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    不同地區(qū)農(nóng)民收入影響因素分析

    2011-10-26 05:11:20鄒思遠(yuǎn)宋玉娟福州大學(xué)管理學(xué)院福建福州35000中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)新華金融保險(xiǎn)學(xué)院湖北武漢430070
    當(dāng)代經(jīng)濟(jì) 2011年4期
    關(guān)鍵詞:農(nóng)民收入財(cái)政支出農(nóng)作物

    ○鄒思遠(yuǎn)宋玉娟(、福州大學(xué)管理學(xué)院 福建 福州 35000;、中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)新華金融保險(xiǎn)學(xué)院 湖北 武漢 430070)

    不同地區(qū)農(nóng)民收入影響因素分析

    ○鄒思遠(yuǎn)1宋玉娟2(1、福州大學(xué)管理學(xué)院 福建 福州 350002;2、中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)新華金融保險(xiǎn)學(xué)院 湖北 武漢 430070)

    本文使用半?yún)?shù)空間滯后模型,評(píng)價(jià)2008年不同地區(qū)的農(nóng)作物播種面積、受災(zāi)情況、農(nóng)民就業(yè)、財(cái)政支出對(duì)農(nóng)民收入的影響以及不同地區(qū)之間農(nóng)民收入的相互影響。結(jié)果顯示農(nóng)作物受災(zāi)對(duì)農(nóng)民收入影響為負(fù),其他因素影響為正。山東、安徽地區(qū)呈現(xiàn)高高的空間集聚,內(nèi)蒙古、寧夏地區(qū)呈現(xiàn)低低的空間集聚,而上海、海南兩地和四川分別呈現(xiàn)異常的低高、高低的空間集聚狀態(tài)。

    農(nóng)民收入非參數(shù)計(jì)量空間滯后模型

    一、引言

    我國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó),十三億人口的溫飽問題與農(nóng)業(yè)有著息息相關(guān)的聯(lián)系。因此農(nóng)業(yè)的發(fā)展就顯得至關(guān)重要,而農(nóng)民增收問題一直都是三農(nóng)問題的一個(gè)重要方面。隨著改革開放的進(jìn)程,我國(guó)農(nóng)民人均收入由最初133.6元到2008年的4760.62元,增長(zhǎng)了35.63倍,但與發(fā)達(dá)國(guó)家相比仍有著不小的差距。因此,農(nóng)民增收問題依然任重道遠(yuǎn)。本文通過對(duì)不同地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展情況的分析,找出不同地區(qū)農(nóng)民收入的空間相關(guān)程度以及農(nóng)作物播種面積、受災(zāi)情況、農(nóng)民就業(yè)和財(cái)政支出對(duì)農(nóng)民收入的影響,以期找出制約農(nóng)民收入增長(zhǎng)的原因,促進(jìn)農(nóng)業(yè)更好地發(fā)展。

    二、文獻(xiàn)綜述

    長(zhǎng)期以來,在主流的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論中,空間事物無關(guān)聯(lián)及均質(zhì)性假定的局限,以及普遍使用忽視空間效應(yīng)的普通最小二乘法(OLS)進(jìn)行模型估計(jì),使得在實(shí)際應(yīng)用中往往存在模型的設(shè)定偏差問題,進(jìn)而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)學(xué)研究得出的各種結(jié)果和推論不夠完整、科學(xué),缺乏應(yīng)有的解釋力(吳玉鳴,2005)。經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的線性回歸模型的經(jīng)典假定,以及回歸模型的空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(Anselin,1988)理論認(rèn)為,一個(gè)地區(qū)空間單元上的某種經(jīng)濟(jì)地理現(xiàn)象或某一屬性值與鄰近地區(qū)空間單元上同一現(xiàn)象或?qū)傩灾凳窍嚓P(guān)的。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)不同地區(qū)農(nóng)民收入的影響研究較為深入,不過大多從收入的結(jié)構(gòu)上進(jìn)行分析,林秀梅等(2002)分析了我國(guó)農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)及收入增長(zhǎng)狀況,張鳳龍等(2007)通過對(duì)農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,認(rèn)為工資性收入已成為農(nóng)民收入增長(zhǎng)的主要因素。個(gè)別省份農(nóng)民的農(nóng)業(yè)收入比重因政策性因素有所回升。但從長(zhǎng)遠(yuǎn)看,農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)不可能有大的變化。

