1978-2011年中国居民消费水平(来源于《中国统计年鉴2012》)
中国居民边际消费倾向的变化趋势及对策
中国居民边际消费倾向的变化趋势及对策摘要：改革开放30年来，中国取得了社会主义现代化建设的举世瞩目的巨大辉煌成就，30年间国民经济实现世界少有的年均9.8%的增长速度，但是这样的增长速度主要是依靠出口和投资来带动的。
在带动经济的三架马车——出口、投资、消费中，消费并没有显示出其应有的能量。
本文开篇就明确指出了中国国民经济增长的绊脚石——消费不足。
然后总结了国内学者对1978—2002年中国居民边际消费倾向的变化趋势及其原因的分析，并回顾了西方消费理论的发展历程。
在此基础上，利用凯恩斯的消费理论，以最简便的方式对2002—2008年的中国居民边际消费倾向的变化趋势及其原因进行了较为深入的分析，并简要总结了这种变化所带来的影响。
进而从政府、企业、居民三方面构建了中国消费政策体系的合理架构。
关键词：边际消费倾向；扩大内需；消费政策体系1 引言以1978年党的十一届三中全会为标志，我国进入了改革开放的历史新时期。
30年来，中国取得了社会主义现代化建设的举世瞩目的巨大辉煌成就，30年间国民经济实现世界少有的年均9.8%的增长速度。
实现了人民生活由温饱不足向总体小康的历史性跨越，赢得了我国在国际经济社会影响力和地位的空前提高，中国经济社会的面貌也发生了历史性的变化。
然而我国国民经济在快速发展的同时也存在着很大的隐患，我国目前的消费状况可用两个“偏低”来概括。
第一，我国居民总体上最终消费率偏低，我国改革开放后，由于经济增长快，投资率较高，消费率出现稳步下降的趋势，在55%-65%的区间波动。
2001年以来，消费率一直处在60%以下。
2007年，我国储蓄占GDP的51%，消费仅占GDP的48.8%，其中包括13%的政府消费，居民消费只有35%。
消费在国民经济中所占比重大大低于国际平均水平。
最终消费率如此之低,在世界上是少有的。
第二，我国居民的消费档次偏低。
由于实施了一部分地区与一部分人先富起来的政策,我国形成了高收入阶层、中等收入阶层和低收入阶层三个不同的收入群体。
基于eviews模型对居民消费水平的变化阐述
基于eviews模型对居民消费水平的变化阐述作者：李腾来源：《卷宗》2013年第07期摘要：针对我国1978年—2011年消费水平变化的社会现象，引入对其产生相关影響的因素，建立eviews模型，研究分析解释变量对居民消费水平的影响程度，在此基础上，对如何进一步提高我国居民消费水平提出切实建议。
关键词：居民消费水平；影响因素；eviews模型；建议1 引言居民消费水平是指按人口平均计算的居民消费额。
居民消费水平表明国家对人民的物质文化生活需要的满足程度，它是反映一个国家（或地区）的经济发展水平和人民物质文化生活水平的综合指标。
本文研究居民消费水平与诸多因素之间的关系。
根据经济理论可知，国民生产总值的增长会引起居民收入的增加，使得居民消费支出的扩大，进而促进消费水平的增加；就业增加使人们收入增加，进而影响消费；同样，人口增长也会影响居民消费水平的变化；此外，粮食是居民消费的必需品，人均粮食占有量成为影响居民消费水平的又一主要因素。
2 方法选择和数据处理现根据《中国统计年鉴》中1978年—2011年发布的所研究各因素的数据，以居民消费水平作为被解释变量Y，以人均国内生产总值X1、我国就业人数X2、人口自然增长率X3、粮食人均占有量X4为解释变量。
建立计量线性关系模型，通过eviews软件定量分析各个因素对居民消费水平的具体影响。
2.1 建立回归模型2.2 用OLS法进行回归回归结果如图1所示，由各解释变量的系数所对应的P值，可以初步判断，人均国内生产总值、我国就业人数、人口自然增长率对居民消费水平影响显著，而人均粮食占有量对因变量影响不显著。
由R2判断该模型拟合程度很高。
但由于时间序列数据不稳定，同时所研究模型的多因素之间可能存在线性关系，故仍需对模型进行处理，进而做出更有把握的判断。
3 模型的检验与修正3.1 异方差检验由于异方差性主要存在于横截面数据中，本案例为时间序列数列，可以不进行异方差检验。
经济与金融运行指标
经济与金融运行指标（一）描述宏观经济运行的指标1 GDP指数1978-2012年中国国内生产总值指数(来源于《中国统计年鉴2012》)本表按不变价格计算。
