西部民族地区农户收入增长的影响因素分析_分位数回归方法.pdf
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1、FINANCE ECONOMY金融经济西部民族地区农户收入增长的影响因素分析:分位数回归方法 向其凤(首都经济贸易大学经济学院,北京100070;云南财经大学统计与数学学院,云南昆明650221)摘要:本文利用云南省红河州 2009 年的农村住户调查数据,运用分位数回归方法分析了资本存量、耕地面积、经济作物面积、从业类型、劳动力比例、劳动力的平均教育年限以及地理位置对不同收入水平的农户家庭增收的影响。结果表明:同一因素对不同收入水平农户家庭人均收入增长率的影响不同。最后,针对不同收入水平的农户增收,提出了具有针对性的建议。关键词:西部民族地区;收入增长;分位数回归一、引言“三农”问题说到底是农
2、民问题,农民问题的核心是收入问题。农民增收问题一直是困扰农业和农村经济发展的一个难题。长期以来,我国广大西部,尤其是西部民族地区,由于自然条件恶劣、基础设施薄弱、生产方式落后、劳动力文化素质低及非正式制度的影响,农民收入水平较低,收入增长缓慢,这不仅制约着该地区人民生活水平的提高,也不利于国民经济的持续健康发展。因此,研究农户收入增长的影响因素,提高西部民族地区农民的收入增长率,对于促进各地区经济协调发展,最终实现共同富裕,对加强民族团结,维护社会稳定和巩固边防,都具有十分重要的意义。在研究全国乃至西部地区农民收入增长的影响因素方面,国内许多学者从多方面进行了理论分析和实证检验,概括起来,主要
3、有:资源禀赋(杜旭宇等(2006)、城乡二元结构(王恩胡,2010)、农民权益(杜旭宇,2003)、劳动力剩余(蔡昉,2006)、公共产品供给(唐国华,2009)、农业结构调整(张晓山,2000)、财政支农(张瑞德,2011)、农村土地流转(王春超,2011)和农村金融发展(温涛等,2005)等。然纵观已有的研究,大多是通过建立回归模型,利用最小二乘法进行估计,进而验证某一个或一些因素对农户收入的影响。然而传统的最小二乘估计(OLS)理论要求随机干扰项满足与自身和自变量互不相关、且服从零均值同方差的正态分布,相应的估计才具有良好的性质。但实际生活中,上述假设往往不成立。经济数据通常具有尖峰或者
4、厚尾的分布,截面数据还有显著的异方差,这些都会导致普通最小二乘法失效。同时,普通最小二乘法描述的是因变量 Y 的均值信息,容易受极端值的影响,不能充分反映整个分布的情况。而分位数回归方法,特别适合这种具有异方差性的模型,其估计值不易受极端值的影响,相比 OLS 估计更为稳健,能更加全面的刻画因变量分布的特征,尤其是自变量对因变量不同部分的影响。在研究农户的增收问题时,由于农户家庭的个体差异,收入增长具有明显的异质性,同一因素对不同收入水平的农户影响不同,这也提示我们,在制定相应的政策时,应具有针对性,不同收入水平的农户对政策的要求是不同的。本文试图通过分位数回归方法,从西部民族地区农户自身的条
5、件出发,研究农户家庭的资本、劳动力、土地资源以及地理环境等对不同收入水平农户家庭的收入增长的影响,并基于分析结果提出具有针对性的政策建议。二、方法和数据(一)、分位数回归方法通常的线性回归模型考察的是自变量 x 对因变量 y 的条件期望 E(y|x)的影响,实际上是均值回归。但是在许多时候,仅仅描述自变量对均值的影响是不够的。因为条件期望 E(y|x)只是刻画条件分布 y|x 集中趋势的一个指标,如果条件分布 y|x 不是对称分布,则条件期望 E(y|x)很难反映整个条件分布的全貌。更一般的理想模型应该能够描述给定自变量下,因变量的条件分布,这样就能够对因变量对自变量的依赖关系有全面的了解。为
6、此,Koenker and Bassett提出了分位数回归方法(Quantile regression),该方法被认为是统计研究领域的一个重要的突破。假设因变量为 Y,p 个解释变量为 X1,X2,Xp,满足如下的线性分位数回归模型:Y=0()+1()X1+2()X2+L+p()Xp+(1)其中误差项 的条件 分位数等于0,也即 P(0,X1,X2,L,Xp)=,0 1;参数()=(0(),1(),L,p()依赖于参数,表示参数可以随着考察的分位数不同而变化。若记 X=(X1,X2,L,Xp),样本为(Yi,Xi),i=1,2,L,n。那么()是下列最小化问题的解。min()ni:YiXi()
7、|Yi Xi()|+ni:Yi Xi()(1 )|Yi Xi()|(2)当 =1/2 时,则有“中位数回归”,也被称为“最小绝对离差估计量”(Least Absolute Deviation Estimator,简称 LAD)。显然,它比均值回归(OLS)更不易受极端值的影响,故而更加稳健。03理 论 探 讨(二)、变量和数据1、变量选择确定农户的收入函数时,根据相关的人力资本理论和生产理论,可以确定农户家庭的投入要素:土地、劳动力和资本是影响收入的主要因素。对于大多数农户来说,农业生产仍是他们主要的生产活动,农业生产就必然有土地、劳动力和资本投入。按照人力资本理论,技能也是影响产出的重要因素
