山東省農(nóng)民收入影響因素實(shí)證分析

□于振偉 段娜妮

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山東省農(nóng)民收入影響因素實(shí)證分析

□于振偉 段娜妮

基于山東省農(nóng)村的特征以及數(shù)據(jù)的可獲得性、可量化性，選取了12個(gè)變量指標(biāo)，利用因子分析方法，對(duì)影響農(nóng)民收入的因素進(jìn)行系統(tǒng)研究評(píng)價(jià)，分析各市影響農(nóng)民收入關(guān)鍵性因素的貢獻(xiàn)率，為進(jìn)一步增加農(nóng)民收入提供理論依據(jù)。

影響因素；農(nóng)民收入；因子分析

“三農(nóng)”問(wèn)題一直以來(lái)都是黨中央、各級(jí)政府、各位專家學(xué)者十分關(guān)心和關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題，自改革開放以來(lái)，中共出臺(tái)了16個(gè)“涉農(nóng)”一號(hào)文件，三農(nóng)問(wèn)題的根本為農(nóng)民問(wèn)題，農(nóng)民問(wèn)題的關(guān)鍵是農(nóng)民收入問(wèn)題，因此提出了多種增加農(nóng)民收入的政策與措施，在此過(guò)程中農(nóng)民收入水平得到了極大的提高。

2013年農(nóng)村居民人均純收入為10620元，漲幅為9.7，比2011年降低了三個(gè)百分點(diǎn)，說(shuō)明山東省近年來(lái)增收速度有所減緩，增收壓力加大了，具體收入情況見下表1。

表1 山東省2008—2013年農(nóng)村居民人均純收入

山東省作為中國(guó)的農(nóng)業(yè)大省之一，解決好三農(nóng)問(wèn)題顯得更加迫切。長(zhǎng)期以來(lái)，山東省各級(jí)黨委始終以增加農(nóng)民收入為中心任務(wù)，采取多種措施，

有力地促進(jìn)了農(nóng)民收入的增加，但是農(nóng)業(yè)仍是弱質(zhì)農(nóng)業(yè)且發(fā)展緩慢，農(nóng)村仍是落后區(qū)域，城鄉(xiāng)擴(kuò)大的趨勢(shì)并沒(méi)有得到進(jìn)一步的扭轉(zhuǎn)，影響發(fā)展的障礙性因素沒(méi)有消除。通過(guò)研究分析影響山東省農(nóng)民收入因子，從而為其增加做出貢獻(xiàn)。

一、模型的選擇及主要說(shuō)明

影響農(nóng)民增收的因素眾多復(fù)雜，這些顯性和隱性因素共同作用，彼此間也存在相互影響，他們之間可能存在著相關(guān)性，并可能有某個(gè)共同的因子在起作用，如果直接運(yùn)用這些因素的量化數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，不僅運(yùn)算量大，而且易產(chǎn)生變量間共線性問(wèn)題，使得理論模型缺乏統(tǒng)計(jì)學(xué)和實(shí)際意義，致使找不到真正影響農(nóng)民收入的因素，結(jié)論差強(qiáng)人意。選擇因子分析的這一模型將有效避免以上問(wèn)題的發(fā)生，從而找出影響農(nóng)民增收的核心因素。

因子分析(Factor analysis)是用來(lái)描述隱藏在一組測(cè)量到的變量中的一些更基本的，但又無(wú)法直接測(cè)量到的隱性變量，它的基本思想是將觀測(cè)變量進(jìn)行分類，將相關(guān)性較高,即聯(lián)系比較緊密的分在同一類中，而不同類變量之間的相關(guān)性則較低，每一類變量實(shí)際上就代表了一個(gè)基本結(jié)構(gòu)，即公共因子。因子分析常采用以主成分分析為基礎(chǔ)的反覆法。

二、模型的構(gòu)建

(一)變量的選取

基于我國(guó)農(nóng)村的特征、影響農(nóng)民收入的關(guān)鍵因素以及數(shù)據(jù)的可獲得性、可量化性。變量主要選?。?X1城鎮(zhèn)化水平(%)、X2財(cái)政支農(nóng)水平、X3醫(yī)療水平、X4農(nóng)民綜合素質(zhì)(%)、X5基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、X6工業(yè)化水平(%)、X7單位面積耕地機(jī)械總動(dòng)力(千瓦/公頃)、X8有效灌溉面積(千公頃)、X9農(nóng)作物播種面積(公頃)、X10糧食總產(chǎn)量(噸)、X11農(nóng)用化肥施用量(噸)、X12居民消費(fèi)指數(shù)(%)，給部分變量進(jìn)行解釋說(shuō)明。

