农民人均收入影响因素分析.docx

07信息 刘建梅 200710520135
农民人均收入和消费的分析
一、研究目的
三农问题事关国计民生，如何解决好三农问题也一直是困扰国家政府的一大难题。解决三农问题关键是提高农民收入，在国家政策的扶持下，我国农民人均纯收入不断提高，由1994年的1340.28元上升到2008年的4761元。与此同时我国农村居民的生活消费支出也由1994年的1150.42上升到2008年的3560.27元。但是在我国GDP快速增长、工业产品物价不断提高，农产品物价增长有限的情况下，我国城乡居民收入差距进一步拉大，农村居民在生活必需品包括食品、日用品、住房、医疗、教育等生活消费支出方面不断增大。满足农民的日常生活消费支出也是解决三农问题的最低要求。我国农村居民的消费水平是否得到提高？提高的幅度有多大？以及农民收入的提高与农民消费水平的上升的相关程度有多大？这是我分析的目的。
二、模型设定
影响居民消费的因素有很多，收入是影响消费水平的重要因素，应该被考虑进去，再考虑到各个地区人均收入以及人均生活消费支出的不同，选用了全国各地区平均人均收入和人均生活消费支出作为计量数据。宏观经济环境的变化，比如利率和汇率的变化、CPI的变化，都会影响农民的消费水平。因此农民的消费价格指数以及生产价格指数也应该加以考虑。因此，准备将“农村居民人均纯收入”、“农村居民消费价格指数”、“农产品生产价格指数”作为模型的解释变量。
消费模型可设定为

式中，Yt为农村居民人均消费支出，X2 t为农村人均居民纯收入，X3t 为每年的农产品生产价格指数， X4 t 为每年的农村居民消费价格指数。 ut为随机误差项。表1是从《中国统计年鉴》收集的中国农村居民1994——2008年的收入、消费、居民消费价格指数和生产价格指数数据。
表1    1994——2008年年度数据
obs
Y
X1
X2（%）
X3（%）
1994
1150.42
1340.28
139.9
123.4
1995
1310.36
1577.74
119.9
117.5
1996
1572.08
1926.07
104.2
107.9
1997
1617.15
2090.13
95.5
102.5
1998
1590.33
2161.98
94.5
99
1999
1577.42
2210.34
95.8
98.5
2000
1670.13
2253.42
99.1
99.9
2001
1741.09
2366.4
99.1
100.7
2002
1834
2475.63
99.7
99.2
2003
1943
2622.24
104.4
101.2
2004
2184.65
2936.4
113.1
103.9
2005
2555.4
3254.93
101.4
101.8
2006
2829.02
3587.04
101.2
101.5
2007
3223.85
4140.36
118.49
105.4
2008
3560.27
4761
122.94
107.7
Y 为1994——2008年15年间每年的农村居民人均消费支出
X1 为1994——2008年15年间每年的农村居民人均纯收入
X2为1994——2008年15年间每年的农产品生产价格指数
X3 为1994——2008年15年间每年的农村居民消费价格指数
三、模型的估计与调整
回归结果

ˆ
Y=-1707.948 + 0.812774X  - 9.513762X  + 24.85058X
   (416.1053)  (0.024144)   (3.619768)   (6.853163)
t =（-4.104606）（33.66408） (-2.628279)  (3.626148)
   R2 =0.995496  R2=0.994268   F=810.430   df=11
四、模型检验
1、经济意义检验
模型估计结果说明，在假定其它变量不变的情况下，当年农村居民人均纯收入每增加1元，农村居民每人平均生活消费支出就会增长0.812774元;在假定其他变量不变的情况下，当年农产品生产价格指数每增长1个百分点，农村居民生活每人平均生活消费支出就会减少9.513762元，这与经济理论和经验判断不一致，出现反号现象，模型可能存在多重共线性；在假定其他变量不变的情况下，当年农村居民消费价格指数每增长1个百分点，农村居民每人平均生活消费支出就会增加24.85058元。这与理论分析和经验判断相一致。
计算各解释变量的相关系数，选择X2、X3、X4,得相关系数矩阵。

