沈承放，莫達(dá)隆

摘 要：精準(zhǔn)扶貧政策實(shí)施的首要任務(wù)是精準(zhǔn)識(shí)別農(nóng)村居民的生活現(xiàn)狀及其致貧原因。分析了廣西農(nóng)村居民收入的增長(zhǎng)趨勢(shì)，運(yùn)用回歸分析法找出廣西農(nóng)村居民收入的影響因素，以作為精確幫扶的參考。

關(guān)鍵詞：精準(zhǔn)扶貧;農(nóng)民收入;回歸分析

文章編號(hào)：1004-7026（2019）21-0025-02 ? ? ? ? 中國(guó)圖書(shū)分類(lèi)號(hào)：F328 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

1 ?研究背景

在精準(zhǔn)扶貧形勢(shì)下，需要對(duì)不同區(qū)域環(huán)境、不同貧困狀況的農(nóng)戶進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別，找出其貧困的主要原因，然后針對(duì)貧困原因采取相應(yīng)的治貧方法[1-3]。貧困原因的精準(zhǔn)識(shí)別是精準(zhǔn)扶貧的首要任務(wù)。貧困主要表現(xiàn)為收入水平低下，貧困原因可以轉(zhuǎn)為收入低下的原因。因此，研究農(nóng)村居民收入的影響因素是至關(guān)重要的。以廣西為例，首先對(duì)廣西農(nóng)村居民收入增長(zhǎng)趨勢(shì)進(jìn)行分析，然后運(yùn)用多元線性回歸分析法，找出影響廣西農(nóng)民收入的主要原因。

2 ?收入增長(zhǎng)趨勢(shì)分析

2012年之前農(nóng)村居民收入指標(biāo)為居民人均純收入，2012年之后農(nóng)村居民收入指標(biāo)為人均可支配收入[4]。因此，選取2000—2012年廣西農(nóng)村居民人均純收入數(shù)據(jù)，以及2013—2017年廣西農(nóng)村居民人均可支配收入數(shù)據(jù)，作為研究數(shù)據(jù)。

縱觀2002—2017年廣西農(nóng)村居民收入數(shù)據(jù)，農(nóng)村居民收入水平已經(jīng)從2000年的1 864元，增長(zhǎng)到2017年的11 325元，從整體上看呈現(xiàn)逐年增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。2000—2003年呈現(xiàn)穩(wěn)定趨勢(shì)，但2003年相比于2002年略有下降;2004—2009年呈現(xiàn)出低速增長(zhǎng)趨勢(shì);2010—2017年呈現(xiàn)出速度較高的增長(zhǎng)趨勢(shì)。由此可見(jiàn)，廣西農(nóng)村居民生活水平處于越來(lái)越好的態(tài)勢(shì)。

3 ?農(nóng)村居民收入影響因素分析

3.1 ?變量選擇

根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)的可獲取性[5-11]，選取1985—2017年如下變量數(shù)據(jù)：①農(nóng)村居民收入水平;②表示產(chǎn)業(yè)水平的第一、二、三產(chǎn)業(yè)總值;③表示農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積、農(nóng)用化肥施用折純量;④表示通信情況的郵電業(yè)務(wù)總量;⑤表示財(cái)政支出的地方財(cái)政一般預(yù)算支出;⑥表示自然災(zāi)害的受災(zāi)面積;⑦農(nóng)村家庭恩格爾系數(shù)。

3.2 ?多元線性回歸分析

多元線性回歸分析主要是研究一種現(xiàn)象與多個(gè)因素之間的聯(lián)系情況，以多個(gè)因素之間的最優(yōu)組合共同估計(jì)這一現(xiàn)象的水平。

3.2.1 ?回歸模型

假設(shè)收入水平為y;相關(guān)變量為xi，其中i=1，2…，n;β0，β1…βn為n+1個(gè)未知參數(shù)。則回歸方程如下。

y=β0+■βixi+？著 ? ? ? ? （1）

采用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，主要是通過(guò)最小誤差的平方和尋找最佳函數(shù)。

求解參數(shù)矩陣公式如下。

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

3.2.2 ?多元線性回歸

變量之間可能會(huì)出現(xiàn)異方差現(xiàn)象，因此要先將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，再采用多元線性回歸分析方法分析農(nóng)民收入的影響因素。

（1）模型擬合。由表1可知，模型確定系數(shù)R為0.998，R2為0.996，調(diào)整后的R2為0.994，估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.764。說(shuō)明該模型與數(shù)據(jù)的擬合度非常好，說(shuō)明變量之間存在著較為緊密的線性關(guān)系。

（2）回歸模型分析。在回歸分析之前，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，因此得到的回歸系數(shù)是標(biāo)準(zhǔn)化以后的結(jié)果。由表2可知，在10個(gè)影響因素中，第三產(chǎn)業(yè)總值與農(nóng)民收入水平的影響最強(qiáng)烈，標(biāo)準(zhǔn)化后的回歸系數(shù)為1.86，且其伴隨概率為0，說(shuō)明第三產(chǎn)業(yè)總值與農(nóng)民收入水平呈現(xiàn)出較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。

第二產(chǎn)業(yè)總值和第一產(chǎn)業(yè)總值對(duì)農(nóng)民收入水平也有著不小的影響，回歸系數(shù)分別為-0.909和0.662，伴隨概率分別為0.02和0.068。其中第二產(chǎn)業(yè)總值與收入水平呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，第一產(chǎn)業(yè)總值與收入呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，但其回歸系數(shù)是較為不顯著的。

地方政府一般預(yù)算支出與農(nóng)民收入的相關(guān)系數(shù)也比較大，為-0.507，且呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系。從伴隨概率角度來(lái)看，地方政府一般預(yù)算支出的回歸系數(shù)是不顯著的。

郵電業(yè)務(wù)總量的回歸系數(shù)是顯著的，回歸系數(shù)為-0.114，與收入呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。

受災(zāi)面積、有效灌溉面積和農(nóng)村恩格爾系數(shù)的回歸系數(shù)則相對(duì)較小，分別為0.001、0.039和0.054，其回歸系數(shù)也是不顯著的。

4 ?結(jié)論

廣西農(nóng)村居民收入水平總體呈現(xiàn)出增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。在進(jìn)行回歸分析的收入相關(guān)因素中：第三產(chǎn)業(yè)總值對(duì)收入水平影響最大，且為正相關(guān)關(guān)系;其次是第二產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值，與收入形成負(fù)相關(guān)關(guān)系;再次是第一產(chǎn)業(yè)和地方政府一般預(yù)算支出;其他因素對(duì)收入的影響則相對(duì)較小;影響最小的是受災(zāi)面積、有效灌溉面積和農(nóng)村恩格爾系數(shù)。因此，可以通過(guò)對(duì)第二、三產(chǎn)業(yè)的調(diào)整，來(lái)實(shí)現(xiàn)農(nóng)民增收的目的。

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