影响农民收入的因素分析

1、影响农民收入的因素分析张颖经济学基地班40501105一、问题提出随着经济的发展和社会环境的变化,近年来我国农村出现了许多新情况、新问题,农民收入也发生了许多新的变化。主要表现在:近年来农民收入绝对量不断增长,但增长幅度不断下滑;城乡居民家庭收入差距进一步扩大;农民收入内部出现了严重的失衡;农村居民家庭的收入水平和消费水平极低;农民收入的来源由以农业收入为主转向来源形式多样化等方面。农民收入增速下滑,城乡收入差距拉大,农民收入的严重失衡,不仅影响了农民的生产积极性,制约了农村市场的扩大,使农村消费对国民经济增长的拉动作用减弱,也制约着农村的改革、发展和稳定,严重阻碍了我国统一的市场经济体制的建

2、立,从而影响到国民经济和社会发展的全局。二、研究现状当前“三农”问题已成为农业和农村经济工作的中心,增加农民收入是解决“三农”问题的关键。对于增加我国农民收入的探讨,学术上主要有两种观点:一是从农业、农村本身入手,通过调整农村产业结构,改变农业生产方式,加快农业科技创新,发展农村经济来增加农民收入。按照托达罗的理论,发展中国家应改变“重工业、轻农业”的现状,要重视对农业的投资,大力开发、挖掘农村本身的就业潜力。叶祥松、罗海平（20认0为6）解决“三农”问题必须把发展农村和农业生产力尤其是农业生产力作为根本的出发点和落脚点。张宁（20认为,提高农民收入水平应在推进农业产业化经营、促进农产品加工转

3、化增值方面加大力度。陈颂东（20提0出6）,选择比较优势战略、建立高效率的农业产业体系,应该成为我国农业政策的基本取向。二是认为农业之所以在发展过程中受到歧视,是因为城市阶层在政治上具有过大的影响力。农民虽然人数众多,但对于政策的影响力却很小,缺乏政治力量,由此便形成农民人数众多而政治影响力微弱这种所谓“数量悖论”。因此增加农民收入应从政策和制度因素入手,通过政府政策和制度创新,给予农民国民待遇来促进农民增收。实际上这两类因素对我国农民收入都发挥了重要作用。三、理论基础学者们提出了许多影响农民收入的因素。如国家财政的投入，国家税收的减免，农村人民文化水平的提高等等。另外还有有一种流行的说法是解

4、决农民收入的办法在农村之外。现有的研究大都从理论上进行说明影响农民收入的主要因素，特别是关于农民收入主要决定于农村之外的说法，大多都是从中国的二元结构出发，说明农村劳动生产率不高，需要依靠城市化和向城市转移劳动力来解决，而且也是根本的解决农村居民收入的办法。但很少做有关实证的分析，特别是把转移劳动力与农村自身的发展联合在一起来分析影响农民收入的根本因素。由于数据难于统计，在此将农民的农业外收入不加入模型，可能会造成模型的不准确。四、模型设定通过参考诸多相关文献，结合中国农业发展状况，选取农业税收，国家财政对农业的支出，农副产品收购价指数，作为影响农民收入的因素，考虑建立如下模型：BBBB矗其中

5、：代表农民收入（农村居民家庭平均每人纯收入）代表对农民征收的农业税代表农价指数代表国家财政用于农业的支出粮食产量（作为农业生产的代表，因为农林牧渔的生产值经过检验是不显著）年份Y（元）1990199119921993199419951996199719981999200020012002200320042005数据来自686.31710783.99921.621220.981577.741926.072090.132161.982210.342253.422366.42475.632622.242936.403254.93农业各税税（亿元）87.8690.65119.17125.74231.4

6、9278.09369.46397.48398.8423.5465.31717.85871.77902.19936.4农价指数（）97.498103.4113.4139.9119.9104.295.59287.899.9100.899.7104.4113.1101.4国家财政用于农业的支出307.84347.57376.02440.45532.98574.93700.43766.391154.761085.761231.541456.731580.761754.452337.632450.31粮食产量44624.343529.344265.845648.844510.146661.850453.

