農(nóng)民收入影響因素分析

1、農(nóng)民收入影響因素分析關(guān)鍵詞：農(nóng)村家庭人均純收入農(nóng)產(chǎn)品收購價格指數(shù)農(nóng)作物播種 面積財政用于農(nóng)業(yè)的支出一、引言：中國現(xiàn)階段農(nóng)民的收入水平非常低，這表現(xiàn)在農(nóng)民作為一個整體所取 得的收入剛夠維持生存所需要的水平，且從發(fā)展來看增長緩慢，及城市居 民收入的差距呈擴(kuò)大狀。我國農(nóng)民收人的增加明顯減緩，由此引發(fā)了一系 列嚴(yán)重的社會經(jīng)濟(jì)矛盾：農(nóng)民對農(nóng)業(yè)投資的積極性降低，農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)地位 減弱。嚴(yán)重影響農(nóng)民購買力的穩(wěn)步提高，不利于農(nóng)村市場的開拓。對于農(nóng)民收入增加減緩這一社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，增加農(nóng)民收人是我國社會 經(jīng)濟(jì)發(fā)展在特定發(fā)展階段遇到的一個大問題，也是黨中央高度重視和社會 普遍關(guān)注的大問題。對于這一問題的認(rèn)識和理解，具

2、有十分重大的理論意 義和現(xiàn)實意義。二、模型的建立和分析（一）農(nóng)民收入增長的趨勢分析農(nóng)民收入實際增長經(jīng)歷了幾個階段。我國經(jīng)濟(jì)體制改革是從農(nóng)村開始, 1978年聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制實施，極大調(diào)動農(nóng)民生產(chǎn)積極性，又加上大幅度提 高農(nóng)產(chǎn)品價格等一系列利農(nóng)政策的出臺，使得農(nóng)民收入再上新臺階， 19781985年間總增長1. 33倍。隨著中國經(jīng)濟(jì)改革從農(nóng)村轉(zhuǎn)向城市，農(nóng) 民收入增長開始逐漸放緩，由于經(jīng)濟(jì)過熱，中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)入治理整頓，鄉(xiāng)鎮(zhèn) 企業(yè)吸納農(nóng)村剩余勞動力能力急劇下降，進(jìn)城農(nóng)民紛紛返鄉(xiāng)，非農(nóng)收入大 幅度下降。剔除價格因素后，農(nóng)民實際收入1988、1989年分別下降0. 61%. 6.3%。90年代初期，由于賣糧

3、難問題的出現(xiàn)，農(nóng)民收入增長低于產(chǎn)量增長。 之后，敞開按保護(hù)價收購農(nóng)民糧食的政策實施，極大的調(diào)動農(nóng)民生產(chǎn)積極 性，在連年創(chuàng)高產(chǎn)的同時，農(nóng)民收入大幅度增加。然而從1997年開始，到 2003年，全國農(nóng)民人均純收人的增幅已連續(xù)7年沒有一年超過5%,最高 的年份增長4. 8樂 最低的年份只增長了 2.設(shè)，僅相當(dāng)于同期城鎮(zhèn)居民收 人年均增長幅度的一半。（2） 因素的選擇影響農(nóng)民收入增長的因素很多，我們選擇了農(nóng)產(chǎn)品收購價格指數(shù)、農(nóng) 作物播種面積、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)物質(zhì)條件以及國家財政用于農(nóng)業(yè)的支出。農(nóng)產(chǎn)品收購價格指數(shù)可以看作是提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)積極性的一個重要因 素。農(nóng)作物播種面積增加，無疑是增加農(nóng)民農(nóng)業(yè)收入總額的一個重

4、要方面, 在農(nóng)村人口總數(shù)一定的條件下，對提高農(nóng)民人均收入起著非常重要的作 用。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)物質(zhì)條件是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的物質(zhì)保證,我們選取其中有代表性的 農(nóng)村用電量為代表.國家財政用于農(nóng)業(yè)的支出，特別是對農(nóng)業(yè)的科技支出, 調(diào)動地方財政和農(nóng)民自身等各方面對農(nóng)業(yè)投入的積極性。至于以上因素是否對農(nóng)民收入具有顯著影響，還需我們進(jìn)一步用模型 來檢驗。（3） 模型的建立使用多元線性回歸模型：y=c+c2x2+c3x3+c4x4+c5x5其中 y代表農(nóng)村家庭人均純收入（元/人）x2代表農(nóng)產(chǎn)品收購價格指數(shù)x3代表農(nóng)作物播種面積（千公頃）x4代表農(nóng)村用電量（億千瓦時）x5代表財政用于農(nóng)業(yè)的支出（億元）數(shù)據(jù)如下:1983309