8、,因此教育、训练程度及经验作为代表人力资本的变量也应该包括进来。此外,因为部门间的生产率存在较大差异,当农户从事的行业不一样时,即使生产投入及人力资本是相同的,收入也会有很大的差异。由于二元结构的影响,农业的生产率明显低于其他行业,因此,我们将农户的从业类型分为两类,一类以农业经营为主,另一类以非农业经营为主。即使在农业内部,所获得的收益也会因为种植结构不同而不同,由于种植粮食的收益较低甚至收益为负,种植蔬菜或其他经济作物收入会高的多。除此之外,地理位置是决定收入的一个很重要的因素,因为它与诸如距离市场远近、基础设施、地域文化等一些非流动资源密切相关。显然,居住在平原的农户相对于居住在山地的农
9、户,因为这些非流动资源,会具有发展生产的某种优势。为了去除家庭规模的影响,我们均采用人均数据。考虑到数据的可得性,本文中收入函数所包含的变量有:被解释变量家庭的年人均纯收入 Y 和解释变量。解释变量有:农户的从业类型 X1(非农业为主的农户=1,农业经营为主的农户=0)、人均生产性固定资产原值 X2(单位:元)、人均耕地面积X3(单位:亩)、人均种植经济作物面积X4(单位:亩)、家庭劳动力占家庭人口的比例 X5(单位:%)、劳动力的平均受教育年限 X6(小学为 6 年,初中为 9 年,高中和中专为 12 年,大专及以上为 15 年)、家庭所在地的地势 D1(1 表示平地,0表示山地)和 D2(
10、1 表示丘陵,0 表示山地)。标准 Mincer 收入函数规定了如何选择参数,收入函数的公式为:Ln(收入)=f(土地,劳动力,资本,虚拟变量)(3)(3)式中,f 代表线性函数关系。由于收入的对数是符合正态分布的,本文使用线性到对数模型:LnY=0+1X1+L 6X6+7D1+8D2+(4)在经济学中,变量的增长率是指其比例性的变化率,一个变量的增长率等于其自然对数的变化率。因此,用 LnY 做为被解释变量,实际上测量的是农户家庭年人均纯收入的增长率。2、数据本文研究所用数据来自云南省红河哈尼族彝族自治州统计局 2009 年对 3000 个农户的调查数据。该调查覆盖了全州 13 个县市,29
11、8 个行政村,每个行政村随机抽取 10 15户进行调查。在样本户中,少数民族户占 76%,汉族户占24%。居住在山地的样本户占 68.3%,居住在丘陵的样本户占 11.7%,居住在平原的样本户占 20%。对样本户的从业类型(按劳动力从业比重计算)的统计显示:农业户占83.2%,农业兼业户占 7.0%,非农业兼农业户占 7.0%,纯粹的非农业户仅占 2.8%。样本户人均生产性固定资产原值为 2645.02 元,人均耕地面积 1.65 亩,人均种植经济作物面积 1.38 亩,户均劳动力 2.926 个。劳动力的受教育程度的情况统计如下表 1 所示。表 1劳动力受教育程度的分布受教育程度文盲小学程度
12、 初中程度 高中程度 中专程度 大专及以上百分比14.41%35.84%40.57%6.24%2.20%0.74%从上述描述可以看出:云南省红河哈尼族彝族自治州是一个多山地、少数民族聚集、贫困人口多的地区。红河州农户的人均纯收入低于云南省平均水平,也远远低于全国平均水平;该地区的大部分劳动力以从事传统农业为主,人均拥有的物质资本较匮乏,劳动力的受教育程度普遍较低,具有西部民族贫困地区的典型特征。因此研究该地区农户的收入增长及其影响因素对了解我国西部民族地区农民的收入状况,制定科学的“三农”政策具有重要的现实意义。三、模型估计结果根据模型(4),可以写出相应的分位数回归模型:InY=0()+1(
13、)X1+L 6()X6+7()D1+8()D2+(5)本文选取了 5 个具有代表性的分位点:0.10、0.25、0.50、0.75 和 0.90,来分别反映农户家庭的土地资源、劳动力数、物质资本和地理位置等对收入增长率的影响。最后的估计结果见表 2,本文中的模型估计均借助计量经济分析软件 EViews6 完成。为了便于比较,表 2 也同时给出了普通最小二乘回归(OLS)的估计结果。表 2普通最小二乘和分位数回归的估计结果OLSQuant 10Quant 25Quant 50Quant 75Quant 90截距项7.1333(130.51)6.5919(66.637)6.7860(104.76)
14、7.0437(151.55)7.4516(118.93)7.8845(76.779)从业类型0.0409(0.8788)0.0449(0.3254)0.0569(0.9704)0.0107(0.2349)0.1366(2.0183)0.1353(0.9971)人均资本存量6.67E 06(2.1599)9.94E 06(0.3303)1.82E 05(3.0519)3.84E 05(5.1434)4.80E 05(6.9128)5.17E 05(2.1367)人均耕地面积0.0802(10.348)0.1011(7.2083)0.0970(12.600)0.0726(9.9575)0.0511
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