居民消费影响因素论文范文

居民消费影响因素论文范文第1篇

关键词：河南省农村居民；消费；影响因素；问题；解决办法

消费是推动一个国家或地区经济增长的重要因素。对中国这样—个农业大国，农村居民消费的增长和农民生活水平的提高对中国经济的发展和全面小康社会建设都具有重要意义。河南省作为农业人口大省，农村居民在全省的消费中是一种不可忽视的力量。扩大内需是我国经济发展的长期战略方针和基本立足点，然而消费不足特别是农村消费不足一直是我国经济面临的突出问题，河南亦是如此。长期以来河南农村市场巨大的消费潜力和过低的消费水平并存，解决二者之间的矛盾对于河南经济能否持续快速发展有重要意义。本文在分析河南省目前消费结构和现状的基础上。总结了制约农民消费水平提高的因素，提出了相应的解决对策。

一、河南省农村居民消费的现状分析

(一)2008年河南省农村居民消费现状

2008年，农村居民人均纯收入4454元／年，农村居民人均年生活消费支出3044元／年，与2007年河南省农村居民人均纯收入3851.60元／年，农村居民人均年生活消费支出2676.41元／年相比，消费支出提高了367.59元。其中用于食品消费的支出为858.97元，占人均总消费支出的比重为45.41％，比上年下降了3.16％；衣着、居住和家用设备方面，均比2007年有所增长，在人均总消费支出中所占的比重也都有小幅的增长；大幅度增长的是在医疗保健和交通通讯方面的消费支出，其中医疗保健比上年增长了64.48元，在总消费中的比重也上升了2.72％，交通通讯支出比2004年增加了56.49元，比重也上升了2.11％，另外，文教娱乐方面的支出却比上年减少了44.6元，在人均总消费支出中的比重也下降了，这与近几年文教娱乐消费比重增加的总体情况不太相符。

(二)河南省农村居民消费变动情况

总体来说，2001年至2005年河南省农村居民人均消费支出是呈上涨趋势的，且除了2005年的文教娱乐方面以外，消费支出的各方面每年基本上都均有增长，相应地，消费结构出现了一定程度的变化，最为明显的是食品支出所占的比重逐年下降。

2006年全年全省农村居民人均纯收入3261.03元，农村居民家庭恩格尔系数为40.9％。2007年全年农村居民人均纯收入3851.60元。农村居民家庭恩格尔系数为38.0％。2008年全年农村居民人均纯收入4454元，农村居民家庭恩格尔系数为38.3％。

(三)农民消费的阶段性和消费趋势

在计划经济时代，我国的经济增长主要是靠高积累低消费来推动的，也就是生产推动经济的增长，使中国在一穷二白的基础上建立了初步的工业现代化。

改革开放以后，我国由计划经济体制转变为市场经济体制，农业和农村经济发展也步入了农产品供给从长期短缺转向总量平衡、丰年有余，农村居民生活水平由贫困到温饱，进而向小康平稳过渡的发展阶段。从动态角度看，农民消费呈现以下阶段式趋势与特征：

1、第阶段是在1978年至1989年的这段时间内，农民消费支出年均增长7.22％，这主要是农村经济迅猛发展、农民收入大大提高的结果。同时，农民有了收益分配的自，合理地安排了消费与积累的比例关系。

2、第二阶段是1990年至今，农民消费的增长与整个国民经济的发展相适应，农民的人均消费水平没有超出国民收入增长的允许范围。但农民消费的增长低于积累的增长，而且收入层次高的农民积累率高，边际消费率趋于下降，边际积累率趋于提高。在这个阶段，农民的消费行为已不再仅仅满足于衣、食，住等简单的温饱型消费，而是越来越多的投资干教育、旅游、资讯、文化娱乐等高层次消费。

三、河南省农村居民消费存在问题的并决

河南农村居民的消费结构发生了可喜的变化，但是整个农村居民的消费仍然存在着一些问题：诸如消费的增长远远滞后于收入的增长、物价极不稳定、货币政策失效等。

(一)原因分析

1、农民收入较低，消费支撑不足

河南农民收入增幅缓慢，且城乡间，地区间差距拉大，制约了农村整体消费水平的提高。从2000—2007年河南农民的人均纯收入由1985.82元上升到3851.6元，年均增幅为9.9％，同期城镇居民人均可支配收入年均增幅为13.4％。而且城乡差距不缩反而扩大，2000年城乡人均收入是2.4:1，到2007年扩大到2.98:1。各市农民人均收入差距也比较大，2006年全省农民高收入户人均纯收入为6525.9元，是低收入户人均纯收入的4.7倍。各市中农民人均纯收入最高的是郑州5559元，最低的是周口2641元，郑州是周口的2.1倍。

其次，河南农民收入来源比较单一，主要收入为农业收入。从2006年的农民人均总收入来看，农业收入(指家庭经营中的第一产业收入)为2764.1元，占总收入的61.98％。非农产业收入(包括工资性收入，家庭经营中的第二、三产业收入，财产性收入和转移性收入)为1695.3元，占总收入的38.02％。可见农业收入仍为河南农民收入的主要来源，必须拓宽农民收入渠道，鼓励农民走出去，大力发展非农经济，才能提高农民消费能力。

2、农民负担重，收入预期不稳定

自2005年取消“农业税”以后，农民的税费支出急剧下降，负担减轻。但近几年受石油等能源，原材料价格上涨，工资、运输等成本费用增加的共同影响，以化肥为主的农资价格持续大幅度上涨，在很大程度上抵消了中央一系列惠农政策给予农民的补贴，减少了农民的收入。而且在农村很多地方，乱集资、乱收费、乱摊派、乱罚款的现象依然存在。不断增加的农民负担加剧了农民预期收入的不稳定，从而降低了农民消费倾向。

3、消费环境差，制约农民消费需求的有效增长

河南全省农村的基础设施仍不能满足农村经济发展的需要，也严重制约了农村消费的增长。虽然政府加大了对农村电网、通讯、水利等设施的改造力度，但由于成本原因，一些乡镇仍存在未执行和城市电价等同、有线电视信号仍未全面覆盖、农村居民用水不安全等问题，从而使一些商品在农村处于买得起用不起或买得起不能用的窘境。其次，农村市场网络仍未建立，商业网点少，售后服务差，农民购买商品不方便。第三，市场管理落后。由于农村市场分散，监管力度弱，农村市场普遍充斥着假货和劣质品，坑农害农的现象时有发生。

4、社会保障体系不健全

，影响农民消费心理预期

由于河南农村乡镇多，分布广，农村人口多，目前来看社保体系难以覆盖全部农村，而且社保体系本身也不健全，这就制约了农民的即期消费。农民即使有点钱，也要留着防老、防病不敢消费。虽然医疗有新农合作保障，大病能报销一部分，但前期住院费和没有报销的部分仍是个大窟窿，导致部分地区仍存在因病致贫，因病返贫的现象。这些都制约了农民现实消费能力的提升，使许多潜在需求不能转化为即期消费。

除此之外，农民消费习惯保守落后，消费不科学，金融意识不强，厂家销售方式单一，产品结构不符合农民的实际需求，农民素质不高等因素也制约了农民的消费。

(二)、提升河南农民消费能力的对策和方法

1、确保农民持续增收，提高农民购买力

提高农民消费能力的关键还在于农民收入的提高。首先，要大力发展特色农业，建立特色农业产业链，挖掘农业内部增收潜力。关键是如何打造具有优势的特色农业产业链，围绕特色农产品形成种、养、售于一体的产业化链条，提高特色农产品的附加值，大幅增加农民收入。

其次，加快农村富余劳动力转移。充分发挥河南劳动力资源优势，大力发展劳务经济，推进农村劳动力合理有序转移就业，拓宽农民的收入渠道。

2、加强农村基础设施建设，解决消费瓶颈问题

加大公共财政对农村基础设施建设的投入力度，通过完善农村居民生活设施提高农村居民消费水平和生活质量。一是政府应把有限的财政资金更多地用于农村基础设施建设，改善农业和乡镇企业的生产条件，并且可以通过使用农民工增加农民收簢，可将农民更多的潜在购买力转化为现实购买入。其次，采取有效措施，规范对现有基础设施的使用和管理。要依法定价、合理收费，解决农民消费难的瓶颈问题。

3、健全农村保障体系，改善农民消费预期

农民负担重，有后顾之忧，自然会减少即期消费，增加储蓄。要降低农民的储蓄倾向，鼓励消费，就必须完善农村保障体系。当前还是要积极探索适合河南农村居民的保障方式和实现途径，从基本的生活保障开始，逐步扩大社保覆盖面，以此来稳定农民的消费预期，提高现实消费。

4、构建农村现代流通网络，保证商品进入市场渠道畅通

要构建适合农村市场特点和农民购买习惯的新型流通体系，方便农民购买，提高流通效率。比如支持大型流通企业，连锁经营企业到农村设立商业网点，构筑以城区店为龙头、乡镇店为骨干、村级店为基础的农村现代流通网络。适当调整销售方式，如通过实行赊销、分期付款等方式，帮助农民解决资金短缺问题，刺激其购买积极性，扩大商品销量。

居民消费影响因素论文范文第2篇

【关键词】湖南省 国民生产总值 计量经济分析 OLS参数估计

一、引言

国民生产总值（GDP，Gross Domestic Product），作为国民经济核算的核心指标，是指在一定时间内一个国家（或地区）所生产出的全部最终产品和劳务的市场价值。它由什么所影响呢？国内很多论文都对此做过相应研究，对象为中国国民生产总值，也有的为部分省的国民生产总值，但湖南省的情况存在空缺，尚未进行研究。本文就以湖南省为研究对象，探究其国民生产总值的影响因素，并进行计量分析，得出结论。

