農(nóng)民家庭經(jīng)營性收入的影響因素分析

李棟 萬俊毅

摘? ?要：經(jīng)營性收入是農(nóng)民家庭收入的重要組成部分，對中低收入群體的增收作用更為明顯。使用中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）2014和2016年的微觀數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)中低收入農(nóng)民家庭經(jīng)營性收入的影響因素，結(jié)果表明土地類型、土地資產(chǎn)、農(nóng)用機(jī)械價(jià)值、農(nóng)業(yè)機(jī)械服務(wù)及生產(chǎn)性固定資產(chǎn)的投入對農(nóng)民家庭經(jīng)營性收入有顯著影響，且經(jīng)營性收入呈現(xiàn)顯著地域性差異。

關(guān)鍵詞：農(nóng)民家庭;經(jīng)營性收入;影響因素

中圖分類號：F323.8 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1008-2697（2021）02-0004-05

一、引言

2021年中央一號文件明確指出新發(fā)展階段“三農(nóng)”工作依然極端重要，解決好“三農(nóng)”問題是黨和政府工作的重中之重，農(nóng)民收入增長繼續(xù)快于城鎮(zhèn)居民是重要目標(biāo)之一。進(jìn)入新世紀(jì)以來，國家實(shí)施一系列新農(nóng)村建設(shè)、鄉(xiāng)村振興、城鄉(xiāng)融合發(fā)展等重大戰(zhàn)略。從2010年開始至今，農(nóng)村居民年均純收入增速快于城鎮(zhèn)居民。2018年全國農(nóng)村居民人均可支配收入為14617元、同比實(shí)際增長6.6%，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入是39251元、同比實(shí)際增速為6.5%。同年，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入中位數(shù)是36413元、增長7.6%，農(nóng)村居民人均可支配收入中位數(shù)為13066元、增長9.2%。該年城鄉(xiāng)居民收入增速接近，這在一定程度上可以歸因于農(nóng)村中低收入群體的收入增速放緩。2020年5月28日，李克強(qiáng)總理回答中外記者提問時(shí)指出，中國目前還有6億人的月收入在1000元左右。這個(gè)數(shù)據(jù)引發(fā)社會(huì)各界高度關(guān)注包括農(nóng)村家庭在內(nèi)的中低收入群體的收入。

家庭經(jīng)營性收入在過去很長一段時(shí)間內(nèi)都是農(nóng)村居民收入的第一大來源。1978年全國農(nóng)村家庭人均經(jīng)營純收入僅為35.8元，2012年增長至3533.4元，34年間增長了98.7倍;2013年更改統(tǒng)計(jì)口徑后，農(nóng)村家庭人均經(jīng)營性收入依然快速增長，由2013年的3934.8元增長至2019年的5762.2元。2015年開始，農(nóng)村居民家庭經(jīng)營性收入落后于工資性收入[1]，但占可支配收入的比例依然保持在37%以上。

隨著農(nóng)村受教育程度較高的青壯年勞動(dòng)力大量轉(zhuǎn)移至城市[2，3]，農(nóng)村勞動(dòng)力人口老齡化問題日趨嚴(yán)重[4，5]，留在農(nóng)村的勞動(dòng)力由于人力資本不足而無法進(jìn)城務(wù)工，我國農(nóng)民工數(shù)量的增速已由2017年的1.7%下降至2019年的0.8%[6]，農(nóng)民獲得工資性收入的機(jī)會(huì)日益受限。體制機(jī)制創(chuàng)新并非一蹴而就，轉(zhuǎn)移性收入和財(cái)產(chǎn)性收入對農(nóng)民增收的貢獻(xiàn)在未來相當(dāng)長時(shí)期內(nèi)難以超越經(jīng)營性收入。從長期看，農(nóng)業(yè)發(fā)展將是減少農(nóng)民家庭貧困的真正推動(dòng)力[7]，經(jīng)營性收入仍是農(nóng)村居民特別是貧困地區(qū)農(nóng)民家庭收入的主要來源[8，9]。

改革開放40多年來，我國農(nóng)村居民家庭經(jīng)營性收入的來源結(jié)構(gòu)也發(fā)生了較大變化，來自第一產(chǎn)業(yè)的收入占經(jīng)營性收入比例由1978年的94.41%下降至2017年的67.45%，而第三產(chǎn)業(yè)收入占經(jīng)營性收入比例已由5.59%增長至26.21%。從產(chǎn)業(yè)鏈延伸視角審視，農(nóng)業(yè)與食物系統(tǒng)增加值對GDP的貢獻(xiàn)遠(yuǎn)高于第一產(chǎn)業(yè)增加值對GDP的貢獻(xiàn)[10]。農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，對農(nóng)民經(jīng)營性收入增加的重要性正在日益凸顯。

