居民消费水平指数与人均可支配收入的计量分析实践报告
中国居民消费水平指数与人均可支配收入的计量分析
摘要：改革开放以来,我国经济飞速发展,人民生活水平不断提高,居民消费水平也不断增长。消费水平是一定时期内整个社会用于生活消费和服务的规模和水平,消费水平在一定程度上反映了居民的生活质量。研究影响居民消费的因素具有较强的经济意义。
本文基于计量经济学的实证分析，选取了国内2003-2017年居民消费水平
及人均可支配收入的年度数据作为统计分析的样本，通过“对数消除异方差”、“单位根检验”、“协整检验”、“格兰杰因果检验”及建立“误差修正模型”，对中国居民消费水平与经济增长之间的关系进行分析。结果表明在居民消费水平中，人均可支配收入的贡献较大，且二者之间，存在长期稳定的均衡关系。本文结合实证分析给出相关结论。
关键词:居民消费水平指数；人均可支配收入；计量模型
一、问题的提出
近年来，人均消费性支出增长迅速，消费结构从商品性消费向服务性消费转变：城镇居民人均消费性支出由2008年的8707元增长至2017年22935元。中产阶级群体规模扩大，或将重塑国内消费市场：2015年，我国中产阶级人数达1.09亿，占全国成年人口的11%。中产阶级家庭年收入一般介于10.6-22.9万元，其消费行为更成熟，更愿意为产品品质支付溢价，非必需品消费占比扩大，将成为今后十年带动消费支出上涨的重要引擎之一。
在这期间，国民居民消费水平和人均可支配收入之间的关系如何？是消费
刺激了收入的增长，还是收入的增长带动了消费？如果存在这样的关系，那么是刺激了多少？带动的幅度有多大？本文运用时间序列的计量经济模型，对这两者关系做实证分析研究。
二、模型的设定与数据说明
1、人均可支配收入X
人均可支配收入在实际生活中，常用来代指人均居民可支配收入，严格来说这么使用不够准确。居民可支配收入是居民可用于最终消费支出和储蓄的总和，即居民可用于自由支配的收入。
既包括现金收入，也包括实物收入。按照收入的来源，可支配收入包含四项，分别为：工资性收入、经营性净收入、财产性净收入和转移性净收入。
2、居民消费水平指数Y
消费水平指数是反映不同时期每户(每人)消费水平变动程度的指标。消费水平指数等于基期消费水平指数乘以t期消费水平，再除以基期居民消费水平所得的数值。
本文收集的数据如下：
表1：中国人均可支配收入与消费水平指数的数据
年份人均可支配收入居民消费水平指数
2008 9956.513 934.3
2009 10977.498 1026.1
2010 12519.505 1124.5
2011 14550.749 1248.6
2012 16509.548 1362.2
2013 18310.757 1462.0
2014 20167.124 1574.6
2015 21966.185 1692.6
2016 23820.975 1820.5
2017 25973.787 1930.0
初始模型设为：
μ
β+
β
Y
+
=X
1
三、计量模型的估计
1、绘制散点图
2、利用最小二乘法做回归
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/25/19 Time: 18:02
Sample: 2008 2017
Included observations: 10
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 344.7459 13.27008 25.97919 0.0000
X 0.061389 0.000727 84.38435 0.0000
R-squared 0.998878 Mean dependent var 1417.540 Adjusted R-squared 0.998738 S.D. dependent var 338.5453 S.E. of regression 12.02908 Akaike info criterion 7.989387 Sum squared resid 1157.590 Schwarz criterion 8.049904 Log likelihood -37.94694 Hannan-Quinn criter. 7.923000 F-statistic 7120.718 Durbin-Watson stat 1.548193 Prob(F-statistic) 0.000000
回归方程
=344.7459+0.0614X
(25.9792)(84.3844)
R2=0.9989 DW=1.5482 F=7120.7180 P=0.0000
从上述的回归结果看，在5%的置信度下，各参数的p值小于5%，说明T检验显著不为0即参数显著的不为0. 判定系数=0.9989，样本回归线对样本值的拟合优度较好。
3、异方差检验
采用white 检验
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
F-statistic 1.641096 Prob. F(1,8) 0.2361
Obs*R-squared 1.702189 Prob. Chi-Square(1) 0.1920
Scaled explained SS 0.668131 Prob. Chi-Square(1) 0.4137
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 05/25/19 Time: 18:06
Sample: 2008 2017
Included observations: 10
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 292.5387 144.0405 2.030948 0.0767
X -0.010116 0.007897 -1.281053 0.2361
R-squared 0.170219 Mean dependent var 115.7590
