北京城市居民消费函数模型分析
我国城镇居民消费函数的面板数据分析
我国城镇居民消费函数的面板数据分析作者：罗云超蔡国雄来源：《科技视界》 2013年第10期罗云超1 蔡国雄2（1.武汉理工大学理学院，湖北武汉 430070；2.湖北工程学院数学与统计学院，湖北孝感 432000）【摘要】本文基于凯恩斯“绝对收入假说”，运用面板单位根、协整检验、固定影响变系数模型等现代计量经济学方法，对我国东部地区十省市2002-2011年城镇居民家庭平均每人全年消费性支出和实际收入关系进行实证分析。
结果表明：（1）东部十省市城镇居民之家庭具有较高消费倾向;（2）收入是消费支出的长期原因，收入增加在长期能促进消费支出。
【关键词】面板数据；单位根检验；协整检验；变系数模型0 引言随着经济的发展，我国居民收入水平在不断的提高，伴随着消费水平的提高，同时我国城镇居民的边际消费倾向也在发生变化。
经济学家凯恩斯的“绝对收入假说”认为：消费者的即期消费决定于即期收入；边际消费倾向小于平均消费倾向（即消费在收人中所占的比例)；收入水平越高的人边际消费倾向越低，而收入水平越低的人边际消费倾向越高[1]。
2 数据及处理本文选取东部地区北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南十省市2002至2011年120个样本数据，采用面板数据模型进行分析，模型选取的变量为东部十省市城镇居民家庭平均每人全年消费性支出人均（ＺＣ）和城镇居民家庭平均每人全年家庭总收入（ＳＲ），所有数据来源于2003年至2012年的《中国统计年鉴》。
先对面板数据取自然对数，将处理后的城镇居民家庭平均每人全年消费性支出人均（ＺＣ）和城镇居民家庭平均每人全年家庭总收入（ＳＲ）分别记为ｌｎｓｒ和ｌｎｚｃ。
这样目的有两个：1）使数据更为平滑，消除变量之间可能存在的异方差；2）使线性方程估计的系数经济意义更为明确。
本文运用面板单位根检验判定lnsr和lnzc均为I(1)序列，在该检验基础上进行面板协整检验，运用Pedroni(1999)的方法，以回归残差为基础构造出7个统计量进行面板协整检验，结果表明东部十省市lnsr和lnzc在5%或1%的显著性水平下拒绝不存在协整关系的原假设。
我国城镇居民消费计量模型分析
摘要改革开放以来，随着我国经济的飞速发展，人民生活水平不断提高，城镇居民消费水平也不断增长。
由于城镇居民消费在社会经济生活中具有重要作用，研究城镇居民消费的影响因素具有较强的经济意义。
本文以改革开放1990-2005这16年来的数据为基础，建立了我国居民消费水平的相关经济模型，据相关经济理论和客观实际，运用计量模型分析，研究了模型中主要变量对模型的影响程度，并在此基础上分析了主要居民消费价格指数、年均货币流通量和人均可支配收入对居民消费的影响，选取城镇居民消费额、居民消费价格指数、年均货币流通量和人均可支配收入建立多元线性回归模型，通过回归分析建立起较为合理的模型。
从数据中得知，居民消费价格指数、年平均货币流通量和人居可支配收入对城镇居民消费的影响较大，居民消费价格指数和前一年城镇居民消费总额对城镇居民消费总额有负向影响，人均可支配收入对居民消费总额有较强的正效应。
但是居民消费对当年居民消费价格指数反应相对不明显，说明居民相对来说更注重经济的实用性。
本文按照以下逻辑展开论述:问题的提出→经济理论陈述→相关数据收集→建立计量经济模型→模型检验→对比分析→政策建议。
研究表明，居民消费价格指数、年均货币流通量和人均可支配收入是影响城镇居民消费额的因素。
关键词：城镇居民消费额；居民消费价格指数；年均货币流通量；人均可支配收入目录摘要 (I)前言 (1)1 问题的提出 (2)2 理论陈述 (3)2.1 经济理论陈述 (3)2.1.1 凯恩斯绝对收入理论 (3)2.1.2 相对收入理论 (3)2.1.3 生命周期理论 (3)2.1.4弗里德曼持久性收入假说 (4)2.2 消费结构对居民消费影响的理论 (4)3 相关数据收集 (6)4 计量经济模型的建立 (7)5 模型的求解和检验 (8)5.1 经济意义的检验 (8)5.2统计推断的检验 (8)5.3计量经济的检验 (9)5.3.1 拟合优度检验 (9)5.3.2 F统计量检验 (10)5.3.3 T统计量检验 (10)5.4实证结果综合分析 (10)6 对比分析 (11)6.1 收入预期影响 (11)6.2 不同收入水平的影响 (11)7 政策建议 (12)结论 (13)参考文献 (15)我国城镇居民消费计量模型分析前言改革开放以来，短缺经济现象在我国基本消失，价格机制在资源配置中开始发挥基础性调节作用，市场供不应求的商品已很少见，供过于求的商品不断增加，价格开始出现持续下降。
北京市城镇居民消费结构分析
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北京市城镇居民消费结构分析
郝红艳 纪寿文
北 京 交通 大 学 交通 运 输 学 院 系统 工 程 １ ０ ４ ０４ ０
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北京市居民人均消费支出情况数据分析报告2019版
北京市居民人均消费支出情况数据分析报告2019版序言北京市居民人均消费支出情况数据分析报告从居民人均消费支出总数量，居民人均食品烟酒消费支出，居民人均衣着消费支出，居民人均居住消费支出，居民人均生活用品及服务消费支出，居民人均交通通信消费支出，居民人均教育文化娱乐消费支出等重要因素进行分析，剖析了北京市居民人均消费支出情况现状、趋势变化。
借助对数据的发掘及分析，提供一个全面、严谨、客观的视角来了解北京市居民人均消费支出情况现状及发展趋势。
北京市居民人均消费支出情况分析报告的数据来源于中国国家统计局等权威部门，并经过专业统计分析及清洗而得。
北京市居民人均消费支出情况数据分析报告以数据呈现方式客观、多维度、深入介绍北京市居民人均消费支出情况真实状况及发展脉络，为机构和个人提供必要借鉴及重要参考。
