基于多元回归分析方法的财政收入影响因素分析
基于多元回归分析方法的财政收入影响因素分析
一、问题提出及背景分析
近年来，随着国家的财政收入保持高速增长的姿态。财政作为一个经济范畴，是一种以国家为主体的经济行为，是政府集中一部分国民收入用于满足公共需要的收支活动，以达到优化资源配置、公平分配及稳定和发展经济的目标，主要有资源配置、收入分配和稳定经济发展等职能。国家或地区政府为社会经济活动提供公益服务与公共物品的种类和范围，很大程度上取决于国家或地区财政收入的状况。所以，研究一国或地区的财政收入增长因素就显得尤为必要，这有助于政府认清现状，作出合理的决策。
目前，财政输入的主要影响因素主要有各项税收、经济活动和国内生产总值等，因此，文章是通过前人学者的基础之上，从国家统计局获取相关数据，采用多元线性回归分析方法对其进行分析。
二、数据获取
为探究国家财政收入的影响因素，从中国国家统计局（2014中国统计年鉴）中获得1978-2013年国家财政收入及各个影响因素的数据并采用多元回归分析法利用Eviews对其进行分析，具体数据见表1：
7.2
表1 1979-2013年财政收入及各项影响因素数据（单位：亿元）
年份财政收入（Y）各项税收（1X）经济活动（2X）国内生产总值（3X）1978 1132.26 519.28 40682 3645.2
1979 1146.38 537.82 41592 4062.6
1980 1159.93 571.70 42903 4545.6
1981 1175.79 629.89 44165 4889.5
1982 1212.33 700.02 45674 5330.5
1983 1366.95 775.59 46707 5985.6
1984 1642.86 947.35 48433 7243.8 1985 2004.82 2040.79 50112 9040.7 1986 2122.01 2090.73 51546 10274.4 1987 2199.35 2140.36 53060 12050.6 1988 2357.24 2390.47 54630 15036.8 1989 2664.90 2727.40 55707 17000.9 1990 2937.10 2821.86 65323 18718.3 1991 3149.48 2990.17 66091 21826.2 1992 3483.37 3296.91 66782 26937.3 1993 4348.95 4255.30 67468 35260.0 1994 5218.10 5126.88 68135 48108.5 1995 6242.20 6038.04 68855 59810.5 1996 7407.99 6909.82 69765 70142.5 1997 8651.14 8234.04 70800 78060.9 1998 9875.95 9262.80 72087 83024.3 1999 11444.08 10682.58 72791 88479.2 2000 13395.23 12581.51 73992 98000.5 2001 16386.04 15301.38 73884 108068.2 2002 18903.64 17636.45 74492 119095.7 2003 21715.25 20017.31 74911 134977.0 2004 26396.47 24165.68 75290 159453.6 2005 31649.29 28778.54 76120 183617.4
2006 38760.20 34804.35 76315 215904.4 2007 51321.78 45621.97 76531 266422.0 2008 61330.35 54223.79 77046 316030.3 2009 68518.30 59521.59 77510 340320.0 2010 83101.51 73210.79 78388 399759.5 2011 103874.43 89738.39 78579 468562.4 2012 117253.52 100614.28 78894 518214.7 2013
129209.64
110530.70
79300
566130.2
三、模型建立与求解
设被解释变量为财政收入（Y ），解释变量分别为各项税收（1X ）、经济活动（2X ）和国内生产总值（3X ），因此我们设定回归模型为
0112233i i i i i
Y X X X u ββββ=++++
应用Eviews 的最小二乘法程序，输出结果见表2：
表2 Eviews 输出结果
由上表可知，得出估计的回归方程为
1231666.459 1.3104290.0296290.02671(2.48)
(31.61)( 2.26)( 3.24)
i i i i
Y X X X =+----
1、回归方程显著性分析
1）回归方程的显著性检验（F 检验）
原假设： 012:0k H βββ====； 备择假设： 1:1,2,,j H j k β=至少有一个不等于零()。
由上表可知：
/78889.15
/(1)RSS k
F ESS n k =
=--
给定显著性水平0.05α=，查表可知(3,32) 2.9278889.15F =<，否定原假设，总体
回归方程存在显著的线性关系，即财政收入与各项税收、经济活动和国内生产总值之间的线性关系是显著的。
2）解释变量的显著性检验（t 检验）
原假设： 0:0(1,2,,)i H i k β== 备择假设： 1:0(1,2,,)i H i k β≠=
由上表可以看出，t 检验对应的概率均小于给定的显著性水平0.05α=，因此均拒绝原假设，即可以认为解释变量各项税收、经济活动和国内生产总值对被解释变量存在显著性影响。
3）拟合优度检验
由20.999865R =，20.999852R =可以看出，线性方程拟合很好，回归效果具有很大的说服力。 2、经济意义检验
1231666.459 1.3104290.0296290.02671(2.48)
(31.61)
( 2.26)
( 3.24)
i i i i
Y X X X =+----
模型估计结果说明，在假定其它变量不变的情况下，当年税收收入每增长1亿元，财政收入增长 1.31亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年经济活动人口每增长 1亿人，财政收入减少0.029亿元；在假定其它变量不变的情况下，当国民生产总值每增加1亿元，财政收入就会增加0.027亿元。 3、多重共线性检验
运用Eviews 软件得出变量之间的相关系数，具体见表3
表3 相关系数
3X
