中国农村居民信息消费的差异分析

案例三：中国各城市居民消费分析（一）案例目标生产，收入、分配与使用，体现了社会经济运动的循环过程。

收入分配是这个过程的中间环节，承前启后。

收入分配核算构成了国民经济核算的最重要组成部分中之一，涉及多个账户，核算内容包括国民收入的初次分配、再分配、可支配收入和使用核算。

本案例以收入使用中的居民消费结构为目标，分析不同时期我国城镇居民消费构成的差异及其发展变化过程。

（二）案例背景我国从确立市场经济体制以后，社会经济迅速发展，居民的收入水平和消费水平有了显著的提高。

然而消费需求不足仍是我国制约经济进一步发展的重要原因之一。

地区差距及时间的变迁，使得居民在消费行为上存在很大的差异。

因此研究地区差异和时间变化对居民消费行为的影响，对有效制定地区消费政策、促进地区乃至全国经济增长有着经济的意义。

（三）分析方法Panel-Data就是“平行数据”或“面板数据”。

它是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。

因此，平行数据模型相较于只利用截面数据或只利用时间序列数据的模型而言，有着不可替代的作用。

它可以从多层面分析经济问题，具有很高的应用价值。

本文需要对收入差距较大的各城市居民消费行为进行分析，同时又要考虑到不同年份收入对消费的不同影响，因此，该模型适合分析的需要。

1．Panel Data模型截面数据是选择同一时间上不同区域的数据作为样本观测值，而时间序列数据是选择同一区域在不同时间上的数据作为样本观测值，二者在实际应用中都有一定的局限性。

相对只利用截面数据或只利用时间序列数据进行经济分析而言，Panel Data模型具有许多优点。

首先，Panel Data模型通过对不同截面单元不同时间观察值的结合，成为“更多信息、更可变、变量之间更少共线性、更多自由度、更有效”的数据。

它通常提供给研究者大量的数据点，这样就增加了自由度并减少了解释变量之间的共线性，改进了计量经济估计的有效性；第二，Panel Data是对同一截面单元集进行重复观察，能更好地研究经济行为变化的动态性。

