农村居民人均消费性支出影响因素分析之欧阳育创编.docx
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农村居民人均消费性支出影响因素分析之欧阳育创编
农村居民人均消费性支出影响因素分析
时间：
2021.02.04
创作：
欧阳育
摘要：
运用Eviews软件建立我国农村居民全年人均消费性支出的计量经济模型,对影响我国农村居民全年人均消费性支出的可能因素进行分析,发现农村居民全年人均纯收入、农村居民消费价格指数、人均实际纯收入、人均实际消费性支出对我国农村居民全年人均消费性支出具有重要的影响
关键字：
农村居民 人均消费性支出影响因素多元线性回归
一、问题的提出
今年以来，全国上下认真贯彻落实科学发展观，以农业增产、农民增收为目的，加大各项惠农政策措施落实力度，多措并举做好农村劳动力转移就业工作，克服金融危机和严重干旱等自然灾害带来的不利影响，使全市农村经济保持了稳定发展的良好态势，农民现金收入持续增长，生活消费水平继续提高。
我国是一个农业大国，至今仍有9亿农村人口，占全国人口总数的70%，农民是我国最大的群体，农村消费能力的提升直接关系到国民经济的全局。
从农村市场看，中国有近六成人口生活在农村。
农村城镇化的进程对经济增长的带动作用是非常明显的，世界上还没有哪个国家有规模如此巨大的城镇化。
农村居民的收入虽然低于城市居民，但是基数巨大，且农村人口的收入也在稳定增长。
随着经济的发展，我国农民的收入水平和消费水平的结构也发生了很大变化，农民生活水平的提高和消费的增加对于实现国民经济又好又快发展、正确处理好内需和外需的关系至关重要。
但从总体来看，农民消费水平仍然较低，调查显示有的地区都不及城市居民人均消费支出的三分之一。
而且消费结构不合理，局限于食品类等生存基本需求品，消费在衣着装饰等方面的极少。
而影响农民消费水平的根本原因是农民的收入。
农民生活消费支出主要包括食品、衣着、医疗卫生、教育文化、家庭设备、交通等方面，本文只挑选了五种典型的消费支出作为代表来分析农村居民的消费结构。
二、理论依据
（一）、
1.
三、模型设定
（一）、影响因素的分析
1、.农民收入偏低，增收困难抑制消费。
消费的多少在很大程度上决定于可支配收入，虽然农村居民近几年人均收入增长明显，但相对仍处于较低水平。
2、为下一代消费支出过大影响其他消费。
一是教育费用支出比重过大。
调查显示，高中、大学教育负担沉重严重影响其他消费支出。
3、.医疗支出不确定性，使农村居民不敢轻易消费。
农村生活水平近几年有大幅提升，在解决了基本温饱问题之后，越来越多的农村居民对医疗养老增加了关注度，对医疗保险的投入度也较以往有所增加，特别是在新农村合作医疗保险开办之后。
4、主动负债消费理念还未普及，社会需求潜能被隐藏。
改革开放后，我国居民长期保持着量人为出的消费理念，特别是对于普通农村居民长期以来形成了勤俭持家的习惯，消费观念较为保守，提倡“量人为出、知足常乐”的消费观念
（二）、影响因素的选择
影响农民人均生活消费的因素有很多。
经分析有如下：
变量选择和说明：
被解释变量即自变量：
农民人均生活消费支出
；解释变量即因变量：
农民人均收入
，农民人均食品消费支出
，衣着消费支出
，农民人均交通和通讯消费支出
，农民人均医疗保健消费支出
。
（三）、模型形式的设计
为此设定了如下对数形式的计量经济模型：
Y=β1+β2Xt+β3X2t+β4X3t+β5X4t+μt
其中
Y-----农民人均生活消费支出
X-----农民人均收入
X1-----农民人均食品消费支出
X2-----衣着消费支出
X3----农民人均交通和通讯消费支出
X4----农民人均医疗保健消费支出
μt ----随机干扰
四、数据的收集
（一）、全国各地区农村基本情况—人均消费情况（2011）单位：
元
指标
农村居民家庭人均收入
农村居民家庭平均每人生活消费支出
食品
衣着
交通和通讯
医疗保健
全国合计
6977.3
5221.1
2107.3
341.3
547
436.8
北京市
14735.7
11077.7
3593.5
862.6
1228.2
1035.2
天津市
12321.2
6725.4
2376
611.7
781.6
571.7
河北省
7119.7
4711.2
1579.7
334.1
520.2
434.7
山西省
5601.4
4587
1729.9
401.9
458.8
349.3
内蒙古自治区
6641.6
5507.7
2067
395.2
728.9
534.2
辽宁省
8296.5
5406.4
2116.3
446.1
577.7
482.9
吉林省
7510.0
5305.8
1872.1
397.5
564.3
673.6
黑龙江省
7590.7
5333.6
2072.4
473.8
576.3
573.6
上海市
16053.8
11049.3
4517.2
644.5
1308.9
908.6
江苏省
10805.0
8094.6
2839.9
554.8
923.9
645.6
浙江省
13070.7
9965.1
3714.8
717.5
1380.6
921.3
安徽省
6232.2
4957.3
2055.2
297
475.2
440.5
福建省
8778.6
6540.9
3032.2
395.4
728.5
321.2
江西省
6891.6
4659.9
2106.3
233.6
393.3
346.7
山东省
8342.1
5900.6
2107.1
399.8
753.1
508.4
河南省
6604.0
4320
1559.7
362.8
427.9
399.7
湖北省
6897.9
5010.7
1954.6
272.1
414.4
438.2
湖南省
6567.1
5179.4
2343.1
260.4
421.7
396.5
广东省
9371.7
6725.6
3301.1
277.3
682.5
398.5
广西壮族自治区
5231.3
4210.9
1844.9
123.9
384.8
301.3
海南省
6446.0
4166.1
2137.9
139.8
370.3
