基于鄉村振興的“后扶貧時代”農民增收影響因素分析

　　摘 要：在“后扶貧時代”，促進農民收入持續較快增長，對鞏固脫貧攻堅成果和推進其與鄉村振興有效銜接具有重要意義。文章以2001—2020年我國時間序列數據為基礎，結合鄉村振興的四大路徑，利用因子分析法提取公因子和因子載荷，并構建SVAR模型進行實證分析。結果表明：信息化的長期增收效應大于城市化的長期增收效應;在短期內，農村產業結構改革與農產品貿易市場化有助于農民增收;農業生產科技投入和農業信息化的長期增收效應高于短期增收效應。

　　關鍵詞：后扶貧時代;農民增收;因子分析;SVAR模型

　　引言

　　近年來，我國宏觀經濟發展面臨的不確定性增加，農民增收速度放緩，如何促進農民持續較快增收受到各界關注，促進農民增收不僅是鞏固脫貧攻堅成果的重要抓手，更是實現共同富裕目標的必然選擇。2019 年中央一號文件提出要“增加農民收入”，2020 年中央一號文件指出要“多渠道促進農民增收”，習近平同志也強調“農業農村工作，說一千、道一萬，農民收入是關鍵”。

　　農民問題是“三農”問題的核心，增加農民收入是實現共同富裕的必然要求。雖然2020年我國鄉村人口占比下降至 36.11%，但絕對數量仍然達到了5.6億左右。農民收入增長關系到農民個體獲得感和幸福感的提升，關系到鄉村振興戰略的有效落實，也關系到新時代城鄉融合發展。由此可見，客觀分析農民增收的影響因素具有重要的理論與實踐意義。

　　1 研究設計

　　1.1 變量界定

　　貧困地區農民收入是農民持續增收的重點和難點，脫貧攻堅的成功經驗，為“后扶貧時代”以鄉村振興為契機促進農民增收提供了現實借鑒。從全國脫貧攻堅取得的成果來看，貧困地區農村居民人均可支配收入，從2013年的6079元增長到2020年的12588元，年均增長11.6%，增速持續快于全國農村平均水平，比其高出2.3個百分點。這主要得益于城市化水平提高、農民人力資本水平提升、農業現代化水平提升、農村產業結構調整、農業市場化和農業信息化的統籌協調發展為貧困地區、貧困群眾拓展增收渠道、穩定就業收入注入了強勁動力。

　　1.2 數據描述分析

　　本文 2001—2019 年的數據來源于《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》，2020年相關數據來自2021年的《中國統計摘要》《國民經濟和社會發展統計公報》、Wind資訊等。從城鄉居民收入的相對比值來看，1983 年我國城鄉居民收入的比值為1.82，2000年我國城鄉居民收入的比值為 2.79，2010 年這一比值為 3.23，2015 年該比值為 2.73，2020年該比值為2.56。本文統計了1978—2020年我國城鄉居民收入及比值的變動趨勢，1983 年該比值達到最低點;1984年起，該比值雖有波動，但在2009年達到頂峰，此后逐年遞減，但是減速下降。但從城鄉居民收入的絕對數額來看，兩者的差距呈擴大趨勢。

　　1.3 研究假設

　　本文受到王澤潤等(2020)[1]、何茜(2020)[2]研究的啟發，認為農民人力資本、城市化、農村產業結構、農產品貿易市場化、農業生產科技投資和農業信息化對農民增收存在直接或者間接作用效應以及長期或者短期效應。本文錨定脫貧攻堅取得的成果和數據分析趨勢，確定“后扶貧時代”農民增收的關鍵影響因素，基于明瑟收入方程( Mincer income equation )[3]ln wage = a + b*edu + c*exp +d*exp2 進行擴展，加入表1中的解釋變量，提出以下假設：假設1：農民人力資本的長期增收效應大于城市化的長期增收效應。假設2：農村產業結構改革與農產品貿易市場化在短期內促進農民收入增長。假設3：農業生產科技投資和農業信息化的長期增收效應大于短期增收效應。

　　2 實證分析

　　2.1 因子分析與主成分分析法

　　相比，因子分析法更側重于對被觀測變量之間的相關關系或者協方差之間的結構進行分析。因子分析的關鍵在于確定若干個對因變量產生潛在影響但是不能觀察的隨機變量來刻畫諸多變量之間的相關關系或者協方差關系[4]。

　　本文基于因子數目 m = 5 ，借鑒姜長云(2018)[5]、劉合光(2018)[6]對鄉村振興四大路徑的概括，以及王澤潤等(2020)[1]的公因子提取方法，對表1中15個變量提取公共因子，每一個綜合指標對應表1中的若干個變量，計算方法與表1相同。為了避免在因子分析時出現變量載荷不明確的情況，采取方差最大化的正交因子旋轉方法得到更顯著的因子，在總方差變動不大時結束旋轉。

