貴州省農(nóng)村人均可支配收入影響變化趨勢研究

頁（共16頁）引言隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展和我國近幾年寬松貨幣政策和財政政策的推行，加上近幾年新冠疫情的持續(xù)影響，貧富差距問題變得越來越嚴(yán)重，已經(jīng)成為影響社會安定的重要因素。為解決社會貧富差距問題，近年來政府出臺了一系列政策，使得農(nóng)民生活水平有了一定的提高，社會貧富差距問題得到一定緩解，但是如何繼續(xù)縮小這種差距，進一步提升農(nóng)民的收入水平等問題仍面臨多種難題。貴州省是我國大省，是全國脫貧攻堅的主戰(zhàn)場，脫貧時間緊、任務(wù)重。很多學(xué)者對貴州省精準(zhǔn)扶貧、如何縮小貴州省貧富差距，提升農(nóng)民可支配收入進行了深入的研究。從研究方法上來看，段妍珺（2018）采用理論與實際相結(jié)合、定性與定量相結(jié)合、統(tǒng)計學(xué)的方法，創(chuàng)新因子分析和數(shù)據(jù)包絡(luò)法對精準(zhǔn)扶貧績效分析，構(gòu)建適用于貴州省精準(zhǔn)扶貧績效的指標(biāo)體系；李爽（2020）建立回歸分析模型并預(yù)測扶貧數(shù)據(jù)，得出貴州省農(nóng)村電子商務(wù)扶貧能夠促進脫貧減貧；從研究內(nèi)容上看，顏強（2019）等認(rèn)為應(yīng)該注重農(nóng)產(chǎn)品電商的發(fā)展，通過構(gòu)建政府主導(dǎo)、第三方組織參與型、貧戶主動參與型的電商模式助力精準(zhǔn)扶貧的發(fā)展，萬禮（2019）強調(diào)金融發(fā)展對貴州省經(jīng)濟發(fā)展的短期影響，并強調(diào)應(yīng)著力提高人民收入水平，完善貴州金融體系?？傮w而言，影響貴州省農(nóng)村可支配收入的影響因素很多，但什么樣方式效果最好還時值得研究，本文基于此，分析影響農(nóng)村人均可支配收入的因素，抓住農(nóng)民增收的關(guān)鍵因素所在，以此尋找提高農(nóng)村可支配收入的途徑，對整個貴州省經(jīng)濟增長速度的提高有一定的價值。一、貴州省農(nóng)村人均可支配收入現(xiàn)狀（一）與全國水平差距分析貴州省是我國貧困省之一，雖然最近幾年在黨政策的支持下取得了快速發(fā)展，但與全國經(jīng)濟發(fā)展水平相比還存在很大的差異，2006年至2020年貴州省農(nóng)村居民可支配收入與全國水平平均差異額及平均水平增長差異如圖1-1和1-2。圖1-1貴州省人均可支配收入與全國平均水平差異額圖1-2貴州省人均可支配收入增長與全國平均水平差異貴州省農(nóng)村居民家庭人居可支配收入逐漸增長，從2006年的2097元提高到2013年的5898元，再到2020年的11642元，歷經(jīng)15年的經(jīng)濟發(fā)展，貴州省農(nóng)村居民人均可支配收入大約增長了9545元，提高了4.55倍，年均增速約為9.56%。從國家相關(guān)數(shù)據(jù)來看，農(nóng)村居民人居可支配收入也是一直處于上升狀態(tài)，從2006年大約3731元增長到2013年約為9430元，然后到2020年的17131元。貴州省人均可支配收入與全國整體人均可支配收入的變化趨勢：從圖1-1中可以了解到，貴州省農(nóng)村人均可支配收入低于全國農(nóng)村人均可支配收入，從圖1-2與全國人均可支配收入的增速對比來看，2006到2011年間人均可支配收入增長較快，2012到2020年增長速度有所下降，但增長速度整體高于全國人均可支配收入的增長。（二）貴州省農(nóng)村人均可支配收入結(jié)構(gòu)特征變化農(nóng)村居民家庭人均可支配收入由工資性收入、經(jīng)營性收入、財產(chǎn)凈收入和轉(zhuǎn)移性收入四部分組成。在分析不同收入水平農(nóng)村居民收入結(jié)構(gòu)將其經(jīng)營凈收入進一步分解為第一產(chǎn)業(yè)經(jīng)營凈收入、第二產(chǎn)業(yè)經(jīng)營凈收入和第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)營凈收入。貴州省2006～2020年農(nóng)村居民家庭人均收入及其構(gòu)成情況見表1-1-2和圖1-3。