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基于线性回归分析的大学生贫困问题调查分析摘要：本文通过线性回归分析等内容并对我校在校贫困大学生问卷调查进行频数统计并得出导致贫困的原因，并根据当前政府所采取的措施提出我个人的建议。
关键字：线性回归分析频数统计贫困频数统计1.1基本情况统计对294名同学进行调查，可以分析出：（１）按省份可得到，有３５名来自甘肃，占总数的１１.８％；有３４名来自宁夏，占总数１１.５％；有３４名来自河南，占总数的１１.５％；有２６名来自湖北，占总数的８.８％；有２３名来自河北，占总数７.８％；２０名来自陕西，占总数６.８％。
（2）造成贫困重要原因分析得，４９人选ａ（地处农村，经济收入低）和其他原因，占总数１６.６％；６１人选ａ和ｅ（兄弟姐妹较多），占总数２０.６％；６８人选ａ和ｃ（亲人生病），占总数２３％。
其中其他原因多指家庭上学学生多造成。
可以分析出贫困的主要因素还是客观条件地处农村所致。
（3）家庭年总收入小于３５００元的有１９２人，年总收入大于７０００元的有１７人，他们贫困的原因是家中上学孩子多或者是亲人生病所导致等。
1.2 交纳与拖欠学费统计（1）通过统计近几年学费主要来源，其中３４人选ｃ（家里积蓄），占１１.６％；３６人选ｂ（国家助学贷款），占１２.２％；３７人选ａ（从亲戚家借），占１２.６％；５０人同时选ａ和ｃ，占１７％。
通过数据可得，多数学生还是自己家庭解决，贷款也解决一部分学生学费问题。
（2）２５１人没有欠学费，占８５.４％。
（3）拖欠学费主要原因中，有１１１人选ａ（家庭经济困难），占３７.８％。
（4）对欠学费的态度统计：有１２５人选ｂ（不应该拖欠），占４２.５％，１１０人不选任何项，占３７.４％，４９人选ａ（因贫困应该拖欠），占１６.７％。
其它占很少。
1.3关于春节留校统计（1）在春节时有几次没有回家的经历统计（9人没有选项）：a （0次）215人，占73.1%；b（0次） 54人，占18.4%；c（0次）12人，占4.1%；d（0次）1人，占0.3%；e（0次） 3人，1%。
深度贫困地区乡村振兴评价指标体系构建与实证研究——以安徽省大别山连片特困地区为例Li Lu;Li Jianfang;Qian Li【摘要】基于安徽省大别山连片特困地区的乡村振兴战略实施现状,利用层次分析法与熵权赋值法相结合的方法确定评价指标体系的权重,从“产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕”五个维度对乡村振兴水平进行测算研究,得出以下结论:第一,贫困地区乡村振兴还处于初级阶段,如何将乡村振兴与脱贫攻坚有效衔接,目前还没有清晰、成熟的思路和方略;第二,安徽省大别山连片特困地区存在区域发展不协调、维度发展不均衡的问题,从地域上看,北部地区的乡村振兴水平高于南部地区,从维度层面看,生态宜居得分最高,优势最为明显,其次是产业兴旺和乡风文明维度,最后是治理有效、生活富裕维度;第三,乡村振兴五个评价维度之间存在相互关联关系,某一维度的快速发展既受其他维度的带动作用,又能推动其他维度的提升.【期刊名称】《北京化工大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2019(000)002【总页数】7页(P29-35)【关键词】深度贫困地区;乡村振兴;连片特困地区;精准脱贫【作者】Li Lu;Li Jianfang;Qian Li【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】F061.5一、引言改革开放以来，我国农村生活水平显著提升，乡村面貌发生深刻变化。
随之也衍生了就业非农化、居住城市化、收入非农化与农村空心化等问题，新时代我国社会主要矛盾已经转化为“人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”［1］，为此党的十九大报告提出实施乡村振兴战略，提出了“产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕”的总要求［2］。