    相比較而言,國(guó)外學(xué)者在空間滯后模型這一塊研究更為深入。K.S.Kavi Kumar(2009)利用空間滯后模型分析了溫度的變化對(duì)印度不同地區(qū)農(nóng)業(yè)的影響,認(rèn)為溫度的變化會(huì)增加農(nóng)業(yè)的敏感性。Ansenlin(2004)采用空間模型預(yù)測(cè)農(nóng)業(yè)收益。Bell和Dalton(2007)研究了土地使用的改變和城鄉(xiāng)之間的關(guān)系。Breustedt、Habermann和Kirwan(2009)則采用空間模型對(duì)土地價(jià)格進(jìn)行分析。

    本文在以前研究的基礎(chǔ)上,通過收集不同地區(qū)的數(shù)據(jù),選取2008的樣本數(shù)據(jù),考慮農(nóng)民就業(yè)、農(nóng)作物播種、財(cái)政支出作為一般的自變量,農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積作為空間滯后項(xiàng)。通過Anselin提出的空間滯后模型,分析不同地區(qū)的各個(gè)變量對(duì)農(nóng)民收入的影響程度和不同地區(qū)農(nóng)民收入的相關(guān)性。

    三、指標(biāo)選擇和數(shù)據(jù)處理

    1、指標(biāo)選擇

    本文實(shí)證分析采用的軟件為R軟件、MATLAB軟件和Geoda軟件,數(shù)據(jù)為橫截面數(shù)據(jù),受數(shù)據(jù)收集所限,樣本采用的是2008年的全國(guó)31個(gè)地區(qū)的數(shù)據(jù)。在空間滯后模型中,因變量為農(nóng)民的農(nóng)業(yè)收入(y),而影響農(nóng)民農(nóng)業(yè)收入的自變量為農(nóng)民就業(yè)人數(shù)(jy)、農(nóng)作物播種面積(bz)、各地的財(cái)政支出(cz)以及非參數(shù)變量農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積(sz),以上數(shù)據(jù)皆來自中國(guó)統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。除此之外,還包括在非參中非常重要的窗框(h)、核函數(shù)以及模型中的空間權(quán)重矩陣(W)。

    2、數(shù)據(jù)處理

    由于指標(biāo)的數(shù)值比較大,為了方便,我們對(duì)數(shù)據(jù)均進(jìn)行了對(duì)數(shù)處理。在R軟件中作出所有變量?jī)蓛芍g的散點(diǎn)圖,發(fā)現(xiàn)農(nóng)民的農(nóng)業(yè)收入和農(nóng)業(yè)的受災(zāi)面積之間的關(guān)系不明顯,因此我們將受災(zāi)面積作為方程的非參數(shù)變量來考慮,而農(nóng)民就業(yè)人數(shù)、農(nóng)作物播種面積、各地的財(cái)政支出則作為自變量。由于統(tǒng)計(jì)年鑒上采用的農(nóng)民收入為人均收入,為了更好與其他變量相對(duì)應(yīng),我們把人均收入乘以對(duì)應(yīng)的人數(shù)得到農(nóng)民收入作為因變量。對(duì)于窗框,本文采用的是二階段直接插入法,具體可以利用R軟件提供的一元非參數(shù)回歸模型局部線性估計(jì)的軟件包KernSmooth來計(jì)算。而空間權(quán)重矩陣通常定義一個(gè)二元對(duì)稱的空間權(quán)重矩陣來表達(dá)這n個(gè)空間區(qū)域的鄰近關(guān)系,它遵循的判定規(guī)則是Rook相鄰規(guī)則,即只要兩個(gè)地區(qū)擁有公共邊界則視為相鄰,并設(shè)定為1,否則為0,并且其主對(duì)角線的元素全為0;其具體形式如下:

    其中wij為矩陣w中的元素。

    四、實(shí)證模型和結(jié)果

    1、實(shí)證模型

    在現(xiàn)實(shí)中,并不是任意兩個(gè)變量之間的相互關(guān)系都很明顯,為了更好地契合實(shí)際,文中的模型采用的是將非參數(shù)計(jì)量模型和空間滯后項(xiàng)模型相結(jié)合的模型,具體形式如下:

    其中y是因變量,x為解釋變量向量,m(z)為未知的非參部分,z為解釋變量中的一個(gè)變量,β為解釋變量的系數(shù),w是空間權(quán)重矩陣,ρ是空間滯后項(xiàng)wy的系數(shù),它們表示權(quán)重矩陣觀測(cè)值之間的空間相互作用程度,μ是白噪聲。假設(shè)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)都不相關(guān),ρ、β已知,對(duì)式(1)進(jìn)行變形并求各變量對(duì)z的條件期望得下式:

    將m(z)帶入(1)式中可得:

    對(duì)(2)式來說,E(y|z)、E(x|z)可以通過R軟件算出窗寬,然后利用MATLAB軟件編程得出。將得出的結(jié)果帶入(3)式,利用Geoda軟件估計(jì)出ρ和β,帶入(1)式就能估計(jì)出m(z)。

    2、實(shí)證分析

    (1)局部空間自相關(guān)分析

    本文利用Moran散點(diǎn)圖和LISA(空間聯(lián)系的局部指標(biāo))來分析局部空間自相關(guān)。中國(guó)農(nóng)民的農(nóng)業(yè)收入全局Moran散點(diǎn)圖和LISA分析見圖1。圖1——Moran散點(diǎn)圖是關(guān)于空間滯后因子W-lny和lny可視化的二維圖,其中W-lny表示各地區(qū)臨近地區(qū)的空間加權(quán)值。Moran散點(diǎn)圖中的第1、3象限代表觀測(cè)值的正空間相關(guān)性,第2、4象限代表觀測(cè)值的負(fù)空間相關(guān)性,并且第1象限代表了農(nóng)民收入高的區(qū)域單元被高值區(qū)域所包圍(HH);第2象限代表了農(nóng)民收入低的區(qū)域單元被高值區(qū)域所包圍(LH);第3象限代表了農(nóng)民收入低的區(qū)域單元被低值區(qū)域所包圍(LL);第4象限代表了農(nóng)民收入高的區(qū)域單元被低值區(qū)域所包圍(HL)。

    圖1 農(nóng)民收入的Moran散點(diǎn)圖

    (2)中國(guó)各地區(qū)農(nóng)民農(nóng)業(yè)收入的空間集聚圖

    LISA聚集地圖用不同的顏色表示不同的空間自相關(guān)類型。2008中國(guó)各地區(qū)專利空間集聚圖見圖2,圖中有顏色的地區(qū)專利空間關(guān)系顯著,而無顏色的地區(qū)專利空間集聚關(guān)系則不顯著。如圖中:高高,代表農(nóng)民收入高的地區(qū)集聚在一起;低低,表示農(nóng)民收入低的地區(qū)集聚在一起;高低,表示地區(qū)專利數(shù)高,但是周邊地區(qū)農(nóng)民收入低;低高,表示本地區(qū)專利數(shù)低,但是周邊地區(qū)專利數(shù)高。并且這四種類型對(duì)應(yīng)于Moran散點(diǎn)圖中的4個(gè)象限。

    圖2 中國(guó)各地區(qū)農(nóng)民農(nóng)業(yè)收入的空間集聚圖

    (3)回歸分析

    根據(jù)Geoda回歸出來的方程為:

    因此式(1)可寫成:

    lny=+0.4169ρw lny+0.3005lnjy+0.6246lnbz+0.1573lncz+m(z)+μ

    從回歸結(jié)果來看,農(nóng)民農(nóng)業(yè)收入的空間滯后項(xiàng)系數(shù)為0.4169,顯著大于0,說明各個(gè)地區(qū)的農(nóng)民農(nóng)業(yè)收入具有正的相關(guān)性,而農(nóng)民就業(yè)人數(shù)、農(nóng)作物播種面積和財(cái)政支出的系數(shù)分別為0.3005、0.6246和0.1573,說明他們對(duì)農(nóng)民的農(nóng)業(yè)收入均具有正向的影響。這和Moran散點(diǎn)圖的結(jié)果一致。

    對(duì)(3)式求導(dǎo)可得:

    m'(z)=E'(y|z)-0.4169w E'(y|z)-0.3005E'(jy|z)-0.6246 E'(bz|z)-0.1573E'(cz|z)

    圖3 偏導(dǎo)數(shù)的估計(jì)

