居民消费水平的影响因素分析
影响我国居民消费水平因素分析
影响我国居民消费水平因素分析我国居民消费水平受到许多因素的影响。
以下是对这些因素的分析：1.收入水平：居民的收入水平是影响他们消费水平的最重要因素之一、较高的收入意味着更多的可支配收入，使居民能够购买更多的商品和服务。
随着我国经济的发展，居民的收入水平逐渐提高，也推动了消费水平的增长。
3.物价水平：物价水平对消费水平具有直接影响。
物价上涨会降低居民的购买力，导致消费水平下降。
相反，物价下降会提高居民的购买力，促进消费水平的增长。
4.金融政策：金融政策对居民的消费水平也有一定的影响。
如果货币政策较为宽松，货币供应增加，居民的借贷成本可能会降低，促使他们更愿意借贷消费，从而促进了消费水平的提升。
5.文化因素：文化因素也会影响居民的消费水平。
一些人比较节俭，更注重储蓄而不是消费，这可能会降低整体的消费水平。
而另一些人可能更注重享受生活，愿意花费更多的钱来购买奢侈品或体验消费，这可能会提高整体的消费水平。
6.社会福利制度：社会福利制度可以提供一定的保障，使居民在面对突发情况时不会因为经济压力而导致消费水平下降。
例如，医疗保险、失业保险等可以减轻居民的经济负担，提高他们的消费信心和能力。
7.教育水平：教育水平对居民的消费水平也有影响。
受过较高教育的人更容易获得高薪工作，因此他们的消费能力可能更高。
此外，教育也可以提高人们对消费的认识和理解，使他们更加理性地进行消费。
8.税收政策：税收政策对个人和家庭的可支配收入产生直接影响，从而影响消费水平。
如果税收负担较重，个人和家庭的可支配收入减少，消费水平可能会下降。
相反，如果税收减轻，个人和家庭的可支配收入增加，消费水平可能会提高。
总结起来，我国居民消费水平受多个因素的影响。
收入水平、就业机会、物价水平、金融政策、文化因素、社会福利制度、教育水平和税收政策都会对消费水平产生重要影响。
为了进一步提高我国居民的消费水平，政府可以采取相应的措施，如加大就业促进政策、控制物价上涨、实施适度的货币政策、加强社会福利制度建设等。
居民消费水平因素分析
居民消费水平因素分析随着经济的快速发展，居民消费水平也在逐年提高。
居民消费水平受到很多因素的影响，本文将对居民消费水平因素进行分析。
首先，收入是影响居民消费水平最重要的因素。
收入水平高的人通常会有更多的闲钱进行消费，而低收入者则需要控制开支。
受到收入因素影响的群体主要包括城市居民、农村居民和新移民等。
由于城市居民和新移民的收入水平普遍较高，因此他们的消费水平也相对较高。
而农村居民的收入水平相对较低，因此他们的消费水平也相对较低。
其次，社会福利也是影响消费水平的因素。
在福利保障比较充分的国家或地区中，由于市民享有社会福利的保障，因此他们对生活品质和消费水平的要求也比较高。
另外，政府的社会福利政策也会促进居民消费。
例如，某些国家的政府会设立消费券或补贴措施，来促进居民消费，从而推动经济增长。
第三，文化影响也是影响消费水平的因素。
不同地区、不同文化背景的人们，在消费观念和消费方式上也存在着差异。
例如，在物质文化比较高的地区或文化背景中，人们对品牌、奢侈品等高端消费品的消费需求可能会更高。
第四，金融市场也是影响消费水平的因素之一。
随着金融市场的发展，居民有更多的投资渠道和收益来源，从而增强了其财富基础。
而财富基础的增加又会推动居民的消费水平提高。
第五，科技进步和人口老龄化也会影响消费水平。
随着科技的发展，一些高新科技产品的普及率随之提高，例如智能手机、平板电脑等，人们的消费需求也受到了影响。
同时，人口老龄化的趋势也在推动相关消费需求的提高，例如医疗保健、旅游等。
综上所述，居民消费水平受到很多因素的影响。
除了收入外，社会福利、文化、金融市场等也都会对消费水平产生影响。
因此，政府应该根据不同时期和地区的特点，积极采取促进消费的措施，以推动经济发展和社会进步。
居民消费水平因素分析
居民消费水平因素分析随着社会经济的发展，居民消费水平越来越成为经济社会发展的重要标志和物质生活质量的重要衡量指标。
居民消费水平不仅影响到全国经济增长，而且也关乎个人生活质量和社会稳定。
居民消费水平的高低与多个方面的因素有关，本文将从个人收入水平、社会基础设施建设、价格水平、文化因素等方面探讨这些因素对居民消费水平的影响。
个人收入水平是居民消费水平的一个重要决定因素。
个人收入水平直接决定着个人在购买物品和服务时的消费能力。
