城镇家庭平均每人全年消费性支出影响因素

城镇家庭平均每人全年消费性支出影响因素 城镇家庭平均每人全年消费性支出影响因素 一: 问题提出 改革开放以来,随着中国经济得有一次高速发展,人民生活水平得到了很大得提高,全国人民得平均实际收入顺速增加, 平均每人全年消费性支出也同步提高,但是, 居民消费价格指数,城市登记失业率也在同步增大,本课题研究城镇家庭平均年消费性支出增长的影响因素.人民生活实际提高水平. 居民消费是拉动经济增长的主要动力。居民消费也直接反映了人们的生活质量。近年来，随着国民经济的发展，居民的收入水平大幅增长，居民的消费水平也在不断提高，人民生活质量不断改善。但在居民收入保持稳定增长态势的同时，居民的消费倾向出现下降的趋势，这对国民经济又好又快地发展将产生一定的影响，应引起有关部门和社会的重视。影响消费支出的因素成为关注的焦点 我国经历的两个重要的消费时期 ， 1、经济转型启动和展开阶段。改革开放初期的一段时间，社会主义市场仍以计划为主。1988年至1997年十年间，思想的进一步统一和解放促进了经济的快速发展，城市居民压抑多年的消费需求大量释放，消费支出呈较快增长的趋势，消费增幅在一些年份甚至超过收入增幅。这一时期居民消费倾向处于水平波动阶段，消费倾向总体在高位运行。这与改革向城市为中心转移，城市居民收入快速增长、消费需求大量释放的转型特征有关。 2、经济转型快速发展阶段。1998年以来，随着国民经济继续较快的增长，居民收入稳步提高。但由于改革的逐步深化，特别是住房、医疗、教育改革的推进，原有社会福利 制度 关于办公室下班关闭电源制度矿山事故隐患举报和奖励制度制度下载人事管理制度doc盘点制度下载 解体，新的社会保障制度尚未健全，多种因素形成的消费预期使居民的储蓄倾向上升、消费倾向下降。居民的消费倾向呈现缓慢下降的趋势，1998年以来，居民的平均消费倾向缓慢平稳下降，2006年比1998年降低了0.09，年均递减0.01。消费倾向波动性较强，长期看也是缓慢下降的趋势，2006年比1999年降低了0.23，年均递减0.03。从2002,2006年的数据看，居民消费支出各年增长率一般比可支配收入增长率低3个百分点左右。 二:关键词 平均支出 失业率 消费价格指数 平均收入 三:理论陈述 四 模型的设定及其参数的估计 经分析 影响城镇居民每人全年消费性支出的主要影响因素有城市失业率x2, 居民消费价格指数x3,和城镇家庭平均每人每年实际收入x4. 为此设定了以下形式的模型: Y(t)= β1+β2*X(2t)+β3*X(3t)+β4*X(4t)+u(i) 其中 Y(t)为t年的城镇家庭平均每人全年消费性支出 X2(t) 为t年的城市失业率 X3(t)为t年的居民消费价格指数 X4(t)为t年的城镇家庭平均每人每年实际收入 收集相关数据(1986~2003年的统计数据) 年度 城镇家庭平均每人全年消费性支出 城市登记失业率 居民消费价格指数(1985年=100) 城镇家庭平均每人全年实际收入 年 (元) (%) (-) (元) 1986 798.96 2 106.5 909.96 1987 884.4 2 114.3 1012.2 1988 1103.98 2 135.8 1192.12 1989 1210.95 2.6 160.2 1387.81 1990 1278.89 2.5 165.2 1516.21 1991 1453.81 2.3 170.8 1713.1 1992 1671.73 2.3 181.7 2031.53 1993 2110.81 2.6 208.4 2583.16 1994 2851.34 2.8 258.6 3502.31 1995 3537.57 2.9 302.8 4279.02 1996 3919.47 3 327.9 4844.78 1997 4185.64 3.1 337.1 5188.54 1998 4331.6 3.1 334.4 5449.5 1999 4615.9 3.1 329.7 5864.7 2000 4998 3.1 331 6295.91 2001 5309 3.6 333.3 6868.9 2002 6029.88 4 330.6 8177.4 2003 6510.94 4.3 334.6 9061.22 2004 7182.1 4.2 347.7 10128.51 2005 7942.88 4.2 353.9 11320.77 利用Eviews软件 输入相关数据 回归分析得 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/14/07 Time: 09:59 Sample: 1986 2005 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C 12.49182 146.0934 0.085506 0.9329 X2 -112.5990 72.18855 -1.559790 0.1384 X3 3.827721 0.303462 12.61352 0.0000 X4 0.628237 0.017965 34.96957 0.0000 R-squared 0.999461 ????Mean dependent var 3596.392 Adjusted R-squared 0.999360 ????S.D. dependent var 2254.925 S.E. of regression 57.05680 ????Akaike