基于面板数据的中国农民收入影响因素分析

来源:用户上传      作者: 李春林　任博雅

　　摘 要：利用面板数据实证分析农业总产值、劳动者比重、价格和财政投入四类因素对农民收入的影响，结果表明，四类因素对不同地区农民收入的影响可用五种模型表示，价格和农业生产总值是共性因素，不同地区农民收入受不同因素影响。
　　关键词：面板数据；农民收入；影响因素；固定效应模型
　　中图分类号：F222.3 文献标识码： Ａ 文章编号：１００３－３８９０（２００9）04－００26-03
　　
　　农民增收问题一直是人们关注的焦点。目前的研究或基于时间序列数据，分析国家宏观经济形势及政策对农民收入的影响；或基于截面数据，分析各省（市）不同的发展水平对农民收入的影响，两者都有着局限性。如果使用面板数据，即在不同的时间上选择不同省（市）的数据作为样本观测值，就可以弥补上面两种方法的不足，结合两者的优点，既可以分析国家宏观经济形势及政策对农民收入的影响，也可以分析不同省（市）经济发展水平对农民收入的影响。本文重点考察了从事非农产业农村劳动者占农村人口总数的比重和财政用于支援农业生产的投入两个指标对农民收入的影响情况。
　　一、面板数据模型的设定
　　单方程面板数据模型的一般形式为
　　两种情况。固定效应模型采用在模型中加虚拟变量的方法估计回归参数，又分为3种类型，即个体固定效应模型（entity fixed effects regression model）、时刻固定效应模型（time fixed effects regression model）和时刻个体固定效应模型（time and entity fixed effects regression model）。
　　uit（i=1，2…，N，t=1，2…，T）表示随机误差项。
　　时刻固定效应模型：时刻固定效应模型就是对于不同的截面（时刻点）有不同截距的模型。如果确知对于不同的截面，模型的截距显著不同，但是对于不同的时间序列（个体）截距是相同的，那么应该建立时刻固定效应模型，表示如下，
　　原假设HO：不同个体的模型截距项相同（建立混合估计模型）。
　　备择假设HI：不同个体的模型截距项不同（建立个体固定效应模型）。
　　F统计量定义为：
　　其中SSEr，SSEu分别表示约束模型（混合估计模型）和非约束模型（个体固定效应模型）的残差平方和。非约束模型比约束模型多了N－1个被估参数。（混合估计模型给出公共截距项。）当模型中含有k个解释变量时，F统计量的分母自由度是NT-N-k。
　　除了存在个体影响外，在横截面上还存在变化的经济结构，因而结构参数在不同横截面单位上是不同的。典型的平行数据是横截面单位较多而时期较少的数据。这样，该技术主要集中于横截面的变化或异方差上。
　　二、实证分析
　　（一）数据来源及处理
　　本文选用的数据是1995-2006年27个省（直辖市除外）的农村居民家庭人均纯收入（I），农业总产值（Q），从事非农产业的农村劳动者占农村人口总数的比重（L），农业生产资料价格指数（P），财政用于支援农业生产的投入（K）五个指标的数据（数据来自《中国统计年鉴》）。各数据都用以1994年为基期的居民消费价格指数进行了平减以消除价格变化的影响。为清楚地表现各因素变动对农民收入的变动的影响，采用对数形式利用Eviews5软件进行分析和建模。
　　（二）模型估计
　　首先，建立混合模型，模型结果如下：
　　（3.95）（-2.73） （1.98） （4.24）（3.33）
　　R2=0.51 F=73.65
　　对27个省建立统一的模型，各因素都通过了显著性检验；混合估计模型虽然通过了F检验，但拟合优度较低，这说明这个模型不能很好地解释农民收入与影响农民收入的因素之间的关系。则通过F检验确定是否建立个体固定效应模型。
　　运行软件，计算F＝240>F(26,161)=1.64，拒绝原假设，应该建立个体固定效应模型。模型结果如下：
　　LNIit=8.76-1.24LNPit+0.59LNQit+0.06LNLit
　　（10.26） （-6.49） （13.37） （5.54）
　　R2=0.98 F=355
　　各省、自治区的截距项见表1。
　　个体固定效应模型表明，农民收入一般水平有较大的不同。个体固定效应模型的拟合优度比混合估计模型的有很大提高，而且方程的F统计量也有所提高，该模型较之混合估计模型更具意义。但在模型中，从事非农产业人数占农村人口总数的比重L的系数为负值，即比重增加农民收入将减少，这与实际情况是不相符的。由于各省农民收入一般水平有较大差距，这很有可能是导致比重这一项不显著的原因，因此，我们根据个体固定效应模型的截距项的估计值，利用SPSS软件对各省进行了分类，把截距项差异较小的省份分为一组，再建立混合估计模型，描述共同特征。
　　第一组：安徽，甘肃，广西，贵州，湖北，辽宁，新疆，浙江，河南。
　　lnIit=3.63+0.44lnQit+0.09lnKit
　　 （16.47）（10.62） （3.42）
　　R2=0.84 F=181.87
　　通过模型可知，农业总产值和政府支援农业生产的投入是这些省份的显著的影响因素。农业总产值变动1%，收入将同向变动0.44%，政府支援变动1%，将导致收入同向变动0.09%。农业生产资料价格和事非农产业人数占农村人口总数的比重并没有对这些省份的农民收入产生显著影响。
　　第二组：福建，河北，宁夏。
　　lnIit=10.53-1.42lnPit+0.62lnQit
　　（3.71） （-2.36）（13.42）
　　R2=0.86 F=97
　　这三个省区影响农民收入的主要因素是农业生产资料价格P和农业生产总值Q。农业生产资料价格变动1%，将导致收入反向变动1.42%，农业总产值变动1%，收入将同向变动0.62%。政府用于支援农业生产的投入和事非农产业人数占农村人口总数的比重同样也没有对这些省份的农民收入产生显著影响。
　　第三组：黑龙江，湖南，江苏，吉林，青海，陕西。
　　lnIit=11.24-0.16lnPit+0.38lnQit+0.06lnKit
　　（7.69） （-5.32）（11.49） （3.24）
　　R2=0.80 F=84
　　这几个省份影响农民收入的主要因素是农业生产资料价格P，农业生产总值Q和政府支援K。农业生产资料价格变动1%，将导致收入反向变动0.16%，农业总产值变动1%，收入将同向变动0.38%，政府用于支援农业生产的投入变动1％，农民收入将变动0.06％。从事非农产业人数占农村人口总数的比重没有对这些省份的农民收入产生显著影响。
　　第四组：湖南，江苏，青海。
　　lnIit=4.34+0.57lnQit+0.03lnKit-0.11lnLit
　　 （19.92） （9.54） （0.95） （-4.43）
　　R2=0.92 F=58
　　这三个省份影响农民收入的主要因素是农业生产总值Q和政府用于支援农业生产的投入Q。农业总产值变动1%，收入将同向变动0.57%。政府用于支援农业生产的投入变动1％，农业产值将变动0.03％。农业生产资料价格P没有对这些省份的农民收入产生显著影响。从事非农产业人数占农村人口总数的比重虽然通过了t检验，但系数为负，不能通过经济检验。
　　第五组：广东，海南，江西，内蒙古，山东，四川。

