH；采用雌二醇(E2)測定試劑盒檢測E2；使用AMH定量檢測試劑盒檢測AMH。所有檢測均由同一實驗室具有相同工作經(jīng)歷人員完成。FSH：3.85～8.78 U/L，AMH：0.24～11.78 ng/mL，E2：24～114 ng/L，所有試劑盒批內(nèi)及批間變異小于5%。

2.制造業(yè)中心對農(nóng)村居民收入輻射作用的參數(shù)與半?yún)?shù)回歸分析

長三角、珠三角地區(qū)作為我國工業(yè)化發(fā)展的前沿、制造業(yè)中心，在改革開放前期的東南沿海率先發(fā)展政策下集聚了技術要素、勞動力要素等，特別是吸收大量外省農(nóng)民工；而隨著各地區(qū)經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展，長三角與珠三角地區(qū)也通過知識溢出、技術擴散等方式推進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，影響周邊省份工業(yè)化進程，進而影響農(nóng)戶收入。因此，我們試圖從微觀數(shù)據(jù)的角度討論長三角、珠三角作為全國經(jīng)濟增長極、制造業(yè)中心對農(nóng)村居民收入的輻射作用，進而間接討論工業(yè)化對農(nóng)戶的輻射作用。

綜上所述，制造業(yè)與農(nóng)戶收入的相關程度有減弱趨勢，但是服務業(yè)與農(nóng)戶收入的相關程度在不斷提高。以上發(fā)現(xiàn)說明，中國各省農(nóng)戶收入水平與其對應省份的工業(yè)化水平高度密切相關，從相關程度角度驗證了本文第二個推斷，即中國工業(yè)化的快速推進導致了農(nóng)戶收入提高；以外商直接投資和出口能力為代表的各省國際化程度與農(nóng)戶收入高度相關，并且高收入農(nóng)戶的收入差距與國際化程度的相關性更大。

1.計量經(jīng)濟學模型說明

農(nóng)戶與制造業(yè)中心距離的遠近對各省農(nóng)戶收入的影響也可能呈非線性關系，為此我們使用廣義可加模型對上述年份的農(nóng)戶收入函數(shù)進行了半?yún)?shù)回歸分析。與原有線性模型一致，在控制家庭特征變量、地區(qū)特征變量的基礎上，我們把農(nóng)戶所在地區(qū)與廣州、上海距離(或鐵路旅行所用時間)的對數(shù)等變量對各省農(nóng)戶收入的影響當成非線性關系分別進行半?yún)?shù)回歸。表4為非參數(shù)變量顯著性檢驗(EDF值及顯著性)。

在使用廣義可加模型(Generalized Additive Model)的半?yún)?shù)模型回歸結果中，有效自由度(Effective Degree of Freedoms, 簡稱EDF)是衡量回歸方程中非線性變量是否真正是非線性的主要指標，原假設是該變量呈線性，如果統(tǒng)計結果顯著，則意味著拒絕原假設，即該變量對被解釋變量的影響呈非線性關系(J.Harezlak, D.Ruppert, M.Wand, , New York:Springer, 2018,pp.36～73)。

檢驗結果顯示，在CHIP所有調(diào)查年份，所有非參變量EDF值均顯著大于1，即農(nóng)戶與各制造業(yè)中心的距離對農(nóng)戶人均收入都存在顯著的非線性作用。

表5為分別加入農(nóng)戶所在區(qū)縣與廣東、上海及其省會的距離及其他宏觀控制變量后模型的估計結果。表6為分別加入農(nóng)戶所在區(qū)縣旅行到廣東、上海及其省會所用時間及其他宏觀控制變量后模型的估計結果。

