基于主成分分析的中国农村居民收入影响因素研究

高士林

(南京林业大学 经济管理学院，南京 210037)

1 引言

多年来，中央发布的一号文件都以“三农”作为主题，多次强调加强农业农村现代化建设，提高农村居民收入，缩小城乡收入差距。十九届五中全会提出“优先农业农村发展，深化农村改革”。促进农村低收入人口持续增收，是巩固拓展脱贫攻坚成果的基础任务，也是缩小城乡之间和农村内部收入差距的主要内容[1]。从基础建设、城乡融合、财政金融各方面推进农村发展，有效破解农民增收难题。

芦千文等(2020)[2]基于新冠肺炎疫情冲击的背景下进行研究，认为农村公共卫生服务体系薄弱对于农村居民收入受影响程度较大。张志新等(2020)[3]认为农业技术进步对于农民收入增加具有显著作用，尤其是家庭经营性收入部分。胡伟艳等(2017)[4]以武汉市为例，研究发现农村所在位置到市中心的距离与农村居民收入存在负相关。任晓红等(2018)[5]认为农村的交通设施对农村居民工资性收入具有显著的正向影响。韩长根等(2017)[6]的研究表明互联网普及能够缩小城乡收入差距,有效破解城乡居民收入差距扩大的难题。刘晓倩等(2018)[7]研究发现使用互联网可以提高当地农副产品价值,从而提高收入。除此之外，也可以提高居民就业以及创业水平，从而增加工资性收入和经营性收入。王森(2018)[8]研究得出城镇化对城乡居民收入差距具有负向影响,即城镇化率越高,城乡居民之间的收入差距越小。徐家鹏等(2017)[9]研究认为产业结构升级对于当地区域城乡收入差距存在显著的负效应。杨玲(2017)[10]认为农业产业内部结构与农村居民收入来源之间存在着非常显著的相关性。刘赛红等(2019)[11]研究认为增加农村信贷投入和农业生产机械化配给能够推动农业振兴，从而减缓城乡居民收入差距。

综上所述，关于农村居民收入的影响因素大部分学者已经进行深入研究，其中包含的影响因素也是非常丰富。但是，当前各种因素对于农村居民收入影响大小比较的研究相对不足，本文通过主成分分析研究各项因素对于农村居民收入影响程度。

2 数据来源、指标选择和研究方法

2.1 数据来源

本文数据来源于2007—2018年《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国金融统计年鉴》《中国卫生与健康统计年鉴》《交通运输部统计公报》。

2.2 指标选取

农村居民可支配收入(Y)：农村居民可支配收入=可支配收入既包括现金，也包括实物收入。按照收入的来源，可支配收入包含四项，分别为：工资性收入、经营净收入、财产净收入和转移净收入。

表1 农村居民收入影响因素指标

3 影响中国农村居民收入的实证研究

3.1 KMO测度、Bartlett的球形度检验

表2 KMO和Bartlett检验

3.2 主成分提取

从表3可以看出，共提取出2个主成分，方差解释率分别是87.245%、9.767%，累积方差解释率为97.012%。主成分对应的加权后方差解释率依次为：87.245/97.012=89.93%；9.767/97.012=10.07%。

表3 方差解释率表格

从表4可以看出，所有变量对应的公因子方差均高于0.4，这意味着初始变量与提取的主成分之间有着很强的关联性，主成分可以代表初始变量。

表4 载荷系数表格

基于表5的分析结果可以得到以下模型：

表5 成分得分系数矩阵

F1=0.102×农作物总播种面积X1+0.099×每千农业人口乡镇卫生院床位数X2-0.053×每千人口乡村医生与卫生员数X3+0.085×农业机械总动力X4+0.103×农村用电量X5+0.104×农村公路总里程数X6+0.104×城市化率X7+0.103×农村互联网普及率X8+0.098×二三产业从业人员比重X9+0.103×国家财政用于三农的支出X10+0.104×涉农贷款X11

(1)

