案例：中国居民人均消费模型

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案例：中国居民人均消费模型

2001年人均居民消费的预测区间人均GDP的样本均值与样本方差： E(GDPP)=1823.5 Var(GDPP)=982.042=964410.4 在95%的置信度下，E(CONSP2001)的预测区间为：
1758 .7 2.306 23240 .71 1 ( 4033 .1 1823 .5) 2 ( ) 23 2 23 ( 23 1) 964410 .4
2、模型检验

R界值: t0.05/2(21)=2.08 斜率项：0<0.3862<1，符合绝对收入假说
3、预测
2001年：GDPP=4033.1（元）（90年不变价）点估计： CONSP2001=201.107+0.38624033.1 = 1758.7（元） 2001年实测的CONSP（1990年价）:1782.2 元，相对误差: -1.32%。
=1758.786.57 或（1672.1, 1845.3）
中国居民人均消费模型

考察中国居民收入与消费支出的关系。 GDPP：人均国内生产总值（1990年不变价） CONSP：人均居民消费（以居民消费价格指数（1990=100）缩减）。
表 2.5.1 中国居民人均消费支出与人均 GDP（元 /人）年份 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 人均居民消费 CONSP 395.8 437.0 464.1 501.9 533.5 572.8 635.6 716.0 746.5 788.3 836.4 779.7 人均 GDP GDPP 675.1 716.9 763.7 792.4 851.1 931.4 1059.2 1185.2 1269.6 1393.6 1527.0 1565.9 年份 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 人均居民消费 CONSP 797.1 861.4 966.6 1048.6 1108.7 1213.1 1322.8 1380.9 1460.6 1564.4 1690.8 人均 GDP GDPP 1602.3 1727.2 1949.8 2187.9 2436.1 2663.7 2889.1 3111.9 3323.1 3529.3 3789.7

中国居民消费水平模型分析

中国居民消费水平模型分析一、探究目的近几年，随着我国经济的飞速发展，我国居民消费水平也有明显提高，同样，消费水平也左右着经济的发展。

因此，扩大居民消费是“以人为本”的具体体现，对中国经济长期持续健康发展、对推进社会主义和谐社会建设，以及实现宏观调控目标等既具有长远的战略意义，又具有重要的现实意义。

然而究竟有哪些因素制约着居民消费水平？凯恩斯认为，影响个人消费的主观因素比较稳定，消费者的消费主要取决于收入的多少。

然而，大量的研究表明收入的变动并非影响消费的全部因素。

还有许多其他因素或多或少地影响着消费水平。

如国内生产总值、消费者物价指数、消费者家庭财产状况、年龄构成、宗教信仰等等。

有些因素对于收入的影响是随机性的，如消费环境、消费者心情状况；有些因素是系统性的，如消费者个人偏好等等。

因此，探究影响居民消费水平的客观因素十分重要。

本文主要研究城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、国内生产总值（GDP）、国家税收收入对于我国居民消费水平的影响。

二、理论依据（一）城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入1.城镇居民人均可支配收入是指反映居民家庭全部现金收入能用于安排家庭日常生活的那部分收入。

它是家庭总收入扣除交纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入。

可支配收入=家庭总收入- 交纳的所得税- 个人交纳的社会保障支出- 记帐补贴2.农村居民人均纯收入，又称农民人均纯收入，是指农村居民家庭全年总收入中，扣除从事生产和非生产经营费用支出、缴纳税款和上交承包集体任务金额以后剩余的，可直接用于进行生产性、非生产性建设投资、生活消费和积蓄的那一部分收入。

也包括工资性收入、经营性收入、财产性收入、转移性收入。

此两项收入被认为是影响一个国家消费水平的核心因素，因此对于消费水平模型的探究具有重要意义。

（二）国内生产总值国内生产总值（GDP）是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。

案例三：中国各城市居民消费分析

案例三：中国各城市居民消费分析（一）案例目标生产，收入、分配与使用，体现了社会经济运动的循环过程。

收入分配是这个过程的中间环节，承前启后。

收入分配核算构成了国民经济核算的最重要组成部分中之一，涉及多个账户，核算内容包括国民收入的初次分配、再分配、可支配收入和使用核算。

本案例以收入使用中的居民消费结构为目标，分析不同时期我国城镇居民消费构成的差异及其发展变化过程。

（二）案例背景我国从确立市场经济体制以后，社会经济迅速发展，居民的收入水平和消费水平有了显著的提高。

然而消费需求不足仍是我国制约经济进一步发展的重要原因之一。

地区差距及时间的变迁，使得居民在消费行为上存在很大的差异。

因此研究地区差异和时间变化对居民消费行为的影响，对有效制定地区消费政策、促进地区乃至全国经济增长有着经济的意义。

（三）分析方法Panel-Data就是“平行数据”或“面板数据”。

它是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。

因此，平行数据模型相较于只利用截面数据或只利用时间序列数据的模型而言，有着不可替代的作用。

它可以从多层面分析经济问题，具有很高的应用价值。

本文需要对收入差距较大的各城市居民消费行为进行分析，同时又要考虑到不同年份收入对消费的不同影响，因此，该模型适合分析的需要。

1．Panel Data模型截面数据是选择同一时间上不同区域的数据作为样本观测值，而时间序列数据是选择同一区域在不同时间上的数据作为样本观测值，二者在实际应用中都有一定的局限性。

相对只利用截面数据或只利用时间序列数据进行经济分析而言，Panel Data模型具有许多优点。

首先，Panel Data模型通过对不同截面单元不同时间观察值的结合，成为“更多信息、更可变、变量之间更少共线性、更多自由度、更有效”的数据。

它通常提供给研究者大量的数据点，这样就增加了自由度并减少了解释变量之间的共线性，改进了计量经济估计的有效性；第二，Panel Data是对同一截面单元集进行重复观察，能更好地研究经济行为变化的动态性。

