蔡飛鳳， 江三良

(安徽大學經濟系，安徽合肥 230601)

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我國農民收入影響因素的實證分析

蔡飛鳳， 江三良*

(安徽大學經濟系，安徽合肥 230601)

以我國農民收入的變化和現狀為切入點，首先對我國農民收入影響因素的研究進行了歸納,并結合研究需要選擇了影響農民收入的9個相關因素,進而運用實證分析方法，建立多元線性回歸模型并進行檢驗，根據修正后的結果將這9個因素按照其對農民收入的影響力進行了排序，最后選取了影響力最大的5個因素建模，并基于此提出了相應的對策建議。

農民收入；影響因素；回歸模型；實證分析

自1978年首次推行農村家庭聯產承包責任制以來，“三農”問題一直是我國社會工作的重心。其中，農民增收問題更是重中之重。根據農民純收入增幅的變化，可將改革30多年來農民純收入的波動劃分為4個階段：第一階段為1978～1984年，由于實行家庭聯產承包責任制，農民純收入快速增長；第二階段為1985～1993年，由于體制改革對農民收入的影響逐漸減弱，同時農業(yè)生產資料價格逐年攀升，導致農民純收入呈現波動緩慢增長態(tài)勢；第三階段為1994～2004年，國家實施價格支持政策，農業(yè)增產不增收的矛盾得到緩解，農民收入增速較快回升；第四階段為2005年至今，我國大力推進社會主義新農村建設，出臺各項支農惠農政策，促進農民純收入穩(wěn)步增長。

雖然農民收入總體上有了較快增長，但與城鎮(zhèn)居民收入的增速相比仍有較大差距。根據《中國統(tǒng)計年鑒》，2012年農村居民家庭平均每人純收入7 916.58元，扣除工資性收入3 447.46元，僅為4 469.12元。而同年，城鎮(zhèn)居民平均每人可支配收入高達24 564.72元[1]。受近兩年物價過快上漲的影響，農民的生活支出明顯加大，導致實際收入呈現前高后低的增長態(tài)勢。同時，農民收入差距在拉大，一方面城鄉(xiāng)居民家庭收入進一步擴大，另一方面農村居民內部出現嚴重不平衡。由于經營傳統(tǒng)農業(yè)與從事非農收入差別的影響，近幾年農村居民呈現嚴重的兩級分化趨勢，特別是勞動力缺乏戶、孤寡老人戶、五保戶等特困戶收入來源不足，生活成本逐年上升，需格外關注。另外，農民人均收入增速低于GDP增速，農民的增收任務仍然艱巨。農民收入增速放緩引發(fā)了一系列社會問題，降低了農民作為農村經濟主體的積極性，制約了農村經濟的良性發(fā)展，從而不利于農村改革的進一步推進和我國市場經濟體制的建立。

1 相關研究述評

農民增收問題是“三農”問題的一個重要方面，分析農民收入影響因素以找尋切實有效的農民增收途徑十分必要。對于增加我國農民收入的探討，從研究方法來看，主要分為兩種：

第一種以定性分析為主，從現有的研究結果出發(fā)，歸納總結出農民增收的現狀、影響因素以及對策。關浩杰系統(tǒng)分析了我國農民收入總量和結構的變動規(guī)律，探討農村居民收入結構變動的作用機制，深入分析我國農民收入波動特征及收入影響因素，為促進農民穩(wěn)步增收對策的提出提供了客觀的依據[2]。他指出：近年來，我國農民收入問題性質發(fā)生了顯著變化，各種收入的非均衡增長使得農戶收入增長的源泉發(fā)生了“質”的變化。因此，基于農民收入結構視角研究農民收入這一問題更有利于揭示農民收入增長的深層次原因，能夠客觀反映農民在自身及外部環(huán)境發(fā)生變化時農民收入及其結構變化規(guī)律特征。蔣彩娜分別從內因和外因兩個角度來分析影響農民增收的因素，認為在新時期研究農民增收問題，除了分析農民自身素質以外，還要考慮農村制度創(chuàng)新、區(qū)域經濟發(fā)展、市場發(fā)育以及非農就業(yè)機會等相關聯的問題，這為我們打開了一個嶄新的研究視角[3]。

