中国城镇居民家庭人均可支配收入与
人均消费支出的变动分析对中国1985—2003年中国城镇居民家庭人均可支配收入与人均消费支出数据进行分析，数据如附表1。为了便于分析降低数据数量级，进而对原有数据都取对数。用y表示城镇居民家庭人均收入，用x表示城镇居民人均消费支出，y1,x1分别为取对数后的城镇居民家庭人均收入和城镇居民人均消费支出。文中的估计结果由Eviews5.0输出。
一、长期均衡分析
（一）序列线性关系检验
原有序列时序图
取对数后的序列时序图
原有序列散点图
取对数后序列散点图
从上述时序图和散点图可以比较明显的看出取对数后的城镇居民家庭人均收入和城镇居民人均消费支出之间具有线性关系，下面对取对数后的序列进行分析。
（二）对对数序列进行ADF检验
表1 城镇居民人均消费支出
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.049393 0.7100
Test critical values: 1% level -3.886751
5% level -3.052169
10% level -2.666593
表2 城镇居民家庭人均收入
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.941651 0.3068
Test critical values: 1% level -3.920350
5% level -3.065585
10% level -2.673459
从表1 和表2可以看出，进行ADF检验的结果表明取对数后的城镇居民家庭人均可支配收入和城镇居民人均消费支出二者都为非平稳序列。由于多元序列的建模前面要求序列必须平稳才能进行建立动态回归模型，进而取对数后的城镇居民家庭人均可支配收入和城镇居民人均消费支出序列不能建模，需要进行协整检验，如果存在协整关系即可进行建模，下面对两个序列进行协整检验。（三）协整检验
对数消费支出2阶差分的ADF检验
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.790603 0.0011
Test critical values: 1% level -2.754993
5% level -1.970978
10% level -1.603693
对数可支配收入2阶差分的ADFj检验
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.480370 0.0018
Test critical values:
1% level -2.717511 5% level -1.964418 10% level
-1.605603
从对数消费支出2阶差分的ADF 检验和对数可支配收入2阶差分的ADF 检验的结果可以看出2阶差分后序列都是平稳的，两个序列都是2阶单整，说明原有序列之间存在协整关系，下面进行协整检验。 （三）构建模型 （1）构造回归模型
利用最小二乘法估计参数，参数估计值如表3。由表3可以看出P=0.000<0.05,拒绝原假设，说明参数显著性检验是有效的，并且R 2=0.999332，说明模型的拟合效果比较好，则构造出回归模型如下：
y 1=-0.357732+1.069827x 1+εt
表1
（2）残差序列单位根检验
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.357732 0.052374 -6.830319 0.0000 X1 1.069827 0.006706 159.5251 0.0000 R-squared 0.999332
Mean dependent var 7.960369 Adjusted R-squared 0.999293 S.D. dependent var 0.805856 S.E. of regression
0.021425
Akaike info criterion -4.749221
Sum squared resid 0.007803 Schwarz criterion -4.64980
7 Log likelihood 47.11760 F-statistic 25448.25 Durbin-Watson stat 1.727920 Prob(F-statistic) 0.000000
利用ADF对残差序列作单位根检验，三种类型的检验结果如下：
类型1
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.597785 0.0012
Test critical values: 1% level -2.699769
5% level -1.961409
10% level -1.606610
类型2
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.488806 0.0210
