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广东省农村居民人均可支配收入影响因素研究

2020-05-21 16:25:18 《南方农村》 2020年2期

高鸿杰 宋和禧 何琳

摘? ?要:采用灰色關联分析方法,以《广东统计年鉴》和《广东农村统计年鉴》数据为基础,对影响广东省农村居民人均可支配收入的因素进行关联分析。结果表明:乡村社会消费品零售总额的关联度>轻工业总产值的关联度>第一产业固定资产投资总额的关联度>每万人口普通高校在校学生数的关联度>技工学校在校学生数量的关联度。基于实证结果提出了促进农村居民人均可支配收入增长的政策建议。

关键词:农村居民人均可支配收入;广东省;影响因素;灰色关联分析

中图分类号:F323.8 文献标志码:A 文章编号:1008-2697(2020)02-0011-05

中国经济社会的发展历来与农业的兴衰息息相关,而“三农”问题是影响农业兴衰的重要因素,其中农民增收问题则是“三农”问题的关键,确保农民收入的提高,是解决“三农”问题的前提与基础。2018年《中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见》指出要扶持小农户发展生态、设施、体验和定制农业,拓展增收空间。2019年中央一号文件提出要落实更加积极的就业政策,促进农村劳动力多渠道转移就业和增收。与此同时,学者们对农民收入问题的研究开展了广泛探索。经典研究有,李伟认为农民增收是“三农”问题的核心,是全面建设小康社会的重大任务[1]。王娟娟认为“三农”问题始终是国家和人民关注的重点,而其中最为重要的问题就是农民的收入问题[2]。陈宗胜等研究发现,提高农民经营性收入是促进农村地区收入差距下降的主导因素[3]。史贝贝等研究表明,支农财政资金及村级财政投入是促进当地农民收入增加的重要保障[4]。马思思等研究认为,目前对农村居民人均可支配收入水平起主要影响作用的是工资性收入与经营性收入[5]。李宝值等研究发现,新型职业农民培训对农村居民具有显著的正向收入效应[6]。李琪等学者通过各项研究指出,我国电子商务的迅速发展及其空间范围的向外溢出对农民财产收入的增长有着非常重要的具有显著的影响,并且政府部门对农民的支撑力度越大,电子商务所发挥的作用就越强[7]。赵勇智等研究发现,农业综合开发投资能够显著提高农民收入,而且会持续带动农民增收[8]。陈丹等通过实证分析发现,数字普惠金融对于提升农村居民收入具有显著效应[9]。王海平等研究发现,县域产业升级对农民收入具有明显的积极作用[10]。

本研究将“农村居民人均可支配收入”这一重要影响因素作为权衡农民收入的一个关键指标,以广东省作为研究区域,采用灰色关联分析的方法将五大影响因素同农民收入的变化趋势进行关联度分析,从而进一步探究广东省农民收入的主要影响因素,为促进广东地区农民的收入提供必要的引导措施和借鉴意义。

一、广东农村居民人均可支配收入变化及来源构成

2013—2017年间,广东省农村居民的人均GDP呈现逐年增长的趋势,从2013年的11067.79元一直增至2017年的15779.74元,年均增加1177.99元。其中,工资性收入的比重最大,从2013年的5671.2元增至2017年的7854.63元,占农村居民人均可支配收入的50%左右。同时,经营净收入和转移净收入方面也呈现出递增的趋势。经营净收入从2013年的3047.86元增至2015年的3590.14元,再到2016年的3883.59元,随后又增至2017年的4118.65元。转移净收入从2013年的1956.69元增至2015年的2709.27元,再到2016年的3007.5元,最后上升到2017年的3391.65元。然而农村居民财产净收入这一方面却始终处于较低的状态。2013年财产净收入为392.04元,2014年为295.53元,比2013年略有下降,2015年财产净收入为337.01,比2014年稍有上升,2016年财产净收入变为365.76元,2017年上升为414.81元,但始终低于工资性净收入、经营性净收入和转移性净收入。2013—2017年广东农村居民人均可支配收入变化及来源构成情况见表1。

