计量经济学课程论文影响居民收入水平的因素分析

计量经济学课程论文影响居民收入水平的因素分析

农村居民消费主要影响因素分析200822119 081国贸4 张辉一，引言 经济危机以来，中国经济遭遇增长上的瓶颈。一直以来中国经济的增长主要靠投资、出口和消费三驾马车的拉动，而其中又以投资和出口的拉动作用最大。虽然我国一直在强调要扩大内需，但经济危机中由于出口减少而引起经济下滑还是说明国内对出口的依赖还是很大的。 中国幅员辽阔，是一个巨大的市场，但是为什么这么多年中国的市场都没有完全开发出来，我个人认为是方向没有选择准确。中国是一个农业大国，农民占总人口的大部分，由次可见中国巨大的消费市场隐藏在农村中，那么如何挖掘农村的消费潜力就成了至关重要的问题。 西方经济学中有很多关于需求、消费等的理论。微观经济学中供求与均衡价格理论中的需求定理中阐述了需求的定义及其影响因素。需求是指在某一特定时期内，在各种可能的价格水平下，消费者愿意而且能够购买的某种商品的数量。影响需求的主要因素包括商品本身的价格、其他商品的价格、消费者偏好、消费者收入以及人们对未来的预期等等。 由于数据的可获行及影响的重要性，对于农村居民的消费水平主要选取了以下二个影响因素：农村居民家庭人均纯收入及商品零售价格指数。二，文献综述 中国是一个农业大国，农民占总人口的大部分，农村的居民的消费在国民消费中占有很大比重，农村居民的消费水平对整个国民经济的发展有很大的作用。随着改革开放的深入发展及各项支农惠农政策的实施，农村居民的收入水平有了很大的提高，面对农村这个巨大的消费市场，如何提高农村居民的消费水平就成了扩大内需、拉动经济发展所面对的重大问题。本文运用了计量经济学的方法，就农村居民的消费水平的主要影响因素进行了简单分析。 ●1989年到2008年农村居民的消费水平及其影响因素的统计数据（表1）年份 农村居民消费水平Y 农村居民家庭人均纯收入X1 商品零售价格指数X21989 549 5 81990 560 3 11991 602 6 91992 688 784 41993 805 6 21994 1038 1221 71995 1313 7 81996 1626 1 11997 1722 1 81998 1730 2162 41999 1766 3 972000 1860 4 52001 1969 4 22002 2062 6 72003 2103 2 92004 2301 6 82005 2560 2 82006 2847 1 1012007 3265 1 82008 3756 7 7数据来源：《中国统计年鉴》国家统计局网站三，建立模型 由数据分析，初步建立模型Y=b0+b1*x1+b2*x2+uib0表示在没有任何因素影响下的农村居民消费水平；b1表示农村居民家庭人均纯收入对农村居民消费水平的影响；b2表示商品零售价格指数对农村居民消费水平的影响；ui为随机扰动项。四，模型的检验及修正（一）模型的参数估计及经济意义、统计意义上的检验利用EVIEWS软件，做Y对X1 、X2的回归，回归结果如下表1：参数估计由上表可知各系数回归估计值：Se(b0)=1351 Se(b1)=027251 Se(b2)=8188901，经济意义上的检验 该模型可初步通过经济意义上的检验，系数符号均符合经济意义，农村居民家庭人均纯收入及商品零售价格指数均能在数量上增加居民消费。2，统计意义上的检验 当n=20 ，α =05时，t检验值为740。由数据可以看出，X1、X2的t检验值的绝对值大于740，符合t检验。F=8554符合F检验，R-squared=955580 Adjusted R-squared=950354，模型拟合度较好。因此这些因素对农村居民的消费水平有较大的影响。二，计量经济学检验1，异方差检验 样本数为20，且模型为二元线形回归模型，利用怀特检验对异方差进行检验，利用OLS课的残差ei，求残差平方和eiˆ2并将其对X1/、X2/、x1ˆ2、x2ˆ2和x1*x2做回归，可得结果如下表2：且xii 为xiˆ2，xi为xi*xj 由表2可以看出，nR²=237706，由怀特检验知，在α =05时，查χ²分布表 得临界值χ （5）=0705，由于nR²<χ （5），所以接受原假设，表明残差是同方差的，不存在异方差性。有下面的散点图也可以得出不存在异方差的结论。 2，序列相关性检验根据表2得D-W检验，durbin-walson=569439，查表dl=13，du=54而DW值小于dl，存在正序列相关。利用迭代法对序列相关进行处理，一次迭代结果（表3） 经过一次迭代，可从表中看出DW=913490，仍然小于dl值，可见一次迭代对模型影响不显著，再进行二次迭代如（表4） 经过二次迭代后收敛，ρ1、ρ2的 估计值分别为039001、-500703，并且t检验显著，说明原模型确实存在一阶、二阶序列相关性、DW=302138，n=18 k=2，查表得dl=05，du=53，可知du

计量经济学论文可以研究的问题有多种，期中比较简单的就是根据数据，建立方程，研究变量之间的关系，主要运用的工具就是计量经济学的初等知识和Eviews软件，思路、要求和注意事项我觉得这么说对你的帮助不大，所以给你一篇我的论文做参考，也许对你有帮助，如果你觉得看的不是很明白的话，可以再留言给我，我把什么思路等告诉你。　　计量经济学　　期末实验报告　　实验名称：大中城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析　　姓 名：　　学 号：　　班 级： （）级统计学系（）班　　指导教师：　　时 间：　　（上面是论文封皮）　　23个城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析（题目）　　一、 经济理论背景　　近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。　　二、 有关人均消费支出及其影响因素的理论　　我们主要从以下几个方面分析我国居民消费支出的影响因素：　　①、居民未来支出预期上升，影响了居民即期消费的增长　　居民的被动储蓄直接导致购买力的巨大分流， 从而减弱对消费品的即期需求，严重地影响了居民即期消费的增长，进而导致有效需求的不足，最终导致经济增长的乏力。90年代末期以来，我国的医疗、养老、失业保险、教育等一系列改革措施集中出台，原有的体制被打破，而新的体制尚未建立健全，因此目前的医疗、养老、失业保险、教育体制对居民个人支出的压力较大，而且基本上都是硬性支出，支出的不确定性也很大，导致居民目前对未来支出预期的上升。　　②、商品供求结构性矛盾依然突出　　从消费结构上看，我国消费品市场已发生了新的根本性变化：居民低层次消费已近饱和，而更高水平的消费又未达到。