遼寧省農民收入影響因素分析

張冰華

【摘 要】改革開放以來，遼寧現代農業發展取得了長足進步，農民的生活也越來越好，但與快速發展的城鎮化、工業化、信息化相比，農業發展仍然滯后，農產品物流水平較低，農業基礎設施還比較薄弱，這就導致在全國平均比例中農民收入還沒有顯出明顯的優勢。論文通過收集相關數據進行分析，力求找到影響遼寧省農民收入的影響因素。

【Abstract】Since the reform and opening up， the development of modern agriculture in China has made considerable progress， peasants' life is getting better， but compared with the rapid development of urbanization， industrialization， informatization ， the agricultural development is still lagging behind， the level of the logistics of agricultural products is low， agricultural infrastructure is relatively weak， these led to a national average of farmers' incomes showing no obvious advantage. Through collecting relevant data， this paper tries to find out the influencing factors of farmers' income in Liaoning province.

【關鍵詞】遼寧；農民收入；影響因素

【Keywords】Liaoning； farmers' income； influencing factors

【中圖分類號】F328 【文獻標志碼】A 【文章編號】1673-1069（2017）12-0048-03

1 數據描述及模型構建

通過選取遼寧省1980年到2015年農村人均總收入的數據，運用回歸模型，分析財政支援、農業生產資料價格指數、公路通車里程、郵電業務總量對農村人均總收入的影響。根據選取的解釋變量與被解釋變量，將研究模型設定為以下回歸模型：LNY=α+β1LNX1+β2LNX2+β3LNX3+β4LNX4+ε

其中，Y表示農村人均總收入；X1表示財政支援；X2表示農業生產資料價格指數；X3表示公路通車里程；X4表示郵電業務總量；ε表示隨機誤差項。為消除異方差以及量綱的影響，故對各變量進行自然對數處理后納入回歸模型。表1為各變量原始數據。（后附表1）

2 趨勢分析

首先對各變量進行趨勢分析，各變量趨勢圖如圖1所示。從各變量變化趨勢可知，除農業生產資料價格指數變化趨勢較為平穩以外，農村人均總收入、財政支援、公路通車里程、郵電業務總量總體上均呈現出逐年上升的趨勢。由此可以初步判斷，財政支援、公路通車里程、郵電業務總量與農村人均總收入為正相關關系。

3 相關分析

采用Pearson雙側相關檢驗法對各因素與農村人均總收入之間的相關性進行分析，相關分析結果如表2所示。

由相關分析結果可知，財政支援與農村人均總收入相關系數為0.993，在1%顯著性水平上通過了相關檢驗，表明財政支援與農村人均總收入為高度正相關關系；農業生產資料價格指數與農村人均總收入相關系數為-0.136，但沒有通過相關檢驗，表明農業生產資料價格指數與農村人均總收入相關關系較弱；公路通車里程與農村人均總收入相關系數為0.941，在1%顯著性水平上通過了相關檢驗，表明公路通車里程與農村人均總收入為高度正相關關系；郵電業務總量與農村人均總收入相關系數為0.958，在1%顯著性水平上通過了相關檢驗，表明郵電業務總量與農村人均總收入為高度正相關關系。

同時，我們還可以觀察到，財政支援、公路通車里程、郵電業務總量兩兩之間的相關系數均大于0.8，根據共線性判斷標準：若變量之間相關系數大于0.8，則表明變量之間存在嚴重多重共線性。由此可以初步判斷，財政支援、公路通車里程、郵電業務總量之間可能存在多重共線性。

4 共線性檢驗

由相關分析結果可以初步判斷財政支援、公路通車里程、郵電業務總量之間存在多重共線性，為此進一步進行共線性診斷，共線性診斷結果如表3所示。

由共線性診斷結果可知，財政支援、公路通車里程、郵電業務總量的VIF值均大于10，根據共線性診斷標準：若變量VIF值大于10，則表明變量之間存在嚴重的多重共線性。由此可以最終判斷，財政支援、公路通車里程、郵電業務總量之間存在嚴重的多重共線性。為此，筆者采用逐步回歸分析法對模型進行回歸分析。

5 逐步回歸分析

進一步運用逐步回歸分析法分析各因素與農村人均總收入的關系，逐步回歸分析結果如表4～表6所示。由逐步回歸結果可知，財政支援、郵電業務總量最終進入回歸方程。

由模型匯總結果可知，模型的擬合度為0.991，調整后的擬合度為0.990，表明財政支援、郵電業務總量對農村人均總收入具有99%的解釋度。

由方差結果可知，模型F檢驗統計量為1809.910，F檢驗對應的顯著性概率Sig值為0.000，在1%顯著性水平上通過了F檢驗，說明模型回歸效果顯著。

從各變量共線性統計量VIF值可知，財政支援、郵電業務總量的VIF值均小于10，表明財政支援、郵電業務總量不存在多重共線性。由此可得最終回歸方程：

LNY=4.890+0.683LNX1+0.112LNX4

6 分析結果

通過回歸方程我們可以發現財政支援與農村人均總收入呈現出顯著的正相關關系，回歸系數為0.683，T檢驗統計量為16.397，T檢驗顯著性概率Sig值為0.000，在1%顯著性水平上通過了T檢驗，即財政支援每增長一個百分點，農村人均總收入也增長0.683個百分點，財政支援越多，農村人均總收入越高，表明財政支援對農村人均總收入具有顯著的正向影響作用。

郵電業務總量與農村人均總收入呈現出顯著的正相關關系，回歸系數為0.112，T檢驗統計量為4.305，T檢驗顯著性概率Sig值為0.000，在1%顯著性水平上通過了T檢驗，即郵電業務總量每增長一個百分點，農村人均總收入也增長0.112個百分點，郵電業務總量越大，農村人均總收入越高，表明郵電業務總量的增長對農村人均總收入具有顯著的正向影響作用。

【參考文獻】

【1】王璐.遼寧省城鄉居民收入差距及其影響因素分析[D].大連：東北財經大學，2011.endprint