F2=0.116×农作物总播种面积X1+0.158×每千农业人口乡镇卫生院床位数X2+0.773×每千人口乡村医生与卫生员数X3+0.477×农业机械总动力X4+0.045×农村用电量X5+0.060×农村公路总里程数X6-0.070×城市化率X7+0.059×农村互联网普及率X8-0.204×二三产业从业人员比重X9-0.070×国家财政用于三农的支出X10-0.088×涉农贷款X11

(2)

3.3 多元线性回归分析

以农村居民可支配收入作为被解释变量，主成分F1和F2作为解释变量建立回归模型：

Y=f(F1,F2)

(3)

从表6可以看出：

表6 OLS回归分析结果

模型R2值为0.996，意味着F1、F2可以解释农村居民可支配收入Y的99.6%变化。其中F检验，F=938.362，p=0.000<0.05，表明F1和F2会对农村居民可支配收入Y产生影响。

最终回归方程：

Y=0.236F1-0.124F2+4010.257

(4)

其中：D-W值为3.011 1.875；自由度n=12

(5)

Y=0.009688X1+0.003772X2-0.10836X3-0.039088X4+0.018728X5+0.017104X6+0.033224X7+0.016992X8+0.048424X9+0.032988X10+0.035456X11

(6)

基于(6)式可知，系数为正的因素之于农民收入的弹性均为正值，即它们都在不同程度上有助于拉高农民收入水准。依据农民增收影响因素的贡献程度将其排序为：二三产业从业人员比重X9>涉农贷款X11>城市化率X7>国家财政用于三农的支出X10>农村用电量X5>农村公路总里程数X6>农村互联网普及率X8>农作物总播种面积X1>每千农业人口乡镇卫生院床位数X2。

4 结论与建议

4.1 研究结论

农业生产要素、农村医疗条件、农业生产技术、农村基础设施、城乡融合度、农村产业结构、财政信贷支农等都是推动农村经济发展、提高农民居民收入水平的重要因素。财政信贷支农、农村产业结构、城乡融合度对农民收入有较大贡献，其中二三产业从业人员比重、涉农贷款、城市化率以及国家财政用于三农的支出的效果最为显著。农村产业融合对农村居民收入的影响表现在产业融合比重，产业融合度越高，农村居民收入水平越好[12]。相比之下，农业生产要素与农业生产技术对农村居民收入的效果较小。这是由于农业生产受到农村自然资源的限制，并且初级农产品利润率相比加工品较低，所以对于农村居民收入影响较小。

基于主成分回归分析结果，影响中国农村居民收入增长的因素涉及农业生产要素、农村医疗条件、农业生产技术、农村基础设施、城乡融合度、农村产业结构、财政信贷支农等多个方面，结合当下农业农村发展现状及其影响因素，提出以下提高农村居民收入的建议。

4.2 建议

①提升财政支农水平，完善金融支农机制。财政支农投入是农业农村发展的有力支撑，充足的支农资金能够显著提高农业生产条件。加强财政支农水平，提高财政资金用于支农的比重，保证每年财政支农资金能够满足需求，缓解农业投资的低收益率。构建并完善金融支农机制，大力发展普惠金融，加强农村金融机构对于农村信贷管理，保障农村信贷资金安全准确流向最需要的领域，引导社会资本流入农村。确保财政支农资金合理分配，并重点投入农村产业融合和设施建设领域。

②深化农村产业融合，提高农副产品价值。农村产业融合对农村生产要素进行配置，能够重构农村居民的收入分配机制。目前我国农村产业融合发展较弱，持续推进农村产业融合发展，加强政策与资金的扶持，保障各新型经营主体在产业化过程中的持续发展和壮大。发展旅游农业、休闲农业等，提升新型农业经营主体多元化职能水平。

③提升农村保障水平，降低农业风险损失。建立健全农村保障机制能够减少农村居民受农业风险的影响程度，有效稳定农村居民收入安全。健全农业保险保障机制，提高农业保险的广度与深度，强化市场上商业化保险的赔保能力，健全风险分散的能力，减少农业生产收益的损失[13]。