我国人均GDP与居民消费的回归分析

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居民收入与消费对我国GDP影响的定量分析

居民收入与消费对我国GDP影响的定量分析
S . E. o f r e g r e s s i o n 1 8 7I 1 . 4 0 Du r b i n一 f l f o n s t a t 0 . 1 9 91 2l
F—s t a t i s t i c
l O 4 3 . 7 5 8 P r o b( F—s t a t i s t i c ) O . O O O o o O
方法研究居民收入与消费二者的关 系,以及对经济增长的影响。结果表 明,收入与消费对我 国 G D P影响程度不同,其 中居民消费对 G D P的贡献较大,其他要素如进 出口贸易和政府投资等 因素也影响 G D P 。因此 ,需要 不断调整投资和 消 费的 关 系,提 高城 乡 居 民消 费能力 ,达到 经济 平稳发展 。 [ 关键词]G D P ;收入与消费;协整检验 ;计量模型 [ 中图分类号】F 8 3 0 . 5 3 [ 文献标识码]A [ 文章编号]1 0 0 5— 6 4 3 2( 2 0 1 3 )2 l 一 0 0 8 3— 0 4
对影响我国 G D P的其他 因素 建立 行 多 元 回归 模 型 ,用 逐 步 回归 法 筛 选 出 影 响 较 突 出 的几 个 因 素 ,并 确 定 最 终
结论 。
C X 2
R—s q u a r e d
一 1 7 4 2 2 . 2 9 3 4 3 9 . 9 7 7 I 一 5 . 0 6 4 6 5 2 0 . 0 o o o l 5 . 4 4 5 6 3 0 . 3 5 1 9 1 1 I 4 3 . 8 9 0 7 2 O . O O o o
0 . 9 8 41 6 3 S. D.d e p e n d e n t v a r 1 0 8 4 3 9 . 3

案例:中国居民人均消费模型

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

回归分析练习试题和参考答案解析

回归分析练习试题和参考答案解析

1 下面是7个地区2000年的人均国内生产总值(GDP)和人均消费水平的统计数据:求:(1)人均GDP作自变量,人均消费水平作因变量,绘制散点图,并说明二者之间的关系形态。

(2)计算两个变量之间的线性相关系数,说明两个变量之间的关系强度。

(3)求出估计的回归方程,并解释回归系数的实际意义。

(4)计算判定系数,并解释其意义。

α=)。

(5)检验回归方程线性关系的显著性(0.05(6)如果某地区的人均GDP为5000元,预测其人均消费水平。

(7)求人均GDP为5000元时,人均消费水平95%的置信区间和预测区间。

解:(1)可能存在线性关系。

(2)相关系数:系数a模型非标准化系数标准系数t Sig.相关性B标准误差试用版零阶偏部分1(常量).003人均GDP.309.008.998.000.998.998.998 a. 因变量: 人均消费水平有很强的线性关系。

(3)回归方程:734.6930.309y x=+系数a模型非标准化系数标准系数t Sig.相关性回归系数的含义:人均GDP没增加1元,人均消费增加元。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%注意:图标不要原封不动的完全复制软件中的图标,要按规范排版。

系数(a)模型非标准化系数标准化系数t显著性B标准误Beta1(常量)人均GDP(元)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%(4)模型汇总模型R R 方调整 R 方标准估计的误差1.998a.996.996a. 预测变量: (常量), 人均GDP。

人均GDP对人均消费的影响达到%。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%注意:图标不要原封不动的完全复制软件中的图标,要按规范排版。

模型摘要模型R R 方调整的 R 方估计的标准差1.998(a)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%(5)F检验:Anova b模型平方和df均方F Sig.1回归.6801.680.000a 残差5总计.7146a. 预测变量: (常量), 人均GDP。

中国居民人均消费水平的实证分析

中国居民人均消费水平的实证分析

中国居民人均消费水平的实证分析随着中国经济的不断发展和城镇化进程的加速,居民的消费水平也得到了提升。

本文将利用统计数据和现有研究,从宏观和微观两个层面对中国居民人均消费水平进行实证分析。

一、宏观分析1.1 GDP与消费关系GDP是反映国家经济总量的指标,与居民消费密切相关。

数据显示,2019年中国GDP总量达到99.09万亿元,人均GDP为70154元。

与此同时,居民消费支出总量达到39.2万亿元,占GDP的39.5%。

这也说明了中国居民的消费水平与国家经济总量密切相关。

1.2 城乡消费水平差异根据国家统计局的数据,2019年中国城乡居民人均消费支出分别为34283元和17151元。

城镇和农村消费水平的差异主要源自人均收入和消费结构不同。

城市居民人均收入一般较高,因此也能享受更多高档次的消费,如购买名牌商品和旅游等。

而农村居民则以必需品和物业维护等为消费主要支出。

1.3 消费结构的变化随着时代的变化和社会经济的发展,中国居民的消费结构也在不断变化。

统计数据表明,居民购买住房和保险等非基本消费支出逐渐增加,而食品、衣着和居住三大消费支出的比重则下降。

这也说明了中国居民的消费需求逐步转向多样化和高品质的消费。

二、微观分析2.1 不同城市的消费水平在全国范围内,各个城市的消费水平也有所不同。

根据中国城市经济竞争力排序,北京市人均消费支出较高,为45560元,而其他具有较强经济实力的城市如上海、广州和深圳等,也均显示出较高的人均消费水平。

这也反映了居民的消费能力与城市经济的发展水平时刻存在着密切的关系。

2.2 个人收入与消费水平的关系个人收入是影响消费能力的重要因素。

国家统计局数据表明,2019年中国城乡居民人均可支配收入分别为30705元和13828元。

而个人收入的高低直接关系到消费品质和数量的选择,高收入人群一般会消费更昂贵的奢侈品和服务,如高档豪车、奢侈品、高消费餐厅等,而低收入人群则主要选择经济实惠、性价比较高的消费品。

