大学论文：我国城镇居民可支配收入预测分析总结报告.doc
城镇居民可支配收入汇报材料
城镇居民可支配收入汇报材料一、引言城镇居民可支配收入是衡量城镇居民经济状况的重要指标之一。
它反映了城镇居民从各种经济活动中获得的收入，并可以用于满足个人和家庭的消费需求。
本文将对城镇居民可支配收入的现状进行分析，并探讨影响城镇居民可支配收入的因素。
二、城镇居民可支配收入的现状1. 总体情况根据最新统计数据显示，城镇居民可支配收入呈现稳步增长的趋势。
自改革开放以来，我国城镇居民可支配收入水平逐年提高，人民生活水平也得到了显著改善。
2. 地区差异城镇居民可支配收入的水平存在明显的地区差异。
一线城市和沿海地区的居民收入普遍较高，而中西部地区的居民收入相对较低。
这种地区差异主要是由于经济发展水平和产业结构的差异所致。
3. 行业差异不同行业之间的收入差距也是城镇居民可支配收入差异的重要原因。
高技术行业、金融行业和制造业等高薪行业的居民收入普遍较高，而农业、建筑业等传统行业的居民收入相对较低。
三、影响城镇居民可支配收入的因素1. 教育水平教育水平是影响城镇居民可支配收入的重要因素之一。
受教育程度越高的人通常能够获得更好的工作机会和更高的工资水平，从而提高了可支配收入。
2. 职业选择职业选择也是影响城镇居民可支配收入的关键因素。
不同职业的收入水平存在差异，一些高薪职业如医生、律师和企业高管等往往能够获得较高的可支配收入。
3. 城乡差异城乡差异也是影响城镇居民可支配收入的重要原因之一。
由于城市的经济发展水平较高，城市居民的可支配收入普遍较高。
而农村地区的居民收入相对较低。
4. 政策因素政策因素也在一定程度上影响着城镇居民可支配收入的水平。
政府的税收政策、社保政策和就业政策等都会对居民的收入产生影响。
四、提高城镇居民可支配收入的对策1. 加强教育培训加强教育培训是提高城镇居民可支配收入的重要途径。
政府应加大对教育的投入，提高教育质量，提供更多的职业培训机会，使居民具备更高的技能和知识水平。
2. 促进产业升级促进产业升级也是提高城镇居民可支配收入的重要手段。
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我国城镇居民可支配收入预测分析摘要城镇居民可支配收入标志着城镇居民即期的消费能力，因为它是可支配的，可以用于消费、投资，购买股票、基金，用于存款，这个指标增长得越快，就反映人民生活水平提高的越快，反映他的消费能力就越强．本文主要介绍城镇居民可支配收入的概念、特点及求法，并在此基础上建立适当的数学模型对城镇居民可支配收入进行预测，使我们更好地了解城镇居民的收入水平和平均生活水平．可以帮助有关部门和经营者制定经济政策进而实施宏观调控, 这对刺激经济持续、健康发展具有重要意义．关键词：城镇居民可支配收入预测分析Prediction of the Disposable Income of Urban ResidentsZhang Tianhao Directed by Lecturer Jiang ShutaoABSTRACTDisposable income of urban residents marked the current spending power of residents. It is disposable, so it can be used for consumption, investment, buying stocks and funds, and for deposits. The faster the indicator grows, the faster the people’s living standards improve, and the stronger ability of consumption reflects.This article mainly introduced the concept and characteristics of disposable income of urban residents and the seeking method, and Established appropriate mathematical models on the basis of the disposable income of urban residents to predict. So we can better understand the level of income of urban residents and the average standard of living. It also helps authorities and operators to develop and then implement macro-control economic policies. This has important implications for economic stimulus sustained and healthy development.KEY WORDS：Urban residents Disposable income Prediction目录摘要 (I)英文摘要 (II)前言 (1)1 城镇居民可支配收入简介 (2)1.1 城镇居民可支配收入概念 (2)1.2 城镇居民可支配收入特点 (2)2 趋势外推法预测分析 (3)2.1趋势外推法 (3)2.2 选择预测模型 (3)2.3求模型参数 (4)2.4确定预测模型 (5)2.5模型检验 (5)3 多元回归预测分析 (6)3.1 模型预测 (7)3.2分析各地区收入差距 (10)4 城镇居民可支配收入的其他影响因素 (10)4.1物价水平 (10)4.2就业率 (11)4.3存款贷款利率 (11)5 总结 (11)参考文献 (13)致谢 (14)前言作为统计上的一个概念，城镇居民可支配收入和城镇居民收入是不同的.通俗地讲，城镇居民可支配收入是指生活在城镇的居民可以按照自己的意愿支配的收入.就是扣除了各项税费（缴纳给国家的），扣除了缴纳的各项社会保险，它包括医疗保险、养老保险和失业保险，城镇居民收入中余下的收入[1].按照国家的税法和国家有关规定，扣除的这些缴纳是居住的人必须缴纳的.因为这些缴纳给国家以后，不能够再用于其他方面的支付，而住户购买的那些商业性的保险则不能扣除.我们通常所说的商业性保险，不是国家规定的必须购买的，而是住户根据自己的收入情况和消费水平自由选择的，可以选择购买，当然也可以不购买.从记帐户来讲，还要减去城镇居民发给的记账户补贴，如果把记账户补贴算进去就多算了居民的收入.剩下的收入就是我们所说的城镇居民可支配收入.到目前为止很多专家及学者，对我国城镇居民可支配收入预测分析在社会中的应用做了很多的研究，也发表了无数的期刊和书籍.例如在张璐、陶淼冰、李亚杰的《当代经济》中讲述了很多关于经济的问题，其中也探讨了我国城镇居民可支配收入预测分析.正因为我国城镇居民可支配收入预测分析的这种价值，才有了这方面广泛的研究成果，也正是因为这些成果，让我们看到了我国城镇居民可支配收入预测分析更多的用处.近年来, 我国经济发展势头良好, 居民可支配收入逐步增加, 而居民消费支出也随之不断增加.目前,消费已成为影响我国经济发展的关键因素, 所以研究城镇居民收入的现状及特点, 掌握城镇居民收入的变化发展趋势, 采用合适的方法, 预测城镇居民的收入, 可以了解我国城镇居民的收入水平和生活水平，可以帮助我国经营者和有关部门制定相应的经济政策进而实施有效的宏观调控, 这对刺激经济持续、健康发展具有十分关键的意义[2].作为我国居民生活水品研究的方向之一，我国城镇居民可支配收入预测分析在我国居民生活水平和消费情况的研究中占有重要的地位，并有广泛的应用.所以，系统地总结我国城镇居民可支配收入预测分析的具体应用就显得很有必要.