1、. -企業(yè)治理對居民消費率影響因素的探究-以XX 省為例改革開放以來 ,我國經(jīng)濟始終保持著高速增長的趨勢,三十多年間綜合國力得到顯著增強 ,但我國居民消費率始終偏低 ,甚至始終有下降的趨勢；居民消費率的偏低必定會導(dǎo)致我國內(nèi)需的缺乏,進而會影響我國經(jīng)濟的長期安康開展；本模型以 XX 省1995年-2022年數(shù)據(jù)為例,探究各因素對居民消費率的影響及 多元關(guān)系；注：運算我國居民的消費率 ,用居民的人均消費除以人均 GDP,得到 居民的消費率；通常來說,影響居民消費率的因素是多方面的,如 :居民總收入,人均 GDP,人口構(gòu)造狀況 格指數(shù)增長率等因素；1兒童撫養(yǎng)系數(shù),老年撫養(yǎng)系數(shù),居民消費價1995 總

2、消費 C:億元 總GDP億元消費率 % 1095.97 2109.38 51.96 1997 1438.12 2856.47 50.35 2022 1594.08 3545.39 44.96 2022 1767.38 3880.53 45.54 2022 1951.54 4212.82 46.32 2022 2188.05 4757.45 45.99 1. 人口年齡構(gòu)造一種比擬精準(zhǔn)的描述是：兒童撫養(yǎng)系數(shù)0-14 歲人口與 15-64 歲人口的比值 、老年撫養(yǎng)系數(shù) 65 歲及以上人口與 15-64歲人口的比值或總撫養(yǎng) 系數(shù) 兒童和老年撫養(yǎng)系數(shù)之和 ；0-14 歲人口比例與 65歲及以上人口比例可

3、由.XX省統(tǒng)計年鑒 .查得；- word.zl. -2022 2452.62 5633.24 43.54 2022 2785.42 6590.19 42.27 2022 3124.37 7617.47 41.02 2022 3709.69 9333.4 39.75 2022 4225.38 11328.92 37.30 2022 4456.31 12961.1 34.38 2022 5136.78 15806.09 32.50 注：數(shù)據(jù)來自 .XX省統(tǒng)計年鑒 .一、計量經(jīng)濟模型分析一、數(shù)據(jù)搜集依據(jù)以上分析,本模型在影響居民消費率因素中引入6個說明變量； X1:居民總收入億元, X2：人口增長率

4、 , X3：居民消費價格指數(shù)增長率,X4：少兒撫養(yǎng)系數(shù), X5：老年撫養(yǎng)系數(shù), X6：居民消費占收入比重 %；X2：人口X3：居民X6：居民Y：消費率X1:總收入增長率消費價格X4：少兒X5：老年消費比重% 億元 指數(shù)增長撫養(yǎng)系數(shù)撫養(yǎng)系數(shù)%率1995 51.96 1590.75 9.27 17.1 45.3 9.42 68.9 1997 50.35 2033.68 8.12 2.8 41.1 9.44 70.72 2022 44.96 2247.25 3.7 0.4 39 9.57 70.93 - word.zl. -2022 45.54 2139.71 2.44 0.7 37.83 9.72

5、 82.6 2022 46.32 2406.55 2.21 -0.4 36.18 9.81 81.09 2022 45.99 2594.61 2.32 2.2 34.43 9.87 84.33 2022 43.54 2660.11 2.4 4.9 32.69 9.8 92.2 2022 42.27 3172.41 3.05 2.9 31.09 9.73 87.8 2022 41.02 3538.4 3.13 1.6 30.17 9.9 88.3 2022 39.75 4168.52 3.23 4.8 29.46 10.04 88.99 2022 37.3 4852.58 2.71 6.3 28