基于回归分析的居民人均消费水平与人均GDP的研究

基于回归分析的居民人均消费水平与人均GDP的研究

基于回归分析的居民人均消费水平与人均GDP的研究居民消费在社会经济的持续发展中有着重要作用。

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。

本文是对1978年至2009年的居民消费水平数据进行分析并预测。

标签:回归分析检验居民消费水平一、简介改革开放以来,随着中国经济的快速发展,人民生活水平不断提高,居民的消费水平也在不断增长。

研究中国全体居民的消费水平与经济发展的数量关系,对于探寻居民消费增长的规律性,预测居民消费的发展趋势有重要意义。

在本研究中,通过在《国家统计数据库》选取了1978年~2009年的年度人均GDP和年度全国居民平均消费水平,并对人均GDP对居民消费水平的影响以及2010年居民消费水平进行预测。

二、一元线性回归分析可以看出.居民消费水平(Y)和人均GDP(X)大体呈现为线性关系,为分析中国居民消费水平随人均GDP变动的数量规律性,建立线性Y=a+bx。

回归模型。

参数估计及检验应用Eviews进行操作得下表:根据分析结果,可以得出回归方程为:y=a+bx=0.360x+327.3329,常数项和GDP系数的参数估计分别对应系数为327.3329和0.3598。

此外,残差平方和是2611591,对数似然值是-226.3618,分别是最小二乘估计和最大似然估计目标函数的值。

1978年到2009年这期间的居民人均消费和人均GDP之间的相关系数为0.987,说明我国人均GDP与居民人均消费之间存在着高度的相关关系,我国人均GDP每增长一元,我国居民的人均消费就增加0.36元。

这符合我国的国情,也符合宏观经济理论框架。

在结果中,参数估计量的标准差分别是70.49,0.00749。

对应常数项C和变量X系数两个参数估计的T的统计量分别是32.81,114.52,反映两个参数都是显著的。

2.检验T检验:是对回归系数的线性统计关系的检验,得出t值4.643139查表得tα/2 (30)=2.042。

计量经济学(人均消费和人均gdp回归模型)

计量经济学(人均消费和人均gdp回归模型)

第二章简单线性回归模型表2.5 1978~2007年中国居民人均消费水平和人均GDP年份人均消费水平Y 人均GDP X 年份人均消费水平Y 人均GDP X 1978 184 381 1993 1393 2998 1979 208 419 1994 1833 4044 1980 238 463 1995 2355 5046 1981 264 492 1996 2789 5846 1982 288 528 1997 3002 6420 1983 316 583 1998 3159 6796 1984 361 695 1999 3346 7159 1985 446 858 2000 3632 7858 1986 497 963 2001 3869 8622 1987 565 1112 2002 4106 9398 1988 714 1366 2003 4411 10542 1989 788 1519 2004 4925 12366 1990 833 1644 2005 5463 14053 1991 932 1893 2006 6138 16165 1992 1116 2311 2007 7081 18934模型设定Y=b+aX+u估计参数EViews回归结果如下表Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/31/13 Time: 14:36Sample: 1978 2007Included observations: 30Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 224.4867 55.67392 4.032170 0.0004X 0.386320 0.007746 49.87642 0.0000R-squared 0.988870 Mean dependent var 2175.067Adjusted R-squared 0.988472 S.D. dependent var 2021.413 S.E. of regression 217.0343 Akaike info criterion 13.66233 Sum squared resid 1318909. Schwarz criterion 13.75574 Log likelihood -202.9349 Hannan-Quinn criter. 13.69221 F-statistic 2487.657 Durbin-Watson stat 0.116631 Prob(F-statistic) 0.000000可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为Y=224.4867+0.386320X(55.67392)(0.007746)t =(4.032170)(49.87642) R^2=0.988870 F=2487.657 n=30 回归结果的图形如下图-600-400-200020040002,0004,0006,0008,000198019851990199520002005ResidualActualFitted模型检验1.经济意义检验所估计得参数b=224.4867,a=0.386320,说明人均GDP每增加1元,平均说来可导致居民消费水平提高0.386320元,这与经济学中边际消费倾向的意义相符。

我国GDP对居民消费影响计量分析[论文]

我国GDP对居民消费影响计量分析[论文]

我国GDP对居民消费影响的计量分析摘要:从经济理论角度来看,消费与gdp具有正相关。

文章依据1990年到2010年的gdp数据和居民消费水平数据,分析得出gdp —消费的一元线性回归模型,而1997年和2008年作为经济危机的发生时间,对这两个时间断点分别做邹至庄检验,文章的最后综合全文,给出结论,并提出相关建议。

关键词:gdp—消费模型一元线性回归邹至庄检验虚拟变量模型1990年以来,我国国内生产总值水平呈现增长的趋势,与此同时,居民消费水平也随着人均收入水平的上升而不断上涨。

从经济理论角度来说,消费是和gdp有正相关关系的。

而中国经济在1997年和2008年均发生了比较大的金融冲击,1997年的亚洲金融危机和2008年的全球经济危机都有可能会引起消费和收入之间关系的结构性变化。

因此,我希望能够在对消费和收入作出线性回归后,加入邹至庄检验,判断1997年和2008年是否发生了断点处结构性变化,并通过虚拟变量模型,判断回归方程的截距和斜率哪些发生了变化。