改革开放20多年来，城乡居民经过了一个中档耐用消费品的普及阶段后，目前老百姓的收入消费还不足以形成一个新的、以高档产品为内容的主导性消费热点，如轿车、住房等还远不能纳入大多数人的消费主流，居民现有的购买力不能形成推动主导消费品升级的动力。　　③、物价总水平持续在低水平运行，通货紧缩的压力较大，不利于消费的增长　　加入WTO之后，随着关税的降低和进口规模的扩大，国外产品对我国市场的冲击将进一步加大，国际价格紧缩对国内价格变化将产生负面影响。物价的持续下降，不利于居民的消费增长。因为从居民的消费心理上看，买涨不买降是居民购物的习惯心理。由于居民对物价有进一步下降的预期，因此往往推迟消费，不利于居民消费的增长。另外，从统计上分析，由于物价的下降，名义消费增长往往低于实际消费的增长，这在一定程度上也不利于消费增长幅度的提高。　　④、我国现阶段没有形成大的消费热点，难以带动消费的快速增长　　经过近几年的培育和发展，我国目前已经形成了住房消费、居民汽车消费、通信及电子产品的消费、节假日消费及旅游消费等一些消费亮点，可以促进消费的稳定增长，但始终未能形成大的消费热点，因此不能带动消费的高速增长。　　三、 相关数据收集　　相关数据均来源于2006年《中国统计年鉴》：　　23个大中城市城镇居民家庭基本情况（表格）　　地区 平均每户就业人口（人） 平均每一就业者负担人数（人） 平均每人实际月收入（元） 人均可支配收入（元） 人均消费支出（元）　　北京 6 8 1 2 9　　天津 4 0 6 8 8　　石家庄 4 0 3 0 9　　太原 3 2 9 9 5　　呼和浩特 5 9 2 8 7　　沈阳 3 1 5 7 1　　大连 6 8 8 1 5　　长春 8 7 1 1 2　　哈尔滨 4 0 8 5 4　　上海 6 9 0 1 3　　南京 4 0 4 0 6　　杭州 5 9 0 9 2　　宁波 5 8 4 2 4　　合肥 6 8 5 1 9　　福州 7 9 5 4 8　　厦门 5 9 7 3 7　　南昌 4 8 0 1 4　　济南 7 7 3 8 4　　青岛 6 8 6 5 7　　郑州 4 1 2 2 3　　武汉 5 0 5 2 1　　长沙 4 1 9 9 8　　广州 7 8 6 1 1　　四、 模型的建立　　根据数据，我们建立多元线性回归方程的一般模型为：　　其中：　　——人均消费支出　　——常数项　　——回归方程的参数　　——平均每户就业人口数　　——平均每一就业者负担人口数　　——平均每人实际月收入　　——人均可支配收入　　——随即误差项　　五、实验过程　　（一）回归模型参数估计　　根据数据建立多元线性回归方程：　　首先利用Eviews软件对模型进行OLS估计，得样本回归方程。　　利用Eviews输出结果如下：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:08　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C -180 506 -282633 2159　　X1 3490 2332 427889 1704　　X2 1209 7866 498528 1513　　X3 552510 629371 466766 0239　　X4 -180652 742107 -590947 1290　　R-squared 721234 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 659286 SD dependent var 1711　　SE of regression 8502 Akaike info criterion 77564　　Sum squared resid 9 Schwarz criterion 02249　　Log likelihood -9199 F-statistic 64259　　Durbin-Watson stat 047936 Prob(F-statistic) 000076　　根据多元线性回归关于Eviews输出结果可以得到参数的估计值为： ， ， ， ，　　从而初步得到的回归方程为：　　Se= (506) (2332) (7866) (629371) (742107)　　T= (-282633) (427889) (498528) (466766) (-590947)　　F=64259 df=18　　模型检验：由于在 的水平下，解释变量 、 、 的检验的P值都大于05，所以变量不显著，说明模型中可能存在多重共线性等问题，进而对模型进行修正。　　（二）处理多重共线性　　我们采用逐步回归法对模型的多重共线性进行检验和处理：　　X1：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:28　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 8238 6688 296574 7697　　X1 0964 4840 531833 1405　　R-squared 100508 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 057675 SD dependent var 1711　　SE of regression 6105 Akaike info criterion 68623　　Sum squared resid 2 Schwarz criterion 78497　　Log likelihood -3917 F-statistic 346511　　Durbin-Watson stat 770750 Prob(F-statistic) 140491　　X2：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:29　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 641 2658 632596 0156　　X2 -1146 9597 -218861 2364　　R-squared 066070 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 021597 SD dependent var 1711　　SE of regression 7371 Akaike info criterion 72380　　Sum squared resid Schwarz criterion 82254　　Log likelihood -8237 F-statistic 485623　　Durbin-Watson stat 887292 Prob(F-statistic) 236412　　X3：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:29　