6、.62 10.1 87.07 2022 34.38 5335.54 3.48 -0.4 28.05 10.25 83.52 2022 32.5 6248.75 4.34 2.9 27.83 10.41 82.2 二、計量經(jīng)濟學(xué)模型建立假定各個影響因素與 Y的關(guān)系是線性的,那么多元線性回來模型為：yt01 x12x23x34x45x 56x6利用 spss統(tǒng)計分析軟件輸出分析結(jié)果如下：Descriptive StatisticsY Mean Std. Deviation N 13 42.7600 5.74574 X1 3.3068E3 1436.45490 13 - word.zl. -表1 M

7、ethod X2 3.8769 表2 2.23538 13 b Variables Entered/RemovedX3 3.5231 4.57186 13 X6 82.2038 7.53744 13 Variables X5 6.8638 .43785 13 X4 23.5254 2.93752 13 Model Variables Entered Removed 1 X4, X3, X2, X6, . Enter X1, X5aa. All requested variables entered. b. Dependent Variable: Y 這局部被結(jié)果說明在對模型進展回來分析時所采納

8、的方法是全部引入法 Enter；表3 CorrelationsPearson Correlation Y Y X1 X2 X3 X6 X5 X4 1.000 -.965 .480 .354 -.566 -.960 .927 Sig. 1-tailed X1 -.965 1.000 -.288 -.215 .451 .932 -.877 X2 .480 -.288 1.000 .656 -.767 -.577 .623 X3 .354 -.215 .656 1.000 -.293 -.365 .392 X6 -.566 .451 -.767 -.293 1.000 .722 -.795 X5 -

9、.960 .932 -.577 -.365 .722 1.000 -.982 X4 .927 -.877 .623 .392 -.795 -.982 1.000 Y . .000 .049 .118 .022 .000 .000 N X1 .000 . .170 .240 .061 .000 .000 X2 .049 .170 . .007 .001 .020 .011 X3 .118 .240 .007 . .166 .110 .093 X6 .022 .061 .001 .166 . .003 .001 X5 .000 .000 .020 .110 .003 . .000 X4 .000

10、.000 .011 .093 .001 .000 . Y 13 13 13 13 13 13 13 - word.zl. -X1 13 13 13 13 13 13 13 X2 13 13 13 13 13 13 13 X3 13 13 13 13 13 13 13 X6 13 13 13 13 13 13 13 X5 13 13 13 13 13 13 13 X4 13 13 13 13 13 13 13 這局部列出了各變量之間的相關(guān)性,從表格可以看出Y 與 X1的相關(guān)性最大；且自變量之間也存在相關(guān)性, 如 X1與 X5,X1與 X4,相關(guān)系數(shù)分別為 0.932和0.877,說明他們之間也存

11、在相關(guān)性；表4 bModel SummaryStd. Error of the Model R a .991R Square Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson 1 .982 .964 1.09150 2.710 a. Predictors: Constant, X4, X3, X2, X6, X1, X5 b. Dependent Variable: Y 這局部結(jié)果得到的是常用統(tǒng)計量,相關(guān)系數(shù)R=0.991,判定系數(shù)=0.982,調(diào)整的判定系數(shù)=0.964,回來估量的標(biāo)準(zhǔn)誤差S=1.09150；說明樣本的回來成效比擬好；表5 Model Regr

12、ession Sum of Squares ANOVAb6 Mean Square F Sig. df 1 389.015 64.836 54.421 a .000Residual 7.148 6 1.191 - word.zl. -Total 396.163 12 a. Predictors: Constant, X4, X3, X2, X6, X1, X5 b. Dependent Variable: Y 該表格是方差分析表,從這局部結(jié)果看出：統(tǒng)計量F=54.421,顯著性水平的值 P值為 0,說明因變量與自變量的線性關(guān)系明顯；Sum of Squares一欄中分別代表回歸平方和為 389