Adjusted R-squared 0.066496 S.D. dependent var 135.1404
S.E. of regression 130.5700 Akaike info criterion 12.75855
Sum squared resid 136388.1 Schwarz criterion 12.81907
Log likelihood -61.79276 Hannan-Quinn criter. 12.69217
F-statistic 1.641096 Durbin-Watson stat 1.663612
Prob(F-statistic) 0.236060
从上述检验结果可知：Obs*R-squared=1.702189<χ20.05
Prob. Chi-Square（1）=0.1920＞5% 所以不存在异方差。
4、自相关检验
采用DW 检验
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/25/19 Time: 18:02
Sample: 2008 2017
Included observations: 10
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 344.7459 13.27008 25.97919 0.0000
X 0.061389 0.000727 84.38435 0.0000
R-squared 0.998878 Mean dependent var 1417.540 Adjusted R-squared 0.998738 S.D. dependent var 338.5453 S.E. of regression 12.02908 Akaike info criterion 7.989387 Sum squared resid 1157.590 Schwarz criterion 8.049904 Log likelihood -37.94694 Hannan-Quinn criter. 7.923000 F-statistic 7120.718 Durbin-Watson stat 1.548193 Prob(F-statistic) 0.000000
从上述检验结果可知，DW=1.54193，
因为d
L =1.10,d
U
=1.37,4-,d
U
＜DW<4-，
所以u
t
不存在自相关。
由于该模型不存在异方差和自相关，说明此模型适用，不用重新建立模型。四、结论
本文借助一元线性回归模型分析中国居民消费水平指数与人均可支配收入的动态关系, 可以得出如下结论:南人均可支配收入对中国居民消费水平指数具有显著影响，且存在长期均衡关系。
参考文献
[1]张晓峒.计量经济学基础[M].天津:南开大学出版社.2007
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计量经济学案例分析1 一、研究的目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为元, 最低的黑龙江省仅为人均元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表的数据: 表 2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入
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居民消费价格指数的SPSS分析 摘要：居民消费价格指数（CPI）是我国物价指数体系中极其重要的一个指数，主要反映消费者支付商品和劳务的价格变化情况，也是一种度量通货膨 胀水平的工具，以百分比变化为表达形式。SPSS（Statistical Product and Service Solutions），是世界上最早的统计分析软件, 广泛应用于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。我国改革开放以来，社会经济的各个方面发生了巨大的变化，居民消费价格指数的变动也显示出自身的特点，对其过程有SPSS软件进行分析，有利于我们认识它与社会经济发展相联系的变动规律。 关键词：居民消费价格指数（CPI）；SPSS；价格变动指数；时间序列；指数平 滑法 在市场经济条件下，居民消费价格指数（Consumer Price Index，简称CPI），已经成为一个政府管理者和居民共同关注的重要指标。分析改革开放以来的居民消费价格指数变动，对该指标所表现出的与社会经济发展密切相连的规律性是个很好的总结。 一、原始数据及预处理 年份CPI（%）年份CPI（%）年份CPI（%）1978 100.7 1989 118.0 2000 100.4 1979 101.9 1990 103.1 2001 100.7 1980 107.5 1991 103.4 2002 99.2 1981 102.5 1992 106.4 2003 101.2 1982 102.0 1993 114.7 2004 103.9 1983 102.0 1994 124.1 2005 101.8
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（1）通过Eviews软件得到散点图如下： 在该散点图中，我们可知财政收入和国内生产总值呈线性相关的关系所以在我们模拟假设建立如下一元回归模型： Y= （二）、估计参数 回归结果如下：