异方差EVIEWS案例实现

普通最小二乘法的估计结果：
ห้องสมุดไป่ตู้
ˆ ln Y 1.603 0.325ln X1 0.507 ln X 2 t (1.861)
2
(3.136)
(10.434) F 54.789 RSS 0.812
R 0.782 DW 1.965
异方差检验
进一步的统计检验 (1)G-Q检验:将原始数据按X2排成升序，去掉中间的7个数据，得两个容量为12的子样本。
ˆ ln Y 1.228 0.376 ln X 1 0.510 ln X 2 (4.131) (6.612)
2 2
(28.688)
R 0.992908 R 0.992402 DW 1.109 F 1960.131 RSS 0.04721
各项统计检验指标全面改善
ln Y 0 1 ln X 1 2 ln X 2
表 4.1.1
中国 2001 年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出相关数据（单位：元）
从事农业经营人均消费支出的收入其他收入人均消费支出地区北南东西南庆川州南藏西肃海夏疆从事农业经营的收入其他收入
2
(0.626)
0.564 ln X 2 0.04(ln X 2 ) (2.902)
似乎没有哪个参数的t检验是显著的。但
n R2 =31*0.430873=13.35705
=5%下，临界值 20.05(4)=9.488，拒绝同方差性
原模型的加权最小二乘回归
对原模型进行OLS估计，得到随机误差项的近似估计量ěi，以此构成权矩阵2W的估计量；再以1/| ěi|为权重进行WLS估计，得

研究城镇居民可支配收入与人均消费性支出的关系(计量经济学模型)

研究城镇居民可支配收入与人均消费性支出的关系一、研究的目的本案例分析根据1985年～2014 年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的基本数据,应用一元线性回归分析的方法研究了城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间数量关系的基本规律，并在预测2016年人均消费性支出的发展趋势。

从理论上说，居民人均消费性支出应随着人均可支配收入的增长而提高。

随着消费更新换代的节奏加快,消费日益多样化,从追求物质消费向追求精神消费和服务消费转变。

因此,政府在制定当前的宏观经济政策时,考虑通过增加居民收入来鼓励消费,以保持经济的稳定增长。

二、模型设定20089636.2412380.40200910694.7913627.65201011809.8714769.94201112432.2216015.58201214336.8717699.30201315527.9719732.86201416857.5121574.72为分析1985—2014年城镇人均可支配收入（X）和人均消费性支出(Y)的关系，作下图所示的散点图。

图1 城镇人均可支配收入和人均消费性支出的散点图从散点图可以看出城镇人均可支配收入（X）和人均消费性支出(Y)大体呈现为线性关系，为分析中国城镇人均消费性支出随城镇人均可支配收入变动的数量规律性，可以建立如下简单线性回归模型：Y=β+βX+ui12i三、估计参数一．T检验Eviews 的回归结果如下表所示：表2 回归结果① 参数估计和检验的结果写为：^184.59590.780645i i Y X =+（41.10880）（0.004281） t =(4.490423) (182.3403)2R =0.999159 2R （修正值）=0.999129 F =33247.99 n=30 ② 回归系数的区间估计[α=5% 2t α(n-2)=2.048 ]^^2222222ˆˆˆˆ[()()]1P t SE t SE ααβββββα-≤≤+=- =P （0.780645— 2.048*0.0042812β≤≤0.780645+2.048*0.004281）=P （0.7719 2β≤≤0.7894） =95%二异方差检验三序列相关性检验四、模型检验1、经济意义检验所估计的参数β1= 184.5959，β2=0.780645，说明城镇人均可支配收入每增加一元，可导致人均消费性支出提高0.780645元。

凯恩斯模型案例

第十章凯恩斯模型案例1：中国改革开放后居民消费倾向的变动开始于20世纪70年代末期的中国改革开放政策，使居民的可支配收入迅速增加。

随着收入水平的快速提高，中国居民的消费倾向发生了显著变化。

在改革初期，增加的收入首先是补足消费。

进入80年代后期，中国进入大规模的耐用消费品普及时期。

在1988年，中国居民平均消费倾向还在90%以上，此后，平均消费倾向开始明显下降，1995年比1988年平均消费倾向降低了16个百分点。

与此同时，边际消费倾向也明显下降，到1994年，边际消费倾向降到64%。

从城市居民消费倾向来看，平均消费倾向由1982年的91%下降到1995年的64%，降了27个百分点，边际消费倾向也呈下降趋势；农村居民消费倾向从1982年的95%下降到了1995年74%，降了21个百分点。

案例2：破窗经济的启示一个流氓打破了一家商店的窗子玻璃。

店主无奈只有再买一块，假如，为此花了200美元。

玻璃店的老板把这200美元中的80%，即160美元用于其他支出。

得到这笔支出的人收入增加160美元，又把其中的80%支出……如此循环下去最后整个经济中的收入增加了1 000美元。

流氓打破玻璃不仅无过，反而有“功”，因为刺激了经济发展。

这就是所谓的破窗经济。

破窗经济说明最初投资增加(店主买玻璃)会引起经济中相关部门收入与支出增加的连锁反应，从而使最后国民收入的增加大于最初投资的增加，这种过程被称为乘数效应。

最后国民收入的增加量与最初投资增加量的比称为乘数。

由于国民经济各部门之间相互关联，某一部门投资的增加一定会引起其他部门收入与支出的增加，所以，乘数必定大于1。

乘数的大小取决于得到收入的部门支出多少。

即边际支出倾向的大小(如果支出用于消费也可以用边际消费倾向的概念)。

边际支出倾向是增加的支出在增加的收入中所占的比例(边际消费倾向是增加的消费在增加的收入中所占的比例)。

例如，增加的收入为200美元，增加的支出为160美元，则边际支出倾向为0.8(如果支出的160美元为消费，就是边际消费倾向为0.8)。

计量经济学实验报告

计量经济学实验报告中国居民总量消费函数模型：时间序列数据模型姓名：学号：年级：专业：教师姓名：上课时间：上课地点：计量经济学实验报告实验目的:熟悉了解EVIEWS软件的基本应用，并对一元线性回归模型进行回归分析，用图像法、DW检验、LM检验方法判断模型是否存在序列自相关，并用广义差分法进行修正，本次实验以中国居民总量消费函数：时间序列数据模型为例。