0.995355 0.70006 1
一般而言，每个解释变量的简单相关系数大于0.8，则认为存在严重的多重共线性。由相关系数矩阵可以看出，确实存在部分多重共线性。
因此，运用逐步回归分析方法对回归方程进行检验和处理多重共线性。 （1）对Y 分别关于123,,X X X 做最小二乘回归（具体结果见表4-6），得 a) Y 关于1X 回归分析
1
?515.7197 1.158555( 3.11)
(256.61)Y X =-+-
220.999484,0.999469,0.332395,65847.35R R DW F ====
表4 Y 关于1X 回归分析结果
b) Y 关于2X 回归分析
2
?86513.21 1.704490( 3.61)
(4.70)
Y X =-+-
220.393637,0.375803,0.059435,22.07207R R DW F ====
表5 Y 关于2X 回归分析结果
c) Y 关于3X 回归分析
3
?3690.7230.220517( 4.17)
(50.15)
Y X =-+-
220.999484,0.999469,0.332395,65847.35R R DW F ====
表6 Y 关于2X 回归分析结果
根据经济理论和回归结果可知，易知各项税收1X 是最重要的解释变量，所以选取第一个回归方程为基本回归方程。
（2）加入经济活动人口2X ，对Y 关于1X ，2X 作最小二乘回归，得
1
2
?3320.839 1.1763370.064969(6.67)(333.71)(7.86)
Y
X X =+--
220.999820,0.999809,0.915509,91837.45R R DW F ====
表7 Y 关于1X ，2X 回归分析结果
可以看出，加入2X 后，拟合优度2R 和2R 均有所增加，并没有影响1X 的显著性，所以在模型中保留2X 。
（3）加入国内生产总值3X ，对Y 关于1X ，3X 作最小二乘回归，得
12
?167.5254 1.3856500.043709(1.38)
(52.81)
(8.70)
Y X X =+--
220.999843,0.999834, 1.059547,105220.7R R DW F ====
表8 Y 关于1X ，3X 回归分析结果
可以看出，加入3X 后，拟合优度2
R 和2
R 均有所增加，并没有影响1X 的显著性，
所以在模型中保留3X 。
（4）综合以上分析，虽然根据相关系数矩阵，回归方程存在部分的多重共线性，
但是由逐步回归分析方法分析可知，多重共线性的存在不影响回归方程的评价结果，因此，回归方程不变。
4、异方差检验
采用White检验：
（1）先采用图示法，直观判别是否存在异方差
图1
1
X，
2
X，
3
X对Y的散点图
图2 残差与
1
X的散点图
图3 残差与
2
X的散点图
图4 残差与
3
X的散点图
由图1-4可知，随着
1
X，
2
X，
3
X的增加，财政收入Y随之也增加，表明存在异方差性，但其异方差是否显著存在，还需要进一步验证。
（2）White检验
表9 White检验输出结果
影响财政收入的主要因素
影响财政收入的主要因素 摘要： 财政收入是一国政府实现政府职能的基本保障，主要有资源配置、收入再分配和宏观经济调控三大职能。财政收入的增长情况关系着一个国家经济的发展和社会的进步。我国财政收入主要受国民经济发展、预算外资金收入、税收收入等因素的影响。本文针对我国财政收入影响因素建立了计量经济模型，并利用E-views软件对收集到的数据进行相关回归分析，排除简单多元回归模型存在的严重多重共线性等问题，建立财政收入影响因素更精确的模型，分析了影响财政收入主要因素及其影响程度，预测我国财政收入增长趋势。
一问题的提出 据《中国之声》报道，2010年中国税收收入预计将达到7.7万亿元，加上非税收入，今年财政收入走入“8万亿”时代已成定局。而一旦实现了这个数字，中国将紧随美国之后成为全球第二大财政收入经济体。中国仅用了3年的时间就超越日本，坐上了世界第二的宝座，这一变动将会对全球经济及政治形势产生巨大的影响。 据统计1978～2008年我国财政收入的规模随着经济的不断增长而增长,由1978 年的1132.26亿元到2008年的61330.35亿元,扩大了近50倍。“十一五”期间，中国财政收入从“十五”末年的3万亿元起步，以年均1万亿元的幅度增长，年度增速数倍于同期GDP。 同时，“中国税负是否过高”引发了全民关注。 为了研究影响中国财政收入增长的主要原因，分析中央财政收入对税收收入的依赖程度，预测中国财政收入未来的增长趋势，需要建立计量经济学模型。 影响中国财政收入增长的因素很多，但据分析主要的因素有： ①经济发展水平。经济发展水平的影响是基础性的。经济发展水平与财政收入是根与叶、源与流的关系。 ②预算外资金收入。预算外收入是指不通过国家预算管理的财政收入。数据显示，1978年，全国预算外收入为347亿元，相当于当年预算内收入的30.6%；而2006年的全国预算外收入总量，已与3.9万亿元的国家财政收入不相上下。预算外收入已成为影响中国财政收入不可或缺的因素。 ③税收收入。税收是社会主义国家参与国民收入分配最主要、最规范的形式,筹集财政收入稳定可靠。中国的税收收入已占到财政收入的95%左右，是财政收入最主要的来源。 ④能源消费总量。未来十年中国能源消费总量将达48亿-53亿吨煤，等于在现有基础上再增加近20亿吨，而从供应端来说，这几乎是不可能的。从能源的角度考虑，中国也必须叫停大量耗费能源的“世界加工厂”模式，这必然对中国经济造成冲击，而由此带来的财政收入的变化问题也值得我们思考。 综上所诉，我们可以从以上几个方面，分析各种因素对中国财政税收增长的具体影响。 二、模型设定 研究财政收入的影响需要考虑以下几个方面： 1、变量的选择 研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。大多数相关的研究文献中都把总税收、国内生产总值这两个指标作为影响财政收入的基本因素,还有一些文献中也提出了其他一些变量,
分析财政收入的影响因素
