城镇居民人均可支配收入与总消费分析
山东省莱芜市城镇居民人均可支配收入与消费支出综合情况3年数据分析报告2019版
山东省莱芜市城镇居民人均可支配收入与消费支出综合情况3年数据分析报告2019版引言本报告针对莱芜市城镇居民人均可支配收入与消费支出综合情况现状，以数据为基础，通过数据分析为大家展示莱芜市城镇居民人均可支配收入与消费支出综合情况现状，趋势及发展脉络，为大众充分了解莱芜市城镇居民人均可支配收入与消费支出综合情况提供重要参考及指引。
莱芜市城镇居民人均可支配收入与消费支出综合情况数据分析报告对关键因素城镇居民人均可支配收入，人均工资性收入，人均经营净收入，人均财产净收入，人均转移净收入，人均消费支出，人均食品烟酒支出等进行了分析和梳理并进行了深入研究。
报告力求做到精准、精细、精确，公正，客观，报告中数据来源于中国国家统计局、相关行业协会等权威部门，并借助统计分析方法科学得出。
相信莱芜市城镇居民人均可支配收入与消费支出综合情况数据分析报告能够帮助大众更加跨越向前。
目录第一节莱芜市城镇居民人均可支配收入与消费支出综合情况现状 (1)第二节莱芜市城镇居民人均可支配收入指标分析 (3)一、莱芜市城镇居民人均可支配收入现状统计 (3)二、全省城镇居民人均可支配收入现状统计 (3)三、莱芜市城镇居民人均可支配收入占全省城镇居民人均可支配收入比重统计 (3)四、莱芜市城镇居民人均可支配收入（2016-2018）统计分析 (4)五、莱芜市城镇居民人均可支配收入（2017-2018）变动分析 (4)六、全省城镇居民人均可支配收入（2016-2018）统计分析 (5)七、全省城镇居民人均可支配收入（2017-2018）变动分析 (5)八、莱芜市城镇居民人均可支配收入同全省城镇居民人均可支配收入（2017-2018）变动对比分析 (6)第三节莱芜市人均工资性收入指标分析（均指城镇居民） (7)一、莱芜市人均工资性收入现状统计 (7)二、全省人均工资性收入现状统计分析 (7)三、莱芜市人均工资性收入占全省人均工资性收入比重统计分析 (7)四、莱芜市人均工资性收入（2016-2018）统计分析 (8)五、莱芜市人均工资性收入（2017-2018）变动分析 (8)六、全省人均工资性收入（2016-2018）统计分析 (9)七、全省人均工资性收入（2017-2018）变动分析 (9)八、莱芜市人均工资性收入同全省人均工资性收入（2017-2018）变动对比分析 (10)第四节莱芜市人均经营净收入指标分析（均指城镇居民） (11)一、莱芜市人均经营净收入现状统计 (11)二、全省人均经营净收入现状统计分析 (11)三、莱芜市人均经营净收入占全省人均经营净收入比重统计分析 (11)四、莱芜市人均经营净收入（2016-2018）统计分析 (12)五、莱芜市人均经营净收入（2017-2018）变动分析 (12)六、全省人均经营净收入（2016-2018）统计分析 (13)七、全省人均经营净收入（2017-2018）变动分析 (13)八、莱芜市人均经营净收入同全省人均经营净收入（2017-2018）变动对比分析 (14)第五节莱芜市人均财产净收入指标分析（均指城镇居民） (15)一、莱芜市人均财产净收入现状统计 (15)二、全省人均财产净收入现状统计 (15)三、莱芜市人均财产净收入占全省人均财产净收入比重统计 (15)四、莱芜市人均财产净收入（2016-2018）统计分析 (16)五、莱芜市人均财产净收入（2017-2018）变动分析 (16)六、全省人均财产净收入（2016-2018）统计分析 (17)七、全省人均财产净收入（2017-2018）变动分析 (17)八、莱芜市人均财产净收入同全省人均财产净收入（2017-2018）变动对比分析 (18)第六节莱芜市人均转移净收入指标分析（均指城镇居民） (19)一、莱芜市人均转移净收入现状统计 (19)二、全省人均转移净收入现状统计 (19)三、莱芜市人均转移净收入占全省人均转移净收入比重统计 (19)四、莱芜市人均转移净收入（2016-2018）统计分析 (20)五、莱芜市人均转移净收入（2017-2018）变动分析 (20)六、全省人均转移净收入（2016-2018）统计分析 (21)七、全省人均转移净收入（2017-2018）变动分析 (21)八、莱芜市人均转移净收入同全省人均转移净收入（2017-2018）变动对比分析 (22)第七节莱芜市人均消费支出指标分析（均指城镇居民） (23)一、莱芜市人均消费支出现状统计 (23)二、全省人均消费支出现状统计分析 (23)三、莱芜市人均消费支出占全省人均消费支出比重统计分析 (23)四、莱芜市人均消费支出（2016-2018）统计分析 (24)五、莱芜市人均消费支出（2017-2018）变动分析 (24)六、全省人均消费支出（2016-2018）统计分析 (25)七、全省人均消费支出（2017-2018）变动分析 (25)八、莱芜市人均消费支出同全省人均消费支出（2017-2018）变动对比分析 (26)第八节莱芜市人均食品烟酒支出指标分析（均指城镇居民） (27)一、莱芜市人均食品烟酒支出现状统计 (27)二、全省人均食品烟酒支出现状统计分析 (27)三、莱芜市人均食品烟酒支出占全省人均食品烟酒支出比重统计分析 (27)四、莱芜市人均食品烟酒支出（2016-2018）统计分析 (28)五、莱芜市人均食品烟酒支出（2017-2018）变动分析 (28)六、全省人均食品烟酒支出（2016-2018）统计分析 (29)七、全省人均食品烟酒支出（2017-2018）变动分析 (29)八、莱芜市人均食品烟酒支出同全省人均食品烟酒支出（2017-2018）变动对比分析 (30)第九节莱芜市人均衣着支出指标分析（均指城镇居民） (31)一、莱芜市人均衣着支出现状统计 (31)二、全省人均衣着支出现状统计 (31)三、莱芜市人均衣着支出占全省人均衣着支出比重统计 (31)四、莱芜市人均衣着支出（2016-2018）统计分析 (32)五、莱芜市人均衣着支出（2017-2018）变动分析 (32)六、全省人均衣着支出（2016-2018）统计分析 (33)七、全省人均衣着支出（2017-2018）变动分析 (33)八、莱芜市人均衣着支出同全省人均衣着支出（2017-2018）变动对比分析 (34)第十节莱芜市人均居住支出指标分析（均指城镇居民） (35)一、莱芜市人均居住支出现状统计 (35)二、全省人均居住支出现状统计 (35)三、莱芜市人均居住支出占全省人均居住支出比重统计 (35)四、莱芜市人均居住支出（2016-2018）统计分析 (36)五、莱芜市人均居住支出（2017-2018）变动分析 (36)六、全省人均居住支出（2016-2018）统计分析 (37)七、全省人均居住支出（2017-2018）变动分析 (37)八、莱芜市人均居住支出同全省人均居住支出（2017-2018）变动对比分析 (38)第十一节莱芜市人均生活用品及服务支出指标分析（均指城镇居民） (39)一、莱芜市人均生活用品及服务支出现状统计 (39)二、全省人均生活用品及服务支出现状统计分析 (39)三、莱芜市人均生活用品及服务支出占全省人均生活用品及服务支出比重统计分析 (39)四、莱芜市人均生活用品及服务支出（2016-2018）统计分析 (40)五、莱芜市人均生活用品及服务支出（2017-2018）变动分析 (40)六、全省人均生活用品及服务支出（2016-2018）统计分析 (41)七、全省人均生活用品及服务支出（2017-2018）变动分析 (41)八、莱芜市人均生活用品及服务支出同全省人均生活用品及服务支出（2017-2018）变动对比分析 (42)第十二节莱芜市人均交通通信支出指标分析（均指城镇居民） (43)一、莱芜市人均交通通信支出现状统计 (43)二、全省人均交通通信支出现状统计分析 (43)三、莱芜市人均交通通信支出占全省人均交通通信支出比重统计分析 (43)四、莱芜市人均交通通信支出（2016-2018）统计分析 (44)五、莱芜市人均交通通信支出（2017-2018）变动分析 (44)六、全省人均交通通信支出（2016-2018）统计分析 (45)七、全省人均交通通信支出（2017-2018）变动分析 (45)八、莱芜市人均交通通信支出同全省人均交通通信支出（2017-2018）变动对比分析 (46)第十三节莱芜市人均教育文化娱乐支出指标分析（均指城镇居民） (47)一、莱芜市人均教育文化娱乐支出现状统计 (47)二、全省人均教育文化娱乐支出现状统计 (47)三、莱芜市人均教育文化娱乐支出占全省人均教育文化娱乐支出比重统计 (47)四、莱芜市人均教育文化娱乐支出（2016-2018）统计分析 (48)五、莱芜市人均教育文化娱乐支出（2017-2018）变动分析 (48)六、全省人均教育文化娱乐支出（2016-2018）统计分析 (49)七、全省人均教育文化娱乐支出（2017-2018）变动分析 (49)八、莱芜市人均教育文化娱乐支出同全省人均教育文化娱乐支出（2017-2018）变动对比分析 (50)图表目录表1：莱芜市城镇居民人均可支配收入与消费支出综合情况现状统计表 (1)表2：莱芜市城镇居民人均可支配收入现状统计表 (3)表3：全省城镇居民人均可支配收入现状统计表 (3)表4：莱芜市城镇居民人均可支配收入占全省城镇居民人均可支配收入比重统计表 (3)表5：莱芜市城镇居民人均可支配收入（2016-2018）统计表 (4)表6：莱芜市城镇居民人均可支配收入（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (4)表7：全省城镇居民人均可支配收入（2016-2018）统计表 (5)表8：全省城镇居民人均可支配收入（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (5)表9：莱芜市城镇居民人均可支配收入同全省城镇居民人均可支配收入（2017-2018）变动对比统计表 (6)表10：莱芜市人均工资性收入现状统计表 (7)表11：全省人均工资性收入现状统计表 (7)表12：莱芜市人均工资性收入占全省人均工资性收入比重统计表 (7)表13：莱芜市人均工资性收入（2016-2018）统计表 (8)表14：莱芜市人均工资性收入（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (8)表15：全省人均工资性收入（2016-2018）统计表 (9)表16：全省人均工资性收入（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (9)表17：莱芜市人均工资性收入同全省人均工资性收入（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (10)表18：莱芜市人均经营净收入现状统计表 (11)表19：全省人均经营净收入现状统计分析表 (11)表20：莱芜市人均经营净收入占全省人均经营净收入比重统计表 (11)表21：莱芜市人均经营净收入（2016-2018）统计表 (12)表22：莱芜市人均经营净收入（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (12)表23：全省人均经营净收入（2016-2018）统计表 (13)表24：全省人均经营净收入（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (13)表25：莱芜市人均经营净收入同全省人均经营净收入（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (14)表26：莱芜市人均财产净收入现状统计表 (15)表27：全省人均财产净收入现状统计表 (15)表28：莱芜市人均财产净收入占全省人均财产净收入比重统计表 (15)表29：莱芜市人均财产净收入（2016-2018）统计表 (16)表30：莱芜市人均财产净收入（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (16)表31：全省人均财产净收入（2016-2018）统计表 (17)表32：全省人均财产净收入（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (17)表33：莱芜市人均财产净收入同全省人均财产净收入（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%）表33：莱芜市人均财产净收入同全省人均财产净收入（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (18)表34：莱芜市人均转移净收入现状统计表 (19)表35：全省人均转移净收入现状统计表 (19)表36：莱芜市人均转移净收入占全省人均转移净收入比重统计表 (19)表37：莱芜市人均转移净收入（2016-2018）统计表 (20)表38：莱芜市人均转移净收入（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (20)表39：全省人均转移净收入（2016-2018）统计表 (21)表40：全省人均转移净收入（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (21)表41：莱芜市人均转移净收入同全省人均转移净收入（2017-2018）变动对比统计表 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重庆市城镇居民可支配收入与消费性支出回归分析
