我国农民收入影响因素的多元线性回归分析
农民工资性收入的回归分析
农民工资性收入的回归分析系别经济系专业经济学年级学号姓名指导教师摘要自改革开放以来，中国经济迅速发展，至今已成为世界第二大经济体。
作为中国最庞大的群体，农村人口的发展值得我们关注。
本文以农村居民的收入构成为出发点，发掘出工资性收入、家庭经营性收入、财产性收入和转移性收入在农民收入构成中的结构比例，进而分析影响农村居民工资性收入的影响因素，通过对平均教育年限的估算，构造出关于农民工资性收入对受教育程度的回归模型。
然后，再分析不同区域对于农民工资性收入的影响，最后探讨相关政策建议。
【关键字】：农村居民纯收入工资性收入回归分析AbstractSince revolution, China has developed well, and become the second greatest economy in the world, which just follow the US. As the most population of China, famers need our attention to their development. I start with the construction of the income of farmers, and then find out the income of wage, management, assets, and transfer, making up the total income of farmers. What’s more, I calculate the average educational years to discover the relationship between education years and wage. I discus how can the differences of districts influence the wage of farmers. At last, I give some advice about how to improve the wage of farmers.Key words:the pure income of farmers ，wage，regression analysis一、理论背景中国自古以来就讲究“民以食为天”，农民的心血凝结在广袤的土地之上。
影响我国农民收入因素的计量分析报告
农民收入影响因素的计量分析内容摘要：本文选取1986-2005年相关数据，应用计量经济学的方法，根据农作物播种面积、农产生产价格总指数、第一产业就业人数占全社会就业人数的比重、农村用电量和财政支出对农业的投入等五因素对我国农民收入的影响，建立多元线性回归模型并检验，并对各因素的影响程度进行分析，给出相应的政策评价和政策建议，以便各级政府制定适应我国农业长久持续健康发展的相关政策。
一、提出问题经济体制改革以来，我国农民收入总的来说增长缓慢。
1979-1985年，农民人均纯收入由160.2元提高到397.6元，扣除物价上涨因素，实际平均每年增长15.2%。
此后农民收入增长一度陷入低迷——两次增速连续下降：一次是在1989-1991年，连续3年农民收入增长幅度下降，甚至出现了负增长，年均增长只有0.7%；另一次是在1997-2000年，连续四年农民收入增长幅度的下降。
2001-2003年增长幅度虽然超过4%，但仍是恢复性的，基础不牢固。
2004年农民纯收入增长突破2936元，实际增长6.8%，是1997以来增长最快的一年。
此后，农民纯收入一直出相对较高的增长速度，平均增长速度为7.73%。
为什么在1989-1992年和1997-2000农民纯收入增长幅度会下降？为什么2004年农民纯收入增长幅度是1997以来增长最快的一年，并在此后能一直保持较高的增长速度？到底哪些因素影响农民纯收入？政府应该采取什么措施来增加农民收入？二、理论来源从经济学的学习中可以发现，影响农民收入增长的因素主要有：农产品价格和产量、农作物播种面积、农业从业人数和财政投入等考虑到数据获取的方便程度和模型的合理性，综合选择了一下指标作为影响农民纯收入的因素：Y: 农村居民纯收入（元）；X2：农作物播种面积（千公顷）；X3：农产品的生产价格总指数（%）；X4：第一产业就业人数占全社会就业人数的比重（%）；X5：农村用电量（亿千瓦时）；X6：财政对农业的投入（亿元）。
我国农民收入影响因素的回归分析
计量经济学课程设计学生姓名：学号：学院：专业：题目：指导教师：2011年 6 月（空2行）目录（4号黑体，居中）1引言（或绪论）（作为正文第1章，小4号宋体，行距1.25—1.5倍）………12 ××××××（正文第2章）…………………………………………………Y 2.1 ××××××（正文第2章第1条）………………………………………Y 2.2 ××××××（正文第2章第2条）………………………………………Y 2.X ××××××（正文第2章第X条）………………………………………Y 3×××××（正文第3章）……………………………………………Y ………………………………………（略）X ×××××（正文第X章）………………………………………………………Y 结论…………………………………………………………………………………Y 参考文献………………………………………………………………………………Y注：1. 目次中的内容一般列出“章”、“条”二级标题即可；2．X表示具体的阿拉伯数字。
第三步：进行模型的结果分析，对模型进行经济解释并分析存在的问题，同时对未来的年份的收入进行预测。