(二)變量的設(shè)置

X1城鎮(zhèn)化水平(%)：各市的城鎮(zhèn)人口除以總?cè)丝?。隨著城鎮(zhèn)化發(fā)展，農(nóng)村居民剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移更加暢通，會(huì)增加農(nóng)民的工資性收入。

X2財(cái)政支農(nóng)水平：各市地方財(cái)政支農(nóng)資金除以該地區(qū)財(cái)政總支出。國(guó)家對(duì)三農(nóng)問(wèn)題的重視，逐步增加了農(nóng)民轉(zhuǎn)移性收入。

X3醫(yī)療水平：各市醫(yī)院的床位數(shù)除以該區(qū)域年末總?cè)丝?。用以解釋該地區(qū)農(nóng)民擁有的醫(yī)療保障，為農(nóng)民收入的可持續(xù)增加提供一個(gè)健康的基礎(chǔ)。

X4農(nóng)民綜合素質(zhì)(%)：各市內(nèi)每年畢業(yè)生人數(shù)(初中、高中、中專畢業(yè)生)除以該地區(qū)總?cè)丝?，用此?lái)表示人口素質(zhì)的水平，對(duì)農(nóng)民收入有著重要的影響，主要體現(xiàn)在絕對(duì)量、相對(duì)量、以及質(zhì)量上。

X5基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)：各市第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資除以該地區(qū)年末農(nóng)村總?cè)丝?。用此近似表示農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平，代表農(nóng)村現(xiàn)代化的程度，為農(nóng)民收入增加物質(zhì)提供支持。

X6工業(yè)化水平(%)：各市第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值除以該地區(qū)生產(chǎn)總值。一個(gè)地區(qū)的工業(yè)化水平越高，可以為農(nóng)村的剩余勞動(dòng)力和農(nóng)業(yè)產(chǎn)品提供市場(chǎng)的能力就會(huì)越強(qiáng)，此外工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)，為農(nóng)民收入的增加起到重要性作用。

X12居民消費(fèi)指數(shù)(%)：作為衡量宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)的指標(biāo)，反映通貨膨脹，以此來(lái)解釋物價(jià)水平對(duì)農(nóng)民收入的影響。

其他的變量是從年鑒或者統(tǒng)計(jì)公報(bào)上，直接獲得，均對(duì)農(nóng)民收入產(chǎn)生巨大的影響。

(三)數(shù)據(jù)的來(lái)源及處理

根據(jù)《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒2014》、山東省統(tǒng)計(jì)公報(bào)、山東各市的年鑒及統(tǒng)計(jì)公報(bào)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行篩選處理。

三、實(shí)證分析

(一)因子分析處理

運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析軟件spss19.0對(duì)影響農(nóng)民收入的因子進(jìn)行處理。

1.KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)

表2 KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)

由KMO統(tǒng)計(jì)量>0.5，表示可以進(jìn)行因子分析。Bartlett球形檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量<0.01，由此可以認(rèn)為影響收入的各因素之間存在著顯著地相關(guān)性。這也和下表3所示的相關(guān)矩陣得出的結(jié)論相符。

表3 相關(guān)矩陣

2．變量的共同度

表4 公因子方差

提取方法：主成份分析

由表4的“提取”一列可見，提取的幾個(gè)公共因子對(duì)原始變量的解釋效果不錯(cuò)，最大限度的保留了原始信息，可信度也較高。

3.方差的解釋

特征值大于1的公因子有4個(gè)，4個(gè)公因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為 85.121(見5)，能夠較好地覆蓋全部指標(biāo)的信息，適合運(yùn)用因子分析法進(jìn)行分析。

