基于面板数据分析边疆民族地区农户收入影响因素.docx

1、基于面板数据分析边疆民族地区农户收入影响因素 摘要：由于文化背景、居住环境、社会发育程度等的特殊性，西南边疆民族地区的农户行为有别于其他地区的农户，因此影响其收入的因素可能存在差异。文章基于云南省红河哈尼族彝族自治州 13 个县（市）、 223 个村、3000户农户 2006年至 2009年 4年收入的微观数据，利用面板数据的分析方法，建立农户收入的变截距固定效应模型对影响农户收入的因素进行分析，发现在农户资本要素禀赋中，农户生产性资本、劳动力平均受教育年限、劳动力是否受过培训以及就业劳动力人数对收入有显著的正向影响。在农户生产经营结构中，种植结构和是否兼业都对 农户收入有显著正向影响，而非农

2、就业却对收入有反向的影响。村庄的外部环境亦对农户收入有较大的影响。 关键词：农户收入；变截距固定效应模型；影响因素；西南边疆民族自治地区 一、引言 目前，我国的农村贫困人口主要集中在西部地区，其中云南省农村贫困人口居全国前列。 2007 年云南农村绝对贫困和低收入人口 597 万人，占全国农村绝对贫困和低收入人口的 13.8%。云南民族贫困问题十分突出，扶贫开发的重点在民族地区。 2007 年 78 个民族自治地方（县）农村绝对贫困人口 127.3 万人、低收入人口 213.4 万人，分别占全省的 64.8%和 53.3%。因此，增加西南边疆民族地区农户收入已成为各级政府工作的重中之重。实证研

3、究农户收入的影响因素，对于宏观层面的边疆稳定、民族团结和社会安定，对于微观层面的有效实现农民增收均具有重要的现实意义。 面板数据（ paneldata）是指对不同时刻的截面个体进行连续观测所得到的多维时间序列数据。由于这类数据有着独特的优点，可以整合更多的信息，所以面板数据模型已在计量经济学、社会学等领域有较为广泛的应用。 基于上述考虑本文应用面板数据模型对影响边疆民族地区 农户收入的因素进行分析，整合数据在截面和时序上的特征，以便更全面准确地反映出农户收入的影响因素，得出合理的分析和推断。 二、数据来源和变量定义 （一）数据来源 本文研究所用的数据来自云南省红河哈尼族彝族自治州统计局 200

4、6 至2009 年调查的农户家庭层面的数据。红河哈尼族彝族自治州统计局的农户调查覆盖全州 13 个县市、 295 个行政村，每个行政村抽样调查 10 户或 15户，总样本数量 3000 户。 （二）农户收入的统计描述 1、边疆民族地区农户收入水平低，来源单一。 2009 年农户人均纯收入为 3047元，与云南省农民人均纯收入 3370元之间依然有不少差距。而 2009年全国农民人均纯收入为 5153 元。可见边疆民族地区农户收入不仅低于云南省平均水平，更大大低于全国平均水平（见图 1）。 从收入来源看，农户收入的 82%来自于家庭经营收入，收入来源单一的问题十分突出。在家庭经营收入中， 90%

5、来源于农业收入。农业收入是农户收入的主要来源。 2、农户收入受地理环境影响大。据 2008 年的调查数据显示，居住在平原的民族村农户收入最高（ 4168.20 元 /人），丘陵次之（ 3199.83 元 /人），山区最低（ 2656.85 元 /人）；民族村农户收入随距县城距离的远近呈递减趋势。 3、近年来收入增长速度快。图 1显示， 4年来农户人纯收入的平均增长率在 10%以上，农户收入的快速增长归因于生产技术的进步以及政府政策的大力支持。 （三）变量定义 研究中涉及变量的描述见表 1。 三、模型构建 基于我们研究所使用的数据截面单元多（ 12000 个）而时期短（ 4年）的特点，我们选用变

6、截距固定效应模型对数据进行分析。模型表达式为： yit=i+ xit+it （ i=1， N ， t=1， T ） 其中个体衡量 i 代表截面单元的个体特征，反映模型中体现的个体差异； N为截面单元总数； T是时期总数。随机扰动项 it 相互独立，且满足零均值，同方差。个体时期变量 it 代表模型中体现随截面与时期同时变化的因素的影响。 Mincer（明瑟， 1974）收入函数是研究农户收入影响因素的重要依据，我们再结合李兴绪（ 2010）以及万广华（ 2004）对农户收入影响因素的研究成果，建立收入函数： LYit=i+1LW1it+2 W2it+3R1it+4R2it+5R3it+6J1i