深度贫困地区是乡村振兴的薄弱地带，在全面建成小康社会的决胜期，实施乡村振兴战略对精准扶贫提出了更高要求［3］。
乡村振兴，农民摆脱贫困是前提。
由于全球经济放缓以及剩余贫困的深度与广度的不断增加，反贫困仍是当今人类发展面临的最大挑战［4］。
财贸研究 ２０２０．５计划行为理论视角下连片特困地区扶贫绩效评价及影响因素研究———基于大别山片区的实证分析钱 力 倪修凤 宋俊秀（安徽财经大学，安徽蚌埠２３３０３０）摘 要：基于计划行为理论视角，利用大别山片区微观调研数据，构建结构方程模型，对大别山片区扶贫绩效进行综合评价，并对其影响因素进行分析。
研究结果表明：贫困人口行为态度、主观规范和感知行为控制会对其脱贫行为产生正向影响；连片特困地区扶贫绩效良好，但贫困人口脱贫行为程度较低，缺乏自主性；非政府组织参与扶贫工作的自主性较低、形式较单一，对贫困人口脱贫行为的正向影响较小。
基于此，应充分调动贫困人口脱贫积极性，构建多元扶贫主体参与的扶贫格局，培育并提高连片特困地区自我发展能力。
关键词：计划行为理论；扶贫绩效；多元主体；长效脱贫中图分类号：Ｆ０６１．５ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００１－６２６０（２０２０）０５－００３９－１３ＤＯＩ：１０．１９３３７／ｊ．ｃｎｋｉ．３４－１０９３／ｆ．２０２０．０５．００４一、问题的提出贫困是人类社会发展过程中始终存在的重要问题，消除区域贫困是世界各国人民的共同使命，也是中国精准扶贫战略目标之一。
伴随中国脱贫攻坚工作的深入，精准扶贫进入攻坚期。
为实现２０２０年全面建成小康社会的战略目标，扶贫不仅需要扶贫政策、社会帮扶等，还需要激发贫困人口脱贫动力，坚定贫困人群脱贫信心，使之付诸脱贫行动（向运华等，２０１８）。
随着中国贫困治理体系不断完善，精准扶贫战略得到有效实施，评估扶贫越来越成为脱贫攻坚工作的重要抓手，如何有效提高扶贫绩效始终是扶贫开发进程中的关键所在。
连片特困地区覆盖中国２１个省份的６８０个县，涉及９６８７个乡镇，占据行政区划面积达３９０万平方公里，约占全国行政区划总面积的４０．７％，表明贫困所涉范围广；据全国农村贫困监测调查，按现行国家农村贫困标准，２０１７年末连片特困地区农村贫困人口１５４０万人，占全国贫困人口的５０．５６％，贫困发收稿日期：２０１９１２２７作者简介：钱 力（１９８１），男，安徽定远人，博士，安徽财经大学经济学院教授。
作者简介:涂建邦(1987-),男,安徽人,现就读于华东政法大学研究生院产业经济专业。
基于多元线性回归模型的农村居民收入增长分析以安徽省为例涂建邦(华东政法大学研究生教育院,上海200042)摘 要: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。
关键词:影响因素;农村居民收入;多元线性回归模型中图分类号:F32 文献标识码:A 文章编号:1672 3198(2011)07 0026 020 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。
聚焦深度连片贫困区：安徽省大别山连片区贫困实践22专题__ TOPIC表1 安徽省大别山集中连片特困地区历年主要社会经济发展指标指标单位__总人口万人2824.__.54农村人口万人2272.__.05生产总值亿元5087.__,79人均生产总值元948.__.39地方财政一般预算收入亿元446.7485.97地方财政一般预算支出亿元294.__.81新增固定资产投资亿元4764.__.72社会消费品零售总额亿元2774.__.70农民人均纯收入元__10文/龚曼江晓梅安徽省大别山连片区贫困实践聚焦深度连片贫困区：深度贫困地区脱贫攻坚是关系党和国家事业全局的一件大事，是全面建成小康社会的标志性指标，攻克深度贫困壁垒，是打赢脱贫攻坚战必须完成的任务。
