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时间:2018-09-18
《农民人均消费支出的影响因素分析》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、农民人均消费支出的影响因素分析引言中国是一个农业大国,农业经济在国民经济中占有十分重要的地位。要想实现中国的全民小康,农民必然是一个重要方面。改革开放以来,中国的城市化进程大幅迈进,这也大大的提高了中国农业生产的水平,农民的人均纯收入也不断提高,与此同时我国农民的生活消费支出也有大幅提升。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
2、的提高与农民消费水平的上升的相关程度有多大?对此我们建立模型来研究分析我国农民的消费水平的影响因素。一、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;再者,农民的消费支出主要集中在生活消费支出和生产费用支出。因此农民的消费价格指数以及生产资料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”、“农业生产资料价格指数”作为模型的解释变量,被解释变量当然就是农民的人均消费。消费模型可设定为式中,为农村居民人均消费支出,为农村人均居民纯收入,为每年的农业生产资料价格指数,为每年的农村居民消费价格指数,为随机误差项。表1是从《中国统计
3、年鉴》收集的中国农村居民1994——2010年的收入、消费、居民消费价格指数和农产品生产价格指数数据。表1 1994——2008年年度数据YX1tX2t(%)X3t(%)19941150.421340.28139.9123.419951310.361577.74119.9117.519961572.081926.07104.2107.919971617.152090.1395.5102.519981590.332161.9894.59919991577.422210.3495.898.520001670.132253.4299.199.920011741.092366.499.1100.7
4、200218342475.6399.799.2200319432622.24104.4101.220042184.652936.4113.1103.920052555.43254.93101.4101.820062829.023587.04101.2101.520073223.854140.36118.49105.420083560.274761122.94107.720093993.005153.0097.599.720104382.005919.00110.9103.6其中:Y为1994——2010年17年间每年的农村居民人均消费支出X1t为1994——2010年17年间每年的农村居民人均
5、纯收入X2t为1994——2010年17年间每年的农业生产资料价格指数X3t为1994——2010年17年间每年的农村居民消费价格指数二、模型的估计与调整先做y对x1,x2,x3做回归,得回归结果DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:11/26/12Time:15:54Sample:19942010Includedobservations:17VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-1269.886426.4273-2.9779670.0107X10.7747990.01688845.87944
6、0.0000X2-6.7943243.654804-1.8590120.0858X318.794776.9789462.6930660.0184R-squared0.996084Meandependentvar2278.481AdjustedR-squared0.995180S.D.dependentvar980.1092S.E.ofregression68.04465Akaikeinfocriterion11.48053Sumsquaredresid60190.96Schwarzcriterion11.67658Loglikelihood-93.58450F-statistic1102.18
7、8Durbin-Watsonstat1.566965Prob(F-statistic)0.000000由结果可以读出:Y=-1269.886344+0.7747991113*X1-6.794324029*X2+18.79476505*X3S(bi)=(426.4273)(0.016888)(3.654804)(6.978946)T(bi)=(-2.977967)(45.87944)(-1.8590
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