表1-1貴州省2006～2020年農(nóng)村居民家庭人均收入其構(gòu)成農(nóng)村人均可支配收入工資性收入家庭經(jīng)營收入第一產(chǎn)業(yè)第二產(chǎn)業(yè)第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移性收入財產(chǎn)性收入200619857151113906.0639.57167.18119372007237484713201116.4544.94158.671604720082797100315121246.8551.33214.272186420093005107415381234602443128220103472130417061396.6549.97259.7234511720114145171419801500.9458.49420.783926020124753197822491686.7672.71489.744557220135434257323561820.495.53439.924277820146671252126431977.5396.78568.74143671201573872897287920771596431527842016809032113116203715792216966720178869363632851951217111818569220189716427632271615358125320871262019107564774342718083341285243412120201164248223445196241510673187188表1-2貴州省農(nóng)村居民家庭人均可支配所占比重（%）年份工資性收入家庭經(jīng)營性收入轉(zhuǎn)移性收入財產(chǎn)性收入200636.0556.076.021.86200735.6755.616.761.97200835.8554.087.792.29200935.7551.1610.372.73201037.5549.159.923.38201141.3447.779.461.44201241.6147.329.561.51201347.3443.357.861.44201437.839.6221.521.06201539.2238.9720.681.13201639.6938.5220.970.83201740.9937.0420.931.04201844.0133.2121.481.3201944.3831.8622.631.12202041.4229.5927.371.62表1-3貴州省2006～2020年農(nóng)村居民家庭人均收其構(gòu)表1-1-2及圖1-3顯示的是貴州省2006～2020年農(nóng)村居民家庭人均純收入及其構(gòu)成，從上述的圖表中可以明顯看出居民家庭收入主要是由四個部分組成，分別是工資、家庭經(jīng)營、轉(zhuǎn)移、財產(chǎn)。從2006年到2020年，四個部分的收入都在逐漸增長，但是各自的幅度存在著明顯的差異。首先在工資這方面，從2006年至2020年這幾年間增長的幅度為1406.51元；其次經(jīng)營性收入這方面在這幾年的增長幅度為2332元；財產(chǎn)凈收入從2006年37元增加到2020年188元，凈增長約151元。1、家庭經(jīng)營性收入變化隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化，優(yōu)質(zhì)農(nóng)業(yè)和特色農(nóng)業(yè)的加快發(fā)展，農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革的推進，使農(nóng)民家庭經(jīng)營凈收入持續(xù)穩(wěn)定增加，長期以來一直是農(nóng)民人均可支配收入的主要組成部分，2020年比2006年增加2332元，其占可支配收入的比重由2006的56.07%下降到2020的29.59%（表1-2）。不同產(chǎn)業(yè)帶來的效果是不同的，帶來的收入也是存在差異的。從不同的產(chǎn)業(yè)的角度來分析（表1-3），三種產(chǎn)業(yè)中第一產(chǎn)業(yè)占據(jù)著主導(dǎo)地位，所占比率達71.34%，第二產(chǎn)業(yè)收入所占比重雖然不高，但總體呈上漲趨勢，而第三產(chǎn)業(yè)的收入比重逐年上漲，從2006年所占比重15.0%上漲到2018年的最高值38.83%。貴州省農(nóng)村的家庭經(jīng)營性收入中（第一產(chǎn)業(yè)）比重一直都很高，但隨著經(jīng)濟的逐漸發(fā)展，第二和第三產(chǎn)業(yè)得到了發(fā)展的機會，所占據(jù)的比例也得到了很大的提升，而其中第三產(chǎn)業(yè)的提升最為明顯和突出，說明了貴州省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生轉(zhuǎn)變，也變相的說明了收入來源的改變，不再是單一的來源于第一產(chǎn)業(yè)，而是三種產(chǎn)業(yè)相結(jié)合共同解決經(jīng)濟收入的問題。