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1、计量经济学课程论文三大产业的发展与农村家庭人均年纯收入分析报告信息学院 2003 级一班 董玉婷（40311029）何 萍（40311030）孙轶娟（40311031）张 展（40311033） 中国成都西南财经大学三大产业的发展与农村家庭人均年纯收入分析报告【提要】 “三农”问题的核心是农民问题，农民问题的核心是增加农民收入。本文通过对三大产业发展与农村居民人均纯收入关系进行分析，从定量的角度探求三大产业分别对农村居民人均纯收入影响程度。【关键词】回归模型 农村居民人均纯收入 三大产业 可决系数 自相关性【正文】一、问题的提出自改革开放以来,虽然中国经济平均增长速度为 9.5% ,但二元经济
2、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。农村居民人均纯收入的增长与国内生产总值的增长密切相关。然而国内生产总值是由第一产业（农业） 、第二产业（工业、建筑业） 、第三产业（服务性行业）组成的，但是对农村居民人均纯收入的增长影响各不相同。而对三者影响程度进行数量分析，以期用函数关系精确表达三者各自的影响，就是我们研究的主要内容。二、现状分析二十世纪
3、九十年代以来，我国农民收入增长水平减缓，城乡差距明显拉大。我国农村虽有局部繁荣，但在国际市场和国内市场经济的双重挤压下，中国农村处在破产的边缘。党的十六大报告指出：统筹城乡经济社会发展，建设现代农业，发展农村经济，增加农民收入是全面建设小康社会的重大任务。因此必须正视农村收入增长和城乡收入差距态势，并关注其对全局的影响，要采取有效的措施努力增加农民收入。1.农民收入差距的现状分析我国农民人均纯收入的增长率在20世纪80年代平均水平为9%左右，20世纪90年代呈下降趋势，特别是1998年下降幅度最大，从l997年的8.15%下降到l998年的3.44%，再到199年的2.22%，2000年上半年
4、降 1.5%。之后虽有逐步上升。但农民收入增长依然缓慢。2003年与1998年相比，农民人均纯收入增加460元，年均增加92元，同期城镇居民人均可支配收入增加3047元。年均增加609元。城乡居民收入差距从2.5l：l扩大到3.23：l，年均扩大0.16个百分点，这种差距扩大的速度是历史上从未有过的,城乡差距还是继续扩大。农民在国家工业化，现代化过程中，做出了巨大贡献,然而农民收入没有得到与经济高速增长相应的实惠，消费份额反而逐年下降。大多数农民虽然收入有所增加，生活水平有所提高，但他们却没有得到与经济高速发展相应的利益。2.农民收入结构方面的因素制约农民收入增长当前农民人均收入的来源和结构已
5、发生了很大的变化，收入较以前增多了。但无论怎么增加，增加多少，农民收入的构成主要包括两个部分：一是种植粮食等主要农产品获得的农民收入，二是农民从乡镇企业获得的收入，外出打工得到的劳动报酬，以及家庭经营二、三产业得到的收入，即非农业收入。近几十年来，这后两部分的收入占农民收入的比重已不断上升。从l985年的18.4%上升到1999年28.52%，增加了十个百分点。而同期种植业和畜牧业的收入比重分别从48.1%和11.26%下降到33.97%和7.14%。这表明当前农民收入的很重要增长部分主要靠非农业而不是种地，这也预示着今后农民收入增长的发展方向。然而近年来农民收入增长放慢，主要在于非农业就业机
6、会减少。以前作为吸纳农村剩余劳动力主渠道的乡镇企业，由于各种因素的影响，乡镇企业破产倒闭日益增多，农民从乡镇企业获得的劳务收入的增长速度在逐渐减慢，不同程度地影响农民收入的增长。3.国家对农业的投资长期不足制约农民收入增长在市场经济条件下，资本的趋利性使投资流动方向的利润导向性明显。农业所需资金无法得到保障。在投资主体中，有能力对农业投资方向进行干涉的主要是政府。由于国家财政能力仍不雄厚，以及国民经济全局发展的需要，政府财政用于农业发展的份额从相当长时期看仍是十分有限的。一组数字可以充分说明：l978年-l995年国家从农业部门取得的财政收入增长了l0倍左右，而同期国家财政用于农业支出仅增长2
7、.76倍。另外国家财政支出用于农业支出的比重也不断下降，1978年国家财政支出用于农业支出的比重为l3.3%，l998年却降至8.3%。由于国家对农业的投资长期不足，造成许多农业基础设施因得不到维护而老化，农业生产条件恶化，抗灾能力下降。另一方面，造成农业科技进步缓慢，间接制约了农业更快发展。目前中国农业科技在中国农业增产中的贡献率只有40%左右，与发达国家平均70%的水平还差很远。随着农业劳动生产率的提高，人均很少的耕地面积，只要少数人种植就可以了，大量的农村劳动力必须走出家门。要加快剩余劳动力流动和转移。减少农村人口，提高农业劳动生产率，增加农民收入。综上所述，我国的农村问题亟待解决，我们
8、通过对三大产业发展与农村居民人均纯收入关系进行分析，从定量的角度探求三大产业分别对农村居民人均纯收入影响程度，为发展非农产业促进农村剩余劳动力转移提供理论依据。三、相关数据收集及验证根据中经网统计数据库的统计数据,我们得到如下数据(样本期：1980年2004 年)：农民家庭人均年纯收入 第一产业增加值 第二产业增加值 第三产业增加值1980 191.3000 342.9000 141.8000 194.30001981 223.4000 378.0000 192.5000 253.50001982 270.1000 392.0000 211.7000 255.30001983 309.8000
