西藏农牧民人均纯收入的影响因素分析*

张晓莉，丁文龙，黄菊英

(西藏大学经济与管理学院，拉萨 850000)

西藏农牧民人均纯收入的影响因素分析*

张晓莉，丁文龙※，黄菊英

(西藏大学经济与管理学院，拉萨 850000)

[目的]近年来，随着西藏经济快速、稳定、持续的发展。西藏农牧民生活水平有了显著的提高，对农牧民收入问题的研究成为了社会的热点问题。但是，对西藏农牧民收入问题的研究多以定性为主，文章力求从量化分析的角度对西藏农牧民收入问题进行研究。[方法]为了对西藏农牧民收入进行定量研究，该文就西藏农牧民收入现状进行了全面的调查和分析，在调查、分析的基础上选择具有代表性的农牧民人均纯收入、一产产值、二产产值、三产产值和农牧民人口数5个因素1998～2013年之间的时间序列数据进行研究，以西藏农牧民人均纯收入作为被解释变量，分别以一产产值、二产产值、三产产值和农牧民人口数作为解释变量，通过逐步回归的方法建立计量经济模型，消除共线性带来的影响。而后对模型进行检验、修正，对修正后的模型进行进一步的检验，模型通过了t检验，F检验，Dubin-Watson经验，拟合优度较高。[结果]结合当下西藏经济发展的现状得出农牧民收入与各解释变量之间的计量经济模型，并对模型进行实证分析，得出影响西藏农牧民增收的关键因素。[结论]通过分析可得，第二产业和第三产业的发展对西藏农牧民增收的作用较为显著，对第二产业和第三产业做进一步的分析，可以发现第二产业的推动作用尤为明显。第三产业产值每提高1%，西藏农牧民人均纯收入将提高5.643362%，第二产业产值每提高1%，西藏农牧民人均纯收入将提高10.8155%。回归结果与当下西藏经济发展现状及农牧民收入实际状况较为吻合。通过实证分析，并结合当下西藏经济发展状况，在该文最后对提高西藏农牧民人均纯收入提出相关的对策建议。

西藏 农牧民人均纯收入 影响因素 量化分析 对策建议

0 引言

自西部大开发战略实施以来，西藏经济社会的发展有了很大的进步，在经济发展的推动下，农牧民的收入也有了很大的提高。根据《西藏统计年鉴》数据显示，西藏农牧民人均纯收入从2000年的1331元，上升到2013年的6578元，农牧民的生活水平有了很大的改善。对西藏农牧民人均纯收入现状及影响因素[1]等问题的研究也是近年来的热点。既有从构建长效机制角度展开分析，也有从产业结构方面进行研究[2]。总而言之，对西藏农牧民人均纯收入的研究是多方面、多角度的。文章侧重于从实证分析角度对包括人口因素和产业结构因素在内的西藏农牧民人均纯收入影响因素进行剖析，并通过计量经济模型对影响农牧民收入的各要素之间的关系进行量化分析[3]。在此基础上，对提高农牧民收入提出一些政策性建议。

1 西藏农牧民收入现状分析

近年来，西藏经济社会的发展是稳定而又高速的。伴随着经济社会的发展，农牧民人均纯收入也有了显著的提高，但也存在着差异。从以下两个方面对西藏农牧民收入现状进行分析[4]。

1.1 西藏农牧民收入的地区差异

受环境、地域方面的影响，西藏农牧民的人均纯收入存在一定的地区差异。

表1 西藏农牧民人均纯收入地区差异统计 元

图1 各地区农牧民人均纯收入增长速率

从数据分析来看，西藏各地区农牧民的人均纯收入都是在逐年递增的。但是农牧民人均纯收入在地区间存在一定的差异。一般来讲林芝地区农牧民人均纯收入最高，其次依次是拉萨、山南、那曲、阿里、日喀则和昌都，个别年份个别地区农牧民人均纯收入会发生局部变化，但变化程度不大(表1)。农牧民人均纯收入在地区间表现出来的差异和地区间的经济状况、产业结构、气候环境、人口数量在一定程度上有一定的关系。

