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湖北省农民增收影响因素的实证分析

作者 :唐亚婷 杜 震更新时间:2012-11-1

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(孝感学院经济与管理学院 湖北 孝感 432000)
摘 要:运用1989-2008年湖北省相关数据,采用主成份回归分析方法,实证分析了湖北省农民增收的各种影响因素,对各因素的贡献率进行了排序并作简要分析。研究结果表明,1989-2008年间湖北省农民收入增加的主要原因是农业投入的增加、城镇化的推进和农产品价格的提升,但乡镇企业贡献率下降的趋势不容忽视,而资金短缺极大地制约了农民增收。
关键词:农民增收;主成份回归分析;贡献率
20世纪90年代以来,由于我国经济结构和分配体制的改革,农民收入增长水平一度下滑,影响了社会稳定和经济可持续增长。为此,我国政府近年来一直将农民增收、农业发展和新农村建设作为首要任务进行部署;而农民增收则成为解决“三农”问题的核心所在。湖北省地处我国中部,自古就有“鱼米之乡”的美称,是典型的农业大省,而且湖北省的经济结构与全国平均水平相近。因此研究湖北省农民增收问题不仅是湖北本省的现实需要,也具有代表意义。笔者将在前人研究的基础上,主要使用时间序列数据对湖北省农民收入水平及构成趋势分析,并用可量化指标估计影响收入变动的主要因素,进而依据分析结果对促进湖北省农民收入增长提出政策建议。
农民收入增长是诸多因素共同作用的结果。根据经济学原理影响农民增收的因素可分为两大类,一类是农业内部影响因素,主要包括农业资源禀赋、农业要素投入、农业技术和农业产业特征等;另一类是农业外部环境因素,主要包括制度因素、政策因素、市场因素等。目前学术界对农民收入增长影响因素的实证分析主要遵循两条路径:一条是将诸多因素纳入同一模型进行回归分析方法进行研究;另一条是就某些特定因素与农民收入增长之间的相关关系进行研究。本文拟采用第一条路径进行分析。
1 指标选择与基本假设
鉴于技术、制度等因素往往附着于其它因素之中,很难分离出来,且难以量化,同时考虑数据的可得性,本文主要考虑的自变量包括:农业总产值,表示湖北地区农业发展状况;人均播种面积、人均机械总动力、农户固定资产投资,表示农业生产要素投入情况;农村工业化水平,用湖北非农劳动力除以农村劳动力表示;城镇化水平,用湖北非农人口占总人口的比重表示;农产品收购价格,用农副产品收购价格表示;农业财政支出;农业贷款,用湖北每年农业贷款额表示。因变量为湖北农民人均纯收入。
基本假设为:在没有考虑到的其它因素反映在模型的随机误差中且服从正态分布时;加快农业发展、促进农村工业化和城镇化的进程,提升农产品价格水平,增加农业财政资金、贷款和农户私人固定资产投资等对农民收入增长具有促进作用。
2 模型设定与估计
为避免不同单位造成的影响,方便探讨变量间的经济关系,对所有变量取自然对数,建立回归模型如下:
lnYt=α0+■αilnXit+μt
其中,Yt为第t年农民人均收入,Xit分别代表第t年人均播种面积、人均机械总动力、农户固定资产投资、财政支农、金融支农、农产品收购价格、工业化水平、城镇化水平和农业总产值。μt为随机误差,α0为截距,αi表示自变量对因变量的弹性。本文选取1989-2008年时间序列数据,数据来源于各年中国和湖北统计年鉴,分析均采用可比价格,数据处理由Excel和SPSSl7软件完成。
将各年数据代入上面模型进行最小二乘回归分析发现拟合很好但无法通过t检验,用Excel作两变量间相关系数矩阵发现除人均播种面积外其它自变量之间的相关性较强。因此,可能是变量间多重共线性导致最小二乘回归系数检验不显著;为此,本文采用主成份回归分析法进行数据处理。
3 主成份回归分析
3.1 适宜性检验
SPSS软件主要采用KMO检验和Bartlett检验判断引入模型的数据进行主成份分析的适宜性。KMO取值在0-1之间,越接近1则越适合作主成份分析;Bartlett检验则主要通过构建卡方统计量,检验变量间是否存在公共因子,拒绝则适合作主成份分析,检验结果见表1。