5、.8104.4143993428. 11.811984355.31041442214642. 181985397. 69108.6143626508.91.951986423.8106.4144204586.72.71987462.6112144957658.82. 281988544.91231448667122. 391989601.5115146554790.52. 481990686. 3197.4148363844.53. 111991708.698149586963.22. 931992784103.41490081106.931993921.6113.41477411244. 8

6、319941221139.91482411473. 7319951577. 74119.91498791655. 5319961926. 1104.21523811676. 54. 9419972090. 195.51539691980. 15. 4819982162921557062042. 19. 1419992210. 387.81563732173.49. 1320002253. 4296.41563002421. 39. 7820012366. 4103. 11557082610. 110. 2820022475. 6399.71546362993. 49. 88x2x3x4x5y2

7、003 2622.24104.4 152415 3432.912.43資料來源：歷年中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒(四)參數(shù)估計用eviews,估計結(jié)果為：dependent variable: ymethod： least squaresdate: 06/07/05 time: 15:13sample(adjusted): 1983 2003included observations: 21 after adjusting endpointsvariablecoefficientstd.errort-statisticprob.c-11376.792912.885-3. 9056780. 0013x21.

8、 9677734.5116140. 4361570. 6686x30. 0775510. 0183024.2373500. 0006x40. 6025890.1576783. 8216440. 0015x5-6. 04893936. 53857-0. 1655490. 8706r-squared0. 97418mean dependent 1290.528 var5adjusted0. 96773s. d. dependent 842. 498r-squared5 var1s. e. of151. 332akaike info13.0810regression2 criterion9sum s

9、quared366423.schwarz13. 3297resid0 criterion8log likelihood-132.35f-statistic150. 969141durbin-watson0.477700. 00000stat5 prob (f-statistic)0(五)模型檢驗：f=150. 9691f0. 05 (4, 16)=2. 34 ,可決系數(shù)和修正可決系數(shù)都很大,表明模型從總體上看農(nóng)民家庭人均純收入及各解釋變量之間線性關(guān)系顯著。但是x2 x5均未通過t檢驗。進(jìn)一步檢驗解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)：x2x3x4x5x21-0. 52288-0. 3035-0. 48627x

10、3-0. 5228810. 8698790. 859566x4-0. 30350. 86987910. 939695x5-0. 486270. 8595660. 9396951可以看出x4及x5之間線性相關(guān)度最高，模型存在著多重共線性。(六)修正： 運用ols方法逐一求y對各個解釋變量的回歸。結(jié)合經(jīng)濟(jì)意義和統(tǒng) 計檢驗選出擬合效果最好的一元線性回歸方程。經(jīng)分析，在四個一元回歸 模型中農(nóng)民家庭人均純收入y對財政用于農(nóng)業(yè)的支出x5的線性關(guān)系強(qiáng)， 擬合程度好，即：y = 177. 1251669 + 222. 9135427x5(132. 3790 )(21.92991 )r2=0. 844674 s

11、. e. =340. 6661 f=103. 3236逐步回歸。將其余解釋變量逐一代入，從而剔除了解釋變量x4, 得如下模型：dependent variable: ymethod： least squaresdate: 06/07/05 time: 14:46sample： 1983 2003included observations: 21variablecoefficstd. t-statis prob.ient error ticc-18266. 3069. 967 -5. 94994 0. 0000159x2 13.2970 4.563203 2.913974 0.00976x3 0

12、. 11748 0. 020161 5. 827085 0. 00002x5 112.916 25. 66998 4. 398789 0. 00048r-squared0. 95062mean dependent 1290. 527 var5adjusted0. 94191s. d. dependent 842. 498r-squared4 var1s. e. of203. 049akaike info13. 6344regression9 criterion2sum squared700897.schwarz13. 8333resid7 criterion8log likelihood-13

