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该图的纵轴是2000—2007年期间，不同种类农作物价格的累计涨幅。我们使用长时间序列的价格累积涨幅，最重要的目的是为了剔除农产品自身周期的短期波动影响。例如洪涝灾害、国家对粮食市场的干预、国际粮食市场的波动等，这些因素在短期之内对粮食价格的形成过程都会产生一些影响，但是如果我们用较长时间的累积涨幅，这些影响在很大程度上就可以消除掉。
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在这个散点图上我们能明显地看到一条向上倾斜的直线，即它们呈现明显的正相关关系，简单的相关系数超过0.7，拟合优度等统计指标也在非常高的水平上。[6]
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这种显著的正相关关系在经济上只有一种解读方式，就是：在过去这几年，导致农产品价格此起彼伏连续上升的关键因素是农业劳动力成本的上升。用其他一些因素，比如洪涝灾害、农产品周期、美元汇率等因素去解释农产品市场的价格变化，在横断面数据上都不可能得到这一结果，即粮食价格涨幅与劳动力密度呈现如此强的相关关系。
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这样的结果说明：尽管短期灾害性因素从一两个月，甚至一两年的时间来看，对农产品价格可能有明显的影响，但从比较长的时间来看，影响农产品价格的主导性因素是农业劳动力成本的上升。
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换句话说，花生能够比小麦更保值，这是因为前者生产过程的劳动力密度比后者更高。
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批评者或许认为这一结果与农产品用途的变化有关系，例如花生更多用来榨油，以及消费结构变化带来了食用油消费的加速；或者受国际粮食价格变化的影响，例如生物柴油、玉米乙醇等。
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对于批评之一，我的看法是：如果认为农产品市场是充分竞争和没有超额利润的，那么无论其用途如何变化，其长期价格都反映着成本的变化，这使得我们可以清晰地识别劳动力成本上升的影响；对于批评之二，我的看法是，在个别农产品领域，例如大豆，中国高度依赖国际供应，但在绝大多数农产品领域，迄今为止中国市场相对隔绝在国际市场的波动影响之外，这可能反映了农业领域自力更生战略的影响。
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此外，为了使得这一证据更加有力，作为对比，我们还使用同样的方法对1990—2000年期间的数据进行了处理。
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如果说在1990—2000年的十年中，劳动力成本并没有快速上升，那么按照前面的逻辑，我们将会看到的结果是，在农产品价格的横断面上，我们不可能看到价格涨幅与劳动力密度之间存在显著的正相关关系。
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数据处理结果正是如此。如下我们容易看到，图2—18与图2—17形成鲜明的对比，清楚地表明在后一时期（2000年以来）劳动力成本出现了快速上升。
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图2—18 中国不同劳动力密集型的农产品的累计涨幅（1990—2000）
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资料来源：全国农产品成本收益资料汇编，安信证券。
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三、农业劳动力工资是如何上升的？
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我们可以根据不同农作物价格的时间序列，以及在生产过程中由技术条件所决定的生产函数，比如土地、化肥、种子的投入等费用，倒推出农民在农业生产活动中所获得的收入。
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图2—19就是我们的估算结果（基于小麦、大米和玉米），它计算了一个标准的农业劳动力在粮食种植这一农业活动中每工作一个劳动日回报的现金价值，所以是农业劳动力在农业生产中的边际产出。[7]
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图2—19 中国种粮的单位劳动力机会成本
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说明：劳动力机会成本价格=。
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资料来源：全国农产品成本收益资料汇编，安信证券。
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如果接受一些简单并且看起来合理的假设[8]，我们可以把图2—19近似地看作工业和服务业部门面对的低端劳动力的供应曲线。
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容易看到，从1990年至2004年，特别是剔除通货膨胀因素以后，农民在农业生产中的工资收入几乎是水平的。但是进入2004—2005年以后，这个水平线开始转化成为一个向上倾斜并且非常陡峭的曲线。