北京城市居民消费函数模型分析
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作者：罗云超蔡国雄来源：《科技视界》 2013年第10期罗云超1 蔡国雄2（1.武汉理工大学理学院，湖北武汉 430070；2.湖北工程学院数学与统计学院，湖北孝感 432000）【摘要】本文基于凯恩斯“绝对收入假说”，运用面板单位根、协整检验、固定影响变系数模型等现代计量经济学方法，对我国东部地区十省市2002-2011年城镇居民家庭平均每人全年消费性支出和实际收入关系进行实证分析。
结果表明：（1）东部十省市城镇居民之家庭具有较高消费倾向;（2）收入是消费支出的长期原因，收入增加在长期能促进消费支出。
【关键词】面板数据；单位根检验；协整检验；变系数模型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]。
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》。
先对面板数据取自然对数，将处理后的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）分别记为ｌｎｓｒ和ｌｎｚｃ。
这样目的有两个：1）使数据更为平滑，消除变量之间可能存在的异方差；2）使线性方程估计的系数经济意义更为明确。
本文运用面板单位根检验判定lnsr和lnzc均为I(1)序列，在该检验基础上进行面板协整检验，运用Pedroni(1999)的方法，以回归残差为基础构造出7个统计量进行面板协整检验，结果表明东部十省市lnsr和lnzc在5%或1%的显著性水平下拒绝不存在协整关系的原假设。
我国城镇居民消费计量模型分析
摘要改革开放以来，随着我国经济的飞速发展，人民生活水平不断提高，城镇居民消费水平也不断增长。
由于城镇居民消费在社会经济生活中具有重要作用，研究城镇居民消费的影响因素具有较强的经济意义。
本文以改革开放1990-2005这16年来的数据为基础，建立了我国居民消费水平的相关经济模型，据相关经济理论和客观实际，运用计量模型分析，研究了模型中主要变量对模型的影响程度，并在此基础上分析了主要居民消费价格指数、年均货币流通量和人均可支配收入对居民消费的影响，选取城镇居民消费额、居民消费价格指数、年均货币流通量和人均可支配收入建立多元线性回归模型，通过回归分析建立起较为合理的模型。
从数据中得知，居民消费价格指数、年平均货币流通量和人居可支配收入对城镇居民消费的影响较大，居民消费价格指数和前一年城镇居民消费总额对城镇居民消费总额有负向影响，人均可支配收入对居民消费总额有较强的正效应。
但是居民消费对当年居民消费价格指数反应相对不明显，说明居民相对来说更注重经济的实用性。
本文按照以下逻辑展开论述:问题的提出→经济理论陈述→相关数据收集→建立计量经济模型→模型检验→对比分析→政策建议。
研究表明，居民消费价格指数、年均货币流通量和人均可支配收入是影响城镇居民消费额的因素。
关键词：城镇居民消费额；居民消费价格指数；年均货币流通量；人均可支配收入目录摘要 (I)前言 (1)1 问题的提出 (2)2 理论陈述 (3)2.1 经济理论陈述 (3)2.1.1 凯恩斯绝对收入理论 (3)2.1.2 相对收入理论 (3)2.1.3 生命周期理论 (3)2.1.4弗里德曼持久性收入假说 (4)2.2 消费结构对居民消费影响的理论 (4)3 相关数据收集 (6)4 计量经济模型的建立 (7)5 模型的求解和检验 (8)5.1 经济意义的检验 (8)5.2统计推断的检验 (8)5.3计量经济的检验 (9)5.3.1 拟合优度检验 (9)5.3.2 F统计量检验 (10)5.3.3 T统计量检验 (10)5.4实证结果综合分析 (10)6 对比分析 (11)6.1 收入预期影响 (11)6.2 不同收入水平的影响 (11)7 政策建议 (12)结论 (13)参考文献 (15)我国城镇居民消费计量模型分析前言改革开放以来，短缺经济现象在我国基本消失，价格机制在资源配置中开始发挥基础性调节作用，市场供不应求的商品已很少见，供过于求的商品不断增加，价格开始出现持续下降。
北京市城镇居民消费结构分析
Ｓ Ｅ Ｅ ＣＩＮｃ ＡＮ Ｔ Ｃ Ｎ ＯＧ ＩＦ ＭＡＴＩＮ ｃ ０ ６ Ｄ Ｅ Ｈ ＯＬ Ｙ Ｎ ＯＲ Ｏ Ｄｅ ２ ０
北京市城镇居民消费结构分析
郝红艳 纪寿文
北 京 交通 大 学 交通 运 输 学 院 系统 工 程 １ ０ ４ ０４ ０
居 民 消 费 结 构 进 行 分 析 ， 泖 定 了恩 格 尔 系 Ｊ 数 ，边 际 消 费倾 向 ， 测 定 了居 民 家庭 基 本生 活 线 ， 并找 出问 题 所 在 ，通 过 分 析 居 民消 费
如
＝ — ， ， 邶幺， ｈ Ｄ Ｍ ｐ ∑，， ， ＋ ＝ Ｙ
】 ｛
重－逐 卜 降态势 代、 、 ｆ、行 等 项 支出是城 ｔ腑 民 ｝ 卜活的 蚺小 费Ｈ 。随 着 料 民 ， 质 量 的 提 ｊ 活
彰 ｔ
｜ ｜ 誓。
Ｉ
．
表示 ｊ 个臂 民刈 前 Ｑ， 商乩 （ 种 成必
扩展性线性支出模型 ； 消费需求结构 ； 城镇居 民
秀） 的消 费支出
消 费结 构 是指 唇 民Ｗ ｉ ｔ 活消 赞过 巾 ， 各类 ｝ 费品 芷出住总 ｝赞 芷¨ ＬＩ 比 。 ｆ ｉ ｊ ｆ Ｉ ｛ ｜Ｉ ｝ 民的 消费结 构选扦 ｆ 影响消 费的 小Ｊ结构 ， Ｊ 接 ： 消费品的生产结构 义甫搂 调节牛 产资料的：Ｊ ｔ － 结构 。刮腑民消 费结 ｛的现 状 肢变化趋 势的 ＝ ； ＝ ７
ｒ ， 聘 民基 本生 滔 费用 芷 额 度 仃所 增 加 ， 但 其 占消 费支 的比 重 逐 年 ｆ 。基 本乍 降 ２模型参数估计及检验 活 费 片 比重 的 １ ，是 活 水 准 提 高 的 标 １ 降 ２０— ｏ４ ０２ ２ｏＪ京市城镇胼比消费｝ 构统汁 志 ， 也意 Ｉ 苕居 民 消 费层次 Ｉ住 逐 步提 升 。 睐 资料 如表 ｌ ３ 。 卡要变 化 特 点 ： 眦 ，找 仃利 用扩 联 得线性 芷ｆ系统 模 ｝ ． ｔ ｛ （ ）恩 格 尔 系数 继续 Ｉ １ 降 洲算 ２０ 乍 ．２０ 年 ，２０ 北 Ｊ ０２ ０３ ０４ ｌ 城 ２ ０ 、２ ０ 、２０ 年 这二年的 恩格 尔系 （ ２ ０３ ０４ ｝ 镇居 ｌ基本 消费需 求。 果自ｌ ４ 所示 。 ， ｒ ． Ｊ 结 丧 ７ 数依次 为０ ３ ３ ．６ ，０ ３ ８ 可 北 康 ．６ ，０ ３ ２ ．３ 。
北京市居民人均消费支出情况数据分析报告2019版
北京市居民人均消费支出情况数据分析报告2019版序言北京市居民人均消费支出情况数据分析报告从居民人均消费支出总数量，居民人均食品烟酒消费支出，居民人均衣着消费支出，居民人均居住消费支出，居民人均生活用品及服务消费支出，居民人均交通通信消费支出，居民人均教育文化娱乐消费支出等重要因素进行分析，剖析了北京市居民人均消费支出情况现状、趋势变化。
借助对数据的发掘及分析，提供一个全面、严谨、客观的视角来了解北京市居民人均消费支出情况现状及发展趋势。
北京市居民人均消费支出情况分析报告的数据来源于中国国家统计局等权威部门，并经过专业统计分析及清洗而得。
北京市居民人均消费支出情况数据分析报告以数据呈现方式客观、多维度、深入介绍北京市居民人均消费支出情况真实状况及发展脉络，为机构和个人提供必要借鉴及重要参考。
目录第一节北京市居民人均消费支出情况现状概况 (1)第二节北京市居民人均消费支出总数量指标分析 (3)一、北京市居民人均消费支出总数量现状统计 (3)二、全国居民人均消费支出总数量现状统计 (3)三、北京市居民人均消费支出总数量占全国居民人均消费支出总数量比重统计 (3)四、北京市居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计分析 (4)五、北京市居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动分析 (4)六、全国居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计分析 (5)七、全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动分析 (5)八、北京市居民人均消费支出总数量同全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动对比分析 (6)第三节北京市居民人均食品烟酒消费支出指标分析 (7)一、北京市居民人均食品烟酒消费支出现状统计 (7)二、全国居民人均食品烟酒消费支出现状统计分析 (7)三、北京市居民人均食品烟酒消费支出占全国居民人均食品烟酒消费支出比重统计分析.7四、北京市居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计分析 (8)五、北京市居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动分析 (8)六、全国居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计分析 (9)七、全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动分析 (9)八、北京市居民人均食品烟酒消费支出同全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动对比分析 (10)第四节北京市居民人均衣着消费支出指标分析 (11)一、北京市居民人均衣着消费支出现状统计 (11)二、全国居民人均衣着消费支出现状统计分析 (11)三、北京市居民人均衣着消费支出占全国居民人均衣着消费支出比重统计分析 (11)四、北京市居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计分析 (12)五、北京市居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动分析 (12)六、全国居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计分析 (13)七、全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动分析 (13)八、北京市居民人均衣着消费支出同全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动对比分析 (14)第五节北京市居民人均居住消费支出指标分析 (15)一、北京市居民人均居住消费支出现状统计 (15)二、全国居民人均居住消费支出现状统计 (15)三、北京市居民人均居住消费支出占全国居民人均居住消费支出比重统计 (15)四、北京市居民人均居住消费支出（2016-2018）统计分析 (16)五、北京市居民人均居住消费支出（2017-2018）变动分析 (16)六、全国居民人均居住消费支出（2016-2018）统计分析 (17)七、全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动分析 (17)八、北京市居民人均居住消费支出同全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动对比分析 (18)第六节北京市居民人均生活用品及服务消费支出指标分析 (19)一、北京市居民人均生活用品及服务消费支出现状统计 (19)二、全国居民人均生活用品及服务消费支出现状统计 (19)三、北京市居民人均生活用品及服务消费支出占全国居民人均生活用品及服务消费支出比重统计 (19)四、北京市居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2018）统计分析 (20)五、北京市居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动分析 (20)六、全国居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2018）统计分析 (21)七、全国居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动分析 (21)八、北京市居民人均生活用品及服务消费支出同全国居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动对比分析 (22)第七节北京市居民人均交通通信消费支出指标分析 (23)一、北京市居民人均交通通信消费支出现状统计 (23)二、全国居民人均交通通信消费支出现状统计分析 (23)三、北京市居民人均交通通信消费支出占全国居民人均交通通信消费支出比重统计分析23四、北京市居民人均交通通信消费支出（2016-2018）统计分析 (24)五、北京市居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动分析 (24)六、全国居民人均交通通信消费支出（2016-2018）统计分析 (25)七、全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动分析 (25)八、北京市居民人均交通通信消费支出同全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动对比分析 (26)第八节北京市居民人均教育文化娱乐消费支出指标分析 (27)一、北京市居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计 (27)二、全国居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计分析 (27)三、北京市居民人均教育文化娱乐消费支出占全国居民人均教育文化娱乐消费支出比重统计分析 (27)四、北京市居民人均教育文化娱乐消费支出（2016-2018）统计分析 (28)五、北京市居民人均教育文化娱乐消费支出（2017-2018）变动分析 (28)六、全国居民人均教育文化娱乐消费支出（2016-2018）统计分析 (29)七、全国居民人均教育文化娱乐消费支出（2017-2018）变动分析 (29)八、北京市居民人均教育文化娱乐消费支出同全国居民人均教育文化娱乐消费支出（2017-2018）变动对比分析 (30)第九节北京市居民人均医疗保健消费支出指标分析 (31)一、北京市居民人均医疗保健消费支出现状统计 (31)二、全国居民人均医疗保健消费支出现状统计 (31)三、北京市居民人均医疗保健消费支出占全国居民人均医疗保健消费支出比重统计 (31)四、北京市居民人均医疗保健消费支出（2016-2018）统计分析 (32)五、北京市居民人均医疗保健消费支出（2017-2018）变动分析 (32)六、全国居民人均医疗保健消费支出（2016-2018）统计分析 (33)七、全国居民人均医疗保健消费支出（2017-2018）变动分析 (33)八、北京市居民人均医疗保健消费支出同全国居民人均医疗保健消费支出（2017-2018）变动对比分析 (34)第十节北京市居民人均其他用品及服务消费支出指标分析 (35)一、北京市居民人均其他用品及服务消费支出现状统计 (35)二、全国居民人均其他用品及服务消费支出现状统计 (35)三、北京市居民人均其他用品及服务消费支出占全国居民人均其他用品及服务消费支出比重统计 (35)四、北京市居民人均其他用品及服务消费支出（2016-2018）统计分析 (36)五、北京市居民人均其他用品及服务消费支出（2017-2018）变动分析 (36)六、全国居民人均其他用品及服务消费支出（2016-2018）统计分析 (37)七、全国居民人均其他用品及服务消费支出（2017-2018）变动分析 (37)八、北京市居民人均其他用品及服务消费支出同全国居民人均其他用品及服务消费支出（2017-2018）变动对比分析 (38)图表目录表1：北京市居民人均消费支出情况现状统计表 (1)表2：北京市居民人均消费支出总数量现状统计表 (3)表3：全国居民人均消费支出总数量现状统计表 (3)表4：北京市居民人均消费支出总数量占全国居民人均消费支出总数量比重统计表 (3)表5：北京市居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计表 (4)表6：北京市居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (4)表7：全国居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计表 (5)表8：全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (5)表9：北京市居民人均消费支出总数量同全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动对比统计表 (6)表10：北京市居民人均食品烟酒消费支出现状统计表 (7)表11：全国居民人均食品烟酒消费支出现状统计表 (7)表12：北京市居民人均食品烟酒消费支出占全国居民人均食品烟酒消费支出比重统计表 (7)表13：北京市居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计表 (8)表14：北京市居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (8)表15：全国居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计表 (9)表16：全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (9)表17：北京市居民人均食品烟酒消费支出同全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (10)表18：北京市居民人均衣着消费支出现状统计表 (11)表19：全国居民人均衣着消费支出现状统计分析表 (11)表20：北京市居民人均衣着消费支出占全国居民人均衣着消费支出比重统计表 (11)表21：北京市居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计表 (12)表22：北京市居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (12)表23：全国居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计表 (13)表24：全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (13)表25：北京市居民人均衣着消费支出同全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (14)表26：北京市居民人均居住消费支出现状统计表 (15)表27：全国居民人均居住消费支出现状统计表 (15)表28：北京市居民人均居住消费支出占全国居民人均居住消费支出比重统计表 (15)表29：北京市居民人均居住消费支出（2016-2018）统计表 (16)表30：北京市居民人均居住消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (16)表31：全国居民人均居住消费支出（2016-2018）统计表 (17)表32：全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (17)表33：北京市居民人均居住消费支出同全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%）表33：北京市居民人均居住消费支出同全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (18)表34：北京市居民人均生活用品及服务消费支出现状统计表 (19)表35：全国居民人均生活用品及服务消费支出现状统计表 (19)表36：北京市居民人均生活用品及服务消费支出占全国居民人均生活用品及服务消费支出比重统计表 (19)表37：北京市居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2018）统计表 (20)表38：北京市居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）20 表39：全国居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2018）统计表 (21)表40：全国居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）21 表41：北京市居民人均生活用品及服务消费支出同全国居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动对比统计表 (22)表42：北京市居民人均交通通信消费支出现状统计表 (23)表43：全国居民人均交通通信消费支出现状统计表 (23)表44：北京市居民人均交通通信消费支出占全国居民人均交通通信消费支出比重统计表..23 表45：北京市居民人均交通通信消费支出（2016-2018）统计表 (24)表46：北京市居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (24)表47：全国居民人均交通通信消费支出（2016-2018）统计表 (25)表48：全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (25)表49：北京市居民人均交通通信消费支出同全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (26)表50：北京市居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计表 (27)表51：全国居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计分析表 (27)表52：北京市居民人均教育文化娱乐消费支出占全国居民人均教育文化娱乐消费支出比重统计表 (27)表53：北京市居民人均教育文化娱乐消费支出（2016-2018）统计表 (28)表54：北京市居民人均教育文化娱乐消费支出（2017-2018）变动分析表（比上年增长%）28 表55：全国居民人均教育文化娱乐消费支出（2016-2018）统计表 (29)表56：全国居民人均教育文化娱乐消费支出（2017-2018）变动分析表（比上年增长%）..29 表57：北京市居民人均教育文化娱乐消费支出同全国居民人均教育文化娱乐消费支出（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (30)表58：北京市居民人均医疗保健消费支出现状统计表 (31)表59：全国居民人均医疗保健消费支出现状统计表 (31)表60：北京市居民人均医疗保健消费支出占全国居民人均医疗保健消费支出比重统计表..31 表61：北京市居民人均医疗保健消费支出（2016-2018）统计表 (32)表62：北京市居民人均医疗保健消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (32)表63：全国居民人均医疗保健消费支出（2016-2018）统计表 (33)表64：全国居民人均医疗保健消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (33)表65：北京市居民人均医疗保健消费支出同全国居民人均医疗保健消费支出（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (34)表66：北京市居民人均其他用品及服务消费支出现状统计表 (35)表67：全国居民人均其他用品及服务消费支出现状统计表 (35)表68：北京市居民人均其他用品及服务消费支出占全国居民人均其他用品及服务消费支出比重统计表 (35)表69：北京市居民人均其他用品及服务消费支出（2016-2018）统计表 (36)表70：北京市居民人均其他用品及服务消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）36 表71：全国居民人均其他用品及服务消费支出（2016-2018）统计表 (37)表72：全国居民人均其他用品及服务消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）37 表73：北京市居民人均其他用品及服务消费支出同全国居民人均其他用品及服务消费支出（2017-2018）变动对比统计表 (38)第一节北京市居民人均消费支出情况现状概况北京市居民人均消费支出情况现状详细情况见下表（2018年）：表1：北京市居民人均消费支出情况现状统计表第二节北京市居民人均消费支出总数量指标分析一、北京市居民人均消费支出总数量现状统计表2：北京市居民人均消费支出总数量现状统计表二、全国居民人均消费支出总数量现状统计表3：全国居民人均消费支出总数量现状统计表三、北京市居民人均消费支出总数量占全国居民人均消费支出总数量比重统计分析表4：北京市居民人均消费支出总数量占全国居民人均消费支出总数量比重统计表指标数量（元）占总值比重四、北京市居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计分析表5：北京市居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计表五、北京市居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动分析表6：北京市居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）六、全国居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计分析表7：全国居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计表七、全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动分析表8：全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）八、北京市居民人均消费支出总数量同全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动对比分析表9：北京市居民人均消费支出总数量同全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动对比表（比上年增长%）第三节北京市居民人均食品烟酒消费支出指标分析一、北京市居民人均食品烟酒消费支出现状统计表10：北京市居民人均食品烟酒消费支出现状统计表二、全国居民人均食品烟酒消费支出现状统计分析表11：全国居民人均食品烟酒消费支出现状统计表三、北京市居民人均食品烟酒消费支出占全国居民人均食品烟酒消费支出比重统计分析表12：北京市居民人均食品烟酒消费支出占全国居民人均食品烟酒消费支出比重统计表指标数量（元）占总值比重四、北京市居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计分析表13：北京市居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计表五、北京市居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动分析表14：北京市居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