农村和城镇的人均居民消费对新疆人均GDP的影响Word格式文档下载.docx
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1.1新疆农村居民消费水平逐步提高,但与城镇居民相比仍然偏低。
消费水平是指一个国家或地区的居民在一年内平均消费的商品和劳务的价值额。
现阶段我国农民的消费处于小康水平,且消费水平逐年有所提高。
然而,新疆农村居民消费增速低于城镇居民,农村居民的消费水平明显低于城镇居民。
1.2新疆农村居民消费结构逐步改善,但与城镇居民相比仍有差距
消费结构是指某项消费支出占总消费支出的比重。
虽然农村居民的消费水平在总体上是不断提高的,生活质量也得到了巨大的改善,但是与城镇具名消费结构相比,差距依然存在。
1.3新疆农村居民消费率持续下降,与城镇居民差距大
消费率是最终消费支出占可支配收入的比例,即消费=人均消费支出/人均可支配收入*100%。
由于目前在我国农村地区没有一个稳定的社会保障体系,再加上农村目前实行的也是独生子女政策,农民必须将本来就不高的收入储存起来,以应付未来的诸多不确定性。
在农村,农民必须要考虑自己的住房、终身大事、子女的教育、老人的后事等等这一系列的巨额支出。
因为在农民的心里一个人的生老病死是很重要的,在操办这些事的时候必须隆重,这些必要的支出几乎就成为了农民一生的“奋斗”目标,他们不可能拿出多余的钱来进行所谓的其他消费。
1.4新疆不同地方农村和城镇居民消费水平差异显著
部分农村居民消费的外部环境比较差,极大的制约了农村市场的积极性的调动。
2、影响新疆农村和城镇居民消费的主要因素
影响农村居民消费水平的因素很多:
消费者偏好、农村消费市场环境、居民文化程度、农村风俗习惯、居民消费观念等因素都会影响农村居民消费水平。
主要有以下三点:
2.1新疆农村社会保障体系不健全
农村居民收入主要用于消费和储蓄,而我国农村社会保障体系还不够健全,农村居民需要留出很大部分收入来储蓄,以预防意外事件、养老及留予子女教育、婚嫁用;
又由于储蓄会挤占消费,因此利率会影响农村居民的消费水平。
从目前农村经济运行情况来看,农村居民收入增长缓慢,农民对未来增收的预期不稳,产生了当前消费紧缩的倾向。
农村的消费环境、农民的消费习俗等因素也是制约我国农村居民消费的难以增长的一个瓶颈。
2.2消费价格水平
农村居民对于价格敏感程度远高于城镇居民,其价格承受能力也与城镇居民大不一样。
对于价格的波动,城镇居民的反应较农村居民略显“迟钝”,这是由收入水平、消费观念和消费习惯等决定的。
因此消费价格水平也是影响农村居民消费的重要因素。
2.3个人收入水平及其结构
对于农村居民来说,收入是影响消费水平最重要的因素。
考查1995年以来的新疆统计年鉴:
随着收入的增加,农村居民支出也不断增加,并且支出占收入比例保持基本稳定。
有关资料还表明,我国农村居民收入每增长1%,农村消费品零售额大体增长1.08%而不同的收入结构来源也会对消费水平造成不同程度的影响。
因此,通过优化农村居民收入来源结构、提高其收入水平来扩大农村消费市场以促进农村居民消费进而拉动内需、带动我国经济的整体发展,最终使经济进入良性循环,实现我国经济平稳、快速的增长是非常必要的。
3、农村和城镇的人均居民消费对新疆人均GDP的影响实证分析
3.1模型构建
因为城镇人均消费数额与农村消费数额对新疆GDP的影响是相互的,所以可以构建多元线性回归方程:
3.2数据说明
本文数据来源与《新疆统计年鉴》,采用的是1995年到2009年的统计数据。
新疆人均生产总值直接来源于统计年鉴,城镇和农村人均消费数额是由城镇和农村消费数额总数除以城镇和农村总人数得到的,统计年鉴并未给出详细信息。
选取新疆人均生产总值作为被解释变量,选取城镇人均消费数额x1和农村人均消费数额x2作为解释变量,单位均以元表示。
年份
新疆人均生产总值(元)y
城镇人均消费数额(元)x1
农村人均消费数额(元)x2
1995
4701
2581
1293
1996
5102
2854
1851
1997
5848
3158
1923
1998
6174
3217
2015
1999
6443
3410
1879
2000
7372
5324
1306
2001
7945
5835
1416
2002
8457
6586
1514
2003
9828
6329
1597
2004
11337
6684
1650
2005
13108
7033
1891
2006
15000
7718
1993
2007
16999
8753
2318
2008
19797
9831
2649
2009
19942
10451
2970
3.3回归模型的建立:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
05/11/12Time:
15:
09
Sample:
19952009
Includedobservations:
15
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-5021.856
1092.315
-4.597443
0.0006
X1
1.588393
0.135273
11.74215
0.0000
X2
3.212465
0.728189
4.411579
0.0008
R-squared
0.968935
Meandependentvar
10536.87
AdjustedR-squared
0.963757
S.D.dependentvar
5251.351
S.E.ofregression
999.7266
Akaikeinfocriterion
16.82970
Sumsquaredresid
11993439
Schwarzcriterion
16.97131
Loglikelihood
-123.2227
Hannan-Quinncriter.