表1-3貴州第一、二、三產(chǎn)業(yè)的經(jīng)營性凈收入的構(gòu)成（%）年份第一產(chǎn)業(yè)第二產(chǎn)業(yè)第三產(chǎn)業(yè)200681.423.5615.02200784.583.412.02200882.443.3914.17200980.243.9215.84201081.852.9315.22201175.82.9521.25201274.993.2321.77201377.274.0618.67201474.823.6621.52201572.145.5122.35201665.375.0429.59201759.386.634.03201850.0511.0938.83201952.749.7637.5202056.9712.0430.982工資性收入變化工資性收入是農(nóng)民增收的重要補充，對可支配收入增速的拉動最為明顯。與家庭經(jīng)營性收入比重不斷下降相反。工資性收入所占比例逐年上升，其占可支配收入由2006年712元上升到2020年4822元，比重由2006年的36.05%上升到2020年44.42%，總量和相對量都呈明顯上升趨勢，2015年超過了經(jīng)營性凈收入的比例（表1-2）。工資性收入開始成為農(nóng)民人均可支配收入中的重要來源。3轉(zhuǎn)移性收入變化轉(zhuǎn)移性收入快速提高。近年來，國家加大了對西部地區(qū)的扶貧力度，反映在轉(zhuǎn)移性收入占純收入的比重由2006年的6.02%上升到2020年的27.37%（表1-2），保持了較快的增長勢頭。成為農(nóng)民增收的新動力。增長的原因：一是精準(zhǔn)扶貧工作的大力推進，各項扶貧政策措施的實施，農(nóng)民致富速度加快，為農(nóng)民增收增加新的動力；二是農(nóng)村社會保障政策的進一步完善，民生保障政策標(biāo)準(zhǔn)的不斷提升，促進轉(zhuǎn)移凈收入穩(wěn)步增長。2財產(chǎn)性凈收入財產(chǎn)凈收入所占比重較小，拉動收入增長左右有限。2006-2020年間，財產(chǎn)凈增長速度有上升也有下降，但因占可支配小，不到2%，總體拉動收入增長有限。如何通過拓寬農(nóng)民的財產(chǎn)性收入來源以實現(xiàn)農(nóng)民增收應(yīng)給予充分的重視，特別是在土地確權(quán)及在市場中流通、增強土地和宅基地的商品屬性方面均有潛力可挖。二、人均可支配收入影響因素的研究（一）數(shù)據(jù)來源和和處理本文涉及反映影響農(nóng)村居民人均可支配收入的因素，在此基礎(chǔ)上選取《貴州統(tǒng)計年鑒》、國家統(tǒng)計局中的相關(guān)數(shù)據(jù)。所有數(shù)據(jù)均來源于貴州省2006-2021年統(tǒng)計年鑒。（二）指標(biāo)選取農(nóng)村居民人均可支配收入被認(rèn)為是消費開支最重要的決定性因素，因而常被用來衡量農(nóng)村生活水平的變化情況。農(nóng)村居民可支配收入指農(nóng)村居民可用于最終消費支出和儲蓄的總和，來源包括工資性收入、經(jīng)營性凈收入、財產(chǎn)性凈收入和轉(zhuǎn)移性凈收入。通過對農(nóng)民人均收入的界定結(jié)合對貴州省農(nóng)村人均可支配收入的結(jié)構(gòu)變化分析后選取以下四個解釋變量。結(jié)合對構(gòu)成貴州省人均可支配收入的現(xiàn)狀分析，本文主要選取農(nóng)村居民人均可支配收入(Y)關(guān)系密切的影響因素有鄉(xiāng)村就業(yè)人口（X1）、農(nóng)林牧漁產(chǎn)值（X2）、政府農(nóng)業(yè)投入（X3）、農(nóng)業(yè)機械化總動力（X4）。（三）模型構(gòu)建從理論和經(jīng)驗的角度出發(fā)，發(fā)現(xiàn)解釋變量與被解釋變量之間總體呈線性相關(guān)關(guān)系，得到這種關(guān)系以后，在這個基礎(chǔ)上相關(guān)的多元線性模型如下：Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+Uβi(i＝0、1、2、3)為各解釋變量對應(yīng)的參數(shù)，μ為隨機誤差項。三、實證結(jié)果分析利用eviews9.0將相關(guān)的數(shù)據(jù)進行多元線性回歸，經(jīng)過假設(shè)檢驗、并利用逐步回歸法剔除對農(nóng)村居民可支配收入影響較小或沒有影響的變量，再次進行多元線性回歸。（一）參數(shù)估計本文采用eviews9.0軟件作為統(tǒng)計分析工具，將表中的各項指標(biāo)數(shù)據(jù)輸入軟件，通過對模型各項參數(shù)的數(shù)據(jù)處理，得到初步回歸計算結(jié)果如表表4-1回歸結(jié)果表（VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C1160.7212390.8800.4854790.6378X1-0.9708501.526795-0.6358740.5391X22.0724580.3422046.0562100.0001X32.6803930.9163812.9249770.0152X40.9828360.3792232.5917060.0269R-squared0.996928