Test critical values: 1% level -3.857386
5% level -3.040391
10% level -2.660551
类型3
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.387903 0.0845
Test critical values: 1% level -4.571559
5% level -3.690814
10% level -3.286909
由类型1和类型2可以看出P值都小于0.05，拒绝原假设，说明残差序列是平稳的。（需要说明的是三种类型中只要有一种类型检验结果拒绝原假设，即可说明序列是平稳的。）也就是说有95%的把握认为中国城镇居民家庭人均可支配收入对数序列和人均消费支出对数序列之间存在协整关系，并可以构建如下动态回归模型：
y1=-0.357732+1.069827x1+εt
检验结果显示回归模型显著成立，参数显著非零，残差序列{εt}为白噪声序列。
中国城镇居民家庭人均可支配收入与 人均消费支出的变动分析对中国1985—2003年中国城镇居民家庭人均可支配收入与人均消费支出数据进行分析，数据如附表1。为了便于分析降低数据数量级，进而对原有数据都取对数。用y表示城镇居民家庭人均收入，用x表示城镇居民人均消费支出， y 1,x 1 分别为取对数后的城镇居民家庭人均收入和城镇居民人均消费支出。文中 的估计结果由Eviews5.0输出。 一、长期均衡分析 （一）序列线性关系检验 原有序列时序图 取对数后的序列时序图
原有序列散点图
入和城镇居民人均消费支出之间具有线性关系，下面对取对数后的序列进行分析。 （二）对对数序列进行ADF检验 表1 城镇居民人均消费支出 t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.049393 0.7100 Test critical values: 1% level -3.886751 5% level -3.052169 10% level -2.666593 表2 城镇居民家庭人均收入 t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.941651 0.3068 Test critical values: 1% level -3.920350 5% level -3.065585 10% level -2.673459 从表1 和表2可以看出，进行ADF检验的结果表明取对数后的城镇居民家庭人均可支配收入和城镇居民人均消费支出二者都为非平稳序列。由于多元序列的建模前面要求序列必须平稳才能进行建立动态回归模型，进而取对数后的城镇居民家庭人均可支配收入和城镇居民人均消费支出序列不能建模，需要进行协整检验，如果存在协整关系即可进行建模，下面对两个序列进行协整检验。（三）协整检验 对数消费支出2阶差分的ADF检验
1999年城镇居民家庭平均每人全年消费性支出 KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.809 Bartlett 的球形度检验近似卡方209.154 df 28 Sig. .000 kmo接近于1，适合做因子分析，sig小于0.05说明变量间存在相关关系，即适合做因子分析。 只有前两个因子的特征值>1,且累计占80.625%，因此提取前两个作为主因子
通过图可以看出，主因子的斜率较陡，剩余因子较为平缓，因此选择前两个因子作为主因子。 公因子方差 初始提取 食品 1.000 .828 衣着 1.000 .848 家庭设备用品及服务 1.000 .723 医疗保健 1.000 .683 交通和通讯 1.000 .839 娱乐教育文化服务 1.000 .841 居住 1.000 .875 杂项商品和服务 1.000 .813 提取方法：主成份分析。 主成分分析提取信息，可以看出居住的最多，医疗保健的损失率最低。 成份矩阵a 成份 1 2 食品.905 -.090 衣着.298 .871 家庭设备用品及服务.847 .076 医疗保健.722 .401 交通和通讯.876 -.270 娱乐教育文化服务.916 .032 居住.737 -.577 杂项商品和服务.895 .112 提取方法 :主成份。 a. 已提取了 2 个成份。 第一个主成分的函数表达式： Y=0.401*食品+0.131*衣着+0.375*家庭+0.319*医疗+0.388*交通+0.406*娱乐 +0.326*居住+0.396*杂项 第二个主成分的函数表达式： Y=-0.077*食品+0.749*衣着+0.065*家庭+0.345*医疗-0.232*交通+0.028*娱乐 -0.496*居住+0.096*杂项
计量经济学论文 题目：城镇居民人均消费支出及其影响因素的分析
