統(tǒng)計(jì)分析案例 課件 案例2-2：發(fā)展地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品對農(nóng)村減貧的影響分析-來自CFPS的經(jīng)驗(yàn)證

案例2-2：發(fā)展地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品對農(nóng)村減貧的影響分析

——來自CFPS的經(jīng)驗(yàn)證目錄123案例背景數(shù)據(jù)與變量說明計(jì)量分析及其結(jié)果4案例小結(jié)01案例背景0302背景2019年國務(wù)院實(shí)施地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品保護(hù)工程，將地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品發(fā)展作為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要推手。2021年中央一號文件《中共中央國務(wù)院關(guān)于全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的意見》強(qiáng)調(diào)打造農(nóng)業(yè)品牌，做實(shí)品牌格局。地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品認(rèn)證可促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)規(guī)模和經(jīng)濟(jì)效益提升，但地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品認(rèn)證對農(nóng)民脫貧增收的影響需進(jìn)一步分析地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的認(rèn)證對農(nóng)民脫貧增收有何影響？影響有多大？本案例使用中國家庭跟蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用Probit和Tobit回歸模型從全國層面分析地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品對于農(nóng)村家庭的脫貧增收影響，此外，還分析地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品分別對我國東部、中部和西部三大地區(qū)農(nóng)民脫貧增收的影響情況。02數(shù)據(jù)與變量說明數(shù)據(jù)來源

本案例根據(jù)2016年和2018年中國家庭跟蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)，對中國農(nóng)村家庭貧困情況進(jìn)行測度分析。由于中國貧困主要集中在農(nóng)村地區(qū)，因此剔除城鎮(zhèn)觀測值，且刪除“不知道”和“不適用”樣本，經(jīng)處理，共得到12757個(gè)農(nóng)村家戶樣本觀測值（其中，2016年6478個(gè)，2018年6279個(gè)）。核心解釋變量農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志數(shù)來自中國綠色食品發(fā)展中心。變量設(shè)置與說明(1)被解釋變量—農(nóng)戶貧困表2-2-1給出了2016年和2018年我國各地區(qū)農(nóng)村的貧困指數(shù)。2010年我國貧困發(fā)生率為25.4%，2014年為18.7%，2016年和2018年分別下降到13.4%和11.7%。從2010年的25.4%降到2018年的11.7%，降幅達(dá)到54.0%，這說明我國農(nóng)村的脫貧工作取得了巨大的成就。但是仍然存在地區(qū)間發(fā)展不平衡的問題，北京和上海農(nóng)村的貧困發(fā)生率為0，而四川農(nóng)村的貧困發(fā)生率最高，達(dá)到了21.2%。貧困發(fā)生率刻畫了收入水平在貧困線以下人口的占比，但是無法刻畫貧困人口收入水平與貧困線的差距。貧困深度指數(shù)反映了貧困人口收入與貧困線標(biāo)準(zhǔn)的差距，2016年我國農(nóng)村貧困深度指數(shù)為5.2%，2018年為4.6%，貧困深度指數(shù)在兩年間下降了0.8%。貧困強(qiáng)度指數(shù)為貧困人口收入與貧困線標(biāo)準(zhǔn)差的平方，2016年我國農(nóng)村貧困強(qiáng)度指數(shù)為2.8%，2018年為2.6%，這說明貧困強(qiáng)度在這兩年有所下降。(2)解釋變量和控制變量。農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志數(shù)是本案例的核心解釋變量，中國綠色食品發(fā)展中心公布了自2010年以來各年全國31個(gè)省市農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志登記情況，包括產(chǎn)品名稱、產(chǎn)品類別和證書編號等。根據(jù)公布的信息，我們分別計(jì)算出截止至2016年和2018年31個(gè)省市農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志總數(shù)，然后將其除以100得到農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志指標(biāo)作為本案例的核心解釋變量。本案例還引入了其他控制變量：①家庭規(guī)模，使用家庭總?cè)丝跀?shù)來衡量；②戶主年齡，戶主的實(shí)際年齡除以10；③戶主年齡的平方，戶主實(shí)際年齡的平方除以100；④戶主的文化程度，使用三類虛擬變量刻畫，分別是小學(xué)及以下文化程度（戶主教育程度是小學(xué)取值為1，否則為0）、初中文化程度（戶主教育程度是初中取值為1，否則為0）、高中及以上文化程度（戶主教育程度是高中及以上取值為1，否則為0）；⑤戶主的民族（戶主為漢族取值為1，否則為0）；⑥戶主的婚姻（戶主有伴侶取值為1，否則為0）；⑦戶主的健康（非常健康、很健康和比較健康取值為1，否則為0）。變量的描述性統(tǒng)計(jì)表2-2-2給出了相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)。可以看出，截止至2016年，我國各省份農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志數(shù)平均為79件，截止至2018年為100件，兩年時(shí)間平均增長了21件，增幅為26.6%，這說明在鄉(xiāng)村振興大背景下，地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的認(rèn)證得到了各地相關(guān)政府的重視。從家庭規(guī)模上看，農(nóng)村家庭的平均規(guī)模為3.9人，明顯大于全國平均家庭規(guī)模2.62人，2018年我國農(nóng)村家庭規(guī)模也較2016年家庭規(guī)模有所減小，這說明農(nóng)村家庭的規(guī)模也在慢慢縮小。另外，農(nóng)村家庭戶主的文化程度為小學(xué)以下的均值為0.328，小學(xué)的均值為0.275，初中的均值為0.273，高中及以上的均值為0.124，并且戶主的平均年齡在51歲。這說明我國農(nóng)村家庭戶主的文化程度偏低，這與他們當(dāng)時(shí)中國處在動(dòng)蕩的時(shí)代特征相符。綜上所述，所有的變量均分布在合理的范圍內(nèi)。03計(jì)量分析及其結(jié)果基準(zhǔn)回歸分析