4．旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣分析

本文采用方差最大化法，本文采用方差最大法對(duì)因子載荷矩陣實(shí)施正交旋轉(zhuǎn)以使因子具有命名解釋性，得到表6，第1公因子在指標(biāo)X8有效灌溉面積(千公頃)、X9農(nóng)作物播種面積(公頃)、X10糧食總產(chǎn)量(噸)、X11農(nóng)用化肥施用量(噸)上載荷較大，因此可以定義生產(chǎn)力因素；第2公因子在指標(biāo)X1城鎮(zhèn)化水平(%)、X3醫(yī)療水平、X5基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、X12居民消費(fèi)指數(shù)(%)上載荷較大，因此可以定義為經(jīng)濟(jì)發(fā)展力因素；第3公因子在指標(biāo)X4農(nóng)民綜合素質(zhì)(%)、X7單位面積耕地機(jī)械總動(dòng)力(千瓦/公頃)上載荷較大，可以定義為資源力因素；第4公因子在指標(biāo)X2財(cái)政支農(nóng)水平、X6工業(yè)化水平(%)上載荷較大，可以簡(jiǎn)化定義為社會(huì)支持力因素。綜合以上降維分析的結(jié)果可見，影響農(nóng)民增收的核心因素是生產(chǎn)能力因素、經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力因素、資源能力因素和社會(huì)支持能力因素。

表5 解釋的總方差

提取方法：主成份分析。其余成分已刪除。

表6 旋轉(zhuǎn)成份矩陣

提取方法 :主成份。 旋轉(zhuǎn)法 :具有 Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。

a. 旋轉(zhuǎn)在 5 次迭代后收斂。

5．影響因素的回歸分析

由表7的主成分得分可得農(nóng)民收入的主成分模型為下式所示。

F1=-0.085X1+0.022X2-0.003X3-0.024X4+0.0130X5+0.038X6-0.027X7+0.275X8+0.260X9+0.236X10+0.264X11-0.108X12

F2=0.190X1+0.010X2+0.268X3-0.085X4+0.441X5+0.130X6-0.074X7+0.110X8+0.075X9+0.038X10+0.112X11-0.373X12

F3=0.065X1+0.199X2+0.281X3-0.447X4-0.093X5-0.136X6+0.484X7-0.027X9+0.003X10+0.039X11+0.025X12

F4=-0.141X1+0.534X2+0.062X3+0.062X4+0.234X5+0.506X6+0.154X7+0.074X8-0.011X9-0.032X10+0.045X11+0.031X12

在降維分析的基礎(chǔ)上，運(yùn)用線性回歸分析的方法，找出各因素對(duì)農(nóng)民增收的貢獻(xiàn)率。采用計(jì)算公共因子加權(quán)總分的方法對(duì)17個(gè)市的影響農(nóng)民收入因素水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。本文以4個(gè)公共因子各自的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重，對(duì)17個(gè)市的影響農(nóng)民收入因素水平進(jìn)行線性加權(quán)求和，得到各市的影響農(nóng)民收入因素水平綜合得分和總名次，計(jì)算公式為F=0.41807 F1+0.1898F2+0.14284F3+0.1005F4

即F=(-0.00436)X1+0.093188X2+0.095981X3+(-0.0871)X4+0.09937X5+0.071987X6+0.059278X7+0.14 3284X8+0.117971X9+0.103089X10+0.141721X11+(-0.10926)X12