一般来说，收入水平越高，居民购买力越强，消费水平也会越高。
事实上，许多研究表明，个人收入水平和居民消费水平之间存在着较为显著的正相关关系。
除了个人收入水平外，社会基础设施建设也对居民消费水平产生影响。
社会基础设施包括住房、医疗、教育、交通等方面。
这些设施的完善度将直接影响到居民的生活质量与消费水平。
例如，如果交通设施不便利，很多消费品无法流通到消费者手中，商品价格也会随之上涨。
同样的，如果教育和医疗的设施不足，则相应的消费水平也会大打折扣。
因此，社会基础设施建设的完善度将直接或间接地影响到居民的消费能力与消费水平。
价格水平是影响居民消费水平的另一个因素。
价格水平是指一定时期内商品和服务的价格水平。
商品和服务价格水平的高低直接决定了消费者的消费能力与消费决策。
高物价会使消费者的购买力减少，降低其消费水平，而低物价则会促进消费者的消费行为，提高其消费水平。
因此，当前物价水平的高低对居民消费水平的影响极大。
文化因素也是影响居民消费水平的因素之一。
文化因素是指一定社会文化内涵和价值观念的影响因素。
不同文化的人们在消费和生活方式上存在着明显的差异。
例如，有的人注重物质与消费品牌，更容易花费大量的钱购买高档商品，而有的人则注重情感与精神追求，更容易选择相对低价的商品或服务。
因此，文化因素对居民的消费能力与消费水平上有明显的影响。
总之，居民消费水平和个人收入水平、社会基础设施建设、价格水平、文化因素等因素密切相关。
《2024年北京市城镇居民人均消费影响因素的实证分析》范文
《北京市城镇居民人均消费影响因素的实证分析》篇一一、引言随着我国经济的高速发展，居民消费已成为推动经济发展的重要力量。
作为首都的北京市，其城镇居民人均消费更是具有重要的代表性。
本文以北京市为例，通过对相关数据的收集和分析，实证研究北京市城镇居民人均消费的影响因素，以期为政策制定和经济发展提供参考依据。
二、研究背景与意义随着社会经济的发展，居民消费水平逐渐成为衡量一个地区经济发展水平的重要指标。
北京市作为我国政治、文化、经济中心，其城镇居民人均消费受到多种因素的影响。
因此，对北京市城镇居民人均消费影响因素进行实证分析，有助于深入了解北京市消费市场的特点和发展趋势，为政策制定提供科学依据，促进北京市经济的持续发展。
三、研究方法与数据来源本研究采用实证分析方法，通过收集北京市相关年份的统计数据，运用统计分析软件进行数据处理和分析。
数据来源主要包括北京市统计局、国家统计局等官方发布的数据。
四、实证分析1. 影响因素分析根据相关理论和文献综述，本文认为影响北京市城镇居民人均消费的因素主要包括以下几个方面：（1）经济发展水平：包括地区生产总值、人均可支配收入等。
（2）社会因素：包括人口结构、教育水平、就业状况等。
（3）政策因素：包括政府政策、社会保障等。
（4）生活成本：包括食品价格、住房价格等。
2. 实证分析过程（1）数据收集与整理：收集北京市相关年份的统计数据，包括地区生产总值、人均可支配收入、人口结构、教育水平、就业状况、政府政策、食品价格、住房价格等。
（2）数据处理与分析：运用统计分析软件对数据进行处理和分析，采用描述性统计、相关性分析、回归分析等方法。
（3）结果解读：根据分析结果，解读各因素对北京市城镇居民人均消费的影响程度和方向。
3. 实证分析结果通过实证分析，我们发现以下因素对北京市城镇居民人均消费具有显著影响：（1）经济发展水平：地区生产总值和人均可支配收入是影响北京市城镇居民人均消费的主要因素。
我国居民消费水平影响因素的实证分析
我国居民消费水平影响因素的实证分析首先，经济发展水平是影响我国居民消费水平的重要因素之一、经济发展水平反映了一个国家的整体经济状况和人民生活水平。
在经济发展水平较低的地区，由于产业结构单一、就业机会有限，居民的消费水平相对较低。
而在经济发展水平较高的地区，由于产业结构多样化、就业机会较为丰富，居民的消费水平相对较高。
例如，我国一线城市和发达地区相对于二三线城市和欠发达地区，居民的消费水平普遍较高。
据统计数据显示，一线城市的人均可支配收入和消费水平高于全国平均水平。
其次，居民收入水平也是决定消费水平的重要因素。
居民收入的增加通常会推动消费水平的提高。
随着经济发展，居民收入普遍增加，特别是中产阶级人口的扩大，促使消费水平的提高。
此外，不同行业和岗位的薪资差异也会导致居民之间的消费水平差异。