Meandependentvar6073.067AdjustedR-squared0.995699

S.D.dependentvar3199.978S.E.ofregression209.8634

Akaikeinfocriterion13.79199Sumsquaredresid440426.7

Schwarzcriterion14.02801Loglikelihood-98.43995

Hannan-Quinncriter.13.78948F-statistic811.2453

Durbin-Watsonstat1.859500Prob(F-statistic)0.000000從而得到回歸模型的方程為：Y=1160.721-0.971X1+2.073X2+2.680X3+0.983X4(2390.88)(1.5268)(0.3422)(0.9164)（290.37）T=(0.4855)(-0.6359)(6.0562)(2.9350)（2.5917）R2=0.9969R2=0.9956F=811.2453（二）模型的檢驗其中R2=0.9969，修正后的可決定系數(shù)為=0.9957，兩項數(shù)據(jù)顯示該模型對樣本的擬合程度非常好。在5%的顯著水平下，x2、x3和x4的T值小于5%的顯著水平下的T統(tǒng)計量。在F檢驗時，首先提出假設(shè)H0：β1=β2=β3=β4=β5=β6=0，在5%的顯著水平下，在F檢測表中可以查出自由度為k-1=5和n-k=10的臨界值為（5，9）=3.48，而由表中可以得出F=811.2453，因為F==811.2453>Fα（5，9）=3.48，所以原來的假設(shè)H0：β1=β2=β3=β4=β5=β6=0應(yīng)該拒絕，說明回歸方程顯著，說明上述變量對農(nóng)村居民人均可支配收影響顯著，但x2、x3、x4、的T值小于5%的顯著水平下的T統(tǒng)計量，說明該模型可能存在多重共線性。1、多重共性檢驗與修正在多元線性回歸模型中，各自變量因素之間也可能存在著較強的線性關(guān)系，如果該線性關(guān)系超過了自變量和因變量之間的線性關(guān)系，那么線性回歸模型的穩(wěn)定性就無法得到保證，未能得到最優(yōu)回歸方程，回歸系數(shù)就不夠準(zhǔn)確，要解決此問題，本文在考慮的全部自變量中按其顯著程度大小，由大到小的逐個引入回歸方程，而對那些對因變量作用不顯著的變量將被剔除，這樣就可以將影響不太明顯的自變量進行篩選和剔除來減小他們共線的影響。表4-2相關(guān)系數(shù)矩陣X1X2X3X4X11-0.9428-0.9666-0.9423X2-0.942810.96310.9658X3-0.96660.963110.9415X4-0.94230.96580.94151從相關(guān)系數(shù)矩陣表4-2可以看出，解釋變量之間存在多重共線性。本文通過eviews9.0軟件進行逐步線性回歸加以實現(xiàn)，最后剔出了X1，保留了x2、x3、x4，對剩下變量進行逐步線性回歸結(jié)果如表4-3所示。得到新的回歸方程。表4-3二次回歸結(jié)果分析VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-331.5686444.2788-0.7463080.4711X22.0507320.3311466.1928260.0001X33.0569050.6801944.4941670.0009X41.0669140.3456683.0865300.0103R-squared0.996804

