中国农民收入影响因素的计量经济分析.doc

我国农民收入影响因素的计量经济分析一、 我国农民收入影响因素研究课题我国农民年人均纯收入与人均国内总产值、农产品生产价格指数、乡村从业人员数和化肥施用量、国家财政支农支出的相关性研究。二、 郑重申明用于此项研究的相关数据是从国研网、国家统计局网站等可靠网站获得，数据具有权威信。三、 我国农民收入的影响因素（步骤）1、 引言2、 理论假说3、 样本数据4、 建立模型5、 图形展示6、 模型分析7、 检验假设8、 结论及政策建议四、 引言农民增收作为三农问题的核心问题，一直备受党和国家领导人的高度重视。它事关国家粮食的安全、社会稳定、经济的发展以及全面建设小康社会目标的实现。既是重大的经济问题，也是重大的政治问题：既是当前紧迫而繁重的任务，也是今后长期而艰巨的任务。在当前城乡收入差距不断扩大的现状下，农民增收将从本质上减小差距，促进和谐社会的构建。五、 理论假说1、其他条件不变时，随着农业劳动力的增加我国农民人均收入将下降，这是由我国农业劳动力过剩而引起的。2、农产品生产价格总指数。2000 年之前农副产品收购价格指数，2000 年以后为农产品生产价格总指数。此解释变量的数据是以1978 年为基期的定基数据。农产品生产价格总指数是反映农产品价格的主要指标，也是影响农村家庭人均纯收入的重要因素，其一般与农民收入呈负相关。3、国家财政用于农业的支出。包括支援农村生产支出和农林水利气象等部门的事业费，农业基本建设支出，农业科技三项费用，农村救济费，等等。从理论上讲，农业属于弱势部门，国家财政的支持有利于农业发展，提高农民收入。4、当农产品收购价格和农业生产资料价格既定的情况下，农民对农业生产投入越多，即在化肥的边际效益还大于其边际成本时，化肥的使用量增加则农业收入越多。5、人均国内生产总值与农民收入呈现正相关的关系。六、 样本数据obsYX1X2X3X4X519961926.15845.89104.2452883827.9700.419972090.16420.1895.546243.33980.7766.4199821626796.039246432.34083.71154.719992210.37158.587.846896.54124.321085.820002253.47857.6896.447962.14146.411231.620012366.48621.71103.148228.94253.761456.720022475.69398.0599.748526.94339.391580.820032622.210541.97104.4489714411.561754.520042936.412335.58113.149695.284636.582337.620053254.9314185.36101.450387.264766.222450.32006358716499.7101.249699.34927.69317320074140.420169.46118.49493005107.834318.320084760.6223707.71114.06480005239.025955.520095153.1725607.5397.647500.25404.46420.320105919.0130015.05110.9443152.65561.687108.620116977.2935181.24116.4540489.565704.247998.89七、 建立模型多变量总体回归函数：Y=B1X1+B2X2+B3X3+B4X4+B5X5+u被解释变量：Y：我国农民年人均纯收入（元）解释变量：X1：人均国内总产值（元）X2：农产品生产价格指数（上年=100）X3：乡村从业人员（万人）X4：化肥施用量（万吨）X5：国家财政支农支出（亿元）八、线性图九、散点图十、残差图十一、拟合残差图十二、回归结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/10/11 Time: 12:56Sample: 1996 2011Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.X10.1774890.0271926.5273670.0001X2-3.8079701.847987-2.0606050.0663X3-0.0341090.017021-2.0039970.0729X40.0699810.2946470.2375070.8171X5-0.0689420.042116-1.6369520.1327C2655.914433.61726.1250200.0001R-squared0.999505Mean dependent var3427.183Adjusted R-squared0.999257S.D. dependent var1539.553S.E. of regression41.96298Akaike info criterion10.59145Sum squared resid17608.91Schwarz criterion10.88117Log likelihood-78.73159F-statistic4036.111Durbin-Watson stat2.243036Prob(F-statistic)0.000000十三、模型分析由回归结果得回归方程：Y=2655.914+0.177489X1-3.807970X2-0.034109X3+0.069981X4-0.068942X5R-squared=0.999505调整后的R-squared=0.999257F=4036.111十四、t检验假定有如下假设：H0：Bi=0 H1：Bi= 0（i=1，2,3,4）自由度n=16-6=10.在5%的显著性水平下，查t分布表得t的临界值为1.812。变量X1，X2，X3，X4，X5对应的t的绝对值分别为t1=6.527367,t2=-2.060605,t3=-2.003997,t4=0.237507,t5=-1.636952，只有t1,t2,t3的绝对值均大于t临界值，通过了t 检验，因为X1其系数为正，所以与Y成正相关。T4,t5虽然小于1.812，即不显著，但t5大于1，是有效的，应当保留X5，但X4变量的t统计值小于1，故是无效的。将X4去掉以后得到回归结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/10/12 Time: 20:48Sample: 1996 2011Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.X10.1833900.01056417.360030.0000X2-3.9938841.600604-2.4952360.0298X3-0.0302390.004694-6.4417650.0000X5-0.0720280.038305-1.8803940.0868C2738.903245.511511.155900.0000R-squared0.999502Mean dependent var3427.183Adjusted R-squared0.999321S.D. dependent var1539.553S.E. of regression40.12282Akaike info criterion10.47207Sum squared resid17708.24Schwarz criterion10.71351Log likelihood-78.77659F-statistic5518.508Durbin-Watson stat2.186176Prob(F-statistic)0.000000此时，在自由度为16-5=11，在5%的显著性水平下，查t分布表得t 的临界值为1.796，此时四个变量均显著，均通过了T检验，而且调整后的拟合优度由原先的0.999257变为了0.999321，增大了，故应当去除X4。十四、F检验联合假设：H0：B1=B2=B3=B4=0；H1:B1、B2、B3、B4、B5不全为零。分子自由度为4，分母自由度为16-5=11，在5%的显著性水平下查F分布表可得F临界值为2.54，回归结果的F值为5518.508，通过了F检验，说明这4个变量作为整体对我国实际利用外资总额的影响是显著的。十五、多重共线性检验因为该模型的拟合优度很高，所以不存在多重共线性。十六、结论X1与Y呈现正相关的关系，X2、X3、X5与Y呈现负相关的关系，及人均国内生产总值的增长会带来我国农民年人均纯收入的增长，农产品生产价格指数和乡村从业人员的增长会导致我国农民年人均纯收入下降，原本国家财政支农支出的增加是会导致农民年人均纯收入的增加，但却呈现负相关的关系，这可能是由于近几年国家财政支农支出的增长速度赶不