第二種以定量分析為主，在理論分析的基礎上，運用數理統(tǒng)計和計量回歸的相關知識，對影響農民收入增長的因素按照其影響程度進行排序。楊申選擇了農村工業(yè)化水平、城鎮(zhèn)化水平、城鄉(xiāng)居民收入差距、農業(yè)財政支出、農村居民家庭固定資產投資、人均第一、二、三產業(yè)GDP等8個指標[4]，進而運用主成分分析法估計出多元線性回歸方程，找出影響農民增收的主要因素。王紅蕾同樣建立多元線性回歸模型對農民增收影響因素進行數量化分析，得出非農業(yè)勞動力占鄉(xiāng)村勞動力比重每提高1個百分點，農民人均純收入就會增加80.96個百分點的結論，因此該因素對農民收入的影響最為顯著[5]。

影響農民收入的因素是多變的，相關因素既可能表現為正相關又可能表現為負相關。如何找準著力點，對癥下藥，對我國社會主義新農村建設具有重要的理論和現實意義。

2 變量選取、數據來源與研究方法

2.1 變量選取被解釋變量(因變量)是農村居民人均純收入(Y)，按照《中國統(tǒng)計年鑒》對農民收入的分類標準及統(tǒng)計指標解釋，農民收入包括工資性收入、家庭經營純收入、轉移性收入及財產性收入4大部分；該研究另增加一個其他收入，把新時期影響農民收入因素考慮進來。因此，把影響農民收入的因素分為工資性收入影響因素、家庭經營收入影響因素、轉移性收入影響因素、財產性收入影響因素和其他收入影響因素5類。

具體來說，模型采用的解釋變量(自變量)主要有：

(1)工資性收入影響因素——反映第一產業(yè)增加值增量與GDP增量之比的第一產業(yè)貢獻率指標X1。

(2)家庭經營收入影響因素——表征農業(yè)生產條件的農業(yè)機械聯合收獲機擁有量X2、化肥施用量X3、農作物總播種面積X4及平均每百個勞動力中初中程度及以上人數X5這4個指標。

(3)轉移性收入影響因素——農業(yè)支出占財政支出的比重X6。

(4)財產性收入影響因素——農村居民人均居住住房面積X7。

(5)其他收入影響因素——反映農村文化建設的鄉(xiāng)鎮(zhèn)綜合文化站個數X8以及農民技術培訓學校數量X9。

2.2 數據來源選取1994～2012年的時間序列數據，其中第一產業(yè)貢獻率數據和農村居民人均居住住房面積數據來自《中國統(tǒng)計年鑒》，其他數據來自歷年《中國農村統(tǒng)計年鑒》。所收集到的相關變量數據見表1。

2.3 模型設定根據盧卡斯的內生經濟增長理論設定如下樣本回歸模型：

Y=C+C1×X1+C2×X2+C3×X3+C4×X4+C5×X5+C6×X6+C7×X7+C8×X8+C9×X9+ε

表1 原始變量數據

3 結果與分析

3.1 單位根檢驗利用EViews軟件進行處理。首先，對被解釋變量Y(農村居民純收入)進行一階單位根檢驗，結果見表2。

表2 序列Y的單位根檢驗結果

注：ΔY、Δ2Y分別表示Y的一階差分和二階差分。

由表2可知，Y的一階段分的ADF檢測的t統(tǒng)計量結果，-0.821 788大于右邊所有的臨界值，因此被解釋變量Y在水平情況下是非平穩(wěn)的。因此對該數據作二階差分，再進行ADF檢驗，結果列入表2。

此時被解釋變量Y的t統(tǒng)計值-10.212 870小于1%水平的臨界值，因此認為，它在二階差分的時候，是有99%的可能是平穩(wěn)的。這樣就可以認為Y是單階同整的，即通過了協(xié)整檢驗。接下來，分別對X1，X2，…，X9進行單位根檢驗，結果見表3。

