计量经济学综合案例1我国农民收入影响因素的回归分析.pdf
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1、综合案例 1 我国农民收入影响因素的回归分析 自改革开放以来,虽然中国经济平均增长速度为9.5%,但二元经济结构给经济发展带来的问题仍然很突出。农村人口占了中国总人口的70%多,农业产业结构不合理,经济不发达,以及农民收入增长缓慢等问题势必成为我国经济持续稳定增长的障碍。正确有效地解决好“三农”问题是中国经济走出困境,实现长期稳定增长的关键。其中,农民收入增长是核心,也是解决“三农”问题的关键。本文力图应用适当的多元线性回归模型,对有关农民收入的历史数据和现状进行分析,寻找其根源,探讨影响农民收入的主要因素,并在此基础上对如何增加农民收入提出相应的政策建议。农民收入水平的度量,通常采用人均纯收
2、入指标。影响农民收入增长的因素是多方面的,既有结构性矛盾因素,又有体制性障碍因素。但可以归纳为以下几个方面:一是农产品收购价格水平。目前农业收入仍是中西部地区农民收入的主要来源。二是农业剩余劳动力转移水平。中国的农业目前仍以农户分散经营为主,农业比较效益低,尽快地把农业剩余劳动力转移出去是有效改善农民收入状况的重要因素。三是城市化、工业化水平。中国多数地区城市化、工业化水平落后于世界平均水平,这种状况极大地影响了农民收入的增长。四是农业产业结构状况。农林牧渔业对农民收入增长贡献率是不同的。随着我国“入世”后农产品市场的开放和人民生活水平的提高、农产品需求市场的改变,农业结构状况直接影响着农民收
3、入的增长。五是农业投入水平。农民收入与财政农业支出、农村集体投入、农户个人投入以及信贷投入都有显著的正相关关系。农业投入是农民收入增长的重要保证。但考虑到农业投入主体的多元性,既有国家、集体和农户的投入,又有银行、企业和外资的投入,考虑到复杂性和可行性,所以对农业投入与农民收入,本文暂不作讨论。因此,以全国为例,把农民收入与各影响因素关系进行线性回归分析,并建立数学模型。一、计量经济模型分析(一)、数据搜集 根据以上分析,我们在影响农民收入因素中引入 7 个解释变量。即:2x-财政用于农业的支出的比重,3x-第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重,4x-非农村人口比重,5x-乡村从业人员占
4、农村人口的比重,6x-农业总产值占农林牧总产值的比重,7x-农作物播种面积,8x农村用电量。y x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 年份 78 年可比价 比重%比重 比重 千公顷 亿千瓦时 1986 133.60 13.43 29.50 17.92 36.01 79.99 150104.07 253.10 1987 137.63 12.20 31.30 19.39 38.62 75.63 146379.53 320.80 1988 147.86 7.66 37.60 23.71 45.90 69.25 143625.87 508.90 1989 196.76 9.42 39.90 26.
5、21 49.23 62.75 146553.93 790.50 1990 220.53 9.98 39.90 26.41 49.93 64.66 148362.27 844.50 1991 223.25 10.26 40.30 26.94 50.92 63.09 149585.80 963.20 1992 233.19 10.05 41.50 27.46 51.53 61.51 149007.10 1106.90 1993 265.67 9.49 43.60 27.99 51.86 60.07 147740.70 1244.90 1994 335.16 9.20 45.70 28.51 52.