实验原理：普通最小二乘法、DW检验、LM检验方法、广义差分法、序列相关稳健估计法实验步骤：1、创建新的工作文件。

在主菜单File键下的New选择Work File，选择Annual，并在Start date中输入1978，在End date中输入2006，点击OK。

2、输入数据。

点击Quick 下面的Empty Group，然后把截面数据输入到表格中，即可得到如下表格：3、画散点图：在主菜单Quick 下选择的Graph ，在对话框中输入X 、Y ，点击OK ，选择图形类型Scatter Diagram,则出现XY 的散点图，点击Name 保存。

01000020000300004000020000400006000080000100000X Y4、采用普通最小二乘法进行估计：点击Quick 下的Estimate Equation ，出现如下对话框，在空白处输入y c x ，然后点击OK 。

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/26/14 Time: 08:37 Sample: 1978 2006 Included observations: 29Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2091.309 334.9890 6.242919 0.0000 X0.4375270.00929747.059180.0000 R-squared0.987955 Mean dependent var 14855.73 Adjusted R-squared 0.987509 S.D. dependent var 9472.070 S.E. of regression 1058.639 Akaike info criterion 16.83383 Sum squared resid 30259374 Schwarz criterion 16.92813 Log likelihood -242.0905 F-statistic 2214.566 数据表明:可建立中国居民消费函数Yˆ=2091.29+0.4375X5、序列相关性检验：（1）图像法 a 、命令残差项定义残差项为e,在主菜单Quick 下选择Generate Series ，在对话框中输入e=resid ，即用e 表示上一次回归结果的残差项。