一、背景介绍国内生产总值和居民消费是直接相关的。

从经济逻辑上来讲,居民消费是反映整体经济活动的重要指标,整体经济活动越好,国内生产总值越高,那么居民消费就越高。

发生在1997年的亚洲金融危机,是继三十年代大危机之后,对世界经济有深远影响的重大事件。

这次金融危机影响极其深远,它暴露了一些亚洲国家经济高速发展的背后的一些深层次问题。

2008年环球金融危机,是一场在2007年8月9日开始浮现的金融危机。

自次级房屋信贷危机爆发后,投资者开始对按揭证券的价值失去信心,引发流动性危机。

直到2008年9月9日,这场金融危机开始失控,并导致多间相当大型的金融机构倒闭或被政府接管。

二、实证分析1.数据收集从中国统计局里找到中国统计年鉴,在中国统计年鉴找到年度数据。

2.一元线性回归将数据输入eviews软件,对其做最小二乘法,得出一元线性回归的表达式:式(1)式(1)中,斜率系数的t值为36.38875,p值近似为0,说明回归系数高度显著,gdp对消费有显著影响。

经济总量与城乡居民收入差距的相关与回归分析

经济总量与城乡居民收入差距的相关与回归分析

经济总量与城乡居民收入差距的相关与回归分析作者:刘玉琼来源:《职业时空》2007年第13期相关分析和回归分析是研究及测度两个或两个以上变量之间关系的两种重要统计方法。

在实际工作中,它们通常被结合在一起应用。

在这里分析经济总量与城乡居民收入差距之间的关系也不例外。

本文试图采用相关分析与回归分析方法,找出经济总量与城乡居民收入差距之间的数量联系,以便为相关问题的研究和决策提供参考。

一、经济总量与城乡居民收入差距的相关分析经济总量一般用国内生产总值(即GDP)来衡量。

根据国家统计局统计数据显示,改革开放以来,我国GDP一直在攀升,由1978年的11970.81亿元增加到2006年的209407亿元,增长了16.5倍;城乡居民的人均收入也在不断增加:城镇居民人均可支配收入由1978年的343.4元增加到2006年的11759元,增长了33.2倍;农村居民人均纯收入由1978年的133.6元增加到2006年的3587元,增长了25.8倍;城乡居民收入的差距也在拉大,1978年为2.57倍,1985年曾一度降低到1.86倍,后一直拉大,至2006年高达3.28倍。

可见,经济总量与居民收入收入差距之间有着密切的联系。

经济总量与居民收入收入差距之间密切程度到底有多大,可以通过相关系数来进行测定。

相关系数一般用r表示。

r为正,表示正相关;r为负,表示负相关;r越接近-1或+1,说明相关系数越密切,反之,越接近于0,说明相关系数越弱。

假定城乡居民收入差距为y,国内生产总值(GDP)为x,其相关系数计算表和计算结果如下:从以上计算结果可知,相关系数为0.8688,说明GDP与城乡居民收入差距之间有高度的线性正相关关系。

二、经济总量与城乡居民收入差距的回归分析通过对上表资料的观察和分析,建立一元线性回归方程。

其表达形式为:式中:表示城乡居民收入差距的估计值;表示GDP的估计值;a表示没有GDP的影响时,其他因素对的平均影响;b表示GDP每变动一个单位时,城乡居民收入差距的平均变动值。

GDP与城镇_农村居民消费指数的关系探析

GDP与城镇_农村居民消费指数的关系探析

GDP与城镇、农村居民消费指数的关系探析高飞(浙江财经学院浙江杭州310012)=摘要> 居民消费是经济增长的关键,本文用回归分析建立回归模型的方法进行分析GDP与消费之间的关系。

进而分析农村和城镇消费间的差异,并分别提出增加城镇和农村居民收入以刺激消费的对策。

=关键词> GDP;城镇居民消费;农村居民消费;回归分析一、问题的提出消费是所有经济行为有效实现的环节,唯有消费需求的不断提升才有经济增长持久的拉动力。

近年来,有关城市居民消费的研究已经很多,而且相当的深入。

宏观方面一般都从消费倾向,最终消费率,居民消费率,城乡居民消费构成等总量指标的变化方面去研究,诸如一些专家的论文,有鉴于此,本文采用了最简单的回归分析,误差修正模型等方法,考察了GDP、城镇居民消费与农村居民消费三者之间的相关关系。

从经济学的角度来讲,一个社会的经济增长主要来自两个方面的的推动:一是生产推动,一个是需求拉动。

居民消费结构亦发生了很大变化,中国人民的消费观念也发生了很大的转变。

因此我国的消费的增长对我国的投资的增长以及所带来的经济的增长,在改革开放的20几年里是显而易见的。

从社会再生产过程来看,投资需求不过是中间需求,只有消费才是社会再生产的终点和新的起点,只有消费需求才是真正的最终需求,消费需求规模的扩大和结构的升级才是经济增长的根本动力。

