針對我國人均居民消費的調(diào)查(doc14頁)

1、關于我國人均居民消費的調(diào)查2008042031經(jīng)濟學王小琴一引言改革開放三十年來，我國經(jīng)濟迅速增長，居民消費水平有很大提高；與此同時，居民消費差距日益擴大， 社會不公平現(xiàn)象凸現(xiàn)。 而這種不公平尤其體現(xiàn)在城鄉(xiāng)之間和區(qū)域之間。 2008 年，占全國人口總數(shù)54.32% 的農(nóng)村居民消費總額只占全國消費總額的24.93% 。消費差距過大不僅影響經(jīng)濟效率，更影響社會穩(wěn)定，帶來一系列社會嚴峻問題， 影響了我國建設和諧社會的進程。本文對我國消費差距進行探究，旨在更清楚的分析我國消費差距及其影響因素。在此，我引用了消費者物價指數(shù)（CPI , Consumer Price Index）這一指標。消費者物價指數(shù)是

2、世界各國普遍編制的一種指數(shù)，它可以用于分析市場價格的基本動態(tài)，是政府制定物價政策和工資政策的重要依據(jù)。我國稱之為居民消費價格指數(shù)，是反映一定時期內(nèi)城鄉(xiāng)居民所購買的生活消費品價格和服務項目價格變動趨勢和程度的相對數(shù)，是對城市居民消費價格指數(shù)和農(nóng)村居民消費價格指數(shù)進行綜合匯總計算的結(jié)果。此外，本文收集了中宏數(shù)據(jù)庫我國09 年全國部分地區(qū)城鄉(xiāng)消費價格指數(shù)和我國 05 年至 08 年部分地區(qū)居民消費價格指數(shù)進行描述性統(tǒng)計。從中經(jīng)網(wǎng)找到了 09 年 3 月至 10 年 3 月的人均居民消費以及人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、商品物價指數(shù)的官方數(shù)據(jù)，運用SPSS，借此來分析我國人均消費的影響因素以及它們具體是如何對消費

3、產(chǎn)生影響的。( 源于中國統(tǒng)計年鑒（2009 ）并經(jīng)計算得到）二關于消費價格指數(shù)的分析（一）我國區(qū)域間居民消費價格指數(shù)分析以下收集的是我國09 年全年部分地區(qū)城鄉(xiāng)消費價格指數(shù)，主要選取了全國，北京，山西（代表中部地區(qū)），吉林（代表東北地區(qū)），上海（代表東部沿海），福建（代表東南地區(qū)），四川（代表西南地區(qū)），甘肅（代表西北地區(qū)）的城市農(nóng)村消費價格指數(shù)(表一 )200920092009200920092009200920092009200920092009年 1年 2年 3年 4年 5年 6年 7年 8年 9年 10年 11年 12月月月月月月月月月月月月全國城市100.7098.1098.6098

4、.3098.5098.2098.1098.7099.1099.30100.40101.80全國農(nóng)村101.5099.2099.3099.0099.0098.6098.4099.0099.4099.90100.90102.10北京城市100.7098.9099.0098.6098.3098.2097.6097.2097.5097.7098.7099.40山西城市99.9097.2097.6097.9098.8098.5098.7098.9098.9098.80100.90102.70山西農(nóng)村 102.20 101.00 100.30 100.80 101.20 100.70 100.30 100

5、.60 101.00 100.00 100.80 101.90吉林城市100.5098.9098.7098.7098.7098.9099.0099.3099.90100.50102.10104.10吉林農(nóng)村101.80100.60100.20100.10100.0099.4099.3099.60100.40101.30102.20103.20上海城市101.7099.9099.6098.6098.8098.5098.1099.4099.5099.70100.20101.20福建城市99.5096.5097.3097.4097.6097.4097.3097.9098.4099.1099.8010