13、9.16f-statistic109.1061510 / 19durbin-watson0. 924570. 00000stat1 prob (f-statistic)0y=-18266. 15+13. 29706x2+0. 117482x3+112. 9168x5(-t) arch檢驗和white檢驗arch test:f-statistic 2.11938 probability 0. 1436209obs*r-squared 5.62165 probability 0.1315480test equation：dependent variable： resid 2method： leas

14、t squaresdate: 06/16/05 time： 12:40sample(adjusted): 1986 2003included observations: 18 after adjusting endpointsvariable coeffic std. t-statis prob.lenterrorticc23945. 3 13947. 82 1. 716778 0. 10812resid_2(-1)0. 65918 0. 266677 2.471855 0. 02697resid_2(-2)-0. 3685 0. 306729 -1.20150 0. 2495350resid

15、_2(-3)0. 08242 0. 262895 0. 313523 0. 75854r-squared0. 31231mean dependent 37673. 84 var1adjusted0. 16495s. d. dependent 41349. 0r-squared3 vars. e. of37785.1akaike info24.1103regression5 criterionsum squared2.00e+1schwarz24.3082resid0 criterionlog likelihood-212. 99f-statistic2. 1193832durbin-watso

16、n1.988770. 14362stat9 prob (f-statistic)white heteroskedasticity test:f-statistic2.61442probability0. 06493obs*r-squared11.0965probability0. 08543test equation：dependent variable： resid 2method： least squaresdate: 06/16/05 time： 12:42sample: 1983 2003included observations： 21variablecoefficientstd.

17、t-statisprob.errorticc-1094454213706040 -0. 7985200. 4379x218307. 3810567. 62 1. 7324030.1052x2-2-79. 3423345. 39778 -1.7477140. 1024x3120. 6223189.1433 0.6377300. 5339x3-2-0. 0003600. 000648 -0. 5552900. 5875x5-9586. 03642831. 75 -0. 2238070. 8261x5-2-59. 618862580. 796 -0. 0231010. 9819r-squared0.

18、 52840mean dependent 33376. 06var8adjusted0. 32629s. d. dependent 39685. 5r-squared4var4s. e. of32573. 7akaike info23.8816regression2criterion10 / 190sum squared1.49e+1schwarz24.229721 / 190 criterionlog likelihood -243. 75 f-statistic 2.6144268durbin-watson1.464020.06493stat6 prob(f-statistic)4arch

19、和white檢驗均通過,證明模型沒有異方差。（八）自相關(guān)檢驗及自相關(guān)的補救從回歸結(jié)果中可見，d=0.924571,在顯著性水平a = 0. 05下，同于ddl=l. 669,表明模型中的誤差序列存在一階正h相關(guān)。利用對數(shù)線性回歸修正自相關(guān)。dependent variable： lymethod： least squaresdate： 06/16/05 time： 13:07sample: 1983 2003included observations： 21variablecoefficstd. t-statis prob.ient error tic-252.32 36.72484 -6.8

20、7077 0.000080lx22.08166 0. 389170 5. 348982 0. 0001lx3 20. 9041 3. 062334 6. 826212 0. 00004lx5 0. 33021 0. 141198 2. 338688 0.03187r-squared0. 96422mean dependent 6. 919061 var1adjusted0.95790s. d. dependent 0. 74745r-squared8 var2s. e. of0.15335akaike info-0. 7425regression1 criterion36sum squared

21、0.39977schwarz-0. 5435resid9 criterion79log likelihood11. 7966f-statistic152. 71439durbin-watson1. 268960. 00000stat1 prob (f-statistic)0d值落入不可判斷區(qū)域，有了明顯好轉(zhuǎn).（九）平穩(wěn)性檢驗對變量行單位根檢驗，經(jīng)檢驗ly,lx2,l x3, l x5二階單整，通過了平穩(wěn)性檢驗，模型變量之間具有長期穩(wěn)定性關(guān)系。檢驗結(jié)果如下：叫 evxewtf圖畫區(qū)ifj1 kdi i objectk vt v frocx uick ot t c-r vtndcrz halp對修

22、正后的模型進(jìn)行異方差檢驗，順利通過.(+)結(jié)論和分析:dependent variable： lymethod: least squaresdate: 06/16/05 time: 13:33sample: 1983 2003included observations： 21variablecoefficstd. t-statis prob.ienterrorticc-252. 32 36.72484 -6.87077 0.0000lx2lx3lx52. 08166 0. 389170 5. 348982 0. 0001420. 9041 3. 062334 6. 826212 0. 0000

23、40.33021 0.141198 2.33868870. 0318r-squared0. 96422mean dependent 6. 919061var1adjusted0. 95790s. d. dependent 0. 74745r-squared8var2s. e. of0. 15335akaike info-0. 7425regression1 criterion36sum squared0. 39977schwarz-0.5435resid9 criterion79log likelihood11. 79663f-statistic152.7149durbin-watson1.