重庆市城镇居民可支配收入与消费性支出回归分析本文根据2000年—2013年重庆市城镇居民可支配收入与消费性支出的统计数据，采用一元线性回归模型来对其进行分析。
研究重庆市城镇居民可支配收入与消费性支出之间的变化趋势及数量关系，利用检验方法对模型进行检验以证实该模型的准确性。
在此基础上提出了增加居民收入，缩小不同收入水平差距，重视第三产业发展的建议。
标签：可支配收入；消费性支出；回归分析一、一元回归方法的简述1.一元线性回归方程的建立一元回归分析方法是用来研究两个变量之间的相关关系，随后建立数学模型，可以按照自变量的某种变化趋势来预测因变量的变化趋势的一种数学方法。
如今我们可以运用Excel、SPSS、EViews软件实现对数据的回归模型分析。
2.回归模型的检验3.模型拟合注意事项我们要对两个变量之间可能存在的关系进行初步的判断，根据以往经验或者初步分析了解两个变量之间是否存在某种关系。
本篇文章主要研究重庆城镇居民人均可支配收入与人均年消费性支出这两个变量之间的关系。
根据所收集到的数据描绘散点图，通过对散点图的分析，判断两个变量之间是否存在较为明显的线性关系，若确实存在明显的线性关系，则可以建立回归模型进行进一步的论证。
二、实证分析我们这里收集到重庆市城镇居民2000年—2013年的年人均可支配收入和年人均消费性支出的数据作为研究对象。
假设重庆城镇居民年人均可支配收入（以下简称可支配收入）为自变量X，则年人均消费性支出（以下简称消费性支出）为因变量Y。
两个变量的单位均为元。
1.用SPSS软件绘制散点图通常我们作散点图是为了来衡量两个变量之间的的关系如何，在分析变量之间的相关关系和回归关系时，散点图可以作为一个重要的工具来衡量。
图1是运用SPSS绘制的可支配收入与消费性支出的散点图。
从散点图中我们可以看出两个变量大致为一条直线，我们可以用一元回归方程来拟合这两个变量的关系。
2.相关性分析相关性分析是用来分析变量之间是否相关，研究两个变量之间的相关密切程度。
研究城镇居民可支配收入与人均消费性支出的关系(计量经济学模型)
研究城镇居民可支配收入与人均消费性支出的关系一、研究的目的本案例分析根据1985年～2014 年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的基本数据,应用一元线性回归分析的方法研究了城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间数量关系的基本规律，并在预测2016年人均消费性支出的发展趋势。
从理论上说，居民人均消费性支出应随着人均可支配收入的增长而提高。
随着消费更新换代的节奏加快,消费日益多样化,从追求物质消费向追求精神消费和服务消费转变。
因此,政府在制定当前的宏观经济政策时,考虑通过增加居民收入来鼓励消费,以保持经济的稳定增长。
二、模型设定表1 1985—2014年城镇人均可支配收入和人均消费性支出为分析1985—2014年城镇人均可支配收入（X）和人均消费性支出(Y)的关系，作下图所示的散点图。
