农民收入影响因素分析（精选11篇）
农民收入影响因素分析 第1篇
我国是一个农业大国, 十三亿人口的温饱问题与农业有着息息相关的联系。因此农业的发展就显得至关重要, 而农民增收问题一直都是三农问题的一个重要方面。随着改革开放的进程, 我国农民人均收入由最初133.6元到2008年的4760.62元, 增长了35.63倍, 但与发达国家相比仍有着不小的差距。因此, 农民增收问题依然任重道远。本文通过对不同地区农业发展情况的分析, 找出不同地区农民收入的空间相关程度以及农作物播种面积、受灾情况、农民就业和财政支出对农民收入的影响, 以期找出制约农民收入增长的原因, 促进农业更好地发展。
二、文献综述
长期以来, 在主流的经济学理论中, 空间事物无关联及均质性假定的局限, 以及普遍使用忽视空间效应的普通最小二乘法 (OLS) 进行模型估计, 使得在实际应用中往往存在模型的设定偏差问题, 进而导致经济学研究得出的各种结果和推论不够完整、科学, 缺乏应有的解释力 (吴玉鸣, 2005) 。经典计量经济学中的线性回归模型的经典假定, 以及回归模型的空间计量经济学 (Anselin, 1988) 理论认为, 一个地区空间单元上的某种经济地理现象或某一属性值与邻近地区空间单元上同一现象或属性值是相关的。国内学者对不同地区农民收入的影响研究较为深入, 不过大多从收入的结构上进行分析, 林秀梅等 (2002) 分析了我国农民收入结构及收入增长状况, 张凤龙等 (2007) 通过对农民收入结构进行分析, 认为工资性收入已成为农民收入增长的主要因素。个别省份农民的农业收入比重因政策性因素有所回升。但从长远看, 农民收入结构不可能有大的变化。
相比较而言, 国外学者在空间滞后模型这一块研究更为深入。K.S.Kavi Kumar (2009) 利用空间滞后模型分析了温度的变化对印度不同地区农业的影响, 认为温度的变化会增加农业的敏感性。Ansenlin (2004) 采用空间模型预测农业收益。Bell和Dalton (2007) 研究了土地使用的改变和城乡之间的关系。Breustedt、Habermann和Kirwan (2009) 则采用空间模型对土地价格进行分析。
本文在以前研究的基础上, 通过收集不同地区的数据, 选取2008的样本数据, 考虑农民就业、农作物播种、财政支出作为一般的自变量, 农业受灾面积作为空间滞后项。通过Anselin提出的空间滞后模型, 分析不同地区的各个变量对农民收入的影响程度和不同地区农民收入的相关性。
三、指标选择和数据处理
1、指标选择
本文实证分析采用的软件为R软件、MATLAB软件和Geoda软件, 数据为横截面数据, 受数据收集所限, 样本采用的是2008年的全国31个地区的数据。在空间滞后模型中, 因变量为农民的农业收入 (y) , 而影响农民农业收入的自变量为农民就业人数 (jy) 、农作物播种面积 (bz) 、各地的财政支出 (cz) 以及非参数变量农业受灾面积 (sz) , 以上数据皆来自中国统计局网站。除此之外, 还包括在非参中非常重要的窗框 (h) 、核函数以及模型中的空间权重矩阵 (W) 。
2、数据处理
由于指标的数值比较大, 为了方便, 我们对数据均进行了对数处理。在R软件中作出所有变量两两之间的散点图, 发现农民的农业收入和农业的受灾面积之间的关系不明显, 因此我们将受灾面积作为方程的非参数变量来考虑, 而农民就业人数、农作物播种面积、各地的财政支出则作为自变量。由于统计年鉴上采用的农民收入为人均收入, 为了更好与其他变量相对应, 我们把人均收入乘以对应的人数得到农民收入作为因变量。对于窗框, 本文采用的是二阶段直接插入法, 具体可以利用R软件提供的一元非参数回归模型局部线性估计的软件包KernSmooth来计算。而空间权重矩阵通常定义一个二元对称的空间权重矩阵来表达这n个空间区域的邻近关系, 它遵循的判定规则是Rook相邻规则, 即只要两个地区拥有公共边界则视为相邻, 并设定为1, 否则为0, 并且其主对角线的元素全为0;其具体形式如下:
其中wij为矩阵w中的元素。
四、实证模型和结果
1、实证模型
在现实中, 并不是任意两个变量之间的相互关系都很明显, 为了更好地契合实际, 文中的模型采用的是将非参数计量模型和空间滞后项模型相结合的模型, 具体形式如下:
其中y是因变量, x为解释变量向量, m (z) 为未知的非参部分, z为解释变量中的一个变量, β为解释变量的系数, w是空间权重矩阵, ρ是空间滞后项wy的系数, 它们表示权重矩阵观测值之间的空间相互作用程度, μ是白噪声。假设解释变量与随机误差项都不相关, ρ、β已知, 对式 (1) 进行变形并求各变量对z的条件期望得下式:
将m (z) 带入 (1) 式中可得:
对 (2) 式来说, E (y|z) 、E (x|z) 可以通过R软件算出窗宽, 然后利用MATLAB软件编程得出。将得出的结果带入 (3) 式, 利用Geoda软件估计出ρ和β, 带入 (1) 式就能估计出m (z) 。
2、实证分析
(1) 局部空间自相关分析
本文利用Moran散点图和LISA (空间联系的局部指标) 来分析局部空间自相关。中国农民的农业收入全局Moran散点图和LISA分析见图1。图1———Moran散点图是关于空间滞后因子W-lny和lny可视化的二维图, 其中W-lny表示各地区临近地区的空间加权值。Moran散点图中的第1、3象限代表观测值的正空间相关性, 第2、4象限代表观测值的负空间相关性, 并且第1象限代表了农民收入高的区域单元被高值区域所包围 (HH) ;第2象限代表了农民收入低的区域单元被高值区域所包围 (LH) ;第3象限代表了农民收入低的区域单元被低值区域所包围 (LL) ;第4象限代表了农民收入高的区域单元被低值区域所包围 (HL) 。
(2) 中国各地区农民农业收入的空间集聚图
LISA聚集地图用不同的颜色表示不同的空间自相关类型。2008中国各地区专利空间集聚图见图2, 图中有颜色的地区专利空间关系显著, 而无颜色的地区专利空间集聚关系则不显著。如图中:高高, 代表农民收入高的地区集聚在一起;低低, 表示农民收入低的地区集聚在一起;高低, 表示地区专利数高, 但是周边地区农民收入低;低高, 表示本地区专利数低, 但是周边地区专利数高。并且这四种类型对应于Moran散点图中的4个象限。
(3) 回归分析
根据Geoda回归出来的方程为:
因此式 (1) 可写成:
从回归结果来看, 农民农业收入的空间滞后项系数为0.4169, 显著大于0, 说明各个地区的农民农业收入具有正的相关性, 而农民就业人数、农作物播种面积和财政支出的系数分别为0.3005、0.6246和0.1573, 说明他们对农民的农业收入均具有正向的影响。这和Moran散点图的结果一致。
对 (3) 式求导可得:
图3的横坐标表示农作物受灾面积的对数, 纵坐标表示其对农民收入的弹性, 从散点图可以看出它总体上大概是一个向下倾斜的状态, 这说明在目前的情况下, 受灾面积越大, 农民收入越少。而且从图中可以看到, 他们大都分布在 (-1, 1) 之间, 说明他们是缺乏弹性, 这反映出受灾的不可抗性, 我们因此该增加预警机制, 加强预报, 把受灾面积控制在较低的水平。
五、结论
从Moran散点图可以看出, 各地区的农业收入存在空间上的相关性, 从LISA分析得出安徽、山东呈现显著高-高集聚, 内蒙古和宁夏呈现显著低-低集聚, 上海和海南两地呈现显著的低-高空间集聚状态, 而四川省呈现显著的高-低空间集聚状态。
由集聚图可知中国各地区的农业收入发展状态明显不平衡, 总的来说东部发展要快过西部发展。特别是内蒙古和青海, 占地面积较大, 应该加大投资的力度, 充分利用当地的土地资源进行发展, 多参照山东、安徽的发展模式。上海和海南比较特殊, 上海由于定位成国际化大都市, 因此其农业发展滞后。而海南地处南海, 面积较小, 与周围省市不是直接相邻, 旅游成为其主要的发展途径。对于四川地区, 由于它与周围地区经济发展存在负相关, 而其本身发展较好, 所以应该加强与周边省份的交流, 帮助周围的省市, 采取措施来扭转这种异常现象, 使其农民收入与周边的农民收入起到相互推进的作用。
从回归结果来看, 农作物播种面积对农民收入的影响最大, 为0.62, 说明我国农民收入主要还是依靠农作物的收入, 财政支出和农民的就业情况影响较小。我们应该加强各地之间的联系, 发挥区域优势, 增加农作物的种类, 提高劳动生产率, 使不同地区相互促进, 共同发展, 另外, 我们要加大农业财政支出, 增加农民就业机会和就业人数, 最大可能地促进农民收入的增长。
非参部分导数的散点图, 表明农业的受灾面积对农民的农业收入弹性为负且具有弹性。因此, 在发生一些自然灾害或人为灾害时, 应尽可能减少受灾的面积, 确保农民的收入。另外, 由于就业人数、播种面积和财政支出对农业均有正向的影响, 我们应促进农民的就业, 提高土地的利用率, 增加财政对农业的支出, 这样就能更好地提高农民的收入, 加快农业的发展, 进而促进全社会的协调发展。
参考文献
[1]叶阿忠:半参数计量经济学[M].南开大学出版社, 2003.