1.2 各地区农牧民人均纯收入增长速率对比分析

自2000年以来，农牧民人均纯收入有了显著的提高，除个别地区个别年份增长率低于两位数外，基本上都是以两位数的增长率逐年上升的。

纵向对比来看，西藏各地区农牧民人均纯收入增长的态势是明显的，提高的幅度也较为显著，农牧民生活水平整体上都有了很大的提高。横向对比分析，自2007年以后各地区每年的增长率相差不大，发展较为均衡(图1)。

2 西藏农牧民收入影响因素时序数据量化分析

时间序列数据主要运用1998～2013年农牧民人均纯收入和相关变量数据进行回归和分析[5]，具体数据见表2。

表2 农牧民纯收入及相关变量数据

年份农牧民人均纯收入(元)一产产值(亿元)二产产值(亿元)三产产值(亿元)农村人口数(万人)1998115831 3720 1439 99204 851999125834 2523 8647 86207 222000133136 3927 0554 37209 612001140437 5431 9769 65211 782002152139 7532 7289 56214 882003169140 7047 6496 76217 162004186144 3052 74123 30219 652005207848 0463 52137 24221 862006243550 9080 10159 76224 832007278854 8998 48188 06226 732008317660 62115 56218 67228 322009353263 88136 63240 85229 852010413968 72163 92274 82232 162011490474 47208 79322 57234 422012571980 38242 85377 80237 642013657886 83292 92427 92238 05 数据来源：西藏统计年鉴，2014年

通过eviews软件对其进行图形分析，初步设定计量经济模型如下：

Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+e

(1)

式中:Y：农牧民人均纯收入;X1：一产产值;X2：二产产值;X3：三产产值;X4：农村人口数;e：残差。

运用最小二乘法(OLSE)对上述模型进行回归分析，部分变量不能通过检验。故采用逐步回归法对被解释变量(Y)和各解释变量(X)进行逐步回归，如此一来可以消除多重共线性带来的影响。

2.1 一元线性回归

2.1.1 对被解释变量Y和解释变量X1进行回归，结果如下：

Y=-2285.642+96.285X1

(2)

S=(224.2024)(4.008945)

t=(-10.19455)(24.01744)

R2=0.976305 F=576.8372 DW=0.323059 S.E=2705142

24.01744>t0.025(14)=2.1448。576.8372>F0.05(1， 14)=4.60。模型通过了t检验和F检验，拟合优度较高，模型成立。

2.1.2 对被解释变量Y和解释变量X2进行回归，结果如下：

Y=803.4009+19.96387X2

S=(20.43492)(0.155515)

t=(39.31509)(128.3727)

(3)

R2=0.999151 F=16479.56 DW=0.2.698220 S.E=51.19963

128.3727>t0.025(14)=2.1448。16479.56>F0.05(1， 14)=4.60。模型通过了t检验和F检验，拟合优度较高，模型成立。

2.1.3 对被解释变量Y和解释变量X3进行回归，结果如下：

Y=352.61+13.9173X3

S=(84.43685)(0.39387)

t=(4.176.2)(35.33322)

(4)

R2=0.98891 F=1248.436 DW=0.321726 S.E=185.0628

35.33322>t0.025(14)=2.1448。1248.436>F0.05(1， 14)=4.60。模型通过了t检验和F检验，拟合优度较高，模型成立。

2.1.4 对被解释变量Y和解释变量X4进行回归，结果如下：

Y=-29507.6+145.4603X4

S=(3623.731)(16.2731)

t=(-8.142879)(8.938696)

(5)

R2=0.850906 F=79.90028 DW=0.225936 S.E=678.5635

8.938696>t0.025(14)=2.1448。79.90028>F0.05(1， 14)=4.60。模型虽然可以通过t检验和F检验，拟合优度相对较高，模型成立。

