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摘要： 本文利用云南省红河州2009年的农村住户调查数据，运用分位数回归方法分析了资本存量、耕地面积、经济作物面积、从业类型、劳动力比例、劳动力的平均教育年限以及地理位置对不同收入水平的农户家庭增收的影响。结果表明：同一因素对不同收入水平农户家庭人均收入增长率的影响不同。最后，针对不同收入水平的农户增收，提出了具有针对性的建议。
关键词： 西部民族地区；收入增长；分位数回归
一、引言
“三农”问题说到底是农民问题，农民问题的核心是收入问题。农民增收问题一直是困扰农业和农村经济发展的一个难题。长期以来，我国广大西部，尤其是西部民族地区，由于自然条件恶劣、基础设施薄弱、生产方式落后、劳动力文化素质低及非正式制度的影响，农民收入水平较低，收入增长缓慢，这不仅制约着该地区人民生活水平的提高，也不利于国民经济的持续健康发展。因此，研究农户收入增长的影响因素，提高西部民族地区农民的收入增长率，对于促进各地区经济协调发展，最终实现共同富裕，对加强民族团结，维护社会稳定和巩固边防，都具有十分重要的意义。
在研究全国乃至西部地区农民收入增长的影响因素方面，国内许多学者从多方面进行了理论分析和实证检验，概括起来，主要有：资源禀赋（杜旭宇等（2006）、城乡二元结构（王恩胡，2010）、农民权益（杜旭宇，2003）、劳动力剩余（蔡昉，2006）、公共产品供给（唐国华，2009）、农业结构调整（张晓山，2000）、财政支农（张瑞德，2011）、农村土地流转（王春超，2011）和农村金融发展（温涛等，2005）等。
然纵观已有的研究，大多是通过建立回归模型，利用最小二乘法进行估计，进而验证某一个或一些因素对农户收入的影响。然而传统的最小二乘估计（OLS）理论要求随机干扰项满足与自身和自变量互不相关、且服从零均值同方差的正态分布，相应的估计才具有良好的性质。但实际生活中，上述检测设往往不成立。经济数据通常具有尖峰或者厚尾的分布，截面数据还有显著的异方差，这些都会导致普通最小二乘法失效。同时，普通最小二乘法描述的是因变量Y的均值信息，容易受极端值的影响，不能充分反映整个分布的情况。而分位数回归方法，特别适合这种具有异方差性的模型，其估计值不易受极端值的影响，相比OLS估计更为稳健，能更加全面的刻画因变量分布的特征，尤其是自变量对因变量不同部分的影响。在研究农户的增收问题时，由于农户家庭的个体差异，收入增长具有明显的异质性，同一因素对不同收入水平的农户影响不同，这也提示我们，在制定相应的政策时，应具有针对性，不同收入水平的农户对政策的要求是不同的。
本文试图通过分位数回归方法，从西部民族地区农户自身的条件出发，研究农户家庭的资本、劳动力、土地资源以及地理环境等对不同收入水平农户家庭的收入增长的影响，并基于分析结果提出具有针对性的政策建议。
当τ=1/2时，则有“中位数回归”，也被称为“最小绝对离差估计量”（Least Absolute Deviation Estimator，简称LAD）。显然，它比均值回归（OLS）更不易受极端值的影响，故而更加稳健。
为了去除家庭规模的影响，我们均采用人均数据。考虑到数据的可得性，本文中收入函数所包含的变量有：被解释变量家庭的年人均纯收入Y和解释变量。解释变量有：农户的从业类型X1（非农业为主的农户=1，农业经营为主的农户=0）、人均生产性固定资产原值X2（单位：元）、人均耕地面积X3（单位：亩）、人均种植经济作物面积X4（单位：亩）、家庭劳动力占家庭人口的比例X5（单位：%）、劳动力的平均受教育年限X6（小学为6年，初中为9年，高中和中专为12年，大专及以上为15年）、家庭所在地的地势D1（1表示平地，0表示山地）和D2（1表示丘陵，0表示山地）。
标准Mincer收入函数规定了如何选择参数，收入函数的公式为：Ln（收入）= f（土地，劳动力，资本，……，虚拟变量） [JY]（3）
