居民消費水平的影響因素分析

1、v1.0可編輯可修改居民消費水平的影響因素分析摘要正因為消費水平的提高能推動經濟的發(fā)展，發(fā)展經濟就應該緊緊抓住消費。不論從宏觀的角度或微觀的角度，居民消費水平都直接影響著我國國民經濟的發(fā)展。在宏觀經濟學中凱恩斯對消費的分析可知消費水平受到很多因素的影響，在這眾多的因素當中哪些是主要影響因素呢為了理清影響居民消費水平的主要因素，本文采用定性分析和定量分析相結合的研究方法，通過收集1978年至2012年35年間的數據，在定性論述的基礎上，運用Eviews 軟件，建立計量經濟模型進行定量分析，對影響居民消費水平的因素進行分析和研究。一、模型的建立1 數據收集與變量選取通過研究以前學者對影響因素的選取

2、并且根據西方經濟學理論，居民的最終消費支出主要受可支配收入、商品價格水平、價格預期、消費者財產、消費者偏好等因素的影響。杜森 貝利提出的相對收入假說認為， 居民用于消費的支出受消費者以前以及目前的收入影響；居民儲蓄直接影響著居民的最終消費，當居民可支配收入增加時， 居民的儲蓄會隨之上升， 但同時也是為日后的消費做準備， 居民可支配收入是影響居民儲蓄水平的一個主要因素應選入 模型當中。消費品價格對消費者的消費傾向會有影響，由于消費者收入水平有限，若居民的收入不變，物價水平越高，則消費支出越多；反之則消費支出越少。居民消費價格指數能全面反映物價水平的變動， 可選入模型當中。 稅收是國家取得財政收入

3、的一種形式，起著調節(jié)微觀經濟主體活動的作用，稅收可以通過對市場價格的影響來影響消費者的行為。稅收作為重要的宏觀調控手段，在擴大內需尤其是引導居民消費方面，具有十分重要的作用。消費者的可支配收入會受稅收的影響，可支配收入的改變會影響商品的購買量，從而消費水平也會發(fā)生改變，GDP即國內生產總值，消費水平的高低影響著 GDP的大小，反之要GDP的大 小也影響著消費水平的高低。從以上分析可以看出， 影響居民消費因素比較多， 考慮到樣本數據的可收集性和我國經濟的實際情況，選取了 19182012年人均國內生產總值（x1 ）、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（x2）、農村居民人均可支配收入（x3）三個因素，分析其對

4、居民消費的影響。其中，為了增加數據的平穩(wěn)性，對模型的被解釋變量人均居民消費水平 Y和解釋變量x1、x2和x3均用價格 指數進行平減（1978=100）并取自然對數，然后進行回歸分析。2 模型初步提出根據eviews分析得出，取對數后的變量Inx1、Inx2、Inx3分別與Iny成線性相關關系。 故而得出關于影響居民消費水平的線性回歸模型Y=C+B 1X1 + 3 2X2+3 3X3+3 4X4+卩i。其中Y代表居民消費水平（單位：元），X1人均國內生產總值（單位：元），X2代表城鎮(zhèn)人均可 支配收入（單位：元），X3代表農村居民家庭可支配收入（單位：元） ，卩i代表隨機干擾 項。我們通過對該模型

5、的回歸分析，得出各個變量與我國居民消費水平的變動關系。3 模型的估計與檢驗3.1參數估計利用eviews軟件對變量進行分析，得出下面的回歸結果：Lny=+2F= DW= R= R =但是lnx2的P值為 ,未通過顯著性檢驗。 通過對各個變量的相關系數分析可知，各個變量之間的相關系數都很大，可能存在多重共線性。利用逐步回歸的方法通過eviews軟件對各變量進行簡單回歸，剔除 lnx2之后的回歸方程為：Lny=+F= DW= R= R2=各個變量都能夠通過顯著性檢驗。3.2自相關檢驗通過LM檢驗和對殘差序列分析可知，模型存在一階自相關，通過在模型加入ar（1）項,修正一階自相關。但模型中常數項并未

6、通過顯著性檢驗，將其剔除后模型的各個變量都能夠通過顯著性檢驗，并且不存在自相關。3.3異方差檢驗利用懷特檢驗進行異方差檢驗，發(fā)現不存在異方差。二、結論分析綜上所述，經過自相關、異方差的檢驗及多重共線性的修正，將方程In y=+作為本研究對象的最終模型。利用計量經濟學的基本方法， 通過對初始線性回歸模型中變量的篩選和剔除，最后選出模型中的變量分別是人均國內生產總值、農村人均可支配收入。預測模型lny=+可決系數R2達到水平，該模型在理論上符合實際，對我國1978年2012年居民消費水平的變化有很好的解釋能力。其經濟含義如下：人均國內生產總值系數B 仁，表示當模型中其它變量不變的 情況下，人均國內

7、生產總值每增加一個百分點，將帶動全國居民消費水平增長元。農村居民人均可支配收入系數B 2=,表示在模型中其它變量不變的情況下，農村居民人均可支配收入增加一個百分點，全國居民消費水平將會增加元。三、提升居民消費水平的政策建議當前制約我國經濟增長的因素很多，靠擴大投資拉動經濟增長不是長久之計，靠擴大出口拉動經濟增長也面臨居多難題，因此，擴大內需、提升居民消費水平來拉動經濟增長應是長久之策，根據以上分析，提升居民消費水平可從以下幾方面著手：大力發(fā)展生產力。增加科技投入，把國民經濟蛋糕做大做強， 提升國內生產總值整體水 平。當前，要發(fā)展低碳與生態(tài)經濟， 增加國內生產總值的綠色含量，提高居民整體收入水平

