关于城镇居民人均可支配收入的研究
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城镇居民人均可支配收入领导开会发言稿尊敬的领导,亲爱的同志们:大家好!今天我们在这里召开会议,就是要就城镇居民人均可支配收入这个话题,进行深入的探讨和研究。
我想用一句俗语来开场:“民以食为天”,这句话告诉我们,吃穿住行是老百姓最关心的问题。
而在这些方面,收入无疑是最重要的因素之一。
我们城镇居民的人均可支配收入究竟如何呢?下面,我将从几个方面来给大家详细介绍。
我们要明确一个概念,那就是人均可支配收入。
简单来说,就是指在一个国家或地区内,平均每个居民能够用来支配的收入。
这个指标反映了一个国家或地区的经济实力和民生水平。
我们城镇居民的人均可支配收入是多少呢?根据最新的统计数据,我们城镇居民的人均可支配收入已经达到了**万元,同比增长了**%。
这个数字虽然与一些发达国家相比还有一定差距,但我们也要看到,我国的经济发展速度是世界公认的,这是一个非常重要的进步。
我们要分析一下城镇居民人均可支配收入的构成。
从总体上看,城镇居民的人均可支配收入主要包括三个部分:工资性收入、经营净收入和财产性收入。
其中,工资性收入占到了**%,经营净收入占到了**%,财产性收入占到了**%。
这说明我们的城镇居民在收入来源上还是比较多样化的,既有稳定的工资性收入,也有不断增长的经营净收入和财产性收入。
我们要关注一下城镇居民人均可支配收入的增长情况。
近年来,随着我国经济的持续发展,城镇居民的人均可支配收入也在稳步增长。
特别是在新冠疫情的影响下,我国政府采取了一系列有力措施,稳定了就业、保障了民生,使得城镇居民的人均可支配收入增速高于全国平均水平。
这充分体现了我国政府对民生的高度重视和对人民福祉的责任担当。
我们也要看到,城镇居民人均可支配收入的增长还存在一些问题。
比如,城乡之间、区域之间的收入差距仍然较大;部分行业和人群的收入水平相对较低;还有一些群众的消费能力有待提高等等。
这些问题都需要我们进一步研究和解决。
为了解决这些问题,我想提出以下几点建议:1. 加大对农村和贫困地区的扶持力度,缩小城乡、区域之间的收入差距。
基于多元线性回归的四川省人均可支配收入影响因素研究摘要:以改革开放为起点,四川省紧随国家的步伐,从贫穷落后变成今天中国西南地区最繁荣的省份,四川人民的物质文化生活也都有了一个质的飞跃。
本文首先找出影响四川省人均可支配收入的一些影响因素:四川省GDP、就业人数、工资总额、一般公共预算支出、规模以上工业主营业务收入、社会消费品零售总额、固定资产投资总额。
其次运用多元线性回归的分析方法对相关数据进行分析,找出它们之间的线性关系。
建立四川省人均可支配收入的线性回归模型,然后检验并修正模型。
克服多重共线性等问题后最后模型中只保留了四川省GDP和就业人数两个因素。
最后通过对建立好的模型进行分析从而对四川省的经济发展提出适当建议。
关键词:多元线性回归分析;主要影响因素;四川省人均可支配收入;线性关系Abstract: Since reform and opening, Sichuan province followed the step of China closely .It used to be one of the poorest province of China, but now it is the most prosperous province of southwest China.The PCDI of Sichuan province has increased greatly,thus the material and culture life of people in Sichuan province has been improved.Firstly,this paper searches out several factors which effect per capital disposable income(PCDI)of Sichuan province such as GDP,quantity of employment,general public budget expenditure,industrial main business income above