影响农民收入的实证研究

○郭亚芬

（天津师范大学经济学院 天津 300387）

一、背景

20世纪90年代以来，随着我国农民收入增速放缓，国内外学术界众多的学者开始关注农民收入问题：经济学家斯蒂格利茨曾说，中国面对着潜在的地区和社会差距，如果这一问题不能得到解决就可能影响社会凝聚力（斯蒂格利茨，2001）；董运来、董玉珍等人的分析表明，当农产品收购价格每增加1%，农民收入将增加62%；而当农村工业品零售价格指数上涨一个百分点，农民收入要下降69%。

已有的研究大部分集中在单个因素对农民增收的影响上，对多个因素影响的研究相对较少。本文力图应用适当的多元线性回归模型，根据有关农民收入的相关数据，探讨影响农民收入的主要因素，并进行计量分析，在此基础上提出相应的政策建议。

二、数据

1、数据来源

本文样本数据，取自国家统计局网站，及由《中国统计年鉴》计算整理，（其中农产品生产价格指数按上年=100换算）。

2、数据定性分析

农民收入水平的度量，通常采用人均纯收入指标。影响农民收入增长的因素是多方面的，既有结构性矛盾因素，又有体制性障碍因素。但大致可以归纳为以下几个方面。（1）农产品生产价格水平。目前农业成本仍是中西部地区农民收入的主要制约因素之一。（2）农业剩余劳动力转移水平。中国的农业目前仍以农户分散经营为主，农业效益比较低，尽快地把农业剩余劳动力转移出去是有效改善农民收入状况的重要因素。（3）城市化、工业化水平。中国多数地区城市化、工业化水平落后于世界平均水平，这种状况极大地影响了农民收入的增长。（4）农业产业结构状况。农林牧渔业对农民收入增长贡献率是不同的。随着我国“入世”后农产品市场的开放和人民生活水平的提高、农产品需求市场的改变，农业结构状况直接影响着农民收入的增长。（5）农业投入水平。考虑到农业投入主体的多元性，本文暂不作讨论。

3、数据描述

根据以上分析，我们选定因变量为income农村居民家庭人均纯收入（元）；从影响农民收入的五大因素中引入3个解释变量：ncpshjgzs农产品生产价格指数（上年=100），为nyzcz农业总产值（农林牧渔）（亿元），escyzjz二三产业增加值（亿元）。考虑到资料的可得性，仅利用2003—2009年的数据。

三、计量经济模型分析

1、数据搜集

本文研究的农民收入数据为面板数据，这些数据是对n=30个省份（district）分别在T=7个时期上（2003年，2004年，…，2009年）的搜集整理得到的。

2、计量经济学模型建立

在经济学中，研究一个变量的变化受多个因素的影响时，往往可以考虑建立多元回归模型进行研究分析。为了解各种因素共同作用下对农民收入的影响，我们将上述因素考虑在内进行多元回归分析，初步设定模型为公式（1）所示的形式。

3、模型分析

（1）截面回归

第一，可利用stata12软件先对X1即ncpjgzs进行回归，由回归结果可知：其中，R2不高，线性拟合优度并不是很好，说明ncpscjgzs并不能很好预测income，但是t检验显著，说明ncpscjgzs可以预测income。Coef=-26.44128，表明农民收入与农产品价格之间存在负相关关系。（农产品生产价格可能受农业生产资料价格影响，但不是我们的研究重点）。农产品生产价格上升，相当于生产成本上升，农产品供给减少，由供需关系知农产品价格可能会上升，进而农民收入增加。由回归结果知，当农产品价格指数增加1时，预计农民收入将下降26.44128元。

第二，在X1的基础上加入X2即nyzcz回归，由回归结果知F检验的P值显著，易知加入X2即农业总产值时模型拟合的要比之前的要好些。由t检验的P值小，回归系数是比较显著的。农业总产值对农民收入是有影响的。