例如，高科技、金融等新兴行业的员工工资通常较高，他们的消费水平相对较高。
物价水平也是影响居民消费水平的重要因素之一、物价上涨会导致人民购买力下降，从而影响消费水平。
尤其是日常消费品的物价上涨，对普通居民的生活影响较为直接。
然而，物价水平对消费水平的影响也是相对的。
当居民收入增加的速度大于物价上涨的速度时，消费水平仍然可能提高。
此外，物价水平的变动也会通过影响居民心理预期，进一步影响居民的消费行为。
金融环境的变化也会影响消费水平。
例如，利率的高低会影响居民贷款的成本和还款压力，进而影响居民的消费行为。
如果利率较低，贷款成本较低，居民的购房、购车等大额消费可能会增加，从而提高整体消费水平。
此外，社会政策也对我国居民消费水平产生着深远的影响。
社会政策的变化会直接影响居民的收入水平和社会福利水平，从而影响个体的消费能力和消费倾向。
例如养老金制度、医疗保险制度、教育补贴政策等的和调整，都会对居民的消费水平产生重要影响。
社会政策的完善和改善可能会促使居民消费意愿增强，从而带动消费水平的上升。
总的来说，我国居民消费水平的影响因素包括经济发展水平、居民收入水平、物价水平、金融环境和社会政策等。
《2024年北京市城镇居民人均消费影响因素的实证分析》范文
《北京市城镇居民人均消费影响因素的实证分析》篇一一、引言随着我国经济的高速发展，居民消费已成为推动经济增长的重要动力。
作为首都的北京市，其城镇居民的消费水平及影响因素分析具有重要的研究价值。
本文将针对北京市城镇居民人均消费的影响因素进行实证分析，旨在探讨影响其消费水平的关键因素，并为相关政策制定提供参考依据。
二、文献综述在以往的研究中，关于居民消费影响因素的研究主要围绕收入水平、物价水平、社会保障制度、教育程度等方面展开。
随着经济的发展和社会的进步，越来越多的因素开始对居民消费产生影响，如互联网技术的发展对消费方式的影响，城镇化进程中城乡差异的缩小等。
三、研究方法与数据来源本文采用实证分析的方法，通过收集北京市城镇居民的消费数据，运用统计软件进行数据处理和分析。
数据来源主要包括北京市统计局发布的统计年鉴、相关政府部门发布的数据报告以及互联网公开数据。
四、影响因素分析1. 收入水平：收入是影响消费的最直接因素。
北京市城镇居民人均可支配收入的增加直接推动了消费水平的提高。
2. 物价水平：物价的高低直接影响居民的购买力，物价上涨会导致消费水平的下降。
3. 社会保障制度：完善的社会保障制度能够降低居民的未来不确定性，提高其消费信心，从而促进消费。
4. 互联网发展：随着互联网的普及，网络购物、在线支付等新型消费方式对传统消费模式产生冲击，促进了消费的便利性和多样性。
5. 教育和文化程度：教育和文化程度的提高使居民的消费观念更加开放和多元，促进了高层次、高附加值产品的消费。
五、实证分析结果通过实证分析，我们发现收入水平、物价水平和互联网发展对北京市城镇居民人均消费的影响最为显著。
其中，收入水平的增加直接推动了消费水平的提高；物价水平的波动对消费产生了一定的影响，物价上涨时，居民会减少非必需品的消费；互联网的发展为居民提供了更多的消费选择和便利，推动了消费的增长。
此外，社会保障制度和教育和文化程度也对消费产生了一定的影响，但影响程度相对较小。
城镇居民消费的影响因素分析
城镇居民消费的影响因素分析城镇居民消费是城市经济发展的重要组成部分，影响城市经济发展的稳定性和可持续性。
因此，分析城镇居民消费的影响因素具有重要的理论和实践意义。
本文将从收入水平、教育水平、媒体宣传等方面分析城镇居民消费的影响因素。
一、收入水平收入水平是影响城镇居民消费的首要因素。
随着城市化进程的不断推进，城镇居民家庭的平均收入水平逐步提高。
对消费需求的满足程度不断提高。
当家庭收入增加时，城镇居民可以选择更高质量的商品和服务。
二、教育水平教育水平也是影响城镇居民消费的重要因素。
高素质的人才更具有高消费能力。
另一方面，教育可以提高人们的消费者素质，使人们更加理性地购买商品和服务。
三、媒体宣传媒体宣传对城镇居民消费的影响也较大。
媒体宣传可以直接或间接地影响消费者的消费心理和消费行为。
例如，音乐和电影可以影响人们的审美意识，使人们更加愿意消费。
同时，网络购物和社交媒体的普及也使消费者更加便捷的获取商品信息，从而促进了消费需求的提高。
四、城市的文化、环境和消费氛围城市的文化、环境和消费氛围也是影响城镇居民消费的重要因素。
城市的文化价值观和家庭文化背景也可以影响消费的决策和行为。
