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南京农业结构调整与农民农业收入增长的相关性分析


       本文试图利用对数线性函数模型来实证分析南京市1982年以来农业内部结构的变动以及主要农产品种植结构的变动与农民农业收入增长的相关性。结果表明农民农业收入的增长在很大程度上取决于农业结构的调整。为了实现通过农业结构调整促进农民增收,政府在政策取向上应进一步深化农业结构调整,推进农产品流通体制的改革与创新;加强“龙头企业”的培育,推进农业产业化发展;稳步推进农业微观经济组织的再创新,实施农业适度规模经营。

 

  一、问题的提出

 

  中共中央十六届“五中”全会明确提出建设社会主义新农村的发展任务,“三农”问题越来越受到社会的普遍关注,而“三农”的核心问题是增加农民收入。目前,在南京市农民收入的构成中,虽然“非农化”收入已经成为农民收入的主渠道,但是农民家庭经营来自于农业的收入依然占有一定的比重,因此农业是否增收依然对农民收入的增长产生一定影响。自1982年农村实行大包干以来,农村经济经历几次大的产业结构调整,而首先又是从农业结构调整开始的。199812月下旬召开的中央农村工作会议后,中央又先后出台了一系列政策,进一步强化农业结构调整政策。2004年和2005年中央一号文件依然强调农业结构调整。中央之所以在政策取向上选择农业结构调整,其基本点是农业结构调整能够实现农民增收。

 

  用杨小凯(2003)的分工经济发展源泉的理论解释,农业结构调整可以扩大农产品需求空间,从而扩大农产品市场交易规模、带来的是农民出售农产品数量增多、农民销售农产品的现金收入增长,增加了农民收入。国家统计局农村社会经济调查总队调研组对浙江、福建和山东三省农业结构调整在农民增收中作用的调查报告认为,不应低估农业结构调整的增收效应(鲜祖德等,2001)。曲天娥(2004)认为,推进农业结构战略性调整,可尽快增加农民收入。李国祥(2005)认为,农业结构调整可以加快农业市场化进程,提高农民收入的货币化程度。本文结合南京市农业发展的实际状况,对农业结构调整与农民农业收入增长的相关性作进一步的计量经济模型分析,以验证农业结构调整对农民农业收入增长的影响规律。

 

  二、农民农业收入增长影响因素的计量经济分析

 

  为便于分析,我们将农业结构划分为二个层次:一是将农业内部结构划分为种植业、林业、牧业、渔业四个小行业;二是种植业内部结构,主要指各种农作物播种面积或产值构成比例等。本文试从农业结构、种植业结构二个层面分析。

 

  (一)农业内部结构调整对农民农业收入的影响

 

  自1982年以来,随着农业结构调整的不断推进,南京市农业生产结构由以种植业为主逐步转变为种植业、林业、牧业、渔业全面发展态势,种养结构发生显著变化(详见表一)。

 

表一  历年农林牧渔产值结构与农民纯收入表

 

年份

农林牧渔

业总产值

(万元)

 

农民人均纯
(元)

 

农业比重

%

林业比重

%

牧业比重

%

渔业比重

%

农民人均农业纯收入(元)

1982

206723

76.71

1.14

20.07

2.08

380

115

1983

218301

75.94

1.72

20.10

2.24

513

376

1984

246964

73.62

2.45

21.43

2.50

631

433

1985

266707

69.02

2.75

24.90

3.33

698

431

1986

287354

66.91

2.44

25.59

5.06

778

471

1987

290308

67.46

2.28

25.86

4.41

875

538

1988

297614

64.70

1.87

28.88

4.55

1036

659

1989

298930

65.78

1.53

28.05

4.64

1165

740

1990

308102

56.43

1.44

35.00

7.13

1175

740

1991

289528

51.98

1.08

38.94

8.00

1137

737

1992

328856

54.74

1.34

36.12

7.80

1307

798

1993

355776

55.03

1.64

34.92

8.40

1484

906

1994

378664

52.27

1.64

36.55

9.54

1507

1037

1995

421308

51.96

1.78

36.37

9.89

3227

1935

1996

394437

59.10

1.93

27.57

11.41

4039

2214

1997

442411

57.34

2.12

28.20

12.34

3533

1642

1998

464707

55.55

2.19

28.49

13.77

3724

1436

1999

494203

57.21

2.46

26.23

14.10

3862

1466

2000

534800

54.22

3.18

27.74

14.86

4062

1804

2001