二、预处理

（一）变量选择

选择湖南省生产总值Y作为被解释变量。其影响因素很多，本文不能全面地给予说明分析，参考相似论文选取的变量，再根据模型本身的需要、数据获取难易等，本文选择了五个指标作为模型的解释变量：居民消费水平X1、固定资产投资X2、进出口总额X3、财政支出X4，税收收入X5。其中，居民消费水映了居民总体经济水平；固定资产投资的增长是GDP增长的主要保障；进出口总额和前两项一起构成经济发展的三驾马车；财政支出在中国处于经济建设时期的背景下对GDP有快速促进作用；而税收的多少直接影响市场中的消费投资情况，因而也会对GDP有所作用。因此，上述解释变量的选取符合经济发展的实际情况。

（二）数据收集

最后是计量经济检验中的异方差检验，通过Eviews进行异方差检验，得出P值均远大于5%（取95%为置信区间），可见基本不存在异方差性，不需进行异方差修正。

四、结论

最终确立湖南省生产总值影响因素模型如下：

Y=199.4517+（0.755417）X1+（0.000109）X3+3.815589X4+（-4.486782）X5

可以看出，根据近30年的数据，对于湖南省GDP，固定资产基本不产生作用，这也与湖南的低房价和房产过剩情况相符；进出口总额的影响较弱，因湖南不是主要的进出口贸易城市；起较大影响作用的是居民消费水平和政府的财政支出，且财政支出的效果更为突出。具体量化可以估计，当居民消费增加l%，湖南GDP增加0.755417%；进出口总额增加l%，湖南GDP增加0.000109%；财政支出增加1%，湖南GDP增加3.815589%。比较特别的是税收，影响同样极大，但对湖南省GDP起负向作用，具体为税收增加l%，湖南GDP约降低4.486782%。这可能是因为政府一旦提高税收，居民将可能降低消费和投资，这将导致GDP的降低。

这也可给提高湖南省生产总值以一定启示：要重视居民消费、财政支出的作用，调整房地产结构，同时控制向居民的征税额度。

参考文献

[1]中国国家统计局.http：///.

[2]伍德里奇[美].计量经济学导论.第4版[M].高等教育.2014.

[3]单良.胡勇.基于软件EVIEWS，EXCEL，SPSS的回归分析比较[J].统计与决策，2006（4）：150-153.

[4]张金玲.GDP影响因素的计量分析[J].当代经理人，2006（11）.

[5]左盛威.GDP影响因素的计量经济分析[J].中国证券期货， 2011（2X）：168-169.

居民消费影响因素论文范文第3篇

关键词：居民消费水平；经济发展水平；城镇化程度；量化关系

中图分类号：F126.1 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）14-0079-03

一、引言与文献综述

城镇化是我国经济发展的主要动力，新型城镇化对我国的发展方式提出了更为严格的要求。城镇化归根到底是人的城镇化，人的城镇化必然与人民的生活质量存在密切关系，否则推荐城镇化进程就失去意义。长期以来，很多学者研究了居民消费水平与其影响因素之间的关系。徐凤等运用协整理论，对改革开放以来中国经济增长与国内居民消费之间的关系进行研究，并指出两者之间存在着长期稳定的关系，消费对经济增长具有长期、稳定的促进作用[1]。付波航等基于中国29个省份1989―2010年的面板数据，对城镇化、人口年龄结构这些人口消费环境或制度变量与居民消费之间的关系进行了实证研究[2]。刘厚莲指出，人口城镇化率与居民消费率呈现正相关关系，城乡实际收入差距与居民消费需求呈现倒U型关系[3]。田青等利用1999―2006年30个省、自治区、直辖市的相关数据分析消费习惯、收入、购房支出、医疗、教育支出、收入波动及利率等因素对消费的影响，实证结果表明，消费习惯、收入是影响消费的主要因素，而收入波动及利率对居民消费的影响不显著[4]。以我国1978―2004年的年度数据为基础，建立反映城/镇化水平和消费增长动态关系的向量自回归（VAR）模型，在模型的基础上，运用脉冲响应函数和方差分解分析了城镇化发展对城镇居民和农村居民消费增长的动态影响，并指出城镇化发展对居民消费增长有促进作用，特别是城镇化发展对农村居民消费增长的累积效应大于对城镇居民消费的累积效应，并且正向拉动效应的持续时问更长也更稳定[5]。储德银等通过建立协整方程和误差修正模型，从城乡比较视角分析我国居民消费需求的影响因素，并研究得出收入水平对城乡居民消费的影响程度最大，而收入分配和政府支出对城乡居民消费影响的绝对程度基本相同[6]。潘明清等从劳动力流动视角分析城镇化影响居民消费的内在机制，使用1996―2011年的省级面板数据，采用动态GMM估计方法，重点检验了劳动力流动、城镇化进程以及它们的交互作用对居民消费的影响并证明了城镇化的积聚效应大于外部成本效应，城镇化促进了居民消费增长[7]。祁毓等在理论机理分析的基础上，分别构建2002―2008年和1997―2008年全国30个省份的面板数据，实证研究了不同来源的收入对城乡居民消费的影响[8]。

二、相关变量叙述

（一）居民消费水平

居民消费水平是指居民在劳务或者物质产品的消费过程中，对满足发展、享受和生存需要达到的程度，可以用劳务和物质产品的质量和数量反映出来也可以通过消费过程中消耗的货币量反映出来。本文所采用的就是地区居民消费的货币金额数来反应这个地区的居民消费水平。

（二）城镇化程度

城镇化程度在不同学科中的定义不同，比如，人口学是指城镇人口占总人口的比重，地理学上是指城市景观的比重。本文依据多数学者的研究方法，用一个地区城镇人口占这个地区总人口的比重来表示该地区的城镇化程度。

（三）经济发展水平

经济发展水平是指一个国家经济发展的规模、速度和所达到的水准。反映一个国家经济发展水平的常用指标有国民生产总值、国民收入、人均国民收入、经济发展速度、经济增长速度。本文采用一个地区的人均生产总值来反映该地区的经济发展水平。

（四）变量数据来源

本论文中所采用的数据均来自国家统计局网站，有些是直接采用网站的统计数据，有些是根据需要对网站的数据进行了简化计算，因此，可以保证数据的真实性和权威性。

三、建立模型与分析

（一）变量的平稳性检验

在对面板数据进行分析时，首先要对数据进行平稳性检验看其是否存在单位根，如果存在单位根则数据不平稳，不能直接进行分析，必须对其差分项进行平稳性检验直至平稳为止。为了论述方便。下文中居民消费水平、城镇化程度和经济发展水平分别用JMXF、CZH和JJFZ表示。平稳性检验的方法主要有ADF-Fisher 卡方检验、PP-Fisher 卡方检验、Im， Pesaran and Shin W-stat和Levin，Lin&Chu-t 检验[6]，本文依据数据的特征选择ADF-Fisher 卡方检验与Im， Pesaran and Shin W-stat作为检验方法。检验结果如表1。

由表1可知，JMXF、CZH和JJFZ都为二阶单整序列，可以进行协整分析。协整检验方法主要有Kao检验、Pedroni检验和Johansen协整检验基础上的面板数据协整检验。本文采取Kao检验，结果如表2。

如表2所示，在5%显著性水平下拒绝了原假设，说明JMXF、CZH和JJFZ三者之间存在协整关系。

（二）模型估计

本文依据一般构建面板数据的模型形式，构建模型如下：

通过Eviews7.0软件对构建模型进行估计的结果如表3。

由表3可知，JMXFit=-3625.236 + 12207.27×CZHit+ 0.261261×JJFZit 。JJFZ与CZH都和JMXF之间存在着正相关的关系，由此可以推出，城镇化程度与人均生产总值都对提升人民的消费水平、对于提高人民的生活水平有着促进作用。

结论

通过以上的研究可以看出，虽然我国经历了多年的城镇化进程，城镇化程度也达到了一定水平，但是在新型城镇化的大背景下，人均消费水平依然与城镇化水平密切相关，人民生活水平的提高仍然依赖于城镇化的不断推进。

参考文献：

[1] 徐凤，金克琴.中国居民消费与经济增长关系的实证研究[J].北京工商大学学报，2009，24（2）：109-113.

[2] 付波航，方齐云，宋德勇.城镇化、人日年龄结构与居民消费――基于省际动态面板的实证研究[J].中国人口・资源与环境，2013，23（11）：108-114.

[3] 刘厚莲.人口城镇化、城乡收入差距与居民消费需求-基于省际面板数据的实证分析[J].人口与资源，2013，（6）：63-70.

[4] 田青.我国城镇居民消费影响因素的区域差异分析[J].管理世界，2008，（7）：27-33.

[5] 胡日东，苏桔芳.中国城镇化发展与居民消费增长关系的动态分析[J].上海经济研究，2007，（5）：58-65.

[6] 储德银，经庭如.我国城乡居民消费影响因素的比较分析[J].中国软科学，2010，（4）：99-105.

[7] 潘明清，高文亮.我国城镇化对居民消费影响效应的检脸与介析[J].宏观经济研究，2014，（1）：118-125.