城镇居民人均消费支出 及其影响因素的分析 一、问题的提出 改革开放以来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。在科技的不断进步下，随着居民收入水平的提高及电子通讯、家用汽车价格的下调，移动电话及家用汽车己成为我国近几年形成的新消费热点之一。从趋势上看，这方面的消费需求将会持续旺盛。家庭教育支出的平均增长也几倍于收入的平均增长；百姓对医疗领域向盈利方面的转化开始强烈不满。教育、医疗和住房三方面支出的过快增长，完全打乱了正常的家庭消费结构。 二、理论综述 我们主要从以下几个方面分析我国居民消费支出的影响因素： ①居民未来支出预期上升，影响了居民即期消费的增长 居民的被动储蓄直接导致购买力的巨大分流, 从而减弱对消费品的即期需求，严重地影响了居民即期消费的增长，进而导致有效需求的不足，最终导致经济增长的乏力。 ②商品供求结构性矛盾依然突出
从消费结构上看，我国消费品市场已发生了新的根本性变化：居民低层次消费已近饱和，而更高水平的消费又未达到。 ③物价总水平持续在低水平运行，通货紧缩的压力较大，不利于消费的增长 加入WTO之后，随着关税的降低和进口规模的扩大，国外产品对我国市场的冲击将进一步加大，国际价格紧缩对国内价格变化将产生负面影响。物价的持续下降，不利于居民的消费增长。 ④我国现阶段没有形成大的消费热点，难以带动消费的快速增长经过近几年的培育和发展，我国目前已经形成了住房消费、居民汽车消费、通信及电子产品的消费、节假日消费及旅游消费等一些消费亮点，可以促进消费的稳定增长，但始终未能形成大的消费热点，因此不能带动消费的高速增长。 三、模型设立 根据凯恩斯提出的消费函数的概念，可知消费和支出之间存在着一种以经验为依据的稳定关系。对消费者而言，决定其消费行为的主要因素是消费者的实际收入，随着收入的增加，消费将增加，但消费的增长低于收入的增长，即边际消费倾向递减，通常消费函数可以用以下简单的模型形式来表示： Y = a + βX 其中a > 0 0 < β < 1 模型中，系数β为边际消费倾向（即新增购买力与新增收入的比值），它反映了收入水平变化后，消费需求的增长幅度。X代表居民的收入，Y代表居民的消费支出。
中国城镇居民家庭人均可支配收入与人均消费支出的变动 分析 对中国1985—2003年中国城镇居民家庭人均可支配收入与人均消费支出数据进行分析，数据如附表1。为了便于分析降低数据数量级，进而对原有数据都取对数。用y表示城镇居民家庭人均收入，用x表示城镇居民人均消费支出，y1,x1分不为取对数后的城镇居民家庭人均收入和城镇居民人均消费支出。文中的可能结果由Eviews5.0输出。 一、长期均衡分析 （一）序列线性关系检验 原有序列时序图
取对数后的序列时序图 原有序列散点图
取对数后序列散点图 从上述时序图和散点图能够比较明显的看出取对数后的城镇居民家庭人均收入和城镇居民人均消费支出之间具有线性关系，
下面对取对数后的序列进行分析。 （二）对对数序列进行ADF检验 表1 城镇居民人均消费支出 t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.049393 0.7100 Test critical values: 1% level -3.886751 5% level -3.052169 10% level -2.666593 表2 城镇居民家庭人均收入 t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.941651 0.3068 Test critical values: 1% level -3.920350 5% level -3.065585 10% level -2.673459 从表1 和表2能够看出，进行ADF检验的结果表明取对数后的城镇居民家庭人均可支配收入和城镇居民人均消费支出二者都为非平稳序列。由于多元序列的建模前面要求序列必须平稳才能进行建立动态回归模型，进而取对数后的城镇居民家庭人均可支配收入和城镇居民人均消费支出序列不能建模，需要进行协整检验，假如存在协整关系即可进行建模，下面对两个序列进行协整检验。 （三）协整检验
全国城镇居民消费支出影响因素的实证分析 【摘要】消费是社会再生产的重要环节，涉及到社会经济诸多方面，研究影响消费的因素，对认识社会经济有着重要的作用。本文考察城镇居民家庭人均可支配收入、人均GDP、收入差距、物价水平、老年人口抚养比、社会保障和恩格尔系数几个因素对全国城镇居民消费支出的影响。为了避免了多重共线性问题，利用SPSS通过主成分分析方法，构造出与原始变量的相关性很强，而他们相互之间相关性很低的新变量，然后采用回归分析方法，最终得出城镇居民家庭人均可支配收入、人均GDP、收入差距、社会保障和消费支出成正比，物价水平、恩格尔系数与消费支出成反比。 【关键词】消费支出影响因素主成分分析回归分析 根据经典的消费决定理论，收入是消费的来源和基础，是影响消费的最重要因素，提高可支配收入就可提高消费支出，从而促进实体经济的发展。据藏旭恒（1994年）的研究，从1952年到1978年，城镇居民的平均消费倾向高达0.95以上。