（3）式中，f 代表线性函数关系。由于收入的对数是符合正态分布的，本文使用线性到对数模型：
LnY=β0+β1X1+L β6X6+β7D1+β8D2+μ[JY]（4）
在经济学中，变量的增长率是指其比例性的变化率，一个变量的增长率等于其自然对数的变化率。因此，用LnY做为被解释变量，实际上测量的是农户家庭年人均纯收入的增长率。
2、数据
本文研究所用数据来自云南省红河哈尼族彝族自治州统计局2009年对3000个农户的调查数据。该调查覆盖了全州13个县市，298个行政村，每个行政村随机抽取10-15户进行调查。在样本户中，少数民族户占76%，汉族户占24%。居住在山地的样本户占68.3%，居住在丘陵的样本户占11.7%，居住在平原的样本户占20%。对样本户的从业类型（按劳动力从业比重计算）的统计显示：农业户占83.2%，农业兼业户占7.0%，非农业兼农业户占7.0%，纯粹的非农业户仅占2.8%。样本户人均生产性固定资产原值为2645.02元，人均耕地面积1.65亩，人均种植经济作物面积1.38亩，户均劳动力2.926个。劳动力的受教育程度的情况统计如下表1所示。
从上述描述可以看出：云南省红河哈尼族彝族自治州是一个多山地、少数民族聚集、贫困人口多的地区。红河州农户的人均纯收入低于云南省平均水平，也远远低于全国平均水平；该地区的大部分劳动力以从事传统农业为主，人均拥有的物质资本较匮乏，劳动力的受教育程度普遍较低，具有西部民族贫困地区的典型特征。因此研究该地区农户的收入增长及其影响因素对了解我国西部民族地区农民的收入状况，制定科学的“三农”政策具有重要的现实意义。
注：括号内为对应参数的t统计量，**表示在5%的显著性水平下显著。
从表2可以看出，普通最小二乘回归的拟合优度为0.1241，模型的white异方差检验结果（检验统计量nR2=670.63，prob=0.0000）表明模型存在显著的异方差，这可能是模型拟合优度偏小的原因。解释变量中除了从业类型和地势变量D2不显著外，其余变量均在5%的显著性水平下显著。分位数回归的结果有所不同，在0.10的分位点上，从业类型、人均资本存量和地势变量D1不显著；在0.25和0.5分位点上，从业类型和地势变量D2不显著；在0.75分位点上，从业类型变得显著，人均经济作物面积变得不显著，地势变量D2依然不显著；在0.9分位点上，从业类型和人均经济作物面积不显著，但地势变量D2却是显著的。这说明，同一因素对不同收入水平的农户家庭的人均收入增长率影响显著不同。
农户家庭的人均资本存量（生产性固定资产原值）对收入的增长有显著的影响，并且影响随农户收入水平的提高而递增，但人均资本存量对最低收入家庭的收入增长率的影响不显著。人均耕地面积的数量对中、低收入水平的农户影响较大，对中上、高收入水平的农户影响较小，表明随着收入水平的提高，土地资源对农户增收的约束越来越小。
从业类型对中、低收入水平家庭的收入增长影响较小，而且不显著，对中上、高收入水平家庭的收入增长影响较大，但仅对中上收入水平的家庭影响明显。经济作物的人均种植面积对中、低收入人群影响显著，对高收入水平的农户家庭影响不明显。这可能是因为中、低收入人群主要从事以种植业为主的传统农业，增加经济作物的种植面积，改变种植结构对这部分人群的增收有明显效果。
劳动力比例对各收入层次的农户家庭增收均有显著的影响，且影响随收入水平的增加而递增。一般说来，劳动力比例越高，人均劳动力投入越高，其人均产出必然越高。劳动力的平均受教育年限对农户收入增长的影响显著，且随收入水平的增加呈倒“U”型。对于中等收入的农户，教育的影响最大，对于收入水平两端的农户，教育的作用相对较小。这也符合人力资本理论中教育边际回报递减的规律。