消费者选择消费品时，往往会考虑该品牌是否具有较高的社会地位和文化内涵，这对城市消费氛围也存在影响。
总之，城镇居民消费是城市经济发展和稳定的重要组成部分，影响因素有很多。
经济发达、文化繁荣、信息流通畅通以及良好的消费氛围等因素，都能够实现消费者更加理性地消费行为，对城市经济健康发展具有积极意义。
影响居民消费水平的因素
影响居民消费水平的因素
首先，收入水平是影响居民消费水平的最主要因素之一、收入水平决定了居民的购买力，较高的收入意味着可以购买更多的商品和服务，从而提高消费水平。
而较低的收入则限制了消费能力，使得居民消费水平相对较低。
物价水平也是影响居民消费水平的重要因素之一、物价的上升会导致居民购买力下降，从而影响消费水平；而物价的下降则能增加居民的购买力，推动消费水平的提升。
教育程度也会对居民消费水平产生影响。
较高的教育水平可以提高居民的就业竞争力，从而获得更高的收入。
此外，教育程度的提高还能提高居民的消费理财能力，使其更加理性地进行消费，从而提高消费水平。
金融体系也对居民消费水平产生影响。
金融体系的完善会提供更多便利的金融产品和服务，使居民能够更好地进行储蓄和投资，从而提高消费水平。
反之，金融体系的不完善会限制居民的储蓄和投资能力，从而降低消费水平。
社会福利也是影响居民消费水平的因素之一、较完善的社会福利体系能够为居民提供基本生活保障，减轻居民生活压力，增加其消费能力，从而提高消费水平。
最后，文化因素也会影响居民的消费水平。
不同的地域和民族有不同的文化习俗和观念，这些观念和偏好会影响到居民的消费决策。
例如，有些地区对于婚礼和丧葬等特殊场合的消费需求较高，而对于其他方面的消费需求较低。
总之，居民消费水平受到多个因素的综合影响。
维持经济稳定、提高居民收入水平、改善就业状况、控制物价水平、提高教育水平、完善金融体系、健全社会福利体系以及促进文化交流等措施都能够有助于提高居民的消费水平。
《2024年北京市城镇居民人均消费影响因素的实证分析》范文
《北京市城镇居民人均消费影响因素的实证分析》篇一一、引言随着中国经济的快速发展和城市化进程的加速，北京市作为中国的首都，其城镇居民的消费行为及消费水平一直是研究的热点。
人均消费水平受多种因素影响，为了深入探究这些影响因素及其作用程度，本文采用实证分析的方法，对北京市城镇居民人均消费影响因素进行了深入探讨。
二、研究背景与意义近年来，北京市的经济发展势头强劲，城镇居民的消费水平和消费结构发生了显著变化。
人均消费作为反映一个地区经济发展水平的重要指标，其影响因素众多，包括但不限于收入水平、价格水平、消费环境、文化习俗等。
对北京市城镇居民人均消费影响因素的实证分析，有助于了解北京市消费市场的现状和未来发展趋势，为政策制定和商业决策提供科学依据。
三、研究方法与数据来源本文采用实证分析的方法，运用统计学和计量经济学的相关知识，对北京市城镇居民人均消费影响因素进行定量分析。
数据来源于北京市统计局发布的统计年鉴及相关报告。
四、影响因素分析1. 收入水平：收入是影响消费的最直接因素。
随着收入的增加，人们的消费能力增强，消费水平提高。
北京市城镇居民的人均收入水平对人均消费具有显著的正向影响。
2. 价格水平：价格水平通过影响商品的购买力来影响消费。
在收入不变的情况下，价格水平的上升会导致消费水平的下降。
北京市的物价水平对人均消费具有较大的影响。
3. 消费环境：消费环境包括基础设施、商业网点、交通状况等。
良好的消费环境能够吸引更多的消费者，提高消费水平。
北京市的消费环境对人均消费具有积极的推动作用。
4. 文化习俗：文化习俗对消费行为和消费观念具有深远的影响。
北京市作为文化中心，其独特的文化氛围对城镇居民的消费行为产生了一定的影响。
5. 其他因素：包括人口结构、教育水平、社会保障等。
这些因素虽然对人均消费的影响相对较小，但也不容忽视。
五、实证分析本文采用多元线性回归模型，以北京市城镇居民人均消费为因变量，以收入水平、价格水平、消费环境、文化习俗等为自变量，进行回归分析。
我国城镇居民消费水平影响因素的计量经济分析
我国城镇居民消费水平影响因素的计量经济分析一、本文概述随着我国经济的快速发展，城镇居民的消费水平逐渐成为衡量一个国家经济活力和民生改善的重要指标。
消费水平不仅反映了居民的生活质量和购买力，还对社会经济结构和产业发展产生深远影响。
