四川居民消费水平的影响因素汇编.docx
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四川居民消费水平的影响因素汇编
计量经济模型设计报告
四川居民消费水平的影响因素
班级:
实验0805
姓名:
杨国娟
学号:
2008110206
天津财经大学
2010年6月
四川居民消费水平的影响因素
◆前言
消费水平关系着每位消费者实际生活水平的状况,是消费经济研究的基本问题。
一国消费水平的高与低,有一系列的国际的衡量和评价指标。
消费水平变动受多种因素的影响,并有客观的数量界限。
总结历史的经验和教训,采取各种措施在建设现代化的工业及国民经济体系中,使人们的消费水平稳步提高,是我国的一项长期战略任务。
本报告主要研究四川居民消费消费水平的发展的影响因素。
改革开放以来,四川居民消费水平增加较快。
据统计,有1978的161.39到2007的5259.22。
不管是否考虑价格上涨的因素,四川的居民消费水平都在逐年上升。
如果能够找到影响四川居民消费水平的因素,就有利于四川省政府对促进四川省的居民消费水平提高的政策的提出和改善,对推动整个四川经济的发展都是有利的。
因此,及时把握国民经济发展格局中居民消费需求变动趋势,制定符合四川省现阶段情况的国民消费政策,对于提高四川省经济增长的速度和质量都有十分重要的意义。
在重庆工商大学学报:
西部经济论坛看见西南财经大学研究所杨成钢教授关于《四川居民消费水平的影响因素及改善策略》的文章,文章中说,影响四川居民消费水平的因素很多,诸如经济发展水平和规模,人口数量及其增长率,消费率,消费结构及消费偏好等等,但是归结起来主要分为两大类,一类是:
经济发展水平的影响,一类是:
人口数量的影响。
联系实际情况,结合所学知识,我决定对这个问题进行进一步的研究探索。
◆理论背景
根据经济理论,居民消费水平的计算公式:
用当年国民收入使用额中的消费总额除以年平均人口数。
一个国家(或地区)的总人口数和消费总额是自变量,居民消费水平是应变量。
在人口总数一定的情况下,居民消费水平取决于消费总额的多少;而在消费总额一定的情况下,人口数的多少决定消费水平的高低。
我们认为,经济基础决定的居民消费水平由与居民消费水平相关的经济基础变量决定,可以将居民消费水平看成是一系列经济变量的函数。
影响居民消费水平的因素很多,诸如国内生产总值,职工平均货币工资固定资产投资额,就业人口数,消费率,人口数及增长,消费结构,消费品价格,消费偏好等等。
在这些经济变量中,哪些经济变量是相对重要的,哪些是次要的,如何确定它们之间的权重,解决了这些问题,就可以求得理论的居民消费水平。
《金融界》的论文认为,四川城镇居民与农村居民消费水平差距大,农村居民消费水平薄弱,农民消费积极性差,对四川居民消费水平有影响。
毕业生设计论文网的《四川省居民消费水平影响因素的分析》认为影响消费水平的主要因素可以分为两大类,即自然因素和社会经济因素。
前者包括资源状况:
水文、气候情况、地形地貌、农作物生长条件等。
后者包括生产力状况、国民生产总值规模、人口总量、价格水平、交通条件、教育状况、进出口、就业、市场等。
此外,社会的生产关系、消费关系的完善程度,消费政策的调整,居民消费方式的选择、消费储蓄的变动情况,社会消费信贷宽紧情况,对外贸易的规模及进出口产品的结构,社会的交通、教育的发达程度及基础设施的情况,经济组织的效率及市场的供应情况,以及人们消费习俗的沿袭和变迁等也都在不同范围和不同程度上影响居民的实际消费水平。
其中国内生产总值,职工平均货币工资,固定资产投资额,就业人口数,消费价格指数,人口数及增长,消费品价格等因素对消费水平的影响因素比较显著,而且可以量化,易于找到相关统计数据。
把这些变量作为研究消费水平的影响因素,是比较合理的。
◆模型的选择与建立
1.确定模型所包含的变量。
国内生产总值,职工平均货币工资,固定资产投资额,就业人口数,年底总人口数。
选择的主要依据是各个指标与消费水平的相关性和联系。
2.确定模型的数学形式。
我们将解释变量的数学形式确定为:
Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+μ
解释变量有5个,β0为常数项,μ为随机误差项,描述变量外的因素对模型的干扰。
其中解释变量分别为:
Y:
消费水平;X1:
国内生产总值;X2:
职工平均货币工资;X3:
固定资产投资;X4:
就业人数;X5:
年底总人口数。
◆数据的来源与分析
1.数据来源:
四川统计年鉴2008
2.引入数据:
y
x1
x2
x3
x4
x5
年度
居民消费水平(亿元)
GDP(亿元)
平均货币
工资(元)
固定资产
投资(亿元)
就业人数
(万人)
年底总人
口数(万人)
1978
161.39
184.61
22.48
3087.02
7071.9
1979
171.52
205.76
639
23.3
3178.4
7120.5
1980
191.93
229.31
743
32
3259.78
7154.8
1981
219.47
242.32
748
40.5
3347.61
7215.6
1982
243.69
275.23
761
44.1
3467.51
7300.4
1983
271.71
311
788
51.62
3564.59
7336.9
1984
299.68
358.06
912
70.09
3643.11
7364
1985
346.87
421.15
1062
109.66
3742.97
7419.3
1986
380.3
458.23
1237
112.76
3885.74
7511.9
1987
435.43
530.86
1340
140.18
3967.27
7613.2
1988
531.67
659.69
1598
158.51
4090.08
7716.4
1989
613.07
744.98
1796