7、549417.151229.550838.646217.545263.745705.843069.546946.948402.2中国统计年鉴代00五、模型检验、平稳性检验检验变量检验类型的显著水平平稳性带截距项，无时间趋势，在滞后差分项下选一阶平稳带截距项，无时间趋势，在滞后差分项下选一阶平稳带截距项，无时间趋势，在滞后差分项下选一阶平稳带截距项，无时间趋势，在滞后差分项下选一阶平稳带截距项，无时间趋势，在滞后差分项下选一阶平稳、3和都是一阶单整的。检验回归残差的平稳性得AugmentedDickey-FullerUnitRootTestonEADFTestStatistic-3.282457

8、1%CriticalValue*-2.77605%CriticalValue-1.969910%CriticalValue-1.6295统计量值小于相应的临界值，表明残差序列不存在单位根，是平稳序列，说明农民收入和国家财政用于农业的支出、粮食产量之间存在协整关系，有长期的均衡关系。2、误差修正模型DependentVariable:DYMethod:LeastSquaresDate:12Z2WTime:17:11Sample(adjusted):19922005Includedobservations:14afteradjustingendpointsVariableCoefficientSt

9、d.Errort-StatisticProb.C195.405835.414735.5176430.0003DX3-0.0878060.167630-0.5238070.6118DX40.0145110.0133571.0863620.3028E(-1)0.6970730.3253022.1428530.0578R-squared0.541270Meandependentvar181.7807AdjustedR-squared0.403651S.D.dependentvar118.5314S.E.ofregression91.53424Akaikeinfocriterion12.10626Su

10、msquaredresid83785.18Schwarzcriterion12.28885Loglikelihood-80.74382F-statistic3.933105Durbin-Watsonstat1.210979Prob(F-statistic)0.043163因为X4的系数违背经济学意义，所以在短期内认为国家财政支出对农民收入没有影响。最终得到误差修正模型的估计结果为：eDY=195.4058+0.014511DX4+0.697073t-1DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/24/07Time:16:43Sample:1990

11、2005Includedobservations:16所以将保留。在的基础上对进行逐步回归。加入后的可绝系数变大，统计量DependentVariable:YVlethod:LeastSquaresDate:12/24/07Time:16:25Sample:19902005ncludedobservations:163回归结果VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.CX1X2X3X4-2879.4031200.630-2.3982430.03531.9156880.6831142.8043460.0171-0.4733144.361064-0.1

12、085320.91550.2703890.2866000.9434370.36570.0793040.0204873.8709600.0026DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/24/07Time:16:43Sample:19902005Includedobservations:16所以将保留。在的基础上对进行逐步回归。加入后的可绝系数变大，统计量DependentVariable:YVlethod:LeastSquaresDate:12/24/07Time:16:25Sample:19902005ncludedobservations:

13、16DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/24/07Time:16:43Sample:19902005Includedobservations:16所以将保留。在的基础上对进行逐步回归。加入后的可绝系数变大，统计量DependentVariable:YVlethod:LeastSquaresDate:12/24/07Time:16:25Sample:19902005ncludedobservations:16-squared0.959469Meandependentvar1887.386AdjustedR-squared0.944731S.

14、D.dependentvar814.91813.E.ofregression191.5823Akaikeinfocriterion13.59882Sumsquaredresid403741.5Schwarzcriterion13.84025_oglikelihood-103.7905F-statistic65.09978Durbin-Watsonstat1.137959Prob(F-statistic).00(-2.398243)(2.804346)(-0.108532)(0.943437)(3.870960)R-squared=0.959469AdjustedR-squared=0.9447

15、31F-statistic=65.09978由回归结果看出，尽管回归可决系数值高达0.959469,回归效果很好，值显著65.09978F(6,11)=4.03。若稍加分析不难发现，除B以外的估计量值均不显著，绝对值都小于当a时的统计量；而且和的系数估计与其经济意义相悖，因此可以推测这一回归模型存在多重共线性。4、多重共线性的检验及修正(1)各变量的相关系数矩阵如下图所示：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/24/07Time:16:43Sample:19902005Includedobservations:16所以将保留。在的基础上对进

16、行逐步回归。加入后的可绝系数变大，统计量DependentVariable:YVlethod:LeastSquaresDate:12/24/07Time:16:25Sample:19902005ncludedobservations:16DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/24/07Time:16:43Sample:19902005Includedobservations:16所以将保留。在的基础上对进行逐步回归。加入后的可绝系数变大，统计量DependentVariable:YVlethod:LeastSquaresDate:12/24

17、/07Time:16:25Sample:19902005ncludedobservations:16显然，x1和x3之间存在多重共线(2)结合实际情况采用逐步回归法：分别做y对x1，x2，x3，x4，的一元回归为：虽然x1的修正的可决系数最大，但由于它的系数违背经济学意义，所以将其剔除。如图：VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C741.0291129.67805.7143780.0001X12.6591980.25237410.536740.0000R-squared0.888020Meandependentvar1887.386Adjus

