新疆维吾尔自治区农村居民人均可支配收入的影响因素分析
作者: 卢芸潇
摘 要:首先,对“十二五”和“十三五”时期新疆维吾尔自治区农村居民收入情况进行分析。2011年以来,新疆维吾尔自治区农村居民收入持续增长且以工资性收入为主,城乡居民收入绝对差距不断拉大。其次,运用主成分回归分析法对2011—2020年新疆维吾尔自治区农村居民收入影响因素进行了实证研究,发现农业播种面积、农村卫生机构个数和受灾面积等因素对新疆农村居民收入变动影响较大。最后,针对实证结果提出促进新疆农村居民可持续增收的对策建议。
关键词:人均可支配收入;主成分回归分析;影响因素
中图分类号:R197.1 文献标志码:A 文章编号:1674-7909(2024)4-66-4
DOI:10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.04.012
0 引言
农业在中国经济发展中占有重要的地位[1]。持续拓宽农民增收渠道,解决农民增收难题,充分释放乡村振兴战略红利,是开展“三农”工作的中心任务,也是实现共同富裕目标的必然要求[2]。然而,我国西部农村地区人均收入不高、地区发展不平衡等现状为推进共同富裕带来了挑战[3]。
近年来,新疆维吾尔自治区农村居民收入提升明显,但仍面临诸多困难的制约。因此,系统分析新疆维吾尔自治区农村居民收入影响因素,破解农民增收难题,对乡村振兴战略的实施具有特殊意义。
1 新疆维吾尔自治区农村居民收入情况分析
1.1 新疆维吾尔自治区农村居民收入持续增长
根据2012—2021年的《新疆统计年鉴》,2011年当地农村居民的人均可支配收入为5 442.2元,至2020年已达到14 056元,近10年间增长了2.6倍,增幅明显。
1.2 新疆维吾尔自治区农村居民收入来源以经营性收入为主
2011年以来,新疆维吾尔自治区农村居民的收入结构发生了变化,工资性收入、经营净收入、财产净收入与转移净收入的占比由2011年的14.79∶71.43∶2.70∶11.08变化为2020年的28.63∶45.33∶2.13∶23.91。经营净收入已成为新疆维吾尔自治区农村居民收入中最重要的来源,其次是工资性收入、转移净收入和财产净收入。其中,2020年新疆维吾尔自治区农村居民经营净收入为6 372元,占比45.33%;工资性收入为4 024元,占比28.63%;财产净收入为299元,占比2.13%;转移净收入为3 939元,占比23.91%。
2 研究方法与数据来源
2.1 主成分分析法
主成分分析法运用降维的思想,对原始数据相关系数矩阵内部结构进行研究,将多个指标转化为少量互不相关且不可观测的公因子[4]。
2.2 多元线性回归
多元线性回归模型是指含有多个自变量的线性回归模型,用于解释因变量和其他自变量之间的线性关系。多元线性回归模型的数学表达式[4]见式(1)。
[ yi=a+b1x1i+b2x2i+...+bjxji+ε(j=1,2,...,n)] (1)
式(1)中,y为因变量;[ε]、a、[b1]、[b2]、…、[bj]为模型中的未知参数,分别称作回归常数和偏回归系数;[ε]称作误差,是一个随机变量。用最小二乘法求解a和[bj],[j=1,2,...,n]的值。
2.3 资料来源
研究原始数据来源于2012—2021年的《新疆统计年鉴》与2012-2021年的《中国农村统计年鉴》。选取2011—2020年影响新疆维吾尔自治区农村人均可支配收入的9个变量,如表1所示。
根据2011—2020年9个变量的原始数据,对影响新疆农村居民人均可支配收入的因素进行相关分析。
3 实证分析
3.1 农村居民人均可支配收入影响因素的主成分分析
用统计软件SPSS对原始数据先消除量纲影响进行标准化,得到标准化变量相关系数矩阵,再进行KMO检验和Bartlett检验,检验各个自变量是否适宜进行因子分析,结果如表2所示。
表2中,KMO检验的取值0.686[≥0.5],Bartlett球形度检验统计量近似值X2为149.851,其伴随概率的Sig值为0.000,小于显著性水平0.05,检验结果表明数据能够进行主成分分析。
表3输出的是2个主成分与9个自变量的共同度,它显示运用主成分分析法提取的9个自变量的特征值。
表3中,主成分分析得到的9个原始变量标准化后的方差是1,通过因子分析的方法提取的主成分因子可以用来很好地解释该因子的方差。
表4为主成分分析法按照累计方差贡献率大于85%得到的提取结果。
由表4知,前2个主成分的累积贡献率为93.240%,代表了绝大部分信息,因此可选用前两个新变量作为主成分以代替原来的9个原始变量。