    圖3的橫坐標(biāo)表示農(nóng)作物受災(zāi)面積的對(duì)數(shù),縱坐標(biāo)表示其對(duì)農(nóng)民收入的彈性,從散點(diǎn)圖可以看出它總體上大概是一個(gè)向下傾斜的狀態(tài),這說明在目前的情況下,受災(zāi)面積越大,農(nóng)民收入越少。而且從圖中可以看到,他們大都分布在(-1,1)之間,說明他們是缺乏彈性,這反映出受災(zāi)的不可抗性,我們因此該增加預(yù)警機(jī)制,加強(qiáng)預(yù)報(bào),把受災(zāi)面積控制在較低的水平。

    五、結(jié)論

    從Moran散點(diǎn)圖可以看出,各地區(qū)的農(nóng)業(yè)收入存在空間上的相關(guān)性,從LISA分析得出安徽、山東呈現(xiàn)顯著高-高集聚,內(nèi)蒙古和寧夏呈現(xiàn)顯著低-低集聚,上海和海南兩地呈現(xiàn)顯著的低-高空間集聚狀態(tài),而四川省呈現(xiàn)顯著的高-低空間集聚狀態(tài)。

    由集聚圖可知中國(guó)各地區(qū)的農(nóng)業(yè)收入發(fā)展?fàn)顟B(tài)明顯不平衡,總的來說東部發(fā)展要快過西部發(fā)展。特別是內(nèi)蒙古和青海,占地面積較大,應(yīng)該加大投資的力度,充分利用當(dāng)?shù)氐耐恋刭Y源進(jìn)行發(fā)展,多參照山東、安徽的發(fā)展模式。上海和海南比較特殊,上海由于定位成國(guó)際化大都市,因此其農(nóng)業(yè)發(fā)展滯后。而海南地處南海,面積較小,與周圍省市不是直接相鄰,旅游成為其主要的發(fā)展途徑。對(duì)于四川地區(qū),由于它與周圍地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在負(fù)相關(guān),而其本身發(fā)展較好,所以應(yīng)該加強(qiáng)與周邊省份的交流,幫助周圍的省市,采取措施來扭轉(zhuǎn)這種異?,F(xiàn)象,使其農(nóng)民收入與周邊的農(nóng)民收入起到相互推進(jìn)的作用。

    從回歸結(jié)果來看,農(nóng)作物播種面積對(duì)農(nóng)民收入的影響最大,為0.62,說明我國(guó)農(nóng)民收入主要還是依靠農(nóng)作物的收入,財(cái)政支出和農(nóng)民的就業(yè)情況影響較小。我們應(yīng)該加強(qiáng)各地之間的聯(lián)系,發(fā)揮區(qū)域優(yōu)勢(shì),增加農(nóng)作物的種類,提高勞動(dòng)生產(chǎn)率,使不同地區(qū)相互促進(jìn),共同發(fā)展,另外,我們要加大農(nóng)業(yè)財(cái)政支出,增加農(nóng)民就業(yè)機(jī)會(huì)和就業(yè)人數(shù),最大可能地促進(jìn)農(nóng)民收入的增長(zhǎng)。

    非參部分導(dǎo)數(shù)的散點(diǎn)圖,表明農(nóng)業(yè)的受災(zāi)面積對(duì)農(nóng)民的農(nóng)業(yè)收入彈性為負(fù)且具有彈性。因此,在發(fā)生一些自然災(zāi)害或人為災(zāi)害時(shí),應(yīng)盡可能減少受災(zāi)的面積,確保農(nóng)民的收入。另外,由于就業(yè)人數(shù)、播種面積和財(cái)政支出對(duì)農(nóng)業(yè)均有正向的影響,我們應(yīng)促進(jìn)農(nóng)民的就業(yè),提高土地的利用率,增加財(cái)政對(duì)農(nóng)業(yè)的支出,這樣就能更好地提高農(nóng)民的收入,加快農(nóng)業(yè)的發(fā)展,進(jìn)而促進(jìn)全社會(huì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

    [1] 葉阿忠:半?yún)?shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].南開大學(xué)出版社,2003.

    [2] Xinshen Diao,Shenggen Fan,and Xiaobo Zhang,China’s WTO accession:impacts on regional agricultural income—a multi-region,general equilibrium analysis[J].Journal of Comparative Economics 2003(31).

    [3] Christoph W eiss,Agriculture Policy and Structural Change: Analyzing(Spatial)Heterogeneity,114th Seminar of the EAAE,2010(4).

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