居民消费影响因素论文范文第4篇

关键词：农民消费水平 定量分析 定性分析 影响因素

投资、消费以及出口被认为是拉动我国经济发展的重要手段，近年来，投资和出口在促进我国经济快速发展方面的作用越来越明显，而消费作为最终需求亦是具有重要的作用。消费不仅是各项经济活动的终点以及目标，更是下一个生产活动的起始点，是拉动国内经济增长的重要动力之源，并且，国内消费水平的高低是决定我国经济发展是否稳定和健康的重要因素之一。目前来看，相对于西方发达国家我国的人均消费水平低严重偏低，而导致这一问题的主要原因就是国内的农村居民消费水平过低，农民的消费观念并没有转变过来，仍然是一味的“存钱”，从这一点来看，农民的消费潜力是十分巨大的。因此，有效地提升农民的消费水平对于促进我国的经济发展具有重要意义。

目前，国内外的研究学者在农村居民消费水平的研究工作上，主要采取了定量和定性分析的研究方法，其中，定性研究的论文较多，并且，多数是从宏观方面对农村居民消费水平过低的影响因素进行分析。比较有代表性的有：唐淑云（2001）提出的关于农村消费模式的影响因素，这些因素主要包括：农村的生活空间因素、农村的消费理念、农民的纯收入等等。单玉丽（2003）通过对改革开放以来，我国广大的农村居民各个阶段内收入和消费的变化情况进行分析，阐述了当前农村的市场经济改革以及消费环境等影响因素对农村居民的消费水平的影响。葛志财（2008）在发表的文章中明确指出：之所以农民的消费水平过低，主要是由于农民的纯收入过低，而且，缺乏与之相配套的消费环境，同时，产品供应商并没有开发出适合促进农村居民消费的有效途径。以至于造成了农民消费水平过低的现状。罗振华（2008）在文章中指出：农民的纯收入、消费理念以及各项宏观政策都是影响农村居民消费水平过低的重要原因。在分析了这些影响因素之后，其对如何进行农村居民消费行为优化的策略详细地阐述了一下，对于促进农村居民消费水平提升具有重要的指导意义。近年来，相对于定性分析，定量分析已经成为了农村居民消费水平研究工作的主要趋势。樊丽淑（2005）在关于农村居民消费水平的文章中，就用到了主成分聚类方法，对当前农村地区的消费水平以及消费结构差异进行了动态以及静态层面的定量分析；胡燕京、董迎迎（2006）在文章中利用回归分析法对影响我国农村居民消费水平的主要因素进行分析，并且，指出影响农民消费水平低的主要因素就是农民的收入过低，而且，农业的生产资料以及农村的消费品价格连年上涨，与农民的收入不成比例，农民根本就没有过多的资金进行消费在各类的生活、娱乐方面。

从上面定量以及定性分析的关于农村居民消费水平方面的文章来看，尽管其反映出了影响我国农村居民消费水平的主要原因，但是，还存在两方面的问题：其研究的影响因素看似非常的全面，但是，作为影响农村居民消费水平低的主要因素，农民的实际收入确是并没有研究的十分深入，仅是作为一个单一的变量，而没有考虑其分解细化；二是农业税在农民收入高低方面，具有重要的影响力。但是，从目前给出的各类文章中，确是很少有这方面的研究。因此，本文将影响农村居民的实际收入的指标细化，考量扣除物价因素后的实际年收入、农业税有效税额和农民面对的消费价格指数等对农村居民消费支出的作用力，以便更深入地定量分析这些影响因素的真实效果。

影响农民消费水平的因素主要有一下两个方面，首先，农村居民收入相对较低，制约了消费水平的进一步提高。收入水平是影响消费的主要因素之一。中国农村居民收入水平偏低，难以形成有效购买力，约束了农民的消费。1978～2008年中国农村居民的收入虽然有大幅度提高，但城乡居民收入差距呈逐年扩大的趋势。因此，中国农村居民收入水平相对较低，农村居民消费增长后劲不足。其次，农业税有效税率。2005年，全国农业各税总计936.40亿元，相当于国家税收总额的3.25%。2005年12月29日，农业税随着第十届全国人民代表大会常务委员会第19次会议《关于废止农业税条例的决定》的通过而正式废止。这有效地减轻了农民的负担，提高了农民的消费能力。

居民消费影响因素论文范文第5篇

关键字：居民消费价格指数 工业品出厂价格指数 货币供应量

一、问题的提出

长期以来，稳定物价水平，抑制通货膨胀一直是我国宏观经济运行的目标之一。伴随着我国经济的发展，物价水平也在上涨。经济发展中的每一轮通货膨胀，也逐渐显示出了市场经济的一些弱点，例如部分产品市场价格的形成机制扭曲，造成物价上涨，没有真实的反映出我国的经济增长状况。因此找出影响物价水平上涨的因素对于完善市场经济体制，保持经济健康发展具有重要意义。

二、研究方法和结构安排

本文以1990―2008年间居民消费物价指数为被解释变量，以工业品出厂价格指数和M1与M2货币供应增长率为被解释变量，运用计量经济学软件对模型进行估计和对回归方程的残差进行异方差性、序列相关性的检验，通过对对各个解释变量进行检验并修正，得到关于CPI的影响因素的最优回归方程，最后对稳定通货膨胀水平提出了相关建议。

三、影响我国CPI波动的因素分析

3.1指标和数据的选取

我们选取居民消费价格指数CPI为通货膨胀水平指标，并为因变量，PPI，M1和M2货币供应增长率作为自变量，从而找出CPI与PPI，货币供应量M1，M2间的关系。数据均来自国家统计局网站公布。

3.2模型的建立与检验

根据以上分析，建立影响CPI因素的模型，选取PPI与M11,M21分别为解释变量1,2和3，建立线性函数模型：CPI=c(1)+c(2)*PPI +c(3)*M11+c(4)*M21

运用Eviews计量软件，采用最小二乘回归方式，得出回归模型：

CPI =44.3078961+ 0.5221262913*PPI - 0.3513728252*M11 + 0.6086030792*M21

(3.320470) (3.578921) (-2.495885) (2.920078)

在5%的显著性水平下，参数C(2），C(3）均通过t检验，表明PPI与CPI关系显著，在95%的置信水平下，PPI对CPI的影响显著，PPI每增长1个百分点，带来CPI增长0.522%个百分点。M11和 M21的t值也都通过了检验。R2=0.864662, 模型总体拟合程度较好，解释变量在86.47% 的程度下解释了被解释变量CPI。PPI每增长1%，带动CPI增长0.5个百分点。F=31.94468, 显著性水平为5%，自由度为（3,15）的F分布得到临界值3.29，F＞3.29,检验通过，模型总体线性关系较强。D.W=1.887566，原模型不存在序列相关性。采用相关系数矩阵的方法得出，M11与M21的相关系数较大，达到0.82607，可以认为两者间存在多重共线性。

四 、相关结论以及政策建议

由以上模型可以看出，长期以来，生产资料市场中的工业品原材料价格的上涨是造成居民消费品物价上涨的原因之一，影响居民消费价格指数上涨的主要因素是工业品价格指数。因此，保持我国生产资料价格的稳定对于稳定物价有着重要的意义，尤其是部分能源和原材料市场。为此，首先要加快推进资源性产品价格改革，完善价格形成机制，使资源性产品的价格能够灵敏地反映市场供求关系和资源稀缺程度，充分发挥市场机制在资源性产品价格形成中的基础性作用。其次，积极稳妥地推进以完善石油价格形成机制、调节利益分配为中心的综合配套改革，进一步建立市场化的煤炭价格形成机制，政府逐步淡化对煤炭价格形成的干预。最后，完善我国房地产价格形成机制，我国的房地产业在固定资产投资中所占的比例很大，在房地产开发过程中，所消耗的土地，钢铁，水泥等原材料成为推动房地产价格上涨的主要因素，房地产价格的上涨又推动物价水平的上涨。总之，实行生产资料价格形成市场化对于稳定物价水平具有重要作用。

参考文献：

[1]李子奈，潘文卿.计量经济学[M]第二版.高等教育出版社，2000年7月

[2]王涵. 2006年我国居民消费价格指数的变动及其影响因素分析[J].科技经济市场，2006（12）

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[4]黄贤国.中国通货膨胀的货币因素分析-以2002-2008年间中国货币供应量变化与物价指数CPI变动关系的实质研究.硕士学位论文，上海交通大学，2008年

居民消费影响因素论文范文第6篇

关键词：房地产价格；因素分析；回归检验；ADF检验

中图分类号：F293 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）09-00-03

一、引言

近年来房地产业的发展一直是我国社会研究的热点问题，房地产价格的波动更是引起社会的热议，房地产泡沫日趋严重，进而影响房地产业的健康发展。对房地产的价格产生影响的因素有很多，也涉及到很多方面。不同的学者对影响房地产的价格因素进行了不同的分析。

本文在他们的研究基础上，以理论分析和实证分析为主，在众多影响房地产价格的因素中，选择了三个比较重要的因素进行分析，这三个因素分别是房屋竣工面积、通货膨胀率（本文选用反映通货膨胀程度的居民消费价格指数作为研究对象）和职工平均工资水平。以这三个因素为样本，选取北京市的住房价格作为被解释变量，分别选取1993-2012年间四个变量的数据，建立了多元线性回归模型。首先利用eviews软件回归结果分析，然后对这几个变量的年度序列的平稳性进行检验判定，紧接着再实施协整检验，最后结论得出结论。

