计量论文范文

《农村居民家庭人均纯收入影响因素分析》

班级：商学院09级经济学1班

姓名：马***

学号：200911121017

指导教师：

完成时间：2012年6月8日

农村居民家庭人均纯收入影响因素分析

摘要：随着我国工业化与城市化建设的发展，农村问题越来越凸显，留守问题、看病问题、养老问题等，农民收入问题亦是国家各界人士十分关注的问题。本文旨在用计量经济学方法简单分析农村居民家庭人均纯收入的影响因素。

关键字：农村居民家庭人均纯收入财政年度支农支出农业机械总动力农作物播种总面积乡村就业人数乡村人口数

第一产业总产值

正文：

一、引言

国家“十二五”规划第六章拓宽农民增收渠道中明确提出：加大引导和扶持力度，提高农民职业技能和创收能力，千方百计拓宽农民增收渠道，促进农民收入持续较快增长。同时“十二五”规划中明确提出以下几点：

1、稳定粮食播种面积、优化品种结构、提高单产和品质。

2、健全农业补贴制度，坚持对种粮农民实行直接补贴，继续实行良种补贴和农机具购置补贴，完善农资综合补贴动态调整机制。

3、推进农业技术集成化、劳动过程机械化、生产经营信息化。结合这几方面，本文从第一产业总产值、财政年度支农支出、农业机械总动力等几个方面分析其对农村居民家庭人均纯收入的影响。

二、预设模型

令农村居民家庭人均纯收入Y（元）为被解释变量，农作物播种总面积X1（千公顷）、乡村就业人数X2（万人）、乡村人口数X3（万人）、第一产业总产值X4（亿元）、财政年度支农支出X5（亿元）农业机械总动力X6(万千瓦)为解释变量，据此建立回归模型。

三、数据搜集

从中国统计年鉴得到如下数据：

年度农村居

民家庭

人均纯

收入Y

（元）农作物

播种总

面积X1

（千公

顷）

乡村就

业人数

X2（万

人）

乡村人

口数X3

（万人）

第一产

业总产

值X4

（亿元）

财政年

度支农

支出X5

（亿元）

农业机

械总动

力

X6(万千

瓦)

1990 686.3 148362.

3

47708 84138 5062 221.76 28707.7

1991 708.6 149585.

8

48026 84620 5342.2 243.55 29388.6 1992 784 149007.

1

48291 84996 5866.6 269.04 30308.4

1993 921.6 147740.

7 48546 85344 6963.76

3

323.42 31816.6

1994 1221 148240.

6 48802 85681 9572.69

5

399.7 33802.5

1995 1577.7 149879.

3 49025 85947 12135.8

1

430.22 36118.0

5

1996 1926.1 152380.

6 49028 85085 14015.3

9

510.07 38546.9

1997 2090.1 153969.

2 49039 84177 14441.8

9

560.77 42015.6

1998 2162 155705.

7 49021 83153 14817.6

3

626.02 45207.7

1

1999 2210.3 156372.

8 48982 82038 14770.0

3

677.46 48996.1

2

2000 2253.4 156299.

8 48934 80837 14944.7

2

766.89 52573.6

1

2001 2366.4 155707.

9 48674 79563 15781.2

7

917.96 55172.1

2002 2475.6 154635.

5 48121 78241 16537.0

2

1102.7 57929.8

5

2003 2622.2 152415 47506 76851 17381.71134.86 60386.5

2 4

2004 2936.4 153552.

5 46971 75705 21412.7

3

1693.79 64027.9

1

2005 3254.9 155487.

7 46258 74544 22420 1792.4 68397.8

5

2006 3587 152149 45346 73160 24040 2161.35 72522.1 2007 4140.4 153463.

9

44368 71496 28627 3404.7 76589.6

2008 4760.6 156265.

7

43461 70399 33702 4544.01 82190.4

2009 5153.2 158613.

5

42506 68938 35226 6720.41 87496.1

2010 5919 160674.

8

41418 67113 40533.6 8129.58 92410.4

四、建立模型

1、散点图分析

2、单因素或多变量间关系分析