1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上居民消費水平的影響因素分析摘要 正因為消費水平的提高能推動經(jīng)濟的發(fā)展，發(fā)展經(jīng)濟就應該緊緊抓住消費。不論從宏觀的角度或微觀的角度，居民消費水平都直接影響著我國國民經(jīng)濟的發(fā)展。在宏觀經(jīng)濟學中凱恩斯對消費的分析可知消費水平受到很多因素的影響，在這眾多的因素當中哪些是主要影響因素呢?為了理清影響居民消費水平的主要因素，本文采用定性分析和定量分析相結(jié)合的研究方法，通過收集1978年至2012年35年間的數(shù)據(jù)，在定性論述的基礎(chǔ)上，運用Eviews軟件，建立計量經(jīng)濟模型進行定量分析，對影響居民消費水平的因素進行分析和研究。一、 模型的建立1 數(shù)據(jù)收集與變量選取通過研究以前學者對影響

2、因素的選取并且根據(jù)西方經(jīng)濟學理論，居民的最終消費支出主要受可支配收入、商品價格水平、價格預期、消費者財產(chǎn)、消費者偏好等因素的影響。杜森貝利提出的相對收入假說認為，居民用于消費的支出受消費者以前以及目前的收入影響； 居民儲蓄直接影響著居民的最終消費，當居民可支配收入增加時，居民的儲蓄會隨之上升，但同時也是為日后的消費做準備，居民可支配收入是影響居民儲蓄水平的一個主要因素應選入模型當中。消費品價格對消費者的消費傾向會有影響，由于消費者收入水平有限，若居民的收入不變，物價水平越高，則消費支出越多；反之則消費支出越少。 居民消費價格指數(shù)能全面反映物價水平的變動，可選入模型當中。稅收是國家取得財政收入的

3、一種形式，起著調(diào)節(jié)微觀經(jīng)濟主體活動的作用，稅收可以通過對市場價格的影響來影響消費者的行為。稅收作為重要的宏觀調(diào)控手段，在擴大內(nèi)需尤其是引導居民消費方面，具有十分重要的作用。消費者的可支配收入會受稅收的影響，可支配收入的改變會影響商品的購買量，從而消費水平也會發(fā)生改變，GDP 即國內(nèi)生產(chǎn)總值，消費水平的高低影響著 GDP 的大小，反之要 GDP 的大小也影響著消費水平的高低。從以上分析可以看出，影響居民消費因素比較多，考慮到樣本數(shù)據(jù)的可收集性和我國經(jīng)濟的實際情況， 選取了19182012 年人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（x1）、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(x2)、農(nóng)村居民人均可支配收入(x3)三個因素，分析其對

4、居民消費的影響。其中，為了增加數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，對模型的被解釋變量人均居民消費水平Y(jié)和解釋變量x1、x2和x3均用價格指數(shù)進行平減(1978=100)并取自然對數(shù)，然后進行回歸分析。2 模型初步提出根據(jù)eviews分析得出，取對數(shù)后的變量lnx1、lnx2、lnx3分別與lny成線性相關(guān)關(guān)系。故而得出關(guān)于影響居民消費水平的線性回歸模型Y=C+1X1+2X2+3X3+4X4+i。其中Y 代表居民消費水平（單位：元），X1人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（單位：元），X2代表城鎮(zhèn)人均可支配收入（單位：元），X3代表農(nóng)村居民家庭可支配收入（單位：元），i 代表隨機干擾項。我們通過對該模型的回歸分析，得出各個變量與我國居