对我国城镇居民可支配收入预测分析在学生学习中的应用，及我国城镇居民可支配收入预测分析怎样才能在生产生活中得到更好的运用等问题，依然需要我们进行更深的研究，也只有深入研究才能使得我国城镇居民可支配收入预测分析在生产生活中发挥最大作用.1 城镇居民可支配收入简介城镇居民可支配收入是与居民消费水平密切相关的一个经济学概念，它直接反映城镇居民的平均生活水平.城镇居民可支配收入与农村居民纯收入相对，与职工平均工资不同.我国城镇居民可支配收入的提高对于促进我国城镇经济可持续发展具有重要的意义[3].作为总需求的重要组成部分，消费是宏观经济调控的一个基本变量，而收入水平直接决定消费的基本情况.因而，对中国城镇居民收入的变化情况进行预测分析，对国家制定政策以及调节经济发展具有重要的意义.一方面，收入提高了，居民的生活水平也相应提高，因而消费水平随之增长.另一方面，消费增加了，必将拉动经济增长，从而增加城镇居民的可支配收入.1.1 城镇居民可支配收入概念作为统计上的一个概念，城镇居民可支配收入和城镇居民收入是不同的.通俗地讲，城镇居民可支配收入是指生活在城镇的居民可以按照自己的意愿支配的收入.就是扣除了各项税费（缴纳给国家的），扣除了缴纳的各项社会保险，它包括医疗保险、养老保险和失业保险，城镇居民收入中余下的收入[4].将总收入中扣除了应该交纳的个人所得税，扣除个人交纳的各项社会保障支出之后,指按照住户人口进行平均所得的收入水平就是城镇居民人均可支配收入.城镇居民人均可支配收入代表着居民的购买水平和消费能力,可用于衡量他们的收入水平和生活水平.全国和各省(区、市)城镇居民人均可支配收入由国家统计局依据各级国家调查队逐级审核上报的城镇居民数据，进行超级加权汇总而获得[5].城镇居民可支配收入=家庭总收入-交纳个人所得税-个人交纳的社会保障支出.1.2 城镇居民可支配收入特点从指标的含义上来看，城镇居民可支配收入是指城镇居民的实际收入中能用于安排日常生活的收入.它常常用来衡量城镇居民收入水平和生活水平，它是研究中最重要和最常用的指标.从构成的形态上来看，它只有一种形态，那就是价值的形态，只是代表着城镇居民的现金收入情况[6].从可支配的内容来看，城镇居民可支配收入是都用来安排平时生活的收入[7].另外，从所反映的实际上的收入的角度看，它没有包括城市居民在医疗、住房等方面间接得到的福利性收入部分.2 趋势外推法预测分析2.1 趋势外推法统计资料表明，大量社会经济现象的变化大部分是渐进型的，其发展在时间上有较大的规律性.因此，当所预测的内容根据时间的变化呈现某种升高或降低的趋势，并且无明显的随季节变化而出现波动情况，又可以得到适合的函数曲线来反映这种发展情况时，就能够用时间t为自变量，时序数值y为因变量，建立需要的趋势模型：)(fy t 当有条件能够得到这种趋势可以影响到以后的情况时，赋予变量t所需要的值，就能够获得在时间序列上相对应时刻的未来值.这就是我们要研究的趋势外推法[8].通常情况下，趋势外推法的几个假设条件是：（1）假设在事物变化过程中，不存在跳跃式发展，通常就是渐进变化.（2）假设事物的变化条件也决定事物以后的变化趋势，它的条件是不变或着是无太大变化.换句话说，如果依据过去信息得到的趋势外推模型可反应未来，能衡量未来趋势发展的状况，即未来和过去的规律一样.根据上面两个假设条件能够得到，趋势外推法是事物渐进变化过程的一种统计预测方法.它的主要优点是可以得到事物以后的变化情况，并定量地估计其功能特性[8].表1 2001——2012年我国城镇居民可支配收入2.2 选择预测模型首先，绘制散点图，根据散点图分布来选用模型.图1 2001——2012年我国城镇居民可支配收入根据图1可以初步确定选用指数曲线预测模型),(ˆo b o a ae ybt t >>=. 其次，计算一阶差比率（如表2所示）,并根据散点图最终选择具体用哪一种模型.表2 差分计算表金额（元） 6860 7703 8472 9422 10493 11759 一阶差比率 — 1.12 1.10 1.11 1.11 1.12 金额（元） 13786 15781 17175 19109 21810 24566 一阶差比率1.171.141.091.111.141.13由表2得出,观察值t y 的一阶差比率基本相同，满足指数曲线模型的数字特征.通过上面分析可知，所给统计数据的图形和数字特征都和指数曲线模型相符合，所以可以选择模型bt t ae y=ˆ.2.3 求模型参数先将观察值t y 的数据进行变换，使其满足bt A y bt a y t t +=⇔+=ln ln .其变换数据如表3所示.表3 观察值数据转换表经计算，得：12=n ,78t =∑，650t 2=∑，51.113=∑Y ，∑=7.10752Y ， 6.754t =∑Y ，∑==5.61t n t ，46.9n1==∑Y Y . 根据直线模型公式：⎪⎩⎪⎨⎧=⨯-=-=≈⨯-⨯⨯-=--=∑∑70.85.612.046.912.05.61265046.95.6126.754b 222t b Y A n Y nt tY tt2.4 确定预测模型因为lna =A ，所以91.6002e a 70.8===e A所求指数模型为：t t e 12.091.6002yˆ= 第三步，预测2013年的人均可支配收入为71.2856691.6002yˆ1312.02013==⨯e （元）2.5 模型检验由表4和表5可知，F检验统计量得到的观测值为5041.056，对应的概率P-值近似是0.根据两表能够对回归方程进行显著性检验.若显著性水平α是0.05，因为概率P-值是小于显著性水平α的，应该拒绝这个回归方程显著性检验的原假设，并认为各回归系数不同时为0，被解释变量和解释变量总体的线性关系为显著的，可建立相应的线性模型[9].由标准误差较小，所以该预测模型较为准确.查询统计年鉴知2013年城镇居民人均可支配收入为26955元.（28566.71-26955）/26966=4.97%.可知该预测模型基本符合要求.3 多元回归预测分析表6 2012年我国各地区城镇居民可支配收入地区可支配收入总收入工资性收入经营性收入财产性收入转移性收入北京36468.75 41103.11 27961.78 1430.22 717.56 10993.54 天津29626.41 32944.01 21523.81 1200.10 515.49 9704.61 河北20543.44 21899.42 13154.52 2257.48 338.47 6148.95 山西20411.71 22100.31 14973.64 1041.43 301.84 5783.41 内蒙古23150.26 24790.79 16872.58 2698.67 564.02 4655.51 辽宁23222.67 25915.72 14846.05 2710.30 493.01 7866.35 吉林20208.04 21659.64 13535.33 2168.82 324.03 5631.45 黑龙江17759.75 19367.84 11700.50 1729.29 186.10 5751.95 上海40188.34 44754.50 31109.30 2267.15 575.82 10802.23 江苏29676.97 32519.10 20102.05 3421.90 689.96 8305.20 浙江34550.30 37994.83 22385.09 4694.40 1465.32 9450.02 安徽21024.21 23524.56 14812.54 2155.33 549.62 6007.07 福建28055.24 30877.92 19976.01 3336.96 1795.21 5769.73 江西19860.36 21150.24 13348.06 1946.82 527.63 5327.72 山东25755.19 28005.61 19856.05 2621.41 704.90 4823.24 河南20442.62 21897.23 13666.49 2545.14 