文章聚焦深度贫困地区，以安徽省大别山区为特例，为脱贫攻坚工作的持续发展提出新思路。
党的十八大以来，政府当局把农村贫困人口脱贫问题作为全面建设小康社会的底线使命和标志性指标，用前所未有的力度推动这项进程，并取得了明显效果。
但是在感到欣慰的同时也要关注到，随着脱贫攻坚工作的不断深入，集中连片特困地区贫困相关问题不断突出，脱贫攻坚任务仍旧十分艰难。
截止2017年9月，在剩余4335万贫困人口中，因病因学因残因灾致贫返贫、饮水安全保障程度低和住房不安全的群体规模大，补齐这些短板是脱贫攻坚决战决胜的关键之策。
《关于支持深度贫困地区脱贫攻坚额实施意见》的引发警示我们要深刻意识到深度贫困地区按时完成脱贫攻坚任务的困难性、重要性、紧迫性，从2013年开始，我国政府调整扶贫政策落实方向，在各地实施精准扶贫政策，从各个方面努力帮助农村贫困人口、贫困地区做到完全脱贫，全国贫困人员从2013年底的8249万人减少到了2017年底的3046万人，这表明精准扶贫政策取得了良好成效，大那是，那些以集中连片特困区为典型的深度贫困地区仍然存在着巨大的贫困隐患，集中连片特困地区作为新时代背景下脱贫攻坚的主战场，面临着复杂且多样的贫困问题，需要针对不同地区不同问题的差异性和独特性因地制宜的落实脱贫攻坚政策和具体措施，本文以安徽省大别山集中连片特困区域为研究对象，针对本地区的发展现状以及存在的问题进行深入分析，在此基础上提出落实脱贫攻坚政策的新思路以及推进深度贫困区脱贫攻坚发展的政策建议，以期对安徽省大别山区的经济社会发展以及实现全面脱贫具有良好的辅助效果，对其他深度贫困地区进行脱贫攻坚具有借鉴意义。
安徽大别山片区县域经济发展现状及思考安徽省境内大别山片区跨大别山区和皖北西部地区，包括金寨、寿县、霍邱、太湖、宿松、潜山、岳西、望江、利辛、临泉、阜南、颍上、霍山、舒城、裕安、金安和桐城，共14县1市2区，其中金寨等12县属于国家级连片贫困地区。
片区集山区、库区、革命老区、贫困地区和沿淮行蓄洪区于一体，国土总面积约3.7万平方公里，占全省26.7%；总人口1792万人，占全省26.3%，其中乡村人口1614万人，占全省29.9%。
片区具有较为独特的地形地貌和物产资源特征，更具有无法替代的生态功能、特殊的经济功能以及不可忽视的社会功能，其县域经济的持续发展，对促进我省协调发展、乃至促进中部崛起都具有重要的战略意义。
一、片区县域经济发展现状评价多年来，安徽省委、省政府高度重视大别山片区扶贫开发，举全省之力，实施系统、全面的扶持政策，不断加大财政支持力度。
新世纪前十年，共向片区投入专项扶贫资金31.5亿元，占全省专项扶贫资金50%以上。
2011年，出台促进大别山革命老区又好又快发展20条意见，统筹推进片区区域发展和扶贫攻坚。
与过去相比，大别山片区社会经济发展发生了巨大变化。
1、经济发展较快，区域综合实力明显增强。
2011年片区地区生产总值达到1819.6亿元，是2001年的2.8倍，十年来年均增长11%；地方财政一般预算内收入86.8亿元，是2001年的4.3倍，年均增长15.7 %。
当年规模以上工业企业数达1655家、工业增加值达到698.8亿元，分别占全省县域的24%和21%；全社会固定资产投资1048亿元，占全省县域的19.3%。
2、民生不断改善，扶贫进程取得重大进展。
随着经济的较快发展，城乡居民收入也明显增长，大批农民脱离了贫困。
2011年片区农民人均纯收入5159元，与2001年相比，年均增长12.7%，高于全省11.9%的平均增幅。
到2010年末，片区农村贫困人口92万人，贫困发生率降至不足6%。
山西农经/2019年4期D OI ：10.16675/14-1065/f.2019.04.005“精准扶贫”政策下连片地区经济发展和民生改善研究□汪贻，钱琪，杨是一摘要：安徽省大别山区是国家连片特困区之一，是我国扶贫攻坚的主阵地。
以安徽省大别山区为例，研究精准扶贫政策下连片地区的经济发展和民生改善问题。
