农村居民文教娱乐消费消费影响因素的实证分析——余甘凤.docx

江西师范大学商学院数据处理与模型分析课程论文农村居民文教娱乐消费影响因素的实证分析专业： 企业管理 姓名： 余甘凤 学号： 2012010772 影响农村居民文教娱乐用品及服务消费的主要因素的实证分析农村居民文教娱乐消费影响因素的实证分析摘 要：文教娱乐消费支出对于一国国民素质的提高, 经济的发展具有重要的作用。文章首先描述了我国农村居民文教娱乐用品及服务消费现状,并对前人在这方面的研究进行了一定的总结，之后借助于SPSS19. 0统计软件对1989年至2010年我国农村居民文教娱乐的消费进行了相关变量的实证分析。结果表明,影响农村文教娱乐消费比较明显的变量有农村文盲率，农村居民可支配纯收入以及政府对这块的投资，同时对于农林渔牧业总产值对农村文教娱乐消费的关系也进行了一定的说明。最后, 文章提出促进农村居民收入、增加文教娱乐设施投入、重视教育、发展教育信贷、健全农村社会保障制度、农村居民要转变观念等一系列促进农村居民娱乐消费需求的建议。关键字：文教娱乐；实证分析；文盲率；纯收入The Empirical Analysis of Influencing Factors of Consumption of Education、Culture and Recreation of Rural ResidentsAbstract：Cultural、education and recreation expenditures for the improvement of the quality of a country, economic development has an important role. At first, this paper describes the cultural education and recreation product and services Status quoin of rural residents in China, and sum up the previous studies in this area. Then do the empirical analysis of related variables of consumption of education、culture and recreation of rural residents in china from 1989 to 2010 with SPSS19.0 statistical software. The results show that, the obvious variables affecting rural consumption of education、culture and recreation are illiteracy rate in rural areas、rural residents disposable net income、government investment in rural, by the way, we give the description of the relationship between output value of agriculture、forestry、fishing and animal husbandry of rural consumption of education、culture and recreation. Finally, this paper puts forward some suggestions that promote rural residents cultural education, and recreation consumption demand such as promoting rural residents income, increasing input of cultural education, and recreation facilities, paying attention to the education, developing education credit, perfecting countryside social security system, changing the idea of rural residents etc.Keywords: education、culture and recreation; the empirical analysis; the illiteracy rate; net income影响农村居民文教娱乐用品及服务消费的主要因素的实证分析目 录引 言2一、文教娱乐消费影响变量的关联度分析3二、农村居民文教娱乐消费变量的多元回归分析6（一）多元回归分析6三、模型设定误差分析8四、模型结构稳定性检验9五、模型自相关诊断15六、多重共线性诊断16（一）进行多重共线性的诊断16（二）进行多重共线性的补救18（三）对于新模型进行多重共线性诊断21（四）模型的选择23七、补救后的模型的自相关诊断和补救23八、模型的异方差诊断和补救25九、预测模型选择26十、小结与建议27参考文献 30 引 言文教娱乐用品及服务支出是指我国城乡居民用于文化、教育、娱乐方面的支出, 包括文化教育娱乐用品支出和文化教育娱乐服务支出, 即各类教育费用、文化娱乐费用、书报费等。