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影响农民收入因子回归分析【摘要】本文以贵州省为例，分析农民收入增长的影响因素，并从中选出6个因素与农民收入进行多元回归分析，建立数学模型，并且针对贵州省增加农民收入问题，提出了相应的对策建议。 【关键词】农民收入；影响因素；回归模型；贵州省 1.引言 自改革开放以来，虽然中国经济平均增长速度为9.5%，但二元经济结构给经济发展带来的问题仍然很突出。农村人口占了中国总人口的70%多，农业产业结构不合理，经济不发达，以及农民收入增长缓慢等问题势必成为我国经济持续稳定增长的障碍。三农问题仍然是中国经济走出困境，实现长期稳定增长的关键。而农民收入增长则成为解决三农问题的关键。本文应用适当的多元线性回归模型，通过分析，探讨影响农民收入的主要因素，并对如何增加农民收入提出相应的建议。 2.定性分析 影响农民收入增长的因素是多方面的，笔者认为但可以归纳为以下几个方面：一是农产品收购价格水平。二是农业剩余劳动力转移水平。目前我们的农村仍有大量剩余劳动力，这在造成劳动力浪费的同时也阻碍了农村的发展，因此，农业剩余劳动力转移是有效改善农民收入状况的一个关键。三是城市化、工业化水平。中国多数地区城市化、工业化水平落后于世界平均水平，这种状况极大地影响了农民收入的增长。四是农业产业结构状况。农村的产业结构仍然是很单一的，农林牧渔业全面发展，因地制宜，发挥农民积极性，才能更大程度上改善农民生活。五是劳动力技术水平。农民综合素质水平低是农民增收的关键性制约因素。六是农业投入水平。农业投入是农民收入增长的重要保证。但考虑到农业投入主体的多元复杂性性，所以对农业投入与农民收入，本文暂不作讨论。因此，本文以贵州省为例，把农民收入与各影响因素关系进行线性回归分析，并建立数学模型。 3.计量经济模型分析 3.1 指标的选择 根据以上分析，我们在影响农民收入的五大因素中引入6个解释变量（考虑到资料的可得性，仅利用2000-2008年的数据），即：农业生产资料价格指数（x1），非农人口占总人口的比重（x2），第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重（x3），农业产值占农林牧渔业总产值的比重（x4），农作物播种面积（x5），农用机械总动力（x6）。 注：数据来源：贵州统计年鉴（2001――2009年份） 3.2 计量经济学模型建立 3.2.1 模型设定 根据已假设的设定，采用多元回归模型来分析2000―2008年贵州省，农民收入与其影响因子之间的关系。设定下面的模型等式： Y=C+а1X1+а2X2+а3X3+а4X4+а5X5+а6X6+ε 其中，C为常数，а1、а2、а13、а4、а5和а6分别代表了解释变量的参数，ε为随机误差项，从而建立一个六元线性回归模型。 运用spss11.5软件进行统计分析，即可得到农民收入模型的参数估计与检验（见表2）。从表3中模型一的回归估计结果来看，存在多重共线性（即VIF10）；模型中的影响因子通不过显著性检验，无意义，所以此模型不理想。采用stepwise法，通过逐步剔除影响不显著的解释变量来修正模型，得出新模型： Y=C+а1X1+а5X5+ε 注：表中***表示在10%水平下显著，**表示在1%的水平上显著。 基于《贵州省统计年鉴（2001-2009）》贵州省农民收入统计数据为基础，利用方程（1）式，得出回归模型： Y=-6402.839+85166x1-16.897x5+ε 3.2.2 相关分析 为了解各个解释变量对被解释变量的影响，先进性农民收入与制约因素的相关分析，各变量的简单相关系数矩阵如表3所示。 注：表中**表示在1%的水平上显著，*表示在5%的水平上显著. 从表2中可以看出，被解释变量（x1、x3、x6）对其农民收入的影响程度较显著，相关性较强。 综上所述，利用贵州统计年鉴数据为基础，选用回归模型进行演算，得出在贵州省2000―2008年间影响农民纯收入的影响因子主要是农业生产资料价格指数（x1）和农作物播种面积（x5）。 4.增加农民收入的对策建议 （1）首先是农业技术问题，一定要努力改进农业生产技术，确保实现农业生产技术的现代化。再者就是加大政府支持力度，减轻农民负担，并且加快农村剩余劳动力的转移，增加农民的收入。大力发展农村的地方性工业企业也是提高农民收入的一个重要措施，政府也应该同时加大对于农村地方性企业的扶植力度。 （2）利用农村的各种优势，开拓多种门路，比如大力发展农村的服务业，改变农民的小农经济观念，大力提高农村产值；大力发展农村的金融市场，采取多种有效的途径把市场上的一部分资金引进到农村中去，活跃农村金融市场，优化农村的投资环境，在政