分析山区贫困现状，在实践调研基础上归类片区致贫因素，揭示目前扶贫工作中的困境。
从民生、旅游、技术、金融、互联网等方面，提出了创新型精准扶贫机制。
关键词：连片地区；精准扶贫；产业扶贫文章编号：1004-7026（2019）04-0014-02中国图书分类号：F323.8文献标志码：A（安徽财经大学会计学院安徽蚌埠233030）———以安徽省大别山区为例精准扶贫是对以往扶贫工作的反思，包括精准识别、帮扶、管理和考核等内涵，是新时期中国扶贫工作的重要机制。
安徽省大别山区是国家层面的集中连片特困地区。
研究分析该地区贫困问题，有助于对扶贫对象的正确认识、管理和补贴，促进脱贫方式发展，解决连片地区经济发展和民生改善问题。
1大别山区贫困现状安徽省大别山区包括安庆、六安、阜阳和亳州等4个市的14个县，即潜山、太湖、宿松、岳西、望江、临泉、阜南、颍上、寿县、霍邱、金寨、利辛、霍山和舒城，其中12县属于国家级连片贫困地区[1]。
安徽省大别山区集山区、革命老区、贫困地区于一体，山区总人口数为1792万人，占安徽省总人口的19％；总面积3.7万km 2，占安徽省国土面积的26.6％。
1.1耕地人口承载压力大截至2016年，安徽省大别山区耕地面积总和为126.52万hm 2，占安徽省21.54％。
除寿县、霍邱和望江县外，其余11县人均耕地面积均低于同一时期安徽省946.67m 2的平均水平，岳西、临泉、阜南、舒城、金寨、霍山等6县人均耕地面积不足666.67m 2，耕地承载压力远大于省内平均水平。
耕地稀缺使山区长期处在就业不充分状态，拥有大量剩余劳动力，农业边际生产效率低下。
山西农经//2019年17期基金项目：2018年安徽财经大学国家级创新创业训练计划项目“连片特困区致贫因素多元回归分析———以安徽省大别山区为例”（201810378257）研究成果。
作者简介：李江涛（1997—），女，汉族，安徽铜陵人，在读本科，研究方向：经济学。
DOI ：10.16675/14-1065/f.2019.17.017安徽省大别山连片特困区致贫因素线性回归分析□李江涛摘要：连片特困区是我国政府发展生产、消除贫困工作的重点目标区域，受到社会的广泛关注。
因此，揭示连片特困区的致贫因素对于扶贫开发、实现脱贫致富至关重要。
对安徽省大别山连片特困区进行定性分析，以回归模型为依托，从自然因素、经济因素和社会因素3个方面选取了7个指标，分析各个致贫因素的影响程度，进而研究安徽省大别山区的致贫原因，并提出了针对性的措施建议。
关键词：连片特困区；扶贫开发；致贫因素；大别山区文章编号：1004-7026（2019）17-0032-04中国图书分类号：F202文献标志码：A（安徽财经大学经济学院安徽蚌埠233030）贫困问题一直是我国政府重点关注的问题之一，而连片特困区贫困问题尤为尖锐。
为了缓解贫困问题、摆脱贫困的束缚，党中央和国务院作出了重大战略部署，划分了连片特困地区，并且将其作为扶贫开发的主战场。
在这个举措下，扶贫开发工作取得了很大的进步，为全面建成小康社会打下了坚实的基础。
但是，在扶贫开发工作过程当中又出现了新问题，所以探索缓解贫困问题仍任重而道远。
安徽省大别山区作为连片特困地区的典型区域，研究其致贫因素，可以促进连片特困地区的发展，推动脱贫攻坚的进程，从而促进我国全面小康社会的建成和社会主义现代化建设。
1文献综述关于致贫因素问题的研究，国内外学者在深入了解的基础上进行探讨，取得了一定的成果。
从研究内容方面来看，众多学者们主要从以下4个方面对贫困成因展开分析———生态环境、制度缺陷、贫困文化和资本缺乏。
乔宇（2015）[1]以武陵山片区为例展开研究，认为生态环境越脆弱的地区，生态贫困的发生率越高。
曹艳春（2016）[2]论述了农村最低生活保障制度可以促进贫困群体收入的绝对量增长，但是随着物价和人民收入水平提高，这一作用逐渐减弱。
张世定（2016）[3]提出贫困地区的贫困现象从表面上来看属于经济问题，然而从深层次考虑却是文化问题。