[2]Xinshen Diao, Shenggen Fan, and Xiaobo Zhang, China’s WTO accession:impacts on regional agricultural income—a multi-region, general equilibrium analysis[J].Journal of Com-parative Economics2003 (31) .
农民收入影响因素分析 第2篇
一、引言
旅游推动社会生产的发展,促进生产结构的调整变化,带动就业,提高经济开放程度,从而对整体社会经济的发展产生了积极影响。我国旅游业立足于开发国内旅游市场,致使国内旅游逐渐在我国的旅游市场上占据重要的地位。旅游收入直接反映了某一旅游目的地国家和地区旅游经济的运行状况,是衡量旅游经济活动及其效果的一个不可缺少的综合性指标,也是某一个国家或者地区旅游业发达与否的重要标志。在我国的旅游收入中,主要影响因素为旅游人数和人均旅游花费。所以,本文主要分析旅游人数和人均旅游花费对国内旅游收入的影响。
二、模型设定
1.选定线性模型的原因
由于非线性模型的假设检验都涉及到非常复杂的数学计算,并且我们所学知识有限,所以我们在此考虑利用线性模型对该市场进行研究分析。另外,线性模型存在多种检验方法和修正方法,这样对模型准确程度的分析和修正也更加可靠。
2.解释变量选择原因分析
旅游业是由于受到社会经济状况和经济关系等多种因素不同程度的影响,使得某一旅游目的地国家和地区在一定时期内的旅游收入出现不同程度的高低变化。也就是说,旅游收入是受多种因素影响的函数。
(1)国内旅游人数
旅游目的地国家和地区接待旅游者人数的多少,是影响旅游目的地国家和地区的最主要因素。在正常情况下,旅游收入与接待的旅游者人数呈正比例变化。
(2)人均旅游花费
在旅游接待人数既定的条件下,旅游者的支付能力和人均旅游消费是旅游目的地国家和地区的旅游收入增减变化的又一个决定因素。一般说,旅游者的人均旅游消费水平与旅游收入成正比例变化,旅游者的支付能力强,旅游者的旅游花费越高,那么旅游收入也就越高。
(3)其他影响因素
如旅游者在旅游目的地的停留时间、外汇汇率和旅游统计因素对旅游收入的影响,由于它们的影响性较小,故也不被纳入到模型中去。
3.设定模型
依据上述分析我们把旅游收入作为被解释变量,设为Y,国内旅游人数和人均旅游花费作为解释变量,分别设为X1 和X2,对旅游收入的其他影响因素设为ε。确定模型:Y=b0+b1x1+b2x2+ε,其中b0、b1、b2 为待估参数,而ε为随机误差项。在经典线性回归的五个基本假定(零均值,同方差,无自相关,解释变量与扰动项不相关,无多重共线性)得到满足的情况下,可以使用普通最小二乘法(以下简称OLS)求出b0、b1、b2的估计量。
4.数据搜集与模型回归
由于所研究国内旅游市场的特殊性,笔者就只搜集改革开放后经济迅速发展的1994年至作为研究对象。通过原是数据,利用EViews软件中的最小二乘法计算如下:
Y=- 2613.032+4.479X1+5.681X2
t=(-25.80685)(34.01891)(15.23717)
R2=0.997594 R2=0.997112
F=2072.856 S.E=83.40882
D.W=1.460406
三、模型检验
1.统计检验
在0.05 的显着性水平下,有模型中的t 值我们知道样本回归模型的参数是显着的;F=2072.856 远远大于Fα,所以回归方程是显着的;由R2=0.997594 可知道模型的拟合优度良好。由b1=4.479 可知旅游人数每增加1 百万人,旅游收入就增加=4.479,b2=5.681 可以知道国内人均旅游花费每增加1 元,旅游收入就增加5.681 亿元。
2.计量经济检验
(1)多重共线性检验
由上面的各项估计的值和统计值可知,各估计量的显着性都比较良好,可决系数为0.997594,可以认为模型拟合非常好,因此从该角度看,可以接受该模型;在给定显着性水平为0.05、自由度为12时,t的`临界值为2.179。因此,从所得结果可以看出:除了截据项外,其他的变量都是显着的。因此,可以认为该模型不存在共线性,继续进行其他性质的检验。
(2)异方差性检验
由Y与X1、Y与X2的相关图分析可知,由于基本维持在两条直线之间,因此可以初步认为基本不存在异方差性。再用Eviews软件进行White检验。Obs*R-squared的计算结果是11.50596,,由于选用的没有交叉乘积项的方式,所以自由度为7,在0.05的显着水平下,查表得x20.05(7)=12.59〉11.50596,所以拒绝原假设,即该模型不存在异方差性。
(3)自相关性检验(DW检验)
由于D.W=1.460406,在无法判定域,因此再进行偏相关系数检验,由于第S 期偏相关系数的直方块未超过虚线部分,因此该模型不存在自相关问题,模型检验通过。
3.经济检验
旅游收入与旅游人数和人均旅游消费之间存在密切关系,与人数和人均旅游消费成正相关关系,当人均旅游消费或者旅游人数增加或者减少时,旅游收入就相应的增加或减少。通过模型可以知道,检验参数估计值的符号以及数值的大小合理,与经济学一般原理相符。
四、总结
农民收入影响因素分析 第3篇
【关键词】农民人均纯收入；制约因素；对策分析
一、近两年纯收入构成
（1）工资性收入仍然是为全区农民增收的主要来源，增速相对较快，保障了农村居民收入持续增长。2012年，亭湖区农村居民人均工资性收入8173元，占农村居民人均纯收入的比重为60.87%，比上年增加1022元，同比增长14.29%，对农民收入增长的贡献率达65.2%，是农民增收的重要来源。农村住户调查资料显示，农村居民工资性收入增加的主要背景有：一就业稳定并上升。二劳动力工资水平提高。2012年6月1日，我区最低工资标准从930元调整到1100元，非全日制用工小时最低工资标准从7.5元调整为9.6元，分别增长18.3%和28%，还有全区机关、事业单位人员补发工资。三政策及用工需求迫使工价上涨。在农村居民人均工资性收入中，来自外出从业得到收入最高，为4021元，同比增长11%。（2）家庭经营性收入已经是农民收入的主要支撑，农民靠传统的种养业为唯一收入来源的格局被打破。2012年我区农村居民家庭经营性纯收入增长有所减缓。全区农村居民人均家庭经营纯收入4578元，占人均纯收入的34%，比上年增加452元，同比增长10.95%，对农民增收贡献率为28.86%。其中，来自第一产业的人均纯收入为1719元，比上年增长5%，占家庭经营纯收入的37.57%；来自第二产业人均纯收入为1927元，同比增长12.17%，来自第三产业的收入为932元，增长20.26%。（3）财产性和转移性收入尽管增幅大，但占农民收入的比重较低，是农民收入的一种重要补充形式。财产性和转移性纯收入增长迅速，成为农村居民增收亮点。财产性收入得益于我区农村经济合作组织和村级财力的壮大、分配提高。2012年转移性收入得益于退休、养老待遇提高。2012年，全区农村养老保险覆盖人数达到22.09万人，新增近8500人。
二、目前我区农民增收的制约因素
（1）“三高”影响农民种植收益。2012年农资价格受多方面因素影响，普遍高于上年，增幅在15%左右徘徊，造成农民惜本，生产性投入不足，是制约农民增收一大重要因素；二是劳动力成本上升，影响规模农业效益，出现种田不如打工的现状，三是自然灾害风险大，难以保障农民种田收益。农业生产是露天工厂，由于突发性天气不可预测性，往往造成种田风险加大。病虫害、天气性灾害是夺取农业稳产、高产的主要障碍。（2）农村劳动力结构不太合理。随着农村劳动力的转移，青壮年劳动力向城市转移明显，留守农民年龄普遍偏大，文化不高，对新技术、新模式接受能力差，体力有限，对开展病虫害统防统治、田间劳动作业有一定影响。（3）养殖业效益不稳定。由于生产与市场信息不对称，养殖业生产周期性波动明显，所以很难保证今后一段时间养殖户收益。
三、今年农民增收的着力点
中国农民收入影响因素的计量分析 第4篇
1 计量经济学模型的构建
我们设定模型为下面所示的形式:
引入7个解释变量作为影响农民收入的因素来进行分析。即:x2农业支出占财政支出的比重,x3二、三产业从业人口比重,x4非农村人口比重,x5乡村从业人口比重,x6农业总产值占农林牧总产值的比重,x7农作物播种面积,x8农村用电量。Y代表农民年人均纯收入,ut为随机干扰项。
1.1 数据来源以及数据平减处理
数据均来自《中国统计年鉴》
数据的平减处理:其中农民年人均纯收入是以1978年的农民年人均纯收入为基期。
1.2 数据的计量分析
1.2.1 初步多元回归模型形式。利用Eviews软件进行最小二乘估计,估计结果如下表所示:
1.2.2 计量经济学检验
多重共线性的检验及修正
(1)检验多重共线性
从上述结果中可以看出,R2=0.996说明模型整体上拟合度很高,但是x4x6的t检验并不显著,存在多重共线性。
(2)多重共线性的修正
为了消除共线性的影响,首先分别拟合Y对,X2,X3,X4,X5,X6,X7,x8的一元回归,得到七个一元线性回归的结果,见表1。
从表中结果可以看出,加入x3以后的方程可检验均通过且效果较好,因此再依次加入其他变量进行回归分析,结果如下:
异方差的检验
自相关检验及修正
(1)自相关检验
已知DW=2.19,查表得DL=0.869,DU=1.859,所以4-DU=2.05<DW<4-DL=3.25,随着t的变化而变化,几个正的后面有几个负的说明存在正自相关性。
(2)相关的修正
使用广义差分法进行修正:ρ=-0.208 123
此时DW=2.049查表得
最终的模型为:
(3)经济学意义检验
2 三产业从业人口比重每增长一个百分点,农民人均收入就会增加24.69元;
当农业总产值占农林牧总产值的比重每增长一个百分点,农民人均收入就会增加12.01元;
当农作物播种面积增长1 000hm2,农民人均收入就会增加0.005元;
当农村用电量增长100 000 000 k W.h时,农民人均收入就会增加0.04元;
3 建议
(1)增加农业投入,提升农民基本素质,鼓励创新。
(2)注重农村教育的发展,鼓励学有所成以后带领农村发展。
(3)促进农业生产规模化,提高农业生产率,扩大农产品的市场需求。
(4)缓解农村劳动力过剩的局面,加快城镇化建设,转移剩余劳动力。
(5)加快农村城镇化建设,才能切实增加农民收入。
摘要：三农问题一直是党和国家重视的问题,其中如何能提高农民收入,减少贫困人口是当前最重要的问题,提高农民收入也是建设小康社会所必须解决的问题。基于这种背景,本文利用计量模型来研究影响我国农民收入的因素,发现二、三产业的从业人口比重、非农村人口比重、农作物播种面积以及农村用电量对我国农民收入有较大影响,根据计量结果提出相关政策建议。
关键词：农民收入,影响因素,计量分析
参考文献
[1]黄静,葛斐.中国农民收入影响因素分析——以新疆为例[J].中国农学通报,2009(25).
