农村居民消费的多元回归分析
农村居民消费潜力分析
农村居民消费潜力分析随着城乡发展的不断推进，农村地区的经济实力逐渐增强，农村居民消费水平也得到了提升。
农村居民消费潜力的分析对于制定相关政策、推动农村经济发展具有重要意义。
一、人口结构变化加速农村消费升级近年来，农村地区人口结构发生了明显变化，年轻人群体逐渐成为主体。
随着年轻人不断成为农村地区的主力农民或外出务工人员，他们拥有更多的创业机会和增收渠道，同时也受到城市消费观念的影响，对于品质生活有了更高的要求。
这种变化使得农村消费升级成为可能，农村居民的消费潜力也得到释放。
二、农村居民收入水平提升带动消费增长近年来，农村地区的经济收入水平不断提高。
农村居民的收入来源多元化，农业、农村转移就业、创业等都得到了提升，人们的消费观念也随之发生了变化。
随着收入的提高，农村居民在食品、服饰、教育、医疗、娱乐等方面的消费支出也逐渐增加。
这些消费支出的增加，进一步促进了农村地区的经济发展。
三、农村居民消费需求多元化呈现农村居民的消费需求也在不断多元化。
原本以基本生活品为主的消费结构已经发生了明显变化，人们对于娱乐、旅游、文化、体育等方面的消费需求不断增加。
随着互联网的普及，农村居民也开始通过网络购物、在线支付等方式满足自己的消费需求。
这种多元化的消费需求的出现，使得农村地区的消费市场更加活跃，为经济增长提供了新的动力。
农村居民消费潜力的增强在一定程度上推动了农村经济的发展。
对于进一步激发农村消费潜力，各级政府可以采取以下措施：加大对农村居民收入的提升力度，通过增加农村劳动力的外出务工、发展农村产业等方式提高农村居民收入水平；优化农村消费环境，打造宜居宜商的农村生活环境，提高农民对于农村地区的归属感；继续发展和完善电商平台，提高农村居民在网络消费方面的便利程度。
通过以上措施的实施，农村居民消费潜力将会进一步释放，农村地区的经济发展将会得到更大的推动，同时也将带动城乡经济的协调发展。
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。
spss研究影响居民消费因素的进行多元分析的详细步骤
spss研究影响居民消费因素的进行多元分析的详细步骤
进行多元线性回归分析的步骤如下：
1. 收集数据：收集到与居民消费相关的各种变量的数据，包括但不限于收入、教育程度、性别、婚姻状况、职业、地区等。
2. 数据处理：将数据导入SPSS软件，并进行数据清洗，包括剔除异常值、空值填充、变量标准化等。
3. 变量选择：参考文献、问题分析或实验结果等，选择影响居民消费的主要变量。
4. 模型建立：将选择的主要变量建立在多元线性回归模型之中。
5. 模型检验：使用F检验和t检验等，检验所建立的模型是否显著。
6. 模型诊断：检查模型诊断常见问题的方法包括：
a. 正态分布性的检验：检验残差是否符合正态分布，可使用K-S正态性检验进行检验。
b. 线性性的检验：检验自变量与因变量之间是否有线性关系，可绘制散点图、残差图等进行分析。
c. 异方差性的检验：检测残差方差是否对自变量的不同值有依赖性，可使用对数化、变量转换等方法解决。
d. 多重共线性的检验：检测自变量之间是否存在强相关关系，可使用VIF值进行检验。
7. 结果解释：通过模型运算和分析，应对变量之间的关系进行解释，说明影响居民消费的主要因素。
8. 结论汇报：对分析结果进行总结和汇报，通过图表等形式进行可视化展示，展示变量之间的关系和模型准确性，以及对应解释。
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。
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资料来源《中国统计年鉴2006》。
Yt=β0+β1X1 + β2X2 + β3X3Y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模型检验：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。
（2）、F 检验由于 RSS TSS ESS =- 所以 //(1)ESS kF RSS n k =--=41.16462 ，针对0:3210===βββH ，给定显著性水平0.05α=，在F 分布表中查出自由度为k-1=3和n-k-1=16的临界值24.3)16,3(=αF 。
由表 3.4中得到F=41.16462 ，由于F=41.16462 >24.3)16,3(=αF 应拒绝原假设0:3210===βββH ，说明回归方程显著，即“财政用于农业支出的比重”、“乡村从业人员占农村人口的比重”、“农作物播种面积”等变量联合起来确实对“农民收入”有显著影响。
（3）、t 检验由于=--=--=∑112;2k n e k n e e i σ 1695.44152 =2759.559375 且=0β S 599.852494，=1β S 11.632384,=2β S 0.03196669，=3β S 0.0047479， 当0010:0,:0H H ββ=≠， ==00βββS t 4.868962在0.05α=时， 2αt （16）=2.120因为t=4.868962>2.120，所以在95%的置信度下拒绝原假设，说明截距项对回归方程影响显著。
基于多元线性回归模型的农村居民收入增长分析
基于多元线性回归模型的农村居民收入增长分析针对影响安徽省农村居民收入的因素进行分析，再运用实证方法对1995-2009年的经济统计数据进行分析，从而得到影响安徽省农村居民纯收入的多元线性回归模型，通过对模型的验证能有效的预测安徽农村居民的收入增长趋势并能对安徽省农村地区的政策措施提供参考建议。