6、12 58.22 148240.60 1473.90 1995 411.29 8.43 47.80 29.04 52.41 58.43 149879.30 1655.70 1996 460.68 8.82 49.50 30.48 53.23 60.57 152380.60 1812.70 1997 477.96 8.30 50.10 31.91 54.93 58.23 153969.20 1980.10 1998 474.02 10.69 50.20 33.35 55.84 58.03 155705.70 2042.20 1999 466.80 8.23 49.90 34.78 57.16 5
7、7.53 156372.81 2173.45 2000 466.16 7.75 50.00 36.22 59.33 55.68 156299.85 2421.30 2001 469.80 7.71 50.00 37.66 60.62 55.24 155707.86 2610.78 2002 468.95 7.17 50.00 39.09 62.02 54.51 154635.51 2993.40 2003 476.24 7.12 50.90 40.53 63.72 50.08 152414.96 3432.92 2004 499.39 9.67 53.10 41.76 65.64 50.05
8、153552.55 3933.03 2005 521.20 7.22 55.20 42.99 67.59 49.72 155487.73 4375.70 资料来源中国统计年鉴 2006。(二)、计量经济学模型建立 我们设定模型为下面所示的形式:122334455667788ttYXXXXXXXu 利用 Eviews软件进行最小二乘估计,估计结果如下表所示:Dependent Variable:Y Method:Least Squares Date:06/08/07 Time:21:51 Sample:1986 2004 Included observations:19 Variable Coe
9、fficient Std.Error t-Statistic Prob.C-1102.373 375.8283-2.933184 0.0136 X2-6.635393 3.781349-1.754769 0.1071 X3 18.22942 2.066617 8.820899 0.0000 X4 2.430039 8.370337 0.290316 0.7770 X5-16.23737 5.894109-2.754847 0.0187 X6-2.155208 2.770834-0.777819 0.4531 X7 0.009962 0.002328 4.278810 0.0013 X8 0.0
10、63389 0.021276 2.979348 0.0125 R-squared 0.995823 Mean dependent var 345.5232 Adjusted R-squared 0.993165 S.D.dependent var 139.7117 S.E.of regression 11.55028 Akaike info criterion 8.026857 Sum squared resid 1467.498 Schwarz criterion 8.424516 Log likelihood-68.25514 F-statistic 374.6600 Durbin-Wat
11、son stat 1.993270 Prob(F-statistic)0.000000 表 1 最小二乘估计结果 回归分析报告为:23456782-1102.373-6.6354X+18.2294X+2.4300X-16.2374X-2.1552X+0.0100X+0.0634X375.833.78132.066618.370345.89412.77080.002330.02128 -2.9331.7558.820900.203162.7550.7784.278812.97930.99582iYSEtR230.993165191.99327374.66RDfDWF二、计量经济学检验(一)、多重
12、共线性的检验及修正、检验多重共线性(a)、直观法 从“表 1 最小二乘估计结果”中可以看出,虽然模型的整体拟合的很好,但是 x4 x6的 t统计量并不显著,所以可能存在多重共线性。(b)、相关系数矩阵 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X2 1.000000-0.717662-0.695257-0.731326 0.737028-0.332435-0.594699 X3-0.717662 1.000000 0.922286 0.935992-0.945701 0.742251 0.883804 X4-0.695257 0.922286 1.000000 0.986050-0.93775
13、1 0.753928 0.974675 X5-0.731326 0.935992 0.986050 1.000000-0.974750 0.687439 0.940436 X6 0.737028-0.945701-0.937751-0.974750 1.000000-0.603539-0.887428 X7-0.332435 0.742251 0.753928 0.687439-0.603539 1.000000 0.742781 X8-0.594699 0.883804 0.974675 0.940436-0.887428 0.742781 1.000000 表 2 相关系数矩阵 从“表 2
14、 相关系数矩阵”中可以看出,个个解释变量之间的相关程度较高,所以应该存在多重共线性。、多重共线性的修正逐步迭代法 A、一元回归 Dependent Variable:Y Method:Least Squares Date:06/08/07 Time:21:52 Sample:1986 2004 Included observations:19 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.C 820.3133 151.8712 5.401374 0.0000 X2-51.37836 16.18923-3.173614 0.0056 R-squa
15、red 0.372041 Mean dependent var 345.5232 Adjusted R-squared 0.335102 S.D.dependent var 139.7117 S.E.of regression 113.9227 Akaike info criterion 12.40822 Sum squared resid 220632.4 Schwarz criterion 12.50763 Log likelihood-115.8781 F-statistic 10.07183 Durbin-Watson stat 0.644400 Prob(F-statistic)0.
