基于岭回归模型的河北省农民人均纯收入影响因素分析

构建农民人均纯收入的影响指标,在Pearson相关分析的基础上,运用岭回归模型,对河北省农民人均纯收入的影响因素进行量化分析。结果表明,由于农业经营收入的贡献逐年减少,农业结构调整不是影响当前河北省农民人均纯收入的主要因素;农业与农村经济的发展是影响农民人均纯收入的重要内部因素,其中农业增加值对农民人均纯收入的影响最为明显;社会经济发展是促进农民人均纯收入增加的重要外部因素,其中农业增加值的比重和农业从业人员的比重对农民人均纯收入的影响最大。最后,结合京津冀协同发展战略,对河北省农民增收的路径进行简单探讨。

安徽省农民人均纯收入地域差异及其原因分析

以SPSS V13.0、Excel、Eviews 3.1和ArcView GIS 3.2为工具,运用层次聚类分析和相关分析等方法,分析了安徽省农民人均纯收入的地域差异以及引起地域差异的原因。结果表明,安徽省农民人均纯收入的地域分异由东南向西北递减,并与经济发展水平区内分异性相吻合,这种差异是由自然条件差异和社会条件差异共同造成的。本研究对安徽省农村区域发展均衡性具有一定的指导意义。

河南省县域农民人均纯收入时空演变分析

以县级区域为研究单元,采用空间自相关分析方法,利用1999-2007年时间序列数据,对河南省农民人均纯收入的时空演变过程进行分析,结果表明:1)收入相似的县域空间集聚始终非常显著,总体空间相关程度基本呈增加趋势;2)农村经济高收入核心区分布较稳定,以焦作、郑州、许昌为中心集中分布,在全省农村经济发展势能最高;3)农村经济塌陷核心区在空间上从豫西中部迁移到了豫东中部;4)呈现显著空间异质性的县域主要位于高收入核心区和低收入核心区的边缘,一直未形成明显的空间集聚;5)高收入核心区和低收入核心区始终呈现明显的空间分异,宏观空间分异表现为北高南低、中部高东西部低的总体空间分布特征。

财政支农对农民人均纯收入影响效应分析:1981-2013——基于陕西省县际多维要素面板数据的实证

从新经济增长及新经济地理增长理论研究视角,采用县际面板数据模型方法,结合陕西省区域经济发展实际,选取多项影响农民收入增长指标,测算了多维要素协同作用对农民人均纯收入增长的效应,检验结果显示:1981-2013年陕西省劳动力、农村人力资本、财政支农、农村交通基础设施等因素对农民人均纯收入有正向促进效应,财政支农的正向促进效应最为显著,长期以来,财政支农成为影响农民人均纯收入增长的一个重要因素。

劳动力流动、农民人均工资性收入与城乡收入差距

农民工资地区趋同、行业差异区域缩小、城乡收入差距与农村居民工资性收入占比同势变化的中国城乡经济特征事实,表明劳动力用脚投票,流向差距小的地区,同时也发现劳动力流动、农民人均工资性收入和城乡收入差距存在因果循环关系,并运用1990-2012年中国省级面板数据,建立联立方程模型进行计量分析,检验结果表明:农民受教育水平与人均工资性收入呈现非线性关系。劳动力流动是农民人均工资性收入及份额提高的重要途径,增加地区的农民人均工资性收入份额是改变城乡收入差距空间格局的重要手段。因此,流入地中城乡收入差距大的地区可以通过吸引更多农村流动劳动力而改善本地区的城乡收入差距,流出地则可以通过增加更多的流出人口缩小该地区的城乡收入差距。然而从流入地农民人均工资性收入在区域间所占比重看,容易形成"城乡收入差距大—农民工资性收入份额低—城乡收入差距大"的恶性循环。从农村劳动力流动视角解释城乡收入差距空间格局保持不变的原因在于,农村劳动力的流动会使流入地的农民人均工资性收入及份额增加幅度、城乡收入差距的缩小幅度均超过流出地。