这是由于当时的收入水平是非常低的，所以大部分的收入用于维持基本生活消费，很显然储蓄动机是不足的。本文研究1995年以后全国城镇居民消费支出，1995年以后，我国经济已经发生了重大的变化，居民的消费水平逐渐提高，消费方式趋于多元化，消费结构也发生了重大的变化。如何有效的刺激消费需求，成了政府部门和学者关心的问题。然而只有对影响消费的因素有深刻的了解，才能制定相应的刺激政策。 一、变量的选取，数据来源和模型选择 1，人均GDP。人均国内生产总值。是衡量各国人民生活水平的一个标准。人均GDP 越高，表示消费支出水平越高；人均GDP越低，表示消费支出水平越低。 2，城镇居民家庭人均可支配收入。一般而言，居民可支配收入与消费支出呈密切的正相关关系。随着收入的增加，消费水平会逐步提高。根据国民经济恒等式，收入主要用于收费和储蓄，因此，收入水平是影响消费的重要因素。我们小组选取1995年以后全国城镇居民消费支出的序时数据来量化城镇居民家庭人均可支配收入的这一影响因素。 3，收入差距。城市居民人均可支配收入较高，高收入者的平均消费倾向较低；农村的人均可支配收入较低，而低收入者的平均消费倾向较高。因而，均衡的消费有助于消费者水平提高。该研究的收入差距用全国的城市居民人均可支配收入与农村居民人均可支配收入的比值来表示，比值越大，收入差距越大。 4，老年人口抚养比。理论上，抚养比会与消费支出会呈现负相关的关系。因为老年人口需要其他家庭成员创造的财富（用于生存、接受教育和培养劳动技能）。老年人虽然丧失了劳动能力，但同样需要消费其他家庭成员创造的财富。 5，恩格尔系数。当食物支出金额不变的条件下，总支出金额与恩格尔系数成反比。所以，恩格尔系数增加，即消费支出减少；恩格尔系数减少，即消费支出增加。 6，居民消费价格指数。一般的，消费支出与居民消费价格指数呈负相关关系。物价的相助变动会引起消费者购买量的显著变动（这种商品的需求弹性正常）。并且，人们对价格的变动会做出自己的预期，根据自己的预期改变消费支出决策。如果预期价格水平上涨，消费者为避免将来消费支出损失，会增加当期的消费支出；如果预期价格水平下降，消费者为会减少当期的消费支出，增加储蓄。 7，社会保障业城镇固定资产投资建设总规模。健全的社会养老保险和失业保险等神会保障制度是社会的稳定器，能增强居民生活的安全感，减少由于预防性动机的货币需求，从而增加居民消费。由于农村的社会的社会保障制度不完善，选用人均医疗支出来反映这方面对消费需求的影响。
中国城镇居民消费结构分析 1. 居民消费结构 消费结构分析主要是考察食品、衣着、家庭设备、医疗保健、交通、娱乐、居住和其他消费占总消费支出的比重关系。一个国家的居民消费结构与其收入水平、人口结构、自然资源、风俗文化、教育水平甚至社会制度等众多因素密切相关。这其中，收入水平对消费结构有着决定性的影响。一般来说，收入水平越低，食品等生活必需品所占比重越高，而娱乐等高档消费或奢侈品所占比重越低；收入水平越高，则刚好相反。 分析消费结构问题通常有下列两种方法： （1）利用各类消费品支出占消费品总支出的比重关系来说明问题； （2）通过估计各类消费品支出的收入弹性来考察居民对各类消费品“想要消费”的程度，利用各类消费品支出的收入弹性结构来进行分析。 在本案例中，我们主要采取第二种方法。 2. 扩展线性支出系统模型 1954年英国计量经济学家Stone 首先提出线性支出系统（LES ）用以描述消费者对各种消费品的需求规律，随后美国经济学家Luch 于1973年对其进行了扩展，并最终形成扩展线性支出系统(Extend Linear Expenditure System, ELES)。目前，ELES 是经济学界研究居民消费的最重要工具之一。 该系统假定某一时期人们对各种商品(服务)的需求量取决于人们的收入和各种商品的价格,而且人们对各种商品的需求分为基本需求和超过基本需求之外的需求两部分,并且认为基本需求与收入水平无关,居民在基本需求得到满足之后才将剩余收入按照某种边际消费倾向安排各种非基本消费支出。扩展线性支出系统的模型为 ),X P -(Y X P V i i i i i i ∑+=β i=1,2,3,…n (1) 式（1）中P i 为第i 种商品的价格，V i 为消费者对第i 种商品的消费支出，Y 表示居民实际收入，X i 为消费者对第i 种商品的基本需求量，P i X i 是对第i 种商品的基本需求支出，i β表示满足基本消费需求后剩下的收入)X P -(Y i i ∑对第i 种商品的边际消费倾向或投向需求系数，它应该满足0城镇居民家庭平均每人全年消费性支出
年城镇居民家庭平均每人全年消费性支出
