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农村研究论文-关于农村居民消费预测的线性回归模型【摘要】农村居民消费问题是当前金融危机形势下政府农村工作的重中之重,也是我国经济增长寻找新动力的所在。本文通过对农村人均消费及其相关因素的分析,建立了关于农村居民消费的多元线性回归模型。该模型能够较为准确的反映实际,具有一定的使用价值。【关键词】农村居民消费线性回归实际意义一、研究背景随着金融危机的不断蔓延,我国正在将经济增长的动力源头指向国内市场,扩大内需成为GDP不断增长的前提条件。国内市场的扩大不能单纯依靠提高城镇居民的购买力水平,也要激发农村居民的购买热情。在农村人口占55%以上的中国,农村消费水平的巨大提升空间正在引起人们越来越多的关注。自2001年以来,我国农村人均年总收入以9%左右的速度平稳增长。2007年,农村人均年总收入为人民币5791.1元,比2006年同期增长15%。与此同时,考虑通货膨胀的影响,2001年至2007年,农村人均年生活费用支出平均增速约为8.2%,2007年达人民币3223.9元,比2006年同期增长8.6%。2001年至2007年,农村居民收入增速远高于支出增速,同时城镇人均消费性支出保持3倍多于农村人均生活消费,说明农村居民消费还存在较大潜力。现阶段,不断加深对农村居民消费的研究,摸清农村居民消费规律,有利于政府政策的合理制定与贯彻落实,符合当前国际国内形势的要求。二、研究意义目前国内对农村居民消费的研究存在以下问题。第一,基于凯恩斯主义研究的消费函数较多,主要分析了消费者收入对消费者消费行为的影响,对更多的、重要的影响因素考虑得不够充分。第二,国内学者多将目光定位于城镇居民的消费行为上,对人口众多的农村居民没有足够的研究。随着时代的发展和变化,除了收入因素以外,影响消费者消费行为的因素越来越多,尤其是在我国广大农村地区,具体的影响因素又会有新的内容。因此,研究我国农村居民消费特点并提出预测其发展趋势的合理模型,对于拉动农村需求、促进经济增长均有不可小觑的作用。三、研究方法定量的研究农村居民消费支出,才能准确预测其未来发展趋势。农村居民消费支出包括:食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务；交通通讯、文教娱乐用品及服务；医疗保健和其他商品及服务。构成农村居民消费支出的因素有很多,影响其变动的因素也会很多,因而它比较符合多元回归研究的特点。为方便确定农村居民消费支出的自变量,将农村居民消费支出分为两类:有形商品消费支出和无形服务消费支出。有形商品消费支出包括:食品、衣着、居住、家庭设备用品和其他商品。有形商品消费支出以满足农村居民的温饱问题为主体,购买的商品一般属于生活必需品,其数量和质量主要取决于居民的收入和商品自身的价格。有形商品消费支出自变量有:人均年总收入(元)、政府对农业的投入(亿元)、商品零售价格指数。无形服务消费支出包括:交通通讯、文教娱乐用品及服务；医疗保健及服务。无形服务消费支出大都是享受型支出,除了同有形商品消费支出一样,受居民收入影响外,它还受居民生活质量的要求以及对未来预期好坏的影响。无形服务消费支出自变量有:农村恩格尔系数、参加养老保险人数占农村总人口的千分比。四、模型的建立1、数据来源与处理数据均来源于中华人民共和国国家统计局网站公布的2008年中国统计年鉴。选取1999年至2007年的相关数据,其中人均消费支出、人均年总收入、政府对农业的投入均采用当年年末新增值；商品零售价格指数、恩格尔系数均采用原值；为避免数据本身过小造成误差增大,用年末累计参加农村养老保险人数除以当年农村人口数后,再乘以一千。利用SPSS16.0软件进行数据统计处理。2、模型变量的选择和说明被解释变量:农村居民人均消费支出(E)；解释变量:人均年总收入(Y)、政府对农业的投入(C)、商品零售价格指数(P)、农村恩格尔系数(D)、参加养老保险人数占农村总人口的千分比(I)。采用以下函数表达式表示各解释变量与被解释变量的关系:E=F(Y,C,P,D,I)经简单测算和经验分析,发现农村居民人均消费支出除了与传统的人均年总收入成一元线性相关外,政府对农业的投入影响农民人均收入水平、商品零售价格指数影响消费者价格心理、农村恩格尔系数影响农村消费者消费行为、参加养老保险人数占农村总人口的千分比影响农村及其购买能力,这些因素在单独情况下,均与人均消费支出成一元线性相关。