info criterion 11.10283 Sum squared resid 52087.65 ????Schwarz criterion 11.30197 Log likelihood -107.0283 ????F-statistic 9886.613 Durbin-Watson stat 0.639985 ????Prob(F-statistic) 0.000000 回归方程得 Y = 12.49181542 - 112.5989609*X2+ 3.827721143*X3+ 0.6282372461*X4 由此可见,该模型 R2=0.999461 Adjusted R-squared=0.999360 F的检验值为9886.613 明显显著 但是t(β2)=-1.559790,说明可能存在多重共线 五 修正多重共线 我们采用逐步回归的办法,去检验和解决并消除多重共线的问题.下面分别做y对 X2,x3 x4的一元回归,结果如下 变量 X2 X3 X4 参数估计 2920.27047939046 22.66991 0.697617 T统计量 15.7879018959741 9.388488 54.93833 R2 0.932649 0.830419 0.994072 X4的R2最大 保留X4 依次加入其他变量 变量 X2 X3 X4 R2 X4 X2 -65.68666 -0.283901 0.712359 13.30588 0.994100 X4 X3 3.803334 12.05215 0.603570 68.00188 0.999379 由表可知 新加入的 X 3 x2对R2的影响都不是很大 但是 加入的X2的t 检验数很不显著 说明是X2引起的多重共线 给予剔除 最后修正结果为 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C -202.2126 50.96877 -3.967383 0.0010 X2 3.803334 0.315573 12.05215 0.0000 X3 0.603570 0.008876 68.00188 0.0000 R-squared 0.999379 ????Mean dependent var 3596.392 Adjusted R-squared 0.999306 ????S.D. dependent var 2254.925 S.E. of regression 59.41284 ????Akaike info criterion 11.14438 Sum squared resid 60008.05 ????Schwarz criterion 11.29374 Log likelihood -108.4438 ????F-statistic 13675.95 Durbin-Watson stat 0.784908 ????Prob(F-statistic) 0.000000 回归方程为 Y = -202.2125952 + 3.803334473*X3+ 0.6035701212*X4 说明城镇家庭平均每人全年消费性支出的增涨一部分是由城镇家庭平均每人每年实际收入增长所引起的 另外还有一部分是由居民消费价格指数增加引起的实际收入的增加反映人名生活水平的真正提高, 而居民消费价格指数的增大所引起的消费性支出的增涨 不能反映生活水平的提高 由于当年的消费金额可能受前几年的消费收入的影响,应当考虑变量的滞后分布 我们修改上面的模型为 Y(t)= β1+β3*X(3t)+β4*X4t+β5*X4(t-1)+β4*X4(t-2) +u(i) x4的滞后期为两期 运用多项式分布滞后指令PDL 输入Y C X3 PDL(X4,2,2) 回归结果如下 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/17/07 Time: 13:05 Sample (adjusted): 1988 2005 Included observations: 18 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C -256.5726 65.39409 -3.923483 0.0017 X3 4.090228 0.359279 11.38456 0.0000 PDL01 -0.112133 0.113419 -0.988667 0.3409 PDL02 -0.247786 0.033511 -7.394110 0.0000 PDL03 0.472837 0.169173 2.794982 0.0152 R-squared 0.999467 Mean dependent var 3902.472 Adjusted R-squared 0.999302 S.D. dependent var 2165.807 S.E. of regression 57.20449 Akaike info criterion 11.16127 Sum squared resid 42540.59 Schwarz criterion 11.40860 Log likelihood -95.45147 F-statistic 6088.864 Durbin-Watson stat 1.318505 Prob(F-statistic) 0.000000 ??????Lag Distribution of X4 i Coefficient Std. Error t-Statistic ????. *| 0 ?0.60849 ?0.06203 ?9.80960 ?