二、广东省农村居民人均可支配收入变化影响因素研究

(一)研究方法

本文所运用的研究方法是由邓聚龙教授经过大量实验和研究而提出的灰色关联分析法[11]。灰色关联分析就是以灰色系统理论为依据,然后研究部分信息已知,另一部分信息未知,通过计算和分析而发现其中所存在关系的一种信息处理系统。在这一系统的运用过程中,如果研究中的两个变量其发展的趋势呈现出一致性或者同步性的趋势,那么这两个因素之间就表现出较高的关联度;反之,那么就说明二者之间的关联程度较低。因此,可以得出,灰色关联分析这一研究方法是通过数据分析,发现各变量或因素之间相同或相似的发展趋势,从而得出其间关联程度的一种科学的研究方法。

(二)影响因子选择与数据来源

1. 影响因子选择

农业基础设施的建设可以有效降低农业生产的总成本,推动农业生产,从而增加农村居民的收入。换句话说,农业基础设施的不断建设推动了农村居民人均可支配收入的增长。因此,选取第一产业固定资产投资总额测量农业基础设施的投入力度对农村居民人均可支配收入的影响。

农业技术进步促进了农业富余劳动力的产生,同时近年来城镇化的快速发展使二三产业对相关工作人员的需求更加强烈。在“劳动报酬最大化”这一动机的激励下,农村富余劳动力不断由农业向二三产业转移,开始从事二三产业,从而促进了农村居民人均可支配收入的增长。因此,选取轻工业总产值测量第二产业对农村居民人均可支配收入的影响;选取乡村社会消费品零售总额测量第三产业对农村居民人均可支配收入的影响。

根据经济学原理,人力资本是影响收入的重要因素。人力资本的常识效应会通过参加学习和技能培训以更高的生产力体现出来,即参加学习和培训的人具有更高的分辨力,能把握更多的获利机会。农业富余劳动力除了会流向二三产业外,还会参加教育以“人力资本”的形式体现出来,从而促进生产力的发展,实现农村居民人均可支配收入的增长。因此,选取技工学校在校学生数量测量中等教育对农村居民人均可支配收入的影响;选取每万人口普通高校在校学生数测量高等教育对农村居民人均可支配收入的影响。

2. 数据来源

本文所选用的数据主要来源于《广东统计年鉴》(2014-2018)和《广东农村统计年鉴》(2014-2018),并选取农村居民人均可支配收入作为参考数列设为X0(k)。选取第一产业固定资产投资总额、轻工业总产值、乡村社会消费品零售总额、技工学校在校学生数量和每万人口普通高校在校学生数这五个指标(表2)作为影响系统行为因素组成的数据序列,即比较数列,并分别设为X1(k)、X2(k) 、X3(k) 、X4(k)和 X5(k),其中k=1,2,3,4,5分别代表相应统计年鉴中2013—2017年的数据。

(三)模型构建与应用

1. 设立参考数列与比较数列

根据灰色关联分析方法原理,设立参考数列X0={X0(k),k=1,2,…,n},比较数列Xi={Xi(k),k=1,2,…,n}(i=1,2,…,m),统计年鉴数据如表2所示。

2. 数据无量纲化处理

在对一组或多组数据进行研究的过程中,因为系统中各因素中的数据存在着量纲的不一致,因此在對数据进行比较的过程中就会存在一些不可控的因素,影响最终结果的稳定性。所以,在进行灰色关联度分析时,必须对研究数据进行必要的无量纲化处理,从而使数据呈现出无量纲化、归一化。在进行无量纲化处理常用的方法主要有均值化、初始化等,本文所选用的是初始化处理方法。根据公式:对所取得的原始经济序列数据X0、X1、X2、X3、X4和X5进行初始化处理分别得出相应的Y0、Y1、Y2、Y3、Y4和Y5。数据的无量纲化处理结果如表3所示。