16、005554 表 3 y 对 x2 的回归结果 Dependent Variable:Y Method:Least Squares Date:06/08/07 Time:21:52 Sample:1986 2004 Included observations:19 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.C-525.8891 64.11333-8.202492 0.0000 X3 19.46031 1.416043 13.74274 0.0000 R-squared 0.917421 Mean dependent var 345.5232
17、 Adjusted R-squared 0.912563 S.D.dependent var 139.7117 S.E.of regression 41.31236 Akaike info criterion 10.37950 Sum squared resid 29014.09 Schwarz criterion 10.47892 Log likelihood-96.60526 F-statistic 188.8628 Durbin-Watson stat 0.598139 Prob(F-statistic)0.000000 表 4 y 对 x3 的回归结果 Dependent Variab
18、le:Y Method:Least Squares Date:06/08/07 Time:21:52 Sample:1986 2004 Included observations:19 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.C-223.1905 69.92322-3.191937 0.0053 X4 18.65086 2.242240 8.317956 0.0000 R-squared 0.802758 Mean dependent var 345.5232 Adjusted R-squared 0.791155 S.D.depende
19、nt var 139.7117 S.E.of regression 63.84760 Akaike info criterion 11.25018 Sum squared resid 69300.77 Schwarz criterion 11.34959 Log likelihood-104.8767 F-statistic 69.18839 Durbin-Watson stat 0.282182 Prob(F-statistic)0.000000 表 5 y 对 x4 的回归结果 Dependent Variable:Y Method:Least Squares Date:06/08/07
20、Time:21:52 Sample:1986 2004 Included observations:19 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.C-494.1440 118.1449-4.182526 0.0006 X5 15.77978 2.198711 7.176832 0.0000 R-squared 0.751850 Mean dependent var 345.5232 Adjusted R-squared 0.737253 S.D.dependent var 139.7117 S.E.of regression 71.614
21、63 Akaike info criterion 11.47978 Sum squared resid 87187.14 Schwarz criterion 11.57919 Log likelihood-107.0579 F-statistic 51.50691 Durbin-Watson stat 0.318959 Prob(F-statistic)0.000002 表 6 y 对 x5 的回归结果 Dependent Variable:Y Method:Least Squares Date:06/08/07 Time:21:52 Sample:1986 2004 Included obs
22、ervations:19 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.C 1288.009 143.8088 8.956395 0.0000 X6-15.52398 2.351180-6.602635 0.0000 R-squared 0.719448 Mean dependent var 345.5232 Adjusted R-squared 0.702945 S.D.dependent var 139.7117 S.E.of regression 76.14674 Akaike info criterion 11.60250 Sum sq
23、uared resid 98571.54 Schwarz criterion 11.70192 Log likelihood-108.2238 F-statistic 43.59479 Durbin-Watson stat 0.395893 Prob(F-statistic)0.000004 表 7 y 对 x6 的回归结果 Dependent Variable:Y Method:Least Squares Date:06/08/07 Time:21:52 Sample:1986 2004 Included observations:19 Variable Coefficient Std.Er
24、ror t-Statistic Prob.C-4417.766 681.1678-6.485577 0.0000 X7 0.031528 0.004507 6.994943 0.0000 R-squared 0.742148 Mean dependent var 345.5232 Adjusted R-squared 0.726980 S.D.dependent var 139.7117 S.E.of regression 73.00119 Akaike info criterion 11.51813 Sum squared resid 90595.96 Schwarz criterion 1
25、1.61754 Log likelihood-107.4222 F-statistic 48.92923 Durbin-Watson stat 0.572651 Prob(F-statistic)0.000002 表 8 y 对 x7 的回归结果 Dependent Variable:Y Method:Least Squares Date:06/08/07 Time:21:52 Sample:1986 2004 Included observations:19 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.C 140.1625 28.96616
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