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新时代下农户投资行为影响因素的实证研究

2022-01-21余燕梅汪寒砚曹明响

关键词:人口数耕地面积投资额

余燕梅, 汪寒砚, 曹明响

(安徽师范大学 数学与统计学院,安徽 芜湖 241002)

引言

2021年2月25日,全国脱贫攻坚表彰大会在北京人民大会堂隆重举行。中国现行标准下9899万农村贫困人口全部脱贫,832个贫困县全部摘帽,12.8万个贫困村全部出列,完成了消除绝对贫困的艰巨任务。这是一个历史性的时刻,标志着我国脱贫攻坚已经取得了全面胜利。作为这场脱贫攻坚战的主战场,我国农村的经济有了快速的增长,而经济增长的重要推力之一就是投资。从改革开放以来,由于家庭承包经营责任制的确立和深化,农户在新的投资主体结构中已经占据主导地位,早在2000年农户的资金投入量已占农业资金投入总量的40%-60%[1]。随着我国市场经济体制的完善和全面脱贫攻坚战的进行,农户的投资已经逐渐成为农业投资中的主要来源。对于各国农户研究的经验表明,通过有效的投资可以合理安排农户生产要素的配置,优化农户的生产经营结构,提高农户生产收益率,增加农户收入和福利水平,进而缩小贫富差距[2]。因此,研究农户的投资行为及影响因素对于农业投资的资金供给、农业稳定等方面有着重要的理论与现实意义。

辛翔飞和秦奋通过对1998—2002年全国各省农户投资行为的数据进行分析,认为农户投资水平是影响农业发展的关键因素,探讨了影响农户农业投资的主要因素[3]。金英兰选取1995—2005年的数据总结了农户对于农业投资行为的特征,并对影响农户投资行为的因素进行了分析[4]。郭敏等分别将农户收入、农地收益、农地规模等方面与农业投资做了相关性分析,得出了增加农户收入、农地收益、农业贷款以及土地承包期与增加农户投资有必然联系的结论[5]。上述研究的对象大多是全国各省份农户的投资行为,对于某一个省农户投资行为的研究主要有:陈龙和郭之茵对于河南省农户投资行为现状及影响因素进行了研究[6];盛海燕等提取1990—2004年安徽省农户的数据建立了计量经济模型,给出了各因素对农户投资的影响程度[7]。由于已有文献中用到的数据集中于20世纪末至21世纪初期,研究得到的结论可能会不可避免地具有一些局限性。除此之外,已有文献在探究影响因素影响程度的时候仍以单要素的回归为主,采用多元回归方法进行探究的较少。

本文利用2000—2017年安徽省的最新数据,通过建立多个模型对人均耕地面积、人均劳动力负担人口数、人均工资性收入、人均家庭支出、城乡消费对比五个因素与农户人均投资额的关系进行了深入探讨。本文对有争议的土地规模变量进行倒数变换和对数变换后得到的模型的拟合优度高于已有文献,效果较好。最后,文章给出了新时代背景下提高农户投资水平的建议。

1 农户投资行为影响因素研究

基于数据可获得性方面的考虑,本文采用安徽省统计年鉴中的农户的人均固定资产投资额来代表农户的投资行为。固定资产投资主要是指投资主体垫付货币或物资,以获得生产经营性或服务性固定资产的过程。它包括了改造原有固定资产以及构建新增固定资产的投资,因此在整个社会投资中占据主导地位。

1.1 影响因素

根据相关的经济理论和已有文献的相关研究,本文选取影响安徽省农户的固定资产投资行为的因素为:人均耕地面积、平均每个劳动力负担人口、人均工资性收入、人均家庭生产经营支出以及城乡消费水平对比。

1.1.1 农户的家庭财富变量 耕地面积:土地经营规模如耕地面积、机械化程度、流转程度等对投资具有正向显著影响作用。

工资性收入:指就业人员通过各种途径得到的全部劳动报酬和各种福利,包括受雇于单位或个人、从事各种自由职业、兼职和零星劳动得到的全部劳动报酬和福利。工资性收入的增加会促进农户总收入的提高,进而促进农户的固定资产投资。

家庭生产经营支出:家庭生产经营支出是农户全年总支出的重要一部分。从理论上而言,家庭的生产经营支出越多,农户总收入越少,会对农户的固定资产投资产生负面的作用。

1.1.2 农户特征变量 平均每个劳动力负担人口:农村平均每个劳动力负担人口指标可以归纳到第三产业从业人员比重的问题上,也就是农村剩余劳动力转移的问题上。平均每个劳动力负担人口的增加势必降低农户投资的积极性。

1.1.3 其他变量 城乡消费水平对比:用来比较城镇与农村居民的消费水平差异。这一变量是指将农村居民的消费水平看作单位1,来研究城镇与农村居民的消费差距。

1.2 农户投资行为的模型分析

1.2.1 数据来源 文中所有数据来自于国家统计年鉴和安徽省统计年鉴。考虑到提高分析结果的准确度,研究中采用的数据进行了平均化处理,比如人均固定资产投资额、人均耕地面积、平均每个劳动力负担人口、人均家庭生产经营支出等。数据处理所采用的软件为EVIEWS。部分原始数据与处理后的数据整理如表1,2所示。

表1 原始数据表

1.2.2 建立模型

(1)VAR模型

①平稳性检验及滞后阶数的确定

本文采用ADF和PP检验方法对序列进行单位根检验,变量的滞后阶数采用AIC准则确定。经检验,人均耕地面积X1一阶差分处理后仍不平稳,考虑到样本数量有限,而差分会减少样本数,因此本文删去了该变量。人均劳动力负担人口数X2、人均工资性收入X3、人均家庭支出X4、城乡消费对比X5和农户人均固定投资额Y均为一阶单整序列。检验结果见表3。