分析财政收入的影响因素 财政收入是政府实施宏观调控的主要手段，可以有效地调节资源配置，从而促进国家经济的发展，提高人们的生活水平。改革开放以来，随着经济体制的深化和经济的快速增长，我国的财政收入发生了很大的变化，从1989年的2664.9亿元到2008年的61330.35亿元，20年平均每年增长了16.98%。为了研究影响中国财政收入增长的主要原因，分析财政收入的增长规律，预测中国财政收入未来的增长趋势，我们需要建立计量经济模型。 影响财政收入增长的因素有很多，主要有：财政支出、居民可支配收入、社会消费品零售总额、进出口总额、年底就业人数。 一、模型的建立 本模型主要反映的是财政收入与各影响因素的关系。在这里，我们选择“财政收入”作为被解释变量；选择“财政支出”、“城镇居民家庭人均可支配收入”、“农村居民家庭人均可支配收入”、“社会消费品零售总额”、“年底就业人数”、“进出口总额”为模型的解释变量。 从《中国统计年鉴》中收集到以下数据。 年份财政收 入 （亿元） 财政支 出 （亿元） 城镇居民 家庭人均 可支配收 入（元） 农村居民 家庭人均 可支配收 入（元） 社会消费 品零售总 额 (亿元) 年底就 业 人员数 （万人） 进出口总 额 （亿元） 1989 2664.90 2823.78 1260.70 601.50 7074.20 55329 1116.00 1990 2937.10 3083.59 1510.20 686.30 7250.30 64749 5560.10 1991 3149.48 3386.62 1700.60 708.60 8245.70 65491 7225.80 1992 3483.37 3742.20 2026.60 784.00 9704.80 66152 9119.60 1993 4348.95 4642.30 2577.40 921.60 12462.10 66808 11271.00 1994 5218.10 5792.62 3496.20 1221.00 16264.70 67455 20381.90 1995 6242.20 6823.72 4283.00 1577.70 20620.00 68065 23499.90 1996 7407.99 7937.55 4838.90 1926.10 24774.10 68950 24133.80 1997 8651.14 9233.56 5160.30 2090.1 27298.90 69820 26967.20 1998 9875.95 10798.18 5425.10 2162.00 29152.50 70637 26849.70 1999 11444.08 13187.67 5854.02 2210.30 31134.70 71394 29896.20 2000 13395.23 15886.50 6280.00 2253.40 34152.60 72085 39273.20 2001 16386.04 18902.58 6859.60 2366.40 37595.20 73025 42183.60 2002 18903.64 22053.15 7702.80 2475.60 42027.10 73740 51378.20 2003 21715.25 24649.95 8472.20 2622.20 45842.00 74432 70483.50
农民收入影响因素的多元回归分析
农民收入影响因素的多元回归分析 自改革开放以来,虽然中国经济平均增长速度为9.5 % ,但二元经济结构给经济发展带来的问题仍然很突出。农村人口占了中国总人口的70 %多,农业产业结构不合理,经济不发达,以及农民收入增长缓慢等问题势必成为我国经济持续稳定增长的障碍。正确有效地解决好“三农”问题是中国经济走出困境,实现长期稳定增长的关键。其中,农民收入增长是核心,也是解决“三农”问题的关键。本文力图应用适当的多元线性回归模型,对有关农民收入的历史数据和现状进行分析,寻找其根源,探讨影响农民收入的主要因素,并在此基础上对如何增加农民收入提出相应的政策建议。 一、回归模型的建立 （1）数据的收集 根据实际的调查分析，我们在影响农民收入因素中引入3个解释变量。即：X2-财政用于农业的支出的比重， X3-乡村从业人员占农村人口的比重， X4-农作物播种面积
（1）回归模型的构建 Y i=1+2X2+3X3+4X4+u i 二、回归模型的分析 （1）多重共线性检验 系数a 模型非标准化系数标准系数 t Sig. 共线性统计量 B 标准误差试用版容差VIF 1 (常量) -2983.479 803.141 -3.715 .003 X2 -14.221 15.007 -.141 -.948 .361 .579 1.726 X3 5.201 3.760 .258 1.383 .190 .368 2.717 X4 .021 .006 .614 3.677 .003 .459 2.177 a. 因变量: y 表1 多重共线性是指解释变量之间存在相关关系，判断解释变量之间的多重共线性一般可看方差膨胀因子VIF和容忍度这两个指标，如果解释变量之间存在多重共线性，一般采用逐步剔除VIF最大的解释变量来消除解释变量之间多重共线性的问题。从表1可知，解释变量，X1，X2，X3三者的方差膨胀因子VIF分别为1.726,2.717和2.177，均小于10。且三者的容忍度均大于0.1。所以可以判断解释变量X1，X2，X3三者之间不存在多重共线性。 (2)模型异方差的检验 异方差产生的原因有：数据质量原因、模型设定原因。由异方差 引起的后果一般会导致回归系数估计结果误差较大、有关统计检验失 去意义、模型的预测失效等危害，所以在建立模型的过程中必须要检 验模型之间是否存在异方差。若存在异方差解决办法——加权最小二 乘法。
影响因素分析汇总
影响因素分析汇总
高三地理复习材料（影响因素分析汇总）1.影响太阳辐射强弱的因素: ①太阳高度角(纬度决定)；②大气状况(天气、气候)；③海拔高低（主要是大气密度）。 2.影响气温高低的因素： ①纬度位置（太阳辐射）；②地形地势（海拔？ 闭塞？背风坡？迎风坡？对气流阻隔？）；③ 大气环流；④海陆位置及海陆分布（海洋性？ 大陆性？）；⑤洋流；⑥下垫面热容量，反射 率等（植被状况）。 3.影响降水多少的因素： ①大气环流（气压带、风带；季风环流；大气 活动中心）；②地形（迎风坡？背风坡？气流 阻隔？）；③海陆位置（离海远近？离岸风、 向岸风？）；④洋流。 4.影响气压大小的因素： ①地势（海拔）→气压随高度增加而降低；②气温→同一高度气温高气压低。 5.影响气候的因素： ①纬度位置（太阳辐射）；②大气环境（降水）； ③下垫面（海陆位置，地形，洋流，地表状况 等）；④人类活动（影响小气候和全球变暖）。6地表形态的影响因素： ①内力作用：地震，火山，变质作用；②外力作用：风化，侵蚀，搬运，沉积，固结成岩。 7.影响海水温度的因素： ①太阳辐射（热量收支）←纬度；②洋流； ③陆地气候。 8.海水盐度大小的影响因素： ①降水量、蒸发量（气候、纬度）；②洋流； ③结冰、融冰；④河流径流的注入；⑤与外界 海水交换状况（海域是否闭塞）。 9.影响潮汐大小的因素： ①地形条件（是否呈口大内小喇叭状开口）； ②气象条件（风向）；③天文条件（日、月、 地位置）。 10.影响水资源多少的因素： ①降水量、蒸发量（河川径流量大小）；②水循环活跃程度。 11.影响渔场形成因素： ①大陆架：海水深浅及获得阳光多少；②径流： 营养物质多少；③纬度：温带水域；④洋流： 寒暖流交汇或上升流。 12.影响降水形成的因素： ①有充足水汽、有凝结核、有上升气流；②大气环流；③地形；④洋流。 13.影响暴雨形成的因素： ①源源不断水汽供应；②强烈上升气流；③形成降水的天气系统持续时间长。 14.影响地震烈度的影响因素： ①地震本身的震级和震源深度；②地表状况 （震中距大小）；③地质构造情况（断层发 育？）；④地面建筑物抗震程度。 15.农业发展的区位因素： ①自然条件：气候、地形、水源、土壤；②社 会经济因素：市场、劳动力、交通、政策、科 技、农业机械。 16.乳畜业发展的区位条件： ①自然：气候适宜种植牧草和饲料作物；②市 场：城市众多，人口密集，市场需求大；③交 通：交通便利；④科技：先进的科技。 【高三地理复习材料第 2 页共 13 页】
