中國(guó)城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村消費(fèi)水平差異影響因素實(shí)證研究【摘要】改革開放以來(lái)，我國(guó)居民收入和消費(fèi)水平都屬于穩(wěn)定增長(zhǎng)的趨勢(shì)。城鎮(zhèn)與農(nóng)村居民的消費(fèi)水平和生活質(zhì)量均處于穩(wěn)定增長(zhǎng)階段，然而城鄉(xiāng)居民消費(fèi)水平的差距卻在不斷擴(kuò)大，這一結(jié)果有可能導(dǎo)致我國(guó)的平均發(fā)展走向失衡，延緩全面建設(shè)小康社會(huì)的這一偉大目標(biāo)的進(jìn)程，為了能夠進(jìn)一步研究影響我國(guó)城鄉(xiāng)消費(fèi)水平的影響因素，并對(duì)未來(lái)我國(guó)城鄉(xiāng)消費(fèi)水平差距的變化有一個(gè)具體的了解，所以采用相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。本文利用SPSS軟件對(duì)1978-2019年的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，判斷對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)水平差距影響的主要因素，并對(duì)所得到的模型進(jìn)行相關(guān)預(yù)測(cè)，并用Eviews軟件對(duì)實(shí)際差距做時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)，比較預(yù)測(cè)模型，并在此基礎(chǔ)上提出相關(guān)政策性意見，最終實(shí)現(xiàn)解決城鎮(zhèn)與鄉(xiāng)村的消費(fèi)水平差異，提高農(nóng)村消費(fèi)水平的目標(biāo)，并且希望國(guó)家能更進(jìn)一步注重農(nóng)村相關(guān)發(fā)展。目錄TOC\o"1-3"\h\u223881緒論 緒論1.1研究背景及意義在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的今天，中國(guó)城鄉(xiāng)發(fā)展的平衡問(wèn)題已經(jīng)逐漸變成為制約我國(guó)經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展的重要因素，同時(shí)這也引起了許多經(jīng)濟(jì)學(xué)家以及學(xué)者的廣泛關(guān)注。城鄉(xiāng)差距被中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理系主任張正河劃分為：城鄉(xiāng)居民收入差距、城鄉(xiāng)消費(fèi)差距、就業(yè)差距與政府公共投入差距、城鄉(xiāng)醫(yī)療差距與城鄉(xiāng)教育差距。消費(fèi)是宏觀的經(jīng)濟(jì)變量，它可以被用以衡量一個(gè)國(guó)家或者地區(qū)在一定時(shí)期內(nèi)的經(jīng)濟(jì)水平。居民的消費(fèi)水平可以用來(lái)作為反映一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r以及居民生活水平的指標(biāo)，也可以用來(lái)反映一個(gè)國(guó)家居民對(duì)物質(zhì)文化生活的滿意程度。居民的消費(fèi)水平是以人口數(shù)量計(jì)算的平均消費(fèi)額，居民的消費(fèi)對(duì)于國(guó)民的生活水平有著十分重要的影響。如果居民都不消費(fèi)，不能從社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中收益，那么國(guó)民生活水平也難以提高。同時(shí)居民消費(fèi)對(duì)于國(guó)民經(jīng)濟(jì)也有不容小覷的影響，國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并不只以來(lái)于投資，假設(shè)居民不進(jìn)行消費(fèi)活動(dòng)，投資也會(huì)失去意義。因此研究居民消費(fèi)水平有著重要的意義。同時(shí)，如果城鄉(xiāng)的居民之間的消費(fèi)水平差距過(guò)大，也會(huì)影響社會(huì)的健康、穩(wěn)定發(fā)展。因此，如何盡可能的縮小城鄉(xiāng)居民之間的消費(fèi)水平差距以及城鄉(xiāng)居民的消費(fèi)水平差距受什么因素影響是當(dāng)前研究的重中之重。1.2研究?jī)?nèi)容和研究方法1.2.1研究?jī)?nèi)容本文的主要研究目的是揭示我國(guó)城鎮(zhèn)和農(nóng)村之間消費(fèi)水平差距的現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)其中蘊(yùn)含的問(wèn)題，進(jìn)而尋求解決方案。計(jì)劃從以下幾個(gè)方面進(jìn)行研究：首先查詢國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，探究我國(guó)城鎮(zhèn)農(nóng)村的主要差異，分析影響消費(fèi)水平的主要因素，進(jìn)而對(duì)我國(guó)城鄉(xiāng)消費(fèi)水平差異影響因素進(jìn)行研究。結(jié)合當(dāng)前實(shí)時(shí)，對(duì)我國(guó)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行分析，分別討論我國(guó)城市和農(nóng)村的經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀以及特點(diǎn)。分析影響城鄉(xiāng)消費(fèi)水平差距的主要因素并收集數(shù)據(jù)利用spss軟件進(jìn)行多元線性回歸模型的建立以及對(duì)所得結(jié)果進(jìn)行分析。之后進(jìn)行時(shí)間序列分析，對(duì)中國(guó)城鄉(xiāng)消費(fèi)水平的差異進(jìn)行預(yù)測(cè)。得出結(jié)論，并給出縮小城鄉(xiāng)消費(fèi)水平差異的具體建議本文技術(shù)路線如下：文獻(xiàn)閱讀文獻(xiàn)閱讀目的及意義國(guó)內(nèi)外研究分析相關(guān)理論研究目的及意義國(guó)內(nèi)外研究分析相關(guān)理論研究數(shù)據(jù)搜集數(shù)據(jù)搜集 中國(guó)城鄉(xiāng)消費(fèi)水平差異計(jì)算中國(guó)城鄉(xiāng)消費(fèi)水平差異計(jì)算應(yīng)用多元線性回歸模型進(jìn)行分析主要影響因素素應(yīng)用多元線性回歸模型進(jìn)行分析主要影響因素素建立回歸模型，檢驗(yàn)并分析解釋模型建立回歸模型，檢驗(yàn)并分析解釋模型分析各因素對(duì)差異的影響分析各因素對(duì)差異的影響 得出結(jié)論并得出結(jié)論并提出相關(guān)的對(duì)策建議1.2.2研究方法文獻(xiàn)研究法：在研究此項(xiàng)之前，閱讀整理了大量的我國(guó)城鄉(xiāng)消費(fèi)水平差異的研究文獻(xiàn)。同時(shí)，通過(guò)大量的中內(nèi)外學(xué)者研究進(jìn)行變量提取，從而支持本文的實(shí)證研究描述性研究法：根據(jù)中國(guó)丞相消費(fèi)水平差異的擴(kuò)大或縮小，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性分析。