金融计量分析（完整版）

⾦融计量分析（完整版）案例⼀：中国居民总量消费函数（序列相关性）⼀、研究⽬地居民消费在社会经济地持续发展中有着重要地作⽤.居民合理地消费模式和居民适度地消费规模有利于经济持续健康地增长.建⽴总量消费函数是进⾏宏观经济管理地重要⼿段.为了研究全国居民总量消费⽔平及其变动地原因，从总量上考察居民总消费与居民收⼊间地关系，需要作具体地分析.为此，可以建⽴相应地计量经济模型去研究.⼆、模型设定研究对象：中国居民实际消费总⽀出与居民实际可⽀配收⼊之间地关系.模型变量：影响中国居民消费总⽀出有多种不同地因素，但从理论和经验分析，最主要地影响因素应是居民实际可⽀配收⼊，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有地不易取得数据；有地与居民收⼊可能⾼度相关.因此这些其他因素可以不列⼊模型，可归⼊随即扰动项中.考虑到数据地可得性，我们将“实际可⽀配收⼊”作为解释变量X，“居民实际消费总⽀出”作为被解释变量.关于变量地符号与涵义如表1所⽰.表1 变量定义内⽣产总值GDP、名义居民总消费CONS以及表⽰宏观税收税收总额TAX、表⽰价格变化地居民消费价格指数CPI（1990＝100），并由这些数据整理出实际⽀出法国内⽣产总值GDPC ＝GDP/CPI、居民实际消费总⽀出Y＝CONS/CPI,以及实际可⽀配收⼊X=(GDP-TAX)/CPI.这些数据观测值是连续不同中地数据.表2 中国居民总量消费⽀出与收⼊数据资料中国居民总量消费⽀出与收⼊资料单位：亿元图２：Ｘ与Ｙ地散点图从散点图可以看出居民实际消费总⽀出(Y)和实际可⽀配收⼊(X)⼤体呈现为线性关系，所以建⽴地计量经济模型为如下线性模型：三、估计参数假定所建模型及随机扰动项满⾜古典假定，可以⽤OLS法估计其参数.回归结果下：表3得: Y=2091.295+0.437527X剩余项（Residual）、实际值（Actual）、拟合值（Fitted）地图形，如图2所⽰.图2四、模型检验（⼀）经济意义检验所估计地参数（斜率项）为0.438，符合经济理论中边际消费倾向在0与1之间地假说，经济意义为在1978－2006年间，以1990年价计地中国居民可⽀配收⼊每增加1亿元，居民总量消费⽀出⽔平平均增加0.438亿元.（⼆）拟合优度和统计检验拟合优度检验：可决系数为0.987955，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“居民实际可⽀配收⼊”对被解释变量“居民实际消费总⽀出”地绝⼤部分差异作出了解释.对回归系数地t检验：截距项与斜率项t值都通过变量地显著性检验，这表明，居民实际可⽀配收⼊对居民实际消费总⽀出有显著影响.F统计量检验：F值较⼤，附带地概率也通过了检验，说明模型总体线性较显著.（三）计量经济学检验1、模型设定偏误检验：RESET检验表4在5%地显著性⽔平下，从F统计值地伴随概率看，拒绝原模型没有设定偏误地假设，表明原模型存在设定偏误.因为Y与X都是时间序列，⽽且它们表现出共同地变动趋势，因此怀疑较⾼地R2部分地由于这⼀共同变动趋势带来地.为排除时间趋势项地影响，在模型中引⼊时间趋势项，将这种影响分离出来.从趋势图看，X与Y呈现⾮线性变化趋势，故引⼊T地平⽅地形式，结果为：表5再次进⾏RESET检验：表6可以看出，引⼊时间趋势项地模型已经不存在设定偏误问题.2、异⽅差检验（对引⼊时间趋势项地模型进⾏White检验）从nR2统计量对应值地伴随概率可以看出，在5%在显著性⽔平下，因此拒绝原模型同⽅差地假设，即含有时间趋势项地模型存在异⽅差性.3.异⽅差地修正(WLS估计法)以resid^2为权数进⾏来进⾏加权最⼩⼆乘法如下修正后地回归⽅程为：Y = 6229.342 + 0.362278*X4、序列相关性检验（对引⼊时间趋势项地模型进⾏LM检验）表8从nR2统计量对应值地伴随概率可以看出，在5%在显著性⽔平下，拒绝原模型不存在序列相关性地假设，即含有时间趋势项地模型存在⼀阶序列相关性.从下部分Test Equation 中可以看出，RESID（－1）显著不为0，这进⼀步说明原模型存在⼀阶序列相关性.进⼀步检验滞后2阶情况，结果如下：表9可以看出，RESID(-2)地系数没有通过t显著性检验，即不存在2阶序列相关性.5、⼀阶序列相关性地修正（⼴义差分法）表10估计结果为：= 3505.7 + 0.1996X + 19.24T^2 +0.748AR(1)对上式进⾏LM检验：表11从nR2统计量对应值地伴随概率可以看出，在1%在显著性⽔平下，不拒绝原模型不存在序列相关性地假设，即模型已经不存在⼀阶序列相关性.从下部分Test Equation中可以看出，RESID（－1）前系数显著地为0，这进⼀步说明模型已经不存在⼀阶序列相关性.故现在地模型变为：= 3505.7 + 0.1996X + 19.24T+0.748AR(1) (1) 6、⼀阶序列相关性地修正（序列相关稳健估计法）序列相关稳健估计法估计结果为：= 3328.2 + 0.1762X + 21.66 T (2)（14.62）（7.53）（9.79）R＝0.9976 F＝5380.8 D.W.=0.442表126、序列相关性检验由于模型地R2与F值都较⼤，⽽且各参数估计值地t检验值都显著地不为零，说明各解释变量对Y地联合线性作⽤显著，⽽且各解释变量独⾃对Y地独⽴作⽤也⽐较显著，故各解释变量间不存在序列相关性五、回归预测2007年，以当年价计地中国GDP为263242. 5亿元，税收总额45621.9亿元，居民消费价格指数为409.1，由此可得出以1990年价计地可⽀配总收⼊X约为95407.4亿元，由上述回归⽅程可得2007年居民总量消费预测地点估计值：⽤式(1)进⾏估计：Y= 3505.7 + 0.1996*95407.4 + 19.24*30+0.748*0.7479=39860.5⽤式(2)进⾏估计：Y= =3328.2 + 0.1762*95407.4 + 21.66 *30=39624.62007年，中国名义居民消费总量为93317.2亿元，以1990年为基准地居民消费价格指数为228.1，由此可推出当年中国实际居民消费总量为40910.7亿元，可见相对误差为2.57%（⽤式(1)结果进⾏计算），可以说还是相对⽐较准确地结果.案例⼆；农作物产值模型（异⽅差地检验和修正）⼀、模型设定⼀取1986年中国29个省市⾃治区农作物种植业产值y t（亿元）和农作物播种⾯积x t （万亩）数据（见表1）研究⼆者之间地关系.建⽴如下模型：⼆、数据搜集根据表中数据进⾏OLS回归，得估计地线性模型如下，yt = -5.6610 + 0.0123 xt （-0.95） (12.4)R2=0.85 =0.846 F =155.0四、异⽅差检验图2 残差图从模型地残差图（见图2）可以发现数据中存在异⽅差.（1）⽤White⽅法检验是否存在异⽅差.在上式回归地基础上，做White检验得：图3输出结果中地概率是指χ2 (2)统计量取值⼤于8.02地概率为0.018. 因为TR2 = 8.02 > χ2α (2) = 6，所以存在异⽅差.五、异⽅差地修正下⾯使⽤三种⽅法来修正异⽅差.(1)改变模型设定形式法.对yt和xt同取对数，得两个新变量Lnyt 和Lnxt（见图3）.⽤Lnyt 对Lnxt 回归，得：Lnyt = - 4.1801 + 0.9625 Lnxt .（-8.54） (16.9)R2 = 0.91, F = 285.6,因为TR2 = 2.58 < 20.05 (2) = 6.0，所以经White检验不存在异⽅差.图4(2)WLS估计法为了找到适当地权w，作ln(e^2)关于x地回归结果如下：图5结果显⽰，前参数地5%显著性⽔平下不为零，同时F检验也表明⽅程地线性关系在5%地显著性⽔平下成⽴，于是，可⽣成权序列W命令为Genr w=1/@sqrt(exp(3.56405028673 + 0.000209806008672*X))进⾏加权修正后地回归结果如下：图6我们可以再次对经过加权处理地模型进⾏异⽅差检验，如图：图7显然，nR^2值所附带地概率表明，不拒绝同⽅差地原假设，也就是模型已经不存在异⽅差了.修正后地回归结果为：Y=0.256182+0.01115*X(4.545095) (0.000917)R2=0.845671 =0.839956 F =147.9514(3)异⽅差地稳健标准误法修正原模型中地OLS标准差.图8可见系数了原模型基本⼀致，但X对应系数地标准差⽐OLS估计地有所增⼤，这表明原模型OLS估计结果低估了X地标准差.案例三：（多重共线性）⼀、研究⽬地与背景经济理论指出，居民消费⽀出（Y）不仅取决于可⽀配收⼊（X1）和利率（X2）还取决于个⼈财富（X3）地影响.可⽀配收⼊和个⼈财富对于居民消费⽀出地作⽤是正⽅向地；按照古典经济学地观点,利率对于储蓄地作⽤是也是正⽅向地,即利率地提⾼可以刺激储蓄、抑制消费；利率地降低则抑制储蓄,刺激消费.所以综上所述设定如下形式地计量经济模型：Yt = C + β1X1t - β1X2t + β2X3t + µt其中Y=家庭消费⽀出，X1=可⽀配收⼊，X2=利率，X3=个⼈财富⼆、模型估计与检验为估计模型参数，收集旅游事业发展最快地2001－2010年地统计数据，如表1所⽰：表1果如图1：输⼊统计资料： DATA Y X1 X2 X3建⽴回归模型： LS Y C X1 X2 X3因此，X1、X2、X3对居民地消费⽀出函数为：＝ (2.427712) (0.874457) (-0.503673) (-0.222169)R^2= 0.963636 ^2= 0.945455由此可见，该模型可决系数很⾼，F检验值52.99996, 给定α=5%,查表得临界值(3，6)=4.76 判断：F值>临界值，拒绝参数整体不显著地原假设，模型整体线性显著.给定显著性⽔平α=0.05，可得到临界值tα/2(n-k-1)=2.447，由样本求出统计量|t|=0.874457 |t|= 0.503673 |t|=0.222169，计算得所有变量地t值都⼩于该临界值，所以接受原假设H0，即是说包括常数项地3个解释变量都在95%地置信⽔平下不显著.⽽且X3系数地符号与预期地相反，这表明很可能存在严重地多重共线性.计算各解释变量地相关系数，选择X1、X2、X3数据，点“view/correlations”得相关系数矩阵，或在命令窗⼝中键⼊：cor X1、X2 x3.如表2所⽰：表2由相关系数矩阵可以看出：各解释变量相互之间地相关系数较⾼，证实确实存在严重多重共线性.三、模型地修正采⽤逐步回归地办法，去检验和解决多重共线性问题.分别作Y 对X1、X2、X3地⼀元回归，结果如图2、3、4所⽰：图2图3图4表3以X1为基础，加⼊X2变量回归，回归结果为：图5Y=285.0087 + 0.523886X1 – 25.56223X2 t=（2.682801） (10.90078) (-0.493513)第⼀步，在初始模型中引⼊X2，模型拟合优度提⾼，参数符号合理，当取时，，但X2参数地t 检验不显著.第⼆步，去掉X2，引⼊X3，如图6：图6Y = 245.52 + 0.568*X1 - 0.0058*X3306. 2 ) 2 10 ( ) ( 025 . 0 2 = - = - t k n t αt=（3.53） (0.793781) (-0.082975)拟合优度略有下降，但是X3符号不合理，且未通过t检验.所以X2、X3都应该剔除.综上所述，最终地居民消费函数应该以Y=f(X1)为最优，拟合结果如下：= 244.5455 + 0.509091X1结论本次作业考虑到每组数据同时出现三种问题地可能性不⼤，故由每⼈负责⼀种情况地检验与修正.鉴于数据地可得性，对于有些样本数据空间地数量还远远达不到模型本⾝所要求地数量，这样去估计模型是没有实际预测意义地.同样，囿于所学⽔平有限，变量地选取还是按照书上地例⼦来选取，这种模型本⾝设定形式是否正确，还有待进⼀步验证.我们相信，随着所学知识地进⼀步深⼊，对于实证分析地⼀般过程和具体⽅法都会逐步完善.参考⽂献：［1］李⼦奈,陈绍业.计量经济学(第三版)［M］.⾼等教育出版社,2010.［2］张晓峒.EViews使⽤指南与案例［M］.机械⼯业出版社，2007.［3］程振源.计量经济学:理论与实验［M］.上海财经⼤学出版社，2009.［4］于俊年.计量经济学软件-EViews地使⽤［M］.对外经济贸易⼤学出版社，2006.版权申明本⽂部分内容，包括⽂字、图⽚、以及设计等在⽹上搜集整理。

