城镇居民家庭平均每人全年消费性支出
用eviews进行一元线性回归分析报告
外国语大学国际商学院本科生课程论文（设计）题目：一元回归分析居民收入和支出的关系姓名：学号：专业：年级：班级：任课教师：2014 年 4 月容摘要随着本文中的收集数据参考了中国统计年鉴以及书本《计量经济学》中的相关统计结果，对我国各地区城镇居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出进行分析。
利用EVIEWS软件对计量模型进行参数评估和检验，最终得出相关结论。
关键词：居民消费；居民收入；EVIEWS；一元回归分析目录一、引言 (1)（一）研究背景 (1)（二）研究意义 (1)二、研究综述 (2)（一）模型设定 (2)1.定义变量 (2)2.数据来源 (2)（二）作散点图 (3)三、估计参数 (4)（一）操作步骤 (4)（二）回归结果 (4)四、模型检验 (5)（一）经济意义检验 (5)（二）拟合优度和统计检验 (5)（三）回归预测 (5)五、结论 (5)参考文献： (6)一元回归分析居民收入与支出的关系一、引言（一）研究背景随着近年来我国成为世界第二大经济体，居民的高生活水平也日益显著。
我国人口正在高速城镇化，2011年中国大陆城镇人口为69079万人，城镇人口占总人口比重达到51.27％。
因此城镇居民作为消费主体，研究城镇居民人均可支配收入以及人均可支配消费性支出之间的关系，可以有效的了解到我国各地区的人民生活水平以及经济状况，因此能更好的的带动我国GDP的飙升，改善居民的生活水平。
（二）研究意义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，而且这要是人民生活水平的具体体现。
改革开饭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，2007年的城市居民家庭平均每人每年消费支出，最高的是市达人均20667.91元，最低的则是，人均只有8871.27元，是的2.33倍。
2010-2013年新疆维吾尔自治区在岗职工平均工资参照标准
新疆维吾尔自治区2010-2012年在岗职工平均工资、城镇居民人均可支配收入等五项统计指标
新疆维吾尔自治区2010-2012年在岗职工平均工资、城镇居民人均可支配收入等五项统计指标如下：
指标2010年2011年2012年 2013年农村居民家庭人均纯收入（元）4643.005442.006394.00 7296
农村居民人均生活消费支出（元）3458.0043985245.00 5520
城镇居民家庭人均可支配收入（元）13644.0015514.0017921 19874
城镇居民家庭人平均每人全年消费性支出（元）10197.001183913892 15206 在岗职工平均工资（元）32361.0038820.0044576 （45789 ）注:以上数据摘自《新疆统计年鉴》及《新疆维吾尔自治区2013年自治区国民经济和社会发展统计公报》
2013年月平均工资：3817元。
全年全国居民人均消费支出(一览)整理
让知识带有温度。
全年全国居民人均消费支出（一览）整理2023全年全国居民人均消费支出（一览）2023全年全国居民人均消费支出是多少大家知道吗?全国居民人均消费支出怎么算?下面是我为大家整理的2023全年全国居民人均消费支出，假如喜爱请保藏共享!2023全年全国居民人均消费支出全年全国居民人均消费支出24538元，比上年增长1.8%，扣除价格因素，实际下降0.2%。
其中，人均服务性消费支出10590元，比上年下降0.5%，占居民人均消费支出的比重为43.2%。
按常住地分，城镇居民人均消费支出30391元，增长0.3%，扣除价格因素，实际下降1.7%;农村居民人均消费支出16632元，增长4.5%，扣除价格因素，实际增长2.5%。
全国居民恩格尔系数为30.5%，其中城镇为29.5%，农村为33.0%。
全国居民人均消费支出怎么算?人均消费水平是指肯定时期内(月、年)平均每人占有和享受的物质生活资料和服务的数量。
它是一个国家整个经济活动成果的最终体现，也是反映人民物质和文化生活需要的满意程度。
国民经济总体的消费率，是国民收入安排和再安排的结果。
它凹凸主要受国民收入的增长速度和积累率的凹凸的影响。
人均消费支出公式第1页/共3页千里之行，始于足下。
人均消费支出的计算方法就是把消费总额除以总共多少个人。
比如说，张先生和朋友总共十个人去餐饮店聚餐，总共消费了800块钱菜金和酒水，我们把800块钱去除以十个人得到80块钱，也就是说张先生和他的朋友的人均消费是80块钱人民币。
人均消费一般用于体现某个酒店的消费档次。
人均消费支出的计算公式是，人均消费支出等于消费支出总额除以平均人教。
人均消费支出就是人均消费额，代表一个地方的消费水平。
如某公司职工98人，全年消费支出额185万元，年人均消费支出为185万元÷98人=1.8877万元=18877.7元，平均每月人均消费支出18877.7元÷12=1573.14元。
计量经济学庞皓第二版第八章练习题及参考答案