333.81 5351.78湖北20839.59 22903.85 14191.04 2158.33 476.23 6078.25 湖南21318.76 22804.55 13237.06 3008.33 867.76 5691.40 广东30226.71 34044.38 23632.20 3603.89 1468.73 5339.56 广西21242.80 23209.41 14693.47 2131.79 883.71 5500.43 海南20917.71 22809.87 14672.28 2397.44 717.61 5022.54 重庆22968.14 24810.98 15415.44 2183.51 538.43 6673.59 四川20306.99 22328.33 14249.32 2017.84 633.82 5427.34 贵州18700.51 20042.88 12309.17 1982.45 355.70 5395.56 云南21074.50 23000.43 14408.29 2425.03 999.98 5167.14 西藏18028.32 20224.17 17672.12 570.88 417.86 1563.31 陕西20733.88 22606.01 15547.32 881.96 269.58 5907.14 甘肃17156.89 18498.46 12514.92 1125.68 259.63 4598.23 青海17566.28 19746.63 12614.39 1191.42 92.98 5847.84 宁夏19831.41 21902.24 13965.62 2522.84 160.88 5252.90 新疆17920.68 20194.55 14432.12 1633.22 145.50 3983.71 （数据来源：中国统计年鉴 2013）3.1 模型预测使用SPSS软件操作如下：（1）选择菜单：【分析】→【回归】→【线性】（2）选择被解释变量到【因变量】框中.（3）选择一个或多个解释变量到【自变量】框中.（4）在【方法】框中选择回归分析中解释变量的筛选策略.其中【进入】表示所选解释变量强行进入回归方程，是SPSS默认的策略方法，通常用在一元线性回归分析中.（5）按“统计量”按钮.SPSS默认输出项，输出与回归系数相关的统计量.表7 模型汇总表模型汇总模型R R 方调整 R 方标准估计的误差1 .999a.997 .997 341.52395a. 预测变量: (常量), 转移性收入, 财产性收入, 经营性收入, 工资性收入.表7中，各列数据项（从第二列开始）的代表意思依次为：被解释变量和解释变量的复相关系数、判定系数2R、调整的判定系数2R、回归方程的估计标准误差.依据这个表能够进行拟合优度检验.因为这个方程里存在很多解释变量，因此，应该考虑调整的判定系数.由于调整的判定系数是比较接近1，因此，认为拟合优度较高，被解释变量可以被模型解释的部分较多，不能被解释的部分较少.表8中各列数据项（从第一列开始）的含义依次为：被解释的变量的变差来源、离差平方和、自由度、方差、回归方程显著性检验中F检验统计量的观测值和概率P-值.可以看到：被解释的变量的总离差平方和为9.1⨯，回归平方和及方差分别为02510955410.2⨯.剩余平方和及方差分别为3032603.890和116638.611，F检验02210.1⨯和8统计量的观测值为2189.864，对应的概率P-值近似为0.依据该表可进行回归方程的显著性检验.如果显著性水平α为0.05，由于概率P-值小于显著性水平α，应拒绝回归方程显著性检验的原假设，认为各回归系数不同时为0，被解释变量与解释变量全体的线性关系是显著的，能够建立线性模型.表9中，各列数据项（从第二列开始）的代表意思依次是：偏回归系数、偏回归系数的标准误差、标准化偏回归系数、回归系数显著性检验中t检验统计量的观测值、对应概率P-值、解释变量容忍度与方差膨胀因子[10].由这个表能够对回归系数的显著性进行检验，得到回归方程以及多重共线性进行检验.可以看到：如果显著水平α为0.05，四个解释变量所求的的回归系数显著性t 检验的概率P-值都小于显著性水平α，因此应拒绝原假设，认为这些偏回归系数与0有显著差异，它们与被解释变量存在显著的的线性关系.同时，从容忍度和方差膨胀因子看，各个解释变量之间不存在多重共线性.（一般说来当解释变量的容忍度(TOLERANCE)小于0.10或者方差膨胀因子(VIF)大于10时，说明变量之间存在多重共线性现象，会影响到回归模型的正确估计.）设可支配收入为Y ，工资性收入，经营性收入，财产性收入，转移性收入分为,,,,x 4,321x x x ，则4321910.0826.0056.1852.0025.724x x x x Y ++++=表10 2012年我国城镇居民人均可支配收入注：位次代表该省城镇居民人均可支配收入在全国31个省的排名情况3.2 分析各地区收入差距图2 各地区城镇居民可支配收入从图2可以看出，对城镇居民人均可支配收入而言，沿海地区明显高于中部地区和西部地区，而中部地区高于西部地区.上海，北京，浙江三地的城镇居民人均可支配收入明显高于其他地区.可见，各地区的情况存在很大差异.4 城镇居民可支配收入的其他影响因素除了前面所研究的工资水平，人均工资性收入，资产性收入，生活区域外，影响城镇居民可支配收入的影响因素还有物价水平，就业率，存款贷款利率，通胀率，股市行情，心态，支配习惯，税负.4.1 物价水平物价水平是指整个经济的物价，而不是某物品或某类物品的价格，是用来衡量所在的目标市场所潜在的消费能力和分析其经济状况的又一非常重要指标.物价稳定是经济稳定、财政稳定，货币稳定的集中体现，物价稳定同时标志着社会总体需求量的基本平衡，财政收支的基本平衡和时常流通的货币供应量与市场的货币量的基本适应.近几年来我国物价上涨过快，使得居民日常生活消费支出增加.而可支配收入的增长速度与物价上涨的速度不同步，所以可支配收入从表面看是增加了，实际是否增加，就要看物价上涨的速度了.尽管我们国家物价在上涨，但是居民实际还是增长了，这个数据就反映了实际的生活水平，物价在上涨，收入涨得比物价还要快，反映了居民实际生活水平是在提高.4.2 就业率就业率，是指就业人数和劳动力人数的百分比.所有在指定时间段中在一定年龄限制下，有工作而且拥有报酬或利益的人；或得到职位但当下没有工作（比如疾病、工作伤害、劳资的纠纷、假期等）的人；包括家庭中的企业或着在农场的无劳动报酬的人，都算作是就业人口[11].在这竞争日益激烈的21世纪，每天会有很多人就业，同时又会有很大一部分人失业.我国城镇就业率虽然增长不少，但还是不容乐观的.如果居民没有了工作，何来收入呢？就业是提高居民收入水平和扩大消费需求的根本，所以提高我国的就业率，尽量达到充分就业是提高城镇居民可支配收入的根本举措.4.3 存款贷款利率存款利率是指客户按照约定条件存入银行帐户的货币，一定时间内利息额同贷出金额即本金的利率.贷款利率，是指借款期限内利息数额与本金额的比例.存款利率直接影响城镇居民的储蓄情况，存款利率升高，居民储蓄增加，可支配收入减少.贷款利率影响城镇居民的借贷情况，贷款利率升高，居民贷款额度减少，可支配收入减少.5 总结通过使用统计软件建立数学模型，该论文对我国城镇居民可支配收入做预测分析.我们不难看出城镇居民可支配收入的主要来源是职工的工资，所以提高城镇居民可支配收入的主要措施是运用财政政策提高公务员及事业单位职工待遇水平，并且结合政府机构改革及其职能转变，使政府支出比例与经济增长的速度同步.中国城镇居民可支配收入结构不合理和发展不平衡现象较为严重，工薪收入和转移性收入是影响城镇居民收入的主要因素，并且其重要程度有进一步增强的趋势，其他来源的收入对居民收入增长有明显的抑制作用[12].提高居民收入是改善民生的基本措施，是扩大内需和推动经济增长的关键因素，也是保持我国经济长期有效增长的动力与保障，居民收入水平和结构变化对国民经济的发展和收入分配制度的调整将产生直接影响[13].