中国农村居民消费结构的PanelData模型分析(1)

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我国农村居民消费水平的实证分析——基于全国31个地区2000-2005年数据的Panel Data模型

我国农村居民消费水平的实证分析——基于全国31个地区2000-2005年数据的Panel Data模型

P nl D t模型作为一种把 时间序列沿空间方向 ae a a 扩展或把截面数据沿时间方 向扩展而成 的二维 结构的 数据集合 的模型 , 既能反映某一时期各个个体数据的规
律 , 能 描 述 每 个 个 体 随 时 间 变 化 的 规 律 , 合 了 时 间 也 集
费的影 响, 因此考虑到消 费者 消费行 为的连续性 , 还应
销活动 , 及时发现网络营销过程中的问题并进行适 当的
控 制 , 而 达 到 提升 网络 营 销 总体 效 果 的 目的 。 从
河 科 o. 9 南 技2 9上 05
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创 新 研 究
和 差 别 较 小 , 理 由接 受 “ 率 在 不 同 的横 截 面 样 本 点 有 斜
生 活 消 费 支 出作 为 被 解 释 变量 , 以农 村 居 民 家庭 人 均 纯 收入 以及 农 村 居 民 人 均 生 活 பைடு நூலகம் 费 支 的 滞 后 项 为 解 释 变量 。因 为我 国不 同 地 区居 民平 均 收 入 水平 差 距 较 大 , 为 了 将 地 区 间 的 影 响 引 入 模 型 , 用 pn l dt数 据 采 ae a a
创 新 研 究
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河南 省安全 生产 监督管 理局 郑 亚丹
针 对现阶段 中国f 现了消费需 求不 足的现 象 , _ } ; 国
内学 者从 结 构 性 矛 盾 、 用 梗 阻 、 入 分 配 不 均 等 角 度 信 收 提 出 了 多 种 解 释 , 有 学 者从 城 乡 消 费 结 构 的 角 度 进 也 本 点 , 以用 来 深 入 分 析 复 杂 的 经 济 问题 : 本 文 选 取 可 Pn l D t模 型 对 全 国 各 地 区 农 村 居 民 消 费 水平 的研 ae a a 究 进 行 了实 证 分析 。

农村居民消费结构研究

农村居民消费结构研究

农村居民消费结构研究在探讨农村居民消费结构时,我们必须首先理解它的重要性。

农村居民作为中国经济的重要组成部分,其消费结构的演变与优化直接影响到国民经济的健康发展。

然而,当前我国农村居民的消费结构存在诸多问题,亟待深入研究和解决。

明确农村居民消费结构的研究需求是我们进行结构分析的重要前提。

我们希望通过研究,了解农村居民的消费现状,找出消费结构中存在的问题,进而提出改进建议。

同时,研究农村居民的消费结构也有助于我们更好地理解农村经济的发展状况,为相关政策的制定提供参考。

在分析农村居民的消费结构时,我们从以下几个方面展开:首先,农村居民的食品消费结构。

食品作为基本生活需求,其消费情况反映了农村居民的生活水平。

我们研究了农村居民的日常饮食、营养摄入情况,以了解食品消费的基本特征和存在的问题。

其次,我们分析了农村居民的耐用品消费结构。

耐用品的消费量、类型和品牌选择反映了农村居民的生活质量和消费观念。

通过调查研究,我们发现农村居民在耐用品消费上仍以基本生活用品为主,对高品质、高附加值的耐用品消费较少。

另外,我们还对农村居民的服务和文化消费结构进行了深入探究。

服务消费主要涵盖医疗、教育、娱乐等方面,文化消费则反映了农村居民的精神生活追求。

尽管这两方面的支出在农村居民的总消费中占比不高,但它们对于农村居民的生活质量和幸福感具有重要影响。

要改善农村居民的消费结构,我们需要深入分析影响消费结构变化的因素。

政策因素、经济发展水平因素以及文化教育因素都是我们需要考虑的关键因素。

政策因素对农村居民的消费结构具有显著影响。

政策导向不仅可以改变农村居民的可支配收入,还可以引导农村居民的消费方向。

例如,扶贫政策可以提高农村居民的收入水平,从而带动消费结构的优化。

经济发展水平因素对农村居民消费结构的影响也十分重要。

经济发展带来了收入水平的提高和消费市场的扩大,从而使得农村居民有更多的选择和更大的空间来优化自己的消费结构。

文化教育因素对农村居民消费结构的影响不可忽视。

面板数据分析

面板数据分析

第十四章 面板数据模型在第五章,当我们分析城镇居民的消费特征时,我们使用的是城镇居民消费和收入的时间序列数据,也就是说,我们的观测对象是城镇居民。

当我们分析农村居民的消费特征时,我们可以使用农村居民的时间序列数据,此时,我们的观测对象是农村居民。

但是,如果我们想要分析全体中国居民的消费特征呢?我们有两种选择:一是使用中国居民的时间序列数据进行分析,二是把城镇居民和农村居民这两个观测对象的时间序列数据合并为一个样本。