）六、全国居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计分析表15：全国居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计表七、全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动分析表16：全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）八、北京市居民人均食品烟酒消费支出同全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动对比分析表17：北京市居民人均食品烟酒消费支出同全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动对比表（比上年增长%）第四节北京市居民人均衣着消费支出指标分析一、北京市居民人均衣着消费支出现状统计表18：北京市居民人均衣着消费支出现状统计表二、全国居民人均衣着消费支出现状统计分析表19：全国居民人均衣着消费支出现状统计表三、北京市居民人均衣着消费支出占全国居民人均衣着消费支出比重统计分析表20：北京市居民人均衣着消费支出占全国居民人均衣着消费支出比重统计表指标数量（元）占总值比重四、北京市居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计分析表21：北京市居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计表五、北京市居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动分析表22：北京市居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）六、全国居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计分析表23：全国居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计表七、全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动分析表24：全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）八、北京市居民人均衣着消费支出同全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动对比分析表25：北京市居民人均衣着消费支出同全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动对比表（比上年增长%）第五节北京市居民人均居住消费支出指标分析一、北京市居民人均居住消费支出现状统计表26：北京市居民人均居住消费支出现状统计表二、全国居民人均居住消费支出现状统计表27：全国居民人均居住消费支出现状统计表三、北京市居民人均居住消费支出占全国居民人均居住消费支出比重统计分析表28：北京市居民人均居住消费支出占全国居民人均居住消费支出比重统计表指标数量（元）占总值比重四、北京市居民人均居住消费支出（2016-2018）统计分析表29：北京市居民人均居住消费支出（2016-2018）统计表五、北京市居民人均居住消费支出（2017-2018）变动分析表30：北京市居民人均居住消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）六、全国居民人均居住消费支出（2016-2018）统计分析表31：全国居民人均居住消费支出（2016-2018）统计表七、全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动分析表32：全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）八、北京市居民人均居住消费支出同全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动对比分析表33：北京市居民人均居住消费支出同全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动对比表（比上年增长%）第六节北京市居民人均生活用品及服务消费支出指标分析一、北京市居民人均生活用品及服务消费支出现状统计表34：北京市居民人均生活用品及服务消费支出现状统计表二、全国居民人均生活用品及服务消费支出现状统计表35：全国居民人均生活用品及服务消费支出现状统计表三、北京市居民人均生活用品及服务消费支出占全国居民人均生活用品及服务消费支出比重统计分析表36：北京市居民人均生活用品及服务消费支出占全国居民人均生活用品及服务消费支出比重统计表指标数量（元）占总值比重四、北京市居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2018）统计分析表37：北京市居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2018）统计表五、北京市居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动分析表38：北京市居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）六、全国居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2018）统计分析表39：全国居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2018）统计表七、全国居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动分析表40：全国居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）八、北京市居民人均生活用品及服务消费支出同全国居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动对比分析表41：北京市居民人均生活用品及服务消费支出同全国居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动对比表（比上年增长%）第七节北京市居民人均交通通信消费支出指标分析一、北京市居民人均交通通信消费支出现状统计表42：北京市居民人均交通通信消费支出现状统计表二、全国居民人均交通通信消费支出现状统计分析表43：全国居民人均交通通信消费支出现状统计表三、北京市居民人均交通通信消费支出占全国居民人均交通通信消费支出比重统计分析表44：北京市居民人均交通通信消费支出占全国居民人均交通通信消费支出比重统计表指标数量（元）占总值比重四、北京市居民人均交通通信消费支出（2016-2018）统计分析表45：北京市居民人均交通通信消费支出（2016-2018）统计表五、北京市居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动分析表46：北京市居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）六、全国居民人均交通通信消费支出（2016-2018）统计分析表47：全国居民人均交通通信消费支出（2016-2018）统计表七、全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动分析表48：全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）八、北京市居民人均交通通信消费支出同全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动对比分析表49：北京市居民人均交通通信消费支出同全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动对比表（比上年增长%）第八节北京市居民人均教育文化娱乐消费支出指标分析一、北京市居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计表50：北京市居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计表二、全国居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计分析表51：全国居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计表三、北京市居民人均教育文化娱乐消费支出占全国居民人均教育文化娱乐消费支出比重统计分析表52：北京市居民人均教育文化娱乐消费支出占全国居民人均教育文化娱乐消费支出比重统计表指标数量（元）占总值比重。
北京城市居民消费函数模型分析
北京城市居民消费函数模型分析民为立国之本，百姓消费历来就是经济学家关注的热点，这里我们试图用计量经济学的方法来分析这一问题。
改革开发以来我们城市居民消费变化很大，北京作为我国首都，其居民消费指标的变化更具典型性，为此我们仅就北京城市居民这一消费群体建立消费模型，从一个侧面说明我国居民的消费行为。
1、模型变量的选择经济社会中，影响消费的因素有很多，如：收入水平、收入分配情况、家庭财产状况、商品价格水平、消费者偏好等等。
在我国，居民消费是在国内生产总值经过初次分配和再分配形成的，所以，国内生产总值是居民消费的一个影响因素。
而且，居民消费支出的多少很大程度上取决于居民收入的状况，居民储蓄的增加也直接影响到消费支出。
因此，北京市城镇居民消费模型可以选择城镇居民人均可支配收入、年人均储蓄余额及市人均国内生产总值作为解释变量，以及城镇居民年人均消费支出作为被解释变量。
2、样本数据及其理论模型以t代表年份，Y代表北京市城镇居民年人均消费额，P表示市年人均国内生产总值，I代表市城镇人均可支配收入，S代表市城镇居民年底人均储蓄余额。
表1列出了有关的统计数据（数据来源：1998年《北京统计年鉴》）利用以上数值，分别做Y与P 、I 、S的散点图。
由图可知，Y 与P 、I 、S 间基本上服从线性关系。
于是可以得出该模型的理论方程：Y= β0 + β1P + β2I+ β3S+ u (1) 其中，β0、β1、β3、β2 为待估参数，u 为随机变量，体现除主要解释变量P ，I ，S 外的所有因素的综合影响。
3 模型中参数的确定与检验我们用两种方法来确定参数。
方法一： R2i 准则在（1）式模型中，所选解释变量对居民消费变量的影响是不一样的，因从模型中找出那些最主要的，剔除那些影响不显著的因素，使得模型既能拟合又能最佳拟合统计数据，而衡量数据拟合程度，我们常使用样本可决系数R 2i 。
R 2i = ESS ／TSS =1- RSS/TSS （2）05000100001500020000250002000400060008000Y其中，i表示（1）式中所含的解释变量个数，ESS为回归平方和，RSS为残差平方和，TSS为总离差平方和。
影响北京市居民消费的因素分析
影响北京市居民消费的因素分析内容摘要：本文根据样本数据直观的确定了北京市城镇居民消费的函数模型，并从计量经济学的角度，结合消费函数的经济理论，通过对模型经济意义、统计意义、计量经济学意义上的检验，对模型反复修正与改进，最终确定影响北京市居民消费的主要因素，从一个侧面说明我国居民的消费行为。
并提出我们的一些想法。
关键词：国内生产总值可支配收入异方差性多重共线性自相关性一、前言：1、引言经济社会中，影响消费的因素有很多，如：收入水平、收入分配情况、家庭财产状况、商品价格水平，消费者偏好等等。
在我国，居民消费是在国内生产总值经过初次分配和再分配后形成的，所以，国内生产总值是居民消费的一个影响因素。
而且，居民消费支出的多少很大程度上取决于居民收入的状况，居民储蓄的增加也直接影响到消费支出。
还包括许多的非收入因素，比如：计算机普及率、城市地区收入分配差异、农村地区收入分配差异、社会保障、劳动力流动水平及城市化率等等，都会对居民的消费产生一定的影响。
按照经济学的一般分析，影响消费的因素主要有：第一，利息；第二，价格；第三，收入。
这三种影响消费的因素在我国也都会对消费发生作用，例如，利息的降低会引发消费的增加。
但是，从我国的现实状况来看，似乎价格与利息对消费的影响作用是有限的，甚至有相反的作用。
例如，1998年至今的几次降息，并为完全引发消费的较大增加。
又例如，我国价格已连续21个月下降，但并未引发消费的较大增加，而且大有价格越降而消费增长越慢的趋势。
联想到80年代末期和90年代初期价格越涨而消费越增加的情况，似乎完全可以得出消费与价格成反向发展的结论，并不是价格降低而消费增加。
因此，在启动需求中，应该看到价格与利息在我国对消费发生作用的特殊性。
不能一味靠降息与降价来启动消费。
使经济降息与降价使经济更“冷”，缺乏人气，会加重消费不足的压力。
消费是社会再生产的重要环节，在市场经济条件下消费作为最终消费的重要组成部分之一，对生产的正常发展和国民经济快速增长具有重要的拉动作用。
北京市城镇居民消费函数模型
北京市城镇居民消费函数模型
张小燕
【期刊名称】《北京服装学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2001(021)001
【摘要】运用数理统计的R2p准则,简单、直观地确定了北京市城镇居民消费函数模型;并从计量经济学角度,结合消费函数的经济理论,通过对模型经济意义检验、统计检验、计量经济学检验以及模型预测检验等过程,对模型反复修正与改进,最终得到了与绝对收入假说下的消费模型相一致的北京市城镇居民消费模型.对所得模型进行预测检验,结果显示,计量经济模型较R2p所得模型更为合理、精确,对制定相关经济政策更具指导意义.
