精准扶贫形势下广西农村居民收入影响因素分析

沈承放，莫达隆

摘 要：精准扶贫政策实施的首要任务是精准识别农村居民的生活现状及其致贫原因。分析了广西农村居民收入的增长趋势，运用回归分析法找出广西农村居民收入的影响因素，以作为精确帮扶的参考。

关键词：精准扶贫;农民收入;回归分析

文章编号：1004-7026（2019）21-0025-02         中国图书分类号：F328        文献标志码：A

1  研究背景

在精准扶贫形势下，需要对不同区域环境、不同贫困状况的农户进行精准识别，找出其贫困的主要原因，然后针对贫困原因采取相应的治贫方法[1-3]。贫困原因的精准识别是精准扶贫的首要任务。贫困主要表现为收入水平低下，贫困原因可以转为收入低下的原因。因此，研究农村居民收入的影响因素是至关重要的。以广西为例，首先对广西农村居民收入增长趋势进行分析，然后运用多元线性回归分析法，找出影响广西农民收入的主要原因。

2  收入增长趋势分析

2012年之前农村居民收入指标为居民人均纯收入，2012年之后农村居民收入指标为人均可支配收入[4]。因此，选取2000—2012年广西农村居民人均纯收入数据，以及2013—2017年广西农村居民人均可支配收入数据，作为研究数据。

纵观2002—2017年广西农村居民收入数据，农村居民收入水平已经从2000年的1 864元，增长到2017年的11 325元，从整体上看呈现逐年增长态势。2000—2003年呈现稳定趋势，但2003年相比于2002年略有下降;2004—2009年呈现出低速增长趋势;2010—2017年呈现出速度较高的增长趋势。由此可见，广西农村居民生活水平处于越来越好的态势。

3  农村居民收入影响因素分析

3.1  变量选择

根据相关文献和数据的可获取性[5-11]，选取1985—2017年如下变量数据：①农村居民收入水平;②表示产业水平的第一、二、三产业总值;③表示农业现代化水平的农业机械总动力、有效灌溉面积、农用化肥施用折纯量;④表示通信情况的邮电业务总量;⑤表示财政支出的地方财政一般预算支出;⑥表示自然灾害的受灾面积;⑦农村家庭恩格尔系数。

3.2  多元线性回归分析

多元线性回归分析主要是研究一种现象与多个因素之间的联系情况，以多个因素之间的最优组合共同估计这一现象的水平。

3.2.1  回归模型

假设收入水平为y;相关变量为xi，其中i=1，2…，n;β0，β1…βn为n+1个未知参数。则回归方程如下。

y=β0+■βixi+？着         （1）

采用最小二乘法进行参数估计，主要是通过最小误差的平方和寻找最佳函数。

求解参数矩阵公式如下。

β'=（XTX）-1XTy=（？撞xixTi）-1（？撞xiyi）      （2）

3.2.2  多元线性回归

变量之间可能会出现异方差现象，因此要先将数据标准化，再采用多元线性回归分析方法分析农民收入的影响因素。

（1）模型拟合。由表1可知，模型確定系数R为0.998，R2为0.996，调整后的R2为0.994，估计标准误差为0.764。说明该模型与数据的拟合度非常好，说明变量之间存在着较为紧密的线性关系。

（2）回归模型分析。在回归分析之前，首先对数据进行了标准化处理，因此得到的回归系数是标准化以后的结果。由表2可知，在10个影响因素中，第三产业总值与农民收入水平的影响最强烈，标准化后的回归系数为1.86，且其伴随概率为0，说明第三产业总值与农民收入水平呈现出较强的正相关关系。

第二产业总值和第一产业总值对农民收入水平也有着不小的影响，回归系数分别为-0.909和0.662，伴随概率分别为0.02和0.068。其中第二产业总值与收入水平呈现负相关关系，第一产业总值与收入呈现正相关关系，但其回归系数是较为不显著的。

地方政府一般预算支出与农民收入的相关系数也比较大，为-0.507，且呈现出负相关关系。从伴随概率角度来看，地方政府一般预算支出的回归系数是不显著的。

邮电业务总量的回归系数是显著的，回归系数为-0.114，与收入呈现负相关关系。

受灾面积、有效灌溉面积和农村恩格尔系数的回归系数则相对较小，分别为0.001、0.039和0.054，其回归系数也是不显著的。

4  结论

广西农村居民收入水平总体呈现出增长态势。在进行回归分析的收入相关因素中：第三产业总值对收入水平影响最大，且为正相关关系;其次是第二产业总产值，与收入形成负相关关系;再次是第一产业和地方政府一般预算支出;其他因素对收入的影响则相对较小;影响最小的是受灾面积、有效灌溉面积和农村恩格尔系数。因此，可以通过对第二、三产业的调整，来实现农民增收的目的。

参考文献：

[1]刘书琪，姜绘绘.临沂市农民收入现状及其影响因素的实证分析——基于多元线性回归模型[J].黑龙江畜牧兽医，2015（6）：29-31.

[2]刘莹.收入来源视角下影响农民收入结构的因素分析[D].淄博：山东理工大学，2014.

[3]刘云，寇凤梅，李莹华.基于多元线性回归模型的欠发达地区农民收入影响因素分析——以甘肃省为例[J].牡丹江大学学报，2014，23（2）：86-89.

[4]钟雍.基于多元线性回归模型的农民收入影响因素研究[J].经济视角（上），2013（12）：71-72.

[5]李闪闪.基于多元线性回归模型的农民收入影响因素分析[J].经济视角（上），2013（9）：79-80.

[6]洪业应.基于回归分析法的农民收入影响因素分析[J].经济研究导刊，2012（30）：57-59.

[7]吕栋.影响农民收入因素的主成分回归分析[J].现代商业，2008（29）：105-106.

[8]曹军会，何得桂，朱玉春.农民对精准扶贫政策的满意度及影响因素分析[J].西北农林科技大学学报（社会科学版），2017，17（4）：16-23.

[9]韦惠兰，罗万云.精准扶贫视角下农户生计脆弱性及影响因素分析——基于甘肃省贫困地区的实证调查[J].河南师范大学学报（哲学社会科学版），2018（2）：65-71.

[10]刘娜.精准扶贫视角下农村金融发展对经济增长的影响——基于安徽省数据的实证分析[J].嘉兴学院学报，2016，28（5）：78-84.

[11]赵正，侯一蕾，温亚利.精准扶贫项目与农村居民收入增长——基于倾向得分匹配模型的分析[J].统计与信息论坛，2018（11）：104-110.