定性與定量相結(jié)合法：對(duì)中國(guó)城鄉(xiāng)消費(fèi)水平進(jìn)行定性方面的分析，對(duì)國(guó)家以及目前農(nóng)村經(jīng)濟(jì)相關(guān)政策的形式分析。2國(guó)內(nèi)外研究綜述2.1城鄉(xiāng)消費(fèi)水平差異影響因素相關(guān)研究如今，隨著城鄉(xiāng)差異逐漸成為熱點(diǎn)問(wèn)題，越來(lái)越多的國(guó)內(nèi)外學(xué)者開始關(guān)注城鄉(xiāng)消費(fèi)水平差異的相關(guān)問(wèn)題。他們對(duì)消費(fèi)水平差異特征進(jìn)行分析，并研究相對(duì)應(yīng)的縮短差異的對(duì)策及其應(yīng)用的方法。張風(fēng)（2020）通過(guò)LM檢驗(yàn)對(duì)模型的自相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，得出居民消費(fèi)水平不僅受當(dāng)期與前期收入水平有關(guān)，還與前期消費(fèi)水平有關(guān)；發(fā)現(xiàn)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)水平差差距不會(huì)受到短期收入差距影響較大，主要受前期消費(fèi)水平差距影響REF_Ref5571\r\h[1]。周素偉（2020）從模型比較和分析發(fā)現(xiàn)，近年來(lái)安徽省農(nóng)村居民消費(fèi)增速高于城鎮(zhèn)居民，因此城鄉(xiāng)居民收入相對(duì)差存在繼續(xù)縮小的可能，城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距主要受到收入的影響REF_Ref5714\r\h[2]。黃祥輝、魏占祥、楊文兵（2019）在人口老齡化對(duì)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)的影響研究中指出城鎮(zhèn)老年人主要傾向于食品、家庭設(shè)備用品及服務(wù)、衣著、娛樂(lè)教育文化、醫(yī)療保健等方面，消費(fèi)關(guān)聯(lián)度最低的則是交通與通信，并且城鎮(zhèn)老齡化居民與農(nóng)村老齡化居民對(duì)分項(xiàng)消費(fèi)的影響趨勢(shì)較為一致，所以老齡化并不影響城鄉(xiāng)消費(fèi)水平差異REF_Ref5803\r\h[3]。2.2城鄉(xiāng)消費(fèi)水平的研究彭思維（2020）認(rèn)為我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，居民消費(fèi)水平的增長(zhǎng)日益推動(dòng)著經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。為了更好的促進(jìn)、推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)健發(fā)展，堅(jiān)持好擴(kuò)大內(nèi)部需求以促進(jìn)消費(fèi)的戰(zhàn)略，整體提高居民的消費(fèi)水平是關(guān)鍵?，F(xiàn)下我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式正處于轉(zhuǎn)型期，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中面臨著越來(lái)越大的挑戰(zhàn)。其中，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中仍舊較為突出的問(wèn)題是結(jié)構(gòu)性矛盾，大量的社會(huì)資源分配被加速分化，現(xiàn)下存在的城鄉(xiāng)居民之間的收入差距較大以及收入分配不合理等相關(guān)問(wèn)題正在嚴(yán)重抑制著社會(huì)整體消費(fèi)水平的進(jìn)一步提高。因此，我國(guó)應(yīng)該從各方面努力的提高城鄉(xiāng)居民的收入，盡可能的縮小城鄉(xiāng)居民之間的收入差距，逐步完善分配機(jī)制，在努力加強(qiáng)、加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過(guò)程中合理分配好經(jīng)濟(jì)發(fā)展的紅利。并且，繼續(xù)實(shí)施穩(wěn)健靈活的財(cái)政政策和積極的貨幣政策，宏觀調(diào)整國(guó)家的財(cái)政支出結(jié)構(gòu)，在充分發(fā)揮國(guó)家財(cái)政支出對(duì)居民消費(fèi)的擠入效用的同時(shí)要努力避免其產(chǎn)生的擠出效應(yīng)，以及充分發(fā)揮市場(chǎng)機(jī)制在資源配置中的決定性作用，使得各要素都能夠物盡其用，起到其促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵作用，從而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)整體向高質(zhì)量發(fā)展REF_Ref5874\r\h[4]。袁宇晨（2020）指出，城鄉(xiāng)居民消費(fèi)水平差異在1995-2010年一直在保持高位震蕩，2010年至今，城鄉(xiāng)消費(fèi)的差異正在逐步縮小，這與政府的政策投入以及國(guó)家重視城鎮(zhèn)化等有密切關(guān)系REF_Ref6136\r\h[5]。常偉、馬本江、申嘉欣（2020）提出北上廣等一線發(fā)達(dá)城市，居民的收入水平和消費(fèi)水平顯著高于其他地區(qū)。對(duì)于甘肅、寧夏等西部經(jīng)濟(jì)水平落后地區(qū)，城鄉(xiāng)居民收入水平較低，相比于城鎮(zhèn)居民其收入達(dá)到門限值所需要的時(shí)間更久，這必然會(huì)影響城鎮(zhèn)化對(duì)居民消費(fèi)水平提升的促進(jìn)效果REF_Ref6201\r\h[6]。牛景旭（2020）利用時(shí)間序列模型對(duì)消費(fèi)水平建立了修正模型，提出增加人均可支配收入、提供就業(yè)保障的相關(guān)建議REF_Ref6309\r\h[7]。王雪、楊煉（2020）通過(guò)多元線性回歸模型研究在新冠疫情對(duì)湖南省居民消費(fèi)水平的影響評(píng)估REF_Ref6341\r\h[8]。2.3城鄉(xiāng)差異相關(guān)研究欒會(huì)清（2011）通過(guò)對(duì)我國(guó)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)支出、消費(fèi)結(jié)構(gòu)及恩格爾系數(shù)等歷史數(shù)據(jù)的分析，認(rèn)為我國(guó)城鄉(xiāng)存在結(jié)構(gòu)性差異，并且主要原因在于農(nóng)村居民收入差距大，農(nóng)村社會(huì)保障不完善，城鄉(xiāng)消費(fèi)設(shè)施及公共消費(fèi)不對(duì)稱以及農(nóng)民消費(fèi)觀念落后等，在此基礎(chǔ)提出縮小我國(guó)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差異的對(duì)策建議REF_Ref6436\r\h[9]。