长三角农民人均年纯收入差异的变动趋势

以长三角地区为研究对象,根据该地区的行政区划将其划分为16个区域,分别从绝对差异、相对差异以及收敛性等多个角度实证研究该地区内各区域1978年到2004年27年间农民人均年纯收入增长差异的变动趋势,其结果表明:尽管长三角地区农民人均年纯收入的绝对差异(标准差值和极差值两项指标)逐年扩大,且阶段性明显,但就相对差异而言,总的趋势是逐年减少,并且在进入21世纪后趋于稳定,该地区农民人均纯收入之间已经进入了"高度平均"的阶段;同时,该地区农民人均年纯收入在研究期间总体上存在δ-收敛,并存在着明显的绝对β-收敛。

山东省际邻边县域农民人均纯收入时空演变分析

以山东省际邻边县域为研究单元,采用极差和自然正交函数(EOF)方法,利用1999—2008年时间序列数据,对研究区农民人均纯收入的时空特征演化进行分析。分析发现:(1)10年间江苏省的铜山县农民人均纯收入一直遥遥领先,而最低的县前9年一直位于河南省,2008年位于河北省;(2)山东省际邻边县域农民人均纯收入在地理空间上集中分布,即农民人均纯收入水平较高的县域趋于相邻,而较低的县域则趋于与较低的县域相邻。

牡丹江市农民人均收入的GM(1,1)预测

运用灰色系统理论中的GM(1,1)灰色预测模型,以牡丹江市2005～2010年的农民人均年收入额为例,对其2011～2014年的人均收入状况进行了科学预测,为相关决策部门提供科学依据。

云南省县域农民人均纯收入时空格局分析

基于空间自相关分析方法,分析了2003—2008年云南省农民人均纯收入的时空格局演变模式。分析结果显示:2003—2008年期间,农民纯收入在时间尺度上呈现逐年增长模式,在全局空间尺度上呈现很强的正空间自相关性;农民人均纯收入高-高的的区域和低-低的区域始终呈现着显著的空间集聚特征;自2004年以来,农民人均纯收入相似的县其空间聚集程度表现逐年减弱的趋势,但其空间自相关性仍然较高。

中国农民人均纯收入区际差异分析

运用标准差(S)、极差(R)、变异系数(V)等方法分析了农民人均纯收入的区际相对差异和绝对差异,并以不同收入水平组所占份额的变化为佐证,并提出了针对各种类型区域经济发展的对策。

基于空间地理数据模型的中国农民人均纯收入分析

运用空间地理方法对中国农民人均纯收入进行了分析。选取了我国76个县的农民人均纯收入作为样本,运用空间统计的最优线性预测方法对农村地区进行了空间统计分析,并据此画出县级农村居民年人均纯收入的等高线。

GM(1,1)与回归预测相组合在安徽省农民人均纯收入预测中的应用

利用灰色灾变预测原理,解决预测中的历史数据跳变问题;利用传统的回归方法,对跳变点之间的情况加以预测,实现GM(1,1)和传统回归预测的组合预测。通过对安徽省农民人均纯收入的预测分析,结果表明:该法克服了GM(1,1)模型和传统回归预测各自的缺陷,使得预测结果更接近未来发展的趋势。

绥化市农民人均纯收入时空差异

基于1978～2007年黑龙江省绥化市农民人均纯收入数据,采用基尼系数、变异系数和极值比法,利用SPSS软件分析了绥化市农民人均纯收入的时空差异。结果表明,从时间来看,1978～2007年绥化市农民人均纯收入持续增加,阶段性差异和地区差异非常明显,区域之间的差异逐渐扩大,2007年基尼系数达到了0.444;从空间来看,收入增长最快的为肇东、安达、北林和庆安县,最慢的为望奎、兰西、青冈和明水。

我国农业信贷与农民人均纯收入:一个协整分析

本文基于协整分析,并利用误差修正模型以及Granger因果检验,对1980-2005年间农业信贷和农民人均纯收入关系进行了实证分析,结果显示两者之间存在长期协整关系和短期修正关系,农业信贷投入对农民纯收入具有较大的促进作用,但农业信贷的增加同时也扩大了农村居民收入差距。在此基础上,本文提出了提高我国农业信贷收入支持效应的政策建议。