(上年=100)国 民 国内生产 人均国内 年 份 总收入 总 值 第一产业 第二产业 第三产业 生产总值工 业 建筑业1978 111.7 111.7 104.1 115.0 116.4 99.4 113.8 110.2 1979 107.6 107.6 106.1 108.2 108.7 102.0 107.9 106.1 1980 107.8 107.8 98.5 113.6 112.7 126.7 106.0 106.51981 105.2 105.2 107.0 101.9 101.7 103.2 110.4 103.9 1982 109.2 109.1 111.5 105.6 105.8 103.4 113.0 107.5 1983 111.1 110.9 108.3 110.4 109.7 117.1 115.2 109.3 1984 115.3 115.2 112.9 114.5 114.9 110.9 119.3 113.7 1985 113.2 113.5 101.8 118.6 118.2 122.2 118.2 111.91986 108.5 108.8 103.3 110.2 109.6 115.9 112.0 107.2 1987 111.5 111.6 104.7 113.7 113.2 117.9 114.4 109.8 1988 111.3 111.3 102.5 114.5 115.3 108.0 113.2 109.5 1989 104.2 104.1 103.1 103.8 105.1 91.6 105.4 102.5 1990 104.1 103.8 107.3 103.2 103.4 101.2 102.3 102.31991 109.1 109.2 102.4 113.9 114.4 109.6 108.9 107.7 1992 114.1 114.2 104.7 121.2 121.2 121.0 112.4 112.8 1993 113.7 114.0 104.7 119.9 120.1 118.0 112.2 112.7GDP增长率0.02.04.06.08.010.012.014.016.019791981198319851987198919911993199519971999200120032005200720092011GDP增长率1994 113.1 113.1 104.0 118.4 118.9 113.7 111.1 111.8 1995 109.3110.9105.0113.9114.0112.4109.8109.71996 110.2 110.0 105.1 112.1 112.5 108.5 109.4 108.9 1997 109.6 109.3 103.5 110.5 111.3 102.6 110.7 108.2 1998 107.3 107.8 103.5 108.9 108.9 109.0 108.4 106.8 1999 107.9 107.6 102.8 108.1 108.5 104.3 109.3 106.7 2000 108.6108.4102.4109.4109.8105.7109.7107.62001 108.1 108.3 102.8 108.4 108.7 106.8 110.3 107.5 2002 109.5 109.1 102.9 109.8 110.0 108.8 110.4 108.4 2003 110.5 110.0 102.5 112.7 112.8 112.1 109.5 109.3 2004 110.5 110.1 106.3 111.1 111.5 108.1 110.1 109.4 2005 110.8111.3105.2112.1111.6116.0112.2110.72006 113.3 112.7 105.0 113.4 112.9 117.2 114.1 112.0 2007 114.6 114.2 103.7 115.1 114.9 116.2 116.0 113.6 2008 110.1 109.6 105.4 109.9 109.9 109.5 110.4 109.1 2009 108.3 109.2 104.2 109.9 108.7 118.6 109.6 108.7 2010 110.2110.4104.3112.3112.1113.5109.8109.92011 109.6109.3104.3110.3110.4109.7109.4108.8年份 GDP 增长率1979 7.6 1980 7.8 1981 5.2 1982 9.1 1983 10.9 1984 15.2 1985 13.5 1986 8.8 1987 11.6 1988 11.3 1989 4.1 1990 3.8 19919.2从图表上可以看出，中国历年来的GDP 增长率在不断波动，特别是2008年经济危机，以至于由2007年的14.2%跌至2008年的9.6%，处于 不稳定状态，经济复苏困难重重。