第八章练习题及参考解答8.1 Sen 和Srivastava （1971）在研究贫富国之间期望寿命的差异时，利用101个国家的数据，建立了如下的回归模型：2.409.39ln3.36((ln 7))i i i i Y X D X =-+--(4.37) (0.857) (2.42) R 2=0.752其中：X 是以美元计的人均收入；Y 是以年计的期望寿命；Sen 和Srivastava 认为人均收入的临界值为1097美元（ln10977=），若人均收入超过1097美元，则被认定为富国；若人均收入低于1097美元，被认定为贫穷国。
括号内的数值为对应参数估计值的t-值。
1）解释这些计算结果。
2）回归方程中引入()ln 7i i D X -的原因是什么？如何解释这个回归解释变量？ 3）如何对贫穷国进行回归？又如何对富国进行回归？ 4）从这个回归结果中可得到的一般结论是什么？ 练习题8.1参考解答： 1. 结果解释依据给定的估计检验结果数据，对数人均收入对期望寿命在统计上并没有显著影响，截距和变量()ln 7i i D X -在统计上对期望寿命有显著影响；同时，()()2.40 3.3679.39 3.36ln ((ln 7)) 1 2.409.39ln 0 i i i i i i i X D X D Y X D ⎧-+⨯+---==⎨-+=⎩富国时穷国时 表明贫富国之间的期望寿命存在差异。
2. 回归方程中引入()ln 7i i D X -的原因是从截距和斜率两个方面考证收入因素对期望寿命的影响。
这个回归解释变量可解释为对期望寿命的影响存在截距差异和斜率差异的共同因素。
3. 对穷国进行回归时，回归模型为12ln 1097i i i i i i Y X Y X αα=+≤，其中，为美元时的寿命； 对富国进行回归时，回归模型为12ln 1097i i i i i i Y X Y X ββ=+>，其中，为美元时的寿命；4. 一般的结论为富国的期望寿命药高于穷国的期望寿命，并且随着收入的增加，在平均意义上，富国的期望寿命的增加变化趋势优于穷国，贫富国之间的期望寿命的确存在显著差异。
商丘市社会经济发展指标数据：历年城镇居民家庭平均每人全年消费性支出统计(2012-2018)
1.35 2237.99 1492.33 1047.3 115.38 198.28 131.37 13.24 745.67 338.16 407.5 1548.23 892.67 87.46 122.5 69.6 155.24 2.01 362.09 93.78 655.56 314.3 146.09 195.17 918.48 336.74 581.74 305.08 276.66 400.49 283.97 116.52
3.49
1921.89
1955.68
2075.66
1428.37
1510.09
527.32
565.57
2072.2
2248.47
2654.37
7.48
77.77
616.63
441.69
456.92
656.33
1167.45
1478.57
0.01
7.48
77.76
11.60
29.49
1202.20
1230.46
七.医疗保健 医疗器具及药品 医疗服务 (1)门诊总费用 (2)住院总费用
八.其他用品和服务 其他用品 其他服务
元
元
1875.81
1838.16
元
元
元
元
元
元
元
元
元
元
819.26
942.34
元
元
元
元
元
元
元
元
元
元
元
元
元
829.32
865.3
元
元
元
元
元
384.03
375.95
元
元
中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出
中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出的分析——基于平稳性检验和协整检验李丹吴伊刘覃莹国贸5104班摘要:为了考察1994-2010年中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出的关系，运用统计检验、协整检验等检验分析方法采用Eviews6.0软件分析了1994-2010中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出，结果表明中国城镇居民平均每人全年消费性支出变化的99.8764%可由人均可支配收入的变化来解释。
从斜率项的t检验值看，大于5%显著水平下自由度为n-2=13的临界值(13)=2.160，且该斜率值满足t0.0250<0.666754<1,符合经济理论中边际消费倾向在0与1之间的绝对收入假说，表明2010年，中国城镇居民人均可支配收入每增加1元，平均每人全年消费性支出增加0.666754元。
关键词中国城镇居民人均可支配收入平均每人全年消费性支出分析统计检验协整检验一、引言二、时间序列数据的来源表一收集了1994-2010年中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出时间序列数据，其中Y代表人均可支配收入，X代表消费支出。
下面给出Eviews 进行相关分析。
