从宏观和微观层面对于提高农民收入的实证分析.doc

从宏观和微观层面对于提高农民收入的实证分析胡晓晓（中央财经大学财政学院资产评估，2010210069）摘 要：本文首先建立了关于农民人均收入与财政支农支出、全国粮食总产量三变量的无约束性向量自回归模型，利用脉冲响应函数和方差分解方法分析财政的投入和粮食产量对农民收入冲击的传递效应，从而对农民收入增长的长期趋势进行初步探讨。然后本文又选择了农民人均收入与财政医疗卫生投入机构数、财政教育经费投入数这三个项目，进行了方差分解和脉冲响应方面的分析，进一步讨论了农民收入增长可以实现的方法。关键词：农民收入增长；AR（p）模型；脉冲响应函数；方差分解Abstract: This paper firstly established on farmers per capita income and expenditure, fiscal support for the national total grain output three variables without binding vector regression models, applies impulse response function and variance decomposition methods to analyze financial input and grain yield of farmers income shock transfer effect of the farmers income growth, thus the long-term trend for a preliminary discussion. Then, this paper also chose farmers per capita income and finance medical health investment institutions, number of financial education expenditure of the three projects, variance decomposition and impulse response analysis, further discusses the farmers income growth can realize method.Key words: The farmers income growth; VAR(p) model; Pulse response function; Variance analysis一、 引言随着全国经济的平稳快速发展，“三农”问题也显得尤为重要，成为近几年热议的问题，也是中央财政关心的重点。实现农民收入的增长，提高农民的生活水平，加快城乡一体化建设，也是经济建设中的一大难题。什么因素影响着农民收入，什么因素对农民收入的提高影响最大，这些也是近几年学者热衷探讨的问题，本文对此进行了探讨。为此，本文首先选取了1995-2008年的全国农民人均收入、财政支农支出、粮食总产量三个变量，先从协整分析出发，进行了单位根检验，通过协整分析考察三个变量之间是否存在着长期、稳定的均衡关系，之后建立误差修正模型进行检验，并利用脉冲响应函数和方差分解方法进行分析。然后选取了财政的卫生和教育方面的投入，进一步讨论了这两个因素对提高农民收入的影响，从而更全面的分析农民收入的影响因素。二、 对于影响农民收入因素的实证分析（一）模型和数据选择1、变量选择与数据处理本文所使用的数据为1995-2008年的年度数据，原始数据来源于中经网统计数据库.本文为了消除时间序列中存在的异方差现象，对变量进行对数变换，变换后不影响原序列的相关性。并且在本文中采用了农民人均收入取代全国农民总收入，消除了中国农民人口基数大的影响，使分析更加具有说服性。分别用LnPERSRt、LnZCt和LnLSt表示取自然对数后的实际农民人均收入、实际支农支出和实际粮食总产量。2、单位根检验首先进行时间序列的单位根检验,对原序列检验我们发现,全国的农民人均收入、财政支农支出和全国粮食总产量的ADF检验值均大于在5%显著性水平下的临界值，所以原序列为非平稳序列，进而对其一阶差分进行检验, 发现经过一阶差分后序列的ADF检验值均小于在5%显著性水平下的临界值,可见一阶差分后的序列是平稳的。