2000-2016年長沙市農(nóng)民收入增長影響因素分析

李強(qiáng)

【摘? 要】農(nóng)村是一個巨大的市場，但農(nóng)民的收入總體較低，消費能力低下影響到社會經(jīng)濟(jì)潛力的充分發(fā)揮。論文搜集2000-2016年長沙市農(nóng)民收入的各項相關(guān)數(shù)據(jù)，歸納可能影響該市農(nóng)民增收的因素，并對各影響因素進(jìn)行回歸分析，在此基礎(chǔ)上對其重要性進(jìn)行排序并試圖解釋內(nèi)在原因。

【Abstract】Rural areas are huge markets， but the income of farmers is generally low， and the low consumption power affects the full development of social and economic potential. This paper collects various data on farmers' income in Changsha City from 2000 to 2016， summarizes the factors that may affect the increase of farmers' income in the city， and conducts regression analysis on each influencing factor. On this basis， it ranks their importance and tries to explain the internal reasons.

【關(guān)鍵詞】長沙市;農(nóng)民收入;回歸分析

【Keywords】Changsha City; farmers' income; regression analysis

【中圖分類號】F323.8? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2020）11-0108-02

1 研究背景

農(nóng)民增收是促進(jìn)農(nóng)業(yè)規(guī)模發(fā)展、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)繁榮興旺、農(nóng)民生活水平提升的關(guān)鍵，全面建成小康社會最艱難最沉重的任務(wù)在農(nóng)村，最大的機(jī)遇和發(fā)展動力也在農(nóng)村，研究保障農(nóng)民收入增長的對策，對于新型農(nóng)村建設(shè)和全國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。根據(jù)《長沙市統(tǒng)計年鑒》，長沙市鄉(xiāng)村居民的人均純收入從1997年的2037元到2016年的11930元，增加了5.9倍。從2002到2011年，家庭經(jīng)營性收入大幅度下降，而在2013年之后，家庭經(jīng)營性收入又有所提升。與此同時，工資性收入所占百分比迅速增多，逐漸成為農(nóng)村家庭增加收入的主要途徑。農(nóng)民純收入當(dāng)中，農(nóng)業(yè)收入占比愈來愈小，非農(nóng)業(yè)性收入地位日益突出。

2 指標(biāo)選取

本文選擇農(nóng)村家庭人均純收入（即表1中的Y，單位元）為因變量，用多元回歸分析方法分析第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（X1，億元）、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（X2，億元）、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（X3，億元）、城鎮(zhèn)化率（X4，百分比）、固定資產(chǎn)投資額（X5，億元）、第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)者人數(shù)（X6，萬人）、本市糧食產(chǎn)量（X7，萬噸）、農(nóng)業(yè)貸款額（X8，億元）、農(nóng)作物播種面積（X9，千公頃）、農(nóng)林水事務(wù)支出（X10，萬元）10個因素的影響程度。

3 數(shù)據(jù)分析

第一步，全部10個自變量都參與，采用逐步回歸的方法，所余變量為第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值。

根據(jù)表3的模型匯總，第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.573;標(biāo)準(zhǔn)估計的誤差約為5969;第一、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值同時進(jìn)行回歸時，復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.739，更接近1，說明模型擬合度更好。

由表4可知，Sig.值小于0.01，即在99%的顯著性水平下顯著，F(xiàn)檢驗通過。

回歸方程：Y=-4.4X1+5.9X2，第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值每增加1億，農(nóng)民人均純收入減少4.4元。第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值每增加1億，農(nóng)民人均純收入增加5.9元。

第二步，除掉三大產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的變量繼續(xù)回歸（表略），所余變量為第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員，復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.569，判定系數(shù)為0.569。Sig.值小于0.01，F(xiàn)檢驗通過。回歸方程：Y=-790X6+104555，即第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員每增加1萬人，農(nóng)民人均收入減少790元。這部分解釋了第一步回歸的結(jié)果，第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的增加，部分因素是靠增加從業(yè)人員，這樣會導(dǎo)致更多的人務(wù)農(nóng)，減少農(nóng)民人均純收入。

第三步，除掉第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員繼續(xù)回歸，所余變量為城鎮(zhèn)化率，復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.541，判定系數(shù)為0.51。Sig.值小于0.01，F(xiàn)檢驗通過。回歸方程：Y=598.4X4-23230.618，即城鎮(zhèn)化率每提高1個百分點，農(nóng)民人均純收入提高598.4元。

第四步，除去城鎮(zhèn)化率繼續(xù)回歸，所余變量為固定資產(chǎn)投資額，復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.537，判定系數(shù)為0.51。Sig.值小于0.01，F(xiàn)檢驗通過?；貧w方程：Y=3X5+5150.735，即固定資產(chǎn)投資每增加1億元，農(nóng)民人均純收入上升3元。

第五步，除去固定資產(chǎn)投資繼續(xù)回歸，所余變量為農(nóng)林水事務(wù)財政支出，復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.484，判定系數(shù)為0.45。Sig.值小于0.01，F(xiàn)檢驗通過?；貧w方程：Y=283X10+4063.6，即農(nóng)林水事務(wù)財政支出每增加1億元，農(nóng)民人均純收入會增加283元。

第六步，除去農(nóng)林水事務(wù)財政支出繼續(xù)回歸，所余變量為農(nóng)作物播種面積，復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.398，判定系數(shù)為0.358。Sig.值小于0.01，F(xiàn)檢驗通過?；貧w方程：Y=370X9-84065.228，即農(nóng)作物播種面積每增加1000公頃，農(nóng)民人均純收入上升370元。

第七步，除去農(nóng)作物播種面積繼續(xù)回歸，結(jié)果糧食產(chǎn)量和農(nóng)業(yè)貸款這兩個變量直接淘汰。

4 結(jié)論

綜合前述逐步回歸結(jié)果可知，本文所選取的諸變量，其重要性依次是：第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員（負(fù)作用），城鎮(zhèn)化率，固定資產(chǎn)投資，農(nóng)林水事務(wù)財政支出，農(nóng)作物播種面積。而糧食產(chǎn)量和農(nóng)業(yè)貸款對農(nóng)民人均純收入的變化則幾乎沒有解釋力。前面的變量部分包含了后面變量的信息。

第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的增加，很大程度上依賴從業(yè)人員從第一產(chǎn)業(yè)向第二產(chǎn)業(yè)流動，導(dǎo)致第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員持續(xù)減少，甚至導(dǎo)致第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值有所下降，同時城鎮(zhèn)化率不斷提高。這一層次的變量才是農(nóng)民人均純收入增加的主要背景。另外，在政府層面，固定資產(chǎn)投資、農(nóng)林水事務(wù)財政支出也起了相當(dāng)作用，農(nóng)作物播種面積的擴(kuò)大也有利于農(nóng)民增收。不過越到后面的回歸方程，擬合度越差，其解釋力也就越弱。