城乡收入差距是否提高了农业化学品投入?——以农药施用为例
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摘要
本文在1995～2016年中国省级面板数据的基础上,采用固定效应模型和系统广义矩估计分析了城乡收入差距和农村居民人均收入对农药施用强度的影响。研究发现:城乡收入差距对农药施用强度具有显著的正向影响,而农村居民人均收入增长有助于减弱这一正向影响。同时,农村居民人均收入与农药施用强度之间存在显著的"倒U型"曲线关系,但是不考虑城乡收入差距和农村居民人均收入对农药施用强度的交互影响会低估"倒U型"曲线拐点的农村居民人均收入水平。本文研究表明,缩小城乡收入差距与实现农药减施在政策目标上具有较大协同性。为了实现农药减施以及农村生态和经济协调发展,政府应建立农村居民收入增长的长效机制并实施有利于缩小城乡收入差距的收入分配制度。
This article utilizes both fixed effects model and System Generalized Method of Moments to analyze the effect of the urban-rural income gap and per capita rural income on pesticide use intensity based on a provincial panel dataset in China during the period from 1995 to 2016. The results show that the urban-rural income gap has a significantly positive effect on pesticide use intensity, but the growth of per capita rural income is conducive to weakening the positive effect. Meanwhile,there exists an inverted U-shaped relationship between per capita rural income and pesticide use intensity. However, the level of per capita rural income at the turning point of the inverted U-shaped curve can be underestimated if the interactive effect of the urban-rural income gap and per capita rural income on pesticide use intensity is not taken into account. The results demonstrate that there exists a synergic relationship between narrowing the urban-rural income gap and reducing pesticide use from a policy perspective. To realize the reduction of chemical pesticides and coordinated development of rural ecology and economy, the government should establish a robust long-term mechanism for the growth of rural income, and implement an income distribution system that is conducive to narrowing the urban-rural income gap.
This article utilizes both fixed effects model and System Generalized Method of Moments to analyze the effect of the urban-rural income gap and per capita rural income on pesticide use intensity based on a provincial panel dataset in China during the period from 1995 to 2016. The results show that the urban-rural income gap has a significantly positive effect on pesticide use intensity, but the growth of per capita rural income is conducive to weakening the positive effect. Meanwhile,there exists an inverted U-shaped relationship between per capita rural income and pesticide use intensity. However, the level of per capita rural income at the turning point of the inverted U-shaped curve can be underestimated if the interactive effect of the urban-rural income gap and per capita rural income on pesticide use intensity is not taken into account. The results demonstrate that there exists a synergic relationship between narrowing the urban-rural income gap and reducing pesticide use from a policy perspective. To realize the reduction of chemical pesticides and coordinated development of rural ecology and economy, the government should establish a robust long-term mechanism for the growth of rural income, and implement an income distribution system that is conducive to narrowing the urban-rural income gap.
