三大产业的发展与城镇居民家庭消费支出
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城镇居民家庭消费支出分类城镇居民家庭消费支出分类引言城镇居民家庭消费支出分类是指将家庭消费支出划分为不同的类别,以便更好地了解和分析城镇居民的消费行为。
通过对消费支出分类的研究,可以帮助政府制定相关政策,促进经济发展,满足人民的消费需求。
本文将介绍城镇居民家庭消费支出的常见分类,并详细分析每个类别的消费特点。
主要分类城镇居民家庭消费支出主要可分为以下几个类别:1. 食品类食品类是城镇居民家庭消费支出的重要组成部分。
这包括粮食、肉类、水果、蔬菜、饮料等食品的购买和消费。
食品类消费支出的特点是稳定和必需性强,占据了家庭消费支出的一大比重。
在食品类消费中,粮食和肉类是最主要的支出项目,而水果和蔬菜的消费也逐渐增加。
2. 住房类住房类是城镇居民家庭消费支出的另一个重要组成部分。
这包括房租、房贷、装修、物业费等与住房有关的支出。
由于住房是人们基本的生活需求之一,因此住房类消费支出通常占据相当大的比重。
在大城市中,房地产市场的发展导致了房租和房贷支出的增加。
3. 交通通信类交通通信类是城镇居民家庭消费支出中的重要组成部分。
这包括交通工具的购买和使用、交通费用、方式费用、上网费用等。
随着城镇交通和通信的发展,交通通信类消费支出逐渐增加。
其中,私家车的购买和使用成为城镇居民家庭较高的消费项目。
4. 教育类教育类是城镇居民家庭消费支出中的重要组成部分。
这包括学费、教育培训费用、课外活动费用等。
随着教育水平的提高和对人才培养的需求增加,教育类消费支出逐渐增加。
在教育类消费中,学费和教育培训费用通常是最大的支出项目。
5. 医疗类医疗类是城镇居民家庭消费支出中的重要组成部分。
这包括医疗费用、药品费用、保健品费用等。
随着人们健康意识的提高和医疗服务的需求增加,医疗类消费支出逐渐增加。
在医疗类消费中,医疗费用占据了最大的比重。
6. 娱乐类娱乐类是城镇居民家庭消费支出中的重要组成部分。
这包括旅游费用、电影票、购物等娱乐活动的消费。
用eviews分析的论文主题
1.吉尼系数影响因素的计量分析
2.我国旅游经济的因素分析
3.试探交通运输发展与国民经济的关系
4.我国1978-1997年的财政收入和国民生产总值的计量分析
5.我国经济增长对能源消耗的依赖
6.投资额与生产总值和物价指数
7.外商直接投资(FDI)对我国经济影响的实证分析
8.影响居民消费水平的因素分析
9.我国人均GDP与消费的计量分析
10.有关我国居民储蓄影响因素的计量分析
11.新中国出口的影响因素分析
12.影响股价指数的因素分析
13.影响居民消费水平的主要因素分析
14.我国消费的影响因素分析
15.中国能源需求影响因素实证分析
16.中国经济增长与周期波动
17.中国旅游业发展状况分析
18.中国城市居民消费计量分析
19.对上市公司利用新四项计提进行盈余管理的实证研
20.对影响人身保险保费收入诸因素的计量分析
21.餐饮业区域市场潜力的影响因素分析
22.FDI对中国经济增长的影
23.城镇居民住房面积的多因素分析
24.关于影响我国南方几省市农业总产值因素的实证分析
25.关于国内旅游需求的计量经济学分析报告
26.如何提高农业产值和农民人均收入水平
27.宏观经济政策对中国经济周期波动的影响分析
28.三大产业的发展与城镇居民家庭消费支出
29.上市公司财务预警模型设计与分析
30.货币政策有效性分析
31.外资利用与我国进出口贸易关系的实证分析
32.我国采矿业龙头企业利润因素分析
33.我国农民收入影响因素的回归分析
34.我国财产保险市场发展的因素分析。
影响我国居民消费相关因素的OLS回归分析毕业论文摘要在中国经济发展进程中,消费是伴随其发展的一个重要内容,伴随着经济增长的加快,消费形式的变化也越来越快。
自进入21世纪以来,内需成为经济学领域一个比较热点的名词。
扩大内需,增加居民消费成为了拉动经济增长的“三驾马车”之一。
居民的消费与一个国家的经济发展息息相关,对经济的增长影响惯性最大,是拉动经济增长最重要、最稳定的因素。
我国经济正逐渐由投资拉动型增长向消费拉动型增长转变,如何促进居民消费以扩大内需已成为人们关注的重点和热点。
消费作为我国经济增长的三驾马车之一,起着不可替代的作用,只有把经济增长转变为依靠内需的增加上来,才能真正实现惠国惠民国策。
本文通过对我国居民消费水平的统计数据资料分析,建立居民消费的计量经济学模型。
然后,使用EVIEWS 6.0对模型的参数进行估计,运用普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)对数据进行单因素、多因素的回归分析,并引入递归的逐步回归分析模型,研究模型中各个变量对居民消费水平的影响程度,使我们对相关影响因素从定性认识转换到定量认识,并在此基础上提出提高居民消费水平的对策。