在最终消费中,居民消费是最主要的一块。

因此,居民的消费是影响消费增长的最主要的因素。

我国,居民的消费占了我国消费总量的绝大部分,因此居民消费状况将直接关系到我国的经济增长。

但是目前中国的情况已经出现了生产过剩的情况,而消费情况却一直徘徊不前,无法给经济的增长注入新的动力,消费的制约作用明显的显露出来。

从我国目前的情况来看,内需不足,特别是消费不足已经成为制约我国经济发展的主要因素。

因此扩大居民消费成为拉动我国经济增长的重要力量,国家的经济政策也反映了这一点,/增加消费,扩大需求,启动市场0已经成为我国经济政策的基本目标。

我国人均GDP与消费的计量分析

我国人均GDP与消费的计量分析

我国人均GDP与消费的计量分析由上图可以看出,自改革开放以来,我国人均GDP 持续增长,到2012年止, 我国人均GDP 较1978年,增长100倍。

21世纪以来,增长速度加快,平均每年递增9.9%,其中有一半年份的年增长速度超过10%。

而在此期间,西方发达国家的GDP 平均每年增长速度都在3%左右,亚太地区发展较快的国家或地区(如韩国、新加坡、泰国等)的经济增长速度一般都在5%~8%左右。

1. 我国人均GDP 的影响因素从需求角度分析,拉动我国GDP 增长的因素有三大块:最终消费(总消 费)、资本形成总额(总投资)和净出口(出口减进口)。

三个组成部分中对GDP 增长贡献率最大的是最终消费,说明自改革开放以来最终消费(尤其是居民消费)是我国GDP 增长的主要拉动力,并且以拉动内需为主。

另外,投资也是决定人均GDP 的重要组成部分之一。

近年来,由于中国在金融危机中的良好表现,中国吸引外资的能力大大提升,中国已经成为吸引外资最多的国家。

近年来,中国的进出口贸易总额也持续攀升,2013年,中国进出口贸易总额位居全球第一,由此可见,出口对于我国人均GDP 的影响正在不断加大。

其次另外,产业结构划分对于人均GDP 也有一定影响。

就我国现状而言,较注重第三产业的划分,第三产业作为我国最大的产业,对GDP 的贡献是最大的。

而第一产业与人均GDP 的关系则是呈负相关关系,控制第一产业的比例,对于人均GDP 的增长很重要。

另外,地域也影响着GDP 。

由于我国的特殊形势,地域的差别较大,不同城市地区的GDP 存在较大不同。

我国人均GDP 的区域差别表现为从东部向西部逐渐降低的趋势,这受城市规模的大小,生产要素的投入,以及产业结构的影响。

785886229398105421233614185165002016923708256083001535198384200500010000150002000025000300003500040000450002000200120022003200420052006200720082009201020112012人均GDP单位:元一、 我国居民人均消费的分析 1. 我国居民人均消费现状由上表可以看出,我国居民消费水平一直保持上升趋势,其中,城镇居民人均消费增长趋势明显,增长速度快;农村居民人均消费增长趋势平缓。

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:ˆ0.76290.4043t 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。

做出散点图,建立财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程。

基于多元回归分析的我国GDP影响因素实证分析

基于多元回归分析的我国GDP影响因素实证分析

基于多元回归分析的我国GDP影响因素实证分析我国GDP(国内生产总值)是衡量一个国家经济发展水平的最重要指标之一。

了解GDP 的影响因素对于制定和执行经济政策具有重要意义。

本文通过多元回归分析的方法,对我国GDP的影响因素进行实证分析。

多元回归分析是一种统计分析方法,可以用来研究多个自变量对一个因变量的影响。

在本文中,我们将自变量设定为一系列可能影响我国GDP的因素,包括人口规模、城市化水平、劳动力参与率、对外贸易水平、人均教育水平和技术进步水平等。

我们需要收集相关数据。

数据可以从国家统计局、金融机构和其他公共数据源中获取。

人口规模可以通过查找人口普查数据获得,城市化水平可以通过城市化率数据获得,对外贸易水平可以通过贸易统计数据获得。

接下来,我们进行数据处理和分析。

我们将收集到的数据进行清洗和整理,包括删除缺失值和异常值。

然后,我们将对数据进行统计描述,包括均值、标准差、最大值、最小值等。

接着,我们进行相关性分析,计算不同变量之间的相关系数,判断它们之间的线性相关关系。

我们对分析结果进行解释和讨论。

通过多元回归分析,我们可以得到各个自变量对GDP的影响程度,包括正负关系和相对权重。

我们可以进一步讨论这些结果与实际情况的一致性,解释其中的经济机制和逻辑。

通过这样的实证分析,我们可以更好地了解我国GDP的影响因素,为制定和执行经济政策提供科学依据。

我们也可以借鉴其他国家和地区的经验,对我国经济发展提出更具体的建议和措施。

基于多元回归分析的实证分析是一种有效的研究方法,可以揭示经济现象背后的规律和原因,为决策者提供更好的决策依据。

基于多元线性回归模型的影响居民消费水平相关因素分析[精品文档]

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计量分析软件课程论文论文题目:基于多元线性回归模型的影响居民消费水平相关因素分析姓名:学号:学院:专业:联系电话:年月日基于多元线性回归模型的影响居民消费水平相关因素分析一、研究背景中国GDP总量超越日本,成为仅次于美国的第二大经济体,但我国人均GDP 依然很低,全球排名87位,这很大程度上制约了居民消费水平的提高。

到2020年实现全面建成小康社会的目标,十八大明确提出提高居民人均收入和人均消费水平,共享改革开放成果。

我国居民消费水平在改革开放后有了很大提高,但消费水平依然很低,消费量占GDP比重依然很小。

为此,本文旨在根据全国经济宏观政策、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、卫生机构数和基本设施铁路公路货运量等因素的变化情况,来分析如何提高居民消费水平,以判断是否能使居民消费水平有很大的提高。

本文通过对1978-2010年影响居民消费水平因素数据的分析,找到影响居民消费水平的主要原因,通过计量经济分析方法来建立合理的模型,探讨影响居民消费增长的长期趋势规律,并给政府提出合理的建议,以提高居民消费水平。

二、影响居民消费水平的因素宏观经济模型)++GDP-+=,经济发展应该紧紧抓住消费这一GCX(MI驾马车,而居民消费水平的高低受制于多种因素。

凯恩斯消费理论认为居民消费主要受收入影响,我国居民消费一直很低,消费意愿不强,本文通过计量分析找到影响我国居民消费水平的主要因素,从根本上改善消费不足,促进我国经济的持续稳定健康发展。

