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1、农村人均生活消费支出相关因素的回归分析【摘 要】本文通过运用SPSS线性回归分析的方法对我国农民的消费支出进行了回归分析, 以便能够更好地了解我国农村居民的消费结构与消费行为。结合现阶段我国的经济发展状况及国情，提出了如何改善农村居民的消费结构的建议，以便促进消费，拉动国民经济稳健增长。【关键字】农民人均生活消费支出；一元线性回归；多元线性回归 一提出问题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%，农民是我国最大的消费群体，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(约8亿)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
2、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。据测算，目前1个城镇居民的消费水平大体相当于3个农民的消费；城市化率提高1个百分点，就会有100万120万人口从农村到城市。由于城市人口的消费是农村的2.73倍，约拉动最终消费增长1.6个百分点。随着经济的发展，我国农民的消费水平和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
3、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，本文只挑选了四种典型的消费支出作为代表来分析农村居民的消费结构。下面将从这些方面分别用数据作一元和多元线性回归分析。二、数据来源和模型变量的选择说明1、下表是要进行处理的31个省市的农村居民消费相关的原始数据，数据来源于2011中国统计年鉴。各地区农村居民家庭平均每人生活消费支出(2011) 单位: 元地 区农民人均生活消费支出农民人均收入食品衣着家庭设备医疗保健全 国2415.473587.04835.48167.34126.07191.
4、51北 京5681.098275.471836.31451.63303.46575.80天 津3261.916227.941133.62265.16122.41263.24河 北2246.293801.82685.98167.75115.82166.34山 西2039.803180.92659.02227.4398.26142.66内蒙古2378.603341.88726.06184.0797.95232.76辽 宁2740.974090.40866.55242.96112.15267.86吉 林2398.453641.13818.37189.90105.11256.28黑龙江2365.233
5、552.43747.54198.8579.26253.84上 海7807.089138.652824.99417.57481.04549.44江 苏3658.195813.231283.17222.59199.48232.30浙 江5819.707334.812001.40368.52288.02459.39安 徽2050.092969.08697.37138.18116.76165.02福 建3217.664834.751310.07213.26167.33162.26江 西2111.733459.53777.45130.06105.68159.14山 东2867.304368.33916.
6、49197.11158.71221.80河 南1875.983261.03596.73159.46104.75140.55湖 北2099.643419.35686.75144.26134.17172.44湖 南2444.903389.62918.18137.66129.51196.54广 东3421.565079.781498.49151.11148.10197.00广 西1917.972770.48752.2379.91110.09123.91海 南1759.263255.53768.2475.1587.85110.92重 庆1600.582873.83577.76113.27117.241
7、59.68四 川1816.093002.38675.71132.85112.21160.31贵 州1167.921984.62392.8588.5664.9176.76云 南1597.262250.46530.8493.6183.75138.16西 藏1435.412435.02500.57175.18117.0054.37陕 西1938.602260.19612.12138.3394.88195.61甘 肃1365.332134.05381.1297.2377.78127.35青 海1657.872358.37450.66160.5190.12192.77宁 夏1824.872760.145
8、23.86159.10104.32187.60新 疆1696.402737.28494.47182.8570.79189.692、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；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，农民人均家庭设备消费支出，农民人均医疗保健消费支出。并用下式表示函数关系： 3、模型假定：（1）随机误差项具有0均值和等方差，即（2）服从正态分布，即三、回归模型建立与分析1、农民人均生活消费支出与农民人均收入的一元线性回归分析表1Model SummaryModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of
9、 the Estimate1.966a.932.930377.59076a. Predictors: (Constant), 人均收入表2ANOVAbModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression5.882E715.882E7412.521.000aResidual4277243.38530142574.779Total6.309E731a. Predictors: (Constant), 人均收入b. Dependent Variable: 人均消费支出表3CoefficientsaModelUnstandardized Coefficien
10、tsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)-440.131163.159-2.698.011人均收入.783.039.96620.311.000a. Dependent Variable: 人均消费支出（1） 相关分析表（见表1） Model Summary表中看到复相关系数为0.932，决定相关系数为0.930,说明方程的拟合度较好，表明回归方程显著性较高。 （2） 方差分析表2，F412.512，P 值00000.05， 表明回归方程高度显著，即农民人均收入对消费有高度显著的线性影响。（3） 回归系数的显著性检表（见
11、表3）,常数项的P=0.0110.05,表示常数项与0没有显著相差异，表明常数项不应该出现在方程中；食品的t的显著性概率为0.0000.05,表示食品消费支出的系数与0 有显著性差异，应当作为解释变量出现在方程中；衣着的显著性检验概率为0.0120.05,表示与0没有显著相差异，故不应该出现在方程中。所以可得该多元线性回归方程为：=0.556 +0.105 +0.157 +0.177 从回归方程我们可以看出，食品消费的系数最大，医疗保健的系数次之，而家庭设备和衣着消费系数较小，这表明农村人民在食品和医药上的消费较大而在衣着等上的消费较少。农村居民的消费支出比较单一化，主要原因是他们的收入不高，
12、负担不起其他方面的支出；其次居民的消费观念还很保守，不愿去过多的购买他们认为的“奢侈品”。四、结论与建议根据多元线性回归的基本方法，通过对初始线性回归模型的验证和分析， 最后得到的线性回归模型在理论上符合高斯假设，其结果也与前面分析的基本一致。说明此回归方程能够作为说明问题的理论依据。在实际应用中，农民消费支出方面有很多，本文只是分析了几个典型的因素， 通过线性回归模型也可以较为准确的判断今后的农民消费情况。在现实生活中，所得预测结果不可能与生活完全一致，但是对增进农民收入、改变农民消费结构有很大的意义。通过对多元线性回归的分析，我们可以看出，我国农民的费结构，基本上还是在食品、医疗等生活必需
13、品上消费较多，而花在衣着装饰上的较少，但比起过去农民在家庭设备上的支出有了明显提高。而制约农民消费的关键还是农民收入不足。因此，首先国家应该调整相应的农业政策，切实增加农民收入，增强消费的经济基础,通过增加消费拉动经济增长,通过经济增长带动消费的增加。其次应该不断完善农村的医疗保健设施，让更多的人能看得起病，让农民无后顾之忧；加强农村基础设施的建设，为农村经济的发展奠定良好地基础，为提高农民收入提供一个好的平台。最后还应培养农村居民正确的消费观念，要加快形成积极的消费观念，鼓励农民在生产发展的基础上努力提高生活质量，使生活更加富有意义，是农民真正的过上小康生活；要克服“只知道买价格低、便宜的商品，养儿防身防老”等片面观念。参考文献1 李兴绪,殷溪源,石磊.SPSS经济统计分析M.北京：中国统计出版社，2008.52 何晓群.现代统计分析方法与应用M北京：中国人民大学出版社，20073 李争艳.用回归分析方法预测我区城镇居民消费水平 20084 常素蛾. 农村消费市场现状及发展趋势J信息市场报,1998,9：7转贴于 中国论文下载中心