16.82819
F-statistic
187.1424
Durbin-Watsonstat
1.017033
Prob(F-statistic)
0.000000
Y=-5021.856+1.588393
+3.212465
Se(1092.315)(0.135273)(0.728189)
t=(-4.597443)(11.74215)(4.411579)
=0.968935
=0.963757df=14F=187.1424D.W.=1.017033
从上面的估计的结果可以看出:
可决系数
=0.968935,修正的可决系数
=0.963757,表明模型在整体的拟和程度很高。
系数显著性检验:
对于C、X1、X2的系数,t的统计量的绝对值都>
2,都通过了检验,说明城镇人均消费数额和农村人均消费数额对新疆人均生产总值的影响是显著的,X1与x2系数符号与经济意义相符。
一、回归模型的检验:
1、多重共线性:
1
0.635408
判断系数检验法
X1
05/12/12Time:
22:
01
-461.0446
2235.922
-0.206199
0.8398
3.420473
1.152866
2.966930
0.0109
0.403743
5984.267
0.357877
2557.937
2049.741
18.21238
54618697
18.30679
-134.5929
18.21137
8.802675
0.352892
0.010911
用模型中x1与x2进行回归计算,拟合优度
=0.403743,做为判断系数,可以知道x1与x2不存在共线性。
2、序列相关性检验
检验Y与x1的序列相关性
06/04/12Time:
22
114
14
-1237.677
1052.085
-1.176404
0.2605
1.967583
0.162498
12.10833
0.918552
0.912287
1555.260
17.66024
31444830
17.75465
-130.4518
17.65923
146.6115
0.525692
D.W.=0.525692,在显著水平5%下,查D.W.表可知,存在自相关。
相关性的修正
05/13/12Time:
11:
25
Sample(adjusted):
19962009
14afteradjustments
Convergenceachievedafter52iterations
0.451417
0.465466
0.969817
0.3530
291695.4
6454780.
0.045191
0.9648
AR
(1)
0.997078
0.066002
15.10682
10953.71
0.973289
5185.658
847.5179
16.50991
7901153.
16.64685
-112.5694
16.49723
237.8455
1.104152
InvertedARRoots
1.00
此时的D.W.提高到1.104152,但是仍然不能确定,继续进行修正
27
19972009
13afteradjustments
Convergenceachievedafter57iterations
0.338956
0.415850
0.815092
0.4361
101338.4
2900202.
0.034942
0.9729
1.437393
0.707627
2.031286
0.0728
AR
(2)
-0.442886
0.856006
-0.517387
0.6174
0.979842
11403.85
0.973122
5104.794
836.9053
16.54496
6303694.
16.71879
-103.5422
16.50923
145.8209
1.745849
.99
.45
此时的D.W.提高到1.745849,消除的自相关,修正后的回归方程为
Y=101338.4+0.338956X1+(AR
(1)=1.437393,AR
(2)=-0.442886)
检验Y与x2的相关性
33
-5754.177
3702.850
-1.553986
0.1442
8.645521
1.909230
4.528276
0.612001
0.582155
3394.521
19.22128
1.50E+08
19.31569
-142.1596
19.22027
20.50528
0.447141
0.000567
D.W.值存在自相关
34
Convergenceachievedafter12iterations
0.002496
0.836708
0.002983
0.9977
-2874.547
7440.070
-0.386360
0.7066
1.085460
0.046592
23.29714
0.981844
0.978543
759.6013
16.29087
6346935.
16.42781
-111.0361
16.27820
297.4353
1.637648
1.09
EstimatedARprocessisnonstationary
修正后的D.W.值提高到1.637648,消除了相关性,消除后的回归
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