引文
1.蔡书凯、李靖,2011:《水稻农药施用强度及其影响因素研究——基于粮食主产区农户调研数据》,《中国农业科学》第11期。
2.杜江、刘渝,2009:《中国农业增长与化学品投入的库兹涅茨假说及验证》,《世界经济文汇》第3期。
3.方桂堂,2014:《农民增收的多维路径及当下选择:北京个案》,《改革》第3期。
4.郭庆海,2018:《小农户:属性、类型、经营状态及其与现代农业衔接》,《农业经济问题》第6期。
5.胡雪枝、钟甫宁,2012:《农村人口老龄化对粮食生产的影响——基于农村固定观察点数据的分析》,《中国农村经济》第7期。
6.黄季焜、齐亮、陈瑞剑,2008:《技术信息知识、风险偏好与农民施用农药》,《管理世界》第5期。
7.纪月清、刘亚洲、陈奕山,2015:《统防统治:农民兼业与农药施用》,《南京农业大学学报(社会科学版)》第6期。
8.姜健、周静、孙若愚,2017:《菜农过量施用农药行为分析》,《农业技术经济》第11期。
9.李昊、李世平、南灵,2017:《农药施用技术培训减少农药过量施用了吗?》,《中国农村经济》第10期。
10.李江一,2016:《农业补贴政策效应评估:激励效应与财富效应》,《中国农村经济》第12期。
11.李卫兵、陈妹,2017:《收入对居民环境意识的影响:绝对水平和相对地位》,《当代财经》第1期。
12.刘文勇,2004:《中国城乡收入差距扩大的程度、原因与政策调整》,《农业经济问题》第3期。
13.米建伟、黄季焜、陈瑞剑、E.M.Liu,2012:《风险规避与中国棉农的农药施用行为》,《中国农村经济》第7期。
14.沈能、王艳,2016:《中国农业增长与污染排放的EKC曲线检验:以农药投入为例》,《数理统计与管理》第4期。
15.田子华、吴佳文、朱先敏,2015:《江苏省推进绿色防控与统防统治融合的做法与发展思路》,《中国植保导刊》第1期。
16.王常伟、顾海英,2013:《市场VS政府,什么力量影响了我国菜农农药用量的选择?》,《管理世界》第11期。
17.王瑞鹏、祝宏辉,2016:《新疆城市化与城乡收入差距的关系研究》,《统计与决策》第12期。
18.王少平、欧阳志刚,2008:《我国城乡收入差距对实际经济增长的阈值效应》,《中国社会科学》第2期。
19.应瑞瑶、朱勇,2015:《农业技术培训方式对农户农业化学投入品使用行为的影响》,《中国农村观察》第1期。
20.张超、孙艺夺、李钟华、胡瑞法、蔡金阳,2016:《农药暴露对人体健康损害研究的文献计量分析》,《农药学学报》第1期。
21.朱淀、孔霞、顾建平,2014:《农户过量施用农药的非理性均衡:来自中国苏南地区农户的证据》,《中国农村经济》第8期。
22.Arellano,M.,and S.Bond,1991,“Some Tests of Specification for Panel Data:Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations”,Review of Economic Studies,58(2):277-297.
23.Arellano,M.,and O.Bover,1995,“Another Look at the Instrumental Variable Estimation of Error-components Models”,Journal of Econometrics,68(1):29-51.
24.Baltagi,B.H.,2008,Econometrics,Berlin:Springer.
25.Blundell,R.,and S.Bond,1998,“Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models”,Journal of Econometrics,87(1):115-143.
26.Bond,S.R.,2002,“Dynamic Panel Data Models:A Guide to Micro Data Methods and Practice”,Portuguese Economic Journal,1(2):141-162
27.Boyce,J.K.,1994,“Inequality as a Cause of Environmental Degradation”,Ecological Economics,11(3):169-178.
28.Chen,R.,J.Huang,and F.Qiao,2013,“Farmers’Knowledge on Pest Management and Pesticide Use in Bt Cotton Production in China”,China Economic Review,27:15-24.
29.Coondoo,D.,and S.Dinda,2002,“Causality Between Income and Emission:A Country Group-specific Econometric Analysis”,Ecological Economics,40(3):351-367.
30.Dinda,S.,2004,“Environmental Kuznets Curve Hypothesis:A Survey”,Ecological Economics,49(4):431-455.
31.Dinda,S.,and D.Coondoo,2006,“Income and Emission:A Panel Data-based Cointegration Analysis”,Ecological Economics,57(2):167-181.
32.Ebenstein,A.,J.Zhang,M.S.Mcmillan,and K.Chen,2011,“Chemical Fertilizer and Migration in China”,NBERWorking Paper No.17245,http://www.nber.org/papers/w17245.
33.Gong,B.,2018,“Agricultural Reforms and Production in China:Changes in Provincial Production Function and Productivity in 1978-2015”,Journal of Development Economics,132:18-31.