关键字:居民消费水平,扩大内需,普通最小二乘法ABSTRACTIn China's economic development process, the consumer is accompanied by the development of an important content, along with the accelerating pace of economic growth, consumption patterns of change is faster and faster. Since entering in the 21st century, domestic demand becomes a more popular term in the field of economics. Expanding domestic demand[1] to increase the residents’ consumption has become one of three major power driving economic growth.The residents' consumption is the most important and stable factor stimulating economic growth, which is closely related to a country's economic development. China's economy is gradually shifting from investment-led growth to consumption-led growth transformation.How to promote consumption in order to expand domestic demand has become a focus of attention and hot for our country.Consumption as China's economic growth is one of the troika, plays an irreplaceable role, only economic growth into relying on domestic demand increases up to truly achieve benefit citizen and country national policy.Firstly,this paper establishes a econometric model of the residents' consumption through analyzing statistics of our residents’ consumption level. Then, i n order to let us recognize the relevant factors from qualitative understanding to quantitative understanding[2], I study the degree of the influence of each variable on the residents’ consumption in the model by using EVIEWS 6.0 to estimate the parameters of the model, applying ordinary least squares method for data’s univariate and multivariate regression analysis[3], and introducing recursive stepwise regression analysis model . And on this basis I put forward measures to improve the level of the residen ts’ consumption level.KEY WORDS:Residents' Consumption Level;Expanding Domestic Demand;Ordinary Least Squares目录第一章绪论 (1)1.1 选题的背景和意义 (1)1.2 本文的结构内容简介 (2)第二章居民消费现状及影响因素 (3)2.1居民消费的现状 (3)2.2居民消费影响因素简介 (6)第三章实证分析 (8)3.1 EVIEWS简介 (8)3.2 Ordinary Least Squares (8)3.3 数据处理 (8)3.4变量的设计与选择 (9)3.5 模型的建立及参数估计 (10)第四章模型的结论与政策建议 (23)4.1 模型的结论 (23)4.2 政策建议 (23)致谢 (25)参考文献 (26)第一章绪论1.1选题的背景和意义居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中,对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。
城镇居民家庭消费支出分类城镇居民家庭消费支出分类引言城镇居民家庭消费支出分类是一个重要的经济指标,它能够揭示居民的生活水平、消费结构和经济发展状况等方面的信息。
对于政府制定宏观经济政策、企业制定营销策略以及个人规划家庭预算等方面都有重要的指导作用。
本文将详细介绍城镇居民家庭消费支出的分类。
分类一:食品烟酒消费食品烟酒消费是城镇居民家庭消费的基本需求。
在这个分类中,包括了食品、烟草和酒类的消费支出。
- 食品:包括谷类、肉类、蔬菜、水果、奶类等食品类别的消费支出;- 烟草:指烟草制品的消费支出,如香烟、雪茄等;- 酒类:包括白酒、红酒、啤酒等酒类的消费支出;分类二:居住消费居住消费是城镇居民家庭消费中的重要部分,它直接关系到人们的居住条件和生活品质。