因此，LnPERSRt、LnZCt和LnLSt三个序列都是一阶单整的, 满足协整关系的前提。ADF检验结果如下：表1 时间序列LnPERSRt、LnZCt、和LnLSt单位根检验序列检验类型（c，t，n）ADF值临界值(5%)结 论LnPERSRt（c，t，2）-1.34-3.57非平稳DLnPERSRt（c，0，2）-3.16-2.97平 稳LnZCt（c，t，2）-1.27-3.58非平稳DLnZCt（c，0，2）-4.15-2.97平 稳LnLSt（c，t，2）-1.06-3.57非平稳DLnLSt（c，0，2）-3.49-2.97平 稳注：（c，t，n）分别表示在ADF检验中是否有漂移项、时间趋势和滞后期，DLnPERSRt、DLnZCt和DLnLSt为LnPERSRt、LnZCt和LnLSt的一次一阶差分。3、协整检验通过对LnPERSRt和LnZCt、LnLSt进行最小二乘法回归,可知可决系数达到了86.11%, 说明拟合优度很高。若变量序列LnPERSRt和LnZCt、LnLSt存在协整关系，则模型估计式的残差序列E应该是平稳的，因此对E做单位根检验，ADF检验结果如下：表2 残差序列单位根检验序列检验类型（c，t，n）ADF值临界值结 论E（c，0，2）-4.90-2.62平 稳由此可知，残差序列的ADF检验统计量为-4.90，小于显著水平的临界值，因此可以认为残差序列E是平稳的，这表明全国的农民人均收入、财政支农支出和全国粮食总产量之间存在协整关系，而且是唯一的，说明财政支农支出和全国粮食总产量对农民人均收入有明显的影响，两者同农民人均收入存在长期稳定的关系。通过对回归函数系数的考察可知，长期来说，LnZCt每变动1%，LnPERSRt变动1.25%，而LnLSt每变动1%，LnPERSRt变动3.32%。4、向量自回归模型的参数估计利用OSL估计模型的结果如下：对VAR（1）进行AR特征多项式根的检验，可知被估计的VAR（1）模型所有根模的倒数小于1，即位于单位圆内，说明VAR（2）模型是稳定的。在这里，我们要根据（2）来分析财政支出、粮食产量对农民收入影响的动态关系，因此，可以从上式中分离出当期LnPERSRt与LnPERSRt-i 、LnZCt-i 、和LnLSt-i的关系（这里i=1，2），即：LnPERSRt=0.55LnPERSRt-1-0.14LnPERSRt-2+4.08LnLSt-1-3.91LnLSt-2+0.82LnZCt-1+0.07LnZCt-2-2.61.(3)5、误差修正模型协整检验结果表明全国的农民人均收入、财政支农支出和全国粮食总产量之间存在长期稳定的均衡关系，但是变量的这种长期均衡与其短期波动之间的关系，以及三变量之间短期波动的关系，还需要进一步验证。因此，在协整分析的基础上，需建立全国的农民人均收入、财政支农支出和全国粮食总产量之间的误差修正模型。三变量的ECM模型为：DLnPERSRt=-24.53+3.87DLnLSt+1.33DLnZCt-0.04ECMt-1t=（-1.96） （1.96） （6.08） （0.12）se=（12.53） （1.96） （6.08） （0.12）R2=0.82 =0.76 n=13 DW=1.96该模型反映了LnPERSRt受LnZCt、LnLSt影响的短期波动规律，表明短期内财政支农支出和全国粮食总产量可能偏离它们和农民人均收入的长期均衡水平，但它们由短期偏离向长期均衡调整的速度比较快。由上式可以看出短期内财政支出在农民方面的总额变动1%将引起农民人均收入同方向变动1.33%；短期的粮食总产量额变动1%将引起农民人均收入同方向变动3.87%；ECMt-1的系数反映了对偏离长期均衡的调整力度，上一年度的非均衡误差以0.04的比率反向修正本年度农民收入增长的偏离，因此，LnPERSRt在不断修正中发展。总之，误差修正模型更好的纳入了长短期信息，说明农民人均收入、财政支农支出和全国粮食总产量存在动态均衡机制。