基于格兰杰因果检验和典型相关的农民收入影响因素研究

1、基于格兰杰因果检验和典型相关的农民收入影响因素研究*郭燕枝（中国农业科学院农业信息研究所北京100081）刘旭（中国农业科学院北京100081）内容提要本文利用单位根、协整和格兰杰分别检验数据的平稳性、长期均衡关系和格兰杰原因，并利用典型相关分析方法，深入分析影响因素与农民收入构成之间的相关关系。以此研究影响农民收入的因素，为制定提高农民收入的相关政策提供思路借鉴。研究结果表明，农村非农产业劳动力、农业用电量、农村集体单位固定资产投资、有效灌溉面积与农民收入关系密切，其中农业用电量是影响农民收入的第一相关关系变量；农业从业人员是影响农民收入的抑制变量。为此，加快农业剩余劳动力转移，加大农业投资

2、力度，改善农业基础设施建设等都有利于加快农民收入的提高。关键词农民收入影响因素格兰杰检验典型相关一、引言在中国，农民收入影响因素一直是理论界和学术界关注的热点问题。2010年中央一号文件指出，农民工就业快速回升，农民收入连续6年增长，但面对复杂多变的国际国内环境，保持农民收入快速增长的难度不断加大。农民收入问题关系到农业农村发展、城乡社会和谐，甚至关系到全国的粮食安全和社会稳定。农民收入影响因素研究具有重要的理论和现实意义。唐敏等（2007）通过建立宏观经济计量模型，筛选出11项影响农民收入的指标。辛岭等（2007）专门分析了农民受教育水平与农民收入之间的关系，认为农民受教育水平是农民收入的格

3、兰杰原因。温涛等（2005）认为，中国金融发展对农民收入增长具有显著的负效应。周一鹿等（2010）认为，农村金融资源开发对农民收入增长没有显著的正面效应。张艳华等（2006）认为，教育等人力资本变量对非农收入影响显著。李谷成等（2006）认为，教育和健康投资不足以确定是制约农民收入增长的重要因素。方齐云等（2005）认为，在短期内，农村税费改革对农民收入增长的效果非常有限，长期看也不确定。刘进宝等（2004）从理论和实证角度分析了农业技术进步和农民农业收入增长之间的弱相关性。Feng （2004）提出了提高农民收入的若干政策，如调整农业产业结构、根据比较优势改善农村工业、转移劳动力等。Uchi

4、mura （2005）认为农民福利较低等都是导致中国农民收入较低的因素。Feng 等（2009）认为，农业一体化是提高农民收入重要的有效途径。吴郡槐等（2005）利用协整检验和误差修正模型分析影响农民收入的9个因素。赵鹏等（2009）运用格兰杰因果关系检验了固定资产投资与CPI 之间的因果关系。以上研究取得了丰硕的成果，但多数研究是从某一个角度出发，使得不同研究之间甚至出现相反结论的矛盾现象。本文在综合已29农业技术经济2011年第10期*项目来源：国家发展改革委地区经济司2010年度社会公开征集研究项目（编号：20102613）。刘旭系本文通讯作者有研究成果的基础上，对19782008年我国

5、农民收入与影响因素进行格兰杰因果关系检验和典型相关分析，筛选出影响农民收入的重要相关关系变量，为政策制定和实践指导提供决策依据。二、数据来源与分析框架（一）数据来源本研究使用的数据主要来自于中国统计年鉴、中国农业发展报告、中国农业统计年鉴等。（二）分析框架1. 协整检验。协整检验是检验农民收入影响因素的常用方法。协整是指两个非平稳（或随机步游）时间序列的线性组合是平稳的。检验协整关系的步骤如下：首先，确定每个时间序列平稳的阶数。因为两个同阶平稳序列才可以应用于整合检验。检验时间序列平稳性最常用的方法是单位根检验，而测试单位根常用扩充的ADF 检验。其次，同阶单整序列的协整关系检验。笔者利用EG

6、 两步法进行协整检验。第一步，对同阶单整序列x t 和y t ，用其中一个变量对另一个变量进行回归，得出回归模型的残差。第二步，对残差序列进行ADF 检验，如果检验结果表明该残差序列是平稳序列，则可以认为同阶单整序列x t 和y t 具有协整关系，否则就不具有协整关系（易丹辉，2008）。2. 格兰杰因果关系检验。作为一种计量经济分析的工具，格兰杰因果关系检验模型可以从统计意义上检验变量之间的因果关系（孔凡文等，2010）。格兰杰提出的因果关系的计量经济学定义，可以理解为“序列x 能否引起序列y ，要考察y 的当前值在多大程度上可以由y 的过去值解释，然后考察加入x 滞后值后能否显著提高y 被