在这个分类中,包括了房屋、水、电、燃气等费用的消费支出。
- 房屋:包括购房、租房、装修等费用的消费支出;- 水费:指居民家庭用水的费用;- 电费:指居民家庭用电的费用;- 燃气费:指居民家庭使用燃气的费用;分类三:交通和通信消费交通和通信消费是城镇居民家庭日常生活中必不可少的一部分。
在这个分类中,包括了交通工具、通信设备和通信服务的消费支出。
- 交通工具:指购买汽车、摩托车等交通工具的费用;- 通信设备:包括方式、电脑、电视等通信设备的消费支出;- 通信服务:指方式、宽带、移动通讯等通信服务的费用;分类四:教育和文化娱乐消费教育和文化娱乐消费是城镇居民家庭消费中的重要组成部分。
在这个分类中,包括了教育费用和文化娱乐支出。
- 教育费用:包括学费、书籍费、辅导费等教育相关的消费支出;- 文化娱乐支出:指电影、演出、旅游等娱乐活动的消费支出;分类五:医疗保健消费医疗保健消费是城镇居民家庭消费中的重要一环。
在这个分类中,包括了医疗服务和药品的消费支出。
- 医疗服务:指就医、住院等医疗服务的费用;- 药品费用:包括购买药品的费用;分类六:其他消费除了以上分类,还有一些不容忽视的消费支出,这些支出往往是零星或个人特定需求。
1、政府间策略性博弈中的FDI区位选择研究〔1〕我国外商直接投资的空间分布结构分析结合外商直接投资理论、新地理经济学理论、空间经济学理论,运用Moran指数、Moran 散点图、Moran’I、Geary’C、局部Moran、局部Geary与LISA等指标从全域与局域两个层面考察我国FDI的区域空间及产业空间的关联性,包括FDI的区域分布、FDI的产业分布是否存在地理上的结块效应,以及这种集聚特征的时空跃变规律。
〔2〕我国地方政府间的策略性博弈行为分析基于空间经济分析理论,本部分将总结归纳某地方政府支出决策与其它政府支出决策之间的关系,即影响地方政府支出规模与结构决策的因素应包括:自身预算约束、其它政府的同期博弈、其它政府的跨期博弈。
在此基础上,拟运用空间动态面板模型,考察地方政府尤其是在财政政策上的竞争和博弈行为,包括同期外溢效应、时间滞后效应与跨期外溢效应。
〔3〕地方政府间策略性博弈行为影响FDI区位选择的理论机制基于“第三方效应”理论,构建由某地方政府、其它政府与外资企业三方参与的两阶段博弈模型,试图阐明地方政府间策略性博弈行为影响FDI区位选择的机理:①政府间相对竞争的强弱会影响两区域内外资企业的相对生产成本,影响外资企业的生产决策;②政府间竞争的外溢效应会改变本区域外资企业生产总成本;③不同产业对于地方政府竞争行为引致的生产成本变化的敏感性差异,会导致产业空间分布的变化。
〔4〕地方政府间策略性博弈行为影响FDI区位选择的经验检验基于上述模型分析,结合FDI区位选择理论,采用空间滞后模型、空间误差模型等空间计量模型,建立地方政府间策略性博弈行为影响FDI的实证模型,验证地方政府竞争的同期外溢效应、时间滞后效应与跨期外溢效应对FDI流入及FDI产业结构的影响,并结合不同的空间权重矩阵以及不同的“距离”范围,考察这种影响效应的差异性。
〔5〕有效利用地方政府间策略性博弈行为优化FDI的策略研究着重从以下两个方面就优化FDI从地方政府竞争行为视角提出相关对策:一是如何充分考虑与邻近区域政府在政策上可能存在的冲突,充分运用本区域政策促进区域要素结构提升与环境改善,强化本省政府行为尤其是财政行为的引资效应。
国民经济行业分类和居民消费支出分
类对应表
国民经济行业分类和居民消费支出分类是两个不同的体系,但它们之间存在一定的对应关系。
在国民经济核算中,行业分类主要用于描述各行业在国民经济中的地位和贡献,而居民消费支出分类则主要用于描述居民在各类消费上的支出情况。
以下是国民经济行业分类和居民消费支出分类对应表:
农、林、牧、渔业
食品烟酒类
衣着类
居住类
采矿业
居住类
制造业
食品烟酒类
衣着类
家庭设备用品及维修服务类
电力、热力、燃气及水生产和供应业
居住类
建筑业
居住类
批发和零售业
食品烟酒类
衣着类
日用品类
交通运输、仓储和邮政业
交通和通信类
信息传输、软件和信息技术服务业
教育文化和娱乐类
金融业
其他用品和服务类
房地产业
居住类
租赁和商务服务业
其他用品和服务类
科学研究和技术服务业
教育文化和娱乐类
水利、环境和公共设施管理业
居住类
教育
教育文化和娱乐类
卫生和社会工作
其他用品和服务类
文化、体育和娱乐业
教育文化和娱乐类
其他行业
其他用品和服务类
需要注意的是,这只是一份简化的对应表,实际的对应关系可能更加复杂。
同时,随着社会经济的发展,新的行业和消费支出类别也会不断涌现,需要不断地更新和调整。
因此,这个对应表只是一个参考,具体的对应关系需要根据实际情况进行调整。
浙江省生产总值、三大产业增加值、财政收入、公共预算支出、居民人均可支配收入及GDP目标分析2016年以来,浙江省委、省政府抢抓新一轮科技革命和产业变革的历史机遇,超前谋划和布局人工智能、大数据、云计算等一批重量级未来产业,组建之江实验室、建设杭州城西科创大走廊,推动企业将迭代创新作为终身追求,抢占科技革命的制高点,正是其中之意。
从兄弟省市比较来看,浙江和广东、上海、江苏等兄弟省市同作为全国高水平发展区域,在对接国家重大战略、深化经济体制改革、实施创新驱动、推进产业转型升级等方面面临的机遇和挑战具有一定的相似性和同步性。
尤其是当前国际国内形势更趋复杂多变,各省市都在积极谋求经济社会转型升级。