scale,total consumption of retail goods and gross fixed asset formation..Then,this paper analyzes the related datas by means of multiple linear regression,bulids up the linear regression model of Sichuan provence’s PCDI, and tests this stly,according to the built up model,this paper gives some suitable suggestions for the development of Sichuan provinc en’s economy.Key words: Multiple linear regression;Main factors ;Per capital disposable income of Sichaunprovence;Linear relationship目录摘要 (Ⅰ)Abstract (Ⅰ)目录 (Ⅱ)1 引言 (1)2 文献综述 (1)3 多元线性回归模型概述 (2)3.1 其数学模型的一般形式 (3)3.2 多元线性回归模型的矩阵形 (3)3.3 多元线性回归模型的古典假定 (3)3.3.1 零均值假定 (3)3.3.2 同方差和无自相关假定 (3)3.3.3 无多重共线性假定 (4)3.3.4 正态性假定 (4)3.4 模型检验 (4)3.4.1拟合优度检验 (4)3.4.2 方程显著性检验——F检验 (4)3.4.3 回归参数检验——t检验 (5)3.4.4 多重共线性的克服——逐步回归 (5)4 对影响四川省人均可支配收入的主要因素进行选取 (5)4.1 四川省GDP (5)4.2 就业人数 (6)4.3 四川省工资总额 (6)4.4 一般公共预算支出合计 (7)4.5 规模以上工业主营业务收入 (7)4.6 四川省社会消费品零售总额 (8)4.7 固定资产投资总额 (8)5 模型建立 (9)5.1 用最小二乘法进行模型构建 (9)6 模型检验 (11)6.1 多重共线性诊断 (11)6.2 多重共线性的克服: (11)6.3 异方差 (12)7 结论与建议 (12)参考文献 (12)1引言自从改革开放以来,四川省的城市和农村都经历了翻天覆地的变化。
Liaoning Economy一、辽宁城镇居民收入特点2019年,辽宁城镇居民人均可支配收入39777元,比上年增长6.5%,低于全国1.4个百分点,低于农村居民人均可支配收入增速3.4个百分点。
辽宁城镇居民可支配收入在全国居第11位,居北京、上海、浙江、江苏、广东、天津、福建、山东、内蒙古和湖南之后,排名比上年下降一位,被湖南赶超。
从与经济发展同步情况来看,2019年辽宁城镇居民收入实际增速为4.0,低于同期经济增速1.5个百分点。
1.城镇居民收入与全国差距逐渐拉大。
2005年以来,辽宁城镇居民收入快速增长,平均增速超过全国平均水平,与全国的相对差距逐步缩小。
2014年,辽宁更是突破了长期积累的较大绝对差距的瓶颈,城镇居民收入首次超过全国,但从2015年开始,辽宁城镇居民收入水平又再次低于全国,且差距逐年扩大,2019年辽宁与全国的绝对差距达到2582元。
2.城镇收入来源多元化,工资收入是增长主力。
2018年,辽宁城镇居民收入结构有如下特点:工资性收入依然是辽宁城镇居民收入的主要来源,且是拉动城镇居民可支配收入增长最重要的力量;经营净收入增速放缓,是城镇居民可支配收入增速放缓的主因;转移净收入增长平稳;财产净收入由上年的正增长转变为负增长。
与全国各省相比,辽宁工资性收入处于中下游水平,经营净收入处于全国各地的中上游水平,财产净收入居于全国各地的下游水平,转移净收入仅次于上海和北京,居于全国第三位。
这说明,辽宁的社会保障水平相对其他地区已经处于较高的水平,但工资收入相对较低。
3.城镇居民不同收入群体收入特点。
一是辽宁中低收入群体收入呈现下降趋势。
2018年,辽宁各收入群体的收入均低于全国平均水平,特别是低收入户、中低收入户和中等收入户收入出现负增长,增速相比上年分别回落14.5个百分点、7.9个百分点和6.2个百分点,只有高收入户呈现快速增长势头,增速高于上年13.2个百分点。