3. 求差序列

求此时Y0与Y1之间的差序列△i,差序列△i的计算公式为:△i=(△i(1),△i(2),…,△i(k)),其中△i(k)=Y0(k)-Yi(k),(i=1,2,…,n)可得出结果为:

△1 =(0.0000,0.3279,0.0201,0.0543,0.3098)

△2 =(0.0000,0.0083,0.0647,0.1056,0.2779)

△3 =(0.0000,0.0074,0.0252,0.0516,0.0808)

△4 =(0.0000,0.3958,0.5354,0.7034,0.7938)

△5 =(0.0000,0.0698,0.1470,0.2449,0.3409)

根据差序列△i求出两级最小差与最大差。记第一层最小值序列为min△i(k),最大值序列为max△i(k),则:

min△i(k)=(min△1(1),min△2(2),min△3(3),…,min△i(k))

max△i(k)=(max△1(1),max△2(2),max△3(3),…,max△i(k))

即:

min△i(k)=(0.0000,0.0000,0.0000,0.0000,0.0000)

max△i(k)=(0.3279,0.2779,0.0808,0.7938,0.3409)

根据最小值序列min△i(k)和最大值序列max△i(k)所得结果计算两级最小差与最大差,记两级最小差为m、最大差为M,则:

m=min(min△i(k))=0

M=max(max△i(k))=0.7938

4. 计算关联系数

比较数列Xi对参考数列X0在k时刻的灰色关联系数ξi(k)计算公式为:

ξi(k)= ,

其中ρ为分辨系数,且ρ∈[0,1],取分辨系数ρ=0。5。则ξi(k)计算公式可变为:

将△1~△5数据代入公式分别计算出关联系数为:

ξ1 =(1.0000,0.5476,0.9518,0.8797,0.5616)

ξ2 =(1.0000,0.9795,0.8598,0.7899,0.5882)

ξ3=(1.0000,0.9817,0.9403,0.8849,0.8309)

ξ4=(1.0000,0.5007,0.4257,0.3607,0.3333)

ξ5 =(1.0000,0.8504,0.7297,0.6184,0.5380)

5. 计算关联度

将各个时刻(即曲线中的各点)的关联系数集中为一个值,即求其平均值,以此作为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示,关联度ri计算公式为:

记r1、r2、r3、r4、r5 分别表示第一产业固定资产投资总额与农村居民人均可支配收入的关联度、轻工业总产值与农村居民人均可支配收入的关联度、乡村社会消费品零售总额与农村居民人均可支配收入的关联度、技工学校在校学生数量与农村居民人均可支配收入的关联度、每万人口普通高校在校学生数与农村居民人均可支配收入的关联度,根据关联度 计算公式得:

r1=0.7881;

r2=0.8435;

r3=0.9276;

r4=0.5241;

r5=0.7473;

6.关联度排序

根据计算结果,依据关联度值的大小对ri进行排序,ri的数值越大,其关联程度越高;反之,ri的数值越小,则其关联程度越低。排序结果如下:

r3>r2>r1>r5>r4

(四)实证结果分析

通过对所得数据进行分析得出下列结果,r3>r2>r1>r5>r4 即乡村社会消费品零售总额的关联度>轻工业总产值的关联度>第一产业固定资产投资总额的关联度>每万人口普通高校在校学生数的关联度>技工学校在校学生数量的关联度。从排序结果来看,这五个因素与农村居民人均可支配收入有很大的关联性。其中,乡村社会消费品零售总额与农村居民人均可支配收入的关联度为0.9276,两者高度相关,说明第三产业的发展对农村居民人均可支配收入有着重要的影响作用,提高农村居民人均可支配收入可以着重从该方面入手。另外,轻工业总产值、第一产业固定资产投资总额和每万人口普通高校在校学生数三者与农村居民人均可支配收入的关联度与乡村社会消费品零售总额的关联度相比略低一些,分别为0.8435、0.7881、0.7473,说明第二产业的发展、农业基础设施建设和高等教育投入对农村居民人均可支配收入有着显著的影响,也应看作是影响农村居民人均可支配收入的重要因素。计算结果显示技工学校在校学生数量与农村居民人均可支配收入的关联度较小,为0.5241,说明与其它影响因素相对提高广东省农村居民人均可支配收入所起的作用相比中等教育对农村居民人均可支配收入的影响作用相对较弱。