第二种选择中所使用的是由多个观测对象的时间序列数据所组成的样本数据,通常被称为面板数据(Panel Data )。

或者被称为综列数据,意即综合了多个时间序列的数据。

当然,面板数据也可以看成多个横截面数据的综合。

在面板数据中,每一个观测对象,被称为一个个体(Individual )。

例如城镇居民是一个观测个体,其消费记为1tC ,农村居民是另一个观测个体,其消费记为2tC,这样,itC (i=1,2)就组成了一个面板数据。

同理,收入itY (i=1,2)也是一个面板数据。

如果面板数据中各观测个体的观测区间和采样频率是相同的,我们就称其为平衡的面板数据,反之,则为非平衡的面板数据。

例如,表5.3.1中城镇居民和农村居民的样本数据具有相同的采样区间和频率,所以,它是一个平衡的面板数据。

基于面板数据所建立的计量经济学模型则被称为面板数据模型。

§14.1 面板数据模型一、两个例子1. 居民消费行为的面板数据分析让我们重新回到居民消费的例子。

在表5.1.1中,如果我们将城镇居民和农村居民的时间序列数据组成面板数据,以分析中国居民的消费特征。

那么,此时模型(5.1.1)的凯恩斯消费函数就可以表述为:itititY C10(14.1.1)ittiitu (14.1.2)其中:itC 和itY 分别表示第i个观测个体在第t 期的消费和收入。

i =1、2分别表示城镇居民和农村居民两个观测个体,t =1980、…、2008表示不同年度。

我国城镇居民消费的Panel-Data模型研究

我国城镇居民消费的Panel-Data模型研究

的 Pn lDa ae — t 型 .估 计 了收 入 等 级 因素 以 a模
及 时 间 因 素 对 我 国 城 镇 居 民 消 费 支 出 的 影
响. 对模 型 的 结 论 进 行 了分 析 , 给 出 了相 应 并
样 本 采 用 19 -2 0 9 8 04年 全 国 城 镇 居 民
家 庭 七 个 收 入 组 的可 支 配 收 入 ,总 的消 费 支
平 行 数 据 模 型 ( a e— aa模 型 ) 是 指 P nlD t , 在 时 间 序列 上 取 多 个 截 面 .在 这 些 截 面 上 同
时选 取 样 本 观测 值 所 构 成 的样 本 数据 进 行 建
模 。 与单 纯 的时 间序 列 或 截 面 数 据相 比 , P n l D t 据 同 时 包 含 了截 面 数 据 与 时 序 a e~ a a数
问题 。
∑z=, = 。0 ∑ 0
() 1
P n lD t 型 的 一 般 形式 为 : a e— a a模 Y= t 1X + 。i l …,,= , …, t 3 t = 2 iO + .l£ ( , n t l 2 这 里 , 表 示 不 同个 体 , 表 示 不 同 时 间 , I i t X I 为解 释 变 量 。 由于 模 型 中 系 数 的 个 数 多 于 方 程 的个 数 .无 法 从 模 型 中直 接 识 别 出所 有 的 参 数 ,所 以 在 实 际 估 计 参 数 时 对 模 型 附加 一 定 的 约 束 条 件 , 据 约 束 条 件 的 不 同 , 以把 根 可 P n l D t 模 型 分 成 “ 定 效 应 模 型 ”和 “ a e— aa 固 随 机 效应 模 型 ” 。对 于 固定 效 应 模 型 , 将 。 为 视 虚 拟变 量 D 的 系 数 ,在模 型满 足 经 典 假 定 的 . 条 件 下 .可 用 最 小 二 乘 法 对 模 型 参 数 进 行 估 计 : 对 于 随 机效 应模 型可 将 其 模 型 改 写 成 : 而 Y O 1 1 £ ( l …,,= ,…T , 2 i t ) 3 t i , n tl t + , x+ = 2 = + 2 )() 其 中 为 常 数 ,。 随 机 误 差 项 £ 一 样 v与 ; 。 为 随机 变 量 , 对 于 此 模 型 可 以 用 广 义 最 小 二 乘 法进 行 估 计 。

我国农村居民消费结构的地区差异分析——基于Panel Data的经验分析

我国农村居民消费结构的地区差异分析——基于Panel Data的经验分析
型如 下 :
[ 收稿 日期 ]2 0 0 0 8— 6—1 9 [ 作者简 介]宁满秀 (9 9一) 女 , 17 , 湖南 隆回人 , 福州大学公共管理学院讲师 , 农业 经济管理专业博 士 , 硕士 生导师 ; 研 究方向 : 农村发展 、 农业 经济
第 5期
宁满 秀 : 国农 村 居 民消 费 结 构 的地 区差 异 分 析— — 基 于 Pnl aa 经 验 分 析 我 ae D t的