第二章建立回归模型并估计回归系数1.设定模型农村居民纯收入以及其主要收入构成数据表2.1建立模型最小Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/01/13 Time: 18:38Sample: 1997 2011Included observations: 15X1 0.900367 0.184675 4.875406 0.0009X2 1.369304 0.165974 8.250109 0.0000X3 0.010014 0.003231 3.099489 0.0127X4 494.8447 263.9343 1.874879 0.0936X5 7.160643 5.467536 1.309665 0.2228R-squared 0.999934 Mean dependent var 3527.264Adjusted R-squared 0.999898 S.D. dependent var 1538.774S.E. of regression 15.57069 Akaike info criterion 8.617832Sum squared resid 2182.017 Schwarz criterion 8.901052Log likelihood -58.63374 F-statistic 27344.08Durbin-Watson stat 1.740812 Prob(F-statistic) 0.0000001.经济意义的检验各解释变量的回归系数均为正，由图可知，进入21世纪以来，农民人均纯收入呈逐年递增趋势，其收入的主要来源是家庭经营收入和工资性收入，同时财产和转移收入保持稳定水平，恩格尔系数年基本保持不变，虽稍有所增长，但增长幅度相当缓慢。
基于多元线性回归模型的欠发达地区农民收入影响因素分析——以甘肃省为例
Ａ １
２ ４ ． ８ ２ ６ ． ８
２ ８ ． １ ２ ９ ． ２
Ｂ
１ ０１ １ ． ７ ８ １ ０１ ６ ． Ｏ ２
１ ０ ５ ６ ． ８ ７ １ １ ０ ８ ． ５ ２
Ｂ １
７ ０ ． ８ ６ ７ Ｉ ３
６ ６ ． ５ ６ ６ ． ３
Ｃ
家庭经营性 收入 、Ｂ １代表家庭经 营性 收入在农村
人均 纯收入 中 占的 比重 、Ｃ 代表 财产性 收入 、Ｃ １ 代表财产性收入在农村人 均纯收人 中占的比重 、Ｄ
农村居 民收入结构 指农村 居 民收 入的各个 组 成部分之 间的比例关系及变动状况。表 １中 Ｙ 代 表农村人均纯收入 、Ａ 代表工资性 收入 、Ａ１代表 工资性收入 在农村人均纯收入 中占的 比重 、 Ｂ代表
代表转移性收入 、Ｄ １代表转移性收入在农村人均
纯收人 中占的比重 。
表 １ ２ ０ ０ ０ — ２ ０ １ ０年甘肃省农 民收入及其结构变动一览表 （ 单位 ：元 、％）
年份
２ ０ ０１
Ｙ
１ ５ ０ ９
Ａ
３ ５ ５ ． Ｏ ３ ４ ０ ５ ． ９ ０
４ ４７ ． ４１ ４ ８ ８ ． ７ ３
２ ９ ３ ． ０ ９ ３ ６ ７ ． ８ ７
９ ． ７
ｌ ０ ． ８ １ ２ － ３
２ ０ｌ ０ ３ ４２ ４
ｌ １ ９ ９ ． ４ ５ ３ ５． １
ｌ ８ ５ ５ ． ９ ９
５ ４． ２
３ ９ ． ８ ７
１ ． １ ６
３ ２ ９ ． ３ ４
第２ ３ 卷 第 ２期 ２ ０ １ ４ 年 ２月
牡丹江大学学报
基于多元线性回归模型的城乡居民收入差距影响因素实证研究
基于多元线性回归模型的城乡居民收入差距影响因素实证研究【摘要】随着我国改革开放的不断深入，城乡居民收入差距不断扩大。
本文以武汉市为例，选取了1995—2010年的数据，应用多元线性回归模型，对城乡居民收入差距的影响因素进行实证研究。
结果表明，人均地区gdp、城镇化水平、非农产业从业人员占比、二元结构系数对城乡收入差距有显著影响。
基于此，我们提出了相应的对策建议。
【关键词】多元线性回归模型；城乡收入差距；影响因素1 引言近年来，我国经济高速发展，人民生活水平大幅度提高。
但与此同时，城乡收入差距越来越大。
据中国社会科学院经济研究所的一份全国性调查报告显示，如果把医疗、教育、失业保障等非货币因素考虑进去，中国的城乡收入差距世界最高。
这给我们的经济发展敲响了警钟。
本文以武汉市为例，对城乡收入差距的影响因素进行实证研究，旨在找出其中的关键性因素，研究缩小城乡收入差距的路径，并提出相应对策和建议，以期为理论研究和具体实践提供参考和依据。
2 武汉市城乡居民收入差距状况近十余年来，武汉市城乡收入差距状况不容乐观。
如图1所示，城镇居民人均可支配收入与农村居民纯收入之间的绝对差额在不断扩大。
特别是进入新世纪以后，收入差距绝对额有拉大的趋势。
图1.武汉市城乡收入差距绝对额衡量城乡收入差距的指标是城乡收入比，即城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入之比。
近十余年来，武汉市城乡收入比不断增大，如图2所示，从1996年至2007年12年间，武汉市城乡收入比在波动中不断上升，2008年至2010年，城乡收入比略有下降。
但总体来看，武汉城乡收入差距依然在拉大。
图2.武汉市城乡收入比[1]当然，这里用收入比来衡量城乡差距，并不完全真实和全面。
如果我们考虑教育、医疗、社会保障等公共福利因素，武汉市城乡收入差距将会更大。
这一状况令人担忧，会成为武汉经济发展的“瓶颈”。