陈灿平（2018）[4]在研究农民工贫困脆弱性时指出，减少贫困脆弱性的最有效生计资本是人力资本，其次是自然资本和物质资本，社会资本的作用较小。
综上所述，众多学者对致贫因素进行了较为深入的研究，也取得了较多的成果。
但是对安徽省大别山区致贫因素研究较少，现有研究多为该区的扶贫开发和脱贫致富。
以回归分析方法为主，研究安徽省大别山连片特困区的致贫因素问题，在此基础上提出较为合理的建议，不仅体现了一定的理论价值，而且具有现实意义。
2大别山连片特困区致贫因素本研究中的安徽省大别山连片特困区包括12个县区，具体见表1，深山区、库区和行蓄洪区叠加交错。
该区被国务院于2011年在《中国农村扶贫开发纲要（2011—2020年）》中列入国家连片特殊困难片区。
根据安徽省大别山连片特困区的具体情况，主要从自然、经济和社会3个方面来具体分析研究其贫困因素。
2.111自然因素安徽省大别山连片特困区自然灾害频繁，生态环境脆弱。
从地理位置来看，位于长江以北、安徽省西部，地处安徽省、湖北省和河南省3省的交界处。
从地形来看，多为山地、丘陵，地形起伏大、封闭堵塞，限制了交通的发展，难以与外界往来，无法充分有效利用当地的资源优势。
从气候来看，长江与淮河之间的地区为亚热带季风气候，而淮河以北的地区是温带季风气候，增加了洪涝灾害、滑坡、泥石流等自然灾害发生的可能性。
自然灾害频发，严重影响了当地的农业生产安全，同时，落后的农业技术，也阻碍了农业及经济的发展。
省市县区安徽省安庆市潜山县（2018年8月撤县设市）、太湖县、宿松县、望江县、岳西县阜阳市临泉县、阜南县、颍上县六安市寿县（2015年12月划入淮南市）、霍邱县、金寨县亳州市利辛县表111安徽省大别山区贫困县区名单32··2.2..经济因素经济结构单一，是安徽省大别山连片特困区经济发展相对缓慢的根源之一。
单一的经济结构，使农业成为该区维持生产生活的主要手段。
该区大多数地方仍然是精耕细作的小农经营模式，农业生产分散，经营规模小，经济粗放式发展特征明显，不利于提高农业生产者的经济收入，也无益于农业技术的应用。
随着城市化的发展，青壮年劳力大多外出打工谋生，留守务农的多是老弱病残者，农村年轻劳动力急剧减少，田地荒废，贫困问题愈加严重。
该区封闭的地形使开发利用自然资源受到较多约束，经济发展受到发达城市的辐射作用较小，与外界的经济、社会和文化交流少，贫困人口大量集中，贫困程度较深。
2.3..社会因素教育、医疗卫生投入不足和人口素质偏低，制约了安徽省大别山连片特困区的发展。
在自然环境、经济发展水平、历史等诸多因素的影响下，安徽省大别山连片特困区的教育、卫生事业发展相对迟缓。
该区基础教育设施落后，劳动力文化素质较低。
农民固守田地，不愿意从事其他非农业生产工作，且难以接受新技术，收入水平低。
医疗卫生设施不完善，缺乏专业性医疗人才，直接影响了该区人们的生活质量。
此外，地形地势复杂崎岖，山地丘陵地带坡度较大，区内交通路线稀疏、交通不畅，这不仅影响了该区人们的出行，也影响了区内外的经济交流。
3大别山连片特困区致贫因素线性回归分析3.1..数据来源从《安徽统计年鉴》（2002—2018年）、《中国县域统计年鉴》（2002—2017年）和《国民经济和社会发展统计公报》中，选取安徽省大别山连片特困地区12个贫困县的相关统计数据作为研究的基本材料。
但是由于涉及县域较多，数据的可获得性较低，只能进行浅显分析。
3.2..指标选取根据上述对安徽省大别山连片特困区致贫因素的分析，以及可获得的相关数据指标，从自然、经济及社会因素3个方面选取以下7项指标作为致贫因素研究的依据。
选取农村居民人均可支配收入作为因变量（记为Y ），选取固定资产投资额（万元）、农业机械总动力（万kW ）、农林牧渔业总产值（万元）、普通中小学在校学生数（人）、医疗机构床位数（张）和人均社会消费品零售总额（元）作为自变量（依次记为X 1、X 2、X 3、X 4、X 5、X 6）。
3.3..无量纲处理在实际研究过程当中，选取的7个统计指标都具有各自特定的量纲和量纲单位。
在不同的量纲和量纲单位下，各个统计指标的不同表示，会影响到数据分析的结果，难以达到预期效果。