研 究 方法 、 型 与数据 模
( ) 展 线 性 支 出 系 统 模 型 ( x n ier 一 扩 et d l a e n
ep n i r ss m, L S x e dt e yt E E ) u e
扩展 线性支 出 系统模 型 是 由经 济 学 家 L nh u c 提 出的 。它是 在传统 的线性 支 出系统 模型 的基础 上 形成 的。传 统 的线性支 出 系统模 型 的一 般形式
为:

=PX +b( 一 ; , PX )
() 1
i 1 2, , ; = , … 1 V是 对 第 i 商 品 的 消 费 支 1 种
出; V=∑V 是 总消 费支 出 ; i 对第 i 商 品 的 i X是 种 基 本需求 量 ; P 是第 种商 品 的价 格 ; 是对 第 P置 i 商品 的 基 本 需 求 支 出 ; 种 b表 示 边 际 预 算 份 额 ( 或边 际预算 比) 即超 过基 本 需求 支 出中用 于 购 , 买第 i 种商 品 的百 分 比。 模 型 ( ) , b 是非 线 性 的 且需 要 时 间 序 1 中 X 、 列 资料 , 就 给模 型 中 的参 数 估计 带 来 困难 。为 这 解 决 这个难 题 , 们可 以对 模 型 ( ) 两点 修 正 : 我 1作 第一 , 以收 入 l代 替 总 消 费 支 出 ; 二 , , 第 以边 际 消费倾 向 代替 边际预 算份 额 b, 里 边 际消 费 i这 倾 向表 明 收入 每 增 加 1 时 , 第 i 元 对 种商 品的 消 费增加 多少 元 。于是得 到 的扩展线性 支 出系统模

利用Panel Data模型对我国经济趋同的分析

利用Panel Data模型对我国经济趋同的分析


趋 同 的理论 和计 量方 法 的进展
新古典增 长理论率 先提出 了趋 同( o vrec ) C negne 的概念 : 相 比经济发达 的领先地 区 , 经济落后 的跟随地区会具有更快 的增 长速度 。 而其后的新增 长理论对趋 同的解释更关注于不 同经济 体之 间的 内在差异。例如 , 同的实物资本投资 比率 s 和人力 不 资本投资 比率 s, 以及各地不 同的劳动力 的增 长 n内生的决定 了其增长路径 , 因此 , 同地 区间的差 别将 随时间持续下去 , 不 但 是, 如果地 区间的差别仅是 因为其处于平衡增 长路 径上的不同 初始位置 , 么, 那 随着各地 的经济增长 向均 衡点前进 , 域之间 地 的差别最终将逐 渐消失 。 与之同步的是 ,实证研究 的方法也 由初期 的截面数据法 、 时间序列法 向 Pnl a 方法 和非参数分析 的方法迈进 ,研 究 a eD t a 的 目标 由 p 一绝对趋 同, 一趋同 向 一条件 趋同 , 盯 俱乐部趋 同前 进。 本文采用的 Pnl a aeD t 据 模 型 最 早 是 由 Mu d k 16 ) a数 nl (91 、 a Blsa和 N r v (9 6 引入 的。P nl a a t er el e 16 ) o ae D t a数据 能显示 个体 ( 包括个人 、 企业 、 地区或国家 ) 之间存在差异 , 而单独的时间序 列 和横截面却不能有效反映这种差 异。因此 , 在这种情况 下 , 如 果 只是 简单 使 用 时 间 序 列 和 横 截 面 分 析 就 可 能 获 得 有 偏 估 计 结 果 。此 外 , ae D t 分 析 方 法 能 够 在 随 机效 应 模 型 (adm Pn l aa r o 缺 少 的 G P数 据 。 n D