中国城镇居民消费结构及新恩格尔系数模型分析

中国城镇居民消费结构及新恩格尔系数模型分析随着中国城镇化进程的不断推进，城镇居民的消费结构也发生了较大的变化。

消费结构是指消费支出在不同用途上的分配情况，包括食品、衣着、住房、教育、医疗、交通、通讯、娱乐等。

本文将从新恩格尔系数的角度出发，探讨中国城镇居民消费结构的现状及趋势。

一、中国城镇居民消费结构的现状根据中国国家统计局公布的数据，2019年中国城镇居民人均消费支出为40468元。

其中，住房和家庭设备支出最高，占比达到28.8%；其次是餐饮支出，占比为24.0%；教育、文化和娱乐支出占比为11.5%；交通和通信支出占比为10.1%；服装和鞋帽支出占比为9.9%；医疗保健支出占比为6.1%；居家生活用品和服务支出占比为5.5%。

从这些数据可以看出，中国城镇居民的消费结构正在逐渐向中高端转型。

与此同时，人们对健康和生活品质的要求也在不断提高，所以医疗、教育、文化等方面的消费支出也在增加。

二、新恩格尔系数模型新恩格尔系数是指衡量家庭收入用于购买食品的比例在减少的情况下，其余支出的变化情况。

传统的恩格尔系数只考虑了食品支出与收入之间的关系，而新恩格尔系数则将非食品消费支出与收入之间的关系也纳入了考虑范围内，更能反映消费结构的变化趋势。

新恩格尔系数的计算公式为：( 1 - 食品支出占比) ÷ ( 1 - 总消费支出占比 )× 100%新恩格尔系数的数值越小，表示食品支出在总消费支出中所占比例越低，反之则越高。

三、以上海市为例进行分析以上海市为例，根据上海市统计局公布的数据，2019年，上海市城镇居民人均消费支出为52198元。

其中，食品支出占比为29.1%，非食品支出占比为70.9%。

根据新恩格尔系数的计算公式：可知，上海市的新恩格尔系数为28.3%，低于传统恩格尔系数的30%以上，表明上海市的城镇居民消费结构已经比较多样化，食品支出占比已经相对较低。

四、结论与建议通过以上的分析，可以看出中国城镇居民消费结构正在逐渐向中高端转型，越来越多的人开始注重生活品质，而新恩格尔系数更加贴近实际情况，更能反映出消费结构的变化趋势。