二是不同收入群体的收入差距主要体现在工资差距。
关于我国居民消费水平的实证分析近年来,我国居民消费水平持续上升,这与经济发展水平的提高密不可分。
为了更好地了解我国居民消费水平的实际情况,本文采用数据分析的方法,从几个方面进行实证研究。
首先,从居民人均可支配收入来看,我国居民消费水平呈现逐年上升的趋势。
根据国家统计局发布的最新统计数据,2019年全国城镇居民人均可支配收入为42176元,农村居民人均可支配收入为16734元,比上年分别增长7.9%和9.6%。
这表明,我国居民的购买力得到了提高,消费水平自然也随之上升。
其次,从居民消费结构上来看,我国居民消费的比重逐年向服务类消费转移。
根据国家统计局发布的数据显示,2018年,我国居民人均消费支出中,居住、食品和衣着三大类消费品的比重从2008年的69.7%下降至45.3%,而交通通信、教育文化、医疗保健、娱乐和旅游等服务性消费品的比重由30.3%上升至54.7%。
这说明,我国居民消费结构正在发生重大转变,增强了对服务类消费的需求。
再次,从居民消费品质上来看,随着国民经济的不断发展和人民生活水平的不断提升,我国居民消费品质稳步提高。
以汽车消费为例,2019年全国汽车销量为2569.5万辆,较上年增长3.3%。
这表明,我国居民对于汽车消费的需求不断增长,对于品质的要求也在增加。
此外,在其他消费品方面,我国居民对于品质、环保、安全等方面的要求也在不断提升。
最后,从居民消费群体上来看,我国居民消费群体日益多元化。
例如,70后、80后、90后和00后等不同年龄段的消费群体,在消费方面的需求和口味有很大的差异。
同时,城乡居民、不同职业、不同收入、不同教育水平等不同消费群体的消费观念和消费方式也存在着较大差异。
因此,在制定相关消费政策时,需要根据不同消费群体的需求和特点来制定不同的策略。
综上所述,我国居民消费水平的实际状况正在逐步提高,消费结构正在从实物消费转向服务类消费,同时消费群体也在不断多元化。
对于政府和企业来说,需要关注消费者的需求和消费方式的变化,加强消费品质的提升和服务质量的改善,以更好地满足不同消费群体的需求。
我国城乡居民收入差距问题研究的开题报告一、选题背景及意义我国城乡居民收入差距一直是一个重要的社会问题。
近年来,随着城市化进程的加快,城乡居民间的收入差距愈加明显。
根据国家统计局发布的数据显示,在2018年,我国城镇居民人均可支配收入为36,396元,而农村居民人均可支配收入为13,432元,城乡居民收入差距为2.71倍。
这种长期存在的城乡居民收入差距,不仅影响了基本民生,阻碍了可持续发展,也是我国社会不稳定因素之一。
因此,对城乡居民收入差距问题进行研究,具有十分重要的现实意义。
二、研究问题及研究目的本研究旨在探究我国城乡居民收入差距问题,从以下几方面进行具体研究:1. 分析城乡居民收入差距的形成与发展;2. 探究城乡居民收入差距问题背后的原因;3. 提出缩小城乡居民收入差距的对策和建议;三、研究方法本研究将采用文献资料法、问卷调查法和专家访谈法等多种研究方法,以获取全面、详实的资料,进行深入分析。
1. 文献资料法:通过查阅国内外相关的文献资料,了解城乡居民收入差距问题的研究现状,归纳总结已有研究成果,为本研究提供理论依据。
2. 问卷调查法:通过设计问卷并发放给城乡居民,收集他们对城乡居民收入差距问题的看法和意见,以及他们的收入状况等方面的信息,从而分析城乡居民收入差距问题的真实情况。
3. 专家访谈法:通过与相关领域的专家进行深入访谈的方式,寻求他们对城乡居民收入差距问题的认识和看法,研究城乡居民收入差距问题背后的原因,并探讨有效的对策和建议。
四、预期结果本研究预计能够深入剖析城乡居民收入差距问题形成的背景、原因及其目前的现状,以及提出针对城乡居民收入差距问题的解决对策和建议,为政府和社会各界提供参考和决策依据,在促进我国城市和农村的协调发展,实现社会公平和稳定方面做出贡献。
城乡居民收入差距研究与政策建议城乡居民收入差距是当前中国社会面临的一个重要问题。
根据国家统计局的数据,2019年城镇居民人均可支配收入为42,359元,而农村居民人均可支配收入为16,021元,城乡居民收入差距已经达到了2.6倍。
这种差距不仅影响了农村居民的生活水平,也制约了中国经济的可持续发展。
因此,研究城乡居民收入差距的原因和解决方法,对于促进中国社会的发展具有重要意义。