我国农村居民消费结构研究——基于扩展线性支出系统模型的计量分析

我国农村居民消费结构研究——基于扩展线性支出系统模型的计量分析

万方数据万方数据万方数据性均小于1,说明这两类消费对居民而言属于必需品,需求呈现一定的刚性。

2.需求价格弹性需求的价格弹性是指收入不变时,与价格变动的百分比相对应的需求量变动的百分比。

某类商品或服务的需求量变动对其自身价格变动的反映程度称为该类商品或服务的自价格弹性,其计算见(9)式。

某类商品或服务的需求量变动对其它商品或服务价格变动的反应程度称为该类商品或服务的互价格弹性,其计算见(10)式。

榭,-j-居民各项消费的价格弹性计算结果见表5。

从表5可以看出,所有商品或服务的价格弹性都是负数,这说明在没有收入补偿的情况下,所有商品和服务的价格上升都会引起居民实际收入的减少。

各类商品或服务的自价格弹性较大,特别是文教娱乐用品及服务(O.88612)、交通和通讯(0.80316)及居住(O.79278)的自价格弹性较大。

互价格弹性一般比较小,但食品价格变动对其它商品和服务的需求量的影响较大,这说明食品价格的变化将带来居民对其它商品及服务需求量的较大变化。

因此,各类商品及服务需求量的持续快速增长还依赖于食品价格的稳定。

四、结论根据以上分析,可以得出以下主要结论:1.2007年,我国农村居民基本需求支出平均为1200元左右。

ELES模型表明,此部分支出与居民生活基本需求有关而不受收入水-'T--的影响。

只有在居民的生活水平超过此基本需求线后,才会发生随收入水平提高而增加的消费支出。

2.随着经济增长和人们收入水平的提高,居民对各类消费品和服务的支出不再满足-T-生活基本需求,而逐渐转向享受型、发展型消费。

2007年,全国各地区农村居民在消费结构上呈现食品、居住、文教娱乐用品及服务、交通和通讯等几项占据主导的格局。

解决温饱问题后,居民更加重视家庭居住环境的好坏,子女接受教育层次的高低,亲戚朋友间通讯的快捷以及出行的方便等等。

3.2007年,全国各地区农村居民将满足基本生活需求之表52007年我国农村居民各类消费的价格弹性后的剩余用于各项消费支出的比例为67.1753%,消费对经济贡献率算比较乐观。

我国农村居民消费结构的面板数据分析

我国农村居民消费结构的面板数据分析

在 我 国, 亿 人 口中有 9 人分 布在 广 阔 的农 村 , 以 1 3 亿 所 说, 没有农业 、 村 和农 民 的现 代化 就没有 中国 的现 代化 , 农 没 有农 民的小康就 没有全 国人 民的小康 。“ 统筹 城乡 经济社 会 发展 , 建设现代 化农 业 , 展农 村 经济 , 加 农 民收 入 , 全 发 增 是 面建设小 康社会 的重大 任 务 。这 是党 的十六 大赋 予 新世 纪 ”
方 法 。 1 模型 介绍 ห้องสมุดไป่ตู้
数均为确定 值 , 固定效应模 型 。如 果 面板 数据 中个 体 的差 用 异更多地是 一种 随机 因素 , 在模型 中引入 随机项 可体 现组别
和时 间演变带来 的变化 , 用随机 效应模 型 。至于最 终采用 则 固定效应模 型还是 随机效应模 型 , 可以根 据所研 究 问题 的特
so dn cn mi p l y n og iers e t frahg e ee f os mpin p n ige o o c oi ,a dt ud ei ns o ih r vlo nu t . c d l c o
Ke y wor P n l d t ds a e a a:Co u ns mpt n sr c u e:An l ss i t tr o u a y i
模型和 混合 回归模 型。 比较 常用 的是 变截 距模 型 , 即斜率 系 数是 常数 , 距随个体 和时 间不 同而改变 , 截 记为 :
Y = + 卢+ “ () 2
如果各 组截面数据 之间 的差 别 , 时 间序列数 据 随时 以及 间 的漂 移 , 响 了模 型 的参数 , 模 型参 数随 组别 和时 间 影 并用
新 阶段解 决“ 三农” 问题 的新 内涵。 提高人 民 的生 活水 平 和 质 量是 发 展 经 济 的 根本 目的。

国内居民消费模型分析

国内居民消费模型分析

国内居民消费模型分析前言居民的消费量由什么决定呢?在现实生活中,影响居民消费的因素有很多,如收入水平、商品价格水平、利率水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财产状况、消费信贷状况和消费者年龄构成以及制度、风俗习惯等等。

而其中影响居民消费水平的主要因素有人均国内生产总值、人均可支配收入,商品零售价格指数等。

因此,在居民消费模型中,人均国内生产总值、人均可支配收入、商品零售价格指数被我作为自变量,即解释变量,居民消费水平被作为因变量,即被解释变量。

假设居民消费水平与人均国内生产总值、人均可支配收入同方向变化,与商品零售价格指数反方向变化。

对居民消费进行经济计量分析,有助于我们更好的了解消费,找出影响消费的因素,并通过建立经济计量模型,来预测我国国民消费水平的未来趋势。

本文从经济计量学的角度出发,结合在绝对收入下的居民消费经济理论,通过对国内居民消费函数模型经济意义检验、统计检验、经济计量检验等过程,对模型反复修正和改进,旨在取得国内居民消费模型。