农地征收、农地流转与农民人均收入——基于空间滞后模型估计

通过考虑空间溢出性,构建固定效应空间滞后模型,并利用2009—2014年省级面板数据研究农地征收、农地流转对农民人均收入的影响。研究发现:农地征收面积每提高1%,农民人均收入将会降低0.039%,表明农地征收会降低农民人均收入;农地流转面积每提高1%,农民人均收入将会提高0.011%,表明农地流转有利于农民收入的提高。因此农地在征收过程中,应提高土地补偿费及农民就业能力,保障农民利益不受损,同时积极稳妥推进农地有序流转,形成规模经营。

省际间农民人均纯收入差异性与趋同性分析

分析比较了我国2000～2009年农民人均纯收入绝对量,并对31个省份农民人均纯收入进行Kakwani N C基尼系数分解。结果表明:我国省际间农民人均纯收入的差距总体上呈现缩小的趋势,基尼系数与家庭经营性收入的贡献率正相关,与工资性收入的贡献率负相关的结论。工资性收入不仅对基尼系数的贡献率最大,而且其贡献率越高,越有利于缩小地区间农民收入差距。同时,根据Barro和Martin Sala.i.等提出的趋同性检验方法,对区域间农民人均收入进行检验,得出我国区域内部省份农民人均纯收入除了南部沿海和北部沿海地区,没有显著的趋同或分散趋势。

河南省市域农民人均收入空间自相关分析

运用ESDA方法，在地市级空间尺度上，分析了1993～2007年河南省农民人均收入的空间关联分布特征．分析结果显示，农民人均收入全局尺度上始终呈现空间正自相关，大部分区域单元表现为局部正空间关联，但显著的区域单元少．分析1993、1996、2003年这三个典型年度截面数据可大体反映出以郑州、焦作、许昌、新乡为中心的农民人均高收入区，以南阳、信阳、驻马店、周口、商丘呈“V”字形走势的农民人均低收入区的总体空间格局．

蔬菜产业培育对我国农民人均收入的影响效应研究——基于1990—2016年全国数据

家庭是社会最基本的单元。增加农村家庭收入是"三农"工作的核心,是乡村振兴的促进剂。如何提高农民人均收入,是我国全面建成小康社会的重点。加快蔬菜产业培育是提高农民人均收入的有效途径。从影响蔬菜产业培育的多个因素中选取蔬菜播种面积、蔬菜产量、蔬菜出口量、蔬菜出口额、蔬菜平均商品率这5个因子,采用全国1990—2016年相关数据,运用多元回归分析的方法,研究蔬菜产业培育对农民人均收入的影响效应。结果表明,蔬菜产量和蔬菜出口额对农民人均收入的影响显著,而蔬菜播种面积、蔬菜出口量和蔬菜平均商品率对农民人均收入的影响并不显著。基于此,应充分利用科技力量,提高蔬菜产量,加快蔬菜流通效率,以增加农民收入;应继续增大蔬菜出口额,实现更大的蔬菜贸易顺差,以促进农民持续增收。

福建省农民人均纯收入的组合预测分析

利用福建省1978—2011年的农民人均纯收入数据,在建立ARMA模型、Holt-Winters非季节模型、二次曲线模型、灰色GM(1,1)模型的基础上,以各个模型预测的MAPE调和平均数为权重建立组合预测模型,对福建省2012—2015年的农民人均纯收入进行预测。结果表明:组合预测的MAPE值为0.1821%,高于各个单项预测模型且在2012—2015年期间,年均增长率达到10.85%。

基于自相关的我国农民人均纯收入的空间关联规则挖掘

空间自相关是空间统计的一种分析方法,能在设定显著性水平下研究相邻区域位置属性或现象之间的相关性,是分析区域变量的空间结构特征的有效手段。本文通过时2000～2004年我国农民人均纯收入进行全局和局部空间自相关分析,将区域分布划分为高收入地区、潜在高收入地区及低收入地区,揭示了全国范围内各省农民人均纯收入在整体上呈现出显著的空间正相关特性,其空间聚类趋势明显。