中国财政地方卫生支出的影响因素分析
中国财政地方卫生支出的影响因素分析 姓名：贺犇 班级：金融工程152 学号：2406150207 内容摘要 近年来居民卫生医疗健康状况一直是全社会关注的重点民生问题。与此同时，中央及
地方各级政府也一再强调要加大公共卫生的财政支出力度。而许多地方“看病难、看病贵”等现象似乎并没有得以解决，这个历史遗留的民生问题牵涉的方方面面是在太多，要一次性完全解决妥当似乎不是那么件容易的事。要解决问题，首先肯定要找出出现问题的原因，到底是哪些因素影响了我国卫生医疗跟不上脚步。本文着重从政府地方卫生支出的影响因素来分析，为何地方卫生支出存在不均衡的问题。 关键词：卫生医疗、财政支出、GDP 、财政收入 早在1997年《中共中央、国务院关于卫生改革与发展的决定》就提出了“中央和地方政府对卫生事业的投入，要随着经济的发展逐年增加，增加力度不低于财政支出的增长幅度”的要求，但是我国政府的卫生支出水平仍旧偏低。从绝对量上看，我国的卫生支出从2000年的709.52亿元增长到2010年的3124.57亿元，虽然增长了4倍多，但直到2003年SARS 的爆发，政府才更加重视卫生领域的投入，政府预算支出的增长开始慢慢地与财政支出的增长相协调。1997年《中共中央、国务院关于卫生改革与发展的决定》还要求在二十世纪末“争取全社会卫生总费用占国内生产总值的5％左右”，但是我国卫生总费用占GDP 的比重直到2010年也没有超过5%。根据Tanzi 和Schuknecht(1997)的整理，早在上个世纪90年代奥地利、法国、意大利、德国、挪威、荷兰等国医疗卫生支出占GDP 的比重就超过了8%，加拿大和美国更是超过了10%，比例最低的是爱尔兰，也达到了7.1%。 一、理论分析 研究对于影响政府财政支出的因素主要有人口密度，人均GDP ，受教育水平。本文主要以人口密度、人均GDP 和文盲率作为人口、经济和社会三个方面的效率影响因素。所使用的所有数据均来自2010年各地中国财政年鉴、中国卫生年鉴、中国卫生统计年鉴以及中国统计年鉴 人口数：由于较多的人口数有利于降低政府支出的管理和监督成本,所以人口数与政府支出的效率应该呈正相关关系 GDP 水平：较高的经济发展水平有助于提高财政支出效率，所以GDP 越高地地区，政府财政医疗卫生支出应该越高。 卫生医疗机构数：卫生医疗机构多的地区，医疗卫生发展水平相对较高，所以卫生医疗机构数应与政府财政医疗支出成正比。 财政收入水平：财政收入高的地区说明当地政府正真能力强，能够充分利用当地资源，积极发展地方经济，说明地方经济发展水平也就较高，医疗发展水平也较高。所以财政收入高地地区政府财政卫生医疗支出也高。 二、模型设定 Y 代表政府财政医疗支出额 X1 代表人口数 X2 代表GDP 总额 X3 代表卫生医疗机构 X4代表财政收入 基于以上数据，初步建立模型 t i u X X X X Y +++++=443322110βββββ 三、数据收集：本文收集了我国2010年我国卫生医疗支出以及相关因素的部分数据
关于财政收入影响因素 的统计分析报告.doc
关于财政收入影响因素的统计分析报告 14经济统计1班 陈秋昱 陈翔强 毛翔宇 2016年4月13日
目录 影响我国财政收入因素的统计分析 (3) 一、引言 (3) 二、财政收入影响因素的分析 (3) 2.1变量的选择 (3) 2.2数据说明 (3) 三、模型建立 (4) 3.1模型数据 (4) 3.2相关分析 (6) 3.3模型建立 (7) 四、模型检验 (7) 五、个别数据的折线图分析 (9) 5.1从业人数与国家财政收入间关系 (9) 5.2居民消费价格指数于财政收入间关系 (9) 5.3财政收入占GDP的时间变化 (10) 六、从模型中得到的结果 (10) 6.1财政收入对GDP的依存度 (10) 6.2财政收入对能源消费总量的依存度 (10) 6.3财政收入对实际利用外资的依存度 (11) 6.4财政收入对居民消费价格指数的依存度 (11) 七、结论 (11)
影响我国财政收入因素的统计分析 摘要：影响一国财政收入的因素有很多，如税收收入，三大产业产值，固定资产投资等，本文选取GDP、能源消费总量、从业人员总数、全社会固定资产投资总额、实际利用外资总额、全国城乡居民储蓄存款年底总额、居民人均消费水平、消费品零售总额、居民消费价格指数这9个指标，建立了财政收入影响因素的模型，分析了影响财政收入主要因素及其影响程度。 一、引言 财政作为最为重要的政府活动，是政府职能的具体体现，能够有力地促进经济的发展，促进人民生活水平的提高，并能够调节资源配置。因此，财政收入的变化情况关系着一个国家经济的发展和社会的进步。财政收入的主要来源有税收，国有资产经营收益，政府性基金收益等。同时，一个国家财政收入的规模还要受到经济规模等诸多因素的影响。因此我们以财政收入为因变量，GDP、能源消费总量、从业人员总数、全社会固定资产投资总额等9 个经济指标为自变量，利用R软件进行回归分析，建立财政收入影响因素模型，分析影响我国财政收入的主要因素为何。 二、财政收入影响因素的分析 2.1变量的选择 研究影响财政收入的影响因素离不开基本经济指标，许多文献资料中都把税收、GDP这两个指标列为影响财政收入最重要的影响因素。而本文通过对较多指标的综合分析，企图在众多而复杂的指标当中寻找财政收入比较重要的决定因素。 2.2数据说明 1、财政收入：财政收入，是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。财政收入表现为政府部门在一定时期内（一般为一个财政年度）所取得的货币收入。财政收入是衡量一国政府财力的重要指标，政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量，在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。 2、GDP：国内生产总值（GDP=Gross Domestic Product）是指一个国家（国界范围内）所有常驻单位在一定时期内生产的所有最终产品和劳务的市场价值。GDP 是国民经济核算的核心指标，也是衡量一个国家或地区总体经济状况重要指标。 3、能源消费总量：能源消费总量是一定时期内全国或某地区用于生产、生活所消费的各种能源数量之和。是反映全国或全地区能源消费水平、构成与增长速度的总量指标。 3