7、t+7J2it+1D1it+2D2it+3D3it+4D41it+5D42it+6D43it+7D44it+8D5+it 模型 即一个变截距模型，我们在估计时将其设定为固定效应模型进行研究。对模型进行固定效应的似然比检验，该检验假设固定效应是多余的，从表 2结果中看到在 5%的显著性水平下拒绝原假设，即引入固定效应是合适的（见表 2）。 四、模型分析及实证结果 表 3给出了模型 的估计结果，我们应用截面 加权的广义最小二乘估计（ Cross-sectionWeights（ GLS）对各个回归系数进行估计。从结果中可以看到，调整后的决定系数达到了 0.88，模型的拟合优度很高， DW 检验值为

8、2.61，我们有理由认为残差无序列相关。整体上说，该模型效果不错。 第一，物质资本对农户收入的影响分析。从回归系数上看，生产性固定资产、人均耕地面积和是否有生产经营投资的系数为正，且都具有统计显著性，这说明物质资本对农户的收入有显著的正向影响，说明边疆民族地区农户其收入在很大程度上依赖于物质资本。农户人均生产性固定资产 每增加 1%，农户收入将增加 0.015%。人均耕地面积每增加一亩，收入增加0.017%。在家庭经营中有投资的农户比没有投资的农户人均收入高出 0.03%。 第二，人力资本对农户收入的影响分析。农户的劳动力平均受教育年限对农户收入具有统计上显著的影响，西南民族地区农户的劳动力受

9、教育的回报率只有 0.012%，远低于全国平均水平。劳动力人数及劳动力是否受过培训的系数为正，且统计显著，表明劳动力的多少和劳动力培训对农户的收入提高有正向的显著作用。 第三，生产经营结构对农户收入的影响分析。非农就业比的 系数为负，且统计显著。这是西南边疆民族地区农户于一般农户所不同的一个特征。一般来说非农就业的收入大于农业收入，所以非农就业人数的增加应该能带来农户收入的增加。但西南边疆农户因其城市化水平低、劳动力非农就业机会少等方面的特殊性，这点有待进一步研究。农户的种植结构和是否兼业对收入有正向的显著效果。 第四，外部环境对农户收入的影响分析。外部环境对农户收入具有统计上显著的影响， 2

10、 公里以内的农户人均纯收入比两公里外的农户平均高出0.103%。农户是否属于少数民族则对收入没有显著影响。 五、主要结论 及建议 本文研究得出的主要结论有以下几条：一是资本要素禀赋中生产性资本和人力资本对农户收入有正向的显著影响。二是种植结构及是否兼业对农户收入有增加效应，而非农就业对农户的收入有反向的影响。三是居住地于县城的距离对农户的收入有显著影响，距离县城较近收入相对较高。而是否属于少数民族对收入无显著影响。 为促进边疆民族地区农户收入水平的提高，建议做好以下几方面工作：一是各级政府应更多地采用增加农业和农村基础设施建设投入的手段改善农业生产条件，同时引导农户增加投资，为今后农户收入的持

11、续稳定增长打下 坚实基础。二是加强农村基础教育和农村劳动力的技术培训。三是加强农村产业结构调整。四是加强边疆民族地区小城镇建设和农产品市场建设，改善农村交通运输条件，缩短农户与市场的距离，发挥城镇的辐射功能，带动农村劳动力转移、农业经营规模扩大和产业结构调整。 参考文献： 1、高梦滔 ,姚洋 .农户收入差距的微观基础 :物质资本还是人力资本 J.经济研究 ,2006(12). 2、李兴绪 ,刘曼丽 ,陈贻娟 .西南边疆民族村农户收入及其影响因素分析J.云南财经大学学报 ,2009(6). 3、 Wan, G. and Zhou, Z. Income inequality in rural China: Regression-based decomposition using household data 作者单位：胡晨川，云南财经大学统计与数学学院；王品玲，上海立信会计学院数学与信息学院）