首先，考察農(nóng)戶到珠三角距離或鐵路旅行所用時間對農(nóng)戶收入的影響。在線性農(nóng)戶收入函數(shù)回歸方程中，農(nóng)戶與廣東距離的對數(shù)變量對農(nóng)戶收入的影響系數(shù)由1988年的-0.177下降到1995年的-0.111(指絕對值，下同，見表5)，2002年進一步減少到-0.021，2007年和2013年分別恢復到為-0.106和-0.117，2018年再次大幅度下降到-0.046水平。在線性農(nóng)戶收入函數(shù)回歸方程中，農(nóng)戶到廣東出行所用時間對數(shù)變量對農(nóng)戶家庭收入的影響系數(shù)幾乎呈現(xiàn)同樣的變化趨勢(見表6)，由1988年的-0.169變化到1995年的-0.080，2002年進一步減少到-0.033，2007年、2013年分別恢復到-0.057、-0.077，2018年又減少到-0.040。這意味著農(nóng)戶到珠三角制造中心距離對農(nóng)戶收入的影響在1988年到2002年期間處于下降狀態(tài)，在2002年到2013年期間處于略有上升狀態(tài)，但是在2013年至2018年期間又變?yōu)橄陆禒顟B(tài)。在半?yún)?shù)農(nóng)戶收入回歸函數(shù)的圖形結果中，為了提高結果的穩(wěn)健性，重點討論樣本觀測值多、置信區(qū)間小的非線性擬合部分。同時還可觀察到，在1988年、1995年、2002年、2007年、2013年和2018年的每個年份里，隨著農(nóng)戶與廣東距離增加或者所用時間增加，農(nóng)戶人均收入呈現(xiàn)下降的變化趨勢，與新經(jīng)濟地理中“中心—外圍”理論所預期的變化特征一致。

M.Fujita, P.Krugman, A.Venables, : , , , MIT Press Books, 2001, pp.283～285.

臨床藥師詢問患者病情、合并用藥及日常飲食等具體情況，經(jīng)過比較分析可能影響該患者華法林INR值的因素，包括病理生理方面、合并用藥方面及飲食方面。

其次，分析農(nóng)戶所在地到長三角距離或所用時間對農(nóng)戶收入的影響。農(nóng)戶到上海距離的對數(shù)變量對農(nóng)戶收入影響系數(shù)由1988年的-0.086增加到1995年的-0.210(絕對值)，之后一路下降，2002年、2007年、2013年和2018年分別為-0.157、-0.098、-0.110、-0.055(見表5)。農(nóng)戶到上海出行所用時間對數(shù)變量對農(nóng)戶家庭收入的影響系數(shù)在1988年到2002年的變化趨勢相同，之后有差異，具體來說，由1988年的-0.044變化到1995年和2002年的-0.146和-0.146，2007年系數(shù)在統(tǒng)計上不顯著，2013年下降到-0.106，但是2018年又上升到-0.156(見表6)。根據(jù)農(nóng)戶到珠三角距離或所用時間對農(nóng)戶收入影響新世紀以來不斷下降的估計結果，更有理由相信農(nóng)戶到長三角距離對農(nóng)戶收入影響新世紀以來不斷下降的結果。20世紀90年代初上海浦東新區(qū)開發(fā)后對周邊地區(qū)經(jīng)濟的輻射作用加大，即，1988年到1995年期間，對農(nóng)戶收入的影響力度在加強。同時研究發(fā)現(xiàn)，從1988年到2018年的每個數(shù)據(jù)年份里，農(nóng)戶收入變量與農(nóng)戶到上海距離變量之間基本成負相關，農(nóng)戶收入與農(nóng)戶到上海所用距離變量也呈負相關關系，但2007年除外。