可给出如下回归分析结果： Y=127.30+0.1067X (274.39) (0.0085) t=（0.4639）（12.454） =0.8424 F=155.10 SE=944.02 DW=1.865 其中括号内的数为相应参数的t检验值，R为可决系数，F 是一个重要的检验计量。（Y是税收收入，X是国内生产总值GDP）。（三）、模型检验 1、经济意义检验 回归模型为Y=127.30+0.1067X （其中Y为财政收入，X为国内生产总值）。其中所估计的参数0.1067是样本回归方程的斜率，它表示GDP的边际增长率，说明GDP每增长1亿元，财政收入将平均增长0.1067亿元。这符合经济学中的收入增长原理。 2、拟合优度和统计检验 （1）、拟合优度的度量
回归结果为： Y=127.30+0.1067X (274.39) (0.0085) t=（0.4639）（12.454） =0.8424 F=155.10 SE=944.02 DW=1.865 ①可决系数 =0.8424，表明财政收入变化的84.24%可由国民生产总值的变化来解释，有15.76%未被解释。说明该样本回归直线对样本数据的拟合优度还算高。 ②F值 F=155.10，数值还算高，说明国内生产总值X对财政收入Y有显著影响。 ③t检验 (29)=2.045 从斜率项的t检验值来看，大于5%显著性水平下自由度为n-2=29的临界值为 2.045，且该斜率值满足0<0.10677<1。t()=12.454 > (29)=2.045。 所以拒绝原假设，表明国内生产值对财政收入有显著影响。三、预测 预测值及标准误差的图如下：
计量经济学期末论文中国人均GDP与居民消费水平、税收及政府支出
分数：______ 计量经济学课程论文 中国人均GDP与居民消费水平、税收及政府 支出 系别：国贸系 班级：国本五 学号： 2012016533 姓名：张璐 指导老师：岁磊
【提要】人均国内生产总值GDP作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标，是衡量宏观经济的经济指标之一。本人认为人均GDP具有社会公平和平等的含义，它直接反映了人民的收入和生活水平，而通过研究发现人均GDP的变化与居民消费水平、税收以及政府支出有着莫大的联系，因此，本文选取了1990-2005年的统计数据进行试验和分析。 【关键字】人均GDP、居民消费水平、税收、政府支出 具体数据如下： 图1数据收集 注： Y:人均国内生产总值GDP（平均每年每人）（单位：元） X1：居民消费水平（单位：亿元） X2：国家税收（单位：亿元） X3：政府支出（单位：亿元）
由此，我们可得到Y与X1 、X2、X3的散点图，如下： 图2 Y与X1 图3 Y与X2
图4 Y与X3 由图我们可以发现Y与X1 X2 X3都有比较明显的线形关系，从而建立数学模型： 建立三元线性回归模型： 在eviews7 命令框中输入：LS Y C X1 X2 X3回车 所以我们得到以下结果：Y=-275.7004+0.763471X1+0.330198X2-0.069827X3 在现有的学习中，我们还没有完全掌握单位根检验及协整的方法，所以对模型的平稳性暂时不作考虑。
若不考虑单位根检验，直接用我们在前几章学习的方法进行检验，结果如下： 1.拟合优度：我们由表可知，，修正的可决系数为,这说明模型对样本的拟合很好。 2.F检验：：，给定显著性水平，在F分布表中查出临界值,应拒绝原假设，说明回归方程显著。即居民消费水平、税收和我国政府支出对人均国民生产总值有显著影响。 3.T检验：对于C、X1、X2的系数，t的统计量的绝对值都>2.179,都通过了检验，而X3的系数的t统计量为-2.033472，在df=12、α=0.05的情况下，t统计量应大于2.179，显然X3的系数不能通过T检验。 根据经验判断无法通过第一步检验的原因很可能是解释变量之间存在多重共线性。 4.我们对X1 X2 X2进行多重共线性检验，在命令框中输入：COR X1 X2 X3回车得到以下结果： 可以发现X1、X2、X3之间存在高度的线性相关关系。 运用逐步回归法进行修正： 模型的回归结果为： 模型的回归结果为：
价格指数的计算方法
（四）价格指数计算方法 1．价格指数的概念 居民消费价格指数是度量消费商品及服务项目的价格水平随时间而变动的相对数，反映居民家庭购买的消费品及服务价格水平的变动情况。它是宏观经济分析和调控、价格总水平监测以及国民经济核算的重要指标。其变动率在一定程度上反映了通货膨胀(或紧缩)的程度。根据建立大都市统计指标体系的要求，北京市增加了高、中、低收入层居民消费价格指数分组指标。 商品零售价格指数是反映工业、商业、餐饮业和其他零售企业向居民、机关团体出售生活消费品和办公用品价格水平变动情况的相对数，以此反映市场商品零售价格的变动趋势和变动程度。其目的在于掌握商品价格的变动趋势，为国家宏观调控和国民经济核算提供参考依据。 居民基本生活费用价格指数是反映城镇居民家庭维持基本生活水准所需消费项目的价格变动趋势和变动程度的相对数。它从家庭支出角度出发，反映了生活必需消费项目价格变动对特定消费阶层居民生活的影响程度，为制定最低工资标准及最低社会保障线提供重要依据。 2．价格指数的编制单位 市局、总队负责编制全市居民消费价格指数、商品零售价格指数、居民基本生活费用价格指数，并对区县价格调查实行统一的组织管理。 3. 权数资料来源与计算 计算居民消费价格指数所用的权数，根据城市居民家庭住户调查资料整理得出，必要时辅以典型调查数据或专家评估补充和完善。 计算商品零售价格指数所用的大类权数，根据商业统计资料整理得出，小类及基本分类的权数参考居民消费价格指数中的相关权数进行调整，并辅之以典型调查资料。 计算居民基本生活费用价格指数所用的权数，根据城市居民家庭支出调查资料中20%的低收入户居民的消费结构来确定，必要时辅以典型调查数据或专家评估补充和完善。 4．价格指数的计算方法 (1)代表规格品平均价格的计算 代表规格品的月度平均价采用简单算术平均方法计算，首先计算规格品在一个调查点的平均价格，再根据各个调查点的价格算出月度平均价。 ∑∑∑=====m j m j n k ijk i Pij m P n m P 1 111)1(1 其中： P ijk 为第i 个规格品在第j 个价格调查点的第k 次调查的价格； P ij 为第i 个规格品第j 个调查点的月度平均价格； m 为调查点的个数，n 为调查次数。 (2)基本分类指数的计算