通过对被解释变量和解释变量进行逐步回归，可得上述4个模型均成立。相比之下(2)中的模型拟合优度更高，t检验和F检验也更为显著。因此可得，(2)中的模型拟合程度更好。

2.2 以 Y=803.4009+19.96387X2为基础，进行二元线性回归

2.2.1 对被解释变量Y和解释变量X2、X1进行回归，结果如下：

Y=448.1043+17.7656X2+10.88635X1

S=(114.2641)(0.710511)(3.46618)

t=(3.921653)(25.00396)(3.140338)

(6)

25.00396>t0.025(13)=2.1604。3.140338>t0.025(13)=2.1604。13460.33>F0.05(2， 13)=4.60。模型通过了t检验和F检验，拟合优度较高，模型成立。

2.2.2 对被解释变量Y和解释变量X2、X3进行回归，结果如下：

Y=724.4552+16.70089X2+2.304073X3

S=(27.14538)(0.936869)(0.656487)

t=(28.68798)(17.82627)(3.509700)

(7)

17.82627>t0.025(13)=2.1604。3.5097>t0.025(13)=2.1604。14907.2>F0.05(2， 13)=4.60。模型通过了t检验和F检验，拟合优度较高，模型成立。

2.2.3 对被解释变量Y和解释变量X2、X4进行回归，结果如下：

Y=-549.5579+19.21812X2+6.425814X4

S=(555.1933)(0.333807)(02.635544)

t=(-0.98985)(57.57253)(2.438136)

(8)

57.57253>t0.025(13)=2.1604。2.438136>t0.025(13)=2.1604。11152.87>F0.05(2， 13)=4.60。模型通过了t检验和F检验，拟合优度较高，模型成立。

通过对被解释变量和解释变量进行逐步回归，可得上述3个模型均成立。相比之下(2)中的模型拟合优度更高，t检验和F检验也更为显著。因此可得，(2)中的模型拟合程度更好。

2.3 以 Y=724.4552+16.70089X2+2.304073X3为基础，进行多元线性回归

2.3.1 对被解释变量Y和解释变量X2、X3和X1进行回归，结果如下：

Y=710.6469+16.73362X2+2.20594X3+0.526113X1

S=(257.0954)(10147897)(1.940331)(9.736328)

t=(2.764138)(14.57763)(1.136889)(0.054036)

(9)

1.136889

2.3.2 对被解释变量Y和解释变量X2、X3和X4进行回归，结果如下：

Y=3481.147+12.95536X2+6.072082X3-13.70596X4

S=(1393.019)(2.073181)(1.994068)(6.924858)

t=(2.498994)(6.249018)(3.045073)(-1.97924)

(10)

-1.97924>-t0.025(12)=-2.1788。X3没有通过了t检验，模型不成立。

通过逐步回归可得最为优越的计量模型为：

Y=724.4552+16.70089X2+2.304073X3

S=(27.14538)(0.936869)(0.656487)

t=(28.68798)(17.82627)(3.509700)

(11)

通过Durbin-Watson对该模型进行自相关检验：dL=0.98，dU=1.54。

4-1.54=2.46<3.021922<4-0.98=3.02。所以，该模型存在负自相关。

2.4 对模型进行修正分析

Y*=Y-1.510961×Y(-1)

(12)

X2*=X2-1.510691×X2(-1)

(13)

X3*=X3-1.510691×X3(-1)

(14)

运用eviews软件将修正后的被解释变量和解释变量进行回归，所得结果为：

Y*=-344.4452+10.81557X2*+5.643362X3*

S=(31.23653)(2.129172)(1.187755)

t=(-11.02700)(5.079709)(4.751124)

(15)

模型通过了t检验和F检验，拟合优度较高。DW=2.168632,查n=15，k=2，α=0.05的DW统计量表，得 dL=0.98，dU=1.54。dU=1.54

Y=-137.176643+10.81557X2+5.643362X3

(16)

