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社会其它相关论文-我国农民人均生活消费支出相关因素的回归分析.doc

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社会其它相关论文-我国农民人均生活消费支出相关因素的回归分析.doc

社会其它相关论文我国农民人均生活消费支出相关因素的回归分析论文关键词农民人均生活消费支出一元线性回归多元线性回归论文摘要增加农民收入是我国扩大内需的关键,本文通过运用SPSS线性回归分析的方法对我国农民的消费进行了回归分析,以便能够更好地了解我国农村居民的消费结构与消费行为。KeywordsfarmerspercapitaconsumptionexpenditureoflifelinearregressionmultiplelinearregressionAbstractTheincreaseintheincomeofthefarmersisthekeytoexpandingdomesticdemandinChina,thisarticlethroughtheuseofSPSSlinearregressionanalysisoftheconsumptionofthepeasantsinourcountryregressionanalysiscarriedoutinordertobetterunderstandChinasconsumptionstructureofruralresidentsandconsumerbehavior.一、问题提出我国是一个农业大国,至今仍有9亿农村人口,占全国人口总数的70,农民是我国最大的消费群体,农村消费能力的提升直接关系到国民经济的全局。从农村市场看,中国有近六成人口约8亿生活在农村。农村城镇化的进程对经济增长的带动作用是非常明显的,世界上还没有哪个国家有规模如此巨大的城镇化。农村居民的收入虽然低于城市居民,但是基数巨大,且农村人口的收入也在稳定增长。据测算,目前1个城镇居民的消费水平大体相当于3个农民的消费城市化率提高1个百分点,就会有100万~120万人口从农村到城市。由于城市人口的消费是农村的2.7~3倍,约拉动最终消费增长1.6个百分点。随着经济的发展,我国农民的消费水平和结构也发生了很大变化,农民生活水平的提高和消费的增加对于实现国民经济又好又快发展、正确处理好内需和外需的关系至关重要。但从总体来看,农民消费水平仍然较低,调查显示有的地区都不及城市居民人均消费支出的三分之一。而且消费结构不合理,局限于食品类等生存基本需求品,消费在衣着装饰等方面的极少。而影响农民消费水平的根本原因是农民的收入。农民生活消费支出主要包括食品、衣着、医疗卫生、教育文化、家庭设备、交通等方面,本文只挑选了四种典型的消费支出作为代表来分析农村居民的消费结构。下面将从这些方面分别用数据作一元和多元线性回归分析。二、数据来源和模型变量的选择说明1、下表是要进行处理的31个省市的农村居民消费相关的原始数据,数据来源于2007中国统计年鉴。各地区农村居民家庭平均每人生活消费支出2007单位元地区农民人均生活消费支出农民人均收入食品衣着家庭设备医疗保健全国2415.473587.04835.48167.34126.07191.51北京5681.098275.471836.31451.63303.46575.80天津3261.916227.941133.62265.16122.41263.24河北2246.293801.82685.98167.75115.82166.34山西2039.803180.92659.02227.4398.26142.66内蒙古2378.603341.88726.06184.0797.95232.76辽宁2740.974090.40866.55242.96112.15267.86吉林2398.453641.13818.37189.90105.11256.28黑龙江2365.233552.43747.54198.8579.26253.84上海7807.089138.652824.99417.57481.04549.44江苏3658.195813.231283.17222.59199.48232.30浙江5819.707334.812001.40368.52288.02459.39安徽2050.092969.08697.37138.18116.76165.02福建3217.664834.751310.07213.26167.33162.26江西2111.733459.53777.45130.06105.68159.14山东2867.304368.33916.49197.11158.71221.80河南1875.983261.03596.73159.46104.75140.55湖北2099.643419.35686.75144.26134.17172.44湖南2444.903389.62918.18137.66129.51196.54广东3421.565079.781498.49151.11148.10197.00广西1917.972770.48752.2379.91110.09123.91海南1759.263255.53768.2475.1587.85110.92重庆1600.582873.83577.76113.27117.24159.68四川1816.093002.38675.71132.85112.21160.31贵州1167.921984.62392.8588.5664.9176.76云南1597.262250.46530.8493.6183.75138.16西藏1435.412435.02500.57175.18117.0054.37陕西1938.602260.19612.12138.3394.88195.61甘肃1365.332134.05381.1297.2377.78127.35青海1657.872358.37450.66160.5190.12192.77宁夏1824.872760.14523.86159.10104.32187.60新疆1696.402737.28494.47182.8570.79189.692、变量选择和说明被解释变量即自变量农民人均生活消费支出解释变量即因变量农民人均收入,农民人均食品消费支出,衣着消费支出,农民人均家庭设备消费支出,农民人均医疗保健消费支出。并用下式表示函数关系三、回归模型建立与分析1、农民人均生活消费支出与农民人均收入的一元线性回归分析在SPSS菜单栏上选择Analyze→Regression→Linear,则出现LinearRegression线性回归分析主对话框,将选入Dependent因变量框中,选入Independent自变量框中,在该窗口的RegressionCoefficients框中,选ContinueInterval复选框,最后点击OK键,结果如下表1表2表3(1)相关分析表(见表1)ModelSummary表中看到复相关系数为0.932,决定相关系数为0.930,说明方程的拟合度较好,表明回归方程显著性较高。(2)方差分析表2,F=412.512,P值=0.0000.05,表明回归方程高度显著,即农民人均收入对消费有高度显著的线性影响。(3)回归系数的显著性检表(见表3),常数项的P0.0110.05,说明与0有显著性差异,故应该出现在回归方程中,可得回归方程为440.1310.9662多元线性回归分析农民人均生活消费支出与农民人均收入、农民人均食品消费支出、衣着消费支出、农民人均家庭设备消费支出、农民人均医疗保健消费支出的多元回归分析,结果如下表4表5表6(1)相关分析表(见表4)复相关系数0.996,决定相关系数0.995表明回归方程显著性很高。

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