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      我國農(nóng)民收入增長的影響因素研究

      2015-10-21 19:13:04馮穎黨夏寧
      安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2015年20期
      關(guān)鍵詞:增長農(nóng)民收入影響因素

      馮穎 黨夏寧

      摘要 根據(jù)1978~2013年我國社會經(jīng)濟時間序列數(shù)據(jù),建立了農(nóng)民收入增長的影響因素雙對數(shù)模型。結(jié)果表明,財政農(nóng)業(yè)支出、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口對農(nóng)民人均純收入有著顯著的負影響;農(nóng)作物播種面積、化肥施用量、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)以及時間參數(shù)對農(nóng)民人均純收入有著顯著的正向影響。為全面提高農(nóng)民收入,應(yīng)重視提高財政農(nóng)業(yè)支出效率,適度集中零散耕地尤其是農(nóng)村大量的撂荒耕地,走新型城鎮(zhèn)化道路,有序轉(zhuǎn)移農(nóng)村剩余勞動力。

      關(guān)鍵詞 農(nóng)民收入;增長;影響因素;雙對數(shù)模型

      中圖分類號 S-9 文獻標識碼 A 文章編號 0517-6611(2015)20-305-03

      Abstract This paper established the model between farmers income and its impacting factors with the time series data of 19782013 of China.It could be found, two factors of fiscal expenditure for agriculture and the first industry employment population significantly negative impacted on per capita net income of farmers; on the other side, four factors of crop planting area, chemical fertilizer amount, agricultural production price index and time parameters have an obviously positive impact on the per capita net income of farmers.To improve farmers income, the efficient of fiscal expenditure for agriculture, reasonable concentrating production way in rural especially a large number of abandoned plough, and a new urbanization way to orderly transfer of rural surplus labor force should be taken into account.

      Key words Farmers' income; Growth; Impacting factors; Double logarithmic model

      繼1982~1986年連續(xù)5年中央一號文件以“三農(nóng)”問題為主題后,2004~2015年又連續(xù)12年的中央一號文件聚焦“三農(nóng)”,可見“三農(nóng)”問題在我國社會工作中的重要地位,而農(nóng)民增收問題則是其中的重中之重。1978~2013年,我國農(nóng)村居民人均純收入提高了約66倍,呈現(xiàn)出持續(xù)增長的趨勢,但仍然低于城鎮(zhèn)居民收入的增速,城鄉(xiāng)差距較大,城鄉(xiāng)居民收入比平均為2.9,農(nóng)村居民的恩格爾系數(shù)也一直高于城鎮(zhèn)。農(nóng)民收入問題引發(fā)了一系列社會問題,降低了農(nóng)民作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體的積極性,加劇了糧食安全隱患,制約了農(nóng)村經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展,不利于全社會的穩(wěn)定和諧發(fā)展,農(nóng)民增收已成為我國各級政府農(nóng)業(yè)政策的首要目標。

      促進農(nóng)民收入增長,必須要分析農(nóng)民收入的影響因素,從而設(shè)計切實有效的政策路徑。王紅蕾研究發(fā)現(xiàn)非農(nóng)勞動力占鄉(xiāng)村勞動力的比重對農(nóng)民增收的影響最為顯著[1];蔡飛鳳等運用多元線性回歸模型從農(nóng)民收入4個構(gòu)成部分上選取了9個相關(guān)要素進行分析[2];楊申通過主成分分析確定農(nóng)民收入影響的主要因素[3];楊靜等采用逐步回歸對長春市農(nóng)民經(jīng)營性及工資性收入的影響因素進行了分析[4];呂玲麗等對廣西農(nóng)民收入的影響因素及增收貢獻進行了分析測算[5];姚麗虹等分析了影響廣東農(nóng)民純收入的因素[6];陳艷采用通徑分析法和生產(chǎn)函數(shù)法分別測算了農(nóng)民農(nóng)業(yè)收入及非農(nóng)收入的影響因素及程度[7];熊吉峰運用PLS回歸方法,對影響農(nóng)民增收的12個因素進行了分析[8];此外,羅東等[9]、吳振鵬等[10]、杜玉紅等[11]、蘇月霞等[12]就財政農(nóng)業(yè)支出對農(nóng)民收入的影響進行了分析。