标签：影响因素；农村居民收入；多元线性回归模型0 引言社会主义新农村建设的首要任务是发展现代农业，其核心是增加农民收入。
改革开放30多年来，安徽农民收入的变化大致经历了以下5个阶段：1978-1980年高速增长阶段，农民人均纯收入由1978年的113.34元增加到1981年的246.49元，年均增长29.6%；1982-1991年相对低速增长阶段，其中1991年出现了负增长，农民收入下降了17.3%；1992-1996年为较快增长阶段年增长率均在20%以上；1997-2003年又为低速徘徊阶段；2004-2009年为恢复性较快增长阶段，增速均达到了两位数，从2004年的2499.3元增加到2009年的4504.3元。
但是整个农民纯收入的增长与城镇居民的收入相比，表现出了增长缓慢、差距越来越大的趋势。
为此本文根据整个国民经济的发展以及安徽省农业产业政策的调整变化、农村居民自身人力资本的积累等因素的变化情况，对安徽省农村居民纯收入的中长期趋势进行合理的预测，通过对1995-2009年安徽农村居民人均纯收入等经济统计数据的分析，运用多元线性回归方法建立模型，找出影响安徽农村居民纯收入最主要的因素，为安徽省农村产业政策提供建议。
1 影响安徽农村居民纯收入的影响因素1.1 工资收入对安徽农村居民纯收入的影响改革开放以来，作为人口大省的安徽，一直是劳务输出大省，农村居民的外出劳务时间越来越长，从事的职业越来越多。
如表1所示，人均工资性收入在安徽农村居民人均总收入中所占的比重越来越大，由1995年的11.6%增长到2009年的31.4%，由1995年的234.21元增长到了2009年的1882.42元，十五年增加了1648.21元。
湖北省农村居民家庭人均收入影响因素分析——多元线性回归分析
调 查 期 内得 到 以 现金 形 态 表 现 的 收 入 按 家 统 计 数据 网页 ， 分 数 据稍 作 修 正 。 部 来 源 分成 工 资 性 收入 、 家庭 经 营 现 金 收 人 、 （ ）模 型 变 量 的选 择 和 说 ２
农 业投 入 对 湖北 农 民家 庭 人 均 收入 显 著 性
响农 民收 入 的 各种 因 素 进 行 了 科 学 分 析 ． 为 解 释 变量 政 府 的 各 种财 政 投 入 对 农 民 抓 住 农 民增 收 的 关键 因素 所 在 ．对 整个 湖 收 入 有 着直 接 的 影 响 表 １为湖 北 省 农 村 北 省 经 济增 长 速 度 的提 高 有一 定 的 价值 居 民家 庭平 均 每 人 现 金 收人 系 数 Ｒ ３ ０ ９ ． ： ． １Ｘ Ｙ ＝ ． ３ Ｐ值 ０ １ ． ３是 政 府 性 ７ ０ 补 贴 支 出 ．这说 明政 府 性 补 贴 支 出对 湖 北 农 民家 庭 人 均 收 入 显 著 性 影 响 不 是 很 大 Ｙ 与 Ｘ 的 相 关 系 数 Ｒ ４ ＇６ ４ Ｐ 值 ＝ ４ Ｙ － ．６ ． ０
湖北省农村居民家庭人均收入影响因素分析
多元 线性 回 归分析
采 统
４０ ７ ） ３０ ０
（ ｘＪ ｘ大 学管理 学院 湖 北 武汉 武／ Ｅ． ． ．
摘 要
通过 农 村 居 民现 金 收入 倾 向的 实证 分 析 ． 够更 好 地 了解 ＂前农 村 居 民消 费结 构 与 消 费行 为 。 文 能 ３ －
章 应 用 多元 线 性 回 归分 析 的方 法 ， 湖 北 省农 村 居 民人 均现 金 收入 进 行 了 实证 分 析 ， 决 了模 型 中的相 关 Ｉ题 。 对 解 ＂ － １
应用多元线性回归分析城乡收入差距
制度和政策、 城市化程度、 人力资本投资、 经济体制改革等。 并且应用多元线性回归方法分析各影响因子相关性和显著性， 最后建立多元线性回归方程。 根据 分析结果， 总结 出影响城 乡收入差距扩大的主要影响因子， 并对此提 出解决的政策。 关键词： 乡收入差距 ； 城 影响因子； 回归分析
１概述 在面对我 国城乡收人差距不断扩大所来一 系列问题上 ，本论文着重通过计量模型分析下列 问题： 城乡收入差距在中国的发展现状如何？中国 是否存在“ 库兹涅茨曲线” 所描述的倒 Ｕ型关系？ 利用相关系数分析城乡收入差距与其影响 因素的显著性如何？ 利用线性 回归分析选择城乡收入差距扩大 的最优影响因素。 这些影响城乡收入差距的因素能否通过政 策手段加以改变？ ２城乡收入现状分析 根据经济学中衡量城乡收入差距 的基本参 数是城乡居民收入 比率和城乡居 民人均消费 比 率。利用这两个指标可对我国城乡居民收入的差 距给出基本评判。 ３ 城乡收入差距扩大解释变量实证研究 前理论界关于我国城乡收入差距变动为 何先改善而后继续恶化， 以至于“ ｕ 假说 的经 倒 ” 典理论不成立， 具有不同的解释。 因此本论从比较 综合，比较全面的角度选取理论界所提出的影响 因素 ， 而言 ， 以认 为影 响城 乡收 入差 距 的因 概括 可 素主要有经济发展 、 制度和政策 、 城市化程度 、 人 力资本 、 经济体制改革、 城乡居民消费水平 。１ ２ １ ３１变量选择说明 ． 根据上述所确定的城乡收入差距 的影响因 素分析， 将利用统计分析研究确定城乡收入差距 的与其相关因素构建数量关系。由于在指标选取 过程， 有些指标无法取得数据， 所以本为主要选取 对于每个影响因素具有代表性影响的指标。 ３ ． 被解释变量口３ ．１ １ Ｉ 、 ［ １ 城乡人均收入差距（ ： ｖ 以城镇居民 人均收 １ 人可支配收入与农村居民人均收入比来描述城乡 收入状 况 。其 值越 大 ， 城 乡收入差 距越 大 。 表示 ＭＯ ｌ ｕ ｄｅ Ｓ ｍｍａ ｙ ｒ ３１ 解释 变量Ｉ ．． ２ 】 性是 显 著的 。