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1999年城镇居民家庭平均每人全年消费性支出 KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.809 Bartlett 的球形度检验近似卡方209.154 df 28 Sig. .000 kmo接近于1，适合做因子分析，sig小于0.05说明变量间存在相关关系，即适合做因子分析。 解释的总方差 成份 初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入 合计方差 的 % 累积 % 合计方差 的 % 累积 % 合计方差 的 % 累积 % 1 5.098 63.721 63.721 5.098 63.721 63.721 4.670 58.369 58.369 2 1.352 16.90 3 80.625 1.352 16.903 80.625 1.780 22.256 80.625 3 .575 7.18 4 87.809 4 .406 5.079 92.887 5 .281 3.51 6 96.403 6 .122 1.528 97.932 7 .093 1.158 99.090 8 .073 .910 100.000 提取方法：主成份分析。 只有前两个因子的特征值>1,且累计占80.625%，因此提取前两个作为主因子
通过图可以看出，主因子的斜率较陡，剩余因子较为平缓，因此选择前两个因子作为主因子。 公因子方差 初始提取 食品 1.000 .828 衣着 1.000 .848 家庭设备用品及服务 1.000 .723 医疗保健 1.000 .683 交通和通讯 1.000 .839 娱乐教育文化服务 1.000 .841 居住 1.000 .875 杂项商品和服务 1.000 .813 提取方法：主成份分析。 主成分分析提取信息，可以看出居住的最多，医疗保健的损失率最低。 成份矩阵a 成份 1 2 食品.905 -.090 衣着.298 .871 家庭设备用品及服务.847 .076 医疗保健.722 .401 交通和通讯.876 -.270 娱乐教育文化服务.916 .032 居住.737 -.577 杂项商品和服务.895 .112 提取方法 :主成份。 a. 已提取了 2 个成份。 第一个主成分的函数表达式： Y=0.401*食品+0.131*衣着+0.375*家庭+0.319*医疗+0.388*交通+0.406*娱乐 +0.326*居住+0.396*杂项 第二个主成分的函数表达式： Y=-0.077*食品+0.749*衣着+0.065*家庭+0.345*医疗-0.232*交通+0.028*娱乐 -0.496*居住+0.096*杂项
我国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出数据分析
摘要： 本文采用2011年我国31省、市、自治区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出数据，根据经济发展、地理环境以及消费习惯等因素影响，我国各地区城镇居民的消费性支出水平很不平衡，消费结构差异也较大。本文利用因子分析，聚类分析、k均值聚类法等方法，对2011年我国31 个省(直辖市、自治区)城镇居民人均消费性支出的各项指标进行计量分析，对城镇居民家庭消费水平进行评价和排序，以期反映消费水平与结构上的差异，为政府制定更加合理的引导性政策提供有效依据。 关键词：城镇居民消费水平因子分析聚类分析； 一、背景： 近年来，我国国民经济得到了迅速发展，人民生活水平进一步提高，物质文明建设达到了前所未有的水平。但由于我国各地区经济发展水平不均衡，加之各地人口、资源、政策等各方面存在的差异，使各地区居民人均消费水平参差不齐，不同的地区具有不同的特点。在这一背景下，研究我国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出情况 其次，消费结构可以反映居民的生活质量和经济发展水平。一般来说，经济越发达的地区，其消费结构就越趋向于追求安逸享受的消费结构。在这样的消费结构中，奢侈品支出如住房、服务性支出所占的比例就会较大。反之，在经济较不发达的地区中，生活必需品消费支出所占的比例就会较大。随着社会主义市场经济体制的逐步完善，我国的社会生产力不断日益加快发展，经济总量和综合实力迅速上升，城镇居民的生活水平显著提高。 主要利用三种统计方法进行分析：主成分分析法、因子分析法、聚类分析法。本文选取2009年我国城镇居民人均消费支出数据，利用聚类分析法和因子分析法，
三大产业的发展与城镇居民家庭消费支出 通过对三大产业发展与城镇居民家庭消费支出增长的关系进行分析，从定量的角度探求三大产业分别对城镇居民家庭消费支出入的影响程度。 关键词:经济计量模型第一产业第二产业第三产业可决系数 城镇居民家庭消费支出. 城镇居民家庭消费支出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，但是对城镇居民家庭人均可支配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，就是我研究的主要内容.