（二）脉冲响应函数和方差分解1、脉冲响应函数 由于VAR（p）模型是一种非理论性的模型，它无需对变量作任何先验性约束，因此在分析VAR（p）模型时，往往不分析一个变量的变化对另一个变量的影响如何，而是分析当一个误差发生变化时，或者说模型受到冲击时系统的动态影响，这种方法称为脉冲响应函数方法。 图1 农民人均收入对粮食产量冲击的响应 图2 农民人均收入对支农支出冲击的响应 图1是对粮食产量的冲击引起农民人均收入变化的脉冲响应函数图，从图1可以看出，当在本期给粮食产量一个正冲击后，引起农民收入的快速上升，并在第2期达到最高点，此后波动趋缓，从第10期以后开始稳定。这表明，农民收入受到粮食产量的一个冲击，会迅速传递到农民自身，给自身收入带来同向的冲击，冲击效应在第2年时达到最大，之后下降并趋于稳定。即粮食产量的正向冲击对农民收入的增长具有显著的促进作用，并且这一显著的促进作用具有较长的持续效应。图2是对支农支出冲击引起的农民收入变化的脉冲响应函数图，从图2可以看出，当在本期给财政支出一个正冲击后，引起农民收入的缓慢向上波动，并在第9年以后增速减缓。这表明，财政受到外部的一个正冲击，会快速传递到农民，引起农民收入的波动，直到第9年以后这一影响才开始趋向缓和平稳并开始稳定上升。可见，财政支出的冲击对农民收入的影响较大且较为深远。2、方差分解脉冲响应函数是反映系统对一个内在变量的冲击效应，而方差分解是将系统的均方误差分解成各变量冲击所做的贡献。 图3 农民收入对自身的贡献度 图4 粮食产量对农民收入的贡献度 图5 支农支出对农民收入的贡献度图3是对农民收入的方差分解图，横轴表示滞后期间数（年度），纵轴表示农民收入对自身的贡献度（%）。表3所列的方差分解结果说明，考虑农民本身的贡献度，在滞后1期，财政部门本身对农民收入的贡献度最大，达到100%，以后贡献度逐步回落。 表3 对农民收入的方差分解结果滞后期财政冲击投资冲击消费冲击1100.000.000.00483.0015.002.00882.0014.004.001285.0010.883.831687.777.654.582089.565.215.23图4是粮食产量对农民收入的方差分解图，横轴表示滞后期间数（年度），纵轴表示粮食产量对农民收入的贡献度（%）。表3所列的方差分解结果说明，在滞后1期，粮食产量对农民收入的贡献度为0，为最小，以后贡献度逐步上升，在之后2期，贡献度达到20%，之后开始回落，到之后20期，为5.21%。 图5是支农支出对农民收入的方差分解图，横轴表示滞后期间数（年度），纵轴表示财政支出对农民收入的贡献度（%）。表3所列的方差分解结果说明，考虑财政支出对农民收入的贡献度，在滞后1期，财政对农民收入的贡献度为0，之后稳步上升，到20期，贡献率达到5.23%。 总之，方差分解中显示，从农民收入、粮食产量、财政支出对农民收入增长的贡献度来看，无论是在短期，还是在长期，农民自身对收入增长的贡献最大，这也说明，农民收入的增长固然要以经济的增长和财政的帮助为基础，但农民自身确实是促进农民收入增长最重要的因素。从模型中还可以看出，农民收入的增长不仅当期有关经济变量有关，还与滞后期的这些经济变量有关，而且这些经济变量对农民收入的影响是长期的。（三）结论根据实证分析，基本结论是：1.粮食生产总额、财政支农支出总额同农民人均收入存在协整关系，二者的增长促进了农民收入的增长,同时误差修正项对长期稳定趋势的偏离起到了比较明显的收敛作用。2.当给农民收入、财政支农支出总额和粮食产量一个冲击以后，会引起农民收入的剧烈波动，财政的正向冲击对全国农民收入的增长具有促进作用且有长期性。粮食产量的正向冲击对全国农民收入具有显著的促进作用。3.从方差分析可以看出，在农民收入、财政支出、粮食产量这三个因素来看，尽管都对农民收入增长做出了贡献，但农民自身对收入增长的贡献最大，说明农民自身确实是促进农民收入增长最重要的因素。农民收入的大幅增长，有利于提高政府执政水平，利于社会稳定，能够有力推进国家的基础设施建设，促进经济发展。三、 提高农民收入因素的实证分析（一）模型与数据选取1、变量选择与数据处理本文所使用的数据为1995-2008年的年度数据，原始数据来源于中经网统计数据库，文中消除时间序列中存在的异方差现象，对变量进行对数变换，变换后不影响原序列的相关性。