居民消费水平的影响因素分析Word格式.docx
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利用eviews软件对变量进行分析，得出下面的回归结果：
Lny=+++
F=DW=R=R2=
但是lnx2的P值为>
，未通过显著性检验。
通过对各个变量的相关系数分析可知，各个变量之间的相关系数都很大，可能存在多重共线性。
利用逐步回归的方法通过eviews软件对各变量进行简单回归，剔除lnx2之后的回归方程为：
Lny=++
F=DW=R=R2=
各个变量都能够通过显著性检验。
3.2自相关检验
通过LM检验和对残差序列分析可知，模型存在一阶自相关，通过在模型加入ar
（1）项，修正一阶自相关。
但模型中常数项并未通过显著性检验，将其剔除后模型的各个变量都能够通过显著性检验，并且不存在自相关。
3.3异方差检验
利用怀特检验进行异方差检验，发现不存在异方差。
二、结论分析
综上所述，经过自相关、异方差的检验及多重共线性的修正，将方程lny=+作为本研究对象的最终模型。
利用计量经济学的基本方法，通过对初始线性回归模型中变量的筛选和剔除，最后选出模型中的变量分别是人均国内生产总值、农村人均可支配收入。
预测模型lny=+可决系数R2达到水平，该模型在理论上符合实际，对我国1978年2012年居民消费水平的变化有很好的解释能力。
其经济含义如下：
人均国内生产总值系数β1=，表示当模型中其它变量不变的情况下，人均国内生产总值每增加一个百分点，将带动全国居民消费水平增长元。
农村居民人均可支配收入系数β2=，表示在模型中其它变量不变的情况下，农村居民人均可支配收入增加一个百分点，全国居民消费水平将会增加元。
三、提升居民消费水平的政策建议
当前制约我国经济增长的因素很多，靠扩大投资拉动经济增长不是长久之计，靠扩大出口拉动经济增长也面临居多难题，因此，扩大内需、提升居民消费水平来拉动经济增长应是长久之策，根据以上分析，提升居民消费水平可从以下几方面着手：
大力发展生产力。
增加科技投入，把国民经济蛋糕做大做强，提升国内生产总值整体水平。
当前，要发展低碳与生态经济，增加国内生产总值的绿色含量，提高居民整体收入水平，特别是农村居民收入水平。
中国是一个农业大国，农村居民收入水平低是居民消费水平难以提高的重要原因。
切实提高农民收入，不仅是农民由温饱进入小康、改善农民生活质量的关键，也是刺激消费、促进经济健康快速协调发展的重要着力点。
调整农业结构，大力发展优质高效农业。
当前要对传统农业结构模式进行优化和调整。
大力发展“两高一优”农业。
调整重点是进行农产品的品种改良和换代，提升品质，提高效益。
大力发展农村合作经济组织，服务农民。
当前要大力发展农村合作经济组织，架起种植基地与市场供应的桥梁，为农民提供有效信息，同时畅通购销渠道。
为农民的产前、产中、产后提供全方位的服务，促进农民增产增收。
针对提高城镇居民的可支配收入方面，税收政策尤其是个人所得税方面需尽快进行调整。
现行的个人所得税制度采取分类制征收，极不公平。
当前，要在提高个人所得税费用扣除额的同时，尽快实行个人所得税征收模式由分类制向综合制转变。
最好以家庭为单位，这样既可以增加居民的税后可支配收入，又能贯彻公平课税的原则。
附录：
1.原始数据：
时间
居民消费水平（元）
居民消费水平指数（1978=100）
居民消费水平（剔除价格变动因素）（元）（=居民消费水平绝对值/居民消费水平定基指数*100）
人均国内生产总值（元）
人均国内生产总值指数（1978=100）
人均国内生产总值（剔除价格变动因素）（元）（等于人均国内生产总值/人均国内生产总值定基指数*100）
城镇居民家庭人均可支配收入（元）
城镇居民家庭人均可支配收入指数（1978=100）
城镇居民家庭人均可支配收入（剔除价格变动因素）（元）（=城镇居民人均收入绝对数/定基指数*100）
农村居民家庭人均纯收入（元）
农村居民家庭人均纯收入指数（1978=100）
农村居民家庭人均纯收入（剔除价格变动因素）（元）（=农村居民人均收入绝对数/定基指数*100）
1978年
184
100
382
1979年
208
107
420
405
1980年
238
464
113
127
139
1981年
264
493
1982年
284
529
1983年
315
584
1984年
356
697
1985年
440
860
1986年
496
966
1987年
558
1,116
1,
292
1988年
684
1,371
1989年
785
1,528
1990年
831
1,654
1991年
916
1,903
1992年
1,057
2,324
2,
784
1993年
1,332
3,015
1994年
1,799
4,066
3,
1995年
2,330
5,074
4,
1996年
2,765
5,878
1997年
2,978
6,457
5,
1998年
3,126
6,835
1999年
3,346
7,199
2000年
3,721
7,902
6,
2001年
3,987
8,670
2002年
4,301
9,450
673
7,
2003年
4,606
600
27636
10,600
8,
2004年
5,138
643
12,400
9,
588
2005年
5,771
14,259
10,
2006年
6,416
765
16,602
11,
2007年
7,572
20,337
13,
2008年
8,707
23,912
295911
15,
2009年
9,514
25,963
17,
2010年
10,919
30,567
19,
2011年
13,134
36,018
21,
2012年
14,699
39,544
24,
图表1以上数据来源于国家统计局经计算得出
2.Eviews软件结果
x1、x2、x3分别与y之间关系的散点图：
取对数后x1、x2、x3分别与y之间关系的散点图：
变量取对数后的回归模型
DependentVariable:
LOG（Y）
Method:
LeastSquares
Date:
06/21/15Time:
16:
56
Sample:
19782012
Includedobservations:
35
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
LNX1
LNX2
LNX3
R-squared
Meandependentvar
AdjustedR-squared
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
Schwarzcriterion
Loglikelihood
Hannan-Quinncriter.
F-statistic
Durbin-Watsonstat
Prob（F-statistic）
剔除lnx2的回归模型
18:
41
对残差列的检验
RES
38
Sample（adjusted）:
19792012
34afteradjustments
RES（-1）
19802012
33afteradjustments
RES（-2）
加入AR
（1）项后的回归模型
Convergenceachievedafter6iterations
AR
（1）
InvertedARRoots
.67
剔除常数项的回归模型
Convergenceachievedafter9iterations
.72
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