Meandependentvar6073.067AdjustedR-squared0.995932

S.D.dependentvar3199.978S.E.ofregression204.1022

Akaikeinfocriterion13.69830Sumsquaredresid458234.7

Schwarzcriterion13.88711Loglikelihood-98.73723

Hannan-Quinncriter.13.69629F-statistic1143.445

Durbin-Watsonstat1.963525Prob(F-statistic)0.000000Y=-331.57+2.0507X2+3.0569X3+1.0670X4(444.28)(0.33)(0.68)（0.34）(-0.75)(6.19)(4.50)（3.09）R2=0.9968R2=0.9960F=1143.4452、平穩(wěn)性檢驗結(jié)合模型回歸的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)了其中存在的問題那就是擬合優(yōu)度較高，這個問題存在的后果很有可能導(dǎo)致物價回歸。如果沒有找到很好的解決辦法，那么這個現(xiàn)象就會一直存在。因此，為了防止相同問題的出現(xiàn)，采用ADF檢驗方法對時間序列平穩(wěn)性進行檢驗。為了保證平穩(wěn)性檢驗針的順利進行和解決虛假回歸的問題，對數(shù)據(jù)取對數(shù)表示后采用ADF檢驗方法，分別對人均可支配收入（Y）、農(nóng)村就業(yè)人口（X1）、農(nóng)林牧漁產(chǎn)值（X2）、農(nóng)業(yè)機械總動力(X3)、政府農(nóng)業(yè)投入（X4）進行單位根檢驗，從下面圖表中的數(shù)據(jù)可以看出人均可支配收入和鄉(xiāng)村就業(yè)人口這兩個的數(shù)值剛開始是不平穩(wěn)的狀態(tài)，在經(jīng)過經(jīng)過一階差分處理后達到了平穩(wěn)狀態(tài)，但是也并不是所有數(shù)據(jù)都是這樣，比如農(nóng)林牧漁產(chǎn)值的數(shù)據(jù)在經(jīng)歷了二階差分處理后，它的數(shù)據(jù)才達到了平穩(wěn)狀態(tài)，農(nóng)業(yè)機械總動力、政府農(nóng)業(yè)投入原始數(shù)列平穩(wěn)。各指標(biāo)單位根檢驗結(jié)果如表4-4表4-4單位根檢驗結(jié)果變量ADF值P值1%水平5%水平10%水平結(jié)論Y-2.4750.122-4.012-2.704-2.691非平穩(wěn)Y一階-2.690.36-4.069-2.527-2.302平穩(wěn)X10.7380.991-4.012-3.104-2.691非平穩(wěn)X1一階-2.9960.035-4.069-3.127-2.702平穩(wěn)X2-0.9540.77-4.012-3.104-2.691非平穩(wěn)X2二階-4.270.001-4.138-3.155-2.714平穩(wěn)X3-3.6360.005-4.223-3.189-2.73平穩(wěn)X4-3.0990.027-4.138-3.155-2.714平穩(wěn)根據(jù)表4-4中的數(shù)據(jù)結(jié)果可以得知，人均支配收入和鄉(xiāng)村就業(yè)人口這兩個方面的數(shù)據(jù)在經(jīng)過一階差分處理后達到平穩(wěn)狀態(tài)，這也就是說明這兩個方面的數(shù)據(jù)具有一階平穩(wěn)性，而農(nóng)林牧漁產(chǎn)值的數(shù)據(jù)只有在經(jīng)歷二階差分處理后才達到平穩(wěn)狀態(tài)，說明具有二階平穩(wěn)性，農(nóng)業(yè)機械總動力、政府農(nóng)業(yè)投入原始數(shù)列平穩(wěn)。該回歸模型的數(shù)據(jù)是有意義的。2異方差檢驗為更準(zhǔn)確地說明本文所選模型，本文采用White檢驗法檢驗回歸模型的異方差情形。異方差檢驗結(jié)果見表4-5。表4-5異方差檢驗結(jié)果F-statistic3.117977

