新“五化”协同发展对安徽省农村居民收入影响的实证分析

沈莲花，徐 丽，曹宗宏，代娜娜

（1.安徽农业大学经济管理学院，安徽 合肥 230036；2.安徽农业大学理学院，安徽 合肥 230036）

新“五化”协同发展对安徽省农村居民收入影响的实证分析

沈莲花1，徐 丽2，曹宗宏2，代娜娜1

（1.安徽农业大学经济管理学院，安徽 合肥 230036；2.安徽农业大学理学院，安徽 合肥 230036）

基于安徽省1990—2015年数据，采用向量自回归（VAR）模型、脉冲响应函数和方差分解等统计方法，从城镇化、工业化、农业现代化、信息化和绿色化（以下简称“五化”）的角度研究促进安徽省农村居民收入增长的可能路径。研究发现：（1）“五化”协同发展与农村居民收入间存在长期均衡关系，但“五化”间的协调程度不高，短期内影响力有限。（2）信息化、城镇化总体上会带来32.7326%、11.28629%的贡献率，对农村居民收入有显著的促进作用；工业化和农业现代化均引起了农村居民收入正的响应，且影响农村居民收入增长的步调较一致；绿色化短期内会引起农村居民收入幅度较小的波动，绿色化为农村居民带来的经济效益不显著。安徽省可通过加大绿色化创新，发挥绿色化的生态效益；大力推进“五化”协调发展，通过以信带工，以工促农，城乡结合的方式促进农村经济和农民收入的增长。

“五化”；农村居民收入；因子分析；VAR模型；脉冲响应函数；方差分解

安徽作为我国农业大省，截至2015年，共有6 144万人，其中3 041.3万是农民，城镇化率只有50.5%。安徽省农村居民人均纯收入从2000年的1 934.6元增长到2015年的10 821元，涨幅459.34%，总体上逐年呈稳定顺滑上升趋势，这可能主要是因为安徽全面落实强农惠农政策，逐步取消农业税、免除小中学学杂费、发放农业补贴等。2015年安徽省农村居民人均纯收入同上一年相比增长9.12%，低于全国平均收入（11 421.7元），属于中等偏下水平，表现为增收难、增收慢，直接影响了安徽农民生活水平的提高，抑制了农民的生产积极性，对缩小城乡居民的收入差距、促进全省经济社会跨越式发展都产生了不利影响［1］。2015年，十八大提出的“新四化”概念被提升，“绿色化”被定为政治任务，与“四化”合为一体，至此，“四化”拓展为新“五化”，即城镇化、工业化、农业现代化、信息化和绿色化。国内学者对新“五化”以及城镇化、农业现代化、工业化、信息化与农村居民收入间关系的研究主要有：丁志伟等［2］对中国新“五化”协调发展的研究范式、指标选择与权重计算、研究方法、空间分析技术等方面进行了反思，提出了促进定量解释与定性解释的结合等建议。侯纯光等［3］研究发现山东省“新五化”综合发展水平上升速度较快，新型工业化、城镇化和信息化增长较快，农业现代化和绿色化发展水平较低。王永杰等［4］在建立向量自回归模型基础上发现四川省城镇化水平对农民人均纯收入的影响明显强于农民人均纯收入对城镇化水平的影响。黄祖梅［5］借助VAR模型研究发现，农业现代化是长期影响农民增收的主要因素。李娟［6］认为由于工业化发展，农户的家庭纯收入结构正在发生变化，工资性收入快速增长，对农户家庭收入的贡献率越来越大。王彦等［7］认为信息化与农民收入有着正相关的关系。郇红艳等［8］基于安徽省县域数据发现工业化发展促进农民增收作用增强。刘新智等［9］采用面板数据模型发现城镇化、农业现代化、工业化、信息化对农户收入具有显著的正向影响，但影响差异较大。

综合以上学者研究成果可知，城镇化、农业现代化、工业化、信息化对农村居民收入是有显著影响的，绿色化与农村居民收入间关系的研究有待探讨。持续至今，中共中央已连续十三年聚焦“三农”问题，新“五化”协同发展无疑成为增加农民收入、缩小城乡差距、实现城乡一体化的重要突破口。

1 模型建立及数据来源

1.1 VAR模型

向量自回归模型简称VAR模型，是一种常用的计量经济模型，其原理在于把每个内生变量作为系统中所有内生变量滞后值的函数来构造模型［10］。一个包含n个内生变量的p阶VAR模型的基本结构为：