文教娱乐消费水平是一个国家人民生活水平高低的重要标志, 其对提高整个国民素质, 促进经济发展起着巨大的推动作用。一般来说, 一国经济越发达, 用于文教娱乐方面的支出越多。文教娱乐消费作为一国经济发展需要不可或缺的部分, 西方对其研究的理论较多。我国以省份为单元的消费结构, 以及关于对全国农村、城镇居民消费结构进行研究的颇多, 在这些研究中, 会提及文教娱乐消费的情况, 但专门把文教娱乐消费作为研究对象进行研究的文章甚少。王铁桩、王涛( 2005) 运用多个模型对云南城镇居民的消费结构进行了实证分析, 并着重探讨了文教娱乐消费的影响因素。张蕊、田澎( 2005)运用ELES模型对城镇居民边际消费倾向和需求收入弹性进行实证研究之后, 认为娱乐教育边际消费倾向逐年增长, 且其消费支出弹性小于1。李高吉、陈南岳( 2009)通过实证分析发现我国城镇高低收入层次居民在文教娱乐消费支出方面呈现出边际消费递增的现象。十七大报告中指出: 当今时代, 文化越来越成为民族凝聚力和创造力的重要源泉, 越来越成为综合国力竞争的重要因素, 丰富精神文化生活越来越成为我国人民的热切愿望。政府在2010年3月两会工作报告中提出要积极扩大居民消费需求。巩固扩大传统消费, 积极培育信息、旅游、文化、健身、培训、养老、家庭服务等消费热点, 促进消费结构优化升级。消费者的消费能力, 在很大程度上取决于消费者的素质高低, 特别是科学文化水平。2008年末我国总人口13. 2802亿人, 其中农村人口7. 2135亿人, 占全国人口的54. 32%。占我国人口多数的农村居民文教娱乐消费支出的提高, 有利于增强我国农村居民的文化水平、科学技术水平、技术熟练程度, 提高我国国民的素质, 而且会大大提高消费力, 促进我国经济的发展。所以, 研究农村居民文教娱乐消费状况, 得出结论, 并提出建议, 对于促进我国农村经济又好又快发展乃至全国经济平稳较快发展都具有重要意义。本文结合之前学者做的相关研究，从影响农村居民文教娱乐用品及服务消费的许多因素中选取了农村农林渔牧业的总产值、农村文盲率、农村居民的可支配纯收入以及国家对农村的投资作为解释变量来对农村居民的文教娱乐消费变动情况做出解释。一、文教娱乐消费影响变量的关联度分析我们首先对影响文教娱乐消费的变量进行双变量分析，为了使得效果更为显著，我们选取我国1989年至2010年农村居民文教娱乐用品和服务消费、农村居民人均可支配纯收入、农村文盲率、政府对农村的投资以及农林渔牧业总产值的统计资料，如表1-1所示：表1-1 我国1989-2010年农村文教娱乐消费、文盲率、政府对农村投资、人均可支配纯收入及农林渔牧业总产值 年份文教娱乐消费（元）文盲率（%）政府投资（亿元）人均纯收入（元）总产值（亿元）198930.622.571276.39601.56534.7199031.420.731242.57686.37662.1199136.416.911536.54708.68157199243.816.22000.47849084.7199358.415.292768.9921.610995.5199475.114.683507.8122115750.51995102.413.474375.61926.120340.91996132.511.235346.32090.122353.71997148.210.15746.9216223788.41998159.49.565914.82210.324541.861999168.38.966122.72253.424519.062000186.78.096695.92253.4224915.82001192.67.697212.32366.426179.62002210.37.598011.12475.627390.752003235.77.399754.92622.229691.82004247.67.4611449.32936.436238.992005295.56.8713678.53254.9339450.892006305.16.6516629.53587.0440810.832007305.76.3419859.54140.3648892.962008314.56.1524090.14760.6258002.152009340.65.9430678.45153.1760361.012010366.75.73366915919.0169319.76为了考察各个变量之间的关联度，从而选取与农村居民文教娱乐消费关系最为密切的变量，同时还考虑到各个变量的取值单位不同，会影响程度的不同，我们选取对数模型来进行分析，各双变量的分析结果如表1-2、1-3、1-4所示：表1-2 CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)9.258.16257.258.000文盲率对数-1.893.070-.987-27.124.000a. Dependent