1 问题的提出在实际生活中,诸多因素影响着居民消费水平。

而这些因素对居民消费水平的影响是不同的,有些因素的影响是随机性的,有些因素的影响是系统性的,而有些因素的影响则是起主要作用的。

在本文中,我主要研究对居民收入水平起主要作用的因素,也就是前面提到的人均国内生产总值、人均可支配收入,商品零售价格指数这三个因素。

随机性因素,如天气等,对居民消费水平的影响是随时都可发生的,不可避免的,而系统性因素,如消费者偏好等,却是因人而异的。

所以,在居民消费的经济模型中,主要研究主要的客观因素对居民消费水平的影响,也就是人均国内生产总值、人均可支配收入,商品零售价格指数这三个因素对居民消费水平。

2 经济理论提出2.1 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。

金融计量经济第四讲面板数据(PanelData)模型

金融计量经济第四讲面板数据(PanelData)模型
(4.2)零,方差为 u
• 因为是面板数据,涉及截面与时间,与一般的单方 程模型有所不同。模型(4. 1)实际上代表几种情形。 常用的有如下三种情形: • 情形1: i j , i j , • 情形2: i j , i j , • 情形3: i j , i j , • 理论上讲,根据截距或斜率是否可变,排列组合有 四种情形,上面三种未列出截距相同斜率不同的情 形。这三种是代表性的。 • 由截距和斜率的统计关系,情形2又可分为确定效 应模型与随机效应模型。
二、面板数据模型的检验
• 面板数据模型的检验主要是考虑截距项和斜率项在 不同截面不同时间下是否一致,所以检验的第一个 假设为: • H2: yit X it u, it 即斜率截距相同。 • 如果H2不能成立,则检验H1:yit i X it uit • 如果上面二个假设都不成立,则是斜率和截距都不 相同(情形3)的模型: yit i X it i uit • 一般不考虑截距相同而斜率不同的情况,实际应用 中这种情况没有意义。 • 面板数据模型的检验
• 平行数据或面板数据(panel data),我们也称这 些数据为联合利用时间序列/截面数据(Pooled time series,cross section)指在时间序列上取 多个截面,在这些截面上同时选取样本观测值所 构成的样本数据。面板数据计量经济学模型是近 20年来计量经济学理论方法的重要发展之一,具 有很好的应用价值。 • 适用问题如:生产分析中技术进步与规模影响; 开放式基金赎回影响;上市公司股权结构影响; 投资收益基本面影响等。
(二)截距斜率固定模型
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基于面板数据的中国农村居民消费支出的实证研究

基于面板数据的中国农村居民消费支出的实证研究

基于面板数据的中国农村居民消费支出的实证研究王娟(安徽财经大学安徽蚌埠610101)摘要;改革开放以来,我国经济迅速增长,但从拉动经济增长的三大因素(消费、投资、净出口)之间的关系看,三者对我国经济增长的贡献不平衡,其中消费需求中的农村消费需求尤为不足。

为了研究中国农村居民消费支出和其影响因素(农村居民收入、价格水平)之间的相关关系,本文采用中国统计年鉴1993-2009年的31个省份直辖市的面板数据,基于凯恩斯绝对收入函数,进行面板数据单位根检验,并且根据经济发达程度将各省份直辖市分为经济发达地区、经济较发达地区和经济落后地区,再建立混合估计模型。

通过分析得出结论,中国农村居民消费支出与中国农村居民收入以及价格水平之间都存在着均衡关系,收入较低的消费群体往往具有较高的边际消费倾向,收入较高的消费群体具有较低的边际消费倾向,且经济发达地区的自发性消费较高,经济落后地区自发性消费较低。

并在此结论的基础上,有针对性地提出了切实落实“三农政策”,增加农民收入、稳定价格水平,减小消费价格指数波动等一系列启动居民消费的对策。

关键词:农村居民消费支出居民收入价格指数面板数据中图分类号tF014.5 :A :44-1618/F (2011) 04-0026-06一、引言自1978年改革开放以来,我同的经济就迅猛增长,但是从消费、投资、净出口这三个拉动经济增长的因素看,它们的贡献却是不平衡的,其中消费需求所包含的农村消费需求不足尤为突出。

凯恩斯经济学认为,国民收入的决定因素是总需求。

在一个经济社会中实现充分就业也就是资源充分利用,总需求的增加会使得国民收入增加,总需求的减少会使得国民收入减少。

总需求是由消费需求、投资需求、净出口构成的,在三者中投资需求是引致需求,最终受到消费需求的制约,不然,就会出现生产过剩的现象。

在短期内投资对经济增长有一定的拉动作用,但是长期来说,生产是为了消费。

持续追加、持续提升的消费是一国经济不断稳定增长的动力。

中国农村居民家庭消费结构分析基于QUAIDS模型的两阶段一致估计

中国农村居民家庭消费结构分析基于QUAIDS模型的两阶段一致估计

中国农村居民家庭消费结构分析基于QUAIDS模型的两阶段一致估计一、概述随着中国经济社会的快速发展,农村居民家庭消费结构正在发生深刻的变化。

为了深入探究这一变化背后的规律和特点,本文采用QUAIDS模型进行两阶段一致估计,对中国农村居民家庭消费结构进行了全面细致的分析。

QUAIDS模型(Quadratic Almost Ideal Demand System)作为一种先进的经济学模型,能够基于消费者效用最大化的假设,有效地估计消费者对各类商品的需求响应程度。

