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农民收入影响因素的计量分析
摘要：
农民收入问题已是当今社会的重要问题。
因此，本文从非农业影响因素和农业结构这两个角度出发，通过建立相应的计量经济学模型，以探讨其对农民收入的影响状况，进而提出相应的政策性建议。
关键词：
农民收入计量分析非农业影响因素农业结构
Econometricanalysisoffactorsaffectingpeasantincome
Keywords:
incomeofpeasants；econometricanalysis；non-agriculturalfactors；agriculturalstructure
Abstract：
Thepeasantincomeissueisanimportantissueintoday'ssociety.Therefore,thisarticlestartsfromtwoangles（thenon-agriculturalfactorsandtheagriculturalstructure）.Wetrytoexploretheimpactonpeasantincomethroughtheestablishmentofthecorrespondingeconometricmodel,andthenproposesomeappropriatepolicyrecommendations.
引言
自1978年的改革开放以来，全国各地都发生了翻天覆地的变化。
无论是城市居民的生活水平，还是农村中农民的生活水平，较之原来都有了显著的提高。
然而，在这样形势良好的环境下，农民问题却显得越发严重。
虽然农民收入较之原来有显著的增长，但是现阶段，农民收入的增长却已远远跟不上经济增长的步伐，农村居民收入同城镇居民收入的差距，以及农村居民收入内部之间的差距都在拉大，经济发展没有使农民得到应有的实惠，甚至呈现出一种相背离的趋势。
因此，农民收入问题是当前我国经济生活中一个头等重要的话题。
此外，提高农民收入还有着非常重要的意义，这决定了，我们应当，也必须对农民问题予以足够的重视。
增加农民收入有很多重要的意义。
（1）增加农民收入是建设有中国特色社会主义新农村的要求。
如果农民收入增长缓慢，农民生活改善不了，这将直接影响农村小康建设的进程，甚至会影响农村的长治久安。
此外，这也是维持社会稳定的重要保证。
（2）增加农民收入是促进国民经济发展的重要动力。
农民收入直接影响扩大内需、开拓国内市场，影响整个国民经济良性循环和城乡关系的良性互动。
广大农村市场巨大，从而增加农民收入扩大农村购买力，可以为国民经济发展提供长期的推动力。
（3）农民收入增加既是农村经济发展的结果，也是继续保持良好发展势头的动力。
只有
获得足够的利润，才能让农民加大对农村经济的投入，否则便会打消他们的积极性。
农业是国民经济的基础产业，如果农业的发展跟不上去，那么整个国民经济的发展都会遭受严重的阻碍。
（4）归根到底，增加农民收入是实践党的宗旨的具体体现。
我们党的宗旨就是要全心全意为人民服务，在农村来讲就是要带领农民奔小康，过好日子。
只有这样，社会才能够和谐发展。
因此,农民问题就是整个中国的问题，我们必须把增加农民收入作为农业和农村经济工作的出发点和落脚点，作为当前和今后一个时期农村工作的重中之重来抓。
而作为一名经济类工作者，我们则更有必要对农民收入问题进行探讨和分析，以此来对农民问题做出自己的一份绵薄之力。
现阶段，许多国内学者已经对该问题进行了分析。
一方面，许多学者从制度等深层次运转方面分析了农民收入的问题。
徐春利在《影响我国农民收入增长的因素》中，从多角度对农民收入增长的原因进行分析，其认为农民收入增长的因素有体制和政策的因素，也有小农经济与市场经济的矛盾，农民素质偏低，农业生产资料价格等方面的原因。
董全瑞和韩凤朝在《影响农民收入的相关因素分析》中，从制度、组织、契约、教育、科技这五大因素上来分析影响农民收入的因素。
韩长赋在《谈增加农民收入问题》中，从历史的角度，不仅着重提出农民增收的重要性，同时也提出农民增收的新思路和新方法。
刘艳在《增加农民收入重在调整农业结构》中针对农民增收的五大约束,提出摆脱束缚的主要对策是全面调整农业结构,使农民增收的目标得以实现。
曹艳杰在《影响农民收入提高的因素及对策选择》中，根据近几年来我国农民收入的现状以及农民增收停滞不前对国民经济的影响，分析了当前制约农民收入提高的制度性因素，提出提高农民收入的关键是进行农村税费改革和土地产权制度改革。