周慧秋（2016）在《黑龍江省城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差異分析》一文中，基于1994~2014年的黑龍江省城鄉(xiāng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用理論與實(shí)證相結(jié)合的方法對(duì)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)水平和消費(fèi)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)城鄉(xiāng)消費(fèi)差異較大，并在此基礎(chǔ)上分析了差異產(chǎn)生的原因在于農(nóng)村居民收入不高、農(nóng)村消費(fèi)環(huán)境不佳、農(nóng)村社會(huì)發(fā)展不足。建議建立農(nóng)民增收機(jī)制、改善農(nóng)村消費(fèi)環(huán)境和加快農(nóng)村社會(huì)發(fā)展REF_Ref6466\r\h[10]。肖遠(yuǎn)飛、張柯楊(2020)認(rèn)為我國(guó)應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步建設(shè)數(shù)字普惠金融的基礎(chǔ)設(shè)施，尤其是加強(qiáng)在互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)金融方面的投入，以支撐我國(guó)下一階段的數(shù)字普惠金融的發(fā)展。其次，隨著我國(guó)數(shù)字普惠金融的發(fā)展，也應(yīng)不斷提升農(nóng)村居民對(duì)金融知識(shí)的教育，尤其應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)偏遠(yuǎn)農(nóng)村教育水平的提高，因?yàn)橹挥挟?dāng)農(nóng)村居民有一定的金融知識(shí)儲(chǔ)備和金融素養(yǎng)時(shí)，他們才能正確使用金融產(chǎn)品。再次，我國(guó)在發(fā)展數(shù)字普惠金融的同時(shí)，也應(yīng)當(dāng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)防范，尤其是個(gè)人的普惠金融業(yè)務(wù)擴(kuò)張過(guò)快而造成的風(fēng)險(xiǎn)。最后，相對(duì)于農(nóng)村居民而言，城鎮(zhèn)居民對(duì)數(shù)字普惠金融的敏感度更弱一些，故應(yīng)該大力發(fā)展農(nóng)村數(shù)字普惠金融，在利用社會(huì)資本幫助農(nóng)村居民改善生活的同時(shí)，也增加了金融產(chǎn)品的種類。我國(guó)西部地區(qū)現(xiàn)在有關(guān)數(shù)字普惠金融的發(fā)展正處于較低階段，但西部地區(qū)農(nóng)村居民分布密集，故應(yīng)加強(qiáng)西部地區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展，通過(guò)擴(kuò)張覆蓋面以提高數(shù)字化程度，從而努力追趕上東部地區(qū)的發(fā)展水平，最終達(dá)成我國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)水平各個(gè)地區(qū)整體提高的目標(biāo)REF_Ref6511\r\h[11]。孫娜、展立、康笑寧（2020）在經(jīng)過(guò)不斷驗(yàn)證后發(fā)現(xiàn)我國(guó)在農(nóng)村居民的消費(fèi)結(jié)構(gòu)上整體存在著地區(qū)差異較大的特點(diǎn)，其中我國(guó)的東部地整體而言居民消費(fèi)水平較高，而我國(guó)的西南部地區(qū)整體上居民消費(fèi)水平相對(duì)落后，而地區(qū)間的差異也造成了我國(guó)農(nóng)村的整體消費(fèi)結(jié)構(gòu)的不均衡問(wèn)題。但就各個(gè)行政區(qū)的消費(fèi)結(jié)構(gòu)看，盡管居民在精神層面上的消費(fèi)有一些提高，但是大部分地區(qū)的消費(fèi)仍舊主要集中在衣食住行等基本層面的消費(fèi)，這就造成了各個(gè)地區(qū)的消費(fèi)結(jié)構(gòu)較為單一且不合理的問(wèn)題。上述問(wèn)題出現(xiàn)的根本原因是源于農(nóng)民的消費(fèi)觀念、農(nóng)民收入水平以及農(nóng)民的消費(fèi)環(huán)境等多方面的。因此，國(guó)家應(yīng)該整體提高全國(guó)各地農(nóng)民的收入，其中包括：從縱向上整體提高農(nóng)民的實(shí)際收入水平以及從橫向上不斷的縮小我國(guó)各地之間農(nóng)民收入的水平差距，加強(qiáng)轉(zhuǎn)變農(nóng)民老舊、傳統(tǒng)的消費(fèi)觀念，進(jìn)一步改善農(nóng)村市場(chǎng)環(huán)境REF_Ref6570\r\h[12]。3中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)況分析3.1中國(guó)鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀及特點(diǎn)中國(guó)是農(nóng)業(yè)大國(guó)，則意味著農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展就代表著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的整體發(fā)展。只有落實(shí)好農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，從根源上改善農(nóng)村的大環(huán)境，提高農(nóng)村人口的生活質(zhì)量，增加農(nóng)村人口的收入，才能從真正意義上實(shí)現(xiàn)中國(guó)全面建設(shè)小康社會(huì)的目標(biāo)。改革開放之后，我國(guó)農(nóng)村居民的年人均純收入據(jù)統(tǒng)計(jì)自1978年到2007年，由最開始只有134元，到現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展為了4140元，這其中提高了30多倍。但其增幅卻從1997年以來(lái)開始逐漸減緩，城鎮(zhèn)居民與農(nóng)村居民的收入水平差距正在不斷被拉大。20世紀(jì)80年代，我國(guó)農(nóng)民人口的人均純收入年均增長(zhǎng)約在9%，但從1997-2003年，農(nóng)民人口的人均收入年增長(zhǎng)約在4%，低于城鎮(zhèn)居民收入增長(zhǎng)水平（7%-8%），這說(shuō)明城鄉(xiāng)居民的收入水平差距在不斷的擴(kuò)大。收入的增長(zhǎng)緩慢在降低農(nóng)村居民的消費(fèi)水平的同時(shí)也減弱了農(nóng)村居民對(duì)儲(chǔ)蓄熱情，也就減少了農(nóng)村的金融資金來(lái)源。從20世紀(jì)90年代中期以來(lái)，中國(guó)的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展在逐步減緩甚至有停滯不前的趨勢(shì)，期間不斷在出現(xiàn)各種各樣的問(wèn)題致使整個(gè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展變得不平衡、不穩(wěn)定。針對(duì)這種現(xiàn)象，為解決該問(wèn)題，黨的十八大以來(lái)，中共中央確立了四個(gè)全面戰(zhàn)略路徑，其核心是全面建成小康社會(huì)，其關(guān)鍵是農(nóng)業(yè)、農(nóng)村以及農(nóng)民的三農(nóng)問(wèn)題。