辽宁省农民收入影响因素分析.docx

辽宁省农民收入影响因素分析 【摘 要】改革开放以来，辽宁现代农业发展取得了长足进步，农民的生活也越来越好，但与快速发展的城镇化、工业化、信息化相比，农业发展仍然滞后，农产品物流水平较低，农业基础设施还比较薄弱，这就导致在全国平均比例中农民收入还没有显出明显的优势。论文通过收集相关数据进行分析，力求找到影响辽宁省农民收入的影响因素。 下载 【Abstract】Since the reform and opening up， the development of modern agriculture in China has made considerable progress， peasants life is getting better， but compared with the rapid development of urbanization， industrialization， informatization ， the agricultural development is still lagging behind， the level of the logistics of agricultural products is low， agricultural infrastructure is relatively weak， these led to a national average of farmers incomes showing no obvious advantfind out the influencing factors of farmers income in Liaoning provi关键词】辽宁；农民收入；影响因素 【Keywords】Liaoning； farmers income； influencing factors 【中图分类号】F328 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2017）12-0048-03 1 数据描述及模型构建 通过选取辽宁省1980年到2015年农村人均总收入的数据，运用回归模型，分析财政支援、农业生产资料价格指数、公路通车里程、邮电业务总量对农村人均总收入的影响。根据选取的解释变量与被解释变量，将研究模型设定为以下回归模型：LNY=+1LNX1+2LNX2+3LNX3+4LNX4+ 其中，Y表示农村人均总收入；X1表示财政支援；X2表示农业生产资料价格指数；X3表示公路通车里程；X4表示邮电业务总量；表示随机误差项。为消除异方差以及量纲的影响，故对各变量进行自然对数处理后纳入回归模型。表1为各变量原始数据。（后附表1） 2 趋势分析 首先对各变量进行趋势分析，各变量趋势图如图1所示。从各变量变化趋势可知，除农业生产资料价格指数变化趋势较为平稳以外，农村人均总收入、财政支援、公路通车里程、邮电业务总量总体上均呈现出逐年上升的趋势。由此可以初步判断，财政支援、公路通车里程、邮电业务总量与农村人均总收入为正相关关系。 3 相关分析 采用Pearson双侧相关检验法对各因素与农村人均总收入之间的相关性进行分析，相关分析结果如表2所示。 由相关分析结果可知，财政支援与农村人均总收入相关系数为0.993，在1%显著性水平上通过了相关检验，表明财政支援与农村人均总收入为高度正相关关系；农业生产资料价格指数与农村人均总收入相关系数为-0.136，但没有通过相关检验，表明农业生产资料价格指数与农村人均总收入相关关系较弱；公路通车里程与农村人均总收入相关系数为0.941，在1%显著性水平上通过了相关检验，表明公路通车里程与农村人均总收入为高度正相关关系；邮电业务总量与农村人均总收入相关系数为0.958，在1%显著性水平上通过了相关检验，表明邮电业务总量与农村人均总收入为高度正相关关系。 同时，我们还可以观察到，财政支援、公路通车里程、邮电业务总量两两之间的相关系数均大于0.8，根据共线性判断标准：若变量之间相关系数大于0.8，则表明变量之间存在严重多重共线性。由此可以初步判断，财政支援、公路通车里程、邮电业务总量之间可能存在多重共线性。 4 共线性检验 由相关分析结果可以初步判断财政支援、公路通车里程、邮电业务总量之间存在多重共线性，为此进一步进行共线性诊断，共线性?断结果如表3所示。 由共线性诊断结果可知，财政支援、公路通车里程、邮电业务总量的VIF值均大于10，根据共线性诊断标准：若变量VIF值大于10，则表明变量之间存在严重的多重共线性。由此可以最终判断，财政支援、公路通车里程、邮电业务总量之间存在严重的多重共线性。为此，笔者采用逐步回归分析法对模型进行回归分析。 5 逐步回归分析 进一步运用逐步回归分析法分析各因素与农村人均总收入的关系，逐步回归分析结果如表4表6所示。由逐步回归结果可知，财政支援、邮电业务总量最终进入回归方程。 由模型汇总结果可知，模型的拟合度为0.991，调整后的拟合度为0.990，表明财政支援、邮电业务总量对农村人均总收入具有99%的解释度。 由方差结果可知，模型F检验统计量为1809.910，F检验对应的显著性概率Sig值为0.000，在1%显著性水平上通过了F检验，说明模型回归效果显著。 从各变量共线性统计量VIF值可知，财政支援、邮电业务总量的VIF值均小于10，表明财政支援、邮电业务总量不存在多重共线性。由此可得最终回归方程： LNY=4.890+0.683LNX1+0.112LNX4 6 分析结果 通过回归方程我们可以发现财政支援与农村人均总收入呈现出显著的正相关关系，回归系数为0.683，T检验统计量为16.397，T检验显著性概率Sig值为0.000，在1%显著性水平上通过了T检验，即财政支援每增长一个百分点，农村人均总收入也增长0.683个百分点，财政支援越多，农村人均总收入越高，表明财政支援对农村人均总收入具有显著的正向影响作用。 邮电业务总量与农村人均总收入呈现出显著的正相关关系，回归系数为0.112，T检验统计量为4.305，T检验显著性概率Sig值为0.000，在1%显著性水平上通过了T检验，即邮