农村居民收入影响因素分析Word文档下载推荐.docx
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模型设定:
(未包含农村外因素)
通过我们查阅资料,大多数研究影响农民收入因素的分析中,是把这些单个因素和农民的收入作简单线性回归。
因而,我们将农村内影响农村居民收入的模型设定为以下简单的线性的三元方程:
Y=C+C1*X1+C2*X2+C3*X3+U
根据这三个方面,通过查找中国统计年鉴,我们得到如下的统计资:
年份
农村居民人均收入(Y)
国家财政用于农业的支出(X1)
农业各税(X2)
农产品收购价格指数(X3)
1980
191.3
149.95
27.67
107.1
1981
201.6
110.21
28.35
105.9
1982
240.4
120.49
29.38
102.2
1983
296.4
132.87
32.96
104.4
1984
356.3
141.29
34.84
104
1985
397.6
153.62
42.05
108.6
1986
423.8
184.2
44.52
106.4
1987
462.6
195.72
50.81
112
1988
544.9
214.07
73.69
123
1989
601.5
265.94
84.94
115
1990
686.3
307.84
87.86
97.4
1991
708.6
347.57
90.65
98
1992
784
376.02
119.17
103.4
1993
921.6
440.45
125.74
113.4
1994
1221.0
532.98
231.49
139.9
1995
1577.7
574.93
278.09
119.9
1996
1926.1
700.43
369.46
104.2
1997
2090.1
766.39
397.48
95.5
1998
2162
1154.76
398.8
92
1999
2210.3
1085.75
423.5
87.8
2000
2253.4
1231.54
465.31
96.4
2001
2366.4
1335.46
481.7
98.3
资料来源:
中国统计年鉴2002
Y:
农村居民人均收入(单位:
元)
X1:
国家财政用于农业的支出(单位:
亿元)
X2:
农业各税(单位:
X3:
农产品收购价格指数(单位:
%)
(注:
价格指数以上年为基准,即上一年的价格指数=100)
三、模型的参数估计
得到如上的统计数据后,我们用EWIEWS软件对模型进行回归并得到模型的参数估计值。
如下:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
10/19/04Time:
11:
06
Sample:
19802001
Includedobservations:
22
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
233.8541
201.9679
1.157878
0.2620
X1
0.005803
0.197401
0.029397
0.9769
X2
4.675530
0.457780
10.21350
0.0000
X3
-0.382730
1.773267
-0.215833
0.8315
R-squared
0.990493
Meandependentvar
1028.768
AdjustedR-squared
0.988908
S.D.dependentvar
787.2660
S.E.ofregression
82.91315
Akaikeinfocriterion
11.83643
Sumsquaredresid
123742.6
Schwarzcriterion
12.03480
Loglikelihood
-126.2007
F-statistic
625.0942
Durbin-Watsonstat
0.958254
Prob(F-statistic)
0.000000
表1
图1
所以模型的形式为:
Y=233.8541+0.005803X1+4.67553X2-0.38273X3+U
四、检验分析
1、经济意义检验
从上表可以看出,X1的符号与经济意义是相符合的,从X2与X3的符号来看,似乎与经济意义相悖,但可能事实上并非如此,从物价指数X3来说,70年代以来,在各种价格的变动中,农民实际上是受损者,而不是受益者。
因为农产品的价格上涨可能远比不上其他商品的上涨幅度,而这些商品又是农民生产生活所必须的,所以物价很可能是影响农民收入的一个重要因素。
而我们在看第二个解释变量X2,农业的各种税收,其系数的符号与经济意义明显相悖,所以我们把X2排除在模型之外
2、计量经济学推断检验
(1)、多重共线性检验
由表1可以看出:
F=625.0942>
F(3,18)=3.16(显著性水平=0.05),且可决系数R=0.990493,表明模型从整体上看被解释变量与解释变量之间有显著的线形关系。
但X1,X3的T检验值都非常小(<
2),说明X1,X3对Y的影响不显著,这说明解释变量间可能存在多重共线性。
我们用EVIEWS计算解释变量之间的简单相关系数得到:
表2
由表2我们可以看出:
X1与X2之间存在高度的线性关系,相关系数高达0.97。
由于X2违背经济原理,可能是由于X2的引入引起了共线性,我们把X2排除后得到下面的经济模型
Y=C+C1*X1+C3*X3+U
做回归得如下参数估计:
10/26/04Time:
16:
38
-317.7282
493.7842
-0.643456
0.5276
1.956851
0.126259
15.49867
3.868425
4.373529
0.884509
0.3875
0.935395
0.928594
210.3718
13.66175
840869.2
13.81053
-147.2793
137.5474
0.902709
表3
从表3可以看出,排除变量X2后,虽然可决系数的值有所降低,但X3的系数符合了经济意义,但X3的T值仍然很小(=0.884509),我们对X1和X3做逐步回归:
10/30/04Time:
14:
20
114.4735
70.73879
1.618256
0.1213
1.911572
0.114787
16.65324
0.932735
0.929372
209.2240
13.61120
875493.4
13.71038
-147.7232
277.3304
0.765503
表4
由表3和表4可以看出,引如变量X3使得X1和C的T值都变小了,而且可决系数的值也有稍微下降,所以,我们认为X3对模型的影响不大,可以舍去。
得如下经济模型:
Y=C+C1X1+U
(2)、自相关检验
DW检验:
由表4的DW=0.765503,在显著性水平=0.05下,查DW表,n=21,k=1,得到dl=1.221,dv=1.420,由于DW=0.765503<
dl.。
所以根据判定定理得到,随机误差项存在正的一阶自相关。
.自相关的修正:
由于DW=0.765503,所以估计一阶自相关系数ρ=0.61725。
所以:
GENRDY=Y-0.765503*(-1)Y
DX1=X1-0.765503*(-1)X1
用OLS法估计其参数得:
DY
54
Sample(adjusted):
19812001
21afteradjustingendpoints
125.6701
52.64465
2.387139
0.0275
DX1
1.551101
0.180809
8.578655
0.794802
472.9573
0.784002
331.8368
154.2232
13.00507
451911.3
13.10455
-134.5533
73.59332
1.577062
表5
从输出的结果看,DW=1.57706,所以dv<
DW<
4-dv,所以,经过修正后的DW有所提高,落在了中间区域,已不存在自相关。
经济模型得到改善。
(3)异方差检验
ARCH检验:
ARCHTest:
F-statistic
6.951963
Probability
0.006716
Obs*R-squared
8.834111
0.012070
TestEquation:
RESID^2
15:
21
19832001
19afteradjustingendpoints
7726.776
7798.640
0.990785
0.3365
RESID^2(-1)
0.742949
0.250866
2.961537
0.0092
RESID^2(-2)
-0.088557
0.249725
-0.354619
0.7275
0.464953
23093.71
0.398072
35150.23
27270.96
23.40897
1.19E+10
23.55809
-219.3852
1.998523
表6
从表6看到,Obs*R-squared=8.83411,表明随机误差项存在异方差。
异方差的修正:
用对数变换法做OLS回归得到:
LY
36
0.789427
0.288863
2.732875
0.0128
LX1
0.997454
0.048951
20.37655
0.954045
6.619998
0.951747
0.844730
0.185559
-0.444383
0.688641
-0.345197
6.888213
415.2038
0.602275
表7
通过异方差的修正后,可决系数仍然比较高,而且各项系数都通过了T检验,
因此,农村内的影响因素模型基本设定为
Y=0.789427+0.997454X1+U
(4)加入农村人口变量(农村外因数)
我们加入农村外影响农民收入的因素,即农村产业结构变化,农村城市化过程中引起的劳动力人数的变化X4,X4是指的农村中主要依靠农、林、牧、渔业为主要收入的农村人口数量.(单位:
万人)
国家财政对农业的支出X1
农村从业人数
X4
29808.40
30677.60
31152.70
31645.10
31685.00
30351.50
30467.90
30870.00
31455.70
32440.50
33336.40
34186.30
34037.00
33258.20
32690.30
547.93
32334.50
32260.40
32434.90
32626.40
32911.80
32797.50
32451.00
表8
对X1,X4做回归得:
12/21/04Time:
18:
58
-797.1616
1419.879
-0.561429
0.5811
1.869923
0.134226
13.93120
0.029105
0.045111
0.645190
0.5265
0.931160
0.923914
217.1574
13.72525
895989.6
13.87402
-147.9777
128.5012
0.765221
P
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