福建省農民收入影響因素分析

蘇志東+++莊靖遠+++姜永

摘 要：選取中國內地31個省、市、自治區2009～2014年農業生產發展的相關指標數據，通過建模分析，探究福建省農民收入的影響因素。結果表明：科技投入、生產能力和自然因素是農民收入的主要影響因素。最后在對結果分析討論的基礎上提出農民增產增收的建議。

關鍵詞：農民收入；影響因素；因子分析；回歸分析；增產增收

中國是一個農業人口大國，農業經濟是國民經濟的基礎，“三農”問題一直制約著中國現代化的發展。如何有效解決三農問題是黨和政府的農村工作重心。解決三農問題的關鍵是要解決農民問題，而農民問題的核心是提高農民收入問題。促進農民收入增長，有利于縮小貧富差距，實現共同富裕，是全面建成小康社會的關鍵一步。那么，影響農民收入的主要因素是什么？怎樣進一步提高農民的收入水平？吳敬璉等人認為資源稟賦不足導致農民增收緩慢[1]；杜旭宇等人認為農民權益保障不完善影響了農民收入增長[2]；婁廈、張德華等人研究說明人均農作物播種面積、平均化肥施用量、國家對農業的投入等是農民收入的主要影響因素[3]。呂玲麗等人采用數據統計方法，分析了農民收入的現狀，利用OLS方法找出影響農民收入的因素主要是工資性收入、農產品價格指數、糧食作物單位面積產量等[4]。國內學者對農民收入問題的研究涉及多個方面，具有很好的參考價值和借鑒意義。本文搜集選取我國內地31個省、市、自治區2009～2014年各項農業指標的數據，通過建模分析探究福建省農民收入的影響因素，并相應提出有關建議。

1 農業指標、數據選取與處理

農民收入受到多種因素的影響和制約。為更準確地研究農業生產中各因素對農民收入的影響，本文篩選出以下具有較高代表性的農業指標：農作物總播種面積（x1）（千公頃）、農藥使用量（x2）（萬噸）、化肥使用量（x3）（萬噸）、有效灌溉面積（x4）（千公頃）、人均農產品出售量（x5）（公斤）、受災和成災面積（x6）（千公頃）、糧食產量（x7）（萬噸）、農業機械總動力（x8）（萬千瓦）、農用塑料薄膜使用量（x9）（噸）、農用柴油使用量（x10）（萬噸）、農村發電量（x11）（萬千瓦時）、農村居民家庭人均純收入（Y）（元）。

數據從2009～2014年的《中國統計年鑒》、《福建省統計年鑒》及國家統計局官網和中經網統計數據庫中選取，并進行標準化處理。

2 農民收入影響因素的因子分析

2.1 因子分析的基本思想及步驟

因子分析法的基本思想是根據相關性大小將變量分組，使得同組內的變量之間相關性較高，不同組的變量相關性較低。每組變量代表一個基本結構，用一個不可觀測的綜合變量表示，這個基本結構稱為公共因子[5]。具體步驟如下：

（1）將所有的原始變量的指標值進行標準化處理，得出一個變量指標標準化值矩陣；

（2）求解相關矩陣R的特征值、特征向量和貢獻率；

（3）求解初始的因子載荷矩陣，若有必要，對初始的因子載荷矩陣進行旋轉；

（4）計算各公共因子的得分以及綜合得分。

運用因子分析能對福建省農民收入影響進行有效分析。

2.2 模型的建立與求解

2.2.1 KMO測度和Bartlett的球形度檢驗

在做因子分析之前，需要檢驗一組變量之間是否具有相關性，如果各變量間沒有共享信息，就不適合做因子分析。利用SPSS軟件對選取的數據進行KMO測度和Bartlett的球形度檢驗，結果如表1：

結果表明：KMO值為0.698，并且Bartlett的球形度檢驗相應的顯著性概率（Sig.）小于0.001，說明數據適合進行因子分析，且通過了Bartlett的球形度檢驗。