中国农村居民家庭纯收入和消费的多元回归分析
Multiple regression analysis of net income and consumption of ruralhouseholds in Chinaxxxxxxxxxxx1,a1Science and Technology College of Ningbo University, Ningbo, Zhejiang, Chinaa3xxxxxxxx5@Key words. Chinese residents, family income, consumption, multiple regressionAbstract:Since the reform and opening up, the CPC Central Committee and the growing attaches great importance to the sustainable development of the rural economy and society, the rapid progress in the reform of China's rural economy has brought real benefits to farmers, residents' income and consumption level has been greatly improved. According to the statistics released by the National Bureau of Statistics show that in 2010, the per capita net income of rural residents was 5,919 yuan, and compared to an increase of 765.84 yuan in 2006, a growth of14.86%, deducting price factors, the actual growth of 9.50%. The view from the growth of farmers 'income in absolute terms, this is the history of farmers' income year. Quite different due to the imbalance of regional economic development, natural conditions and consumer attitudes and other factors affect net income, rural households consumption expenditures, how objective, reasonable, accurate analysis of various consumer indicators of net income the impact of the situation, and has important theoretical and practical significance. Therefore, the author of the application of multivariate statistical analysis of the principle of the net income of rural households and consumer spending, a multiple regression analysis.中国农村居民家庭纯收入和消费的多元回归分析孙友刚1，a1xxxxxxxx学院，宁波，浙江，中国a3xxxxxxxxx95@关键词: 中国居民家庭纯收入消费多元回归1．中文摘要改革开放以来,党中央日益高度重视农村经济社会的可持续发展,我国农村经济体制改革所取得的快速发展给农民带来了真正的实惠,居民的收入和消费水平有了较大幅度的提高。
农村居民消费水平分析与预测
农村居民消费水平分析与预测随着中国的经济发展和农村改革的推进，农村居民消费水平也逐渐提高。
本文将分析当前的农村居民消费水平，并尝试对未来的发展进行预测。
一、消费结构的变化近年来，农村居民的消费结构发生了明显变化。
以前主要以食品消费为主，但现在随着农村经济的发展，居民开始注重衣、食、住、行等方面的综合消费。
不仅在食品消费上追求多样化和高质量，还增加了对高品质服饰、物质生活品质、旅游等方面的消费需求。
二、消费需求的提升农村居民的消费需求逐渐提升，与城市居民的差距也在减小。
随着信息技术的普及和互联网的发展，农村居民更容易接触到外界的信息和消费理念。
他们开始关注健康、环保、品牌等因素，在购买时更注重品质和性价比。
他们对于高科技产品、教育、文化娱乐等的需求也日益增加。
三、收入水平的提高农村居民的收入水平正在逐年提高。
随着农村经济的发展，农民的经济收入逐渐增加。
农村居民的收入来源不再依赖于农业生产，而是多样化的，包括农业、养殖、兼职、务工等。
这也为他们提供了更多的购买力，推动了消费水平的提高。
四、城乡消费差距缩小随着农村经济的发展和城市农民的流入，城乡消费差距正在逐渐缩小。
城市化进程加快，农村地区的基础设施和生活条件得到了明显改善，城市中的生活方式和消费习惯也逐渐传入农村。
农村居民在城市和亲友的影响下，消费观念和消费行为与城市居民趋同，进一步缩小了城乡消费差距。
五、金融服务的改善金融服务对农村居民的消费水平有着重要的影响。
随着金融系统的不断完善和金融科技的发展，农村居民的金融服务需求得到了满足。
农村居民可以通过银行卡、移动支付等方式进行便捷的消费。
