影响居民消费水平的因素分析及对策讲解Word格式.docx
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2003年我国居民消费相当于美国居民消费的8.8%,2008年提高到15.4%。
尽管与发达国家的差距在缩小,但从消费结构看,我国居民消费还处在较低的水平。
从需求角度看,我国的三大需求发展不平衡,投资和出口增长快,消费增长相对较慢,使得消费的比重不断下降。
与投资和出口增速相比,居民消费增长相对较慢,从而居民消费在经济总量中的比重较低。
我国居民消费计算方法有待进一步改进和完善,但主要方面符合国际通行的做法,计算结果基本反映了实际情况。
(五)消费结构变化分析与启示
近年来,消费需求对经济的拉动力不断增强,与城乡居民消费结构的变化与快速升级是密不可分的。
目前我国已进入消费加速转型期,居民消费由原来简单的数量增长演变为数量增长与结构调整并行,消费升级通过衣食—耐用消费品—住宅、交通、通讯、文化教育、娱乐、医疗和旅游等产业链不断演化。
消费结构向更高层次转化,不仅推动了经济的持续发展,还提升了经济增长的质量。
值得引起关注的是,不同收入的消费群体、不同的商品和区域市场对消费升级所起的作用差异较大,引发的一些问题需引起重视。
逐渐缩小这些差距,是保证经济持续健康发展的需要,也是构建和谐社会的需要。
潘芳芳、李炯(2010)提出了要深入认识消费现状,提高农村居民消费水平。
分配和消费一直都是影响经济发展的两个重要因素,同时分配和消费又相互影响着对方。
尤其在现在爆发全球性金融危机的情况下,我国的经济发展面临着国外需求萎缩,国内需求有限的艰难局面。
因此如何扩大消费,促进经济又好又快发展成为当前经济工作的重点。
本文主要通过分配和消费两者关系的论述来分析通过分配扩大消费促进经济的理论依据。
赵明珠、亢晓龙(2010)认为目前我国经济增长过分依赖出口和投资的拉动,消费对经济增长的拉动作用不足。
在国际金融危机过后的今天,我们有必要对我国消费需求做出分析,消费需求不足是我国的经济增长的问题,尤其是农民消费需求不足已成为我国经济增长的最大症结。
这种状况决定了提高农民消费水平应成为拉动我国经济增长的根本动力。
本文在分析农民消费水平低的原因的基础之上,提出提高农民消费水平,关键在于破解制约农民消费的“资金瓶颈”、硬件瓶颈”和“软件瓶颈”。
王长坤、喻永红(2008)认为从近几年的变化情况看,居民消费需求的起伏与物价变动的趋势、周期基本一致。
居民消费支出快速增长的年份,物价也必然处于较高的水平。
反之,居民消费支出低速增长,物价水平也随之下跌。
居民消费支出增长率与消费物价指数的增幅这两条波动曲线的运行趋势大体一致。
因此通过分析,说明了物价上涨与居民消费水平的相关性。
二、模型的建立
时间
Y
X1
X2
X3
X4
1990
833
18667.82
1596
560
103.1
1991
932
21781.50
1840
602
103.4
1992
1116
26923.48
2262
688
106.4
1993
1393
35333.92
2924
805
114.7
1994
1833
48197.86
3852
1038
124.1
1995
2355
60793.73
4931
1313
117.1
1996
2789
71176.59
5532
1626
108.3
1997
3002
78973.03
5823
1722
102.8
1998
3159
84402.28
6109
1730
99.2
1999
3346
89677.05
6405
1766
98.6
2000
3632
99214.55
6850
1860
100.4
2001
3887
109655.17
7161
1969
100.7
2002
4144
120332.69
7486
2062
2003
4475
135822.76
8060
2103
101.2
2004
5032
159878.34
8912
2319
103.9
2005
5596
184937.37
9593
2657
101.8
2006
6299
216314.43
10618
2950
101.5
2007
7310
265810.31
12130
3347
104.8
2008
8430
314045.43
13653
3901
105.9
2009
9283
340902.81
14904
4163
99.3
2010
10522
401512.80
16546
4700
103.3
2011
12113
471563.70
18522
5545
105.4
注:
以上数据来源于各年的《中国统计年鉴》
Y:
全国居民消费水平(元),X1:
国内生产总值(亿元),X2:
城镇居民消费水平(元),X3:
农村居民消费水平(元),X4:
居民消费价格总指数(%)。
(一)模型初步提出
1.该模型为线性模型。
2.主要采集的样本是1990年以后的,我国的经济运行机制有了不小的改变,人民生活水平也有了显著的提高,所以这一时期的样本能反映这种变化。
3.模型中将居民消费水平作为被解释变量,为了具体分析各要素对提高我国居民消费水平影响大小,根据经验引入国内生产总值、城乡居民人均收入、居民消费价格总指数,对模型进行回归分析,以求能使模型具有更高的可操作性。
采用的回归模型如下:
Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+ui
其中,Y代表全国居民消费水平,X1代表国内生产总值,X2代表城镇居民消费水平,X3代表农村居民消费水平,X4代表居民消费价格总指数,ui代表随即扰动项。
