中国居民收入与消费支出的关系
计量经济学农村人均生活消费支出与农村人均收入关系的计量分析
计量经济学农村人均生活消费支出与农村人均收入关系的计量分析文件排版存档编号：[UYTR-OUPT28-KBNTL98-UYNN208]我国农村人均生活消费支出与农村人均收入关系的计量分析摘要：增加农民收入是我国扩大内需的关键，本文运用2007年我国农村人均生活消费支出与农村人均收入的数据，运用异方差的相关知识进行计量分析，通过建立回归模型的基本操作过程和借助于统计软件，建立我国农民人均生活消费支出的初步模型，以便更好的了解我国农村居民的消费支出与人均收入的关系。
根据《2007年中国统计年鉴》的数据，对农民人均生活消费支出做了回归分析，并得出了系列结论。
关键词：农村人均消费支出一元线性回归异方差一、问题提出我国是一个大国，至今仍有9亿农村，占全国人口总数的70%，农民是我国最大的消费群体，农村消费能力的提升直接关系到国民的全局。
从农村看，中国有近六成人口(约8亿)生活在农村。
农村城镇化的进程对经济增长的带动作用是非常明显的，世界上还没有哪个国家有规模如此巨大的城镇化。
农村居民的收入虽然低于城市居民，但是基数巨大，且农村人口的收入也在稳定增长。
据测算，目前1个城镇居民的消费水平大体相当于3个农民的消费；城市化率提高1个百分点，就会有100万～120万人口从农村到城市。
由于城市人口的消费是农村的～3倍，约拉动最终消费增长个百分点。
随着经济的发展，我国农民的消费水平和结构也发生了很大变化，农民生活水平的提高和消费的增加对于实现国民经济又好又快发展、正确处理好内需和外需的关系至关重要。
但从总体来看，农民消费水平仍然较低，显示有的地区都不及城市居民人均消费支出的三分之一。
而且消费结构不合理，局限于食品类等生存基本需求品，消费在衣着装饰等方面的极少。
而影响农民消费水平的根本原因是农民的收入。
本文主要研究收入对支出的影响。
二、经济理论我国是发展中的农业大国，全面建设小康目标能否实现，重点、难点在于提高农村居民的人均收入。
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。
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20089636.2412380.40200910694.7913627.65201011809.8714769.94201112432.2216015.58201214336.8717699.30201315527.9719732.86201416857.5121574.72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=30 ② 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*0.0042812β≤≤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。
居民收入与居民消费支出之间的相关系数
居民收入与居民消费支出之间的相关系数【摘要】本文主要探讨了居民收入与居民消费支出之间的相关系数。
在数据收集阶段，我们收集了大量关于居民收入和消费支出的数据，并进行了数据分析。
结果显示，居民收入与消费支出之间呈现出一定的正相关性。
在相关性讨论部分，我们对相关系数进行了解释，并分析了影响因素。
最终得出结论：居民收入与消费支出之间存在一定程度的相关性，相关性强度为XX。
在实际应用中，这一相关性可以帮助政府和企业更好地制定经济政策和市场营销策略。
展望未来，我们可以进一步研究其他影响因素，以更全面地理解居民收入与消费支出之间的关系。
【关键词】居民收入、居民消费支出、相关系数、数据收集、数据分析、结果解释、相关性讨论、影响因素分析、相关性强度、实际应用、展望1. 引言1.1 介绍居民收入与居民消费支出之间的相关系数是经济学中一个重要的指标，它能够反映出居民个人收入水平与其消费水平之间的关系。
收入和消费是经济活动中最基本的两个方面，它们之间的关系直接影响着经济整体的发展。
研究居民收入与消费支出之间的相关系数具有重要的理论和实际意义。