5、民消費水平的變動關(guān)系。3 模型的估計與檢驗3.1 參數(shù)估計 利用eviews軟件對變量進行分析，得出下面的回歸結(jié)果：Lny=-0.35+0.62lnx1+0.14lnx2+0.21lnx3F=25547.89 DW=0.6569 R=0. R2=0.但是lnx2的P值為0.202>0.05，未通過顯著性檢驗。通過對各個變量的相關(guān)系數(shù)分析可知，各個變量之間的相關(guān)系數(shù)都很大，可能存在多重共線性。利用逐步回歸的方法通過eviews軟件對各變量進行簡單回歸，剔除lnx2之后的回歸方程為：Lny=-0.23+0.74lnx1+0.21x3F=37501.66 DW=0.6594 R=0. R2=0

6、.各個變量都能夠通過顯著性檢驗。3.2 自相關(guān)檢驗 通過LM檢驗和對殘差序列分析可知，模型存在一階自相關(guān)，通過在模型加入ar(1)項，修正一階自相關(guān)。但模型中常數(shù)項并未通過顯著性檢驗，將其剔除后模型的各個變量都能夠通過顯著性檢驗，并且不存在自相關(guān)。3.3 異方差檢驗 利用懷特檢驗進行異方差檢驗，發(fā)現(xiàn)不存在異方差。二、 結(jié)論分析綜上所述，經(jīng)過自相關(guān)、異方差的檢驗及多重共線性的修正，將方程lny=0.796lnx1+0.127lnx3作為本研究對象的最終模型。利用計量經(jīng)濟學的基本方法，通過對初始線性回歸模型中變量的篩選和剔除，最后選出模型中的變量分別是人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、農(nóng)村人均可支配收入。預測模型

7、lny=0.796lnx1+0.127lnx3可決系數(shù)R2 達到0.9997水平，該模型在理論上符合實際，對我國1978 年2012 年居民消費水平的變化有很好的解釋能力。其經(jīng)濟含義如下：人均國內(nèi)生產(chǎn)總值系數(shù)1=0.796，表示當模型中其它變量不變的情況下，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值每增加一個百分點，將帶動全國居民消費水平增長0.796元。農(nóng)村居民人均可支配收入系數(shù)2=0.127，表示在模型中其它變量不變的情況下，農(nóng)村居民人均可支配收入增加一個百分點，全國居民消費水平將會增加0.127元。三、 提升居民消費水平的政策建議當前制約我國經(jīng)濟增長的因素很多，靠擴大投資拉動經(jīng)濟增長不是長久之計，靠擴大出口拉動經(jīng)

8、濟增長也面臨居多難題，因此，擴大內(nèi)需、提升居民消費水平來拉動經(jīng)濟增長應是長久之策，根據(jù)以上分析，提升居民消費水平可從以下幾方面著手：大力發(fā)展生產(chǎn)力。增加科技投入，把國民經(jīng)濟蛋糕做大做強，提升國內(nèi)生產(chǎn)總值整體水平。當前，要發(fā)展低碳與生態(tài)經(jīng)濟，增加國內(nèi)生產(chǎn)總值的綠色含量，提高居民整體收入水平，特別是農(nóng)村居民收入水平。中國是一個農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)村居民收入水平低是居民消費水平難以提高的重要原因。切實提高農(nóng)民收入，不僅是農(nóng)民由溫飽進入小康、改善農(nóng)民生活質(zhì)量的關(guān)鍵，也是刺激消費、促進經(jīng)濟健康快速協(xié)調(diào)發(fā)展的重要著力點。調(diào)整農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)，大力發(fā)展優(yōu)質(zhì)高效農(nóng)業(yè)。當前要對傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)模式進行優(yōu)化和調(diào)整。大力發(fā)展“兩高一優(yōu)