X1：第一产业增加值 （单位：亿元） X2：第二产业增加值 （单位：亿元） X3： 第三产业增加值 （单位：亿元) 二、模型建立 我们可以得到Y 与X1 X2 X3的散点图 由图我们可以发现Y 与X1 X2 X3都有比较明显的线形关系，从而建立数学模型： μββββ++++=X X X Y 3 3 2 2 110 三、模型估计 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/04/14 Time: 22:54 Sample: 1996 2012 Included observations: 17 Variable nt Error c Prob. C 2912.790 593.6083 4.906923 0.0003
X1 -0.087183 0.084725 -1.029012 0.3222 X2 0.076761 0.015694 4.891077 0.0003 X3 -0.000205 0.001025 -0.200083 0.8445 R-squared 0.994316 var 8384.337 Adjusted R-squared 0.993004 S.D. dependent var 4079.371 S.E. of regression 341.1963 Akaike info criterion 14.70512 Sum squared resid 1513394. Schwarz criterion 14.90117 Log likelihood -120.9935 F-statistic 758.0557 Durbin-Watson stat 1.165437 Prob(F-statist ic) 0.000000 t=（4.906923）(—1.029012) (4.891077) （—0.200083） 2R =0.99431 ..W D =1.165437 F 值=758.0557 结果分析：从上面的运行结果可以看出方程的拟合优度99431.02=R ，调整后的拟合优度993004.02 =R ，说明模型拟合效果较好。而且F 值较大,表明方程从整体上有较好的解释能力。在5%的显著水平下，31,X X 没有通过t 检验，说明解释变量对被解释变量的影响不显著；2X 通过了t 检验，说明解释变量对被解释变量的影响显著。 四、统计意义检验 1、2R 检验 可绝系数99431.02=R ，993004.02 =R ，这说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“第一产业”“第二产业”“第三产业”对被解释变量“城镇居民家庭消费支出”的绝大部分差异作了解释。 2、F 检验 针对0:100==ββH ，给定显著性水平05.0=α，在F 分布表中查出自由度为1313=--=k n k 和的临界值24.3)13,3()1,(05.0==--F k n k F α，由上述得到 24.3)13,3(0557.75805.0=>=F F ，应拒绝原假设0:100==ββH ，说明回归方程显
城镇居民家庭消费支出结构分析
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城镇居民家庭消费支出结构分析 摘要：改革开放以来，我国经济迅速发展，城镇居民的收入有了大幅度提高，消费结构也有了明显的改善。1989年以前属于由供给式消费向温饱型消费发展的模式，1989年以后则是由温饱型消费向小康型消费的发展过程。本文利用SPSS软件对城镇居民的消费支出基本状况进行了相关分析和回归分析，从食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务分析消费结构的变化，并得出相关结论。 关键字：相关分析；回归分析；消费结构 一、数据分析意义以及数据的收集 改革开放以来，中国经济迅猛发展，城镇居民的收入大大增加。随着城镇居民收入水平的提高和消费观点的改变，消费支出的结构也有明显变化。城镇居民的消费重点已从基本生活消费品转向了以娱乐服务代表的新型消费领域，人们已经不再仅仅满足于吃饱穿暖的要求，越来越追求精神上的满足感，其中，对家庭设备用品及服务支出的增加就是很好的证明。因此，研究城镇居民的消费结构的变化，对于引导居民合理消费，促进消费结构的合理化和国家进行宏观经济决策都具有十分重要的意义。本文所用数据截取自2010年国家统计局统计年鉴，选取其中的人民生活篇，用以探究我国城镇居民消费结构及其趋势。 