剩余劳动力转移对黑龙江省农民收入影响分析

宋淑丽 张明飞 姜虹

摘要：基于剩余劳动力转移视角针对农民收入问题，以部分农民收入影响因素为自变量构建PLS（偏最小二乘回归）模型。根据黑龙江省 2000-2017年统计年鉴数据，运用maltab7.0软件数据处理，采用PLS分析法对预先选定的影响因素进行分析。研究认为：所选取影响因素中农业产值、林牧渔业产值、农村外出务工人数、农业机械总动力、农业生产投资、非农收入与农村人均纯收入均呈正相关，其中农村外出务工人数是最主要影响因素。结合分析结果提出通过实现农村剩余劳动力平稳有序转移、合理调控农村劳动力在农业与非农业间的分配比例进而促进农民收入增长的政策建议。

关键词：农村;偏最小二乘;剩余劳动力转移;农民收入

中图分类号：F328    文献标识码：A

文章编号：1005-913X（2019）08-0033-02

一、引言

“三农”问题核心是农民问题，农民问题的核心是收入问题。农民收入偏低不仅一直制约着城乡经济协调发展，而且影响着社会平稳有序发展。农民收入增长困难根本原因一是土地有限，二是存在着大量剩余劳动力。2019年中央1号文件重点强调：促进农村劳动力多渠道转移就业和增收;加快农业转移人口市民化，推进城镇基本公共服务常住人口全覆盖。黑龙江省是我国农业大省，受自然条件、经济因素及农业机械化等影响，农业生产对劳动力需求快速下降，导致产生大量剩余劳动力。

文献梳理与分析发现，从定性角度关于剩余劳动力转移与农民收入关系的相关研究较多，且多表现为直觉判断和一般性描述，而从定量角度系统性研究则相对较少、实证支持也不多。从国家宏观层面较多，省市微观层面个性研究较少，关于黑龙江省的研究则更少。为此，基于剩余劳动力转移视角，采用PLS模型研究黑龙江省农民收入问题，以期发现影响农民收入的影响因素，对促进地方经济发展具有一定积极意义。

二、模型构建

设单因变量y和p个自变量{x1，x2，…xp}，观测n个样本点，构成自变量与因变量的数据表X=[x1，x2，…xp]n×p和Y=[y]n×1。分别在x和y中提取成分t1和u1，且满足：（1）t1和u1应尽可能多地携带各自数据表中的变异信息;（2）t1和u1的相关程度能够达到最大。在t1和u1提取后，分别实施X对t1的回归以及Y对t1的偏最小二乘回归，直到能达到一个较满意的精度为止。若最终对X共提取了m个成分t1，t2，…tm ，偏最小二乘实施y对t1，t2，…tm的回归，再表达成Y关于原变量{x1，x2，…，xp}的回归方程，至此偏最小二乘回归建模完成，在进行交叉有效性检验时，Qh2≥（1-0.952）=0.0975以作为是否显著的标志，表明加入成分能改善模型质量，否则不能（王惠文等，2006）。

三、实证分析

（一）变量及变量说明

结合黑龙江省农民收入的来源和构成并参考剩余劳动力转移与农民收入相关研究的专家学者观点，选取部分变量作为研究指标（见表0）。

（二）数据标准化处理与多重相关性检验

为消除量纲效应，使每一个变量都具有相同的表现力，采用maltab7.0数据标准化处理得到因变量和自变量的标准化序列并采用方差膨胀因子多重相关性诊断，得到各变量之间相关关系信息（见表1），可见变量之间存在严重的多重相关性。

（三）偏最小二乘（PLS）回归方程建立与结果分析

三次主成分提取获得交叉有效性判别结果（见表2），Q32=-0.3573<0.0975说明已不满足交叉有效性要求。由计算和推理可知，为能满足模型质量要求只需提取3个主成分即可。F0对t1，t2，t3建立PLS回归方程为：