[2]杨文兵.农民收入增长因素研究进展[J].安徽农业科学,2012(4).
河北省财政收入影响因素分析 第5篇
关键词：财政收入；经济发展水平；产业结构；经济效益；所有制结构
中图分类号：F810.4文献标识码：Ａ文章编号：１００６－３５４４（２０12）０2－００40－04
一、引言
财政收入是政府为履行其职能、 实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和， 是反映一个国家或一个地区经济实力的重要标志。财政收入受诸多因素的影响，这一主题已有不少相关研究成果。贾康（2008）针对大众对财政收入高增长的现象， 指出我国财政收入占GDP比重提高主要受经济发展、产业结构变化、效益与收入提高、进口环节税收贡献及统计和价格因素的影响， 说明了财政收入持续高速增长的客观必然性。 纪跃芝等（2009）以中国财政收入为因变量、以第一产业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值、人口数和居民消费等为自变量， 构建了我国改革开放以来财政收入的分段模型——对数线性模型。 周忠辉等（2011）比较分析了税收、国内生产总值、全社会固定资产投资、就业人数等变量对财政收入的不同影响， 发现财政收入主要取决于税收和GDP两个因素。
相对于全国财政收入的影响因素分析， 省级财政的研究则明显不足。张运书、王建森（1999）对省级财政收入增长因素进行了分析， 包括： 地区生产总值、产业结构、所有制结构、经济效益、财税体制。 对河北省财政收入状况的研究比较有代表性的是：河北省人民政府联合课题组（2000）分析了费挤税对财政收入规模的影响； 王建淼（2000）分析了经济增长、产业结构、 所有制结构和税制变动对河北省财政收入的影响。他们的研究均为定性分析，定量分析不足。
宏观税负率低是多数学者、 政府官员和民众对河北省财政收入状况的印象。2009年，河北省财政收入占GDP的比例为10.47%，在全国31个省（市、自治区）中排名第28位。河北省是我国的一个经济大省，GDP总量和人口均居全国第六位，因此，对河北省宏观税负的研究具有重要的理论和实践意义。 本文将在前人研究的基础上，选择合理的因素作为自变量，建立河北省财政收入影响因素模型， 通过对全省1978～2009年的相关数据进行分析，找出影响河北省财政收入的主要因素，进而提出相关的政策建议。
湖南贫困县农民收入影响因素分析 第6篇
支持贫困县农村经济发展是一项综合治理贫困问题、加速贫困地区发展的宏大变革工程。在当前全国改革、开放、发展出现加快态势的新形势下, 湖南作为中部崛起战略的主要省份, 缩小贫困县农村居民收入与省平均水平的差距显得尤为重要。党的十七大报告明确提出要缩小居民的收入差距, 而缩小城乡居民收入差距的关键在于提高贫困县农民人均纯收入, 所以本文的研究具有现实意义。
一、湖南贫困县农民收入现状和经济发展情况
湖南省共有县级市16个, 县72个, 市辖区34个, 这其中有国家扶贫开发工作重点县20个, 省级扶贫开发工作重点县18个, 贫困县数占全省总县级单位数的31.15%, 贫困情况严重。2007年湖南贫困县农民人均纯收入为2, 296元, 全省农村居民人均纯收入为3, 904.2元, 而2000年全省农民人均纯收入为2, 299.5元。可见, 2007年贫困县农民的人均纯收入比全省人均水平少1, 708元, 仅相当于2000年全省农民纯收入的水平。贫困县农民收入大大低于全省平均水平。
二、湖南贫困县农民纯收入回归模型
1、理论模型的设计
(1) 变量和数据。原始数据来源于《湖南省统计年鉴》 (2008) 。湖南省38个贫困县、区、县级市的相关指标统计数据。借用SPSSl5.0软件计算。设湖南省贫困县农村居民人均纯收入为被解释变量 (Y) , 解释变量分别为湖南省贫困县第一产业人均GDP (X1) , 第二产业人均GDP (X2) , 第三产业人均GDP (X3) , 农业从业人口数 (X4) , 城市化水平 (X5) , 耕地面积 (X6) , 粮食产量 (X7) 。
(2) 做重叠散点图。用SPSS15.0软件做因变量Y与自变量X1-X7的散点图, 结果显示:因变量Y与自变量X1-X7呈线性关系。
(3) 做多元回归分析
通过SPSS15.0软件的分析, 可以得到调整后的可决系数为0.623, 说明回归模型对样本数据拟合程度不是很理想。但是, 由回归分析的结果来看, 方程的F检验通过, 说明整个方程是显著的。计量经济学理论指出, 在应用中不必对R2过分苛求, 重要的是考察模型经济关系是否合理。回归结果中常数项、X2、X4、X7的回归系数在8%的显著性条件下没有通过检验, 说明没有统计学意义。简单相关系数法结果显示, X1、X3、X5、X6、X7两两之间具有高度相关性, 则说明这几个变量之间存在较强的多重共线性。多重共线性诊断中多个解释变量的方差膨胀因子 (VIF) >10, 也说明解释变量之间存在严重的多重共线性。
2、主成分分析
(1) 主成分分析。上述回归分析过程结果中, 已经得出原始变量的相关系数的显著性水平, 原始变量存在多重共线性, 因此进行主成分分析是合适的。多元统计中的主成分回归方法是采用较少的新变量 (主成分) 代表原来的变量, 这些新变量是原来变量的线性组合, 它们正交的新变量捕捉了尽可能多的原来变量的变差, 包含了原来变量的大部分信息, 而且消除了原来变量的多重共线性问题, 降低了变量的系数, 很好地解决了上述问题。
注:ZX1-ZX7为标准化了的变量
SPSS15.0在从相关矩阵出发进行主成分分析时, 自动对数据进了标准化。 (表1) 由表1可知, 特征根大于0.6的有四个, 所以提取了四个主成分, 此主成分的累计贡献率是95.106%, 说明这两个主成分基本反映了原来7个解释变量的全部信息, 且降维效果比较好。 (表2) 表2特征向量矩阵表示主成分与标准化以后的解释变量之间的线性关系, 因此主成分可以表示成:
第一主成分的贡献率为47.825%, 它在X6、X7和X4等指标上载荷较高, 因此这一主成分可看成是由耕地面积、粮食产量、农业从业人口所刻画的反映经济发展的综合指标;第二主成分的贡献率为20.088%, 它在X5和X3等指标上载荷较高, 可看成是反映城市化水平和第三产业GDP的综合指标;第三主成分的贡献率为14.546%, 它在X1等指标上载荷远远超过其他指标, 可看成是反映第一产业GDP情况的综合指标;第四主成分的贡献率为12.647%, 它在X2指标上载荷较高, 可看作“第二产业综合指标”。
(2) 主成分回归。主成分分析将具有较强相关性的原始变量转换成不相关的综合变量, 这些综合变量基本上包含了原始指标的全部信息。但是, 这里仅将可能对农村居民人均纯收入产生影响的变量进行分析, 下面将用主成分回归分析来探讨这些主成分是否都对农村居民人均纯收入产生影响。
首先, 把贫困县农村居民人均纯收入 (Y) 进行标准化, 得到ZY, 然后把标准化的农村居民人均纯收入 (ZY) 和主成分 (F1) 、 (F2) 、 (F3) 、 (F4) 进行简单线性回归分析, 得到标准化的回归模型:
方程的F检验显著, 调整后决定系数为0.673, 效果较好。模型不存在异方差性、序列相关性和多重共线性。第一主成分和第四主成分没有通过显著性检验。剔除F1、F4这两个主成分, 再进行回归得到:Y=0.00038+0.512F2+0.487F3+ε, 方程和主成分的显著性检验均通过, 调整决定系数为0.592, 拟合的比较好。反映城市化水平和第三产业GDP的综合指标F2和反映第一产业GDP情况的综合指标F3是农民收入的主要影响因素。
三、研究结果分析及政策建议
首先, 加快发展第一产业, 实现农业现代化。分析结果说明, 以农业为主的第一产业是贫困县农民收入的主要影响因素。这一结果提醒我们, 现阶段应努力加快第一产业发展。一方面科技是第一生产力, 所以要大力发展科技农业, 以科技创新推动产品创新, 提高农业生产率;另一方面结合当地实际发展生产, 努力改善农业生产条件, 切实加大国家对农业特别是基础设施建设的投入, 提高单位耕地面积的农作物产量, 实现农业现代化;最后在稳定农村土地家庭承包经营的同时, 建立健全农村土地流转机制, 实现农村产业结构适度规模化, 推动现代农业发展, 提高农业效益。