【总页数】6页(P73-78)
【作者】张小燕
【作者单位】北京服装学院基础课部,北京 100029
【正文语种】中文
【中图分类】F224.0;O212
【相关文献】
1.河南省城镇居民消费需求函数模型及分析 [J], 田萍
2.安徽省城镇居民消费函数模型分析r——基于分布滞后模型及误差修正模型的检验 [J], 徐文佳
3.中国城镇居民消费函数模型—基于社会嵌入性视角的分析 [J], 李威臻;刘殿国;;
4.近期我国城镇居民消费函数模型研究 [J], 刘秋霞;姜爱平
5.中国城镇居民消费函数模型解析——基于误差修正模型的检验 [J], 郑璋鑫因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
北京市城市居民食品消费分析
农 业发 展是 当前国 民经济 和社会 发展 中的重 要 问题 。食 品作 为农
四 模 型 估计 与结果 分析
产 品 中的主要产 品 ．它的需 求变 化对整个 农 业发展 意义 重大 。本文 试
１．平均 食 品边 际消 费倾 向
图运用北京市城市居民的消费数据，从时间序列和横截面两个 角度对
本 文 以 《北京 统计 年鉴》中居 民家 庭抽样 统计资 料 中分收 入组 的
提 高，食品消费倾向下降明显，但与其他消费支出相比 ，已具有 相对 的稳 定性 。
［关键词］食品消 费 边际消费倾 向 ＥＬＥＳ模 型
时 间序列 与横 截面 数据相 结合 的资料 作样 本 具体采 用 １９８４年 ～２００４ 年城市 居民按 收入划 分的年 人均可 支配收入 和食品消费 支出 的ｐａｎｅｌ数 据 ．以及 １ ９９４年、１ ９９９年和 ２００４年城市居民家庭平均每人每年消费 性支出数据 ，对北京市城市居民的消费结构进行分析。
然而线性支出系统模型的欠缺之处在于没有考虑储蓄因素，针对 向 ，意为 当可 支配 收入增 加 １元时 北 京城市 居 民对食 品 的消费 将增
这一缺 陷 ，英国经 济学 家 Ｃ．Ｌｕｎｃｈ对 ＬＥＳ模型 进行 改进 ．于 １ ９７３年提 加 ０．２４４元 。
出 ”扩展 的线性 支出系统 ”（ＥＬＥＳ）。扩展线 性 支 出系统 的数学 形式 为
近年 来，北京市城市居 民的食品消 费倾向 变化显著。本文以ＥＬＥＳ 提供足量的时间序列样本。基于以上因素考虑．本文拟采用 目前国 际
模型 为基础 ，运用多年 的Ｐａｎｅｌ数据 ，对 北京市城市居 民的食品消 上通用的时间序列与横截面数据相结合的面板数据 （Ｐａｎｅｌ Ｄａｔａ）。
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。
北京市居民消费结构计量分析——以食品消费为例
北京市居民消费结构计量分析——以食品消费为例北京市是中国的政治、文化和经济中心，拥有庞大的居民消费市场。
居民消费结构的分析对于了解城市经济发展水平、居民生活水平以及相关政策的制定具有重要意义。
本文以食品消费为例，从数量和构成两个方面进行计量分析。
首先，从食品消费的数量来看，北京市居民的食品消费总额不断增长。
根据最新统计数据显示，2024年北京市居民食品消费总额达到了1.2万亿元人民币，比2024年增长了8.2%。
这表明北京市居民的生活水平不断提高，对于食品的需求也在不断增加。
其次，从食品消费的构成来看，北京市居民的食品消费呈现出以下几个特点。
首先，非饱腹性食品的消费比例逐渐增加。
随着收入水平的提高和生活方式的改变，居民对于营养丰富、口感更佳的食品的需求也在增加。
调查数据显示，北京市居民在肉类、水产品、果蔬等非饱腹性食品上的消费金额不断增加。
其次，高端食品和进口食品的消费比例也在不断提高。
随着收入水平的提高，部分居民对于高品质的食品有了更多的选择余地。
数据显示，北京市居民在高端食品，如海鲜、烟酒、奶制品等方面的消费逐年增加。
同时，进口食品在北京市的消费市场也逐年扩大，进口食品的消费金额呈现出快速增长的趋势。
最后，快餐、外卖和餐饮消费也成为北京市居民食品消费的重要组成部分。
随着生活节奏的加快和工作压力的增大，越来越多的居民选择快餐、外卖和餐饮服务，以满足日常生活的需求。
数据显示，北京市居民在外卖和餐饮方面的消费金额呈现出持续增长的趋势，这也反映出消费方式和生活方式的变化。
综上所述，北京市居民食品消费结构表现出消费总额增长、非饱腹性食品消费比例增加、高端食品和进口食品消费比例提高以及快餐、外卖和餐饮消费增加等特点。
这些变化反映了居民生活水平的提高、消费观念的变化以及消费方式的多样化。
在未来的发展中，政府和企业应密切关注居民消费结构的变化，制定相关政策和措施，推动消费升级，促进城市经济的可持续发展。
我国城镇居民消费的计量模型分析
我国城镇居民消费计量模型分析小组成员：马晨竞40921075刘捷豪40921076黄政卿40921077林伟兴40921078一、研究背景无论从宏观还是从微观上看，消费都是经济分析的重要内容。
把握国民经济发展格局中居民消费需求的特点，制定符合我国现阶段情况的政策，对于提高我国经济增长的速度和质量都有十分重要的意义。
近些年来，随着我国居民收入与消费水平不断提高，居民消费需求对国民经济发展的影响不断增大，居民消费结构转换和消费需求扩张己经成为我国经济高速增长的主要动力，然而相对于收入水平的增长速度，中国居民的平均消费倾向却呈现下降趋势。
尤其是这几年，居民消费的热情一直不高，国家采取了许多措施来刺激消费，但是居民的银行存款依然逐年攀升，居民储蓄热情不减，消费持续低迷。
要刺激消费、扩大内需, 必须找出影响消费的关键因素, 才能对症下药。
本文通过建立城镇居民消费计量模型对此进行分析。
二、文献综述1．国外研究现状在消费需求的研究领域中，国外学者研究较多的是消费函数。
消费函数即消费与收入之间的关系，在宏观经济研究中具有核心作用。
该函数的研究方法既包括纯理论的探讨、统计计量验证，又包括理论与计量方法相结合产生的具有良好预测功能的经济计量模型。
消费函数的研究大体经历了以下几个阶段:凯恩斯1936年提出了绝对收入假说，杜森贝里1949年提出了相对收入假说，费里德曼1957年提出了持久收入假说，莫迪里安尼1954年提出了生命周期假说。
之后利兰德将不确定性引入分析框架，提出了预防性储蓄理论。
20世纪70年代后期，霍尔1978年将理性预期引入生命周期和持久收入假说，产生了理性预期生命周期消费函数。
80年代初期，戴维森等人1981年提出了误差修正机制，为消费函数注入了新的“血液”。
近些年来，国外学者对消费函数的理论研究主要将视野集中在预防性储蓄理论上，如Deaton1991年和Carroll于l992年提出的“缓冲库存模型”。
中国城镇居民消费结构分析和需求函数估计
6.84
100.00
100.00
748.92
7.08
110.20
107.00
909.96
6.56
127.17
116.42
1012.20
6.87
171.43
140.51
1192.12
7.05
196.45
163.42
1387.81
7.25
192.92
165.54
1522.79
8.26
189.64
173.99
经济学知识，应了解相关分析与回归分析的基本方法，同时至少掌握一种统计分
析计算软件的操作。
四、案例教学的具体步骤
1．向学生说明本案例教学的目的、有关的基础知识、数据资料的来源和要 求讨论的问题。
2．让学生利用统计分析或计量分析软件包进行计算与分析。本为以下的解 答是利用 TSP 软件包完成的。用 TSP 软件读取本案例数据文件的程序和应注意 的问题请参与案例 02 中 TSP 读取数据文件的程序和应注意的问题。
份 分组
入
我国各地区居民消费价格指数的因子分析模型及结论分析
我国各地区居民消费价格指数的因子分析模型及结论分
析
一、消费价格指数的因子分析模型
1、消费价格指数（CPI）权重构成
根据消费价格指数（CPI）的定义，它是指其中一时期按照其价格的
变动情况，记录居民消费价格变动的一个指数，因此，它是消费水平诊断
的重要指标，在当今世界，CPI价格指数的权重通常是由消费品以及服务
的构成，如下所示：
（1）食品和饮料（44.6％）
（2）住房（22.0％）
（3）衣着（7.5％）
（4）其他商品和服务（23.0％）
2、CPI的影响因子分析
消费价格指数（CPI）可以用来测量和分析一个国家的居民消费水平，从而可以获知消费水平的变化。
CPI是受多个影响因素的综合反映，这些
影响因素包括：
（1）货币供应量：货币供应量的增加会导致物价持续上涨，从而导
致CPI上升；
（2）税收政策：政府减税政策或免税政策会使物价降低，从而使
CPI降低；
（3）物价上涨：居民消费价格的上涨会导致CPI上涨；
（4）汇率波动：汇率波动会影响外贸收支，从而导致物价的上涨和CPI的上涨；
（5）社会消费支出：政府支出增加可以促进社会消费支出增加，从而推动物价上涨，从而导致CPI上升。
二、结论分析。
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1. 引言1.1 研究背景随着中国经济的快速发展和城镇化进程的加快，中国城镇居民的消费结构也在不断发生变化。
消费结构的变迁不仅反映了城镇居民的消费水平和消费习惯的改变，还关系到经济发展的可持续性和社会稳定的问题。
对中国城镇居民的消费结构及其变迁进行深入研究具有重要的理论和实践意义。
消费结构的变革是经济发展和城市化进程的必然结果。
随着中国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段，消费需求结构也将发生相应调整。
消费结构的变迁直接影响到城镇居民的生活质量和社会福利。
通过深入分析消费结构的变化情况，可以为政府部门和相关研究机构提供决策参考，促进经济结构的优化和升级。
中国城镇居民消费结构及新恩格尔系数模型的研究具有重要的现实意义和深远影响。
深入探讨消费结构的演变趋势、新恩格尔系数模型的应用及政策建议，将有助于推动中国经济的可持续发展和城镇居民生活水平的提高。
1.2 研究目的本研究旨在深入分析中国城镇居民消费结构及其演变趋势，探讨新恩格尔系数模型在消费结构研究中的应用价值，并提出相关政策建议。
具体目的包括：1. 分析城镇居民消费结构的变迁情况，揭示不同消费品类在总消费中的比重变化，探究消费结构的演变趋势；2. 介绍新恩格尔系数模型的基本原理，探讨其在消费结构研究和消费趋势预测中的应用潜力；3. 基于实际数据来源与方法，对中国城镇居民消费结构进行实证分析，验证新恩格尔系数模型在实践中的有效性；4. 探讨影响消费结构变化的因素，包括经济发展水平、居民收入水平、消费习惯及政策导向等因素，并提出相应建议；5. 总结消费结构的演变趋势，归纳新恩格尔系数模型的应用价值，为政府部门和决策者提供可行的政策建议，促进城镇居民消费结构的优化和可持续发展。
1.3 研究意义随着中国经济的快速发展和城镇化进程的加快，中国城镇居民消费结构不断发生变化。
深入研究城镇居民消费结构及其变迁规律，对于了解中国经济发展趋势、指导宏观经济政策、优化消费结构、促进经济可持续增长具有重要意义。
90年代末首都居民消费结构分析
90年代末首都居民消费结构分析90年代末首都居民消费结构分析传统的线性支出系统的一般形式为：V[，i]=P[，i]Q[，i]+β[，i]（V-∑P[，i]Q[，i]）（1）其中，V[，i]表示对第i种商品的消费支出；V=∑V[，i]表示每个消费者的总支出；P[，i]表示对第i种商品的价格；Q[，i]表示对第i种商品的基本需求量；P[，i]Q[，i]表示对第i种商品的基本需求支出；β[，i]表示边际消费份额，即在超基本需求支出中用于购买第i种商品的比重。
由于需要时间序列资料，给模型中的参数估计带来困难。
为此我们采取了经济学家C.L.Lunch的扩展线性支出模型，在以上基本假定的基础上作了两点修改：以收入Y代替总支出，以边际消费倾向（这里仍然用β[，i]来表示）代替边际消费份额。
线性支出扩展系统的数学形式为：V[，i]=P[，i]Q[，i]+β[，i]（Y-∑P[，k]Q[，k]）（2）其中，Y表示收入，β[，i]表示第i种商品的边际消费倾向。
