农民家庭经营性纯收入影响因素的贡献分析，本文主要内容关键词为：纯收入论文,经营性论文,贡献论文,因素论文,农民论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、实证分析
（一）模型简介 笔者这里采用Cobb-Douglass函数，其一般形式为Q＝f（L， K），Q=AK[α]L[β]。
由于影响农民家庭经营收入的因素很多， 因此本文所用的生产函数是扩展了的Cobb-Douglass函数：
其中β[，1]+…β[，k]=1，X[，i]是各影响因素，其贡献率η=β[，i]（dX[，i]/X[，i]）/Y （Y=dQ/Q），科技进步贡献率η[，s]=1-β[，1]η[，1]-…-β[，k]η[，k]
笔者对扩展了的Cobb-Douglass函数Q=A（t）X[，1]β[，1]-…X[，k]β[，k]两边取对数，得到如下对数模型：
lnQ=lnA（t）+β[，1]ln（xl）+…β[，k]ln（x[，k]）
这样将Cobb-Douglass函数线性化，再用回归分析法，就可以得到各参数值。 最后将各样本值代入各因素贡献率的计算公式，求出各影响因素对农民收入的贡献率。
（二）假设条件（1）当农民总收入既定时，农业生产资料价格越高，农业生产成本就越高，农民家庭经营性纯收入则越低。（2）当农业生产成本既定时， 农产品收购价格越高，则农民家庭经营性纯收入越高。（3 ）当农产品收购价格和农业生产资料价格既定的情况下，农产品的数量越多，则农民的纯收入就越高。（4 ）当农产品收购价格和农业生产资料价格、化肥的使用量和耕地面积都既定的情况下，农业基础设施条件越好，农业灾害越少，农村的经济环境越稳定，则农民的人均纯收入会越多。
本文数据选自《中国统计年鉴》各期，运用逐步回归方法， 得到如下对数线性回归模型：
lnY=-18.70l+2.125ln（X[，1]）-3.954ln（X[，2]）+0.317ln（X[，3]）（－2.829） （4.089）
（－4.159） （1.015）
-0.276ln（X[，4]）+0.733ln（X[，5]）+2.86ln（X[，6]）（－1.291）
（1.166）
（6.154）
回归模型的复相关系数R[2]为0.990，F值为123.785，DW值为1.379， 模型估计较好，基本不存在序列相关。其中Y代表农民的家庭经营性纯收入，X[，1] 代表农产品收购价格指数，X[，2]代表农业生产资料指数，X[，3]代表财政支农资金，X[，4]代表成灾率，X[，5]代表耕地面积，X[，6]代表化肥使用量。
整体上看，从1979—1996年间， 对农民家庭经营性纯收入的增长贡献最大的是农产品收购价格指数的上升和化肥使用量的加大，其次财政支农支出对家庭经营性纯收入的增长也起到了一定的贡献作用；相反对农民家庭经营性纯收入起主要制约的因素是农业生产资料价格的上升，另外农业灾害和耕地面积减少也制约了农民家庭经营性纯收入的增长。基本上验证了前面的假设。
二、结语
1.加大对农业的投入。主要是改善农业基础设施，充分利用WTO“绿箱政策”，加强农业公共基础设施建设，改善农业生产条件。
2.搞活农村市场经济，规范农业生产资料市场。
摘自《农业技术经济》（京）， 2004.5.12～15