中国农村居民人均消费函数计量模型

例5-2 -中国农村居民人均消费函数中国农村居民人均消费支出主要由人均纯收入来决定。

农村人均纯收入除从事农业经营的收入外，还包括从事其他产业的经营性收入以及工资性收入、财产收入和转移支付收入。

为了考察从事农业经营的收入和其他收入对中国农村居民消费支出的影响，可以采用如下双对数模型：01122ln ln ln Y X X u βββ=+++其中，Y 表示农村家庭人均消费支出，1X 表示从事农业经营的收入，2X 表示其它收入。

表5.2 中国2001年各地区农村居民家庭人均纯收入消费支出的相关数据资料来源：《中国农村住户调查年鉴》OLS 估计结果如下：12ln 1.60250.3254ln 0.5071ln Y X X =++（1.86）（3.14）（10.43）220.7965,0.78197,.. 1.9647,54.798,0.3646R R DW F RSS =====估计结果显示，其他收入而不是从事农业经营的收入的增长，对农户人均消费支出的增长更有刺激作用。

下面对该模型进行异方差性检验。

可以认为不同地区农村人均消费支出的差别主要来源于非农经营收入及其他收入的差别，因此，如果存在异方差性，则可能是其他收入2X 引起的。

模型OLS 回归得到的残差平方项2~i e 与2ln X 的散点图表明，存在单调递增型异方差性。

再进一步的G-Q 检验和White 检验，均发现存在异方差性。

G-Q 检验和White 检验的具体方法参考案例1，我们这里主要介绍异方差稳健标准误法。

使用Eviews ，先点击Quick, 选择Estimate Equation ，再点击Options ，选择White ，即可得到诸方差的怀特异方差性一致估计量值以及对应的稳健t 统计值。

估计方程如下：12ln 1.60250.3254ln 0.5071ln Y X X =++（2.23）（3.05）（7.81）220.7965,0.78197,.. 1.9647,54.798,0.3646R R DW F RSS =====.。

计量经济学EIVEWS实验步骤和案例

一元线性回归检验个人的收入与消费是密不可分的，为了考察城镇居民可支配收入和其人均消费支出的关系，利用计量经济学的方法进行回归。

1990-2011年城镇居民可支配收录和人均消费支出数据如表1.1所示表1.1 城镇居民可支配收录和人均消费支出图2-1数据来源：《中国民政统计年鉴2012》作城镇居民可支配收录（X）和人均消费支出（Y）的散点图图2. 2从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为如下线性模型：12i i i Y X u ββ=++三、估计参数假定所建模型及随机扰动项i u 满足古典假定，可以用OLS 法估计其参数。

运用计算机软件EViews 作计量经济分析十分方便。

利用EViews 作简单线性回归分析的步骤如下：1、建立工作文件首先，双击EViews 图标，进入EViews 主页。

在菜单一次点击File\New\Workfile图2-3选择数据类型和起止日期。

时间序列提供起止日期（年、季度、月度、周、日），非时间序列提供最大观察个数。

本例中在Start Data 里输入1990，在End data 里输入2011，见图2-3。

单击OK 后屏幕出现Workfile 工作框，如图2-4所示。

图2-4二、输入和编辑数据建立或调入工作文件以后，可以输入和编辑数据。

在主菜单上单击Quick→Empty Group（见图2-5）图2-5再用方向键将光标移到每一列的顶部之后，输入各个变量名，回车后输入数据（见图2-7）。

另外数据还可以从Excel中直接复制到空组。

然后为每个时间序列取序列名。

单击数据表中的SER01，在数据组对话框中的命令窗口输入该序列名称，如本例中输入X，回车后Yes。

采用同样的步骤修改序列名Y（见图2-8）。

数据输入操作完成。

图2-8数据输入完毕，单击工作文件窗口工具条的Save或单击菜单兰的File→Save将数据存入磁盘。

【多元线性回归实验】中国城市居民食品消费需求函数模型

多元线性回归分析
取1996-2015年中国城镇居民人均消费支出及价格指数如下表所示（单位：元）
注：以上数据来源于《中国统计年鉴》（1996-2015）。

从2013年起，国家统计局开展了城乡一体化住户收支与生活状况调查，2013年及以后数据来源于此项调查。

与2013年前的分城镇和农村住户调查的调查范围、调查方法、指标口径有所不同。

1、回归分析结果
从回归结果分析，虽然模型的拟合优度很高，且整体通过F检验，但是p1、p0参数估计值没有通过t检验，并且拒绝原假设犯错的概率极高，且可以判断变量之间存在自相关性。

因此，可以得出结论：该模型不显著。

检验序列多重共线性：
从简单相关系数矩阵可以看出P0与P1之间的相关系数在0.808之上，可以判断P0与P1之间存在多重共线性。

利用逐步回归法修正多重共线性：
分别将X、P1、P0对Q进行回归，从以上回归结果可以看出Q受X的影响最大，因此选择第一个式子作为初始的回归模型。

将其他解释变量分别导入上述初始回归模型，寻求最佳回归方程。

回归估计方程如下：
Q = -2208.0065 + 0.2743*X + 29.0911*P1
（24.9825）（2.4202）
R 2
09780F=378.0763 DW=1.1995。

SPSS统计分析案例(我国城镇居民消费结构及趋势的统计分析)

SPSS统计分析案例专业：经济学姓名：000 学号：00000000一、我国城镇居民现状近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。

本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。

二、我国居民消费结构的横向分析第一,食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势,这与恩格尔定律的表述一致。

但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊,城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型,甚至接近最富裕型。

第二,衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升,到高收入户又有所下降,但各收入组支出比重相差不大。

衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降,这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申。

随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的走势。

事实上,在当前的价格水平和服装业的发展水平下,城镇居民的穿着是有一定限度的,而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的,即使收入水平继续提高,也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了。

第三,家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势,说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善。