浙江在主要经济指标较好增长的同时,也必须意识到在科技研发投入、服务业占比、PCT专利申请量、研究型大学培育等方面还存在差距。
未来有必要借鉴参考兄弟省市重点经济战略举措,尤其需深度研究创新引擎待增强、改革利益分配不均、社会结构多样化、公共服务提供能力提升等问题,为全国打造经济高质量发展模板,为“十三五”完美收官夯实支撑。
2018年浙江省GDP为58003亿元,人均GDP为107625元。
2019年浙江生产总值(GDP)为62352亿元(合9039亿美元),比上年增长6.8%。
其中,第一产业增加值2097亿元,增长2.0%;第二产业增加值26567亿元,增长5.9%;第三产业增加值33688亿元,增长7.8%。
2019年浙江省规模以上工业增加值16157亿元,比上年增长6.6%,农林牧渔业增加值比上年增长2.2%。
服务业增加值增速高于生产总值1.0个百分点,其中,批发零售、交通运输仓储邮政、住宿餐饮、金融、房地产业增加值分别增长6.3%、6.0%、6.2%、10.2%和5.0%,信息传输软件和信息技术等其他营利性服务业增加值增长10.1%。
2019年浙江省预计数字经济核心产业增加值占GDP的10%左右,健康、文化、金融产业增加值均增长10%以上。
最新计量经济学论文题目与选题参考计量经济学是经济学中的一门重要课程,它是对实际经济问题建立模型,对经济现象进行数据统计分析,最终达到预测评估的作用,在计量经济学论文写作中,首先我们要选择一个好的计量经济学论文题目,根据经济主题建立相应的计量模型,用数据和统计分析工具解决实际问题,最终成文,下面是近年来的计量经济学论文题目,供大家参考!1、××国居民消费与可支配收入关系的实证分析2、××年~××年中国失业多因素分析3、××省城市居民消费函数模型分析4、××省城乡居民储蓄存款的计量模型分析5、××省城镇居民消费模型分析6、××省就业状况对经济发展的影响分析7、××省就业状况计量及经济分析8、××省居民消费函数模型9、××省居民消费结构计量分析10、××省居民消费水平的多因素分析11、××省农业生产函数建立与分析12、××省人力资本存量的现状分析13、××省镇居民消费函数模型14、2005年~2015年中国失业多因素分析15、2005-2015年国际金融危机传播的空间计量经济学分析16、220kV变压器全寿命周期成本建模方法研究17、影响上市公司高管薪酬的企业因素实证分析18、中国期货市场与相关市场价格关系的实证研究19、AIC准则及其在计量经济学中的应用研究120、CM公司国际漫游语音业务发展影响因素的实证研究21、FDI对中国经济增长的影响22、FDI溢出效应23、GDP与进出口总额的计量分析24、GIS与空间计量经济学功能集成25、GMDH与回归分析的结合研究26、Johansen协整检验中DGP误设的研究与应用27、PTA与石油价格28、PVC与石油价格29、省居民消费水平的多因素分析30、白糖期货价格与现货31、半参数变系数分位数回归模型及其两阶段估计32、贝宁的本地大米供给分析33、贝叶斯计量经济学建模与经典学派比较研究34、玻璃产量与房地产的关系研究35、不同程度通货膨胀下消费与收入的关系36、财政支农与中国农业产出及增长的关系分析37、参数、非参数GARCH模型与半参数GARCH模型的比较研究38、餐饮业区域市场潜力的影响因素分析39、城市化动力机制的微观计量分析40、城市住房均衡价格供求模型41、城乡金融开发与收入差距42、城镇化影响因素43、城镇集体单位固定资产投资对国内生产总值的影响分析44、城镇居民消费水平影响因素浅析45、城镇居民住房面积的多因素分析246、城镇人均收入与人均通讯消费分析47、持仓量排名与价格变动48、储蓄和投资的利率弹性49、船舶市场的规律性分析与发展研究50、创新要素对产业创新绩效51、创业板块股权与股价52、创业板上市日价格波动与绩效53、存款准备金率变化的影响54、大都市经济增长中资本的产出55、带有空间自回归干扰项的空间自回归模型的参数估计56、贷款利率与房价57、道路货运业市场行为分析与运力结构调整58、地区人均收入影响因素的计量分析59、地铁对房价的影响实证分析60、电网物资仓库规模预测与布局选址规划研究61、店铺租金的确定62、东西部居民消费与收入差异63、豆粕价格与饲料64、对××省当前农村政策的合理性分析65、对××省房地产市场的实证考察66、对××省种植业收入模型的初步探索67、对上市公司利用新四项计提进行盈余管理的实证研究68、对外贸易与××省经济增长关系实证分析69、对我国国债发行规模的计量经济分析70、对我国经济增长的因素分析(地区可改)71、对我国人均GDP的各影响因素的计量分析372、对影响某高校研究生录取线的因素分析73、对影响人身保险保费收入诸因素的计量分析74、对中国制造业R&D效应的实证研究75、恩格尔系数模型检验76、发展中国家货币需求模型77、房价与地价的内生性78、菲利普斯曲线的验证79、分析我国影响钢铁产量的因素80、福建省税收数据预测及分析81、改革开放以来商品零售价格指数(RPI)变化因素分析82、工业产值与能源耗量的实证分析83、工资收入差异分析84、公共投资取向与经济增长的实证分析85、固定资产投资的计量经济学模型86、固定资产投资对××省GDP影响分析87、固定资产投资对GDP的影响88、关于××国政府社会保障支出与失业率的计量分析89、关于GDP与其他经济因素关系的计量分析90、关于PM2.5影响因素的统计分析91、关于封闭式基金价格问题92、关于国内旅游