地理位置对农户增收的影响较为复杂。表示地势的虚拟变量D1仅在0.10分位点上不显著，表明平原和山区的区别较为明显，相对于居住在山地的农户，居住在平原的农户收入增长率较高，但对最低收入水平的农户，居住在平原和山区没有明显差异。丘陵和山地的区别相对较小，只有最低收入和最高收入水平的农户对此表现出明显的差异。对于最低收入水平的农户，居住在丘陵地区的农户收入增长率低于居住在山地的农户，这可能源自山地丰富的林牧业资源，但对最高收入水平的农户，居住在丘陵地区的农户收入增长率高于居住在山地的农户，这可能是因为丘陵地区的公共设施条件要好于山地，因此对以经营非农业为主的农户，丘陵地区好于山地。
（二）建议
1、围绕西部民族地区的资源禀赋优势，构建农民增收的产业支撑，推进农业结构调整，尤其是农业内部结构调整。西部民族地区多地处山区，有着特殊的自然地理环境和复杂多变的气候条件，人均土地资源不少，但人均耕地面积不足，不适合大面积、规模化的经营，特别适合发展小规模、精耕细作、产品附加值较高的经济作物种植。尤其是对中、低收入水平的农户家庭，大力发展养殖、蔬菜、水产、禽蛋、水果、花卉等产业，可以发挥人力的优势，减小耕地和资金不足的对生产经营活动的制约，提高收入水平。
2、增加对民族地区农村教育的投入，改善农村办学条件，提升教学质量，提高农民人均受教育年限，加强职业技能培训，提高农村劳动力的素质。对所有的农户家庭，增加劳动力的受教育程度，都有利于其收入的增长。尤其对中、低收入水平的农户，劳动力的素质对收入增长的影响是递增的。长期以来，由于种种原因，使得西部民族地区的教育发展滞后，农村劳动力素质远远低于中、东部地区，市场信息和现代生产经营技术的传播不畅，农村剩余劳动力向非农产业以及城市的转移受阻。从长期来看，提高农村劳动力的素质将是建设现代农业、促进农民增收和建设新农村人才支撑和智力保障。
3、尽快建立针对农村地区的社会保障制度，逐步建立和完善农村养老制度、农村基本救助制度，加大对农村地区教育和医疗卫生事业的投入，建立包括教育补助、合作医疗、医疗保险等多种保障制度，减轻西部民族地区的养老、教育和医疗负担。西部民族地区由于其特殊的人口生育政策，其人口的增长率高于全国平均，劳动力的赡养率也高于全国平均水平，尤其是农村，贫穷的家庭都有一个较高的赡养率。健全社会保障制度，减轻劳动力的赡养负担，是帮助中、低收入家庭尤其是最贫困家庭的有效手段。
4、加大农业投入，发展农村金融，改善农村信贷怎么写作，为农户的生产经营提供资金支持。农户家庭的人均资本存量不足首先会限制农户生产性投资能力，从而使得农户来源于生产经营性收入水平难以提高，其次会限制农民离乡外出务工的空间流动能力，从而使得农户的工资性收入水平难以提高，其三会限制农户获得有偿性信息使用及技术培训能力。政府应加大农业投入，其次要发展农村金融，降低农户从事生产经营活动的贷款门槛，为农户发展提供资金支持。
5、加强对农村公共基础设施建设投资，为农村经济发展创造良好的条件。当前农村经济要快速发展，很大程度上
关键词： 西部民族地区；收入增长；分位数回归
一、引言
“三农”问题说到底是农民问题，农民问题的核心是收入问题。农民增收问题一直是困扰农业和农村经济发展的一个难题。长期以来，我国广大西部，尤其是西部民族地区，由于自然条件恶劣、基础设施薄弱、生产方式落后、劳动力文化素质低及非正式制度的影响，农民收入水平较低，收入增长缓慢，这不仅制约着该地区人民生活水平的提高，也不利于国民经济的持续健康发展。因此，研究农户收入增长的影响因素，提高西部民族地区农民的收入增长率，对于促进各地区经济协调发展，最终实现共同富裕，对加强民族团结，维护社会稳定和巩固边防，都具有十分重要的意义。
在研究全国乃至西部地区农民收入增长的影响因素方面，国内许多学者从多方面进行了理论分析和实证检验，概括起来，主要有：资源禀赋（杜旭宇等（2006）、城乡二元结构（王恩胡，2010）、农民权益（杜旭宇，2003）、劳动力剩余（蔡昉，2006）、公共产品供给（唐国华，2009）、农业结构调整（张晓山，2000）、财政支农（张瑞德，2011）、农村土地流转（王春超，2011）和农村金融发展（温涛等，2005）等。
