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非农产业的农村劳动者人数对农民收入的影响 非农人口(河北经贸高校，河北 石家庄 050061)摘 要：农夫问题是关系到国家稳定与发展的重大问题。而农夫增收问题又是重中之重。实践表明，农村劳动力的非农化是增加农夫收入的根本途径。本文运用20002004年全国31个省份的农夫纯收入总量与从事非农产业的农村劳动者人数的面板数据，建立联合回来模型，验证了非农产业的农村劳动者人数对农夫纯收入总量的显著影响。关键词：面板数据；非农产业；人数；农夫；纯收入；联合回来模型中图分类号：F304.8 文献标识码：A 文章编号：10176921(2022)08000902 我国是一个农业大国，迄今仍拥有近8亿农村人口。农夫问题是关系到国家稳定与发展的重要问题。其中，增加农夫收入是重中之重。因此，如何增加农夫收入，提高农夫的生活水平已成为一个备受政府和社会关注的问题。近年来，我国政府实行多项措施减轻农夫负担、增加农夫收入。但是，单就农村谈农村、就农业谈农业难以成为解决农夫收入问题的根本途径。目前中国的农村剩余劳动力大约为1.5亿。伴随着农业机械化的发展，会有更多的农村剩余劳动力。因此，解决农夫问题就要解决好农村剩余劳动力向非农产业的转移问题。张聪群、王玉钏在经济问题2001年第5期发表的文章农夫增收与农业劳动力的非农化中指出，农夫增收的根本出路在于农业劳动力的非农化，削减农夫才能富有农夫。并指出加快乡镇企业结构调整和体制改革，主动稳妥地实施农村城镇化战略，是实现农业劳动力非农化和农村人口城镇化的切实可行的途径。袁方在经济师2022年第1期上发表的文章农村剩余劳动力转移：提高农夫收入的根本途径一文中，分析了我国剩余劳动力转移的现状及相关的理论，同样提动身展乡镇企业、加快城镇化发展，改善户籍制度等措施，以加快农村剩余劳动力的转移。要想解决农夫就业、增加农夫收入就应当稳妥地转移农村剩余劳动力，加快农业劳动力非农化，这已经为大多数人所接受。本文运用面板数据模型从实证角度分析了从事非农产业的农村劳动者人数对农夫收入的影响，证明了从事非农产业的农村劳动者的显著贡献，并且发觉在不同省、自治区、直辖市其作用不存在显著差异。1 面板数据模型简介1.1 面板数据 所谓面板数据(panel data)，指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。利用面板数据对经济问题进行探讨，可以供应更多的信息来源。可以解决单纯用截面数据或是时间序列数据所不能分析的问题。1.2 面板数据模型单方程面板数据模型的一般形式为： yit=i+xiti+it, i=1，n t=1，2，T (1) 其中：Xit为1×K向量；i为K×1向量；K为说明变量的个数。 根据规范的表示，这里的Xit和i应当写成矩阵Xit和Bi，而且有：Xit=(X1it,X2it,XKit)Bi=1i,2i,Ki 但是为了简化书写，在本文中采纳(1)式表示。误差项uit均值为零，方差为2u。常用的模型有以下三种情形： 情形1：i=j,i=j 情形2：ij,i=j 情形3：ij,ij 对于情形1，在横截面上无个体影响，无结构改变，则一般最小二乘法估计给出了和的一样有效估计。相当于将多个时期的截面数据放在一起作为样本数据。该模型也被称为联合回来模型。 对于情形2，称为变截距模型，在横截面上个体影响不同，个体影响表现为模型中被忽视的反映个体差异的变量的影响，分为固定影响和随机影响两种状况。 对于情形3，称为变系数模型，除了存在个体影响以外，在横截面上还存在改变的经济结构，因而结构参数在不同横截面单位上是不同的。1.3 模型的选择 首先确定模型形式，即该问题选用的模型符合三种情形中的哪一种。广泛采纳的检验是协方差分析检验。