我国农村居民家庭人均纯收入与支出研究报告
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1388.99
193.45
573.80
210.24
2008
4760.42
1598.75
211.80
678.80
245.97
一、相关数据分析
1、每一个变量对人均纯收入做散点图分析
分别对食品支出、衣着支出、居住支出和医疗保健支出与人均纯收入之间的关系进行回归分析，作出相应散点图并求出拟合趋势线，由此预测各个变量与人均纯收入之间是否存在相关关系，存在哪种相关关系。
2、农村居民人均纯收入与食品、衣着、居住和医疗保健支出之间的关系
首先令农村居民人均纯收入为因变量Y，食品支出为X1，衣着支出为X2，居住支出为X3，医疗保健支出为X4，利用EXCEL回归分析可得出人均纯收入和各自变量之间存在的关系式为：
Y=-0.86*X1-0.86*X2+3.57*X3+3.56*X4
本文所用数据均源于中国统计局官方网站，具有相当的权威性。由于在农村居民家庭支出中食品、衣着、居住、医疗保健支出为最基本也是最主要的支出，因此本次调查所收集的数据为1995-2008年我国农村居民家庭人居收入与食品、衣着、居住、医疗保健支出。通过利用EXCEL分析工具对所收集的数据进行趋势拟合和回归分析，得出相应模型，然后对所求模型进行计量学的异方差和自相关检验，以便可以对模型进行修正，使本次分析研究结果更具代表性。
表1.1
回归统计
Multiple R
0.997203
R Square
0.994414
AdjustedR Square
0.991931
标准误差
80.85728
观测值
14
表1.2
Coefficients
标准误差
t Stat
P-value
Lower 95%
Intercept
1105.882
170.5759
428.9
97.04
199.35
68.13
1999
2210.34
425.98
91.48
203.60
70.02
2000
2253.42
820.52
95.95
258.34
87.57
2001
2366.40
830.72
98.68
279.06
96.61
2002
2475.63
848.35
105.00
300.16
103.94
6.483228
0.000114
720.0128ຫໍສະໝຸດ Baidu
X Variable 1
-0.86091
0.338777
-2.54123
0.031647
-1.62728
X Variable 2
-1.27163
2.705307
-0.47005
0.6495
-7.39146
X Variable 3
3.566663
0.902526
下图为人均纯收入与食品支出的散点图：
图1.1
从上图可以看出，人均纯收入与食品支出之间存在一元线性关系，即y=2.1272x+924.63而R2=0.8968，说明拟合度较高，因此可以说明人均纯收入与食品支出之间存在正相关关系，即随着人均纯收入的增加，食品支出也在增加。
图1.2
由上图可以看出，人均纯收入与衣着支出之间有较好的拟合度，并存在显著的线性关系，其趋势线为y = 21.89x—10.946，由此可得出，人均纯收入与衣着之间有有很好的正相关关系。
3.951869
0.003345
1.525008
X Variable 4
11.54072
3.161812
3.650034
0.005317
4.388207
从以上的回归分析来看，R2的值为0.991931，说明所收集的样本数据之间有较好的拟合性，而数据的T检验值中X1、X2的值小于2，不理想，这样的数据预测到的趋势线的代表性不强，所以剔除食品支出之后进行其他三个变量与人均纯收入的回归分析，回归分析数据如下：
1031.251
59.87286
17.22402
9.2E-09
X Variable 1
-0.75206
0.237454
-3.1672
0.010035
X Variable 2
表1农村居民家庭人均收入与消费支出表
年份
人均纯收入
食品
支出
衣着支出
居住支出
医疗保健支出
1995
1577.74
353.22
88.66
147.86
42.74
1996
1926.07
423.8
112.7
186.24
58.26
1997
2090.13
435.74
108.31
198.25
62.45
1998
2161.98
0.023894
X Variable 3
5.21691
2.425072
2.151239
0.056945
此时为剔除食品支出后的回归分析，由以上T检验值可以看出结果较为理想，接下来要考虑剔除衣着支出后人均纯收入与个变量之间的关系。
表1.4
Coefficients
标准误差
t Stat
P-value
Intercept
2003
2622.24
886.03
110.27
308.38
115.75
2004
2936.40
1031.91
120.16
324.25
130.56
2005
3254.93
1162.16
148.57
370.16
168.09
2006
3587.04
1216.99
168.04
468.96
191.51
2007
4140.36
表1.3
Coefficients
标准误差
t Stat
P-value
Intercept
774.2458
136.5665
5.669368
0.000207
X Variable 1
3.427502
2.455099
1.396075
0.19291
X Variable 2
2.824252
1.061693
2.660139
我国农村居民家庭人均纯收入与支出研究报告
社保071班 王美静 072408
随着我国国民经济的不断发展，居民生活水平有了很大的提高，尤其是农村居民的生活水平和收入水平也在逐年提高，同时，农村居民的消费结构（支出）也发生了很大变化。本文主要分析的是1995-2008十四年来我国农村居民家庭人均收入与支出的关系，并试图通过该分析了解我国农村居民收入与支出结构变动的关系，切实了解农村居民生活状况，并为制定相应消费政策、提出相关建议等提供基础。
图1.3
该图显示的是人均纯收入与居住之间的关系，拟合优度为0.9884，拟合优度高，同时趋势线为y = 5.7392x + 881.87。从所得到的散点图和相应的拟合趋势线可看出，二者之间存在一元线性关系，即人均纯收入与居住之间是正相关关系。
图1.4
同理可得出，人均纯收入与医疗保健之间为正相关关系。