2019年的三農(nóng)工作的主要任務(wù)為：要扎實(shí)推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，要堅(jiān)持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展，切實(shí)抓好農(nóng)業(yè)特別是糧食生產(chǎn)，著力增加優(yōu)質(zhì)綠色農(nóng)產(chǎn)品供給；要重視培育家庭農(nóng)場(chǎng)，農(nóng)民合作社等新型經(jīng)營(yíng)主體，注重解決小農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)面臨的困難；要改善農(nóng)村人居環(huán)境。要總結(jié)好農(nóng)村土地制度改革三項(xiàng)試點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)，鞏固改革成果，繼續(xù)深化農(nóng)村土地制度改革。農(nóng)業(yè)是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的主要經(jīng)濟(jì)部分，也是中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中不可或缺的重要一環(huán)。但是農(nóng)村的地域性特征非常明顯，自然環(huán)境、天氣因素以及當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)狀況都能明顯影響當(dāng)?shù)剞r(nóng)村的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，進(jìn)而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)差異。自然環(huán)境是導(dǎo)致的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)差異的首要因素，農(nóng)村所屬地的自然資源也基本決定了該地農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的整體走向。中國(guó)古語(yǔ)有云“靠山吃山，靠水吃水”，說(shuō)的就是農(nóng)村主要是依賴于區(qū)域資源從而進(jìn)行經(jīng)濟(jì)發(fā)展并完善經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。中國(guó)地大物博，農(nóng)村分布廣泛，在各個(gè)不同的區(qū)域，然而不同區(qū)域的土壤質(zhì)量、氣候情況、地形地貌都存在著較大的差異。所以，分布在較好的自然環(huán)境下的農(nóng)村也就會(huì)有更好的經(jīng)濟(jì)發(fā)展優(yōu)勢(shì)。其次，農(nóng)村分布當(dāng)?shù)氐脑薪?jīng)濟(jì)基礎(chǔ)與當(dāng)?shù)氐恼咭矔?huì)導(dǎo)致不同區(qū)域農(nóng)村之間的經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)后續(xù)發(fā)展的差異。例如：我國(guó)東部的原有經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)非常好，其位置條件和交通條件相較于我國(guó)西部而言都非常完善，并且國(guó)有經(jīng)濟(jì)的比例高，所以我國(guó)東部的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r突出。因此，不同區(qū)域間農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異，也間接導(dǎo)致了城鎮(zhèn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異。3.2中國(guó)城鎮(zhèn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀及特點(diǎn)自新中國(guó)成立以來(lái)，我國(guó)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，尤其自改革開放以后，西方一些國(guó)家的城市經(jīng)濟(jì)學(xué)開始傳入我國(guó)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展變得更為迅速。城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展涉及到很多方面，其中較為重要的就是城市化進(jìn)程?？v觀我國(guó)70年來(lái)的發(fā)展歷史，不難發(fā)現(xiàn)城市化對(duì)促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著極其重要的作用。城市化是指由傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)社會(huì)向現(xiàn)代城市社會(huì)發(fā)展的自然歷史過(guò)程，尤其是改革開放以來(lái)，中國(guó)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力日益雄厚，城市在中國(guó)整體經(jīng)濟(jì)中的地位相較于農(nóng)村更為突出，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)更加完善與合理，城市也變成了進(jìn)出口貿(mào)易的重要窗口。城市化不僅推動(dòng)了城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)，同時(shí)也起到了推動(dòng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，拉動(dòng)內(nèi)需，從而擴(kuò)大就業(yè)的重要作用。在1980年的全國(guó)規(guī)劃工作會(huì)議上，中共中央提出了“控制大城市規(guī)模，合理發(fā)展中等城市，積極發(fā)展小城市”的戰(zhàn)略方針。然而，大城市的規(guī)模效益理論卻直接對(duì)控制大城市規(guī)模這個(gè)提議做出了否定。改革開放中的實(shí)踐證明了，大城市在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起到了支柱作用。相較于中小城市，大城市是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的主導(dǎo)力量，并且大城市的第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展更加迅速，能更有效的推動(dòng)中國(guó)的城市化進(jìn)程，同時(shí)帶動(dòng)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。雖然我國(guó)城市化的重點(diǎn)放在大城市還是中小城鎮(zhèn)的爭(zhēng)論還沒(méi)停止，但是大城市的發(fā)展已經(jīng)變得不可逆轉(zhuǎn)。大城市與中小城鎮(zhèn)之間的差距可能也會(huì)隨之繼續(xù)拉大。