總而言之，目前經(jīng)營性收入仍是我國農(nóng)村家庭收入來源的重要渠道。對中低收入群體特別是貧困農(nóng)戶而言，他們的主要收入來源就是經(jīng)營性收入[11，12]。2020年，在現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)下，我國已經(jīng)消除絕對貧困。自此之后，我國的扶貧進(jìn)入解決相對貧困時(shí)期，而中低收入群體往往就是相對貧困人群。影響我國農(nóng)村中低收入居民的家庭經(jīng)營性收入的因素究竟有哪些？本文利用中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）的微觀數(shù)據(jù)對此問題進(jìn)行探究。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）模型選擇

基于已有的研究，本文選用較為常見的回歸分析法，根據(jù)對因變量與自變量的統(tǒng)計(jì)分析，建立多元回歸分析模型，并使用最小二乘估計(jì)（OLS）法，模型如下：

Y= a + αi ?Xi + μ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

其中Y為家庭經(jīng)營性收入，a為常數(shù)項(xiàng)，μ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，Xi為影響經(jīng)營性收入的自變量，αi 為各自變量的系數(shù)。

（二）變量定義

借鑒范金[13]、吉登艷[14]、劉曉倩[15]、劉明輝[16]等的研究，本文選取技能型人力資本、土地資產(chǎn)、農(nóng)用機(jī)械價(jià)值、農(nóng)業(yè)機(jī)械化服務(wù)支出、生產(chǎn)性固定資產(chǎn)、政府補(bǔ)助金額及是否上網(wǎng)為自變量，家庭勞動(dòng)力、健康狀況、家庭所處省份及土地類型為控制變量，家庭經(jīng)營性收入為因變量。變量名稱與定義詳見表1。

（三）數(shù)據(jù)來源

CFPS數(shù)據(jù)庫樣本涵蓋約占全國人口95%以上的25個(gè)省市自治區(qū)，具有很好的代表性。根據(jù)統(tǒng)計(jì)局城鄉(xiāng)分類情況，選取2014和2016年CFPS數(shù)據(jù)庫中具有經(jīng)營性收入的農(nóng)村中低收入家庭的相關(guān)數(shù)據(jù)，并剔除部分無效數(shù)據(jù)，最終得到4954例有效樣本。

三、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表2。農(nóng)民家庭中戶主的平均年齡超過51歲，因?yàn)榻陙磙r(nóng)村青壯年勞動(dòng)力大量向城市轉(zhuǎn)移，留在農(nóng)村的較多為年長者;同時(shí)，平均勞動(dòng)力數(shù)量為2.14人，都比較健康，獲得的土地以耕地為主，林地次之，牧場和水塘較少。另外，農(nóng)民家庭間獲得的政府補(bǔ)助有較大差異，平均值為906.55元，而最大值為50600元。這可能與政府補(bǔ)貼和項(xiàng)目申請掛鉤有關(guān)，普通小農(nóng)戶只能依靠最基本的惠農(nóng)政策獲得較少的政府補(bǔ)貼，而大戶則可以通過項(xiàng)目申請而獲得較多的補(bǔ)助資金，因而造成差別。

（二）估計(jì)過程與結(jié)果

本文通過Stata14.0軟件對（1）式進(jìn)行回歸分析，并采用方差膨脹因子（VIF）進(jìn)行共線性檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，所有變量的VIF值都接近于1，說明不存在多重共線性。另外，通過殘差與擬合值的散點(diǎn)圖，發(fā)現(xiàn)圖形呈現(xiàn)喇叭狀，且B-P檢驗(yàn)的結(jié)果在1%的水平上拒絕了原假設(shè)，因此存在異方差。

于是對模型兩邊的連續(xù)變量取對數(shù)再進(jìn)行回歸分析，但部分變量存在0值，因此采用logZ=log（X+1）的方法[17]。得到新模型：

logBincome = γ+β1 Health + β2Labor + β3Province + β4log （1+ Clabor）+ β5 log（1+Landasset） + β6 log（1 + Agrimachine）+β7 log（1+ASMPay）+ β8 log（1+ Fixedasset）+ β9 log（1+ Sgovsup）+ β10 Internet+ β11 Plow+ β12 Forest + β13 Pasture+ β14Pool + ε（2）

其中γ為常量，β1 ～ β14為自變量的系數(shù)， ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