2.2.2 模型的建立與求解

利用Matlab軟件編程對標準化處理后的數據進行因子分析[5]，結果如表2：

結果表明：前3個因子的累計貢獻率達到94.5%，已經提取了原始指標數據的足夠多的信息。綜合得分F=0.5830F1+0.1386F2+0.2784F3，其中，

由此可見，第一個因子F1主要反映了農業機械總動力、農用塑料薄膜使用量、農用柴油使用量三個指標，機械動力以及塑料薄膜、柴油的使用是農業發展的技術投入部分，將其命名為科技能力因子；第二個因子F2主要反映了農作物總播種面積、農藥使用量、化肥使用量、有效灌溉面積、農村發電量五個指標，作物種植面積以及農藥化肥電力的使用反映出了農業的生產投入，將其命名為生產能力因子；第三個因子F3主要反映了人均農產品出售量、受災和成災面積、糧食產量三個指標，是農業發展的自然因素，將其命名為自然能力因子。

代表性地區主因子及綜合得分如表3：

3 結果分析與討論

我國內地31個省、市、自治區的科技能力因子F1得分、生產能力因子F2得分和自然能力因子F3得分相差較大。科技能力因子得分、生產能力因子得分和自然能力因子得分前幾位的地區都是我國糧食主產區，其中科技能力得分位居前三的是山東、河北、河南，生產能力得分排名前三的是四川、云南、湖南，自然能力得分排名前三的是黑龍江、吉林、內蒙古。湖南、湖北和四川的F1、F2、F3得分均為正值。福建的F1得分和F得分處于中列，F2得分相對靠前，F3得分相對靠后，也就是說，福建省的科技能力和生產能力處于我國中上水平，自然能力較弱。

在農民收入影響因素中，隨著時代的變遷和科學技術的蓬勃發展，科技能力的作用越來越顯著，生產能力和自然能力的主導地位逐步減弱，但仍然起到農業發展的關鍵作用。以各個省份的農村居民家庭人均純收入為因變量，以F1、F2、F3為自變量，利用SPSS軟件進行回歸分析，得到下列回歸方程：

.

從該模型可知，科技能力因子F1每增加1%，農村居民家庭人均純收入增長783.260個單位；生產能力因子F2每增加1%，農村居民家庭人均純收入增長753.471個單位，自然能力因子F3每增加1%，農村居民家庭人均純收入增長764.262個單位。所以加大科技投入能夠有效地促進農業增產從而增加農民收入，另一方面確保糧食播種面積和有效灌溉面積，保持水土穩固是保證農民收入的重要舉措。

綜上所述，福建省要繼續加大對農業的科技投入，對農民進行實用技術培訓，推動農業高效生產；提高農業生產的機械化水平以提高單位勞動生產率、增加農業生產補貼力度，確保農民的基本利益；其次要因地制宜建設農田基礎水利設施，大力推廣節水灌溉和旱作農業技術，努力提高水資源利用率和農業產出率，并制定相關的法律法規確保農作物播種面積和有效灌溉面積；把控農藥化肥的使用，保證農民可以進行有效的農業生產。另一方面要植樹造林保持水土，增強農業防災抗災能力對農業生產中出現的環境問題作出總體規劃和治理措施，為農業生產提供穩定的自然條件，減少自然災害的影響。這樣農民才能有效地增產增收。

參考文獻

[1]吳敬璉.農村剩余勞動力轉移與“三農”問題[J].宏觀經濟研究，2002（6）：6-9.

[2]杜旭宇.農民市場主體地位與其權益的關聯分析[J].農村經濟，2005（3）：27-29.

[3]婁廈，張德華.黑龍江省農民收入影響因素分析[J].中國農學通報，2014，30（8）：116-121.

[4]呂玲麗，劉方，于平福.廣西農民收入影響因素實證分析[J].西南農業學報，2012，25（4）：1505-1509.

[5]司守奎，孫璽菁.數學建模算法與應用[M].北京：國防工業出版社，2013.