并且在本文中采用了农民人均收入取代全国农民总收入，消除了中国农民人口基数大的影响，使分析更加具有说服性。分别用LnPERSRt、LnWSt和LnJYt表示取自然对数后的实际农民人均收入、实际卫生机构数量和实际教育经费投入。2、单位根检验首先进行时间序列的单位根检验,对原序列检验我们发现, 全国的农民人均收入、全国现存的卫生机构数量和全国每年教育经费投入的ADF检验值均大于在5%显著性水平下的临界值，所以原序列为非平稳序列，进而对其一阶差分进行检验, 发现经过一阶差分后序列的ADF检验值均小于在5%显著性水平下的临界值,可见一阶差分后的序列是平稳的。因此，LnPERSRt、LnWSt和LnJYt三个序列都是一阶单整的, 满足协整关系的前提。ADF检验结果如下：表1 时间序列LnPERSRt、LnWSt、和LnJYt单位根检验序列检验类型（c，t，n）ADF值临界值(5%)结 论LnPERSRt（c，t，2）-1.34-3.57非平稳DLnPERSRt（c，0，2）-3.16-2.97平 稳LnWSt（c，t，2）-1.87-3.57非平稳DLnWSt（c，0，2）-3.46-2.97平 稳LnJYt（c，t，2）-0.95-3.58非平稳DLnJYt（c，0，2）-3.23-2.97平 稳注：（c，t，n）分别表示在ADF检验中是否有漂移项、时间趋势和滞后期，DLnPERSRt、DLnWSt和DLnJYt为LnPERSRt、LnWSt和LnJYt的一次一阶差分。3、协整检验通过对LnPERSRt和LnWSt、LnJYt进行最小二乘法回归,可知可决系数达到了87.03%, 说明拟合优度很高。若变量序列LnPERSRt与LnWSt、LnJYt存在协整关系，则模型估计式的残差序列E应该是平稳的，因此对E做单位根检验，ADF检验结果如下：表2 残差序列单位根检验序列检验类型（c，t，n）ADF值临界值结 论E（c，0，2）-4.11-2.62平 稳由此可知，残差序列的ADF检验统计量为-4.11，小于显著水平的临界值，因此可以认为残差序列E是平稳的，这表明农民人均收入、卫生和教育的投入之间存在协整关系，而且是唯一的，说明财政在卫生、教育方面的投入对农民收入的增加有明显的影响，两者同农民收入存在长期稳定的关系。通过对回归函数系数的考察可知，长期来说，LnWSt每变动1%，LnPERSRt变动4.23%，而LnJYt每变动1%，LnPERSRt变动1.67%。4、向量自回归模型的参数估计利用OSL估计模型的结果如下：对VAR（2）进行AR特征多项式根的检验，可知被估计的VAR（2）模型所有根的模的倒数小于1，即位于单位圆内，说明VAR（2）模型是稳定的。在这里，我们要根据上式来分析农村卫生和教育的投入对农民收入影响的动态关系，因此，可以从上式中分离出当期LnPERSRt与LnPERSRt-i 、LnWSt-i 、和LnJYt-i的关系（这里i=1，2），即：LnPERSRt=0.62LnPERSRt-1-0.04LnPERSRt-2+1.66LnWSt-1-2.52LnWSt-2+3.39LnJYt-1-2.86LnJYt-2+5.37.(3)5、误差修正模型协整检验结果表明财政在医疗卫生和教育方面的支出与农民收入之间存在长期稳定的均衡关系，但是变量的这种长期均衡与其短期波动之间的关系，以及三变量之间短期波动的关系，还需要进一步验证。因此，在协整分析的基础上，需建立农民收入与财政的卫生和教育支出之间的误差修正模型。三变量的ECM模型为：DLnPERSRt=-72.48+3.80DLnWSt+1.59DLnJYt+0.33ECMt-1t=（-2.44） （2.06） （5.43） （0.98）se=（29.61） （1.83） （0.29） （0.33）R2=0.85 =0.79 n=13 DW=1.79该模型反映了LnPERSRt受LnWSt、LnJYt影响的短期波动规律，表明短期内财政在医疗卫生基础建设和教育经费的投资可能偏离它们和农民收入的长期均衡水平，但它们由短期偏离向长期均衡调整的速度比较快。