王光耀，蘇武崢，羅萬云

(1.石河子大學(xué)，新疆石河子 832000；2.新疆農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與科技信息研究所，烏魯木齊 830091；3.蘭州大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，蘭州 730000)

0 引 言

【研究意義】新疆南疆三地州(喀什地區(qū)、和田地區(qū)和克孜勒蘇柯爾克孜自治州)分布著戈壁、沙漠和綠洲，為干旱、半干旱氣候，該區(qū)域經(jīng)濟落后、資源環(huán)境有限、生態(tài)環(huán)境脆弱。分析南疆三地州小農(nóng)戶家庭收入的影響因素，對提高小農(nóng)戶收入水平有實際意義?！厩叭搜芯窟M展】小農(nóng)戶家庭收入一般涵蓋土地經(jīng)營性收入、畜牧業(yè)收入、勞務(wù)收入、家庭經(jīng)營收入、財產(chǎn)性收入、財政轉(zhuǎn)移支付收入等方面內(nèi)容，龐麗媛等[1]運用面板數(shù)據(jù)模型分析發(fā)現(xiàn)，新疆南疆三地州居民人均收入受到上一期人均收入以及醫(yī)療、經(jīng)濟、教育、財政支持等因素的正向影響。宋玉蘭等[2]通過分位數(shù)回歸法分析了新疆南疆三地州農(nóng)民不同教育水平對其收入的影響，并提出完善連片特困地區(qū)教育結(jié)構(gòu)的問題。劉林等[3]使用分位數(shù)回歸等模型分析了南疆三地州農(nóng)戶收入差距的微觀基礎(chǔ)，認為人力資本、物質(zhì)資本和社會資本對該區(qū)域農(nóng)戶收入具有不同層次的顯著影響。譚靈芝等[4]分析了南疆地區(qū)居民代際收入流動性變化的影響因素，認為代際收入具有強烈的代際流動特征，且低收入家庭代際傳遞固化作用較明顯，父代受教育年限、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平等因素對流動性影響顯著。嚴斌劍等[5]分析了我國農(nóng)村居民收入的流動性，認為農(nóng)村居民家庭收入呈現(xiàn)波動的下降趨勢，段景輝等[6]基于2004年CGSS調(diào)查數(shù)據(jù)，運用分位數(shù)回歸建模，分析了農(nóng)村家庭收入的影響因素。姚先國等[7]認為家庭收入不是導(dǎo)致已婚婦女就業(yè)參與率下降的主要原因?！颈狙芯壳腥朦c】已有的研究文獻，主要從代際收入、上一期收入、政策支持、個體或者家庭特征的某些特征分析對家庭收入的影響，但是使用分位數(shù)回歸模型分析家庭特征綜合因素對家庭收入影響的文獻尚不多見，研究使用分位數(shù)回歸的方法分析家庭收入的影響因素。【擬解決的關(guān)鍵問題】通過座談會、問卷調(diào)查、實地調(diào)研以及文獻檢索方法獲取數(shù)據(jù)，采用分位數(shù)回歸建模方法，以南疆三地州小農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)為研究對象，分析小農(nóng)戶家庭收入的影響因素，為小農(nóng)戶家庭收入提升提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材 料

采用問卷調(diào)查、座談會與實地考察、官方網(wǎng)站文獻資料的搜集與整理等方式獲得資料與數(shù)據(jù)。調(diào)查時間為2018年6月15～27日和2018年8月13～25日，調(diào)查地點為新疆南疆三地州和田地區(qū)、喀什地區(qū)及克孜勒蘇柯爾克孜自治州農(nóng)村社區(qū)，兩次調(diào)查共獲得630份問卷，剔除無效問卷，有效問卷為580份，有效率92.06%，其中和田地區(qū)187份，喀什地區(qū)235份，克孜勒蘇柯爾克孜自治州158份。

1.2 方 法

1.2.1 樣本統(tǒng)計

在對調(diào)查的數(shù)據(jù)進行完整性、準確性審核的基礎(chǔ)上進行分組、匯總，使之條理化、系統(tǒng)化，并進行統(tǒng)計，其中部分指標(biāo)的賦值情況如下：性別方面，女=1，男=2；婚姻狀況方面，未婚=1，已婚=2，其他=3；學(xué)歷方面，未上學(xué)及小學(xué)=1，中學(xué)=2，高中(高職)=3，大專、本科=4，研究生及以上=5，通過統(tǒng)計，受訪者年齡均值為46.91歲，家庭總?cè)丝诰禐?.78，家庭耕地面積均值為14.39畝(1畝=667m2)。表1