计量经济学案例分析一元回归模型实例分析报告
∑ x = 1264471.423 ∑ y = 516634.011 ∑ X = 52432495.137 ∑ ? ? ? ? 案例分析 1— 一元回归模型实例分析 依据 1996-2005 年《中国统计年鉴》提供的资料，经过整理，获得以下农村居民人均 消费支出和人均纯收入的数据如表 2-5： 表 2-5 农村居民 1995-2004 人均消费支出和人均纯收入数据资料 单位：元 年度 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 人均纯 收入 1577.7 1926.1 2090.1 2161.1 2210.3 2253.4 2366.4 2475.6 2622.2 2936.4 人均消 费支出 1310.4 1572.1 1617.2 1590.3 1577.4 1670.1 1741.1 1834.3 1943.3 2184.7 一、建立模型 以农村居民人均纯收入为解释变量 X ，农村居民人均消费支出为被解释变量 Y ，分析 Y 随 X 的变化而变化的因果关系。考察样本数据的分布并结合有关经济理论，建立一元线 性回归模型如下： Y i =β0+β1X i +μi 根据表 2-5 编制计算各参数的基础数据计算表。 求得: X = 2262.035 Y = 1704.082 2 i 2 i ∑ x i y i = 788859.986 2 i 根据以上基础数据求得: β1 = ∑ x i y 2 i i = 788859.986 126447.423 = 0.623865 β 0 = Y - β1 X = 1704.082 - 0.623865 ? 2262.035 = 292.8775 样本回归函数为： Y i = 292.8775 + 0.623865X i 上式表明，中国农村居民家庭人均可支配收入若是增加 100 元，居民们将会拿出其中 的 62.39 元用于消费。
(完整word版)计量经济学实践报告 2
课程名称： 课程名称：计量经济学 学生姓名：阳诗琪 学号：201174250203 班级： 1102班 专业：金融学 2013 年 5 月 5日
计量经济学实验报告 多元回归模型实验 【实验目标】：通过上机实验,使学生能够使用 Eviews 软件 【实验内容】：1.用Eviews完成多元线性回归模型的统计检验 2.对Eviews结果对应的相关统计检验进行解释 【实验步骤及分析】: 1、经济理论 理论上认为影响成品钢材的需求量的因素主要有经济发展水平、收入水平、产业发展、人民生活水平提高、能源转换技术等因素。 产量、原煤产量1980——1998年的有关数据如下表。 年份成品钢 材（万 吨）y 原油(万 吨)x 1 生铁（万 吨）x 2 原煤（亿 吨）x 3 发电量 （亿千 瓦）x 4 铁路货 运量（万 吨）x 5 固定资 产投资 额(亿 元）x 6 居民消 费（亿 元）x 7 1980 2716.2105953802.4 6.23006.2111279 910.92317.1 1981 2670.1101223416.6 6.23092.107673 9612604.1
2、模型估计 多元线性回归模型的基本形式：设随机变量y 与一般变量x 1,x 2,...x p 的理论线性回归模型为: y=εββββ+++++p p x x x (22110) 其中β1,β2，。。。，βp 是p+1个未知参数，β0称为回归常数,β1,β2，。。。，βp 称为回归系数。y 称为被解释变量(因变量)，而x 1,x 2,...x p 是p 个可以精确测量并可控制的一般变量，称为解释变量（自变量）。ε是随机误差。 3、画散点图 1982 2902 10212 3551 6.66 3277 11349 1230.4 2867.9 1983 3072 10607 3738 7.15 3514 118784 1430.1 3182.5 1984 3372 11461.3 4001 7.89 3770 124074 1832.9 3674.5 1985 3693 12489.5 4384 8.72 4107 130709 2543.2 4589 1986 4058 13068.8 5064 8.94 4495 135635 3120.6 5175 1987 4356 13414 5503 9.28 4973 140653 3791.7 5961.2 1988 4689 13704.6 5704 9.8 5452 144948 4753.8 7633.1 1989 4859 13764.1 5820 10.54 5848 151489 4410.4 8523.5 1990 5153 13830.6 6238 10.8 6212 150681 4517 9113.2 1991 5638 14009.2 6765 10.87 6775 152893 5594.5 10315.9 1992 6697 14209.7 7589 11.16 7539 157627 8080.1 12459.8 1993 7716 14523.7 8739 11.51 8395 162663 13072.3 15682.4 1994 8482 14608.2 9741 12.4 9281 163093 17042.1 20809.8 1995 8979.8 15004.94 10529.27 13.61 10070.3 165885 20019.3 26944.5 1996 9338.02 15733.39 10722.5 13.97 10813.1 168803 22974 32152.3 1997 9978.93 16074.14 11511.41 13.73 11355.53 169734 22913.5 34854.6
计量经济学实验报告 (3)
