影响荆州市农民收入的因素分析

影响荆州市农民收入的因素分析

龚五堂 硕士 荆州职业技术学院

摘 要：随着新农村建设的推进，农村经济结构调整、提高的农民收入是关键，本文用回归分析的方法研究了现阶段影响荆州市农民收入的几个主要因素，从模型得出，提高农民工资性收入是农民收入增长的重要因素，农产品增收是农民收入增长的主要原因。

关键词:：回归分析、农村经济、农民收入。

一，前言

荆州市是湖北省的农业大市，也是全国著名的魚米之乡，农业资源总量在全省市州中居于首位，农业对荆州市国民经济的影响很大，荆州全面建设小康社会的重点在农村，难点在于农民增收。

农民收入的主要来源包括以外出务工为主的工资性收入和以种植业、林业、畜牧业和渔业为主的农业收入。下面用回归分析来研究工资性收入和农业收入对农民纯收的影响。

二，模型

采用二元线性回归分析，x1表示工资性收入，x2表示农业收入，y为农民纯收入

yi=β

0+β1+xi1+xi2+ε

i (1)

i其中?0,?1,?2为参数，xi1,xi2为已知常数,ε

相互独立且服从N（0，σ

2）。

荆州市农民人均純收入统计表（数据来自于荆州市统计年鉴） 单位：元 年 份 2010 2011 7664 2531 5738 2012 8710 2945 6366 2013 9909 3522 6982 2014 10899 3945 7454 农民人均纯收入Y 6453 工资性收入 x1 农业收入x2 2086 4669 采用最小二乘法估计回归系数 b=(X?X)XY?AB?CB (2) 用SAS8.1处理数据,结果输出如下

Parameter Estimate Standard Error t Value Pr > |t|

Intercept 1089.496983 8727.322341 2.21 0.1247 Win（x1） 1.060930 0.2920834 2.63 0.0349 fin (x2) 0.276141 0.2459919 3.45 0.3430

所得的回归方程为: y=1089.497+1.061x1+0.276x2 (3) 三,检验

(1) 回归关系的检验 1，F检验。

原假设H: β1=β

2?1?1=0 备选假设H: β1,β

2中至少有一个不为0。

统计量F=

*MSR （4） MSE方差分析表

SAS8.1的输出结果如下:

Source DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr > F Model 2 161344.9667 80665.4834 26.59 0.0121 Error 3 9103.0364 3032.0121

Corrected Total 5 170427.0031

R-Square Coeff Var Root MSE pin Mean 0.946596 2.443045 55.08287 2255.76

由以上输出结果知,F=26.59,取α=0.05,查表知F(0.05,2,3)=9.55

F>F （5） 所以拒绝原假设,接受备选假设.

**2，P值检验 由输出结果知P值等于0.0121小于α=0.05，说明模型拟合数据，与上述检验结果相

同。

3，R检验。

R=

2SSR=1SSTOSSE=94.8% （6） SSTO说明农民纯收入的变化有94.8%是来自于工资性收入和农业收入,因此用这两个变量来预测农民纯收入是适宜的.

(2) 回归系数的显著性检验

原假设H0:β

j=0 ，备选假设H1:β

j?0 (j=1,2)。

检验统计量为： T=

bj?cjj其中bj为?j的估计值，cjj为相关矩阵 C=A

?1? (7)

中对角线上第j个元素.

查表得t0.05(3)=3.182. 从输出结果知β1 的t值为2.63小于3.182, 因此在显著性水平α=0.05的水平下，β

2的t值等于3.45大于3.182,只有变量高度显著,相对农业收入x2来说, 工资性收入x1在回归方程中不起什么作用应从回归方程中剔除,并重新建立回归方程.(这个结果与逐步回归分析的结果相同)

1，新模型, yi=?0+β其中?0,β

22xi+?i (8)

i为参数,xi为已知常数,ε

相互独立且服从N（0，σ

2）。

采用最小二乘法估计回归系数

b=(X?X)?1XY?A?1B?CB (9) 用SAS8.1处理数据,结果如下;

Variable Estimate Error Type II SS F Value Pr > F Intercept 1656.07243 87.66173 1164821 360.78 <.0001

Win（x） 1.32630 0.18845 157522 48.76 0.0022

所得回归方程为; y=1656.072+1.326x (10) 2，方差分析 F检验。

原假设H0: β1=0 备选假设H1: β统计量F=

*1?0。

MSR (11) MSESAS8.1输出方差分析表如下;

方差分析表

Source DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr > F Model 1 157523 157523 48.79 0.0032 Error 4 12914 3238.56356 Corrected Total 5 170437

查表得F(0.95,1,4)=7.71,由输出结果知F?48.79

F>F (12) 故拒绝原假设,接受备选假设. P值检验:

P值等于0.0032小于显著性水平0.05,说明模型拟合数据,并与上面检验结果相同 R检验: R=

2**SSR=1SSTOSSE157523?92.4% (13) =

SSTO170437说明农民人均纯收入的变化有92.4%是来自于农产品收入水平的变化,因此用农产品收入水平来预测农民纯收入的变化是适宜的.

预测:

σ

2??2=MSE=3238.56 (14)

?利用正态分布的性质有：

P{y0?2??y0?y0?2?}=95% (15) 对于每一个新的农产品收入X,农民纯收入Y将以95%的概率落在以上两条直线所夹成的区域中。

. 四,结果分析;

????(1) 国际国内两个市场两种资源，大力推进农产品和农村市场体系建设，

加强对农业走出去的引导，充分利用现有的多双边农业合作机制，促进了农产品国内外流通和农民增收，拉动了农村消费。

一是推动建立稳定的农产品贸易关系。不断健全农产品调控机制，推动建立稳定可靠的农产品国际贸易关系。

二是推进农产品流通骨干网络建设。会同发展改革委等13个部门出台《关于进一步加强农产品市场体系建设的指导意见》，明确未来5-10年我国农产品市场体系建设的指导思想、基本原则、发展目标和主要任务，加快建设高效畅通、安全规范、竞争有序的农产品市场体系。

三是推动农村电子商务稳步发展。在8省56个县开展电子商务进农村综合示范，建立适应农村电子商务发展需要的支撑服务体系，发展与电子交易、网上购物、在线支付协同发展的物流配送服务。

四是规范农村市场秩序。发挥统筹协调作用，组织农业部、工业与信息化部、林业局等单位，围绕农资、农药、种子、化肥、林木种苗等，持续开展打假行动，加强对农资直销活动的监控。会同农业部等相关部门启动为期7个月的农村和城乡结合部市场假冒伪劣专项整治，净化农村市场。近期围绕元旦、春节群众集中采买消费，加强一线执法力量，增加巡查巡检频次，开展联合执法检查，查处制售假劣商品，保障节日市场安全

。

通过以上措施，农民的收入才会得到稳定快速增长，才能从根本上解决农村问题，从而为建设小康、营造和谐社会打下坚实的基础。

参考文献：

[1]，茆诗松、丁元等 。《回归分析及试验设计》 华东师范大学出版社，1981.10

[2]，约翰.内特、威廉.沃塞曼等。《应用线性回归模型》中国统计出版社，1988.3.1 [3]，张宗山 。我市农村经济发展的现状、问题及对策 荆州统计第三期，2003.3.11 [4]，《荆州市统计年鉴》2004 中国统计出版社 2004.8.1

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/y5sp.html