然纵观已有的研究，大多是通过建立回归模型，利用最小二乘法进行估计，进而验证某一个或一些因素对农户收入的影响。然而传统的最小二乘估计（OLS）理论要求随机干扰项满足与自身和自变量互不相关、且服从零均值同方差的正态分布，相应的估计才具有良好的性质。但实际生活中，上述检测设往往不成立。经济数据通常具有尖峰或者厚尾的分布，截面数据还有显著的异方差，这些都会导致普通最小二乘法失效。同时，普通最小二乘法描述的是因变量Y的均值信息，容易受极端值的影响，不能充分反映整个分布的情况。而分位数回归方法，特别适合这种具有异方差性的模型，其估计值不易受极端值的影响，相比OLS估计更为稳健，能更加全面的刻画因变量分布的特征，尤其是自变量对因变量不同部分的影响。在研究农户的增收问题时，由于农户家庭的个体差异，收入增长具有明显的异质性，同一因素对不同收入水平的农户影响不同，这也提示我们，在制定相应的政策时，应具有针对性，不同收入水平的农户对政策的要求是不同的。
本文试图通过分位数回归方法，从西部民族地区农户自身的条件出发，研究农户家庭的资本、劳动力、土地资源以及地理环境等对不同收入水平农户家庭的收入增长的影响，并基于分析结果提出具有针对性的政策建议。
二、方法和数据
(一)、分位数回归方法
通常的线性回归模型考察的是自变量x对因变量y的条件期望E（y|x）的影响，实际上是均值回归。但是在许多时候，仅仅描述自变量对均值的影响是不够的。因为条件期望E（y|x）只是刻画条件分布y|x集中趋势的一个指标，如果条件分布y|x不是对称分布，则条件期望E（y|x）很难反映整个条件分布的全貌。更一般的理想模型应该能够描述给定自变量下，因变量的条件分布，这样就能够对因变量对自变量的依赖关系有源于：论文摘要怎么写www.udooo.com
全面的了解。为此，Koenker and Bassett提出了分位数回归方法（Quantile regression），该方法被认为是统计研究领域的一个重要的突破。检测设因变量为Y，p个解释变量为X1，X2，…，Xp，满足如下的线性分位数回归模型：当τ=1/2时，则有“中位数回归”，也被称为“最小绝对离差估计量”（Least Absolute Deviation Estimator，简称LAD）。显然，它比均值回归（OLS）更不易受极端值的影响，故而更加稳健。
(二)、变量和数据
1、变量选择
确定农户的收入函数时，根据相关的人力资本理论和生产理论，可以确定农户家庭的投入要素：土地、劳动力和资本是影响收入的主要因素。对于大多数农户来说，农业生产仍是他们主要的生产活动，农业生产就必然有土地、劳动力和资本投入。按照人力资本理论，技能也是影响产出的重要因素，因此教育、训练程度及经验作为代表人力资本的变量也应该包括进来。此外，因为部门间的生产率存在较大差异，当农户从事的行业不一样时，即使生产投入及人力资本是相同的，收入也会有很大的差异。由于二元结构的影响，农业的生产率明显低于其他行业，因此，我们将农户的从业类型分为两类，一类以农业经营为主，另一类以非农业经营为主。即使在农业内部，所获得的收益也会因为种植结构不同而不同，由于种植粮食的收益较低甚至收益为负，种植蔬菜或其他经济作物收入会高的多。除此之外，地理位置是决定收入的一个很重要的因素，因为它与诸如距离市场远近、基础设施、地域文化等一些非流动资源密切相关。显然，居住在平原的农户相对于居住在山地的农户，因为这些非流动资源，会具有发展生产的某种优势。为了去除家庭规模的影响，我们均采用人均数据。考虑到数据的可得性，本文中收入函数所包含的变量有：被解释变量家庭的年人均纯收入Y和解释变量。解释变量有：农户的从业类型X1（非农业为主的农户=1，农业经营为主的农户=0）、人均生产性固定资产原值X2（单位：元）、人均耕地面积X3（单位：亩）、人均种植经济作物面积X4（单位：亩）、家庭劳动力占家庭人口的比例X5（单位：%）、劳动力的平均受教育年限X6（小学为6年，初中为9年，高中和中专为12年，大专及以上为15年）、家庭所在地的地势D1（1表示平地，0表示山地）和D2（1表示丘陵，0表示山地）。