表7 成份得分系數(shù)矩陣

提取方法:主成份。

旋轉(zhuǎn)法:具有Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。

構(gòu)成得分。

(二)結(jié)果分析

通過(guò)表8，可利用4個(gè)公共因子得分以及綜合得分對(duì)各地區(qū)進(jìn)行研究比較分析。

在第1公因子也就是有效灌溉面積、農(nóng)作物播種面積、糧食總產(chǎn)量、農(nóng)用化肥施用量，菏澤市、濰坊市、德州市、聊城市、濟(jì)寧市、臨沂市、青島市的這幾個(gè)因素都起了影響農(nóng)民收入的程度高于一般平均水平，并且生產(chǎn)能力較強(qiáng)，而剩余的其它市在這幾個(gè)因素影響農(nóng)民收入的程度上低于一般平均水平。在城鎮(zhèn)化水平、醫(yī)療水平、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、居民消費(fèi)指數(shù)即經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素方面，東營(yíng)市、青島市、濟(jì)南市、濰坊市、煙臺(tái)市、臨沂市的因子得分為正，說(shuō)明這幾個(gè)因素對(duì)相應(yīng)各地區(qū)影響農(nóng)民收入的程度高于平均水平，得分為負(fù)的市，反之。第3公因子，威海市、煙臺(tái)市、濟(jì)寧市、聊城市、濟(jì)南市、德州市、泰安市、青島市在農(nóng)民綜合素質(zhì)、單位面積耕地機(jī)械總動(dòng)力因素影響收入程度上高于平均水平。第4公因子，東營(yíng)市、威海市、日照市、煙臺(tái)市、菏澤市、德州市、聊城市、濰坊市、濱州市的財(cái)政支農(nóng)水平、工業(yè)化水平因素的影響收入的程度高于平均水平，這和作者的預(yù)計(jì)不一致，經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的市，工業(yè)化水平較高，但是卻沒(méi)有對(duì)農(nóng)民收入的增加起到重要作用，其中部分原因，可能是其財(cái)政支農(nóng)水平太低，在計(jì)算得分時(shí)，對(duì)工業(yè)化水平起到的作用加以消減了。

從綜合得分方面來(lái)看，直觀上濰坊市、東營(yíng)市、濟(jì)寧市、聊城市、德州市、菏澤市、煙臺(tái)市、臨沂市、濟(jì)南市、青島市在這12個(gè)因素指標(biāo)方面對(duì)農(nóng)民收入影響程度高于一般水平。從綜合得分計(jì)算公式中，每一因素權(quán)重系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)民綜合素質(zhì)、居民消費(fèi)指數(shù)這三個(gè)指標(biāo)對(duì)于農(nóng)民收入增加的彈性為負(fù)值，作者對(duì)此進(jìn)行簡(jiǎn)單的說(shuō)明。城鎮(zhèn)化水平和農(nóng)民綜合素質(zhì)對(duì)其彈性系數(shù)為負(fù)值，這是出乎作者預(yù)料的，可能單純的因?yàn)?013年的數(shù)據(jù)導(dǎo)致，但是物價(jià)的波動(dòng)，尤其近幾年商品價(jià)格的上揚(yáng)抵消了部分糧食價(jià)格上漲以及務(wù)工工資上漲對(duì)收入的拉動(dòng)作用。對(duì)于17個(gè)市農(nóng)民增收的影響因素的貢獻(xiàn)率排序?yàn)橛行Ч喔让娣e>農(nóng)用化肥施用量>農(nóng)作物播種面積>糧食總產(chǎn)量>基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)>醫(yī)療水平>財(cái)政支農(nóng)水平>工業(yè)化水平>單位面積耕地機(jī)械總動(dòng)力>城鎮(zhèn)化水平>農(nóng)民綜合素質(zhì)>居民消費(fèi)指數(shù)。

排在前4位的主要是有效灌溉面積、農(nóng)用化肥施用量、農(nóng)作物播種面積、糧食總產(chǎn)量，說(shuō)明不斷提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益，提高農(nóng)地產(chǎn)出水平，走土地規(guī)模化經(jīng)營(yíng)，用地集約化，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化道路的正確性，這同時(shí)也說(shuō)明現(xiàn)在農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)中家庭經(jīng)營(yíng)性收入仍占有重要性地位。

表8 各市影響農(nóng)民收入因素的得分

四、結(jié)論

綜上，以山東省17個(gè)市的農(nóng)民增收影響因素分析說(shuō)明，本地區(qū)農(nóng)民增收是生產(chǎn)力、經(jīng)濟(jì)發(fā)展力、資源力、社會(huì)支持力四類因素共同作用的結(jié)果。在目前研究階段，生產(chǎn)力的發(fā)展以推動(dòng)工業(yè)化進(jìn)程、加快城鄉(xiāng)統(tǒng)籌步伐和提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的方式促進(jìn)農(nóng)民收入增加，是影響農(nóng)民增收質(zhì)與量的外在核心因素。當(dāng)前，城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)民綜合素質(zhì)居民消費(fèi)指數(shù)因素，其作用尚未有效發(fā)揮，為農(nóng)民收入的進(jìn)一步增長(zhǎng)提供了空間。

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2015-11-25

東北林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱,150040

于振偉(1966- )，男，博士，東北林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師,主要研究領(lǐng)域：農(nóng)業(yè)企業(yè)管理。

F323.8

A

1008-8091(2016)01-0048-05