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      精準(zhǔn)扶貧形勢下廣西農(nóng)村居民收入影響因素分析

      2019-01-02 01:37沈承放,莫達(dá)隆
      山西農(nóng)經(jīng) 2019年21期
      關(guān)鍵詞:農(nóng)民收入回歸分析精準(zhǔn)扶貧

      沈承放,莫達(dá)隆

      摘 要:精準(zhǔn)扶貧政策實(shí)施的首要任務(wù)是精準(zhǔn)識別農(nóng)村居民的生活現(xiàn)狀及其致貧原因。分析了廣西農(nóng)村居民收入的增長趨勢,運(yùn)用回歸分析法找出廣西農(nóng)村居民收入的影響因素,以作為精確幫扶的參考。

      關(guān)鍵詞:精準(zhǔn)扶貧;農(nóng)民收入;回歸分析

      文章編號:1004-7026(2019)21-0025-02 ? ? ? ? 中國圖書分類號:F328 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

      1 ?研究背景

      在精準(zhǔn)扶貧形勢下,需要對不同區(qū)域環(huán)境、不同貧困狀況的農(nóng)戶進(jìn)行精準(zhǔn)識別,找出其貧困的主要原因,然后針對貧困原因采取相應(yīng)的治貧方法[1-3]。貧困原因的精準(zhǔn)識別是精準(zhǔn)扶貧的首要任務(wù)。貧困主要表現(xiàn)為收入水平低下,貧困原因可以轉(zhuǎn)為收入低下的原因。因此,研究農(nóng)村居民收入的影響因素是至關(guān)重要的。以廣西為例,首先對廣西農(nóng)村居民收入增長趨勢進(jìn)行分析,然后運(yùn)用多元線性回歸分析法,找出影響廣西農(nóng)民收入的主要原因。

      2 ?收入增長趨勢分析

      2012年之前農(nóng)村居民收入指標(biāo)為居民人均純收入,2012年之后農(nóng)村居民收入指標(biāo)為人均可支配收入[4]。因此,選取2000—2012年廣西農(nóng)村居民人均純收入數(shù)據(jù),以及2013—2017年廣西農(nóng)村居民人均可支配收入數(shù)據(jù),作為研究數(shù)據(jù)。

      縱觀2002—2017年廣西農(nóng)村居民收入數(shù)據(jù),農(nóng)村居民收入水平已經(jīng)從2000年的1 864元,增長到2017年的11 325元,從整體上看呈現(xiàn)逐年增長態(tài)勢。2000—2003年呈現(xiàn)穩(wěn)定趨勢,但2003年相比于2002年略有下降;2004—2009年呈現(xiàn)出低速增長趨勢;2010—2017年呈現(xiàn)出速度較高的增長趨勢。由此可見,廣西農(nóng)村居民生活水平處于越來越好的態(tài)勢。

      3 ?農(nóng)村居民收入影響因素分析

      3.1 ?變量選擇

      根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)的可獲取性[5-11],選取1985—2017年如下變量數(shù)據(jù):①農(nóng)村居民收入水平;②表示產(chǎn)業(yè)水平的第一、二、三產(chǎn)業(yè)總值;③表示農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積、農(nóng)用化肥施用折純量;④表示通信情況的郵電業(yè)務(wù)總量;⑤表示財(cái)政支出的地方財(cái)政一般預(yù)算支出;⑥表示自然災(zāi)害的受災(zāi)面積;⑦農(nóng)村家庭恩格爾系數(shù)。

      3.2 ?多元線性回歸分析

      多元線性回歸分析主要是研究一種現(xiàn)象與多個(gè)因素之間的聯(lián)系情況,以多個(gè)因素之間的最優(yōu)組合共同估計(jì)這一現(xiàn)象的水平。

      3.2.1 ?回歸模型

      假設(shè)收入水平為y;相關(guān)變量為xi,其中i=1,2…,n;β0,β1…βn為n+1個(gè)未知參數(shù)。則回歸方程如下。

      y=β0+■βixi+?著 ? ? ? ? (1)

      采用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì),主要是通過最小誤差的平方和尋找最佳函數(shù)。

      求解參數(shù)矩陣公式如下。

      β'=(XTX)-1XTy=(?撞xixTi)-1(?撞xiyi) ? ? ?(2)

      3.2.2 ?多元線性回歸

      變量之間可能會(huì)出現(xiàn)異方差現(xiàn)象,因此要先將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,再采用多元線性回歸分析方法分析農(nóng)民收入的影響因素。

      (1)模型擬合。由表1可知,模型確定系數(shù)R為0.998,R2為0.996,調(diào)整后的R2為0.994,估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.764。說明該模型與數(shù)據(jù)的擬合度非常好,說明變量之間存在著較為緊密的線性關(guān)系。

      (2)回歸模型分析。在回歸分析之前,首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理,因此得到的回歸系數(shù)是標(biāo)準(zhǔn)化以后的結(jié)果。由表2可知,在10個(gè)影響因素中,第三產(chǎn)業(yè)總值與農(nóng)民收入水平的影響最強(qiáng)烈,標(biāo)準(zhǔn)化后的回歸系數(shù)為1.86,且其伴隨概率為0,說明第三產(chǎn)業(yè)總值與農(nóng)民收入水平呈現(xiàn)出較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。

      第二產(chǎn)業(yè)總值和第一產(chǎn)業(yè)總值對農(nóng)民收入水平也有著不小的影響,回歸系數(shù)分別為-0.909和0.662,伴隨概率分別為0.02和0.068。其中第二產(chǎn)業(yè)總值與收入水平呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,第一產(chǎn)業(yè)總值與收入呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,但其回歸系數(shù)是較為不顯著的。

      地方政府一般預(yù)算支出與農(nóng)民收入的相關(guān)系數(shù)也比較大,為-0.507,且呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系。從伴隨概率角度來看,地方政府一般預(yù)算支出的回歸系數(shù)是不顯著的。

      郵電業(yè)務(wù)總量的回歸系數(shù)是顯著的,回歸系數(shù)為-0.114,與收入呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。

      受災(zāi)面積、有效灌溉面積和農(nóng)村恩格爾系數(shù)的回歸系數(shù)則相對較小,分別為0.001、0.039和0.054,其回歸系數(shù)也是不顯著的。

      4 ?結(jié)論

      廣西農(nóng)村居民收入水平總體呈現(xiàn)出增長態(tài)勢。在進(jìn)行回歸分析的收入相關(guān)因素中:第三產(chǎn)業(yè)總值對收入水平影響最大,且為正相關(guān)關(guān)系;其次是第二產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值,與收入形成負(fù)相關(guān)關(guān)系;再次是第一產(chǎn)業(yè)和地方政府一般預(yù)算支出;其他因素對收入的影響則相對較小;影響最小的是受災(zāi)面積、有效灌溉面積和農(nóng)村恩格爾系數(shù)。因此,可以通過對第二、三產(chǎn)業(yè)的調(diào)整,來實(shí)現(xiàn)農(nóng)民增收的目的。

      參考文獻(xiàn):

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