8、，特別是農村居民收入水平。 中國是一個農業(yè)大國， 農村居民收入水平低是居民消費水平難以 提高的重要原因。切實提高農民收入， 不僅是農民由溫飽進入小康、改善農民生活質量的關鍵，也是刺激消費、 促進經濟健康快速協調發(fā)展的重要著力點。調整農業(yè)結構，大力發(fā)展優(yōu) 質高效農業(yè)。當前要對傳統農業(yè)結構模式進行優(yōu)化和調整。大力發(fā)展“兩高一優(yōu)”農業(yè)。調 整重點是進行農產品的品種改良和換代，提升品質，提高效益。大力發(fā)展農村合作經濟組織，服務農民。當前要大力發(fā)展農村合作經濟組織，架起種植基地與市場供應的橋梁，為農民提供有效信息，同時暢通購銷渠道。為農民的產前、產中、 產后提供全方位的服務， 促進農民增產增收。 針對提

9、高城鎮(zhèn)居民的可支配收入方面，稅收政策尤其是個人所得稅方面需盡快進行調整。現行的個人所得稅制度采取分類制征收，極不公平。當前，要在提高個人所得稅費用扣除額的同時，盡快實行個人所得稅征收模式由分類制向綜合制轉變。最好以家庭為單位，這樣既可以增加居民的稅后可支配收入，又能貫徹公平課稅的原則。4v1.0可編輯可修改附錄：1.原始數據:時間居民消費 水平（元）居民消費水平指數（1978=100）居民消費水平（剔除價格變 動因素）（元）（=居民消費水平絕對值/ 居民消費水平 定基指數*100）人均國內生產總值（元）人均國內生產 總值指數（1978=100人均國內生產 總值（剔除價 格變動因素）（元）（等于

10、 人均國內生產 總值/人均國 內生產總值定 基指數*100）城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入（元）城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收 入指數（1978=100）城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收 入（剔除價格變動因素）（元）（=城鎮(zhèn) 居民人均收入 絕對數/定基指數*100）農村居民家庭人均純收入（元）農村居民家庭人均純收入指數（1978=100）農村居民家庭 人均純收入 （剔除價格變 動因素）（元）（=農村居民 人均收入絕對 數/定基指數*100）1978 年1841001843821003821001001979 年2081074204051980 年2384641131271391981 年2644931982 年

11、2845291983 年3155841984 年3566971985 年4408601986 年4969661987 年5581,1161,2921988 年6841,3711,1989 年7851,5281,1990 年8311,6541,1991 年9161,9031,1992 年1,0572,3242,7841993 年1,3323,0152,1994 年1,7994,0663,1,1995 年2,3305,0744,1,1996 年2,7655,8784,1,1997 年2,9786,4575,2,1998 年3,1266,8355,2,1999 年3,3467,1995,2,2000

12、 年3,7217,9026,2,2001 年3,9878,6706,2,2002 年4,3019,4506737,2,2003 年4,6066002763610,6008,2,2004 年5,13864312,4009,2,5882005 年5,77114,25910,3,2006 年6,41676516,60211,3,2007 年7,57220,3371,13,4,2008 年8,70723,9121,29591115,4,2009 年9,5141,25,9631,17,5,2010 年10,9191,30,5671,19,5,2011 年13,1341,36,0181,21,1,6,1,

13、2012 年14,6991,39,5441,24,1,7,1,10圖表1以上數據來源于國家統計局經計算得出v1.0可編輯可修改232.Eviews軟件結杲x1、x2、x3分別與y之間關系的散點圖:240,000200,000160,000120,00080,00040,000800,000200,000400,000600,000X3取對數后x1、x2、x3分別與y之間關系的散點圖:YZ-J3 2 10YNU67891011121314LNX155678910111213LNX2變量取對數后的回歸模型Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least Squares

14、Date: 06/21/15 Time: 16:56Sample: 1978 2012Included observations: 35VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.CLNX1LNX2LNX3Mean dependentR-squaredvarAdjusted R-squared.dependent varAkaike info.of regressioncriterionSum squared residSchwarz criterionHannan-QuinnLog likelihoodcriter.Durbin-WatsonF-

15、statisticstatProb(F-statistic)剔除lnx2的回歸模型Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 06/21/15 Time: 18:41Sample: 1978 2012Included observations: 35VariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob.LNX1LNX3R-squaredMean dependent varAdjusted R-squared.dependent varAkaike info.of regressioncrit

16、erionSum squared residSchwarz criterionHannan-QuinnLog likelihoodcriter.F-statisticDurbin-Watson statProb(F-statistic)對殘差列的檢驗Dependent Variable: RESMethod: Least SquaresDate: 06/21/15 Time: 18:38Sample (adjusted): 1979 2012Included observations: 34 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Error t-St

17、atistic Prob.RES(-1)R-squaredAdjusted R-squared .of regressionSum squared residLog likelihoodDurbin-Watson statMean dependent var.dependent varAkaike infocriterionSchwarz criterionHannan-Quinncriter.Dependent Variable: RESMethod: Least SquaresDate: 06/21/15 Time: 18:38Sample (adjusted): 1980 2012Inc

18、luded observations: 33 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Error t-Statistic Prob.RES(-1)RES(-2)R-squaredAdjusted R-squaredMean dependent var.dependent varAkaike info.of regressionSum squared residcriterionSchwarz criterionHannan-Quinncriter.Log likelihoodDurbin-Watson stat加入AR( 1)項后的回歸模型Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 06/21/15 Time: 18:41Sample (adjusted): 1979 2012Included observations: 34 after adjustmentsConvergence achieved after 6 iterationsVariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob.CLNX1LNX3AR(1)R-squaredAdjusted R-squared.of regressionSum s