城镇居民收入和农产品价格对农民收入的动态影响

摘要：运用向量自回归模型研究了1978～2011年农产品价格和城镇居民收入对农民收入的动态影响。结果表明，农民收入主要受自身上期的影响，农民收入具有自我增进机制。农产品生产价格上涨对农民收入有正向、时滞的影响，农业生产资料价格对农民收入增长具有微弱的负向影响。城镇居民收入对农民收入有较强的长期正向效应，应建立城镇居民收入对农民收入的良性作用机制。

　　关键词：农产品价格；农民收入；城镇居民收入；向量自回归模型

　　中图分类号：F323 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2014）07-1712-05

　　The Dynamic Effect of Income of Urban Residents and Price of Agricultural

　　Products on Farmers′ Income

　　FU Lian-lian1，2，DENG Qun-zhao1，WENG Yi-jing1

　　（1.Management Science and Engineering Department，Nanchang University，Nanchang 330031，China；

　　2.College of Science， Jiangxi Agricultural University， Nanchang 330031，China）

　　Abstract： The dynamic effects of the prices of agricultural production and urban residents’ income on farmers’ income during 1978 and 2011 were analyzed with using vector autoregressive model. The results showed that the farmers’ income with self， improving mechanism mainly affected by previous income. The rise of production prices had a delayed and positive effect on farmers’ income. Prices of agricultural means of production had a weak and negative influence on the rural income growth. The increase of urban residents’ income had a strong long-term positive effect on farmers’ income. A benign mechanism between them should be established.

　　Key words：price of agricultural products； farmers’ income； urban residents’ income； vector autoregressive model

　　努力拓宽农民增收渠道，确保农民收入稳步增长，一直是我国农业管理部门孜孜以求的目标。国内学者对农民收入问题做了大量研究，主要从城市化进程、农民人力资本、财政支农支出、农民非农产业发展、金融支农支出、农业外商直接投资、农业合作社等不同角度对农民收入的影响因素做了广泛的研究[1-5]。

　　在我国，农业收入目前仍是农民收入的重要来源，因而农产品价格变动也直接关系到农民的切实利益。近几年来，农产品价格经历了大幅涨落[6]，理论界对农产品价格波动的农民增收效应的研究成果较丰富。代表性的观点有两种：第一，认为农产品价格上涨对农民增收的作用有限。刘耀森[7]认为我国农产品生产价格上涨对我国农民收入水平的提高没有显著作用，农业生产资料价格变化对农民收入增长的影响十分微弱。杨丽莎[8]的研究表明农产品价格上涨未能显著促进农民增收，而加工贸易出口变量和财政支农变量的系数显著。第二，认为农产品价格上涨能有效促进农民收入增长。张照新等[9]认为农产品价格依然是影响农业生产发展和农民增收的最重要的因素，对于近年来粮食持续增产和农民持续增收发挥了重要作用。何蒲明[10]运用敏感系数和Johansen检验等方法探讨了农业生产资料价格和农民收入的相互关系，结果显示，农业生产资料价格的上涨和农民人均纯收入的增加存在协整关系，农业生产资料价格与农民收入互为格兰杰原因。

　　上述研究为深入理解农产品价格波动与农民收入关系做出了重要贡献，但是研究的深度和广度仍不够。首先，没有考虑到城镇居民收入对农民收入的影响。城镇居民收入和农民收入有着密切的关系，在当今城镇化的热潮中，土地被大量征用，农民补偿很低，中间差价投入到城镇化建设中，促进了城镇居民收入的增长。同时，城镇居民的消费支出增长，促进了第二、三产业的发展，有利于农村劳动力转移，使得农民的工资性收入增加，促进了农民增收。国内已经有一些学者做过相应的研究，例如李建军[11]从财政支农的角度探讨了城镇居民收入对农民收入的影响。其次，没有把农产品价格、城镇居民收入以及农民收入纳入一个动态系统中进行分析，进而深入研究农产品价格和城镇居民收入对农民收入的复合影响。2009年全国城乡收入差距为3.33∶1，2010年降至3.23∶1，2011年变为3.13∶1，国家统计局分析认为，目前居民收入差距已经收缩到拐点区。因此在这种特殊经济背景下，探讨农产品价格和城镇居民收入对农民收入的影响有一定的意义。