城镇居民家庭基本情况 指标1990 1995 2000 2009 2010 平均每人消费性支出 (元) 1278.8 9 3537.5 7 4998.0 12264.55 13471.45 食品693.77 1771.9 9 1971.3 2 4478.54 4804.71 衣着170.90 479.20 500.46 1284.20 1444.34 居住60.86 283.76 565.29 1228.91 1332.14 家庭设备用品及服务108.45 263.36 374.49 786.94 908.01 平均每人消费性支出构成 (人均消费性支出=100) 食品54.25 50.09 39.44 36.52 35.67 衣着13.36 13.55 10.01 10.47 10.72 居住 6.98 8.02 11.31 10.02 9.89 家庭设备用品及服务10.14 7.44 7.49 6.42 6.74
第1章前言 根据影响农村居民家庭人均消费支出的因素的理论观点，本文旨在通过2010年我国各地区农村居民家庭从事农业经营人均纯收入、农村居民家庭其它来源人均纯收入对农村居民家庭人均消费支出的影响进行实证的分析。通过建立理论模型，并收集相关数据，利用Eviews软件对计量模型进行参数估计和检验并加以修正，得到影响农村居民家庭人均消费支出的重要因素为农村居民家庭其它来源人均纯收入。最后，对所得结果作出经济意义分析。 影响农村居民家庭人均消费支出的因素：农村居民家庭其它来源人均纯收入。 农村人均纯收入除从事农业经营的收入外，还包括从事其他产业的经营收入以及工资性收入、财产收入和转移支付收入等。我们将其收入全部包含在农村居民家庭其它来源人均纯收入内。即农村居民家庭其它来源人均纯收入为农村居民家庭总纯收入减去农村居民家庭从事农业经营人均纯收入后的其他收入总额。 随着时代发展，可以发现农村居民家庭其它来源人均纯收入对消费支出的影响能力逐渐增强。农村居民不再只依靠农业经营收入为家庭的主要经济来源，而越来越重视除农业经营以外的其它经济收入方式。同时，农村居民家庭人均消费支出受农村居民其它来源人均收入的影响比农村居民家庭从事农业经营人均纯收入的影响更大。即农村居民家庭其它来源人均纯收入越多，其消费支出水平越高；反之，消费支出水平越低。
第2章中国农村居民家庭人均消费支出与纯收入建模 本文选取了中国2010年各地区农村居民家庭从事农业经营的人均纯收入、其它来源人均纯收入这2个因素进行分析。 （表一）2010年各地区农村居民家庭人均支出与纯收入
2.1 计量经济模型的建立 为了研究中国各地区农村居民家庭人均消费支出与各地区农村居民家庭从事农业经营的人均收入、其它来源人均纯收入之间的关系，建立下述的模型： Y=C+β1X1+β2X2+u 其中：Y:2010年农村居民家庭人均消费支出 X1：2010年农村居民家庭从事农业经营人均纯收入 X2：2010年农村居民家庭其它来源人均纯收入 βi：为待定参数 u：为随机扰动项 C：为常数项 2.2 模型求解和检验 利用Eviews软件，分别用最小二乘法回归分析，并针对其中的多重共线性、异方差和自相关进行统计检验，最后进行修正再来估计参数。 最小二乘法回归分析： 结果如下： （表二）回归结果
城镇居民家庭消费性支出分析 【摘要】 随着中国经济的蓬勃发展，城镇居民的生活水平日益提高，对于城镇居 民家庭消费性支出的分析也越来越得到重视。为了探究城镇居民家庭消费性支出的影响因素，本文集中了1991-2009年的相关数据，采用多元线性回归分析法，分析了城镇居民家庭可支配收入，消费者物价指数和国内生产总值，城镇居民恩格尔系数，城镇居民存款储蓄对城镇居民家庭消费性支的影响。最终确定了城镇居民家庭可支配收入和消费者物价指数两个重要解释变量对消费性支出的影响。 【关键词】城镇居民家庭消费性支出 消费者物价指数 城镇居民家庭可支配收入 国内生产总值 一、引言 （一）背景 随着改革开放的深入和市场经济的发展,人民的生活水平得到了大大地提高。作为总需求中最主要的部分，消费的增长在GDP 的增长中占了极大的比例。我国目前仍然面临消费需求不足问题,研究城镇居民消费性支出对经济增长有积极的影响, 同时可以更好的理解消费对我国经济增长的作用。由此，分析影响我国城镇居民消费性支出的多种因素各自的重要程度，将有助于我们认清当前中国经济发展的重要原因。 （二）文献综述 凯恩斯在《就业利息和货币通论》一书中提出：总消费是总收入的函数。这一思想用线性函数形式表示为：Ct=a + b +Yt 式中C 表示总消费,Y 表示总收入，下标t 表示时期；a 、b 为参数。参数b 为边际消费倾向，其值介于0与1之间。凯恩斯的这个消费函数仅仅以收入来解释消费，被称为绝对收入假说。这一假说过于简单粗略,用于预测时误差较大，所以本文基于凯恩斯消费理论进行新的探究。 二、数据收集与模型建立 （一）研究问题：研究影响影响我国城镇居民家庭消费性支出的因素 （二）变量选取：解释变量1X :城镇居民家庭可支配收入；2X ：消费者物价指数；3X ：国内生产总值；4X ：城镇居民消费恩格尔系数；5X ：城镇居民储蓄存款 被解释变量Y ：城镇居民家庭消费性支出 样本容量：19 数据来源：中国统计年鉴2011 表一1991-2009年城镇居民家庭消费性支出影响因素