二、关于影响房地产的价格因素的文献综述

国内有关分析房地产价格影响因素的文献很多，李朋和冯玉梅选用了7个方面的因素对房地产的价格分析检验，这7个方面的因素有：社会经济以及政治的因素、各地区的因素、物品的特点因素、基层设施因素、共有的设施因素、外界环境的因素、开发商的主观因素，并采用粗糙集这一工具对影响房地产的价格因素进行检验，最终得出了6个主要的影响房地产价格的因素，即：地理方位因素、交通状况因素、各种服务方面的因素、对多样的建筑需求和攻击的因素、房屋潜在的升值能力因素、不同开发商因素。虎吉祥以理论分析为主，采用国家统计局数据，得出了房价上涨的三个特点以及治理现阶段房价的四种方法。闫金秋认为银行信贷、GDP增长速度、通货膨胀率、城市化水平等因素对房地产价格有影响，并利用实证分析得出了这些因素与房地产价格的正相关关系。

吴敏认为需求因素：房地产投资额、人口城市化、人口可支配收入；社会房屋供给：房屋竣工面积；共有的因素：银行的贷款利率水平、房屋材料的价格因素、房地产的生产总值上升水平、土地价格方面，这8个因素对房地产的价格有一定的影响，并进行了多元模型的回归分析，最后得出房地产投资额、银行的贷款利率水平和房屋材料的价格这三个因素为主要影响房地产价格的因素。郭策和肖逸这两位学者首先将现代西方的供给和需求方面的理论作为研究对象，研究了对房地产价格产生影响的因素有：供给方面包括房屋供给的面积、建筑的成本考虑、房地产商户的多少；有关需求方面的因素包含了人口的数量和人均收入；对供给和需求方面同时产生影响有国家对货币的供应、国家的利率、房屋的环境因素、房屋政策方面的因素。

三、理论分析以及线性回归模型的建立

吴敏在《基于多元回归的房地产价格影响因素分析》中，将房屋竣工面积设为影响因素对房地产的价格变化进行研究，得到了房屋竣工面积与房屋的平均价格之间存在线性相关关系。闫金秋在《基于多变量协整的房地产价格影响因素分析》中，利用了通货膨胀率这个因素作为影响价格的研究对象，并通过检验论证得出了通货膨胀率与房屋价格的之间的正相关关系。虎吉祥在《房价上涨影响因素的经济学研究》中提出了职工平均工资水平这一影响因素，并分析出职工平均工资水平的增加会使得房地产价格的上涨。因此，本文选取了这三位学者提出的以上这三个因素作为研究对象，对房地产价格进行实证分析。

（一）影响房地产的价格因素的分析

1.房屋竣工面积

正如我们看到的全国各地区省市，大批的空地、农田正在被施工中建筑占用，而且大批已建好的住房还未销售出去，房屋竣工面积大幅增长，从表一我们可以看到它的增长趋势。随着房屋的竣工面积越来越多，住房价格也日益上涨。所以只要我们了解了房屋竣工面积与房地产价格之间的关系，我们就可以通过有效的途径，在调整好房屋竣工面积的同时，使之对房地产价格发挥良好的作用。

2.居民消费价格指数

在研究房地产价格方面，居民消费价格指数与通货膨胀的程度之间具有类似的作用，所以我们选取居民消费价格指数来近似替代通货膨胀率，对房地产价格的影响因素进行研究。但是居民消费价格指数与房地产价格之间的关系还没有明确答案，而且我们不会那么轻易的就想到这个因素在影响房地产价格方面的作用，在探讨影响房地产的价格因素时，我们一般都不会考虑它。为了探讨它们二者之间的联系，后文对之进行了研究。

3.职工平均工资水平

职工平均工资水平往往反映了一个地区的经济发展水平，它的高低基本上也决定了人们购买住房能力的高低，进而就会影响到房地产价格的高低。正如我们从图表一所看到的那样，职工平均工资是在逐年增加的，而我们的房地产价格也是在增加的，它们之间是否有一些联系，又是如何相互作用的，我们后文会利用实证详细进行探讨。

（二）指标选取与处理

基于以上分析，本文以北京市为研究对象，以房屋竣工面积S、居民消费价格指数CPI、职工平均工资水平W这三个变量作为解释变量，以住房价格P作为被解释变量。本文选取了1993-2012年间北京市这四个变量的数据为分析依据

（三）平稳性检验

各变量对数值的ADF检验结果均不否定具有单位根的原假设。各变量的一阶差分之后的ADF检验结果，变量LP和LCPI的一阶差分均在5%的显著性水平下拒绝存在单位根的原假设，而变量LS和LW的一阶差分均在10%的显著性水平下拒绝存在单位根的原假设。因此可以得出结论，四个变量均为I（1）过程。进而可以判断变量间的是否存在协整关系。

（四）协整检验

协整是关于非平稳的变量之间长期的均衡关系的表述。非平稳的变量间存在的长期均衡的关系被称为是具有协整的关系。假设有N个时间序列之间具有协整的关系，那么非均衡误差一定就是平稳的。假设有N个时间序列之间并没有协整的关系的话，那么非均衡的误差就是非平稳的。验证这些变量之间存在的协整关系，本文选择Johnsen（1991，1995a）提供的检验方法。

变量LP、LS、LW、LCPI组合进行Johnsen协整检验的结果。根据ADF检验中显示的个变量的特点，将表2所表示的协整方程的形式设为左端向量有确定趋势，协整方程只有截距的形式。比较表中的迹统计量和最大特征值统计量及相应的P值，可以发现在5%的显著性水平下，迹检验和最大特征值检验均无法拒绝至少有1个协整向量的原假设。因此，基于以上检验结果，可以得出结论变量变量LP、LS、LW、LCPI之间存在协整关系。

四、分析论证

（一）回归分析

根据以上所述我们建立如下的的线性回归模型为：

其中：P表示住房价格（元/平方米）；S表示房屋竣工面积（万平方米）；CPI表示居民消费价格指数（1992年=100）；W表示职工平均工资（元）。为消除可能存在的异方差将各变量取对数，则模型变为双对数模型：

利用eviews软件对图1中的数据进行分析处理，得到回归分析的结果如表二和表三所示，从表中的系数值我们可以得出：房屋竣工面积（s）、居民消费价格指数（I）、职工平均工资（W）与房地产价格（P）之间具有明显的正相关的关系。 =0.80，可以知道该模型的拟合效果比较好。再由表可知F检验为0.000002，所以变量之间是明显线性相关的。由DW=0.456，参照T=20，k=3时的DW检验5%的临界值dL=1.00，dU=1.68，则DW值小于dL，所以住房价格P与房屋竣工面积S、职工平均工资W、居民消费价格指数CPI，这些变量都是以5%的水平相关。即：房屋竣工面积、职工平均工资、居民消费价格指数与住房价格之间存在显著的正相关性。

（二）误差修正模型的建立

从上面的误差修正模型的结果可以看出，差分项是对于短期的波动影响的真实反映，ECMt-1代表着长期均衡关系。房地产价格的短期变动可以分为两部分：一部分是短期的房屋竣工面积、居民消费价格指数和职工平均工资波动的影响，另一部分是房地产价格与房屋竣工面积、居民消费价格指数和职工平均工资偏离长期均衡的影响。对于误差修正项ECMt-1系数，它表示当短期的波动远离长期均衡时的状态时，就可以凭借这个系数对此进行调节，再由上面得出的系数的估计值（-0.359）来分析，当短期波动远离长期的均衡状态时，就可以凭借（-0.359）这个数值进行调整，使得不均衡状态返回到均衡时的状态。

五、结论

我们根据上面的所有分析论证结果，可以得到以下的结论。

（一）房屋竣工面积、居民消费价格指数和职工平均工资对房地产价格是有一定影响的，其中房屋竣工面积和居民消费价格指数对房地产价格有负向作用，职工平均工资对房地产价格有负向作用。而且居民消费价格指数和职工平均工资水平对房地产价格的影响最为显著，房屋竣工面积变量不显著，说明其对房地产价格的影响较小一些。

（二）虽然本文对这三个因素与房地产价格的关系的分析可能会有一些误差，以及变量样本多少的选取可能也会对模型的分析造成误差，但是从总体上来说本文采用了很多工具对模型进行检验分析，以及最后建立的误差修正模型，对日后的实践具有重要意义。由这些工具所得到的结果是有一定的可参考性，也就是在以后的房地产价格问题上，人们可以利用本文得到的结论，对房地产价格进行分析、预测，而且本文所得到的结论也符合社会实际现状。

（三）从现实理论的角度来分析的话，随着近年来国家经济发展的步伐加快，社会的快速发展，导致了城市化水平加快，进而使一些房地产商加快房屋建设，使得房屋竣工面积逐年升高，进而使得房地产价格上涨；由于人们的生活逐步奔上小康水平，对生活的追求也越来越高，进而使得居民消费价格指数的升高，；职工平均工资水映的是人们的收入水平，平均工资的增加也就是人们收入的增加，进而对房地产价格的影响就是房价上升。

参考文献：

[1]李朋，冯玉梅.对房地产价格影响因素的分析.河北工程大学学报，2007（2）.

[2]虎吉祥.房价上涨影响因素的经济学研究.西北大学硕士学位论文，2006.

[3]闫金秋.基于多变量协整的房地产价格影响因素分析.企业经济，2012（11）.

[4]吴敏.基于多元回归的房地产价格影响因素分析.企业导报，2012（07）.

[5]郭策，肖逸.基于省级面板数据的房地产价格影响因素分析.统计与决策，2013（16）.