另一方面，很多学者也从从计量经济学角度，多方面对农民收入问题进行了研究。
齐峰在和徐丽丽在《关于农民人均收入预测的线性回归模型》中，通过对影响农民收入增长因素的替代化，建立了关于农民收入的线性回归模型。
马星在《农民收入因素分析-基于计量经济分析》中，通过将影响农民收入增长因素的替代化，建立一个计量经济学模型。
彭红军和李新春在《江苏省农民收入影响因素的计量分析》中，利用计量经济模型分析了江苏省农业因素和非农业因素对农民收入增长的影响，据此给出提高农民收入的政策建议。
周莉在《新疆农民收入变化的趋势及前景预测》中，对未来的收入趋势进行预测，提出农民增收面临的困难和障碍，以期为政府相关决策提供参考。
胡文国、吴栋和吴晓明在《我国农民收入增长影响因素的实证分析》中，对我国改革开放以来及2002年全国各地农民的收入进行分解分析，寻求影响农民收入增长的主要因素，再分析我国当前的实际情况，指出我国农民收入增长缓慢的关键问题所在，最后就反映出来的问
题提出对策。
此外，还有一部分学者从“十一五期间”的各类政策、形势和结果出发，深入分析和探讨了农业投资问题，从而从侧面反映出农民收入问题。
这方面，本文主要参考秦富、徐卫军、江文涛和弓秀云的《“十一五”期间我国农业投资需求研究》。
在这篇文章中，他们首先对过去20余年的农业投资总量和结构进行分析，总结其规律和特点，然后根据历史数据建立预测模型，测算“十一五”期间的农业投资总量和结构，最后提出对策与建议。
以上这些学者都着重从各自的角度，分析和探讨了农民问题。
这些文件同时也为作者提供了思想的源泉。
在本文中，作者从非农业影响因素和农业结构影响因素这两个角度出发，分析这两个方面的因素对农民收入的影响情况，并针对此提出相应的政策性建议，希望可以对农民收入问题尽自己的一份绵薄之力。
1.农民收入现状分析
“三农”问题的核心是农民收入问题，只有保障好农民的切身利益，才能够维持社会的稳定和持续发展。
因此，我们有必要来探讨近年来农民收入的现状。
近年来，政府不断加大农业投入，推行农业税费改革等一系列措施致力于解决“三农”问题，这些措施在一定程度上确实极大地提高了农民的收入以及农民的收入水平，尤其是“科学发展观”的提出，更是把农业、农民和农村问题摆在了首位。
然而，无论从横向比较还是从纵向比较，城乡居民的收入差距以及农民之间的收入差距却不断地扩大，尤其是沿海地区和内陆地区之间。
1.1农民收入增长情况
图1-1为1990-2007年我国农村人均纯收入的变化情况。
从这张图中可以看出，农民收入一直在稳步地增长，尤其在1990年-1996年，2003年-2007年这两个时间段，农民收入的增长速度也在不断地提高。
在图1-2中可以更加明显地看出农民收入增长率情况。
这些数据充分说明了中央针对“三农”问题所做出政策性措施
的效果。
不可否认，农民人均纯收入确实得到了显著的提高，在2007年已经达到了4000元人民币。
图1-1
图1-2
然而，我们可以从另一个角度来分析其效果。
当今中国，正处于通货膨胀时期，在扣除CPI指数之后，农民收入的实际增长率便会有大幅度的下降，甚至在某些时期呈现负的增长率。
此处，我们按照全国的居民消费价格指数来进行分析。
通过数据处理之后，我们可以得到图1-3。
图1-3
从图1-3中可以看出，农村居民家庭人均年纯收入实际增长率是非常低的，但从其总体趋势上看，其仍然在不断上涨。
因此，我认为，当今的政策是有一定效果的，但我们仍然要对此问题进行深入分析，以便更大程度上提高农民收入，解决农民收入问题。
1.2农民与城镇居民收入情况比较
从社会稳定的角度上来看，探讨一下农民人均年
纯收入与城镇居民人均年纯收入之间的差距情况是非常有必要的。
图1-4为农村人均纯收入与城镇居民人均纯收入比值的变化情况。
图1-4
从图1-4中可以看出，农民人均纯收入与城镇居民人均纯收入的比值成下降趋势。
这说明，农民与城镇居民的收入差距在不断增大。
因此，我们有必要加大对农村的发展力度，逐步提高农民的收入，缩小城镇居民之间的收入差距。
此外，农民之间的人均年纯收入也有较大的差距，并在近些年有逐步扩大的趋势。
这些富裕的农村地区，大多都是通过其特定的地理优势和其他方面的因素而发家致富的，其中很大一部分因素在于非农产业以及农业结构。
因此，研究非农业影响因素和农业结构这两方面因素便成为本文的重中之重。
2.农民收入影响因素及其构成
2.1农民收入的影响因素
影响农民收入的因素是多方面的，本文从多角度来分析农民收入增长的根源。
（1）土地征用政策。
