基于收入来源和消费结构关系及其变动的灰色关联度分析

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1、基于收入来源和消费结构关系及其变动的灰色关联度分析摘要：基于1984-2011年山东省城镇居民收入和消费的相关数据，本文运用灰色关联度分析方法对山东省城镇居民收入来源和消费结构之间的关系进行了实证分析，所得结论如下：（1）运用聚类分析法可以将样本区间分为三个时间段，影响居民消费性支出的主要影响因素随着时间段的变化而变化。（2）总体而言，对山东省城镇居民消费性支出影响最大的是工资性收入，影响最小的是财产性收入。基于实证分析所得结论，本文对山东省刺激内需政策提出了政策建议。关键词：收入来源；消费结构；灰色关联度分析；城镇居民7改革开放以来，随着我国经

2、济的高速增长，居民的收入水平不断提高，然而与发达国家不同的是，居民收入水平的增长并没有带来我国居民消费水平的持续升高，如何促使居民把更多的收入放到消费支出上已经成为我国亟需解决的重要问题之一。作为东部沿海地区较为保守的山东省来说该问题更为突出，已严重制约山东省经济的长期均衡增长。解决该问题的关键是寻找引起该问题的深层次原因，进而制定正确的经济政策。居民的收入来源是多样化的，而且随着时间的推移，居民的收入结构也在不断地变化。那么由此就会引出一系列的问题：影响居民消费的主要收入来源是什么，居民的消费支出主要由哪部分收入来支付，是否也是随着收入的结构变

3、化而变化呢，同时，随着居民消费观念和生活水平的提高消费的结构是不是也在发生变化呢，这些都成为我们必须考虑的问题。本文以山东省城镇居民为研究对象，通过相关数据分析居民收入来源和消费结构之间的关系，为政策制定者提供相应的建议。一、文献综述对收入和消费之间的关系的研究由来已久，1936年英国著名经济学家凯恩斯就提出消费函数，解释了收入与消费之间的相互影响，随后消费与收入之间的关系研究成为经济学家的主要研究对象，并相继提出了生命周期学说、持久收入学说和随机游走假说等，这些假说进一步说明消费与收入之间的确存在关系，这已经在经济学者之间达成共识。综合来看，这

4、些研究可以分为两类：一类是根据这些学说提出的理论方程，直接研究两者之间的关系，如杭斌、申春兰（2004），储德银、经庭如（2009）等。另外一类是基于收入的不同来源和性质，研究不同收入对消费的影响程度，如Carrike（1993），李锐、项海容（2004），金春雨、程浩和黄墩平（2012）等。7综上所述，对于收入和消费之间的关系研究，大多都是基于不同理论假说和不同的收入性质采用计量经济学方法对两者之间的关系进行验证，而这些方法却存在以下不足：其一，理论上来说这些方法要求的数据量较大，而实际中样本量较小，这就导致难以找出其中的规律；其二，这些方法均

5、要求数据平稳或服从某个典型的概率分布，这很可能与实际的数据相悖；其三，要求各序列之间呈现线性关系或者可以转化为线性关系的某种联系，经济序列一般难以达到这样的要求。计量经济学方法存在的这些不足使得许多计量结果存在偏误，从而影响最终结论的正确性，而灰色关联度分析方法弥补了上述缺陷，不管样本量多少、有无规律都同样适用，并且计算量小，更不会出现量化结果和定性分析不符的情况，因此本文应用灰色关联度法分析了山东省城镇居民收入来源和消费结构之间的关系及其变化趋势，以期对山东省如何提高居民的消费水平提供参考和政策建议。二、数据选取与方法介绍7（一）数据选取。文中

6、选取山东省城镇居民的四种收入来源（工资性收入、财产性收入、经营净收入和转移性收入）和消费性支出的八项支出（食品、衣着、居住、家庭设备及服务、医疗保险、交通通讯、文教娱乐、其他商品及服务）所占比重数据为样本，为了排除价格的影响，以1980年为基期对人均收入数据用价格指数进行调整，所有的数据均来自《2012年山东省统计年鉴》。为了研究收入来源对各种消费支出影响的变动趋势，本文用聚类分析将样本划分为三个阶段：1984-1995、1996-2004、2005-2011，如图1所示。（二）方法介绍。灰色系统理论是由我国学者邓聚龙在1982年发表的一篇名为“

7、灰色系统的控制问题”的文章上首次提出的，随后该理论得到了迅速的发展。灰色系统论发展迅速一个重要的原因就在于它着重研究概率统计、模糊数学所难以解决“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性问题，它通过对“部分”已知信息的生成、开发实现对现实世界的确切描述和认识，很好的克服了回归分析、方差分析、主成分分析等方法对数据和计算的高要求。其中，灰色系统理论提出的对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定的方法，寻求系统中各子系统（或因素）之间的数值关系。其基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密，其曲线越接近，

8、相应序列之间的关联度就越大，反之就越小。而其中的灰色关联度分析是灰色系统理论分析、评价和决策的基础，三、实证分析及结论本文中，母因素――