1994-2010年中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出的数据(来源:数据来源于1993年至2010年中国统计年鉴) 如下所示:表一年份人均可支配收入Y 平均每人全年消费性支出X 1994 3496.2 3125.32 1995 4293 3537.56 1996 4838.9 3919.46 1997 5160.3 4158.62 1998 5425.1 4331.61 1999 5854 4998 2000 6280 5090.1 2001 6859.6 5308.99 2002 7702.8 5834.31 2003 8472.2 6510.94 2004 9421.6 7182.1 2005 10493 7942.88 2006 11759.5 8696.55 2007 13785.8 9994.47 2008 15780.8 11242.85 2009 17174.7 12264.55 2010 19109.4 13471.45 三、建立模型设定的线性回归模型为:Y=+X+ ,,,01下表给出了采用Eviews软件对表一数据进行回归分析的结果。
我国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出数据分析
我国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出数据分析摘要：本文采用2011年我国31省、市、自治区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出数据，根据经济发展、地理环境以及消费习惯等因素影响，我国各地区城镇居民的消费性支出水平很不平衡，消费结构差异也较大。
本文利用因子分析，聚类分析、k均值聚类法等方法，对2011年我国31 个省(直辖市、自治区)城镇居民人均消费性支出的各项指标进行计量分析，对城镇居民家庭消费水平进行评价和排序，以期反映消费水平与结构上的差异，为政府制定更加合理的引导性政策提供有效依据。
关键词：城镇居民消费水平因子分析聚类分析；一、背景：近年来，我国国民经济得到了迅速发展，人民生活水平进一步提高，物质文明建设达到了前所未有的水平。
但由于我国各地区经济发展水平不均衡，加之各地人口、资源、政策等各方面存在的差异，使各地区居民人均消费水平参差不齐，不同的地区具有不同的特点。
在这一背景下，研究我国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出情况其次，消费结构可以反映居民的生活质量和经济发展水平。
一般来说，经济越发达的地区，其消费结构就越趋向于追求安逸享受的消费结构。
在这样的消费结构中，奢侈品支出如住房、服务性支出所占的比例就会较大。
反之，在经济较不发达的地区中，生活必需品消费支出所占的比例就会较大。
随着社会主义市场经济体制的逐步完善，我国的社会生产力不断日益加快发展，经济总量和综合实力迅速上升，城镇居民的生活水平显著提高。
主要利用三种统计方法进行分析：主成分分析法、因子分析法、聚类分析法。
本文选取2009年我国城镇居民人均消费支出数据，利用聚类分析法和因子分析法，将全国31个省、市、自治区进行分类和排序，并与人们实际观察到的情况进行比较。
二、实证分析指标体系的选择（1）评价城镇居民消费水平的九个指标，分别为：yx人均食品支出（元/人）；x2人均衣着支人均现金消费支出（元/人）；1出（元/人）；x3人均居住支出（元/人）；x4人均家庭设备及用品支出（元/人）；x5人均交通通信支出（元/人）；x6人均文教娱乐支出（元/人）；x7人均医疗保健支出（元/人）；x8人均其他消费支出（元/人）。
ELES模型计量分析知识分享
E L E S模型计量分析我国城镇居民消费结构研究——基于扩展线性支出系统模型的计量分析05经济学基地班 陈 利 40501142摘 要：本文根据扩展线性支出系统（ELES ）模型的基本理论，运用2005年全国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出和可支配收入的数据，对我国城镇居民消费结构进行了实证分析。
研究结果显示，2005年，全国各地区城镇居民在消费结构上呈现吃、交通和通信、教育和娱乐、居住、医疗保健、家庭设备、衣着、杂项商品和服务的格局，消费对经济贡献率算比较乐观，未来几年全国各城镇地区的餐饮业、交通运输以及通讯行业、建筑和装饰行业有较强的发展势头。
关键词：扩展线性支出系统（ELES ） 城镇居民 消费结构消费需求被称作拉动经济增长的“三驾马车”之一，是拉动经济增长的根本动力。
居民消费结构是指人们在消费过程中，各种消费资料和劳务的构成或比例关系。
优化消费结构对扩大居民消费需求，从而拉动我国经济持续、健康增长具有深远意义。
在消费结构分析中，目前通常采用的是恩格尔函数（Engel function ）和扩展线性支出系统（Extended Liner Expenditure System , 简称ELES ）模型，二者在形式和内涵上都有非常密切的联系。
ELES 模型的突出优点在于：它考虑了收入和价格因素对居民消费结构的影响，把居民的各项消费支出看作是相互联系、相互制约的行为，在没有价格资料的情况下，也能根据截面数据资料估计出各种商品的基本需求支出，进行需求结构估算，可以计算出收入弹性，进行需求弹性分析。