9、”農(nóng)業(yè)。調(diào)整重點是進行農(nóng)產(chǎn)品的品種改良和換代，提升品質(zhì)，提高效益。大力發(fā)展農(nóng)村合作經(jīng)濟組織，服務農(nóng)民。當前要大力發(fā)展農(nóng)村合作經(jīng)濟組織，架起種植基地與市場供應的橋梁，為農(nóng)民提供有效信息，同時暢通購銷渠道。為農(nóng)民的產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后提供全方位的服務，促進農(nóng)民增產(chǎn)增收。針對提高城鎮(zhèn)居民的可支配收入方面，稅收政策尤其是個人所得稅方面需盡快進行調(diào)整。現(xiàn)行的個人所得稅制度采取分類制征收，極不公平。當前，要在提高個人所得稅費用扣除額的同時，盡快實行個人所得稅征收模式由分類制向綜合制轉(zhuǎn)變。最好以家庭為單位，這樣既可以增加居民的稅后可支配收入，又能貫徹公平課稅的原則。專心-專注-專業(yè)附錄：1. 原始數(shù)據(jù)：時間居民

10、消費水平(元)居民消費水平指數(shù)(1978=100)居民消費水平（剔除價格變動因素）（元）（=居民消費水平絕對值/居民消費水平定基指數(shù)*100）人均國內(nèi)生產(chǎn)總值(元)人均國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)（1978=100）人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（剔除價格變動因素）（元）（等于人均國內(nèi)生產(chǎn)總值/人均國內(nèi)生產(chǎn)總值定基指數(shù)*100）城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入(元)城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入指數(shù)(1978=100)城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入（剔除價格變動因素）（元）（=城鎮(zhèn)居民人均收入絕對數(shù)/定基指數(shù)*100）農(nóng)村居民家庭人均純收入(元)農(nóng)村居民家庭人均純收入指數(shù)(1978=100)農(nóng)村居民家庭人均純收入（剔除價格變動因素）

11、(元)（=農(nóng)村居民人均收入絕對數(shù)/定基指數(shù)*100）1978年184100184382100382343.4100343.4133.6100133.61979年208107222.56420106.1445.62405115.7468.585160.2119.2190.95841980年238116.8277.984464113524.32477.6127606.552191.3139265.9071981年264126.1332.904493117.3578.289500.4129.9650.0196223.4160.4358.33361982年284133.1378.004529126.1

12、667.069535.3136.3729.6139270.1192.3519.40231983年315145.3457.695584137.6803.584564.6141.5798.909309.8219.6680.32081984年356160.9572.804697156.51090.805652.1158.71034.8827355.3249.5886.47351985年440181.3797.72860175.31507.58739.1160.41185.5164397.6268.91069.14641986年496191.6950.336966188.11817.046900.91

13、82.71645.9443423.8277.61176.46881987年558203.11133.2981,116206.82307.8881,002.10186.81871.9228462.62921350.7921988年684212.61454.1841,371226.63106.6861,180.20182.32151.5046544.9310.71693.00431989年785221.31737.2051,528232.53552.61,373.90182.52507.3675601.5305.71838.78551990年831227.51890.5251,654238.139

14、38.1741,510.20198.12991.7062686.3311.22135.76561991年916242.22218.5521,903256.74885.0011,700.60212.43612.0744708.6317.42249.09641992年1,057265.82809.5062,324289.76732.6282,026.60232.94719.9514784336.22635.8081993年1,332293.83913.4163,015326.39837.9452,577.40255.16574.9474921.6346.93197.03041994年1,79931

15、3.85645.2624,066364.914836.8343,496.20276.89677.48161,221.00364.34448.1031995年2,330339.87917.345,074400.620326.4444,283.00290.312433.5491,577.70383.66052.05721996年2,765372.510299.6255,878435.825616.3244,838.90301.614594.12241,926.10418.18053.02411997年2,978389.611602.2886,457471.130418.9275,160.30311

16、.916094.97572,090.10437.39140.00731998年3,126411.512863.496,835503.334400.5555,425.10329.917897.40492,162.00456.19860.8821999年3,346445.914919.8147,199536.938651.4315,854.00360.621109.5242,210.30473.510465.77052000年3,721493.118348.2517,902577.645641.9526,280.00383.724096.362,253.40483.410892.93562001年

