影响云南省农户收入各因素实证分析

卢静

【摘 要】 农户是农村经济中最基础的单位和经济活动主要的参与者，农户活动直接影响到农村金融和农村经济的发展。本文以云南省211个农户在2015年的小额贷款数据为例，实证研究了农户贷款，劳动力人数，就业结构以及农民受教育程度对农户收入的影响，并且综合整理所得数据建立线性回归模型，利用Eviews对数据加工处理得出以下结论：小额贷款与从事非农业产业劳动力数量对农户收入水平具有显著的正面影响，其他因素虽不如前面两者明显，但是同样在促进农户增收方面起着不可替代的作用。

【关键词】 農户收入 小额贷款 线性回归 正相关

一、引言

农民增收一直是困扰我国经济发展的大难题，中国13亿人口中有9亿是生活在偏远农村的农民。农业、农村、农民问题，即“三农问题”一直是备受党和国家领导人高度重视的一个重大问题。党在不同时期积极出台各种政策力求破解三农问题。而农民增收作为三农问题的核心一直都是人们关注的焦点，随着中国经济的快速腾飞城乡差距逐渐呈现扩大化的趋势，解决农户增收的问题是缩小差距，维护国家稳定和社会长治久安的明智之举。增加农民收入已经被列入政府的长期规划当中，是完成伟大中国梦的必经之路。我国广大的农村地区都属于资本稀缺，物资条件极度匮乏的状态，要实现农民增收，农业增产，就必须加大金融投入的力度和强度。那么，我国农村金融的投入能否有力的促进农民收入的增加，除了农村金融其他因素比如非农人口比例，就业结构变化和教育水平这些因素又是如何影响农户收入的，这些问题就是本文研究和亟待解决的问题，希望通过对所得数据的分析整理得出一些具有建设性的结论，对中国三农问题的解决和新农村建设提供现实可行的途径。国内关于金融发展与农户收入关系之间的研究成果已经很多。郑小华（2004）分析了农村金融体制对农民增收的制约因素，提出通过农村金融体制创新增加农户收入的基本思路。瞿商、洪均安、洪艳（2005）认为农业信贷资金不足是影响农户收入增长的重要制约因素，探讨了建立农民增收和农业信贷资金支持的互动途径。朱林峰（2005）的研究表明完善的农村金融服务能够有效地促进农民收入的增加。

本文采用2015年云南省211位农户的家庭收入以及其影响因素的数据，利用Eviews软件研究小额贷款，非农业劳动人口和农户受教育程度与农民收入之间的关系，其中各年的数据均来自于云南省统计年鉴。

二、模型设定与数据说明

（一）假设前提

对于影响农户收入的因素，根据理论分析并参考有关文献的研究成果，本文提出以下几个假设：

假设一：农户收入受能否获得贷款影响，且农户获得贷款数量越多，收入增长越快。根据经济学原理，在其他条件不变的情况下，投入资本越多则产出越多，货币就是资本的一种。所以农户获得的贷款数额越多，可以投入日常生产中的资金则越多，因此收入增长更快。

假设二：参与农业劳动的劳动力数量越多，收入越高。根据西方经济学理论，劳动作为生产中的一个基本要素，投入的数量越多，越有利于增加产出。因此，农户劳动力数量是影响其收入的重要因素。

假设三：农户就业结构变化是影响收入的重要因素，在非农生产方面投入的劳动力越多（从事种地外其他工作的人越多），收入增长越快。按照刘易斯的二元经济发展模式理论，发展中国家农业部门的劳动生产率大大低于工业部门的劳动生产率，因此，在我国农村地区，把资金和劳动力从农业部门转移到非农部门可能大幅度提高劳动生产率，从而增加农户收入。

假设四：农民受教育程度是影响收入的一个重要因素，且教育程度越高，越有利于农户增加收入。根据经济学中的人力资本理论，可以认为，教育能提高农民的人力资本，进而增强农民的生产能力，增加农户收入水平。

（二）模型设定

以上对影响农户收入的有关因素进行了分析，结果表明贷款数额、农业劳动力数量、非农产业的劳动力数量，户主受教育程度和科学技术水平是影响农户收入的重要因素，但是由于科技进步的程度无法量化，故在以下的数据处理过程中未涉及该因素。为进一步检验这些因素对农户收入影响的大小，我们设定截面数据回归模型进行检验。根据以上假设，回归模型设定为：