24、268960. 00000stat1 prob (f-statistic)0802ly = -252. 3279905 + 2. 081664403lx2 + 20. 9041435lx3 + 0.3302169461lx5 從模型對以上解釋變量的分析：1、農(nóng)產(chǎn)品收購價格：不可否認(rèn)，國家提高農(nóng)產(chǎn)品收購價格對農(nóng)民收入的增加的確發(fā)揮了重 要作用。這種作用在80年代初期和90年代中期表現(xiàn)得尤為明顯。但是這 種作用越來越小，這主要是因為政府不擅長使用市場價格保護(hù)政策。我國 農(nóng)產(chǎn)品收購價格往往在糧食歉收時提價，以刺激供給，而在農(nóng)產(chǎn)品供過于 求需要價格支持時卻降價，所以沒有起到保護(hù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的作用，反而加劇

25、 了農(nóng)產(chǎn)品市場價格波動幅度，對農(nóng)業(yè)發(fā)展不利。此外，目前我國主要農(nóng)產(chǎn) 品的價格已經(jīng)接近或超過了國際市場，在加入世界貿(mào)易組織和農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易 自由化的大趨勢下，繼續(xù)大幅度提高政府的糧食收購價格已不可能。事實 上，面對國際市場價格水平，我國繼續(xù)提高糧食收購價格的空間已經(jīng)非常 小，因而靠提價來增加農(nóng)民收入的作用就會越來越小，提價將不會成為農(nóng) 民增收的重要來源。而且政府對農(nóng)產(chǎn)品收購價格提高往往伴隨著社會物價 的全面上漲，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的全面上升，因而抵消了提價的作用。并 且農(nóng)產(chǎn)品收購價格政策效率普遍較低。據(jù)經(jīng)合組織測算，發(fā)達(dá)國家價格政 策補貼的效率僅為25%左右，而我國價格政策效率可能還要低一些。2、財政

26、對農(nóng)業(yè)的支持：從回歸結(jié)果我們可以看出，財政對農(nóng)業(yè)的支持對農(nóng)民收入的增加有著 重要的作用。公共財政理論和實踐也表明，財政支農(nóng)政策對于一國的農(nóng)業(yè) 增長至關(guān)重要。財政支農(nóng)政策的積極作用主要表現(xiàn)在兩個方面：其一，財 政支農(nóng)政策是國家調(diào)控農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進(jìn)而影響農(nóng)民收入的一個基本工具；其 二，財政支持能有效地解決促進(jìn)農(nóng)業(yè)增長所必需的眾多公共產(chǎn)品的外部性 問題并具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)的優(yōu)勢。因而，財政支農(nóng)政策對中國農(nóng)業(yè)增長至 關(guān)重要，在一定程度上影響著中國農(nóng)業(yè)可持續(xù)增長的潛力。3、耕地面積因素：耕地面積的保證是確保我國糧食安全的因素之一。由于我國缺乏土地規(guī)模 經(jīng)營和勞動生產(chǎn)率提升的穩(wěn)定源泉，農(nóng)民收入提高在一定程度上還是依靠

27、 耕地的恢復(fù)性增長和精細(xì)作業(yè)。四、政策建議（一）根據(jù)入世的要求合理調(diào)整和改革財政對農(nóng)業(yè)的支持力度：調(diào)整農(nóng)業(yè)綠箱支持政策由于wto農(nóng)業(yè)協(xié)定要求各國約束黃箱政策 對農(nóng)業(yè)的干預(yù)和支持，1995年以來，許多發(fā)達(dá)國家政府逐步將國內(nèi)農(nóng)業(yè)支 持轉(zhuǎn)向強(qiáng)化“綠箱”政策措施。中國應(yīng)充分利用wto農(nóng)業(yè)協(xié)定“綠箱”政 策條款，進(jìn)一步擴(kuò)大農(nóng)業(yè)投資規(guī)模，調(diào)整投入結(jié)構(gòu)，尤其要借鑒國際經(jīng)驗, 改革財政管理體制，提高投資效率，把農(nóng)業(yè)國內(nèi)支持的重點逐步轉(zhuǎn)到綠箱 政策，從根本上提高農(nóng)業(yè)競爭力。1、繼續(xù)加大對農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、農(nóng)業(yè)科研教育和技術(shù)推廣、動植 物疫病控制體系，質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和市場信息等服務(wù)體系建設(shè)的支持力度，提高 農(nóng)業(yè)競爭實力