1.背景 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值（GDP）和国内生产总值的的增长来计算。 古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有十三亿人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主要因素。 经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31年中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。 本文将以中国经济增长作为研究对象，选择时间序列数据的计量经济学模型方法，将中国国内生产总值与和其相关的经济变量联系起来，建立多元线性回归模型，研究我国中国经济增长变动趋势，以及重要的影响因素，并根据所得的结论提出相关的建议与意见。用计量经济学的方法进行数据的分析将得到更加具有说服力和更加具体的指标，可以更好的帮助我们进行预测与决策。因此，对我国经济增长的计量经济学研究是有意义同时也是很必要的。 2.模型的建立 2.1 假设模型
为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值（Y ）这个经济指标作为研究对象；用总就业人员数（1X ）衡量劳动力；用固定资产投资总额(2X )衡量资本投入：用价格指数（3X ）去代表消费需求。运用这些数据进行回归分析。 这里的被解释变量是，Y ：国内生产总值， 与Y-国内生产总值密切相关的经济因素作为模型可能的解释变量，共计3个，它们分别为： 1X 代表社会就业人数， 2X 代表固定资产投资， 3X 代表消费价格指数， μ代表随机干扰项。 模型的建立大致分为理论模型设置、参数估计、模型检验、模型修正几个步骤。如果模型符合实际经济理论并且通过各级检验，那么模型就可以作为最终模型，可以进行结构分析和经济预测。 国内生产总值 经济活动人口 全社会固定资产投资 居民消费价格指数 1992年 26,923.48 66,782.00 8,080.10 106.4 1993年 35,333.92 67,468.00 13,072.30 114.7 1994年 48,197.86 68,135.00 17,042.10 124.1 1995年 60,793.73 68,855.00 20,019.30 117.1 1996年 71,176.59 69,765.00 22,913.50 108.3 1997年 78,973.03 70,800.00 24,941.10 102.8 1998年 84,402.28 72,087.00 28,406.20 99.2 1999年 89,677.05 72,791.00 29,854.70 98.6 2000年 99,214.55 73,992.00 32,917.70 100.4 2001年 109,655.17 73,884.00 37,213.50 100.7 2002年 120,332.69 74,492.00 43,499.90 99.2 2003年 135,822.76 74,911.00 55,566.61 101.2 2004年 159,878.34 75,290.00 70,477.43 103.9 2005年 184,937.37 76,120.00 88,773.61 101.8 2006年 216,314.43 76,315.00 109,998.16 101.5
200909111008财政学(一)班李雪《中国居民消费水平计量经济学模型》
中国居民消费水平计量经济学模型 09财政学-1班李雪 200909111008 摘要： 消费作为社会再生产的终点和起点，对于实现社会再生产的良性循环促进国民经济的持续发展具有决定性作用。要刺激消费、扩大内需，必须找出影响居民消费水平的关键因素，才能对症下药。就我国近阶段消费方面出现的一些情况，利用1985年至2009年得相关数据对我国消费的影响因素进行实证分析。先通过相关的背景理论提出问题；搜集了相关的数据，继而对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。本文主要通过对影响居民消费水平的主要因素分析揭示中国居民消费水平的现状及问题，并以此提出对策。 关键词：居民消费水平居民可支配收入恩格尔系数消费物价指数 一、文献综述 宏观经济学中对居民消费行为的研究主要传统理论有凯恩斯的绝对收入假说，杜森贝利相对收入假说，莫迪里安尼的生命周期假说等。这些消费理论从不同角度论证了收入对消费的影响。我赞同收入的确是影响消费水平的最重要因素这个观点，但是其他因素（比如物价水平、收入分配的公平性、利率、人口结构等）也从不同的方面影响着居民消费水平。 陈长华（湖南，2004）对我国城镇居民消费计量模型的建立与分析，也采用了计量经济学方法来探讨决定城镇居民消费的关键因素。他的指标选择是人均消费人均国内生产总值人均可支配收入人均储蓄前期消费。他的不足之处在于没有考虑除了收入以外的其他因素对居民消费的影响。当今社会影响消费的不确定因素很多，虽然不可否认收入确实是影响消费的最重要因素，但是，仅仅用收入和储蓄作为变量，是否能够很好地拟合现实中的消费函数值得怀疑。 刘丽秋（西南大学经济管理学院，2008）在影响居民消费水平相关因素的计量分析一文中结合居民消费水平的影响因素和国务院所确定的十项措施列出了六个相关因素 (国内生产总值、职工平均工资指数、城镇居民消费价格指数、普通中学及高等学校在校生数、卫生机构数、基本设施铁路公路货运量)进行计量分析,但是她的结论中Y = 27. 12140495 + 0. 03092905302 3 X1 + 0. 001453569285 3 X5 +0. 85006329843 X3 （X1——国内生产总值 X3——城镇居民消费价格指数 X5——卫生机构数） X1——国内生产总值系数为0.