對（2）式進(jìn)行最小二乘估計(jì)（表3，模型Ⅰ），B-P檢驗(yàn)的結(jié)果依然在1%的水平上拒絕了原假設(shè)，且懷特檢驗(yàn)（White Test）也在1%的水平上拒絕了原假設(shè)，表明取對數(shù)后的模型依然沒有消除異方差，繼續(xù)觀察VIF值發(fā)現(xiàn)幾乎所有VIF值都接近于1，說明經(jīng)過取對數(shù)調(diào)整后的自變量之間不存在多重共線性。因此，為了解決異方差的問題，最終采用“OLS+穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤”的方法對模型再次進(jìn)行回歸[16]，回歸分析的結(jié)果見表3（模型Ⅱ）。

（三）估計(jì)結(jié)果分析

戶主的健康狀況、家庭所處省份及土地類型對經(jīng)營性收入有顯著的影響，其中健康狀況對經(jīng)營性收入有顯著正向影響，這說明戶主身體越健康，就越能有效率從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)，所獲得的經(jīng)營性收入就越多。家庭所處省份對經(jīng)營性收入的影響顯著，原因在于各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度有差異，加上土地、氣候等自然資源差別，地方政府對三次產(chǎn)業(yè)重視程度不同，農(nóng)業(yè)政策特別是對農(nóng)業(yè)的投入差異較大等，這些因素共同致使經(jīng)營性收入差異明顯。政府在制定強(qiáng)農(nóng)惠農(nóng)政策時(shí)，要根據(jù)各地的具體情況，制定適宜的辦法，扶持地方特色優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

勞動(dòng)力對經(jīng)營性收入的影響顯著，說明作為重要的生產(chǎn)要素，勞動(dòng)力的投入對經(jīng)營性收入影響較大。技能型人力資本對經(jīng)營性收入有正向影響，且在1%的水平上顯著，說明近年來我國農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣、農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)體系的建設(shè)，取得了一定的積極成果，農(nóng)民能夠從農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)中獲得農(nóng)業(yè)技術(shù)與技能，有助于經(jīng)營性收入的提升。

一般而言，生產(chǎn)要素的投入與產(chǎn)出有顯著的關(guān)系，如土地資產(chǎn)、農(nóng)業(yè)機(jī)械價(jià)值、農(nóng)業(yè)機(jī)械服務(wù)及生產(chǎn)性固定資產(chǎn)對經(jīng)營性收入有顯著的影響。其中，土地資產(chǎn)對經(jīng)營性收入的影響最大，每增加1%的土地投入能使經(jīng)營性收入增加0.342%。這是因?yàn)殡S著土地投入的逐漸增多，其產(chǎn)生的規(guī)模效應(yīng)越來越明顯;而小農(nóng)戶分得的土地小且分散，使用大型農(nóng)用機(jī)械的成本較高，對于經(jīng)過土地流轉(zhuǎn)后獲得較大規(guī)模土地的農(nóng)業(yè)大戶，不僅能夠優(yōu)化農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)品種和規(guī)模，還能通過使用農(nóng)業(yè)機(jī)械而提高生產(chǎn)效率，進(jìn)而提高經(jīng)營性收入。

生產(chǎn)性固定資產(chǎn)的投入對經(jīng)營性收入有顯著的正向影響，每增加1%的生產(chǎn)性固定資產(chǎn)投入就能夠增加0.206%的經(jīng)營性收入。生產(chǎn)性固定資產(chǎn)投入越多，農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)條件越有可能得到優(yōu)化，如蔬菜大棚的搭建、農(nóng)田小型灌溉設(shè)施的建設(shè)等。這不僅能夠幫助農(nóng)戶在一定程度上抵御自然風(fēng)險(xiǎn)，還能提高農(nóng)戶的生產(chǎn)效率。農(nóng)用機(jī)械投入及農(nóng)用機(jī)械服務(wù)的使用對農(nóng)民經(jīng)營性收入有顯著影響，且系數(shù)為正，說明農(nóng)業(yè)機(jī)械的使用能夠幫助農(nóng)戶提高生產(chǎn)效率，從而增加農(nóng)民收入。