居民收入与消费支出之间的相关系数是一个衡量居民经济行为的重要指标，通过对这一指标的研究可以深入了解居民的消费意愿和消费行为，从而为制定经济政策提供理论支持。
相关系数的大小还可以反映出社会的收入分配情况和消费结构，为促进经济发展和改善民生提供重要的参考依据。
通过对居民收入与消费支出之间的相关系数进行研究，可以更好地了解居民的经济行为特征，为制定合理的政策提供参考依据，促进经济的发展和社会的进步。
1.2 研究意义居民收入与居民消费支出之间的相关系数是衡量经济状况和消费习惯之间关联程度的重要指标。
研究这一相关系数对于了解经济运行规律、制定政策措施以及预测未来经济走势具有重要意义。
通过分析居民收入与消费支出之间的相关性，可以帮助政府和企业更准确地了解居民的消费能力和消费偏好，从而合理调整产品供给和服务，推动经济发展。
城镇居民可支配收入——消费性支出关系协整分析
借助 误差修正模型检验 ， 是因为误 差修 正模 型能够消除传统消 表 ２ 我国人均ｉ支配收入与人均消费性支出的格兰杰 因果检验 ｒ
费存在 的“ 虚假回归” 问题。
二 、 证 分 析 实
ｌ 零假设
△Ｌ ＤＩ ＮＰ 和△Ｌ Ｐ Ｎ ＤＥ
滞后期 Ｆ统计量 伴随概率 检验 结果
２ １ ３７ ． ８ ２ ０２ ３ ．２ ｌ ０３ ４ ．１６ Ｏ８ ２ ．Ｏ ４ 接受 接受
断提 高 ， 民收 入 持续 稳 定增 长 ， 费水 平 不 断 提 高 。 济 学 消 Ｌ ＤＩＬ Ｐ Ｅ表示 自然对数的人均可支配收入和人均消费性 居 消 经 ＮＰ 、 Ｎ Ｃ
费理论认 为， 收入是决 定消费的最基本 的因素之 一 ， 收入增长 支 出， 并对其将进行 严格 的协 整检 验其相应 的一Hale Waihona Puke 差 分序 列记 政经视点
城镇 居 民可 支配收入 消费性 支 出关 系协 整 分析
苗 伟
保定 ０ １０ ） ７００ （ 河北大学经济学院 ， 河北 【 摘
要】 随着经济危机 的深入 ， 国出口导向型发展模 式受到极 大的冲击 ， 我 急需通过拉 动我 国居 民消费需求来维持经济 的平
稳发展。本文利用 中国城镇居 民 １８ ￣２ ０ 年 的数据 ， ９５ ０ ８ 运用协整和误差修正模 型对城镇居 民的人均 收入和 消费之 间的关系进行
表 １ 我国人均可支配收入与人均消费性支 出的单位根检验结果
变 量 Ａ ＤＦ 统 ｌ 临 界 ％ 临 界 １％ 临 界 结 论 ％ ５ ０ 计 量
ＰＩ Ｄ Ｌ Ｄ ＮＰ Ｉ
△Ｌ Ｐ Ｅ和 △Ｌ ＤＩ ２ ＮＣ ＮＰ
值
值
值
消费与收入的关系
——对持久收入假说模型的批判性改进
最后一根稻草——消费
随着投资和出口速度双下滑，我国经济发展进入新常态。 如何通过刺激消费推动经济增长是新时期政府和学界的研究 重点。目前国内学者在分析收入与消费的关系时，大多采用 弗瑞德曼的持久收入假说，对其模型进行简单修改和解读， 而更多地是应用此类模型分析我国城乡居民的收入与消费问 题。但是由于消费行为更多地受民族文化和生活习性的影响， 本文在结合弗瑞德曼持久收入假说思想的同时，创造性地将 统计学上的下一期收入作为影响本期消费的重要因素，同时 结合我国居民传统的消费惯性思维，将前一期消费作为影响 本期消费的另一重要因素。此外，本文还就城乡居民的认证，含水量？%
城镇居民的消费函数模型
LNCCS(-1)=0.250554+0.530800LNICS+0.438029LNCCS(2)+0.724115AR(1)
我国农村居民的消费函数模型
LNCNC(-1)=-0.000746+0.497877LNINC+0.489798LNCNC(-2)
YPt=aYt-1+a(1-a)Yt-2+a(1-a)2Yt-3+…+a(1-a)tY1+(1-a)Y0
持久收入假说的短期和长期消费函数分别为:
俺是这么觉得
凯恩斯想法很好可惜没数据论证； 弗里德曼算法很好可惜没现实支撑。 结论：黑板经济学不符合社会主义求真务实的精神。
在我国，受政策、形势、认知水平、预期等因素影响，大部 分消费者没有办法或没有能力来对预期收入和历史收入展开 客观计算；另一方面，人性中的消费惯性等在上述模型中被 消除了。
凯恩斯是这么想的