因此，深入研究我国城镇居民消费水平的影响因素，对于促进经济持续健康发展、优化消费结构、提高人民生活水平具有重要意义。
本文旨在通过计量经济分析的方法，全面探讨影响我国城镇居民消费水平的各种因素。
文章首先对相关理论和文献进行梳理和评价，明确研究背景和意义。
接着，运用定性和定量分析方法，从宏观经济、社会人口、消费环境等多个维度，深入剖析影响城镇居民消费水平的各种因素。
在此基础上，构建计量经济模型，对影响因素进行实证分析和检验，揭示各因素之间的内在联系和作用机制。
本文的研究不仅有助于深化对我国城镇居民消费水平影响因素的认识，还能为政府制定相关政策提供科学依据，引导居民合理消费，促进经济结构调整和转型升级。
本文的研究方法和结论也能为其他领域的消费研究提供借鉴和参考。
二、文献综述随着我国经济的持续发展和居民收入的稳步提高，城镇居民的消费水平及其影响因素逐渐成为经济学研究的热点。
众多学者从不同角度对此进行了深入的分析和探讨。
早期的研究主要关注于收入对消费的影响。
凯恩斯在其消费函数中明确指出，收入是影响消费的最重要因素，且消费随着收入的增加而增加，但消费的增加不如收入的增加快，即存在所谓的“边际消费倾向递减”现象。
这一观点得到了许多学者的实证支持，他们通过计量经济模型验证了收入与消费之间的正相关关系。
然而，随着研究的深入，学者们发现除了收入之外，还有许多其他因素也在影响着城镇居民的消费水平。
例如，价格水平、消费者信心、社会保障制度、教育水平、人口结构等都被认为是影响消费的重要因素。
其中，价格水平的变化会直接影响消费者的购买意愿和购买能力；消费者信心则反映了消费者对未来经济走势的预期，对消费具有重要影响；社会保障制度的完善程度会影响消费者的消费预期和消费决策；教育水平则通过提高消费者的消费能力和消费意愿来影响消费水平；人口结构的变化，如老龄化趋势的加剧，也会对消费产生深远影响。
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居民消费水平的影响因素分析[摘要]正因为消费水平的提高能推动经济的发展，发展经济就应该紧紧抓住消费。
不论从宏观的角度或微观的角度，居民消费水平都直接影响着我国国民经济的发展。
在宏观经济学中凯恩斯对消费的分析可知消费水平受到很多因素的影响，在这众多的因素当中哪些是主要影响因素呢?为了理清影响居民消费水平的主要因素，本文采用定性分析和定量分析相结合的研究方法，通过收集1978年至2012年35年间的数据，在定性论述的基础上，运用Eviews软件，建立计量经济模型进行定量分析，对影响居民消费水平的因素进行分析和研究。
一、模型的建立1数据收集与变量选取通过研究以前学者对影响因素的选取并且根据西方经济学理论，居民的最终消费支出主要受可支配收入、商品价格水平、价格预期、消费者财产、消费者偏好等因素的影响。
杜森贝利提出的相对收入假说认为，居民用于消费的支出受消费者以前以及目前的收入影响；居民储蓄直接影响着居民的最终消费，当居民可支配收入增加时，居民的储蓄会随之上升，但同时也是为日后的消费做准备，居民可支配收入是影响居民储蓄水平的一个主要因素应选入模型当中。
消费品价格对消费者的消费倾向会有影响，由于消费者收入水平有限，若居民的收入不变，物价水平越高，则消费支出越多；反之则消费支出越少。
居民消费价格指数能全面反映物价水平的变动，可选入模型当中。
税收是国家取得财政收入的一种形式，起着调节微观经济主体活动的作用，税收可以通过对市场价格的影响来影响消费者的行为。
税收作为重要的宏观调控手段，在扩大内需尤其是引导居民消费方面，具有十分重要的作用。
消费者的可支配收入会受税收的影响，可支配收入的改变会影响商品的购买量，从而消费水平也会发生改变，GDP 即国内生产总值，消费水平的高低影响着GDP 的大小，反之要GDP 的大小也影响着消费水平的高低。
从以上分析可以看出，影响居民消费因素比较多，考虑到样本数据的可收集性和我国经济的实际情况，选取了1918～2012 年人均国内生产总值（x1）、城镇居民人均可支配收入(x2)、农村居民人均可支配收入(x3)三个因素，分析其对居民消费的影响。
其中，为了增加数据的平稳性，对模型的被解释变量人均居民消费水平Y和解释变量x1、x2和x3均用价格指数进行平减(1978=100)并取自然对数，然后进行回归分析。
2模型初步提出根据eviews分析得出，取对数后的变量lnx1、lnx2、lnx3分别与lny成线性相关关系。