近年来，许多学者已对我国居民消费状况作了研究，例如徐文松等（2004）重点对我国城镇居民消费结构进行了预测，张洁颖等（2007）对浙江、湖南两省城镇居民消费结构作了比较等，这些研究对深入分析我国居民消费结构具有深远意义，但是由于统计数据和研究重点等方面的原因，相关研究并没有采用最新全国各地区居民消费结构的数据，对我国居民消费构成予以深入探讨。
我国各地区居民消费性支出分析报告
我国各地区人居消费性支出分析目录1 引言 (1)1.1 选题背景 (1)1.2 选题目的 (1)1.3 选题意义 (1)2 数据来源与描述 (1)2.1 数据来源 (1)2.2 数据描述 (2)3 描述性统计分析 (3)3.1 分析步骤 (3)3.2 结果分析 (4)4 系统聚类分析 (5)4.1 分析步骤 (5)4.2 结果分析 (7)5 因子分析 (12)5.1 分析步骤 (12)5.2 结果分析 (14)6 综合分析 (17)7 总结与建议 (18)8 参考资料 (18)９维普数据库的论文查重报告1 引言1.1 选题背景近年来，我国的经济发展迅速，人民生活水平得到了很大的提高，。
但是我国各地区的经济发展水平还不均衡，而且不同地方的人口、资源、政策等各方面还有不同程度的差别化，这样就使的各地区人民的消费水平有高有低。
所以在这种情况下，分析我国各地区人民家庭平均每人全年消费性支出情况，搞清楚不同地区人民人均消费性支出的差异与特点就显得尤为重要，这样有利于决策部门宏观调控，掌握各地区情况，控制好各地区的发展。
1.2 选题目的通过运用不同的方法对各地区人民的消费性支出分析，了解在各消费性支出项目中哪个指标较大，了解总体情况。
通过运用不同的方法对各地区人民的消费性支出分析，知道哪些地区的消费性支出较高，在哪方面支出高。
通过运用不同的方法对各地区人民的消费性支出分析，清楚不同地区的消费结构，不同地区的消费类型。
通过运用不同的方法对各地区人民的消费性支出分析，比较发达地区和欠发达地区消费支出项的不同从而能更好的分配资源。
通过运用不同的方法对各地区人民的消费性支出分析，明白我国居民的消费转移方向。
1.3 选题意义分析我国各地区居民消费性支出情况和影响因素，有利于建立合理的消费结构，有利于我国拉动内需，发展经济，有利于促进国民经济的发展。
2 数据来源与描述2.1 数据来源来源于2014年《中国统计年鉴》,数据为2013 年全国各地区(31个省、市和自治区)的城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的数据。
城镇居民人均全年消费性支出影响因素探讨
＾Ｃ） 元
ｌ０ ７ ０６ ２ ２ ０ ６６ ２７ ５ ４ ３ ９ ４ ６２ ４ ８ ５ ２２９ ４８ ８９ ３ ５６ １ ０３ ５２ １ ４ ５ ５ ５ ８４ ６ ７ ８ ２ ９９ ６ ５ ８ ９６ ７ ０ ７ ２８ ８ ７ ４ ２２ ９ ２１ ４ ６ １４ ３ ０ ９ １ ７ ９５ １５ １ ７ ５８ ３ ８ １ ７ ０８ ５ ８ １ １ ４６ ７ ７ ５ ｌ １９４ ９ ０ ４
需 求提 供 依 据 。
Ｘ ：城 镇 居 民零 售价 格 指 数 （已经 除 以 １ ０） ： 中国人 民银 行一 年 期 Ｏ ；Ｘ
的 收入 水平 ，会 对 家庭 的消 费水平 产 生
影响 。 城 镇消 费者物价 指数× 指 的是衡量 所 选定 的一 篮子消 费品购买价 格 的指 数。
是 反 映 与居 民生活 有 关的产 品及劳 务价
格 统计 出来 的物价 变动 指 标 ，通 常作 为 观 察通 货膨 胀 水平 的重 要指 标 ，借 此来
大力发展 生产 力。 ”的观点 ， 成功佐证 了在 现代社会 中发展经济对于一个国家的重要 意义。结合我国基本国情和庞大的人 口基 数， 谋求经济的发展更是 迫在 眉睫。 然而 。 经济 增长 主要依靠 于消费需 求、投资需 求 和出 口需求的大力推动。作 为总需求的主
城镇 家庭平 均
及 对城 乡居 民货 币 支 出和 生活消费水平 的影响 。 本文
将 通 过 分 析 从 中选 取 拟 合
１９ ９ １
每
商品零售 价格 就业者 负 一 年姗定期 存 担 人披 （ 含本 每 人可支 配收 每人全 年靖 费 指数 （ 上年 指数 （ 上年
一
城 镇象窿 平均 城镇家 鞋平均 居民消 费价格
例3 表5列出了1999年全国31个省、直辖市和自治区(港、澳
202.72 516.21 344.79 461.61 369.07 204.44 447.95 328.90 258.78 273.84 432.46
171.79 236.55 203.21 153.32 249.54 209.11 259.51 219.86 303.00 317.32 235.82
2057.86 2303.29 1974.28 1673.82 2194.25 2646.61 1472.95 1525.57 1654.69 1375.46 1608.82
186.44 589.99 507.76 437.75 537.01 839.70 390.89 472.98 437.77 480.89 536.05
x0 xi 这一个指标来进行聚类。
i 1
8
四、用费希尔判别式对离差平方和法的聚类效果进行评判 我们现使用费希尔判别式来看一下以上使用离差平方和法的聚类效果到底如何。由于 有三个类，故使用两个判别式，如图 1 所示，横坐标为第一判别式的得分值，纵坐标为第二