其次, 提高城市化水平。分析结果说明, 城市化水平对农民收入有显著影响。城市化主要包含两方面的内容, 即农业人口向非农业转移和农业人口向城市的聚集, 由于地形、交通和经济发展状况的影响, 湖南省贫困县存在着城市人口容量瓶颈, 农村地区本身很难真正实现城市化。而提高农村市场化水平是有助于实现城市化的一个重要内容, 即农业人口向非农业的转移, 推进农村市场化进程, 是给农民提供良好的职业转变平台, 如顺畅的融资渠道、优质的信息服务支持等优惠政策, 鼓励农民从事与农业相关的其他产业, 如农产品销售、物流、农产品加工、信息中介等, 这样在提高收入、转变职业的同时也有效地促进了当地经济的发展。另外, 实现区域经济一体化也是提高城市化水平的重要途径, 湖南省贫困县大都处于西部, 地域相隔不远, 如张家界市所辖桑植县、慈利县、永定区、武陵源区均属于贫困县, 将这几个区域实现经济一体化, 实现区域经济的统筹兼顾和协调发展, 将有利于地区的城市化。
最后, 在促进发展第三产业的同时, 大力发展第二产业, 实现贫困县经济结构调整。分析结果可知, 第三产业GDP对农民收入有显著影响, 而第二产业对农民收入影响较小。湖南省近年来三次产业从业人数各有变化, 第一产业从业人员占到相当大的比重, 但呈不断下降的趋势;第二产业从业人员基本保持平衡;第三产业则呈现出明显的上升趋势。2007年年末总从业人员为3, 883.41万人, 三次产业的就业构成是44.9∶22.0∶33.1, 这一比例在2005年为48.6∶21.5∶29.9。可见, 第二产业发展相对缓慢, 第一产业人口主要流向第三产业, 工业化、城镇化水平相对较低, 难以吸纳大量的农村富余劳动力。而第二产业是国民经济的支柱产业, 是发展国民经济和提高国民生活水平的主导力量, 因此加快发展贫困县第二产业是提高农民收入的重要途径。
摘要：湖南省作为中部崛起的主要省份之一, 同时作为传统的农业大省, 农民的收入一直处于较低水平, 贫困县的农村居民人均纯收入远远低于全省平均水平。本文首先分析贫困县的经济现状, 选择出与农民收入相关的指标, 运用多元统计方法进行主成分分析。以此为基础, 用主成分回归的方法, 筛选出影响农民收入的主要因子, 得出影响农民收入的主要因素是第一产业GDP、第三产业GDP和城市化水平, 进而提出提高农民收入的政策与建议。
关键词：贫困县,农民纯收入,主成分回归
参考文献
[1]李子奈, 潘文卿.计量经济学 (2版) .高等教育出版社, 2005.3.
江西省农民收入影响因素及对策分析 第7篇
部分学者通过定性分析研究影响农民收入的因素。如张春艳 (2011) 依据我国农民收入增长的趋势, 将我国农民收入的增长分为了5个阶段, 其中2004年至今是农民收入稳步快增阶段。现在农民收入增长来源呈现多元化, 不仅仅是依靠经营性收入增长, 农民收入问题不再仅仅是一个农业问题。因此结合现有研究来看, 在今后较长时期内, 稳定增长农民收入难度会增加, 城乡收入差距仍有扩大趋势。董全瑞, 韩凤朝 (2006) 认为在农民收入增长的影响因素中, 制度、组织、契约、教育、科技具有直接而长期的决定性作用, 政策的落实和推广迫在眉睫。
在对农民收入增长影响因素的定量分析过程中模型化趋势极为明显。但影响农民收入的因素有很多, 研究也不断由单一因素向多因素转变。如左正强, 刘耀森 (2014) 利用偏相关分析对我国农村居民收入结构和农业投资结构之间的关系展开研究。结果表明转移性收入与国家财政支农支出关系最为紧密。郭燕枝, 刘旭 (2011) 在1978~2008年相关数据的基础上利用单位根、协整和格兰杰因果检验方法, 筛选出主要影响农民收入的指标, 研究结果表明与农民收入关系密切的指标分别是农村集体单位固定资产投资、农业用电量、有效灌溉面积等, 从而在转移农业剩余劳动力、加大农业投资力度、改善农业基础设施建设等方面提出对策和建议。
以上研究成果广泛而丰富, 为本文的研究提供了深刻的借鉴意义。本文在我国内地31个省、市、自治区2007~2012年平均数据的基础上, 通过因子和回归分析, 全面地对比分析江西省农民收入的统一性, 探究影响农民收入的因素。
1 模型建立和实证分析
1.1 模型选取
本文主要运用因子分析对江西省农民收入进行分析。将选取的指标进行因子分析, 由此得出各指标的因子得分及综合得分。因子分析模型如下:
或矩阵表示是X=Bf+δ, 其中X= (X1, X2, X3, ……Xp) T为可实际观测到的m×m随机向量, 向量F= (F1, F2, F3…Fk) T是不可测的, F为X的公共因子, 是因子载荷在第i个变量于第j个公共因子上的负荷, 矩阵A为因子载荷矩阵, δ称为X的特殊因子, 含随机误差。
1.2 指标及数据选取
影响农民收入的因素有很多。为研究收入及贡献的统一性度量, 本文主要界定于收入是否同粮食生产贡献相符。力求指标简洁、代表性高, 本文筛选出以下农业指标:粮食产量 (万t) (X1) 、农作物总播种面积 (千hm2) (X2) 、有效灌溉面积 (千hm2) (X3) 、耕地面积 (X4) 、农用柴油使用量 (万t) (X5) 、农药使用量 (万t) (X6) 、农用塑料薄膜使用量 (t) (X7) 、农业机械总动力 (X8) 、农村居民家庭人均纯收入 (Y) 。
为更好全面地对比分析江西省农民收入的统一性与否, 本文对2007~2012年6年的平均数据建立模型并进行分析, 资料来源于相关年份的《中国统计年鉴》、《江西农村经济年鉴》及国家统计局官网、国研网和中经网统计数据库。
1.3 模型结果分析
利用SPSS软件对选取的数据进行因子分析, 得到以下检验和分析结果。
通过观察检验结果, KMO值为0.78, 并且Bartlett的球形度检验相应的显著性概率 (Sig.) 等于0, 小于0.001, 说明数据适合进行因子分析, 且通过了Bartlett的球形度检验。如表1所示。
采用Kaiser标准化的正交旋转法旋转后可知第一公因子对指标X1~X4的替代效果更好, 指标与自然投入和产出有关, 第二公因子对指标X5~X8替代效果较好, 其特点在于与科技有关, 所以将第一公共因子F1命名为生产能力因子, 第二公共因子F2命名为科技投入因子。通过观察成分得分系数矩阵, 得出:
F1=0.351X1+0.373X2+0.125X3+0.428X4-0.395X5+0.36X6-0.103X7-0.72X8
F2=-0.179X1-0.204X2+0.099X3-0.295X4+0.656X5+0.167X6+0.33X7+0.326X8
利用回归法估计出各因子得分, 以每个主因子的方差贡献率占比作为权数加权计算得出综合得分F=0.546F1+0.454F2。各因子得分及F综如表2所示。
在此基础上, 再以各省农村居民家庭人均纯收入X9为因变量, 以F1、F2为自变量进行回归分析。结果如下:
Y=4347.707+1234.435F1+867.067F2
回归结果显示, R2=0.638, F检验为24.621, 回归模型达到显著性水平, 整体模型解释力为63.8%。Durbin-Watson检验为1.92, 接近于2, 表明预测残差不具有自相关。F1、F2的t值分别为5.742、4.033, 达到显著性水平。
1.4 模型结果讨论
1.4.1 生产能力因子F1得分与科技能力因子F2得分参差不齐。
我国内地31个省、市、自治区的生产能力因子得分与科技因子得分相差较大。生产能力得分和科技能力得分前10的地区都是我国粮食主产区, 其中生产能力得分黑龙江、河南、四川位居前三, 科技能力得分山东、河南、黑龙家排名前三。山东、河南、江苏和安徽F1、F2得分均为正值外, 其他各省份中有13个地区的生产得分和科技得分差距较大, 如作为粮食主产区的河北省, 得分分别是-0.52和3.322, 表明河北省自然生产能力相对受限。从31个省、市、自治区得分综合来看, 科技投入和生产能力解释力度较大。如北京市F1和F2为-1.144和-0.613, F综为-1.886。江西省作为我国粮源净调出省和产粮大省之一, F1、F2和F综得分均处中列, 表明江西省科技和生产能力处于我国中上水平, 但相较而言, 科技投入有待提高。
1.4.2 农民收入影响因素中, 生产能力仍是主要因素, 但科技辅助作用不可忽视。
