农村居民家庭人均纯收入影响因素分析

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1、《农村居民家庭人均纯收入影响因素分析》班级：商学院姓名：学号：指导教师：完成时间：年月日农村居民家庭人均纯收入影响因素分析摘要：随着我国工业化与城市化建设的发展，农村问题越来越凸显，留守问题、看病问题、养老问题等，农民收入问题亦是国家各界人士十分关注的问题。本文旨在用计量经济学方法简单分析农村居民家庭人均纯收入的影响因素。关键字：农村居民家庭人均纯收入财政年度支农支出农业机械总动力农作物播种总面积乡村就业人数乡村人口数第一产业总产值正文：一、引言国家“十二五”规划第六章拓宽农民增收渠道中明确提出：加大引导和扶持力度，提高农民职业技能和创收能力，千方百计拓宽农民增收渠道，促进农民收入持续较快

2、增长。同时“十二五”规划中明确提出以下几点：1、稳定粮食播种面积、优化品种结构、提高单产和品质。2、健全农业补贴制度，坚持对种粮农民实行直接补贴，继续实行良种补贴和农机具购置补贴，完善农资综合补贴动态调整机制。3、推进农业技术集成化、劳动过程机械化、生产经营信息化。结合这几方面，本文从第一产业总产值、财政年度支农支出、农业机械总动力等几个方面分析其对农村居民家庭人均纯收入的影响。二、预设模型令农村居民家庭人均纯收入Y（元）为被解释变量，农作物播种总面积X1（千公顷）、乡村就业人数X2（万人）、乡村人口数X3（万人）、第一产业总产值X4（亿元）、财政年度支农支出X5（亿元）农业机械总动力X6

3、(万千瓦)为解释变量，据此建立回归模型。三、数据搜集从中国统计年鉴得到如下数据：年度农村居民家庭人均纯收入Y（元）农作物播种总面积X1（千公顷）乡村就业人数X2（万人）乡村人口数X3（万人）第一产业总产值X4（亿元）财政年度支农支出X5（亿元）农业机械总动力X6(万千瓦)1990686.3148362.347708841385062221.7628707.71991708.6149585.848026846205342.2243.5529388.61992784149007.148291849965866.6269.0430308.41993921.6147740.748546853446

4、963.763323.4231816.619941221148240.648802856819572.695399.733802.519951577.7149879.3490258594712135.81430.2236118.0519961926.1152380.6490288508514015.39510.0738546.919972090.1153969.2490398417714441.89560.7742015.619982162155705.7490218315314817.63626.0245207.7119992210.3156372.8489828203814770.03

5、677.4648996.1220002253.4156299.8489348083714944.72766.8952573.6120012366.4155707.9486747956315781.27917.9655172.120022475.6154635.5481217824116537.021102.757929.8520032622.215241547506768511134.8617381.7260386.5420042936.4153552.5469717570521412.731693.7964027.9120053254.9155487.746258745442242017

6、92.468397.85200635871521494534673160240402161.3572522.120074140.4153463.94436871496286273404.776589.620084760.6156265.74346170399337024544.0182190.420095153.2158613.54250668938352266720.4187496.120105919160674.8414186711340533.68129.5892410.4四、建立模型1、散点图分析2、单因素或多变量间关系分析由散点图分析和变量间关系分析可以看出被解释变量农村居民家庭

7、人均纯收入Y（元）与解释变量农作物播种总面积X1、乡村就业人数X2、乡村人口数X3、第一产业总产值X4、财政年度支农支出X5、农业机械总动力X6呈线性关系，因此该回归模型设为：Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+μ3、模型预模拟用Eviews做OLS回归分析得：Y=-6067.355+0.02029X1-0.08082X2+0.07165X3+0.09355X4+0.002962X5+0