第四,医疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势。

这是因为医疗保健支出作为生活必须支出,不论页脚内容1居民生活水平高低,都要将一定比例的收入用于维持自身健康,而且由于医疗制度改革,加重了个人负担的同时,也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别,因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大。

面板数据案例

面板数据估计例（file:panel02）：1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（不变价格）和人均收入数据见表1和表2。

数据是7年的，每一年都有15个数据，共105组观测值。

人均消费和收入两个面板数据都是平衡面板数据，各有15个个体。

人均消费和收入的面板数据从纵剖面观察分别见图2和图3。

从横截面观察分别见图4和图5。

横截面数据散点图的表现与观测值顺序有关。

图4和图5中人均消费和收入观测值顺序是按地区名的汉语拼音字母顺序排序的。

图2 15个省级地区的人均消费序列（纵剖面）图3 15个省级地区的人均收入序列（file:5panel02）2000400060008000100001200014000246810121420004000600080001000012000140002468101214图4 7个人均消费横截面数据（含15个地区）图5 7个人均收入横截面数据（含15个地区）(每条连线表示同一年度15个地区的消费值) (每条连线表示同一年度15个地区的收入值)用CP 表示消费，IP 表示收入。

AH, BJ, FJ, HB, HLJ, JL, JS, JX, LN, NMG, SD, SH, SX, TJ, ZJ 分别表示安徽省、北京市、福建省、河北省、黑龙江省、吉林省、江苏省、江西省、辽宁省、内蒙古自治区、山东省、上海市、山西省、天津市、浙江省。

15个地区7年人均消费对收入的面板数据散点图见图6和图7。

图6中每一种符号代表一个省级地区的7个观测点组成的时间序列。

相当于观察15个时间序列。

图7中每一种符号代表一个年度的截面散点图（共7个截面）。

相当于观察7个截面散点图的叠加。

2000300040005000600070008000900010000110000400080001200016000IP(1996-2002)CPAH CPBJ CPFJ CPHB CPHLJ CPJL CPJS CPJX CPLN CPNMG CPSD CPSH CPSX CPTJ CPZJ图6 人均消费对收入的面板数据散点图（15个时间序列叠加）200040006000800010000120002000400060008000100001200014000IP(1996-2002)CP1996CP1997CP1998CP1999CP2000CP2001CP2002图7 人均消费对收入的面板数据散点图（7个截面叠加）为了观察得更清楚一些，图8给出北京和内蒙古1996-2002年消费对收入散点图。

计量经济学(王少平版)案例分析1

案例分析1— 一元回归模型实例分析依据1996-2005年《中国统计年鉴》提供的资料，经过整理，获得以下农村居民人均消费支出和人均纯收入的数据如表2-5：表2-5 农村居民1995-2004人均消费支出和人均纯收入数据资料单位：元年度 1995199619971998199920002001200220032004人均纯收入1577.7 1926.1 2090.1 2161.1 2210.3 2253.4 2366.4 2475.6 2622.2 2936.4人均消费支出1310.4 1572.1 1617.2 1590.3 1577.4 1670.1 1741.1 1834.3 1943.3 2184.7一、建立模型以农村居民人均纯收入为解释变量X ，农村居民人均消费支出为被解释变量Y ，分析Y 随X 的变化而变化的因果关系。

考察样本数据的分布并结合有关经济理论，建立一元线性回归模型如下：Y i =β0+β1X i +μi根据表2-5编制计算各参数的基础数据计算表。

求得:082.1704035.2262==Y X∑∑∑∑====3752432495.1986.788859011.516634423.1264471222ii i i iX y x y x 根据以上基础数据求得:623865.0423.126447986.788859ˆ21===∑∑iii xyx β8775.292035.2262623865.0082.1704ˆˆ10=⨯-=-=X Y ββ 样本回归函数为：ii X Y 623865.08775.292ˆ+= 上式表明，中国农村居民家庭人均可支配收入若是增加100元，居民们将会拿出其中的62.39元用于消费。

二、模型检验1．拟合优度检验952594.0011.516634423.1264471986.788859))(()(22222=⨯==∑∑∑iii i yx y x r2.t 检验525164.3061 210423.12644710.623865011.166345 2ˆˆ222122=-⨯-=--=∑∑n x y iiβσ049206.0423.1264471525164.3061ˆ)ˆ()ˆ(2211====∑ie xVar S σββ6717.112525164.3061423.126447110137.52432495ˆ)ˆ()ˆ(22200=⨯===∑∑σββii e xn X Var S 在显著性水平α=0.05，n-2=8时，查t 分布表，得到：306.2)2(2=-n t α提出假设,原假设H 0：β1=0，备择假设H 1：β1≠067864.12049206.0623865.0)ˆ(ˆ)ˆ(111==-=ββββe S t)2(67864.12)ˆ(21->=n t t αβ，差异显著，拒绝β1=0的假设。

一元线性回归模型案例

⼀元线性回归模型案例第⼆章⼀元线性回归模型案例⼀、中国居民⼈均消费模型从总体上考察中国居民收⼊与消费⽀出的关系。

表2.1给出了1990年不变价格测算的中国⼈均国内⽣产总值（GDPP）与以居民消费价格指数（1990年为100）所见的⼈均居民消费⽀出（CONSP）两组数据。

1) 建⽴模型，并分析结果。

输出结果为：对应的模型表达式为：201.1070.3862CONSP GDPP =+(13.51) (53.47) 20.9927,2859.23,0.55R F DW ===从回归估计的结果可以看出，拟合度较好，截距项和斜率项系数均通过了t 检验。