我国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出数据分析
我国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出数据分析摘要：本文采用2011年我国31省、市、自治区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出数据，根据经济发展、地理环境以及消费习惯等因素影响，我国各地区城镇居民的消费性支出水平很不平衡，消费结构差异也较大。
本文利用因子分析，聚类分析、k均值聚类法等方法，对2011年我国31 个省(直辖市、自治区)城镇居民人均消费性支出的各项指标进行计量分析，对城镇居民家庭消费水平进行评价和排序，以期反映消费水平与结构上的差异，为政府制定更加合理的引导性政策提供有效依据。
关键词：城镇居民消费水平因子分析聚类分析；一、背景：近年来，我国国民经济得到了迅速发展，人民生活水平进一步提高，物质文明建设达到了前所未有的水平。
但由于我国各地区经济发展水平不均衡，加之各地人口、资源、政策等各方面存在的差异，使各地区居民人均消费水平参差不齐，不同的地区具有不同的特点。
在这一背景下，研究我国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出情况其次，消费结构可以反映居民的生活质量和经济发展水平。
一般来说，经济越发达的地区，其消费结构就越趋向于追求安逸享受的消费结构。
在这样的消费结构中，奢侈品支出如住房、服务性支出所占的比例就会较大。
反之，在经济较不发达的地区中，生活必需品消费支出所占的比例就会较大。
随着社会主义市场经济体制的逐步完善，我国的社会生产力不断日益加快发展，经济总量和综合实力迅速上升，城镇居民的生活水平显著提高。
主要利用三种统计方法进行分析：主成分分析法、因子分析法、聚类分析法。
本文选取2009年我国城镇居民人均消费支出数据，利用聚类分析法和因子分析法，将全国31个省、市、自治区进行分类和排序，并与人们实际观察到的情况进行比较。
二、实证分析指标体系的选择（1）评价城镇居民消费水平的九个指标，分别为：yx人均食品支出（元/人）；x2人均衣着支人均现金消费支出（元/人）；1出（元/人）；x3人均居住支出（元/人）；x4人均家庭设备及用品支出（元/人）；x5人均交通通信支出（元/人）；x6人均文教娱乐支出（元/人）；x7人均医疗保健支出（元/人）；x8人均其他消费支出（元/人）。
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。
中国历年消费价格指数CPI(1978-2011)
2001年 2000年 1999年 1998年 1997年 1996年 1995年 1994年 1993年 1992年 1991年 1990年 1989年 1988年 100.7 100.4 98.6 99.2 102.8 108.3 117.1 124.1 114.7 106.4 103.4 103.1 118 118.8 100.7 100.8 98.7 99.4 103.1 108.8 116.8 125 116.1 108.6 105.1 101.3 116.3 120.7
1995年 1996年 1997年 1998年 1999年 2000年 2001年 2002年 2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年
117.1 108.3 102.8
99.2 98.6 100.4 100.7 99.2 101.2 103.9 101.8 101.5 104.8 105.9 99.3 103.3 105.4
100.8 99.9 98.5
99 102.5 107.9 117.5 123.4 113.7 104.7 102.3 104.5 119.3 97.4 100.8 106.1 114.8 121.7 113.2 105.4 102.9 102.1 117.8 118.5
2011年 2010年 2009年 2008年 2007年 2006年 2005年 2004年 2003年 2002年