13、.015,、殘差平方和 7.148、總平方和為 396.163. 表6 aCoefficientsStandardized Model Constant Unstandardized Coefficients Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 -33.364 66.059 -1.475 -.505 .632 X1 -.006 .002 -2.663 .037 X2 .861 .391 .335 2.201 .070 X3 .036 .121 .029 .301 .774 X6 -.091 .198 -.120 -.460 .662 X5 12.71

14、5 9.581 .969 1.327 .233 X4 .527 .818 .269 .644 .543 a. Dependent Variable: Y 該表格為回來系數(shù)分析,其中Unstandardized Coefficients為非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù),Standardized Coefficients為標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù), t 為回來系數(shù)檢驗統(tǒng)計量, Sig.為相伴概率 值；從表格中可以看出該多元線性回來方程：- word.zl. -Y=-33.364-0.006X1+0.861X2+0.036X3+0.527X4+12.715X5-0.091X6二、計量經(jīng)濟學(xué)檢驗一、多重共線性的檢驗及修正、檢驗多重共

15、線性從“ 表 3 相關(guān)系數(shù)矩陣中可以看出,個個說明變量之間的相關(guān)程度較高,所以應(yīng)當(dāng)存在多重共線性；、多重共線性的修正逐步迭代法運用 spss軟件中的剔除變量法,挑選 輸出表 7：進入與剔除變量表；stepwise逐步回來；a Variables Entered/RemovedModel 1 2 Variables Entered Variables Removed Method X1 . Stepwise Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100. X2 . Stepwise Criteria: Probability-of-F-to-enter =

16、 .100. a. Dependent Variable: Y 可以看到進入變量為 X1與X2. 表8：c Model SummaryStd. Error of the Model R a .965R Square Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson 1 .932 .925 1.57016 2 b .988.976 .971 .97673 1.983 a. Predictors: Constant, X1 b. Predictors: Constant, X1, X2 - word.zl. -c Model SummaryStd. Error of

17、 the Model R a .965R Square Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson 1 .932 .925 1.57016 2 b .988.976 .971 .97673 1.983 a. Predictors: Constant, X1 c. Dependent Variable: Y 表8是模型的概況,我們看到以下圖中標(biāo)出來的五個參數(shù),分別是負(fù)相關(guān)系數(shù)、打算系數(shù)、校正打算系數(shù)、隨機誤差的估量值和D-W值,這些值除了隨機誤差的估量值, D-W越接近 2越好都是越大說明模型的成效越好,依據(jù)比擬,其次個模型應(yīng)當(dāng)是最好的；表9：方差分析表Mo

18、del Regression Sum of Squares ANOVAcMean Square F Sig. df 1 369.043 1 369.043 149.689 a .0002 Residual 27.119 11 2.465 202.632 b .000Total 396.163 12 193.311 Regression 386.623 2 Residual 9.540 10 .954 Total 396.163 12 a. Predictors: Constant, X1 b. Predictors: Constant, X1, X2 c. Dependent Variable

19、: Y 方差分析表, 四個模型都給出了方差分析的結(jié)果,這個表格可以檢驗是否全部偏回來系數(shù)全為 0,sig值小于 0.05可以證明模型的偏回來系數(shù)至少有一個不為零；表10：參數(shù)檢驗aCoefficients- word.zl. -Standardized Model Constant Unstandardized Coefficients Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 55.526 1.131 49.109 .000 2 X1 -.004 .000 -.965 -12.235 .000 Constant 52.497 .996 52.686 .000 X1 -.004 .000 -.902 -17.599 .000 X2 .565 .132 .220 4.293 .001 a. Dependent Variable: Y 參數(shù)的檢驗, 這個表格給出了對偏回來系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)偏回來系數(shù)的檢驗,偏回來系數(shù)用于不同模型的比擬, 標(biāo)準(zhǔn)偏回來系數(shù)用于同一個模型的不同系數(shù)的檢驗,其值越大說明對因變量的影響越大；綜上可得：模型 2為最優(yōu)模型；得出回來方程Y=52.497-0