我们运用该模型对农村居民家庭的各类消费支出进行了深入研究,包括食品、衣着、耐用品、交通通讯、文化教育、医疗保健等多个方面。

通过对这些消费支出的分析,我们旨在揭示农村居民家庭消费结构的现状、特点及趋势,进而为相关政策制定提供科学依据。

本文还通过对比不同收入水平和地区之间的差异,进一步探讨了消费结构变化的深层次原因。

本文基于QUAIDS模型的两阶段一致估计方法,对中国农村居民家庭消费结构进行了全面而深入的分析,旨在为推动农村经济社会的持续健康发展提供有益的参考和启示。

1. 农村居民家庭消费结构问题的研究背景与意义《中国农村居民家庭消费结构分析基于QUAIDS模型的两阶段一致估计》文章段落生成随着中国经济的快速发展和城乡一体化进程的推进,农村居民家庭消费结构问题逐渐凸显,成为社会各界关注的焦点。

农村居民的收入水平不断提高,消费能力逐渐增强,其消费结构也在发生深刻变化。

与此农村居民家庭消费结构中也存在一些问题,如消费结构单消费层次不高、消费环境不完善等,这些问题不仅制约了农村居民生活质量的提升,也影响了农村经济的可持续发展。

在这样的背景下,对农村居民家庭消费结构进行深入分析,具有重要的理论和现实意义。

消费结构作为反映居民生活水平的重要指标,是衡量农村经济发展状况的重要依据。

通过分析农村居民家庭消费结构,可以深入了解农村居民的消费行为、消费偏好和消费水平,为制定针对性的农村经济发展政策提供科学依据。

我国城乡居民消费结构统计分析

我国城乡居民消费结构统计分析

《我国城乡居民消费结构统计分析》摘要:我国的消费结构存在差异不平衡决定区域经济发展的不同。

本论文整理和统计分析了平均消费倾向、收入与消费水平以及消费支出结构发现我国四大地区的城差异性体现在乡居民消费结构的不同。

普遍优于全国平均水平的东部地区城镇居民的消费结构在数据分析过后表明出明显的优势。

最落后全国平均水平的西部地区城镇居民的消费水平与中部与东北地区数据相比依然差不少。

发展型消费结构和享受型的消费模式正在全国范围内发生变化。

他们的转型和升级使得城镇居民的消费结构有了多样性。

在农村方面的高于全国农村居民的平均水平的东北部和东部地区他们的居民的消费结构比其他地方却要好一点。

最落后西部的消费结构是低于全国平均水平的,比中部和西部地区还要底。

在处在以食物为主要消费点的阶段的滞后于城镇居民的中国农村居民的消费结构还需完善。

关键字:消费结构;城乡居民;统计;Statistical Analysis of Consumption Structure of Urban and RuralResidents in ChinaAbsrtact:The imbalance of consumption structure in China determines the difference of regional economic development. This paper collates and analyses the average consumption tendency, income and consumption level and consumption expenditure structure. It is found that the urban differences in the four regions of China are reflected in the differences in the consumption structure of rural residents. The consumption structure of urban residents in eastern China, which is generally better than the national average, shows obvious advantages after data analysis. The consumption level of urban residents in the western region, which lags behind the national average level, is still much worse than that in the central and northeastern regions. Developmental consumption structure and enjoyable consumption pattern are changing nationwide. Their transformation and upgrading make the consumption structure of urban residents diversified. In the rural areas, the consumption structure of the residents in the northeast and Eastern areas, which are higher than the average level of rural residents in the whole country, is better than that in other areas. The consumption structure of the most backward western regions is lower than the national average, and even lower than that of the central and Western regions. The consumption structure of Chinese ruralresidents lagging behind that of urban residents at the stage where food is the main consumption point still needs to be improved.Keywords:Consumption structure; Urban and rural residents; Statistics;目录一、绪论 (4)二、空间的选择及数据的选取 (4)三、各区域城乡居民消费结构的差异分析 (6)(一)各区域城乡居民收入与消费支出的差异性 (6)(二)各区域城乡居民平均消费倾向的差异性 (6)(三)各区域城乡居民消费支出结构的差异性 (7)(四)各区域农村居民消费结构与全国农村平均水平的差异性 (7)四、各区域城乡居民消费结构与全国平均水平的差异性 (8)(一)各区域城镇居民消费结构与全国城镇平均水平的差异性 (8)五、结语 (9)参考文献 (11)致谢 (12)一、绪论消费特点及其发展趋势在居民的消费结构的状况是能得到各个国家的的宏观经济发展水平的。