居民消费指数分析报告
各地居民消费指数聚类分析报告
小组成员：蒋敏王凝煜张乐 一、 2001年社会经济背景：GDP（国内生产总值）：95933亿元 其中第一产业增加值14610亿元，增长2.8%；第二产业增加值49069亿元，增长8.7%；第三产业增加值32254亿元，增长7.4% CPI（居民消费价格指数）：比上年增长0.7% 总人口：127627万人 城镇人口48064万人，占37.7%；乡村人口79563万人，占62.3%。全国男性人口为65672万人，女性为61955万人。0-14岁人口比重为22.5%，15-64岁人口比重为70.4%，65岁及以上老年人口比重为7.1%，老年人口达到9062万人。全年全国出生人口1702万人，出生率为13.38‰；死亡人口818万人，死亡率为6.43‰；全年净增人口884万人，自然增长率为6.95‰ 全国从业人员和职工人数 从业人员：73025万人，比上年末增加940万人。其中城镇就业人员2 3940万人，增加789万人。年末国有企业下岗职工为515万人，比上年末减少142万人。全年通过多种途径使227万人实现了再就业。年末城镇登记失业率为3.6%。 城乡居民收入（平均每人） 全年全国城镇居民人均可支配收入6860元，比上年实际增长8.5%。农村居民人均纯收入2366元，实际增长4.2%。 城乡储蓄存款余额：73762亿元 外汇储备：2122亿美元 进出口贸易总额：5098亿美元 其中出口总额2662亿美元，增长6.8%；进口总额2436亿美元，增长8.2% 部分工业产品产量
原煤：11.1亿吨；钢材：15745万吨；粮食：45262万吨；油料：287 2万吨；卷烟：3402万箱；彩色电视机：3967万部；家用电冰箱：1349万台 社会消费品零售总额：37595亿元 其中批发零售贸易业零售额25511亿元，增长10.7%；餐饮业零售额4 369亿元，增长16.4%；其他行业零售额7716亿元，增长4.9%。 运输 铁路14575亿吨公里，增长6.7%；公路6180亿吨公里，增长0.8%；水运24860亿吨公里，增长4.7%；民航44亿吨公里，增长3.8%。 二、导言 在古老的分类学中，人们主要靠经验和专业知识，很少利用数学方法。随着生产技术和科学的发展，分类越来越细，以至有事仅凭经验和专业知识还不能进行明确分类，于是统计这个有用的工具逐渐被引入分类学中，形成了形成了数值分类学。近些年来，数理统计的多元统计方法有了迅速的发展，多远分析的技术自然被引入分类学中，于是从数值分类学中逐渐分离出聚类分析这个新的分支。 我们认为，所研究的样品或指标（变量）之间存在着程度不同的相似性（亲流关系）。于是根据一批样品的多个观测指标，具体找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量，以这些统计量为划分类型的依据，把一些相似程度较大的样品或指标聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的样品或指标聚合成另一类。。。关系密切的聚合到一个小得分类单位，关系疏远的聚合到一个大的分类单位，直到把所有的样品或指标都聚合完毕，把不同的类型一一划分出来，形成一个由小到大的分类系统。最后再把整个分类系统画成一张分群图（又称谱系图），用它把所有的样品或指标间的亲疏关系表现出来。 在经济，社会，人口研究中，存在着大量的分类研究、构造分类模式的问题。例如在经济研究中，为了研究不同地区城镇居民生活中得收入及消费状况，往往需要划分为不同的类型去研究；在人口研究中，需要构造人口生育分类模式、人口死亡分类函数，以此来研究人口的生育和死亡规律。过去人们主要靠经验和专业知识，做定性分类处理，致使许多分类带有主观性和任意性，不能很好的揭示客观事物内在的本质差别和联系，特别是对多因素、多指标的分类问题，定性分类更难以实现准确分类。
计量经济学期末报告
计量经济学实验报告 我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析 XX学院 XX专业 小组成员：（姓名及学号）