最后，討論農(nóng)戶到省會距離或所用時間對農(nóng)戶收入的影響。省會一般設置在交通便利、經(jīng)濟發(fā)達的大城市，很多沒有辦法去北上廣打工的農(nóng)民工也往往就近在各自省會或本省的主要城市打工或從事個體經(jīng)濟貿(mào)易活動，因而省會城市往往對周邊城鄉(xiāng)地區(qū)在經(jīng)濟上產(chǎn)生一定的輻射作用。另外，農(nóng)民工在省內(nèi)務工一般乘坐長途汽車，因而農(nóng)戶收入與農(nóng)戶所在地到本省省會鐵路交通所用時間相關性略小些。1988年時農(nóng)戶與本省省會距離對數(shù)的系數(shù)為-0.021，1995年變化為-0.016，2002年為0.034，2007年在統(tǒng)計上不顯著，2013年變化為-0.054，2018年為-0.067(見表5)。從農(nóng)戶所在地到省會所用時間變量系數(shù)呈大致同樣變化。從1988年到2002年，當?shù)刂圃鞓I(yè)中心對農(nóng)戶人均收入的輻射效應逐漸減弱；而在2007年之后，輻射作用增強，當?shù)毓I(yè)化中心對農(nóng)戶增收的正向影響逐漸增大，這是由于在新世紀的第二個10年里，珠三角和長三角制造業(yè)中心產(chǎn)業(yè)快速升級，另外也由于北上廣深等一線城市房價高企、生活成本和勞工工資大幅度上升，導致相對落后產(chǎn)業(yè)向中西部省份轉(zhuǎn)移，如富士康從深圳搬到河南鄭州，因而看到在2013年到2018年期間本省制造業(yè)中心省會城市對周邊地區(qū)的輻射作用在擴大。同時研究發(fā)現(xiàn)，從1988年、1995年、2013年和2018年的四個年份里，農(nóng)戶收入變量與農(nóng)戶到省會距離變量之間基本成負相關關系。

綜上所述，在1988年到2018年期間，全國制造業(yè)中心即珠三角和長三角的經(jīng)濟發(fā)展對農(nóng)戶人均收入的輻射作用逐漸減弱，而當?shù)刂圃鞓I(yè)中心(省會)對農(nóng)戶人均收入的輻射作用顯著增強。這部分驗證了本文第二條和第三條推斷：實際上近年來長三角、珠三角地區(qū)大力發(fā)展高新技術，對低技術水平的勞動力需求逐漸降低，因此對農(nóng)戶人均收入的影響也愈來愈低。而由于產(chǎn)業(yè)結構轉(zhuǎn)移，中西部地區(qū)工業(yè)化不斷發(fā)展，農(nóng)民工更多地進入當?shù)胤寝r(nóng)部門，當?shù)毓I(yè)化中心對農(nóng)戶增收的影響逐漸加大。然而，根據(jù)上述非參數(shù)計量經(jīng)濟學分析結果，可以發(fā)現(xiàn)：距離全國性制造業(yè)中心、本地制造業(yè)中心的距離越遠，農(nóng)戶的收入越低。這一發(fā)現(xiàn)進一步為本文理論假設提供了經(jīng)驗性證據(jù)。

四、結語

本文使用跨度30年(1988—2018年)的CHIP農(nóng)村抽樣入戶調(diào)查數(shù)據(jù)，考察了中國工業(yè)化對農(nóng)戶收入的影響，特別是在半?yún)?shù)回歸模型中使用農(nóng)戶所在地到制造業(yè)中心距離變量分析了制造業(yè)中心對農(nóng)戶收入的輻射作用及其空間衰減狀況。關于1988年、1995年、2002年、2007年、2013年、2018年等六個年份的農(nóng)戶收入函數(shù)回歸結果顯示，各省農(nóng)戶收入與廣東差距在1988年到2002年期間有擴大趨勢，但是在2002年到2018年期間呈不斷縮小狀況，這可能是由于21世紀以來沿海勞動密集型企業(yè)逐漸向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移造成的；各省農(nóng)戶收入仍存在“梯級”差異，距離長三角地區(qū)、珠三角地區(qū)越遠的省份，農(nóng)戶人均收入越低，在很大程度上呈現(xiàn)了珠三角、長三角制造業(yè)中心的輻射作用在空間上不斷衰減的現(xiàn)象。

從各省工業(yè)化水平對各自省份的農(nóng)戶收入影響角度來看，各省農(nóng)業(yè)發(fā)展水平與各自省份的農(nóng)戶收入之間沒有任何相關關系，各省鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)發(fā)展水平在20世紀80、90年代與各自省份農(nóng)戶收入的相關關系呈上升態(tài)勢，但是21世紀以來該相關關系在不斷縮小；各省制造業(yè)水平與各自省份農(nóng)戶收入的相關關系在1988年到2007年期間不斷擴大，在2007年到2018年期間有所下降，但是21世紀以來各省服務業(yè)水平與各自省份農(nóng)戶收入的相關關系不斷上升，各省外國直接投資水平和出口水平與各省農(nóng)戶收入的相關關系在1988年到2007年期間不斷擴大，之后處于下降態(tài)勢。上述發(fā)現(xiàn)意味著2010年中國成為世界第二大經(jīng)濟體和第一大制造國之后，服務業(yè)發(fā)展水平與農(nóng)戶收入相關關系越來越大，相反外商投資和出口水平與農(nóng)戶收入的相關關系有不斷縮小趨勢。換句話說，農(nóng)戶收入的提高越來越依賴于中國自身的投資和消費。