6
判别式的得分值。图 1 中，第Ⅰ类里的地区用黑色的“■”表示，第Ⅱ类里的地区用红色的 “×” ，第Ⅲ类里的地区用蓝色的“▲”表示。从该图容易看出，三个类的分离情况较好， 特别是第Ⅰ类与其他两个类分得较开， 其主要原因是第Ⅰ类中四个地区的消费性支出水平明 显高于其他所有地区。为了解图 1 中的点表示何地区，可参阅图 2，可将这两个图结合起来 看。
x4
513.34 302.87 285.32 208.57 192.17 279.81 2133 160.77 107.90 219.79 208.14 201.01 206.06 356.27 157.78
x5
467.87 284.19 272.95 201.50 249.81 239.18 220.69 224.65 527.00 302.09 514.66 250.56 405.14 209.70 272.59 217.00 237.60 321.29 811.88 329.06
案例四 我国各地区城镇居民消费性支出的主成分分析
案例四 我省各地区城镇居民消费性支出的因子分析表1列出了1999年全国31个省、直辖市和自治区（港、澳、台不在其中）的城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八个主要变量数据。
这八个变量是1x ：食品 5x ：交通和通讯 2x ：衣着6x ：娱乐教育文化服务 3x ：家庭设备用品及服务 7x ：居住4x ：医疗保健8x ：杂项商品和服务表1消费性支出数据单位：元资料来源：2000年《中国统计年鉴》我们希望对上述八个指标数据进行主成分分析。
从128,,,x x x 的样本相关阵ˆR 出发进行主成分分析，SAS 软件的输出结果如输出1所示。
输出1 对全国31个地区消费性支出的主成分分析从输出1可以看出，前两个和前三个主成分的累计贡献率分别达到80.6％和87.8％，第一主成分1ˆy 在所有变量(除在*2x 上的载荷稍偏小外)上都有近似相等的正载荷，反映了综合消费性支出的水平，因此第一主成分可称为综合消费性支出成分。
第二主成分2ˆy 在变量*2x 上有很高的正载荷，在变量*4x 上有中等的正载荷，而在其余变量上有负载荷或很小的正载荷。
可以认为这个主成分度量了受地区气候影响的消费性支出(主要是衣着2x ，其次是医疗保健4x ①)在所有消费性支出中占的比重(也可理解为一种消费倾向)，第二主成分可称为消费倾向成分。
第三主成分很难给出明显的解释，因此我们只取前面两个主成分。
表2和表3是把31个地区分别按第一和第二主成分得分从小到大重新排序后的结果。
从表2可以看出，东部地区的第一主成分得分普遍较高，中部地区一般，而西部地区则普遍较低。
从表3可见，北方地区的第二主成分得分普遍较高，而南方地区则普遍较低，这是由于北方地区气候寒冷，用于衣着、医疗保健等消费的比重相对较高，而南方地区则相反。
这也进一步支持了上述对第二主成分的解释。
图1是关于第一和第二主成分得分的散点图，该图等价于各变量经标准化后的八维数据点群在具有最大投影点群分散程度的二维平面上的投影。
收入与消费的关系
收入与消费关系摘要：居民收入向来是社会关注的热点话题，而消费是宏观经济活动中必不可少的一个环节。
如何扩大消费需求、拉动经济增长，已经成为关键问题。
拉动消费可以促进我国经济增长，且有助于解决经济体中因为长期依赖投资和出口来推动经济增长而累积下的一些矛盾，对于实现我国经济的持续发展和健康稳定有十分重大的意义。
关键词：城镇农村可支配收入消费恩格尔系数一、收入收入是指企业在日常活动中所形成的、会导致所有者权益增加的、与所有者投入资本无关的经济利益的总流入，包括销售商品收入、劳务收入、让渡资产使用权收入、利息收入、租金收入、股利收入等，但不包括为第三方或客户代收的款项。
1.1影响收入因素：1、国家经济发展水平是影响工资收入的最基本的因素。
从支出的角度计算GDP：GDP＝全国总消费＋全国总投资＋政府支出之和+净出口从该公式我们可以简单的推理出，GDP的上升必然要求有较高的全国总消费，而消费的来源最大的就是居民的工资收入。
GDP的构成包含了大量的居民工资收入的成分，GDP与工资之间存在一定的正相关关系。
2、工资占GDP的比重分配率是指劳动者的工资性收入总额占GDP的比重，它是衡量国民收入初次分配的重要指标。
分配率越高，表示劳动者的工资性收入占国民收入的初次分配所得份额越大。
在GDP一定的条件下，分配率越高，劳动者享受到的国民收入的成果就高。
3、消费者物价水平消费者物价指数(Consumer Price Index)，英文缩写为CPI，是反映与居民生活有关的商品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标，也是影响员工实际工资收入的重要因素。
1.2居民可支配收入收入是消费的前提，收入水平的高低决定着消费能力的高低，并直接影响居民消费信心、消费欲望和消费潜能。
收入是消费的来源和基础，是影响消费的最重要因素。
绝对收入假说认为，不同收入群体的消费倾向不同，一般来说，高收入居民的消费倾向低于低收入居民的消费倾向。
农村人口老龄化对城乡消费差距的影响——以长江经济带为例