　　lnIit=10.21-1.62lnPit+0.49LNQit+0.14LNKit+0.1lnLit
　　（10.07）（-7.99） （20.96） （8.73） （2.93）
　　R2=0.97 F=474
　　文章给出的四个指标都是五个省区影响农民收入的因素。农业生产资料价格变动1%，将导致收入反向变动1.62%，农业总产值变动1%，收入将同向变动0.49%。政府用于支援农业生产的投入变动1％，农业产值将变动0.14％。从事非农产业人数占农村人口总数的比重变动1％，农民收入将同向变支0.1％。
　　三、结论与建议
　　1． 有关从事非农产业劳动力人数占农村总人口数的比重是否是影响农民收入的显著因素。从全国来看，该比重是显著的，该比重变化1%，农民收入将同向变动0.21%，然而这是在全国总水平上来说的，在各地区的各个模型中，该比重不都是显著的。就地方政策而言，鼓励农民外出打工并不是增加农民收入的行之有效的政策。在全国的个体固定效应模型中，没有该比重项也说明了这一点。基于这一点，建议各级地方政府促进地方经济开发，鼓励个体经济，提供宽松的创业环境和更多的就业机会，使外出打工潮流逐渐转变为建设家乡的潮流，逐步增加家民收入。
　　首先，积极发展农村非农产业，广泛开辟农民收入来源渠道。（1）针对农村实际情况，结合本地资源优势，进行农业结构调整，改变单纯注重增加产量的传统方式，转向生产价格高、附加值高的农产品，实现农业的产业化，引导农民从分散的小规模生产转移到大规模的社会生产和经营。（2）大力发展农产品加工业，实现在生产、流通、加工等各个环节的增值，使农民得到产业链条环节的平均利润。
　　其次，大力发展非公经济。个体私营经济是农业富裕劳动力转移的最大容纳者。个体私营企业又是增加农民收入的重要渠道，其发展速度的快慢，直接影响着农民的收入水平。一般情况下，农民进入个体私营企业就业的速度和数量以及来自非农产业收入部分的增减，会随着个体私营企业发展状况的变化而变化。个体私营企业发展速度越快，经济效益越好，农民收入水平就明显上涨；反之，农民收入就明显降低。
　　2. 有关政府对支援农业生产的投入的作用。除第二组外，即福建，河北，宁夏，该项对其他省份的农民收入的影响都显著。对于受政府支援影响显著的省份，国家财政应加大对农业生产的支援，提高农业生产总值，促进农业的发展和农民的增收；对于不受政府支援显著影响的省份，国家应改变支援角度，转向这些省份的其他支援方向。
　　3. 有关农业生产资料价格和农业生产总值。这两项是影响农民收入的普遍因素。价格呈现反向影响，对价格影响敏感度最强的是第五组的省、自治区，即广东，海南，江西，内蒙古，山东，四川。当农业生产资料价格出现上涨时，政府应考虑增加对这些省份的补贴。
　　
　　参考文献：
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　　［4］任燕燕.利用平行数据模型研究中国20个省市消费、收入之间的关系［J］.应用概率统计，2004，（3）：330-332.
　　［5］刘冰.我国城镇居民消费支出的平行数据模型的建立［J］.消费经济，2004，（4）：60-62.
　　责任编辑：王岩云
　　责任校对：增 强
　　
　　Analysis on the Influencing Factors of Chinese Farmer's Income based on the Panel Data
　　Li Chunlin, Ren Boya
　　（School of Maths and Statistics, Hebei University of Economics and Business, Shijiazhuang 050061, China）
　　Abstract: We can discuss the effect on farmer's income from the total agricultural output value, worket's proportion, price and finance input by using the panel data. The empirical analysis shows that there are five models of effect on farmer's income by these four factors. The price and total agricultureal output value are the generality factors. Farmers in different region affected by different factors.
　　Keywords: panel data; farmer's income; influencing factor; fixed effect model

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