对于截面数据，模型（2）中的P[，i]Q[，i]和∑P[，t]Q[，t]是常数，令α[，i]=P[，i]Q[，i]β[，i]∑P[，k]Q[，k]则（2）改写为：V[，i]=α[，i]+β[，i]Y （3）扩展的线性支出模型可直接利用截面数据进行估计，避免了由于使用价格资料而导致较为复杂的广义差分变换，得出似乎不相关的估计。
二、用扩展线性支出系统对北京城镇居民的消费结构的经验分析1.数据来源和范围。
由于篇幅有限，我们在此省略了原始数据。
所有的原始数据均来自北京市统计局。
2.各个收入组1997～1999年的消费结构。
表1附图续表附图通过对三年的消费状况进行对比分析可以看出，七个收入组的恩格尔系数都是呈逐年下降的趋势，反映了居民生活水平的提高。
通过对97年至99年三年间的恩格尔系数进行聚类分析，发现恩格尔系数仍是消费结构的标识性变量，从低收入到高收入，消费结构明显向上提升。
线性回归方法在北京市居民消费水平影响因素分析中的应用
Statistics and Application 统计学与应用, 2023, 12(5), 1313-1323Published Online October 2023 in Hans. https:///journal/sahttps:///10.12677/sa.2023.125135线性回归方法在北京市居民消费水平影响因素分析中的应用张琪，牟唯嫣，刘程馨北京建筑大学理学院，北京收稿日期：2023年9月17日；录用日期：2023年10月8日；发布日期：2023年10月23日摘要本文应用线性回归方法探讨北京市居民消费水平的影响因素，通过收集北京市各类数据，建立多元线性回归模型进行分析，识别出对北京市居民消费水平具有显著影响的核心因素。
结果表明，北京市居民消费水平与人均可支配收入(元)以及旅游业国内旅游收入(亿元)密切相关。
同时，本文收集到了不同时间段内的影响因素的数据进行分析，揭示了北京市近年来的居民消费水平发展趋势。
通过本文可以更好地认识到北京市经济发展的未来走向，分析了其相关性和复共线性可以为政府和国家单位提供理论支撑。
关键词线性回归，消费水平，复共线性Application of Linear Regression Method in the Analysis of Influencing Factors of Beijing Residents’ Consumption LevelQi Zhang, Weiyan Mu, Chengxin LiuSchool of Science, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, BeijingReceived: Sep. 17th, 2023; accepted: Oct. 8th, 2023; published: Oct. 23rd, 2023AbstractIn this paper, the linear regression method is applied to explore the factors affecting the con-sumption level of Beijing residents. Through collecting all kinds of data in Beijing, a multiple li-near regression model is established for analysis, and the core factors that have a significant im-张琪等pact on the consumption level of Beijing residents are identified. The results show that the con-sumption level of Beijing residents is closely related to the per capita disposable income (RMB) and the domestic tourism income (RMB 100 million). At the same time, this paper collected the data of influencing factors in different time periods for analysis, revealing the development trend of Beijing residents’ consumption level in recent years. Through this paper, we can better under-stand the future trend of Beijing’s economic development, and analyze its correlation and complex collinearity, which can provide theoretical support for the government and national units.KeywordsLinear Regression, Consumption Level, Complex Collinearity Array Copyright © 2023 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 引言随着我国经济的发展，人们的消费水平也不断提升，对于国家和政府而言，为了做出更好的决策，需要分析出影响人民的消费水平的因素，北京作为中国的首都和经济中心城市，其居民的消费水平及其相关影响因素一直备受关注。
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。
北京市城镇居民消费情况分析
Y = 81151 + 0． 497X1 － 347． 722X3 － 1916． 821X4 － 279．976 X5 －1118．453X6 。
参考文献： ［1］（ 英） 约翰·梅纳德·凯恩斯著； 徐毓枬译． 就业、
利息和货币通论［M］．北京： 北京时代华文书局，2017－9． ［2］朱国林，范建勇，严燕． 中国的消费不振与收入分
配： 理论和数据［J］．经济研究，2002（ 5） ： 72－80+95．
作者简介： 丁灿，中国政法大学商学院，北京。
166
北京市城镇居民消费情况分析
பைடு நூலகம்
丁灿
摘 要： 近年来，居民消费状况受到社会关注，为研究居民消费现状，本文利用北京市城镇居民的消费数据及相关影响因素 作为数据基础，以北京市城镇居民消费情况作为样本，进行多元回归分析。本论文首先对北京市城镇居民的消费状况进行 总量和结构上的分析，其次，运用 SPSS 软件对消费及其影响因素的数据进行回归分析，最后得出北京市城镇居民的消费状 况的具体结论。 关键词： 消费支出； 可支配收入； 基尼系数
一、消费概况
本文选取近十年（ 2008 ～ 2017 年） 北京市城镇居民的 消费数据和相关数据，来说明消费总量和结构变化。
从总量上看，2008 ～ 2016 年，北京市居民消费总量从 16460 元持续上升到 38256 元，上涨约 1．2 倍，但是 2017 年 比 2016 年小幅回落。从结构上看，2008 ～ 2017 年，食品及 烟酒支出占总消费比例，即恩格尔系数，显著下降，这表明 城镇居民的消费状况有所改善。但是，居住支出自 2015 年 以后显著增加； 2017 年，居住支出、食品烟酒支出和交通通 信支出占据消费支出前三位。居住支出和交通通信支出 属于硬性消费支 出，短 期 内 难 以 改 变，因 而 抑 制 了 其 他 消 费性支出的增长。
改革开放以来北京城镇居民消费函数实证研究
１ 模型的选择和数据的说明
Ｒ＝ ３ ２ ９ ， ３ ×Ｒ＿ ２ ， 以计算得 到 ３ ２１． ７６ 由 ２ ２ ｘ （ ）可 ７ ２× １． ７６ ４ ９ ９７ 。 ３ ２ ９＝ ３ ． ４２ 自由度 为 ２ ｘ 分 布 １ 著 性水 ７ ２ 的 ％显
Ｃ ＝６ ０ １ ２ ０ ６ ７ １ ．５ ＋ ． ８ Ｙ
Ｓ＝ （４ ．２ ） （．１ ） ｅ １ ２９ ７ ００ ２ Ｔ ＝ （．６ ） （７４ ６ ４２ ９ ５ ．１ ） Ｐ值 ＝ （． ０） （． ０） ０ ０ ２ ０ ００ ０ ０
２ ０．９ ７ ＝ ９０
Ｄ— ＝０２ ８ ５ Ｗ ．５ ３ ８
为 必要 了 。
表 １ Ｗｈｔ ｉ ｅ异方差检验 结果
Ｈｅｅｏ ｋｅ ａ ｔ ｉｙ ｔｒ ｓ ｄ ｓｉ ｔ Ｔｅ ｔ Ｗ ｈｉ ｃ ｓ： ｔ ｅ
本文构造了三种类型 的消费函数模 型，并根据这三 种模型对北京市城镇居 民消费函数进行实证研究分 析。 最终成果发现 ，以当年人均可支配收入单独作为解释变
第 ３ 卷第 １ 期 １ １
Ｖｏ ＿ Ｎｏ １１ ｌ３１ ．
企 业 技 术 开 发
ＴＥＣＨＮ０Ｌ０ＧＩ ＣＡＬ ＤＥＶＥＬ ＯＰＭＥＮＴ ＯＦ ＥＮＴＥＲＰＲＩ Ｅ Ｓ
２ １ 年 ４月 ０２
Ａｐ ．０１ ｒ２ ２
改革开放 以来北 京城镇居 民消费函数 实证研 究
吕志 成 。 王 珍
二
用 Ｗｈ ｅ 方 差 检 验 对 上 面 的 回归 方 程 是 否 存 在 异 ｉ异 ｔ 银 行标 准 划 分 ，北京 市 的经 济 水 平 已 经相 当 于世 界 上 中 等 收入 国家 和 地 区 的水 平 。 因此 研 究 它 的 消费 函数 就 尤 方 差 进行 检 验 ， 果 如表 １ 结 所示 。
北京市城镇居民人均消费支出和构成情况数据分析2018版
北京市城镇居民人均消费支出和构成情况数据分析2018版序言北京市城镇居民人均消费支出和构成情况数据分析报告旨在运用严谨的数据分析，以更为客观、真实的角度，对北京市城镇居民人均消费支出和构成情况进行剖析和阐述。
北京市城镇居民人均消费支出和构成情况数据分析同时围绕关键指标即城镇居民人均消费总支出，食品烟酒消费支出，衣着消费支出，居住消费支出等，对北京市城镇居民人均消费支出和构成情况进行了全面深入的分析和总结。
北京市城镇居民人均消费支出和构成情况数据分析报告相关知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告，均需注明出处。
北京市城镇居民人均消费支出和构成情况数据分析报告可以帮助投资决策者效益最大化，是了解北京市城镇居民人均消费支出和构成情况的重要参考渠道。
本报告数据来源于权威政府部门如中国国家统计局、相关科研机构及行业协会等，数据客观、精准。