居民消费影响因素论文范文第7篇

要将扩大居民消费作为推动经济发展的永久性、战略性举措，就必须推进供给侧结构性改革，培育新的消费需求增长点，构建扩大居民消费需求的长效机制。本文以贵州省为例，利用主成分回归分析法，从消费意愿、消费能力、消费供给、消费环境四个方面全面探讨居民消费需求的影响因素及影响程度，并提出构建扩大居民消费需求长效机制的财政金融对策，以期为贵州省、中国西部地区乃至全国提高消费、扩大内需提供有益的借鉴。

关键词：

消费需求；收入分配状况与制度；财政金融政策；供给侧改革；主成分回归分析法

一、引言

自改革开放以来，我国GDP年均增长率达9.5%，2015年GDP预计达到68.2万亿元。早在2010年我国GDP总值已超过日本，成为世界上仅次于美国的第二大经济体①。然而我国GDP的增长过度依赖于投资和出口，消费占GDP的比率（最终消费率）远远低于世界平均水平，出现投资、消费与出口不协调的局面。而在消费的变化上，我国政府消费率一直处于平稳状态，居民消费率和最终消费率的变化趋同（如右图），可见最终消费率的变化主要来自于居民消费率的改变。要通过扩大内需，提高居民消费，使其成为国民经济新的增长点，就必须建立居民消费需求长效机制，发挥国家政策助力，以国家发展战略的高度长期推进。构建扩大居民消费需求长效机制的财政对策和金融对策，好比人的“左右手”，必须双管齐下。本文以西部十二省中相对落后的贵州省为例，根据贵州省实际，因地制宜分析该省居民消费的现状及其影响因素，探求有效的财政金融对策。

二、居民消费需求影响因素的定性分析

构建居民消费需求长效机制的财政金融对策，需要重点研究影响居民消费需求的因素及其影响程度。在借鉴现有文献和前人研究的基础上，本文将影响居民消费需求的因素归结为四大类：消费意愿、消费能力、消费供给、消费环境。一是消费意愿。简单的说，居民消费意愿就是民众花钱购买商品的欲望，居民的消费意愿是影响消费需求的主观因素，更多的是心理因素与偏好，难于量化。

在传统的西方经济理论中，学者们普遍认为社会保障体系对宏观经济具有“自动稳定器”功能，社会保障体系建设事关居民的消费水平，很大程度上会影响居民的消费意愿。社会保障覆盖率越高，居民的消费意愿就越强烈。一方面，本文选择社会保障覆盖率②间接作为居民的消费意愿来反映不确定性因素对居民消费需求的影响；另一方面，流动性约束是限制居民消费意愿的重要原因，银行金融机构应当以居民的合理预期和未来收入为基础为其提供消费信贷，倡导超前消费，以增加居民现有购买力，缓解流动性约束对消费的影响，解决消费需求乏力的矛盾，进一步提高居民消费意愿。因此，本文选择个人消费贷款数额表示流动性约束对居民消费需求的影响。

二是消费能力。稳定的收入是居民消费能力最直接体现，是影响居民消费的重要因素。而收入主要用于消费和储蓄，凯恩斯的绝对收入理论认为，收入的增长速度总是快于消费的增长速度，这就往往造成居民消费需求的相对不足，消费滞后，故从根本上说，居民收入水平对消费水平具有决定性的影响。本文把收入分为居民收入水平和居民收入分配状况。其中，居民收入又可分为城镇人均可支配收入及农村人均纯收入。考虑到城乡人口数统计存在缺漏，本文的居民收入水平用人均地区生产总值来表示。凯恩斯指出，不同收入阶层居民，其平均消费倾向(APC)也存在很大差异，高收入者具有较低的APC，而低收入者具有较高的APC，分配的均衡有助于平均消费倾向的提高。由于基尼系数统计存在遗漏，本文的收入分配状况用城乡居民可支配收入比来表示，即城镇居民可支配收入与农村居民人均纯收入的比值，比值越大，表明收入差距越大。

三是消费供给。消费与供给两者密切联系，供给创造需求，需求反之影响供给。一般情况下，供给越多，居民的消费需求就越大。此处所指的供给主要从政府供给的层面来讲。指出“：在适度扩大总需求的同时，着力加强供给侧结构性改革，着力提高供给体系质量和效率。③”当前，中国经济陷入产能供给过剩与新兴消费需求乏力的结构性困境，然而，通过政府投资和释放流动性手段的需求管理政策已经不能再次刺激经济增长，但由于政府公共服务供给不足也会挤占居民消费，限制我国消费需求的快速增长，因此，应该从供给侧改革层面上去化解结构性矛盾，寻求新的消费需求。本文借鉴已有文献方法用一般公共服务财政支出来表示政府公共支出水平。鉴于前面提到的流动性约束的影响，本文将金融机构的数量也作为消费供给的指标，金融机构的数量越多，居民进行消费信贷的选择越多，贷款的可能性也会增大，进而提高居民的消费需求。提供消费信贷的金融机构很多，但主要是银行，且鉴于数据的可获得性，本文用银行类金融机构的数量来表示。

四是消费环境。影响居民消费需求的外在环境因素很多，包括政治、经济、社会和法律环境等，但很多环境因素难以量化，本文主要选择经济环境中相对重要的消费物价水平和利率水平环境衡量对消费需求的影响。一般来说，物价的显著上升或下降将会引起居民购买数量的显著变动，人们会根据物价变动作出的预期来决定自己的消费支出，居民所处的消费价格环境是影响居民消费需求的重要因素，本文选择居民消费价格指数来表示物价水平。利率对消费的影响具有不确定性，主要取决于利率变动对储蓄的替代效应和收入效应，即由收入的时间成本和当前消费的效用权衡决定，如果收入效应占主导，那么利率对消费的影响为正，反之为负，总之，利率水平是影响消费的重要因素，本文用一年期人民币存款基准利率来表示。

三、贵州省居民消费需求影响因素的实证分析

（一）变量选取及数据说明本文建立模型所选用的因变量是居民的人均消费水平Y，根据前面对影响因素的定性分析，选择的相应自变量是：社会保障覆盖率（X1）、个人消费贷款（X2）、人均地区生产总值（X3）、城乡居民收入差距（X4）、地方财政一般公共服务支出（X5）、全省银行类金融机构数量（X6）、居民消费价格指数（X7）、一年期人民币存款基准利率（X8）。本文以贵州省2004~2013年的相关数据进行分析。其中，个人消费贷款和全省银行类金融机构数据来源于《中国区域金融运行报告——贵州省金融运行报告》；一年期人民币存款基准利率根据中国人民银行网站原始数据计算得出，计算方法为加权平均法，以利率持续天数占整年天数之比为权重；其余数据来源于国家统计局、贵州省统计年鉴和统计公报。

（二）实证分析与结果解释首先，对贵州省的居民人均消费水平（Y）与所有的因变量（X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8）做相关分析，得到变量间的相关系数矩阵（见表1）。可见贵州省人均消费支出除了跟自变量居民消费价格指数（X7）和一年期存款基准利率（X8）的相关性不是很强外，跟其他自变量之间的相关性都很强。从表2可以看出，8个自变量的容许度都接近于0，而容许度越小，表明共线性越严重，一般T<0.1时，说明共线性非常严重；方差膨胀因子（VIF=1/T）越大，说明共线性越严重。综上可知，本文的自变量之间存在着严重的多重共线性，因此，本文采用主成分回归分析方法重新建立回归模型进行分析。对数据进行标准化处理，并得到了相关系数矩阵的特征值（见表3）和未作旋转的载荷矩阵（见表4）。从表3可知，第一主成分解释了总变异的69.738%，第二主成分解释了总变异的20.272%。前两个特征值的累积贡献率达到90.01%（>85%），因此，本文选择前两个主成分进行分析，其成分矩阵见表4。上面所有影响因素中，贵州省个人消费贷款额（X2）对人均消费水平（Y）影响程度最大，个人消费贷款每提高1%，贵州省人均消费支出水平增长0.183%，说明贵州省居民的消费水平很大程度上受流动性约束的影响，要提高贵州省居民的消费水平，必须发展其个人消费信贷，解决流动性约束问题。其次，人均地区生产总值（X3）和地方财政一般公共服务支出（X5）每提高1%，分别会导致贵州省人均消费支出水平增长0.18%和0.177%，二者对于人均消费支出提高的效果是非常强的，说明贵州省人均消费支出高度依赖于人均收入和地方政府财政对居民消费的支持。再次，贵州省城乡居民收入比（X4）每提高1%，会导致贵州省人均消费支出水平下降0.164%，说明收入分配的不均会很大程度上抑制居民消费需求的发展。而社会保障覆盖率（X1）和全省银行类金融机构的数量（X6）对贵州省居民消费支出的正向促进作用相对弱些，但绝对比例仍然达到0.161%和0.15%。最后，我们可以看出，居民消费价格指数（X7）和一年期人民币存款基准利率（X8）对人均消费支出的影响均为负，即物价水平的提高，会降低贵州省居民的消费需求，同时，利率对人均消费支出的影响为正，说明替代效应占主导，但是两者对人均消费支出的影响均较小。

四、构建扩大居民消费需求长效机制的财政金融对策

(一)创新金融产品，丰富小微金融服务，以消费信贷刺激居民消费需求增长从上面实证分析看出，个人消费信贷对贵州省居民消费支出的影响最大，贵州省各金融机构应该调整信贷机构，主动积极地向消费者提供信贷支持，允许、鼓励和扶持更多的中小商业银行、小贷公司等相关金融机构开展向广大居民、个体私营户等提供个人消费信贷业务，提供人性化的消费金融产品，大力加强消费信贷业务营销，帮助居民了解和树立新型消费观念，合理引导居民的消费预期。同时，要在政策允许范围和风险控制能力以内开发多样性金融产品，适合农村多元化的金融服务需求以刺激居民消费转型升级。此外，可适当扩展消费信贷对象的外延，为生产大量消费品的企业提供消费信贷，这样也会间接带动消费的发展。