当前的收入分配格局是相当的不合理的，它使得富人越来越富有，而穷人越来越贫穷.所以，应加快收入分配改革的步伐，完善收入分配制度.收入分配的主要部门是政府、企业、居民，应当调整和规范这三部门的分配关系，确立劳动、资本、技术和管理等生产要素按贡献参与分配的原则，坚持和完善按劳分配为主体、多种分配方式并存的分配制度[14].遇到经济危机，金融海啸对城镇居民可支配收入冲击很大，但是政府采取了很多的措施，比如提高低保的标准，提高最低生活的补助标准，另外也制定了最低的工资标准（每个地区的工资标准），另外国家也出台了社会保障的一系列的措施，使得居民的收入没有降低[15] .在这物价飞速增长的时代，提高城镇居民人均可支配收入迫在眉睫.有以下几条建议：西部地区发展水平低于全国平均水平，在产业结构中也处于劣势，工业化水平不高导致西部城市化进程缓慢.经济是一切活动的基础，而工业是经济发展的主动脉.西部要以调整和优化结构为主线，以重点项目为载体，是西部地区赶超全国城镇居民人均可支配收入快速增长的有效措施.总之，我国城镇居民可支配收入是逐年增加的，且基本保持在8%—10%.虽然最近两年有所放缓，但我们有理由相信我国经济发展的前景是很乐观的.改革开放以来，尤其是90年代以来，我国经济进入高速发展阶段，当然也暴露很多问题.如何实现经济的可持续发展，城镇居民可支配收入结构合理和发展平衡，仍然需要我们探讨和研究.参考文献[1]谢勇,徐倩.我国城镇居民收入分配差距探源[J].城市问题,2003[2]邓聚龙.灰色系统理论教程[M].华中理工大学出版社,1992[3]郭志刚.社会统计分析方法-SPSS软件应用[J].中国人民大学出版社,1999[4]孙海涛.城镇居民可支配收入和消费支出关系协整分析[J].商业经济,2011[5]洪天国,马海兵.河南省城镇居民人均可支配收入与消费支出关系的实证研究-基于协整检验和误差修正模型[J].企业导报,2011[6]王娜,张磊.山东省城镇居民可支配收入与消费支出的实证研究[J].山东经济,2010[7]李世军,袁光才.城镇居民人均消费支出影响因素计量分析-基于成都市的实证分析[J].技术经济与管理,2006[8]徐国祥.统计预测和决策[M].上海财经大学出版社,2005[9]张维青.我国城镇居民可支配收入与消费支出的灰色关联分析[J].河南机电高等专科学校学报,2011[10]于虹.切实提高城乡居民收入的重要举措[J].经济论坛,2011[11]林江鹏,刘旺霞,黄永明.我国城乡居民收入与消费支出关系的实证研究[J].经济问题探索,2007[12]相丽驰,金晓彤.中国农村居民“十一五”期间收入和消费的灰色预测[J].经济问题探索,2007[13]蒋满霖,周国霞.我国城镇居民收入和消费的协整分析[J].安徽工业大学学报,2006[14]邓乐斌,李俊华,魏毅峰.城镇居民消费支出与收入的预测模型[J].商场现代化,2008[15]I.N.Herstein and D.J.Winter，Mcmillan．Matrix Theory and Linear Algebra[M]．1998：148-175致谢论文的顺利完成首先最需要感谢我的指导老师。
2024年城市居民收入相关情况调查总结范本（二篇）
2024年城市居民收入相关情况调查总结范本近年来，随着中国经济的不断发展，城市居民的收入水平也在逐步提高。
一方面是由于城市化进程的加快，城市的经济活跃度提高，使得就业机会增加，另一方面是由于国家政策的支持，城市居民的收入也得到了保障和增加。
首先，城市居民的工资收入逐年提高。
据统计，截至2024年底，全国城镇居民人均可支配收入达到36486元，比上年增长9.0%；城镇单位就业职工人均工资性收入达到55789元，比上年增长9.7%。
这是由于城市居民的就业机会不断增加，劳动力市场供求关系发生变化，市场对劳动力的需求也越来越大，导致工资水平逐年提高。
其次，城市居民的非工资性收入也在逐渐增加。
除了工资收入以外，城市居民还可以通过其他途径获取收入。
例如，房地产行业的发展带动了房价的上涨，不少城市居民通过房地产投资获得了可观的收益。
此外，城市居民还可以通过股票、基金等金融产品进行投资，获取投资收益。
这些非工资性收入的增加，进一步提高了城市居民的收入水平。
然而，尽管城市居民的收入有了一定的提高，但收入分配不均问题依然存在。
城市居民收入水平的差距较大，高收入者的收入水平远高于低收入者。
根据数据显示，中国的基尼系数长期在0.4以上，高于国际公认的警戒线。
这也意味着城市居民收入分配不均的问题还有待进一步解决。
此外，城市居民的收入增长速度相对较快，但物价上涨的情况也比较普遍。
近年来，尤其是疫情的影响导致物价飞涨，生活成本的增加也加剧了城市居民的负担。
尽管收入有所增加，但实际购买力没有得到有效保障，城市居民的生活压力依然较大。
为了解决城市居民收入分配不均和生活压力过大的问题，政府可以采取一系列措施。
首先，加强收入分配制度建设，完善税收制度，适当提高高收入者的税率，减轻低收入者的税负，实现收入的再分配。
其次，加大对低收入者的扶持力度，提高低收入者的收入水平，保障其基本生活需求。
同时，推动产业结构调整，加强服务业和高科技产业的发展，增加就业机会，提高劳动者的工资收入。
2024年城市居民收入相关情况调查总结
2024年城市居民收入相关情况调查总结根据2024年的城市居民收入相关情况调查总结，以下是一些主要结果：
1. 收入水平整体上升：与前几年相比，2024年城市居民的收入水平整体上升。
这可以归因于经济增长、就业市场改善以及政府实施的一系列经济政策等因素。
2. 工资收入的增长：调查显示，工资收入在城市居民中占据了主要部分。
随着经济发展和就业机会的增加，许多人的工资收入出现了增长。
一些行业的工资水平较高，例如科技、金融和医疗。
3. 自营收入和投资收入的增加：另一方面，自营收入和投资收入也有所增加。
许多人选择创业或投资来获得额外的收入来源。
这反映了创业环境的改善以及金融市场的稳定。
4. 收入差距的扩大：尽管整体收入水平有所提高，但调查也显示收入差距在扩大。
少数人获得更高的收入增长，而一部分人的收入增长相对较低。
这可能与不同职业、教育程度和地区之间的差异有关。
5. 女性收入仍存在差距：尽管整体收入水平有所提高，但女性的收入仍然相对较低，存在性别收入差距。
这可能与性别歧视、职业选择和家庭责任等因素有关。
6. 教育程度对收入的影响：调查显示，教育程度对收入水平有着重要的影响。
相对而言，受过高等教育的人群收入更高。
这反映了教育能够提高个人的就业竞争力和技能水平。
综上所述，2024年城市居民的收入水平整体上升，但收入差距和性别收入差距仍然存在。
此外，教育程度对收入水平有重要影响。
这些调查结果为政府和社会各界提供了参考，以制定相关的经济政策和社会措施，以促进收入公平和经济的可持续增长。
本科毕业论文---基于多元线性回归模型对我国城镇居民家庭人均可支配收入的分析
应用回归分析课程设计报告课程：应用回归分析题目：人均可支配收入的分析年级：11金统专业：金融统计学号：姓名：指导教师：基于多元线性回归模型对我国城镇居民家庭人均可支配收入的分析摘要：收入分配和消费结构都是国民经济的重要课题居民消费的主要来源是居民收入而消费又是拉动经济增长的重要因素。
本文将通过多远统计分析方法对我国各地区城镇居民收入的现状进行分析。
通过分析找出我国城镇居民收入特点及其中存在的不足。
城镇居民可支配收入是检验我国社会主义现代化进程的一个标准。
本文根据我国城镇居民家庭人均可支配收入为研究对象，选取可能影响我国城镇居民家庭人均可支配收入的城乡居民储蓄存款年底余额、城乡居民储蓄存款年增加额、国民总收入、职工基本就业情况、城镇居民家庭恩格尔系数(%)5个因素，运用多元线性回归分析建立模型，先运用普通最小二乘估计求回归系数再对方程进行异方差、自相关、和多重共线性诊断，用迭代法消除了自变量之间的自相关。