图1 城镇人均可支配收入和人均消费性支出的散点图从散点图可以看出城镇人均可支配收入（X）和人均消费性支出(Y)大体呈现为线性关系，为分析中国城镇人均消费性支出随城镇人均可支配收入变动的数量规律性，可以建立如下简单线性回归模型：Y=β+βX+ui12i三、估计参数一．T检验Eviews的回归结果如下表所示：表2 回归结果① 参数估计和检验的结果写为：^184.59590.780645i i Y X =+（41.10880）（0.004281） t =(4.490423) (182.3403)2R =0.999159 2R （修正值）=0.999129 F =33247.99 n=30② 回归系数的区间估计[α=5% 2t α(n-2)=2.048 ]^^2222222ˆˆˆˆ[()()]1P t SE t SE ααβββββα-≤≤+=- =P （0.780645—2.048*0.004281 2β≤≤0.780645+2.048*0.004281）=P （0.7719 2β≤≤0.7894）=95%二异方差检验三序列相关性检验四、模型检验1、 经济意义检验所估计的参数β1= 184.5959，β2=0.780645，说明城镇人均可支配收入每增加一元，可导致人均消费性支出提高0.780645元。
中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出
中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出的分析——基于平稳性检验和协整检验李丹吴伊刘覃莹国贸5104班摘要:为了考察1994-2010年中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出的关系，运用统计检验、协整检验等检验分析方法采用Eviews6.0软件分析了1994-2010中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出，结果表明中国城镇居民平均每人全年消费性支出变化的99.8764%可由人均可支配收入的变化来解释。
从斜率项的t检验值看，大于5%显著水平下自由度为n-2=13的临界值(13)=2.160，且该斜率值满足t0.0250<0.666754<1,符合经济理论中边际消费倾向在0与1之间的绝对收入假说，表明2010年，中国城镇居民人均可支配收入每增加1元，平均每人全年消费性支出增加0.666754元。
关键词中国城镇居民人均可支配收入平均每人全年消费性支出分析统计检验协整检验一、引言二、时间序列数据的来源表一收集了1994-2010年中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出时间序列数据，其中Y代表人均可支配收入，X代表消费支出。
下面给出Eviews 进行相关分析。
1994-2010年中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出的数据(来源:数据来源于1993年至2010年中国统计年鉴) 如下所示:表一年份人均可支配收入Y 平均每人全年消费性支出X 1994 3496.2 3125.32 1995 4293 3537.56 1996 4838.9 3919.46 1997 5160.3 4158.62 1998 5425.1 4331.61 1999 5854 4998 2000 6280 5090.1 2001 6859.6 5308.99 2002 7702.8 5834.31 2003 8472.2 6510.94 2004 9421.6 7182.1 2005 10493 7942.88 2006 11759.5 8696.55 2007 13785.8 9994.47 2008 15780.8 11242.85 2009 17174.7 12264.55 2010 19109.4 13471.45 三、建立模型设定的线性回归模型为:Y=+X+ ,,,01下表给出了采用Eviews软件对表一数据进行回归分析的结果。
城镇居民可支配收入与消费支出关系协整分析
城镇居民可支配收入与消费支出关系协整分析内容摘要：本文基于计量经济学的协整理论，以我国1978-2009年城镇居民人均可支配收入和人均消费支出的动态数据为样本，对城镇居民人均可支配收入和人均消费支出之间的数量关系进行实证研究。
结果表明：人均可支配收入和人均消费支出之间存在长期均衡的单向因果关系，城镇居民人均可支配收入的增加将引起人均消费支出的增加；误差修正项符合反向修正作用，误差修正系数反映了长期均衡关系对短期波动具有较强的调整力度。
关键词：人均可支配收入人均消费支出数量关系协整研究文献回顾改革开放以来，伴随我国经济的快速发展，城镇居民可支配收入显著增长，居民的消费支出和消费水平有了较大程度的提高。
就消费而言，全部的消费可以分为两部分即自发消费和引致消费。
