我国农民收入影响因素的计量经济学模型构建

1、我国农民收入影响因素的计量经济学模型构建一、 问题的提出改革开放以来，中国经济迅速发展，GDP逐年攀升，人民生活水平总体上有很大的改善。但农村经济发展和农民生活水平的提高却面临着严重的困难，成了制约中国经济发展的重大因素。伴随着人民总体生活水平的提高，中国的城乡基尼系数却在不断的扩大，这不仅影响了中国经济的健康正常发展，还有可能引发一系列的社会问题。因此，“三农”问题成为中国经济研究的热点问题，提高农村居民收入迫在眉睫。为此，本文将就农村居民的收入影响因素进行分析，对改革开放以来影响农村居民的一些要素进行统计研究，希望从中发现一些对农民收入起关键作用的因素，给农村改革与发展提供一些线索与建议。

2、我们采用计量分析的方法，把影响农民收入的内外因素结合起来，希望能从我们的分析中真正的找到改革开放以来影响农民收入的主要原因是什么。二、 研究方案与数据的搜集统计通过我们对影响农业的主要因素的分析，和我们对改革开放以来的农业统计数据的分析。我们把影响农民收入的因素分为农村内因素和农村外因素，农村内的因素即是农业本身的资本，劳动，科技等的投入，从而我们把农业内的影响农民收入的因素主要分为三个方面进行分析，如下：国家财政用于农业的支出（X1）：包括国家用于农业的科研支出，农村基本建设支出，支援农村生产支出和农林水利气象等部门的事业费，农村救济。农业各税（X2）：包括农业税、牧业税、耕地占用税、农业特

3、产税和契税。农产品收购价格指数（X3）：价格指数以上年为基准，即上一年的价格指数=100农业外的影响农业的因素主要是指城市化引起的农村产业结构，从而使农村人数的变化，从而对农民人均收入引起的变化，所以我们把农村产业结构的变化引起的农村居民人数的变化作为农村外影响因素的主要指标。在这里，农村居民人数是指的靠农业劳动获得收入的人，就是说不包括依靠农村第三产业，外出务工等作为主要收入的农民。从这两方面的因素来看，结合改革开放农村的实际统计数据，我们认为农村外的因素才是影响农民收入的根本。即城市化和农村产业结构的变化对农民收入的影响有较根本性的作用。因为从中国的农村具体情况来看，农村劳动力过剩是一个基

4、本的特征，因而使得农村劳动生产率低下，所以单纯依靠传统的农村本身发展，对中国这样的一个特殊的农业大国来说，想根本性的提高农民收入是不可能的。因而，我们研究这个问题时，先用农村内的影响因素对农民收入进行回归分析。然后我们把农村外的影响因素加入回归模型中，比较两次回归的优劣，如果加如农业外因素后的模型显然优于没加入时的模型，并且符合经济和统计的检验，那么我们可能有理由相信影响农民收入的真正原因，主要原因在农村之外。而如果加入农村外因素的引入对模型没多大的影响，我们则可以分析到底是我们模型的设定有误，还是劳动力转移对农村居民的收入影响的确是微弱的。通过我们查阅资料，大多数研究影响农民收入因素的分析中

5、，是把这些单个因素和农民的收入作简单线性回归。因而，我们将农村内影响农村居民收入的模型设定为以下简单的线性的三元方程：Y=C+C1*X1+C2*X2+C3*X3+U查找获得的数据如下:年份农村居民人均收入(Y)国家财政用于农业的支出(X1)农业各税(X2)农产品收购价格指数(X3)1980191.3149.9527.67107.11981201.6110.2128.35105.91982240.4120.4929.38102.21983296.4132.8732.96104.41984356.3141.2934.841041985397.6153.6242.05108.61986423.818