表1 樣本基本統(tǒng)計描述
Table 1 Sample basic statistical description

指標(biāo)Index性別Gender年齡Age婚姻Marriage學(xué)歷Education家庭總?cè)丝赥otal family土地面積Land area平均值mean1.165 51746.910 341.981 0342.131 0344.775 86214.393 01中位數(shù)P5014722510標(biāo)準差sd0.371 96811.322 050.206 9241.0298 161.655 50419.946 97方差variance0.138 36128.188 80.042 8181.060 5212.740 694397.881 5變異系數(shù)cv0.319 1440.241 3550.104 4530.483 2470.346 641.385 879

(1)

(2)

(3)

所以，中位數(shù)回歸也被成為“最小絕對離差估計量(LAD)”。顯然，它比均值回歸(OLS)更不易受到極端值的影響，表現(xiàn)更穩(wěn)健。根據(jù)以上的分析，研究將小農(nóng)戶家庭收入作為被解釋變量，將影響小農(nóng)戶家庭收入的因素作為解釋變量，建立了以下分位數(shù)回歸模型：

(4)

參考段景輝等[6]各個指標(biāo)的計算方法，其中，y表示家庭收入的對數(shù)，為各個變量進行參數(shù)估計的第 個分位數(shù)的系數(shù)。

1.2.2 計算公式

家庭收入=家庭年總收入，根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)研究使用的家庭總收入包括：經(jīng)營性收入、工資收入、財產(chǎn)性收入和轉(zhuǎn)移收入，數(shù)據(jù)分析時發(fā)現(xiàn)存在極端值的情況，為了消除極端值影響，使用家庭收入的對數(shù)作為分析變量。

家庭人均耕地面積=家庭耕種的田地總面積∕家庭總?cè)藬?shù)。

家庭勞動力人數(shù)比例=家庭勞動力人數(shù)∕家庭總?cè)藬?shù)，其中，勞動力是指家庭中具有勞動能力且從事生產(chǎn)經(jīng)營活動的勞動力。

家庭勞動力平均受教育年限=受教育年限的總數(shù)∕家庭勞動力總數(shù)，其中受教育年限，文盲為0年，小學(xué)為6年，初中為9年，高職、高中為12年，大專為15年，本科為16年，研究生為19年。

家庭農(nóng)業(yè)機械化水平=家庭擁有的生產(chǎn)經(jīng)營活動需要的機械勞動工具和運輸工具數(shù)量∕家庭總?cè)藬?shù)。

家庭勞動力平均工作年限=勞動力工作年限總值∕家庭勞動力人數(shù)，其中，個人工作年限=(個人實際年齡-受教育年限-6)，對于受教育年限很短的，一般是工作年齡定為18歲，即實際年齡減去18年。

1.2.3 核密度表達式

選擇核密度估計 中的“局部加權(quán)散點光滑估計量”(Locally weighted scatterplot smoothing，簡記Lowess)對回歸關(guān)系進行分析，Lowess估計的優(yōu)點在于它使用可變帶寬(依數(shù)據(jù)的稠密程度而定)，對于極端值更加穩(wěn)健，而且緩解在兩端估計不準的邊界問題。

1.3 數(shù)據(jù)處理

將被解釋變量的OLS估計與“10%，25%，50%，75%，90%”的系數(shù)估值及標(biāo)準誤進行對比，運用stata14.0軟件，對樣本數(shù)據(jù)進行回歸估計。

2 結(jié)果與分析

2.1 回歸估計

模型回歸估計較為顯著，自變量均不同程度上影響因變量的變化，南疆小農(nóng)戶的家庭收入受到家庭人均耕地面積、家庭勞動力人數(shù)比例、勞動力受教育年限、勞動力平均工作年限、家庭農(nóng)業(yè)機械化水平等因素影響，但是影響的程度、方向及分位數(shù)大小具有顯著差異，需要做逐個分析。進一步驗證小農(nóng)戶收入的影響因素，在回歸檢驗的基礎(chǔ)上，制作了小農(nóng)戶收入的分位數(shù)回歸系數(shù)的變化趨勢圖，把分位數(shù)回歸系數(shù)隨著分位數(shù)的變化情形表現(xiàn)出來。表2，圖1