主要检验两个假设： 假设1：截距和斜率在不同的横截面样本点和时间上都相同。 H01yit=+xit+uit假设2：斜率在不同的横截面样本点上和时间上都相同，但截距不相同。 H02yit=i+xit+uit 可以用F统计量对模型进行假设检验。用于检验H01的F统计量：740)this.width=740" border=undefined> 其中：S3、S2和S1分别是三种情形下的模型对应的残差平方和。给定显著性水平，查F分布表，得到临界值，与计算得到的F统计量数值进行比较，即可得到拒绝或者接受原假设的结论。2 实证分析 影响农夫纯收入总量水平的因素有许多，本文主要分析从事非农产业的农村劳动者人数对农夫纯收入的影响。用表示农夫纯收入总量水平(亿元)，表示非农产业的农村劳动者人数(万人)，包括从事工业、建筑业、交通运输业、仓储业及邮电通信业、批发零售贸易业及餐饮业和其他非农行业的农村劳动者人数。收入采纳当年价格。采纳20002004年全国31个省市、自治区的共155组数据进行分析，数据来源于20012022年的中国统计年鉴。为了消退异方差，分别对两变量取对数。2.1 模型的识别 运用上面介绍的协方差分析检验法，计算得： S1=0.101835； S2=0.331046； S3=0.138342 F1=0.5765；F2=7.0077 查F分布表，给定5%的显著性水平，得到临界值F(60，93)=1.4877。由于F1小于相应的临界值，所以接受H01。因此模型应当采纳第一种形式，即联合回来模型。 详细形式为： lnYit=+lnLit+uit i=1,31, t=1,52.2 联合回来模型的估计 运用eviews5.0，对模型进行估计，估计结果如下： lnY=1.2270+0.8684lnL (2) R2=0.947328 F=2751.765 D.W.=0.0354 给定5%的显著性水平，查DW表：n=150，k=1时：dL=1.730,dU=1.746；由于DW=0.0354，小于1.730，所以随机扰动项存在正相关。运用迭代法，校正模型后，得估计结果为：lnY=143.71019+0.2320lnL (AR(1)=0.101958) (3)0.0010 0.0000R2=0.1019065 F=64633.22 D.W.=1.853 结论3.1 由模型实行的是联合回来模型可以看出，在各省市、自治区、直辖市，从事非农产业的农村劳动者人数对农夫纯收入的影响没有显著性差异。也就是说尽管各省市、自治区的经济发展水平存在显著的差异，但是，非农产业的农村劳动者人数对农夫收入的作用却不存在显著的差异。3.2 由式(3)可以看出，非农产业农村劳动者人数对农夫纯收入具有显著的作用。在5%的显著性水平下，的系数显著。非农产业的农村劳动者人数增加1%，农夫纯收入增加0.2320% 。 由于从事非农产业的农村劳动者人数对农夫纯收入具有显著的影响，因此在今后的发展过程中应接着实行各项措施，引导农村剩余劳动力向非农产业转移。同时也应当相识到，单纯靠增加从事非农产业的劳动者的人数对增加农夫纯收入的作用是有限的，应注意农村教化，提高农村劳动者的素养。参考文献1 袁方.农村剩余劳动力转移：提高农夫收入的根本途径J.经济师，2022，(1).2 胡晓敏，余庆瑜.农夫增收的空间在于农村剩余劳动力向非农产业转移J.贵州农业科学， 2022，(03).3 夏永祥，成涛林.大力发展非农产业，努力增加农夫收入J.经济问题探究，2022，(06).4 张聪群，王玉钏.农夫增收与农业劳动力的非农化J.经济问题，2022，(5).5 张晓峒主编.计量经济学软件Reviews运用指南M.天津：南开高校出版社，2022.6 中国统计年鉴(20012022). 第7页 共7页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页