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WTO与农民收入增长研究

 引言
  中国已加入WTO,由于中国特定国情人口多,耕地少,人均耕地只占世界平均水平的32%;又加上城镇化进程滞后,大量劳动力滞留在农村,从而造成农户生产规模小,生产成本相对较高,玉米、小麦、大豆、棉花等大多数农产品国内价格已高于国际市场价格;加入WTO之后,随着关税的大幅度降低,国际市场农产品将对我国农产品产生巨大的冲击。面对冲击是采取放弃大面的农产品生产,去大量采购国际市场价格便宜的国外农产品,还是继续坚持固守本国生产,就是一个非常现实的选择。考虑到粮食安全问题,把我们需求很大程度上建立在依赖价格波动较大的国际农产品市场上,那将是十分危险的。因此,千方百计增加农民收入,调动农民生产积极性,在不利的条件下,保持我国农产品基本自给,同时加大具有比较优势农产品生产,争取更多的创汇,将是一个十分重要的理论和实践问题。
    一、农民收入增长趋势的分析与预测
  根据《中国统计年鉴》2000中农民人均名义收入和商品零售物价指数的资料,计算农民人均实际收入和农民收入实际增长率(按1978年价格),同时利用1985~2000年资料计算农民收入预测值(剔出价格因素按1978)。
  预测值由如下指数平滑公式计算得
  附图
  其中α称为平滑常数,值域在0和1之间,其大小决定了本次预测值对前期预测误差修正程度。Excel称(1-α)的值为“阻尼因子”;Y为t期的实际观察值;、分别为t期、t+1期的预测值。在公式中平滑常数是最近期实际值的权数,它的大小反映平滑常数对实际值的变化反映是否迅速,通常用均方误差MSE和平均绝对百分比误差MAPE来表示。在评价模型的预测精度时,常使用的是平均绝对百分比误差MAPE,一般认为,若MAPE小于10,则模型预测精度较高[1]。计算误差的公式为
  附图
  通过计算MSE=40.221数值较小,MAPE=3.625,预测结果表明该预测模型预测精度非常高。使用该模型对2001、2002年预测结果是农民人均实际收入(按1978年价格)分别为633.54、642.4元,农民收入增长进入相对平缓期。
  农民收入实际增长率是我国经济体制改革的历程和不同时期侧重点变化的恰当反映。我国经济体制改革是从农村开始,1978年联产承包责任制实施,极大调动农民生产积极性,又加上大幅度提高农产品价格等一系列利农政策的出台,使得农民收入再上新台阶,1978~1985年间总增长1.33倍。随着中国经济改革从农村转向城市,农民收入增长开始逐渐放缓,由于经济过热,中国经济转入治理整顿,乡镇企业吸纳农村剩余劳动力能力急剧下降,进城农民纷纷返乡,非农收入大幅度下降。剔除价格因素后,农民实际收入1988、1989年分别下降0.61%、6.3%。90年代初期,由于卖粮难问题的出现,农民收入增长低于产量增长。之后,敞开按保护价收购农民粮食的政策实施,极大的调动农民生产积极性,在连年创高产的同时,农民收入大幅度增加。总之,1978年改革开放以来,我国农民收入增长整体速度还是较快的,除了1988、1989两年农民收入实际增长有所下降,其它年份都保持正增长,20年间农民人均实际收入(即剔除价格因素,按1978年价格)净增加3.69倍,农民生活水平得到较大幅度的提高。
    二、影响农民收入增长的因素分析
    (一)因素的选择
  影响农民收入增长的因素很多,本文选择的基本思想是从两方面考虑,一方面是影响农民农业收入,作者选择了农作物播种面积、农用机械总量、农产品收购价格指数;另一方面是影响农民非农收入,选择城市人口比重。农作物播种面积增加,无疑是增加农民农业收入总额的一个重要方面,在农村人口总数一定的条件下,对提高农民人均收入起着非常重要的作用;农用机械反映农民对农业生产固定资产的投资,在一定条件下会促进收入增加;农产品收购价格指数可以看作是提高劳动积极性的一个重要因素。城镇化发展,会带动第三产业相应的发展,增加农村剩余劳动力在城市就业,使农民非农收入增加或者减少农村人口基数,使农民人均收入得到提高。当然,这些因素是否重要,还必须有待模型来回答。
    (二)资料使用说明
  资料来源《中国统计年鉴》各期,由于不能得到1979、1981、1982、1983、1984年资料上述各变量的全部数据,因此本模型包含1978~2000年除上述年份外的18年数据。
    (三)模型选择
  使用多元回归线性模型
  附图
  其中因变量Y代表农民人均纯收入按当年价格数据;A代表回归常数项;X[,1],X[,2],X[,3],X[,4]分别代表农产品收购价格指数、农作物播种面积(千公顷)、城市人口比重、农用机械总量。通过相关分析得农业机械总动力与农民人均纯收入相关系数数值较小,这表明在现行条件下,增加农业机械对农民收入影响不大,通过将农业机械总动力作为一个因变量进入回归方程,农业机械总动力回归系数的t通不过检验,因此将其剔除

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