我国城乡居民消费结构对比分析

我国城乡居民消费结构对比分析
我国城乡居民消费结构对比分 析
01 引言
目录
02 对比分析
03 影响因素
一、完善社会保障体
05 系,提高农村居民的 消费信心。
04 结论及建议 06 参考内容
引言
消费结构是指消费者在一定时期内所消费的各种商品和服务的比例关系,反 映了消费者的生活水平和消费习惯。在我国,城乡居民的消费结构存在一定的差 异,这种差异不仅体现在消费支出方面,还体现在消费质量、消费差距等多个方 面。本次演示将对我国城乡居民消费结构进行对比分析,探讨优化消费结构的对 策和建议。
对比分析
1、消费支出结构
近年来,我国城乡居民的消费支出结构发生了显著变化。从表1可以看出, 2019年,城镇居民人均消费支出为元,农村居民人均消费支出为元。城镇居民的 消费支出水平明显高于农村居民,二者之比约为2:1。在各项消费支出中,食品 烟酒、居住、交通通信是城乡居民的主要支出项目。其中,城镇居民在交通通信、 教育文化娱乐等方面的支出高于农村居民,而在居住、医疗保健等方面的支出低 于农村居民。
结果与讨论
通过问卷调查和统计分析,我们发现我国城乡居民的消费结构存在着明显的 差异。首先,从消费支出来看,城镇居民的消费支出普遍高于农村居民。在2019 年,城镇居民的人均消费支出为元,而农村居民的人均消费支出仅为元。这种差 异主要是由于城乡经济发展水平和生活成本的差异所致。
其次,从消费结构上来看,城乡居民的消费结构都呈现出向更高层次转型的 趋势。城镇居民的恩格尔系数从2000年的39.7%下降到了2019年的28.2%,农村 居民的恩格尔系数从59.9%下降到了39.4%。这表明了城乡居民在满足基本生活需 求的同时,也在增加对教育、旅游、医疗等更高层次消费的需求。
3、消费差距结构

Panel Data模型及其在居民消费结构研究中的应用

Panel Data模型及其在居民消费结构研究中的应用

—21—1平行数据(Panel Data )模型简介平行数据的英文表达是Panel Data (或者Longitudinal Data ),有些文章译成“面板数据”、“时空数据”、“综列数据”。

按照比较权威的理解,它是用来描述一个总体中给定样本在一段时间的情况,并对样本中每一个样本单位都进行多重观察。

这种多重观察既包括对样本单位在某一时期(时点)上多个特性进行观察,也包括对该样本单位的这些特性在一段时间的连续观察,连续观察将得到数据集称为面板数据。

本文采用“平行数据”的名称,并简单把平行数据描述成对不同时刻的截面个体做连续观测所得到的二维时间序列数据,即时间序列与横截面数据相结合的数据。

平行数据最早由Mundlak (1961),Balestra 和Nerlove (1966)引入到经济计量分析中。

从此以后,大量关于平行数据的分析方法、研究文章如雨后春笋般出现在经济学、管理学、社会学、心理学等领域。

伴随着经济理论,包括宏观经济理论和微观经济理论、计算机技术和统计方法的发展,平行数据模型在经济学领域的应用逐渐被经济计量学家推广。

平行数据模型是由Cheng Hsiao (1986)提出,并将该类模型应用于经济分析。

在宏观经济领域,它被广泛应用于经济增长、技术创新、金融、税收政策等领域;在微观经济领域,它被大量应用于就业、家庭消费、入学、市场营销等领域。

平行数据是对不同时期的横截面个体做连续观测所得到的二维时间序列数据,即时间序列与横截面数据相结合的数据。

模型的一般形式为:其中x it 为1×K 向量,B it 为K ×1向量,K 为解释变量个数。

模型的系数随着时间和个体的不同而改变,具体分为以下三类模型。

模型(1)可表达为yit=Ai+xitBi+Eit ,即截距系数Ai 和斜率系数Bi 随着个体的不同而改变,称为“变系数模型”;模型(2)yit=A+xitB+Eit ,即斜率系数B 为常数,而截距系数Ai 随着个体的不同而改变,称为“变截距模型”;模型(3)可表达为yit=A+xitB+Eit ,即对A 和B 都不产生影响,相当于将所有时期的横截面数据融合成一个总体,称为“混合回归模型”。

中国农村居民消费结构分析

中国农村居民消费结构分析

中国农村居民消费结构分析作者:袁天远付迪来源:《当代经济(下半月)》2008年第01期【摘要】文章利用《中国统计年鉴-2006》的相关资料,整理出2005年全国农村居民的各类消费支出的截面数据,选用扩展的线性支出系统模型对这些数据进行分析。

【关键词】农村消费结构扩展的线性支出系统模型一、引言1、数据来源我国农村居民收入和消费统计资料中,把农村居民按收入分为五组,每组把消费支出分为食品、衣着、家庭设备用品和服务、医疗保健、交通和通讯、教育文化娱乐服务、居住、杂项商品和服务八个类别,数据来自《中国统计年鉴》(2006年)。

2、模型选择——扩展的线性支出系统模型(ELES)在对我国农村居民消费需求进行分析时,笔者选用扩展的线性支出系统模型(Extend Linear Expenditure System,ELES)。