目录第一节北京市城镇居民人均消费支出和构成情况现状概况 (1)第二节北京市城镇居民人均消费总支出指标分析 (3)一、北京市城镇居民人均消费总支出现状统计 (3)二、全国城镇居民人均消费总支出现状统计 (3)三、北京市城镇居民人均消费总支出占全国城镇居民人均消费总支出比重统计 (3)四、北京市城镇居民人均消费总支出（2015-2017）统计分析 (4)五、北京市城镇居民人均消费总支出（2016-2017）变动分析 (4)六、全国城镇居民人均消费总支出（2015-2017）统计分析 (5)七、全国城镇居民人均消费总支出（2016-2017）变动分析 (5)八、北京市城镇居民人均消费总支出同全国城镇居民人均消费总支出（2016-2017）变动对比分析 (6)第三节北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出指标分析 (7)一、北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出现状统计 (7)二、全国城镇居民人均食品烟酒消费支出现状统计分析 (7)三、北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出占全国城镇居民人均食品烟酒消费支出比重统计分析 (7)四、北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出（2015-2017）统计分析 (8)五、北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出（2016-2017）变动分析 (8)六、全国城镇居民人均食品烟酒消费支出（2015-2017）统计分析 (9)七、全国城镇居民人均食品烟酒消费支出（2016-2017）变动分析 (9)八、北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出同全国城镇居民人均食品烟酒消费支出（2016-2017）变动对比分析 (10)第四节北京市城镇居民人均衣着消费支出指标分析 (11)一、北京市城镇居民人均衣着消费支出现状统计 (11)二、全国城镇居民人均衣着消费支出现状统计分析 (11)三、北京市城镇居民人均衣着消费支出占全国城镇居民人均衣着消费支出比重统计分析11四、北京市城镇居民人均衣着消费支出（2015-2017）统计分析 (12)五、北京市城镇居民人均衣着消费支出（2016-2017）变动分析 (12)六、全国城镇居民人均衣着消费支出（2015-2017）统计分析 (13)七、全国城镇居民人均衣着消费支出（2016-2017）变动分析 (13)八、北京市城镇居民人均衣着消费支出同全国城镇居民人均衣着消费支出（2016-2017）变动对比分析 (14)第五节北京市城镇居民人均居住消费支出指标分析 (15)一、北京市城镇居民人均居住消费支出现状统计 (15)二、全国城镇居民人均居住消费支出现状统计 (15)三、北京市城镇居民人均居住消费支出占全国城镇居民人均居住消费支出比重统计 (15)四、北京市城镇居民人均居住消费支出（2015-2017）统计分析 (16)五、北京市城镇居民人均居住消费支出（2016-2017）变动分析 (16)六、全国城镇居民人均居住消费支出（2015-2017）统计分析 (17)七、全国城镇居民人均居住消费支出（2016-2017）变动分析 (17)八、北京市城镇居民人均居住消费支出同全国城镇居民人均居住消费支出（2016-2017）变动对比分析 (18)第六节北京市城镇居民人均生活用品及服务消费支出指标分析 (19)一、北京市城镇居民人均生活用品及服务消费支出现状统计 (19)二、全国城镇居民人均生活用品及服务消费支出现状统计 (19)三、北京市城镇居民人均生活用品及服务消费支出占全国城镇居民人均生活用品及服务消费支出比重统计 (19)四、北京市城镇居民人均生活用品及服务消费支出（2015-2017）统计分析 (20)五、北京市城镇居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2017）变动分析 (20)六、全国城镇居民人均生活用品及服务消费支出（2015-2017）统计分析 (21)七、全国城镇居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2017）变动分析 (21)八、北京市城镇居民人均生活用品及服务消费支出同全国城镇居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2017）变动对比分析 (22)第七节北京市城镇居民人均交通通信消费支出指标分析 (23)一、北京市城镇居民人均交通通信消费支出现状统计 (23)二、全国城镇居民人均交通通信消费支出现状统计分析 (23)三、北京市城镇居民人均交通通信消费支出占全国城镇居民人均交通通信消费支出比重统计分析 (23)四、北京市城镇居民人均交通通信消费支出（2015-2017）统计分析 (24)五、北京市城镇居民人均交通通信消费支出（2016-2017）变动分析 (24)六、全国城镇居民人均交通通信消费支出（2015-2017）统计分析 (25)七、全国城镇居民人均交通通信消费支出（2016-2017）变动分析 (25)八、北京市城镇居民人均交通通信消费支出同全国城镇居民人均交通通信消费支出（2016-2017）变动对比分析 (26)第八节北京市城镇居民人均教育文化娱乐消费支出指标分析 (27)一、北京市城镇居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计 (27)二、全国城镇居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计分析 (27)三、北京市城镇居民人均教育文化娱乐消费支出占全国城镇居民人均教育文化娱乐消费支出比重统计分析 (27)四、北京市城镇居民人均教育文化娱乐消费支出（2015-2017）统计分析 (28)五、北京市城镇居民人均教育文化娱乐消费支出（2016-2017）变动分析 (28)六、全国城镇居民人均教育文化娱乐消费支出（2015-2017）统计分析 (29)七、全国城镇居民人均教育文化娱乐消费支出（2016-2017）变动分析 (29)八、北京市城镇居民人均教育文化娱乐消费支出同全国城镇居民人均教育文化娱乐消费支出（2016-2017）变动对比分析 (30)第九节北京市城镇居民人均医疗保健消费支出指标分析 (31)一、北京市城镇居民人均医疗保健消费支出现状统计 (31)二、全国城镇居民人均医疗保健消费支出现状统计 (31)三、北京市城镇居民人均医疗保健消费支出占全国城镇居民人均医疗保健消费支出比重统计 (31)四、北京市城镇居民人均医疗保健消费支出（2015-2017）统计分析 (32)五、北京市城镇居民人均医疗保健消费支出（2016-2017）变动分析 (32)六、全国城镇居民人均医疗保健消费支出（2015-2017）统计分析 (33)七、全国城镇居民人均医疗保健消费支出（2016-2017）变动分析 (33)八、北京市城镇居民人均医疗保健消费支出同全国城镇居民人均医疗保健消费支出（2016-2017）变动对比分析 (34)第十节北京市城镇居民人均其他用品及服务消费支出指标分析 (35)一、北京市城镇居民人均其他用品及服务消费支出现状统计 (35)二、全国城镇居民人均其他用品及服务消费支出现状统计 (35)三、北京市城镇居民人均其他用品及服务消费支出占全国城镇居民人均其他用品及服务消费支出比重统计 (35)四、北京市城镇居民人均其他用品及服务消费支出（2015-2017）统计分析 (36)五、北京市城镇居民人均其他用品及服务消费支出（2016-2017）变动分析 (36)六、全国城镇居民人均其他用品及服务消费支出（2015-2017）统计分析 (37)七、全国城镇居民人均其他用品及服务消费支出（2016-2017）变动分析 (37)八、北京市城镇居民人均其他用品及服务消费支出同全国城镇居民人均其他用品及服务消费支出（2016-2017）变动对比分析 (38)第十一节北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出比重指标分析 (39)一、北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出比重现状统计 (39)二、全国城镇居民人均食品烟酒消费支出比重现状统计分析 (39)三、北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出比重占全国城镇居民人均食品烟酒消费支出同类比重统计分析 (39)四、北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出比重（2015-2017）统计分析 (40)五、北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出比重（2016-2017）变动分析 (40)六、全国城镇居民人均食品烟酒消费支出比重（2015-2017）统计分析 (41)七、全国城镇居民人均食品烟酒消费支出比重（2016-2017）变动分析 (41)八、北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出比重同全国城镇居民人均食品烟酒消费支出比重（2016-2017）变动对比分析42八、北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出比重同全国城镇居民人均食品烟酒消费支出比重（2016-2017）变动对比分析 (42)第十二节北京市城镇居民人均衣着消费支出比重指标分析 (43)一、北京市城镇居民人均衣着消费支出比重现状统计 (43)二、全国城镇居民人均衣着消费支出比重现状统计分析 (43)三、北京市城镇居民人均衣着消费支出比重占全国城镇居民人均衣着消费支出同类比重统计分析 (43)四、北京市城镇居民人均衣着消费支出比重（2015-2017）统计分析 (44)五、北京市城镇居民人均衣着消费支出比重（2016-2017）变动分析 (44)六、全国城镇居民人均衣着消费支出比重（2015-2017）统计分析 (45)七、全国城镇居民人均衣着消费支出比重（2016-2017）变动分析 (45)八、北京市城镇居民人均衣着消费支出比重同全国城镇居民人均衣着消费支出比重（2016-2017）变动对比分析 (46)第十三节北京市城镇居民人均居住消费支出比重指标分析 (47)一、北京市城镇居民人均居住消费支出比重现状统计 (47)二、全国城镇居民人均居住消费支出比重现状统计 (47)三、北京市城镇居民人均居住消费支出比重占全国城镇居民人均居住消费支出同类比重统计 (47)四、北京市城镇居民人均居住消费支出比重（2015-2017）统计分析 (48)五、北京市城镇居民人均居住消费支出比重（2016-2017）变动分析 (48)六、全国城镇居民人均居住消费支出比重（2015-2017）统计分析 (49)七、全国城镇居民人均居住消费支出比重（2016-2017）变动分析 (49)八、北京市城镇居民人均居住消费支出比重同全国城镇居民人均居住消费支出比重（2016-2017）变动对比分析 (50)第十四节北京市城镇居民人均生活用品及服务消费支出比重指标分析 (51)一、北京市城镇居民人均生活用品及服务消费支出比重现状统计 (51)二、全国城镇居民人均生活用品及服务消费支出比重现状统计 (51)三、北京市城镇居民人均生活用品及服务消费支出比重占全国城镇居民人均生活用品及服务消费支出同类比重统计 (51)四、北京市城镇居民人均生活用品及服务消费支出比重（2015-2017）统计分析 (52)五、北京市城镇居民人均生活用品及服务消费支出比重（2016-2017）变动分析 (52)六、全国城镇居民人均生活用品及服务消费支出比重（2015-2017）统计分析 (53)七、全国城镇居民人均生活用品及服务消费支出比重（2016-2017）变动分析 (53)八、北京市城镇居民人均生活用品及服务消费支出比重同全国城镇居民人均生活用品及服务消费支出比重（2016-2017）变动对比分析 (54)第十五节北京市城镇居民人均交通通信消费支出比重指标分析 (55)一、北京市城镇居民人均交通通信消费支出比重现状统计 (55)二、全国城镇居民人均交通通信消费支出比重现状统计分析 (55)三、北京市城镇居民人均交通通信消费支出比重占全国城镇居民人均交通通信消费支出同类比重统计分析 (55)四、北京市城镇居民人均交通通信消费支出比重（2015-2017）统计分析 (56)五、北京市城镇居民人均交通通信消费支出比重（2016-2017）变动分析 (56)六、全国城镇居民人均交通通信消费支出比重（2015-2017）统计分析 (57)七、全国城镇居民人均交通通信消费支出比重（2016-2017）变动分析 (57)八、北京市城镇居民人均交通通信消费支出比重同全国城镇居民人均交通通信消费支出比重（2016-2017）变动对比分析 (58)第十六节北京市城镇居民人均教育文化娱乐消费支出比重指标分析 (59)一、北京市城镇居民人均教育文化娱乐消费支出比重现状统计 (59)二、全国城镇居民人均教育文化娱乐消费支出比重现状统计分析 (59)三、北京市城镇居民人均教育文化娱乐消费支出比重占全国城镇居民人均教育文化娱乐消费支出同类比重统计分析 (59)四、北京市城镇居民人均教育文化娱乐消费支出比重（2015-2017）统计分析 (60)五、北京市城镇居民人均教育文化娱乐消费支出比重（2016-2017）变动分析 (60)六、全国城镇居民人均教育文化娱乐消费支出比重（2015-2017）统计分析 (61)七、全国城镇居民人均教育文化娱乐消费支出比重（2016-2017）变动分析 (61)八、北京市城镇居民人均教育文化娱乐消费支出比重同全国城镇居民人均教育文化娱乐消费支出比重（2016-2017）变动对比分析 (62)第十七节北京市城镇居民人均医疗保健消费支出比重指标分析 (63)一、北京市城镇居民人均医疗保健消费支出比重现状统计 (63)二、全国城镇居民人均医疗保健消费支出比重现状统计 (63)三、北京市城镇居民人均医疗保健消费支出比重占全国城镇居民人均医疗保健消费支出同类比重统计 (63)四、北京市城镇居民人均医疗保健消费支出比重（2015-2017）统计分析 (64)五、北京市城镇居民人均医疗保健消费支出比重（2016-2017）变动分析 (64)六、全国城镇居民人均医疗保健消费支出比重（2015-2017）统计分析 (65)七、全国城镇居民人均医疗保健消费支出比重（2016-2017）变动分析 (65)八、北京市城镇居民人均医疗保健消费支出比重同全国城镇居民人均医疗保健消费支出比重（2016-2017）变动对比分析 (66)第十八节北京市城镇居民人均其他用品及服务消费支出比重指标分析 (67)一、北京市城镇居民人均其他用品及服务消费支出比重现状统计 (67)二、全国城镇居民人均其他用品及服务消费支出比重现状统计 (67)三、北京市城镇居民人均其他用品及服务消费支出比重占全国城镇居民人均其他用品及服务消费支出同类比重统计 (67)四、北京市城镇居民人均其他用品及服务消费支出比重（2015-2017）统计分析 (68)五、北京市城镇居民人均其他用品及服务消费支出比重（2016-2017）变动分析 (68)六、全国城镇居民人均其他用品及服务消费支出比重（2015-2017）统计分析 (69)七、全国城镇居民人均其他用品及服务消费支出比重（2016-2017）变动分析 (69)八、北京市城镇居民人均其他用品及服务消费支出比重同全国城镇居民人均其他用品及服务消费支出比重（2016-2017）变动对比分析 (70)图表目录表1：北京市城镇居民人均消费支出和构成情况现状统计表 (1)表2：北京市城镇居民人均消费总支出现状统计表 (3)表3：全国城镇居民人均消费总支出现状统计表 (3)表4：北京市城镇居民人均消费总支出占全国城镇居民人均消费总支出比重统计表 (3)表5：北京市城镇居民人均消费总支出（2015-2017）统计表 (4)表6：北京市城镇居民人均消费总支出（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (4)表7：全国城镇居民人均消费总支出（2015-2017）统计表 (5)表8：全国城镇居民人均消费总支出（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (5)表9：北京市城镇居民人均消费总支出同全国城镇居民人均消费总支出（2016-2017）变动对比统计表 (6)表10：北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出现状统计表 (7)表11：全国城镇居民人均食品烟酒消费支出现状统计表 (7)表12：北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出占全国城镇居民人均食品烟酒消费支出比重统计表 (7)表13：北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出（2015-2017）统计表 (8)表14：北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出（2016-2017）变动统计表（比上年增长%）.8 表15：全国城镇居民人均食品烟酒消费支出（2015-2017）统计表 (9)表16：全国城镇居民人均食品烟酒消费支出（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (9)表17：北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出同全国城镇居民人均食品烟酒消费支出（2016-2017）变动对比统计表（比上年增长%） (10)表18：北京市城镇居民人均衣着消费支出现状统计表 (11)表19：全国城镇居民人均衣着消费支出现状统计分析表 (11)表20：北京市城镇居民人均衣着消费支出占全国城镇居民人均衣着消费支出比重统计表..11 表21：北京市城镇居民人均衣着消费支出（2015-2017）统计表 (12)表22：北京市城镇居民人均衣着消费支出（2016-2017）变动分析表（比上年增长%） (12)表23：全国城镇居民人均衣着消费支出（2015-2017）统计表 (13)表24：全国城镇居民人均衣着消费支出（2016-2017）变动分析表（比上年增长%） (13)表25：北京市城镇居民人均衣着消费支出同全国城镇居民人均衣着消费支出（2016-2017）变动对比统计表（比上年增长%） (14)表26：北京市城镇居民人均居住消费支出现状统计表 (15)表27：全国城镇居民人均居住消费支出现状统计表 (15)表28：北京市城镇居民人均居住消费支出占全国城镇居民人均居住消费支出比重统计表..15 表29：北京市城镇居民人均居住消费支出（2015-2017）统计表 (16)表30：北京市城镇居民人均居住消费支出（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (16)表31：全国城镇居民人均居住消费支出（2015-2017）统计表 (17)表32：全国城镇居民人均居住消费支出（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (17)表33：北京市城镇居民人均居住消费支出同全国城镇居民人均居住消费支出（2016-2017）变动对比统计表（比上年增长%） (18)表34：北京市城镇居民人均生活用品及服务消费支出现状统计表 (19)表35：全国城镇居民人均生活用品及服务消费支出现状统计表 (19)表36：北京市城镇居民人均生活用品及服务消费支出占全国城镇居民人均生活用品及服务消费支出比重统计表 (19)表37：北京市城镇居民人均生活用品及服务消费支出（2015-2017）统计表 (20)表38：北京市城镇居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (20)表39：全国城镇居民人均生活用品及服务消费支出（2015-2017）统计表 (21)表40：全国城镇居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (21)表41：北京市城镇居民人均生活用品及服务消费支出同全国城镇居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2017）变动对比统计表 (22)表42：北京市城镇居民人均交通通信消费支出现状统计表 (23)表43：全国城镇居民人均交通通信消费支出现状统计表 (23)表44：北京市城镇居民人均交通通信消费支出占全国城镇居民人均交通通信消费支出比重统计表 (23)表45：北京市城镇居民人均交通通信消费支出（2015-2017）统计表 (24)表46：北京市城镇居民人均交通通信消费支出（2016-2017）变动统计表（比上年增长%）24 表47：全国城镇居民人均交通通信消费支出（2015-2017）统计表 (25)表48：全国城镇居民人均交通通信消费支出（2016-2017）变动统计表（比上年增长%）..25 表49：北京市城镇居民人均交通通信消费支出同全国城镇居民人均交通通信消费支出（2016-2017）变动对比统计表（比上年增长%） (26)表50：北京市城镇居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计表 (27)表51：全国城镇居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计分析表 (27)表52：北京市城镇居民人均教育文化娱乐消费支出占全国城镇居民人均教育文化娱乐消费支出比重统计表 (27)表53：北京市城镇居民人均教育文化娱乐消费支出（2015-2017）统计表 (28)表54：北京市城镇居民人均教育文化娱乐消费支出（2016-2017）变动分析表（比上年增长%） (28)表55：全国城镇居民人均教育文化娱乐消费支出（2015-2017）统计表 (29)表56：全国城镇居民人均教育文化娱乐消费支出（2016-2017）变动分析表（比上年增长%）29 表57：北京市城镇居民人均教育文化娱乐消费支出同全国城镇居民人均教育文化娱乐消费支出（2016-2017）变动对比统计表（比上年增长%） (30)表58：北京市城镇居民人均医疗保健消费支出现状统计表 (31)表59：全国城镇居民人均医疗保健消费支出现状统计表 (31)表60：北京市城镇居民人均医疗保健消费支出占全国城镇居民人均医疗保健消费支出比重统计表 (31)表61：北京市城镇居民人均医疗保健消费支出（2015-2017）统计表 (32)表62：北京市城镇居民人均医疗保健消费支出（2016-2017）变动统计表（比上年增长%）32 表63：全国城镇居民人均医疗保健消费支出（2015-2017）统计表 (33)表64：全国城镇居民人均医疗保健消费支出（2016-2017）变动统计表（比上年增长%）..33 表65：北京市城镇居民人均医疗保健消费支出同全国城镇居民人均医疗保健消费支出（2016-2017）变动对比统计表（比上年增长%） (34)表66：北京市城镇居民人均其他用品及服务消费支出现状统计表 (35)表67：全国城镇居民人均其他用品及服务消费支出现状统计表 (35)表68：北京市城镇居民人均其他用品及服务消费支出占全国城镇居民人均其他用品及服务消费支出比重统计表 (35)表69：北京市城镇居民人均其他用品及服务消费支出（2015-2017）统计表 (36)表70：北京市城镇居民人均其他用品及服务消费支出（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (36)表71：全国城镇居民人均其他用品及服务消费支出（2015-2017）统计表 (37)表72：全国城镇居民人均其他用品及服务消费支出（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (37)表73：北京市城镇居民人均其他用品及服务消费支出同全国城镇居民人均其他用品及服务消费支出（2016-2017）变动对比统计表表73：北京市城镇居民人均其他用品及服务消费支出同全国城镇居民人均其他用品及服务消费支出（2016-2017）变动对比统计表 (38)表74：北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出比重现状统计表 (39)表75：全国城镇居民人均食品烟酒消费支出比重现状统计表 (39)表76：北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出比重占全国城镇居民人均食品烟酒消费支出同类比重统计表 (39)表77：北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出比重（2015-2017）统计表 (40)表78：北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出比重（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (40)表79：全国城镇居民人均食品烟酒消费支出比重（2015-2017）统计表 (41)表80：全国城镇居民人均食品烟酒消费支出比重（2016-2017）变动统计表（比上年增长%）41 表81：北京市城镇居民人均食品烟酒消费支出比重同全国城镇居民人均食品烟酒消费支出比重（2016-2017）变动对比统计表（比上年增长%） (42)表82：北京市城镇居民人均衣着消费支出比重现状统计表 (43)表83：全国城镇居民人均衣着消费支出比重现状统计分析表 (43)表84：北京市城镇居民人均衣着消费支出比重占全国城镇居民人均衣着消费支出同类比重统计表 (43)表85：北京市城镇居民人均衣着消费支出比重（2015-2017）统计表 (44)表86：北京市城镇居民人均衣着消费支出比重（2016-2017）变动分析表（比上年增长%）44 表87：全国城镇居民人均衣着消费支出比重（2015-2017）统计表 (45)。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