消费分为居民消费和政府消费,居民消费包括农村居民消费和城镇居民消费。

本文结合居民消费水平的影响因素,列出了国内生产总值、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、卫生机构数和基本设施铁路公路货运量等相关因素,进行计量分析,得到回归模型。

三、居民消费水平模型的总体分析框架(1)多元线性回归法OLS概述[1]回归分析是计量经济分析中使用最多的方法,在现实问题研究中,因变量往往受制于多个经济变量的影响,通过统计资料,根据多个解释变量的最优组合来建立回归方程预测被解释变量的回归分析称为多元线性回归法。

浅析我国GDP与人民生活水平

浅析我国GDP与人民生活水平

浅析我国GDP与人民生活水平中国经济飞速发展,总体经济水平不断上升,表现在中国GDP世界排名不断攀升,国力不断增强。

不可否认中国人民生活水平随之不断提高。

但对于GDP增长与人民生活水平增长是否能保持一致,值得我们探索与深思。

国内生产总值是指一个经济社会在一定时期内,运用生产要素所生产出的全部最终产品的市场价值。

GDP是宏观经济中最受瞩目的经济统计数字,是衡量一个国家经济发展情况时最重要的一个指标。

二、关于我国GDP增长和人民生活水平分析1、改革开放以来,中国GDP逐年稳步上涨,同时人均GDP也平稳攀升由中国统计局,国际货币基金组织以及世界银行提供的我国自1978—2008年GDP的数据显示,改革开放以来,中国GDP逐年稳步上涨,同时人均GDP也平稳攀升,可见中国经济正突飞猛进增长。

总GDP 反应一个国家综合经济实力和市场规模。

人均GDP则能较直接的反映一个国家人民富裕程度与人们生活水平密不可分。

改革开放至今中国总GDP增长了80多倍说明中国的经济繁荣发展,国力不断增强,已成为举世瞩目的大经济体,人均GDP 也增长了60多倍,中国人民也逐渐富裕起来,人民生活水平大幅提高是不言而喻的。

一个国家总GDP大幅增长,反映出该国经济蓬勃发展,国民收入不断增加,消费能力增强,如此良性循环,经济越发展越繁荣。

2、由于人口关系,我国GDP增长并不一定意味着国民生活水平同步提高从国际货币基金组织提供的2006—2009年世界各地GDP总排名可以很明显的看出,从2006年到2009年中国总GDP呈增长趋势,世界排名稳中有升。

而且2009年中国总GDP已位于世界第三名,给了中国人极大的鼓舞与信心。

据报道, 10年中国总GDP增长势不可挡,将超日本跃居世界第二。

这样优异的成绩很让中国人欣喜,但也引发我们思考:我国GDP增长就一定意味着国民生活水平同步提高吗?不可否认,自改革开放以来我国人民生活水平的确提高很快,生活各个方面都有质的飞跃。

应用回归分析论文关于影响GDP的回归分析

应用回归分析论文关于影响GDP的回归分析

关于影响GDP 的回归分析摘要:GDP 是体现国民经济增长状况和人民群众客观生活质量的重要指标。

为了研究影响GDP 的潜在因素,通过收集到的样本数据运用课本学过的回归分析知识,建立与GDP 有影响的自变量与因变量间的多元线性回归模型,借助统计软件SPSS 对样本作初等模型,同时结合统计专业知识对初等模型作F 检验、回归系数检验、异方差性检验、假设检验等,确立最终的经验回归方程,回归方程对样本的是拟合度最好的。

最后通过对做出来的模型分析得出GDP 的主要影响因素,对提高GDP 具有一定得现实意义。

引言:在当今欧美主导的经济发展理论下,衡量一个国家的综合实力看的不仅是国家的军事实力、国家影响力,而更看重国家的经济实力,而GDP 代表一国或一个地区所有常住单位和个人在一定时期内全部生产活动的最终成果,是当期新创造财富的价值总量,它是一个国家经济实力的最好体现,具有国际可比性,是联合国国民经济核算体系(SNA)中最重要的总量指标,为世界各国广泛使用并用于国际比较。

众所周知2008年我国GDP 跃居世界第三位,是仅次于美国、日本的第三大经济国,而2009年在金融危机的影响下我国GDP 稳中求进,依然保持着9.0%的增长态势。

提高GDP 已经成为经济发展的潮流,利用国家的各种有限资源,在最大程度上发挥资源的利用率,推动经济的发展是势在必行的,因为资源一直在减少,而人口一直在增加,要保持经济的增长就必要抓住主要因素,提高GDP 。

一、多元线性回归模型的基本理论首先是对线性回归模型基本知识介绍:随机变量y 与一般变量x1,x2,x3...xp 的理论线性回归模型为:01122...p p y x x x ββββε=+++++其中0β,1β,...,p β 是P+1个未知参数,0β称为回归常数,1β,...,p β称为回归系数。

