影响居民消费水平的因素分析及对策.docx

1、影响居民消费水平的因素分析及对策影响居民消费水平的因素分析及对策【摘要】居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来。居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。它主要通过消费的物质产品和劳务的数量和质量来反映。本文通过选取几个影响居民消费水平的影响因素，建立我国居民消费水平的计量经济模型，并研究了模型中主要变量对模型的影响程度。最后在以上研究的基础上提出了提高我国居民消费水平的对策建议。【关键词】居民消费水平；影响因素；计量模型分析；对策建议

2、一、文献综述（一）居民消费水平的定义从宏观的角度考察，消费水平就是一定时期内整个社会用于生活消费和服务的规模和水平；从微观的角度考察，消费水平就是单个消费者一定时期消费的商品和服务所达到的规模与水平。居民消费水平有两种含义：(1)指国民经济统计中的居民消费水平。按支出法测算的国内生产总值分为最终消费、资本形成总额、货物和服务净出口三大项。最终消费分为居民消费和政府消费两项。居民消费又分为农村居民消费和城镇居民消费。按全国人口平均计算的居民消费额，称为“全国居民消费水平”；按农村人口平均计算的农村居民消费额，称为“农村居民消费水平”；按城镇人口平均计算的城镇居民消费额，称为“城镇居民消费水平”。

3、(2)泛指其他各种反映居民消费状况的指标。如各种消费品和消费性服务的总量指标与人均指标。可以是全国性的指标，也可以是地区性、家庭性的指标。一个国家的消费水平取决于生产力的发展水平、居民的收入水平、消费品市场的发育程度、政府的消费政策、个人的消费欲望等多种因素。（二）反映居民消费水平的主要指标有： 1、平均实物消费量指标平均每人全年主要有消费品的消费量、平均每百户耐用消费品拥有量、人均居住面积、平均每人生活用水量、平均每人生活用电量等； 2、现代化生活设施的普及程度指标自来水普及率、煤气普及率、平均每百户主要家用电器拥有量、电话普及率等；3、反映消费水平的消费结构指标居民生活消费支出中食品的比例

4、、居民生活消费支出中文化生活服务支出比例、不同质量消费晶的消费比例等； 4、平均消费量的价值指标平均每人消费基金、平均每人生活消费额、平均每人用于各项生活消费的支出等。（三）消费计算根据计算居民消费的不同价格，可以计算出按当年价格计算的居民消费水平和按可比价格计算的居民消费水平，后者便于观察居民实际消费水平的增长变化。为了观察居民消费的实物构成，还可以进一步计算各种消费品的平均消费的数量和金额，以反映居民在取得基本生存资料的基础上逐步向需要享受资料和发展资料的方向发展的趋势。（四）我国居民消费水平较低的原因在我国，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

5、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。与发达国家相比，我国居民消费水平差距仍然较大。2003年我国居民消费相当于美国居民消费的8.8%，2008年提高到15.4%。尽管与发达国家的差距在缩小，但从消费结构看，我国居民消费还处在较低的水平。从需求角度看，我国的三大需求发展不平衡，投资和出口增长快，消费增长相对较慢，使得消费的比重不断下降。与投资和出口增速相比，居民消费增长相对较慢，从而居民消费在经济总量中的比重较低。我国居民消费计算方法有待进一步改进和完善，但主要方面符合国际通行的做法，计算结果基本反映了实际情况。（五）消费结构变化分析与启示近年来

6、，消费需求对经济的拉动力不断增强，与城乡居民消费结构的变化与快速升级是密不可分的。目前我国已进入消费加速转型期，居民消费由原来简单的数量增长演变为数量增长与结构调整并行，消费升级通过衣食耐用消费品住宅、交通、通讯、文化教育、娱乐、医疗和旅游等产业链不断演化。消费结构向更高层次转化，不仅推动了经济的持续发展，还提升了经济增长的质量。 值得引起关注的是，不同收入的消费群体、不同的商品和区域市场对消费升级所起的作用差异较大，引发的一些问题需引起重视。逐渐缩小这些差距，是保证经济持续健康发展的需要，也是构建和谐社会的需要。潘芳芳、李炯（2010）提出了要深入认识消费现状,提高农村居民消费水平。分配和消