需求的计量分析93、关于国内旅游需求的计量经济学分析报告94、关于教育对中国经济增长作用的计量分析95、关于美国政府社会保障支出与失业率的计量分析96、关于农民人均纯收入的计量经济模型97、关于社会商品零售总额的案例分析498、关于司机年龄与发生车祸次数关系的分析99、关于影响大学生就业问题与人口老龄化问题的因素分析与思考100、关于影响就业人数的因素的计量分析101、关于影响我国南方几省市农业总产值因素的实证分析102、国债发行规模影响因素的实证分析103、含有空间误差成分的面板数据自回归模及参数估计的随机模拟104、航运市场运价波动对造船市场影响研究105、宏观经济模型的中国实证模型106、宏观经济政策对中国经济周期波动的影响分析107、湖南省农民收入与农村物流发展水平动态关系研究108、湖南省县域经济发展水平的空间计量经济学分析109、沪深债指波动的协整研究110、环境规制与FDI实证111、环境规制与能源效率112、黄淮海地区小麦生产布局演变研究113、黄金价格与ETF基金持仓114、黄金与白银115、货币超发的实证研究116、货币需求的弹性分析117、货币需求与通胀关联分析118、货币政策、利率传导机制实证分析119、货币政策有效性分析120、货币政策与GDP的回归分析121、货币政策与GDP关系的计量分析122、基金持股与A股收益波动5123、基于BP网的关联分析及其在经济管理中的应用124、基于GARCH-EVT方法和Copula函数的组合风险分析125、基于GIS和VAR模型的××城市圈区域经济发展与土地利用结构拟合关系研究126、基于STAR模型的非线性协整定义及其检验127、基于材料形变理论的股票量价关系模型128、基于基尼系数衡量收入分配公平性的计量经济学方法研究129、基于计量经济学的电力投资分析与模型研究130、基于空间计量经济学的生产性服务业集聚及其影响因素研究131、基于空间计量学的云南省政府信息公开外部性研究132、基于空间视角的我国省际农村居民消费趋同性研究133、基于切片抽样MCMC方法的比较分析134、基于全寿命周期成本(LCC)的变电站建设的决策分析135、基于我国银行存款利率对流动性溢酬的研究136、基于无偏估计方程的模型选择137、基于系统动力学的中国大豆产业政策仿真138、基于系统角度的莱新铁矿产能研究139、基于支持向量机的概率密度估计140、吉林市鸡雏市场价格分析与预测141、吉尼系数影响因素的计量分析142、极端气候事件影响我国农业经济产出的计量经济学分析143、计量经济学涵义及其性质研究144、计量经济学消费--收入模型分析145、计量经济学在中国的应用146、计量经济学中的面板数据模型分析147、计量经济学中两种估计方法的实例应用148、计量经济学中统计建模的非参数方法和转变点分析6149、加工工业产品出厂价格多因素分析150、加入WTO对我国纺织品服装贸易的影响和对策151、江苏交通运输业与国民经济发展的互动关系研究152、焦煤与螺纹钢153、焦炭与焦煤的价格154、金融发展对经济增长的贡献度量155、金融发展与东西部经济发展156、金融市场(超)高频数据建模及其实证分析157、具有空间相依误差的面板数据自回归模型及参数估计的统计计算实现158、开放经济下储蓄、投资与贸易余额关系的研究159、科技进步对中国经济增长的贡献分析160、空间计量模型及其在我国的应用研究161、空间面板数据模型及其应用研究162、矿产资源城市的系统评价163、利率、租金与房价164、利率汇率与外商直接投资165、利率与房地产投资166、利率与商业银行不良贷款率的波动实证分析167、利率与通胀的关系实证分析168、螺纹钢与股价169、旅游经济分析170、旅游业与经济增长关系的实证研究171、贸易顺差与韩元兑美元汇率172、煤炭行业安全投入与安全效益关系研究173、美国股市与法兰克福指数174、美国居民消费与可支配收入关系的实证分析7175、美国汽车销量与经济增长176、美国玉米价格与大豆价格177、美元价格与黄金价格178、美元价格与美国经济增长179、美元价格与原油价格180、面板协整模型及其在中部城镇居民消费中的应用181、能源消费影响因素182、牛肉价格变动的影响因素183、农民人均纯收入影响因素的计量分析184、农民人均收入影响因素分析185、农民收入影响因素分析186、农民收入影响因素研究187、农业总产值分析188、农业总产值影响因素分析189、欧元价格与非商业基金持仓190、欧元实际汇率长期利率的实证分析191、浅析我国城市化的影响因素192、区域经济发展过程中的产业簇群问题研究193、区域经济空间集聚及其溢出效应研究194、区域时空信息与时空过程模型的GIS表达195、券商业绩与股市波动196、人民币升值与热钱流入197、日元实际汇率长期利率的实证分析198、如何提高农业产值和农民人均收入水平199、瑞朗实际汇率长期利率的实证分析200、瑞士社保支出与老龄人口比率8201、三大产业的发展与城镇居民家庭消费支出的关系分析202、森林火灾计量经济学研究203、上市公司财务预警模型设计与分析204、上市公司高管变更对绩效的影响205、上市公司关联方交易对利润影响的实证研究206、市场经济条件下居民用电分析与预测模型的研究207、试探交通运输发展与国民经济的关系208、收入与私家车保有量209、数理经济学史研究210、税收收入与国内生产总值的关系分析211、税收收入与国内生产总值及进出口总额的关系分析212、税收收入与进出口总额的关系分析213、