6、4.244.52106.41987462.6195.7250.811121988544.9214.0773.691231989601.5265.9484.941151990686.3307.8487.8697.41991708.6347.5790.65981992784376.02119.17103.41993921.6440.45125.74113.419941221.0532.98231.49139.919951577.7574.93278.09119.919961926.1700.43369.46104.219972090.1766.39397.4895.5199821621154.76

7、398.89219992210.31085.75423.587.820002253.41231.54465.3196.420012366.41335.46481.798.3资料来源：中国统计年鉴Y：农村居民人均收入（单位：元）X1：国家财政用于农业的支出(单位：亿元)X2：农业各税（单位：亿元）X3：农产品收购价格指数（单位：%）(注：价格指数以上年为基准，即上一年的价格指数=100)三、模型的参数估计得到如上的统计数据后，我们用EWIEWS软件对模型进行回归并得到模型的参数估计值。如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 09/21

8、/12 Time: 11:06Sample: 1980 2001Included observations: 22VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C233.8541201.96791.1578780.2620X10.0058030.1974010.0293970.9769X24.6755300.45778010.213500.0000X3-0.3827301.773267-0.2158330.8315R-squared0.990493 Mean dependent var1028.768Adjusted R-squared0.9889

9、08 S.D. dependent var787.2660S.E. of regression82.91315Akaike info criterion11.83643Sum squared resid123742.6 Schwarz criterion12.03480Log likelihood-126.2007 F-statistic625.0942Durbin-Watson stat0.958254Prob(F-statistic)0.000000所以模型的形式为：Y=233.8541+0.005803X1+4.67553X2-0.38273X3+U四、检验分析 1、经济意义检验从上表可

10、以看出，X1的符号与经济意义是相符合的，从X2与X3的符号来看，似乎与经济意义相悖，但可能事实上并非如此，从物价指数X3来说，70年代以来，在各种价格的变动中，农民实际上是受损者，而不是受益者。因为农产品的价格上涨可能远比不上其他商品的上涨幅度，而这些商品又是农民生产生活所必须的，所以物价很可能是影响农民收入的一个重要因素。而我们在看第二个解释变量X2，农业的各种税收，其系数的符号与经济意义明显相悖，所以我们把X2排除在模型之外 2、计量经济学推断检验(1)自相关检验DW检验：由表4的DW=0.765503，在显著性水平=0.05下，查DW表，n=21,k=1, 得到dl=1.221,dv=1

11、.420,由于DW=0.765503<dl.。所以根据判定定理得到，随机误差项存在正的一阶自相关。.自相关的修正：由于DW=0.765503，所以估计一阶自相关系数=0.61725。所以：GENR DY=Y-0.765503*(-1)Y DX1=X1-0.765503*(-1)X1用OLS法估计其参数得：Dependent Variable: DYMethod: Least SquaresDate: 09/21/12 Time: 14:54Sample(adjusted): 1981 2001Included observations: 21 after adjusting endpoi

12、ntsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C125.670152.644652.3871390.0275DX11.5511010.1808098.5786550.0000R-squared0.794802 Mean dependent var472.9573Adjusted R-squared0.784002 S.D. dependent var331.8368S.E. of regression154.2232Akaike info criterion13.00507Sum squared resid451911.3 Schwarz c

13、riterion13.10455Log likelihood-134.5533 F-statistic73.59332Durbin-Watson stat1.577062Prob(F-statistic)0.000000从输出的结果看，DW=1.57706,所以dv<DW<4-dv,所以，经过修正后的DW有所提高，落在了中间区域，已不存在自相关。经济模型得到改善。（2）异方差检验ARCH检验：ARCH Test:F-statistic6.951963 Probability0.006716Obs*R-squared8.834111 Probability0.012070Test E

14、quation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 09/21/12 Time: 15:21Sample(adjusted): 1983 2001Included observations: 19 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C7726.7767798.6400.9907850.3365RESID2(-1)0.7429490.2508662.9615370.0092RESID2(-2)-0.0885570.249