标准Mincer收入函数规定了如何选择参数，收入函数的公式为：Ln（收入）= f（土地，劳动力，资本，……，虚拟变量） [JY]（3）
（3）式中，f 代表线性函数关系。由于收入的对数是符合正态分布的，本文使用线性到对数模型：
LnY=β0+β1X1+L β6X6+β7D1+β8D2+μ[JY]（4）
在经济学中，变量的增长率是指其比例性的变化率，一个变量的增长率等于其自然对数的变化率。因此，用LnY做为被解释变量，实际上测量的是农户家庭年人均纯收入的增长率。
2、数据
本文研究所用数据来自云南省红河哈尼族彝族自治州统计局2009年对3000个农户的调查数据。该调查覆盖了全州13个县市，298个行政村，每个行政村随机抽取10-15户进行调查。在样本户中，少数民族户占76%，汉族户占24%。居住在山地的样本户占68.3%，居住在丘陵的样本户占11.7%，居住在平原的样本户占20%。对样本户的从业类型（按劳动力从业比重计算）的统计显示：农业户占83.2%，农业兼业户占7.0%，非农业兼农业户占7.0%，纯粹的非农业户仅占2.8%。样本户人均生产性固定资产原值为2645.02元，人均耕地面积1.65亩，人均种植经济作物面积1.38亩，户均劳动力2.926个。劳动力的受教育程度的情况统计如下表1所示。
从上述描述可以看出：云南省红河哈尼族彝族自治州是一个多山地、少数民族聚集、贫困人口多的地区。红河州农户的人均纯收入低于云南省平均水平，也远远低于全国平均水平；该地区的大部分劳动力以从事传统农业为主，人均拥有的物质资本较匮乏，劳动力的受教育程度普遍较低，具有西部民族贫困地区的典型特征。因此研究该地区农户的收入增长及其影响因素对了解我国西部民族地区农民的收入状况，制定科学的“三农”政策具有重要的现实意义。
三、模型估计结果
根据模型（4），可以写出相应的分位数回归模型：注：括号内为对应参数的t统计量，**表示在5%的显著性水平下显著。
从表2可以看出，普通最小二乘回归的拟合优度为0.1241，模型的white异方差检验结果（检验统计量nR2=670.63，prob=0.0000）表明模型存在显著的异方差，这可能是模型拟合优度偏小的原因。解释变量中除了从业类型和地势变量D2不显著外，其余变量均在5%的显著性水平下显著。分位数回归的结果有所不同，在0.10的分位点上，从业类型、人均资本存量和地势变量D1不显著；在0.25和0.5分位点上，从业类型和地势变量D2不显著；在0.75分位点上，从业类型变得显著，人均经济作物面积变得不显著，地势变量D2依然不显著；在0.9分位点上，从业类型和人均经济作物面积不显著，但地势变量D2却是显著的。这说明，同一因素对不同收入水平的农户家庭的人均收入增长率影响显著不同。
四、 结论与对策建议
（一）结论农户家庭的人均资本存量（生产性固定资产原值）对收入的增长有显著的影响，并且影响随农户收入水平的提高而递增，但人均资本存量对最低收入家庭的收入增长率的影响不显著。人均耕地面积的数量对中、低收入水平的农户影响较大，对中上、高收入水平的农户影响较小，表明随着收入水平的提高，土地资源对农户增收的约束越来越小。
从业类型对中、低收入水平家庭的收入增长影响较小，而且不显著，对中上、高收入水平家庭的收入增长影响较大，但仅对中上收入水平的家庭影响明显。经济作物的人均种植面积对中、低收入人群影响显著，对高收入水平的农户家庭影响不明显。这可能是因为中、低收入人群主要从事以种植业为主的传统农业，增加经济作物的种植面积，改变种植结构对这部分人群的增收有明显效果。