为了便于研究选取统计指标的内在联系，需要对指标进行无量纲处理，统一指标之间的量纲及量纲单位。
无量纲处理的公式如下。
X '=（X -X min ）/（X max -X min ）（1）式中：X 为所选取统计指标的具体数据，X max 为该统计指标数据的最大值，X min 为该统计指标数据的最小值，X '为对数据进行无量纲处理之后得出的结果。
3.4..回归分析3.4.111模型设定和调整设Y 为因变量，X 1、X 2、X 3、X 4、X 5、X 6为自变量，初步建立模型。
建立一个六元线性回归模型。
Y =α+α1X 1+α2X 2+α3X 3+α4X 4+α5X 5+α6X 6+U U U U U U U U U U U U U （2）式中：Y 为农村居民人均可支配收入，α为常数项，α1、α2、α3、α4、α5、α6为模型的参数，X 1为固定资产投资额（万元），X 2为农业机械总动力（万kW ），X 3为农林牧渔业总产值（万元），X 4为普通中小学在校学生数（人），X 5为医疗机构床位数（张），X 6为人均社会消费品零售总额（元），U 为随机扰动项。
利用EViews 软件，生成因变量农村居民人均可支配收入与上述6个自变量的相关系数，了解各个自变量的变化对因变量变化产生的影响。
研究发现，“农村居民人均可支配收入”只与“普通中小学在校学生数（人）”为负相关关系，相关系数是-0.865U 6，“农村居民人均可支配收入”与其他5个指标都是正相关关系，且相关系数高，与“人均社会消费品零售总额（元）”相关程度最高。
因变量即农村居民人均可支配收入受各个自变量的影响程度较深，即农村居民人均可支配收入与上述6个自变量之间存在较强的相关性。
经过运算得出的因变量“农村居民人均可支配收入”与固定资产投资额（万元）等6个自变量的相关系数见表2。
根据表2中因变量与自变量相关系数的结果，设定的初始模型具有多重共线性。
此外，还进行了模型的偏相关系数检验和White 检验，检验结果表明该模型不存在自相关性和异方差性。
但是，当进行显著性检验时，该模型中的自变量无法通过，并且没有意义，所以该模型不理想。
因此，基于逐步回归原理，通过逐步引入变量并消除影响较小的解释变量来优化模型。
（1）建立一元回归模型。
根据上述理论分析，自变变量X 1X 2X 3X 4X 5X 6相关系数0.983870.949880.96989-0.865860.988890.99288表2“农村居民人均可支配收入”与6个自变量的相关系数//调查思考/33··量人均社会消费品零售总额应是因变量农村居民人均可支配收入的主要影响因素，相关系数检验也表明，自变量人均社会消费品零售总额与因变量农村居民人均可支配收入的相关性程度最深，依存关系最强。
因此，将下式作为初始模型。
Y=a+bX6+U U U U U U U U UUUUU UUUUUUUUUUUUUUU（3）（2）将其余的变量逐个引入模型，估计结果。
经过分析，得出新模型，基于所收集的统计指标的数据，经运算得出回归模型。
Y=-0.01117+1.066U6X6U U U U U U U U U U U U U U U U U U U（4）各变量回归系数见表3。
依次对每个变量进行相应的简单回归分析。
在回归模型中，R-squared又称作可决系数，它是一种反映样本观测数据拟合优劣程度的指标，值的范围介于0～1，值越接近于1表示拟合优度越好。
Std.Error代指回归系数的标准误差，反映数据的离散程度，数值越小，表明数据越集聚；反之，表明数据越离散。
t-Statistic 用来检验所建立的回归模型在给定的显著性水平下，解释变量对被解释变量是否有显著性影响。
3.4.222结果基于表3各变量回归系数发现，除了普通中小学在校学生数（人）这个变量判定系数较低外，其他5个变量的判定系数都较高，这表明回归模型的拟合优度好。
而在显著性水平为0.05下，每个变量均通过t检验，表明固定资产投资额等6个自变量对因变量农村居民人均可支配收入存在显著性影响。