從表3可以看出，X1，X2，…，X9均通過單位根檢驗，是平穩(wěn)序列，也稱為這些序列二階單整。

3.2 協(xié)整檢驗作被解釋變量Y對各解釋變量的回歸分析，然后檢驗回歸殘差的穩(wěn)定性。首先以農村居民人均收入對X1,X2,…,X9用OLS回歸方法估計回歸模型，估計的回歸模型為:

Y=4 469.464+32.810 99×X1+0.004 421×X2-0.188 872×X3+0.033 376×X4- 134.930 7×X5+55.166 63×X6+176.765 6×X7-0.140 962×X8+15.088 81×X9

令Ut=Resid,將上述OLS回歸得到的殘差序列命名為新序列Ut,然后對Ut進行單位根檢驗，結果顯示:Ut的ADF統(tǒng)計值為-4.458 535,1%、5%、10%臨界值分別為-3.120 35、-3.065 585、-2.673 459。

由此可知，在10%的顯著性水平下，t檢驗統(tǒng)計量的值小于相應的臨界值，所以殘差序列不存在單位根，是平穩(wěn)序列。農村居民純收入Y與各解釋變量X1，X2，…，X9之間存在協(xié)整關系。

3.3 模型參數估計和檢驗用OLS方法對模型進行回歸，結果如下：

(-3.739 805) (1.096 370)

(1.552 100)

(-2.652 432)

(2.410 563)

模型檢驗如下：

(1) 驗證多重共線性。從模型估計結果可以看出，擬合優(yōu)度R2和F統(tǒng)計量的值很大，說明得到的回歸方程是顯著的。因此，可以初步判定，該方程可能存在多重共線性。

計算各解釋變量的相關系數，得到相關系數矩陣(表4)。

表4 相關系數矩陣

從表4可以看出，變量X1,X2,…,X9之間存在多重共線性。

(2)分別作Y對變量X1,X2,…,X9的一元回歸，結果見表5。

表5 Y對變量X1,X2,…,X9的一元回歸結果

最后，可以運用逐步回歸的方法對各因素的影響力進行排序，具體排序由大到小依次為：聯合收獲機擁有量X2,農村居民人均居住住房面積X7,化肥施用量X3,平均每百個勞動力中初中程度及以上X5,農民技術培訓學校校數X9,鄉(xiāng)鎮(zhèn)綜合文化站X8,第一產業(yè)貢獻率X1,農作物總播種面積X4,農業(yè)支出占財政支出的比重X6。

(3)提取排在最前面的5個主成分與因變量進行回歸分析，最后修正多重共線性影響后的結果為：

S.E=(1 046.142 0)

(0.001 1)

(123.089 9)

(0.414 1)

(38.913 3)

(4.585 951)

t=

(0.277 9)

(3.103 1)

(0.779 9)

(3.288 2)

(3.230 3)

(2.483 1)

此時殘差序列平穩(wěn)，變量之間可以協(xié)整。擬合優(yōu)度R2=0.996 5，t檢驗都顯著，而且各變量系數的符號正確。檢驗時發(fā)現DW=1.620 5，n=19,k=5,查DW檢驗表可知DL=0.75,DU=2.02，而該模型的DW值正好介于DL和DU之間，表明隨機誤差項之間存在自相關性，于是加入自回歸項修正自相關。給定顯著性水平0.05，對上述模型進行異方差檢驗，結果顯示該模型不存在異方差。