人均可支配收入与居民消费支出的关系精选文 档 TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-
人均可支配收入与居民消费支出的关系 关键词：人均可支配收入、居民消费支出 摘要：本次研究的主要目的是利用计量经济学模型研究人均可支配收入和居民消费支出这二者之间的内在关系。 一、前言 人均可支配收入：指个人收入扣除向政府缴纳的个人所得税、遗产税和赠与税、不动产税、人头税、汽车使用税以及交给政府的非商业性费用等以后的余额。 居民消费支出：城乡居民个人和家庭用于生活消费以及集体用于个人消费的全部支出。 随着改革开放三十年的到来，我们大家回首这三十多年的光辉历程，全国人民在伟大的中国共产党和各代党中央领导人的带领下，大力发展经济建设，把中国领上了繁荣复兴的发展大道上。国家领导人对民生问题很重视，在努力发展经济的同时不忘改善国民的生活水平。人民生活水平不断提高，购买力不断增强，研究居民消费水平对于把握区域经济的宏观平衡和动态增长具有不可忽视的意义。 二、理论模型 1.基本假设
在其它条件不变的情况下，假定每单位人均可支配收入的变化都会引起相应的居民消费支出的变化 2.数学模型推倒 Y=C+BX （Y-居民消费支出 X-人均可支配收入） 3.假说 人均可支配收入X的高低对居民消费支出Y有影响 假想人均可支配收入X和居民消费支出Y正相关 四、结果与检验 1.介绍所使用数据来源 资料来源于国家统计局网站
散点图： 0.00 5000.00 10000.00 15000.00 20000.00 25000.00 30000.00 35000.00 0.002000.004000.006000.008000.0010000.0012000.0014000.0016000 .00系列1 通过E-VIEWS 做回归得出结论：
城镇居民家庭人均支配收入与消费支出分析(doc 8页)
中国城镇居民家庭人均可支配收入 与人均消费支出的变动分析 对中国1985—2003年中国城镇居民家庭人均可支配收入与人均消费支出数据进行分析，数据如附表1。为了便于分析降低数据数量级，进而对原有数据都取对数。用y 表示城镇居民家庭人均收入，用x 表示城镇居民人均消费支出，y 1,x 1分别为取对数后的城镇居民家庭人均收入和城镇居民人均消费支出。文中的估计结果由Eviews5.0输出。 一、 长期均衡分析 （一）序列线性关系检验 原有序列时序图 1,000 2,0003,0004,0005,0006,0007,0008,0009,0002 4 6 8 101214 16 18 Y X 取对数后的序列时序图
9.2 8.8 8.4 8.0 7.6 7.2 6.8 6.4 24681012141618 Y1X1 原有序列散点图 9,000 8,000 7,000 6,000 5,000 Y 4,000 3,000 2,000 1,000 02,0004,0006,0008,000 X
6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5 6.4 6.8 7.2 7.68.0 8.4 8.8 X1 Y 1 收入和城镇居民人均消费支出之间具有线性关系，下面对取对数后的序列进行分析。 （二）对对数序列进行ADF 检验 表1 城镇居民人均消费支出 t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.049393 0.7100 Test critical values: 1% level -3.886751 5% level -3.052169 10% level -2.666593 表2 城镇居民家庭人均收入 t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.941651 0.3068 Test critical values: 1% level -3.920350 5% level -3.065585 10% level -2.673459 从表1 和表2可以看出，进行ADF 检验的结果表明取对数后的城镇居民家庭人均可支配收入和城镇居民人均消费支出二者都为非平稳序列。由于多元序列的建模前面要求序列必须平稳才能进行建立动态回归模型，进而取对数后的城镇居民家庭人均可支配收入和城镇居民人均消费支出序列不能建模，需要进行协整检验，如果存在协整关系即可进行建模，下面对两个序列进行协整检验。