我国农民收入影响因素的回归分析

2016-12-07薛嘉驹

环球市场 2016年6期

关键词：农民收入变量检验

薛嘉驹

河南大学经济学院

我国农民收入影响因素的回归分析

薛嘉驹

河南大学经济学院

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。

农民收入；回归分析；影响因素

一、前言

农民收入水平的度量，通常采用人均年收入指标。影响农民收入的原因有很多，既有结构性矛盾，又有体制性障碍等。本文从农产品收购价格指数X1，乡村从业人员X2，农民人均耕地面积X3以及用电量X4和农业财政支出X5，这5个因素来考察对农民人均年收入的影响程度，并预期乡村从业人员的增加，农民人均耕地面积的扩大，农业财政支出增加，均会导致农民人均年收入的增加。

二、计量经济模型分析

计量经济学模型建立

我们设定模型为下面所示的形式：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+ μ

最小二乘估计，估计结果如下表所示回归结果：

三、计量经济学检验

(一)多重共线性的修正

利用Eviews软件进行多元回归分析：采用逐步回归法，消除多重共线性。

首先，分别对X1、X2、X3、X4、X5做一元回归。回归结果发现X4的回归结果最好。以X4为基础顺次加入其他解释变量，类似上步的方法，进行二元回归。结果表明：加入X4，X5的回归结果最好。再以X4，X5为基础顺次加入其他解释变量，进行三元回归。发现加入X4，X5，X1的回归结果最好。以X4，X5，X1为基础顺次加入其他解释变量，进行四元回归，分别加入X2，X3后R均有所增加，但是参数的T检验均不显著，所以最终的计量模型如下表所示：

Variable　Coefficient　Std. Error　t-Statistic　Prob. X5　0.048053　0.003792　12.67271　0.0000 X4　0.094414　0.005744　16.43650　0.0000 X1　-1.509091　0.427748　-3.527992　0.0017 C 461.9082　47.57874　9.708290　0.0000 R-squared　0.996084　Mean dependent var　696.9509 Adjusted R-squared　0.995594　S.D. dependent var　364.4413 S.E. of regression　24.18984　Akaike info criterion　9.341306 Sum squared resid　14043.56　Schwarz criterion　9.531621 Log likelihood　-126.7783　Hannan-Quinn criter.　9.399488 F-statistic　2034.827　Durbin-Watson stat　0.615499 Prob(F-statistic)　0.000000

选择X5，X4，X1变量进行回归

Y=461.9082-1.509091X1+0.094414X4+0.048053X5

(二)自相关检验及修正

1.自相关检验——DW检验

已知DW=0.615499，查表得解释变量个数k=3，样本容量T=28的 dL=1.18，dU=1.65，所以0＜DW＜DL，因此模型存在一阶正自相关性。

2.自相关消除——广义最小二乘法

分别定义dy=y-0.6923*y(-1)；dx1=x1-0.6923*x1(-1)；dx4=x4-0.6923*x4(-1)；dx5=x5-0.6923*x5(-1)

以dy为因变量，d1，d4，d5为解释变量，用OLS法做回归模型，这样就生成了经过广义差分后的模型。此时的DW值为1.511732，即dL＜DW＜dU，表明自相关得到缓解，但不能判断是否存在自相关，现在改用Cochrane-Orcutt方法进行自相关检验，此时，DW值为1.716262，即dU＜DW＜4-dU，方程不存在自相关性。

因此，估计的方程回应为：

Y=461.9082-1.509091X1+0.094414X4+0.048053X5+0.803763AR(1)