34.Gong,Y.,K.Baylis,R.Kozak,G.Bull,2016,“Farmers’Risk Preferences and Pesticide Use Decisions:Evidence from Field Experiments in China”,Agricultural Economics,47(4):411-421.
35.Grossman,G.M.,and A.B.Krueger,1991,“Environmental Impacts of a North American Free Trade Agreement”,NBER Working Paper No.3914,http://www.nber.org/papers/w3914.
36.Hao,Y.,H.Chen,and Q.Zhang,2016,“Will income Inequality Affect Environmental Quality?Analysis Based on China’s Provincial Panel Data”,Ecological Indicators,67:533-542.
37.Heerink,N.,A.Mulatu,and E.Bulte,2001,“Income Inequality and the Environment:Aggregation Bias in Environmental Kuznets Curves”,Ecological Economics,38(3):359-367.
38.Huang,J.,R.Hu,S.Rozelle,F.Qiao,and C.E.Pray,2002,“Transgenic Varieties and Productivity of Smallholder Cotton Farmers in China”,Australian Journal of Agricultural and Resource Economics,46(3):367-387.
39.Huang,J.,F.Qiao,L.Zhang,and S.Rozelle,2001,“Farm pesticide,Rice Production,and Human Health in China”,IDRC Research Report 2001-RR3,https://idl-bnc-idrc.dspacedirect.org/bitstream/handle/10625/21603/IDL-21603.pdf?sequence=1.
40.Jin,J.,W.Wang,R.He,and H.Gong,2016,“Pesticide Use and Risk Perceptions among Small-Scale Farmers in Anqiu County,China”,International Journal of Environmental Research and Public Health,14(1):29.
41.Kaufmann,R.K.,B.Davidsdottir,S.Garnham,and P.Pauly,1998,“The Determinants of Atmospheric SO2Concentrations:Reconsidering the Environmental Kuznets Curve”,Ecological Economics,25(2):209-220.
42.Li,L.,C.Wang,E.Segarra,and Z.Nan,2013,“Migration,Remittances,and Agricultural Productivity in Small Farming Systems in Northwest China”,China Agricultural Economic Review,5(1):5-23.
43.Liu,E.M.,and J.Huang,2013,Risk Preferences and Pesticide Use by Cotton Farmers in China”,Journal of Development Economics,103(4):202-215.
44.Panayotou,T.,1993,“Empirical Tests and Policy Analysis of Environmental Degradation at Different Stages of Economic Development”,ILO Working Paper No.238,http://www.ilo.org/public/libdoc/ilo/1993/93B09_31_engl.pdf.
45.Semykina,A.,and J.M.Wooldridge,2010,“Estimating Panel Data Models in the Presence of Endogeneity and Selection”,Journal of Econometrics,57(2):375-380.
46.Torras,M.,and J.K.Boyce,1998,“Income,Inequality,and Pollution:A Reassessment of the Environmental Kuznets Curve”,Ecological Economics,25(2):147-160.
47.Zhang,C.,G.Shi,J.Shen,and R.Hu,2015,“Productivity Effect and Overuse of Pesticide in Crop Production in China”,Journal of Integrative Agriculture,14(9):1903-1910.
48.Zhang,C.,and W.Zhao,2014,“Panel Estimation for Income Inequality and CO2 Emissions:A Regional Analysis in China”,Applied Energy,136:382-392.