多元线性回归模型案例
我国农民收入影响因素的回归分析 本文力图应用适当的多元线性回归模型,对有关农民收入的历史数据和现状进行分析,探讨影响农民收入的主要因素,并在此基础上对如何增加农民收入提出相应的政策建议。?农民收入水平的度量常采用人均纯收入指标。影响农民收入增长的因素是多方面的，既有结构性矛盾因素，又有体制性障碍因素。但可以归纳为以下几个方面：一是农产品收购价格水平。二是农业剩余劳动力转移水平。三是城市化、工业化水平。四是农业产业结构状况。五是农业投入水平。考虑到复杂性和可行性，所以对农业投入与农民收入，本文暂不作讨论。因此，以全国为例，把农民收入与各影响因素关系进行线性回归分析，并建立数学模型。 一、计量经济模型分析 (一)、数据搜集 根据以上分析，我们在影响农民收入因素中引入7个解释变量。即：2x -财政用于农业的支出的比重，3x -第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重，4x -非农村人口比重，5x -乡村从业人员占农村人口的比重，6x -农业总产值占农林牧总产值的比重，7x -农作物播种面积，8x —农村用电量。
资料来源《中国统计年鉴2006》。 (二)、计量经济学模型建立 我们设定模型为下面所示的形式： 利用Eviews 软件进行最小二乘估计，估计结果如下表所示： DependentVariable:Y Method:LeastSquares Sample: Includedobservations:19 Variable Coefficient t-Statistic Prob. C X1 X3 X4 X5 X6 X7 X8 R-squared Meandependentvar AdjustedR-squared 表1最小二乘估计结果 回归分析报告为： () ()()()()()()()()()()()()()()() 2345678 2? -1102.373-6.6354X +18.2294X +2.4300X -16.2374X -2.1552X +0.0100X +0.0634X 375.83 3.7813 2.066618.37034 5.8941 2.77080.002330.02128 -2.933 1.7558.820900.20316 2.7550.778 4.27881 2.97930.99582i Y SE t R ===---=230.99316519 1.99327374.66 R Df DW F ====二、计量经济学检验 (一)、多重共线性的检验及修正 ①、检验多重共线性 (a)、直观法 从“表1最小二乘估计结果”中可以看出，虽然模型的整体拟合的很好，但是x4x6
因素分析法
因素分析法（Factor Analysis Approach），又称指数因素分析法，是利用统计指数体系分析现象总变动中各个因素影响程度的一种统计分析方法，包括连环替代法、差额分析法、指标分解法、定基替代法。因素分析法是现代统计学中一种重要而实用的方法，它是多元统计分析的一个分支。使用这种方法能够使研究者把一组反映事物性质、状态、特点等的变量简化为少数几个能够反映出事物内在联系的、固有的、决定事物本质特征的因素。 因素分析法的最大功用，就是运用数学方法对可观测的事物在发展中所表现出的外部特征和联系进行由表及里、由此及彼、去粗取精、去伪存真的处理，从而得出客观事物普遍本质的概括。其次，使用因素分析法可以使复杂的研究课题大为简化，并保持其基本的信息量。 2应用编辑 是通过分析期货商品的供求状况及其影响因素，来解释和预测期货价格变化趋势的方法。期货交易是以现货交易为基础的。期货价格与现货价格之间有着十分紧密的联系。商品供求状况及影响其供求的众多因素对现货市场商品价格产生重要影响，因而也必然会对期货价格重要影响。所以，通过分析商品供求状况及其影响因素的变化，可以帮助期货交易者预测和把握商品期货价格变化的基本趋势。在现实市场中，期货价格不仅受商品供求状况的影响，而且还受其他许多非供求因素的影响。这些非供求因素包括：金融货币因素，政治因素、政策因素、投机因素、心理预期等。因此，期货价格走势基本因素分析需要综合地考虑这些因素的影响。 商品供求状况对商品期货价格具有重要的影响。基本因素分析法主要分析的就是供求关系。商品供求状况的变化与价格的变动是互相影响、互相制约的。商品价格与供给成反比，供给增加，价格下降；供给减少，价格上升。商品价格与需求成正比，需求增加，价格上升；需求减少，价格下降。在其他因素不变的条件下，供给和需求的任何变化，都可能影响商品价格变化，一方面，商品价格的变化受供给和需求变动的影响；另一方面，商品价格的变化又反过来对供给和需求产生影响：价格上升，供给增加，需求减少；价格下降，供给减少，需求增加。这种供求与价格互相影响、互为因果的关系，使商品供求分析更加复杂化，即不仅要考虑供求变动对价格的影响，还要考虑价格变化对供求的反作用。 连环替代法 它是将分析指标分解为各个可以计量的因素，并根据各个因素之间的依存关系，顺次用各因素的比较值（通常即实际值）替代基准值（通常为标准值或计划值），据以测定各因素对分析指标的影响。 例如，设某一分析指标M是由相互联系的A、B、C三个因素相乘得到，报告期（实际）指标和基期（计划）指标为： 报告期（实际）指标M1=A1 * B1 * C1 基期（计划）指标 M0=A0 * B0 * C0 在测定各因素变动指标对指标R影响程度时可按顺序进行： 基期（计划）指标M0=A0 * B0 * C0 (1)
国债发行规模影响因素的实证分析
