陳錦揚(yáng)

（?？谑形h校，海南 海口 570100）

十四五期間，國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨著“三期疊加”的壓力，建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化強(qiáng)國(guó)，農(nóng)村是不可缺失的一環(huán)。但是，都市圈的快速發(fā)展讓農(nóng)村的資源持續(xù)向城市輸送，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展與農(nóng)民收入成為黨和政府關(guān)注的重點(diǎn)。在建設(shè)全國(guó)統(tǒng)一大市場(chǎng)背景下，農(nóng)村成為了極具潛力的市場(chǎng)。受國(guó)際糧食短缺影響，國(guó)內(nèi)土地承包現(xiàn)象增多，糧食種植規(guī)?；厔?shì)明顯。國(guó)家對(duì)農(nóng)村的扶持政策頻出，激發(fā)了農(nóng)村市場(chǎng)的活力和潛力。

本文以進(jìn)賢縣為研究對(duì)象，運(yùn)用實(shí)地考察、層次隨機(jī)抽樣法選取樣本。線上收取19個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)樣本570份，采用有效數(shù)據(jù)453份進(jìn)行多水平模型分析。通過(guò)SPSS軟件對(duì)進(jìn)賢縣各個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)企業(yè)、人均文化程度、收入渠道等數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，探索影響農(nóng)民收入的鄉(xiāng)鎮(zhèn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)因素。

1 進(jìn)賢縣經(jīng)濟(jì)宏觀發(fā)展數(shù)據(jù)現(xiàn)狀

進(jìn)賢縣2021年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值1226055萬(wàn)元，農(nóng)業(yè)增加值746226萬(wàn)元。農(nóng)村居民可支配收入逐年遞增，如圖1所示。

圖1 數(shù)據(jù)來(lái)源：筆者整理進(jìn)賢縣統(tǒng)計(jì)局公布數(shù)據(jù)

縣域內(nèi)水稻2021年總產(chǎn)量460692噸，比2020年增長(zhǎng)1.67 %?？h域內(nèi)工業(yè)企業(yè)223 個(gè)，總產(chǎn)值4203262 萬(wàn)元。建筑類企業(yè)60個(gè)，工業(yè)增加值28.37億元。

土地流轉(zhuǎn)方面，規(guī)?；?jīng)營(yíng)趨勢(shì)明顯，但是土地集中連片較少，阻礙了規(guī)?；?jīng)營(yíng)。以李渡鎮(zhèn)為例，只有一些致富帶頭人、農(nóng)業(yè)企業(yè)承包了一些土地，實(shí)施規(guī)?；?jīng)營(yíng)，大部分的土地還是在農(nóng)民自己手里，收益不高。部分村小農(nóng)思想嚴(yán)重，土地流轉(zhuǎn)率不高，下轄21個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)只有李渡、溫圳、文港3個(gè)一級(jí)經(jīng)濟(jì)重鎮(zhèn)，產(chǎn)業(yè)分布不均衡，各個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的發(fā)展和農(nóng)民收入呈現(xiàn)出一定的差異。像池溪鄉(xiāng)，打造了脯辣椒品牌；文港鎮(zhèn)具有完整的毛筆產(chǎn)業(yè)鏈，該鎮(zhèn)的物流、金融交易和線下皮毛等交易發(fā)達(dá)；民和鎮(zhèn)作為縣域經(jīng)濟(jì)重鎮(zhèn)，有著豐富的人力資源、教學(xué)資源、工業(yè)資源。各個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的發(fā)展都有自己的特色，農(nóng)民收入渠道多樣化，各鄉(xiāng)鎮(zhèn)發(fā)展水平具有異質(zhì)性。