中国⼈均消费增加10000元，GDP 增加3862元。

⼆、线性回归模型估计表2.2给出⿊龙江省伊春林区1999年16个林业局的年⽊材采伐量和相应伐⽊剩余物数据。

利⽤该数据（1）画散点图；（2）进⾏OLS 回归；（3）预测。

表2.2 年剩余物y 和年⽊材采伐量x 数据（1）画散点图先输⼊横轴变量名，再输⼊纵轴变量名得散点图（2）OLS估计弹出⽅程设定对话框得到输出结果如图：由输出结果可以看出，对应的回归表达式为：0.76290.4043t t yx =-+ (-0.625) (12.11)20.9129,146.7166, 1.48R F DW === （3）x=20条件下模型的样本外预测⽅法⾸先修改⼯作⽂件范围将⼯作⽂件范围从1—16改为1—17确定后将⼯作⽂件的范围改为包括17个观测值，然后修改样本范围将样本范围从1—16改为1—17打开x的数据⽂件，利⽤Edit+/-给x的第17个观测值赋值为20将Forecast sample选择区把预测范围从1—17改为17—17，即只预测x=20时的y的值。

由上图可以知道，当x=20时，y的预测值是7.32，yf的分布标准差是2.145。

三、表2.3列出了中国1978—2000年的参政收⼊Y和国内⽣产总值GDP的统计资料。

中国居民消费水平模型及分析

中国居民消费水平模型及分析作者：06级统计1班一、摘要消费作为社会再生产的终点和起点，对于实现社会再生产的良性循环促进国民经济的持续发展具有决定性作用。

要刺激消费、扩大内需，必须找出影响居民消费水平的关键因素，才能对症下药。

文章采取经验回归法，根据经验实验性的给出影响居民消费水平的关键因素，然后采用经济计量学计算出各个解释变量系数。

建立了中国居民消费水平计量模型对此进行分析。

【关键词】居民消费水平居民可支配收入恩格尔系数消费物价指数二、文献综述宏观经济学中对居民消费行为的研究主要传统理论有凯恩斯的绝对收入假说，杜森贝利相对收入假说，莫迪里安尼的生命周期假说等。

这些消费理论从不同角度论证了收入对消费的影响。

我赞同收入的确是影响消费水平的最重要因素这个观点，但是其他因素（比如物价水平、收入分配的公平性、利率、人口结构等）也从不同的方面影响着居民消费水平。

国内研究过于侧重于城镇居民收入水平的研究我认为这样有失偏颇的。

陈长华（湖南，2004）对我国城镇居民消费计量模型的建立与分析，也采用了计量经济学方法来探讨决定城镇居民消费的关键因素。

他的指标选择是人均消费人均国内生产总值人均可支配收入人均储蓄前期消费。

他的不足之处在于没有考虑除了收入以外的其他因素对居民消费的影响。

当今社会影响消费的不确定因素很多，虽然不可否认收入确实是影响消费的最重要因素，但是，仅仅用收入和储蓄作为变量，是否能够很好地拟合现实中的消费函数值得怀疑。

刘丽秋（西南大学经济管理学院，2008）在影响居民消费水平相关因素的计量分析一文中结合居民消费水平的影响因素和国务院所确定的十项措施列出了六个相关因素 (国内生产总值、职工平均工资指数、城镇居民消费价格指数、普通中学及高等学校在校生数、卫生机构数、基本设施铁路公路货运量)进行计量分析,但是她的结论中Y = 27. 12140495 + 0. 03092905302 3 X1 + 0. 001453569285 3 X5 +0. 85006329843 X3 （X1——国内生产总值 X3——城镇居民消费价格指数 X5——卫生机构数） X1——国内生产总值系数为0. 03092905302 3，明显比实际偏小。

放宽基本假定模型案例

第四章放宽基本假定模型案例一、异方差性1、中国农村居民人均消费支出主要由人均纯收入来决定。

农村人均纯收入除从事农业经营的收入外，还包括从事其他产业的经营性收入以及工资性收入、财产收入和转移支出收入等。

为了考察从事农业经营的收入和其他收入对中国农村居民消费支出增长的影响，可使用如下双对数模型：01122ln ln ln Y X X u βββ=+++其中Y 表示农村家庭人均消费支出，1X 表示从事农业经营的收入，2X 表示其他收入。

表4.1列出了中国2001年各地区农村居民家庭人均纯收入及消费支出的相关数据。

用OLS 法进行估计，结果如下：对应的表达式为：12ln 1.6030.325ln 0.507ln Y X X =++(1.86) (3.14) (10.43)20.7965,0.78,0.8117R R RSS ===不同地区农村人均消费支出的差别主要来源于非农经营收入及其他收入的差别，因此，如果存在异方差性，则可能是2X 引起的。

对异方差性的检验：做OLS 回归得到的残差平方项与ln 2X 的散点图：从散点图可以看出，两者存在异方差性。

下面进行统计检验。

采用White异方差检验：EViews提供了包含交叉项和没有交叉项两个选择。

本例选择没有包含交叉项。

得到如下结果：所以辅助回归结果为：2221122ˆ 3.9820.579ln 0.042(ln )0.563ln 0.04(ln )eX X X X =-+-+ (1.38) (-0.63) (0.63) (-2.77) (2.9)其他收入2X 与2X 的平方项的参数的t 检验是显著的，且White 统计量为13.36，在5%的显著性水平下，拒绝同方差性这一原假设，方程确实存在异方差性。

用加权最小二乘法对异方差性进行修正，重新进行回归估计，过程如下：在EViews 工作窗口输入如下命令，定义加权数：估计过程如下：得到加权后消除异方差性的估计结果：回归表达式为：12ˆln 1.2280.376ln 0.51ln Y X X =++ (4.13) (6.61) (28.69)20.999,0.999,0.047R R RSS ===从上面的结果看出，运用加权最小二乘法估计的结果不论拟合度，残差，还是各参数的t统计量的值都有了显著的改善。

一元线性回归模型案例分析

一元线性回归模型案例分析一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。

居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。

改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。

但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。

例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的2.35倍。

为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。

影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。

为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。

二、模型设定我们研究的对象是各地区居民消费的差异。

居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。

而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。

所以模型的被解释变量Y 选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。

因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。

因此建立的是2002年截面数据模型。

影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。

案例：中国居民人均消费模型