城乡居民收入差距的原因是多方面的。
首先,城乡居民的教育程度和技能水平存在差异。
由于城市的教育资源更加丰富,城市居民更容易接受高质量的教育,掌握更多的技能,从而获得更高的收入。
其次,城乡居民的就业机会和工资水平也存在差异。
由于城市的产业结构更加多元化,城市居民更容易找到高薪的工作,而农村居民则更多从事农业和低技能劳动,收入相对较低。
此外,城乡居民的社会保障制度也存在差异。
城市居民享有更好的医疗保障和退休保障,而农村居民则面临着医疗和养老的风险。
为了缩小城乡居民收入差距,政府需要采取一系列的政策措施。
首先,政府应该加大对农村教育的投入,提高农村居民的教育水平和技能水平。
其次,政府应该加强农村基础设施建设,提高农村居民的生产和生活条件,增加农村居民的就业机会。
此外,政府还应该加强对农村社会保障制度的改革,提高农村居民的社会保障水平。
最后,政府还应该加强对城乡居民收入差距的监测和评估,及时调整政策,确保政策的有效性。
除了政府的政策措施外,社会各界也可以发挥积极的作用。
企业可以加强对农村地区的投资,提高农村居民的就业机会和收入水平。
同时,企业还可以加强对农村居民的培训,提高农村居民的技能水平。
社会组织可以加强对农村居民的帮扶和支持,提高农村居民的生产和生活条件。
媒体可以加强对城乡居民收入差距问题的宣传和报道,引起社会的关注和重视。
总之,缩小城乡居民收入差距是当前中国社会面临的一个重要问题。
政府和社会各界应该共同努力,采取一系列的政策措施和社会行动,促进城乡居民收入的均衡发展,推动中国社会的可持续发展。
2020年全国城镇人均可支配收入增长率为资料分析2020年,全国城镇居民人均可支配收入32189元,比上年名义增长4.7%,扣除价格因素,实际增长2.1%。
城镇居民人均可支配收入43834元,增长(以下如无特别说明,均为同比名义增速)3.5%,扣除价格因素,实际增长1.2%;城镇居民人均可支配收入17131元,增长6.9%,扣除价格因素,实际增长3.8%。
2020年,全国城镇居民人均可支配收入中位数27540元,增长3.8%,中位数是平均数的85.6%。
其中,城镇居民人均可支配收入中位数40378元,增长2.9%,是平均数的92.1%;城镇居民人均可支配收入中位数15204元,增长5.7%,是平均数的88.7%。
按收入来源分,2020年,全国居民人均工资性收入17917元,增长4.3%,占可支配收入的比重为55.7%;人均经营净收入5307元,增长1.1%,占可支配收入的比重为16.5%;人均财产净收入2791元,增长6.6%,占可支配收入的比重为8.7%;人均转移净收入6173元,增长8.7%,占可支配收入的比重为19.2%。
2020年,全国居民人均消费支出21210元,比上年名义下降1.6%,扣除价格因素,实际下降4.0%。
其中,城镇居民人均消费支出27007元,下降3.8%,扣除价格因素,实际下降6.0%;农村居民人均消费支出13713元,增长2.9%,扣除价格因素,实际下降0.1%。
2020年,全国居民人均食品烟酒消费支出6397元,增长5.1%,占人均消费支出的比重为30.2%;人均衣着消费支出1238元,下降7.5%,占人均消费支出的比重为5.8%;人均居住消费支出5215元,增长3.2%,占人均消费支出的比重为24.6%;人均生活用品及服务消费支出1260元,下降1.7%,占人均消费支出的比重为5.9%;人均交通通信消费支出2762元,下降3.5%,占人均消费支出的比重为13.0%;人均教育文化娱乐消费支出2032元,下降19.1%,占人均消费支出的比重为9.6%;人均医疗保健消费支出1843元,下降3.1%,占人均消费支出的比重为8.7%;人均其他用品及服务消费支出462元,下降11.8%,占人均消费支出的比重为2.2%。
小学期实践环节结题报告 课程名称: 统计与计量软件应用 报告题目:《中国城镇居民家庭人均可支配收入变动实证研究》 专 业: 班级: 学生姓名: 学号: 指导教师: 上课学期: 摘 要 随着经济的不断发展,我国城镇居民人口占我国总人口的比例也在逐渐提高。本文选取了《中国统计年鉴》中对城镇居民人均可支配收入具有显著影响的经济因素,利用Excel2003软件进行数据预处理,使用Eviews5.0软件建立线性回归模型,以期得到具体可靠的城镇居民人均可支配收入影响因素和它们之间的数量关系。通过采用时间序列数据进行多元线性回归建立模型,并对模型进行修正。