6、1.60福建農(nóng)村99.2095.5097.1097.3096.9096.4096.3097.4098.1099.00100.50101.80四川城市 102.2099.80 100.10 100.00 100.30 100.30 100.40 101.00 101.00 100.80 100.80 101.30四川農(nóng)村 103.30 101.60 101.10 100.40 100.40 100.30 100.30 100.40 100.40 100.70 101.10 101.70甘肅城市102.70100.50101.00100.20101.40101.5099.90100.2099.80

7、100.10100.40102.60甘肅農(nóng)村 104.60 102.00 102.70 102.20 103.20 102.00 101.70 101.60 101.10 101.00 101.70 102.40對該數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計得：中位數(shù)平均數(shù)平均差標準差偏態(tài)系峰態(tài)系數(shù)數(shù)全國城市98.6599.150.9333331.1973461.2691990.689997全國農(nóng)村99.2599.690.9388891.1812621.1253020.130268北京城市98.4598.480.7333330.9712530.9073951.207004北京農(nóng)村0.000.0000#DIV/0!#D

8、IV/0!山西城市98.8099.071.051.504741.3825412.261429山西農(nóng)村100.80100.900.4666670.6381790.8511940.516736吉林城市99.1599.941.2388891.6697621.7153882.683206吉林農(nóng)村100.30100.680.9666671.2106530.9081950.055118上海城市99.5599.600.7833331.0694090.6577480.072298上海農(nóng)村0.000.0000#DIV/0!#DIV/0!福建城市97.7598.321.1361111.4376961.127706

9、1.061166福建農(nóng)村97.3597.961.4680561.8510230.8718310.19702四川城市100.60100.670.5166670.665150.9976121.295923四川農(nóng)村100.55100.980.6541670.8874121.8421583.718533甘肅城市100.45100.860.8180560.9985980.957589-0.25773甘肅農(nóng)村102.00102.180.6972220.9833461.3707572.508123注：設偏態(tài)系數(shù)G1，峰態(tài)系數(shù)G2.正態(tài)分布的G1 和 G2 都為 0.若右偏；若G1 0，則稱 X 的分布左偏；

10、若G2 0，說明隨機變量X的尾部粗，且G2 值越大，尾部越粗；若G2 0，說明隨機變量X的尾部細，且G2 值越小，尾部越細G1 0，則稱 X 的分布分布的尾部比正態(tài)分布分布的尾部比正態(tài)分布由以上數(shù)據(jù)知，我國居民消費價格分布基本上呈右偏粗尾（甘肅城市除外）北京，上海，福建的消費價格指數(shù)的均值較低，低于全國平均水平（上海除外，其略高于全國水平） 。而四川和甘肅相對較高，都超出全國平均水平，這反應了我國東西部經(jīng)濟差異；以山西和福建為例，相比較，可知，山西整體消費價格水平高于福建，且城鄉(xiāng)消費價格差距大。故相對于福建而言，山西經(jīng)濟較低，且城鄉(xiāng)差距大，這一定也反應了我國南北經(jīng)濟生活差距，反應成柱形圖如下:

11、年山西城鄉(xiāng)消費價格指數(shù)103.00102.00101.00100.0099.00消費價格指數(shù)山西城市98.0097.00山西農(nóng)村96.0095.0094.00234567891011 121時間年福建城鄉(xiāng)消費價格指數(shù)102.00101.00100.0099.0098.00消費價格指數(shù)97.00福建城市96.00福建農(nóng)村95.0094.0093.0092.00234567891011121時間以下是收集的我國05 年至 08 年部分地區(qū)居民消費價格指數(shù)（表二）居民消費價格指數(shù)（上年=100）2005 年2006 年2007 年2008 年北京100.9102.4105.1101.5山西102.0

12、104.6107.2102.3吉林101.4104.8105.1101.5上海101.2103.2105.8101.0福建100.8105.2104.6102.2四川102.3105.9105.1101.7甘肅101.3105.5108.2101.7由以上數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，我國05 年至 08 年居民消費價格指數(shù)總體呈上升趨勢，在 06年略有下降；北京，上海，福建這幾年消費價格指數(shù)相對較低，而山西，甘肅相對較高，一定程度反應了我國東部沿海經(jīng)濟發(fā)展水平較高，而中西部地區(qū)相對落后，反應成折線圖如下05年至 08年居民消費價格指數(shù)110108數(shù) 1062005年指2006年格 104價 1022007年費2