依照公因子特征值大于1的法则,输出如图1所示的碎石图。图1中的特征值变化在前2个公因子位置变化较明显,从第3个因子起,特征值变化逐渐趋于平缓,这说明截取前2个公因子作为主成分合适,能概括大部分信息。
为了规避各因子变量不突出的问题,应明确解释2个公因子的实际意义,利用方差最大化旋转因子载荷的结构(见表5)。
由统计软件分析得到2个主成分的成分得分系数矩阵,据此可以计算每个指标所对应的系数(见表6)。
由表6得到两个主成分表达式,见式(2)、式(3)。
F1=0.165X1+0.213X2+0.139X3+0.124X4-0.114X5+0.162X6+0.151X7-0.009X8+0.200X9 (2)
F2=0.072X1+0.269X2-0.010X3-0.061X4+0.060X5+0.058X6+0.031X7+0.343X8+0.781X9 (3)
综合得分计算公式见式(4)。
[F=7.2667.266+10125]F1+[1.1257.266+1.125]F2 (4)
3.2 基于主成分的新疆维吾尔自治区农村居民人均可支配收入的回归分析
将因子分析中的两个公因子作为回归分析中的自变量,将新疆维吾尔自治区农村居民人均可支配收入作为回归分析中的因变量,进行线性回归分析。结果输出如表7所示。
表7中的R2值达到0.998,说明模型与数据拟合程度高;方程的DW检验值为1.926,可见残差存在一定的正相关。
表8是多元线性回归分析的最终方程输出与建立方程的F检验。
表8中回归模型观测到回归方差大于残差,F值为1 652.439,显著水平为0.000,小于显著性水平[α=0.05],证明变量间的线性关系显著、建立线性回归模型合理。
表9中输出的是自变量的回归系数与回归系数显著性检验表。
图2为数据的检验结果。从残差的直方图可以看出残差分布比较均匀,近似正态分布,说明被解释变量服从正态分布;从残差的正态P-P图发现散点基本呈直线趋势,说明模型拟合较好,该数据样本满足回归分析条件。
通过检验发现选取的解释变量对新疆农村居民人均可支配收入的影响直接,模型建立合理,有实际应用价值。故根据输出结果得到多元线性回归方程,见式(5)。
[Y=-0.239XF1+0.970XF2] (5)
将因子分析中F1和F2的表达式代入式(5)得式(6)。
[Y=0.030X1+0.210X2-0.043X3-0.089X4+0.085X5+0.018X6-0.006X7+0.335X8+0.710X9] (6)
从回归方程式可见,农业播种面积、农村卫生机构个数和受灾面积系数较大,是新疆农村居民人均可支配收入的重要影响因素。
4 结果与讨论
4.1 农业播种面积对农村居民人均可支配收入的影响
从回归情况来看,农业播种面积对新疆维吾尔自治区农村居民人均可支配收入有显著正影响。结合新疆维吾尔自治区实际情况分析可知,由于新疆维吾尔自治区农作物播种面积较大,因此作物的经济收益占比也会相应提升,从而导致农作物播种面积的增加与农村居民收入呈正相关。因此,继续完善农田水利基础设施,稳定农作物播种面积,合理使用化肥势在必行。
4.2 卫生机构个数对农村居民人均可支配收入的影响
从此研究的主成分回归结果可见,新疆维吾尔自治区农村卫生机构个数对农村居民人均可支配收入会产生积极的影响,原因在于新疆维吾尔自治区地处我国西部,地广人稀,农村卫生资源配置不均衡,看病难问题突出。
对新疆维吾尔自治区而言,应做好巩固脱贫攻坚成果与乡村振兴的衔接,促进医疗卫生资源的合理配置、提高偏远地区医疗卫生水平,满足农村居民健康需求,从而提高农民收入水平,助力乡村振兴。
4.3 受灾面积对农村居民人均可支配收入的影响
由回归结果可见,受灾面积与农村人均可支配收入存在显著的正向影响,受灾面积增加并不会降低农村居民人均可支配收入。结合新疆维吾尔自治区实际情况分析可知,一方面是由于新疆维吾尔自治区农作物播种面积较大,受不良天气影响的大部分为粮食作物,经济作物受灾面积较小;另一方面随着新疆维吾尔自治区农业生产总产值上升,受灾面积增幅远远小于农产品产量增幅,再加上农业机械化水平及保障手段的日益提升和丰富,受灾面积并未呈现大幅度增长趋势而是基本上趋于下降,加之农产品市场价格的影响,导致受灾面积与农村居民人均可支配收入呈现正相关的结果。
参考文献:
[1]马九杰.农业、农村产业结构调整与农民收入差距变化[J].改革,2001(6):92-101.
[2]时方艳.我国农村居民收入时空演变规律及影响因素[J].经济论坛,2023(3):121-133.
[3]徐明.省际合作帮扶与共同富裕实践路径:以2010年以来19省市对口援疆为例[J].统计研究,2023(12):132-144.
[4]任雪松,于秀林.多元统计分析[M].北京:中国统计出版社,2010.
作者简介:卢芸潇(1997—),女,硕士,研究方向:统计学。