Prob.F(9,5)0.1117Obs*R-squared12.73152

Prob.Chi-Square(9)0.1751ScaledexplainedSS7.732528

Prob.Chi-Square(9)0.5613VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-951191.6920757.0-1.0330540.3489X2^2-1.7682570.583963-3.0280310.0291X2*X36.8479861.9328343.5429760.0165X2*X41.3086360.7667071.7068280.1486X2-1768.2571088.769-1.6240880.1653X3^2-12.842083.439709-3.7334800.0135X3*X43.0778722.6927841.1430070.3048X3-3962.4613605.537-1.0989930.3218X4^2-1.0765760.558636-1.9271500.1119X42285.3911461.8871.5633160.1787R-squared0.848768

Meandependentvar30548.98AdjustedR-squared0.576551

S.D.dependentvar47523.95S.E.ofregression30925.26

Akaikeinfocriterion23.75126Sumsquaredresid4.78E+09

Schwarzcriterion24.22329Loglikelihood-168.1344

Hannan-Quinncriter.23.74623F-statistic3.117977

Durbin-Watsonstat3.075625Prob(F-statistic)0.111677從表4-5可以看出，nR2=12.73，由White檢驗知，在α=0.05下，查X2分布表，得臨界值，X20.05(9）=16.919，X3和X2的t檢驗也顯著。比較計算的x2統(tǒng)計量與臨界值，因為nR2=12.73<x20.05(5）=16.919，故認(rèn)為模型不存在異方差性。故本文的假設(shè)是合理的，即農(nóng)村居民人均可支配收入與農(nóng)林牧漁產(chǎn)值（X2）、政府農(nóng)業(yè)投入（X3）、農(nóng)業(yè)機械化總動力（X4）具有直接的關(guān)系。四、結(jié)論與建議本文通過多元線性回歸的方法分析了農(nóng)村居民人均可支配收入的影響因素，從分析結(jié)果可以看出，農(nóng)林牧漁產(chǎn)值（X2）、政府農(nóng)業(yè)投入（X3）、農(nóng)業(yè)機械化總動力（X4）對貴州省農(nóng)村人均可支配收入有顯著影響，這些因素成為影響貴州省農(nóng)村居民人均可支配收入的重要因素。因此，要想從根本上提升貴州省農(nóng)村居民人均可支配收入需要提升農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值，財政加大對農(nóng)業(yè)投入以及提升農(nóng)業(yè)機械化總動力。（一）因地制宜、發(fā)展壯大農(nóng)林牧漁業(yè)農(nóng)林牧漁產(chǎn)值會直接影響農(nóng)村居民人均可支配收入，農(nóng)林牧漁產(chǎn)值每增加一個百分點都會帶來農(nóng)村居民人均可支配收入2.0507個百分點的上升。因此，結(jié)合貴州省的實際情況，貴州應(yīng)堅持發(fā)展壯大農(nóng)林牧漁業(yè)。想要壯大農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，涉及了多個方面的因素。