由此發(fā)現(xiàn)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡已經(jīng)尤為明顯。大城市與中小城鎮(zhèn)之間,城鎮(zhèn)與農(nóng)村之間,農(nóng)村與農(nóng)村之間均存在著較大差異。3.3居民消費(fèi)收入公報(bào)統(tǒng)計(jì)公報(bào)數(shù)據(jù)圖見圖3-1：圖3-12015-2019年全國(guó)居民人均可支配收入及其增長(zhǎng)速度由圖可知，全年全國(guó)居民人均可支配收入30733元，比上年增長(zhǎng)8.9%，扣除價(jià)格因素，實(shí)際增長(zhǎng)5.8%。全國(guó)居民人均可支配收入中位數(shù)26523元，增長(zhǎng)9.0%。按常住地分，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入42359元，比上年增長(zhǎng)7.9%，扣除價(jià)格因素，實(shí)際增長(zhǎng)5.0%。城鎮(zhèn)居民人均可支配收入中位數(shù)39244元，增長(zhǎng)7.8%。農(nóng)村居民人均可支配收入16021元，比上年增長(zhǎng)9.6%，扣除價(jià)格因素，實(shí)際增長(zhǎng)6.2%。農(nóng)村居民人均可支配收入中位數(shù)14389元，增長(zhǎng)10.1%。按全國(guó)居民五等份收入分組，低收入組人均可支配收入7380元，中間偏下收入組人均可支配收入15777元，中間收入組人均可支配收入25035元，中間偏上收入組人均可支配收入39230元，高收入組人均可支配收入76401元。全國(guó)農(nóng)民工人均月收入3962元，比上年增長(zhǎng)6.5%。全年全國(guó)居民人均消費(fèi)支出21559元，比上年增長(zhǎng)8.6%，扣除價(jià)格因素，實(shí)際增長(zhǎng)5.5%。其中，人均服務(wù)性消費(fèi)支出9886元，比上年增長(zhǎng)12.6%，占居民人均消費(fèi)支出的比重為45.9%。按常住地分，城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出28063元，增長(zhǎng)7.5%，扣除價(jià)格因素，實(shí)際增長(zhǎng)4.6%；農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出13328元，增長(zhǎng)9.9%，扣除價(jià)格因素，實(shí)際增長(zhǎng)6.5%。全國(guó)居民恩格爾系數(shù)為28.2%，比上年下降0.2個(gè)百分點(diǎn)，其中城鎮(zhèn)為27.6%，農(nóng)村為30.0%。4中國(guó)城鄉(xiāng)消費(fèi)水平差異影響因素差異的研究4.1多元線性回歸模型的理論基礎(chǔ)在一個(gè)實(shí)際的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題當(dāng)中，一個(gè)變量往往會(huì)同時(shí)受到多個(gè)重要變量的影響，這個(gè)時(shí)候就需要用兩個(gè)或者兩個(gè)以上的影響因素作為自變量來(lái)解釋因變量的變化。當(dāng)多個(gè)自變量和因變量呈現(xiàn)線性關(guān)系時(shí)，所進(jìn)行的回歸分析就是多元線性回歸。多元線性回歸的基本理論：若因變量Y與解釋變量X1，X2,XK具有線性關(guān)系，他們之間的線性回歸模型可以表示為（其中B0,B1,BK為回歸系數(shù)，u為隨機(jī)誤差）： 通常假設(shè)，。多元線性回歸方程中的回歸系數(shù)的估計(jì)可以采用最小二乘法。由殘差平方和：。根據(jù)微積分中求極小值原理，SSE一定存在極小值。當(dāng)SSE達(dá)到最小值時(shí),SSE對(duì)B0,B1,BK的偏導(dǎo)數(shù)必須為0。所以可以得到：通過(guò)求解這一方程組可以得到B0,B1,...BK的估計(jì)值。檢測(cè)多元線性回歸的擬合度程度，要使用多重判定系數(shù)，其中定義為：其中,SSR為回歸平方和，SSE為殘差平方和，SST為總離差平方和。本論文研究1978年-2019年中國(guó)城鄉(xiāng)消費(fèi)水平差異，見表4-1:表4-11978年-2019年中國(guó)城鄉(xiāng)消費(fèi)表年份城鄉(xiāng)消費(fèi)水平差距（元）可支配收入差值（元）人口差值（人）國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）1978249209.8-617693678.71980304286.3-604254587.61985389341.5-556639098.91990766823.9-5394318872.9199533572705.3-5077361339.9200048773973.6-34931100280.1200150614417.1-31499110863.1200253235123.5-28029121717.4200354995715.2-24475137422200460256308.2-21422161840.2200566677012.19200672347888.75200784029275.5-10863270092.32008951510550.6-7996319244.620091010611465.4-4426348517.720101140912506.7265412119.3201112972140333423487940.220121409215737.4696053858020131505917037.410150592963.22014160001835513050643563.120151704819773.116770688858.220161810721252.820325746395.120171901922963.823686832035.920181961924633.826736919281.120192046226338.129681990865.1為了研究影響我國(guó)城鄉(xiāng)消費(fèi)水平差異的影響因素，根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)的閱讀，本文認(rèn)為影響我國(guó)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)水平差異的主要影響因素有：城鄉(xiāng)居民可支配收入差值、城鄉(xiāng)居民數(shù)量差值以及國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。其中，將城鄉(xiāng)消費(fèi)水平差距（元）設(shè)為被解釋變量y,城鄉(xiāng)居民可支配收入差值（元）設(shè)為解釋變量x1；城鄉(xiāng)居民數(shù)量差值為解釋變量x2；國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）為解釋變量x3。利用spss軟件可得被解釋變量y與解釋變量x1、x2、x3散點(diǎn)圖基本呈線性，故模型設(shè)定為：4.2中國(guó)城鄉(xiāng)消費(fèi)水平差異結(jié)果分析利用spss軟件對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸，所得結(jié)果見表4-2：表4-2多元線性回歸結(jié)果圖模型摘要模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的錯(cuò)誤德賓-沃森1.998a.996.995464.800.594由上表可知：本文所建立的模型在調(diào)整后R方為0.995，說(shuō)明模型被解釋了99.5%，因?yàn)镽方越接近1，越說(shuō)明變量相關(guān)性強(qiáng)，所以說(shuō)明本文所選模型具有很強(qiáng)的相關(guān)性。