9、 421.0000 222.2000 266.80001984 355.3000 443.9000 280.7000 303.40001985 397.6000 430.0000 317.0000 321.00001986 423.8000 445.9000 483.5000 377.60001987 462.6000 383.8000 615.5000 439.70001988 544.9000 340.7000 648.2000 468.10001989 601.5000 441.1000 388.9000 390.00001990 686.3100 453.1000 359.3000 3
10、36.90001991 708.6000 497.5000 407.6000 328.20001992 784.0000 559.0000 513.5000 381.50001993 921.6000 651.1000 602.2000 462.80001994 1221.000 702.2000 709.5000 456.30001995 1577.740 714.2000 602.8000 456.90001996 1926.100 726.3000 537.3000 459.50001997 2090.100 736.2000 689.1000 512.60001998 2162.000
11、 793.3000 912.2000 547.20001999 2210.300 826.3000 1022.800 577.30002000 2253.420 827.4000 1084.200 606.50002001 2366.400 907.5000 1173.000 640.40002002 2475.630 945.2000 1192.000 652.70002003 2622.240 971.1000 1370.500 655.70002004 2936.400 967.0000 1337.200 639.5000我们将以上数据用下述变量表示：Y：农村居民家庭人均年纯收入 （单位
12、：元）X2：第一产业增加值（现价） （单位：亿元）X3：第二产业增加值（现价） （单位：亿元）X4：第三产业增加值（现价） （单位：亿元）根据数据分别作 Y 与 X2 X3 X4 的散点图如下：0102030240608010X2Y01020305010150X3Y01020301203040506070X4Y由以上三个图我们可以发现，Y 与 X2 X3 X4 都有比较明显的线形关系，因此可建立多元线性回归模型来分析相关数据，以反映三大产业增加值和农村居民家庭人均年纯收入。模型如下： uXXYtttt 4321我们对得出的模型有如下假设：1.零均值： 0)(iuEni,3,2.同方差和无自相关
13、性： 3.随机扰动项与解释变量不相关： 0),(ijuXCovkj,324.无多重共线性：Rank(X)=k5.正态性：随机扰动项服从正态分布 显然这些假设不可能完全成立，所以我们必须对其进行检验，并根据检验的结果作相应修正。四、模型的求解和检验利用 Eviews3.0 作 OLS 估计的结果为：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/20/05 Time: 15:00Sample: 1980 2004iEuuEOVki kiii,),( )(2),(2NiIncluded observations: 25Variable Coef
14、ficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1462.814 294.7457 -4.962970 0.0001X2 3.259706 0.464741 7.014029 0.0000X3 -0.072475 0.516344 -0.140362 0.8897X4 1.692549 1.340221 1.262889 0.2205R-squared 0.957271 Mean dependent var 1228.886Adjusted R-squared 0.951167 S.D. dependent var 917.3889S.E. of regress
15、ion 202.7269 Akaike info criterion 13.60724Sum squared resid 863061.7 Schwarz criterion 13.80226Log likelihood -166.0905 F-statistic 156.8228Durbin-Watson stat 0.824864 Prob(F-statistic) 0.000000可得到以下的结果：Y= 1462.814 + 3.259706*X2 0.072475*X3 + 1.692549*X4(294.7457) （0.464741) (0.516344) （1.340221）t=（-4.962970） (7.014029) (-0.140362) （1.262889 ）R-Squared=0.957271 df=21 F=156.8228（一）从上面的估计的结果可以看出：1、可决系数 R-Squared=0.957271，表明模型在整体上拟合程度较 0.957271 好。2、系数显著性检验：给定 =0.05，查 t 分布表，在自由度为 23 时临界值为t0.025(23)=2.069,而对于 C、X2、X3、X4 的系数，只有 C 和 X2的 t 统计量的绝对值都大于 2.069，X 3、X 4的 t