对于多重共线性问题，先是用逐步回归和剔除变量的方法，最终转变为用方差扩大因子法城乡居民储蓄存款年增加额剔除城镇居民家庭恩格尔系数(%)解决多重共线性，建立最终回归方程432108.0039.0012.0470.5305x x x y +++-=∧标准化回归方程**3*24108.0863.0031.0x x x y ++=∧以其探究最后进入回归方程的几个变量在影响城镇居民收入孰轻孰重，达到学习与生活结合的效果。
分析出影响城镇居民收入的主要原因，并对模型联系实际进行分析，以供国家进行决策做参考。
关键词：多元线性回归 异方差 自相关 多重共线性 逐步回归 方差扩大因子（一）引言：改革开放以来我国的国民经济增长迅速居民的收入水平也大幅提高但居民收入分配差距也在不断扩大。
2008年的金融危机为我国带来的后遗症还在继续影响着居民正常生活物价上涨和通货膨胀的压力仍然困扰着老百姓收入和消费支出体系的健康发展至关重要。
可支配收入调研报告
可支配收入调研报告可支配收入调研报告近年来, 我国经济持续快速发展, 居民可支配收入水平也不断提高。
为了更好地了解我国居民的可支配收入状况, 我们进行了一项调研。
调研结果显示, 我国居民的可支配收入呈现出以下几个特点:首先, 可支配收入水平不断提高。
随着我国经济的发展和居民收入水平的提高, 可支配收入得到了增加。
调研结果显示, 大多数受访者的可支配收入与几年前相比有所增长。
其次, 收入分配不平衡问题依然存在。
尽管可支配收入整体上呈现增长趋势, 但是收入不平衡问题仍然较为严重。
调研结果显示, 高收入群体的可支配收入增长更为迅速, 而低收入群体的增长速度相对较慢。
这表明, 我国在收入分配方面还需要进一步改善。
第三, 居民可支配收入在不同地区存在差异。
调研结果显示, 沿海地区和发达地区的居民可支配收入普遍较高, 而中部和西部地区的居民可支配收入相对较低。
这可能与我国经济发展不均衡的问题有关。
第四, 居民可支配收入在不同行业存在差异。
调研结果显示, 高科技行业和金融行业的居民可支配收入相对较高, 而一些传统行业的居民可支配收入较低。
这表明, 不同行业之间的收入差距较大。
最后, 调研结果还显示, 居民可支配收入的增长与教育水平和工作经验有一定关系。
受访者中, 受过高等教育和具有较长工作经验的人群的可支配收入普遍较高。
这说明, 提高教育水平和增加工作经验对于提高个人可支配收入具有积极的影响。
综上所述, 我国居民的可支配收入整体上呈现出增长的趋势, 但是收入分配不平衡、地区差异和行业差异等问题依然存在。
为了进一步提高居民可支配收入水平并促进收入分配的公平性, 我们需要采取针对性的政策措施, 加强收入分配制度改革, 提高教育水平和技能培训水平, 增加工作机会等。
只有这样, 才能实现经济发展和人民生活水平的双赢。
对我城镇居民可支配收入变化情况的分析范文精简版
对我城镇居民可支配收入变化情况的分析对我城镇居民可支配收入变化情况的分析概述可支配收入的定义和计算方法可支配收入是指居民家庭在一定时期内用于支配的收入，包括工资、薪金、各类补贴和津贴、利息、股息、家庭企业和财产收入等。
可支配收入的计算方法一般采用国民经济核算方法，即将居民可支配收入作为国内生产总值的重要组成部分。
居民可支配收入的整体变化趋势长期变化趋势根据数据统计，我国城镇居民可支配收入在过去几十年中呈现持续增长的趋势。
这主要得益于我国经济的快速发展和改革开放政策的实施。
随着工资水平的提高和就业机会的增加，居民的可支配收入逐渐增加。
近年变化趋势，在近年来，我国居民可支配收入增速有所放缓。
这主要受到以下因素的影响：1. 经济增长放缓：我国经济增速下降，直接影响到居民可支配收入的增长，导致居民收入增速放缓。
2. 劳动力市场变化：随着人口老龄化和劳动力供给的减少，劳动力市场竞争加剧，影响了居民工资水平的增长。
3. 结构性问题：收入分配不均衡和产业结构调整导致一些行业和地区的薪资增长相对较慢。
影响居民可支配收入的因素教育水平教育水平是影响居民可支配收入的关键因素之一。
相对于教育程度较低的居民，受过高等教育的人群通常可以获得更好的工作机会和更高的工资水平。
城乡差距城乡差距也是影响居民可支配收入的重要因素之一。
由于城市发展更加迅速，工资水平和就业机会等方面的优势，城市居民的可支配收入普遍较高。
政策因素政府宏观调控政策也会对居民可支配收入产生重要影响。
例如，降低税率、提高最低工资标准等政策都有助于提高居民的可支配收入水平。
社会保障制度完善的社会保障制度能够提供一定程度的收入保障，减轻居民的经济压力，从而提高其可支配收入。
提高居民可支配收入的政策建议为了提高居民的可支配收入水平，我们可以考虑以下政策建议：1. 加强职业教育和培训，提高劳动力素质和技能水平，以适应经济转型和行业升级的需求。
2. 加大对农村地区的投入，提高农民收入水平，缩小城乡收入差距。
对我市城镇居民可支配收入变化情况的分析
对我市城镇居民可支配收入现状的分析“十一五”以来，面对金融危机带来的不利影响，我市始终坚持科学发展、和谐发展，以全面建设小康社会为主线，把城镇居民收入和生活质量的普遍提高作为重要发展目标，采取一系列的政策措施，千方百计增加居民收入，确保了“十一五”期间城镇居民收入的较快增长。
但是长期以来受诸多因素的影响，我市与全国、全省相比，城镇居民收入还存在一定的差距。
面对“十二五”新征程，如何继续保持城镇居民收入的持续较快增长，让老百姓能及时充分享受到发展的成果，是摆在各级政府面前的很重要的课题。
本文拟通过对“十一五”期间我市城镇居民收入增长情况的分析，探寻“十二五”居民收入增长潜力和着力点。
一、对城镇居民收入现状的分析（一）纵向看发展很快1、城镇居民收入实现较快增长。
“十一五”是我市经济社会实现跨越发展的五年。
五年来，连云港市经济总量迅速扩大，发展进一步加快。
2010年GDP突破1000亿元大关，达到1150.81亿元。
2006-2010年地区生产总值可比价增速分别为15.1%、15.1%、13.1%、13.6%、13.6%，年均增长14.2%。
2010年，我市城镇居民家庭人均可支配收入达到19020元，已接近2万元大关。
2006-2010年城镇居民可支配收入增长速度分别为14.7%、15.5%、15.1%、11.2%、12.2%，年均增长13.8%。
城镇居民收入实现了和经济发展的同步增长。
见下表：五年来GDP与可支配收入对比表2、居民收入的来源不断多样化。
城镇居民收入来源主要由四大块内容构成，分别是工资性收入、经营性收入、财产性收入和转移性收入。
改革开放以来，我市城镇居民收入由单纯依靠工资性收入向收入多样化发展，“十一五”时期城镇居民收入的结构基本稳定在以工资资性收入为主导，工资性收入占总收入的60%左右，而以养老金为主要来源的转移性收入约占总收入的30%左右，财产性收入和经营性收入所占份额依然很小。
2010年我市构成居民收入的这四大块分别实现12687元、684元、172元、7352元。