15、725-0.3546190.7275R-squared0.464953 Mean dependent var23093.71Adjusted R-squared0.398072 S.D. dependent var35150.23S.E. of regression27270.96Akaike info criterion23.40897Sum squared resid1.19E+10 Schwarz criterion23.55809Log likelihood-219.3852 F-statistic6.951963Durbin-Watson stat1.998523Prob(F-sta

16、tistic)0.006716Obs*R-squared=8.83411，表明随机误差项存在异方差。异方差的修正：用对数变换法做OLS回归得到：Dependent Variable: LYMethod: Least SquaresDate: 09/21/12 Time: 15:36Sample: 1980 2001Included observations: 22VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C0.7894270.2888632.7328750.0128LX10.9974540.04895120.376550.0000R-squar

17、ed0.954045 Mean dependent var6.619998Adjusted R-squared0.951747 S.D. dependent var0.844730S.E. of regression0.185559Akaike info criterion-0.444383Sum squared resid0.688641 Schwarz criterion-0.345197Log likelihood6.888213 F-statistic415.2038Durbin-Watson stat0.602275Prob(F-statistic)0.000000表7通过异方差的修

18、正后，可决系数仍然比较高，而且各项系数都通过了T检验，因此，农村内的影响因素模型基本设定为Y=0.789427+0.997454X1+U（4）加入农村人口变量（农村外因数）我们加入农村外影响农民收入的因素，即农村产业结构变化，农村城市化过程中引起的劳动力人数的变化X4，X4是指的农村中主要依靠农、林、牧、渔业为主要收入的农村人口数量.（单位：万人）年份国家财政对农业的支出X1农村从业人数X41980149.95 29808.401981110.21 30677.601982120.49 31152.701983132.87 31645.101984141.29 31685.001985153.

19、62 30351.501986184.2 30467.901987195.72 30870.001988214.07 31455.701989265.94 32440.501990307.84 33336.401991347.57 34186.301992376.02 34037.001993440.45 33258.201994532.98 32690.301995547.93 32334.501996700.43 32260.401997766.39 32434.9019981154.76 32626.4019991085.75 32911.8020001231.54 32797.5020

20、011335.46 32451.00表8对X1，X4做回归得：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 09/21/12 Time: 18:58Sample: 1980 2001Included observations: 22VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-797.16161419.879-0.5614290.5811X11.8699230.13422613.931200.0000X40.0291050.0451110.6451900.5265R-squared0.93116

21、0 Mean dependent var1028.768Adjusted R-squared0.923914 S.D. dependent var787.2660S.E. of regression217.1574Akaike info criterion13.72525Sum squared resid895989.6 Schwarz criterion13.87402Log likelihood-147.9777 F-statistic128.5012Durbin-Watson stat0.765221Prob(F-statistic)0.000000引入X4，使得模型的拟合优度下降，而且

22、X4的系数也明显的违背了经济意义，因为按找农村劳动力转移的理论，农村从业人员应和收入成反比的关系，而加入X4后，它的系数为正。所以我们考虑把X4排除在模型之外。五、模型的确定修正异方差后，模型的整体解释力得到增强，而且C和X1的解释能力都增强（T>2）。并没有违背经济意义，所以模型最后设定为：Y=0.789427+0.997454X1+U六、对模型的经济意义的分析1、在模型的假设时，我们假定了农村内三个经济变量对农民收入的影响，它们是国家的财政对农业的支出，农业各税和农产品收购价格指数。而从最终确定的模型来看，只保留了国家财政对农业收入的影响，我们可以说，在改革开放以后的一大段历史时期，从总体上来看，对农民收入影响最大的是国家的财政支持。因为国家对农业的财政支持包括了农业科技的研发投入，对农业的补助，农村基本设施的新建与改造等多方面。对农业推动可以说是根本上的，从我们的结果来看，也应证了科学技术是第一生产力这句话，农业科技，农业投入是影响农民收入的第一