（二）建立收入稳定增长的长效机制贵州省是全国贫困人口最多、贫困面最大、贫困程度最深的省份，人均收入全国靠后。实施脱贫攻坚战略，应当有政府和政策性金融机构协力推进，政府部门加大财政支出，政策性金融机构实施扶贫开发，人民自立更生。通过增加就业岗位，鼓励创业创新，将扶贫工作漫灌式输血变为精准式造血，拓开居民收入来源，提高居民实际收入，特别是边远地区农民和城镇低收入居民的收入，缩小居民收入差距，调节居民收入分配比例，提高社会平均消费倾向，构建城乡居民收入稳定增长的长效机制。

（三）推进供给侧改革，培育新兴消费增长点需求与供给相辅相成，需求是通过对产品的最终消费拉动经济增长，而供给侧则是从生产端和供给端来“推动”经济增长。贵州省经济发展相对落后，但是具有环境未曾遭受破坏、资源丰富等后发优势，因此贵州省有必要将资源要素供给从产能过剩的行业中释放出来，完善政府供给机制，健全社会保障体系，讲求供给效率，将资源的有效供给、资本的有效供给和好环境的有效供给向新兴产业转移，优先发展某一方面消费如服务业消费，然后通过乘数效应带动其他方面消费，进而更加有效的带动整个消费的发展，以培育贵州省新兴的消费增长点。

（四）推动新型城镇化，营造良好消费环境，促进潜在消费转化为现实有效需求总理再三强调，要坚持推进以人为核心的“新型城镇化”，这是我国未来发展的潜力所在。因此，贵州省必须抓住国家建设新型城镇化发展的契机，引导社会资本投入城镇公共设施建设，为广大居民营造一个环境舒适，公正诚信的消费环境，加速农村剩余劳动力的转移，提高劳动生产率，进而使农村潜在的消费需求变为现实的有效需求。

参考文献:

[1]陈少强,刘玲.建立扩大消费需求的长效机制［J］.中国财政，2011（1）.

[2]赵霞，刘彦平.居民消费、流动性约束和居民个人消费信贷的实证研究［J］.财贸经济，2006（11）.

[3]蔡浩仪,徐忠.消费信贷、信用分配与中国经济发展［J］.金融研究,2005（9）.

[4]郭呈全，陈希镇.主成分回归的SPSS实现［J］.统计与决策，2011（5）.

[5]都俊杰，何仙平，乔林.基于主成分回归分析方法的消费需求研究——以湖北省为例［J］.安徽农业科学，2013（22）.

[6]文启湘，张慧芳.论构建扩大消费的长效机制［J］.消费经济，2011（2）.

[7]刘兴远.扩大消费需求的瓶颈因素与路径选择——基于江苏省的实证分析［J］.现代经济探讨，2007（4）.

[8]张倩.建立扩大居民消费需求的长效机制研究［D］.长沙：湖南师范大学硕士学位论文，2012（6）.

居民消费影响因素论文范文第8篇

关键词：居民消费；通胀预期；可支配收入

中图分类号：F126.1　文献标识码：A　文章编号：1003 4161(2011)04-0106-03

一、研究背景和文献综述

十一五初期，我国经济出现了较大的通货膨胀压力，在实施了七年的积极财政政策之后，转入稳健的财政政策阶段。但2008年下半年，全球性经济危机波及我国，使经济出现下滑，为稳定经济增长，中央政府相机抉择，实施积极的财政政策和适度宽松的货币政策。全球性经济危机爆发之后，各主要经济体为摆脱经济危机，纷纷采取注入流动性的办法来恢复经济以及缓解债务危机。因此我国整个十一五期间都面临控制通胀的艰巨任务。而2011年通货膨胀形势依然严峻，美国坚持量化宽松政策、欧洲经济恢复形势不够明朗、中东地区局势不稳，这些带来的国际流动性过剩、大宗商品价格上涨，都将推动物价总水平进一步上涨。因此预防和治理通货膨胀工作将面临更大的挑战，而预期作用于居民的消费行为，进而成为物价总水平的影响因素之一。所以研究预期对居民消费的影响具有较大的现实政策意义。

一般经济学理论认为，通货膨胀预期会影响人们的消费，它使人们在一段时期内对其支出行为作出调整。Hende on和Quandt(1971)从微观层面分析了居民消费和储蓄的权衡取舍关系。认为通货膨胀预期的增加会使人们的近期消费增加，这是由于通胀预期一般会降低人们的真实利率预期，所以人们在储蓄与消费之间就会选择消费。同时DeLong和Summers(1986)也基于凯恩斯主义模型得出了同样结论，对于价格上涨的预期可以通过真实利率和对财富的再分配影响居民的消费行为。而另一份基于密歇根大学调查研究中心报告和Juster Thomas、PaulWachtel(1972b)的研究则持相反的观点，认为较高且不确定的通胀预期会增加人们对未来的不确定性，从而导致人们降低他们的真实收入预期，所以使其当期支出减少。Thomas Juster和Paul Waehtei(1972b)运用人户调查数据，针对通胀预期对消费者支出进行了研究。结果显示通胀预期确实会影响人们消费的跨期分配，进一步地，较高的通胀预期，会导致非耐用品和劳务消费支出的增加以及耐用品消费支出的减少。Susan Butch和Dine Wemeke(1975)也持同样观点，即较高的通胀预期会导致较高的个人储蓄以及耐用品支出的减少。目前研究我国通胀预期与居民消费行为的论文并不多，与此相关的有李成、马文涛、王彬(2009)对1995-2008年的数据进行了动态随机一般均衡模型分析，认为通胀预期偏差冲击、能够解释20％左右的消费波动。

二、模型和数据

由于我国目前处于城乡二元的经济结构，城镇和农村无论是从收入水平、消费水平、市场发达程度、信息获取能力和传递速度有较大差异，所以本论文将建立模型对城镇和农村消费行为分别进行分析。

其中城镇(或农村)人均消费支出反映了城乡居民的消费行为，而人均可支配收入是消费的基础。真实利率是当期消费的机会成本之一，早期研究也证明了在通胀预期提高的时候，人们会在消费与储蓄之间进行权衡取舍，所以同时加入真实利率变量。未来通货膨胀预期指数和未来收入预期指数则是反映未来通胀预期和居民经济信心的指标。

模型选取十一五期间(2006-2010年)的季度数据，其中被解释变量为城镇(或农村)居民季度人均消费性支出，为观察通胀预期等因素对居民消费行为的影响，运用CPI平减的方法对被解释变量进行了剔除价格因素。其中，由于公布的月度居民消费价格指数是以上年同月为基数的统计结果，为观察整个十一五期间的价格变动趋势，对2007-2010年各月CPI均以2005年同月为基数进行处理。CPI采用国家统计局公布的月度城镇(或农村)居民消费价格指数，调整后再用月度数据获得调整后CPI的季度内几何平均值，作为当季度CPI。城镇(或农村)居民人均消费支出采用国务院发展研究中心居民生活数据库中的全国季度统计数据。

解释变量选取与消费行为相关的真实利率、剔除价格因素后的可支配收入和通货膨胀预期。其中，真实利率用中国人民银行公布的三个月定期存款利率，根据每个季度内变化的利率进行平均，求得该季度内平均名义利率，季度内未出现利率变动的，则直接用央行公布的名义利率作为当季名义利率。再减去调整后的季度内通货膨胀率得到实际利率。

城镇居民可支配收入直接采用国务院发展研究中心居民生活数据库统计数据，农村居民可支配数据则采用该数据库统计的“农民人均现金收入”减“税费支出”计算得出。两个指标均进行了CPI平减，以考察真实可支配收入对消费的影响。

通货膨胀预期采用中国人民银行公布的季度未来通货膨胀预期指数。未来通货膨胀预期指数是消费支出的先行变量，选取该指标在一定程度上避免了通胀预期所反映的通胀水平与消费支出之间的相互影响造成的内生性问题。收入预期采用中国人民银行公布的季度未来收入预期指数。中国人民银行公布的季度未来通货膨胀预期指数和未来收入预期指数在2009年第三季度发生统计表示方法变化，按照新算法对之前的指数进行换算，得到新的表示方法下的统一数据。

三、回归及假设检验

城镇居民消费行为回归结果：通过第一次回归结果我们可以看出，真实利率项系数在统计上不显著，所以考虑利率项数据变动幅度较小，并且我国居民的理财习惯，比较偏好储蓄，因此舍弃真实利率变量，重新回归，结果如下：

城镇居民消费行为的回归结果中，拟合优度R2=0.952220，可见变量较好地解释了城市居民真实消费支出，三个自变量系数在l％的置信水平下显著。方差膨胀因子XIF，远远低于10，所以可以判定解释变量之间无多重共线性。D.W统计量在该自由度和待估参数个数下可确认无自相关问题。可以最终得出城镇居民的消费行为的回归方程为：

城镇人均消费支出=2077.769+0.498563城镇人均可支配收入+11.77867未来通货膨胀预期指数-35.36344未来收入预期收数

该回归结果表明，城镇季度人均真实消费受当季度城镇人均可支配收入、未来通货膨胀预期和未来收入预期影响。其中城镇人均可支配收入每上升1元钱，人均消费将增加约0.5元；而当季度居民对未来通胀预期增长1％，城镇人均消费支出将增加约11.78元；而人们对未来收入预期每降低1％，则会增加当