我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析 一．研究的目的要求 1.研究的背景 居民储蓄额作为一个国家经济增长中来源最稳定、数额最大的影响因素，它的高低对一国的经济发展、投资和居民生活等方面都有不同程度的影响。目前我国国内居民储蓄意愿强劲、储蓄额居高不下，形成了储蓄的超常增长，主要呈现以下特点：（1）储蓄率世界之冠；（2）储蓄增长速度高于经济和居民收入增长速度；（3）城乡之间差别大；（4）不同收入阶层分布不均匀；（5）不同地区分布极不平均。我国储蓄的超常增长一方面能为银行提供了充足的信贷资金，保证金融机构的稳健运行，还能为国家提供了物质基础；此外，面对世界的日益发展，高储蓄额还能帮助我国进一步改革。但是，在另一方面我还国存在金融机构对资本的运用效益不高、居民投资渠不多、投资效益不稳定等问题。这些问题导致我国现在储蓄存款过剩、消费不足和资本形成不足同时并存的局面。 2013年6月余额宝正式上线，在此后的一年中该产品的客户数量和管理资产出现爆炸式的增长。截止2014年3月余额宝资金规模已经达到5413亿元，截止2014年4月，居民人民币存款减少1.23万亿元。余额宝作为一条“鲶鱼”和随后出现的众多“宝宝”们一起加速了中国利率市场化的进程，对未来我国储蓄额有着重大影响。 为了分析我国居民储蓄存款如今的发展状况、更好地把握我国储蓄余额未来的走向，所以对我国储蓄余额的及其影响因素的研究是十分必要的。 2.影响因素的分析 为了研究影响中国储蓄余额高低的主要原因，分析居民储蓄余额增长规律，预测中国储蓄余额的增长趋势，需要建立计量经济模型。通过参考相关文献并结合我国经济发展的实际情况提出了以下几个变量。（1）收入水平。根据经济理论可以认为，收入水平是影响储蓄的最主要因素。（2）利率水平。利率作为消费的机会成本也会对储蓄产生影响。理论上认为，利率越高，居民消费的机会成本越高，所以会减少消费增加储蓄；反之，利率越低消费成本越低，居民会增加消费减少储蓄。（3）物价水平。物价水平会影响消费和储蓄。物价水平越高相同消费水平需要支付的货币更多。而且物价水
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
计量经济学实验 基于EViews的 中国能源消费影响因素分析 学院： 班级： 学号： 姓名：
基于EViews的中国能源消费影响因素分析 一、背景资料 能用消费是引是指生产和生活所消耗的能源。能源消费按人平均的占有量是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要标志。能源是支持经济增长的重要物质基础和生产要素。能源消费量的不断增长，是现代化建设的重要条件。我国能源工业的迅速发展和改革开放政策的实施，促使能源产品特别是石油作为一种国际性的特殊商品进入世界能源市场。随着国民经济的发展和人口的增长，我国能源的供需矛盾日益紧张。同时，煤炭、石油等常规能源的大量使用和核能的发展，又会造成环境的污染和生态平衡的破坏。可以看出，它不仅是一个重大的技术、经济问题，而且以成为一个严重的政治问题。 在20世纪的最后二十年里，中国国内生产总值（GDP）翻了两番，但是能源消费仅翻了一番，平均的能源消费弹性仅为左右。然而自2002年进入新一轮的高速增长周期后，中国能源强度却不断上升，经济发展开始频频受到能源瓶颈问题的困扰。鉴于此，研究能源问题不仅具有必要性和紧迫性，更具有很大的现实意义。由于我国目前面临的所谓“能源危机”，主要是由于需求过大引起的，而我国作为世界上最大的发展中国家，人口众多，所需能源不可能完全依赖进口，所以，研究能源的需求显得更加重要。 二、影响因素设定 根据西方经济学消费需求理论可知，影响消费需求的因素有：商品的价格、消费者收入水平、相关商品的价格、商品供给、消费者偏好以及消费者对商品价格的预期等。对于相关商品价格的替代效应，我们认为其只存在能源品种内部之间，而消费者偏好及消费者对商品价格的预期数据差别较大，不容易进行搜集整理在此暂不涉及。另外，发展经济学认为，来自知识、人力资本的积累水平所体现的技术进步不仅可以带动劳动产出的增长，
计量经济学消费水平
计量经济学论文居民消费水平影响因素的计量分析 班级：金融八班 姓名：张真真 学号：201392180387
居民消费水平影响因素的计量分析 摘要：本文中的收集数据参考了中国统计年鉴，使用了eviews软件进行计算统计整理，对我国1992年到2013年城镇居民可支配收入的变化情况进行分析，评估，检验，最终的出相关结论并提出相关建议。 关键字：居民消费影响因素消费水平t检验，F检验多重共线性参数估计异方差检验LM法 一、导论 消费水平是指一个国家一定时期内全体消费者按人均达到的物质与文化需要获得满足的程度。国家经济发展水平起基础性作用；收入是消费的前提和基础，当前可支配收入越高，未来预期收入越乐观，收入差距越小，消费水平越高；物价变动影响人们的购买力；生产决定消费（对象，方式，水平，生产为消费创造动力）；消费心理（从众，求异，攀比，求实）也会影响消费。 