17、3,987523.220859.9848,670621.153849.376,859.60416.328556.51482,366.40503.711919.55682002年4,301567.324399.5739,45067363598.57,702.80472.136364.91882,475.60527.913068.69242003年4,6066002763610,600735.877994.88,472.20514.643597.94122,622.20550.614437.83322004年53412,400805.299844.89,421.60554

18、.252214.50722,936.4058817266.0322005年5,771705.440708.63414,259891.3.46710,493.00607.463734.4823,254.90624.520326.85052006年6,41676549082.416,602998.8.77611,759.50670.778870.96653,587.00670.724058.0092007年7,572862.665316.07220,3371,134.70.93913,785.80752.5.1454,140.40734.430407.09762008年8,707934.38134

19、9.50123,9121,237.5015,780.80815.7.98564,760.60793.237761.07922009年9,5141,026.1097623.15425,9631,345.10.31317,174.70895.4.26385,153.20860.644348.43922010年10,9191,124.50.15530,5671,480.90.70319,109.40965.2.92885,919.00954.456490.9362011年13,1341,248.60.12436,0181,613.60.44821,809.801,046.30.93746,977.3

20、01,063.2074182.65362012年14,6991,362.00.3839,5441,730.20.28824,564.701,146.70.41497,916.601,176.9093170.4654圖表 1以上數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局經(jīng)計算得出2. Eviews軟件結(jié)果x1、x2、x3分別與y之間關(guān)系的散點圖：取對數(shù)后x1、x2、x3分別與y之間關(guān)系的散點圖：變量取對數(shù)后的回歸模型Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 06/21/15 Time: 16:56Sample: 1978 2012Included obs

21、ervations: 35VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-0.0.-3.0.0024LNX.0000LNX.2020LNX.0000R-squared0.    Mean dependent var8.Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var2.S.E. of regression0.    Akai

22、ke info criterion-3.Sum squared resid0.    Schwarz criterion-3.Log likelihood61.55684    Hannan-Quinn criter.-3.F-statistic25547.89    Durbin-Watson stat0.Prob(F-statistic)0.剔除lnx2的回歸模型Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 06

23、/21/15 Time: 18:41Sample: 1978 2012Included observations: 35VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-0.0.-4.0.0001LNX79440.0000LNX.0000R-squared0.    Mean dependent var8.Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var2.S.E. of reg

24、ression0.    Akaike info criterion-3.Sum squared resid0.    Schwarz criterion-3.Log likelihood60.62302    Hannan-Quinn criter.-3.F-statistic37501.66    Durbin-Watson stat0.Prob(F-statistic)0.對殘差列的檢驗Dependent Variable: RE

25、SMethod: Least SquaresDate: 06/21/15 Time: 18:38Sample (adjusted): 1979 2012Included observations: 34 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  RES(-1).0000R-squared0.    Mean dependent var0.Adjusted R-squared0.    S.D. d

26、ependent var0.S.E. of regression0.    Akaike info criterion-3.Sum squared resid0.    Schwarz criterion-3.Log likelihood68.48305    Hannan-Quinn criter.-3.Durbin-Watson stat1.Dependent Variable: RESMethod: Least SquaresDate: 06/21/15 Time: 1

27、8:38Sample (adjusted): 1980 2012Included observations: 33 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  RES(-1).0001RES(-2)-0.0.-1.0.3130R-squared0.    Mean dependent var0.Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var0.S.E. of r

28、egression0.    Akaike info criterion-3.Sum squared resid0.    Schwarz criterion-3.Log likelihood66.53294    Hannan-Quinn criter.-3.Durbin-Watson stat2.加入AR（1）項后的回歸模型Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 06/21/15 Time: 18:41Sa

29、mple (adjusted): 1979 2012Included observations: 34 after adjustmentsConvergence achieved after 6 iterationsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-0.0.-1.0.1862LNX55800.0000LNX.0184AR(1).0000R-squared0.    Mean dependent var8.Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var2.S.E. of regression0.    Akaike info cri