自发消费是指由人的基本需求决定的最必须的消费；引致消费即消费需求是指由收入所引起的消费，它的大小取决于收入和边际消费倾向。
而在居民可支配收入增长的同时，如何引导居民增加消费支出，以拉动国民经济增长，则是政府、业界普遍关心的问题。
对于城镇居民可支配收入与消费支出之间的关系，国内学者基于不同的理论对我国及区域城镇居民可支配收入与消费支出的关系进行了探讨。
《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》（李世军、袁光才，2006）一文，通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素。
《黑龙江省城镇居民消费与收入关系的定量分析》（张恩英，2006）一文，对黑龙江省城镇居民消费支出结构与收入水平的关系进行了定量分析并得出结论，随着收入水平的提高，居民的食品支出所占比重将大幅度下降。
《四川省城镇居民消费支出与可支配收入的实证分析》（陈雪灵、任大廷，2009）一文，应用线性回归分析的方法建立理论模型对四川省城镇居民消费性支出与可支配收入之间数量关系进行研究。
《城镇居民可支配收入与消费性支出的关系》（权立波，2010）一文，应用线性回归分析的方法研究了城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间数量关系的基本规律。
城镇居民消费与可支配收入关系的实证分析
消费结构的变化取决于多方面因素 ， 而起决定作用
的 因素 是 人 均 收 入 水平 。恩 格 尔 定 律 揭示 了两 者 的关 系， 恩 格 尔 系数 ＝食物 支 出金 额 ／ 总支 出金额 Ｘ １ ０ ０ ％，
乃至一个国家 关系 。 运 用计 量经 济 学 的观 点 ， 并用 Ｅ Ｖ ｉ ｅ ｗ ｓ软件 进行 实 恩格尔系数作为衡量一个家庭消费结构 ， 也成 为衡量富国、 穷国的 验。本文对 ２ ０ ０ ９ 年全国各地城镇居民家庭平均每人全 的居民消费结构变化的指标 ， 年生活费支 出的数据进行分析并指 出收入对各项支 出 标准。 一般随着收入 的增加 ， 恩格尔系数趋于下降， 故发
比例 关 系 。
１ ． 凯恩斯绝对收入假说
对于 ｃ ＝ Ｃ（ Ｙ ） ， Ａ Ｐ Ｃ＝ Ｃ（ Ｙ ） ／ Ｙ ， ＭＰ Ｃ ＝ Ｃ‘ （ ｙ ） ， 其 中 Ａ Ｐ Ｃ是 平 均 消 费倾 向 。 即 为 消费 在 收入 中所 占的 比例 ；
Ｃ是边际消费倾 向，即为增加的消费和增加的收入 １ ． 西方 经济学家对 消费 支出的分 类 ， ～ 般 有 以下 ＭＰ
（ ２ ） 在商品性消费结构 中， 吃为主的消费结构 向穿
最终 目的” 。 消费作为国家内需的重要构成部分 ， 与国计 用 为主 的消 费结 构转 化 ；
民生 息息 相 关 。 近 几十 年 ， 随着 中国经 济 的发展 ， 居民的
（ ３ ） 由物质性消费为主 向精神和劳务性消费为主的
的相关 性分 析 ， 探 讨 城镇 居 民可 支 配收 入 与消 费 之 间数
增量小于收入增量。
【 ２） ｃ・ （ Ｙ） ＜
ｌ ｙ
， 即 ＭＰ Ｃ＜ ＡＰ Ｃ
量关系的基本规律 ， 揭示可支配性收入在居民消费性支
城镇居民消费与可支配收入关系的实证分析
城镇居民消费与可支配收入关系的实证分析作者：王攀娜徐博韬来源：《会计之友》2013年第13期【摘要】文章通过对近年来的国民经济数据的收集，建立模型，利用EViews软件对建立的计量模型进行估计和检验，研究城镇居民消费与可支配收入之间的关系。
针对不同的分类特征分别进行分析引导，以提高居民收入、促进消费增长，提高人民的生活水平，实现宏观经济更好更一、引言消费是人类通过消费品满足自身欲望的一种经济行为。
在宏观经济学中，消费是指某时期一人或一国用于消费品的总支出。
可支配收入，全称“国民可支配收入”或“居民可支配收入”，它是观察和分析国家之间、地区之间以及部门和人群之间收入如何分配的最重要的经济指标。
本文的目的是研究消费与可支配收入之间的关系。
运用计量经济学的观点，并用EViews软件进行实验。
本文对2009年全国各地城镇居民家庭平均每人全年生活费支出的数据进行分析并指出收入对各项支出的影响。
通过对比2008年的数据，分析变化的原因，对未来进行估计的同时提出意见。
（一）背景几百年来，关于收入与消费之间的经济学探讨从未停止。