金融服务的改善使农村居民更容易获得贷款，有助于他们实现更高水平的消费。
六、消费潜力的释放农村居民消费水平的提高，也释放了巨大的消费潜力。
中国农村居民的数量庞大，他们对于农产品、农副产品、家电、汽车、旅游等的需求将带动相关产业的发展和增长。
这不仅为农村经济注入动力，也为国内市场提供了新的增长点。
居民消费的多元线性回归分析
居民人均消费和原材料消耗多元回归案例分析一．背景介绍居民的消费作为社会再生产的基础，对于提高国民生活水平起决定性作用，消费的增长对促进国民经济的持续发展具有决定性作用。
保证必要消费和扩大内需合理增长才有利于经济发展。
本文利用1990年至2010年的相关数据对我国居民消费价格指数进行实证分析。
二． 建立模型通过对下表的数据进行分析，建立模型。
其模型表达式为： μββββ++++=3322110X X X Y其中Y 表示居民人均消费，X 1 表示原材料原油的消耗，X 2 表示原材料水泥的消耗，X 3 表示原材料粗钢的消耗，根据以往经验和对调查资料的初步分析可知，Y 与X 1 ，X 2 ，X 3 ，呈线性关系，因此建立上述四元线性总体回归模型。
而βi （i=1,,2,3,）分别表示各项价格指数在居民消费价格指数的权数；Xi 则表示各项价格指数对居民存款的关系，µ表示随机误差项。
通过上式，我们可以了解到，每种消费价格指数每增长１个百分点，居民人均存款会如何变化，从而对为未来人均存款预测。
1．数据的搜集所设模型的样本容量为20个，对于一元线性回归分析计算要求和目的已经够了。
表一:序号年份人均消费原油的消耗水泥的消耗量粗钢的消耗量1 1990 833 121.84 184.74 58.452 1991 932 122.52 219.51 61.73 1992 1116 121.97 264.57 69.474 1993 1393 123.25 312.18 76 5 1994 1833 122.57 353.39 77.7 6 1995 2355 124.54 394.74 79.15 719962789129.22403.4283.158 1997 3002 130.68 416.02 88.579 1998 3159 129.61 431.5 93.0510 1999 3346129.6329277 457.085422399.1229224711 2000 3632129.0940842 472.8169834101.770489712 2001 3887130.9135511 519.7467469119.223493313 2002 4144131.4279913 566.2293033142.429006614 2003 4475131.6359826 669.1098261172.567525615 2004 5032135.6963305 745.9569625218.281973316 2005 5573139.1041788 819.8446752270.947596117 2006 6263140.9327852 943.360742319.711751218 2007 7255141.3766755 1032.846189371.267599219 2008 8349143.758639 1074.662686379.7649199202009 9098142.32570721234.792321429.7663327数据来源：《中国统计年鉴》（2011）利用上表中的数据，运用eview3.1软件，采用最小二乘法，对表中的数据进行线性回归，对所建模型进行估计，估计结果见下图。
基于多元线性回归模型的影响居民消费水平相关因素分析[精品文档]
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计量分析软件课程论文论文题目：基于多元线性回归模型的影响居民消费水平相关因素分析姓名：学号：学院：专业：联系电话：年月日基于多元线性回归模型的影响居民消费水平相关因素分析一、研究背景中国GDP总量超越日本，成为仅次于美国的第二大经济体，但我国人均GDP 依然很低，全球排名87位，这很大程度上制约了居民消费水平的提高。
到2020年实现全面建成小康社会的目标，十八大明确提出提高居民人均收入和人均消费水平，共享改革开放成果。
我国居民消费水平在改革开放后有了很大提高，但消费水平依然很低，消费量占GDP比重依然很小。
为此，本文旨在根据全国经济宏观政策、国内生产总值、职工平均工资指数、城镇居民消费价格指数、普通中学及高等学校在校生数、卫生机构数和基本设施铁路公路货运量等因素的变化情况，来分析如何提高居民消费水平，以判断是否能使居民消费水平有很大的提高。
本文通过对1978-2010年影响居民消费水平因素数据的分析，找到影响居民消费水平的主要原因，通过计量经济分析方法来建立合理的模型，探讨影响居民消费增长的长期趋势规律，并给政府提出合理的建议，以提高居民消费水平。
二、影响居民消费水平的因素宏观经济模型)++GDP-+=,经济发展应该紧紧抓住消费这一GCX(MI驾马车，而居民消费水平的高低受制于多种因素。
凯恩斯消费理论认为居民消费主要受收入影响，我国居民消费一直很低，消费意愿不强，本文通过计量分析找到影响我国居民消费水平的主要因素，从根本上改善消费不足,促进我国经济的持续稳定健康发展。
消费分为居民消费和政府消费，居民消费包括农村居民消费和城镇居民消费。
本文结合居民消费水平的影响因素，列出了国内生产总值、职工平均工资指数、城镇居民消费价格指数、普通中学及高等学校在校生数、卫生机构数和基本设施铁路公路货运量等相关因素，进行计量分析,得到回归模型。