式中，yt为t期n个内生变量的列向量，p为滞后阶数，Ap为p阶之后内生变量的系数矩阵，εt为扰动向量。

1.2 变量选取及数据来源

在参考诸多相关文献基础上，综合考虑数据的可得性、可操作性和分析的简化性，本文采用的指标具体如表1所示：

考虑到指标数据量纲的不一致性和时间序列中存在的异方差现象，本文在建模分析过程中对农村居民人均纯收入取对数处理，用LOGY表示。为消除价格因素的影响，对涉及到有价值形态的农村居民人均纯收入、农林牧渔业总产值、工业增加值和GDP等数据，分别使用居民消费价格指数、工业品出厂价格指数和GDP平减指数进行消胀处理，折算为以1990年为基期的不变价格。

表1 “五化”评价指标体系

所有原始数据来自1991—2016年《安徽省统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国第三产业统计年鉴》、《中国农村住户调查年鉴》、1991—2000年《中国市场统计年鉴》、《安徽60年》以及《新中国五十年统计资料汇编（1949—1998）》。

1.3 “五化”指标的因子分析

当前学术界关于“五化”指标的测算标准未达成共识，为得到“五化”指标的量化数据。本文根据因子分析法的基本思想：把联系比较紧密的变量归为同一个类别［12］，用“五化”指标综合得分近似反映“五化”水平。基于文章篇幅和不重复原则，仅以农业现代化指标测算为例。

首先，通过SPSS16.0对原始数据进行标准化处理，得到KMO统计量为0.72，Bartlett球形检验统计量的sig值小于0.01，反映研究所选指标间具有较强关系，适合做因子分析。其次，经软件分析得初始和旋转后解释总方差（表2）：旋转后的系数矩阵中有两个大于0.9的特征值，累积方差贡献率为98.06%，大于85%，说明提取两个主成分足以解释所有子指标98.06%的信息。最后，根据成分得分系数矩阵得因子得分公式，再以公共因子的方差贡献率作为权重，进行加权求和得到农业现代化综合得分。同理，参照以上方法得城镇化、工业化、信息化和绿色化的综合得分。

2 实证分析

2.1 单位根检验和协整检验

构建向量自回归（VAR）模型的前提条件是所有变量必须是平稳的，因此需对所有变量进行单位根检验和协整检验。

表2 方差解释输出结果

2.1.1 单位根检验 本文运用Eveiws6.0软件对各个时间序列及差分后的时间序列进行平稳性检验，检验结果（表3）表明：农村居民人均纯收入指数、“五化”和“五化”协同发展综合得分水平序列的ADF值均大于10%显著性水平下的临界值，说明原序列是不平稳的；对所有变量进行一阶差分变换后，农村居民人均纯收入指数和“五化”是平稳的，但“五化”协同发展仍是非平稳的。对所有变量再进行二阶差分变换，结果显示所有变量均是平稳的。因此，所有变量均为二阶单整序列。2.1.2 Johansen协整检验 由平稳性检验可知，所有变量是I（2）二阶单整序列，满足协整分析的前提条件，本文采用Johansen协整检验对变量LOGY、F1、F2、F3、F4、F5、S进行协整分析。在VAR模型中，根据Eviews统计软件提供的确定最大滞后阶数的标准，最终将VAR模型的滞后阶数定为2阶。

表3 ADF检验结果

在5%显著性水平下，当原假设为None、At most 1、At most 2时，迹统计量大于5%临界值，所以拒绝不存在协整关系的原假设；当原假设为At most 3、At most 4、 At most 5、 At most 6时，迹统计量小于5%临界值，所以接受存在协整关系的原假设（表4）。

综上所述，“五化”、“五化”协同发展与农村居民收入之间存在长期稳定的协整关系，协整关系的个数为3。

2.2 VAR模型

2.2.1 VAR（2）模型 通过平稳性检验和协整检验知，“五化”协同发展的滞后变量是外生变量，其一阶差分序列是非平稳的，构建VAR（2）模型、脉冲响应函数和方差分解时剔除“五化”协同发展。VAR（2）模型具体表达式如下：

表4 Johansen迹检验结果

整个模型的拟合优度为0.9967，表明模型的拟合效果较好。VAR（2）模型所有根模的倒数均在单位圆内，表明VAR（2）模型是稳定的。由VAR（2）模型可知：农村居民收入指数滞后一期的系数为0.754872，系数值介于0～1之间，说明农村居民收入受自身滞后期影响较大，且不受滞后期的上涨而下降，只是增速变缓；城镇化和绿色化滞后一、二期的系数均为负值，说明城镇化、绿色化会引起农村居民收入的反向变动，但降速较慢；工业化、农业现代化和信息化的滞后期系数均为正值，表明农村居民收入会有随之往同方向变动的趋势。