F0=r1t1+r2t2+r3t3=0.386093t1+0.346032t2+0.05448t3

=0.2822E1+0.2423E2-0.0233E3-0.0713E4+0.2210E5

-0.0193E6+0.2803E7                              （1）

现表达成y关于原自变量x={x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7}的回归方程为：

y=0.8486x1+1.2911x2-1.0175x3+2.563x4+0.5132x5

+0.0012x6+1.1430x7+1711.486              （2）

从（2）式得出，xj回归系数为负说明xj与 y 负相关，xj回归系数为正说明xj与 y 正相关，且自变量回归系数绝对值越大，说明该变量对农民人均纯收入影响越大。相关程度由大到小依次是x4>x2>x7>x1>x5>x6>x3，其中，农村外出务工人数x4的回归系数最大为2.563，说明农村外出务工人数每增加1人时，农民人均纯收入会增加2.563元;农业从业人员x3与农民人均纯收入负相关，其回归系数为-1.0175，即農业从业人员每增加1人，会降低1.0175元的农民人均纯收入。

结果表明，农业产值对农民人均纯收入影响并不大;林牧渔产值与非农收入对农民人均纯收入的影响程度相近，农业机械化水平和农业生产投资对农民人均纯收入也有影响，但影响均不十分显著;农村外出务工人数对农民人均纯收入的增加有明显的促进作用。农村劳动力外出务工人数的多少直接表现为农村剩余劳动力的转移情况，而非农收入也正是农村剩余劳动力转移后从事非农产业以工资形式而赚取的收入表现。因此，随着现代农业机械化程度提高农业产值增加的同时，剩余劳动力在农业中的滞留会导致农业劳动生产率下降。在土地种植面积一定情况下，增加农业从业人员的数量对农民收入的促进作用也会有限。因此，合理分配农业从业人员与农村外出务工人数，会对农民人均纯收入产生较大影响。此外，林牧渔业是劳动密集型产业，其发展依赖于农村剩余劳动力从农业生产中转移出来，即林牧渔业产值对农民人均纯收入的影响也要基于农村剩余劳动力转移的前提。

四、结论与建议

结果分析得出结论： 一是农业产值x1、林牧渔业产值 x2、农业从业人员x3、农村外出务工人数x4、农业机械总动力x5、农民生产性投资x6、非农收入x7都会直接影响到农民人均纯收入y;二是PLS分析法能有效消除各变量间的多重相关性，同时也是对农民收入影响因素分析及定量预测的较好的研究方法;三是农村剩余劳动力合理的转移会对增加农民人均纯收入产生较大影响。

结合我国农村人口现状及剩余劳动力转移长期性特点，现提出如下建议：借鉴国际经验构建农村剩余劳动力有效转移模式，实现农村剩余劳动力平稳有序转移;统一城乡劳动力市场，建立劳动力需求信息交流平台，以保障农村劳动力及时了解用人需求信息;大力扶持乡镇企业，以提供更多转移劳动力非农就业岗位;改革社会保障体制，实现农民离开土地依然老有所养，以消除后顾之忧;改革户籍制度打破城乡界限，消除对农村劳动力歧视性就业规定;通过就业促进等手段政府为农业剩余劳动力提供更多的就业渠道，提高农民非农收入。

参考文献：

[1] 王惠文，吴载斌，孟 洁.偏最小二乘回归的线性与非线性方法[M].北京：国防工业出版社，2006.

[2] 邓念武，徐 晖.单因变量偏最小二乘回归模型及其应用[J].武汉大学学报，2001（2）：14-16.

[3] 王新利，陈 敏.基于偏最小二乘BP神经网络的财务神经网络的财务预警研究[J].农业技术经济，2011（11）：122-128.

[4] 宋淑丽，齐伟娜.基于多元线性回归的农村剩余劳动力转移研究[J].农业技术经济，2014（3）：104-109.

[5] 高梦柯.农村剩余劳动力转移对城乡居民收入差距的影响效应分析[J].中共四川省委学校学报，2014（4）：51-55.

[责任编辑：马 欣]