故而得出关于影响居民消费水平的线性回归模型Y=C+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+μi。
其中Y 代表居民消费水平（单位：元），X1人均国内生产总值（单位：元），X2代表城镇人均可支配收入（单位：元），X3代表农村居民家庭可支配收入（单位：元），μi 代表随机干扰项。
我们通过对该模型的回归分析，得出各个变量与我国居民消费水平的变动关系。
3模型的估计与检验3.1参数估计利用eviews软件对变量进行分析，得出下面的回归结果：Lny=-0.35+0.62lnx1+0.14lnx2+0.21lnx3F=25547.89 DW=0.6569 R=0.999596 R2=0.999557但是lnx2的P值为0.202>0.05，未通过显著性检验。
通过对各个变量的相关系数分析可知，各个变量之间的相关系数都很大，可能存在多重共线性。
利用逐步回归的方法通过eviews软件对各变量进行简单回归，剔除lnx2之后的回归方程为：Lny=-0.23+0.74lnx1+0.21x3F=37501.66 DW=0.6594 R=0.999576 R2=0.999547各个变量都能够通过显著性检验。
3.2自相关检验通过LM检验和对残差序列分析可知，模型存在一阶自相关，通过在模型加入ar(1)项，修正一阶自相关。
但模型中常数项并未通过显著性检验，将其剔除后模型的各个变量都能够通过显著性检验，并且不存在自相关。
3.3异方差检验利用怀特检验进行异方差检验，发现不存在异方差。
二、结论分析综上所述，经过自相关、异方差的检验及多重共线性的修正，将方程lny=0.796lnx1+0.127lnx3作为本研究对象的最终模型。
利用计量经济学的基本方法，通过对初始线性回归模型中变量的筛选和剔除，最后选出模型中的变量分别是人均国内生产总值、农村人均可支配收入。
预测模型lny=0.796lnx1+0.127lnx3可决系数R2 达到0.9997水平，该模型在理论上符合实际，对我国1978 年2012 年居民消费水平的变化有很好的解释能力。
其经济含义如下：人均国内生产总值系数β1=0.796，表示当模型中其它变量不变的情况下，人均国内生产总值每增加一个百分点，将带动全国居民消费水平增长0.796元。
农村居民人均可支配收入系数β2=0.127，表示在模型中其它变量不变的情况下，农村居民人均可支配收入增加一个百分点，全国居民消费水平将会增加0.127元。
三、提升居民消费水平的政策建议当前制约我国经济增长的因素很多，靠扩大投资拉动经济增长不是长久之计，靠扩大出口拉动经济增长也面临居多难题，因此，扩大内需、提升居民消费水平来拉动经济增长应是长久之策，根据以上分析，提升居民消费水平可从以下几方面着手：大力发展生产力。
增加科技投入，把国民经济蛋糕做大做强，提升国内生产总值整体水平。
当前，要发展低碳与生态经济，增加国内生产总值的绿色含量，提高居民整体收入水平，特别是农村居民收入水平。
中国是一个农业大国，农村居民收入水平低是居民消费水平难以提高的重要原因。
切实提高农民收入，不仅是农民由温饱进入小康、改善农民生活质量的关键，也是刺激消费、促进经济健康快速协调发展的重要着力点。
调整农业结构，大力发展优质高效农业。
当前要对传统农业结构模式进行优化和调整。
大力发展“两高一优”农业。
调整重点是进行农产品的品种改良和换代，提升品质，提高效益。
大力发展农村合作经济组织，服务农民。
当前要大力发展农村合作经济组织，架起种植基地与市场供应的桥梁，为农民提供有效信息，同时畅通购销渠道。
为农民的产前、产中、产后提供全方位的服务，促进农民增产增收。
针对提高城镇居民的可支配收入方面，税收政策尤其是个人所得税方面需尽快进行调整。
现行的个人所得税制度采取分类制征收，极不公平。
当前，要在提高个人所得税费用扣除额的同时，尽快实行个人所得税征收模式由分类制向综合制转变。
最好以家庭为单位，这样既可以增加居民的税后可支配收入，又能贯彻公平课税的原则。