目录第一节北京市居民人均消费支出情况现状概况 (1)第二节北京市居民人均消费支出总数量指标分析 (3)一、北京市居民人均消费支出总数量现状统计 (3)二、全国居民人均消费支出总数量现状统计 (3)三、北京市居民人均消费支出总数量占全国居民人均消费支出总数量比重统计 (3)四、北京市居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计分析 (4)五、北京市居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动分析 (4)六、全国居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计分析 (5)七、全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动分析 (5)八、北京市居民人均消费支出总数量同全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动对比分析 (6)第三节北京市居民人均食品烟酒消费支出指标分析 (7)一、北京市居民人均食品烟酒消费支出现状统计 (7)二、全国居民人均食品烟酒消费支出现状统计分析 (7)三、北京市居民人均食品烟酒消费支出占全国居民人均食品烟酒消费支出比重统计分析.7四、北京市居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计分析 (8)五、北京市居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动分析 (8)六、全国居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计分析 (9)七、全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动分析 (9)八、北京市居民人均食品烟酒消费支出同全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动对比分析 (10)第四节北京市居民人均衣着消费支出指标分析 (11)一、北京市居民人均衣着消费支出现状统计 (11)二、全国居民人均衣着消费支出现状统计分析 (11)三、北京市居民人均衣着消费支出占全国居民人均衣着消费支出比重统计分析 (11)四、北京市居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计分析 (12)五、北京市居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动分析 (12)六、全国居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计分析 (13)七、全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动分析 (13)八、北京市居民人均衣着消费支出同全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动对比分析 (14)第五节北京市居民人均居住消费支出指标分析 (15)一、北京市居民人均居住消费支出现状统计 (15)二、全国居民人均居住消费支出现状统计 (15)三、北京市居民人均居住消费支出占全国居民人均居住消费支出比重统计 (15)四、北京市居民人均居住消费支出（2016-2018）统计分析 (16)五、北京市居民人均居住消费支出（2017-2018）变动分析 (16)六、全国居民人均居住消费支出（2016-2018）统计分析 (17)七、全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动分析 (17)八、北京市居民人均居住消费支出同全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动对比分析 (18)第六节北京市居民人均生活用品及服务消费支出指标分析 (19)一、北京市居民人均生活用品及服务消费支出现状统计 (19)二、全国居民人均生活用品及服务消费支出现状统计 (19)三、北京市居民人均生活用品及服务消费支出占全国居民人均生活用品及服务消费支出比重统计 (19)四、北京市居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2018）统计分析 (20)五、北京市居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动分析 (20)六、全国居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2018）统计分析 (21)七、全国居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动分析 (21)八、北京市居民人均生活用品及服务消费支出同全国居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动对比分析 (22)第七节北京市居民人均交通通信消费支出指标分析 (23)一、北京市居民人均交通通信消费支出现状统计 (23)二、全国居民人均交通通信消费支出现状统计分析 (23)三、北京市居民人均交通通信消费支出占全国居民人均交通通信消费支出比重统计分析23四、北京市居民人均交通通信消费支出（2016-2018）统计分析 (24)五、北京市居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动分析 (24)六、全国居民人均交通通信消费支出（2016-2018）统计分析 (25)七、全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动分析 (25)八、北京市居民人均交通通信消费支出同全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动对比分析 (26)第八节北京市居民人均教育文化娱乐消费支出指标分析 (27)一、北京市居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计 (27)二、全国居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计分析 (27)三、北京市居民人均教育文化娱乐消费支出占全国居民人均教育文化娱乐消费支出比重统计分析 (27)四、北京市居民人均教育文化娱乐消费支出（2016-2018）统计分析 (28)五、北京市居民人均教育文化娱乐消费支出（2017-2018）变动分析 (28)六、全国居民人均教育文化娱乐消费支出（2016-2018）统计分析 (29)七、全国居民人均教育文化娱乐消费支出（2017-2018）变动分析 (29)八、北京市居民人均教育文化娱乐消费支出同全国居民人均教育文化娱乐消费支出（2017-2018）变动对比分析 (30)第九节北京市居民人均医疗保健消费支出指标分析 (31)一、北京市居民人均医疗保健消费支出现状统计 (31)二、全国居民人均医疗保健消费支出现状统计 (31)三、北京市居民人均医疗保健消费支出占全国居民人均医疗保健消费支出比重统计 (31)四、北京市居民人均医疗保健消费支出（2016-2018）统计分析 (32)五、北京市居民人均医疗保健消费支出（2017-2018）变动分析 (32)六、全国居民人均医疗保健消费支出（2016-2018）统计分析 (33)七、全国居民人均医疗保健消费支出（2017-2018）变动分析 (33)八、北京市居民人均医疗保健消费支出同全国居民人均医疗保健消费支出（2017-2018）变动对比分析 (34)第十节北京市居民人均其他用品及服务消费支出指标分析 (35)一、北京市居民人均其他用品及服务消费支出现状统计 (35)二、全国居民人均其他用品及服务消费支出现状统计 (35)三、北京市居民人均其他用品及服务消费支出占全国居民人均其他用品及服务消费支出比重统计 (35)四、北京市居民人均其他用品及服务消费支出（2016-2018）统计分析 (36)五、北京市居民人均其他用品及服务消费支出（2017-2018）变动分析 (36)六、全国居民人均其他用品及服务消费支出（2016-2018）统计分析 (37)七、全国居民人均其他用品及服务消费支出（2017-2018）变动分析 (37)八、北京市居民人均其他用品及服务消费支出同全国居民人均其他用品及服务消费支出（2017-2018）变动对比分析 (38)图表目录表1：北京市居民人均消费支出情况现状统计表 (1)表2：北京市居民人均消费支出总数量现状统计表 (3)表3：全国居民人均消费支出总数量现状统计表 (3)表4：北京市居民人均消费支出总数量占全国居民人均消费支出总数量比重统计表 (3)表5：北京市居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计表 (4)表6：北京市居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (4)表7：全国居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计表 (5)表8：全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (5)表9：北京市居民人均消费支出总数量同全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动对比统计表 (6)表10：北京市居民人均食品烟酒消费支出现状统计表 (7)表11：全国居民人均食品烟酒消费支出现状统计表 (7)表12：北京市居民人均食品烟酒消费支出占全国居民人均食品烟酒消费支出比重统计表 (7)表13：北京市居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计表 (8)表14：北京市居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (8)表15：全国居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计表 (9)表16：全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (9)表17：北京市居民人均食品烟酒消费支出同全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (10)表18：北京市居民人均衣着消费支出现状统计表 (11)表19：全国居民人均衣着消费支出现状统计分析表 (11)表20：北京市居民人均衣着消费支出占全国居民人均衣着消费支出比重统计表 (11)表21：北京市居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计表 (12)表22：北京市居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (12)表23：全国居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计表 (13)表24：全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (13)表25：北京市居民人均衣着消费支出同全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (14)表26：北京市居民人均居住消费支出现状统计表 (15)表27：全国居民人均居住消费支出现状统计表 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(25)表49：北京市居民人均交通通信消费支出同全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (26)表50：北京市居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计表 (27)表51：全国居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计分析表 (27)表52：北京市居民人均教育文化娱乐消费支出占全国居民人均教育文化娱乐消费支出比重统计表 (27)表53：北京市居民人均教育文化娱乐消费支出（2016-2018）统计表 (28)表54：北京市居民人均教育文化娱乐消费支出（2017-2018）变动分析表（比上年增长%）28 表55：全国居民人均教育文化娱乐消费支出（2016-2018）统计表 (29)表56：全国居民人均教育文化娱乐消费支出（2017-2018）变动分析表（比上年增长%）..29 表57：北京市居民人均教育文化娱乐消费支出同全国居民人均教育文化娱乐消费支出（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (30)表58：北京市居民人均医疗保健消费支出现状统计表 (31)表59：全国居民人均医疗保健消费支出现状统计表 (31)表60：北京市居民人均医疗保健消费支出占全国居民人均医疗保健消费支出比重统计表..31 表61：北京市居民人均医疗保健消费支出（2016-2018）统计表 (32)表62：北京市居民人均医疗保健消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (32)表63：全国居民人均医疗保健消费支出（2016-2018）统计表 (33)表64：全国居民人均医疗保健消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (33)表65：北京市居民人均医疗保健消费支出同全国居民人均医疗保健消费支出（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (34)表66：北京市居民人均其他用品及服务消费支出现状统计表 (35)表67：全国居民人均其他用品及服务消费支出现状统计表 (35)表68：北京市居民人均其他用品及服务消费支出占全国居民人均其他用品及服务消费支出比重统计表 (35)表69：北京市居民人均其他用品及服务消费支出（2016-2018）统计表 (36)表70：北京市居民人均其他用品及服务消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）36 表71：全国居民人均其他用品及服务消费支出（2016-2018）统计表 (37)表72：全国居民人均其他用品及服务消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）37 表73：北京市居民人均其他用品及服务消费支出同全国居民人均其他用品及服务消费支出（2017-2018）变动对比统计表 (38)第一节北京市居民人均消费支出情况现状概况北京市居民人均消费支出情况现状详细情况见下表（2018年）：表1：北京市居民人均消费支出情况现状统计表第二节北京市居民人均消费支出总数量指标分析一、北京市居民人均消费支出总数量现状统计表2：北京市居民人均消费支出总数量现状统计表二、全国居民人均消费支出总数量现状统计表3：全国居民人均消费支出总数量现状统计表三、北京市居民人均消费支出总数量占全国居民人均消费支出总数量比重统计分析表4：北京市居民人均消费支出总数量占全国居民人均消费支出总数量比重统计表指标数量（元）占总值比重四、北京市居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计分析表5：北京市居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计表五、北京市居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动分析表6：北京市居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）六、全国居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计分析表7：全国居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计表七、全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动分析表8：全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）八、北京市居民人均消费支出总数量同全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动对比分析表9：北京市居民人均消费支出总数量同全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动对比表（比上年增长%）第三节北京市居民人均食品烟酒消费支出指标分析一、北京市居民人均食品烟酒消费支出现状统计表10：北京市居民人均食品烟酒消费支出现状统计表二、全国居民人均食品烟酒消费支出现状统计分析表11：全国居民人均食品烟酒消费支出现状统计表三、北京市居民人均食品烟酒消费支出占全国居民人均食品烟酒消费支出比重统计分析表12：北京市居民人均食品烟酒消费支出占全国居民人均食品烟酒消费支出比重统计表指标数量（元）占总值比重四、北京市居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计分析表13：北京市居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计表五、北京市居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动分析表14：北京市居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）六、全国居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计分析表15：全国居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计表七、全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动分析表16：全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）八、北京市居民人均食品烟酒消费支出同全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动对比分析表17：北京市居民人均食品烟酒消费支出同全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动对比表（比上年增长%）第四节北京市居民人均衣着消费支出指标分析一、北京市居民人均衣着消费支出现状统计表18：北京市居民人均衣着消费支出现状统计表二、全国居民人均衣着消费支出现状统计分析表19：全国居民人均衣着消费支出现状统计表三、北京市居民人均衣着消费支出占全国居民人均衣着消费支出比重统计分析表20：北京市居民人均衣着消费支