私家车拥有量的计量分析214、天气期货在中国电力行业的应用215、天然橡胶与合成橡胶216、铁矿石与螺纹钢217、通货膨胀的影响因素分析218、通胀的影响因素219、铜价与房地产价格220、铜铝价格联动性221、铜锌价格联动性222、投资额与生产总值和物价指数223、外国直接投资决定因素分析224、外商直接投资(FDI)对我国经济影响的实证分析225、外商直接投资FDI与国有企业改革的互动分析226、外资利用与我国进出口贸易关系的实证分析9227、微观计量方法及其在农民收入问题方面的应用研究228、我国(××省市)旅游经济的因素分析229、我国××年-××年的财政收入和国民生产总值的计量分析230、我国GDP增长与人民就业及生活水平的关系分析231、我国白糖消费与经济增长232、我国财产保险市场发展的因素分析233、我国财政收入与部分支出结构234、我国采矿业龙头企业利润因素分析235、我国车险费率市场化问题的研究236、我国当前的产业结构与劳动力结构分析237、我国改革开放以来固定资产投资与GDP关系分析238、我国钢铁产量的影响因素分析239、我国固定资产投资对经济增长的滞后影响分析240、我国固定资产投资周期波动及其影响因素研究241、我国国内债务规模的多元线性分析242、我国国债发行规模影响因素的分析243、我国国债挤出效应的实证分析244、我国经济增长对能源消耗的依赖245、我国居民消费的因素分析246、我国居民消费函数实证分析247、我国居民消费增长模型248、我国利用外资与GDP关系我国人均GDP与消费的计量分析249、我国粮食价格形成机制研究250、我国旅游经济的因素分析251、我国农民收入影响因素的回归分析252、我国汽车需求的因素分析10253、我国人均GDP与消费的计量分析254、我国入境旅游外汇收入结构实证分析255、我国涉外旅游业收入的实证分析256、我国私人汽车拥有量影响因素分析257、我国外汇储备及其影响因素的分析258、我国消费的影响因素分析259、我国资本市场与经济增长的实证分析260、××市投资额影响因素的实证分析261、西方消费理论在中国的实证分析262、限贷对房价影响的度量263、新中国出口的影响因素分析264、虚拟社区用户后继参与行为以及持续参与行为的研究265、银行股权结构与绩效实证分析266、银行信贷资金与股票市场交易金额变动的关系267、印尼棕榈油与国内棕榈油268、影响××省房地产业发展的因素分析269、影响GDP增长的经济因素分析270、影响IPO公司上市前后的绩效分析271、影响保费收入的因素分析272、影响电信业的因素分析273、影响股价指数的因素分析274、影响黑龙江省机电产品出口的因素研究275、影响居民消费水平的因素分析276、影响居民消费水平的主要因素分析277、影响粮食产量的相关因素分析278、影响人身保险保费收入的重要因素分析11279、影响上市公司高管薪酬的企业因素实证分析280、影响寿险保费收入的因素分析281、影响我国城镇居民消费性支出的因素分析282、影响我国电力产量的因素分析283、影响我国居民储蓄的相关因素的实证分析284、影响我国粮食总产量诸因素分析285、影响我国农业总产值因素的实证分析286、影响新股上市定价的因素分析287、影响银行卡交易量的因素分析288、影响中国汽车产量的多因素分析289、有关我国进口商品消费的计量分析290、有关我国居民储蓄影响因素的计量分析291、在校学生总数变动的多因素分析292、浙江省大学排名变化的影响因素293、浙江省居民消费函数变化294、浙江省农村居民消费结构分析295、政府对公共卫生事业的投资分析296、政府投资和民间投资与经济增长的关系研究297、中国城市居民消费计量分析298、中国城镇化与经济增长、农村发展关系的研究299、中国城镇居民2015年可支配收入分析300、中国出口的影响因素分析301、中国对美国进口总额的分析302、中国股票内在价值影响因素的实证分析303、中国股票市场若干现象的实证分析304、中国股票市场一体化进程研究12305、中国货币需求函数实证研究306、中国进出口相关因素的数量与实证分析307、中国经济增长的影响因素实证分析308、中国经济增长与周期波动309、中国粮食总产量多因素分析310、中国旅游业发展状况分析311、中国能源需求影响因素实证分析312、中国农业总产值问题的计量分析313、中国期货市场与相关市场价格关系的实证研究314、中国汽车产业市场需求规模及均衡情况下供给规模的调整315、中国上市公司现金股利的影响因素分析316、中国生产者服务业的影响因素与关联效应的实证研究317、中国铁矿石需求预测318、中国证券市场与经济增长319、中长期宏观经济预测模型、方法及应用研究320、周恩来的经济计量分析方法论探究321、资本结构主要影响因素分析13。
三大产业的发展与城镇居民家庭消费支出摘要:本文通过对我国三大产业发展与城镇居民家庭消费支出进行分析,从而得出影响城镇居民家庭消费支出的现状,进而提出相应的政策。
关键词:计量经济学、城镇居民家庭消费支出、三大产业一、文献综述(一)三大产业与城镇居民家庭消费支出的定义通常的三大产业是联合国使用的分类方法:第一产业包括农业、林业、牧业和渔业;第二产业包括制造业、采掘业、建筑业和公共工程、上下水道、煤气、卫生部门;第三产业包括商业、金融、保险、不动产业、运输、通讯业、服务业及其他非物质生产部门。