18、tedR-squared0.880022S.D.dependentvar814.9181S.E.ofregression282.2701Akaikeinfocriterion14.24007Sumsquaredresid1115470.Schwarzcriterion14.33665Loglikelihood-111.9206F-statistic111.0229Durbin-Watsonstat0.490457Prob(F-statistic).000除x1夕卜，x3的修正的可决系数最大，如图:DependentVariable:Yvlethod:LeastSquaresDate:12/24

19、/07Time:16:41Sample:19902005ncludedobservations:16VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C714.1985144.79384.9325220.0002X31.0978130.1148299.560427-squared0.867175Meandependentvar1887.386AdjustedR-squared0.857687S.D.dependentvar814.91813.E.ofregression307.4225Akaikeinfocriterion14.41079Sumsquare

20、dresid1323120.Schwarzcriterion14.50737_oglikelihood-113.2863F-statistic91.40177Durbin-Watsonstat0.389087Prob(F-statistic)0.000000DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12Z2W7Time:16:44Sample:19902005Includedobservations:16DependentVariable:YVlethod:LeastSquaresDate:12/24/07Time:16:25Sample:19902

21、005ncludedobservations:16VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-2901.4671059.543-2.7384140.0169X31.0463350.08762411.941230.0000X40.0786450.0229243.4306310.0045R-squared0.930287Meandependentvar1887.386AdjustedR-squared0.919562S.D.dependentvar814.9181S.E.ofregression231.1231Akaikeinfocriterion1

22、3.89114Sumsquaredresid694432.6Schwarzcriterion14.03600Loglikelihood-108.1291F-statistic86.74003Durbin-Watsonstat1.250808Prob(F-statistic)0.000000也很大，如图：而在和的基础上再加入的结果修正的可决系数没有增大，并且检验无法通过。所以修正后的结果为：=901.4671.0463350.078645t（-2.738414）（11.94123）（3.430631）R-squared=0.930287AdjustedR-squared=0.919562F-st

23、atistic=86.74003DW=1.2508085、自相关检验DW检验：DW=1.250808，在1%的显著水平下，查DW表，n=16,k=2,得到dl=0.74,dv=1.25,由于DW=1.250808dv。所以根据判定定理得到，随机误差项不存在自相关。6、异方差检验现用white检验得WhiteHeteroskedasticityTestF-statistic0.617829Probability0.658991Obs*R-squared2.935205Probability0.568727TestEquation:DependentVariable:RESIDA2Method:L

24、eastSquaresDate:12/24/07Time:16:47Sample:19902005Includedobservations:16VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-630196.83252667.-0.1937480.8499X3-11.8823152.45025-0.2265440.8249X3A20.0096640.0195570.4941400.6309X430.71331137.84560.2228090.8278X4A2-.349.1458-0.2393960.8152nR2=2.935205,在5%的显著水平下

25、，查2分布表，2的临界值为9.48773,因为nR29.48773，表明不存在异方差。DependentVariable:YVlethod:LeastSquaresDate:12/24/07Time:16:25Sample:19902005ncludedobservations:16再用ARCH检验得:ARCHTest:F-statistic0.108959Probability746592Obs*R-squared0.124676Probability724017TestEquation:DependentVariable:RESIDA2Method:LeastSquaresDate:12/

26、23/07Time:14:44Sample(adjusted):19912005Includedobservations:15afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C46232.6614209.753.2535870.0063RESID2(-1)-0.0901880.273222-0.3300890.7466R-squared0.008312Meandependentvar42332.83AdjustedR-squared-0.067972S.D.dependentvar29588.99S.E.of

27、regression30578.07Akaikeinfocriterion23.61752Sumsquaredresid1.22E+10Schwarzcriterion23.71193Loglikelihood-175.1314F-statistic0.108959Durbin-Watsonstat1.993310Prob(F-statistic)746592(n-p)R2=0.12468,查2临界值为3.84146,(n-p)R23.84146，所以不存在异方差。六、模型缺陷由于本人的水平有限,再加上数据难于收集,在模型的设定上存在以下的问题：许多影响农民收入的因素未能在模型中得到体现。第一,在建立模型的初期,我试图引入进城打工的农民工数据来解释目前农村劳动力的转移给农民实际收入带来的提高,但是数据的收集十分困难。我又想到利用非农业人口在总的农民中所占比重作为替代变量来进行变量的引入。在对模型的初步拟合中,对于非农人口在农民中的比重这一重要变量,我们通过多重共线性检验,异方差检验、自相关性的检验以及相应的修正,均不能改变模型中解释变量关于因变量的系数的符号,拟合结果与现实的经济意义相悖,最终我们放弃了这一变量的引入。然而在现实的经济中,目前已经有很大一部分农民的主要收入来源于外出打工,今后农民增收的一个主要途径就是向城市转移,向城镇扩散,