      現(xiàn)實中,不同因素會引起農(nóng)民總收入中不同組成部分發(fā)生變化,致使農(nóng)民各收入組成部分之間呈現(xiàn)此消彼長的關(guān)系,要研究它們引起農(nóng)民總收入的變化情況,需要全面考慮農(nóng)民增收的影響因素進行綜合分析,從而設(shè)計有效的農(nóng)民增收政策路徑。綜上所述,筆者根據(jù)1978~2013年統(tǒng)計數(shù)據(jù),建立全面的農(nóng)民收入水平及其影響因素之間的計量模型,對影響農(nóng)民收入水平的因素進行綜合研究,以探尋有效的農(nóng)民增收路徑。

      1 指標選取、數(shù)據(jù)來源與研究方法

      1.1 指標選取

      農(nóng)民人均純收入按收入來源的性質(zhì),包括工資性收入、家庭經(jīng)營純收入、財產(chǎn)性收入和轉(zhuǎn)移性收入。經(jīng)營性收入主要是從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所得;工資性收入是從事非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所獲得的收入;財產(chǎn)性收入主要來源于家庭擁有的動產(chǎn)和不動產(chǎn)所獲得的收入;轉(zhuǎn)移性收入則與農(nóng)業(yè)補貼等相關(guān)。

      因此,以農(nóng)民人均純收入作為被解釋變量,分析其影響因素可知:農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所得取決于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入要素,農(nóng)業(yè)機械化對改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營條件、提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)水平有重大作用;化肥的施用可增強土壤肥力,適度施肥對提高糧食產(chǎn)量有重要的作用;農(nóng)作物播種面積直接影響農(nóng)業(yè)收益;農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)直接影響農(nóng)民經(jīng)營投入。以上4個要素均對農(nóng)民經(jīng)營性收入產(chǎn)生重大影響,因而選取農(nóng)業(yè)機械總動力、化肥施用量、農(nóng)作物播種面積、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)作為解釋變量。勞動力作為最基本的人力投入是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主體,不僅影響農(nóng)民的經(jīng)營性收入,剩余勞動力轉(zhuǎn)移還會影響農(nóng)民的工資性收入;城鎮(zhèn)化率可以間接測度其吸納農(nóng)村剩余勞動力的能力,從而也可以間接標度農(nóng)村外出務(wù)工人員的市場需求強度。因而,選取第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口、城鎮(zhèn)化率、第一產(chǎn)業(yè)占GDP比重作為解釋變量。財政農(nóng)業(yè)支出政策與農(nóng)民的工資性收入、家庭經(jīng)營收入與轉(zhuǎn)移性收入均具有密切的關(guān)系。我國政府一向重視農(nóng)業(yè)的發(fā)展,近年來也出臺了一系列措施,不斷加大財政支農(nóng)力度,因此將財政農(nóng)業(yè)支出納入模型。將農(nóng)村居民人均居住住房面積作為衡量農(nóng)民財產(chǎn)性收入的指標納入到農(nóng)民人均純收入影響因素模型。

      1.2 數(shù)據(jù)來源

      根據(jù)以上分析,采用上述指標1978~2013年的時間序列數(shù)據(jù)進行計量分析,其中第一產(chǎn)業(yè)占GDP比重、農(nóng)村居民人均居住房面積來源于《中國統(tǒng)計年鑒》,其他數(shù)據(jù)來自歷年《中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟年鑒》以及《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。農(nóng)民人均純收入剔除過通貨膨脹因素,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)是以1978年為基期的指數(shù),以保持數(shù)據(jù)的一致和穩(wěn)定。所收集到的相關(guān)變量數(shù)據(jù)見表1。

      1.3 模型設(shè)定

      根據(jù)已有文獻,采用傳統(tǒng)的雙對數(shù)形式來設(shè)定模型,對變量取對數(shù)不僅可以做到無量綱化,減少異方差,還具有明確的經(jīng)濟含義,即解釋變量變化1個百分點,導(dǎo)致被解釋變量變化的百分位數(shù)。模型表示如下:

      式中,α為各投入要素的產(chǎn)出彈性系數(shù);μ為隨機項;t為時間;Y表示農(nóng)民人均純收入;X1為財政農(nóng)業(yè)支出;X2為農(nóng)業(yè)機械動力;X3為化肥施用量;X4為農(nóng)作物播種面積;X5為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù);X6為農(nóng)村居民人均居住面積;X7為城鎮(zhèn)化率;X8為第一產(chǎn)業(yè)占GDP比重;X9為第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口。

      2 結(jié)果與分析

      由于時間序列數(shù)據(jù)可能具有自相關(guān),在簡單的OLS估計下可能會引起偽回歸問題,必須對數(shù)據(jù)進行相關(guān)檢驗。該研究采用小樣本模型下的杜賓檢驗,結(jié)果顯示,該研究所采取數(shù)據(jù)不存在一階序列相關(guān)。

      采用Stata12.0對模型進行估計,結(jié)果見表3。

      由表3可知,財政農(nóng)業(yè)支出(X1)對農(nóng)民人均收入影響顯著,但呈現(xiàn)負方向影響。意味著財政農(nóng)業(yè)支出并不是農(nóng)民增收的主要原因,財政農(nóng)業(yè)支出每提高1%,農(nóng)民人均純收入將會降低0.26個百分點。可能的解釋是,財政農(nóng)業(yè)支出規(guī)模已經(jīng)超過一定的拐點,呈現(xiàn)邊際效益遞減的情況,所支持的農(nóng)業(yè)款項并沒有產(chǎn)生預(yù)期的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的激勵作用。比如說,農(nóng)戶生產(chǎn)努力程度是為了達到一個目標產(chǎn)值,但過高的補貼使得較低的產(chǎn)出就能達到該目標??梢?,財政農(nóng)業(yè)支出改善農(nóng)業(yè)收入水平的作用,不在于一味擴大規(guī)模提高絕對金額,而在于提高財政農(nóng)業(yè)支出的效率。這樣,既可以提高整體財政支出效率,更能將其中的農(nóng)業(yè)支出作用發(fā)揮到最佳。

      化肥施用量(X3)對農(nóng)民人均收入呈現(xiàn)顯著的正向影響,即化肥施用量每提高1%,則農(nóng)民人均收入將會增長0.92個百分點。表明化肥的使用極大地提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)量,對農(nóng)民經(jīng)營性收入的增長起到促進作用。但在進一步的研究中要注意,化肥施用量的最佳狀態(tài),過度使用化肥不僅對農(nóng)民增收無益,還會帶來生態(tài)環(huán)境的危害。

      農(nóng)作物播種面積(X4)對農(nóng)民人均收入呈現(xiàn)顯著的正向影響,具體來說,農(nóng)作物播種面積每擴大1%,農(nóng)民人均收入將會增長2.69個百分點。農(nóng)民的直接經(jīng)營性收入與農(nóng)作物播種面積有極大的關(guān)系,2013年中央一號文件提出,鼓勵和支持承包土地向?qū)I(yè)大戶、家庭農(nóng)場、農(nóng)民合作社流轉(zhuǎn)。隨著一系列針對農(nóng)民工進城務(wù)工及其子女就學(xué)問題的政策出臺,大量農(nóng)民工選擇外出務(wù)工,致使農(nóng)村大片耕地撂荒,將小規(guī)模零散不連片以及撂荒土地進行一定程度的集中、整合,有利于形成農(nóng)業(yè)規(guī)?;C械化、集約化,進而促進農(nóng)民收入增長,且能保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)性,解決糧食安全問題。