关键词:城镇居民人均可支配收入;时间序列数据回归模型;检验;预测 1模型的建立与检验 1.1 变量的选取 在建立模型的过程中,为了更好的反映我国城镇居民生活水平的变动,选取“城镇居民人均可支配收入”这个经济指标作为研究对象,也就是计量经济学模型中的被解释变量。 城镇居民人均可支配收入是指家庭成员得到可用于最终消费支出和其它非义务性支出以及储蓄的总和,即居民家庭可以用来自由支配的收入。计算公式为:可支配收入=家庭总收入-交纳个人所得税-个人交纳的社会保障支出-记账补贴。 可支配收入主要用于安排家庭的日常生活,也可以用于储蓄和各种非义务性支出。 城镇居民人均可支配收入的使用可以更加有效的说明居民的“实际收入”水平,这要比包含有各种税费等必要支出成分的“毛收入”更具说服力和解释力,更能反映当代城镇居民的实际收入状况。 通过分析试算,选取以下变量建立模型: 被解释变量 Y: 城镇居民人均可支配收入(元) 解释变量 X1:城镇就业人员数(万员) X2:城镇固定资产投资(亿元)
1.2 时间序列数据回归模型的建立过程 模型的建立分为:理论模型的设置、参数估计、模型检验、模型修正、模型应用五个步骤。
1.2.1 理论模型的设定 通过分析与试算,最终确定以以下变量建立回归模型。 被解释变量 Y:城镇居民人均可支配收入(元) 解释变量 X1:城镇就业人员数(万员) X2:城镇固定资产投资(亿元) 表1.2.1 被解释变量与解释变量2002-2011数据 Year Y X1 X2 2002 7703 25159 35488.8 2003 8472 26230 45811.7 2004 9422 27293 59028.2 2005 10493 28389 75095.1 2006 11759 29630 93368.7 2007 13786 30953 117464.5 2008 15781 32103 148738.3 2009 17175 33322 193920.4 2010 19109 34687 241430.9 2011 21810 35914 302396.1 ©数据来源于《中国统计年鉴》、《新中国50年统计资料汇编》
首先,检查被解释变量和解释变量之间的线性关系是否成立。 在Eviews5.0中生成被解释变量Y与每个解释变量X1、X2、之间的散点图。
图1.2.1 被解释变量Y与解释变量X1的散点图 由图1.2.1中的红色趋势线可以判断,被解释变量Y与解释变量X1之间基本呈正线性关系。
400080001200016000200002400024000280003200036000X1
YY vs. X1 4000800012000160002000024000050000150000250000350000X2
YY vs. X2
图1.2.2 被解释变量Y与解释变量X2的散点图 由图1.2.2中的红色趋势线可以判断,被解释变量Y与解释变量X2之间基本呈正线性关系。
通过散点图可以判断被解释变量和解释变量之间具有明显的正相关线性关系,因此,设置理论模型为:Y=β0+β1X1+β2X2+μ 1.2.2 使用普通最小二乘法(OLS)进行参数估计 这里设定显著性水平为%5。 表1.2.2 普通最小二乘法参数估计输出结果
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 08/31/13 Time: 00:33 Sample: 2002 2011 Included observations: 10
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X1 0.722521 0.112890 6.400218 0.0004 X2 0.024460 0.004598 5.319434 0.0011 C -11601.43 2849.099 -4.071965 0.0047