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。
(二)模型的拟合检验用Eviews计量经济学分析软件
将所有对居民消费水平影响显著的解释变量放进同一个模型,进行多元回归分析,结果如下:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
05/30/12Time:
10:
15
Sample:
19902011
Includedobservations:
22
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
716.9640
154.0639
4.653679
0.0002
0.011299
0.000514
21.96639
0.0000
0.318445
0.021249
14.98637
0.151361
0.097550
1.551623
0.1392
-6.786874
1.306223
-5.195798
0.0001
R-squared
0.999906
Meandependentvar
4612.773
AdjustedR-squared
0.999883
S.D.dependentvar
3188.040
S.E.ofregression
34.42092
Akaikeinfocriterion
10.11192
Sumsquaredresid
20141.59
Schwarzcriterion
10.35989
Loglikelihood
-106.2311
F-statistic
45031.97
Durbin-Watsonstat
1.063820
Prob(F-statistic)
0.000000
回归方程为:
Y=716.9640+0.011299X1+0.318445X2+0.151361X3-6.786874X4+Ui
T=(4.653679)(21.96639)(14.98637)(1.551623)(-5.195798)
R2=0.999906AdjustedR-squared=0.999883F=45031.97n=22
1.多重共线性检验
由F=45031.97>
F0.05(4,17),表明从整体上来看,居民消费水平与变量之间的线性关系显著,各解释变量之间的相关系数较高,可能存在着多重共线性。
1.000000
0.987242
0.992457
-0.239985
0.997053
-0.287976
-0.281642
(1)根据多重共线性检验,解释变量之间存在着线性相关,由上表知模型中确实存在多重共线性。
(2)修正:
22:
32
880.8078
96.43515
9.133679
0.024465
0.000486
50.32564
0.992165
0.991773
289.1586
14.25834
1672254.
14.35752
-154.8417
2532.670
0.165296
41
-730.7552
103.4713
-7.062394
0.669047
0.011201
59.73329
0.994426
0.994147
243.8952
13.91786
1189697.
14.01705
-151.0965
3568.066
0.200144
05/31/12Time:
23:
37
-633.0262
79.27762
-7.984929
2.334957
0.030355
76.92136
0.996631
0.996463
189.6067
719014.1
-145.5572
0.695798
42
19249.46
11291.04
1.704844
0.1037
-139.6934
107.5731
-1.298591
0.2089
0.077760
0.031648
3137.186
19.02655
1.97E+08
19.12573
-207.2920
1.686338
0.099120
0.208859
逐步回归法:
剔除X1即城镇居民消费水平后的模型为:
49
-940.0943
707.6536
-1.328467
0.2006
0.213466
0.109071
1.957138
0.0660
1.596268
0.379486
4.206391
0.0005
2.497946
6.510888
0.383657
0.7057
0.997227
0.996765
181.3275
13.40145
591833.9
13.59982
-143.4160
2157.806
0.350191
剔除X2即城镇居民消费水平后的模型为:
11:
705.7238
564.4171
1.250359
0.2272
0.009565
0.001836
5.209343
1.421634
0.176897
8.036503
-7.118942
4.784751
-1.487840
0.1541
0.998659
0.998435
126.1034
12.67505
286237.2
12.87342
-135.4255
4467.959
0.817699
剔除X3即农村居民消费水平后的模型为:
16
781.3756
154.0575
5.071975
0.011837
0.000394
30.01176
0.347093
0.010921
31.78128
-7.123348
1.337512
-5.325821
0.999892
0.999874
35.74138
10.15346
22994.04
10.35183
-107.6881
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