Variable: 文教娱乐用品及消费对数表1-3 CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)-4.120.392-10.497.000农村居民可支配收入对数1.188.051.98223.181.000a. Dependent Variable: 文教娱乐用品及消费对数表1-4 CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)-2.098.431-4.870.000政府对农业投资对数.800.049.96516.443.000a. Dependent Variable: 文教娱乐用品及消费对数表1-5 CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)-6.804.537-12.664.000农林渔牧业总产值对数1.167.053.98021.915.000a. Dependent Variable: 文教娱乐用品及消费对数从表1-2、1-3、1-4、1-5中我们可以看出，所有解释变量与农村居民文教娱乐消费之间的关系都是比较显著的，同时农村文盲率与农村居民文教娱乐消费之间的关联度相对于其他变量更为显著。因此我们选择农村文盲率与农村文教娱乐消费作为模板，并对他们的关系进行一定的说明，并建立相应的对数模型，并对该模型进行拟合优度分析和残差分析，所得数据如表1-6、1-7所示：表1-6 Model SummaryModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate1.987a.974.972.13666a. Predictors: (Constant), 文盲率对数表1-7 ANOVAbModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression13.739113.739735.698.000aResidual.37420.019Total14.11321a. Predictors: (Constant), 文盲率对数b. Dependent Variable: 文教娱乐用品及消费对数从表1-2、1-6、1-7中我们可以得到以下数据： b2=x2y-x2ynx22-(x2)2n=-1.893 b1=y-b2x2=9.258 2=ei2n-2=0.019 Varb1=x22nx2-x222=0.0262 Varb2=2x2-x22=0.0049 Seb1=Varb1=0.162 Seb2=Varb2=0.07 tb1=b1Seb1=58.258 tb2=b2Seb2=-27.124 R2=ESSTSS=yi-y2yi-y2=0.974 df=20由此，我们得到以下模型：lny=9.258-1.893lnx2+ei令=0.1我们提出如下假设： H0：Bi=0，lnY=B1+B2lnX2+i lny=b1+b2lnx2+ei tbit0.120在显著性水平下，t检验的拒绝域为：（-，-1.325）和（1.325，+）所以t(b1)、t(b2)全都落在拒绝域之内，拒绝原假设，即常数项和变量X2 对于该模型均有显著的意义。该模型的经济意义是：平均而言，在其他条件不变的情况下，农村文盲率每变动1%个单位，将引起农村居民的文教娱乐用品和服务消费变动1.893%个单位，并且，该模型反映了97.4%真实情况。二、农村居民文教娱乐消费变量的多元回归分析（一）多元回归分析为了进行多变量的统计分析，我们依旧采用对数进行分析，由于我们采用的是四个解释变量，所以，相应的我们应该建立五元对数模型lny=b1+b2lnx2+b3lnx3+b4lnx4+b5lnx5+ei，将文教娱乐消费作为被解释变量y，农村文盲率作为解释变量X2，人均可支配纯收入为解释变量X3，政府对农村的投资作为解释变量X4，农林渔牧业总加值作为解释变量X5，运行统计分析软件SPSS，将表1-1中数据输入界面，回归统计分析结果如表2-1、2-2、2-3所示：表2-1 Model SummaryModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate1.994a.989.986.09598a. Predictors: (Constant), 农林渔牧业总产值对数, 文盲率对数, 政府对农业投资对数, 农村居民可支配收入对数表2-2 ANOVAbModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression13.95643.489378.757.000aResidual.15717.009Total14.11321a. Predictors: (Constant), 农林渔牧业总产值对数, 文盲率对数, 政府对农业投资对数, 农村居民可支配收入对数b. Dependent Variable: 文教娱乐用品及消费对数表2-3 CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)2.0162.107.956.352文盲率对数-1.189.196-.620-6.071.000农村居民可支配收入对数.420.464.347.905.378政府对农业投资对数-.365.176-.440-2.074.054农林渔牧业总产值对数.560.587.470.954.354a. Dependent Variable: 文教娱乐用品及消费对数从表中我们可以得出这些数据： b2=-1.189 b3=0.420 b4=0.365 b5=-0.560 b1=y-b2x2-b3x3-b4x4-b5x5=2.016 2=e2n-5=0.009 Varb1=4.439 Varb2=0.038 Varb3=0.2153 Varb4=0.031 Varb5=0.3446 Seb1=Varb1=2.107 Seb2=Varb2=0.196 Seb3=Varb3=0.464 Seb4=Varb4=0.176 Seb5=Varb5=0.587 tb1=b1Seb1=0.956 tb2=b2Seb2=-6.071 tb3=b3Seb3=0.905 tb4=b4Seb4=-2.074 tb5=b5Seb5=0.954df= 17 R2=ESSTSS=yi-y2yi-y2=0.989 R2=1-1-R2n-1n-k=0.986 F3,18=378.757df = (4 , 17) 据此，可得该回归模型为：lny2.0161.189lnX20.42lnX30.365lnX40.56lnX5令0.1我们提出如下假设：H0：Bi0，lnYB1+B2lnX2+B3lnX3B4lnX4B5lnX5i lnyb1b2lnX2b3lnX3b4lnX4b5lnX5 t(bi) (17)在水平下，t检验的拒绝域为：，1.333和1.333，所以t（b2）、t（b4）均落在拒绝域中，拒绝原假设，即X2、X4对于模型均有意义，但t（b1）、t（b3）、t（b5）落在非拒绝域，表明在此模型中，常数项和变量X3 、X5对被解释变量的影响不显著，判定可能是因为存在自相关或者多重共线性。联合假设检验：H0：0F (4，17)在水平下，模型中的F值落在F检验的右侧拒绝域2.31，中，拒绝原假设，即0对于该模型的经济意义解释如下：平均而言，在其他条件不变的情况下，农村文盲率每变动1%个单位，将引起农村居民文教娱乐消费变动1.189%个单位；在其他条件不变的情况下，政府对农村投资每变动1%个单位，将引起农村居民文教娱乐消费变动0.365%个单位。并且，该模型反映了98.9%的真实情况。三、模型设定误差分析在我们所得到的五元回归模型中，我们得到了有关该模型的相关数据，并将它汇总如下lny2.0161.189lnX20.42lnX30.365lnX40.56lnX5Se2.107 0.196 0.464 0.176 0.587t0.956 6.701 0.905 2.074 0.9540.989 df 17 F 378.757我们发现相较于双变量模型，该五元模型的拟合优度显然是提高了，表明由于变量个数的增加，使得模型更加合理，虽然通过统计分析，有些解释变量未能通过t检验，即有些解释变量与被解释变量的关系不是很显著，同时有两个变量的符号显然是不符合经济意义的，因此我们判定肯定是存在自相关或者多重共线性。并且我们认为这些变量和农村居民文教娱乐消费存在相关性，因此我们需要继续对该模型进行其他相关处理。四、模型结构稳定性检验对样本进行回归分析，依照前面的步骤，可以得到一下数据：lny2.0161.189lnX20.42lnX30.365lnX40.56lnX5Se2.107 0.196 0.464 0.176 0.587t0.956 6.701 0.905 2.074 0.9540.989 df 17 F 378.757（一）为了对该模型的结构稳定性进行检验，我们将样本数据分为两段：1、 第一段数据选择从1989年至1999年一共11年的数据，如下表4-1所示：表4-1 我国1989-1999年农村文教娱乐消费、文盲率、政府对农村投资、人均可支配纯收入及农林渔牧业总产值 年份文教娱乐消费（元）文盲率（%）政府投资（亿元）人均纯收入（元）总产值（亿元）198930.622.571276.39601.56534.7199031.420.731242.57686.37662.1199136.416.911536.54708.68157199243.816.22000.47849084.7199358.415.292768.9921.610995.5199475.114.683507.8122115750.5续表4-1 年份文教娱乐消费（元）文盲率（%）政府投资（亿元）人均纯收入（元）总产值（亿元）1995102.413.474375.61926.120340.91996132.511.235346.32090.122353.71997148.210.15746.9216223788.41998159.49.565914.82210.324541.861999168.38.966122.72253.424519.06我们建立五元回归模型lnyb1b2lnX2b3lnX3b4lnX4b5lnX5（相关计算数据参照于表4-1）。