   由相关系数矩阵可以看出，解释变量X3和X4相互之间的相关系数较高，证实纯在严重的多重共线性。
三、消除多重共线性
采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题。分别作Y对X2、X3、X4、的一元回归，结果如表2所示：
表2 一元回归结果
  变量
      X2
     X3
     X4
参数估计量
0.748110
7.110849
-21.72171
t统计量
31.63543
0.471889
-0.806220
   R2
0.987177
0.016841
0.047618
     R2
0.986191
-0.058787
-0.025642
   其中加入X2的方程最大，以X2为基础，顺次加入其它变量逐步回归，结果如表3所示。

表3加入新变量的回归结果
变量
变量
     X2
      X3
     X4
  R2
X2、X3
t-Statistic
0.744990
(34.36824)
2.977333
(1.887384)

0.990112
X2、X4
t-Statistic
0.765079
（39.32736）

7.709552
(2.997637)
0.991446
经比较，加入X4的方程 =0.991446，改进最大，而且各参数的t检验显著，选择保留X4。加入X3后虽然有较小改进，但是解释变量X3的t检验不显著，这说明X3存在多重共线性，应予以剔除。最后修正严重多重共线性影响的回归结果如表4所示：

 ˆ
Y = -808.1498 + 0.765079X  + 7.709552X
t = （-2.797089）（39.32736） （2.997637）
  R2=0.992668   2
0.991446
R
=
F=812.286  DW=1.256965
（1）经济意义检验
这说明，在其他因素不变的情况下，当农村居民人均纯收入每增加1元，农村居民人均生活消费增加0.765079元。在其他因素不变的情况下，当农村居民消费价格指数每增加1个百分比，农村居民人均生活消费增加7.709552元。这与理论分析和经验判断相一致。
（2）统计推断检验
1）拟合优度：由表6中数据可以得到：R2 =0.992668，修正的可绝系数 2
0.991446
R
=
这说明模型对样本的拟合很好。
2）F检验：针对ta/2定显著性水平0.05
a
=
，在F分布表中查出自由度为k-1=2和n-k=12的临界值F （2，12）=3.89。由表4中得到F=812.286，由于F=812.286 > F (2,12)=3.89,应拒绝原假设H0: b2=b4=0，说明回归方程显著，即“农村居民平均纯收入”、“农村居民消费价格指数”等变量联合起来确实对“农村居民平均生活消费支出”有显著影响。
3）t检验：分别针对b j=0( j=0,2,4)给定显著性水平a =0.05，查t分布表得自由度为n-k=12的临界值ta/2 （n-k）=2.179。由表4中数据可得，与b0 、b2 、b4对应的t统计量分别为（-2.797089）、（39.32736）、（2.997637），其绝对值均大于ta/2（n-k）=2.179，这说明分别都应拒绝b j=0( j=0,2,4)，也就是说，当在其他解释变量不变的情况下，解释变量“农村居民人均纯收入”（X2）、“农村居民消费价格指数”(X4)分别对被解释变量“农村居民人均生活消费支出”Y都有显著影响。
 4）自相关的检验给定显著性水平a =0.05查DW表，当n=15，k=3时，得下限临界值d =0.814,上限临界值d =1.750,因为DW统计量为1.257小于4-d =3.186,根据判定区域知不存在自相关。
5）异方差的检验
利用Eviews5.0，异方差的White检验结果如表5所示。
表5

由表7中可以看出，nR2 =10.17763，由White检验知，在a =0.05下，查分布表，得临界值c20.05（5）=11.0705，比较计算的 统计量与临界值，因为nR2 =10.17763 < c20.05（5）=11.0705,所以应接受原假设，模型不存在异方差。所以，本研究模型估计的最终结果为:
^
Y = -808.1498 + 0.765079X  + 7.709552X
t = （-2.797089）（39.32736） （2.997637）
  R2=0.992668   2
0.991446
R
=
F=812.286  DW=1.256965