回归模型案例
案例一：城镇居民收入与支出关系一、研究的目的研究影响各地居民消费水平变动的原因。
影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。
为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。
二、模型设定我们研究的对象是各地区居民消费的差异。
居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。
而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较。
所以模型的被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。
因此建立的是某年截面数据模型。
影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况” 、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。
因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。
为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。
作城市居民家庭平均每人每年消费支出（Y）和城市居民人均年可支配收入（X）的散点图，从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出（Y）和城市居民人均年可支配收入（X）大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为如下线性模型：Y =1 pX j U i三、估计参数仁建立工作文件首先，双击EViews图标，进入EViews主页。
城市居民收入与消费支出的相关性分析
城市居民收入与消费支出的相关性分析随着城市化进程的加速，城市居民的收入水平和消费方式也发生了巨大变化。
城市居民的收入水平不仅与其个人的工作能力和技能相关，还受到宏观经济环境、市场供求关系等因素的影响。
而消费支出则是城市居民根据其收入水平和生活需求进行的一系列消费行为。
那么，城市居民的收入与消费支出之间是否存在相关性呢？本文将对这一问题进行分析探讨。
首先，城市居民的收入与其消费支出之间存在着一定的相关性。
一方面，收入的多少直接影响了消费支出的水平。
收入较高的城市居民往往拥有更多的消费能力，能够购买更高价位的商品和服务，从而提高了总体的消费支出水平。
相反，收入较低的城市居民则可能面临着生活必需品的购买限制，消费支出水平相对较低。
另一方面，消费支出的变动也会对收入产生一定的影响。
例如，某些城市居民的购买力增加，会刺激市场需求的增加，进而推动相关产业的发展，从而创造更多的就业机会和收入来源。
其次，城市居民的消费支出与收入之间的相关性还受到其他因素的影响。
一个重要的因素是城市居民的消费观念和价值观念。
不同人的价值观念存在差异，对于消费的态度也不同，因此消费支出与收入之间的相关性也存在差异。
一些城市居民注重储蓄，将较大一部分收入用于投资或储蓄，消费支出相对较低；而另一些城市居民则更加注重享受生活，愿意将大部分收入用于消费，消费支出相对较高。
另外，城市居民的收入与消费支出也受到政府的宏观调控政策的影响。
政府通过一系列的经济政策和税收政策来调节城市居民的收入分配和消费支出。
例如，通过降低个人所得税税率，提高城市居民的收入水平，从而刺激消费增长。
此外，通过加大社会保障和福利保障力度，提高城市居民的社会保障水平，也会对消费支出产生积极影响。
需要指出的是，城市居民的收入与消费支出之间的相关性并非简单的线性关系。
在现实生活中，收入的增加并不一定带来消费支出的同步增加。
一些城市居民可能会选择积极储蓄或投资，而非扩大消费规模。
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中国居民收入与消费支出的关系
一．模型设定