结果表示,KMO统计量值为0.604;Bartlett卡方统计量值为262.641,在自由度36的情况下,拒绝原假设。从结果看,可以进行主成份分析。
3.2 主成份提取
主成份个数确定的一般要求是特征根大于1或累计贡献率大于85%。本文选取自变量数据通过主成份分析法提取公共因子,旋转后的因子方差贡献率见表2。
结果表示,第1、2主成份特征根分别为4.570,两个主要成份累计贡献率超过90%。因此确定主成份的个数为2。
根据SPSS给出的因子得分系数矩阵,得到两个公共因子为:
f1=-0.058X1′-0.056X2′+0.167X3′-0.191X4′-0.170X5′+0.284X6′+0.333X7′+0.255X8′+0.115X9′
f2=-0.134X1′+0.278X2′+0.022X3′+0.394X4′+0.377X5′-0.136X6′-0.217X7′-0.094X8′+0.092X9′
其中Xi′=(Xi-均值)/标准差,是原自变量的标准化变量。
3.3 回归分析
因为提取的两个主成份包含所有9个原自变量的90.1%,所以可用这两个主成份来替代原有自变量进行回归分析。设定Y′为人均纯收入的标准化变量,运用SPSS计算出的标准化数据,估计回归方程为:
Y′=α1*f1+α2*f2
回归结果如下:
Y′=0.760*f1+0.627*f2
(17.975) (14.841)
(0.000) (0.000)
R2=0.985 F=271.553(sig.=0.000)
括号中第一行为t统计量值,第二行为相伴概率,从数值看t检验较显著;R2和F值也显示模型拟合较好;所以回归模型整体具有统计学意义。
现将各标准化变量还原,得到因变量Y与自变量X1—X9的线性回归方程为:
Y=-0.128X1+0.132X2+0.141X3+0.102X4+0.107X5+0.131X6+0.117X7+0.135X8+0.145X9
4 结果分析
从回归分析结果看,本文纳入模型的宏观因素中,人均农作物种植面积对农民人均纯收入的弹性为负值,这应该和湖北省人均农作物种植面积逐年微弱减少相关。而机械动力、农户固定资产投资、财政支农支出、农业贷款、农产品价格、城镇化率、农村工业化水平及农业总产值的系数对农民人均纯收入的弹性皆为正,对湖北农民增收的贡献率排序依次为:农业总产值>农户投资>城镇化率>机械动力投入>农产品收购价格>农村工业化水平>金融支农>财政支农。
排名第一、二、四位的因素分别为农业总产值、农户投资和机械动力投入,体现了农业产出与投入,这一方面支持了改革传统农业的政策取向,说明农民增收还有很大的空间;另一方面说明农民增收的手段依然很有限,主要依赖于农业自身的发展。
排名居中的几个因素分别为城镇化率、农产品收购价格,这体现了湖北省近年推进城镇化战略和农产品价格市场化改革的成果。城镇化战略一方面刺激了需求特别是公共产品的需求,另一方面为劳动力转移创造了条件,这有力地促进了当地经济的增长;农产品价格逐步市场化,一方面直接增加了农民收入,另一方面提升了农民增加农业投入积极性,这有利于促进第一产业的发展,不利的方面在于有可能导致农业生产资料价格水平的提升。
排名靠后的分别是工业化水平、财政金融支农资金投入。工业化水平贡献率靠后说明近年乡镇企业在转移农业劳动力和促进农民增收方面的作用在降低,这和我国汇率改革、开放政策、产权改革等国内外因素有关。而财政金融支农贡献率排名垫底,恰恰反映了资金短缺一直是制约三农问题的瓶颈;这需要我国积极破解农村金融萎缩难题、提升财政支农资金的使用效率。
参考文献
1 李京文,郑友敬等.中国经济增长分析[J].中国社会科学,1992(1)
2 王德文,蔡昉.宏观经济政策调整与农民增收[J].中国农村观察,2003(4)
3 杜玉红,黄小舟.财政资金农业支出与农民收入关系研究[J].统计研究,2006(9)
*基金项目:湖北省教育厅人文社会科学研究青年项目(项目编号:2007q054)
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