DW檢驗(yàn)中，DW=0.594，說(shuō)明該模型沒(méi)有異方差。對(duì)模型進(jìn)行方差檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)結(jié)果見表4-3：表4-3ANOVA檢驗(yàn)結(jié)果圖模型平方和自由度均方F顯著性1回歸1018143216.2333339381072.0781570.924.000b殘差4536821.92721216039.139總計(jì)1022680038.16024在方差表中，F(xiàn)值=1570.924，p值=0.000＜0.05，所以認(rèn)為該系數(shù)檢驗(yàn)在1%的置信水平下顯著，可以認(rèn)為不同水平下各總體均值有顯著差異。其回歸系數(shù)表見表4-4：表4-4回歸系數(shù)表結(jié)果表模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)t顯著性共線性統(tǒng)計(jì)B標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤Beta容差VIF1(常量)2293.6131969.0541.165.257差值.963.4051.2022.377.027.0011209.432人口差值.035.032.1531.085.290.01193.984國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）-.008.008-.356-.937.359.001682.765觀察系數(shù)表發(fā)現(xiàn)，只有x1對(duì)被解釋變量的影響顯著，而x2、x3對(duì)被解釋變量的影響均不顯著；并且因?yàn)閂IF值均大于10，所以說(shuō)明數(shù)據(jù)之間存在嚴(yán)重的多重共線性。這時(shí)采用逐步回歸法對(duì)解釋變量進(jìn)行逐步剔除。其中接著采用spss軟件實(shí)現(xiàn)這一步驟，分別對(duì)x1、x2與x1、x3進(jìn)行回歸得出結(jié)果，見表4-5、4-6：表4-5x1、x2回歸系數(shù)表結(jié)果圖模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)t顯著性共線性統(tǒng)計(jì)B標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤Beta容差VIF1(常量)4017.274700.1285.738.000差值.586.048.73112.158.000.05817.220人口差值.062.014.2724.527.000.05817.220表4-6x1、x3回歸系數(shù)表結(jié)果圖模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)t顯著性共線性統(tǒng)計(jì)B標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤Beta容差VIF1(常量)170.877230.728.741.467差值1.379.1311.72110.544.000.008125.101國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）-.015.003-.728-4.463.000.008125.101由表4-5、4-6不難發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是采用x1、x3還是x1、x2都存在這嚴(yán)重的共線性，并且x2與x3對(duì)于被解釋變量的影響均不顯著，所以在這里將兩個(gè)變量進(jìn)行剔除。只對(duì)x1進(jìn)行回歸分析，其結(jié)果見表4-7：表4-7回歸分析結(jié)果圖模型摘要模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的錯(cuò)誤德賓-沃森1.996a.991.991629.999.346上表為R方判定系數(shù)，一般認(rèn)為需要大于60%，用于判定線性方程擬和優(yōu)度的重要指標(biāo)，體現(xiàn)了回歸模型解釋變量中因變量變異的能力，越接近于1月后。從表4-7中我們可以看出調(diào)整后的R方=0.991，初步判斷模型擬合效果良好。DW=0.346，通過(guò)檢驗(yàn)。其方差檢驗(yàn)結(jié)果見表4-8：模型平方和自由度均方F顯著性1回歸1013551371.07711013551371.0772553.679.000b殘差9128667.08323396898.569總計(jì)1022680038.16024表4-8ANOVA檢驗(yàn)結(jié)果圖由表4-8可知，方差分析的顯著性p值=0.000＜0.01＜0.05，表明由自變量“城鄉(xiāng)可支配收入差值”和因變量“城鄉(xiāng)消費(fèi)水平差距”建立的線性關(guān)系回歸模型有著極其顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見表4-9：表4-9回歸分析結(jié)果圖模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)t顯著性B標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤Beta1(常量)927.199211.3564.387.000差值.798.016.99650.534.000上圖顯示建模的最直接結(jié)果，其中讀取未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)：Y=927.199+0.798X其中要檢驗(yàn)自變量城鄉(xiāng)可支配收入差值的回歸系數(shù)是否通過(guò)檢驗(yàn)，t檢驗(yàn)原假設(shè)回歸系數(shù)有沒(méi)有意義。由最后一列回歸系數(shù)顯著性p值=0.000＜0.01＜0.05，表明回歸系數(shù)存在，并且具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，城鄉(xiāng)消費(fèi)水平差距與城鄉(xiāng)可支配收入差值是正比關(guān)系，并且極其顯著。4.3中國(guó)城鄉(xiāng)消費(fèi)水平差距預(yù)測(cè)4.3.1數(shù)據(jù)選取通過(guò)查詢相關(guān)文獻(xiàn)資料，得到我國(guó)1978年-2019年相關(guān)數(shù)據(jù)。但是，因?yàn)槊磕甑南M(fèi)水平都收到物價(jià)乃至通貨膨脹的影響，因此要對(duì)數(shù)據(jù)提前進(jìn)行指數(shù)平減進(jìn)行修正。