第三，在X1，X2的基础上加入X3即escyzjz进行回归，回归结果如公式（2）所示。

其中，R2不接近于1说明数据线性拟合程度不高；vif值用来检验是否存在自相关，显然多重共线性不强；对回归方程做F检验，F检验是要检验总体回归方程是否显著，显然 F（3，206）=6，F 检验 p 值 =0.0006 说明回归方程是显著的；但t检验的P值未完全通过，nyzcz的回归系数不显著，可能是农业总产值受其他因素影响，或样本数据选取有限。

（2）地区固定效应回归

第一，固定时间效应后，先对第一个解释变量X1回归，分析回归结果知：固定地区后，t检验p值变小，说明解释变量X1比之前更显著了；F检验说明整体回归方程是显著的。

第二，固定时间效应后，再加入第二个解释变量X2回归，由回归结果可知：固定地区后，加入X1、X2后，整体回归方程更有效，t检验的P值也更小，回归系数更显著。

第三，固定地区，将三个解释变量X1、X2、X3都加入回归模型，回归结果如图1所示。

图1

易知，R2不是很大，说明数据线性拟合程度并不是很好，但比之前未加入地区固定效应时拟合得要好。

看 F 检验，F（3，29）=54.39，比未固定地区时的 F（3，206）=6要大些，并且F检验的p值，比未固定效应时的0.0006更小了，更接近于0，说明总体回归方程更显著了。看T检验，3个解释变量的P值比之前更小了，说明固定地区效应后，3个解释变量的回归系数比之前更显著了。

由此可见，固定地区后，无论拟合优度还是t检验比没有固定地区时要更合理，并且经济效益也比较合理。说明固定地区效应使得此模型更好了。

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

最后得到最优的回归方程，详见公式（3）。

四、模型检验

多重共线性检验，详见图2。

图2

从vif检验中可以看出，多重共线性的问题不大。F检验说明方程总体显著，t检验说明各个解释变量显著（上述分析已经提及到）。

五、模型的结果解释

影响农民收入的因素可能有很多种，但由于数据的不可得性，本文最初设想了3个解释变量，即农产品生产价格指数、农业总产值和二三产业增加值。经过建立模型和显著性检验表明农民收入与这3个解释变量确实存在关系。从运行结果看，这三个变量对农民收入的影响是各不相同的。

从农产品生产价格指数看，其系数是-8.4432955，说明农产品生产价格与农民人均纯收入呈负相关关系，在假定其他解释变量不变的情况下，当农产品生产价格指数减少1时，农产品生产价格就会增加8.4432955元；就农业总产值而言，其系数是1.4870651，说明农业总产值与农民收入呈正相关关系，在假定其他解释变量不变的情况下，当农业总产值增加1亿元时，农民人均纯收入就会增加1.4870651元；就二三产业增加值而言，其系数是0.0131536，说明二三产业增加值与农民收入呈正相关关系，在假定其他解释变量不变的情况下，当二三产业增加值增长1亿元时，农民人均纯收入就会增加0.0131536元。

六、结论

综合上述分析发现，农产品生产价格对农民收入的影响最为显著，因此政府应该建立生产成本控制机制以利于农资价格的稳定，还应加强对农资价格的监测：其一，政府要宏观调控生产资料市场，降低农资生产成本；其二，政府通过市场准入机制，完善对生产资料价格的合理调控；其三，政府要投入人力、物力，加强对农业生产资料的监督与检查，确保农资产品的质量；其四，政府要完善农资成本审核工作并健全农资价格监管系统，保证各环节有统一的农资购销价格；其五，政府要建立动态的农资综合补贴机制。

影响农民收入的因素还有很多，如农产品的收购价格、农业剩余劳动力吸纳能力等等，但由于数据资源问题，本文只是选取了几个主要变量进行分析，因此还需要我们进一步的研究。

[1]董春宇、栾敬东：从收入结构变化探讨实现农民增收途径[J].乡镇经济，2003（12）.

[2]董运来、董玉珍、武翔宇：农民收入主要影响因素的实证分析[J].沈阳农业大学学报（社会科学版），2005（3）.