农村居民消费支出的影响因素分析Word格式.docx

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转移性收入

北京

9254.77

8229.19

1816.84

1339.88

1876.38

天津

4936.73

5261.97

3895.19

368.41

549.29

河北

3844.92

2653.42

2729.80

182.45

392.31

山西

3663.86

2108.60

2028.46

214.17

385.01

内蒙古

4460.83

1036.78

3669.93

164.26

658.61

辽宁

4489.50

2649.97

3486.14

234.15

537.67

吉林

4147.36

1072.14

4085.92

377.45

701.93

黑龙江

4391.17

1241.59

3941.65

344.10

683.39

上海

10210.46

9605.73

589.74

970.25

2812.24

江苏

6542.87

4896.39

3215.02

398.94

607.89

浙江

8928.89

5822.48

4307.13

525.38

647.57

安徽

4013.31

2203.94

2626.42

141.95

312.86

福建

5498.33

3094.60

3558.44

245.10

528.71

江西

3911.61

2394.62

2919.42

100.21

374.31

山东

4807.18

2958.06

3456.89

238.29

337.04

河南

3682.21

1943.86

3240.43

59.29

280.14

湖北

4090.78

2186.11

3234.94

106.92

304.30

湖南

4310.37

2655.59

2463.90

101.58

400.89

广东

5515.58

4799.52

2203.74

401.15

485.85

广西

3455.29

1707.18

2510.15

33.78

292.30

海南

3446.24

1261.86

3563.31

107.77

342.43

重庆

3624.62

2335.23

2323.51

90.50

527.41

四川

3897.53

2248.18

2263.34

144.01

431.36

贵州

2852.48

1303.85

1706.33

117.19

344.56

云南

3398.33

930.00

2510.12

176.84

335.07

西藏

2666.92

1108.84

2308.78

169.12

551.97

陕西

3793.80

1734.48

1882.21

97.02

391.27

甘肃

2941.99

1199.45

1855.99

39.87

329.34

青海

3774.50

1269.81

1973.12

120.68

499.07

宁夏

4013.17

1788.28

2421.50

98.66

366.45

新疆

3457.88

556.26

3649.98

126.53

309.91

四模型的初步建立

运用EViews3.1软件，分别作出被解释变量Y与各变量间的散点图：

由被解释变量Y与各变量建的散点图观察可知Y并不是与每个解释变量间都呈明显的线性关系。

运用EViews3.1软件对表1中的数据进行OLS回归分析：

做Y与X1、X2、X3、X4的回归，结果如下：

可得到回归结果：

Ŷ=1082.450+0.577x1+0.436x2+0.952x3+0.832x4

（2.2582）（6.0188）（3.1791）（1.0206）（1.8163）

R²

=0.920132-R2=0.9078D.W.=1.574254F=74.88404

（一）经济学意义检验

从经济学意义上来说，农村居民各地区生活消费支出y与工资性收入X1、家庭经营纯收入X2、财产性收入X3、转移性收入x4之间成正相关。

而回归求得的函数关系符号为正，符合经济学意义检验。

（二）统计检验

由回归结果表明，-R2和调整-R2的值都接近于1，表明模型的拟合优度较好。

在α=0.05的显著性水平下，自由度n-k-1=26的t统计量的临界值为tα/2（26）=2.056，x1、x2的t值大于该临界值，所以x1、x2在95%的水平下影响显著，通过了变量显著性检验。

F统计量的临界值为F0.05（4，26）=2.74，F大于该临界值，所以模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。

（三）计量经济学检验

用逐步回归法进行多重共线性检验

x1、x2、x3、x4的相关系数表如下：

由表中数据可知x1与x4、x1与x3、x3与x4存在高度相关性。

1、多重共线性检验，

以Y为被解释变量逐个引入被解释变量，逐步回归，分别得到：

（1）做Y与X1的回归，结果如下：

Ŷ=2416.205+0.7966x1R²

=0.8618

（11.9064）（13.4470）

（2）做Y与X2的回归，结果如下：

Ŷ=5087.465-0.8185x2R²

=0.0074

（4.4603）（-0.4636）

（3）作y与x3的回归，结果如下:

Ŷ=3100.545+5.8585x3R²

=0.7777

（14.4341）（10.0737）

（4）作y与x4的回归，结果如下:

Ŷ=2928.401+2.9119x4R²

=0.6544

（9.8766）（7.4100）

比较R²

知变量X1所在方程的拟合优度最好，因此在X1的基础上再逐步引入X2，X3，X4进行回归，根据R²

得到最佳双变量

（5）作Y与X1、X2的回归，结果如下:

=0.8859F=108.6850

（6）作Y与X1、X3的回归，结果如下:

=0.8886F=111.7291

（7）作Y与X1、X4的回归，结果如下:

=0.8741F=97.1821

由（5）（6）（7）中的-R2判断可知x1与x3的拟合优度最好。

在初始模型中引入x3后，-R2由0.8618增加到0.8886，则模型拟合优度提高到了，且参数符号合理，x1、x3变量通过t检验与f检验。

（8）做Y与X1、X3、X2的回归，结果如下：

=0.9099F=90.9979

（9）做Y与X1、X3、X4的回归，结果如下：

=0.8891F=72.1441

由（8）（9）中的R²

和F判断可知X1、X3、X2的拟合度更好。

再和（6）比较，引入X2后拟合度R²

由0.8886上升到0.9099，F由111.7291下降到90.9979，但prob值太大，所以不应该引入x2。

再引入x4后，拟合度虽有所提高，但x4没通过t检验，所以不应该引入x4.

综上分析，最终Y=f（x1,x3）为最优，拟合结果如下：

y=2520.956+0.5598x1+2.1352x3

2、异方差性检验

E2与x1的散点图如下：

E2与x3的散点图如下：

下面进行White检验

可知obs*R-squared8.508930Probability0.130329

P=0.1303>

0.05，所以确定不存在异方差性。

所以最后选定模型为：

（3）序列相关检验：

采用LM检验法，结果如下：

分析可知：

nR2的伴随概率为0.1880，一定大于α，因此不拒绝样本的序列不相关的假设，即模型不存在一阶不相关，不存在序列相关性。

五、模型的确定

通过以上检验，最终确定模型为：

六、结论

农村居民消费总支出受工资性收入、财产性收入的影响较大，而其中财产性收入影响最大。

因为财产性收入在一定程度代表了家庭的财富状况，而工资性收入作为流动性收益，是第二大影响因素，工资的多少直接影响了消费支出。

所以，要想增加农村居民的消费总支出得从根本上增加农村居民的财富，而增加工资是最直接有效的方式，财产性收入归根结底也是工资性收入的增加。

而获得好的教育是创造财富的源泉，所以说，政府可以适当刺激农村经济发展的政策，加大对农村企业的投资，从而可以刺激消费支出。