* . | 1 -0.11213 ?0.11342 -1.98867 ????. * | 2 ?0.11292 ?0.06825 ?1.85437 Sum of Lags ?0.60927 ?0.01153 ?52.8413 得回归方程 Y = -256.5726212 + 4.090227*X3 + 0.608489*X4 - 0.1121332*X4(-1) + 0.1129172*X4(-2) Se= 65.39409 0.359279 ?0.60849 ?0.11342 ?0.06825 t=-3.923483 11.38456 ?9.80960 -1.98867 1.85437 根据所得到得回归方程可知, ,镇家庭平均每人全年消费性支出额影响因素 一部分是由消费价格指数得增加而增加得,其余很大一部分是由当年的人均实际收入所决定的,还与前几年的人均收入有一定影响. 自相关的检验，对上面滞后回归方程对残差图， 从中可以看出，残差的变动又系统模式，连续为正，或负，辨明存在已接整自相关 自相关的解决与处理 1)对残差进行自回归的 Dependent Variable: EE Method: Least Squares Date: 12/19/07 Time: 09:47 Sample (adjusted): 1989 2005 Included observations: 17 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? EE(-1) 0.241046 0.218044 1.105492 0.2853 R-squared 0.057779 ????Mean dependent var -5.317609 Adjusted R-squared 0.057779 ????S.D. dependent var 46.01430 S.E. of regression 44.66520 ????Akaike info criterion 10.49329 Sum squared resid 31919.68 ????Schwarz criterion 10.54230 Log likelihood -88.19295 ????Durbin-Watson stat 1.621394 残差自回归的方程位 ee=0.241046ee(-1) 对原模型进行广义差分，得到广义差分方程 y-0.2410468y(-1)=β1(1-0.241068)+ β2(X3-0.241046*X3(-1) )+ β3(X4-0.241046*X4(-1))+ β4( X4(-1)-0.241046*X4(-2) )+ β5(X4(-2)-0.241046*X4(-3)) 回归后的如下表 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C -256.6827 62.61678 -4.099264 0.0015 X3-0.241046*X3(-1) 4.400184 0.413951 10.62971 0.0000 X4-0.241046*X4(-1) 0.598650 0.052566 11.38845 0.0000 X4(-1)-0.241046*X4(-2) -0.069564 0.089202 -0.779843 0.4506 X4(-2)-0.241046*X4(-3) 0.073984 0.057709 1.282006 0.2241 R-squared 0.999348 ????Mean dependent var 3183.703 Adjusted R-squared 0.999131 ????S.D. dependent var 1639.691 S.E. of regression 48.34850 ????Akaike info criterion 10.83468 Sum squared resid 28050.93 ????Schwarz criterion 11.07974 Log likelihood -87.09475 ????F-statistic 4597.636 Durbin-Watson stat 1.502073 ????Prob(F-statistic) 0.000000 y-0.2410468y(-1)= -256.6827 (1-0.241068)+ 4.400184 (X3-0.241046*X3(-1) )+ 0.598650 (X4-0.241046*X4(-1)) -0.069564 ( X4(-1)-0.241046*X4(-2) )+ 0.073984 (X4(-2)-0.241046*X4(-3)) R平方=0.999348 DW=1.5020073 F=4597.636 由此可知dw>du=1.401 不存在自相关 β1,-256.6827/(1-0.241068)=-338.216 最总方程为 y= 338.216+4.400184*X3+ 0.598650*X4 -0.069564* X4(-1) +0.073984*X4(-2) 由回归方程可知，消费者价格指数没增加一个单位，城镇居民的消费支出增 加4.400184个单位 消费支出还与近几年的收入有关 小组成员 吴春来 薛文凭 蔡政坤 2007-12-15