修正后的數(shù)據(jù)如表4-10所示，數(shù)據(jù)修正公式為：實(shí)際消費(fèi)水平=消費(fèi)水平絕對(duì)值/消費(fèi)水平定基指數(shù)表4-10修正后數(shù)據(jù)表年份城鎮(zhèn)居民指數(shù)農(nóng)村居民指數(shù)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平（元）農(nóng)村居民消費(fèi)水平（元）A城鎮(zhèn)A農(nóng)村A差值差值19781001003871383871382492491980113.8115.2482178423.5500879154.5138889269.0361993041985140.9191.6734345520.9368346180.0626305340.87420423891990169.6238.51389623818.9858491261.2159329557.76991617661995294.9287.8469913421593.421499466.29603891127.1254633572000390.2379.7680819311744.746284508.5593891236.18689548772001404.1397.6710920481759.218015515.09054331244.12747250612002428.5423.9749821751749.824971513.09271051236.7322653232003441.6443.6781223131769.021739521.41568981247.60604954992004446.2460.4856525401919.542806551.6941791367.84862760252005505.2491.8947228051874.901029570.35380241304.54722766672006534.8528.71032930951931.376215585.39814641345.97806972342007593.9576.01198135792017.342987621.35416671395.9888284022008633.9601.11352740122133.932797667.44302111466.48977695152009686.9663.91444743412103.217353653.86353371449.35382101062010725.6701.71626048512240.904079691.32107741549.583002114092011779.3782.11896859962433.979212766.65388061667.325332129722012840.9841.32075966672468.664526792.46404371676.200482140922013891.9923.42258375242532.010315814.81481481717.1955150592014949.91024.02450885082580.061059830.8593751749.2016841600020151022.81127.92641393652582.420806830.3041051752.1167011704820161081.61258.428600104932644.230769833.83661791810.3941511810720171130.01386.430959119402739.734513861.22331221878.5112011901920181187.21554.533308136892805.592992880.6046961924.9882961961920191238.71682.535625151632875.999031901.2184251974.780606204624.3.2時(shí)間序列模型原理時(shí)間序列是一組按照時(shí)間順序排列的數(shù)字序列，它是一組現(xiàn)實(shí)的真實(shí)的數(shù)據(jù)，同時(shí)也是一組動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。因此，時(shí)間序列是可以反映某一現(xiàn)象的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，蘊(yùn)含著某一現(xiàn)象的變化規(guī)律。時(shí)間序列分析是定量預(yù)測(cè)方法之一。它包括一般的統(tǒng)計(jì)分析，統(tǒng)計(jì)模型的建立與推斷，以及關(guān)于時(shí)間序列的最優(yōu)預(yù)測(cè)、控制與濾波等內(nèi)容。經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)分析假定數(shù)據(jù)序列都具有獨(dú)立性，而時(shí)間序列分析則更傾向于研究數(shù)據(jù)序列之間的依賴關(guān)系。后者實(shí)際上是對(duì)離散指標(biāo)的隨機(jī)過(guò)程的統(tǒng)計(jì)分析，所以又可看作是隨機(jī)過(guò)程統(tǒng)計(jì)的一個(gè)組成部分。例如，記錄了某地區(qū)第一個(gè)月，第二個(gè)月，…，第N個(gè)月的降雨量，利用時(shí)間序列分析方法，可以對(duì)未來(lái)各月的雨量進(jìn)行預(yù)報(bào)?；舅枷耄焊鶕?jù)系統(tǒng)中有限長(zhǎng)度的運(yùn)行記錄以觀察數(shù)據(jù)，從而建立相對(duì)而言能夠較為精確地反映出序列中所包含的動(dòng)態(tài)依存關(guān)系的數(shù)學(xué)模型，并以此對(duì)系統(tǒng)的未來(lái)進(jìn)行預(yù)報(bào)?；驹恚阂皇浅姓J(rèn)事物發(fā)展的延續(xù)性。通過(guò)過(guò)去的數(shù)據(jù)就能預(yù)測(cè)事物的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。二是考慮到事物發(fā)展的隨機(jī)性。任何事物在發(fā)展過(guò)程中都會(huì)受到偶然因素的影響，故要利用統(tǒng)計(jì)分析中的加權(quán)平均法對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。特點(diǎn)：簡(jiǎn)單易于應(yīng)用，方便掌握，但其準(zhǔn)確性相對(duì)較差，一般只適用短期預(yù)測(cè)。時(shí)間序列分析主要包括：確定性變化分析及隨機(jī)性變化分析。其中，確定性變化分析又包括了：周期變化分析、趨勢(shì)變化分析以及循環(huán)變化分析。隨機(jī)性變化分析中又存在MA、AR以及ARMA模型等。本文主要采取ARMA模型進(jìn)行分析。時(shí)間序列可以被分為平穩(wěn)時(shí)間序列和非平穩(wěn)時(shí)間序列。非平穩(wěn)時(shí)間序列的特點(diǎn)非常明顯，主要表現(xiàn)為：統(tǒng)計(jì)特性會(huì)隨著時(shí)間變化。平穩(wěn)時(shí)間序列是指，在某種現(xiàn)象中某一個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)在不同時(shí)間上的各種數(shù)值，按照時(shí)間的先后進(jìn)行排列的序列。當(dāng)遇到非平穩(wěn)時(shí)間序列時(shí)，我們?cè)诒疚闹兄饕捎貌罘址ǎ?jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是對(duì)序列進(jìn)行一階微分。一階線性微分方程是一階常微分方程中基礎(chǔ)的一類。寫法如下：其中I是方程的求解范圍，一般是實(shí)數(shù)集的子集。a和b是已知的連續(xù)函數(shù)。如果b是零函數(shù)，則稱此方程為齊次的，否則稱其為非齊次的。一階齊次線性微分方程的解函數(shù)構(gòu)成一個(gè)一維實(shí)仿射空間：其中：4.3.3數(shù)據(jù)處理當(dāng)建立時(shí)間序列模型時(shí)，首先要進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，通過(guò)平穩(wěn)性檢驗(yàn)判斷模型是否平穩(wěn)。