290.1
重庆市
6480.4
4502.1
2108.6
309
401.7
375.3
四川省
6128.6
4675.5
2161.7
281.9
431.1
413.1
贵州省
4145.4
3455.8
1646.5
186.2
304.5
246.3
云南省
4722.0
3999.9
1884
209.1
393
309.3
西藏自治区
4904.3
2741.6
1384.7
331.2
348.9
65.8
陕西省
5027.9
4491.7
1345
285.4
406.7
533.4
甘肃省
3909.4
3664.9
1548.2
246.7
366.6
339.3
青海省
4608.5
4536.8
1716.4
347.5
450.9
308.1
宁夏回族自治区
5410.0
4726.6
1762.5
380
483.4
444.7
新疆维吾尔自治区
5442.2
4397.8
1589.5
372.1
530.6
376.9
（二）、农村居民家庭基本情况（1990-2011）单位：
元
指标
1990
1995
2000
2010
2011
调查户数（户）
66960.00
67340.00
68116.00
68190.00
73630.00
调查户人口（人）
平均每户常住人口
4.80
4.48
4.20
3.95
3.90
平均每户整半劳动力
2.92
2.88
2.76
2.85
2.78
平均每个劳动力负
担人口（含本人）
1.64
1.56
1.52
1.39
1.40
平均每人年收入（元）
总收入
990.38
2337.87
3146.21
8119.51
9833.14
工资性收入
138.80
353.70
702.30
2431.05
2963.43
家庭经营收入
815.79
1877.42
2251.28
4937.48
5939.79
财产性收入
35.79
40.98
45.04
202.25
228.57
转移性收入
65.77
147.59
548.74
701.35
现金收入
676.67
1595.56
2381.60
7088.76
8638.51
工资性收入
136.43
352.88
700.41
2427.89
2959.74
家庭经营收入
481.19
1116.73
1498.81
3955.36
4810.37
财产性收入
59.05
38.19
38.89
168.33
185.76
转移性收入
87.76
143.49
537.18
682.64
纯收入
686.31
1577.74
2253.42
5919.01
6977.29
工资性收入
138.80
353.70
702.30
2431.05
2963.43
家庭经营纯收入
518.55
1125.79
1427.27
2832.80
3221.98
财产性收入
28.96
40.98
45.04
202.25
228.57
转移性收入
57.27
78.81
452.92
563.32
平均每人年支出（元）
总支出
903.47
2138.33
2652.42
6991.79
8641.63
家庭经营费用支出
241.09
621.71
654.27
1915.62
2431.05
购置生产性固定资产
20.29
62.33
63.90
193.26
265.75
税费支出
38.66
88.65
95.52
8.57
11.67
消费支出
584.63
1310.36
1670.13
4381.82
5221.13
财产性支出
18.80
55.28
19.74
49.25
12.27
转移性支出
148.86
443.27
699.76
现金支出
639.06
1545.81
2140.37
6307.43
7984.94
家庭经营费用支出
162.90
454.74
544.49
1757.58
2269.19
购买生产性固定资产
20.46
62.32
63.91
193.26
265.75
税费支出
33.37
76.96
89.81
8.56
11.65
消费支出
374.74
859.43
1284.74
3859.33
4733.35
财产性支出
47.59
92.35
9.82
49.25
12.27
转移性支出
147.60
439.45
692.73
五、模型的估计与调整
（一）、模型估计
1、农村家庭总收入单线图，农村家庭总收入逐年增加。
（X-农村家庭总收入Y-年份）
表1
2、利用Eviews软件，输入Y、X、X2、X3、X4、X5等数据，采用这些数据对模型进行OLS回归，结果如表：
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/14/14Time:
22:
01
Sample（adjusted）:
132
Includedobservations:
32afteradjustments
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-136.9270
154.0293
-0.888967
0.3822
X
0.024548
0.041835
0.586771
0.5624
X1
1.065002
0.145190
7.335242
0.0000
X2
1.791296
0.604166
2.964908
0.0064
X3
1.503512
0.179686
8.367460
0.0000
X4
1.584193
0.484330
3.270900
0.0030
R-squared
0.992351
Meandependentvar
5495.281
AdjustedR-squared
0.990880
S.D.dependentvar
1995.508
S.E.ofregression
190.5708
Akaikeinfocriterion
13.50529
Sumsquaredresid
944248.1
Schwarzcriterion
13.78011
Loglikelihood
-210.0846
Hannan-Quinncriter.