13、008年消 1009896北京山西吉林上海福建四川甘肅地區(qū)（二）我國城鄉(xiāng)居民消費價格指數(shù)分析援引表一數(shù)據(jù) ，由以上數(shù)據(jù)可看出，全國農(nóng)村消費價格指數(shù)略高于城市消費價格指數(shù)，且在春節(jié)前后的兩三個月（即 1 月，11 月， 12 月）消費價格指數(shù)明顯高于其他月份，這主要是受春節(jié)影響，1 月份受“春節(jié)錯月”影響，11 、12 月份漲幅明顯上升， 這兩個月漲勢明顯主要是受上年11 、12 月份連續(xù)兩個月價格回落較快導致同期對比基數(shù)低的影響反應成柱狀圖如下年全國城鄉(xiāng)消費價格指數(shù)103.00102.00數(shù) 101.00格指 100.00全國城市價99.00全國農(nóng)村費消98.0097.0096.00月 月 月

14、 月 月 月 月 月 月 月 月 月123456789101112年年年年年年年年年年 年 年9 99 9 9 9 9 99000000000999000000000000222222222000222時間其中，北京，上海屬于直轄市，未找到農(nóng)村消費價格指數(shù)的相關數(shù)據(jù)，且北京消費價格指數(shù)同比于我國其他地區(qū)相對較低山西城鄉(xiāng)消費價格指數(shù)相差偏大，尤其在09 年 1 月至 9 月間農(nóng)村消費價格指數(shù)遠高于城市，在年底兩個月出現(xiàn)逆反，城市消費價格指數(shù)略高于農(nóng)村?？梢?，山西城鄉(xiāng)經(jīng)濟差距較大與全國其它地區(qū)不同， 福建城市消費價格指數(shù)略大于農(nóng)村，僅在年底兩個月出現(xiàn)逆反情況； 且福建城鄉(xiāng)消費價格指數(shù)差距較小，由此

15、反應了福建城鄉(xiāng)差距小，發(fā)展平衡；另外，福建消費指數(shù)處于表一所選地區(qū)的最低水平，一定程度反應了福建經(jīng)濟水平較高三 我國居民人均消費影響因素分析（一）提出問題就個人消費而言，個人消費主要受到個人收入、 商品價格、個人消費偏好的影響。其中個人消費的影響因素個人收入和商品價格是很容易數(shù)量化的，至于個人消費偏好可以考慮前期消費量， 因為前期消費可以反映個人消費偏好。那么，我國人均消費的主要影響因素可以確定為人均收入、商品價格、 前期消費，上述分析符合相關的經(jīng)濟學理論。 基于人均消費受到人均收入、商品價格、 前期消費因素的影響。從中經(jīng)網(wǎng)找到了 09 年 3 月至 10 年 3 月的人均居民消費以及人均國內(nèi)

16、生產(chǎn)總值、商品物價指數(shù)的官方數(shù)據(jù)。 想借此來分析我國人均消費的影響因素以及它們具體是如何對消費產(chǎn)生影響的。（二）數(shù)據(jù)的分析數(shù)據(jù)涉及四個變量： 人均居民消費、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、 前期人均居民消費、居民消費價格指數(shù)。 在此，人均居民消費水平用人均居民消費性支出表示，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值可以看成是人均收入，根據(jù)宏觀經(jīng)濟學理論， 消費和收入之間是存在一定的關系。 收入是影響消費的， 另外當年的消費和前期的消費之間也存在一定的關系。因為前期消費反映消費者偏好，而消費偏好又影響當年的消費。當商品價格總體上升時，消費者為了維持原有水平的消費，那么支出就會增加。根據(jù)上面的分析可知今年的消費受到今年收入、去年消費水