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我国城镇居民可支配收入预测分析摘要城镇居民可支配收入标志着城镇居民即期的消费能力，因为它是可支配的，可以用于消费、投资，购买股票、基金，用于存款，这个指标增长得越快，就反映人民生活水平提高的越快，反映他的消费能力就越强．本文主要介绍城镇居民可支配收入的概念、特点及求法，并在此基础上建立适当的数学模型对城镇居民可支配收入进行预测，使我们更好地了解城镇居民的收入水平和平均生活水平．可以帮助有关部门和经营者制定经济政策进而实施宏观调控, 这对刺激经济持续、健康发展具有重要意义．关键词：城镇居民可支配收入预测分析Prediction of the Disposable Income of Urban ResidentsZhang Tianhao Directed by Lecturer Jiang ShutaoABSTRACTDisposable income of urban residents marked the current spending power of residents. It is disposable, so it can be used for consumption, investment, buying stocks and funds, and for deposits. The faster the indicator grows, the faster the people’s living standards improve, and the stronger ability of consumption reflects.This article mainly introduced the concept and characteristics of disposable income of urban residents and the seeking method, and Established appropriate mathematical models on the basis of the disposable income of urban residents to predict. So we can better understand the level of income of urban residents and the average standard of living. It also helps authorities and operators to develop and then implement macro-control economic policies. This has important implications for economic stimulus sustained and healthy development.KEY WORDS：Urban residents Disposable income Prediction目录摘要 (I)英文摘要 (II)前言 (1)1 城镇居民可支配收入简介 (2)1.1 城镇居民可支配收入概念 (2)1.2 城镇居民可支配收入特点 (2)2 趋势外推法预测分析 (3)2.1趋势外推法 (3)2.2 选择预测模型 (3)2.3求模型参数 (4)2.4确定预测模型 (5)2.5模型检验 (5)3 多元回归预测分析 (6)3.1 模型预测 (7)3.2分析各地区收入差距 (10)4 城镇居民可支配收入的其他影响因素 (10)4.1物价水平 (10)4.2就业率 (11)4.3存款贷款利率 (11)5 总结 (11)参考文献 (13)致谢 (14)前言作为统计上的一个概念，城镇居民可支配收入和城镇居民收入是不同的.通俗地讲，城镇居民可支配收入是指生活在城镇的居民可以按照自己的意愿支配的收入.就是扣除了各项税费（缴纳给国家的），扣除了缴纳的各项社会保险，它包括医疗保险、养老保险和失业保险，城镇居民收入中余下的收入[1].按照国家的税法和国家有关规定，扣除的这些缴纳是居住的人必须缴纳的.因为这些缴纳给国家以后，不能够再用于其他方面的支付，而住户购买的那些商业性的保险则不能扣除.我们通常所说的商业性保险，不是国家规定的必须购买的，而是住户根据自己的收入情况和消费水平自由选择的，可以选择购买，当然也可以不购买.从记帐户来讲，还要减去城镇居民发给的记账户补贴，如果把记账户补贴算进去就多算了居民的收入.剩下的收入就是我们所说的城镇居民可支配收入.到目前为止很多专家及学者，对我国城镇居民可支配收入预测分析在社会中的应用做了很多的研究，也发表了无数的期刊和书籍.例如在张璐、陶淼冰、李亚杰的《当代经济》中讲述了很多关于经济的问题，其中也探讨了我国城镇居民可支配收入预测分析.正因为我国城镇居民可支配收入预测分析的这种价值，才有了这方面广泛的研究成果，也正是因为这些成果，让我们看到了我国城镇居民可支配收入预测分析更多的用处.近年来, 我国经济发展势头良好, 居民可支配收入逐步增加, 而居民消费支出也随之不断增加.目前,消费已成为影响我国经济发展的关键因素, 所以研究城镇居民收入的现状及特点, 掌握城镇居民收入的变化发展趋势, 采用合适的方法, 预测城镇居民的收入, 可以了解我国城镇居民的收入水平和生活水平，可以帮助我国经营者和有关部门制定相应的经济政策进而实施有效的宏观调控, 这对刺激经济持续、健康发展具有十分关键的意义[2].作为我国居民生活水品研究的方向之一，我国城镇居民可支配收入预测分析在我国居民生活水平和消费情况的研究中占有重要的地位，并有广泛的应用.所以，系统地总结我国城镇居民可支配收入预测分析的具体应用就显得很有必要.对我国城镇居民可支配收入预测分析在学生学习中的应用，及我国城镇居民可支配收入预测分析怎样才能在生产生活中得到更好的运用等问题，依然需要我们进行更深的研究，也只有深入研究才能使得我国城镇居民可支配收入预测分析在生产生活中发挥最大作用.1 城镇居民可支配收入简介城镇居民可支配收入是与居民消费水平密切相关的一个经济学概念，它直接反映城镇居民的平均生活水平.城镇居民可支配收入与农村居民纯收入相对，与职工平均工资不同.我国城镇居民可支配收入的提高对于促进我国城镇经济可持续发展具有重要的意义[3].作为总需求的重要组成部分，消费是宏观经济调控的一个基本变量，而收入水平直接决定消费的基本情况.因而，对中国城镇居民收入的变化情况进行预测分析，对国家制定政策以及调节经济发展具有重要的意义.一方面，收入提高了，居民的生活水平也相应提高，因而消费水平随之增长.另一方面，消费增加了，必将拉动经济增长，从而增加城镇居民的可支配收入.1.1 城镇居民可支配收入概念作为统计上的一个概念，城镇居民可支配收入和城镇居民收入是不同的.通俗地讲，城镇居民可支配收入是指生活在城镇的居民可以按照自己的意愿支配的收入.就是扣除了各项税费（缴纳给国家的），扣除了缴纳的各项社会保险，它包括医疗保险、养老保险和失业保险，城镇居民收入中余下的收入[4].将总收入中扣除了应该交纳的个人所得税，扣除个人交纳的各项社会保障支出之后,指按照住户人口进行平均所得的收入水平就是城镇居民人均可支配收入.城镇居民人均可支配收入代表着居民的购买水平和消费能力,可用于衡量他们的收入水平和生活水平.全国和各省(区、市)城镇居民人均可支配收入由国家统计局依据各级国家调查队逐级审核上报的城镇居民数据，进行超级加权汇总而获得[5].城镇居民可支配收入=家庭总收入-交纳个人所得税-个人交纳的社会保障支出.1.2 城镇居民可支配收入特点从指标的含义上来看，城镇居民可支配收入是指城镇居民的实际收入中能用于安排日常生活的收入.它常常用来衡量城镇居民收入水平和生活水平，它是研究中最重要和最常用的指标.从构成的形态上来看，它只有一种形态，那就是价值的形态，只是代表着城镇居民的现金收入情况[6].从可支配的内容来看，城镇居民可支配收入是都用来安排平时生活的收入[7].另外，从所反映的实际上的收入的角度看，它没有包括城市居民在医疗、住房等方面间接得到的福利性收入部分.2 趋势外推法预测分析2.1 趋势外推法统计资料表明，大量社会经济现象的变化大部分是渐进型的，其发展在时间上有较大的规律性.因此，当所预测的内容根据时间的变化呈现某种升高或降低的趋势，并且无明显的随季节变化而出现波动情况，又可以得到适合的函数曲线来反映这种发展情况时，就能够用时间t为自变量，时序数值y为因变量，建立需要的趋势模型：)(fy t 当有条件能够得到这种趋势可以影响到以后的情况时，赋予变量t所需要的值，就能够获得在时间序列上相对应时刻的未来值.这就是我们要研究的趋势外推法[8].通常情况下，趋势外推法的几个假设条件是：（1）假设在事物变化过程中，不存在跳跃式发展，通常就是渐进变化.（2）假设事物的变化条件也决定事物以后的变化趋势，它的条件是不变或着是无太大变化.换句话说，如果依据过去信息得到的趋势外推模型可反应未来，能衡量未来趋势发展的状况，即未来和过去的规律一样.