据估算，改革开放以来各地政府共征用了1亿亩耕地，每亩的补偿标准一般为8000-12000元，而政府土地出让的价格往往数十倍于此，由此造成农民的损失高达2万亿元以上。
由于土地可以带给农民稳定的收入，而土地出让的补偿费却不足以改善农民的生活水平。
因此，这种政策显然不公平，尤其在当今社会土地稀缺性问题逐渐加深的背景下，公平性便更加难以体现。
现在许多地区政府主要以土地出让作为其收入的主要来源，以此来提高自己的政绩，但与此同时，农民的利益却无暇顾及，这种矛盾是急需予以关注的，否则后果便不堪设想。
（2）农村劳动力流动政策。
现在，许多农民处于隐蔽性失业，而由于户籍制度等的制约，各城市通常会对农民工采取一些不合理的限制或歧视性措施，这不仅影响到农民的收入，同时也会在一定程度上阻碍农村剩余劳动力的转移，从而使得劳动生产率难以较快提高。
因此，实现城乡一体化会对农民提供高收入有很大帮助。
（3）农民素质。
目前在我国4.8亿农村劳动力中，小学及以下文化程度占37.3%，初中文化程度占50.2%，高中文化程度占9.7%，中专文化程度占2.1%，大专及以上文化程度占0.6%。
因此，农民工无法胜任较高技术含量的工作而只能从事低技术类工作，农民的低素质成为其低收入的主要原因。
此处，劳动力市场
供需结构问题成为一个重要的阻碍。
（4）农产品需求及价格。
虽然中央政府会在一定程度上调控农产品的价格，从而尽量保障农民的切身利益。
但是近年来，一方面，农产品供给相对过剩，作为基础产品，其通常都在低价位运行，出售农产品的收入不高。
另一方面，农产品的成本却在不断上涨。
这两方面综合因素会在很大程度上会影响农民的纯收入。
（5）农产品基础设施及抵抗自然灾害的能力。
由于技术的落后，农产品的基础设施不足，使得劳动生产率得不到提高，而抵抗自然灾害的能力也明显不足，尤其近年来自然灾害频繁发生，农民的生活便更不好过。
因此，为了稳定农民的收入，这方面因素亦不容忽视。
2.2农民收入的构成
本文中，笔者以农民人均收入来反映农民收入情况，此处暂不考虑农民的成本。
农民人均收入大致可以分为以下几个部分。
（1）工资性收入，指农民受雇于单位和个人，靠出卖劳动而获得的收入。
这包括在乡村组织等非企业组织中劳动得到的收入，在企业劳动得到的收入，常住人口外出务工收入和其他单位劳动得到的收入。
（2）家庭经营收入，指农户以家庭为生产经营单位而获得的收入，包括家庭经营的农、林、牧、渔等一产业，家庭经营工业、建筑业等二产业，家庭经营的交通运输商饮服等三产业收入。
（3）财产性收入，包括利息、股息、租金、红利、土地征用补偿等收入。
（4）转移性收入，指农村住户和住户成员无须付出任何对应物而获得的货物、服务、资金或资产所有权等，不包括无偿提供的用于固定资本形成的资金。
3.农民收入增长模型构建
通过对农民收入的各项分析之后，本文通过计量经济学模型的建立，着重从农民总收入这个角度入手，以农民收入非农业影响因素和农业结构这两个方面的因素为基本结构，来探讨提高农民收入的因素，以便提出一些政策性建议。
3.1农民收入非农业影响因素分析
3.1.1模型变量的选择及说明
为了考查非农业因素对农民收入增长的影响，我们从中国统计年鉴上获取1989-2005年的数据，并以此为基础，设计以下多元线性回归模型。
样本回归模型设定为：
Y=c+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+ui
农民人均纯收入Y。
X1：
乡村农林牧渔业从业人员数。
X2：
乡村建筑业从业人员数。
X3：
乡村交通运输、仓储及邮电通信业从业人员数
。
X4：
乡村批发零售贸易及餐饮业从业人员数。
X5：
乡村其他非农行业从业人员数，c为常数项，βi为回归系数，ui为残差。
3.1.2实证估计结果
通过E-views3.1，根据使用OLS最小二乘法初次回归，得到以下结果：
图3-1
图3-2
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-3257.160
2427.842
-1.341586
0.2068
X1
0.056785
0.067912
0.836147
0.4209
X2
-0.512927
0.642227
-0.798669
0.4414
X3
4.329060
1.408711
3.073065
0.0106
X4
-0.087363
0.208262
-0.419485
0.6829
X5
0.023484
0.042259
0.555717
0.5895
R-squared