　　2.2 結構VAR模型分析

　　一般來講，簡化形式的 VAR 模型沒有確定變量之間當期相關關系的形式，當期相關關系隱藏在VAR模型右端的誤差項之中，通常被當成無法解釋的隨機擾動[2]。

　　農民收入對城市化沖擊的反應在第2期達到頂峰，在第3期轉化成負效應，在其余滯后期趨于0;農民收入對農民人力資本沖擊的反應在第1期至第3期為正效應，且在第3期達到頂峰，在第5期達到最低點，在其余滯后期趨于0，這證實了假設1，長期和短期效應有待于通過方差分解進一步檢驗。

　　農民收入對農村產業結構沖擊的反應在各滯后期為負效應，并且在0值上下波動;農民收入對農業科技投入沖擊的反應在第1期至第2期為負效應，在第3期達到頂峰，在其余各期圍繞0值波動，假設2得到證實。農民收入對對外貿易沖擊的反應在各個滯后期圍繞0值波動;農民收入對信息化沖擊的反應在第2期達到谷底，在第3期至第5期為正，在其余各期圍繞0值波動，假設3得到證實，長期和短期效應有待于通過方差分解進一步檢驗。

　　農民收入自身貢獻率在第1期至第5期逐漸下降，在第6和第7期有所增加，第8期至第10期略微下降并穩定在50%左右;城市化的貢獻率在第3期達到最大值，在其余各期波動不大，且穩定在略低于10%的水平;信息化的貢獻率在第1期至第3期略低于城市化的貢獻率，自第 4 期開始高于城市化的貢獻率，在其余各期逐步穩定在略高于10%的水平。

　　農村產業結構的貢獻率逐步增加，到第4期達到最大值，其余各期有所下降且穩定在5%的水平;農業科技投入的貢獻率在第4期達到最大值，在其余各期穩定在略高于農村產業結構貢獻率的水平;對外貿易的貢獻率在第5期以前低于農村科技水平的貢獻率，在第5期以后與其非常接近，進一步證實了假設2;人力資本的貢獻率最低。方差分析結果與因子分析結果基本一致，進一步證實了假設3。

　　3 結論與建議

　　3.1 結論

　　本文結合鄉村振興的四大路徑，提取公共因子進行模型構建和實證分析得到如下結論：城市化和農民人力資本水平變量序列平穩且為1階單整，結合SVAR回歸結果可知，城市化和農民人力資本水平均在1%置信水平上顯著促進農民收入增長，信息化的長期增收效應大于城市化的長期增收效應。農村產業結構與農產品貿易具有顯著正效應，作用效應大小略低于城市化和信息化水平，且兩者對農民收入的影響持續時間久，與因子分析結果一致。

　　在短期內，農村產業結構改革與農產品貿易市場化有助于農民增收。農業生產科技投入和農業信息化的作用顯著，農業生產科技投入的方差貢獻率低于農業信息化方差貢獻率，兩者對農民收入的影響持續期相似。農業生產科技投入和農業信息化的長期增收效應高于短期增收效應。

　　3.2 建議

　　(1)振興鄉村經濟，提升農民人力資本，夯實農民增收基礎。一是堅持新型城市化和鄉村振興融合發展，充分發揮城市化對鄉村經濟發展的輻射帶動作用，為農民在更大范圍內創造就業機會，增加農民工資收入。二是堅持以培育有文化、懂技術、善經營、會管理的高素質農民為目標，提高農民勞動和經營效率，促進農民工資收入和經營收入穩定增長。

　　(2)構建現代化農業生產經營體系，發展優勢特色產業，多渠道增加農民收入。一是積極構建現代農業生產體系和經營體系，大力發展智慧農業，推進作物種植自動化、精細化，提升農業生產效率，提高農民經營收入。二是在鄉村經濟領域，實施精準招商，推進農村產業轉型與特色產業提升，大力發展優勢特色產業集群，推動優質農產品進軍高端市場，通過農業提質增效促進農民增收。

　　(3)激發農產品貿易市場活力，提升農業信息化水平，為農民增收注入新動力。一是全面盤活農產品貿易市場，出臺優惠措施，打通農產品交易中的堵點、淤點，形成農民持續增收的新動力。二是引導地方政府和項目承擔單位加大科技投入力度，加強農業農村信息技術設施建設，加快現代信息技術與農業深度融合，推進農業科技成果向現實生產力的轉化，注重高附加值農產品的生產和加工，以科技力量促進農民增收。

　　參考文獻：

　　[1]王澤潤,吳振磊,白永秀,等.區域性扶貧政策的增長與分配效應——基于集中連片特困區的經驗證據[J].中國軟科學,2020,(10).

　　[2]何茜.中國城鄉居民收入差距來源的結構分解[J].統計與決策,2020,(20).

　　[3]李子奈,潘文卿.計量經濟學(第四版)[M].北京:高等教育出版社,2015.

　　[4]高鐵梅.計量經濟分析方法與建模[M].北京:清華大學出版社,2009.

　　[5]姜長云.科學理解推進鄉村振興的重大戰略導向[J].管理世界,2018,34(4).

　　[6]劉合光.鄉村振興戰略的關鍵點、發展路徑與風險規避[J].新疆師范大學學報(哲學社會科學版),2018,39(3).

　　作者：常文濤1，杜賓彬2

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