收稿日期：2023-11-22基金项目：教育部资助项目（17YJC7901）作者简介：雷荀（1989-），女，湖北武汉人，在读硕士研究生，研究方向为农业经济、农村环境，（电话）138****3617（电子信箱）leixun202302@ ；通信作者，涂维亮（1966-），男，湖北荆门人，教授，博士，主要从事农业经济与管理研究，（电话）139****5561（电子信箱）****************。
雷荀，涂维亮.农村人口老龄化对城乡消费差距的影响——以长江经济带为例［J ］.湖北农业科学，2024，63（3）：231-235．中国是一个人口大国，人口红利为中国经济的发展提供了动力和人才支持。
但随着老龄人口的比例增加，逐渐出现了老龄化现象，影响了中国的经济转型，而扩大消费有利于提高经济发展水平，促进经济转型，提升经济发展质量，扩大社会再生产。
老龄化的发展对中国消费的发展带来了诸多影响，既有机遇，也有挑战，有关人口老龄化和城乡消费差距的问题成为学术界研究的热点。
其相关研究，一是对农村人口老龄化的研究。
邹湘江等［1］认为中国农村人口老龄化的原因是中国居民人均寿命增加和死亡农村人口老龄化对城乡消费差距的影响——以长江经济带为例雷荀，涂维亮（长江大学经济与管理学院，湖北荆州434023）摘要：基于2012—2021年长江经济带省级面板数据，构建OLS 模型分析该经济带农村人口老龄化对城乡消费差距的影响。
结果表明，长江经济带农村人口老龄化对该经济带城乡消费差距有显著的缩小效应，对城镇居民和农村居民的人均消费支出则有显著的扩大效应，且对城镇居民人均消费支出的扩大效应小于对农村居民人均消费支出的扩大效应。
区域回归结果表明，农村人口老龄化对长江经济带各区域城乡消费差距均有显著的缩小效应，且对中游城乡消费差距的缩小效应更强，对上游的缩小效应次之，下游最小。
关键词：农村人口老龄化；城乡消费差距；长江经济带中图分类号：C924.24；F126.1文献标识码：A文章编号：0439-8114（2024）03-0231-05DOI:10.14088/ki.issn0439-8114.2024.03.034开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：The impact of rural population aging on the consumption gap between urban and ruralareas ：Taking the Yangtze River Economic Belt as an exampleLEI Xun ，TU Wei-liang（School of Economics and Management ，Yangtze University ，Jingzhou 434023，Hubei ，China ）Abstract ：Based on the provincial panel data of the Yangtze River Economic Belt from 2012to 2021，the OLS model was constructed to analyze the impact of rural population aging on the urban-rural consumption gap in the economic belt.The results showed that the aging of rural population in the Yangtze River Economic Belt had a significant narrowing effect on the urban-rural consumption gap ，while it had a significant expanding effect on the per capita consumption expenditure of urban and rural residents.The expanding effect on the per capita consumption expenditure of urban residents was smaller than that on the per capita consumption expenditure of ruralresidents.The regional regression results indicated that the aging of rural population had a significant narrowing effect on the urban-ru⁃ral consumption gap in various regions of the Yangtze River Economic Belt ，and the narrowing effect on the urban-rural consumption gap in the middle reaches was stronger ，followed by the narrowing effect on the upstream ，and the smallest effect was on the down⁃stream.Key words ：aging of rural population ；urban-rural consumption gap ；Yangtze River Economic Belt湖北农业科学2024年率下降，以及农村青壮年劳动力愿意城镇就业；年鑫等［2］则认为中国农村人口老龄化主要是因为计划生育的实施导致中国年轻人的数量降低，无法有效对冲老年人口占比的增加；王云多［3］认为中国农村人口老龄化的主要原因是生育率下降，导致老年人口占比增加；刘华军等［4］认为城镇化进程的加快加速了农村人口老龄化。