公式（1） 左侧Y代表农户的纯收入，单位为人民币千元，右侧是影响农户收入的各项因素， C为截距项。模型中各变量的定义如表1所示：

数据说明

有关数据来自2013.08-2013.12对云南省农村金融状况的调研，这次调研通过入户调查方式对云南省15个县的农村地区农户家庭经济状况进行了调查。相关问卷550余份，我们从中抽取211份作为研究样本。通过对数据分析整理，与本模型有关的变量：收入，贷款金额，农业劳动力人数，非农业劳动力人数及教育程度相关系数如表2所示：

三、实证检验及分析

从上述表2中可以看出劳动力人数和非劳动力人数之间存在着较强的相关系数，也就是说随机变量内部存在多重共线性，这对我们所建模型的最后结果会产生较大的影响，导致实验结果出现误差。为了避免这一问题的发生，我们采用逐步回归的办法将变量逐一加入模型中，所得结果如下表3所示：

第一步，在初始模型中引入变量X2，农业劳动力人数，模型拟合优度提高，即调整之后的R的平方值0.301663大于0.287943，但是参数符号并不符合原假设，农村劳动力人数的系数为-4.35203，与农户收入的关系并不是呈现正向变动关系，这说明变量之间存在多重共线性。

第二步，去掉农业劳动力人数X2，引入非农业劳动人口X3，拟合优度再次提高，且参数符号合理，变量也都通过显著性检验，D.W.检验也表明不存在一阶序列相关性。

第三步，引入农户受教育程度X4，拟合优度继续提高，参数符号均符合经济意义。

通过以上三步的分析表明，X2是多余的。此时我们得到的线性回归模型是

但是我们现在的结果并不是特别的尽如人意，模型的拟合程度并未呈现出理想的状态，在上述的图中我们看到调整过后的R平方为0.401013，这说明已知的三个随机变量小额贷款，非劳动人口数，受教育程度对因变量农户收入的解释程度并不是很高，这说明模型还存在问题。想到我们进行最小二乘估计的前提是随机误差项的方差必须为常数，现在模型不准确，可能是出现了异方差现象，在接下来的过程中用怀特检验对模型进行检验，实际检验结果所得的修正后的R的平方为34.71549远远小于实际的相应值，因此可看出该模型存在着异方差性。在这一情况下采用加权最小二乘法对模型进行异方差修正，所得结果如下：

现在三个变量对农户收入的解释程度高达99.1846%，相比起之前的40%有了显著地进步，这说明模型经过异方差修正之后得到了较为满意的结果，而且与此同时各项检验的P值和F检验均为显著，D.W.统计的结果也表明变量之间不存在序列相关性。对比之下，我们认为经过逐步回归和消除异方差的过程之后，所得结果为最终文章采用模型，其线性回归模型的等式为：

下面我们对最终确定的模型进行经济意义分析，具体结果如下：

贷款金额（X1）对农户收入（Y）的影响在5%置信水平下是显著的，且其系数为正，因此说明小额贷款与对农户收入水平具有显著的正面影响，即农户获得的贷款越多，家庭中从事非农业产业的劳动力数量越多，农户家庭的收入越高。出现这种情况的主要原因是：首先，农民获得贷款越多，就相当于能投入到生产中的资本越多，根据我们熟知的生产函数，劳动力及其他条件不变条件下，资本越多，产出越大，即收入越多；由此可以看出我们的假设一是符合实际情况的。

同理，非劳动就业人数对农户收入的影响也是在5%的置信水平下是显著的。也就是表明农户收入会随着非农业就业人数的增长而增长。因为劳动生产率提高由农业劳动生产率提高和非农业部门劳动生产率提高构成。而在一般情况下农业部门劳动生产率的提高非常缓慢，在短期内可以视为不变；非农业部门劳动生产率的提高依靠要素投入和技術进步，一般情况下技术进步较慢，在短期内可以视为不变。对于大多数农村地区来说，非农产业投资不足，没有达到规模经济，因此提高农民劳动生产率的有效途经就是增加非农业部门的要素投入，扩大投入产出规模，达到规模经济。由于非农产业的生产率一般比农业生产率要高，且非农产业收入不受作物成熟季节限制，所以家庭中从事非农产业劳动力越多，农户家庭的收入越高。这样的回归结果表明本文前面的假设三是成立的。