三、居民消费水平模型的总体分析框架（1）多元线性回归法OLS概述[1]回归分析是计量经济分析中使用最多的方法，在现实问题研究中，因变量往往受制于多个经济变量的影响，通过统计资料，根据多个解释变量的最优组合来建立回归方程预测被解释变量的回归分析称为多元线性回归法。
关于农村居民消费预测的线性回归模型
关于农村居民消费预测的线性回归模型【摘要】农村居民消费问题是当前金融危机形势下政府农村工作的重中之重,也是我国经济增长寻找新动力的所在。
本文通过对农村人均消费及其相关因素的分析,建立了关于农村居民消费的多元线性回归模型。
该模型能够较为准确的反映实际,具有一定的使用价值。
【关键词】农村居民消费线性回归实际意义一、研究背景随着金融危机的不断蔓延,我国正在将经济增长的动力源头指向国内市场,扩大内需成为GDP不断增长的前提条件。
国内市场的扩大不能单纯依靠提高城镇居民的购买力水平,也要激发农村居民的购买热情。
在农村人口占55%以上的中国,农村消费水平的巨大提升空间正在引起人们越来越多的关注。
自2001年以来,我国农村人均年总收入以9%左右的速度平稳增长。
2007年,农村人均年总收入为人民币5791.1元,比2006年同期增长15%。
与此同时,考虑通货膨胀的影响,2001年至2007年,农村人均年生活费用支出平均增速约为8.2%,2007年达人民币3223.9元,比2006年同期增长8.6%。
2001年至2007年,农村居民收入增速远高于支出增速,同时城镇人均消费性支出保持3倍多于农村人均生活消费,说明农村居民消费还存在较大潜力。
现阶段,不断加深对农村居民消费的研究,摸清农村居民消费规律,有利于政府政策的合理制定与贯彻落实,符合当前国际国内形势的要求。
二、研究意义目前国内对农村居民消费的研究存在以下问题。
第一,基于凯恩斯主义研究的消费函数较多,主要分析了消费者收入对消费者消费行为的影响,对更多的、重要的影响因素考虑得不够充分。
第二,国内学者多将目光定位于城镇居民的消费行为上,对人口众多的农村居民没有足够的研究。
随着时代的发展和变化,除了收入因素以外,影响消费者消费行为的因素越来越多,尤其是在我国广大农村地区,具体的影响因素又会有新的内容。
因此,研究我国农村居民消费特点并提出预测其发展趋势的合理模型,对于拉动农村需求、促进经济增长均有不可小觑的作用。
南阳市农村居民消费水平影响因素的回归分析
南阳市农村居民消费水平影响因素的回归分析作者：曾铄寓朱玉清来源：《中国集体经济》2019年第22期摘要：消费是国民经济循环、发展的重要环节，农村居民消费具有巨大的发展潜力，增加农村居民消费是拉动居民经济增长的重要力量。
文章收集了2006～2016年南阳市农村居民消费水平有关变量的数据，建立了南阳市农村居民消费水平的多元线性回归模型，并分别采用最小二乘法、逐步回归法、岭回归法进行求解，并对建立的方程进行拟合优度检验、经济意义检验、显著性检验。
文章通过对不同方法所建立的回归模型的拟合效果进行分析、比较，并对如何提高南阳市农村居民消费水平提出意见及建议。
关键词：最小二乘法;逐步回归;回归分析2009年经济危机以来，国际经济增速放缓，扩大内需、增加居民消费是拉动居民经济增长的重要力量。
农村居民消费具有巨大的发展潜力，但是具有与城镇居民消费不同的特点，本文对南阳市农村居民消费水平的研究中，将农村居民家庭人均消费支出做为因变量y，考虑了如下与农村居民消费水平有显著影响的因素：农村居民平均可支配收入、消费价格指数，分别记为自变量x1，x2。
考虑到社会保障机制对农民生活、消费的影响，将各市参加医疗保险人数做为自变量x3，收集南阳市2006～2015年的数据如表1。
建立多元线性回归模型：y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+ε应用最小二乘估计方法估计参数，可得多元线性回归方程如下：y=2139.845+0.855x1-19.780x2-1.112x3-0.510x4回归分析检验如表5所示。
通过表5可以可知方程决定系数R2=0.999，但是自变量x2，x3，x4系数的t检验都沒有通过，也即自变量x2，x3，x4对因变量y都不显著，计算简单相关系数的增广矩阵，得到表7。
自变量x1，x4的相关系数高达0.999，说明自变量之间存在多重共线性，下面采用逐步回归估计方法进行求解。
得到逐步回归方程为y=-56.853+0.719x1，模型的决定系数R2=0.998，方程的拟合优度比较高，拟合效果较好，但是模型中只引入了对因变量有重要影响的自变量x1。
多元线性回归分析的应用与农民人均生活消费品支出的预测
１经 济 背 景 ．
农 民人均生活消费品的需求影响因素 ： 非农业人 口占总人 口的比 重 （ ） 人均国 内生产总值 （ ：， Ｘ，． ｘ ）年末 实有农村劳动力 （ ）农业机械 ｘ，， 总 动力 （ ）化 肥施 用量 （ ， 村用 电量 （ ６ ， ， Ｘ）农 ｘ ） 农作 物 总播种 面积 （ ， 总产量（ ， ｘ ） 肉类 ｘ ）全社会 固定 资产 投资 （ 。， ｘ ）社会 消费品零售 总 额 （ ， ｘ。 外贸 出口总额 ，Ｘ． ） （ １财政支 农支 出（ 。 ， ） ｘ 金融机构 农业贷款 ）
（ 。 ｘ－ ）
１ ２ ｌ ５４６ １ ８ １ ８０２ ２ ３ ０ ４４６
２５７ ８ ６０ ３ｏ３ ｏ ２９ ５ ８ ５ ｌ５３
５ ｌ ６２ ７ ９ ２９ ８３ ６６
５ ３ ８３ ５９ ７ ６ ３８ ８７
６０ ５ ２０ ９８８ ３５ ｌ５ ２ ｌ ３５
２２ ２３ １ ２１ ７ １２ ８４
２９ ７０ ３ ３ ６１ ４ ５ ３１ ５ ８ ２８ ６１ ２ ８ ６ ８ ９９ ７ ９ ２ ｌ
４ ２ ４． ０１ ４． ０１