各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出 (2009年)
67.45 51.99 40.95 51.36 34.05 56.43 60.03 52.81 92.43 72.27 72.87 61.95 62.97 72.89 49.15 54.54 81.79 76.13 53.58 55.93 21.72 56.52 44.83 46.71 45.19 5.62 61.18 39.75
341.88 205.93 166.38 210.64 175.51 218.57 146.29 135.19 361.73 216.79 206.77 229.03 192.71 180.77 217.93 148.30 149.54 131.35 220.52 145.27 144.38 214.01 211.75 133.15 83.85 283.24 222.41 149.56
408.93 305.51 339.64
29.09 34.84 29.68
34.45 39.91 31.52
103.33 122.58 127.51
肉禽及制品
蛋
类
水产品类
菜
类
调味品
糖
类
烟草类
867.49
92.78
301.42
446.57
58.25
38.28
228.54
901.95 840.68 554.41 418.96 650.78 765.02 663.97 642.19 1071.59 930.94 773.49 725.51 1115.31 872.34 647.61 575.61 822.61 898.83 1532.73 1241.99 1202.19 1094.97 1100.29 874.50 822.08 1082.30 503.12 489.66
资料分析 练习题
（十三）第五部分资料分析(共25题，参考时限25分钟)所给出的图、表或一段文字均有5个问题要你回答。
你应根据资料提供的信息进行分析、比较、计算和判断处理。
请开始答题：一、文字资料(101～105题)根据下面文字所提供的信息回答问题：据调查，某省2006年小麦种植面积为2739万亩，比上年增加169万亩，预计总产量940万吨，比上年增加90万吨，平均单产343公斤/亩，其中预计白麦总产量558万吨，红麦总产量361万吨，还有少量花麦。
2006年某省小麦生产有一个重要的特点，就是优质小麦的种植面积扩大，全省优质小麦推广面积1000万亩。
如A市优质弱筋小麦面积比去年增加39万亩，占47.5%;B市“烟农19"种植面积达到50%以上；C 县优质品种达到80%以上；D市优质小麦推广面积130万亩。
E市2006年小麦播种面积554984亩，比2005年的543609亩增加11375亩，夏粮生产呈现了面积、单产、总产三增的大好局面，全市夏季粮食作物播种面积701335亩，比2005年的697069亩增加4266亩，其中:大麦面积100328亩，与2005年的105020亩相比减少4692亩;元麦2417亩，比2005年的4015亩减少1598亩:二豆面积43606亩，与2005年的44965亩相比减少1359亩:油菜种植面积205201亩，比2005年的225004亩减少19803亩。
小麦与油菜面积一增一减，且都在万亩以上。
全市2006年优质弱筋小麦推广面积40万亩，占小麦总面积的72%，其中“扬麦13号”推广面积26.3万亩，“扬麦11号”推广面积6万亩，“宁麦9号”推广面积7.7万亩。
预计全市小麦单产与去年相当，每亩268公斤，预计总产15万多亩，优质小麦产量10万吨左右，总产比去年增加近万吨，增长3%左右，预计小麦商品量能达到5万多吨。
101．根据预计，某省2006年小麦平均单产与2005年相比：A．低约2个百分点B．高约4个百分点C．低约3个百分点D．高约2个百分点102．2006年E市扬麦13号推广面积约占小麦播种面积的比例是：A．72% B．65% C．52% D．47%103．下列不一定是优质小麦品种的是：A．苏20 B．烟农19C．扬麦13号D．宁麦9号104．下列说法错误的是：A．2006年某省小麦生产呈现了面积、单产、总产三增的大好局面B．E市2006年夏粮生产呈现了面积、单产、总产三增的大好局面C．在E市2006年的夏粮生产中，小麦与油菜面积一增一减D．-在E市2006年的夏粮生产中，大麦种植面积约是小麦种植面积的30％105．2006年，D市优质小麦推广面积占全省优质小麦推广面积的比例是：A．约10%B．8%C．13%D．约7%二、表格资料(106-115题)(一)根据下表所提供的信息回答问题106．