(二)三大产业的关系三大产业的关系——相互依赖,相互制约:①第一产业为第二三产业奠定基础;②第一二产业为第三产业创造条件;③第三产业发展促进第一二产业的进步;④第二三产业对第一产业有带动作用。
(三)消费的挤出效应消费的挤出效应,就是指在消费收入一定的情况下,某项消费支出的增加必然会导致其他消费支出下降。
居民的家庭消费结构是指居民用于消费的各个组成部分,如住房消费支出、子女教育消费支出、家庭人口医疗消费支出、日常生活用品消费支出、旅游娱乐消费支出、交通消费支出,等等。
住户调查资料显示,在八大类消费支出中,城乡居民用于教育、医疗、住房,交通通信等项目的支出增长很快,而用于衣着、家庭设备、杂项商品等轻纺工业品的支出大幅度下降。
(四)提出问题改革开放以来,中国经济高涨,,对城镇居民消费支出影响最大的当属我国三大产业的发展。
随着人们生活水平的日渐提高以及各项交通通信技术的进步,城镇居民的消费重点已从基本生活消费品转向了以住、行为代表的新型消费领域。
这样的变化可以说都归功于我国三大产业的发展。
由此,我们认为在我国经济飞速发展的过程中,三大产业的发展,对城镇居民家庭消费支出的影响尤为显著。
所以,在这里,我们收集了1978年至2009年城镇居民家庭消费支出结构的数据,以及我国三大产业发展的数据来进行简单分析比较。
二、数据收集与模型的建立具体数据如下:表1 三大产业与城镇居民家庭消费支出模型的时间序列表年份Y X1 X2 X3 1978 666.7 1027.5 1745.2 872.5 1979 758.6 1270.2 1913.5 878.9 1980 920.2 1371.6 2192.0 982.0 1981 1024.1 1559.5 2255.5 1076.6 1982 1115.4 1777.4 2383.0 1163.0 1983 1220.6 1978.4 2646.2 1338.1 1984 1429.9 2316.1 3105.7 1786.3 1985 1877.8 2564.4 3866.6 2585.0 1986 2242.9 2788.7 4492.7 2993.8 1987 2697.2 3233.0 5251.6 3574.0 1988 3694.1 3865.4 6587.2 4590.3 1989 4266.9 4265.9 7278.0 5448.4 1990 4767.8 5062.0 7717.4 5888.4 1991 5648.6 5342.2 9102.2 7337.1 1992 7166.6 5866.6 11699.5 9357.4 1993 9554.1 6963.8 16454.4 11915.7 1994 12968.9 9572.7 22445.4 16179.8 1995 17098.1 12135.8 28679.5 19978.5 1996 20048.8 14015.4 33835.0 23326.2 1997 22345.7 14441.9 37543.0 26988.1 1998 24757.3 14817.6 39004.2 30580.5 1999 27336.3 14770.0 41033.6 33873.4 2000 30707.2 14944.7 45555.9 38714.0 2001 33644.9 15781.3 49512.3 44361.6 2002 36784.9 16537.0 53896.8 49898.9 2003 41344.1 17381.7 62436.3 56004.72004 47528.6 21412.7 73904.3 64561.3 2005 53280.8 22420.0 87598.1 74919.3 2006 60842.2 24040.0 103719.5 88554.9 2007 71487.8 28627.0 125831.4 111351.9 2008 83099.5 33702.0 149003.4 131340.0 200992296.335226.0157638.8147642.1Y :城镇居民家庭消费支出(平均每人全年)(单位:元) 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)数据来源:此数据中城镇居民家庭消费支出(Y )、第一产业增加值(X1)、第二产业增加值(X2)、第三产业增加值(X3)均来自《2010中国统计年鉴》。
(一)模型的初步建立为了具体分析我国三大产业对我国城镇居民家庭消费支出的影响,我们手机了从1978年至2009年的数据,根据上表数据,通过Eviews 软件做了初步回归,得到下图:从图中可以看出,Y 、X1、X2、X3都是随年份增长的,但增长速率有所变动。
由此,我们可以将其设定为以下对数模型:u X X X Y t t t t ++++=3322110ln ln ln ln βββα4000080000120000160000808590950005其中,ln t Y 为城镇居民家庭消费支出,t X 1ln 为第一产业增加值, t X 2ln 为第二产业增加值,t X 3ln 为第三产业增加值。
我们通过对该模型的回归分析,得出各个变量与我国城镇居民家庭消费支出之间的变动关系。