３ ＿８ ６２ ３ ．４ ８２ ６ ．８ ２９ ４ ．４ ８１ ５ ．５ ５６ ６ ．３ １ ５ ７ ．２ ６６
７４２ ６６
８ ６１ ５ ５ １ ８ ７ ０２２ ８７ ６ ７５ ｌ １ ６ ０４４
１１ ７２ ９ ９
ｌ４ ０ ５ ２０
ｌ ｌ８ ８ ５２ ２ ８ ８ １５１ ２ ６ ３ ４ ３１ ２ 】０ ６ ６３
２７ ８ ４６ ３
５ ８ ４６
７ １ ０４ ７ ０ ６０ ９ ６ ７６ ６ １ ０ ｌ
３６６ １ ７ ３０９ ５ ６ ４７４ ８ ３ ４ １９ ８ ５ ４０８ ８ ８ ５８０ ０ ５ ５８４ ３ ９
2011年我国农村居民人均生活消费支出相关因素的回归分析
参考文献 ：
【 １ 】 马英才碱 国城 乡 居 民消费与经济增长的灰 色关联分析 社会 科学
辑＂ Ｎ２０ １ ３年第 ２期．
２ ０ ０ ２年 国家质 检总局 实行食品质量安全 市场 准入制度 ， 陆
农 民收 入水平 的提 高 ，农 村 居 民的消费结 构逐步 从食 品 向衣 着 和 医疗保健 等方 面转变 ， 这也 符合 马斯洛 的需要层 次理论 。
一
、
根据《 中华 人民共和 国食 品安 全法》 （ ２ ０ ０ ９年 ） 第 二十 五条 规定 ： 企业生产 的食品没有食品安全 国家标准或者地方标准 的，
三、 结 论
从上述 实证 分析 结果可 以看 出 ，农 村居 民的收入 对消 费
标准组织生产等进行 了总结， 并针对存在的问题提 出建议。
关键词 ： 食 品安全 企业标 准 探 讨 引言
支 出水 平仍具 有高 度显著 的线性 影响作 用 。在 消费支 出结 构 内部 ，衣 着消 费 的系数最大 ，医疗保 健和 家庭设 备 的系数 次 之， 而食 品消费系数 最小 ， 这 表明 随着 国家 经济水 平 的发展 和
由回归 分析 结果 可 知 ｔ １ ２ ． ＝ ０ ． ９ ４ ７ ４ ０ ３各个 解 释变 量 整体 上
对ｖ 有 显著 的解 释作用 和高度 的线 性影响 ，但 由 ｘ ３ ， ｘ ４的 ｔ 值 和 Ｐ值 不显著 知可 能存在 多重共线 性 的问题 。接 下来 运用 逐
食品 安 全企业标 准存 在问 题探讨
期从事食 品生产许可证 申报材料的审核 、发证检验及现场核查
基于回归分析的我国农村居民消费水平的预测
收入与消费成亚利，等:基于回归分析的我国农村居民消费水平的预测1引言消费是生产的目的，是国民经济循环、发展的重要环节，而且在国民经济中占了相当大的比重。
农村居民消费是整个国内消费的重要组成部分，农村消费市场的繁荣发展，会直接影响着整个国家经济的健康运行。
城乡差距的悬殊，使单独研究农村居民的消费水平具有中国的特色，因此国内对农村消费问题进行专题研究的相对多一些。
臧旭恒(1994)在《中国消费函数分析》一书中，提出了研究我国消费函数时应该将农村和城镇分开的观点，该观点得到了国内很多学者的认同。
刘建国(1999)对我国农户消费倾向偏低的原因进行了实证分析，解释了农户消费倾向偏低的原因，并提出了适度提高农户边际消费倾向、扩大农户消费需求的建议。
王宏伟(2000)根据相对收入假说理论建立农民收入--消费函数模型，拟合农民相对消费收入函数，最后提出了促进农民消费的措施。
李锐(2003)分别对农村居民消费结构的时间序列数据和横截面数据进行分析，利用ELES 模型，能够估计出农村居民的基本生活支出标准。
寇明婷(2008)通过对我国1998～2005年各地区农村居民消费支出进行聚类分析和主成分分析，并根据这8年间居民消费支出的变动情况，分析其变动原因，结合农村居民消费的特点，提出提高农村居民消费水平、改善农村居民消费结构的对策建议。
李群霞(2012)选取了1978～2009年我国农村居民消费水平及其影响因素的数据，对影响我国农村居民消费水平的主要因素进行了研究，通过变量间的动态关系，建立消费支出及其影响因素之间的长期均衡计量经济模型，对模型进行了平稳性检验和协整检验，并研究了各解释变量对农村居民消费水平的影响程度。
姜涛(2013)选取1992～2011年间的相关数据，对影响我国农村居民消费水平的因素进行实证定量研究，结果表明农村居民人均纯收入与农村居民消费水平呈显著正相关关系;农村市场价格变动与农村居民消费水平不相关;农村居民消费结构的变化与农村居民消费水平呈显著负相关关系。
多元统计分析案例分析
一、对我国30个省市自治区农村居民生活水平作聚类分析1、指标选择及数据：为了全面分析我国农村居民的生活状况，主要考虑从收入、消费、就业等几个方面对农村居民的生活状况进行考察。
因此选取以下指标：农村产品价格指数、农村住宅投资、农村居民消费水平、农村居民消费支出、农村居民家庭人均纯收入、耕地面积及农村就业人数。
现从２０１０年的调查资料中抽取３０个样本，指标数据如下：数据来源：《中国统计年鉴2010》．２、将数据进行标准化变换：３、用Ｋ－均值聚类法对样本进行分类如下：分四类的情况下，最终分类结果如下：第一类：北京、上海、浙江。
第二类：天津、、辽宁、、福建、甘肃、江苏、广东。
第三类：浙江、河北、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、山东、河南、湖北、四川、云南。
第四类：山西、青海、宁夏、新疆、重庆、贵州、陕西、湖南、广西、江西、。
从分类结果上看，根据２０１０年的调查数据，第一类地区的农民生活水平较高，第二类属于中等水平，第三类、第四类属于较低水平。
二、判别分析针对以上分类结果进行判别分析。
其中将新疆作作为待判样本。
判别结果如下:**. 错误分类的案例从上可知，只有一个地区判别组和原组不同，回代率为96%。
