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影響農民收入的實證研究

2015-08-10 01:56:04郭亞芬
當代經濟 2015年21期
關鍵詞:農業影響模型

○郭亞芬

(天津師范大學經濟學院 天津 300387)

一、背景

20世紀90年代以來,隨著我國農民收入增速放緩,國內外學術界眾多的學者開始關注農民收入問題:經濟學家斯蒂格利茨曾說,中國面對著潛在的地區和社會差距,如果這一問題不能得到解決就可能影響社會凝聚力(斯蒂格利茨,2001);董運來、董玉珍等人的分析表明,當農產品收購價格每增加1%,農民收入將增加62%;而當農村工業品零售價格指數上漲一個百分點,農民收入要下降69%。

已有的研究大部分集中在單個因素對農民增收的影響上,對多個因素影響的研究相對較少。本文力圖應用適當的多元線性回歸模型,根據有關農民收入的相關數據,探討影響農民收入的主要因素,并進行計量分析,在此基礎上提出相應的政策建議。

二、數據

1、數據來源

本文樣本數據,取自國家統計局網站,及由《中國統計年鑒》計算整理,(其中農產品生產價格指數按上年=100換算)。

2、數據定性分析

農民收入水平的度量,通常采用人均純收入指標。影響農民收入增長的因素是多方面的,既有結構性矛盾因素,又有體制性障礙因素。但大致可以歸納為以下幾個方面。(1)農產品生產價格水平。目前農業成本仍是中西部地區農民收入的主要制約因素之一。(2)農業剩余勞動力轉移水平。中國的農業目前仍以農戶分散經營為主,農業效益比較低,盡快地把農業剩余勞動力轉移出去是有效改善農民收入狀況的重要因素。(3)城市化、工業化水平。中國多數地區城市化、工業化水平落后于世界平均水平,這種狀況極大地影響了農民收入的增長。(4)農業產業結構狀況。農林牧漁業對農民收入增長貢獻率是不同的。隨著我國“入世”后農產品市場的開放和人民生活水平的提高、農產品需求市場的改變,農業結構狀況直接影響著農民收入的增長。(5)農業投入水平。考慮到農業投入主體的多元性,本文暫不作討論。

3、數據描述

根據以上分析,我們選定因變量為income農村居民家庭人均純收入(元);從影響農民收入的五大因素中引入3個解釋變量:ncpshjgzs農產品生產價格指數(上年=100),為nyzcz農業總產值(農林牧漁)(億元),escyzjz二三產業增加值(億元)。考慮到資料的可得性,僅利用2003—2009年的數據。

三、計量經濟模型分析

1、數據搜集

本文研究的農民收入數據為面板數據,這些數據是對n=30個省份(district)分別在T=7個時期上(2003年,2004年,…,2009年)的搜集整理得到的。

2、計量經濟學模型建立

在經濟學中,研究一個變量的變化受多個因素的影響時,往往可以考慮建立多元回歸模型進行研究分析。為了解各種因素共同作用下對農民收入的影響,我們將上述因素考慮在內進行多元回歸分析,初步設定模型為公式(1)所示的形式。

3、模型分析

(1)截面回歸

第一,可利用stata12軟件先對X1即ncpjgzs進行回歸,由回歸結果可知:其中,R2不高,線性擬合優度并不是很好,說明ncpscjgzs并不能很好預測income,但是t檢驗顯著,說明ncpscjgzs可以預測income。Coef=-26.44128,表明農民收入與農產品價格之間存在負相關關系。(農產品生產價格可能受農業生產資料價格影響,但不是我們的研究重點)。農產品生產價格上升,相當于生產成本上升,農產品供給減少,由供需關系知農產品價格可能會上升,進而農民收入增加。由回歸結果知,當農產品價格指數增加1時,預計農民收入將下降26.44128元。

第二,在X1的基礎上加入X2即nyzcz回歸,由回歸結果知F檢驗的P值顯著,易知加入X2即農業總產值時模型擬合的要比之前的要好些。由t檢驗的P值小,回歸系數是比較顯著的。農業總產值對農民收入是有影響的。