附录：1.原始数据：2.Eviews软件结果x1、x2、x3分别与y之间关系的散点图：取对数后x1、x2、x3分别与y之间关系的散点图：变量取对数后的回归模型Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 06/21/15 Time: 16:56Sample: 1978 2012Included observations: 35Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -0.349133 0.105803 -3.299831 0.0024LNX1 0.619712 0.098307 6.303849 0.0000LNX2 0.140371 0.107687 1.303504 0.2020LNX3 0.214129 0.033598 6.373234 0.0000R-squared 0.999596 Mean dependent var 8.693085 Adjusted R-squared 0.999557 S.D. dependent var 2.103196S.E. of regression 0.044289 Akaike info criterion -3.288962Sum squared resid 0.060806 Schwarz criterion -3.111208Log likelihood 61.55684 Hannan-Quinn criter. -3.227601F-statistic 25547.89 Durbin-Watson stat 0.686901Prob(F-statistic) 0.000000剔除lnx2的回归模型Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 06/21/15 Time: 18:41Sample: 1978 2012Included observations: 35Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -0.228630 0.052020 -4.395053 0.0001LNX1 0.743481 0.025744 28.87944 0.0000LNX3 0.211417 0.033898 6.236848 0.0000R-squared 0.999574 Mean dependent var 8.693085 Adjusted R-squared 0.999547 S.D. dependent var 2.103196 S.E. of regression 0.044770 Akaike info criterion -3.292744 Sum squared resid 0.064139 Schwarz criterion -3.159428 Log likelihood 60.62302 Hannan-Quinn criter. -3.246723 F-statistic 37501.66 Durbin-Watson stat 0.659370 Prob(F-statistic) 0.000000对残差列的检验Dependent Variable: RESMethod: Least SquaresDate: 06/21/15 Time: 18:38Sample (adjusted): 1979 2012Included observations: 34 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.RES(-1) 0.671246 0.130151 5.157421 0.0000R-squared 0.446265 Mean dependent var 0.000341 Adjusted R-squared 0.446265 S.D. dependent var 0.044039 S.E. of regression 0.032771 Akaike info criterion -3.969591 Sum squared resid 0.035439 Schwarz criterion -3.924698 Log likelihood 68.48305 Hannan-Quinn criter. -3.954282 Durbin-Watson stat 1.736550Dependent Variable: RESMethod: Least SquaresDate: 06/21/15 Time: 18:38Sample (adjusted): 1980 2012Included observations: 33 