北京城市居民消费函数模型分析民为立国之本，百姓消费历来就是经济学家关注的热点，这里我们试图用计量经济学的方法来分析这一问题。
改革开发以来我们城市居民消费变化很大，北京作为我国首都，其居民消费指标的变化更具典型性，为此我们仅就北京城市居民这一消费群体建立消费模型，从一个侧面说明我国居民的消费行为。
1、模型变量的选择经济社会中，影响消费的因素有很多，如：收入水平、收入分配情况、家庭财产状况、商品价格水平、消费者偏好等等。
在我国，居民消费是在国内生产总值经过初次分配和再分配形成的，所以，国内生产总值是居民消费的一个影响因素。
而且，居民消费支出的多少很大程度上取决于居民收入的状况，居民储蓄的增加也直接影响到消费支出。
因此，北京市城镇居民消费模型可以选择城镇居民人均可支配收入、年人均储蓄余额及市人均国内生产总值作为解释变量，以及城镇居民年人均消费支出作为被解释变量。
2、样本数据及其理论模型以t代表年份，Y代表北京市城镇居民年人均消费额，P表示市年人均国内生产总值，I代表市城镇人均可支配收入，S代表市城镇居民年底人均储蓄余额。
表1列出了有关的统计数据（数据来源：1998年《北京统计年鉴》）利用以上数值，分别做Y与P 、I 、S的散点图。
05000100001500020000250002000400060008000Y由图可知，Y 与P 、I 、S 间基本上服从线性关系。
于是可以得出该模型的理论方程：Y= β0 + β1P + β2I+ β3S+ u (1) 其中，β0、β1、β3、β2 为待估参数，u 为随机变量，体现除主要解释变量P ，I ，S 外的所有因素的综合影响。
3 模型中参数的确定与检验我们用两种方法来确定参数。
方法一： R2i 准则在（1）式模型中，所选解释变量对居民消费变量的影响是不一样的，因从模型中找出那些最主要的，剔除那些影响不显著的因素，使得模型既能拟合又能最佳拟合统计数据，而衡量数据拟合程度，我们常使用样本可决系数R 2i 。
R2i = ESS／TSS =1- RSS/TSS （2）其中，i表示（1）式中所含的解释变量个数，ESS为回归平方和，RSS为残差平方和，TSS为总离差平方和。
当（1）式中包含了所有3个变量时，R2i最大，但其却不一定是最佳的。
最佳的准则是：模型（1）中含解释变量尽可能地少，且不必要再增加解释变量，也即是说：若再增加一个变量，R2i 很小；另外，在解释变量数相同的函数中，使R2i最大为最优。
（1）式i可能值为0，1，2，3，为此我们做了8个R2i值，分别为Y对p，对i，对s，对p、i，对p、s，对i、s，对p、i、s做回归；还有0解释变量。
用EVIEWS软件，我们得出7个回归结果：回归1Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/15/03 Time: 19:34Sample: 1978 1997Included observations: 20P 0.3963850.00654660.556950.0000C -202.378547.18365-4.2891660.0004R-squared 0.995116Mean dependent var 1982.795Adjusted R-squared 0.994844S.D. dependent var 1893.425S.E. of regression 135.9558Akaike info criterion 12.75718Sum squared resid 332711.4Schwarz criterion 12.85675Log likelihood -125.5718F-statistic 3667.145Durbin-Watson stat 1.064972Prob(F-statistic) 0.000000回归2Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/15/03 Time: 19:35Sample: 1978 1997I 0.8277570.007054117.34540.0000R-squared 0.998695Mean dependent var 1982.795Adjusted R-squared 0.998622S.D. dependent var 1893.425S.E. of regression 70.28700Akaike info criterion 11.43769Sum squared resid 88924.72Schwarz criterion 11.53726Log likelihood -112.3769F-statistic 13769.95Durbin-Watson stat 1.193999Prob(F-statistic) 0.000000回归3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/15/03 Time: 19:36Sample: 1978 1997S 0.2916820.01024828.462260.0000R-squared 0.978263Mean dependent var 1982.795 Adjusted R-squared 0.977056S.D. dependent var 1893.425 S.E. of regression 286.8029Akaike info criterion 14.25011 Sum squared resid 1480606Schwarz criterion 14.34968 Log likelihood -140.5011F-statistic 810.1000回归4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/15/03 Time: 19:36Sample: 1978 1997Variable Coefficien Std. Erro t-Statisti Prob P 0.0932860.035860 2.6013610.0186I 0.6339570.0747528.4808260.0000R-squared 0.999066Mean dependent var 1982.795 Adjusted R-squared 0.998956S.D. dependent var 1893.425 S.E. of regression 61.16787Akaike info criterion 11.20260 Sum squared resid 63605.64Schwarz criterion 11.35196 Log likelihood -109.0260F-statistic 9094.259回归5Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/15/03 Time: 19:37Sample: 1978 1997Included observations: 20P 0.3153090.0343749.1728080.0000S 0.0610550.025511 2.3932340.0285R-squared 0.996346Mean dependent var 1982.795 Adjusted R-squared 0.995917S.D. dependent var 1893.425 S.E. of regression 120.9922Akaike info criterion 12.56681 Sum squared resid 248864.9Schwarz criterion 12.71617 Log likelihood -122.6681F-statistic 2318.010 Durbin-Watson stat 1.314952Prob(F-statistic) 0.000000回归6Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/15/03 Time: 19:38Sample: 1978 1997I 0.9998670.04332123.080570.0000S -0.0617250.015424-4.0019460.0009C 21.5087031.352010.6860390.5019R-squared 0.999328Mean dependent var 1982.795 Adjusted R-squared 0.999249S.D. dependent var 1893.425 S.E. of regression 51.89814Akaike info criterion 10.87392 Sum squared resid 45788.10Schwarz criterion 11.02328 Log likelihood -105.7392F-statistic 12636.42 Durbin-Watson stat 2.321029Prob(F-statistic) 0.000000回归7Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/15/03 Time: 19:38Sample: 1978 1997Variable Coefficien Std. Erro t-Statisti ProbI 0.8579750.0919149.3345240.0000S -0.0510410.015858-3.2185600.0054P 0.0539610.031284 1.7248970.1038C -6.32739933.77952-0.1873150.8538R-squared 0.999433Mean dependent var 1982.795Adjusted R-squared 0.999327S.D. dependent var 1893.425S.E. of regression 49.12271Akaike info criterion 10.80338Sum squared resid 38608.65Schwarz criterion 11.00252Log likelihood -104.0338F-statistic 9404.109Durbin-Watson stat 2.375901Prob(F-statistic) 0.000000Y = 0.857974835*I - 0.0510********S + 0.0539********P - 6.327399436由上面的结果我们可以看出，对应的可决系数分别为：Y—P 为0.99509Y—I 为0.99869Y—S 为0.99778Y—P、I 为0.99907Y—P、S 为0.99633Y—I、S 为0.99933Y—P、I、S 为0.99943用以上准则，我们看出Y对I回归是可决系数非常好的，虽然对P、I和对P、I、S 回归效果更好，但是他们的变化非常小，都没有超过0.004，于是只含有可支配收入I 变量的模型最佳，形式如下：Y= β0 + β1I + u (3) 即（1）式中变量Y、S的影响不是主要的，主要因素只有北京市城镇居民可支配收入I。