R-squared 0.996822 Mean dependent var 13551.00 Adjusted R-squared 0.995914 S.D. dependent var 4794.332 S.E. of regression 306.4580 Akaike info criterion 14.53136 Sum squared resid 657415.4 Schwarz criterion 14.62214 Log likelihood -69.65682 F-statistic 1097.854 Durbin-Watson stat 1.517065 Prob(F-statistic) 0.000000
得到利用普通最小二乘法(OLS)估计得到的初始模型为: Y= -11601.43+0.7225X1+0.0245X2 t (-4.0720) (6.4002) (5.3194) Prob (0.0047) (0.0004) (0.0011) R2=0.9968 Adjusted R2=0.9959 F=1097.854 D.W.= 1.5171
1.2.3 模型检验 要对建立的模型进行包括:经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、预测检验在内的四级检验。
1.2.3.1 经济意义检验 解释变量的系数估计值分别为β1=0.7225,β2=0.0245。两个解释变量系数均为正,符合被解释变量与解释变量之间的正相关关系,符合解释变量增长带动被解释变量增长的经济实际,与现实经济意义相符;同时,常数项β0=-11601.43, 表示当解释变量X1、X2、均为0时,城镇居民人均可支配收入为负值,这也是符合常理的,因此可以认为模型通过经济意义检验。
1.2.3.2 统计检验 (1)拟合优度检验:可决系数R2=0.9968、调整后的可决系数Adjusted R2=0.9959,可见样本可决系数和调整后的样本可决系数都很高,接近于1,模型对样本拟合效果非常理想。 (2)变量的显著性检验:t检验
表1.2.3 模型系数显著性检验,t检验结果
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X1 0.722521 0.112890 6.400218 0.0004 X2 0.024460 0.004598 5.319434 0.0011 C -11601.43 2849.099 -4.071965 0.0047
从检验结果表1.2.3中看到,包括常数项在内的所有解释变量系数的t检验的伴随概率均小于显著性水平5%,故在5%的显著水平下X1、X2、的系数显著不为零,通过显著性检验;常数项也通过显著性检验,保留在模型之中。
(3)方程总体线性显著性检验:F检验 表1.2.4 模型系数显著性检验,F检验结果
F-statistic 1097.854 Prob(F-statistic) 0.000000
方程总体线性显著性检验的伴随概率小于0.00000,在5%的显著水平下被解释变量与解释变量之间的总体线性关系显著成立。
1.2.3.3 计量经济学检验 方程通过经济意义检验和统计检验,下面进行居于计量经济学模型检验核心的计量经济学检验。 (1)异方差性检验 首先用图示法对模型的异方差性进行一个大致的判断。 令横轴为方程被解释变量Y的预测值(拟合值,yf),纵轴为估计模型参数过程中产生的残差项(eols),做带有回归线的散点图。 -400-20002004006004000800012000160002000024000YF
EOLSEOLS vs. YF 图1.2.3 初始模型的异方差性检验散点图 通过图1.2.3看到,回归线虽然是水平的,但散点分布有一定规律,大致判断存在异方差性,但是图示法并不准确,下面使用White异方差检验法进行检验,选择不带有交叉项的White异方差检验。得到的检验结果表1.2.5所示:
表1.2.5 不带有交叉项的White异方差检验结果 White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 0.629019 Probability 0.663029 Obs*R-squared 3.347592 Probability 0.501427
使用White检验法(无交叉项)所得的检验伴随概率大于5%,在5%的显著水平下接受方程不存在异方差性的原假设。
(2)多重共线性检验 本文中的回归模型有两个解释变量X1、X2,因此只需要做两个辅助回归,辅助回归模型的形式为:
X1=γ0+γ1X2+μ X2=γ0+γ1X1+μ