      農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)(X5)對農(nóng)民人均收入呈現(xiàn)顯著的正向影響,具體來說,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)每提高1%,則農(nóng)民人均收入提高0.47個百分點。近年來,我國農(nóng)村普遍出現(xiàn)了“增產(chǎn)不增收”現(xiàn)象,通常來說,農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)資料價格的上漲,會帶來農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的增加,降低農(nóng)民收入。但從另一個角度來說,農(nóng)資價格上漲,農(nóng)民外出務(wù)工等工資性收入與進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的收益差距增大,使得農(nóng)民種植的積極性降低,理性農(nóng)民較多的選擇外出務(wù)工,從而最終增加了農(nóng)民總純收入。但必須引起重視的是,農(nóng)資價格的上漲必然會影響農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展,從一定程度上削弱國家支農(nóng)的政策效果。因此,梳理農(nóng)資價格、農(nóng)產(chǎn)品價格與農(nóng)戶收入之間存在的較為錯綜復(fù)雜的關(guān)系,對農(nóng)資價格進行監(jiān)控,維護農(nóng)民的生產(chǎn)積極性,保證糧食安全十分重要。

      第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口(X8)對農(nóng)民人均收入增長呈現(xiàn)顯著的負向影響,具體來說,第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口每提高1%,農(nóng)民人均收入將會降低0.91個百分點,意味著第一產(chǎn)業(yè)勞動力飽和且過剩,需要推進農(nóng)業(yè)剩余勞動力的轉(zhuǎn)移。這與現(xiàn)實相符合,農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移會帶來農(nóng)民收入的增長,主要在于促進其工資性收入提高。未來應(yīng)加大對農(nóng)業(yè)勞動力的職業(yè)技能培訓(xùn),有序轉(zhuǎn)移剩余農(nóng)業(yè)勞動力。

      時間參數(shù)對農(nóng)民人均收入增長呈現(xiàn)顯著的正向影響,隨著時間的推移,農(nóng)民收入在逐步改善。

      其他指標如農(nóng)業(yè)機械總動力(X2)、農(nóng)村居民人均居住面積(X6)、城鎮(zhèn)化率(%)以及第一產(chǎn)業(yè)占GDP比重(X8)對農(nóng)民人均收入的影響并不顯著。可能的原因在于,家庭承包責(zé)任下,我國耕地人均僅0.1 hm2,農(nóng)戶戶均土地經(jīng)營規(guī)模約0.6 hm2,遠遠達不到農(nóng)業(yè)規(guī)?;?jīng)營的門檻,而農(nóng)業(yè)機械的推廣較適用于集中大片平整連片的土地,小規(guī)模農(nóng)業(yè)生產(chǎn)下不利于使用農(nóng)業(yè)機械,農(nóng)業(yè)機械對現(xiàn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來的規(guī)模效益未能凸顯;農(nóng)村居民人均居住面積代表了農(nóng)民擁有的不動產(chǎn)情況,在模型中不顯著,可能的原因在于農(nóng)村住房較少用于租賃流轉(zhuǎn),即使賃租租金也非常低,且農(nóng)村住房的市場價值遠遠低于城市住房市場價值,未能對農(nóng)民的收入產(chǎn)生明顯的促進作用;1978~2013年,我國城市數(shù)量從193個增加到658個,建制鎮(zhèn)數(shù)量從2 173個增加到20 113個。京津冀、長江三角洲、珠江三角洲3大城市群,以2.8%的國土面積集聚了18%的人口,創(chuàng)造了36%的國內(nèi)生產(chǎn)總值。目前,我國東部地區(qū)常住人口城鎮(zhèn)化率達到62.2%,而中部、西部地區(qū)分布只有48.5%、44.8%,地區(qū)差異明顯。此外,城鎮(zhèn)化不應(yīng)只看農(nóng)業(yè)人口的轉(zhuǎn)移,還應(yīng)考察城鎮(zhèn)基本公共服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施、人口素質(zhì)是否能跟得上,有效的城鎮(zhèn)化方能對農(nóng)業(yè)收入彰顯正面效應(yīng)。

      3 結(jié)論與討論

      運用多元線性回歸方法建立農(nóng)民人均純收入的影響因素模型,根據(jù)1978~2013年時間序列數(shù)據(jù)進行分析,結(jié)果表明,財政農(nóng)業(yè)支出、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口對農(nóng)民人均純收入有著顯著的負影響,化肥施用量、農(nóng)作物播種面積、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)以及時間參數(shù)對農(nóng)民人均純收入有著顯著的正向影響。

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