2.2 家庭人均耕地面積對家庭收入的影響

基于OLS回歸，在1%的顯著水平上對家庭收入具有正相關(guān)影響，家庭人均耕地面積的大小一定程度上影響了家庭的總收入。從分位數(shù)回歸系數(shù)來看，人均耕地面積對低收入者群體(10%段位)影響不顯著，對于中高位收入者群體(25%、50%、75%和90%段位)影響顯著，且均在1%的顯著水平上呈正相關(guān)影響，對于低收入人群來說，單純的增加土地的供給量并不能增加其收入，只有家庭收入達到一定的水平之后增加土地供給量才會帶來顯著的家庭增收；在南疆三地州進行土地經(jīng)營，只有在土地經(jīng)營規(guī)模達到一定規(guī)模之后，高收入農(nóng)戶才有動力增加土地投入，土地經(jīng)營收入才能產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)。從第一行第二列的小圖來看，隨著分位數(shù)的變化，家庭人均年耕地面積的分位數(shù)回歸系數(shù)呈現(xiàn)先下降后上升的變化，且在20%之后呈現(xiàn)正相關(guān)的影響。圖1

表2 新疆南疆三地州小農(nóng)戶收入的OLS估計與分位數(shù)回歸估計
Tab2 The OLS estimation and quantile regression estimation of the household income of small farmers in the three in southern Xinjiang

最小二乘法OLS10%分位數(shù)QR_1025%分位數(shù)QR_2550%分位數(shù)QR_5075%分位數(shù)QR_7590%分位數(shù)QR_90家庭人均耕地面積Per capita cultivated area0.011 7???-0.002 30.012 7???0.011 1???0.016 5???0.022 8???-0.002 14-0.006 06-0.002 56-0.002 1-0.002 24-0.002 64家庭勞動力人數(shù)比例Proportion of family labor force0.664??0.450.701??0.894???0.762??0.302-0.249-0.704-0.297-0.244-0.26-0.307家庭勞動力平均受教育年限Average education years of family labor force0.010 6-0.006 090.0110.036 0??0.039 4??0.029 7-0.018-0.050 9-0.021 5-0.017 6-0.018 8-0.022 2家庭勞動力平均工作年限Average working years of family labor force-0.020 6???-0.024 9-0.023 3??-0.015 5??-0.011 8?-0.014 3?-0.005 92-0.016 7-0.007 07-0.005 79-0.006 18-0.007 3家庭農(nóng)業(yè)機械化水平Mechanization level of family agriculture0.044 1-0.014 80.026 60.052 50.035 80.123??-0.036 1-0.102-0.043 1-0.035 4-0.037 7-0.044 5常數(shù)項cons12.87???12.09???12.34???12.50???13.12???13.78???-0.27-0.763-0.322-0.264-0.282-0.333樣本數(shù)N580580580580580580

注：括號內(nèi)為標(biāo)準誤，“*”、“**”、“***”分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平上顯著

圖1 新疆南疆三地州小農(nóng)戶收入影響因素的分位數(shù)回歸系數(shù)的變化
Fig.1 The variation of quantile regression coefficient of the influencing factors of the household income of small farmers in the three in southern Xinjiang

2.3 家庭勞動力人數(shù)比例對家庭收入的影響

基于OLS回歸，在5%的顯著水平上對家庭收入呈正向影響，且系數(shù)估計值為0.664，家庭勞動力的多少對于家庭收入有顯著的正向影響，且回歸估值高出其他因素很多，一方面在新疆南疆三地州農(nóng)業(yè)生產(chǎn)還處于粗放式的生產(chǎn)經(jīng)營模式狀態(tài)，農(nóng)戶家庭收入還主要依靠增加單位面積上人力投入增加產(chǎn)量進而增加收入，另一方面勞動力人口的增多可以獲得更多的土地，有更多的外出務(wù)工的比例，也會增加家庭的經(jīng)營性收入和工資類收入。從分位數(shù)回歸系數(shù)來看，家庭勞動力人數(shù)比例隨著分位數(shù)的增加(10%～90%)其回歸系數(shù)呈現(xiàn)先升后降的趨勢，且家庭勞動力人數(shù)比例對介于25%～75%段位的收入家庭影響顯著，家庭勞動力人數(shù)比例對于低收入家庭和高收入家庭影響相對比較小，而對于中間收入群體影響最大。從第一行第三列顯示的小圖來看，隨著分位數(shù)的變化，家庭勞動力人數(shù)比例的分位數(shù)回歸系數(shù)呈現(xiàn)先上升后下降的變化。圖1