(1)计算所用原始数据来源:国家统计局(编):《中国统计年鉴2017》,北京:中国统计出版社。
(1)计算所用原始数据来源:国家统计局(编):《中国统计年鉴2017》,北京:中国统计出版社。
(2)计算所用原始数据来源:国家统计局(编):《中国农村统计年鉴2017》,北京:中国统计出版社。
(1)计算所用原始数据来源:国家统计局(编):《中国统计年鉴1984》,北京:中国统计出版社。
(2)计算所用原始数据来源:国家统计局(编):《中国统计年鉴2017》,北京:中国统计出版社。
(3)计算所用原始数据来源:国家统计局(编):《中国统计年鉴2017》,北京:中国统计出版社。
(1)国家统计局(编):《中国农村统计年鉴》(1996~2017年,历年),北京:中国统计出版社。
(2)国家统计局(编):《中国统计年鉴》(1996~2017年,历年),北京:中国统计出版社。
(3)国家统计局(编):《中国统计年鉴》(1996~2017年,历年),北京:中国统计出版社。
(1)国家统计局(编):《中国农村统计年鉴》(1996~2017年,历年),北京:中国统计出版社。
(2)四川省统计局(编):《四川统计年鉴》(1998年、1999年),北京:中国统计出版社。
(3)1994年和2001年数据分别来自1995年和2002年各省份的统计年鉴,由于省级统计年鉴过多,本文不一一列举。
(4)国家统计局(编):《中国物价及城镇居民家庭收支调查统计年鉴》(1999~1999年,历年),北京:中国统计出版社。
(5)国家统计局(编):《中国价格及城镇居民家庭收支调查统计年鉴》(2000年、2001年),北京:中国统计出版社。
(6)国家统计局(编):《中国农产品价格调查年鉴2004》,北京:中国统计出版社。
(7)http://data.stats.gov.cn/。
(8)http://data.stats.gov.cn/。
(1)计算公式为:0.114?100%(28)11.4%。
(2)当城乡收入差距对农药施用强度的边际影响为正(即0.888-0.094?ln y(29)0)时,y(27)12668;反之,y(29)12668。
(1)当农村居民人均收入对农药施用强度的边际影响为零(即4.387-0.248?2?ln y(28)0)时,农村居民人均收入(y)即为“倒U型”曲线拐点的收入水平,解方程可求得:y(28)6938。
(2)当农村居民人均收入对农药施用强度的边际影响为零(即3.070-0.145?2?ln y-0.094?G(28)0)时,农村居民人均收入(y)即为“倒U型”曲线拐点的收入水平。当城乡收入差距(G)等于2.07时,解方程可求得:y(28)20236。
(3)当农村居民人均收入对农药施用强度的边际影响为零(即3.070-0.145?2?ln y-0.094?G(28)0)时,农村居民人均收入(y)即为“倒U型”曲线拐点的收入水平。当城乡收入差距(G)等于3.45时,解方程求得:y(28)12938。
(1)国家统计局(编):《中国人口和就业统计年鉴2017》,北京:中国统计出版社。
(2)http://data.stats.gov.cn/。
(3)当泰尔指数对农药施用强度的边际影响为正(即9.096-0.930?ln y(29)0)时,y(27)17668;反之,y(29)17668。
(1)当农村居民人均收入对农药施用强度的边际影响为零(即4.349-0.243?2?ln y(28)0)时,农村居民人均收入(y)即为拐点的收入水平,解方程可求得:y(28)7697。
(2)当农村居民人均收入对农药施用强度的边际影响为零(即2.591-0.125?2?ln y-0.930?Th(28)0)时,农村居民人均收入(y)即为拐点的收入水平。当泰尔指数等于0.047时,解方程可求得:y(28)26616。
(3)当农村居民人均收入对农药施用强度的边际影响为零(即2.591-0.125?2?ln y-0.930?Th(28)0)时,农村居民人均收入(y)即为拐点的收入水平。当泰尔指数等于0.172时,解方程求得:y(28)16739。
2.杜江、刘渝,2009:《中国农业增长与化学品投入的库兹涅茨假说及验证》,《世界经济文汇》第3期。
3.方桂堂,2014:《农民增收的多维路径及当下选择:北京个案》,《改革》第3期。
4.郭庆海,2018:《小农户:属性、类型、经营状态及其与现代农业衔接》,《农业经济问题》第6期。
5.胡雪枝、钟甫宁,2012:《农村人口老龄化对粮食生产的影响——基于农村固定观察点数据的分析》,《中国农村经济》第7期。
6.黄季焜、齐亮、陈瑞剑,2008:《技术信息知识、风险偏好与农民施用农药》,《管理世界》第5期。
7.纪月清、刘亚洲、陈奕山,2015:《统防统治:农民兼业与农药施用》,《南京农业大学学报(社会科学版)》第6期。