0.980737
Meandependentvar
1811.659
AdjustedR-squared
0.971980
S.D.dependentvar
848.5486
S.E.ofregression
142.0391
Akaikeinfocriterion
13.02065
Sumsquaredresid
221926.0
Schwarzcriterion
13.31472
Loglikelihood
-104.6755
F-statistic
112.0057
Durbin-Watsonstat
0.604365
Prob（F-statistic）
0.000000
从上面图3-1和图3-2可知，R2=0.980737，调整后的R2=0.971980，F=112.0057，P=0，然而，DW=0.604365<<2，且残差并不是均匀地分布在0附近，从而该模型具有很强的自相关性。
因此，笔者加入一阶自回归项ar
（1）和移动平均项ma
（1）。
此外，由于X2对农民收入增长的效果不显著，因此剔除这一解释变量。
根据white检验（无交叉乘积项），我们得到以下数据：
Obs*R-squared=10.95519，而
，此模型没有异方差性。
因此，通过调整后得到的模型应为：
Y=c+β1X1+β2X3+β3X4+β4X5+β5ma
（1）+β6ar
（1）+ui
通过以上两项的调整之后，笔者重新使用OLS最小二乘法回归，得到如下结果：
图3-3
图3-4
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-6832.280
2642.601
-2.585437
0.0294
X1
0.148617
0.074050
2.006976
0.0757
X3
3.758791
0.325031
11.56441
0.0000
X4
-0.185311
0.076540
-2.421105
0.0385
X5
0.039085
0.013084
2.987174
0.0153
AR
（1）
0.299142
0.258181
1.158652
0.2764
MA
（1）
0.989524
0.030287
32.67199
0.0000
R-squared
0.994760
Meandependentvar
1887.294
AdjustedR-squared
0.991267
S.D.dependentvar
815.0477
S.E.ofregression
76.16841
Akaikeinfocriterion
11.80341
Sumsquaredresid
52214.64
Schwarzcriterion
12.14141
Loglikelihood
-87.42725
F-statistic
284.7571
Durbin-Watsonstat
1.837048
Prob（F-statistic）
0.000000
InvertedARRoots
.30
InvertedMARoots
-.99
通过逐步回归法，可以得到如上结果。
从上面两个图3-3和3-4可知，R2=0.994760，调整后的R2=0.991267，F=284.7571，P=0。
此外，DW=1.837048，残差较好地均匀分布在0附近，该模型没有自相关性。
根据white检验（无交叉乘积项），我们得到以下数据：
Obs*R-squared=11.59304，而
，此模型没有异方差性。
因此，该结果可以表示为：
Y=-6832.280+0.148617X1+3.758791X3-0.185311X4+0.039085X5
3.1.3结论
第一，计量经济模型表明，乡村人均纯收入和乡村农林牧渔业从业人员数，乡村交通运输、仓储及邮电通信业从业人员数和乡村其他非农行业从业人员数之间具有正相关关系。
这说明，保护和增加耕地，在农村发展交通运输业及其他非农行业对增加农民收入有极大的帮助。
其中，发展农林牧渔业对提高农民
收入有一定的作用。
因此，土地征用政策，农产品需求及价格，农产品基础设施及抵抗自然灾害的能力，这三方面因素对农民增加收入具有一定的作用，政府应当对这三方面予以足够的重视。
此外，发展交通运输、仓储及邮电通信业对提高农民收入的贡献最大，具有重要的地位。
这类产业一方面是沟通城乡之间的桥梁，另一方面也需要一定的技能。
以上这些均是针对于家庭经营性收入而言的。
其他非农行业从业人员数目则可看成主要来源于工资性收入，这类收入由计量经济模型结果可知，对农民收入提高也具有非常大的作用。