　　鉴于以上两点，本研究在借鉴国内外已有研究的基础上，对现有研究进行拓展，在农产品价格波动的背景下分析城镇居民收入对农民收入的影响。结合最新数据，建立向量自回归模型，运用脉冲响应函数和方差分解技术动态地回答以下两个问题：城镇居民收入的提高是否会促进农民收入的增长？ 农产品生产价格、农业生产资料价格、城镇居民收入与农民收入间究竟存在着何种关系？

　　1 变量的选取及变动趋势

　　1.1 变量选取与说明

　　1.1.1 农产品价格 本研究选取了农产品生产价格指数（AP）作为农产品价格的代理变量。农产品生产价格指数反映的是农产品生产者直接出售其产品时的价格，可以客观反映全国农产品生产价格水平和结构变动情况。

　　探讨农产品生产价格上涨对农民收入的影响，不能脱离农业生产成本上涨的背景。为反映农业生产成本对农民收入的影响，选取农业生产资料价格指数（AZP）作为农业生产成本的代理变量。

　　1.1.2 城镇居民收入和农民收入 各种统计资料中关于农产品价格的指标都是指数形式，而农民收入和城镇居民收入用农村居民人均纯收入和城镇居民家庭可支配收入来表示，是一个绝对数，为了便于对二者关系的研究，均取其相对数来进行分析。故本研究以城镇居民家庭人均可支配收入指数（CI）、农村居民家庭人均纯收入指数（AI）分别表示城镇居民收入和农民收入水平。为了消除物价因素的影响，上述变量均以1978年为基期（1978=100）转化为定基数据。原始数据均来自《中国统计摘要》（2012），数据段为1978～2011年。为消除异方差的影响，对上面4个变量取自然对数。

　　1.2 变量的变化趋势

　　从图1中看出，2000年以前农村居民人均纯收入指数缓慢上升，农产品生产价格指数在1993～2000年期间波动幅度最大，1996年达到最高点550.3，之后快速下降到2000年的409.2。农产品生产价格指数上涨，而农村人均纯收入指数却没有随之快速上涨，其原因是农业生产资料价格指数在这期间也大幅度上涨，1996年到达最高点399，抵消了农产品价格上涨带来的好处。2000年以后农村居民家庭人均纯收入上涨的速度加快，农产品价格指数也进入了新的一轮波动时期。同时农业生产资料价格指数、城镇居民人均可支配收入指数、农产品生产价格指数和农村居民家庭人均纯收入指数之间走势基本一致，并且4个变量之间的相关系数比较大（表1），表明四者之间有紧密的联系。

　　2 实证研究

　　向量自回归模型（VAR）常用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击，从而解释各种经济变量冲击对经济变量形成的影响。与传统或经典的计量模型相比，VAR模型更能动态地反映出多变量间的结构关系以及变化规律[12]。

　　2.1 平稳性检验

　　经济数据很多是不平稳的，但建立向量自回归模型要求数据平稳，对数据进行平稳性检验主要有DF检验、ADF检验和PP检验方法，在这里运用ADF检验法对变量进行平稳性检验（表2）。

　　从表2可知，在10%显著性水平下，农村居民家庭人均纯收入指数、城镇居民人均可支配收入指数、农产品生产价格指数和农产品生产资料价格指数的对数序列均不平稳，但它们的一阶差分为平稳序列，即

　　lnAI～I（1），lnCI～I（1），lnAZP～I（1），lnAP～I（1）

　　2.2 向量自回归模型

　　由上面结果得知序列ΔlnAI，ΔlnCI，ΔlnAZP和ΔlnAP均为平稳性序列，适合做向量自回归模型（VAR）。根据LR、HQ、AIC和SC值来选择模型的滞后阶数[12]，并在充分考虑方程及其变量显著性水平的基础上，经反复试验确定模型的滞后阶数为1～2阶。结果如下：

　　ΔlnAIΔlnAPΔlnAZPΔlnCI=-0.006-0.045 0.033 0.038+

　　0.452 -0.013 -0.085 0.128-0.029 0.782 -0.158 0.620 0.245 0.823 -0.136 0.251-0.366 0.099 0.176 0.177ΔlnAIΔlnAPΔlnAZPΔlnCI■+