7、解释的程度。如果x 的滞后值能有效改善y 的解释程度，就认为x是y 的格兰杰原因”。格兰杰检验要求序列必须是平稳的，因为非平稳时间序列可能造成虚假格兰杰原因。3. 典型相关分析。典型相关分析（Canonical Correlation Analysis ）是研究两组变量之间相关关系的多元分析方法。它是借助主成分分析的思想，寻找每一组变量的线性组合，使生成的新的综合变量能最大程度地代表原始变量的主要信息。这样在研究实际问题时，可以通过对少数典型变量的研究，代替原来两组变量之间的相关关系研究（何晓群，2004）。三、实证分析（一）指标选取本文在借鉴已有研究成果的基础上，以全面性和数据可获得性为原则

8、，选取了可能影响农民收入的24个因素，即农产品生产价格指数（x 1）、农业生产资料价格指数（x 2）、农业结构变化值（x 3）、农业从业人员（x 4）、农村非农产业劳动力（x 5）、每百个劳动力中初中文化程度（x 6）、农业用电量（x 7）、化肥施用量（x 8）、农药生产量（x 9）、金融机构农业贷款额（x 10）、农村集体单位固定资产投资（x 11）、农村居民固定资产投资（x 12）、年末生产用固定资产原值（x 13）、农作物总播种面积（x 14）、有效灌溉面积（x 15）、平均每人经营耕地面积（x 16）、农业机械总动力（x 17）、受灾面积（x 18）、成灾面积（x 19）、除涝面积（x

9、 20）、水土流失治理面积（x 21）、治碱面积（x 22）、国家财政用于农业的支出（x 23）、农业各税（x 24）。利用全国19782008年年度序列数据，分析农民收入（y ）与24个指标之间的协整和格兰杰因果关系。为了消除价格因素，对y 和x 10 x 13、x 23、x 24换算成以2005年价格为100的可比价格序列；为了减少数据的波动性，对除x 1、x 2、x 3和x 6以外的其他序列全部取对数。另外，为了便于解释和说明，本文仍用x i （i =1、224）命名简单处理后的序列。39（二）协整检验结果1. 单位根检验。单位根检验是检验时间序列平稳性的一种正式方法，本文利用Eview

10、s6. 0对每个序列做ADF 检验，以验证其序列的平稳性。结果表明，除了x 1和x 19外，其他23个（包括y ）指标都没有通过平稳性检验，说明都是非平稳序列。对23个非平稳序列进行一级差分后，再做单位根检验，结果发现，一级差分后的23个序列都通过了平稳性检验，都是平稳序列，说明该23个序列都是一阶单整。把一级差分后的平稳序列分别记为dy 和dx i （i =218、2024）2. 对平稳后的dy 和dx i 序列做协整关系检验。协整关系理论认为，两个时间序列只有在它们是同阶单整时，才可能有协整关系。而本研究的单位根检验结果已经表明，一阶差分后的序列都是平稳序列，就是说除了x 1和x 19，其

11、他序列都是一阶单整。因此，除了序列x 1和x 19以外，其他序列dx i （i =218、2024）分别可以与dy 做协整关系检验。由表1的协整检验结果可以看出，在0. 01置信水平下，平稳后的dy 和dx i （i =218、2024）序列具有协整关系。表明农民收入与dx i （i =218、2024）指标具有长期均衡关系。表1协整检验结果协整检验回归方程残差序列ADF 统计量临界值P 值结果结论dy 与dx 23. 6270412. 64710. 0007平稳有协整关系dy 与dx 33. 9905312. 64710. 0003平稳有协整关系dy 与dx 43. 2454862. 647

12、10. 0021平稳有协整关系dy 与dx 53. 7723992. 64710. 0005平稳有协整关系dy 与dx 64. 2107142. 66490. 0002平稳有协整关系dy 与dx 73. 6392492. 64710. 0007平稳有协整关系dy 与dx 83. 8442252. 64710. 0004平稳有协整关系dy 与dx 93. 8094112. 65340. 0005平稳有协整关系dy 与dx 103. 5464172. 64710. 0009平稳有协整关系dy 与dx 114. 0326872. 65690. 0003平稳有协整关系dy 与dx 125. 38893