2.4 家庭勞動力平均受教育年限對家庭收入的影響

基于OLS回歸，家庭勞動力平均受教育年限對家庭收入影響不顯著，從分位數(shù)回歸估計上看，家庭勞動力平均受教育年限只對中等收入群體(50%和75%兩個段位)影響顯著，在新疆南疆地區(qū)農(nóng)民的受教育程度對于低收入家庭群體的家庭收入并沒有明顯的相關(guān)性，在新疆南疆三地州，家庭收入方式以田間經(jīng)營和畜牧經(jīng)營為主，整體的生產(chǎn)方式還處于粗放式的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，低收入群體由于受教育的程度較低對這種低技術(shù)式的生產(chǎn)勞作方式依賴性更強，表現(xiàn)出低收入群體的家庭收入與家庭勞動力平均受教育年限相關(guān)關(guān)系不顯著，而中高收入群體會隨著受教育程度的提高一定程度上改變生產(chǎn)方式和勞作方式，表現(xiàn)出中高收入群體與家庭勞動力平均受教育年限有顯著正相關(guān)關(guān)系。圖1

2.5 家庭勞動力平均工作年限對家庭收入的影響

基于OLS回歸，在1%的顯著水平上呈負相關(guān)關(guān)系，其回歸系數(shù)為-0.020 6，從分位數(shù)回歸估計可以看出，家庭勞動力平均工作年限對除10%分位段之外家庭收入群體呈顯著負相關(guān)影響，研究對該回歸關(guān)系單獨做了分析估計，進一步印證了家庭勞動力平均工作年限對家庭收入的負相關(guān)關(guān)系。第二行第二列顯示的小圖來看，隨著分位數(shù)的變化分位數(shù)回歸系數(shù)呈現(xiàn)先下降后上升的變化，其各個分位數(shù)上的值均為負值，此圖基本印證了表2的分析趨勢。圖1，圖2

圖2 新疆南疆三地州小農(nóng)戶收入與工作年限的Lowess回歸
Fig.2 The Lowess of the small farmers income and working experience of rural residents in the three regions in southern Xinjiang

2.6 家庭農(nóng)業(yè)機械化水平對家庭收入的影響

基于OLS回歸，家庭農(nóng)業(yè)機械化水平與小農(nóng)戶家庭收入沒有顯著相關(guān)關(guān)系。從分位數(shù)回歸估計上看，家庭農(nóng)業(yè)機械化水平只對高收入群體家庭收入影響顯著，該變量對90%分位段收入家庭在5%顯著水平上影響顯著，回歸系數(shù)為0.123，即意味著農(nóng)業(yè)機械化水平對中低收入群體影響不顯著，只對部分高收入群體有顯著影響，南疆三地州小農(nóng)戶收入水平整體不高，投入生產(chǎn)資料的費用不高，相對來說農(nóng)業(yè)機械化使用的成本較高，農(nóng)業(yè)機械化使用效率不高，表現(xiàn)出農(nóng)業(yè)機械化水平對較低收入群體影響不顯著，只有生產(chǎn)規(guī)模達到較高程度后，隨著小農(nóng)戶收入的增加其購買和使用的農(nóng)用機械性能更優(yōu)越，生產(chǎn)效率更高，所以對低收入者影響沒有高收入者顯著；另一方面，家庭農(nóng)業(yè)機械化程度對于高收入群體影響最大，而對于低收入影響不顯著，這意味著低收入小農(nóng)戶不是現(xiàn)代機械的最佳受體。

3 討 論

基于分位數(shù)回歸，人均耕地面積對于中高位收入者群體影響顯著，且均在1%的顯著水平上呈正相關(guān)影響，基于OLS回歸，在1%的顯著水平上對家庭收入具有正向影響，說明家庭人均耕地面積的對南疆三地州小農(nóng)戶家庭收入具有正向影響作用，這一結(jié)論與李軍霞[9]針對甘肅省渭源市農(nóng)民家庭經(jīng)營收入的影響因素的分析具有相似性，家庭人均耕地面積是家庭收入的資源稟賦，在短時間內(nèi)具有穩(wěn)定性。

家庭勞動力人數(shù)比例對南疆三地州小農(nóng)戶家庭收入具有顯著正相關(guān)影響，尤其是對家庭收入處于中間段水平的家庭影響更明顯，且該系數(shù)的絕對值高于其他因素對家庭收入影響的回歸系數(shù)絕對值，說明勞動力數(shù)量越多，完成家庭生產(chǎn)經(jīng)營的效率越高，這一結(jié)論與李軍霞[9]、李燁[10]研究結(jié)論具有相似性，但是具有一定的差異性，該二位學(xué)者分析的是勞動力人數(shù)對工資性收入和非農(nóng)收入的影響，研究表明家庭勞動力人數(shù)對二者均具有顯著正向影響，針對家庭收入的不同分位點所作的估計分析，家庭勞動力數(shù)量對家庭收入處于中間段水平的家庭呈顯著正向影響。