根据上面两个假设条件能够得到，趋势外推法是事物渐进变化过程的一种统计预测方法.它的主要优点是可以得到事物以后的变化情况，并定量地估计其功能特性[8].表1 2001——2012年我国城镇居民可支配收入2.2 选择预测模型首先，绘制散点图，根据散点图分布来选用模型.图1 2001——2012年我国城镇居民可支配收入根据图1可以初步确定选用指数曲线预测模型),(ˆo b o a ae ybt t >>=. 其次，计算一阶差比率（如表2所示）,并根据散点图最终选择具体用哪一种模型.表2 差分计算表金额（元） 6860 7703 8472 9422 10493 11759 一阶差比率 — 1.12 1.10 1.11 1.11 1.12 金额（元） 13786 15781 17175 19109 21810 24566 一阶差比率1.171.141.091.111.141.13由表2得出,观察值t y 的一阶差比率基本相同，满足指数曲线模型的数字特征.通过上面分析可知，所给统计数据的图形和数字特征都和指数曲线模型相符合，所以可以选择模型bt t ae y=ˆ.2.3 求模型参数先将观察值t y 的数据进行变换，使其满足bt A y bt a y t t +=⇔+=ln ln .其变换数据如表3所示.表3 观察值数据转换表经计算，得：12=n ,78t =∑，650t 2=∑，51.113=∑Y ，∑=7.10752Y ， 6.754t =∑Y ，∑==5.61t n t ，46.9n1==∑Y Y . 根据直线模型公式：⎪⎩⎪⎨⎧=⨯-=-=≈⨯-⨯⨯-=--=∑∑70.85.612.046.912.05.61265046.95.6126.754b 222t b Y A n Y nt tY tt2.4 确定预测模型因为lna =A ，所以91.6002e a 70.8===e A所求指数模型为：t t e 12.091.6002yˆ= 第三步，预测2013年的人均可支配收入为71.2856691.6002yˆ1312.02013==⨯e （元）2.5 模型检验由表4和表5可知，F检验统计量得到的观测值为5041.056，对应的概率P-值近似是0.根据两表能够对回归方程进行显著性检验.若显著性水平α是0.05，因为概率P-值是小于显著性水平α的，应该拒绝这个回归方程显著性检验的原假设，并认为各回归系数不同时为0，被解释变量和解释变量总体的线性关系为显著的，可建立相应的线性模型[9].由标准误差较小，所以该预测模型较为准确.查询统计年鉴知2013年城镇居民人均可支配收入为26955元.（28566.71-26955）/26966=4.97%.可知该预测模型基本符合要求.3 多元回归预测分析表6 2012年我国各地区城镇居民可支配收入地区可支配收入总收入工资性收入经营性收入财产性收入转移性收入北京36468.75 41103.11 27961.78 1430.22 717.56 10993.54 天津29626.41 32944.01 21523.81 1200.10 515.49 9704.61 河北20543.44 21899.42 13154.52 2257.48 338.47 6148.95 山西20411.71 22100.31 14973.64 1041.43 301.84 5783.41 内蒙古23150.26 24790.79 16872.58 2698.67 564.02 4655.51 辽宁23222.67 25915.72 14846.05 2710.30 493.01 7866.35 吉林20208.04 21659.64 13535.33 2168.82 324.03 5631.45 黑龙江17759.75 19367.84 11700.50 1729.29 186.10 5751.95 上海40188.34 44754.50 31109.30 2267.15 575.82 10802.23 江苏29676.97 32519.10 20102.05 3421.90 689.96 8305.20 浙江34550.30 37994.83 22385.09 4694.40 1465.32 9450.02 安徽21024.21 23524.56 14812.54 2155.33 549.62 6007.07 福建28055.24 30877.92 19976.01 3336.96 1795.21 5769.73 江西19860.36 21150.24 13348.06 1946.82 527.63 5327.72 山东25755.19 28005.61 19856.05 2621.41 704.90 4823.24 河南20442.62 21897.23 13666.49 2545.14 333.81 5351.78湖北20839.59 22903.85 14191.04 2158.33 476.23 6078.25 湖南21318.76 22804.55 13237.06 3008.33 867.76 5691.40 广东30226.71 34044.38 23632.20 3603.89 1468.73 5339.56 广西21242.80 23209.41 14693.47 2131.79 883.71 5500.43 海南20917.71 22809.87 14672.28 2397.44 717.61 5022.54 重庆22968.14 24810.98 15415.44 2183.51 538.43 6673.59 四川20306.99 22328.33 14249.32 2017.84 633.82 5427.34 贵州18700.51 20042.88 12309.17 1982.45 355.70 5395.56 云南21074.50 23000.43 14408.29 2425.03 999.98 5167.14 西藏18028.32 20224.17 17672.12 570.88 417.86 1563.31 陕西20733.88 22606.01 15547.32 881.96 269.58 5907.14 甘肃17156.89 18498.46 12514.92 1125.68 259.63 4598.23 青海17566.28 19746.63 12614.39 1191.42 92.98 5847.84 宁夏19831.41 21902.24 13965.62 2522.84 160.88 5252.90 新疆17920.68 20194.55 14432.12 1633.22 145.50 3983.71 （数据来源：中国统计年鉴 2013）3.1 模型预测使用SPSS软件操作如下：（1）选择菜单：【分析】→【回归】→【线性】（2）选择被解释变量到【因变量】框中.（3）选择一个或多个解释变量到【自变量】框中.（4）在【方法】框中选择回归分析中解释变量的筛选策略.其中【进入】表示所选解释变量强行进入回归方程，是SPSS默认的策略方法，通常用在一元线性回归分析中.（5）按“统计量”按钮.SPSS默认输出项，输出与回归系数相关的统计量.表7 模型汇总表模型汇总模型R R 方调整 R 方标准估计的误差1 .999a.997 .997 341.52395a. 预测变量: (常量), 转移性收入, 财产性收入, 经营性收入, 工资性收入.表7中，各列数据项（从第二列开始）的代表意思依次为：被解释变量和解释变量的复相关系数、判定系数2R、调整的判定系数2R、回归方程的估计标准误差.依据这个表能够进行拟合优度检验.因为这个方程里存在很多解释变量，因此，应该考虑调整的判定系数.由于调整的判定系数是比较接近1，因此，认为拟合优度较高，被解释变量可以被模型解释的部分较多，不能被解释的部分较少.表8中各列数据项（从第一列开始）的含义依次为：被解释的变量的变差来源、离差平方和、自由度、方差、回归方程显著性检验中F检验统计量的观测值和概率P-值.