国债是以国家或政府为债务人,以国家财政承担还本付息为前提条件,通过借款或发行有价证券等方式向社会筹集资金的国家信用行为。自1981年恢复发行国债至今,我国累计发行国债近32927亿元。随着国债规模的日益扩大,国债政策正逐步成为中央政府进行宏观调控的重要手段,成为国家财政政策和货币政策的重要传导工具,也日益成为维持我国国民经济持续快速增长的重要因素。据统计,1998年的千亿元国债投资拉动ＧＤＰ增长个百分点,1999、2000年国债投资拉动经济增长分别为2个百分点和个百分点,2002年我国建设国债有效地带动了各方面的投入,项目总投资规模达到亿元,为我国经济社会的长远发展打下了坚实的基础。但由于国债余额增长速度过快，偿债能力和国债依存度指标都已处于高位，所以我们认为：应当适度控制国债发行规模。 一、理论基础 要控制国债发行规模，就要研究影响国债发行规模的因素。影响国债规模的因素是多方面、多层次的,我们暂且不去考虑微观上国债的管理水平与结构、筹资成本、期限安排、偿还方式等等因素,因为这些因素的影响是个别的,并且难以计量,我们只考虑宏观上的经济指标。 首先很直观地我们可以引入国内生产总值,在国内生产总值一定的条件下，国债累计余额超大，国债的负担率就越高，增发国债就应
越要引起警惕。而且政府的偿债能力也主要体现在国内生产总值上，它衡量了一国国民经济总体的运行状况，国内生产总值越高，政府的偿债能力就越强，国债的可发行规模就越大。 其次是中央财政收入、中央财政支出、财政赤字，而财政赤字是由中央财政支出减去中央财政收入计算所得。 从财政收入角度看，一般认为低的财政收人需要国债的发行来弥补，但高的财政收人并不意味着不需要或减少国债的发行，这要根据国债发行的目的来定。如果发行国债仅仅为了弥补财政赤字，高的财政赤字将减少国债的发行;如果发行国债的目的是为了对经济运行进行宏观调控，聚集社会闲散资金，调整分配，进行国家大规模项目的建设，那么高的财政收入还可能要增发国债。所以，我们在定量分析的时一半以上依赖于债务收入,这对财政产生了许多负面影响,最直接的就是偿债的沉重压力和逐渐积累的高风险。这一看似矛盾的现象,只能说明中国经济转型时期国民收入分配格局的扭曲,即国民收入分配过分向个人倾斜,财政集中的国民收入份额太少,财政收入的基础十分脆弱,从而造成在财政依存度不断扩大的同时,国民经济的债务应债能力却只为世界平均水平的1 /4。原因是受财政收入规模限制,财政支出的增加只能通过赤字财政来实现,而财政赤字的弥补,又造成了国债规模的扩张,进而又导致国债依存度的加大。 从财政支出的角度看，我国的财政支出平均增长率一直高于同期财政收入和GDP的平均增长率，由此形成了支出膨胀－赤字加大－国债发行规模增大这样一种连锁反应。由此会导致财政赤字和债务规模
影响国家财政收入的因素主要有
影响国家财政收入的因素主要有 （1）商品零售价格指数变化的影响最大，其系数估计值为1左右，这说明财政收入增长率和商品零售价格指数变化率之间呈1对1的关系，财政收入超收与商品零售价格指数变化高度相关；（2）财政支出增长率和GDP增长率的系数估计值分别为0.9和0.6左右，这说明基于财政支出预算安排的财政（税收）收入计划具有刚性，通常计划本身安排就比GDP增长速度要高，实际执行时又会超额完成，所以财政支出具有很高的收入弹性，甚至超过GDP的收入弹性很多；（3）全社会商品零售额变化率的系数估计值为0.18左右，全社会固定资产投资额增长率的影响最差，其系数估计值为0.06左右，这说明消费的收入弹性较高，而投资的收入弹性较低; (4) 城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入增长率的系数估计值分别为0.15和0.40左右，这说明居民收入越高，消费能力越强，同时意味着其工作积极性越高，创造出的财富越多，这些因素都能带来财政收入的更快和持续增长。 《计量经济学》报告 影响财政收入的因素分析 金管0202 穆兰 ◆前言 本篇报告我们主要是要来研究影响财政收入的主要因素有哪些，之所以研究这一问题，是因为，财政收入对于国民经济的运行及社会发展具有重要影响。 首先，财政收入是一个国家各项收入得以实现的物质保证。一个国家财政收入规模大小往往是衡量其经济实力的重要标志。其次，财政收入是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆。宏观调控的首要问题是社会总需求与总供给的平衡问题，实现社会总需求与总供给的平衡，包括总量上的平衡和结构上的平衡两个层次的内容。财政收入的杠杆既可通过增收和减收来发挥总量调控作用，也可通过对不同财政资金缴纳者的财政负担大小的调整，来发挥结构调整的作用。此外，财政收入分配也是调整国民收入初次分配格局，实现社会财富公平合理分配的主要工具。 在我国，财政收入的主体是税收收入。因此，在税收体制及政策不变的情况下，财政收入会随着经济繁荣而增加，随着经济衰退而下降。 ◆理论背景 我们从财政收入的部门构成来分析财政收入的影响因素。从国民经济部门结构看，财政收入又表现为来自各经济部门的收入。财政收入的部门构成就是在财政收入中，由来自国民经济各部门的收入所占的不同比例来表现财政收入来源的结构，它体现国民经济各部门与财政收入的关系。我国财政收入主要来自于工业、农业、商业、交通运输和服务业等部门。其中工业和农业对财政收入的影响最大。 第一，农业与财政收入的关系。农业是国民经济的基础，也是财政收入的基础。这样说并不是从农业直接为财政收入提供的数据来分析，而是基于农业是国民经济的基础来认识
我国国内旅游收入影响因素的多元回归分析
我国国内旅游收入影响因素的多元分析 班级：统计学129 姓名: 杨芳 学号：200712918 2010年3月3日
问题背景： 我国的旅游业一直保持较高的发展速度，旅游作为国民经济新的增长点，在整个社会经济发展中的作用日益显现。我国的旅游业分为国际旅游和国内旅游两大市场，虽然国际旅游外汇收入的年均增长率高于国内旅游收入，但国内旅游收入在中国旅游收入中占50%以上的比例，因此，有必要对影响我国国内旅游业快速发展的因素进行分析。数据的选择及处理： 影响国内旅游收入的因素有很多，本文选择了影响国内旅游收入因素（y）的因素有人均收入（x1）、国内旅游人数（x2）、城镇人均旅游支出（x3）、农村人均旅游支出（x4）、公路里程（x5）、铁路里程（x6）。 国内旅游收入数据资料 年份国内旅游收 入（亿元） 人均收 入（元） 国内旅游 人数（百 万人次） 城镇人均 旅游支出 （元） 农村人 均旅游 支出 （元） 公路里程 （万公 里） 铁路里 程（万公 里） 1994 1023.51 4044 524 414.67 54.88 111.78 5.9 1995 1375.7 5046 629 464.02 61.47 115.7 6.2389 1996 1638.38 5846 640 534.1 70.45 118.58 6.49 1997 2112.7 6420 644 599.8 145.68 122.64 6.6 1998 2391.18 6796 695 607 197 127.85 6.64 1999 2831.92 7159 719 614.8 249.5 135.17 6.74 2000 3175.54 7858 744 678.6 226.6 140.27 6.87 2001 3522.4 8622 784 708.3 212.7 169.8 7.0058 2002 3878.36 9398 878 739.7 209.1 176.52 7.19 2003 3442.27 10542 870 684.9 200 180.98 7.3 2004 4710.7 12336 1102 731.8 210.2 187.07 7.44 2005 5285.9 14053 1212 737.1 227.6 334.52 7.54376 2006 6229.74 16165 1394 766.4 221.9 345.6999 7.70838 2007 7770.6 19524 1610 906.9 222.5 358.3715 7.79659 数据来自《中国统计年鉴2008》 国内旅游收入（亿元）：指国内游客在国内旅行、游览过程中用于交