季度消费约35.36元。

同样对农村数据进行回归，结果如下：

回归结果显示，真实利率对于农村居民的消费行为的影响也不显著，所以同样去掉真实利率变量，由于未来通胀预期指数是我们主要关注的变量，所以予以保留，并考虑到农村信息获取能力和信息传递速度与城镇的差别，以及农村居民消费选择较城市更加保守，所以采用滞后一期的未来通胀预期指数来替换当期未来预期通胀指数，即改为观察农村上一期对本期通胀预期对本期消费的影响。

再次进行回归，结果如下：

农村消费者行为的回归结果中，可表明变量解释了多数农村居民真实消费支出，可支配收入和未来预期指数自变量系数在1％的置信水平显著，滞后一期未来通胀预期指数在10％的置信水平下显著。方差膨胀因子VIF，远低于10，所以可以判定解释变量之间无多重共线性。D.W统计量在该自由度和待估参数个数下可拒绝自相关假设。所以认定无明显自相关问题。

可以最终得出农村居民的消费行为的回归方程为：

农村人均消费支出=2199.641+0.461609农村人均可支出收入+13.77352未来通货膨胀预期指数-49.54699未来收入预期指数(滞后一期)

该回归结果表明，农村季度人均真实消费受当季度农村人均可支配收入、滞后一期的未来通货膨胀预期和未来收入预期影响。其中农村人均可支配收入每上升1元钱，人均消费将增加约0.46元；而当季度居民对未来通胀预期增长1％，农村人均消费支出将增加约13.77元；而人们对未来收入预期每降低1％，则会增加当季度消费约49.54元。

四、结论与政策建议

根据上述回归结果，分析可知，在我国未来通货膨胀预期和未来收入预期对消费者的支出行为有较明显影响。未来通货膨胀预期的提高和未来收入预期的走低会导致居民增加消费，并且未来收入预期的影响大于通胀预期。其次，城镇居民当期消费受当期未来通胀预期影响显著，而农村则可能因为消费决定较为谨慎和保守，而呈现居民当期未来通胀预期对下一期消费影响较为显著的结果。未来收入预期则对城乡居民当期消费的影响都比较显著。而且对比城乡居民消费可以发现，农村居民的消费行为根据预期进行调整的幅度更大，即农村居民的消费行为更易受到预期的影响。我国农村居民规模较大，因此，总体上，未来通货膨胀预期的上涨和消费者对经济的信心走低会导致居民消费总需求的上升，进而对物价总水平形成拉动力量，加速通货膨胀。因此在预防和治理通货膨胀的过程中，管理通货膨胀预期是一个极为重要的工具。

管理通胀预期并不是要使通胀预期减小，而是使之趋于合理，从而防止个人经济行为的剧烈波动对宏观经济产生不良影响。基于上述分析，在我国预防和治理通货膨胀和管理通胀预期过程中，应注意：

1　完善工资、最低生活保障和养老金等的指数化制度。定期根据物价波动调整构成居民收入的各项，使得居民收入与物价上涨联动，以及保持真实收入长期平稳，从而降低收入预期对居民消费行为的影响程度，减少其对物价总水平的顺周期作用。

2　形成政策联动体系，同时增加政策的透明度和可信度。市场主体的活动是分散的，苛求公众时刻保持镇静和理性又是不现实的。要管理通胀预期，就要使政府政策达到内在的一致性，让公众了解政府政策不存在冲突和相互抵消，使公众的预期不至于因政策效果的不确定性而失于合理。同时，政府定期公布政策目标、实施进程等信息，为居民提供更多的形势判断依据。政策效果也应及时公布，并说明政策效果与目标的差异形成的原因，不断提高政府政策的可信度。

3　提高农民收入，增强农民的“安全感”。从回归结果看，农民的消费行为受预期的影响较城市大，这反映了农民生活中更缺乏“安全感”。进一步提高农民收入，使农民建立稳定的收入来源，这样可以提高农民在通货膨胀中保持原有生活水平的能力。从而降低农民受通胀预期和收入预期影响而增加的支出。

4　加强货币政策的前瞻性，调节通货膨胀预期。在制定货币政策时，要把对未来经济走势的分析放在一个更长的时间段内，从而形成前瞻性的货币政策，以这样的货币政策对居民的通胀预期进行导向，降低通胀预期与物价上涨的同步性，减小预期对通货膨胀的推动作用。

[作者简介]王宏利(1974-)，男，吉林长春人，现供职财政部财政科学研究所，副研究员，经济学博士，研究方向：宏观经济、财税理论、数量经济。

居民消费影响因素论文范文第9篇

关键词：房地产；价格；影响因素

一、前言

自1998年取消住房分配制度起，我国住房“商品化”，房地产业开始发展，房价呈现增长趋势。2003年之后，我国一线城市房价飞速上涨，由此，二三线城市也开始急速增加，国内房地产业过热，大部分人买不起房，由此引发了大量的经济问题和社会稳定等问题。在第三届中国房地产价值高峰论坛会上，企业家、专家们就房地产当下存在的很多问题展开了讨论，有人提出我国目前保障性住房比重小，高档房比重偏大，正因为这样一种不平衡的比例趋势，导致我国的房价水平被整体拉高。根据文献分析，大部分采用定性分析，仅仅说明了某一因素对于房地产价格的影响，但从定量来看，产生多大的影响则未说明；或者研究的年限相对滞后，不能很好地解释近两年的状况，本文搜集了1994年―2013年的房地产价格变量及本文所提出的四个自变量各20个数据集，运用多种统计分析方法，通过建立回归模型，分析我国房地产价格的影响因素。

二、房地产价格影响因素研究综述

关于房地产业的研究近几年日益为学术界重视，尤其是房地产价格影响因素的研究。与国内相比，国外房地产市场发展较早、较快，尤其是西方发达国家，房地产市场十分成熟，故关于房地产业的研究，国外已形成较多的专著研究，从国外学者观点来看，由于其实行市场经济，因此在研究房地产价格时在注重政府控制的同时，更加强调市场机制的作用。Abraham等（1992）对美国30个城市的实证分析表明房地产价格的上涨与就业率、收入、以及建设成本有直接关系；Kolari（2002）则从CPI和房地产价格关系角度出发，运用ADL模型实证分析，得出房地产价格也受一定商品及相关产品服务的影响。Gerlach和Peng（2005）对香港的房地产价格、GDP以及银行贷款等进行分析，认为银行的贷款不影响房地产价格；Elbourne（2008）经过实证分析货币供应量对房地产价格的影响，利用脉冲响应函数得出货币供给变动对房地产价格变动具有正响应性。

中国房地产业发展较晚，但近两年却是突飞猛进，尤其是我国房价的持续不断上涨，引起了国内学者的重视，并对房地产价格的影响因素进行了大量的研究，大量的专著、论文也都集中在这个问题上。宋勃和高波（2007）认为国外资金长期的涌入是我国住房价格上涨的一个重要因素；肖万福（2014）在《房地产调控政策下我国房地产价格影响因素的实证分析》一文中，通过2003年第一季度到2013年第二季度的相关经济数据，研究了房地产调控政策对我国终端房地产价格的影响，通过实证分析，他认为，在房地产价格波动的诸多因素中，来自经济基本面的解释力相对较小，相比起来政府相继出台的房地产调控政策反而成为了一个十分重要的影响因素；谢建豪（2007）基于城市人口数量和结构的分析，研究得出当人口数量增长速度大于城市住房供给速度时，供需便会严重不平衡，房价上升；郝丹璐（2014）通过因子分析等统计学方法得出，影响房地产价格变量大致可分为两类，一类是反应现有房地产市场状况的变量，另外一类是反应预期房地产市场状况的变量，第一类中GDP、住宅投资、房地产开发企业本年土地购置费用、人均可支配收入、房屋竣工价值等排名靠前；丁凤通过实证研究指出：第一，房地产价格最主要的影响因素是经济基本面；第二，住房需求是房价上涨的主要推手；第三，银行信贷的支持是房价上涨的“催化剂”；第四，高地价的推高房价的“幕后黑手”。

张t敏（2012）指出：房地产价格的主要影响因素包括人口数量、居民储蓄存款余额、商品房可供销售面积、房地产投资额、国内信贷规模，其中最明显的是人口数量与居民储蓄存款余额。余静静（2014）通过房地产价格影响因素重要性的分析，认为：第一，东部地区经济发达，土地购置费用和房屋生产资料价格指数成为东部地区房价的重要影响因素；第二，中部地区房地产投资是其房价的主要影响因素；第三，西部地区而言，家庭可支配收入是影响其房价的主要因素。

综上所述，影响我国房地产价格的因素众多，不仅如此，由于选取样本、获取数据的途径的不同，相同因素对房地产价格的影响方向也不尽相同。

三、研究设计

（一）研究的基本假设

1、我国房地产按照房屋的使用功能可以分成：居住用途的房屋、工业用途的房屋、商业用途的房屋、文体娱乐设施、政府和公用设施、多功能建筑。本文以普通住宅的价格作为因变量进行实证分析，即通过商品房价格对其进行实证分析。

2、研究阶段的限定。为了更好地反应近几年中国房地产价格的变动及其影响因素，本文采取1994――2013年的统计年鉴数据进行实证分析。

3、影响因素的限定。本文选取四个影响因素作为自变量，分别是：居民消费价格指数，城镇居民可支配收入（元），房地产竣工面积（万平方米），商品房销售面积（万平方米），其中居民消费价格指数以1978=100为基期，房地产竣工面积以房屋竣工面积为参考数据。