从回归模型来看, F1每增加1%, 农村居民家庭人均纯收入增长1234.435个单位;F2每增加1%, 农村居民家庭人均纯收入增长867.067个单位。因此保护耕地, 确保粮食播种和灌溉面积, 并通过科技投入稳定和增加粮食产量是保证农民收入的重要举措。
综上所述, 江西省粮食生产能力和科技投入处于我国中上水平, 但科技投入有待提升。在确保耕地面积、作物播种和灌溉面积的同时, 加大对农业的科技投入对农民增产增收的重要性不言而喻。
2 结论和建议
本文基于31个省、市、自治区2007~2012年平均数据, 通过因子分析和回归分析, 实证结果表明粮食生产能力和科技投入对农民的收入有显著影响。其中粮食生产能力要素大于科技因素。结合江西省实际情况, 现提出以下政策建议:
一是加强自然生态保护, 推动农业可持续发展。作为农业的基本生产资料, 耕地的保护关系到粮食安全和农民的长远生计。在切实保护农田的同时严格土地执法, 尽量少占用耕地。江西省应继续核查历年退耕还林情况, 及时开展退耕还林补植补造, 进一步巩固退耕还林成果。持续推进生态移民的同时, 大力发展退耕还林接续产业。
二是改善农业基础设施, 夯实农业发展基础。政府应致力于完善农业水利基础设施, 在提高粮食抵御自然灾害的能力的同时确保粮食生产。首先, 财政上加大对农业基础设施的投入, 因地制宜建设农田水利设施, 增加和确保耕地和农业灌溉面积。其次, 在农用机械方面增加惠农政策, 如提高机械化水平以提高单位劳动生产率、增加农机补贴及农业生产补贴力度等。
三是加大科技推广, 实现科技富农。农业的发展离不开科技的带动。江西省要着重进行农业科技研发, 提高生产率的同时, 加强实用性农业科学技术的推广。通过利用专家、地方院校、企业等, 加强农民合作组织, 真正将科技成果利用到农业生产中去, 实现科技富农。
参考文献
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农民收入影响因素分析 第8篇
1.1 农民收入大幅增长, 但增速相对缓慢
改革开放30年来, 安徽农民收入变化大致经历5个阶段:1978~1981年高速增长阶段, 农民人均纯收入由1978年的113.34元增加到1981年的246.49元, 年均增长29.6%;1982~1991年相对低速增长阶段, 1991年还出现负增长, 农民收入下降了17.3%;1992~1996年较快增长阶段, 年增长率均在20%以上, 最高的年份达到34.33%。1997~2003年低速徘徊阶段, 农民收入增速低于5%;2004~2007年恢复性较快增长阶段, 增速达到两位数。从农民收入的绝对额来看, 由1978年的113.34元增加到2007年的3556.3元, 平均每年增加118.7元, 年均增长速度达到12.6%, 但扣除物价上涨影响后, 农民人均纯收入实际年平均增长速度只有7.52%, 不仅低于同期安徽城镇居民人均可支配收入的平均增速11.80%, 而且也低于同期安徽经济平均增长速度。可见, 安徽农民收入增速呈现相对缓慢趋势。
1.2 城乡居民收入差距日益扩大
城乡居民收入差距指数P (城镇居民人均可支配收入除以农民人均纯收入) , 从1981~1983年P值从1.73下降到1.6, 1983~1991年P值从1.6上升到3.13, 1992~1997年P值从3.13下降到2.54, 1998~2007年P值呈上升态势, 2006年城乡居民收入差异指数扩大到3.29。如果考虑到城镇居民享有的各种补贴、劳保福利和社会保障等隐形收入, 安徽城乡居民收入差异指数实际值更高。
由表2可以看出1982~2007年安徽农村居民人均收入年增长率波动性很大, 并且远低于城镇居民可支配收入水平。从1981到2007年安徽农民纯收入平均增长速度为7.52%, 而同期城镇居民可支配收入平均增长速度为11.80%, 可以看出农民收入增长速度比不上城镇居民增长速度是导致城乡差距扩大的主要原因。
2 安徽省农民收入增长的影响因素
农民收入增长是多因素相互联系、相互作用、共同影响的结果。首先, 安徽是农业大省, 农业基础薄弱、农业产业化水平低、农业组织化程度低和农业经营群体参与市场竞争的能力不强等原因, 严重制约了农产品的生产、加工和流通。加上农业受气候条件的制约, 政府部门对农业的投资严重不足, 工商资本介入农业以及农业外资的投入比重偏小, 农村金融服务严重滞后, 农村贷款难等其他因素, 必然导致农业劳动生产率低, 农民的农业经营收入增长缓慢。其次, 农村剩余劳动力多, 农民非农就业机会少, 2007年末安徽人口达到6676万人, 农村人口占78.02%。由于农村人口基数大, 人均占有资源量少, 出现了大量的农村剩余劳动力, 大量剩余劳动力的存在严重制约了安徽农民收入的增长。第三, 非农产业收入少。要解决农村劳动力的剩余问题, 只能依靠农村工业化和城镇化, 促进非农产业的发展。但由于安徽整个农村产业结构中, 二、三产业发展滞后, 农村工业化水平低、城镇化水平不高, 限制了农民工资性收入的增长。
从安徽农民收入来源结构来看 (见表2) , 农业收入仍是主体, 工资性收入已成为农民收入增长的主导。1995~2007年安徽农民收入来源当中家庭经营收入水平从1688.53元上升到3033.94元, 但其占农民纯收入的比重却从83.74%下降到62.79%;工资性收入从234.21元上升到1470.05元, 占农民纯收入的比重也从11.62%上升到30.42%;财产性收入所占比重基本没有大的变化;转移性收入所占比重随呈现稳步增长的趋势, 但其所占比重低, 对农民收入增速影响有限。可见, 农民收入的主要构成因素是家庭经营收入和工资性收入, 两者合计占农民总收入的比重达到93%左右, 其中工资性收入所占比重不断增加, 已成为农民收入的增长的主导。可见, 提高农民的农业经营收入和工资性收入是解决农民收入增速趋缓的关键。农业经营收入主要受农业现代化水平 (包括化肥施用量、农业机械化程度、有效灌溉面积) 、人均耕地面积、播种面积、各项支农政策 (包括财政支农资金、农业贷款、农产品价格指数) 等因素影响;非农业收入主要受城镇化水平、全社会固定资产投资、农村非农从业人员比重等因素影响。为了解各因素对农民收入的具体影响程度, 现使用灰色关联分析法进行定量研究。
3 影响安徽农民收入增长因素的实证分析
3.1 模型选择与具体步骤
灰色关联分析系统内时间序列有关统计数据几何关系, 求出主因子序列与各行为因子序列之间的灰色关联度, 借以分析主因子与各行为因子之间的密切程度, 判断出该系统发展的主次要因素。具体步骤如下:
⑴指标数据预处理。进行正向化和无量纲化处理后的规格化矩阵为Y= (yij) nm, 其中n为样本容量, m为指标个数。
⑵计算灰色关联矩阵
将规格化处理后的主因子序列{Sj}= (s1, s2, , sm) 作为参考数据列 (主因子序列) , 而规格化处理后的各行为因子序列{yij}= (yi1, yi2, , n) (i=1, 2, , ) 作为行为因子序列。再利用下式计算灰色关联系数:
其中, δi (j) 为第i个行为因子序列的第j个指标与主因子序列中第j个指标值的关联系数;ρ为分辨系数, 一般取为0.5。
⑶计算主因子与各行为因子的灰色关联度。 (t) = (i=1, 2, , n) , 其中ri即为主因子与第i个行为因子的灰色关联度。
3.2 实证分析
根据对安徽农民收入增长影响因素的定性分析, 并考虑数据的可获得性, 选取以下指标:城镇人口比重-X1、非农从业人员比重-X2、全社会固定资产投资-X3、财政支农资金-X4、农业贷款-X5、农产品价格指数-X6、化肥施用量-X7、播种面积-X8、农业机械化程度-X9、有效灌溉面积-X10、人均耕地面积-X11。选用1990~2006年数据, 并对农民纯收入、财政支农资金、全社会固定资产投资和农业贷款, 用同期消费价格指数 (以1990为100) 消除物价的影响。数据进行规格化处理后, 以农民人均纯收入序列为主因子序列, 各影响因素序列为行为因子序列, 计算农民纯收入序列与各影响因素序列的关联系数和关联度。