17、平和居民消費價格指數(shù)的影響。在數(shù)學中，比較簡單和常見的數(shù)量的關系是線性關系。設人均消費水平為y，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值為x， 前期人均居民消費為x，居民消費價格指數(shù)為x 。在此 , 采用的數(shù)據(jù)分別是：y 表示 09 年三月至 10 年三月的城鎮(zhèn)家庭人均消費性支出， x 1 表示城鎮(zhèn)家庭實際人均月收入， x 2 表示去年同期城鎮(zhèn)家庭人均消費性支出， x 3 表示城市居民消費價格指數(shù)，數(shù)據(jù)整理如下：時間yx 1x 2x 39-Mar3130.115233.872998.1698.69-Apr98.39-May98.59-Jun5979.289666.555490.2998.29-Jul98.19-Aug

18、98.79-Sep9093.714213.18345.4799.19-Oct99.39-Nov100.49-Dec 12264.5518858.0911242.8101.810-Jan101.410-Feb102.610-Mar3474.715786.173130.11102.3畫成散點圖如下：由散點圖知， y 與 x 1 ，x 2 都呈正線性相關，與x 3 呈一定線性關系，但不密切，故人均消費水平與人均國內(nèi)生產(chǎn)總值，前期人均居民消費呈正線性關系，與居民消費價格指數(shù)呈一定線性關系（三）消費模型的建立與分析3.1 消費模型的建立由數(shù)據(jù)分析以及線性回歸理論，可以知道y 與 x、x、存在線性關系，可

19、以建立模型借助，運用最小二乘法得到的回歸結(jié)果系數(shù) a模型標準B 的 95.0%置信區(qū)非標準化系數(shù)系數(shù)間相關性標準 誤試用B差版tSig.下限上限零階偏部分1 ( 常量 )-2135.987389.035-5.490.115-7079.1422807.169城鎮(zhèn)家庭實際.379.050.5647.572.084-.2571.0141.000.991.014人均月收入 x1去年同期城鎮(zhèn).476.082.4345.830.108-.5611.5121.000.986.011家庭人均消費性支出 x2城市居民消費18.8633.955.0094.770.132-31.38469.111.228.979.

20、009價格指數(shù) x3a.因變量 :城鎮(zhèn)家庭人均消費性支出y得到多元回歸方程為 . 3.2 消費模型的統(tǒng)計檢驗對多元線性回歸模型進行統(tǒng)計檢驗。（）描述性統(tǒng)計結(jié)果如下描述性統(tǒng)計量均值標準偏差N城鎮(zhèn)家庭人均消費性支出y6788.47003883.327485城鎮(zhèn)家庭實際人均月收入x110751.55605787.385755去年同期城鎮(zhèn)家庭人均消費6241.36603542.739405性支出 x2城市居民消費價格指數(shù)x3100.00001.906575（）顯著性檢驗相關性城鎮(zhèn)家庭實城市居民消城鎮(zhèn)家庭人均消費際人均月收去年同期城鎮(zhèn)家庭人均費價格指數(shù)性支出 y入 x1消費性支出 x2x3Pearson

21、 相城鎮(zhèn)家庭人均1.0001.0001.000.228關性消費性支出 y城鎮(zhèn)家庭實際1.0001.0001.000.221人均月收入 x1去年同期城鎮(zhèn)1.0001.0001.000.216家庭人均消費性支出 x2城市居民消費.228.221.2161.000價格指數(shù) x3Sig. （單側(cè)） 城鎮(zhèn)家庭人均.000.000.356消費性支出 y城鎮(zhèn)家庭實際.000.000.361人均月收入 x1去年同期城鎮(zhèn).000.000.363家庭人均消費性支出 x2城市居民消費.356.361.363.價格指數(shù) x3N城鎮(zhèn)家庭人均5555消費性支出 y城鎮(zhèn)家庭實際5555人均月收入 x1去年同期城鎮(zhèn)5555家