13、22. 65690. 0000平稳有协整关系dy 与dx 134. 6278862. 66490. 0001平稳有协整关系dy 与dx 143. 7436572. 64710. 0005平稳有协整关系dy 与dx 153. 1730572. 64710. 0026平稳有协整关系dy 与dx 164. 2886972. 65340. 0001平稳有协整关系dy 与dx 173. 8664252. 64710. 0004平稳有协整关系dy 与dx 183. 5185262. 64710. 0010平稳有协整关系dy 与dx 204. 0877462. 66490. 0003平稳有协整关系dy 与d

14、x 214. 2620832. 66490. 0002平稳有协整关系dy 与dx 224. 3664362. 66490. 0001平稳有协整关系dy 与dx 233. 8087732. 64710. 0004平稳有协整关系dy 与dx 243. 8063392. 64710. 0004平稳有协整关系（三）格兰杰因果关系检验协整检验结果表明了dx i （i =218、2024）与农民收入之间具有长期均衡关系。格兰杰常用来检验指标之间的短期关系。根据单位根检验中时间序列达到平稳结果的差分阶数来确定滞后阶数，本文滞后阶数选择为1。格兰杰因果关系检验结果表明，只有7个指标是农民收入的单项格兰杰原49

15、因（见表2），即x 4、x 5、x 7、x 10、x 11、x 15和x 20，这7个指标的具体含义是：农业从业人员、农村非农产业劳动力、农业用电量、金融机构农业贷款额、农村集体单位固定资产投资、有效灌溉面积和除涝面积。可以理解为，存在着7个指标是农民收入的单项格兰杰因果关系。表2格兰杰检验结果假设P 值dx 4不是dy 的格兰杰原因0. 0652dx 5不是dy 的格兰杰原因0. 0584dx 7不是dy 的格兰杰原因0. 0169dx 10不是dy 的格兰杰原因0. 0466dx 11不是dy 的格兰杰原因0. 1426dx 15不是dy 的格兰杰原因0. 0305dx 20不是dy 的格

16、兰杰原因0. 1225（四）典型相关分析结果为了进一步深入分析各因素对农民收入结构的影响，本文利用典型相关分析方法，试图探讨该7个指标与农民收入构成之间的相关关系。农民人均纯收入根据来源的不同，可以分为种植业收入（y 1）、工资性收入（y 2）、财产性收入和转移性收入（y 3）。利用SPSS15. 0的Cancorrg 过程（宇传华，2007）分析影响因素组（x 4、x 5、x 7、x 10、x 11、x 15和x 20）与农民收入构成组（y 1、y 2和y 3）的典型相关关系。由表3可以看出，在0. 01的置信水平下，前两个典型相关系数较高，通过似然比检验，表明可以用影响组变量来解释农民收入

17、构成组变量。表3典型相关系数及相关系数检验典型相关系数Wilks Chi-SQ DF Sig. 0. 9990. 000178. 85221. 0000. 0000. 9570. 04361. 15812. 0000. 0000. 6970. 51412. 9845. 0000. 024冗余度分析结果表明，第一组变量的变异可被第一典型变量解释75. 3%，被第二典型变量解释12. 3%，被第三典型变量解释2%；同时，第一组变量的变异能被它们相对典型变量所解释的比例分别为：75. 1%、11. 2%和1%。第二组的变异可被第一典型变量解释95. 2%，被第二典型变量解释3. 6%，被第三典型变量

18、解释1. 1%。其变异能被它相对的典型变量所解释的比例分别为：95%、3. 3%和0. 6%。权衡比较，本文选取第一对典型变量来说明影响因素组与农民收入构成组之间的典型相关关系。第一对典型变量的典型相关系数为0. 999，其表达式为：U 1=0. 183x 4+0. 277x 5+0. 660x 7+0. 099x 100. 279x 11+0. 630x 150. 391x 20V 1=0. 626y 1+0. 291y 2+0. 096y 3影响因素组的第一典型变量U 1中，x 7、x 15和x 20的载荷绝对值相对较大，说明农业用电量、有效灌溉面积和除涝面积是影响农民收入因素的重要相关关

19、系变量，其中又以农业用电量位居首位。农民收入结构组的第一典型变量V 1中，y 1和y 2的载荷比较大，说明种植业收入和工资性收入与农民纯收入变动关系较大。59两组变量的结构分析结果表明（见表4），影响组的第一典型变量U 1与x 5、x 7、x 11、x 15高度相关，说明农村非农产业劳动力、农业用电量、农村集体单位固定资产投资、有效灌溉面积与农民收入有密切关系。x 4的典型相关系数符号为负，说明农业从业人员为抑制变量。农民收入构成组的第一典型变量V 1与3个变量的相关程度都很高，说明它是一个反映农民收入构成的综合变量。表4模型结构分析x 4x 5x 7x 10x 11x 15x 20U 10.