ELES模型一个明显的优势在于利用截面数据时,可以直接采用最小二乘法进行估计,并在计算自价格弹性和互价格弹性时,无需知道任何价格信息。

二、模型估计结果及分析处理1、ELES模型估计结果利用2006年《中国统计年鉴》资料,整理出2005年全国农村居民的各类消费支出的截面数据。

利用Eviews统计分析软件估计ELES模型得到估计值(见表1)。

从估算结果看到,城镇居民各支出项目的所有参数估计值的检验都是显著的。

模型所包含的各个方程的都比较高,说明各方程整体上拟合较好。

2、我国农村居民消费倾向分析(1)边际消费倾向增加的消费和增加的收入之间的比率,也就是增加的1单位的收入中用于增加的消费部分的比率。

我国农村居民2005年的总边际消费倾向为0.395,说明我国农村居民收入用于消费的比例还比较少,消费需求不足。

由于农村居民无法享受上城镇居民那样多的福利待遇和优惠政策,因此农村居民的新增收入的大部分用于储蓄。

2005年我国农村居民各类消费支出的边际消费倾向依次为(降序)食品、居住、文教娱乐服务、交通和通讯、医疗保健、衣着、家庭设备、其他(见表2)。

中国城镇居民消费结构的面版数据分析

中国城镇居民消费结构的面版数据分析

中国城镇居民消费结构的面版数据分析姓名:周丽晖指导教师: 黎实谢小燕统计学院统计学专业99级摘要:本文基于扩展线性支出系统模型(Extend Linear Expenditure System, ELES)思路,运用面版数据(Panel Data)分析手段,对中国近几年城镇居民的消费结构进行实证分析,并提出几点建议。

关键词:扩展线性支出系统模型;消费结构;平行数据;固定效应;A panel date analysis of the consuming structurefor Chinese urban citizenAbstract: A panel date analysis based on Extend Linear Expenditure System of the Chinese urban citizen has shown the current situation of Consumingstructure of Chinese urban citizen, then makes some proposals. Keywords: Extend Linear Expenditure System; Consuming structure; Panel Data;Fixed Effects一.引言人们的消费,总要以一定的消费资料(包括劳动)为对象,人们要满足自身存在和发展的需要,满足物质和文化生活的需要,就是消费各种不同类型的消费资料。

任何社会中,消费都是生产的最终目的。

在每年新创造的国民收入中,主要都是用于消费,剩余的部分才用于储蓄和投资。

消费是社会需求的主体,是宏观经济统计分析的重要研究对象。

在一定的社会经济条件下,人们在消费过程中的各种不同类型的消费资料的比例关系,就是消费结构。

消费结构反映人们消费的具体内容,反映消费水平和消费质量,反映人们消费需要的满足状况。

随着社会注意市场经济的发展,要实现全面建设小康社会的目标,必需了解小康社会的定义以及研究有关小康社会的衡量标准。

我国城镇居民消费函数的面板数据分析

我国城镇居民消费函数的面板数据分析

Science &Technology Vision 科技视界0引言随着经济的发展,我国居民收入水平在不断的提高,伴随着消费水平的提高,同时我国城镇居民的边际消费倾向也在发生变化。

经济学家凯恩斯的“绝对收入假说”认为:消费者的即期消费决定于即期收入;边际消费倾向小于平均消费倾向(即消费在收人中所占的比例);收入水平越高的人边际消费倾向越低,而收入水平越低的人边际消费倾向越高[1]。

消费函数模型为:C t =α+βY t +μt [2-3],其中C t 为第t 期的消费,Y t 为第t 期的收入,α表示不依赖于收入变动的消费,即自发性消费,β为边际消费倾向(0<β<1)。

1面板数据理论面板数据模型是一种利用面板数据分析变量间相互关系并预测其变化趋势的计量经济模型。

面板数据模型的一般形式为:y it =αit +βit x it +εit ,i =1,2,…,n ,t =1,2,…,T ,其中n 为截面单元个数,T 为时序期数,x it 为1×k 向量,βit 为k ×1向量,k 为解释变量个数。

根据模型中截距与斜率系数的变化,面板数据模型常用形式下三种:模型1:变系数模型:y it =αi +βi x it +εit ,参数不随时间变化,差异通过模型截距项系数αi 和斜率系数βi 随着个体不同改变而体现。

模型2:变截距模型:y it =αi +βx it +εit ,在模型1的基础上假定斜率是常数,个体之间的差异只反映在截距项αi 的不同取值上。

模型3:混合模型:yit=α+βx it +εit ,在模型1的基础上假定截距和斜率都是常数,模型中被忽略的时间因素和个体因素对截距和斜率系数都无影响。

2数据及处理本文选取东部地区北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南十省市2002至2011年120个样本数据,采用面板数据模型进行分析,模型选取的变量为东部十省市城镇居民家庭平均每人全年消费性支出人均(ZC )和城镇居民家庭平均每人全年家庭总收入(SR ),所有数据来源于2003年至2012年的《中国统计年鉴》。

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