2 構(gòu)建兩水平數(shù)據(jù)模型及實(shí)證分析

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源和變量

本文用SPSS“混合模型”構(gòu)建兩水平層次數(shù)據(jù)模型。通過(guò)實(shí)地調(diào)研、隨機(jī)抽樣等方法收集一手問(wèn)卷數(shù)據(jù)為研究對(duì)象。該數(shù)據(jù)以453個(gè)村民作為level1，分別隸屬于19個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)：一級(jí)鄉(xiāng)鎮(zhèn)中有李渡鎮(zhèn)、文港鎮(zhèn)、溫圳鎮(zhèn)；二級(jí)鄉(xiāng)鎮(zhèn)中有民和鎮(zhèn)、梅莊鎮(zhèn)、張公鎮(zhèn)、羅溪鎮(zhèn)、架橋鎮(zhèn)、前坊鎮(zhèn)；三級(jí)鄉(xiāng)鎮(zhèn)中有二塘鄉(xiāng)、鐘陵鄉(xiāng)、池溪鄉(xiāng)、南臺(tái)鄉(xiāng)、三陽(yáng)集鄉(xiāng)、下埠集鄉(xiāng)、衙前鄉(xiāng)、白圩鄉(xiāng)、長(zhǎng)山晏鄉(xiāng)、泉嶺鄉(xiāng)。在一水平上，我們通過(guò)模型分析與檢驗(yàn)選定的指標(biāo)有：X1代表農(nóng)民除務(wù)農(nóng)外增加收入的渠道；X2代表村民所處的文化環(huán)境；X3代表是否采用高科技進(jìn)行農(nóng)業(yè)作業(yè)。

在二水平上，針對(duì)19個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)不同情況，我們?cè)O(shè)定了3個(gè)二水平變量：W1代表鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)數(shù)量；W2代表金融點(diǎn)位數(shù)；W3代表鄉(xiāng)鎮(zhèn)經(jīng)濟(jì)等級(jí)類型。詳情如表1所示。

表1 變量的定義與賦值

2.2 兩水平logistic模型的適用性

以Y為因變量構(gòu)建兩水平logistic的空模型，利用SPSS混合線性模型對(duì)兩級(jí)水平變量進(jìn)行帶截距空模型協(xié)方差參數(shù)估算，截距估算以level2鄉(xiāng)鎮(zhèn)分類變量為主題，結(jié)果如表2所示：

表2 協(xié)方差參數(shù)估算值a

固定效應(yīng)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示：r00＝3.499843（0.252225），t檢驗(yàn)13.876，P＜0.05. F檢驗(yàn)為192.539，-2likelihood值 為1722.805，AIC為1726.850，AICC為1726.877，CAIC為1737.077，BIC1735.077，信息準(zhǔn)則為越小越好。Var(eij)＝σ2

e0＝3.392，Var(u0j)＝σ2u0＝1.06?？梢酝瞥鼋M內(nèi)相關(guān)系數(shù)相關(guān)系數(shù)值為：表明約有30.95%的總變異是研究對(duì)象農(nóng)民間的異質(zhì)性引起的。

2.3 構(gòu)建有條件一水平變量的模型分析

通過(guò)上面固定效應(yīng)檢驗(yàn)，可以看出空模型截距在農(nóng)民間存在明顯差異。考慮在第一層公式（1）中加入一水平變量，得到如下的兩水平模型:

從表3中我們可以得到以下結(jié)論：模型固定效應(yīng)部分協(xié)方差均為正數(shù)，因此X1、X2、X3對(duì)農(nóng)民月均收入存在正相關(guān)性，有條件的一水平模型的-2ln（likelihood）顯著小于無(wú)條件空模型的值，說(shuō)明模型得到顯著的改善。F檢驗(yàn)為188.9，P＜0.05，因此農(nóng)民收入與這3個(gè)變量顯著相關(guān)，說(shuō)明農(nóng)民自主創(chuàng)業(yè)給農(nóng)民月收入帶來(lái)的影響最大，建筑業(yè)打工帶來(lái)的收入影響會(huì)比在醫(yī)療行業(yè)打工帶來(lái)的月均收入更大。X2的協(xié)方差系數(shù)0.35，存在幫帶營(yíng)商環(huán)境下的農(nóng)民收入在一定程度上會(huì)比崇學(xué)、家風(fēng)家訓(xùn)的月均收入要高。X3是科技變量，說(shuō)明科技“金扁擔(dān)”[1]在農(nóng)民增收方面有顯著影響。

表3 協(xié)方差參數(shù)估算值a

2.4 多變量二水平模型的建立和結(jié)果

將（6）帶入（5），得到兩水平回歸模型：yij＝α0j+β1

X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+r1W1+r2W2+r3W3+u0j（7）[2]