农户受教育程度对农户收入的影响同样在5%置信水平下是显著的，又因为其系数也为正，所以说明农户受教育程度对农户收入在5%置信水平下有显著正面影响，即农户受教育程度越高，农户家庭收入越高。这主要是由于受教育较多的农户，学习能力相对较强，能更好接受新的技术知识并将其用于生产中，从而提高收入；同时教育对农民的体力下降具有弥补作用，受教育程度较低的农民随着年龄的增长其收入也会降低，但是教育程度高的农民收入与年龄没有太直接的联系；受教育程度高的农民会有更高的意愿和觉悟自动的向非农行业转移，转移成功率会更高，家庭收入也会更可观；农民受教育的程度越高其对新技术的渴望以及先进技术的购买意愿会更将强烈，而且对下一代的教育投资以及家庭投资会更积极。这样回归结果符合我们的假设四。

而农业劳动力人数在我们逐步回归的过程中呈现出负的相关系数，从统计学的角度上来看是说变量之间存在着多重共线性，其中主要是农业劳动力人数与非农业劳动力人数之间有较强的相关性，其相关系数高达0.621145。我们再从经济学的角度对这个问题进行分析解读，为什么看似正相关的两个变量会在实际的操作结果中呈现完全相反的结果呢，我想主要有一下几个原因：第一，家庭劳动力数量一定，从事农业生产的劳动力越多，从事非农业生产的劳动力越少，我们已经分析出非农业劳动力对收入Y有显著的正面影响，所以从事农业劳动力的数量对Y的影响就很难确定。第二，在农业生产方面，由于中国特定国情，土地是不可再生资源，与人口成反比例关系，即人口越多人均土地量会越少。所以从事农业劳动力在一定数量内是可以促进农业生产活动产出的增加；一旦超出土地可以承受的范围，会出现人多地少的情况，导致农村劳动力过剩，整个经济产业结构发展不平衡，恶化家庭经济状况。所以，我们的假设二不成立。

四、结论及启示

本文利用221个农户2015年的数据作为样本，运用多元回归模型研究了农户贷款金额、农业劳动力数量、非农产业劳动力数量以及户主受教育程度对农户收入的影响，结论如表4所示：

从本文的实证研究中我们可以得到以下启示：

（1）数据表明，小额信贷数额对农户收入的影响显著，这说明农村金融的发展，尤其是对农户直接发放小额信贷可以显著提高农户收入水平。因此，我国政府有必要采取措施积极完善农村金融体系，增加对农户的信贷投入，由此来增加农户收入，促进农村经济发展。

（2）由于非农产业的劳动力数量对农户收入有显著正面影响，即家庭从事非农产业劳动力数量越多，家庭收入越高，所以，要提高农民收入就应该做到的是加快劳动力由农业部门向非农业部门的转移。首先，要逐步完善劳动要素市场，实现农业劳动力的有序转移；其次，加快推动农村非农产业的发展，建立农副产品加工业，同时将大城市配套的相关企业向农村转移，不断提高乡镇企业的技术水平。

（3）教育程度对农户收入的影响也不能忽略。在这方面政府在加大对农村地区基础教育设施的投资的同时，应加强对农民培训工作，鼓励农民自主学习的热情和积极性，培养懂知识，会技术的现代化农民，在农民掌握更先进养殖种植技术的情况下，让技术带动农业产业发展，促进农民增收。

五、政策建议

我国政府有必要采取措施积极完善农村金融体系，增加对农户的信贷投入，由此来增加农户收入，促进农村经济发展。在前面的实证分析中我们知道，非农产业劳动力的数量对农户收入有显著正面影响，即非农产业劳动力越多，农民收入越高。所以地方政府在执政过程中，应当全面分析地区资源优势，积极投资乡镇企业的建设，形成经济作物产销一体模式。在帮助农民从农作物上获取收入同时，给农闲时的农民提供工作机会，使劳动力和资金向非农产业转移，从而达到增加农民收入的目的。政府要加大农村教育的投入力度，改善其办学环境；同时还要给予农村教师更多的经费和政策支持，为农村教育提供良好的师资条件；政府当局也应该鼓励更多的大学生走向农村支持国家教育事业的发展。在办学发展空间上，给予更多的指导、鼓励和保护措施。

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