亚当·斯密（Adam Smith）在《国富论》中就强调过消费的重要性，他认为“消费是所有生产的唯一终点和最终目的”。
消费作为国家内需的重要构成部分，与国计民生息息相关。
近几十年，随着中国经济的发展，居民的消费观念与消费对象也发生了翻天覆地的变化，从吃得饱到吃得健康、吃得绿色，从穿得暖和到穿得体面，从解决温饱到全民奔小康，而居民消费的发展趋势和消费需求问题也成为我国社会各界密切关注的热点和焦点。
大量研究成果充分说明，收入是决定消费需求及其变动的最主要因素。
（二）消费结构所谓消费结构是指在一定的社会经济条件下，消费者（包括各种不同类型的消费者和社会集团）在消费过程中所消费的各种不同类型的消费资料（包括劳务）的比例关系。
1.西方经济学家对消费支出的分类，一般有以下三种：（1）按吃、穿、住、用划分；（2）按消费对象基本属性划分，分为非耐用消费品、耐用消费品、劳务；（3）按消费的社会功能分可为社会消费和生理消费。
我国城镇居民可支配收入与消费支出的灰色关联分析
参考数列对应期的差值的绝对值记为：
） ｔ 一 （ ｔ ｋ １２ …，） １ 由于各因素各有不同的计量单位 ， 因而原始数据 △。 ￡ ＝ Ｉ。（） （）Ｊ（ ＝ ， ， Ｐ （ ） 存在 量纲 和数量 级上 的差 异 ， 同 的量 纲 和数 量 级 不 不 然后 ， 通过公式 ２计算第 ｋ 比较数列与参考数 个 便于比较 ， 或者 比较时难 以得 出正确 结论。因此 ， 列在 ｔ 在 时期 的关联 程度 ： 计算关联度之前 ， 通常要对原始数据进行无量纲化处 理 。常用 的无 量 纲 化 处 理 方 法 有 初 值 化 、 值 化 等 。 均
１
…
…
｝Ｐ 参 数 的 数，为 据 （为 考 列 个 ｎ 数 Ｊ
（ ）Ｘ（ ） … ， ｎ ｝ ｋ＝１２ … ， ） 灰 色 关 联 分 １ ， ２ ， Ｘ（ ） （ ，， Ｐ ，
析 的主要 步骤 如下 ： １ １ 原始 数据初 始化 ．
的个 数 ）
将第 ｋ 比较数列 （ ＝ ， ， ，） 个 ｋ １２ … Ｐ 各期的数值与
…
（ｔ） … ， ，
（ｔ） ＝ ｝
联度较大， 反之， 关联度较小 。设参考序列为 ｘ（） ＝ 【 。ｔ
：
因素变化 的态 势基本 一 致 ， 可 以认 为它 们 之 间 的关 ｛ 则
｛。 １ ，０ ２ ， ，。 ｎ ｝ 比较 序 列 为 ｘ （ ）： ｛ Ｘ（ ） ）（ ） … Ｘ（ ） ， 【 ｔ Ｘ
第 １ ９卷 第 ６期 ２１ ０ １年 １ １月
河南 机电高等 专科学校学报
Ｊｕｎｌ ｆＨ ｎ ｎＭ ｃａｉａ ａ ｄＥｅｔｃｌ ｎｉｅｒ ｇＣ ｌ ｇ ｏｒａ ｏ ｅａ ｅｈ ｎ ｌ ｎ ｌ ｒ ａ Ｅ ｇ ｅｉ ｏｅｅ ｃ ｃｉ ｎ ｎ ｌ
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十八大预计在2020年居民收入比2010年翻一番，那么到 2020年的城镇居民人均可支配收入为2×19109.44，即 38218.88元，带入模型得
Yˆf 2 2639.756 10.0882 38218.88 382919.9
3、用p值检验α=0.05 p=0.0000
4、经济意义检验
估计的解释变量的系数为10.0882， 说明城镇居民人均可支配收入每增加1 元，总消费就增加10.0882亿元，这与 经济学中的收入与消费成正比例关系 相一致。
5、经济预测
点预测： 根据统计年鉴目前可以查到2012年城镇人均可支配收入
为24565元，带入模型得
6、使用Evievs，进行点预测
（1）要将变量个数改成34个，最后两个变量就是我们要预测的变
量。在工作表格里右击“Range”，点击ok。
（2）在新加的两个变量处输入，X f1 2456，5 X f2 382。18.88
（3）在“Equation”对话框中，点击“Forecast”，打开对 话框。
建立模型：Yi b0 b1 X i ui
其中：Y—总消费（亿元） X—城镇居民人均可支配收入（元）
估计参数
1、假定模型中的随机扰动满足基本假设，可用OLS法，点击 Quick，选择Estimate Equation。
2、输入y 、c、 x，点击确定。
3、生成如下的结果
通过以上的估计可将模型表示为
（接上页数据表）
输入数据
1、将以上数据输入Evievs软件中，打开软件在file处选择创建一个 新的workfile