8.姜健、周静、孙若愚,2017:《菜农过量施用农药行为分析》,《农业技术经济》第11期。
9.李昊、李世平、南灵,2017:《农药施用技术培训减少农药过量施用了吗?》,《中国农村经济》第10期。
10.李江一,2016:《农业补贴政策效应评估:激励效应与财富效应》,《中国农村经济》第12期。
11.李卫兵、陈妹,2017:《收入对居民环境意识的影响:绝对水平和相对地位》,《当代财经》第1期。
12.刘文勇,2004:《中国城乡收入差距扩大的程度、原因与政策调整》,《农业经济问题》第3期。
13.米建伟、黄季焜、陈瑞剑、E.M.Liu,2012:《风险规避与中国棉农的农药施用行为》,《中国农村经济》第7期。
14.沈能、王艳,2016:《中国农业增长与污染排放的EKC曲线检验:以农药投入为例》,《数理统计与管理》第4期。
15.田子华、吴佳文、朱先敏,2015:《江苏省推进绿色防控与统防统治融合的做法与发展思路》,《中国植保导刊》第1期。
16.王常伟、顾海英,2013:《市场VS政府,什么力量影响了我国菜农农药用量的选择?》,《管理世界》第11期。
17.王瑞鹏、祝宏辉,2016:《新疆城市化与城乡收入差距的关系研究》,《统计与决策》第12期。
18.王少平、欧阳志刚,2008:《我国城乡收入差距对实际经济增长的阈值效应》,《中国社会科学》第2期。
19.应瑞瑶、朱勇,2015:《农业技术培训方式对农户农业化学投入品使用行为的影响》,《中国农村观察》第1期。
20.张超、孙艺夺、李钟华、胡瑞法、蔡金阳,2016:《农药暴露对人体健康损害研究的文献计量分析》,《农药学学报》第1期。
21.朱淀、孔霞、顾建平,2014:《农户过量施用农药的非理性均衡:来自中国苏南地区农户的证据》,《中国农村经济》第8期。
22.Arellano,M.,and S.Bond,1991,“Some Tests of Specification for Panel Data:Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations”,Review of Economic Studies,58(2):277-297.
23.Arellano,M.,and O.Bover,1995,“Another Look at the Instrumental Variable Estimation of Error-components Models”,Journal of Econometrics,68(1):29-51.
24.Baltagi,B.H.,2008,Econometrics,Berlin:Springer.
25.Blundell,R.,and S.Bond,1998,“Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models”,Journal of Econometrics,87(1):115-143.
26.Bond,S.R.,2002,“Dynamic Panel Data Models:A Guide to Micro Data Methods and Practice”,Portuguese Economic Journal,1(2):141-162
27.Boyce,J.K.,1994,“Inequality as a Cause of Environmental Degradation”,Ecological Economics,11(3):169-178.
28.Chen,R.,J.Huang,and F.Qiao,2013,“Farmers’Knowledge on Pest Management and Pesticide Use in Bt Cotton Production in China”,China Economic Review,27:15-24.
29.Coondoo,D.,and S.Dinda,2002,“Causality Between Income and Emission:A Country Group-specific Econometric Analysis”,Ecological Economics,40(3):351-367.
30.Dinda,S.,2004,“Environmental Kuznets Curve Hypothesis:A Survey”,Ecological Economics,49(4):431-455.
31.Dinda,S.,and D.Coondoo,2006,“Income and Emission:A Panel Data-based Cointegration Analysis”,Ecological Economics,57(2):167-181.
