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云南省贫困县农村收入差距分析

2019-12-24

新营销 2019年8期
关键词:分位纯收入位数

(云南财经大学 云南 昆明 650221)

一、引言

2015年底云南省尚有471万农村贫困人口,居全国第二;有88个国家贫困县,居全国第一。2016年,全省农村居民人均可支配收入9 020元,增长9.4%,增幅比全国高1.2%,居全国第5位。云南省有88个贫困县,其中包括集中连片特困区片县85个,国家扶贫开发重点县73个。2016年云南省的大部分贫困县的农村人均纯收入低于云南省农村人均纯收入,这表明云南省的扶贫攻坚任重道远。每个县的农村人均纯收入的差距与每个县之间的经济发展是否均衡有直接的关系,可以通过分析影响农村人均纯收入的差距的关键因素,然后就如何缩小县与县之间收入差距提出相关政策。

二、贫困县农村人均纯收入统计分析

本文对云南省88个贫困县2016年农村人均纯收入情况进行统计分析,发现县与县之间的收入都存在差距。有5个县的农村人均纯收入低于7 000元,在7 000元到9 000元之间的有59个县,在9 000元以上的有24个县,大部分贫困县的人均纯收入小于9 000元。

由云南统计年鉴可知,2016年的农村人均纯收入为9 020元。在云南的贫困县里面,其中有66个贫困县的农村人,表明大部分的贫困县的农村人均纯收入低于全省的平均水平。云南省要实现到2020年88个贫困县脱贫摘帽,就要实施相应的政策来缩小县与县之间的收入差距。接下来,本文将只对农村人均纯收入低于云南省平均水平的66个县进行具体的分析。

文中ΔY=|Yi-Y|,代表贫困县的农村人均纯收入差距;Yi代表每个贫困县的农村人均纯收入;Y代表云南省农村人均纯收入。

三、贫困县收入差距的实证分析

(一)变量的选择

收入差距的影响因素很多,本文选用的自变量分别有:X1贫困县的农业机械总动力,用来代表农业现代化的程度;X2各种社会福利收养性单位的床位数,用来代表每个县的社会保障福利水平;X3贫困发生率,表示每个县的贫困深度;X4企业数量,用来代表可用于吸收农村劳动力的程度。

(二)模型设定

本文采用分位数回归法分析了。

对云南省贫困县的收入差距影响的因素,模型建立为

LN(ΔY)=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+ε

对上式进行相应的分位回归分析,可以得到

Qτ[LN(ΔY)|X]=β0,τ+β1,τX1+β2,τX2+β3,τX3+β4,τX4+ετ

其中的τ是分位点,Qτ[LN(ΔY)|X]是给定解释变量X情况下的ΔY第τ分位数。

(三)模型的检验

1.解释变量之间的多重共线性检验

本文采用相关系数矩阵法的方法来检验解释变量之间的共线性。考虑R主对角线元素上方或者下方的某个元素绝对值是否很大(一般在0.8以上),就可以判断两个解释变量之间是否存在多重共线性。其解释变量之间的相关系数矩阵如下所示

2.斜率相等性检验

原假设:

H0:βi(τ1)1=βi(τ2)=βi(τ3)=Λ=βi(τm)

其中i=1,…,k。βi指的是除了常数项以外的解释变量对应的(k-1)维参数列向量。所以原假设总共包括(k-1)×(m-1)个约束条件。构造Wald形式的统计量检验原假设是否成立,它渐进的服从自由度为(k-1)×(m-1)的卡方分布。如果检验不拒绝原假设,则说明每个斜率在不同的分位数上具有不变性,此时应采用普通最小二乘法进行估计;反之拒绝原假设,说明应用分为回归进行估计以反映每个斜率在不同分位数上的不同值。

表1是分位回归的斜率相等性的结果。Wald统计量为13.534 33,自由度为8,概率为0.094 7。表明分位数回归在不同的分位数上回归的斜率是不相等的。故该模型运用分位数回归法进行估计。

表1 分位回归的斜率相等性的结果

3.斜率对称性的检验

其中j=1,…,(n-1)/2。而n是奇数,代表分为回归个数。本文构造Wald形式的统计量,该统计服从自由度为k(n-1)/2的卡方分布。

如表2是斜率对称性的检验结果,Wald统计量是8.152 158,自由度是5,概率是0.148。检验结论是接受原假设,在0.25和0.75分位数上斜率具有对称性。

表2 斜率对称性的检验结果

4.实证结果分析

通过软件Eviews7.2对云南省88个贫困县中农村人均纯收入低于云南省农村人均纯收入的66个贫困县农村人均纯收入的差距影响的因素进行分析,由于东川区数据缺失,本文只对除东川区以外的65个贫困县进行相关分析。由于本文采用的是截面数据,回归的时候可能会出现异方差的结果,故采用了极大似然估计的方法。本文采用的分位数分别有0.25分位数、0.5分位数、0.75分位数和0.9分位数,具体的回归结果如表3所示

表3

续表3

X36.744 398***4.382 169***3.748 350***2.838 731**(3.852 54)(3.429 913)(2.866 969)(2.305 523)X4-0.200 69-0.034 271**0.002 8520.014 334(-1.005 287)(-2.286 698)(0.239 148)(1.228 783)

注:括号里是t统计量,*,**,***分别表示10%、5%、1%的显著水平。

观察表3可知,不论在哪个分位上,解释变量X2,即社会性福利收养性单位的床位数对农村人均纯收入的差距均没有显著的影响效果,说明社会对贫困地区的社会福利性的帮助对收入的差距没有明显的相关性。X3即贫困发生率指低于贫困线的人口数占农业人口数的比率,它反映的是地区贫困发生的广度,而贫困发生率对农村收入的差距具有扩大的效应,在每一个分位数下该解释变量对收入差距的影响都是显著的。在0.25分位上X1即农业机械总动力对收入差距的影响是不显著的,可以说在收入差距较小的贫困县里,该解释变量不具有显著的影响效果。随着分位数的提高,可以看到农业机械总动力对收入的差距具有明显的影响,并且具有缩小收入差距的效果。X4即企业单位数,在0.5分位数的时候对农村收入差距具有缩小的效果,在其他分位数上没有显著性影响,可以说企业单位数量对收入差距较小的县的缩小的效果大于收入差距较大的县。

四、结论与启示

第一,截至2016年,云南省的88个贫困县中还有66个贫困县的农村人均纯收入低于云南省的平均水平,云南“十三五”时期脱贫攻坚任重道远。

第二,农业机械总动力在0.5分位、0.75分位、0.9分位上对收入差距有缩小的效应,所以应加强对农村的农业产业扶贫,推动现代化农业的发展。

第三,每个县的企业单位数量在0.5分位上对收入差距具有缩小的效应。每个县的企业单位越多,当地居民的就业机会也就越多。云南省应该扩宽就业渠道,坚持外出转移就业与当地就业两手发力,鼓励贫困户劳动力到当地企业就业,这样不仅可以改善贫困户的生活状况,还可以促进人均纯收入的缩小,以实现脱贫摘帽的目标。

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