为了分析各地区中国居民收入与消费支出的关系，选择“人均居民消费支出”为被解释变量，用Y表示；选择“人均GDP”为解释变量，用X 表示。
如下表是中国居民人均消费支出与人均GDP的数据。
为分析中国居民收入与消费支出的关系，运用计算机软件Eviews作计量经济分析。
得到散点图：
从散点图可以看出中国居民消费支出随着人均GDP 的增加而增加，近似于线性关系，为分析中国居民消费支出随人均GDP 变动的数量规律性，可以建立如下简单线性回归模型：
12t t t Y X u ββ=++
二、估计参数
假定所建模型及其中的随机扰动项u i 满足各项古典假设，可以用OLS 法估计其参数。
Eviews 的回归结果如图：
可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为
201.29130.387993t t
Y X ∧
=+
()() 15.130960.007377 ()()
13. 52303.5278955t =
20.9925R = 2766.294F = 23n =
剩余项，实际值，拟合值的图形如下：
三、模型检验
1.经济意义检验
所估计的参数
1
201.2913
ˆβ=2
0.387993
ˆβ
=，说明人均GDP 每增加1
元，平均来说中国居民人均消费支出将增加0.387993元，这与预期的经
济意义相符。
2.拟合优度和统计检验
拟合优度的度量：题中的可决系数为0.9392，说明所建模型对样本数据拟合较好，即解释变量“人均GDP ”对被解释变量“中国居民人均消费支出”的绝大部分差异做出了解释。
对回归系数的t 检验：针对01:0H β=和02:0H β=，估计的回归系数
1β∧
的标准误差和t
值分别为：115.1310SE β∧⎛⎫= ⎪⎝⎭，113.3033t β∧⎛⎫= ⎪⎝⎭；2β∧的标
准误差和t
值分别为20.007377SE β∧⎛⎫= ⎪⎝⎭，252.59557
t β∧⎛⎫
= ⎪⎝⎭。
取0.05α=，查
t 分布表得自由度为223221n -=-=的临界值()0.02521 2.080t =。
因为
()10.02513.303321 2.080t t β∧⎛⎫
== ⎪⎝⎭﹥，所以应拒绝01:0H β=; 因为
()20.02552.5955721 2.080t t β∧⎛⎫
== ⎪⎝⎭﹥，所以应拒绝02:0H β=。
对斜率系数的显
著性检验表明，人均GDP 对中国居民人均消费支出的确有显著影响。
四、回归预测
如果人均GDP 能达到每人2500元，利用所估计的模型可预测中国居民人均消费支出，点预测值的计算方法为：
201.29130.38799325001171.274f
Y
∧
=+⨯=（元）
为了作区间预测，取0.05α=，f Y ∧
平均值置信度95%的预测区间：
2
1
f
Y t n ασ
∧
∧
+为获得相关数据，在用Eviews 作回归分析中，已经得到
1171.274
f Y =、
33.8133σ∧
=、(
)0.02521 2.080t =、23n =。
得到X 和Y 的描述统计结果如下：
根据上图数据可计算出：
()
()()2
2221977.240323121009969.3
i
f x x
X X
n σ=-=-=⨯-=∑∑
()
()2
2
25001814.835469451.077
f
X
X
-=-=
当
2500
f X =时，将相关数据代入计算得到
1469451.077
1171.274 2.0833.81331171.27418.04422321009969.3⨯⨯
+=
即是说，当人均GDP 达到2500元时，中国人均消费支出
f
Y 平均值置信度
95%的预测区间为()1153.2298,1189.3182元
f Y 个别值置信度95%的预测区间
为：2ˆ1ˆf
t Y
ασ+当
2500
f X =时，将相关数据代入计算得到：
1469451.0771171.274 2.0833.813311171.274 1.03242321009969.3⨯⨯+
+
=
即是说，当人均GDP 达到2500时，中国居民人均消费支出
f
Y 个别值置信
度95%的预测区间为()1170.2416,1172.3064元
预测值及标准误差的图形如下：。