从上述关联度可以看出:第一, 农业机械化程度与农民收入的关联度最高, 达到0.864, 反映农业机械化程度的指标农业机械总动力从1990年的1307.3万kw上升到2006年的4239.9万kw, 农业机械化提高了农业生产效率。有效灌溉面积、化肥施用量、人均耕地面积与农民纯收入的关联度分别为0.852、0.832、0.783, 考虑农产品生产的特殊性, 合理的农业化肥施用量和良好的农田水利条件可以提高农产品的产量, 增加农民收入。第二, 农业贷款、财政支农资金和农产品价格等反映国家农业政策的因素与农民收入的关联度分别为0.833、0.720、0.611。农业财政支出、农业贷款解决了农业发展需要的资金, 它们是农业发展、农民增收的重要影响因素。农产品收购价格的上升可以提高农民收入, 但是从1990到2006年, 农产品收购价格总共才上升了68.22%, 远远低于农民收入的增长。所以加大财政金融政策扶持力度, 提高农产品价格是农民增产增收的保障。第三, 城镇人口比重、非农从业人员比重和全社会固定资产投资等影响农民收入的非农业因素与农民人均纯收入的关联度分别是0.759、0.815、0.769。说明由于农村存在着大量的剩余劳动力, 如果不能解决他们的就业出路, 就会成为隐蔽性失业人口, 制约农民人均纯收入的提高
4 统筹安徽城乡发展, 促进农民收入增长的政策建议
4.1 统筹城乡公共产品供给, 加大对农村财政投入的力度
统筹城乡公共产品供给, 就是改变目前城乡有别的农村公共产品供给制度, 让公共财政尽快覆盖农村, 营造农民增收的外部环境。首先, 加大对农村基础设施建设的投入, 重点是加大农村道路、农田基本水利设施、饮水工程和农村电网的改造的投入力度, 改善农村的生产生活条件;其次, 加大农业科技教育投入。重视农业先进技术的开发、推广和应用, 提高农产品科技含量和农业发展潜力, 增强产品竞争力。第三, 建立健全农村社会保障制度, 增加农村公共卫生的投入, 加快推进农村新型合作医疗制度, 提高农村医疗保险覆盖面, 完善农村最低生活保障制度逐步建立起覆盖城乡的互助互济的医疗和保险制度。
4.2 调整农业经济结构, 发展优质高产高效农业
加大对农业的资金、技术和信息等投入, 提高农业的投入产出比, 实现对传统农业的改造。鼓励农民以市场为导向, 以资源为依托, 发展效益农业, 生产高产、优质、高效的农产品, 形成具有区域特色的名、特、优、稀品种。改变农户单一经营种植业的生产方式, 提倡种植业和养殖业的复合发展, 通过养殖业把种植业的产品转化为肉、禽、蛋、奶、鱼等高附加值的畜产品。并以种植业、养殖业为主体, 推进农业产业化经营, 建立“公司+农户”和“订单农业”的经营体系, 对农产品进行精深加工、储运及销售实现产业化运作, 提高农产品附加值和农业综合效益, 引导农民逐步实现规模经营。
4.3 统筹城乡产业布局, 以农村新型工业化促进农村劳动力产业转移
改变目前局限于农村内部的农村工业化发展策略, 对农村中小企业的产业结构进行调整, 加快城乡产业融合, 推动农村新型工业化, 促进农村劳动力产业转移。发展农产品加工业等劳动密集型产业, 调整原有乡镇企业产业、产品及企业组织结构, 逐步改变乡镇企业产业趋同、产品档次低、质量差的状况, 提高乡镇企业参与市场竞争的能力。对于个体私营企业要给予税收、资金、水电、土地等优惠条件, 促进个体私营经济快速发展壮大, 以吸纳更多的农村劳动力。推动农村第三产业的发展, 重点是交通、通讯、保险、金融、信息服务和技术服务等, 加快城镇化建设。
4.4 统筹城乡劳动就业, 消除城乡二元结构和体制障碍
农村富余劳动力向城镇转移就业, 是增加农民收入, 改善农民生活, 建设现代化新农村, 实现城乡协调统筹发展的必由之路。第一, 逐步建立城乡统一的劳动力市场和平等就业制度, 依法加强对进城就业农民合法权益的保护, 为农民增收营造广阔而平等的生存和发展空间;第二, 以市场为导向, 针对农民工和农民的培训需求, 选择不同的培训形式、培训层次加强对农民的职业技能和实用技术的培训教育, 增强他们的转移就业能力和增收能力。第三, 消除农民进城、进厂务工经商的各种带歧视性制度障碍, 实现农村劳动力的有效转移和充分就业。第四, 逐步取消城乡分割的二元户籍制度, 建立城乡统一的户口登记和管理制度, 使农民与城市居民享有同等的待遇。
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农民收入影响因素分析 第9篇
关键词：农民人均纯收入,计量经济学,新型城镇化,政策建议
一、引言
自改革开放以来, 我国经济发展迅速, 人民生活水平显著提高, 但城乡居民收入差距也越来越大。我国有9.5亿农民, 约占全国总人口的67.86%, 农村人口基数庞大, 与农民密切相关的农业问题也一直存在。我国是一个农业大国, 从古至今, 农业在我国都居于重要地位。因此, 我国农村经济的发展和农民生活水平的高低, 对于本国经济的持续稳定发展具有重要的意义。然而, 目前我国农村的现状仍然令人担忧, 农村大部分地区在耕作方式上仍然采用比较传统的劳作方法;伴随着城市的扩张, 农民的单位耕作面积日益缩小, 这在一定程度上挫伤了农民生产投资的积极性, 导致农村机械化使用率和劳动生产率仍处于较低水平。
针对这种现状, 我国学者已经得到了很多的研究成果。谢童伟、吴方卫在《农村居民家庭纯收入构成及影响因素差异分析》中以1990年到2008年的相关数据为例, 主要对工资性收入、家庭经营性收入和其他收入这三个影响农村居民家庭收入的主要因素进行了详细分析;本文将采取更加充足、完整的数据进行分析, 构建更加全面的指标体系。官琳琳、门可佩在《中国农村居民家庭纯收入的聚类分析》一文中采用了聚类分析, 根据我国农村现状, 并通过对地域的划分归类研究我国农村居民家庭纯收入情况。此外, 王秀杰 (2001) 、陈艳和王雅鹏 (2004) 、黄永兴 (2004) 、刘丽和陈艳 (2005) 、许晓龙和刘汶荣 (2005) 、曾令秋 (2007) 、王岐红和汪青龙 (2009) 等先后对农村居民收入的构成或者影响因素进行了分析。但是从目前来看, 农民增收的不确定性因素增加, 实现农民收入快速增长的难度较大;而且, 随着经济的发展和社会环境的变化, 近年来我国农村出现了许多新的情况、农村居民家庭收入的构成和影响因素也发生了许多新的变化, 前人研究尚有不足之处, 所以本文针对目前形势, 深入研究我国农民人均纯收入的影响因素, 具有很大的现实意义和必要性。
二、构建收入影响因素模型
(一) 选取指标与数据收集
我国农民人均纯收入则是按常住居民平均之后的“纯收入”, 反映了我国农村居民收入的平均水平。经过资料的搜集和文献的翻阅, 笔者对我国农村居民家庭人均纯收入的主要影响因素主要选取了以下六个指标:财政用于农业的支出 (亿元) 、第一产业增加值 (亿元) 、乡村从业人员数 (万人) 、乡村人口数 (万人) 、农作物总播种面积 (千公顷) 、农业机械总动力 (万千瓦) , 笔者在中国统计年鉴、中国经济与社会发展统计数据库中搜集到了1978-2012年的数据。
(二) 模型的检验
1. 平稳性检验。
令农民纯收入y (元) 为被解释变量, 农作物总播种面积x1 (千公顷) 、乡村从业人员数x2 (万人) 、乡村人口数x3 (万人) 、第一产业增加值x4 (亿元) 、财政用于农业的支出x5 (亿元) 以及农业机械总动力x6 (万千瓦) 为解释变量。
由于选取的数据为时间序列数据, 故应先对其进行平稳性检验, 检验数据是否存在“伪回归”, 故对模型进行平稳性检验结果详见表1。
通过表1可知, 各变量水平均不平稳, 但二阶差分时通过显著性检验, 均呈现二阶单整的特性, 故进行协整检验。
2. 协整检验。
采用Johnsan检验对其对数进行协整检验, 故协整结果详见表2。
通过分析结果, 可知农村纯收入、农作物总播种面积、非农从业人员数、乡村人口数、第一产业增加值、财政用于农业的支出和农业机械总动力等7个变量间存在4个协整方程, 说明上述变量存在长期均衡关系, 可进行OLS回归。
3. OLS回归-构建模型。
以LNY为被解释变量, LNX1、LNX2、LNX3、LNX4、LNX5、LNX6为解释变量, 构建回归模型, 具体函数如下:
通过分析模型, 整个模型拟合优度达到0.99以上, 各解释变量联合影响显著, 说明模型良好。但单个变量中只有农作物总播种面积、乡村从业人员数、第一产业增加值、财政用于农业的支出、农业机械总动力均对农民纯收入有显著性影响, 而乡村从业人员数、乡村人口数对农民纯收入的影响不显著, 同时各变量之间存在联系, 需要进行多重共线性检验。
4. 多重共线性检验。
通过多重共线性检验, 最优模型如下:
5. 自相关检验。
由上面模型DW值可知, 模型存在自相关。根据检验, 该模型存在1阶、2阶、4阶自相关, 消除模型中自相关, 最优模型如下:
6. 异方差检验。
由于本文数据为时间数据, 不是截面数据, 故此选择ARCH检验对数据进行异方差检验, 经检验, 该数据采用滞后期2阶, 可以发现该模型不存在arch效应, 即无异方差, 说明前期的各变量的波动对于当前变量的影响较小。
通过分析模型, 整个模型拟合优度达到0.99以上, 同时各解释变量对被解释变量有显著性影响, 说明模型较好, 反映出对农民人均纯收入具有直接显著性影响的变量有第一产业增加值与农业机械总动力。
三、模型分析
从以上计量经济学模型检验过程可以知道:农村人口数及就业人数对农村居民家庭人均纯收入没有显著性影响, 人口数和人均纯收入呈负相关影响。同时, 农作物总播种面积、财政用于农业的支出对农村居民家庭人均纯收入没有显著性影响, 真正影响农村居民家庭人均纯收入的因素是第一产业增加值、农业机械总动力, 且第一产业总产值是主要影响因素;乡村从业人口与乡村人口数两个数据列存在在多重共线。
农村居民人均纯收入=农村居民村收入/农村居民总人数, 通过这个公式可以看出来, 人口基数越大, 人均纯收入就越低, 所以人口数和人均纯收入呈负相关关系。
根据理论依据, 乡村非农业从业人员应该对农村居民家庭人均纯收入有影响, 但是模型显示却显示没有显著性影响, 有以下几种解释: (1) 数据统计不精确, 有数据的遗漏情况; (2) 乡村非农业从业人员的工资水平较低; (3) 乡村非农业从业人员的社会待遇不好, 社会生活各方面没有保障; (4) 乡村非农业从业人员在城市中生活负担重, 入不敷出。
其次, 财政用于农业的支出对农村居民人均纯收入无显著影响, 可能是因为资金运用不合理;土地流转制度的不完善导致财政支出回报低效率;政府工作人员存在“寻租”行为等。
四、政策建议
(一) 稳步推进城镇化和工业化, 为农民收入水平的提高创造良好环境
城镇化和工业化是当前中国经济持续发展的重要动力, 为社会就业问题提供了新的战略支撑, 城镇化和工业化的发展会有效提高人们的收入水平, 刺激市场的用工需求, 有利于大批农民进城, 将农村潜在消费需求变为现实的有效需求。此外, 应该大力引进外资, 在农村周围建设一些企业, 从而解决农村农闲时大量闲置的劳动力, 提高农村居民的收入水平, 改善农民生活, 有助于实现城乡一体化。
(二) 加大财政对农业帮扶力度, 优化财政支出结构, 提高资金使用效率
农村居民家庭人均纯收入的提高离不开经济的发展, 财政支出作为促进经济发展的重要力量, 尤其是农业方面的支出增加, 可以为农村居民提供优良的生产生活环境。加大财政对农村卫生、教育、社保、基础设施等投入, 减轻农民的生活压力;另一方面要优化支出结构, 提高资金使用效率。科学的农业支出结构, 能够有效的促进农业发展, 实现农民增收, 改善资金使用低效率的情况。
(三) 大力促进农业现代化水平提高, 为农村居民增产增收提供有力保障
农业现代化是农业发展的必然要求, 只有依靠农业现代化的发展, 才能较好提高农业生产效率, 农业现代化水平越高, 就越有利于农村居民收入的提高, 所以应该着力提高农业生产力水平, 有效保障农村居民增产增收。政府可以从以下几个方面入手:加大高产新品种的研发, 促进农民增收;可以引进先进的农业机械、加大农用机械的补助力度, 采用先进耕种模式等措施, 加快农业现代化进程;根据贫困地区的地理环境, 合理引进高价格的经济作物, 提高农民人均纯收入水平。
(四) 把握核心价值观, 严厉打击各种形式的“寻租行为”
从模型分析来看, 我国农业支出存在着低效率的问题, 严厉打击现存的各种腐败现象, 使每项支出都落到实处, 农民真正受益于政府的各项方针政策, 加快我国农业发展, 从而促进农民增收。这就要求相关政府工作人员把握核心价值观“富强、民主、文明、和谐、自由、平等、公正、法治、爱国、敬业、诚信、友善”的方针, 认真履行各项政策, 实行监督和自我监督。另一方面, 要严格规范制度, 加强监督管理, 防止各种在资金使用过程中违法乱纪的腐败问题以及低效率问题, 严肃处理财务问题, 严厉对待“寻租”问题, 提高资金使用效率。
参考文献
[1]官琳琳, 门可佩.中国农村居民家庭纯收入的聚类分析[J].安徽农业科技, 2009 (1)
[2]谢童伟, 吴方卫.农村居民家庭纯收入构成及影响因素差异分析[J].上海财经大学学报, 2012 (8)
[3]刘秉镰, 赵晶晶.我国省域农民收入影响因素的空间计量分析[J].当代经济科学, 2010 (5)
农民收入影响因素分析 第10篇
【关键词】城乡居民收入；财富分配；城乡产业融合；规模化经营
收入分配的不平衡以及社会福利不完善等问题，严重的影响着和谐社会和中国梦的实现。造成这些情况的主要原因还是收入分配的不平衡造成的，目前我国经济发展的趋势十分良好，但是相对而言的社会收入的分配不公，也是屡见报端。其中最具代表性的就是城乡居民的收入差距越来越大，而且矛盾也是越来越突出。这些问题和矛盾已经引起了政府的高度重视，如何有效的解决城乡居民的收入分配差距问题，是目前很多人所关注的。造成这种情况的原因是多种多样的，也是很复杂的，由于城乡结合部是城市乡村重要的连接地，既有城市的某些特定，由有乡村的特点，因此必须高度关注和重视城乡居民收入分配差距问题的解决。
一、我国城乡居民收入分配差距的总体状况
随着改革开发的快速发展和经济的快速腾飞，我国国民生产总值是一路高升，相应的国民的收入也是不断大幅提高。但是随着经济的飞速发展以及沿海大城市的高度发达，相应的城乡居民的收入分配差距确实越来越大。城乡居民的收入分配差距不仅体现在两者之间的绝对收入，同时如果将城镇居民的相应福利保障以及住房、公积金、保险等等都算进去的话，这个差值还会上升。特别是城镇居民在享受公共设施待遇以及社会福利方面都比乡村居民拥有得天独厚的差距。中国社会科学院经济研究所进行的调查显示，随着我国经济的飞速发展，中国的城乡收入差距已经为世界最高，同时仍在继续扩大。
二、造成我国城乡居民收入分配差距形成的主要因素分析
1.产业偏向政策是目前差距扩大的主要原因
目前由于城乡产业偏向政策的影响，影响的城市乡村的产业结构和产业发展模式都极大的影响着收入分配。西方的经济学家对于发展中国家的主要经济发展模式提出了两种：一种是平衡发展模式，另一张是不平衡模式。在实际的发展过程中，大部分国家的经济模式都是由不平衡模式所影响的。不平衡模式主要认为：发展中国家发展经济的主要形式通过有限的资源和能力优先发展关联效应大的产业，并通过这些优势产业逐步去带动其他产业的发展和进步。在进行不平衡模式进行发展的过程中，还有一定的前后次序，针对不同的发展地区按照不同发展速度进行分别发展。对于我们国家来说，中国还处于发展中国家，所以国家在进行改革开发的同时，就制定了沿海和东部先发展起来的策略，通过沿海和东部的发展进而去调动内地的发展。同时在发展的过程中，还优先针对重工业进行快发展和重发展政策。针对我国的农业型社会来说，为了优先快速发展重型工业，只能政策重度向工业倾斜，同时通过对农产品进行强制低价收购来推动重工业的发展。在降低生产原料成本的同时，更好的让城市工业发展，同时通过低工资政策使有限的资金更进一步向城市流去。在政策的调整和支持下，城市优先得到了发展，最终导致农村经济的严重失调，同时城乡经济形势定型，城镇发展缓慢，城乡居民收入差距越来越大。
2.城乡发展水平差距过大
随着城市的快速发展，城镇的数量和城市人口在飞速上升，但是城乡的产业机构和其深化的影响并没有变化，城市的收入随着城市化进步的提高，生活成本压力以及社会福利的不平衡，使得城市收入的水平在飞速上涨。城市化水平还不够完善，城市的产业结构，例如第二产业和第三产业等过于集中，乡镇人才的大量涌入等等，使得两者差距越来越大。而相应的乡镇产业结构落后，产业发展缓慢以及其低竞争力等等元素，对于乡镇人才都没有太高的吸引力，以致乡镇人才过多流失。
三、降低城乡居民收入分配差距的对策