y 称为被解释变量(因变量),而x1,x2,...,xp 是P 个可以精确测量并可控制的一般变量,称为解释变量(自变量)。

我国GDP对居民消费影响的计量分析

我国GDP对居民消费影响的计量分析
F :8 1 . 4 5 2 0 7

济危机 的影 响下,模型在 这一年确 实发生了 结构性变化 ,模型的斜率 项和截距 项都发生 了显著变 化。而 在 2 0 0 8 年全球金融危机 的影 响下 ,GD P 一 消费模型没有 出现显 著地结构 性变化,当然 ,这也可 能是因为 2 0 0 8年 以后
社 科 论 坛
我国 G D P对居民消费影响的计量分析
许 金 灿
中南财经政 法大 学 统计与数学学院 湖 北 武汉 4 3 0 0 7 3
摘要 :从 经济理论角度来看 ,消费与 G D P具有正相 关。文章依据 1 9 9 0年 到 2 0 1 O年的 G D P数据和居 民消费水平数 据,分析得 出 G D P 一 消费 的一元线 性 回归模型 ,而 1 9 9 7 年和 2 0 0 8 年 作为经济危机 的发 生时间,对这 两个 时间断点分别做邹 至庄检验 ,文章的最后 综合全 文,给出结论,并提 出相关 建议。 关键词:G D P ~消费模型 一元线性回归 邹至庄检验 虚拟 变量模型 1 9 9 0年 以来,我国国内生产 总值水平呈 现增长 的趋势 ,与此 同时 ,居 民消费水平也 随 着 人 均 收 入 水 平 的上 升 而 不 断 上 涨 。 从 经 济理论角度来说,消费是和 GDP有正相关关 系 的。而 中国经济在 1 9 9 7年和 2 0 0 8年均发
式 ( 1 )中, P值近似为 O ,说明回归系数 高度显著 ,G DP 对消费有显著影响。回归 系数 为 O . 0 2 4 ,说 明 GD P每增 长 1个 单位 ,居 民消 费绝对值会增
加 0 . 0 2 4个 单 位 。
著 ,d l * GDP变量 影 响显 著 ,表 明斜 率 项 有 显

回归分析练习题及参考答案

回归分析练习题及参考答案

求:(1)人均GDP 作自变量,人均消费水平作因变量,绘制散点图,并说明二者之间的关系形态。

(2)计算两个变量之间的线性相关系数,说明两个变量之间的关系强度。

(3)求出估计的回归方程,并解释回归系数的实际意义。

(4)计算判定系数,并解释其意义。

(5)检验回归方程线性关系的显著性(0.05α=)。

(6)如果某地区的人均GDP 为5000元,预测其人均消费水平。

(7)求人均GDP 为5000元时,人均消费水平95%的置信区间和预测区间。

解:(1)可能存在线性关系。

(2)相关系数:(3)回归方程:734.6930.309y x=+回归系数的含义:人均GDP没增加1元,人均消费增加0.309元。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 注意:图标不要原封不动的完全复制软件中的图标,要按规范排版。

系数(a)模型非标准化系数标准化系数t 显著性B 标准误Beta1 (常量)734.693 139.540 5.265 0.003人均GDP(元)0.309 0.008 0.998 36.492 0.000 a. 因变量: 人均消费水平(元)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%人均GDP对人均消费的影响达到99.6%。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%注意:图标不要原封不动的完全复制软件中的图标,要按规范排版。

模型摘要模型R R 方调整的R 方估计的标准差1 .998(a) 0.996 0.996 247.303a. 预测变量:(常量), 人均GDP(元)。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%(5)F 检验:回归系数的检验:t 检验注意:图标不要原封不动的完全复制软件中的图标,要按规范排版。

系数(a)模型 非标准化系数标准化系数t 显著性B 标准误 Beta1(常量) 734.693 139.540 5.2650.003 人均GDP (元)0.3090.0080.99836.4920.000a. 因变量: 人均消费水平(元)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%(6)某地区的人均GDP 为5000元,预测其人均消费水平为 734.6930.30950002278.693y =+⨯=(元)。

我国人均国内生产总值和人均消费关系分析

我国人均国内生产总值和人均消费关系分析

个人报告课程宏观经济分析二级学院:经济与贸易学院专业:经济学学生姓名:***学号:*********** 指导教师:***时间:2013年11月10日我国人均国内生产总值与人均消费关系简析摘要:随着国民经济的发展,国内生产总值不断增加,居民收入不断增加,居民的消费能力提升,消费水平随之提高。

当前,大多数国家都致力于提高居民的消费水平,分析研究二者的关系有利于我们更清楚的认识国民经济的发展与居民消费水平提高息息相关,从而以提高国民经济为出发点,提高居民的消费水平,促进经济的健康发展。

居民消费是经济活动中不可或缺的一部分,对一个国家的经济增长起着至关重要的作用。

如今,中国正处于经济转型的特殊时期,特别是在经历了2008年金融危机之后,人民币升值步伐不断加快,而国外进口需求的恢复不尽如人意,出口贸易对中国经济增长的贡献持续降低,以往靠出口拉动GDP快速增长的模式将一去不复返。

在这种情况下,居民消费将成为推动经济增长的主要因素。

因此,分析我国居民人均消费水平的影响因素,对于刺激居民消费,扩大内需,探寻经济持续健康发展的途径都有重要的意义。

关键词:人均GDP 、人均消费、实证分析、协整截至2012年年底,我国的国内生产总值达到了一个新的高度。

从1978—2012年,我国国内生产总值迅速增加,2012年的国内生产总值大约为1978年的141.7倍。

国民收入也大约增长了141倍。

表明我国的经济实力得到了很大的提升,各行各业都发展势头良好。

其中第三产业发展最为迅速,增大大约1.8倍。

随着国内生产总值的增长,人均国内生产总值也上升了很大一个台阶。

我国的综合国力逐渐提高,对世界经济发展的影响逐渐增大,我国在世界上的经济地位越来越高。

一、我国国内生产总值1、定义国内生产总值(GDP)是按市场价格计算的国内生产总值的简称。

它是一个国家(地区)所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。

国内生产总值有三种表现形态,即价值形态、收入形态和产品形态。

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我国人均GDP与居民消费的回归分析1996年以来,中国宏观经济运行呈现出需求不振,物价持续走低,经济增长乏力的发展态势,从原来的持续高速增长状态走向缓慢增长阶段.尽管中国人民银行已经连续8次降息,但处于上扬趋势的居民储蓄存款屡创新高,国内消费需求依然疲软.其结果是,最终消费率从1990年的62%降至1998年的58.7%,1999、2000年略有回升,2001年又降至59.8%,城镇居民的平均消费倾向从1991年的0.855下降至2001年的0.774。

