我国农民收入影响因素的计量经济学模型构建同名13797文档格式.docx
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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
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:
09/21/12Time:
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
用OLS法估计其参数得：
DY
14:
54
Sample（adjusted）:
19812001
21afteradjustingendpoints
125.6701
52.64465
2.387139
0.0275
DX1
1.551101
0.180809
8.578655
0.0000
R-squared
0.794802
Meandependentvar
472.9573
AdjustedR-squared
0.784002
S.D.dependentvar
331.8368
S.E.ofregression
154.2232
Akaikeinfocriterion
13.00507
Sumsquaredresid
451911.3
Schwarzcriterion
13.10455
Loglikelihood
-134.5533
F-statistic
73.59332
Durbin-Watsonstat
1.577062
Prob（F-statistic）
0.000000
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。
（2）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
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：
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
1028.768
0.923914
787.2660
217.1574
13.72525
895989.6
13.87402
-147.9777
128.5012
0.765221
引入X4，使得模型的拟合优度下降，而且X4的系数也明显的违背了经济意义，因为按找农村劳动力转移的理论，农村从业人员应和收入成反比的关系，而加入X4后，它的系数为正。
所以我们考虑把X4排除在模型之外。
五、模型的确定
修正异方差后，模型的整体解释力得到增强，而且C和X1的解释能力都增强（T>
2）。
并没有违背经济意义，所以模型最后设定为：
六、对模型的经济意义的分析
1、在模型的假设时，我们假定了农村内三个经济变量对农民收入的影响，它们是国家的财政对农业的支出，农业各税和农产品收购价格指数。
而从最终确定的模型来看，只保留了国家财政对农业收入的影响，我们可以说，在改革开放以后的一大段历史时期，从总体上来看，对农民收入影响最大的是国家的财政支持。
因为国家对农业的财政支持包括了农业科技的研发投入，对农业的补助，农村基本设施的新建与改造等多方面。
对农业推动可以说是根本上的，从我们的结果来看，也应证了科学技术是第一生产力这句话，农业科技，农业投入是影响农民收入的第一要因。
所以，农民增收缓慢，可能是和国家对农村的投入相对于城市来说不足所引起的。
国家应当进一步加大对农业的投入，主要是间接的技术投入，还包括完善农民的社会保障和提高农村居民的最低生活保障金等。
2、虽然在我们的模型中没有农业各种税收和农产品价格对农民收入的影响，这是因为从长期来看，他们可能对农民收入的影响并不明显。
但不排除在一定历史时期内他们对农民收入有着一定的影响，从农产品的价格来说，我们知道，农产品的价格一般是比较稳定的，价格弹性是有限的，不可能会有很高的，因此依靠提高农产品价格来促进农民增收是有一定困难的。
而从农业税收的角度考虑，现在中国的农业税收本来都不高，有些地方甚至已经开始免收农业税，但农民的收入并没有多大的提高，可见依靠税收来增加农民收入不是一个长期的办法。
3、农村外因素被排除在模型之外，这有悖于我们先前所设想的，因为中国是一个典型的二元制发展中国家，农民收入提高必须依赖于农村劳动力的转移。
而改革开放以来的数据我们分析回归后得出的结论并不是这样，其中的原因可能是我们分析的是一个大的历史时期，而在90年代中期以前，农村劳动力的转移的力度是不够的，大多数农村居民还是主要依靠农村从业的收入。
所以使得劳动力的转移对农民的收入影响也是很小的。
农村居民收入可能在这一个大的时期主要还是靠农村自身的发展。
4、农村劳动力转移的意义，虽然我们的模型中把农村劳动力的减少看做是一个对农民收入影响并不显著的因素。
但我们分析的是过去的历史数据，这只是说明了以前的状况。
而现在，提高农民收入的主要途径，有可能正在朝着农村外转移，即是说农村劳动的转移才是现在或者将来的增加农民收入的主要办法。
这里并不是要否定农村劳动力转移对农民收入的意义。
政府应该更加注重农村劳动力转移对农民收入的巨大作用和潜力。
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