從表4可以看出W1在5%的置信水平下并不顯著，但在10%的置信水平下顯著，符合國(guó)家近兩年基礎(chǔ)建設(shè)扶持政策，故模型保留討論。該模型與有條件一水平變量相比，相對(duì)應(yīng)的-2ln（likelihood）顯著減少，模型進(jìn)一步改善。W2、W3的P值非常顯著，說(shuō)明鄉(xiāng)鎮(zhèn)的金融點(diǎn)位服務(wù)數(shù)量和鄉(xiāng)鎮(zhèn)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力等級(jí)對(duì)農(nóng)民的收入也存在顯著影響。

表4 協(xié)方差參數(shù)估算值a

3 結(jié)果分析

3.1 一水平農(nóng)民自身因素影響分析

利用SPSS軟件對(duì)570份問(wèn)卷進(jìn)行農(nóng)民自身變量數(shù)據(jù)相關(guān)性檢驗(yàn)，因變量Y與X1、X2、X3變量相關(guān)性顯著，這是上面兩水平模型一水平變量選擇的依據(jù)。X4變量是農(nóng)民的年紀(jì)數(shù)值性變量，隨機(jī)抽取的樣本中有360個(gè)樣本在45歲之上。18～25歲農(nóng)民僅有14個(gè)樣本，26～35歲農(nóng)民僅有52位。根據(jù)實(shí)地訪談問(wèn)卷反饋的數(shù)據(jù)顯示，農(nóng)村外出年輕人（包含大學(xué)生）返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的人數(shù)極少，81.05%的行政村返鄉(xiāng)致富青年在5%以下，農(nóng)村農(nóng)民老齡化現(xiàn)象普遍，年輕人向城市匯聚。X5是農(nóng)民文化程度變量，高中以下樣本數(shù)460人，大專87人，本科以上僅有21人。X6是家庭人口數(shù)變量，4～5口人的家庭305個(gè)，6口人以上的家庭177個(gè)。

根據(jù)上述相關(guān)性表5顯著性檢驗(yàn)分析，發(fā)現(xiàn)X4農(nóng)民年齡與X5文化程度存在很顯著的負(fù)相關(guān)性，年紀(jì)越大的農(nóng)民文化程度越低。X4與X2、X3變量成顯著性反比，說(shuō)明年齡高的農(nóng)民周邊崇商氛圍會(huì)較低，接觸高科技致富手段等信息會(huì)更少。X5與X6、X1成顯著反比，說(shuō)明文化程度高的農(nóng)民會(huì)減少小孩的養(yǎng)育數(shù)量，參與建筑業(yè)、醫(yī)療器械等進(jìn)行打工的概率會(huì)減少；X5與X2成顯著正比，說(shuō)明文化程度高的農(nóng)民會(huì)接觸更多經(jīng)商的信息。在收到的570份調(diào)查問(wèn)卷中，自主創(chuàng)業(yè)223份，其中學(xué)歷高中及以上的314人中，有140人自主創(chuàng)業(yè)，占比44.6%；而初中及以下樣本256人，自主創(chuàng)業(yè)占比僅有33.6%?？傮w來(lái)看，如果農(nóng)民生活周邊存在崇商的氛圍，其自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)商概率會(huì)更大。根據(jù)19個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)據(jù)分析，年收入在50萬(wàn)以上的，大都為當(dāng)?shù)刂髽I(yè)家，種糧大戶大都是當(dāng)?shù)刂赂粠ь^人和外地人，小規(guī)模種植帶來(lái)的收入對(duì)農(nóng)民收益提高不大，這是由于國(guó)家補(bǔ)貼主要傾向于大規(guī)模種植的種糧大戶。該縣良田無(wú)法大規(guī)模連片，主要是因?yàn)榍鹆甑貛Ф?。在養(yǎng)殖方面，小龍蝦、甲魚成為農(nóng)民創(chuàng)業(yè)養(yǎng)殖風(fēng)向標(biāo)，關(guān)鍵在于受夜宵消費(fèi)偏好影響，小龍蝦產(chǎn)業(yè)前景良好。