扩大县乡消费面临的难点及政策建议要扩大县乡消费，稳步提高消费能力，改善消费环境，让居民能消费、愿消费。

各方认为，县乡消费市场是我国国内消费市场的重要组成部分，是拉动消费增长的潜力巨大的“新蓝海”。

但仍存在县乡消费总量不足、结构不优、质量不高、城乡流通不畅等问题亟待解决。

一、存在的难点堵点（一）县乡消费总量不足和结构不优。

当前县乡消费水平整体上仍大大落后于城市，消费结构相对单一，地域不均衡现象也比较突出。

随着电商消费比重的提高，要关注农村老年人面临的数字鸿沟的影响。

大部分脱贫地区县域服务业以住宿餐饮、居民服务、零售为主，而教育培训、养老育幼、健康、文化等服务业均存在总量不足和结构不优等问题，居民潜在消费需求难以满足。

从消费结构上看，城乡间存在显著的差异。

城乡居民较大支出集中在高层次方面，比如交通、通信、文教娱乐和服务支出等；而农村居民则主要集中在基本生活需求方面，比如食品、住房和教育上。

同时，农村居民消费观念相较更为保守。

县乡地区消费蓬勃发展，但消费品类和场景仍不足，有待进一步深化与拓展。

此外，在线教育等各类消费新业态、新场景在县乡地区普及尚需时日。

县乡消费场景和高质量产品供给不足，制约县乡消费升级。

消费场景单调，难以吸引消费者长时间逗留消费，尤其是很难吸引到年轻消费者。

（二）基础设施建设滞后，物流覆盖不充分、成本偏高。

目前，中国部分农民还是分散居住，物流成本偏高，无人机投递等新兴物流技术或将破解这些难题，这一块如果能够发力的话，农村消费水平也会有很好的提升。

县城缺乏统一分拨中转的专业市场和物流基地，导致工业品下沉不足，特别是建材、汽车、家电、服装等产品优质品牌稀缺。

小城镇商贸流通设施较差，难以满足居民综合性消费需求。

乡村物流配送覆盖不充分，阻碍了工业品入乡，田头市场仓储保鲜等设施建设滞后，阻碍了农产品进城。

虽然送到老乡们手中的物品越来越丰富，但赵明翠代表发现，和30年来一样，这条邮路上通常还是只有他一个乡邮员。

城乡消费的差异和影响因素分析城乡消费的差异和影响因素分析一、引言城乡消费的差异一直是社会经济学和消费研究领域的热门话题。

随着城乡经济发展的差异化和进一步扩大化，城乡消费差异也愈发凸显。

本文将从城乡消费差异的表现形式、影响因素以及在国家政策和经济转型中的作用等方面进行分析。

二、城乡消费差异的表现形式1. 消费结构差异城市消费主要以商品消费为主，高档商品和服务，以及国际品牌的消费比重较高。

而农村消费主要以生活必需品为主，辅以少量的生活质量提升消费。

2. 消费品价格差异城市消费品价格普遍高于农村，尤其是一些高档商品和服务。

这主要由于城市的市场开放程度高、信息透明度高、物流配送便捷等因素所致。

3. 消费能力差异由于城市经济发展水平较高，城市人均收入普遍高于农村，因此城市居民的消费能力也较强，能够购买更多高质量的商品和服务。

而农村居民的消费能力较弱，购买力有限。

4. 消费理念差异城市居民注重品牌、时尚、个性化，更加追求个人的享受和尊严感；而农村居民注重实用性和耐用性，追求性价比。

5. 数字消费差异城市居民更加注重网络购物、移动支付等新型消费方式，而农村居民在数字消费方面普及率较低。

三、城乡消费差异的影响因素1.经济因素城市和农村的经济发展水平不同，决定了居民的收入水平和消费能力的差异。

城市经济发展比较成熟，经济增长速度较快，各类产业和服务业较为发达，因此城市居民的收入水平相对较高。

而农村经济发展相对滞后，农民收入水平较低。

2.教育因素教育水平不同也是造成城乡消费差异的重要原因之一。

受教育程度较高的人更容易接受新事物和新消费观念，更愿意进行高端消费；而受教育程度较低的人更倾向于传统消费模式，追求实用性。

3.城市化进程城市化进程推动了城市与农村之间的差异化发展，使城市消费更趋向于高端化和多元化，而农村消费则更趋于农村特色消费。

城市化进程也推动了城乡之间的交流和互动，有利于城乡消费差异的缩小。

4.社会文化因素城市和农村在社会文化方面存在差异，影响了居民的消费观念和行为方式。

我国农村居民家庭生活消费结构的变化我国农村居民家庭生活消费结构的变化摘要本文根据2001-2010年我国农村居民家庭消费结构的情况，从方差分析的角度对我国农村居民家庭生活消费结构的变化进行分析。

本文主要从食品，衣着，居住，家庭设备用品及服务，交通和通讯，文教娱乐用品及服务，医疗保健，其他商品及服务等方面的支出进行统计分析。

通过分析得出：我国农村居民在吃住方面的支出比重在逐年下降，而在医疗保健、交通通讯、文教娱乐等方面的支出比重在增加，消费结构也呈现多样化趋势，但农村居民生活仍未摆脱以必需品为主的生存型消费模式，消费结构水平仍较低。

最后，为改善我国农村居民消费状况、开拓我国农村市场，推进我国农村全面小康社会的实现，提出增加农民收入、增强农民购买力；改善农村消费环境；优化农民消费结构等建议。

关键字：农村居民家庭消费结构方差分析一、引言我国是一个农业大国，农民人数占全国人数三分之二以上。

农村居民生活质量和消费水平的提高对于国家发展和繁荣起着相当重要的作用。

农村居民的消费是否稳定发展，农村市场是否旺盛，直接影响着社会总需求和社会经济的持续发展，也关系到“十六大”提出的全面建设小康社会宏伟目标的实现。

从2000年以来，我国进入了一个新的发展时期。

在这一时期内，我国农村居民生活消费结构也发生了较大的变化。

经过三十多年改革开放的风雨历程，我国正在建立有中国特色的社会主义市场经济体制，一个充满活力、欣欣向荣的中国，越来越引起世界的瞩目。

随着改革开放政策的逐步深入，我国经济发展迅速，城乡居民生活状况变化显著，我国农村居民收入水平有了较大提高。

农村居民年纯收入由1978年的133.6元上升到2010年的5919元，名义收入年均增长率达到12.21%。

农村居民恩格尔系数则降为41.1%。

随着农村居民收入水平不断提高，农村居民消费结构发生了较大变化。

本文采用2001—2010年相关数据（见附录Ⅰ），考察我国农村居民消费结构的时序变动趋势，发现我国居民消费结构总体上在向高级化方向发展，但升级过程中仍存在诸多问题。

辽宁省城乡居民信息消费差距的ARMA模型预测作者：孙小娟赵菲王一名来源：《投资与理财·下半月》2013年第11期摘要：利用辽宁省1993—2010年有关数据建立了一个AR（p）模型，并使用此模型对我省城乡居民信息消费差距进行分析和预测，并在此基础上提出了缩小城乡居民信息消费差距的对策和建议。

关键词：信息消费差距 ARMA模型预测对策本文运用ARMA模型，对辽宁省1993—2010年城乡消费差距进行实证分析，利用ARMA模型对我省未来几年城乡信息消费差距进行预测，并根据相关结论提出了合理的政策。

一、数据处理与选择由于统计年鉴中没有专门针对信息消费做出统计，借鉴学术界对信息消费量化范围的界定，本文采用居民信息消费量=居民的医疗保健+交通通讯+娱乐文化教育的方法计算辽宁省城乡居民的信息消费总量。

由于1993年以前的关于居民信息消费的分类不同，故本文采用了1993—2010年数据。

为了使数据具有可比性，本文利用农村和城镇居民消费价格指数来调整原始数据，得出调价以后的信息消费差距。

2010年农村和城镇居民信息消费分别为1363.08元和4348.97元，比1993年增加了1220.18元和4066.55元，这说明居民的信息消费都有很大的增加，但是城镇和农村居民的信息消费差距在不断扩大。

二、ARMA模型建立与实证分析1.单位根检验为了减小序列的波动，对信息消费差距作自然对数变换，记为新序列ly，对序列做单位根检验检验结果为t统计量的值是-4.101768，小于显著性水平为1%的临界值。

这说明在99%的置信水平下ly是平稳的时间序列。

2.模型的定价序列ly为平稳的，符合ARMA模型的条件，绘制序列ly的自相关和偏自相关分析图。

由图1可见，偏自相关系数在k=1后很快趋近于零，故p=1。

自相关系数并没有很快落入随机区间，具有拖尾性，分别利用p=1，2……12进行测算，当p=1时ACI和SC的值最小，由此确定城乡信息消费差距为AR（1）模型。