首先，從農(nóng)場品的本身出發(fā)，想要有好的農(nóng)產(chǎn)品，必須具備一個好的建設(shè)基地，從根本上去解決問題，從實際上推動產(chǎn)業(yè)的發(fā)展；其次，要具有一定的特色產(chǎn)品，形成自己地區(qū)特有的品牌，在這個基礎(chǔ)上成立生產(chǎn)基地，做到真正的品牌效應(yīng)；然后，在前兩者的基礎(chǔ)上，成立相關(guān)的合作社，需要廣大群眾的動員起來，產(chǎn)生連環(huán)效應(yīng)，真正的推動產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，并且以這種方式為橋梁，形成新的發(fā)展模式；最后一點也是最重要的一點，需要政府的幫助和支持，所謂背靠大樹好乘涼，相關(guān)政策的扶持，有利于這種模式的正規(guī)化，也會吸引到越來越多的人去參與到這個項目中去，從而達到推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的目標(biāo)。（二）加大對農(nóng)業(yè)的投入力度財政加大對農(nóng)業(yè)投入也是直接影響農(nóng)村居民人均可支配收入的重要因素并且是影響最大的因素，財政對農(nóng)業(yè)投入每增加一個百分點都會帶來農(nóng)村居民人均可支配收入3.0569個百分點的上升。因此，結(jié)合貴州省的實際情況，政府應(yīng)加大對貴州的精準(zhǔn)扶貧力度，增加農(nóng)村金融機構(gòu)國家盡快出臺相關(guān)政策，建立農(nóng)村資金強制回流機制，將農(nóng)村人均儲蓄余額用之于農(nóng)民，拉動農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展。同時鼓勵將農(nóng)村儲蓄余額轉(zhuǎn)為農(nóng)業(yè)貸款，提高農(nóng)村金融率。（三）加大農(nóng)業(yè)科技投入、提升農(nóng)業(yè)機械化水平農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的提升有賴于農(nóng)業(yè)機械化水平，農(nóng)業(yè)機械化水平的提高會提升農(nóng)村居民人均可支配收入，農(nóng)業(yè)機械化水每提升一個百分點都會帶來農(nóng)村居民人均可支配收入1.0670個百分點的上升。貴州省應(yīng)加大對農(nóng)業(yè)機械這方面的建設(shè)，好的農(nóng)業(yè)機械能夠大大的提高效率。除此之外，也要引進新的農(nóng)業(yè)技術(shù)，時代的發(fā)展迅速，思想一定不能局限于一個方面，新的技術(shù)能夠提供更好的幫助，在這基礎(chǔ)上相關(guān)政策給予一定的扶持，這樣才能夠吸引到更多的人才參與到里面，人才是重要的，這些新生力量的加入，才能實現(xiàn)規(guī)?；瘶?biāo)準(zhǔn)化的生產(chǎn)方式，而這樣做的初衷也是為了達到提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，增加農(nóng)民收入的目的，從根本上解決問題。五、研究結(jié)論、不足及展望（一）研究結(jié)論本文分析影響農(nóng)村人均可支配收入的因素，并在此基礎(chǔ)上提出提高農(nóng)村可支配收入的途徑，對整個貴州省經(jīng)濟增長速度的提高有一定的價值。通過研究本文得出以下結(jié)論：（1）從分析結(jié)果可以看出，農(nóng)林牧漁產(chǎn)值（X2）、政府農(nóng)業(yè)投入（X3）、農(nóng)業(yè)機械化總動力（X4）對貴州省農(nóng)村人均可支配收入有顯著影響，這些因素成為影響貴州省農(nóng)村居民人均可支配收入的重要因素。（2）為提升貴州省農(nóng)村居民人均可支配收入，本文提出因地制宜、發(fā)展壯大農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，加大對農(nóng)業(yè)的投入力度，加大農(nóng)業(yè)科技投入、提升農(nóng)業(yè)機械化水平。以期通過這些措施提升農(nóng)村人均可支配收入。（二）不足及展望本文從理論和實證兩方面分析了影