152.4
4179.57
7803.2
1990
706.14
890.95
2011
162.66
4265.2
7892.5
1991
763.11
1016.31
2194
204.28
4425.1
7947.8
1992
835.62
1177.27
2458
304.78
4521.2
7992.2
1993
961.23
1486.08
2984
459.4
4556.8
8037.4
1994
1367.17
2001.41
4064
573.43
4587.9
8098.7
1995
1646.27
2443.21
4703
677.34
4619.1
8161.2
1996
1879.6
2871.65
5218
803.79
4627.2
8215.4
1997
2077.74
3241.47
5626
949.3
4641.2
8264.7
1998
2243.41
3474.09
5939
1184.8
4651.4
8315.7
1999
2347.53
3649.12
7249
1220.66
4654.3
8358.6
2000
2550.48
3928.2
8323
1403.85
4658.4
8407.5
2001
2707.15
4293.5
9934
1573.8
4664.8
8436.6
2002
2914.39
4725.01
11183
1805.2
4667.6
8474.5
2003
3203.36
5333.09
12441
2158.2
4683.5
8529.4
2004
3656.2
6379.63
14063
2648.46
4691
8595.3
2005
4130.08
7385.11
15826
3477.68
4702
8642.1
2006
4501.34
8637.81
17852
4521.74
4715
8722.5
2007
5259.22
10505.3
21312
5855.3
4731.1
8815.2
3.各变量间相关系数表:
X1
X2
X3
X4
X5
Y
X1
1
0.99495
0.980951
0.700431
0.876342
0.993457
X2
0.99495
1
0.975757
0.683472
0.866756
0.989446
X3
0.980951
0.975757
1
0.589898
0.78728
0.952949
X4
0.700431
0.683472
0.589898
1
0.953051
0.754336
X5
0.876342
0.866756
0.78728
0.953051
1
0.914504
Y
0.993457
0.989446
0.952949
0.754336
0.914504
1
4.样本数据的散点图:
Y和X1
Y和X2
Y和X3
Y和X4
Y和X5
◆模型的估计与分析
1.模型的回归分析
五元回归:
t0.025(24)=2.064F0.05(5,24)=2.62
Variable
Coefficient
t-Statistic
Prob.
F-statistic
AdjustedR-squared
是否通过T、F检验
C
-3230.898
-2.51532
0.019
10819.58
0.999464
否
X1
0.999464
16.30879
0.00E+00
X2
0.01211
0.932408
0.3604
X3
-0.458822
-9.99081
0
X4
-0.304971
-2.086983
0.0477
X5
0.597848
2.430585
0.0229
四元回归:
t0.025(25)=2.060F0.05(4,25)=2.76
Variable
Coefficient
t-Statistic
Prob.
F-statistic
AdjustedR-squared
是否通过T、F检验
C
-115.5785
-1.252928
0.2218
11303.92
0.999359
否
X1
0.734683
20.13613
0
X2
0.02784
2.260273
0.0328
X3
-0.538026
-15.20113
0
X4
0.045638
1.785233
0.0864
C
-618.3342
-2.017577
0.0545
11923.07
0.999392
否
X1
0.718433
18.83638
0.00E+00
X2
0.026476
2.257039
0.033
X3
-0.518219
-13.50073
0.00E+00
X5
0.091124
2.174875
0.0393
C
-12706.59
-6.591323
0
2725.715
0.997346
否
X1
0.335284
6.385627
0
X2
-0.017508
-0.622142
0.5395
X4
-1.209759
-4.739975
0.0001
X5
2.341569
6.0708
0
C
-3806.969
-3.389412
0.0023
13595.28
0.999467
是
X1
0.686122
17.33958
0
X3
-0.449048
-10.06944
0
X4
-0.377179
-3.051678
0.0053
X5
0.71212
3.347935
0.0026
C
-16290.11
-4.762428
0.0001
1160.263
0.993785
否
X2
0.072566
1.711666
0.0993
X3
0.15659
1.756584
0.0912
X4
-1.500191
-3.484221
0.0018
X5
2.973131
4.404241
0.0002
三元回归:
t0.025(26)=2.056F0.05(3,26)=2.98
三元回归
Variable
Coefficient
t-Statistic
Prob.