7、费一直都是影响经济发展的两个重要因素，同时分配和消费又相互影响着对方。尤其在现在爆发全球性金融危机的情况下，我国的经济发展面临着国外需求萎缩，国内需求有限的艰难局面。因此如何扩大消费，促进经济又好又快发展成为当前经济工作的重点。本文主要通过分配和消费两者关系的论述来分析通过分配扩大消费促进经济的理论依据。赵明珠、亢晓龙（2010）认为目前我国经济增长过分依赖出口和投资的拉动，消费对经济增长的拉动作用不足。在国际金融危机过后的今天，我们有必要对我国消费需求做出分析，消费需求不足是我国的经济增长的问题，尤其是农民消费需求不足已成为我国经济增长的最大症结。这种状况决定了提高农民消费水平应成为拉动我国

8、经济增长的根本动力。本文在分析农民消费水平低的原因的基础之上，提出提高农民消费水平，关键在于破解制约农民消费的“资金瓶颈”、硬件瓶颈”和“软件瓶颈”。王长坤、喻永红（2008）认为从近几年的变化情况看，居民消费需求的起伏与物价变动的趋势、周期基本一致。居民消费支出快速增长的年份，物价也必然处于较高的水平。反之，居民消费支出低速增长，物价水平也随之下跌。居民消费支出增长率与消费物价指数的增幅这两条波动曲线的运行趋势大体一致。因此通过分析，说明了物价上涨与居民消费水平的相关性。二、模型的建立时间YX1X2X3X41990833 18667.821596560103.1199193221781.50

9、1840602103.419921116 26923.482262688106.419931393 35333.922924805114.719941833 48197.8638521038124.119952355 60793.7349311313117.119962789 71176.5955321626108.319973002 78973.0358231722102.819983159 84402.286109173099.219993346 89677.056405176698.620003632 99214.5568501860100.420013887 109655.177161

10、1969100.720024144 120332.697486206299.220034475 135822.7680602103101.220045032 159878.3489122319103.920055596 184937.3795932657101.820066299 216314.43106182950101.520077310 265810.31121303347104.820088430 314045.43136533901105.920099283 340902.8114904416399.3201010522 401512.80165464700103.320111211

11、3 471563.70185225545105.4 注：以上数据来源于各年的中国统计年鉴Y：全国居民消费水平(元)，X1：国内生产总值（亿元），X2：城镇居民消费水平（元），X3：农村居民消费水平（元），X4：居民消费价格总指数（%）。（一）模型初步提出1该模型为线性模型。2主要采集的样本是1990年以后的，我国的经济运行机制有了不小的改变，人民生活水平也有了显著的提高，所以这一时期的样本能反映这种变化。3模型中将居民消费水平作为被解释变量，为了具体分析各要素对提高我国居民消费水平影响大小，根据经验引入国内生产总值、城乡居民人均收入、居民消费价格总指数，对模型进行回归分析，以求能使模型具有更高

12、的可操作性。采用的回归模型如下：Y=0+1X 1+2X2+3X3+4X4+ui其中，Y代表全国居民消费水平，X1代表国内生产总值，X2代表城镇居民消费水平，X3代表农村居民消费水平，X4代表居民消费价格总指数，ui代表随即扰动项。我们通过对该模型的回归分析，得出各个变量与我国居民消费水平的变动关系。（二）模型的拟合检验用Eviews计量经济学分析软件将所有对居民消费水平影响显著的解释变量放进同一个模型，进行多元回归分析，结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/30/12 Time: 10:15Sample: 1990 20

13、11Included observations: 22VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C716.9640154.06394.6536790.0002X10.0112990.00051421.966390.0000X20.3184450.02124914.986370.0000X30.1513610.0975501.5516230.1392X4-6.7868741.306223-5.1957980.0001R-squared0.999906 Mean dependent var4612.773Adjusted R-squared0.99

14、9883 S.D. dependent var3188.040S.E. of regression34.42092 Akaike info criterion10.11192Sum squared resid20141.59 Schwarz criterion10.35989Log likelihood-106.2311 F-statistic45031.97Durbin-Watson stat1.063820 Prob(F-statistic)0.000000回归方程为：Y=716.9640 + 0.011299X1 + 0.318445X2 + 0.151361X3 - 6.786874X

15、4 + UiT = (4.653679) (21.96639) (14.98637) (1.551623) (-5.195798) R2= 0.999906 Adjusted R-squared=0.999883 F=45031.97 n=221.多重共线性检验由F=45031.97F0.05(4,17)，表明从整体上来看，居民消费水平与变量之间的线性关系显著，各解释变量之间的相关系数较高，可能存在着多重共线性。X1X2X3X4 X11.0000000.9872420.992457-0.239985X20.9872421.0000000.997053-0.287976X30.9924570.9

16、970531.000000-0.281642X4-0.239985-0.287976-0.2816421.000000（1）根据多重共线性检验，解释变量之间存在着线性相关,由上表知模型中确实存在多重共线性。（2）修正：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/30/12 Time: 22:32Sample: 1990 2011Included observations: 22VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C880.807896.435159.1336790.0000X10.