1.加快城乡产业结合
尽快改善户籍制度，打破户籍制度对于乡镇居民在城市发展、就业的桎梏，同时提升乡镇居民在城市所享受的待遇，给予大家同等的发展竞争机会，让自主择业和公平竞争成为农民的基本权利，促进个提高农民的基本收入，尽可能改善不利于城镇化发展的体质和政策，让农村劳动力能够尽快的融入到城市中。同时加快城市化进程，彻底打破城乡产业分割的情况，将提升农民收入所谓根本的出发点。在城市化的布局中，实现城乡经济统筹发展，利用城市的资源和优势来带动农村进步和发展。
2.完善农村土地制度
农村土地是农民的最基本生存保障，只有更好的完善农村土地制度，实行农村产业化经营，才能更好的发展农村经济。要根据政策提高农民承包土地的权限，加快农村土地的利用率，加强农村土地的流转力度等等。只有真正的完善农村土地制度，才能从根本上解决农民收入低的问题，才能尽快的减小城乡居民收入分配差距增大的问题。
四、总结
综上所述，只有不断的提高和完善对于农业的保护政策，调整我国的产业偏向政策，通过优势的工业带动农业发展，先进的城市推进乡镇的发展，利用工业反哺农业，才能更好的缩小两者之间的差距。同时，要尽快提升农业在国民经济中的地位，为农业的发展创造更好的条件，真正的建立城乡一体化，实现城乡的共同进步和发展。
参考文献：
[1]张琦，郝宇.城乡结合部居民收入分配差距分析研究[J].生产力研究，2007（2）：90-91-141
[2]王立成.我国城乡居民收入分配差距总体状况、成因与对策[J].人口与经济，2010（2）：40-46
[3]段景辉.我国城乡居民收入分配差距研究[J].技术经济与管理研究，2012（11）：74-78
广东农民收入影响因素的实证研究 第11篇
广东省作为改革开放的前沿阵地, 三十多年的迅猛发展, 使广大的农村地区发生了翻天覆地的变化, 农民收入水平迈向一个新的台阶。农民人均纯收入从1978年的193.25元提高到2014年的22907.97元, 是1978年的118倍, 年均实际增长14.2%。
但是, 农民薄弱的增收基础导致城乡收入差距越来越大, 由此而引发的一系列社会问题, 严重阻碍了社会主义新农村的建设, 也时刻威胁着整个广东省经济社会的健康持续发展。此外, 有效需求不足已经成为当前制约广东经济增长的最重要因素, 而开拓广阔的农村市场是扩大省内需求的有效途径。因此, 通过研究增加农民收入的影响因素来促进农村市场的开拓, 显得尤为重要。
二、文献综述
纵观近几年国内学者对农民收入影响因素的研究, 主要分为定性分析和定量分析。定性研究方面, 郭斌 (2009) 用文献研究法对城乡居民增收差异的影响因素进行了理论分析, 分析发现城乡二元经济结构、农民弱质性、农民的思想观念都对农民收入有着重大影响。谢学军 (2010) 运用比较分析法, 得出了制约农民收入的影响因素。
同时, 另一些学者运用计量模型进行了实证分析。芮田生等 (2012) 通过协整分析认为农民的家庭性收入和农民工资性收入是促进农民增收的重要途径。张艳芳等 (2012) 首先运用SPSS统计工具进行因子分析, 然后选取农业生产追加投入、农业生产基本投入、水土涵养这三个指标作为解释变量进行多元回归分析各因素与农民收入之间的关系。总的来说, 国内学者在建立计量模型时, 都显得不够全面, 例如芮田生等只考虑了宏观经济因素, 张艳芳等只考虑了农业因素, 对于不太好量化的指标未能加以考虑, 使得研究结果不具科学性。
三、广东农民收入影响因素实证分析
农民收入增长缓慢问题历时已久, 尽管国家一直努力制定各种政策解决此问题, 但收效甚微。由此可见, 农民增收缓慢必有其深刻的影响因素, 在构建社会主义和谐社会的时代背景下, 应该引起足够重视。因此, 本研究主要利用东省农村劳动力数量、人均耕地面积、农民转入第二、三产业数量、农民受教育程度四个因素的变化, 从宏观层面运用计量工具进行实证分析, 从而得出结论, 并对广东省农民增收问题提出解决对策。
(一) 指标的选取
本文选取的指标如下:
Y——农民人均纯收入。本文选取广东省农民人均纯收入作为被解释变量。
X1——农民转入第二、三产业的数量。本文选取广东省农民转入第二、三产业的数量作为第一个解释变量。
X2——农作物人均播种面积。本文选取广东省农作物人均播种面积作为第二个解释变量。
X3——农业劳动力。本文选取广东省农业劳动力作为第三个解释变量。
(二) 模型的建立
时间序列模型中人均纯收入这一因子变化过快, 与其他四个因子显然是非线性关系, 所以给人均纯收入取自然对数, 模型建立如下:
其中, β0表示常数项, β1、β2、β3、β4表示估计系数, μ表示随机误差项。
(三) 回归结果分析
本文选用1988—2014年的相关历史数据, 首先利用Eviews6.0软件分别对上述四个解释变量进行一元回归, 得到四个参数估计方程的拟合优度R2。回归结果发现:除了农业劳动力这一因素外, 其他三个因素跟被解释变量都有较高的相关性。
再次, 本文将X1、X2、X3、X44个解释变量一起纳入模型利用Eviews6.0软件进行多元线性回归, 得到如下线性回归方程:
Log (Y) =0.001154X1+2.561193X2-0.000337X3+0.075574X4-10.79602
注:*P<0.05
其中B代表回归系数, 可从回归结果中获得。每个自变量也需要对各自在方程里的t值和显著性水平进行检验, 如果P>0.05, 则说明该变量对因变量Y没有显著的影响作用。X1、X2、X3的P值分别为0.013、0.001和0.025, 均远远小于0.05, 说明这三个变量对因变量有显著影响。
规定显著性水平α为0.05, 自由度n-2=25时, 查表可知T值为2.069。对应表1, 可以发现X1、X2、X3这三个因素的T值分别为2.742、3.694和2.425, 远远高于临界值2.069, 表明这三个因素对农民收入有重大影响。而农业劳动力的T值的绝对值为0.34, 远远低于临界值2.069, 表明X4对Y没有明显影响。
规定显著性水平α为0.05, 第一个自由度k=4, 第二个自由度n-k-1=22时, 查表可得相应的F检验值为2.87。对应表1中的F值为85.81, 远远高于临界值2.87, 表明这四个解释变量对被解释变量有显著地线性相关。线性方程整体的拟合优度为0.945, 表明该线性方程对原始数据具有较好的拟合, 准确度较高。另外, D-W检验值为0.824, 表明各个解释变量之间相互独立, 不存在自相关问题, 为方程参数估计值的准确性提供了依据。
四、结论及政策建议
模型的运行结果从实证的角度为如何提高广东农民纯收入提供了支持, 通过简单回归分析发现, 除了农业劳动力这个因素, 其他三个因素对农民收入贡献度比较高。相应的, 需要从以下几方面加强这些因素对广东农民纯收入增收的促进作用:
1、增强农村经济的多元化, 大力发展劳务经济, 鼓励农民进入第二、三产业创收。广东省在实行“腾笼换鸟”的产业战略过程中, 将珠三角地区的传统工业转入粤东、粤北地区, 为广大农村地区提供就业机会, 统筹城市与乡村之间的就业模式, 为非珠三角欠发达地区建立城乡统一的劳动力市场, 以便为农村劳动力由第一产业转入其他产业搭建规范运作、公平竞争的平台。
2、实现农业现代化, 省政府必须加大对农业的各项投入。由于农业生产周期长, 受到自然条件的约束很大, 农业的这种弱质性决定了政府必须通过财政预算增加支农支出的比例, 才能对农民收入产生比较明显的助力。广东作为知识和技术的聚集地, 应该将过剩的技术资源转移到农村地区, 为各类专业型人才提供绿色通道。
3、加快农业结构调整, 实现农业的产业化经营。从回归结果可以看出农作物人均种植面积对农民纯收入的贡献是巨大的。但是, 传统单一的农业经营模式已经严重阻碍农村经济社会的发展。因此, 在保证一定粮食种植面积的前提下, 应该多引进瓜果、花卉等高校经济作物, 提高种植的的经济效益。
4、加大力度发展农村教育, 提高农民受教育水平。研究也发现农民的文化水平也直接关系到农民收入多寡, 作为影响农民收入的一个重要因素, 应该引起高度重视。各级地方政府应充分发挥本地农科机构的引导作用, 提高农科研究成果的转化率。
参考文献
[1]芮田生、阎洪, 我国农民收入影响因素分析[J], 湖南社会科学, 2012 (02) :149-153.