表5 相關(guān)性

3.2 二水平鄉(xiāng)鎮(zhèn)因素影響分析

通過(guò)表6的相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)W1工業(yè)企業(yè)數(shù)變量在相關(guān)性檢驗(yàn)中不顯著。通過(guò)構(gòu)建多水平模型分析，剔除模型共振后代入二水平變量，得到10%置信區(qū)間下顯著結(jié)果。說(shuō)明二水平模型在分析農(nóng)村嵌套數(shù)據(jù)的優(yōu)越性。根據(jù)兩水平模型的回歸數(shù)據(jù)分析，農(nóng)民收入與工業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展正相關(guān)，結(jié)果與社會(huì)發(fā)展趨勢(shì)相吻合。2022年政府工作報(bào)告指出，今年擬安排地方政府債券3.65萬(wàn)億元，支持國(guó)家基礎(chǔ)建設(shè)，各地政府基礎(chǔ)建設(shè)項(xiàng)目不停地招工，農(nóng)民可以在家門口工作。在建筑行業(yè)工作收入較高，按天發(fā)放工資，根據(jù)工作量的不同標(biāo)準(zhǔn)發(fā)放的工資也不同，一天按工作強(qiáng)度工資為200～400元。國(guó)家基礎(chǔ)建設(shè)投入的增加，拓寬了農(nóng)民就業(yè)渠道，促進(jìn)農(nóng)民增收。W3鄉(xiāng)鎮(zhèn)經(jīng)濟(jì)等級(jí)，也在二水平層面反映出當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)力對(duì)農(nóng)民收入增加起到一定的促進(jìn)作用，提供高收入渠道的機(jī)會(huì)也會(huì)增多。W2金融服務(wù)業(yè)發(fā)達(dá)對(duì)農(nóng)民創(chuàng)收相關(guān)性顯著，相關(guān)性雙尾檢驗(yàn)P值非常顯著。說(shuō)明金融服務(wù)業(yè)對(duì)農(nóng)民增收起到間接促進(jìn)作用。2020年3月，央行發(fā)布《關(guān)于做好2022年金融支持全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興重點(diǎn)工作的意見(jiàn)（銀發(fā)﹝2022﹞74號(hào)）》，指出要加強(qiáng)糧食及重要農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)金融支持，加強(qiáng)重要農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)加工、倉(cāng)儲(chǔ)保險(xiǎn)、冷鏈物流設(shè)施融資需求。民和鎮(zhèn)御坊村委會(huì)就在今年建設(shè)了200平方米的冷庫(kù)倉(cāng)儲(chǔ)，供蔬菜水果交易使用。此外，農(nóng)民思想小資化，自主創(chuàng)業(yè)傾向明顯，在文港、李渡、溫圳等金融網(wǎng)點(diǎn)多的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，自主創(chuàng)業(yè)的群體也多。在數(shù)字鄉(xiāng)村、教育醫(yī)療養(yǎng)老等方面，國(guó)家也相應(yīng)加大金融支持力度，確?！笆奈濉逼陂g農(nóng)村平穩(wěn)發(fā)展。

表6 相關(guān)性

4 結(jié)論

本文利用SPSS軟件對(duì)進(jìn)賢縣19個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行兩水平模型分析。結(jié)果表明：農(nóng)民收入與鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)有顯著相關(guān)性，建筑業(yè)發(fā)展對(duì)增加農(nóng)民收入作用最大。國(guó)家面臨經(jīng)濟(jì)“三期疊加”復(fù)雜形勢(shì)，需要確保基礎(chǔ)建設(shè)工程項(xiàng)目資源均衡分配。丘陵地帶農(nóng)田不能規(guī)?；a(chǎn)，可以考慮種養(yǎng)結(jié)合，養(yǎng)殖小龍蝦、泥鰍、黃鱔、甲魚等農(nóng)副產(chǎn)品。有條件的村鎮(zhèn)，要加大土地承包流轉(zhuǎn)力度，用高科技手段促進(jìn)增產(chǎn)增收。農(nóng)業(yè)金融方面，要加強(qiáng)農(nóng)民自主創(chuàng)業(yè)信貸產(chǎn)品創(chuàng)新，在保證資金流動(dòng)安全的基礎(chǔ)上，加大對(duì)農(nóng)民創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)扶持力度。總之，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中工業(yè)對(duì)農(nóng)民收入作用最顯著，可以通過(guò)優(yōu)化鄉(xiāng)鎮(zhèn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，大力發(fā)展鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，配套金融服務(wù)支持，增加農(nóng)民收入。