我们将文教娱乐消费作为被解释变量y，农村文盲率作为解释变量X2，人均可支配纯收入为解释变量X3，政府对农村的投资作为解释变量X4，农林渔牧业总加值作为解释变量X5，运行统计分析软件SPSS，将表1-1中数据输入界面，回归统计分析结果如下表4-2、4-3、4-4所示：表4-2 Model SummaryModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate年份 = 1999 (Selected)1.998a.997.995.04782a. Predictors: (Constant), 农林渔牧业总产值对数, 文盲率对数, 政府对农业投资对数, 农村居民可支配收入对数表4-3 ANOVAb,cModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression4.52741.132494.864.000aResidual.0146.002Total4.54110a. Predictors: (Constant), 农林渔牧业总产值对数, 文盲率对数, 政府对农业投资对数, 农村居民可支配收入对数b. Dependent Variable: 文教娱乐用品及消费对数c. Selecting only cases for which 年份 = 1999表4-4 Coefficientsa,bModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)-.6151.501-.410.696文盲率对数-.471.171-.215-2.749.033农村居民可支配收入对数.660.290.5322.274.063政府对农业投资对数.509.189.4792.692.036农林渔牧业总产值对数-.276.413-.215-.668.529a. Dependent Variable: 文教娱乐用品及消费对数b. Selecting only cases for which 年份 = 2000 (Selected)年份 = 2000 (Selected)1.992a.983.972.039101.966a. Predictors: (Constant), 农林渔牧业总产值对数, 文盲率对数, 政府对农业投资对数, 农村居民可支配收入对数b. Unless noted otherwise, statistics are based only on cases for which 年份 = 2000.c. Dependent Variable: 文教娱乐用品及消费对数表4-7 ANOVAb,cModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression.5374.13487.794.000aResidual.0096.002Total.54610a. Predictors: (Constant), 农林渔牧业总产值对数, 文盲率对数, 政府对农业投资对数, 农村居民可支配收入对数b. Dependent Variable: 文教娱乐用品及消费对数c. Selecting only cases for which 年份 1999表4-8 Coefficientsa,bModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)11.3133.6263.120.021文盲率对数-1.856.858-.924-2.163.074农村居民可支配收入对数-2.589.637-3.720-4.064.007政府对农业投资对数.910.2842.2883.199.019农林渔牧业总产值对数.963.4121.4832.336.058a. Dependent Variable: 文教娱乐用品及消费对数b. Selecting only cases for which 年份 1999从表中我们可以得出这些数据： b2=-1.856 b3=-2.589 b4=0.910 b5=0.963 b1=y-b2x2-b3x3-b4x4-b5x5=11.313 2=e2n-5=0.002 Varb1=13.148 Varb2=0.736 Varb3=0.406 Varb4=0.0807 Varb5=0.1697 Seb1=Varb1=3.626 Seb2=Varb2=0.858 Seb3=Varb3=0.637 Seb4=Varb4=0.284 Seb5=Varb5=0.412 tb1=b1Seb1=3.120 tb2=b2Seb2=-2.163 tb3=b3Seb3=-4.064 tb4=b4Seb4=3.199 tb5=b5Seb5=2.336df= 6 R2=ESSTSS=yi-y2yi-y2=0.983 R2=1-1-R2n-1n-k=0.972 F4,6=87.794df = (4 , 6) 据此，可得该回归模型为：lny11.3131.856lnX22.589lnX30.91lnX40.963lnX5令0.1我们提出如下假设：H0：Bi0，lnYB1+B2lnX2+B3lnX3B4lnX4B5lnX5i lnyb1b2lnX2b3lnX3b4lnX4b5lnX5 t(bi) (6)在水平下，t检验的拒绝域为：，1.439和1.439，所以t（b1）、t（b2）、t（b3）、t（b4）、t（b5）均落在拒绝域中，拒绝原假设，即X1、X2、X3、X4、X4对于模型均有意义，但由于变量X2的系数符号显然是不符合经济意义的，也就表明在此模型中，可能存在自相关或者多重共线性。