模型一是農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志數(shù)對貧困發(fā)生率的影響，一個(gè)地區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志數(shù)越多，說明該地區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品的推廣做得越好，因此農(nóng)民通過種植農(nóng)產(chǎn)品得到的收入越高。可以看到，農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志數(shù)對貧困發(fā)生率有負(fù)向影響，且估計(jì)系數(shù)在0.01的水平下顯著。模型二和模型三分別是農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志數(shù)對貧困深度指數(shù)和貧困強(qiáng)度指數(shù)的影響，其結(jié)果均表明一個(gè)地區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志數(shù)可以降低該地區(qū)的貧困深度指數(shù)和貧困強(qiáng)度指數(shù)，且均在0.01的水平下顯著。內(nèi)生性分析為了解決核心解釋變量農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志數(shù)的內(nèi)生性問題，構(gòu)造了相應(yīng)的工具變量進(jìn)行兩階段最小二乘估計(jì)。三個(gè)模型的第一階段回歸的F統(tǒng)計(jì)量為2517.33，遠(yuǎn)大于10。綜合該估計(jì)結(jié)果可以認(rèn)為本案例的工具變量選取是有效的。表2-2-4主要集中在農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志數(shù)的估計(jì)上，可以看到估計(jì)系數(shù)的方向與表2-2-3的是一致的。從三列的估計(jì)結(jié)果可以看出，農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志數(shù)顯著降低了農(nóng)村家庭陷入貧困的概率。在系數(shù)的絕對值上，模型一使用工具變量估計(jì)出來的系數(shù)絕對值為0.457要稍微小于原來估計(jì)出來系數(shù)絕對值（0.520），模型二和模型三使用工具變量估計(jì)出來的系數(shù)也小于原來的估計(jì)系數(shù)。異質(zhì)性分析東部地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志數(shù)的系數(shù)為-0.431，沒有通過顯著性檢驗(yàn)，說明地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的認(rèn)證在東部地區(qū)沒有帶來顯著的脫貧效應(yīng)。農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志數(shù)的系數(shù)為-0.484，在1%的顯著性水平下通過了顯著性檢驗(yàn)，說明地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的認(rèn)證在中部地區(qū)能夠帶來顯著的脫貧效應(yīng)。農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志數(shù)的系數(shù)為-0.821，在1%的顯著性水平下通過了顯著性檢驗(yàn)，說明地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的認(rèn)證在西部地區(qū)能夠帶來顯著的脫貧效。中部地區(qū)西部地區(qū)

從系數(shù)的絕對值來看，西部地區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志數(shù)的系數(shù)絕對值要大于中部地區(qū)，這說明其脫貧效應(yīng)在西部地區(qū)要遠(yuǎn)大于中部地區(qū)。這可能由以下兩個(gè)原因?qū)е拢旱谝?，相對于東部地區(qū)而言，中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對滯后，農(nóng)產(chǎn)品的銷路相對狹窄，但是中西部地區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品受到地理標(biāo)志的認(rèn)證后，知名度得到提升且銷路得以打開，因此農(nóng)戶可以增加農(nóng)產(chǎn)品的銷售收入；第二，國家統(tǒng)計(jì)局對農(nóng)民收入分為工資性、家庭經(jīng)營性、財(cái)產(chǎn)性、轉(zhuǎn)移性四個(gè)方面，從事農(nóng)業(yè)農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)經(jīng)營而獲得的收入是其中的一部分，由于東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的區(qū)域?qū)τ趶氖罗r(nóng)業(yè)農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)經(jīng)營收入的依賴程度可能越低。穩(wěn)健性檢驗(yàn)在以上的計(jì)量分析中，被解釋變量貧困發(fā)生率、貧困深度指數(shù)和貧困強(qiáng)度指數(shù)采用的均為國家貧困標(biāo)準(zhǔn)，但有學(xué)者認(rèn)為我國官方制定的貧困標(biāo)準(zhǔn)較低。因此，為了檢驗(yàn)以上實(shí)證模型結(jié)果的穩(wěn)健性，下文采用國際貧困標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表2-2-6。

采用國際貧困標(biāo)準(zhǔn)后，核心解釋變量農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志數(shù)的顯著性在貧困發(fā)生率、貧困深度指數(shù)和貧困強(qiáng)度指數(shù)上沒有變化，均在1%的顯著性水平上顯著。從系數(shù)的絕對值上看，核心解釋變量農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志數(shù)在貧困發(fā)生率上的參數(shù)估計(jì)值的絕對值大于使用國家貧困標(biāo)準(zhǔn)，特別是使用2美元較高的貧困標(biāo)準(zhǔn)時(shí)。由此可見，若貧困標(biāo)準(zhǔn)改為國際標(biāo)準(zhǔn)，上文的計(jì)量分析的主要發(fā)現(xiàn)與結(jié)論是穩(wěn)健的。04案例小結(jié)

本案例從貧困發(fā)生率、貧困強(qiáng)度指數(shù)和貧困深度指數(shù)三個(gè)角度分析了我國農(nóng)村貧困情況，與2010年的貧困發(fā)生率相比，2018年我國農(nóng)村地區(qū)貧困發(fā)生率下降了54%。

將貧困發(fā)生率、貧困強(qiáng)度指數(shù)和貧困深度指數(shù)作為被解釋變量，實(shí)證檢驗(yàn)了發(fā)展地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品對農(nóng)村家庭的減貧影響。

實(shí)證結(jié)果表明：地理標(biāo)志