193.45
573.80
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2008
4760.42
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678.80
245.97
一、相关数据分析
1、每一个变量对人均纯收入做散点图分析
分别对食品支出、衣着支出、居住支出和医疗保健支出与人均纯收入之间的关系进行回归分析，作出相应散点图并求出拟合趋势线，由此预测各个变量与人均纯收入之间是否存在相关关系，存在哪种相关关系。
2、农村居民人均纯收入与食品、衣着、居住和医疗保健支出之间的关系
首先令农村居民人均纯收入为因变量Y，食品支出为X1，衣着支出为X2，居住支出为X3，医疗保健支出为X4，利用EXCEL回归分析可得出人均纯收入和各自变量之间存在的关系式为：
Y=-0.86*X1-0.86*X2+3.57*X3+3.56*X4
本文所用数据均源于中国统计局官方网站，具有相当的权威性。由于在农村居民家庭支出中食品、衣着、居住、医疗保健支出为最基本也是最主要的支出，因此本次调查所收集的数据为1995-2008年我国农村居民家庭人居收入与食品、衣着、居住、医疗保健支出。通过利用EXCEL分析工具对所收集的数据进行趋势拟合和回归分析，得出相应模型，然后对所求模型进行计量学的异方差和自相关检验，以便可以对模型进行修正，使本次分析研究结果更具代表性。
表1.1
回归统计
Multiple R
0.997203
R Square
0.994414
AdjustedR Square
0.991931
标准误差
80.85728
观测值
14
表1.2
Coefficients
标准误差
t Stat
P-value
Lower 95%
Intercept
1105.882
170.5759
428.9
97.04
199.35
68.13
1999
2210.34
425.98
91.48
203.60
70.02
2000
2253.42
820.52
95.95
258.34
87.57
2001
2366.40
830.72
98.68
279.06
96.61
2002
2475.63
848.35
105.00
300.16
103.94
6.483228
0.000114
720.0128ຫໍສະໝຸດ Baidu
X Variable 1
-0.86091
0.338777
-2.54123
0.031647
-1.62728
X Variable 2
-1.27163
2.705307
-0.47005
0.6495
-7.39146
X Variable 3
3.566663
0.902526
下图为人均纯收入与食品支出的散点图：
图1.1
从上图可以看出，人均纯收入与食品支出之间存在一元线性关系，即y=2.1272x+924.63而R2=0.8968，说明拟合度较高，因此可以说明人均纯收入与食品支出之间存在正相关关系，即随着人均纯收入的增加，食品支出也在增加。
图1.2
由上图可以看出，人均纯收入与衣着支出之间有较好的拟合度，并存在显著的线性关系，其趋势线为y = 21.89x—10.946，由此可得出，人均纯收入与衣着之间有有很好的正相关关系。
3.951869
0.003345
1.525008
X Variable 4
11.54072
3.161812
3.650034
0.005317
4.388207
从以上的回归分析来看，R2的值为0.991931，说明所收集的样本数据之间有较好的拟合性，而数据的T检验值中X1、X2的值小于2，不理想，这样的数据预测到的趋势线的代表性不强，所以剔除食品支出之后进行其他三个变量与人均纯收入的回归分析，回归分析数据如下：
1031.251
59.87286
17.22402
9.2E-09
X Variable 1
-0.75206
0.237454
-3.1672
0.010035
X Variable 2
表1农村居民家庭人均收入与消费支出表
年份
人均纯收入
食品
支出
衣着支出
居住支出
医疗保健支出
1995
1577.74
353.22
88.66
147.86
42.74
1996
1926.07
423.8
112.7
186.24
58.26
1997
2090.13
435.74
108.31
198.25
62.45
1998
2161.98
0.023894
X Variable 3
5.21691
2.425072
2.151239
0.056945
此时为剔除食品支出后的回归分析，由以上T检验值可以看出结果较为理想，接下来要考虑剔除衣着支出后人均纯收入与个变量之间的关系。
表1.4
Coefficients
标准误差
t Stat
P-value
Intercept
2003
2622.24
886.03
110.27
308.38
115.75
2004
2936.40
1031.91
120.16
324.25
130.56
2005
3254.93
1162.16
148.57
370.16
168.09
2006
3587.04
1216.99
168.04
468.96
191.51
2007
4140.36
表1.3
Coefficients
标准误差
t Stat
P-value
Intercept
774.2458
136.5665
5.669368
0.000207
X Variable 1
3.427502
2.455099
1.396075
0.19291
X Variable 2
2.824252
1.061693
2.660139
我国农村居民家庭人均纯收入与支出研究报告
社保071班 王美静 072408
随着我国国民经济的不断发展，居民生活水平有了很大的提高，尤其是农村居民的生活水平和收入水平也在逐年提高，同时，农村居民的消费结构（支出）也发生了很大变化。本文主要分析的是1995-2008十四年来我国农村居民家庭人均收入与支出的关系，并试图通过该分析了解我国农村居民收入与支出结构变动的关系，切实了解农村居民生活状况，并为制定相应消费政策、提出相关建议等提供基础。
图1.3
该图显示的是人均纯收入与居住之间的关系，拟合优度为0.9884，拟合优度高，同时趋势线为y = 5.7392x + 881.87。从所得到的散点图和相应的拟合趋势线可看出，二者之间存在一元线性关系，即人均纯收入与居住之间是正相关关系。
图1.4
同理可得出，人均纯收入与医疗保健之间为正相关关系。