从时间序列数据分析结果来看，对农牧民人均纯收入影响较大的是第二产业和第三产业的产值。一产产值和农牧民人口数对农牧民收入有一定的影响，但没有二产产值和三产产值影响大。二产产值和三产产值对农牧民的收入均有正向作用，即在模型中二产产值每提高1%，农牧民人均纯收入将提高10.81%。三产产值每提高1%，农牧民人均纯收入将提高5.64%。

3 结论与建议

通过分析，可以发现二产和三产产值对农牧民人均纯收入的正向作用较大。根据上述统计结果结合西藏经济发展现状以及西藏未来发展规划，该文就如何提升农牧民人均纯收入提出以下建议。

3.1 提升一产产值

第一产业主要指农业(包括种植业、林业、畜牧业和渔业)。通过提升一产产值来促进经济的发展，提高农牧民人均纯收入。西藏农牧民基本以从事第一产业为主，但从数据分析结果来看，第一产业的发展对农牧民的增收没有二产和三产显著，所以应有效促进第一产业的发展。首先，要积极发展现代农业，种植、培育适合高原生长的高产或特色农作物，提高农产品的市场竞争力[6]。其次，提高畜牧业的产值。众所周知，西藏的牲畜多以野生放牧为主，牲畜生长速度较为缓慢，受自然环境的影响，还容易死亡。为增强畜牧业的竞争力，应种植一些易于牲畜生长的植物来喂养牲畜，如苜蓿、玉米等[7]。此外，因加大对牲畜的防疫、免疫工作，减少牲畜的死亡率。以此来提高畜牧业的竞争力和市场占有率。此外，相关部门应设立有效机制，促进一产发展，提高农牧民人均纯收入。

3.2 大力发展符合西藏未来发展规划的第二产业

西藏作为国家战略资源储备基地和生态保护屏障，不宜发展重工业。但是，可以从其他角度促进西藏第二产业的发展。首先，可以采用优惠的政策鼓励民办工业企业的发展。各级部门应加大对人才的引进力度，加大对本地区人才的培养力度。引进愿意扎根西藏、奉献西藏的高素质人才，培养靠得住、用得上、留得下的应用型人才。为工业企业的发展提供必要的人才保障和资金支持。其次，民族手工业和传统的藏医、藏药业作为西藏的特色产业，对西藏经济发展具有巨大的推动作用，应大力发展和民族手工业以及藏医、藏药相关的产业，形成产业链和产业集群，打造品牌效应，促进产业的发展。此外，西藏可以通过政策效应、税收效应来打造总部经济，建设工业园区，鼓励本地区企业和外省企业进驻总部基地和工业园区，加强企业之间的联合，间接发展第二产业。

通过模型分析可得，第二产业在提高农牧民人均纯收入上是最为关键和有效的，西藏在未来的发展过程中应在政策允许，规划合理的基础上发展好除重工业之外的第二产业，以此来带动经济的发展，促进农牧民增收。

3.3 进一步发展好第三产业[8]

加强传统产业与第三产业的技术升级。积极开发新技术，打造新的品牌战略来促进西藏第三产业的发展。政府部门应不断建立、健全产业升级与保障机制，为西藏第三产业的升级与改造提供必要的技术支持与资金保障。西藏的第三产业有广阔的发展空间，打造以民族传统文化为主的特色产业[9]对促进西藏经济社会的发展起着至关重要的作用。此外，受地域因素的影响，西藏的交通、信息、物流等方面的产业不够发达，拥有很大的上升空间，未来川藏铁路及各级路网的建成势必会促进西藏第三产业的快速发展，加强交通、通讯、信息、物流等方面的建设对促进西藏经济社会的发展，提高农牧民增收有着举足轻重的作用。

3.4 提高农牧民的整体素质

通过模型分析可得，农牧民数量的增长对农牧民人均纯收入的提升并没有显著的影响。拟合优度及F统计量和其它回归方程相比都要低。从农牧民层面来讲，要想提高农牧民人均纯收入，关键是要提高农牧民的整体素质，提高农牧民的受教育程度[10]。各级部门应不断建立、健全农牧民受教育的保障体制，加大农牧民接受教育的力度，为农牧民接受教育提供必要的资金支持。此外，应培养农牧民的技术能力，以新的、较为前沿的科学技术指导农牧民增收，实现共同富裕。