　　0.220 0.106 -0.017 0.249 0.093 -0.419 0.249 0.479-0.337 -0.277 0.073 -0.117 0.412 -0.343 0.293 0.207ΔlnAIΔlnAPΔlnAZPΔlnCI■+e1te2te3te4t

　　R2=0.792，F=646.2

　　方程总体的显著水平和拟合程度是能够解释问题的，个别的参数不是很显著，VAR模型并不是很关注参数的检验，其主要功能也不是解释回归系数的意义，而是主要研究序列之间的动态变化规律，只要模型的全部根的倒数位于单位圆内（均小于1），就表明该系统的结构是稳定的，便可作脉冲响应分析和方差分解。

　　从式（1）可知，农村居民家庭人均纯收入指数滞后1期和2期的值对农村居民家庭人均纯收入指数当期的值影响为正，并且影响的程度随着时间慢慢减弱，符合经济规律。农产品生产资料价格指数对农村居民家庭人均纯收入指数呈负影响。农产品生产价格指数滞后1期、滞后2期对农村居民家庭人均纯收入的影响系数分别为-0.013、0.106，表明农产品价格上涨促进农民增收的效应具有滞后性，短期看来其上涨的利润被农业生产资料价格的上涨所抵消。

　　城镇居民人均可支配收入指数对农村居民家庭人均纯收入指数的1期和2期影响系数分别为0.128和0.249，城镇居民收入对农民收入有正向促进作用。其原因有多方面，如城镇居民的可支配收入增加，城镇第二、三产业的发展，创造了更多的就业机会，大量农民进城务工，使农民的工资性收入不断增加，促进农民增收。

　　2.3 VAR模型稳定性检验

　　对VAR模型进行稳定性检验，发现VAR模型的全部根的倒数位于单位圆内（图2），故模型是稳定的，可以进行脉冲响应函数分析。

　　2.4 脉冲响应分析

　　图3是模拟的脉冲响应函数曲线，实线是响应函数值，虚线表示正负两倍标准差偏离带；纵轴表示因变量对解释变量的响应程度，横轴表示试验设定的响应期数，为10期。

　　从图3a可见，农民收入对自身的冲击在当期立刻做出反应，第1期显著上升，但影响的时间不长，到第2期显著下降，第3、第4期继续小幅下降，在第5期呈现出收敛的迹象，并趋近于0。这说明农民收入受自身信息冲击，会立即迅速发生变化，并且没有任何时滞，之后慢慢稳定。

　　由图3b可知，农民收入对农产品生产价格的冲击，一开始呈负影响，在第2期达到最小值，然后出现小幅上升，在第5期慢慢趋向稳定。其包含的经济意义是农民“增产不增收”，每当农产品生产价格上涨，农资价格总是“及时”跟进，并且中间流通环节增加了很多的流通成本，进而抵消部分农产品价格上涨给农民带来的实惠。

　　给农业生产资料价格一个标准差的冲击，农民收入在第2期才做出负反应，并且达到最小，之后趋向稳定。其经济含义在于：农业生产资料价格波动对农民收入产生一个时滞，本期价格的变化对当期的经营产生的影响很小，对下期经营产生的影响很大，所以本期生产价格上涨，农民收入在本期不会有变化，从而在图形上表现出一个时滞（图3c）。

　　从图3d可以看出，农民收入对城镇居民可支配收入的冲击在第3期达到正向最大值0.01，第6期后趋向稳定。这充分说明我国城镇居民收入和农民收入并不是此消彼长的关系，城镇居民收入的增加会带动农民收入的增长。

　　2.5 方差分解

　　脉冲响应函数描述的是VAR模型中的一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响。方差分解则是把系统中每个内生变量的波动按其成因分解为与各方程信息相关联的组成部分，从而了解各信息对模型变量的相对重要性。表3是农村居民家庭人均纯收入指数的方差分解表，跨期为10。

　　从方差分解表可以看出，在第1期只有农民收入自身信息对预测均方差有贡献，总体呈现一个递减趋势，但前10期都占绝对优势（74%以上）。农产品生产价格和农业生产资料价格的变化对农民收入的影响在第2期才凸显，而且其贡献相对比较小，此后一直呈上升趋势，到第10期的贡献也只有6.83%、1.52%。城镇居民收入信息对农民收入预测均方差的贡献度开始比较低，但一直处于上升过程，到第10期都有16.83%的贡献，说明城镇居民收入对农民收入有较强的长期正向效应。