由于消费是所有经济行为有效实现的最终环节,唯有消费需求的不断上升才有经济增长的持久拉动力.而居民的消费水平在很大程度上又受整体经济状况的影响.国内生产总值是用于衡量一国总收入的一种整体经济指标,经济扩张时期,居民收入稳定,GDP也高,居民用于消费的支出较多,消费水平较高;反之,经济收缩时,收入下降,GDP也低,用于消费的支出较少,消费水平随之下降.改革开放以来,我国的GDP不断增长的同时,人民的物质生活也在不断提高.本文将利用Eviews数学模型对我国人均GDP与人均消费进行回归分析,探讨我国人均GDP与人均消费水平之间是否存在长期稳定的关系.一、我国居民消费情况随着我国经济的快速发展,居民消费也在不断地提高着,居民消费是指常住居民在一定时期内最终用于生活消费的所有货物和服务支出。

在我国,居民消费按用途分为食品、衣着、居住(包括自有住房服务)、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通信、文教娱乐用品及服务、实物消费、银行中介服务、保险服务、其他等11类。

2008年,我国居民消费扣除价格变动影响后比1978年扩大了11倍,年平均增长8.8%。

我国居民消费增长较快,但与发达国家相比。

2003年我国居民消费相当于美国居民消费的 8.8%,2008年提高15.4%,发达国家的差距在缩小。

统计数字显示,2000年至2008年,我国投资增长17.9%,净出口增长34.7%,分别比消费增速快7.2个和24个百分点。

下图为我国居民人均消费额不断增长的示意图:二、利用Eviews进行回归分析:(一)初步估计并建立的模型建模目的:本文主要建立计量模型来说明居民人均GDP与居民人均消费之间的关系。

变量设定:以我国居民人均消费额(元)作为被解释变量(Y),以我国人均GDP(元)作为解释变量(X),简单地阐述了人均GDP对居民消费的影响。

初步建模:又上图可以看出X与Y存在明显的线性关系,所以根据建模的目的和要解决的问题,初步估计并建立的模型为:Y=a+bX。

(二)参数估计及检验应用计量经济软件Eviews进行分析得下表,从而辅助分析多个数值:分析结果:根据分析结果,可以得出回归方程为:y=a+bx=0.305x+1202.523,常数项和GDP系数的参数估计分别对应系数为:1202.523和0.305023。

此外,残差平方和是13998.09,对数似然值是-50.40984,分别是最小二乘估计和最大似然估计目标函数的值。

1999年到2008年这十年的居民人均消费和人均GDP之间的相关系数为0.999,说明我国人均GDP与居民人均消费之间存在着高度的相关关系,人均GDP的增长直接关系着我国居民的人均消费水平的发展,我国人均GDP每增长一元,我国居民的人均消费就增加0.305元。

这符合我国的国情,也符合宏观经济理论框架。

在结果中,参数估计量的标准差分别是36.6557,0.002663。

对应常数项C和变量X系数两个参数估计的T的统计量分别是32.8059,114.5237,反映两个参数都是显著的。

回归结果中还提供了拒绝显著性检验的0假设的概率,分别是0.000和0.000。

都小于5%,因此,两个参数都具有显著性。

D-W检验主要用于检验随机扰动项有无自相关存在。

回归结果中,DW=1.825,D-W检验有效。

综上可得,上面的回归方程可作为最终确定的数学模型:Y=0.305X+1202.523Y:我国居民人均消费额(元)X:我国人均GDP(元)三、影响消费分因素由于分配机制和收入水平的变化,我国居民消费需求出现了一些新的特点。

在物质消费质量不断提高的同时,居民用于休闲、娱乐和旅游等服务性消费支出的比重和数量也逐步增加,存在一些多元化的影响。

但是,在一定的时期内,我国的居民的消费仍主要由我国的人均GDP决定。

所以,在研究居民消费的时候,就应该多研究如何提高我国的人均GDP,以真正提高我国居民的生活水平和生活质量。

四、我国人均GDP增长因素(一)对改革开放以来我国GDP增长轨迹的简要回顾从总体上看,改革开放以来30年间,我国GDP 保持了高速增长的势头。

1999我国GDP平均每年递增9.9%,其中有一半年份的年增长速度超过10%。

而在此期间,西方发达国家的GDP平均每年增长速度都在3%左右,亚太地区发展较快的国家或地区(如韩国、新加坡、泰国等)的经济增长速度一般都在5%~8%左右。

从这一时期与世界各国经济增长速度的比较中,可以清楚地看到:改革开放以来我国经济增长速度在世界各国中名列前茅、独领风骚。

然而,我国GDP 的高速增长并不是十分稳定的,经历了多次波动,且波幅亦显过大。

由于我国的特殊国情,我国GDP 增长的每次波动伴随着国民经济“过热—过冷—过热”的频繁调整,影响了经济运行的质量。

那么,是哪些因素带动了改革开放以来我国GDP的快速增长?又是哪些因素造成了我国GDP增长的多次波动?以下部分是我们从供给、需求和地区分布等三个大的方面对此所作的剖析。

(二)我国GDP增长的供给因素分析从供给方面分析,我国的GDP增长由三次产业带动,其中第二产业对GDP增长的贡献率最大。

在三次产业推动下GDP增长的轨迹划分为以下三个阶段:第一阶段(1978~1984年):三次产业共同带动。

这期间,第一产业增长对GDP增长的贡献率在19.8%~33.9%之间(1981 年因特殊原因贡献率为负),平均为21.2%;第二产业贡献率在18.3%~52.6%之间,平均为46.1%;第三产业贡献率在18.5%~47.7%之间,平均为32.7%。