下面对新疆进行判别：已知判别函数系数和组质心处函数如下：判别函数分别为：Y1=0.18x1 +0.493x2 + 0.087x3 + 1.004x4 + 0.381x5 -0.041x6 -0.631x7Y2=0.398x1+0.687x2 + 0.362x3 + 0.094x4 -0.282x5 + 1.019x6 -0.742x7Y3=0.394x1-0.197x2 + 0.243x3-0.817x4 + 0.565x5-0.235x6 + 0.802x7 将西藏的指标数据代入函数得：Y1=-1.08671Y2=-0.62213Y3=-0.84188计算Y值与不同类别均值之间的距离分别为：D1=138.5182756D2=12.11433124D3=7.027544292D4=2.869979346经过判别，D4最小，所以新疆应归于第四类，这与实际情况也比较相符。
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农村居民消费的多元线性回归模型的构建作者：柳彬德马洁琼来源：论文之家日期：2009年08月13日-［关键词］农村居民消费线性回归实际意义［论文摘要］本文通过对农村人均消费及其相关因素的分析，建立了关于农村居民消费的多元线性回归模型。
该模型能够较为准确的反映实际，具有一定的使用价值。
农村居民消费问题是当前金融危机形势下政府农村工作的重中之重，也是我国经济增长寻找新动力的所在。
一、研究背景随着金融危机的不断蔓延，我国正在将经济增长的动力源头指向国内市场，扩大内需成为GDP不断增长的前提条件。
国内市场的扩大不能单纯依靠提高城镇居民的购买力水平，也要激发农村居民的购买热情。
在农村人口占55%以上的中国，农村消费水平的巨大提升空间正在引起人们越来越多的关注。
自2001年以来，我国农村人均年总收入以9%左右的速度平稳增长。
2007年，农村人均年总收入为人民币5791.1元，比2006年同期增长15%。
与此同时，考虑通货膨胀的影响，2001年至2007年，农村人均年生活费用支出平均增速约为8.2%，2007年达人民币3223.9元，比2006年同期增长8.6%。
2001年至2007年，农村居民收入增速远高于支出增速，同时城镇人均消费性支出保持3倍多于农村人均生活消费，说明农村居民消费还存在较大潜力。
现阶段，不断加深对农村居民消费的研究，摸清农村居民消费规律，有利于政府政策的合理制定与贯彻落实，符合当前国际国内形势的要求。
二、研究意义目前国内对农村居民消费的研究存在以下问题：第一，基于凯恩斯主义研究的消费函数较多，主要分析了消费者收入对消费者消费行为的影响，对更多的、重要的影响因素考虑得不够充分。
第二，国内学者多将目光定位于城镇居民的消费行为上，对人口众多的农村居民没有足够的研究。
随着时代的发展和变化，除了收入因素以外，影响消费者消费行为的因素越来越多，尤其是在我国广大农村地区，具体的影响因素又会有新的内容。
因此，研究我国农村居民消费特点并提出预测其发展趋势的合理模型，对于拉动农村需求，促进经济增长，均有不可小觑的作用。
三、研究方法定量的研究农村居民消费支出，才能准确预测其未来发展趋势。
农村居民消费支出包括：食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、交通通讯、文教娱乐用品及服务、医疗保健和其他商品及服务。
构成农村居民消费支出的因素有很多，影响其变动的因素也会很多，因而它比较符合多元回归研究的特点。
为方便确定农村居民消费支出的自变量，将农村居民消费支出分为两类：有形商品消费支出和无形服务消费支出。
有形商品消费支出包括：食品、衣着、居住、家庭设备用品和其他商品。
有形商品消费支出满足农村居民的温饱问题，购买的商品一般属于生活必需品，其数量和质量主要取决于居民的收入和商品自身的价格。
有形商品消费支出自变量有：人均年总收入（元）、政府对农业的投入（亿元）、商品零售价格指数。
无形服务消费支出包括：交通通讯、文教娱乐用品及服务、医疗保健及服务。
无形服务消费支出大都是享受型支出，除了同有形商品消费支出一样，受居民收入影响外，它还受居民生活质量的要求以及对未来预期好坏的影响。
无形服务消费支出自变量有：农村恩格尔系数、参加养老保险人数占农村总人口的千分比。
四、模型的建立1、数据来源与处理数据均来源于中华人民共和国国家统计局网站公布的《2008年中国统计年鉴》。
选取1999年至2007年的相关数据，其中，人均消费支出、人均年总收入、政府对农业的投入均采用当年年末新增值；商品零售价格指数、恩格尔系数均采用原值；为避免数据本身过小造成误差增大，用年末累计参加农村养老保险人数除以当年农村人口数后，再乘以一千。
利用SPSS16.0软件进行数据统计处理。
2、模型变量的选择和说明被解释变量：农村居民人均消费支出（E）；解释变量：人均年总收入（Y）、政府对农业的投入（C）、商品零售价格指数(P)、农村恩格尔系数(D)、参加养老保险人数占农村总人口的千分比(I)。
采用以下函数表达式表示各解释变量与被解释变量的关系：E=F(Y,C,P,D,I)经简单测算和经验分析，发现农村居民人均消费支出除了与传统的人均年总收入成一元线性相关外，政府对农业的投入影响农民人均收入水平、商品零售价格指数影响消费者价格心理、农村恩格尔系数影响农村消费者消费行为、参加养老保险人数占农村总人口的千分比影响农村即期购买能力，这些因素在单独情况下，均与人均消费支出成一元线性相关。
因此，猜想以上各被解释变量在综合作用情况下与解释变量成多元线性线性相关是完全可行、合理的。
3、线性回归模型形成的步骤（1）相关性分析。
线性回归方程拟引入一个因变量，即人均消费；五个自变量，即人均收入、政府投入、CPI、农村恩格尔系数和养老保险投保率。
经计算得加权平均值及方差如下表。