故最終的模型為：

4 結論與建議

4.1 結論最終模型表示，當聯合收獲機擁有量增加10 000臺時，農村居民人均純收入會增加34.75元，可見投入大而產出增加較小，主要是因為農村居民資產分散，而聯合收獲機成本高，收回時間長，對農村居民純收入的影響不太明顯。因此農業(yè)生產經營方式方面要打破以前分散的小規(guī)模經營模式，推進農業(yè)產業(yè)化經營，發(fā)展適合當地的龍頭產業(yè)，建立和發(fā)展起農工貿一條龍的產業(yè)鏈，提高生產效率；當化肥施用量增加1萬t時，農村居民人均純收入會增加1.36元，影響不是很顯著，所以農民在進行農業(yè)生產時應適當使用化肥。當平均每百個勞動力中初中程度及以上增加1人時，農村居民人均純收入會增加125.699 6元；當農民技術培訓學校校數增加1萬所，農村居民人均純收入會增加11.387 5元，可見這2個因素對農村居民純收入的影響顯著，因此應加大對農村文化發(fā)展的投入，建立農民學校、農民培訓班等教育培訓機構，健全圖書館、文化站等基礎文化設施建設。

4.2 建議

4.2.1從農民自身尋找增收突破口，提高農民自身素質勢在必行。我國農村人口眾多，受教育程度較低，素質整體不高，致使農業(yè)科技成果得不到有效的應用和推廣，農業(yè)效益得不到應有的提高，從而制約農民家庭經營性收入的提高。因此，應加大對農村文化發(fā)展的投入，大力支持民間、企業(yè)興辦技能培訓學校等教育培訓機構，大力培養(yǎng)新型人才，提高農民受教育水平和勞動技能。同時向農民普及農業(yè)科技知識，培養(yǎng)新型農民，推廣農業(yè)科學技術，科技興農。

4.2.2調整和優(yōu)化農村產業(yè)結構是提高農民收入的重要途徑。為了滿足人們日益增長的物質文化需求，我國農業(yè)產業(yè)應堅持產量、質量、效益、結構相統(tǒng)一，大力發(fā)展鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)，與當地農業(yè)產業(yè)結構調整結合起來，加快鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)結構調整，因地制宜，發(fā)展新型特色農業(yè)和勞動密集型中小型企業(yè)。同時，要轉變農業(yè)生產經營方式，打破以前分散經營的模式，推進農業(yè)產業(yè)化經營，發(fā)展適合當地的龍頭產業(yè)，建立和發(fā)展起農工貿一條龍的產業(yè)鏈，提高農業(yè)生產效率。

[1] 中國統(tǒng)計年鑒[DB/OL].(2012)http://acad.cnki.net/kns/oldNavi/n_item.aspx?NaviID=4&BaseID=YINFN&NaviLink=%e4%b8%ad%e5%9b%bd%e7%bb%9f%e8%ae%a1%e5%b9%b4%e9%89%b4.

[2] 關浩杰.收入結構視角下我國農民收入問題研究[D].北京:首都經貿大學經濟學院,2013.

[3] 蔣彩娜. 淺談農民收入的結構、影響因素和增收途徑[J]. 經濟研究導刊，2013(25):25-26.

[4] 楊申. 安徽省農民收入影響因素的研究[J].時代金融，2014(4)：56-57.

[5] 王紅蕾.農民收入影響因素的實證分析[J].經濟研究導刊，2013(23):61-62.

Empirical Analysis on the Influencing Factors of Farmers’ Income in China

CAI Fei-feng, JIANG San-liang*

(Department of Economics, Anhui University, Hefei, Anhui 230601)

Starting from the change and status of farmers’ income in China, influencing factors were summarized. Selecting 9 relevant influencing factors, using empirical analysis method, multiple linear regression model was established and tested. According to the modified results, influencing factors were sorted. Finally, 5 most influential factors were selected for modeling, on the basis of this, corresponding countermeasures and suggestions were put forward.

Farmers' income; Influencing factors; Regression model; Empirical analysis

蔡飛鳳(1993- )，女，安徽安慶人，本科生，專業(yè)：經濟學類。*通訊作者，教授，碩士生導師，從事產業(yè)結構與產業(yè)政策、企業(yè)家成長、創(chuàng)業(yè)理論研究。

2014-11-06

S-9

A

0517-6611(2015)01-365-04