出占全国居民人均衣着消费支出比重统计表指标数量（元）占总值比重四、北京市居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计分析表21：北京市居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计表五、北京市居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动分析表22：北京市居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）六、全国居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计分析表23：全国居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计表七、全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动分析表24：全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）八、北京市居民人均衣着消费支出同全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动对比分析表25：北京市居民人均衣着消费支出同全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动对比表（比上年增长%）第五节北京市居民人均居住消费支出指标分析一、北京市居民人均居住消费支出现状统计表26：北京市居民人均居住消费支出现状统计表二、全国居民人均居住消费支出现状统计表27：全国居民人均居住消费支出现状统计表三、北京市居民人均居住消费支出占全国居民人均居住消费支出比重统计分析表28：北京市居民人均居住消费支出占全国居民人均居住消费支出比重统计表指标数量（元）占总值比重四、北京市居民人均居住消费支出（2016-2018）统计分析表29：北京市居民人均居住消费支出（2016-2018）统计表五、北京市居民人均居住消费支出（2017-2018）变动分析表30：北京市居民人均居住消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）六、全国居民人均居住消费支出（2016-2018）统计分析表31：全国居民人均居住消费支出（2016-2018）统计表七、全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动分析表32：全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）八、北京市居民人均居住消费支出同全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动对比分析表33：北京市居民人均居住消费支出同全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动对比表（比上年增长%）第六节北京市居民人均生活用品及服务消费支出指标分析一、北京市居民人均生活用品及服务消费支出现状统计表34：北京市居民人均生活用品及服务消费支出现状统计表二、全国居民人均生活用品及服务消费支出现状统计表35：全国居民人均生活用品及服务消费支出现状统计表三、北京市居民人均生活用品及服务消费支出占全国居民人均生活用品及服务消费支出比重统计分析表36：北京市居民人均生活用品及服务消费支出占全国居民人均生活用品及服务消费支出比重统计表指标数量（元）占总值比重四、北京市居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2018）统计分析表37：北京市居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2018）统计表五、北京市居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动分析表38：北京市居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）六、全国居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2018）统计分析表39：全国居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2018）统计表七、全国居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动分析表40：全国居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）八、北京市居民人均生活用品及服务消费支出同全国居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动对比分析表41：北京市居民人均生活用品及服务消费支出同全国居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动对比表（比上年增长%）第七节北京市居民人均交通通信消费支出指标分析一、北京市居民人均交通通信消费支出现状统计表42：北京市居民人均交通通信消费支出现状统计表二、全国居民人均交通通信消费支出现状统计分析表43：全国居民人均交通通信消费支出现状统计表三、北京市居民人均交通通信消费支出占全国居民人均交通通信消费支出比重统计分析表44：北京市居民人均交通通信消费支出占全国居民人均交通通信消费支出比重统计表指标数量（元）占总值比重四、北京市居民人均交通通信消费支出（2016-2018）统计分析表45：北京市居民人均交通通信消费支出（2016-2018）统计表五、北京市居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动分析表46：北京市居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）六、全国居民人均交通通信消费支出（2016-2018）统计分析表47：全国居民人均交通通信消费支出（2016-2018）统计表七、全