28、。2、逐步考慮建立農(nóng)業(yè)收入支持體系。為適應(yīng)wto農(nóng)業(yè)協(xié)定的要求，目 前許多國家已逐步減少農(nóng)業(yè)價格支持，轉(zhuǎn)向通過建立農(nóng)業(yè)收入支持體系來 穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者收入。建議首先通過成立政策性農(nóng)業(yè)保險機(jī)構(gòu)入手，向農(nóng) 業(yè)生產(chǎn)提供保險。為既能保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在發(fā)生自然災(zāi)害時不受大的經(jīng)濟(jì)損 失，又能使農(nóng)業(yè)保險經(jīng)營者能正常運行，應(yīng)由各級財政設(shè)立災(zāi)害保險補助 金，對農(nóng)業(yè)保險提供保費補貼。要逐步擴(kuò)大農(nóng)業(yè)保險范圍，增加保險險種。 及此同時，應(yīng)建立農(nóng)民收入保險制度、直接收入補貼制度，逐步使之成為 保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者最低收入水平的保障手段。3、建立農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整支持體系，通過提供優(yōu)惠信貸等支持措施，解決 中國農(nóng)業(yè)進(jìn)入新階段和參及國際化進(jìn)

29、程后，結(jié)構(gòu)性矛盾口益突出、市場競 爭力下降的矛盾，支持農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營，促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)和 小城鎮(zhèn)發(fā)展。4、建立農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展支持體系。結(jié)合中國西部大開發(fā)戰(zhàn)略的實施, 以生態(tài)環(huán)境建設(shè)為中心，有步驟地退耕還林、還草，加大農(nóng)村能源和生態(tài) 農(nóng)業(yè)示范工程建設(shè)的投資力度，合理開發(fā)利用自然資源，保護(hù)生態(tài)環(huán)境， 促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。（二）改革農(nóng)業(yè)黃箱支持政策目前中國農(nóng)業(yè)“黃箱”支持尚有一定的 空間，但應(yīng)積極研究和借鑒各國農(nóng)業(yè)支持結(jié)構(gòu)調(diào)整經(jīng)驗，將對部分“黃 箱”支持措施轉(zhuǎn)向“綠箱”支持的合法名義下來。同時，由于各國雖然對 “黃箱”支持和特定農(nóng)產(chǎn)品支持總量進(jìn)行了大幅削減，但對部分重點產(chǎn)品 卻加強(qiáng)了保護(hù)，因此，中國在進(jìn)行農(nóng)業(yè)支持結(jié)構(gòu)調(diào)整時也可借鑒國際經(jīng)驗, 加強(qiáng)對糧、棉、油、糖等重點農(nóng)產(chǎn)品的支持。具體來看應(yīng)做好以下兒點：1、建立健全農(nóng)產(chǎn)品價格支持體系，保證競爭性農(nóng)產(chǎn)品的市場穩(wěn)定。根 據(jù)wto國內(nèi)支持“微量允許標(biāo)準(zhǔn)”條款，中國對農(nóng)產(chǎn)品的價格支持及補貼 還有一定的調(diào)節(jié)空間。應(yīng)充分利用這一有利的條件，對那些競爭性農(nóng)產(chǎn)品 建立靈敏、高效的價格支持體系。但是，wto農(nóng)業(yè)協(xié)定要求政府提供的價格支持應(yīng)針對農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn) 者，而不是流通部門。因此，盡管今后價格支持在總量上有一定調(diào)控空間, 但在支持結(jié)構(gòu)及補貼目標(biāo)上則需作較大的改革。應(yīng)通過調(diào)整農(nóng)產(chǎn)品價