32.Ebenstein,A.,J.Zhang,M.S.Mcmillan,and K.Chen,2011,“Chemical Fertilizer and Migration in China”,NBERWorking Paper No.17245,http://www.nber.org/papers/w17245.
33.Gong,B.,2018,“Agricultural Reforms and Production in China:Changes in Provincial Production Function and Productivity in 1978-2015”,Journal of Development Economics,132:18-31.
34.Gong,Y.,K.Baylis,R.Kozak,G.Bull,2016,“Farmers’Risk Preferences and Pesticide Use Decisions:Evidence from Field Experiments in China”,Agricultural Economics,47(4):411-421.
35.Grossman,G.M.,and A.B.Krueger,1991,“Environmental Impacts of a North American Free Trade Agreement”,NBER Working Paper No.3914,http://www.nber.org/papers/w3914.
36.Hao,Y.,H.Chen,and Q.Zhang,2016,“Will income Inequality Affect Environmental Quality?Analysis Based on China’s Provincial Panel Data”,Ecological Indicators,67:533-542.
37.Heerink,N.,A.Mulatu,and E.Bulte,2001,“Income Inequality and the Environment:Aggregation Bias in Environmental Kuznets Curves”,Ecological Economics,38(3):359-367.
38.Huang,J.,R.Hu,S.Rozelle,F.Qiao,and C.E.Pray,2002,“Transgenic Varieties and Productivity of Smallholder Cotton Farmers in China”,Australian Journal of Agricultural and Resource Economics,46(3):367-387.
39.Huang,J.,F.Qiao,L.Zhang,and S.Rozelle,2001,“Farm pesticide,Rice Production,and Human Health in China”,IDRC Research Report 2001-RR3,https://idl-bnc-idrc.dspacedirect.org/bitstream/handle/10625/21603/IDL-21603.pdf?sequence=1.
40.Jin,J.,W.Wang,R.He,and H.Gong,2016,“Pesticide Use and Risk Perceptions among Small-Scale Farmers in Anqiu County,China”,International Journal of Environmental Research and Public Health,14(1):29.
41.Kaufmann,R.K.,B.Davidsdottir,S.Garnham,and P.Pauly,1998,“The Determinants of Atmospheric SO2Concentrations:Reconsidering the Environmental Kuznets Curve”,Ecological Economics,25(2):209-220.
42.Li,L.,C.Wang,E.Segarra,and Z.Nan,2013,“Migration,Remittances,and Agricultural Productivity in Small Farming Systems in Northwest China”,China Agricultural Economic Review,5(1):5-23.
43.Liu,E.M.,and J.Huang,2013,Risk Preferences and Pesticide Use by Cotton Farmers in China”,Journal of Development Economics,103(4):202-215.
44.Panayotou,T.,1993,“Empirical Tests and Policy Analysis of Environmental Degradation at Different Stages of Economic Development”,ILO Working Paper No.238,http://www.ilo.org/public/libdoc/ilo/1993/93B09_31_engl.pdf.
45.Semykina,A.,and J.M.Wooldridge,2010,“Estimating Panel Data Models in the Presence of Endogeneity and Selection”,Journal of Econometrics,57(2):375-380.
46.Torras,M.,and J.K.Boyce,1998,“Income,Inequality,and Pollution:A Reassessment of the Environmental Kuznets Curve”,Ecological Economics,25(2):147-160.
47.Zhang,C.,G.Shi,J.Shen,and R.Hu,2015,“Productivity Effect and Overuse of Pesticide in Crop Production in China”,Journal of Integrative Agriculture,14(9):1903-1910.
48.Zhang,C.,and W.Zhao,2014,“Panel Estimation for Income Inequality and CO2 Emissions:A Regional Analysis in China”,Applied Energy,136:382-392.