检查到的有不合格产品的建材企业占全国监督检查企业总数的百分比为A．2．96％B．12．85％C．6．31％D．9．22％107．检查到的有不合格产品企业的个数是：A．28773 B．36552 C．40512 D．66549108．下列说法错误的是：A．监督检查企业数最多的产品项目是加工食品和饮料B．有不合格产品企业所占比例最高的产品项目是加工食品和饮料C．有不合格产品企业所占比例最低的产品项目，批次合格率也最高D．有不合格产品企业所占比例最高的产品项目，批次合格率也最低109．下列说法正确的是：A．有不合格产品企业所占比例高低与批次合格率高低没有关系B．两个产品项目相比，不合格产品企业所占比例较高的产品项目批次合格率一定较低C．总体上说,有不合格产品企业所占比例越高,批次合格率越低D．监督检查企业数越少的产品项目有不合格产品企业所占比例越高110．监督检查企业数最多的两个产品项目的监督检查企业数之和占监督检查企业总数的比率为：A．33.41% B．59.5% C．40.87% D．60.33%（二）根据下面表格所提供的信息回答问题：2005年长三角16城市人均收入与支出111．根据上表，可以判断2005年区域城市人均可支配收入最高的是：A．上海B．江苏8市平均水平C．浙江7市平均水平D．苏、锡、常三市平均水平112．2004年，南京市人均可支配收入与常州市相比：A．高B．低C．一样D．无法判断113．下列说法错误的是：A．长三角16市中，人均可支配收入增长最快的城市其人均消费支出增长也最快B．长三角16市中，人均消费支出最大的城市其人均可支配收入也最高C．长三角16市中，人均可支配收入最低的城市其人均消费支出却不是最低D．长三角16市中，人均可支配收入增长最慢的城市其人均消费支出增长也最慢114．人均可支配收入增长比人均消费支出增长慢的城市个数是：A．4 B．5 C．6 D．7115．下列区域人均可支配收入增幅最大的是：A．上海B．江苏8市平均水平C．浙江7市平均水平D．长三角16市平均水平三、图形资料（116~125题）（一）请根据下图所提供的信息回答问题：请仔细观察下图，左侧Y轴表示各专业招聘人数与求职人数的总数，右侧Y轴表示各专业职位供需比。
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年城镇居民家庭平均每人全年消费性支出
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
2
1999年城镇居民家庭平均每人全年消费性支出
KMO 和 Bartlett 的检验
取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
.809
Bartlett 的球形度检验近似卡方209.154 df 28 Sig. .000
kmo接近于1，适合做因子分析，sig小于0.05说明变量间存在相关关系，即适合做因子分析。
解释的总方差
成份
初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入
合计方差
的 %
累积 % 合计方差
的 %
累积 % 合计方差
的 %
累积 %
1 5.098 63.721 63.721 5.098 63.721 63.721 4.670 58.369 58.369
2 1.352 16.90
3 80.625 1.352 16.903 80.625 1.780 22.256 80.625
3 .575 7.18
4 87.809
4 .406 5.079 92.887
5 .281 3.51
6 96.403
6 .122 1.528 97.932
7 .093 1.158 99.090
8 .073 .910 100.000
提取方法：主成份分析。
只有前两个因子的特征值>1,且累计占80.625%，因此提取前两个作为主因子
通过图可以看出，主因子的斜率较陡，剩余因子较为平缓，因此选择前两个因子作为主因子。
公因子方差
初始提取
食品 1.000 .828
衣着 1.000 .848
家庭设备用品及服务 1.000 .723
医疗保健 1.000 .683
交通和通讯 1.000 .839
娱乐教育文化服务 1.000 .841
居住 1.000 .875
杂项商品和服务 1.000 .813
提取方法：主成份分析。
主成分分析提取信息，可以看出居住的最多，医疗保健的损失率最低。
成份矩阵a
成份
1 2
食品.905 -.090
衣着.298 .871
家庭设备用品及服务.847 .076
医疗保健.722 .401
交通和通讯.876 -.270
娱乐教育文化服务.916 .032
居住.737 -.577
杂项商品和服务.895 .112
提取方法 :主成份。
a. 已提取了 2 个成份。
第一个主成分的函数表达式：
Y=0.401*食品+0.131*衣着+0.375*家庭+0.319*医疗+0.388*交通+0.406*娱乐
+0.326*居住+0.396*杂项
第二个主成分的函数表达式：
Y=-0.077*食品+0.749*衣着+0.065*家庭+0.345*医疗-0.232*交通+0.028*娱乐
-0.496*居住+0.096*杂项
由图可得北京，上海，广东的消费水平最高。