政府補(bǔ)助額度雖然對農(nóng)民經(jīng)營性收入的影響顯著，但由表2可知，農(nóng)民之間所獲得的政府補(bǔ)助總額存在明顯差異。因?yàn)槟壳罢罅恐мr(nóng)補(bǔ)貼和農(nóng)業(yè)項(xiàng)目掛鉤，而中低收入的小農(nóng)戶較難獲得農(nóng)業(yè)項(xiàng)目，從而得到的政府補(bǔ)貼相對較少，對農(nóng)民經(jīng)營性收入的影響有限，政府補(bǔ)助每增加1%，經(jīng)營性收入僅增加0.016%。因此，政府應(yīng)相應(yīng)調(diào)整補(bǔ)貼政策，在不降低農(nóng)業(yè)項(xiàng)目申報(bào)積極性的同時(shí)，適當(dāng)給予小農(nóng)戶更優(yōu)厚的補(bǔ)貼支持，從而促進(jìn)小農(nóng)戶經(jīng)營性收入的增加。此外，對于中低收入農(nóng)戶而言，使用互聯(lián)網(wǎng)對中低收入農(nóng)民家庭經(jīng)營性收入沒有明顯影響，這與劉曉倩等[15]使用互聯(lián)網(wǎng)能夠增加農(nóng)民經(jīng)營性收入的結(jié)果不同。可能的原因是中低收入農(nóng)戶群體互聯(lián)網(wǎng)普及率較低，僅為13%（表2）;另外中低收入農(nóng)戶即使使用互聯(lián)網(wǎng)，也不一定用于獲取生產(chǎn)經(jīng)營信息，更多可能用于娛樂和消遣。因此，使用互聯(lián)網(wǎng)對增加中低收入群體家庭經(jīng)營性收入的作用極為有限。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 小樣本檢驗(yàn)

為驗(yàn)證模型與結(jié)果的可靠性，本文篩選出CFPS2016年的數(shù)據(jù)，并采用與模型Ⅱ相同的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)（表3，模型Ⅲ）。如模型Ⅲ的回歸結(jié)果所示，除政府補(bǔ)助的顯著性有差別外，其他變量的顯著性均一致;且VIF值都接近1，研究結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性。

2. 可行性最小二乘法（FWLS）

為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型的有效性，本文對CFPS2014和2016年的數(shù)據(jù)進(jìn)行可行性最小二乘法回歸（表3，模型Ⅳ），回歸結(jié)果與模型Ⅱ一致，表明研究結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性。

四、結(jié)論與啟示

經(jīng)營性收入是農(nóng)民家庭收入的重要組成部分。對于中低收入群體而言，經(jīng)營性收入更加重要也更具長期性。本文使用2014和2016年CFPS的微觀數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)：1. 農(nóng)民身體健康狀況對中低收入群體家庭經(jīng)營性收入有顯著正影響，而土地類型對其經(jīng)營性收入有顯著負(fù)影響。2. 農(nóng)村中低收入群體的家庭經(jīng)營性收入呈現(xiàn)顯著地域性差異。3. 土地資產(chǎn)、農(nóng)用機(jī)械價(jià)值、農(nóng)業(yè)機(jī)械服務(wù)和生產(chǎn)性固定資產(chǎn)的投入對中低收入農(nóng)民的家庭經(jīng)營性收入有顯著影響，且土地資產(chǎn)的影響排在首位。4. 政府補(bǔ)助對中低收入農(nóng)民的經(jīng)營性收入影響顯著。

本文的政策啟示在于：第一，進(jìn)一步加大農(nóng)業(yè)農(nóng)村特別是中低收入群體聚集區(qū)的投資建設(shè)力度，進(jìn)一步打牢農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)和補(bǔ)實(shí)“三農(nóng)”短板。第二，根據(jù)不同地區(qū)情況制定針對性的支持政策，發(fā)展地方特色優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，提高農(nóng)民經(jīng)營性收入。第三，要繼續(xù)完善農(nóng)業(yè)機(jī)械化服務(wù)，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)體系建設(shè)，提高農(nóng)民生產(chǎn)效率，增加農(nóng)民經(jīng)營性收入。第四，要優(yōu)化政府農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策體系，農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼要向中低收入群體的生產(chǎn)經(jīng)營發(fā)力，提高政府補(bǔ)貼資金利用效率，幫助農(nóng)村中低收入的家庭增收。

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（責(zé)任編輯：李韻婷）

Analysis on the Influencing Factors of Farmers' Family Operating Income

——An Empirical Test Based on CFPS for Middle and Low Income Groups

LI Dong，WAN Jun-yi

（School of Economics and Management，South China Agricultural University，Guangzhou 510642）

Abstract： Operating income is an important part of farmers' family income， which plays a more significant role in increasing the income of middle and low-income groups. Using the micro data of China family tracking survey （CFPS） in 2014 and 2016， this paper examines the influencing factors of low-income farmers' household operating income. The results show that land type， land assets， agricultural machinery value， agricultural technical services and productive fixed assets have a significant impact on Farmers' household operating income， and the operating income shows significant regional differences.

Key words： Farmers' Family;Operating Income;Influencing Factors