17、0244650.00048650.325640.0000R-squared0.992165 Mean dependent var4612.773Adjusted R-squared0.991773 S.D. dependent var3188.040S.E. of regression289.1586 Akaike info criterion14.25834Sum squared resid1672254. Schwarz criterion14.35752Log likelihood-154.8417 F-statistic2532.670Durbin-Watson stat0.16529

18、6 Prob(F-statistic)0.000000Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/30/12 Time: 22:41Sample: 1990 2011Included observations: 22VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-730.7552103.4713-7.0623940.0000X20.6690470.01120159.733290.0000R-squared0.994426 Mean dependent var4612.773Adjusted

19、 R-squared0.994147 S.D. dependent var3188.040S.E. of regression243.8952 Akaike info criterion13.91786Sum squared resid1189697. Schwarz criterion14.01705Log likelihood-151.0965 F-statistic3568.066Durbin-Watson stat0.200144 Prob(F-statistic)0.000000Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/31

20、/12 Time: 23:37Sample: 1990 2011Included observations: 22VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-633.026279.27762-7.9849290.0000X32.3349570.03035576.921360.0000R-squared0.996631 Mean dependent varAdjusted R-squared0.996463 S.D. dependent varS.E. of regression189.6067 Akaike info criterionSum

21、 squared resid719014.1 Schwarz criterionLog likelihood-145.5572 F-statisticDurbin-Watson stat0.695798 Prob(F-statistic)Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/30/12 Time: 22:42Sample: 1990 2011Included observations: 22VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C19249.4611291.041.704844

22、0.1037X4-139.6934107.5731-1.2985910.2089R-squared0.077760 Mean dependent var4612.773Adjusted R-squared0.031648 S.D. dependent var3188.040S.E. of regression3137.186 Akaike info criterion19.02655Sum squared resid1.97E+08 Schwarz criterion19.12573Log likelihood-207.2920 F-statistic1.686338Durbin-Watson

23、 stat0.099120 Prob(F-statistic)0.208859逐步回归法：剔除X1即城镇居民消费水平后的模型为：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/30/12 Time: 23:49Sample: 1990 2011Included observations: 22VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-940.0943707.6536-1.3284670.2006X20.2134660.1090711.9571380.0660X31.5962680.379

24、4864.2063910.0005X42.4979466.5108880.3836570.7057R-squared0.997227 Mean dependent var4612.773Adjusted R-squared0.996765 S.D. dependent var3188.040S.E. of regression181.3275 Akaike info criterion13.40145Sum squared resid591833.9 Schwarz criterion13.59982Log likelihood-143.4160 F-statistic2157.806Durb

25、in-Watson stat0.350191 Prob(F-statistic)0.000000剔除X2即城镇居民消费水平后的模型为：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/30/12 Time: 11:15Sample: 1990 2011Included observations: 22VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C705.7238564.41711.2503590.2272X10.0095650.0018365.2093430.0001X31.4216340.17

26、68978.0365030.0000X4-7.1189424.784751-1.4878400.1541R-squared0.998659 Mean dependent var4612.773Adjusted R-squared0.998435 S.D. dependent var3188.040S.E. of regression126.1034 Akaike info criterion12.67505Sum squared resid286237.2 Schwarz criterion12.87342Log likelihood-135.4255 F-statistic4467.959D

27、urbin-Watson stat0.817699 Prob(F-statistic)0.000000剔除X3即农村居民消费水平后的模型为：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/30/12 Time: 11:16Sample: 1990 2011Included observations: 22VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C781.3756154.05755.0719750.0001X10.0118370.00039430.011760.0000X20.3470930.01092131.781280.0000X4-7.1233481.337512-5.3258210.0000R-squared0.999892 Mean dependent var4612.773Adjusted R-squared0.999874 S.D. dependent var3188.040S.E. of regression35.74138 Akaike info criterion10.15346Sum squared resid22994.04 Schwarz criterion10.35183Log lik