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动分析表48：全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）八、北京市居民人均交通通信消费支出同全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动对比分析表49：北京市居民人均交通通信消费支出同全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动对比表（比上年增长%）第八节北京市居民人均教育文化娱乐消费支出指标分析一、北京市居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计表50：北京市居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计表二、全国居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计分析表51：全国居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计表三、北京市居民人均教育文化娱乐消费支出占全国居民人均教育文化娱乐消费支出比重统计分析表52：北京市居民人均教育文化娱乐消费支出占全国居民人均教育文化娱乐消费支出比重统计表指标数量（元）占总值比重。
北京城市居民消费函数模型分析
北京城市居民消费函数模型分析民为立国之本，百姓消费历来就是经济学家关注的热点，这里我们试图用计量经济学的方法来分析这一问题。
改革开发以来我们城市居民消费变化很大，北京作为我国首都，其居民消费指标的变化更具典型性，为此我们仅就北京城市居民这一消费群体建立消费模型，从一个侧面说明我国居民的消费行为。
1、模型变量的选择经济社会中，影响消费的因素有很多，如：收入水平、收入分配情况、家庭财产状况、商品价格水平、消费者偏好等等。
在我国，居民消费是在国内生产总值经过初次分配和再分配形成的，所以，国内生产总值是居民消费的一个影响因素。
而且，居民消费支出的多少很大程度上取决于居民收入的状况，居民储蓄的增加也直接影响到消费支出。
因此，北京市城镇居民消费模型可以选择城镇居民人均可支配收入、年人均储蓄余额及市人均国内生产总值作为解释变量，以及城镇居民年人均消费支出作为被解释变量。
2、样本数据及其理论模型以t代表年份，Y代表北京市城镇居民年人均消费额，P表示市年人均国内生产总值，I代表市城镇人均可支配收入，S代表市城镇居民年底人均储蓄余额。
表1列出了有关的统计数据（数据来源：1998年《北京统计年鉴》）利用以上数值，分别做Y与P 、I 、S的散点图。
由图可知，Y 与P 、I 、S 间基本上服从线性关系。
于是可以得出该模型的理论方程：Y= β0 + β1P + β2I+ β3S+ u (1) 其中，β0、β1、β3、β2 为待估参数，u 为随机变量，体现除主要解释变量P ，I ，S 外的所有因素的综合影响。
3 模型中参数的确定与检验我们用两种方法来确定参数。
方法一： R2i 准则在（1）式模型中，所选解释变量对居民消费变量的影响是不一样的，因从模型中找出那些最主要的，剔除那些影响不显著的因素，使得模型既能拟合又能最佳拟合统计数据，而衡量数据拟合程度，我们常使用样本可决系数R 2i 。
R 2i = ESS ／TSS =1- RSS/TSS （2）05000100001500020000250002000400060008000Y其中，i表示（1）式中所含的解释变量个数，ESS为回归平方和，RSS为残差平方和，TSS为总离差平方和。
影响北京市居民消费的因素分析
影响北京市居民消费的因素分析内容摘要：本文根据样本数据直观的确定了北京市城镇居民消费的函数模型，并从计量经济学的角度，结合消费函数的经济理论，通过对模型经济意义、统计意义、计量经济学意义上的检验，对模型反复修正与改进，最终确定影响北京市居民消费的主要因素，从一个侧面说明我国居民的消费行为。
并提出我们的一些想法。
关键词：国内生产总值可支配收入异方差性多重共线性自相关性一、前言：1、引言经济社会中，影响消费的因素有很多，如：收入水平、收入分配情况、家庭财产状况、商品价格水平，消费者偏好等等。
在我国，居民消费是在国内生产总值经过初次分配和再分配后形成的，所以，国内生产总值是居民消费的一个影响因素。
而且，居民消费支出的多少很大程度上取决于居民收入的状况，居民储蓄的增加也直接影响到消费支出。
还包括许多的非收入因素，比如：计算机普及率、城市地区收入分配差异、农村地区收入分配差异、社会保障、劳动力流动水平及城市化率等等，都会对居民的消费产生一定的影响。
按照经济学的一般分析，影响消费的因素主要有：第一，利息；第二，价格；第三，收入。
这三种影响消费的因素在我国也都会对消费发生作用，例如，利息的降低会引发消费的增加。
但是，从我国的现实状况来看，似乎价格与利息对消费的影响作用是有限的，甚至有相反的作用。
例如，1998年至今的几次降息，并为完全引发消费的较大增加。
又例如，我国价格已连续21个月下降，但并未引发消费的较大增加，而且大有价格越降而消费增长越慢的趋势。
联想到80年代末期和90年代初期价格越涨而消费越增加的情况，似乎完全可以得出消费与价格成反向发展的结论，并不是价格降低而消费增加。
因此，在启动需求中，应该看到价格与利息在我国对消费发生作用的特殊性。
不能一味靠降息与降价来启动消费。
使经济降息与降价使经济更“冷”，缺乏人气，会加重消费不足的压力。
消费是社会再生产的重要环节，在市场经济条件下消费作为最终消费的重要组成部分之一，对生产的正常发展和国民经济快速增长具有重要的拉动作用。
北京市城镇居民消费函数模型
北京市城镇居民消费函数模型
张小燕
【期刊名称】《北京服装学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2001(021)001
【摘要】运用数理统计的R2p准则,简单、直观地确定了北京市城镇居民消费函数模型;并从计量经济学角度,结合消费函数的经济理论,通过对模型经济意义检验、统计检验、计量经济学检验以及模型预测检验等过程,对模型反复修正与改进,最终得到了与绝对收入假说下的消费模型相一致的北京市城镇居民消费模型.对所得模型进行预测检验,结果显示,计量经济模型较R2p所得模型更为合理、精确,对制定相关经济政策更具指导意义.