2.2.2 脉冲响应 脉冲响应函数描述的是VAR模型中一个内生变量的冲击给其他内生变量带来的影响，是随着时间推移的，观察模型中的各变量对于冲击是如何反应的［13］。根据所建立的VAR（2）模型，可得到各种脉冲响应函数图。图1是农村居民人均纯收入指数波动对“五化”和自身结构冲击的响应函数：城镇化一个单位标准差的正向冲击，初期引起农村居民收入负向（响应值为-0.000941）的响应，响应值降至第三期后开始转为正向，至第8期响应达到最高，逐渐有趋于稳定的收敛迹象。这说明城镇化对农村居民收入的变动存在滞后性。农村居民收入对工业化的正向冲击当期获得0.003123的响应，第3期后响应强烈至第6期达到最高值（0.011182），此后缓慢下降。农村居民收入对农业现代化的正向冲击的当期反应为负值（-0.003118），随后逐期上升至第5期达到最高点（0.010477），第8期后有趋于平稳的趋势。总体表现出对农村居民收入有较大的影响。农村居民收入对信息化冲击的当期响应为正（0.008390），第2期上升，第5期下降并逐渐稳定，累积响应值为正。表明信息化对农村居民收入的变动有一定程度的正面效应。绿色化一个标准差的正向冲击引起的是农村居民收入当期0.007541的响应值，但第2期后开始下降并于第7期（0.002541）后稳定，整个过程响应函数波动幅度较平缓。表明绿色化的发展对农村居民收入的经济效益不显著。

图1 农村居民人均纯收入指数波动对“五化”及自身结构冲击的脉冲响应

2.2.3 方差分解 与脉冲响应函数不同，方差分解通过分析每个结构冲击对内生变量变化的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性［13］。农村居民收入指数的方差分解结果（表5）表明：城镇化滞后项对农村居民收入的影响随着时间的推移逐渐上升，至第10期贡献率达到28.4737%，是影响农村居民收入增长较大的因素；工业化和农业现代化滞后项对农村居民收入的影响逐期增强，且两者引起农村居民收入变动的影响程度相当；信息化滞后项对农村居民收入的影响随时间变化呈先递增后递减的趋势，至第8期有趋于稳定的收敛迹象，总体上对农村居民收入变动的贡献率达到32.7326%；绿色化滞后项对农村居民收入的影响持续下降，第10期后只有3.1716%的贡献率。

3 结论与建议

（1）根据单位根检验和协整检验结果可知，新“五化”及“五化”协同发展与农村居民人均纯收入之间存在长期稳定的协整关系，但在短期内“五化”协同发展不会引起农村居民收入明显变动。即农村居民收入随着“五化”的发展有趋于长期稳定的增长态势，但“五化”协同发展程度不够，短期内影响力有限。由此，政府应采取相应举措加强“五化”之间的协调，形成“以工促农、以城带乡、城乡协同”的格局，将信息化充分应用到其他“四化”特别是农业现代化和城镇化当中，将“互联网+”融入农村事业，运用信息手段加快城镇化转型，构建乡村文明、绿色环保的新农村。

表5 LOGY的方差分解结果

（2）由VAR（2）模型可知，农村居民收入与工业化、农业现代化和信息化滞后一二期均为同向变动，与城镇化和绿色化滞后一二期均为反向变动，但系数值较小，反向影响力持续时间较短。总体上，新“五化”能促进农村居民收入增长，所以应大力推进新“五化”发展以促进农村经济和农民收入增长。

（3）脉冲响应函数和方差分解结果基本一致。在滞后10期的变动中，城镇化对农村居民收入的影响程度显著，且影响强度逐渐上升。工业化和农业现代化均引起了农村居民收入逐期递增再收敛的变动。信息化对农村居民收入变动的贡献率达到32.7326%，影响最大。绿色化对农村居民收入增长的贡献最小，短期内会引起农村居民收入幅度较小的响应。说明，城镇化、工业化和农业现代化的发展会促进农村居民收入的增长，且这种促进效力会逐渐加强，因此要发展现代农业，促进农业产业化，完善生产方式，同时，鼓励农村剩余劳动力走出去，加快城镇化进程，增加农村居民的经营性收入和工资性收入；信息化对农村居民收入的影响需要一个过程，随着时间的推移，农村居民收入增速放缓，所以要逐步完善和提升信息产业发展，以信息化引领和带动农业发展，通过产业结构升级促进农村剩余劳动力转移就业；绿色化对农村居民收入增长产生的经济效益不显著。当前，农村的自然环境不容乐观：垃圾成堆随处可见，化肥残留污染河流，桔梗焚烧等，绿色化产生的生态效益不可忽视。可通过加大绿色化创新力度，扶持绿色产业，为农业产业发展和农村居民生活提供有力的外部环境保障。

［1］ 张林，张根文. 影响安徽农民增收的“双核心”因素分析［J］. 安徽农学通报，2011，17（21）：6-7.