105.4 103.3 99.3 105.9 104.8 101.5 101.8 103.9 101.2 99.2
105.3 103.2 99.1 105.6 104.5 101.5 101.6 103.3 100.9
我国人均GDP与消费的计量分析
我国人均GDP与消费的计量分析由上图可以看出，自改革开放以来，我国人均GDP 持续增长，到2012年止， 我国人均GDP 较1978年，增长100倍。
21世纪以来，增长速度加快，平均每年递增9.9％，其中有一半年份的年增长速度超过10％。
而在此期间，西方发达国家的GDP 平均每年增长速度都在3％左右，亚太地区发展较快的国家或地区（如韩国、新加坡、泰国等）的经济增长速度一般都在5％～8％左右。
1. 我国人均GDP 的影响因素从需求角度分析，拉动我国GDP 增长的因素有三大块：最终消费（总消 费）、资本形成总额（总投资）和净出口（出口减进口）。
三个组成部分中对GDP 增长贡献率最大的是最终消费，说明自改革开放以来最终消费（尤其是居民消费）是我国GDP 增长的主要拉动力，并且以拉动内需为主。
另外，投资也是决定人均GDP 的重要组成部分之一。
近年来，由于中国在金融危机中的良好表现，中国吸引外资的能力大大提升，中国已经成为吸引外资最多的国家。
近年来，中国的进出口贸易总额也持续攀升，2013年，中国进出口贸易总额位居全球第一，由此可见，出口对于我国人均GDP 的影响正在不断加大。
其次另外，产业结构划分对于人均GDP 也有一定影响。
就我国现状而言，较注重第三产业的划分，第三产业作为我国最大的产业，对GDP 的贡献是最大的。
而第一产业与人均GDP 的关系则是呈负相关关系，控制第一产业的比例，对于人均GDP 的增长很重要。
另外，地域也影响着GDP 。
由于我国的特殊形势，地域的差别较大，不同城市地区的GDP 存在较大不同。
我国人均GDP 的区域差别表现为从东部向西部逐渐降低的趋势，这受城市规模的大小，生产要素的投入，以及产业结构的影响。
785886229398105421233614185165002016923708256083001535198384200500010000150002000025000300003500040000450002000200120022003200420052006200720082009201020112012人均GDP单位：元一、 我国居民人均消费的分析 1. 我国居民人均消费现状由上表可以看出，我国居民消费水平一直保持上升趋势，其中，城镇居民人均消费增长趋势明显，增长速度快；农村居民人均消费增长趋势平缓。
计量经济学：人均国内生产总值和居民消费水平(解决自相关问题)
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1997 年 1998 年 1999 年 2000 年 2001 年 2002 年 2003 年 2004 年 2005 年 2006 年 2007 年 2008 年 2009 年 2010 年 2011 年 2012 年 2013 年
6,457 6,835 7,199 7,902 8,670 9,450 10,600 12,400 14,259 16,602 20,337 23,912 25,963 30,567 36,018 39,544 43,320
一、研究目的
改革开放以来，我国的经济有了较快地发展，随着居民生活水平的改善，居 民的消费水平也有了显著的提高。国内生产总值(GDP)与居民消费(C)、投资(I)、 政府支出(G)和净出口(NX)有关。所以，居民消费水平影响着我国经济的发展。 探究这二者间的关系，有利于探寻我国居民消费水平增长的规律性，还可以预测 未来居民消费水平的增长趋势。
3,002 3,159 3,346 3,632 3,887 4,144 4,475 5,032 5,596 6,299 7,310 8,430 9,283 10,522 12,570 14,110 15,632
利用 EViews 软件，生成 Yt ， X t 的数据，采用这些数据对模型做 OLS 回归。
图 5.03 残差项 et 1 和 et 的最小二乘回归结果
估计结果： et 0.902957et 1 ，由此可知： =0.902957。对原模型进行广义 差分，得到广义差分方程式：
Yt 0.902957Yt 1 1 (1 0.902957) 2 ( X t 0.902957 X t 1 ) vt
图 5.05 第一步结果