農(nóng)戶所在地到珠三角或長三角這兩個國際制造業(yè)中心的距離對農(nóng)戶收入的顯著影響在1988年到1995年期間不斷擴大，但是21世紀以來不斷縮?。慌c此相反，21世紀以來，農(nóng)戶所在地到各自省會的距離對農(nóng)戶收入的顯著影響不斷擴大。在針對農(nóng)戶收入函數(shù)的半?yún)?shù)回歸結果中，農(nóng)戶所在地到制造業(yè)中心距離與農(nóng)戶收入的分析結果也進一步證實了這一發(fā)現(xiàn)。造成這種現(xiàn)象的主要原因是，21世紀以來相對勞動密集型低端制造業(yè)不斷從珠三角或長三角這兩個國際制造業(yè)中心向中西部省份轉(zhuǎn)移，從而帶來了勞動技能水平低的農(nóng)民工也逐漸從珠三角和長三角等東南沿海一帶的高技術企業(yè)退出，而跟隨勞動密集型產(chǎn)業(yè)向中西部省份的當?shù)刂圃鞓I(yè)中心轉(zhuǎn)移。

有機農(nóng)業(yè)與目前農(nóng)業(yè)相比較，有以下特點：可向社會提供無污染、好口味、食用安全環(huán)保食品，有利于人民身體健康；可以減輕環(huán)境污染，有利恢復生態(tài)平衡；有利提高我國農(nóng)產(chǎn)品在國際上的競爭力，增加外匯收入；有利于增加農(nóng)村就業(yè)、農(nóng)民收入，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平。

本文的核心結論是：我國各地區(qū)的農(nóng)戶收入水平與當?shù)氐墓I(yè)發(fā)展水平密切相關，一個地區(qū)的制造業(yè)、服務業(yè)、外資企業(yè)、出口水平越高，該地區(qū)的農(nóng)村居民收入越高，特別是低收入家庭獲益最大。2010年以來，珠三角和長三角國際制造業(yè)中心的勞動密集型產(chǎn)業(yè)不斷向中西部省份轉(zhuǎn)移，已經(jīng)導致本省制造業(yè)中心對提高農(nóng)村居民收入的提高影響越來越大，越來越多的外出農(nóng)民工選擇在本省就業(yè)。由此可見，在未來30年左右的時間里，中國農(nóng)村居民收入水平的提高將依然依賴中國工業(yè)化水平的提高。

在“百年未有之大變局”出現(xiàn)的今天，產(chǎn)業(yè)空心化的美國和其他發(fā)達國家不僅在全力促使制造業(yè)回流，而且試圖通過限制對華高新技術出口來遏制中國制造業(yè)升級和向國際最先進水平?jīng)_刺。面對美國等西方國家的遏制，中國一定會不遺余力地攻克一個個高新技術難關，從而建立以我為主的高新技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展格局。與此同時，為避免出現(xiàn)西方國家產(chǎn)業(yè)空心化的情況，中國也應該有序地把勞動密集型產(chǎn)業(yè)逐次向中西部省份轉(zhuǎn)移，這不僅有利于我國擁有完整的工業(yè)體系，更有利于我國農(nóng)村居民收入水平的不斷提高。改革開放以來，累計已有8億貧困人口脫貧，

產(chǎn)生這一成就的最主要原因應該是中國成功的工業(yè)化。我國中西部相對落后地區(qū)工業(yè)化的推進也將是在2020年實現(xiàn)全面脫貧后，防止貧困再生、實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興和共同富裕的核心戰(zhàn)略。