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.RES(-1) 0.794006 0.178749 4.442004 0.0001RES(-2) -0.183150 0.178571 -1.025647 0.3130R-squared 0.463447 Mean dependent var 0.000696 Adjusted R-squared 0.446139 S.D. dependent var 0.044672 S.E. of regression 0.033246 Akaike info criterion -3.911087 Sum squared resid 0.034264 Schwarz criterion -3.820390 Log likelihood 66.53294 Hannan-Quinn criter. -3.880571 Durbin-Watson stat 2.017294加入AR（1）项后的回归模型Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 06/21/15 Time: 18:41Sample (adjusted): 1979 2012Included observations: 34 after adjustmentsConvergence achieved after 6 iterationsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -0.241990 0.178868 -1.352892 0.1862LNX1 0.735893 0.063135 11.65580 0.0000LNX3 0.221851 0.089009 2.492453 0.0184AR(1) 0.674003 0.136946 4.921656 0.0000R-squared 0.999743 Mean dependent var 8.795383 Adjusted R-squared 0.999718 S.D. dependent var 2.044530 S.E. of regression 0.034349 Akaike info criterion -3.794342 Sum squared resid 0.035396 Schwarz criterion -3.614770 Log likelihood 68.50382 Hannan-Quinn criter. -3.733103 F-statistic 38961.34 Durbin-Watson stat 1.752642 Prob(F-statistic) 0.000000Inverted AR Roots .67剔除常数项的回归模型Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 06/21/15 Time: 18:41Sample (adjusted): 1979 2012Included observations: 34 after adjustmentsConvergence achieved after 9 iterationsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.LNX1 0.796177 0.043475 18.31329 0.0000LNX3 0.126820 0.050281 2.522252 0.0170AR(1) 0.722466 0.120938 5.973853 0.0000R-squared 0.999729 Mean dependent var 8.795383 Adjusted R-squared 0.999711 S.D. dependent var 2.044530 S.E. of regression 0.034749 Akaike info criterion -3.797255 Sum squared resid 0.037432 Schwarz criterion -3.662576 Log likelihood 67.55334 Hannan-Quinn criter. -3.751326 Durbin-Watson stat 1.658788Inverted AR Roots .72。