化学分析中误差的影响因素及处理措施
化学分析中误差的影响因素及处理措施 摘要：化学分析是利用化学方法测定物质化学成分的过程，在这个过程中，分析人员通过仪器、量器、容器等工具，使用有关化学试剂，经过一系列的操作步骤而得到化学分析测试数据。本文从误差来源、误差控制、分析实验室质量保证、综合评价质量保证等方面对化学分析中的误差的产生进行讨论，并提出控制误差的方法。 关键词：化学分析误差因素处理措施 化学分析是根据定量化学反应的计量关系，对待测组分进行分析测试的过程。化学分析过程经常包含多个繁琐的步骤，往往需要经过一系列的复杂操作步骤才能得到化学分析的测试数据。这其中，分析方法、分析过程、仪器与试剂精度、实验条件等方面都会对测量结果产生影响，并导致误差产生[1]。 一、分析化学中的误差种类 由于化学实验中存在环境不同，借助因素不同以及操作者的不同而产生多种误差，在测验分析中，根据误差产生的原因和误差表现出来的特征可以将化学分析中存在的误差分为系统误差、随机误差和过失误差三种。 （一）系统误差 系统误差是由于某种固定原因造成的，其测定结果要么偏高，要么偏低，其正负差值也呈现出一定的规律性，而且在同一条件下，进行重复测定后，还会呈现出误差，这就使其表现出单向性和重复性的特点。根据系统误差形成的因素的不同，可以将系统误差产生的原因集结于方法误差、人为误差以及辅助品误差三种。方法误差是指试验方法的科学性缺失，在化学反应过程中由于实验进程间断性实施，进行空间的不同，以及对指示剂的选择等造成其误差出现。人为误差是指操作过程中分析人员的不正确性或是不规范化操作，引起实际值与正确值之间的偏差；或是由于分析人员自身因素造成，例如试剂点滴刻度的读数不可能完全标准。辅助品误差，往往集中于容器误差、水和试剂误差两方面。由于容器的刻度不准确，天平砝码不准确等原因，造成误差出现，而在试验中，试剂和水的比例误差以及受其他元素的干扰性等，而形成误差。系统误差的大小，正负，从理论上讲，是能够检定和校正的。 （二）随机误差 随机误差有某些偶然原因造成，是有各种随机因素共同作用的结果，测定结果在一定范围内波动，正负与大小都无法测量，具有不确定性，每次测量结果不固定，是分析化学中不可避免性的误差。例如环境温度、湿度不同，实验结果会出现不同，压强不同，实验结果就会出现偏差等。随机误差很难找到具体原因，但是经过多次测定，就会发现数据会呈现出一定规律，而进行一些平均数测定后，
试述影响财政支出规模宏观因素
试述影响财政支出规模的宏观因素 答：财政支出规模是指政府在一定时期安排的财政支出的数量。财政支出规模通常表现为财政支出的总量，表现财政支出总量可以是支出数额的绝对量，也可以是财政支出占国民收入的相对量。影响财政支出规模的宏观因素主要有以下三个方面： 1.经济性因素 经济发展水平决定财政支出的财力保证。经济性因素主要是指经济发展水平、经济体制以及中长期发展战略和前经济政策。根据马斯格雷夫和罗斯托的分析，说明了经济不同发展阶段对财政支出规模以及支出结构变化的影响。经济发展水平决定财政支出规模的明显例证，是经济发达国家高于发展中国家。我国总的情况是长期内仍是一个发展中国家，经济体制仍处于转轨过程中。从经济性因素来看，经济改革之初曾导致财政收入占GDP比重的下滑，这是财政为经济改革必须付出的成本和代价。随着经济体制改革的进展和经济的稳定增长，财政收入增长加快了，但为了构建和谐社会，实现建设新农村、大力发展教育卫生事业、扩大就业和完善社会保障制度、推进产业结构优化升级、保护生态环境等任务，这就要求在一段时间内仍然需要适度提高财政支出占GDP的比重，因而财政收入的增长可能性和财政支出规模增长的必要性，将是今后一段时间内财政运行的主要矛盾。 2.政治性因素 政治性因素对财政支出规模的影响主要体现在三个方面： （1）政局是否稳定；皮科克与威斯曼认为，当一国发生战争或重大自然灾害等突发事件时，财政支出规模必然会超常规地扩大，而且事后一般难以降到原来的水平。 （2）政体结构和行政效率；首先是与一国的政治体制和市场经济模式有关，一般而言，倾向于集中的单一制国家，财政支出占GDP的比重高一些，倾向于分权的联邦制国家则相对低一些，北欧各国由于政府包办高福利而导致财政支出规模最高。至于行政效率则涉及政府机构的设置问题，若一国的行政机构臃肿，人浮于事，效率低下，经费开支必然增多，这是毫无疑问的。当前我国的关键还是在于正确处理政府与市场关系，进一步转变政府职能。这里要抓好四个环节： 1）
财政支出增长的原因及财政支出趋势分析
财政支出增长的原因及财政支出趋势分析 公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]
我国财政支出增长的原因 及 财政支出趋势分析 学院：经济学院 专业：金融 姓名：李晓红 学号：0223 我国财政支出增长的原因及财政支出趋势分析
本文讨论的是有关于财政支出的问题，从经济范畴入手能够更加清晰明了的理解其意义。 财政，是一种以国家为主体的经济行为，是政府集中一部分国民收入用于满足公共需要的收支活动，以达到优化资源配置、公平分配及经济稳定和发展的目标。 财政的收入和支出是政府经济活动的两个重要方面，也是矛盾的对立统一面。纵观世界各国财政支出增长的情况，无论是发达国家，抑或是发展中国家，无论从绝对量还是相对量上都有不断增长的趋势，这是世界各国普遍的经济现象，但同时，这也成为各个国家必须面临的重要问题。在我国市场化取向的改革过程中，公共财政职能不是缩小而是要扩大，尤其是在经济体制转轨及发展时期，改革的成本、经济和社会各项事业的发展、国家为促进经济发展所采取的一系列相关措施等等，对财政支出都呈现出增长的需求。以下我将对我国1998年——2012年财政支出的相关问题做一个简单的分析，并且预测财政支出的变化趋势，提出合理地应对措施。 一、1998——2012年财政支出与GDP的相关数据