表2 处理后的数据表

从表3可看出,最优滞后阶数为2阶。

表3 平稳性检验表

②模型的建立与检验

以农户人均固定投资额Y为被解释变量,人均劳动力负担人口数X2、人均工资性收入X3、人均家庭支出X4、城乡消费对比X5为解释变量的模型估计结果为:

Y=-0.0889*X2(-1)-0.1299*

X2(-2)-0.0593*X3(-1)+0.1708*X3(-2)-1.3081*10-5*X4(-1)+7.9316*10-6*X4(-2)+0.0026*

X5(-1)+0.0032*X5(-2)+0.1268*

Y(-1)+0.125*Y(-2)+0.3241。

表4 最优滞后阶数表

模型拟合优度为99.57%,模型修正的拟合优度为98.72%,拟合效果很好,但单位根检验没有通过,其AR单位根如图1所示。

图1 VAR平稳性检验结果图

图1表明有一半点落在了单位圆外,说明模型不平稳,不具有很好的应用意义。

(2)改进的双对数模型

①模型建立

由于上文的VAR模型不平稳,本文引入了改进的双对数模型。对数函数解释变量的系数即为各因素的弹性系数,直接反映出各因素对农户固定投资额的影响程度。经计算得到双对数模型为

ln(Y)=-0.0181/ln(X1)-2.9818*ln(X2)+0.9177*ln(X3)+0.2465*ln(X5)。

②模型结果

从下表可以看出,人均耕地面积,人均劳动力负担人口数,人均工资性收入,人均家庭支出,城乡消费水平对比的p值均小于0.05,表明这五个变量对农户人均固定投资额的影响有显著差异。对于有争议的土地规模这一影响因素,我们通过对数变换和倒数变换发现其对农户的投资额的影响显著,且系数为-0.0181,表明人均土地规模越大,农户人均投资额也越大,符合实际意义。

图2 改进的双对数模型结果图

③模型分析评价

模型的可决系数R2为0.9925,调整的可决系数R2为0.9901,且通过显著水平为0.05的F检验,表明模型的拟合效果很好。此外,与VAR模型相比,改进的双对数模型虽然拟合优度低于0.32%,但改进的双对数模型的修正后的拟合优度比VAR模型高0.29%,且改进后的双对数模型不必考虑模型的平稳性。这也从侧面证明了改进的双对数模型具有很高的准确度和实用意义。根据模型最终的结果可以看出,整体拟合程度较好,与理论预期基本一致。

人均耕地面积:已有的相关研究得到的土地规模的回归系数过小。但本文将耕地面积变量进行了对数变换与倒数变换,得到其系数为-0.0181。与已有文献中回归系数的值相比较,0.0181并不小,因此可以认为在安徽省内,土地规模越大,农户会趋向于增加固定资产的投资。

人均劳动力负担人口数:弹性系数为-2.9818,这说明人均劳动力负担人口数的提高会降低相应投资额。在其他因素不变的情况下,人均劳动力负担人口数每增加1%,农户固定资产额降低2.98%。

人均工资性收入:弹性系数为0.9177,表明在其他因素固定的前提下,人均工资性收入每增加1%,农户人均固定资产投资额会增加0.92%。从这个角度出发,可以认为人均工资性收入对农户的固定资产投资有着重要的影响。

人均家庭生产经营支出:弹性系数为-0.0003X4,表示该弹性系数为一个变量,依赖于X4。只有当人均家庭生产经营支出较大的时候,影响才会显著。尽管这一系数说明了人均家庭生产经营支出与农户的固定资产投资呈负相关,但是2000—2013年间人均家庭生产经营支出额的变动并不大,且支出额低于1600元,所以该系数的数值较小,影响并不显著。

城乡消费水平对比(农民=1):回归系数为0.2465,表明当其他因素不变的情况下,城乡消费水平对比每增加1%,人均固定资产投资额增加0.2465%。

2 结论

通过对2000—2017年安徽省农户投资行为的分析发现耕地面积、人均劳动力负担人口数、工资性收入以及城乡消费水平的确是影响安徽省农户固定资产投资的主要因素,家庭生产经营支出对农户人均固定资产投资的影响在本次的研究中并不显著。而在四个主要因素中,人均劳动力负担人口数与人均工资性收入的回归系数较大。

基于本次研究,结论总结如下:

(1)降低安徽省农户人均劳动力负担人口数。要扩大农村的劳动力就业,挖掘农业农村的内部就业潜力。目前有越多越多的农村年轻劳动力转移到了城市,这在一定程度上造成了农户人均劳动力负担人口数的提高。政府可以加大对农村年轻劳动力的扶持力度,增加对返乡入乡人员的补助金额,建立一对一的创业指导模式,建设农村创业孵化基地,为农户留下更多的就业岗位,促进农村劳动力的增加。

(2)提高农户的工资性收入[8]。上一年度的收入情况很大程度上决定着下一年的投资水平。在当前脱贫攻坚战取得全民胜利的大好背景下,要采取积极有效的措施增加农户的自我积累资金。第一,加强农业的现代化,加快农业产业的结构调整。只有在农户增收的支撑点下,扩大内需、农户收入增加才不是纸上谈兵。第二,目前还有大量农户滞留在有限的耕地上,这严重限制了农户收入的增长。当地政府要引导农民逐步转变、过渡到以工资性收入为主的新形势中,支持农户因地制宜,大力发展新型农业主体。另外,从耕地面积、城乡消费水平对比方面入手也是提高安徽省农户固定资产投资的有效途径。

本文的研究是在对安徽省进行个案分析的基础上进行的,缺乏面板数据,这在未来的研究中值得深入探讨。

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