三、政策建议

(一)加强农村基础设施建设

广东省农业现代化离不开农村基础设施的保障,农村基础设施建设是包括了公路、水利、电力、信息化建设等各方面的建设,加强农村基础设施建设是保障农业现代化发展的重要基础,只有实现了农业的现代化发展,才能切实的提高农业带来的经济效益,实现农民增收。

(二)鼓励发展农村二三产业

农业生产具有成本高、风险高、收成不确定等特点,规模经营是提高农业生产经济效益的重要手段。因此,在一定程度上鼓励发展农村二三产业,有利于充分利用农村的闲置劳动力。首先,要完善土地流转制度,明晰产权制度,确保尽可能多的土地能够有效利用,实现一定程度上的适度规模经营;同时,在经营方式方面,积极依靠各种新型经营主体,实现传统农业的转型升级,降低生产成本,提高生产效益;再者,应当拓展农业的非生产功能,开发观光农业、生态农业、体验式农业等方式,提高农业产业链的整体效益,推动一二三产业融合发展,从而提高农民的收入。

(三)推进农村高素质人才的培养

农业的现代化发展离不开高素质的农业人才,推进农村高等教育和职业教育发展,培育新型职业农民势在必行。首先,要多渠道、多形式进行职业农民培训,提高职业农民职业技术水平;其次,要完善各项人才引进政策,保障稳定的人才储备;同时,要加强与农业院校的合作,充分利用农业院校的专家学者的常识储备,以及农业院校的学生较强的实践能力,提高农业生产效率;最后要加强农民的市场意识和法制意识,在懂法守法的基础上,及时转变思维,参与市场经营,实现增收。

参考文献:

[1] 李伟.农民增收问题研究综述[ J ].经济研究参考,2017(66):51-63.

[2] 王娟娟.鲜活农产品电子商务流通体系构建探析[ J ].商业经济研究,2018(07):133-135.

[3] 陈宗胜,宗振利.论农村体制改革对农村居民收入差别“倒U”变动的影响——基于天津和山东案例的考察[ J ].南开经济研究,2015(04):3-22.

[4] 史贝贝,杨菲.村级农业支出对农民收入的影响[ J ].地域研究与开发,2017,36(03):154-159.

[5] 马思思,金占明.中国农村居民的人均可支配收入[ J ].技术经济,2018,37(10):131-137.

[6] 李宝值,杨良山,黄河啸,等.新型职业农民培训的收入效应及其差异分析[ J ].农业技术经济,2019(02):135-144.

[7] 李琪,唐跃桓,任小静.电子商务发展、空间溢出与农民收入增长[ J ].农业技术经济,2019(04):119-131.

[8] 赵勇智,羅尔呷,李建平.农业综合开发投资对农民收入的影响分析——基于中国省级面板数据[ J ].中国农村经济,2019(05):22-37.

[9] 陈丹,姚明明.数字普惠金融对农村居民收入影响的实证分析[ J ].上海金融,2019(06):74-77.

[10] 王海平,周江梅,林国华,等.产业升级、农业结构调整与县域农民收入——基于福建省58个县域面板数据的研究[ J ].华东经济管理,2019(08):23-28.

[11] 邓聚龙.灰理论基础[ M ].武汉:华中科技大学出版社,2002.

(责任编辑:李韵婷)

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