【总页数】6页(P73-78)
【作者】张小燕
【作者单位】北京服装学院基础课部,北京 100029
【正文语种】中文
【中图分类】F224.0;O212
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北京市城市居民食品消费分析
农 业发 展是 当前国 民经济 和社会 发展 中的重 要 问题 。食 品作 为农
四 模 型 估计 与结果 分析
产 品 中的主要产 品 ．它的需 求变 化对整个 农 业发展 意义 重大 。本文 试
１．平均 食 品边 际消 费倾 向
图运用北京市城市居民的消费数据，从时间序列和横截面两个 角度对
本 文 以 《北京 统计 年鉴》中居 民家 庭抽样 统计资 料 中分收 入组 的
提 高，食品消费倾向下降明显，但与其他消费支出相比 ，已具有 相对 的稳 定性 。
［关键词］食品消 费 边际消费倾 向 ＥＬＥＳ模 型
时 间序列 与横 截面 数据相 结合 的资料 作样 本 具体采 用 １９８４年 ～２００４ 年城市 居民按 收入划 分的年 人均可 支配收入 和食品消费 支出 的ｐａｎｅｌ数 据 ．以及 １ ９９４年、１ ９９９年和 ２００４年城市居民家庭平均每人每年消费 性支出数据 ，对北京市城市居民的消费结构进行分析。
然而线性支出系统模型的欠缺之处在于没有考虑储蓄因素，针对 向 ，意为 当可 支配 收入增 加 １元时 北 京城市 居 民对食 品 的消费 将增
这一缺 陷 ，英国经 济学 家 Ｃ．Ｌｕｎｃｈ对 ＬＥＳ模型 进行 改进 ．于 １ ９７３年提 加 ０．２４４元 。
出 ”扩展 的线性 支出系统 ”（ＥＬＥＳ）。扩展线 性 支 出系统 的数学 形式 为
近年 来，北京市城市居 民的食品消 费倾向 变化显著。本文以ＥＬＥＳ 提供足量的时间序列样本。基于以上因素考虑．本文拟采用 目前国 际
模型 为基础 ，运用多年 的Ｐａｎｅｌ数据 ，对 北京市城市居 民的食品消 上通用的时间序列与横截面数据相结合的面板数据 （Ｐａｎｅｌ Ｄａｔａ）。
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北京城市居民消费函数模型分析民为立国之本，百姓消费历来就是经济学家关注的热点，这里我们试图用计量经济学的方法来分析这一问题。
改革开发以来我们城市居民消费变化很大，北京作为我国首都，其居民消费指标的变化更具典型性，为此我们仅就北京城市居民这一消费群体建立消费模型，从一个侧面说明我国居民的消费行为。
1、模型变量的选择经济社会中，影响消费的因素有很多，如：收入水平、收入分配情况、家庭财产状况、商品价格水平、消费者偏好等等。
在我国，居民消费是在国内生产总值经过初次分配和再分配形成的，所以，国内生产总值是居民消费的一个影响因素。
而且，居民消费支出的多少很大程度上取决于居民收入的状况，居民储蓄的增加也直接影响到消费支出。
因此，北京市城镇居民消费模型可以选择城镇居民人均可支配收入、年人均储蓄余额及市人均国内生产总值作为解释变量，以及城镇居民年人均消费支出作为被解释变量。
2、样本数据及其理论模型以t代表年份，Y代表北京市城镇居民年人均消费额，P表示市年人均国内生产总值，I代表市城镇人均可支配收入，S代表市城镇居民年底人均储蓄余额。
表1列出了有关的统计数据（数据来源：1998年《北京统计年鉴》）利用以上数值，分别做Y与P 、I 、S的散点图。
05000100001500020000250002000400060008000Y由图可知，Y 与P 、I 、S 间基本上服从线性关系。
于是可以得出该模型的理论方程：Y= β0 + β1P + β2I+ β3S+ u (1) 其中，β0、β1、β3、β2 为待估参数，u 为随机变量，体现除主要解释变量P ，I ，S 外的所有因素的综合影响。
3 模型中参数的确定与检验我们用两种方法来确定参数。
方法一： R2i 准则在（1）式模型中，所选解释变量对居民消费变量的影响是不一样的，因从模型中找出那些最主要的，剔除那些影响不显著的因素，使得模型既能拟合又能最佳拟合统计数据，而衡量数据拟合程度，我们常使用样本可决系数R 2i 。
R2i = ESS／TSS =1- RSS/TSS （2）其中，i表示（1）式中所含的解释变量个数，ESS为回归平方和，RSS为残差平方和，TSS为总离差平方和。
当（1）式中包含了所有3个变量时，R2i最大，但其却不一定是最佳的。
最佳的准则是：模型（1）中含解释变量尽可能地少，且不必要再增加解释变量，也即是说：若再增加一个变量，R2i 很小；另外，在解释变量数相同的函数中，使R2i最大为最优。
（1）式i可能值为0，1，2，3，为此我们做了8个R2i值，分别为Y对p，对i，对s，对p、i，对p、s，对i、s，对p、i、s做回归；还有0解释变量。
用EVIEWS软件，我们得出7个回归结果：回归1Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/15/03 Time: 19:34Sample: 1978 1997Included observations: 20P 0.3963850.00654660.556950.0000C -202.378547.18365-4.2891660.0004R-squared 0.995116Mean dependent var 1982.795Adjusted R-squared 0.994844S.D. dependent var 1893.425S.E. of regression 135.9558Akaike info criterion 12.75718Sum squared resid 332711.4Schwarz criterion 12.85675Log likelihood -125.5718F-statistic 3667.145Durbin-Watson stat 1.064972Prob(F-statistic) 0.000000回归2Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/15/03 Time: 19:35Sample: 1978 1997I 0.8277570.007054117.34540.0000R-squared 0.998695Mean dependent var 1982.795Adjusted R-squared 0.998622S.D. dependent var 1893.425S.E. of regression 70.28700Akaike info criterion 11.43769Sum squared resid 