[1] 师学萍，龚红梅，何燕.西藏农牧民增收影响因子实证研究.沈阳大学学报(社会科版)， 2013， 01： 14～16

[2] 靳海波. 西藏农牧民实现“收入倍增”目标的路径研究.西藏发展论坛， 2014， 03： 52～58

[3] 沈宏益， 刘强.西藏农牧民持续增收的困境分析与路径选择.西藏大学学报(社会科版)， 2013， 03： 25～30

[4] 陆耀邦， 莫明荣，梁自力.农民增收问题调研报告.中国农业资源与区划， 2011， 32(1)： 73～78

[5] 欧阳涛， 肖海燕，袁辉斌.湖南省农业可持续发展实证分析.中国农业资源与区划， 2011，32(1)： 35～43

[6] 刘合满， 曹丽花.1980～2010年西藏农作物播种面积与人口数量变化的相关分析.中国农业资源与区划， 2013，34(3):84～88,100

[7] 陈印军， 杨瑞珍，尹昌斌.西部地区特色农业优势、问题与对策.中国农业资源与区划， 2003， 24(1)： 25～28

[8] 黎明. 西藏特色产业迅速发展助农牧民增收.中国西藏， 2015， 06： 24～27

[9] 王文华. 西藏园艺产业发展与农牧民增收致富探讨.现代农业技， 2016， 09： 327～328,330

[10]汪朋， 陈烽.西藏支农政策对农牧民增收影响的实证分析.科技资讯， 2015， 27： 80～82

QUANTITATIVE ANALYSIS ON THE INFLUENCE FACTORS OF FARMERS AND HERDSMEN IN TIBET*

Zhang Xiaoli，Ding Wenlong※，Huang Juying

(College of Economics and Management, Tibet University, Lhasa 850000, China)

With the rapid and sustainable development of Tibet economy, farmers and herdsmen′s living standard in Tibet has been improved significantly. The income source of farmers and herdsmen has become a hot issue in China. However, the research on the income of farmers and herdsmen in Tibet was still deficiency. This paper quantitatively analyzed the income status of farmers and herdsmen in Tibet, on the basis of investigation and analysis of farmers and herdsmen per capita net income, the per capita net income of the representative farmers and herdsmen, the output value of primary, second, and tertiary industry, and farmers and herdsmen population from 1998 to 2013. It established an econometric model by regression method combining these variables, and tested and revised the model until going through the t test, F test, and Dubin-Watson experience. The results showed that the development of the second and third industry of Tibet had significant effects on the income of herdsmen, especially the second industry. When the third industry value increased 1%, the per capita net income of farmers and herdsmen in Tibet would increase 5.6%. When the second industry value increased 1%, the per capita net income would increase by 10.8%. The regression results were in good agreement with the current situation of economic development in Tibet and the actual situation of farmers and herdsmen. Finally, it put forward some countermeasures and suggestions combined with the current situation of economic development in Tibet.

Tibet; farmers and herdsmen; the per capita net income; influencing factors; quantitative analysis; countermeasures and suggestions

10.7621/cjarrp.1005-9121.20170529

2016-09-15

张晓莉(1974—)，女，甘肃庆阳人，硕士、副教授、硕士生导师。研究方向：区域经济学。※通讯作者：丁文龙(1988—)，男，河北张家口人，硕士。研究方向：少数民族经济。Email： 1339327652@qq.com

*资助项目： 2013年西藏自治区社科课题“西藏农牧区职业教育现状与对策分析研究”(13BJY009)阶段性成果； 2012年西藏自治区社科课题“西藏劳动力就业研究”(12BJY007)阶段性成果

F323.8; F224

A

1005-9121[2017]05193-07