河南农民收入持续增长的实证研究——基于ECM模型

(郑州财经学院 河南 郑州 450044)

在“十三五”规划的最后两年，农业现代化建设的过程中，提升农产品的安全性、效率性、环保性、科技性等特点，构建结构更加合理、保障更加有力的农产品供给侧结构体系，已经成为目前推动现代农业发展的重要举措和当务之急。尽管从定性角度分析河南省工资性收入、经营性收入、财政性收入和转移性收入与农民人均收入之间存在一定的联系，但是必须有定量的实证分析来证实这一结论。

一、模型的建立

(一)变量的选取

关于农民收入持续增长的影响因素有很多，但针对河南省“三农”的发展现状，这里从农民收入的构成角度选择了以下几个因素作为解释变量：工资性收入、经营性收入、财政性收入和转移性收入。

第一，农民人均收入指标。为了更好地体现农民收入持续增长，这里选用人均可支配收入(RY)作为被解释变量，但考虑到解释变量和被解释变量之间可能存在的异方差问题，所以首先对数据进行了求自然对数的处理，同时利用农村消费价格指数对收入数据进行了消胀，我们将本文研究的时间跨度定位1993—2018年。

第二，GZ、JY、CZ、ZY是代表河南省农村收入中的工资性收入、经营性收入、财政性收入和转移性收入。同样为了消除数据的剧烈波动和异方差，本文用工资性收入、经营性收入、财政性收入和转移性收入的自然对数来衡量。

通过梳理近二十年来的《河南省统计年鉴》以及《中国统计年鉴》，整理相关数据备用。

(二)向量自回归(VAR)模型的建立

本文主要分析解释变量对被解释变量(农民收入持续增长)的影响大小，为此建立计量经济学的VAR(向量自回归)模型。通常研究假设：被解释变量Y是由于多个解释变量反映的，具体将向量自回归模型写成

lnRY=β0+β1GZ1t+β2JY2t+β3CZ3t+β4ZY4t+ε

其中，GZ1t、JY2t、CZ3t、ZY4t分别表示第t期工资性收入、经营性收入、财政性收入和转移性收入，ε为随机扰动项，β0为常数项，βi为各个解释变量的回归系数，也可以认为是各影响因素的弹性系数。

二、回归分析及检验

(一)ADF平稳性检验

本文的数据主要来自《河南省统计年鉴》及Wind数据库。一般情况，需要对时间序列用ADF检验是否具有单整阶数，检验结果表明：lnRY(人均收入)、GZ(工资性收入)、JY(经营性收入)、CZ(财政性收入)、ZY(转移性收入)不能拒绝单位根假设，故它们是不平稳序列。为了消除因素的不平稳性，采用一阶差分的方法进行修正，并将修正之后的数据再进行ADF平稳性检验，根据模型分析结果显示，差分后的ΔlnRY(人均收入)、ΔGZ(工资性收入)、ΔJY(经营性收入)、ΔCZ(财政性收入)、ΔZY(转移性收入)五个变量的5%的临界值分别为-3.721 3、-3.301 1、-3.693 5、-3.056 6、-3.713 9满足单整性并且是同阶平稳的。

ADF检验的结果表明：由于所用数据为时间序列数据，尽管原始序列均不平稳，而它们的一阶差分序列均平稳，说明变量之间是一阶单整序列，有可能存在协整关系，可以继续进行协整性检验。

(二)协整性检验

利用一阶差分的方法，五个解释变量顺利通过了ADF平稳性检验。为了进一步证明五个解释变量对人均收入的长期均衡影响，需要进行协整性检验，主要利用EG两步法(Engle-Grange方法)。做协整性检验的前提是需要对时间序列数据进行回归分析，然后对回归残差利用Engle-Grange方法进行协整性检验。这里仍然选用一阶差分的五个解释变量的数据，回归分析的结果为

lnRY=2.4839+0.998356×GZ+1.0051325×JY+1.0393535×CZ+0.9961535×ZY

对解释变量做回归后，会产生一个残差序列εt。这时利用EVIEWS软件的Engle-Grange法，为残差εt再进行一次ADF单位根检验。如果EVIEWS的检验结果表明残差序列具有显著性，就可以拒绝原假设，进而说明5个一阶差分的解释变量对被解释变量具有长期均衡的协整关系。ADF检验结果如下：

表1 基于残差的ADF检验结果

由表1可知，在5%的临界值水平下，利用回归分析得出的ADF统计量为-3.561 2，通过查表可得5%显著水平下的临界值为-3.035 9，这说明ADF统计量小于5%临界值，因此可以得出模型的残差序列ADF检验结果显著，这说明解释变量没有单位根，即可以拒绝存在单位根的原假设，所以残差ε这个序列是平稳的。综合上述的ADF平稳性检验和Engle-Grange两部分协整检验，说明解释变量的时间序列数据之间的关系是协整的。也就是说(GZ)工资性收入、(JY)经营性收入、(CZ)财政性收入、(ZY)转移性收入作为解释变量可以很好地解释农民收入持续增长的影响，而且会在一个较长的时间内影响农民收入的持续增长。

(三)误差修正模型(Error Correction Model,ECM)

通过上述的检验和相关性分析，农民的人均可支配收入(RY)与工资性收入(GZ)之间的相关关系最密切，亦即工资性收入是影响农民收入持续增长的主要解释变量。为了进一步说明工资性收入对农民可支配收入的影响，本文又进行了格兰杰因果检验。检验结果显示两个变量即工资性收入(GZ)和人均可支配收入(RY)之间的关系是单向的因果关系，中有工资性收入(GZ)作为解释变量对人均可支配收入(RY)这个被解释变量产生影响，但不能反过来。为了进一步说明解释变量对被解释变量(RY)的影响力，对回归分析模型进行误差修正，其中(GZ)工资性收入滞后2期、(JY)经营性收入滞后1期、(CZ)财政性收入滞后2期、(ZY)转移性收入滞后2期。综合考虑之下，我们建立起以RY为因变量、分别以GZ、JY(-1)、CZ(-2)、ZY(-2)为对应自变量的三个误差修正模型

lnRY=2.876 4+0.956×GZ+0.025 6×JY+0.088 8×CZ+0.989 7×ZY-0.8765

误差修正后的模型的拟合优度为0.96，根据相关系数分析课件，工资性收入可以对人均可支配收入的变化做出很好的解释。也就是说，河南省农民人均收入持续增长主要受到公众性收入的影响。

三、结论

通过实证分析，人均收入持续增长受工资性收入、经营性收入、财政性收入和转移性收入影响的特征可总结如下。第一，传导具有单向性。河南省人均收入倍增受工资性收入、经营性收入、财政性收入和转移性收入的直接影响，而人均收入倍增对工资性收入、经营性收入、财政性收入和转移性收入的影响较小。第二，传导存在时滞。财政性收入对河南省农民人均收入的变动影响存在间接性。第三，1993—2018年河南农村居民的人均可支配收入和工资性收入、经营性收入、财政性收入和转移性收入之间存在着协整关系，即存在着长期稳定的均衡关系，这种长期稳定的均衡关系是在误差修正机制的不断调整下得以维持的。