表1 自变量与因变量的均值、标准差和个案数项目MeanStd. DeviationN人均消费2.1732E3574.753329人均收入3.9954E3959.923179政府投入2.0528E3836.534899CPI1.0074E22.560829恩格尔46.66672.986649养老保险73.21783.010739由表2看出，人均消费与五个因变量相关性均较大。
其中，人均收入与人均消费相关性高达99%，政府投入次之，达98.4%，恩格尔系数与CPI与人均消费的相关性分别达83%和80.6%，远高于养老保险参保率的47.8%。
表2 自变量与因变量相关性项目人均消费人均收入政府投入CPI恩格尔养老保险Pearson Correlation人均消费1.000.999.984.806-.830-.478Sig. (1-tailed)人均消费..000.000.004.003.096结果验证了凯恩斯的消费函数观点，自变量农村人均收入与因变量人均消费的相关性非常强，两者的相关性散点图如图1。
图1 消费支出与收入关系点图在进行线性回归分析时采用的方法为全部引入Enter法。
虽然只有养老保险参保率与因变量的相关性最低，但为考虑全面起见，不将其从回归方程中剔除。
表3 被引入回归方程的各变量ModelV ariables EnteredV ariables RemovedMethod1养老保险, 人均收入, CPI, 恩格尔, 政府投入a.Entera. All requested variables entered.表4说明，相关系数R=1，判定系数R2 =1，调整后的判定系数仍高达0.99，回归估计的标准误差S=18.56672。
说明回归效果一般。
表4 样本回归效果ModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate11.000a1.000.99918.56672a. Predictors: (Constant), 养老保险, 人均收入, CPI, 恩格尔, 政府投入由表5看出，统计量F=1.533 E3，相伴概率值p<0.001。
说明多个自变量与因变量人均消费之间存在线性回归关系。
另外，Sum of Squares一栏中分别代表回归平方和（2641696.843）、残差平方和（1034.170）以及总平方和（2642731.013），df为自由度。
表5方差分析表ModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression2641696.8435528339.3691.533E3.000aResidual1034.1703344.723Total2642731.0138a. Predictors: (Constant), 养老保险, 人均收入, CPI, 恩格尔, 政府投入（2）全部引入法获得函数表达式。
表6 回归系数分析表ModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)833.342684.144 1.218.310人均收入.543.038.90714.296.001政府投入.090.050.1321.798.170CPI-10.3226.346-.046-1.626.202恩格尔-.6647.053-.003-.094.931养老保险.7634.876.004.156.886从表6中可以看出该多元线性回归方程为：E=833.342+0.543Y+0.090C-10.322P-0.664D+0.763I表7 残差统计结果表MinimumMaximumMeanStd. DeviationNPredicted V alue1.5765E33.2283E32.1732E3574.640859Std. Predicted V alue-1.0391.836.0001.0009Standard Error of Predicted V alue9.81918.49814.8423.2749Adjusted Predicted V alue1.5680E33.2443E32.1805E3574.698409表7列出了人均消费的预测值、标准预测值、预测值标准差等指标的最小值、最大值、平均值、方差和个案数。
（3）多元线性回归的检验。
拟合优度检验。
测定多元线性回归的拟合程度，使用多重相关系数R2 ，它表示因变量与所有自变量全体之间线性相关程度，实际反映的是样本数据与预测数据间的相关程度。
由表4可以看出R2 =1，说明回归平面拟合程度最高。
回归方程的显著性检验，又称F检验。
它利用方差分析的方法进行。
是平均的回归平方和与平均的残差平方和之比。
F统计量服从第一自由度为k、第二自由度为n-k-1的F分布。
由表5看出，F值为1.533E3，数值较大，说明自变量造成的因变量的变动远远大于随即因素对因变量造成的影响，F统计量较为显著，回归方程的拟合优度也较高。
回归系数的显著性检验，又称t检验。
t检验是检验各自变量对因变量的影响是否显著，从而找出那些自变量对因变量的影响是重要的，哪些是不重要的。
由表6可以看出各变量的t 值。
其中，人均收入t值为14.296，政府投入为1.798，CPI为-1.626，恩格尔系数为-0.094，养老保险投保率为0.156，其它因素为1.218。
五、回归模型的分析及实际意义通过对农村人均消费多元线性回归模型的初始推导和后续验证，证明了该模型在实际应用中可以较为准确的预测出当年的农村人均消费。
更重要的是，该模型对今后政府制定的针对农村、农业、农民的政策具有指导意义。
但是，在实际生活中，影响农村居民消费的因素有很多，这里只是选取了影响较大的几个重要的因素。