88924.72Schwarz criterion 11.53726Log likelihood -112.3769F-statistic 13769.95Durbin-Watson stat 1.193999Prob(F-statistic) 0.000000回归3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/15/03 Time: 19:36Sample: 1978 1997S 0.2916820.01024828.462260.0000R-squared 0.978263Mean dependent var 1982.795 Adjusted R-squared 0.977056S.D. dependent var 1893.425 S.E. of regression 286.8029Akaike info criterion 14.25011 Sum squared resid 1480606Schwarz criterion 14.34968 Log likelihood -140.5011F-statistic 810.1000回归4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/15/03 Time: 19:36Sample: 1978 1997Variable Coefficien Std. Erro t-Statisti Prob P 0.0932860.035860 2.6013610.0186I 0.6339570.0747528.4808260.0000R-squared 0.999066Mean dependent var 1982.795 Adjusted R-squared 0.998956S.D. dependent var 1893.425 S.E. of regression 61.16787Akaike info criterion 11.20260 Sum squared resid 63605.64Schwarz criterion 11.35196 Log likelihood -109.0260F-statistic 9094.259回归5Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/15/03 Time: 19:37Sample: 1978 1997Included observations: 20P 0.3153090.0343749.1728080.0000S 0.0610550.025511 2.3932340.0285R-squared 0.996346Mean dependent var 1982.795 Adjusted R-squared 0.995917S.D. dependent var 1893.425 S.E. of regression 120.9922Akaike info criterion 12.56681 Sum squared resid 248864.9Schwarz criterion 12.71617 Log likelihood -122.6681F-statistic 2318.010 Durbin-Watson stat 1.314952Prob(F-statistic) 0.000000回归6Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/15/03 Time: 19:38Sample: 1978 1997I 0.9998670.04332123.080570.0000S -0.0617250.015424-4.0019460.0009C 21.5087031.352010.6860390.5019R-squared 0.999328Mean dependent var 1982.795 Adjusted R-squared 0.999249S.D. dependent var 1893.425 S.E. of regression 51.89814Akaike info criterion 10.87392 Sum squared resid 45788.10Schwarz criterion 11.02328 Log likelihood -105.7392F-statistic 12636.42 Durbin-Watson stat 2.321029Prob(F-statistic) 0.000000回归7Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/15/03 Time: 19:38Sample: 1978 1997Variable Coefficien Std. Erro t-Statisti ProbI 0.8579750.0919149.3345240.0000S -0.0510410.015858-3.2185600.0054P 0.0539610.031284 1.7248970.1038C -6.32739933.77952-0.1873150.8538R-squared 0.999433Mean dependent var 1982.795Adjusted R-squared 0.999327S.D. dependent var 1893.425S.E. of regression 49.12271Akaike info criterion 10.80338Sum squared resid 38608.65Schwarz criterion 11.00252Log likelihood -104.0338F-statistic 9404.109Durbin-Watson stat 2.375901Prob(F-statistic) 0.000000Y = 0.857974835*I - 0.0510********S + 0.0539********P - 6.327399436由上面的结果我们可以看出，对应的可决系数分别为：Y—P 为0.99509Y—I 为0.99869Y—S 为0.99778Y—P、I 为0.99907Y—P、S 为0.99633Y—I、S 为0.99933Y—P、I、S 为0.99943用以上准则，我们看出Y对I回归是可决系数非常好的，虽然对P、I和对P、I、S 回归效果更好，但是他们的变化非常小，都没有超过0.004，于是只含有可支配收入I 变量的模型最佳，形式如下：Y= β0 + β1I + u (3) 即（1）式中变量Y、S的影响不是主要的，主要因素只有北京市城镇居民可支配收入I。