表1 从上表中我们可以看到，自1998——2012年，不论是GDP的数额还是财政支出的数额，在绝对量和相对量上都是逐年增长的。财政支出的增长率先是逐年下降，到2004年开始上升，并且在2008年达到最高，然后是波动下降；GDP的增长率总体呈现出的是波动上升的态势，在2007年达到最高，2009年的增长率相对于2008年来看，是大幅度的下降，而2010年的增长率相对于2009年来看是大幅度的上涨，2012年GDP的增长率相对于2011年又是大幅度的下降。 二、1998——2012年财政支出规模及其变化 1998——2012年财政支出增长率变化图
税收收入的影响因素
我国税收收入影响因素 的实证分析 姓名：杨玉婷 班级：0331404 学号2014210992
目录 1. 引言 (2) 2. 文献综述 (2) 2.1. 国外的相关研究 (2) 2.2. 国内的相关研究 (3) 3. 建立模型 (4) 3.1. 变量 (4) 3.2. 数据 (4) 3.3. 描述性分析 (5) 3.3.1. 税收收入虽年份变化的关系图 (5) 3.3.2. 税收收入与各解释变量之间的关系图 (6) 3.3.3. 模型 (7) 4. 模型的参数估计与统计检验 (8) 4.1. 参数估计 (8) 4.2. 拟合优度检验 (9) 4.3. 显著性检验（t检验） (9) 4.4. 总体显著性检验（F检验） (9) 5. 模型的计量经济检验 (10) 5.1. 多重共线性检验 (10) 5.1.1. 简单相关系数检验法 (10) 5.1.2. 辅助回归法 (10) 5.1.3. 逐步回归法修正模型 (11) 5.2. 检验模型的异方差 (14) 5.2.1. 图形法 (14) 5.2.2. White检验 (15) 5.2.3. 加权最小二乘法修正异方差 (15) 5.3. 模型的自相关检验 (17) 5.3.1. 图形法检验自相关 (17) 5.3.2. 自相关DW检验 (18) 5.3.3. 自相关问题的修正 (19) 6. 结论和启示 (21) 6.1. 模型的最终形式 (21) 6.2. 启示 (21) 7. 参考文献 (23)
1.引言 税收是政府为了满足社会公共需要,凭借政治权力,强制、无偿地取得财政收入的一种形式。基于税收分配广度和深度的发展,税收对国民经济的发展和促进作用也越来越显著，经济决定税收,税收反映经济。对税收收入的主要影响因素加以分析，有助于我们运用政策工具对税收结构进行优化，从而使税收对经济发展发挥更大的促进作用。为了研究影响中国税收增长的主要原因，分析我国税收收入的增长规律，以及预测中国税收未来的增长趋势，我们需要建立计量经济模型进行实证分析。 本文将数据挖掘应用于税收预测中,通过对大量历史数据的记录和与之相关的各种数据的分析,运用计量经济学模型，以及Eviews软件，对税收收入情况进行了预测。并对各预测模型进行了实验结果的对比分析,得出双对数预测方法较简单回归预测方法能更好地进行税收收入预测,从而更好地指导税收计划的完成,为科学地建立税收计划进行了有效地探索,并为税收计划工作提供了重要的科学依据。2.文献综述 2.1.国外的相关研究 国外学者关于税收收入影响因素的研究涉及了很多方面。如在经济增长对税收收入的影响方面，有的文献表明，经济的发展会使公众对公共服务的需求不断提高，这就需要国家征集更多的收入来发展公
基于多元线性回归模型的影响居民消费水平相关因素分析
计量分析软件课程论文 论文题目：基于多元线性回归模型的影响居民消费 水平相关因素分析 姓名：学号： 学院：专业： 联系电话： 年月日 基于多元线性回归模型的影响居民消费 水平相关因素分析 一、研究背景 中国GDP总量超越日本，成为仅次于美国的第二大经济体，但我国人均GDP 依然很低，全球排名87位，这很大程度上制约了居民消费水平的提高。到2020年实现全面建成小康社会的目标，十八大明确提出提高居民人均收入和人均消费水平，共享改革开放成果。我国居民消费水平在改革开放后有了很大提高，但消费水平依然很低，消费量占GDP比重依然很小。为此，本文旨在根据全国经济宏观政策、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、卫生机构数和基本设施铁路公路货运量等因素的变化情况，来分析如何提高居民消费水平，以判断是否能使居民消费水平有很大的提高。本文通过对1978-2010年影响居民消费水平因素数据的分析，找到影响居民消费水平的主要原因，通过计量经济分析方法来建立合理的模型，探讨影响居民消费增长的长期趋势规律，并给政府提出合理的建议，以提高居民消费水平。 二、影响居民消费水平的因素 宏观经济模型) + GDP- + + =,经济发展应该紧紧抓住消费这一 I (M C X G 驾马车，而居民消费水平的高低受制于多种因素。凯恩斯消费理论认为居民消费主要受收入影响，我国居民消费一直很低，消费意愿不强，本文通过计量分析找
到影响我国居民消费水平的主要因素，从根本上改善消费不足,促进我国经济的持续稳定健康发展。 消费分为居民消费和，居民消费包括农村居民消费和城镇居民消费。本文结合居民消费水平的影响因素，列出了国内生产总值、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、卫生机构数和基本设施铁路公路货运量等相关因素，进行计量分析,得到回归模型。 三、居民消费水平模型的总体分析框架 （1）多元线性回归法OLS 概述[1] 回归分析是计量经济分析中使用最多的方法，在现实问题研究中，因变量往往受制于多个经济变量的影响，通过统计资料，根据多个解释变量的最优组合来建立回归方程预测被解释变量的回归分析称为多元线性回归法。其模型基本形式为： 其中0β、1β、2β、3β…k β是1+k 个未知参数，称为多元回归系数。Y 称为被解释变量，t X 1、t X 2、t X 3…kt X 是k 个可以精确测量和可控的一般解释变量， t μ是随机误差项。当2≥k 时，上式为多元线性回归模型。 （2）多元回归模型的建立 定义被解释变量和解释变量，被解释变量为居民消费水平(Y 元)，解释变量为国内生产总值(1X 亿元)、职工平均工资指数(2X )、城镇居民消费价格指数(3X )、普通中学及高等学校在校生数(4X 万人)、卫生机构数(5X 个)和基本设施铁路公路货运量(6X 万吨)。 （3）统计数据选取 本文所有数据均来自中国统计局和中国统计局外网中国统计年鉴。[2] 1978 184 21261 169732 195301 1979 208 175142 382929 1980 238 180553 493327 1981 264 190126 471336 1982 288 193438 492737 1983 316 196017 520197