然而，现今农民的普遍低素质成为农民提高收入的主要阻碍，同时也可看成是农民提高收入的根本性原因。
第二，乡村纯收入和乡村批发零售贸易及餐饮业从业人员数之间呈现负相关关系。
这说明，加大乡村批发零售贸易的发展及增加餐饮业从业人员数不利于农民收入的提高。
这是因为，农村需求不高，农民收入低，这两方面原因使从事这类行业的收入颇低，而成本相应却很大。
因此，这类行业对农民提高收入没有特别积极的影响。
3.2农业结构变动对农民收入的影响分析
3.2.1模型变量的选择及其说明
为了考查农业结构对农民收入的影响，本文用农林牧渔的产值来讨论农民收入增长的结构效应。
我们从中国统计年鉴上获取1989-2008年农林牧渔的产值，并以此为基础进行回归分析。
在本模型中，笔者采用对数线性函数模型，模型如下：
Log（sr）=c+β1log（n）+β2log（l）+β3log（x）+β4log（y）+ui
其中，sr-农村人均纯收入,n-种植业产值,l-林业产值,x-畜业产值，y-渔业产值，c为常数项，βi为回归系数，ui为残差，此处产值按照现值计算得来。
3.2.2实证估计结果
通过E-views3.1，根据使用OLS最小二乘法初次回归，得到以下结果：
图3-6
图3-5
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-1.223067
0.701366
-1.743837
0.1016
LOG（N）
0.583517
0.197535
2.953984
0.0099
LOG（L）
0.342443
0.176347
1.941875
0.0712
LOG（X）
-0.002985
0.195620
-0.015258
0.9880
LOG（Y）
0.130754
0.094285
1.386791
0.1858
R-squared
0.994665
Meandependentvar
7.513679
AdjustedR-squared
0.993242
S.D.dependentvar
0.627334
S.E.ofregression
0.051570
Akaikeinfocriterion
-2.879424
Sumsquaredresid
0.039892
Schwarzcriterion
-2.630491
Loglikelihood
33.79424
F-statistic
699.1477
Durbin-Watsonstat
0.433470
Prob（F-statistic）
0.000000
从上面两个图3-5和3-6可知，R2=0.994665，调整后的R2=0.993242，F=699.1477，P=0，而且通过自然对数法。
根据white检验（无交叉乘积项），我们得到以下数据：
Obs*R-squared=15.04510，而
，此模型没有异方差性。
然而，DW=0.433470<<2，且残差并不较好地均匀分布在0附近，从而该模型具有很强的自相关性。
因此，笔者加入一阶自回归项ar
（1）。
此外，由于畜牧业产值（x）对农民收入增长的效果不显著，因此剔除畜牧业产值这一解释变量。
因此，调整后得到的模型应为：
Log（sr）=c+β1log（n）+β2log（l）+β3log（y）+β4ar
（1）+ui
通过以上两项的调整之后，笔者重新使用OLS最小二乘法回归，得到如下结果：
图3-7
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-1.325765
0.631642
-2.098919
0.0544
LOG（N）
0.531255
0.122979
4.319896
0.0007
LOG（L）
0.310365
0.120771
2.569866
0.0222
LOG（Y）
0.230999
0.113438
2.036345
0.0611
AR
（1）
0.645519
0.209985
3.074118
0.0082
R-squared
0.998256
Meandependentvar
7.572324
AdjustedR-squared
0.997758
S.D.dependentvar
0.585496
S.E.ofregression
0.027723
Akaikeinfocriterion
-4.112208
Sumsquaredres
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