22、庭人均消費性支出 x2城市居民消費5555價格指數(shù) x3輸入移去的變量 b模型移去的變輸入的變量量方法1城市居民消費價格指數(shù)x3, 去年同期城鎮(zhèn)家庭人均消費性支出x2, 城鎮(zhèn)家.輸入庭實際人均月收入 x1aa. 已輸入所有請求的變量。b. 因變量 : 城鎮(zhèn)家庭人均消費性支出 y模型匯總 b模型更改統(tǒng)計量調(diào)整標準估計R 方更Sig. F更RR 方R 方的誤差改F 更改df1df2改11.000 a1.0001.00014.504491.00095574.12031.002a.預測變量 : ( 常量 ),城市居民消費價格指數(shù)x3,去年同期城鎮(zhèn)家庭人均消費性支出x2,城鎮(zhèn)家庭實際人均月收入 x1。b

23、.因變量 :城鎮(zhèn)家庭人均消費性支出y附： R 代表相關系數(shù)，若0R1 ，表明X 與 Y 之間存在正線性相關；若-1R0 ，表明X 與 Y 存在負線性相關；IR l 1 說明兩個變量之間關系越強，lRl 0 說明兩個變量之間線性關系越弱R 方稱為判定系數(shù)，是回歸平方和占總平方和的比例，其取值范圍是【0,1】 ,R方越接近于 1，表示回歸平方和占總平方和的比例越大，回歸直線與各觀測點越接近，回歸直線的擬合度越好；反之， R方越接近于 0，回歸直線的擬合度越差由以上結(jié)果知，相關系數(shù) R為1說明因變量與自變量之間存在正線性相關；判定系數(shù) R方為 1，可知該回歸直線與各觀測點接近，回歸直線擬合度好Ano

24、vab模型平方和df均方FSig.1回歸6.032E732.011E795574.120.002 a殘差210.3801210.380總計6.032E74a. 預測變量 : ( 常量 ), 城市居民消費價格指數(shù) x3, 去年同期城鎮(zhèn)家庭人均消費性支出 x2, 城鎮(zhèn)家庭實際人均月收入 x1。b.因變量 :城鎮(zhèn)家庭人均消費性支出y由 F檢驗， Sig值為 0.002 0.05, 可知拒絕原假設（ H0 ：線性關系不顯著），所以該回歸方程線性關系顯著； 且F=95574.120 ，由F值越大，回歸方程線性關系越顯著這一規(guī)律，也可知該方程線性關系顯著3.3 消費模型基本假設的檢驗對多重共線性的檢驗：當

25、回歸模型中兩個或兩個以上的自變量彼此相關時，則稱回歸模型存在多重共線性。在此采用 SPSS 的逐步回歸法，逐步回歸法是向前選擇和向后剔除的結(jié)合，逐步回歸過程就是按此方法不停的增加變量并考慮剔除以前增加的變量的可能性，直至增加變量已經(jīng)不能導致SSE 顯著減少，這個過程可通過F 統(tǒng)計量來統(tǒng)計。一下是采用逐步回歸的分析結(jié)果輸入移去的變量a模移去型輸入的的變變量量方法1城鎮(zhèn)家.步進（準庭實際則:人均月F-to-en收入 x1ter的概率= .100）。a. 因變量 : 城鎮(zhèn)家庭人均消費性支出 yb模型匯總模更改統(tǒng)計量型R標準 估方ddSig.R調(diào)整計的誤更F 更ffF 更R方R 方差改改12改11.1

26、.1.0059.13391.0172413.000000000007.230a02a. 預測變量 : ( 常量 ), 城鎮(zhèn)家庭實際人均月收入 x1。b. 因變量 : 城鎮(zhèn)家庭人均消費性支出 ybAnova模型平方和df均方FSig.1回6.031E16.031E717247.000 a歸7.232殘10490.33496.81差4558總6.032E4計7a. 預測變量 : ( 常量 ), 城鎮(zhèn)家庭實際人均月收入x1。b. 因變量 : 城鎮(zhèn)家庭人均消費性支出 y系數(shù) a模型標準B 的非標準化系95.0% 置系數(shù)數(shù)信區(qū)間相關性標S準試i誤用g下上零部B差版t.限限階 偏分1 ( 常-4260.-6. .-61-23量