第三,在X1,X2的基礎上加入X3即escyzjz進行回歸,回歸結果如公式(2)所示。

其中,R2不接近于1說明數據線性擬合程度不高;vif值用來檢驗是否存在自相關,顯然多重共線性不強;對回歸方程做F檢驗,F檢驗是要檢驗總體回歸方程是否顯著,顯然 F(3,206)=6,F 檢驗 p 值 =0.0006 說明回歸方程是顯著的;但t檢驗的P值未完全通過,nyzcz的回歸系數不顯著,可能是農業總產值受其他因素影響,或樣本數據選取有限。

(2)地區固定效應回歸

第一,固定時間效應后,先對第一個解釋變量X1回歸,分析回歸結果知:固定地區后,t檢驗p值變小,說明解釋變量X1比之前更顯著了;F檢驗說明整體回歸方程是顯著的。

第二,固定時間效應后,再加入第二個解釋變量X2回歸,由回歸結果可知:固定地區后,加入X1、X2后,整體回歸方程更有效,t檢驗的P值也更小,回歸系數更顯著。

第三,固定地區,將三個解釋變量X1、X2、X3都加入回歸模型,回歸結果如圖1所示。

圖1

易知,R2不是很大,說明數據線性擬合程度并不是很好,但比之前未加入地區固定效應時擬合得要好。

看 F 檢驗,F(3,29)=54.39,比未固定地區時的 F(3,206)=6要大些,并且F檢驗的p值,比未固定效應時的0.0006更小了,更接近于0,說明總體回歸方程更顯著了。看T檢驗,3個解釋變量的P值比之前更小了,說明固定地區效應后,3個解釋變量的回歸系數比之前更顯著了。

由此可見,固定地區后,無論擬合優度還是t檢驗比沒有固定地區時要更合理,并且經濟效益也比較合理。說明固定地區效應使得此模型更好了。

顯然,β1=-8.4432955,β2=1.4870651,β3=0.01315367

最后得到最優的回歸方程,詳見公式(3)。

四、模型檢驗

多重共線性檢驗,詳見圖2。

圖2

從vif檢驗中可以看出,多重共線性的問題不大。F檢驗說明方程總體顯著,t檢驗說明各個解釋變量顯著(上述分析已經提及到)。

五、模型的結果解釋

影響農民收入的因素可能有很多種,但由于數據的不可得性,本文最初設想了3個解釋變量,即農產品生產價格指數、農業總產值和二三產業增加值。經過建立模型和顯著性檢驗表明農民收入與這3個解釋變量確實存在關系。從運行結果看,這三個變量對農民收入的影響是各不相同的。

從農產品生產價格指數看,其系數是-8.4432955,說明農產品生產價格與農民人均純收入呈負相關關系,在假定其他解釋變量不變的情況下,當農產品生產價格指數減少1時,農產品生產價格就會增加8.4432955元;就農業總產值而言,其系數是1.4870651,說明農業總產值與農民收入呈正相關關系,在假定其他解釋變量不變的情況下,當農業總產值增加1億元時,農民人均純收入就會增加1.4870651元;就二三產業增加值而言,其系數是0.0131536,說明二三產業增加值與農民收入呈正相關關系,在假定其他解釋變量不變的情況下,當二三產業增加值增長1億元時,農民人均純收入就會增加0.0131536元。

六、結論

綜合上述分析發現,農產品生產價格對農民收入的影響最為顯著,因此政府應該建立生產成本控制機制以利于農資價格的穩定,還應加強對農資價格的監測:其一,政府要宏觀調控生產資料市場,降低農資生產成本;其二,政府通過市場準入機制,完善對生產資料價格的合理調控;其三,政府要投入人力、物力,加強對農業生產資料的監督與檢查,確保農資產品的質量;其四,政府要完善農資成本審核工作并健全農資價格監管系統,保證各環節有統一的農資購銷價格;其五,政府要建立動態的農資綜合補貼機制。

影響農民收入的因素還有很多,如農產品的收購價格、農業剩余勞動力吸納能力等等,但由于數據資源問題,本文只是選取了幾個主要變量進行分析,因此還需要我們進一步的研究。

[1]董春宇、欒敬東:從收入結構變化探討實現農民增收途徑[J].鄉鎮經濟,2003(12).

[2]董運來、董玉珍、武翔宇:農民收入主要影響因素的實證分析[J].沈陽農業大學學報(社會科學版),2005(3).

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