(二)模型的检验首先,我们运用EViews 生成对数变量,我们可以得到如下回归分析结果如下: Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 06/ 04/11 Time: 17:16 Sample: 1978 2009 Included observations: 32Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1.420681 0.317944 -4.468339 0.0001 LNX1 0.450440 0.108049 4.168865 0.0003 LNX2 0.212253 0.114991 1.845822 0.0755 LNX30.4787140.1080374.4310180.0001 R-squared0.998787 Mean dependent var 9.097859 Adjusted R-squared 0.998657 S.D. dependent var 1.591064 S.E. of regression 0.058307 Akaike info criterion -2.729737 Sum squared resid 0.095190 Schwarz criterion -2.546520 Log likelihood 47.67578 F-statistic 7685.185 Durbin-Watson stat0.415877 Prob(F-statistic)0.000000根据表中数据,我们可以得出模型估计的结果为:u X X X Y t t t t ++++-=321ln 478714.0ln 212253.0ln 450440.0420681.1ln(-4.468339) (4.168865) (1.845822) (4.431018) R 2=0.998787 Adjusted R-squared=0.998657 F-statistic=7685.185模型估计结果说明,在假定其他变量不变的情况下,当年第一产业增加量每增加1%,则城镇居民家庭消费支出会增长0.45044%;在假定其他变量不变的情况下,当年第二产业增加量每增加1%,城镇居民家庭消费支出会增长0.212253%;在假定其他变量不变的情况下,当年第三产业增加量每增加1%,城镇居民家庭消费支出会增长0.478714%。
这与理论分析和经验判断相一致。
(1)多重共线性检验我们用EViews分析软件来得到LNX1、LNX2、LNX3的相关系数矩阵,如下图:LNX1 LNX2 LNX3 LNX1 1.000000 0.995081 0.995692LNX2 0.995081 1.000000 0.997938LNX3 0.995692 0.997938 1.000000从图中,我们可以看出,它的每两个变量的简单相关系数都大于0.8,我们可以认为其存在着较严重的多重共线性。
对于这样的问题,我们运用逐步回归法来单独对其进行检验。
先来看LNX1:Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 06/04/11 Time: 19:09Sample: 1978 2009Included observations: 32Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -3.951046 0.172369 -22.92200 0.0000LNX1 1.472953 0.019319 76.24366 0.0000 R-squared 0.994866 Mean dependent var 9.097859 Adjusted R-squared 0.994695 S.D. dependent var 1.591064 S.E. of regression 0.115890 Akaike info criterion -1.411884 Sum squared resid 0.402917 Schwarz criterion -1.320275 Log likelihood 24.59014 F-statistic 5813.096 Durbin-Watson stat 0.608925 Prob(F-statistic) 0.000000 其中,LNX1的t值为76.24366。
Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 06/04/11 Time: 19:13Sample: 1978 2009Included observations: 32Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -1.416153 0.122533 -11.55735 0.0000LNX2 1.085760 0.012516 86.74860 0.0000 R-squared 0.996029 Mean dependent var 9.097859 Adjusted R-squared 0.995897 S.D. dependent var 1.591064 S.E. of regression 0.101916 Akaike info criterion -1.668875 Sum squared resid 0.311606 Schwarz criterion -1.577267 Log likelihood 28.70200 F-statistic 7525.319 Durbin-Watson stat 0.166855 Prob(F-statistic) 0.000000 其中,LNX2的t值为86.74860。