家庭勞動力受教育年限以及家庭勞動力平均工作年限對家庭收入的影響與王小鵬等[11]的研究結(jié)論具有相似性，但分析的場景不同，著重分析在實施退牧還草后勞動力文化程度和工作經(jīng)驗對家庭收入的影響，實施該政策后，農(nóng)戶生計模式發(fā)生根本改變，受教育程度對家庭收入呈顯著正向影響，工作經(jīng)驗對家庭收入呈顯著負向影響，研究調(diào)查的對象生計模式一般沒有發(fā)生根本變化，而勞動力的工作平均年限依然對家庭收入呈現(xiàn)顯著負向影響，農(nóng)戶長時間積累的工作經(jīng)驗存在諸多不適應(yīng)農(nóng)村生產(chǎn)發(fā)展的需要。

家庭農(nóng)業(yè)機械化水平只對高收入群體家庭(90%分位段收入家庭)呈顯著正向影響，通過OLS回歸表明家庭農(nóng)業(yè)機械化水平與小農(nóng)戶家庭收入沒有顯著相關(guān)關(guān)系。這一結(jié)論與楊桃等[12]關(guān)于內(nèi)蒙古農(nóng)民收入影響因素的分析結(jié)論具有一定差異性，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機械化水平對農(nóng)村居民家庭人均純收入的貢獻率非常大，南疆三地州農(nóng)村農(nóng)業(yè)機械化水平尚低，沒有顯著影響各個收入水平的家庭收入，只對高收入家庭收入起到顯著的正向影響。

4 結(jié) 論

4.1 運用分位數(shù)回歸建模等方法對新疆南疆三地州580份問卷進行了分析，發(fā)現(xiàn)了各個影響因素在不同收入層次的家庭中所起的作用大小和方向各不相同。

4.2 基于OLS回歸，家庭人均耕地面積對家庭收入在1%的顯著水平上呈正相關(guān)關(guān)系，系數(shù)估值為0.011 7，從分位數(shù)回歸系數(shù)來看，人均耕地面積對于中高位收入者群體(25%、50%、75%和90%段位)影響顯著，且均在1%的顯著水平上呈正向影響，系數(shù)估值分別為0.012 7、0.011 1、0.016 5、0.022 8。

4.3 基于OLS回歸，家庭勞動力人數(shù)比例對家庭收入在5%的顯著水平上系數(shù)估值為0.664，從分位數(shù)回歸系數(shù)來看，家庭勞動力人數(shù)比例對介于25%～75%段位的收入家庭影響顯著，在5%的顯著水平上系數(shù)估值分別為0.701、0.894、0.762。

4.4 基于OLS回歸，家庭勞動力平均受教育年限對家庭收入影響不顯著，從分位數(shù)回歸估計上看，家庭勞動力平均受教育年限只對中等收入群體(50%和75%兩個段位)影響顯著，在5%的顯著水平上系數(shù)估值分別為0.036 0、0.039 4。

4.5 基于OLS回歸，家庭勞動力平均工作年限對家庭收入在1%的顯著水平上呈負相關(guān)關(guān)系，系數(shù)估值為-0.020 6，從分位數(shù)回歸估計可以看出，家庭勞動力平均工作年限對除10%分位段之外家庭收入群體呈顯著負向影響，系數(shù)估值分別為-0.023 3、-0.015 5、-0.011 8、-0.014 3。

4.6 基于OLS回歸，家庭農(nóng)業(yè)機械化水平與小農(nóng)戶家庭收入沒有顯著相關(guān)關(guān)系。從分位數(shù)回歸估計上看，家庭農(nóng)業(yè)機械化水平只對高收入群體家庭影響顯著，對90%分位段收入家庭在5%顯著水平上影響顯著，系數(shù)估值為0.123。

4.7 從OLS回歸上看，家庭人均年耕地面積，家庭勞動力人數(shù)比例對小農(nóng)戶家庭收入呈顯著的正向影響，家庭勞動力平均工作年限對小農(nóng)戶家庭收入呈顯著的負向影響，從分位數(shù)回歸估計上看，家庭人均年耕地面積對中高收入小農(nóng)戶家庭收入呈顯著正向影響，家庭勞動力人數(shù)比例和家庭勞動力平均受教育年限對中等收入小農(nóng)戶家庭收入呈顯著正向影響，家庭農(nóng)業(yè)機械化水平對高收入小農(nóng)戶家庭收入呈顯著正向影響，家庭勞動力平均工作年限對中高收入小農(nóng)戶家庭收入呈顯著負向影響。