［2］ 丁志伟，张改素，王发曾，等. 中国工业化、城镇化、农业现代化、信息化、绿色化“五化”协调定量评价的进展与反思［J］. 地理科学发展，2016，35（1）：4-13.

［3］ 侯纯光，程钰，任建兰. 山东省“新五化”协调发展时空演变［J］. 经济地理，2016，36（10）：60-67.

［4］ 王永杰，宋旭，邓海艳. 城镇化水平与农民收入关系的动态计量经济分析—— 以四川省为例［J］. 财经科学，2014（2）：96-97.

［5］ 黄祖梅. 农业现代化、城镇化和农民收入增长关系实证研究［J］. 统计观察，2016（20）：107-108.

［6］ 李娟. 工业化进程中农民收入的决定因素分析—— 基于湖南600农户的问卷调查［J］. 求索，2013（2）：263-264.

［7］ 王彦，李忠斌，毛中明. 民族地区农村信息化与农民收入关系研究—— 基于恩施州利川市调研结果的实证分析［J］. 中国人口·资源与环境，2011，21（3）：255-257.

［8］ 郇红艳，谭清美，孙君. 工业化城镇化对农民增收影响的空间计量分析—— 基于安徽省县域数据［J］. 统计与信息论坛，2014，29（2）：75-80.

［9］ 刘新智，刘雨松，陈政，等. “四化”同步发展对农户收入增长的效应及空间差异—— 基于中国省际面板数据的研究［J］. 经济地理，2015，35（90）：165-168.

［10］ 颜双波. 基于VAR模型的我国“五化协同”发展研究［J］. 华中农业大学学报：社会科学版，2016（6）：125-129.

［11］ 吕萍. 土地城市化与价格机制研究［M］. 北京：中国人民大学出版社，2008.

［12］ 杜强，贾丽艳，严先锋. SPSS统计分析从入门到精通［M］. 北京：人民邮电出版社，2014.

［13］ 高铁梅. 计量经济分析方法与建模：EViews应用及实例［M］. 北京：清华大学出版社，2009.

（责任编辑 白雪娜）

Empirical analysis on effect of collaborative development of new “five-modernization” on income of rural residents in Anhui province

SHEN Lian-hua1，XU Li2，CAO Zong-hong2，DAI Na-na1
（1. School of Economics and Management，Anhui Agricultural University，Hefei 230036，China；2. School of Science，Anhui Agricultural University，Hefei 230036，China）

Based on the time series data of Anhui province from 1990 to 2015，this paper used vector autoregressive （VAR） to explore the possibibities of promoting the income growth of rural residents in Anhui province，approaching it from five appects: urbanization，industrialization，agricultural modernization，informatization and greenification （hereinafter referred to as “five-modernization”） . It is concluded that there is a long-term equilibrium relationship between collaborative development of the “five-modernization”and incomes of rural residents，though it is not statistically significant in short-run. Informationization and urbanization bring about 32.7326% and 11.28629% of the contribution rate respectively，which show they both have profound effects on incomes of rural residents，the positive shocks on industrialization and agricultural modernization lead to positive responses of income of rural residents，which are noticeable in step，while a positive shock on greenization causes a statistically significant income fluctuation，which means there is no valid economic benefits. Therefore，it is suggested that we could focus on the green innovation and enjoy the ecological benefits，vigorously promote coordinateddevelopment of the “five-modernization”，and properly utilize information technology to promote industrialization，then to promote agricultural modernization，ultimately to increase noticeable income growth of rural residents，with the combination of town and country.

“five-modernization”；rural residents' income；factor analysis；VAR model；impulse response function；variance decomposition

F328

A

1004-874X（2017）04-0166-07

沈莲花，徐丽，曹宗宏，等. 新“五化”协同发展对安徽省农村居民收入影响的实证分析［J］.广东农业科学，2017，44（4）：166-172.

2017-02-01

教育部人文社科基金（16YJA630003）

沈莲花（1994-），女，在读硕士生，E-mail：1679697039@qq.com

徐丽（1958-），硕士，教授，E-mail：xuli@ahau.edu.cn