联合假设检验：H0：0F (4，6)在水平下，模型中的F值落在F检验的右侧拒绝域3.18，中，拒绝原假设，即0（二）对于模型：lny2.0161.189lnX20.42lnX30.365lnX40.56lnX5 RSSR=e2=y-y2=0.157对于模型：lny0.6150.471lnX20.66nX30.509lnX40.276lnX5 RSS1=e2=y-y2=0.014对于模型：lny11.3131.856lnX22.589lnX30.91lnX40.963lnX5RSS2=e2=y-y2=0.009由此可得：RSSUR=RSS1+RSS2=0.023提出原假设：H0：RSSR=RSSURF =13.98在=0.1水平下， F值落在F检验的拒绝域2.39，中，拒绝原假设，即该模型为结构不稳定模型。限于篇幅，我们选择离我们时间上比较近的一段数据来分析，同时可以更好的来对我们未来预期做出更好的预测，同样对于上半段数据的分析我们采用本段数据同样的方法。即我们最终选定模型为：lny11.3131.856lnX22.589lnX30.91lnX40.963lnX5五、模型自相关诊断在以下分析中，将选取第二段数据所形成的模型：lny11.3131.856lnX22.589lnX30.91lnX40.963lnX5相关计算数据参照于表4-5和表4-8。（一）图形法根据模型：lny11.3131.856lnX22.589lnX30.91lnX40.963lnX51、作对的散点图，所得结果如图1所示。2、作对t的散点图，所得结果如图2所示。图1 对的散点图图2 对t的散点图从图形中可以看出，是随机的，即不存在自相关。（二）杜宾瓦尔逊检验H0：是随机的d1.996在=0.05水平下，查D-W表得DL=0.444、DU=2.283，则4DU1.717、4DL3.556，所以d值落在4DU，DU的区域中，即该模型不存在自相关。综上所述，该模型是不存在自相关的。六、多重共线性诊断在以下分析中，将选取第二段数据所形成的模型：lny11.3131.856lnX22.589lnX30.91lnX40.963lnX5相关计算数据参照于表4-8和表4-9。（一）进行多重共线性的诊断1、lny11.3131.856lnX22.589lnX30.91lnX40.963lnX5 0.983 tb1=3.12 tb2=-2.163 tb3=-4.064 tb4=3.199 tb5=2.336由此可看出，该模型的拟合优度较大，虽然各参数的t检验值都较显著，但某些变量的符号显然不符合经济意义，既然不存在自相关，则该模型很可能是存在多重共线性。2、lnX2、lnX3、lnX4、lnX5之间的关联度分析如表6-1所示：表6-1 Correlations农林渔牧业总产值对数文盲率对数农村居民可支配收入对数政府对农业投资对数农林渔牧业总产值对数Pearson Correlation1-.967.997.991文盲率对数Pearson Correlation-.9671-.966-.962农村居民可支配收入对数Pearson Correlation.997-.9661.985政府对农业投资对数Pearson Correlation.991-.962.9851从上表中可以看出，该模型存在比较强烈的多重共线性。3、辅助回归针对模型：lny11.3131.856lnX22.589lnX30.91lnX40.963lnX5建立以lnX5为因变量， X2、X3、X4为自变量的辅助回归对数模型：lnx5=c1+c2lnx2+c3lnx3+c4lnx4+ei 运行统计分析软件SPSS，将表4-6中数据输入界面，进行回归分析所得结果如表6-2、表6-3和表6-4所示：6-2 Model SummaryModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate年份 1999 (Selected)1.998a.996.994.02647a. Predictors: (Constant), 政府对农业投资对数, 文盲率对数, 农村居民可支配收入对数6-3 ANOVAb,cModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression1.2133.404577.286.000aResidual.0057.001Total1.21810a. Predictors: (Constant), 政府对农业投资对数, 文盲率对数, 农村居民可支配收入对数b. Dependent Variable: 农林牧副渔增加值对数c. Selecting only cases for which 年