3 实证研究3.1 影响因素与变量我们根据已有研究成果，结合武汉市实际情况，选取城乡收入比y作为被解释变量，如下5个影响城乡收入差距的因素作为解释变量：x1：人均地区gdp（地区gdp总值/地区总人口）x2：城镇化水平（城镇人口/总人口）x3：农业贡献率（农业增加值/gdp增加值）x4：非农产业从业人员占比（非农产业从业人员/从业人员总数）x5：二元结构系数（非农产业比较劳动生产率/农业比较劳动生产率，其中，比较劳动生产率=某部门产值比重/某部门就业劳动力比重）3.2 模型建立我们以城乡收入比y作为被解释变量，以x1，x2，x3，x4，x5作为解释变量，建立多元线性回归模型：y=α0+α1x1+α2x2+α3x3+α4x4+α5x5+u（其中u为随机扰动项）。
农民收入影响因素的多元回归分析
农民收入影响因素的多元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。
一、回归模型的建立（1）数据的收集根据实际的调查分析，我们在影响农民收入因素中引入3个解释变量。
即：X2-财政用于农业的支出的比重， X3-乡村从业人员占农村人口的比重， X4-农作物播种面积（1）回归模型的构建Y i=1+2X2+3X3+4X4+u i二、回归模型的分析（1）多重共线性检验系数a模型非标准化系数标准系数t Sig.共线性统计量B 标准误差试用版容差VIF1 (常量) -2983.479 803.141 -3.715 .003X2 -14.221 15.007 -.141 -.948 .361 .579 1.726 X3 5.201 3.760 .258 1.383 .190 .368 2.717 X4 .021 .006 .614 3.677 .003 .459 2.177 a. 因变量: y 表1多重共线性是指解释变量之间存在相关关系，判断解释变量之间的多重共线性一般可看方差膨胀因子VIF和容忍度这两个指标，如果解释变量之间存在多重共线性，一般采用逐步剔除VIF最大的解释变量来消除解释变量之间多重共线性的问题。
从表1可知，解释变量，X1，X2，X3三者的方差膨胀因子VIF分别为1.726,2.717和2.177，均小于10。
且三者的容忍度均大于0.1。
农民收入分析处理过程(多元回归分析步骤)
因变量y,自变量x1……x4,平稳性检验，多重共线，协整，误差修正模型，各种检验（异方差，自相关……）为减小异方差对回归效果的的影响，现对1234y x x x x 分别取对数为1234ln ln ln ln ln y x x x x ，对其进行统计分析。
2.1 平稳性检验下表列出截距项的单位根检验：平稳性检验结果变量P 值 平稳性 ln y 0.9991 否 ln D y 0.0924 否 2ln D y0.0048 是 1ln x 0.9986 否 1ln D x 0.1057 否 21ln D x0.0411 是 2ln x 0.9986 否 2ln D x 0.1008 否 22ln D x0.002 是 3ln x 0.1814 否 3ln D x 0.0612 否 23ln D x0.0043 是 4ln x 0.1402 否 4ln D x 0.1008 否 24ln D x0.0064是经单位根检验，二阶差分后的变量不存在单位根，都是平稳序列，且同阶单整。
2.2 逐步回归将因变量2ln D y 与22221234ln ln ln ln D x D x D x D x 、、、进行回归拟合，估计结果如下：从估计结果中可以看出，有的变量没有通过检验，且拟合优度高达0.996703，可能存在多重共线性。
将2ln D y 分别与22221234ln ln ln ln D x D x D x D x 、、、进行回归，首先找出与因变量拟合度最高自变量，的经过回归拟合可以得出7个变量的拟合优度，按降序排列如下表：拟合优度表变量 拟合优度22ln D x0.536198 21ln D x 0.509089 24ln D x 0.027549 23ln D x0.00094拟合优度的大小也能在一定程度上表现出自变量与因变量的影响大小。
2ln D y 与22ln D x 的拟合优度最高，故2ln D y 与22ln D x 作为基本方程。
基于多元线性回归模型的四川农村居民收入增长分析
基于多元线性回归模型的四川农村居民收入增长分析一、本文概述本文旨在通过运用多元线性回归模型，深入分析四川农村居民收入增长的影响因素，为提升四川农村居民收入水平提供理论支持和实践指导。
研究首先梳理了四川农村居民收入的演变历程，揭示了农村居民收入增长的阶段性特征和主要趋势。
接着，基于多元线性回归模型，选取了包括农业生产、农村劳动力转移、农村教育水平、农村金融市场发展等在内的多个影响因素，构建了四川农村居民收入增长的多元线性回归模型。
通过实证分析，本文深入探讨了各影响因素对四川农村居民收入增长的具体作用机制和贡献度，揭示了影响四川农村居民收入增长的关键因素和潜在瓶颈。
根据研究结果，本文提出了促进四川农村居民收入增长的对策建议，包括加强农业科技创新、推动农村劳动力有序转移、提升农村教育水平、优化农村金融市场服务等，以期为四川农村经济发展提供有益参考。
二、文献综述在经济学和社会学的研究中，农村居民收入增长一直是一个备受关注的议题。
多元线性回归模型作为一种常用的统计分析工具，在农村居民收入增长的研究中得到了广泛应用。
通过对相关文献的梳理和分析，可以发现国内外学者在基于多元线性回归模型的农村居民收入增长研究方面取得了一系列重要成果。
国内研究方面，众多学者利用多元线性回归模型对农村居民收入增长的影响因素进行了深入探讨。
例如，（2010）利用该模型分析了农村教育水平、农业技术进步等因素对农村居民收入的影响，结果表明教育水平和农业技术进步对农村居民收入增长具有显著正向作用。