但因?yàn)閿?shù)據(jù)在2000年前有數(shù)據(jù)缺失，所以將缺失數(shù)據(jù)用前后數(shù)據(jù)平均值進(jìn)行填充。對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填充后，將城鄉(xiāng)實(shí)際消費(fèi)水平差距數(shù)據(jù)導(dǎo)入至EVIEWS，并將該時(shí)間序列命名為Chazhi，做出時(shí)序圖見表4-1：圖4-1Chazhi時(shí)序結(jié)果圖由圖4-1不難發(fā)現(xiàn)，城鄉(xiāng)實(shí)際消費(fèi)差值隨著時(shí)間的增加也不斷增加，并且增加的趨勢(shì)非常明顯，因此判斷該序列不是平穩(wěn)序列，接下來(lái)要繼續(xù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。一般數(shù)據(jù)處理主要采取的辦法有差分處理以及對(duì)數(shù)變換。本文接下來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)采用差分處理。首先，對(duì)原來(lái)的時(shí)間序列取對(duì)數(shù)，并且做出相應(yīng)的時(shí)序圖，見圖4-2：圖4-2對(duì)數(shù)時(shí)序結(jié)果圖如圖4-2可知，因?yàn)檫€是存在明顯的上升趨勢(shì)，判斷仍然平穩(wěn)，因此對(duì)對(duì)數(shù)進(jìn)行一階差分，并得到相應(yīng)時(shí)序圖與相關(guān)檢驗(yàn)，其結(jié)果見圖4-3、4-4：圖4-3時(shí)序結(jié)果圖圖4-4檢驗(yàn)結(jié)果圖由圖4-4可知，因?yàn)镻值=0.407＜0.05，所以拒絕原假設(shè)，判斷模型平穩(wěn)。而此時(shí)自相關(guān)與偏相關(guān)分析表見圖4-5：圖4-5自相關(guān)與偏相關(guān)分析結(jié)果圖觀察自相關(guān)函數(shù)圖與偏相關(guān)函數(shù)圖4-5，發(fā)現(xiàn)兩者都是拖尾的，所以在這里計(jì)劃擬用ARMA模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。自相關(guān)函數(shù)在1-4階都超過(guò)了二倍標(biāo)準(zhǔn)差，所以初步設(shè)置q=4。偏相關(guān)從第2階開始下降很大，因此設(shè)定p=1，于是對(duì)于此事件序列我們初步構(gòu)建了ARIMA(1,1,4)模型4.3.4模型的建立與檢驗(yàn)利用eviews軟件，分別建立ARMA(1,4),ARMA(1,3),ARMA(1,2),ARMA(1,1)分別得到AIC、SC、HQ值見下表4-11，并標(biāo)出最小值：AICSCHQARMA(1,1)-3.536378-3.369200-3.475501ARMA(1,2)-3.492489-3.283517-3.416393ARMA(1,3)-3.466490-3.215723-3.375174ARMA(1,4)-3.434459-3.141897-3.327924綜合每個(gè)模型最大滯后量對(duì)應(yīng)的系數(shù)的顯著性，以及最小的AIC,SC,HQ信息準(zhǔn)則值，判斷選擇ARMA(1.1)模型,該模型的估計(jì)結(jié)果見圖4-6：圖4-6模型估計(jì)結(jié)果圖在參數(shù)估計(jì)過(guò)后，應(yīng)該對(duì)所擬合的模型進(jìn)行適應(yīng)性檢驗(yàn)，其目的是通過(guò)對(duì)模型殘差序列進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)。若殘差序列不是白噪聲，說(shuō)明還有一定的非常重要的信息沒(méi)有被模型提取到，故應(yīng)該重新設(shè)定模型。利用Eviews軟件操作過(guò)后，自相關(guān)偏自相關(guān)圖見下圖4-7：圖4-7自相關(guān)與偏自相關(guān)分析結(jié)果圖由圖4-7可知，據(jù)相關(guān)函數(shù)值、以及p值顯示，殘差序列不存在自相關(guān)，為白噪聲，因此模型是適合的模型。4.3.5模型預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)圖見下圖4-8：圖4-8模型預(yù)測(cè)結(jié)果圖由圖4-8進(jìn)而得到預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)2020年為2039.872,2021年2074.859,2022年2117.537。由此可知，城鄉(xiāng)居民實(shí)際消費(fèi)水平差距會(huì)在近期保持平穩(wěn)上升趨勢(shì)。4.4數(shù)據(jù)來(lái)源本文收集1978-2019年我國(guó)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)應(yīng)模型變量的25個(gè)觀測(cè)值。城市居民消費(fèi)水平、農(nóng)村居民消費(fèi)水平、城市居民人口數(shù)量、農(nóng)村居民人口數(shù)量、城市居民可支配收入、農(nóng)村居民可支配收入以及國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2020年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒。5結(jié)論與政策建議5.1結(jié)論由于我國(guó)目前整體國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展的不平衡以及不充分，城市地區(qū)與農(nóng)村低于的發(fā)展程度正在不斷被拉大，尤其以我國(guó)西部地區(qū)農(nóng)村發(fā)展?fàn)顩r最為緩慢，因此城鄉(xiāng)居民消費(fèi)水平正在被不斷的拉大。其中本文發(fā)現(xiàn)，對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)水平影響最大的就是城鄉(xiāng)居民的可支配收入，農(nóng)村居民可支配收入的緩慢增長(zhǎng)，是導(dǎo)致差距被拉大的重要因素。農(nóng)村居民消費(fèi)水平同時(shí)受到多種因素影響。首先，農(nóng)村居民的文化程度整體不高，因?yàn)榻虒W(xué)質(zhì)量差以及老一輩農(nóng)民的傳統(tǒng)觀念認(rèn)為讀書無(wú)用等因素，導(dǎo)致城市與農(nóng)村文化程度兩極分化，進(jìn)而導(dǎo)致工作嚴(yán)重受限，許多農(nóng)民被迫無(wú)奈一輩子投身于田園間，導(dǎo)致可支配收入與城市居民的差距逐漸拉大。其次，農(nóng)村居民的消費(fèi)水平深受消費(fèi)環(huán)境的影響。消費(fèi)環(huán)境可以為居民的消費(fèi)提供物質(zhì)條件。這些年來(lái)，我國(guó)的大城市發(fā)展的越來(lái)越快，基礎(chǔ)設(shè)施也建設(shè)的越來(lái)越完善，交通變得更加便利，娛樂(lè)活動(dòng)更是多種多樣。然而，在農(nóng)村，也許是因?yàn)榈乩項(xiàng)l件的限制，自然環(huán)境相比較城市更為惡劣，交通極其不便利，水電等重要生活硬件設(shè)施都極度缺乏，這大大限制了農(nóng)村居民的消費(fèi)，也讓農(nóng)村居民的消費(fèi)水平長(zhǎng)時(shí)間處于低迷狀態(tài)。種種環(huán)境上的差