(1)计算所用原始数据来源:国家统计局(编):《中国统计年鉴2017》,北京:中国统计出版社。
(1)计算所用原始数据来源:国家统计局(编):《中国统计年鉴2017》,北京:中国统计出版社。
(2)计算所用原始数据来源:国家统计局(编):《中国农村统计年鉴2017》,北京:中国统计出版社。
(1)计算所用原始数据来源:国家统计局(编):《中国统计年鉴1984》,北京:中国统计出版社。
(2)计算所用原始数据来源:国家统计局(编):《中国统计年鉴2017》,北京:中国统计出版社。
(3)计算所用原始数据来源:国家统计局(编):《中国统计年鉴2017》,北京:中国统计出版社。
(1)国家统计局(编):《中国农村统计年鉴》(1996~2017年,历年),北京:中国统计出版社。
(2)国家统计局(编):《中国统计年鉴》(1996~2017年,历年),北京:中国统计出版社。
(3)国家统计局(编):《中国统计年鉴》(1996~2017年,历年),北京:中国统计出版社。
(1)国家统计局(编):《中国农村统计年鉴》(1996~2017年,历年),北京:中国统计出版社。
(2)四川省统计局(编):《四川统计年鉴》(1998年、1999年),北京:中国统计出版社。
(3)1994年和2001年数据分别来自1995年和2002年各省份的统计年鉴,由于省级统计年鉴过多,本文不一一列举。
(4)国家统计局(编):《中国物价及城镇居民家庭收支调查统计年鉴》(1999~1999年,历年),北京:中国统计出版社。
(5)国家统计局(编):《中国价格及城镇居民家庭收支调查统计年鉴》(2000年、2001年),北京:中国统计出版社。
(6)国家统计局(编):《中国农产品价格调查年鉴2004》,北京:中国统计出版社。
(7)http://data.stats.gov.cn/。
(8)http://data.stats.gov.cn/。
(1)计算公式为:0.114?100%(28)11.4%。
(2)当城乡收入差距对农药施用强度的边际影响为正(即0.888-0.094?ln y(29)0)时,y(27)12668;反之,y(29)12668。
(1)当农村居民人均收入对农药施用强度的边际影响为零(即4.387-0.248?2?ln y(28)0)时,农村居民人均收入(y)即为“倒U型”曲线拐点的收入水平,解方程可求得:y(28)6938。
(2)当农村居民人均收入对农药施用强度的边际影响为零(即3.070-0.145?2?ln y-0.094?G(28)0)时,农村居民人均收入(y)即为“倒U型”曲线拐点的收入水平。当城乡收入差距(G)等于2.07时,解方程可求得:y(28)20236。
(3)当农村居民人均收入对农药施用强度的边际影响为零(即3.070-0.145?2?ln y-0.094?G(28)0)时,农村居民人均收入(y)即为“倒U型”曲线拐点的收入水平。当城乡收入差距(G)等于3.45时,解方程求得:y(28)12938。
(1)国家统计局(编):《中国人口和就业统计年鉴2017》,北京:中国统计出版社。
(2)http://data.stats.gov.cn/。
(3)当泰尔指数对农药施用强度的边际影响为正(即9.096-0.930?ln y(29)0)时,y(27)17668;反之,y(29)17668。
(1)当农村居民人均收入对农药施用强度的边际影响为零(即4.349-0.243?2?ln y(28)0)时,农村居民人均收入(y)即为拐点的收入水平,解方程可求得:y(28)7697。
(2)当农村居民人均收入对农药施用强度的边际影响为零(即2.591-0.125?2?ln y-0.930?Th(28)0)时,农村居民人均收入(y)即为拐点的收入水平。当泰尔指数等于0.047时,解方程可求得:y(28)26616。
(3)当农村居民人均收入对农药施用强度的边际影响为零(即2.591-0.125?2?ln y-0.930?Th(28)0)时,农村居民人均收入(y)即为拐点的收入水平。当泰尔指数等于0.172时,解方程求得:y(28)16739。