第二阶段(1985~1991年):第二产业带动能力逐渐增强,二、三产业对GDP增长的贡献率达90.8%。

这期间,第一产业增长对GDP增长的贡献率在3.3%~36.3%之间(1990年因国内市场出现疲软、生产滑坡,一产贡献率突然加大为36.3%),平均为9.2%;第二产业贡献率在44.5%~69.6%之间,平均为58.9%;第三产业贡献率在19.1 %~39.4%之间,平均为31.9%。

第三阶段(1992~1997年):二、三产业对GDP 增长的贡献率仍占绝对优势,第二产业带动作用更加显著。

这期间,第一产业增长对GDP增长的贡献率在4.1%~6.2%之间,平均为5.1%;第二产业贡献率在71.2%~76.6%之间,平均为74.4%;第三产业贡献率在19.2%~23.5%之间,平均为20.5%。

随着国有企业改革的进一步深入和产业结构的调整、升级,第三产业对GDP增长的贡献率会略有上升,第二产业的贡献率会略有下降,第一产业贡献率将大体维持在目前水平。

(三)我国GDP增长的需求因素分析从需求角度分析,拉动我国GDP 增长的因素有三大块:最终消费(总消费)、资本形成总额(总投资)和净出口(出口减进口)。

从改革开放30年来的长时期考察,三个组成部分中对GDP 增长贡献率最大的是最终消费,占50%;其次为资本形成总额,占35.6%;净出口因素最小,占14.4%。

说明自改革开放以来最终消费(尤其是居民消费)是我国GDP增长的主要拉动力,由于净出口占支出法GDP的比重仍然较低,表明我国的经济增长仍以内需拉动为主。

30年来最终需求增长对GDP 增长的拉动作用变化大致可归结为以下三种类型:1.内需为主,消费主导型。

2.外需为主,出口主导型。

3.内需外需并重,投资主导型。

随着改革开放的逐步深入和扩大,居民收入理性预期仍会有所增强,现有的“收入—储蓄”格局不会改变,城乡居民之间,不同部门、不同行业的城镇居民之间收入差距仍将明显存在甚至会有所扩大,因而不能期望最终消费对GDP 增长的贡献率有多大的提高。

在东南亚金融风波以及国际区域性贸易壁垒的影响下,中国出口形势也不容乐观,因而投资对经济增长拉动的主导作用将继续保持。

(四)地区经济增长对全国经济增长的影响分析改革开放30年来我国区域经济增长差异很大,总的来讲形成了“东快西慢”、“南强北弱”的格局。

1979~1985年平均(注:由于缺乏1978~1985年海南和西藏的数据,改革以来20年的对比只能分段进行。

1978~1985年全国经济总量只包括28个省、区、市,1986~1997年则包括全国30个省、区、市。

),东、中、西部地区经济增长对全国GDP 增长的贡献率分别为53.7%、30.5%和15.8%。

在东部地区中,南方5 省(包括上海、江苏、浙江、福建、广东)GDP 增长对全国经济总量增长的贡献率为30.3%,超过了北方5省(北京、天津、河北、辽宁、山东)的21.9%。

1986~1997年平均,东、中、西部地区对全国经济总量增长的贡献率分别为60.1%、28.3%和11.6%。

东部地区中,南方5省GDP增长对全国经济总量增长的贡献率为35.2%,继续超过北方5省(22.3%)。

细分时期来看,东部地区经济增长对全国经济总量的贡献率始终呈上升的趋势,西部地区呈下降的趋势,中部地区则小幅波动、基本保持稳定。

(五)若干思考1.关于总量与结构的关系问题。

经济总量的增长变化是与结构变化紧密相联的。

GDP每次快速增长都可以从产业结构、需求结构、地区结构变化方面得到解释,GDP增长幅度的减缓,则是国家通过产业结构、需求结构等进行调整和引导的结果。

我们必须像重视经济总量增长那样重视产业结构、需求结构和地区结构的变动及影响,通过主动、微调结构的方式来保证宏观经济总量的持续、稳定、健康发展。

2.关于供给结构与需求结构的关系问题。

从对改革开放30年来我国GDP增长波动变化的考察中,我们可以清楚地看到需求结构变化对经济增长的影响已超过产业结构的影响。

3.关于对外开放与国内经济增长的关系问题。

对外开放为我国的经济增长提供了新的动力源,也为我国引入国外先进生产技术和管理经验创造了良好的条件,我们要在调整我国出口结构、提高出口竞争力的同时,摆正国内需求与国外需求的关系,正确对待自力更生与对外开放的关系。

4.关于东中西部地区经济增长与全国经济增长的关系问题。

作为中国经济总体的组成部分,各省区市的经济增长与全国经济增长的关系密切。

五、对提高我国人均GDP从而提高居民消费的政策建议1.提高我国的人均GDP还是我国经济发展的头等大事,从模型中不难看出人均GDP和人均消费的比例关系,说明人均GDP对人均消费起的是决定性作用,没有GDP的总量作后盾,根本不用谈消费的问题,有了一定量的GDP,消费水平的提高才有空间;2.重视居民的服务性消费支出,在中国产业调整中,底单产业比重逐渐上升,因此重视居民的服务性消费支出,就是重视第三产业的发展,而第三产业繁荣了,我国居民的生活水平和生活质量自然也就提高了;3.应该把第三产业的发展和我国GDP的提高兼顾起来,由于第三产业的发展,肯定会在一定程度上阻碍或影响第一、第二产业的发展,从而很有可能成为我国GDP增长的阻力,而GDP是经济发展的命脉,这种阻力也势必影响到第三产业,所以如果把这两个协调不好,我国经济很有可能停滞不前,更不用说居民生活水平的提高了。

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