13.59638
F-statistic
674.6076
Durbin-Watsonstat
1.933440
Prob（F-statistic）
0.000000
图1
由此可见，该模型R²=0.9924，F=674.608
则，我国农村居民全年人均消费性支出模型的估计式为：
Y=-136.927+0.02455Xt +1.065X1t+1.7913X2t +1.5035X3t+1.5842X4t +μt
（二）、模型检验
1、经济意义检验。
模型估计结果说明:
农村居民全年人均纯收入、农村居民消费价格指数、人均实际消费性支出的增加都将带来我国农村居民全年人均消费性支出的增加，与理论分析和经验判断一致。
该模型通过了经济意义上的检验，系数符号均符合经济意义。
2、统计意义检验。
R2=0.9924说明模型的拟合优度较好，F=674.608符合Ｆ检验，因而农民人均收入、农民人均食品消费支出、衣着消费支出、农民人均交通和通讯消费支出、农民人均医疗保健消费支出五个解释变量对农村居民全年人均消费性支出的99.2%的离差做出解释，且解释变量联合起来对被解释变量有显著影响。
3、多重共线性的检验
X、X1、X2、X3、X4的相关系数如表：
X
X1
X2
X3
X4
X
1
0.7944
0.7450
0.7459
0.7258
X1
0.7944
1
0.6536
0.7450
0.7705
X2
0.7450
0.6536
1
0.7858
0.7830
X3
0.7459
0.7450
0.7858
1
0.7500
X4
0.7258
0.7705
0.7830
0.8500
1
表2
通过简单相关系数检验法：
由表2可知任意两个解释变量之间的零阶相关系数＜0.8。
由此知该模型不存在多重共线性
用Y分别对X、X2、X3、X4、X5作一元线性回归，结果如图：
图2-1
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/15/14Time:
15:
20
Sample（adjusted）:
132
Includedobservations:
32afteradjustments
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
735.9259
290.9029
2.529799
0.0169
X
0.637597
0.036258
17.58476
0.0000
R-squared
0.911563
Meandependentvar
5495.281
AdjustedR-squared
0.908615
S.D.dependentvar
1995.508
S.E.ofregression
603.2415
Akaikeinfocriterion
15.70297
Sumsquaredresid
10917008
Schwarzcriterion
15.79458
Loglikelihood
-249.2476
Hannan-Quinncriter.
15.73334
F-statistic
309.2239
Durbin-Watsonstat
1.913390
Prob（F-statistic）
0.000000
由此可见，该模型R²=0.9116图2-2
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/15/14Time:
15:
19
Sample（adjusted）:
132
Includedobservations:
32afteradjustments
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-55.22996
445.3505
-0.124015
0.9021
X1
2.531038
0.193050
13.11076
0.0000
R-squared
0.851406
Meandependentvar
5495.281
AdjustedR-squared
0.846453
S.D.dependentvar
1995.508
S.E.ofregression
781.9424
Akaikeinfocriterion
16.22190
Sumsquaredresid
18343018
Schwarzcriterion
16.31351
Loglikelihood
-257.5504
Hannan-Quinncriter.
16.25227
F-statistic
171.8921
Durbin-Watsonstat
1.155038
Prob（F-statistic）
0.000000
由此可见，该模型R²=0.8514
图2-3
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/15/14Time:
15:
18
Sample（adjusted）:
132
Includedobservations:
32afteradjustments
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
1606.443
476.0873
3.374262
0.0021
X2
10.46424
1.176877
8.891533
0.0000
R-squared
0.724920
Meandependentvar
5495.281
AdjustedR-squared
0.715751
S.D.dependentvar
1995.508
S.E.ofregression
1063.905
Akaikeinfocriterion
16.83774
Sumsquaredresid
33956823
Schwarzcriterion
16.92935
Loglikelihood
-267.4039
Hannan-Quinncriter.
16.86811
F-statistic
79.05937
Durbin-Watsonstat
1.422873
Prob（F-statistic）
0.000000
由此可见，该模型R²=0.7249
图2-4
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/15/14Time:
15:
16
Sample（adjusted）:
132
Includedobservations:
32afteradjustments
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
700.9945
425.0283
1.649289
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