我国城镇居民消费支出影响因素回归分析.doc

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1、我国城镇居民消费支出影响因素回归分析摘要：本文主要针对1990—2009年间，我国城镇居民消费支出的变化及其影响因素进行分析，通过收集我国城镇居民消费支出、人均可支配收入、居民消费价格指数的数据，建立统计模型。结果显示，人均可支配收入、居民消费价格指数是影响消费支出的显著性因素。基于模型结果，本文提出了相关的政策建议。关键词居民消费支出人均可支配收入居民消费价格指数一、相关概念解析1、居民消费支出：居民消费支出是指城乡居民个人和家庭用于生活消费以及集体用于个人消费的全部支出。包括购买商品支出以及享受文化服务和生活服务等非商品支出。对于农村居民来说，还包括用于生活消费的自给性产品支出。集体用于

2、个人的消费指集体向个人提供的物品和劳务的支出；不包括各种非消费性的支出。其形式是通过居民平均每人全年消费支出指标来综合反映城乡居民生活消费水平。2、人均可支配收入：人均可支配收入指个人收入扣除向政府缴纳的个人所得税、遗产税和赠与税、不动产税、人头税、汽车使用税以及交给政府的非商业性费用等以后的余额。个人可支配收入被认为是消费开支的最重要的决定性因素。因而，常被用来衡量一国生活水平的变化情况。3、居民消费价格指数：消费者物价指数(ConsumerPrice12Index)，英文缩写为CPI，是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。一、计量

3、分析数据全国城镇居民1990—2009消费支出、人均可支配收入、居民消费价格指数数据。年份人均消费支出（元）人均可支配收入（元）居民消费价格指数199015961510.2103.1199118401700.6103.4199222622026.6106.4199329242577.4114.7199438523496.2124.1199549314283.0117.1199655324838.9108.3199758235160.3102.8199861095425.199.2199964055854.098.6200068506280.0100.4200171616859.6100.72

4、00274867702.899.2200380608472.2101.212200489129421.6103.92005964410493.0101.820061068211759.5101.520071221113785.8104.820081384515780.8105.920091502517174.799.3注：数据资料来源中国国家统计局《中国统计年鉴2010》。一、使用最小二乘法（OLS）估计回归模型（1）分析对象为上表1990-2009的时间序列数据。其中被解释变量Y为人均消费支出，引进两个解释变量分别为X1人均可支配收入及X2居民消费价格指数。Eviews数据显示：obsYX

5、1X2199015961510.2103.1199118401700.6103.4199222622026.6106.4199329242577.4114.7199438523496.2124.1199549314283117.1199655324838.9108.3199758235160.3102.8199861095425.199.219996405585498.6200068506280100.4200171616859.6100.7200274867702.899.2200380608472.2101.2200489129421.6103.9122005964410493101.8

6、20061068211759.5101.520071221113785.8104.820081384515780.8105.920091502517174.799.3（2）对人均消费支出、人均可支配收入、居民消费价格指数数据分别做出散点图。Eviews散点图：图1人均消费支出与人均可支配收入散点图从图1可知，人均消费支出与人均可支配收入大致呈线性相关，即人均消费支出随着人均可支配收入的增加而增加。12图2人均消费支出与居民消费价格指数散点图从图2可知，人均消费支出与居民消费价格指数间线性关系并不明显，存在多个异常值。综上所述，我们认为人均消费支出、人均可支配收入与居民消费价格指数之间存在线性

7、关系，并建立二元回归模型：Yt=β0+β1X1t+β2X2t+μt其中：Yt——人均消费支出；β1β2——回归方程的待定系数；X1t——人均可支配收入；X2t——居民消费指数；μt——随机误差项。12（3）影响人均消费支出的因素分析利用Eviews输出结果如下：根据以上数据，估计结果如下：t=2305.124+0.819281X1t-11.17264X2t12t=（1.371200）（36.67919）（-0