本文认为国内生产总值、城乡居民人均收入(城镇，农村)、储蓄、居民消费价格指数都会对消费水平产生影响。 通过研究各地的居民消费水平,可以反映不同地区的经济发展状况,为国家的经济决策提供依据。可见,居民消费水平是国家作出经济决策的风向标之一.政府活动的方向、范围、主要任务在很大程度上需要参考各地的居民消费水平. 二、模型设定和数据说明 （一）模型设定 以分析居民消费水平为目的，同时考虑了其他一些指标的分析需要，根据计量经济学模型的构思，在建模时作了如下处理： 1、该模型为线性模型。 2、鉴于1978年实行了改革开放，前几年是经济恢复期，数据不具代表性。主要采集的样本是1990年以后的，我国的经济运行机制有了极大的改变，人民生活水平也有了极大的提高，故这一时期的样本更能反映这种变化。 3、模型中将居民消费水平（Y＾）作为被解释变量，根据经验引入国内生产总值（X1）、城乡居民人均收入(城镇X2，农村X3)、储蓄(X4)、居民消费价格指数(X5)，对模型进行回归分析，以求能使模型具有更高的可操作性。 4、设定显著性水平为0.05。 模型设定为：Y＾=β 0+β 1 *X 1 +β 2 *X 2 +β 3 *X 3 +β 4 *X 4 +β 5 *X 5 +μ
对居民消费价格指数影响因素分析
摘要 考虑到当前我国CPI受粮食、能源供给等真实性冲击,以及投资、货币供给等名义性冲击影响。我国人均消费受到哪些因素的影响？如何把各个因素对人均消费的影响从定性化转化为定量化？就个消费而言，个人消费主要受到个人收入、商品价格、个人消费偏好的影响。那么，我国人均消费的主要影响因素可以确定为人均收入、商品价格、前期消费，上述分析符合相关的经济学理论。基于人均消费受到人均收入、商品价格、前期消费因素的影响。本文就从中国统计年鉴找到了从1991-2010年人均消费以及人均国内生产总值、商品物价指数的官方数据，通过建立相应回归模型,从实证角度分析了CPI上涨与其他经济变量间的关系。想借此来分析我国人均消费的影响因素以及它们具体是如何对消费产生影响的。 关键字：居民消费价格指数货币供给影响因素
一、研究背景与意义 (一)、研究背景 从1978年到2009年，全国城镇居民人均可支配收入从343元增加到17174.7元，实际增长8.9倍；农民人均纯收入从134元增加到5153元，实际增长7.6倍。统计显示，2010年中国城乡低收入群体收入增长均较快，高低收入组的收入比值有所缩小。按照收入五等份分组看，农村居民的低收入组、中低收入组、中等收入组、中高收入组、高收入组人均纯收入增速分别为20.7%、16.4%、16.0%、15.0%和14.0%。城镇居民的低收入组、中低收入组、中等收入组、中高收入组、高收入组人均可支配收入增速分别为13.1%、13.0%、11.8%、10.3%和9.9%。 （二）、研究意义 改革开放以来，我国经济持续快速增长，期间出现过几次通货膨胀。其中。1985年的通货膨胀主要由于货币发行过多造成的；1988年严重通货膨胀，其主要原因是负利率过高和价格改革；1993年的通货膨胀与股资的高速增长有相当大的关系，当年全国固定资产投资比上年增长了61.8%；1994年的高通胀集中体现在消费领域，导致与价涨幅过高的原因不是需求拉动而是成本推动。自2003年初开始，随着我国经济进一步进入新一轮迅速增长周期，通货膨胀的眼里也日益增强，其加速上升的势头似乎大大超出人们的预期。居民消费价格指数是衡量一个国家或地区通货膨胀的最重要指标，也是反映经济稳定性的重要指标之一。2009年，我国CPI指数同比上年有很大增长。因此，分析并把握我国影响因素具有很深远的意义。 二、因素选择及数据说明 （一）因素选择 1、居民消费价格指数是反映一定时期内城乡居民所购买的生活消费品价格和服务项目价格变动趋势和程度的相对数，是对城市居民消费价格指数和农村居民消费价格指数进行综合汇总计算的结果。该指数可以观察和分析消费品的零售价格和服务项目价格变动对城乡居民实际生活费支出的影响程度。 2、商品零售价格指数 商品零售价格指数，商品零售价格的变动直接影响到城乡居民的生活支出和国家的财政收入，影响居民购买力和市场供需的平衡，影响到消费与积累的比例关系。进而影响居民消费价格指数。 3、工业品出厂价格指数 工业品出厂价格指数,除了食品和服务,大部分属于工业制成品；同时,工业品中的生产资料又是消费品的投入品,是成本的重要构成因素,这是成本推动型物价上涨的主要原因。所 以在一定程度上会影响居民价格消费指数。 4、原材料、燃料和动力购进价格指数 原材料、燃料和动力购进价格指数既是CPI主要构成部分，也从一定程度上是影响工业品价格重要元素之一。因此会影响居民价格消费指数。 5、固定资产投资价格指数