（2015）则通过多元线性回归模型研究了农村产业结构、政府支农政策等因素对农村居民收入的影响，发现农村产业结构优化和政府支农政策对农村居民收入增长具有积极影响。
国外研究方面，同样有许多学者运用多元线性回归模型对农村居民收入增长问题进行了深入研究。
例如，（2012）利用该模型分析了农村劳动力市场、农业补贴等因素对农村居民收入的影响，发现农村劳动力市场和农业补贴政策对农村居民收入增长具有重要影响。
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我国农民收入影响因素的多元线性回归分析我国农民收入影响因素的多元线性回归分析院系名称：外国语学院专业：英语（商务）班级：14 级2 班学号：140413217学生姓名：王蒙蒙任课教师：李世纪摘要：我国一直以来就是农业大国，但始终存在农村经济落后、农民收入增长缓慢等问题，这势必成为我国经济持续稳定增长的障碍。
因此正确有效地解决好“三农”问题是中国经济走出困境，实现长期稳定增长的关键。
目前,农民收入问题受到了全社会的关注。
而影响农民收入的因素却有很多,本文在分析了现阶段我国农业现状的基础上,通过研究农村从业人员占总人数的比重、第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重等内部因素,及农作物总播种面积、农业化肥施用量等外部因素来分析其对农民收入的影响程度。
我们通过建立多元线性回归模型进行分析。
并采用SPSS对该模型进行检验,在该模型的基础上对影响农民收入的因素进行全面的概括,并提出合理性的建议。
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。
关键词：多元线性回归模型；模型检验；SPSS；中国农民收入影响因素。
Abstract：The regression analysis is an important part of the statistical analysis model using regression analysis method to study the problem. It is a common and effective method in the study of practical problems. By studying the relationship between the random variables to grasp the main features of the data groups. This article points out the general steps of the regression analysis method and problem-solving. A brief introduction of the two types of relationships between variables, which leads to the definition of a basic linear regression analysis method and its solution to the regression analysis of that we can have an initial understanding. Secondly, we elaborated theoretical model of multiple linear regression, and lists the assumptions of a multiple linear regression model to be followed to explore the unknown parameter estimation method in the multiple linear regression model and its parameters of the test. Finally, through specific case to summarize the extensive application of the multiple regression analysis in various fields of science, focusing on description of the multiple linear regression analysis significantly with sexual judgment independent variable on the dependent variable method, the predict the of role and the using of it’s integrated .Keywords: multiple linear regression model; test of significance; the SPSS; instance of the application; regression analysis on the influencing factors offarmers' income in China.目录摘要 (1)Abstract (2)引言........................ . (3)一、研究目的要求........................................ (4)二、计量经济模型分析........................................ .. (5)2.1 数据搜集.............. ....................... ...... . (5)2.2计量经济学模型建立 ......................... .. (6)2.2.1散点图分析......................... (6)三、计量经济模型检验.............. ....................... . (7)3.1、经济意义检验...................... ...... . (9)3.2、统计检验....................... ...... .. (10)3.2.1、拟合优度检验 (10)3.2.2、F检验....................... ...... ...... (10)3.2.3、t检验....................... ..... .. (10)3.2.4、置信区间.... (11)3.3、模型的最终结果...................... ..... . (13)四、方差分析................. ....................... ..... .. (13)五、模型预测.................... ...... ........ . (15)六、模型总结.................... ...... ........ (16)参考文献.................... ...... .. (17)引言我国一直以来就是农业大国，但始终存在农村经济落后、农民收入增长缓慢等问题，这势必成为我国经济持续稳定增长的障碍。
因此正确有效地解决好“三农”问题是中国经济走出困境，实现长期稳定增长的关键。
在利用回归分析解决问题时，首先要建立模型，即函数关系式，其自变量称为回归变量，因变量称为应变量或响应变量。
如果模型中只含有一个回归变量，称为一元回归模型，否则称为多元回归模型（实际中所见到的大都是线性回归模型，非线性的一般可以化为线性的来处理）。
随之社会经济的发展和时代环境的改变，近几年来虽然我国农民居民的纯收入水平明显有所改变，居民收入的绝对量在不断增长，但增长的幅度在不断下滑，农民的内部收入出现了严重的失衡。
因此，本文通过对农民收入变动的多因素，以农作物总播种面积、农产品生产价格总指数、第一产业就业人数占全社会就业人数的比重、农村用电量、财政支出对农业的投入等影响因素为自变量，建立多元线性回归分析模型并进行研究分析，这对将来农民提高收入水平起着至关重要的意义。
一、研究目的要求农民收入水平的度量，通常采用人均纯收入指标。
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。
二、计量经济模型分析1、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：x1-财政用于农业的支出的比重,x2 -乡村从业人员占农村人口的比重,x3 -农作物播种面积。
Y X1 X2 X3年份78年可比价比重比重千公顷1993 133.6 13.43 36.01 150104.07 1994 137.63 12.2 38.62 146379.53 1995 147.86 7.66 45.9 143625.87 1996 196.76 9.42 49.23 146553.93 1997 220.53 9.98 49.93 148362.27 1998 223.25 10.26 50.92 149585.8 1999 233.19 10.05 51.53 149007.1 2000 265.67 9.49 51.86 147740.7 2001 335.16 9.2 52.12 148240.6 2002 441.29 8.43 52.41 149879.3 2003 460.68 8.82 53.23 152380.6 2004 477.96 8.3 54.93 153969.2 2005 474.02 10.69 55.84 155705.7 2006 466.8 8.23 57.16 156372.81 2007 466.16 7.75 59.33 156299.85 2008 469.8 7.71 60.62 155707.86 2009 468.95 7.17 62.02 154635.51 2010 476.24 7.12 63.72 152414.962011 499.39 9.67 65.64 153552.55 2012 521.20 7.22 67.59 155487.73资料来源《中国统计年鉴2013》2.计量经济学模型建立Yt=β0+β1X1 + β2X2 + β3X3散点图分析:Y关于X1的散点图：可以看出Y和X1成线性相关关系Y关于X2的散点图：可以看出Y和X2成线性相关关系Y关于X3的散点图：可以看出Y和X3成线性相关关系回归检验三、模型检验：1. 经济意义检验模型估计结果表明：在假定其他解释变量不变的情况下，当财政用于农业支出的比重增长一个百分点，农民人均纯收入就会增加-14.31772%；在假定其他解释变量不变的情况下，当乡村从业人员占农村人口的比重增长一个百分点，农民人均纯收入就会增加6.123952%；在假定其他解释变量不变的情况下，当农作物播种面积增长一千公顷，农民人均纯收入就会增加0.020337元；2、 统计检验 （1）、拟合优度检验由于 2TSS Y Y nY '=-， 2ESS X Y nY β∧''=- 所以 2ESS R TSS =0.885300， 2211(1)1n R R n k -=----=0.863793，可见模型在整体上拟合得非常好。