4、房地产市场的界定。本文研究对象确定为增量交易市场，暂不考虑二手房市场及出租市场。

（二）模型设计

Y=aX1+bX2+cX3+dX4+e+ε

其中：Y（元/平方米）表示商品房价格；X1表示居民消费价格指数；X2（万平方米）表示房屋竣工面积；X3（元）表示城镇居民可支配收入；X4（万平方米）表示商品房销售面积；a，b，c，d，均为模型系数，e为常数项，均为待估参数。ε为随机误差项，用于表示无法用现有统计数据表示的影响房地产价格的因素，如社会因素、国家宏观政策因素等。

四、实证分析

（一）描述性统计分析

将数据带入spss19.0软件进行描述性统计分析，输出如下结果：

根据输出结果，从1994―2013年，我国商品房销售平均价格的极小值、极大值分别为1409，6237，由此推断20年间的房价变化巨大，通过均值观测，1994―2013年商品房平均销售价格为3194.25；房屋竣工面积变化也呈现出急剧上升趋势，其均值为47521.11万平方米；商品房销售面积极差为123320.24，由此可见，即使房价不断上升，但我国的商品房的销售面积依然在上升。

（二）多元回归分析

对数据集进行多元线性回归统计分析，由spss19.0分析得，输出结果为：

由表2得多重判定系数R方为0.997，调整R方为0.996，其实际意义为：在商品房平均销售价格取值的变差中，能被商品房平均销售价格与居民消费价格指数、房屋竣工面积、城镇居民可支配收入和商品房销售面积的多元回归方程解释的比例为99.7%，调整后比例变为99.6%。由此可得，该模型的拟合优度很好。

表3给出了方差分析的结果。由该图可以得到模型的显著性P值是0.000，小于给定的显著性水平0.05，因此可以判断模型整体非常显著。

由该表给出了该线性回归模型的回归系数及相应的统计量。从该图可以得到线性回归模型即前文所建立的模型方程中的常数e为449.255，自变量X1，X2，X3，X4的系数a，b，c，d分别为1.903，-0.015，0.127，0.022，即除房屋竣工面积的系数为负之外，其余三个变量的系数均为正；另外，线性回归模型中的常数和四个自变量X1，X2，X3，X4的t值分别为2.005，3.038，-2.789，6.433，6.353，各个自变量相应的概率值即P值为：0.008，0.014，0.000，0.000，均小于显著性水平0.05，说明系数非常显著，与表3方差分析的结果十分一致。

由表4中常数以及各个自变量的系数值，带入回归方程Y=aX1+bX2+cX3+dX4+e+ε得：

Y=1.093X1-0.015X2+0.127X3+0.022X4+449.255

五、模型结论及误差分析

（一）模型结论

由模型看出：

1、房地产销售平均价格与居民消费价格指数存在显著的正相关关系，即随着我国居民消费价格指数的提高，我国的房地产销售平均价格相应提高。

2、房地产销售平均价格与城镇居民可支配收入的关系来看，呈现显著正相关关系，随着我国城镇居民可支配收入的增加，房地产价格相应上涨。

3、房地产销售平均价格与商品房销售面积也存在显著的正相关关系，即商品房销售面积越大，房地产平均销售价格越高。

4、房地产销售平均价格与房屋竣工面积存在显著的负相关关系，即竣工面积越大，房地产的平均销售价格越低。

（二）模型误差分析

模型的计算存在一定的误差，其主要原因体现在以下几个方面：首先，由于样本搜集的困难，以及少部分的样本数据失真，个别指标在1994年以前已找不到原本数据，导致样本容量太小，从而影响了计算结果；其次，在方法的使用上还有所欠缺，没能全面地综合比较多种统计方法，从而可能遗漏了最佳的统计方法；最后，在模型中，自变量在量上的选取不够，影响房地产的价格因素众多，未能大量例举，除此之外，自变量在质上不一定是最佳的，即可能存在更好、更加显著的影响因子。

六、建议

第一，根据以上的实证分析结果，我国的房地产价格多年来一直持续上涨，需要政府的宏观调控进行引导控制。与西方主张的市场主导不同，结合我国的实际国情来看，政府依然起着重大的作用。对于我国而言，单一的调控手段并不适用，除了本文分析的房地产价格整体呈上升趋势外，区域性的变化是关键，因此，政府应该结合各个区域具体的市场行情进行相应的调控。

第二，政府的作用固然重要，但始终离不开市场的自我调节机制，即使在我国，市场的自我调节依然很重要，一味强调市场，则容易扰乱市场正常的资源配置机制。因此，如何将政府宏观调控与市场的自我调节很好地洽接成为了关键。

第三，保持适度的住宅投资规模，确保供需基本平衡。使得各个阶层的消费者对不同类型住宅的有效需求均能得到满足，避免在住宅消费上出现过大的贫富差距[6]。

第四，从前面的分析结果来看，我国的房价持续不减的一个原因是商品房销售面积过大，从这一层面上来看，为控制房价，应该控制一定的住房的建设，建设面积应该适当减少，以此抑制房价的上涨。

参考文献：

[1] 肖万福.房地产调控政策下我国房地产价格影响因素的实证分析[J].房地产导刊，2014（2）

[2] 郝丹璐.中国房地产价格影响因素研究[D].吉林大学，2014

[3] 丁凤.房地产价格影响因素及预测研究[D].安微财经大学，2013

[4] 张t敏.房地产价格影响因素实证研究[J].财经界，2012（16）

[5] 余静静.我国房地产价格区域差异的影响因素研究[D].重庆大学，2013

居民消费影响因素论文范文第10篇

关键词:国民消费,消费结构,消费需求

一、研究国民消费的意义

按照经济学的分析,社会需求包括消费需求,投资需求和净出口。消费需求作为其中很重要的一部分,对总需求具有很重要的影响,进而对总需求政策的制定也有明显的影响,它影响着宏观经济的均衡发展。

现阶段,我国有条件也有必要依靠扩大国内需求尤其是居民消费需求促进经济发展。首先,我国处于居民消费结构优化升级的发展阶段,较高的国民储蓄率和巨大的国内市场潜力为拉动需求增长提供了物质条件。其次,我国居民生存型消费需求已基本得到满足并正向发展型消费需求升级过渡,但产业产品结构、收入分配结构、区域协调发展程度及消费政策和观念等严重滞后于消费结构升级变化的需求,既导致了消费需求的缩减,也给社会生产造成了不良影响,因此,我们必须扩大内需,推动经济增长。

关于如何扩大国内需求方面,中央经济会议曾指出增加居民消费是重点。从理论角度讲,消费需求的具体内容主要体现在消费结构上,要增加居民消费,就要从研究居民消费结构入手,只有了解居民消费结构变化的趋势和规律,掌握消费需求的热点和发展方向,才能为消费者提供良好的政策环境,引导消费者合理扩大消费,才能促进产业结构调整与消费结构优化升级相协调,才能推动国民经济平稳、健康发展。

二、影响消费水平的因素分析

(一) 模型建立与求解

居民消费水平受诸多因素的影响,例如收入水平,消费价格指数以及恩格尔系数。下表给出了从1991年到2010 年消费水平的相关数据。基于表1和表2的数据,分别建立城镇、农村居民消费水平关于其三个影响因素的多元线性回归模型,进行逐步回归分析。

(二)模型检验

1、经济意义检验 根据回归结果:城镇:y?4672.999?0.736x1?5.937x2?52.900x3 农村:y?470.486?0.721x1?1.793x2?8.827x3,得知,其中x1前面的系数0.736与0.721分别表示在城镇(农村)居民消费价格指数和城镇(农村)居民恩格尔系数不变的条件下,城镇居民人均可支配收入(农村居民人均纯收入)每增加1元,城镇(农村)居民消费水平绝对数平均增加0.736元(0.721元),与理论中描述的居民收入水平增加对居民消费水平变化有明显的影响,居民收入水平是影响消费水平增长的重要原因这个结论是一致的。

2.统计推断检验

(1)拟合优度检验:

由上面分析数据知两个模型的决定系数R分别为0.994、0.998,调整文秘站:的决定系数为0.992、0.998,可见解释变量与被解释变量间的关系极为密切,说明模型对样本的拟合效果非常好,解释变量能对被解释变量99.4% 99.8%的离差做出解释。

(2)方程显着性检验—F检验

给定显着性水平?=0.05,由表中可以看出F=823.034(3195.1),查F分布表中自由度分别为k=3,n?k?1?4的临界值2F?3,4??6.59 ,由于0.05

F>F0.05?3,4?,所以认为在5%的显着性水平下,Y对x1, x2, x3有显着的线性关系,回归方程式是显着的,即城镇居民家庭人均可支配收入(农村居民家庭人均纯收入)、城镇居民消费价格指数(农村居民消费价格指数)、城镇居民恩格尔系数(农村居民恩格尔系数)联合起来对被解释变量有显着影响。

(3)变量显着性检验—t检验给定的显着性水平?=0.05,查t分布表得出自由度为4的临界值t?4?=2.776,由于回归分析表中: 0.025

城镇: t1?25.622,t2??0.371,t3??1.956

农村: t1?37.832,t2?0.812,t3??1.838 由检验可知,城镇t1?2.776是显着的,而t2?2.776,t3?2.776都是不显着国民经济统计分析论文的,农村t1?2.776,t2?2.776,t3?2.776也是不显着的,即可以认为居民消费价格指数与居民恩格尔系数对居民消费水平没有显着的影响,在建立模型时,可以不作为解释变量引进模型。而居民的收入水平对居民的消费水平的影响是显着的。

结论