因此,猜想以上各被解释变量在综合作用情况下与解释变量成多元线性线性相关是完全可行、合理的。3、线性回归模型形成的步骤(1)相关性分析。线性回归方程拟引入一个因变量,即人均消费；五个自变量,即人均收入、政府投入、CPI、农村恩格尔系数和养老保险投保率。经计算得加权平均值及方差如表1。由表2看出,人均消费与五个因变量相关性均较大。其中,人均收入与人均消费相关性高达99%,政府投入次之,达98.4%,恩格尔系数与CPI与人均消费的相关性分别达83%和80.6%,远高于养老保险参保率的47.8%。结果验证了凯恩斯的消费函数观点,自变量农村人均收入与因变量人均消费的相关性非常强,两者相关性散点如图1。在进行线性回归分析时采用的方法为全部引入Enter法。虽然只有养老保险参保率与因变量的相关性最低,但为全面考虑,不将其从回归方程中剔除,如表3。表4说明,相关系数R=1,判定系数R2=1,调整后的判定系数仍高达0.99,回归估计的标准误差S=18.56672。说明回归效果一般。由表5看出,统计量F=1.533E3,相伴概率值p0.001。说明多个自变量与因变量人均消费之间存在着线性回归关系。另外,SumofSquares一栏中分别代表回归平方和2641696.843、残差平方和1034.170以及总平方和2642731.013,df为自由度。表7列出了人均消费的预测值、标准预测值、预测值标准差等指标的最小值、最大值、平均值、方差和个案数。(3)多元线性回归的检验。拟合优度检验。测定多元线性回归的拟合程度,使用多重相关系数R2,它表示因变量与所有自变量全体之间线性相关程度,实际反映的是样本数据与预测数据间的相关程度。由表4可以看出R2=1,说明回归平面拟合程度最高。回归方程的显著性检验又称F检验,它利用方差分析的方法进行,是平均的回归平方和与平均的残差平方和之比。F统计量服从第一自由度为k、第二自由度为n-k-1的F分布。由表5看出,F值为1.533E3,数值较大,说明自变量造成的因变量的变动远远大于随即因素对因变量造成的影响,F统计量较为显著,回归方程的拟合优度也较高。回归系数的显著性检验,又称t检验。t检验是检验各自变量对因变量的影响是否显著,从而找出那些自变量对因变量的影响哪些是重要的,哪些是不重要的。由表6可以看出各变量的t值。其中,人均收入t值为14.296,政府投入为1.798,CPI为-1.626,恩格尔系数为-0.094,养老保险投保率为0.156,其他因素为1.218。五、回归模型的分析及实际意义通过对农村人均消费多元线性回归模型的初始推导和后续验证,证明了该模型在实际应用中可以较为准确的预测出当年的农村人均消费。更重要的是,该模型对今后政府制定的针对农村、农业、农民的政策具有指导意义。但是,在实际生活中,影响农村居民消费的因素有很多,这里只是选取了影响较大的几个重要的因素。因此,模型所得预测值不可能与实际情况完全一致,但其科学性是客观的。从模型中可以看出,农村商品零售价格指数对农村人均消费的影响最大,其次是农村人均收入,紧随其后的是农村养老保险参保率和农村居民家庭恩格尔系数,最后是政府财政对农业的投入。值得思考的是:第一,尽管2008年以来推广的家电下乡等在一定程度上降低了农村零售商品价格,但价格改革的继续深化、工农业商品比价的合理调整仍有很大的空间。农村消费决策的制定受价格因素的影响较大,商品的价格弹性和物美价廉的心理比城镇强烈。第二,2007年城镇人均年总收入达人民币14908.6元,是农村同期数据的2.57倍,其中农村人均年总收入比城镇低收入户的人均年总收入还要低1201.5元。城乡收入差距的不断扩大使得城乡消费水平差距越拉越远,农民增收问题任重而道远。第三,2004年以来,农村养老保险发展逐渐好转,但每年增速仅为1%3%,2007年甚至出现2%的负增长,说明农村养老保险在我国的开展仍处于初级阶段。养老保险能为农民负担沉重的养老和医疗负担,减少后顾之忧,敢于在现期消费,降低农村养老保险投保的门槛,提高农村养老保险的普及率应是今后政府工作的重点。第四,自2001年以来,农村居民家庭恩格尔系数每隔一年就有1%2%的小幅下降或上升,农村居民家庭恩格尔系数与城镇居民家庭恩格尔系数的比值一直保持在1.25左右,可以看出我国农民生活中食品支出比重过大,农村生活现代化程度还比较低。恩格尔系数过高也反映了农民收入的偏低,说明提高农民收入是解决这一问题的根本办法。第五,政府财政对农业的