劳动力比例对各收入层次的农户家庭增收均有显著的影响，且影响随收入水平的增加而递增。一般说来，劳动力比例越高，人均劳动力投入越高，其人均产出必然越高。劳动力的平均受教育年限对农户收入增长的影响显著，且随收入水平的增加呈倒“U”型。对于中等收入的农户，教育的影响最大，对于收入水平两端的农户，教育的作用相对较小。这也符合人力资本理论中教育边际回报递减的规律。
地理位置对农户增收的影响较为复杂。表示地势的虚拟变量D1仅在0.10分位点上不显著，表明平原和山区的区别较为明显，相对于居住在山地的农户，居住在平原的农户收入增长率较高，但对最低收入水平的农户，居住在平原和山区没有明显差异。丘陵和山地的区别相对较小，只有最低收入和最高收入水平的农户对此表现出明显的差异。对于最低收入水平的农户，居住在丘陵地区的农户收入增长率低于居住在山地的农户，这可能源自山地丰富的林牧业资源，但对最高收入水平的农户，居住在丘陵地区的农户收入增长率高于居住在山地的农户，这可能是因为丘陵地区的公共设施条件要好于山地，因此对以经营非农业为主的农户，丘陵地区好于山地。
（二）建议
1、围绕西部民族地区的资源禀赋优势，构建农民增收的产业支撑，推进农业结构调整，尤其是农业内部结构调整。西部民族地区多地处山区，有着特殊的自然地理环境和复杂多变的气候条件，人均土地资源不少，但人均耕地面积不足，不适合大面积、规模化的经营，特别适合发展小规模、精耕细作、产品附加值较高的经济作物种植。尤其是对中、低收入水平的农户家庭，大力发展养殖、蔬菜、水产、禽蛋、水果、花卉等产业，可以发挥人力的优势，减小耕地和资金不足的对生产经营活动的制约，提高收入水平。
2、增加对民族地区农村教育的投入，改善农村办学条件，提升教学质量，提高农民人均受教育年限，加强职业技能培训，提高农村劳动力的素质。对所有的农户家庭，增加劳动力的受教育程度，都有利于其收入的增长。尤其对中、低收入水平的农户，劳动力的素质对收入增长的影响是递增的。长期以来，由于种种原因，使得西部民族地区的教育发展滞后，农村劳动力素质远远低于中、东部地区，市场信息和现代生产经营技术的传播不畅，农村剩余劳动力向非农产业以及城市的转移受阻。从长期来看，提高农村劳动力的素质将是建设现代农业、促进农民增收和建设新农村人才支撑和智力保障。
3、尽快建立针对农村地区的社会保障制度，逐步建立和完善农村养老制度、农村基本救助制度，加大对农村地区教育和医疗卫生事业的投入，建立包括教育补助、合作医疗、医疗保险等多种保障制度，减轻西部民族地区的养老、教育和医疗负担。西部民族地区由于其特殊的人口生育政策，其人口的增长率高于全国平均，劳动力的赡养率也高于全国平均水平，尤其是农村，贫穷的家庭都有一个较高的赡养率。健全社会保障制度，减轻劳动力的赡养负担，是帮助中、低收入家庭尤其是最贫困家庭的有效手段。
4、加大农业投入，发展农村金融，改善农村信贷怎么写作，为农户的生产经营提供资金支持。农户家庭的人均资本存量不足首先会限制农户生产性投资能力，从而使得农户来源于生产经营性收入水平难以提高，其次会限制农民离乡外出务工的空间流动能力，从而使得农户的工资性收入水平难以提高，其三会限制农户获得有偿性信息使用及技术培训能力。政府应加大农业投入，其次要发展农村金融，降低农户从事生产经营活动的贷款门槛，为农户发展提供资金支持。
5、加强对农村公共基础设施建设投资，为农村经济发展创造良好的条件。当前农村经济要快速发展，很大程度上
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依赖于农村的硬环境和软环境。广大的西部农村，由于山地地形地貌和海拔高度的影响，公共基础设施落后，交通不便，硬环境较差，从而在相当程度上增加了其从事各类农业生产经营活动的交易成本，并降低了其参与市场交易的机会，进而影响到农户收入水平的提高。从实证研究的结果看，地理位置对农户收入增长的影响随农户收入水平的增加而递增。因此，增加对农村的公共基础设施建设投资，改善农村的交通、通讯环境，对于增加农民收入和促进农村经济发展有着十分重要的意义。