F-statistic
AdjustedR-squared
是否通过T、F检验
C
47.73339
3.860886
0.0007
13901.48
0.999305
否
X1
0.77662
26.71723
0
X2
0.021796
1.767621
0.0889
X3
-0.583271
-22.67374
0
C
-1035.112
-4.73595
0.0001
1522.474
0.993687
否
X1
0.342497
4.230176
0.0003
X2
0.06624
1.750854
0.0918
X4
0.3239
5.783651
0
C
-3781.055
-6.777012
0
1986.559
0.995155
否
X1
0.330998
4.66626
0.0001
X2
0.050315
1.53669
0.1365
X5
0.531908
7.174257
0
C
-56.29175
-0.591481
0.5593
13013.62
0.999258
否
X1
0.803193
36.74972
0
X3
-0.554434
-14.87282
0
X4
0.029756
1.124959
0.2709
C
-489.1012
-1.50996
0.1431
13733.16
0.999297
否
X1
0.783108
28.91661
0
X3
-0.531261
-13.01288
0
X5
0.073777
1.664954
0.1079
C
-12135.83
-7.243603
0
3721.9
0.997409
是
X1
0.307443
11.3292
0
X4
-1.129024
-5.198909
0
X5
2.223936
6.694547
0
C
-1258.247
-4.251953
0.0002
902.1791
0.989387
是
X2
0.233879
8.383459
0
X3
-0.034066
-0.334531
0.7407
X4
0.37706
4.737437
0.0001
C
-4628.099
-5.492108
0
1080.169
0.991122
否
X2
0.192475
6.504936
0
X3
0.025791
0.26689
0.7917
X5
0.644722
5.648865
0
C
-13241.05
-4.32243
0.0002
1431.187
0.993286
是
X2
0.135654
5.794255
0
X4
-1.181688
-2.911367
0.0073
X5
2.397298
3.908628
0.0006
C
-21438.13
-12.69563
0
1439.218
0.993324
是
X3
0.285855
5.822858
0
X4
-2.098461
-8.0524
0
X5
3.971408
11.27169
0
二元回归:
t0.025(27)=2.052F0.05(2,27)=3.35
Variable
Coefficient
t-Statistic
Prob.
F-statistic
AdjustedR-squared
是否通过T、F检验
C
217.2849
4.934451
0
1029.571
0.986099
否
X1
0.472944
4.0988
0.0003
X2
0.025242
0.457747
0.6508
C
49.811
3.896855
0.0006
19329.7
0.99925
是
X1
0.82228
59.39519
0
X3
-0.583832
-21.85375
0
C
-957.5051
-4.31195
0.0002
2120
0.993204
是
X1
0.482956
42.56738
0
X4
0.305529
5.352984
0
C
-3684.53
-6.484781
0
2835.676
0.994911
是
X1
0.437797
30.09511
0
X5
0.519747
6.879212
0
C
125.9147
2.002541
0.0554
747.9933
0.980958
否
X2
0.314556
10.62747
0
X3
-0.2666
-2.230758
0.0342
C
-1297.449
-4.855272
0
1399.237
0.989736
是
X2
0.224814
34.50676
0
X4
0.389894
5.685332
0
C
-4513.354
-6.337375
0
1677.937
0.991427
是
X2
0.200009
22.95026
0
X5
0.628406
6.635212
0
C
-2539.788
-5.308007
0
369.6361
0.962154
是
X3
0.795222
17.41397
0
X4
0.784371
6.588677
0
C
-8495.82
-8.944392
0
632.015
0.977537
是
X3
0.6255
13.57638
0
X5
1.186981
9.572316
0
C
-30662.78
-35.21516
0
965.361
0.985187
是
X4
-3.402235
-17.13018
0
X5
5.859938
28.57857
0
一元回归:
t0.025(28)=2.048F0.05(1,28)=4.20
Variable
Coefficient
t-Statistic
Prob.
F-statistic
AdjustedR-squared
是否通过T、F检验
C
219.8801
5.107917
0
2118.746
0.986491
是
X1
0.525495
46.02984
0
C
206.5603
3.75721
0.0008
1305.602
0.978254
是
X2
0.25013
36.13311
0
C
583.9654
5.70564
0
276.7212
0.904831
是
X3
0.972708
16.63494
0
C
-6875.27
-4.899388
0
36.96855
0.55363
是
X4
2.00729
6.080177
0
C
-18388.99
-10.9866
0
143.0637
0.830473
是
X5
2.512358
11.96093
0
2.选取的模型
根据以上的各个回归分析的T检验、F检验和拟合优度的比较,选取解释变量为国内生产总值、全社会固定资产投资为要解释模型的解释变量,即模型为:
Y=49.811+0.82228X1-0.583832X3+ei
(3.896855)(59.39519)(-21.85375)
D.W=1.485293F=19329.70
这样,我们可以认为国内生产总值、全社会固定资产投资对消费水平的影响比较显著。
统计意义:
在X3保持不变时,X1每增加1个单位,消费水平平均增加0.82228个单位;在X1保持不变时,X3每增加1个单位,消费水平平均减少0.583832个单位。
经济意义:
在固定资产投资保持不变时,国内生产总值每增加1%,消费水平平均增加0.82228%;在保持国内生产总值不变时,固定资产投资每增加1%,消费水平减少0.583832%。
3.多重共线性的检验。
因为模型中只有两个解释变量X1、X3,多重可决系数为0.9
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