可以看到：被解释的变量的总离差平方和为9.1⨯，回归平方和及方差分别为02510955410.2⨯.剩余平方和及方差分别为3032603.890和116638.611，F检验02210.1⨯和8统计量的观测值为2189.864，对应的概率P-值近似为0.依据该表可进行回归方程的显著性检验.如果显著性水平α为0.05，由于概率P-值小于显著性水平α，应拒绝回归方程显著性检验的原假设，认为各回归系数不同时为0，被解释变量与解释变量全体的线性关系是显著的，能够建立线性模型.表9中，各列数据项（从第二列开始）的代表意思依次是：偏回归系数、偏回归系数的标准误差、标准化偏回归系数、回归系数显著性检验中t检验统计量的观测值、对应概率P-值、解释变量容忍度与方差膨胀因子[10].由这个表能够对回归系数的显著性进行检验，得到回归方程以及多重共线性进行检验.可以看到：如果显著水平α为0.05，四个解释变量所求的的回归系数显著性t 检验的概率P-值都小于显著性水平α，因此应拒绝原假设，认为这些偏回归系数与0有显著差异，它们与被解释变量存在显著的的线性关系.同时，从容忍度和方差膨胀因子看，各个解释变量之间不存在多重共线性.（一般说来当解释变量的容忍度(TOLERANCE)小于0.10或者方差膨胀因子(VIF)大于10时，说明变量之间存在多重共线性现象，会影响到回归模型的正确估计.）设可支配收入为Y ，工资性收入，经营性收入，财产性收入，转移性收入分为,,,,x 4,321x x x ，则4321910.0826.0056.1852.0025.724x x x x Y ++++=表10 2012年我国城镇居民人均可支配收入注：位次代表该省城镇居民人均可支配收入在全国31个省的排名情况3.2 分析各地区收入差距图2 各地区城镇居民可支配收入从图2可以看出，对城镇居民人均可支配收入而言，沿海地区明显高于中部地区和西部地区，而中部地区高于西部地区.上海，北京，浙江三地的城镇居民人均可支配收入明显高于其他地区.可见，各地区的情况存在很大差异.4 城镇居民可支配收入的其他影响因素除了前面所研究的工资水平，人均工资性收入，资产性收入，生活区域外，影响城镇居民可支配收入的影响因素还有物价水平，就业率，存款贷款利率，通胀率，股市行情，心态，支配习惯，税负.4.1 物价水平物价水平是指整个经济的物价，而不是某物品或某类物品的价格，是用来衡量所在的目标市场所潜在的消费能力和分析其经济状况的又一非常重要指标.物价稳定是经济稳定、财政稳定，货币稳定的集中体现，物价稳定同时标志着社会总体需求量的基本平衡，财政收支的基本平衡和时常流通的货币供应量与市场的货币量的基本适应.近几年来我国物价上涨过快，使得居民日常生活消费支出增加.而可支配收入的增长速度与物价上涨的速度不同步，所以可支配收入从表面看是增加了，实际是否增加，就要看物价上涨的速度了.尽管我们国家物价在上涨，但是居民实际还是增长了，这个数据就反映了实际的生活水平，物价在上涨，收入涨得比物价还要快，反映了居民实际生活水平是在提高.4.2 就业率就业率，是指就业人数和劳动力人数的百分比.所有在指定时间段中在一定年龄限制下，有工作而且拥有报酬或利益的人；或得到职位但当下没有工作（比如疾病、工作伤害、劳资的纠纷、假期等）的人；包括家庭中的企业或着在农场的无劳动报酬的人，都算作是就业人口[11].在这竞争日益激烈的21世纪，每天会有很多人就业，同时又会有很大一部分人失业.我国城镇就业率虽然增长不少，但还是不容乐观的.如果居民没有了工作，何来收入呢？就业是提高居民收入水平和扩大消费需求的根本，所以提高我国的就业率，尽量达到充分就业是提高城镇居民可支配收入的根本举措.4.3 存款贷款利率存款利率是指客户按照约定条件存入银行帐户的货币，一定时间内利息额同贷出金额即本金的利率.贷款利率，是指借款期限内利息数额与本金额的比例.存款利率直接影响城镇居民的储蓄情况，存款利率升高，居民储蓄增加，可支配收入减少.贷款利率影响城镇居民的借贷情况，贷款利率升高，居民贷款额度减少，可支配收入减少.5 总结通过使用统计软件建立数学模型，该论文对我国城镇居民可支配收入做预测分析.我们不难看出城镇居民可支配收入的主要来源是职工的工资，所以提高城镇居民可支配收入的主要措施是运用财政政策提高公务员及事业单位职工待遇水平，并且结合政府机构改革及其职能转变，使政府支出比例与经济增长的速度同步.中国城镇居民可支配收入结构不合理和发展不平衡现象较为严重，工薪收入和转移性收入是影响城镇居民收入的主要因素，并且其重要程度有进一步增强的趋势，其他来源的收入对居民收入增长有明显的抑制作用[12].提高居民收入是改善民生的基本措施，是扩大内需和推动经济增长的关键因素，也是保持我国经济长期有效增长的动力与保障，居民收入水平和结构变化对国民经济的发展和收入分配制度的调整将产生直接影响[13].当前的收入分配格局是相当的不合理的，它使得富人越来越富有，而穷人越来越贫穷.所以，应加快收入分配改革的步伐，完善收入分配制度.收入分配的主要部门是政府、企业、居民，应当调整和规范这三部门的分配关系，确立劳动、资本、技术和管理等生产要素按贡献参与分配的原则，坚持和完善按劳分配为主体、多种分配方式并存的分配制度[14].遇到经济危机，金融海啸对城镇居民可支配收入冲击很大，但是政府采取了很多的措施，比如提高低保的标准，提高最低生活的补助标准，另外也制定了最低的工资标准（每个地区的工资标准），另外国家也出台了社会保障的一系列的措施，使得居民的收入没有降低[15] .在这物价飞速增长的时代，提高城镇居民人均可支配收入迫在眉睫.有以下几条建议：西部地区发展水平低于全国平均水平，在产业结构中也处于劣势，工业化水平不高导致西部城市化进程缓慢.经济是一切活动的基础，而工业是经济发展的主动脉.西部要以调整和优化结构为主线，以重点项目为载体，是西部地区赶超全国城镇居民人均可支配收入快速增长的有效措施.总之，我国城镇居民可支配收入是逐年增加的，且基本保持在8%—10%.虽然最近两年有所放缓，但我们有理由相信我国经济发展的前景是很乐观的.改革开放以来，尤其是90年代以来，我国经济进入高速发展阶段，当然也暴露很多问题.如何实现经济的可持续发展，城镇居民可支配收入结构合理和发展平衡，仍然需要我们探讨和研究.参考文献[1]谢勇,徐倩.我国城镇居民收入分配差距探源[J].城市问题,2003[2]邓聚龙.灰色系统理论教程[M].华中理工大学出版社,1992[3]郭志刚.社会统计分析方法-SPSS软件应用[J].中国人民大学出版社,1999[4]孙海涛.城镇居民可支配收入和消费支出关系协整分析[J].商业经济,2011[5]洪天国,马海兵.河南省城镇居民人均可支配收入与消费支出关系的实证研究-基于协整检验和误差修正模型[J].企业导报,2011[6]王娜,张磊.山东省城镇居民可支配收入与消费支出的实证研究[J].山东经济,2010[7]李世军,袁光才.城镇居民人均消费支出影响因素计量分析-基于成都市的实证分析[J].技术经济与管理,2006[8]徐国祥.统计预测和决策[M].上海财经大学出版社,2005[9]张维青.我国城镇居民可支配收入与消费支出的灰色关联分析[J].河南机电高等专科学校学报,2011[10]于虹.切实提高城乡居民收入的重要举措[J].经济论坛,2011[11]林江鹏,刘旺霞,黄永明.我国城乡居民收入与消费支出关系的实证研究[J].经济问题探索,2007[12]相丽驰,金晓彤.中国农村居民“十一五”期间收入和消费的灰色预测[J].经济问题探索,2007[13]蒋满霖,周国霞.我国城镇居民收入和消费的协整分析[J].安徽工业大学学报,2006[14]邓乐斌,李俊华,魏毅峰.城镇居民消费支出与收入的预测模型[J].商场现代化,2008[15]I.N.Herstein and D.J.Winter，Mcmillan．Matrix Theory and Linear Algebra[M]．1998：148-175致谢论文的顺利完成首先最需要感谢我的指导老师。