由上式可以看出卫生投入每变动1%将引起全国农民收入同方向变动3.80%；教育经费变动1%将引起农民收入同方向变动1.59%；ECMt-1的系数反映了对偏离长期均衡的调整力度，上一年度的非均衡误差以0.33的比率正向修正本年度的农民收入增长的偏离，因此，LnPERSRt在不断修正中发展。总之，误差修正模型更好的纳入了长短期信息，说明农民收入的增加与卫生和教育投入存在动态均衡机制。（二）脉冲响应函数和方差分解1、脉冲响应函数 由于VAR（p）模型是一种非理论性的模型，它无需对变量作任何先验性约束，因此在分析VAR（p）模型时，往往不分析一个变量的变化对另一个变量的影响如何，而是分析当一个误差发生变化时，或者说模型受到冲击时系统的动态影响，这种方法称为脉冲响应函数方法。 图1 农民收入对卫生投入冲击的响应 图2 农民收入对教育投入冲击的响应图1是对卫生投入的冲击引起的农民收入变化的脉冲响应函数图，从图1可以看出，当在本期给卫生投入一个正冲击后，引起农民收入的快速上升，并在第2期达到最高点，此后波动趋缓，从第6期以后开始稳定增长。这表明，农民收入受到卫生投入的一个冲击，会迅速传递到自身，给农民自身的收入带来同向的冲击，冲击效应在第2年时达到最大，之后下降并趋于稳定。说明了卫生投入的正向冲击对农民收入的增长具有显著的促进作用，并且这一显著的促进作用具有较长的持续效应。图2是对教育投入冲击引起的农民收入变化的脉冲响应函数图，从图2可以看出，当在本期给教育投入一个正冲击后，引起农民收入的向上波动，并在第7年以后增速减缓。这表明，教育投入受到外部的一个正冲击，会快速传递到农民，引起农民收入的波动，直到第7年以后这一影响才开始趋向缓和平稳。可见，投资的冲击对农民收入的增长具有显著的促进作用，并且这一显著的促进作用具有较长的持续效应。2、方差分解脉冲响应函数是反映系统对一个内在变量的冲击效应，而方差分解是将系统的均方误差分解成各变量冲击所做的贡献。 图3 农民自身对农民收入贡献度 图4 卫生投入对农民收入贡献度 图5 教育投入对农民收入贡献度图3是对农民收入的方差分解图，横轴表示滞后期间数（年度），纵轴表示农民自身对农民收入的贡献度（%）。表3所列的方差分解结果说明，考虑农民本身的贡献度，在滞后1期，农民本身对农民收入的贡献度最大，达到100%，以后贡献度逐步回落。 表3 对农民收入的方差分解结果滞后期财政冲击投资冲击消费冲击1100.000.000.00493.845.051.10892.995.291.701292.335.352.311691.495.403.102090.425.464.10图4是卫生投入对农民收入的方差分解图，横轴表示滞后期间数（年度），纵轴表示卫生投入对农民收入的贡献度（%）。表3所列的方差分解结果说明，在滞后1期，卫生投入对农民收入的贡献度为0，为最小，以后贡献度逐步上升，直到滞后20期，贡献度为5.46%。 图5是教育投入对农民收入的方差分解图，横轴表示滞后期间数（年度），纵轴表示教育投入对农民收入的贡献度（%）。表3所列的方差分解结果说明，考虑教育对农民收入的贡献度，在滞后1期，教育对农民收入的贡献度为0，到滞后20期，达到最大，为4.10%，。总之，方差分解中显示，从农民自身、卫生和教育投入对农民收入增长的贡献度来看，无论是在短期，还是在长期，农民自身对农民收入增长的贡献都很大，这也说明，农民收入的增长固然要以经济的增长为基础，但财政制度的变革和加强农民收入管理等因素确实是促进农民收入增长最重要的因素。从模型中还可以看出，农民收入的增长不仅当期有关经济变量有关，还与滞后期的这些经济变量有关，而且这些经济变量对农民收入的影响是长期的。（三）结论根据实证分析，基本结论是：1.财政在医疗卫生和教育经费方面的投入同全国农民收入存在协整关系，二者的增长促进了农民收入的增长,同时误差修正项对长期稳定趋势的偏离起到了比较明显的收敛作用。2.当给农民自身、医疗卫生投入、教育经费一个冲击以后，会引起农民收入的剧烈波动，卫生方面的正向冲击对农民收入的增长具有促进作用且有长期性。教育经费的正向冲击对农民收入具有显著的促进作用且有较长的持续效应。 3.从方差分析可以看出，在农民自身、卫生、教育这三个因素来看，尽管都对农民收入增长做出了贡献，但农民自身对农民收入增长的贡献最大，说明财政制度的变革和加强财政管理等因素确实是促进农民收入增长最重要的因素。四、