20、 1460. 9330. 9950. 8860. 9800. 9320. 878y 1y 2y 3V 10. 9950. 9760. 951四、结论与建议协整检验结果表明，农业生产资料价格指数（x 2）、农业结构变化值（x 3）、农业从业人员（x 4）、农村非农产业劳动力（x 5）、每百个劳动力中初中文化程度（x 6）、农业用电量（x 7）、化肥施用量（x 8）、农药生产量（x 9）、金融机构农业贷款额（x 10）、农村集体单位固定资产投资（x 11）、农村居民固定资产投资（x 12）、年末生产用固定资产原值（x 13）、农作物总播种面积（x 14）、有效灌溉面积（x 15）、平均每人经营耕地

21、面积（x 16）、农业机械总动力（x 17）、受灾面积（x 18）、除涝面积（x 20）、水土流失治理面积（x 21）、治碱面积（x 22）、国家财政用于农业的支出（x 23）、农业各税（x 24）与农民收入之间具有长期均衡关系。格兰杰因果关系检验结果表明，农业从业人员、农村非农产业劳动力、农业用电量、金融机构农业贷款额、农村集体单位固定资产投资、有效灌溉面积和除涝面积7个指标是农民收入的单项格兰杰因果关系。典型相关关系结果表明，农村非农产业劳动力、农业用电量、农村集体单位固定资产投资、有效灌溉面积与农民收入关系密切，其中农业用电量是影响农民收入的第一相关关系变量；农业从业人员是影响农民收入的

22、抑制变量。种植业收入和工资性收入在农民收入构成中占主导地位。这些结果与实际情况比较吻合，说明本研究结论具有较高的可信度。总之，影响农民收入因素的问题错综复杂。不同阶段，不同研究方法、角度和对象，结论可能大相径庭。但从目前已有的研究成果来看，农民收入影响因素问题的研究，无论是深度还是广度，都取得了很大的成绩。本文在已有研究成果的基础上，对可能影响农民收入的24个指标进行协整和格兰杰因果关系检验，得出7个影响农民收入的单项格兰杰原因指标，并进一步分析了该7个指标与农民收入构成的典型相关关系。与以往研究相比，本研究避免了那些忽视时间序列的单位根检验，而直接把影响因素与农民收入进行回归，从而可能出现的

23、伪回归现象。另外，本研究尽可能多的选取影响农民收入的可能变量，避免只选取个别指标而忽略重要变量的现象。当然，本研究的单位根检验结果表明，农产品生产价格指数（x 1）和成灾面积（x 19）指标是零阶单整，而农民收入变量是一阶单整。由于非同阶单整，使得这两个变量无法继续做相应的协整检验。因此，农产品生产价格指数（x 1）和成灾面积（x 19）对农民收入的影响关系还有待进一步研究。根据格兰杰和典型相关检验结果，本文提出三点提高农民收入的对策建议。第一，为农民创造更多的就业机会，减少农业产业人员，增加农村非农产业劳动力。关键要统一城乡劳动力市场，减少农村劳动力流动成本。第二，增加农村集体单位固定资产投

24、资和金融机构农业贷款，特别是加大对能提高农业综合生产力的固定资产投资项目和资金支持，比如农机补贴等。强化农村固定资产投资和农业贷款的政策引导和信息服务，提高资金投资效率。第三，增加农业基础设施建设，保障各类农业用69郭燕枝等： 基于格兰杰因果检验和典型相关的农民收入影响因素研究 电， 比如农业灌溉、 收割、 排涝防汛和加工用电的供应等。同时， 健全农田水利建设新机制， 加快推进 ， 、 。 ， 小型农田水利重点县建设 完善灌溉 排涝体系 加快中小河流治理和小型水库除险加固 增强水资 源调控能力， 完善洪涝检测预警体系等。 参 考 文 献 1. Feng J L. Income Disparit

25、ies in China： a Review of Chinese Studies. OECD， 2004 ： 27 2005 3. Feng K W， Zhang J H， Huang Y W. Review of Chinas agricultural integration development： 1978 2008. Agricultural Economic Review， 2009 ， 1 （ 4 ） ： 459 4. Engle， Robert F， Cranger C W J. Cointegration and error correction： representation. estimation and testing. Econimetrica， 1987 （ 55 ） ： 251 276 438 179 85 38 Investing casual relations by econometric models and crossspectral method. Econimetrica， 1969 （ 37 ） ： 424 5. Granger C W J， 6. Fieller N. Multivariate Data Analysis. University of Sheffield. 2009 ： 175 8. 唐