2、在时间序列处填写1980和2011
3、点击0k，生成workfile，点击右键选择New object，选择时 间序列，将变量命名为x、y，其中X代表城镇居民人均可支配 收入，Y代表总消费。
树立质量法制观念、提高全员质量意 识。20. 10.1520.10.15Thursda y, October 15, 2020
人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。05:04:3405:04:3405:0410/15/ 2020 5:04:34 AM
安全象只弓，不拉它就松，要想保安 全，常 把弓弦 绷。20. 10.1505:04:3405:04Oc t-2015- Oct-20
4、点击ok后，输入x数据，y也同样。
作图
1、选择Eviews作图功能，选择散点图
2、在变量x y，点击ok。
3、选择散点图，点击确定。
4、将数据输入到Eviews软件中，使用作图功能，得到如下 的散点图。
从上图可以看出，x与y大体上呈线性关系，于是我 们大胆假设，x和y有如下的线性关系。
xi2
2 x
(n
1)
6071.1192
(32
1)
1142613063.28
(X f1 X )2 (24565 5982.483)2 345309938.055
(X f2 X )2 (38218.88 5982.483)2 1039185291.54
取α=0.05，Yf =平均置信度95%的预测区间为
基于以往32年数据
城镇居民人均可支配收入与总消费分析
背景分析
十八大报告提出，到 2020年，实现国内生 产总值和城乡居民收 入比2010年翻一番。 这是首次明确提出居 民收入倍增目标。
自从金融危机以来， 我国一直在刺激国内 消费，希望减轻金融 危机对我国的影响。 那么，居民收入的增 加会对我国目前的总 消费产生多大的作用民的 消费支出占一定的比例，从理论上说，居 民收入的增加一定会使居民消费增加，从 而使总消费增加。
但是具体两者存在什么样的关系，我们目前 还不能确定，以下是我国从1980年到2011年32年 间，城镇居民人均可支配收入和总需求的数据。
城镇居民人均可支配收入和总需求的数据
Yˆi 2639.756 10.0882Xi （770.0307）（0.091068）
t=（-4.428118）（110.7768）
R2 0.997561 F 12271.49 df 30
模型检验
1、可决定系数：R2 0.997561 模型整体拟合很 好
2、系数显著性检验：给定α=0.05，查t分布 表，在自由度为n-2=30临界值为 t0.025(30) =2.0423 因为t= 110.7768> t0.025(30) =2.0423 说明“城镇居民人均可支配收入X”对“总 消费Y”有显著影响。
（4）点击ok，得到模型估计值及标准误差图。
（5）双击“Workfile”窗口中出现的 Y，f 在2012和2013的位置就
是预测值，其中2013年的数值代表的是2020年的总消费的预测值。
6、区间预测
（1）为了做区间估计，首先用Eviews软件描述X和Y的统计
结果，创建一个X和Y的数据表格。
Yˆf
t / 2ˆ
1 ( X f X )2
n
xi 2
X f 1 24565 时
Yf 1 245176.8
=245176.8
2.0423 3078.325
2096.42
1 345309938.055 32 1142613063.28
X f 2 38218.88 时
Yf 2 382919.9
=382919.9
2.0423 3078.325
5914.25
1 1039185291.54 32 1142613063.28
即是说：
当 X f 1 24565 时，平均置信度95%的预测区间为 （243080.38，247273.22）亿元
当 X f 2 38218.88 时，平均置信度95%的预测区间为 （377005.65，388834.15）亿元
（2）在表格中插入X和Y的数据，右击“obs”行，然后输入 X，点击ok，X的数据就会成功插入，Y也同样插入。
（3）得到如下的X和Y的数据表，点击“View”，选 “Descriptive Sstats/Cmmon Sample”
（4）用Eviews软件得到X和Y的描述统计结果，如下
根据上表的数据可计算得到：