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 8827 8342 326831 1988　　X3 540400 095343 667960 0000　　R-squared 604712 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 585888 SD dependent var 1711　　SE of regression 2575 Akaike info criterion 86402　　Sum squared resid 5 Schwarz criterion 96276　　Log likelihood -9362 F-statistic 12577　　Durbin-Watson stat 064743 Prob(F-statistic) 000013　　X4：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:30　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 7094 8178 141465 2665　　X4 596476 124231 801338 0001　　R-squared 523300 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 500600 SD dependent var 1711　　SE of regression 4178 Akaike info criterion 05129　　Sum squared resid 1 Schwarz criterion 15003　　Log likelihood -0898 F-statistic 05284　　Durbin-Watson stat 037087 Prob(F-statistic) 000096　　由得出的数据可以看出， 的调整的判定系数最大，因此首先把 引入调整的方程中，然后在分别引入变量 、 、 进行OLS得：　　X1、X3　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:32　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C -8991 9081 -644388 5266　　X1 8101 2070 275533 2167　　X3 517213 095693 404899 0000　　R-squared 634449 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 597894 SD dependent var 1711　　SE of regression 1510 Akaike info criterion 87276　　Sum squared resid 2 Schwarz criterion 02087　　Log likelihood -0368 F-statistic 35596　　Durbin-Watson stat 032110 Prob(F-statistic) 000043　　X2、X3　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:33　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 5536 1435 451015 6568　　X2 -00981 0392 -110678 9130　　X3 536856 102783 223221 0000　　R-squared 604954 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 565449 SD dependent var 1711　　SE of regression 7747 Akaike info criterion 95036　　Sum squared resid 0 Schwarz criterion 09847　　Log likelihood -9292 F-statistic 31348　　Durbin-Watson stat 063247 Prob(F-statistic) 000093　　X3、X4　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:34　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 7015 5882 326290 0306　　X3 766892 553402 192782 0046　　X4 -473721 656624 -244390 0363　　R-squared 684240 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 652664 SD dependent var 1711　　SE of regression 1157 Akaike info criterion 72634　　Sum squared resid 0 Schwarz criterion 87445　　Log likelihood -3529 F-statistic 66965　　Durbin-Watson stat 111635 Prob(F-statistic) 000010　　由数据结果可以看出，引入X4时方程的调整判定系数最大，且解释变量均通过了显著性检验，再分别引入X1、X2进行分析。　　X1、X3、X4　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:37　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 6693 8464 479562 6370　　X1 29944 6512 366505 7180　　X3 652622 646003 558228 0192　　X4 -345001 757634 -775265 0919　　R-squared 686457 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 636950 SD dependent var 1711　　SE of regression 0712 Akaike info criterion 80625　　Sum squared resid 3 Schwarz criterion 00373　　Log likelihood -2719 F-statistic 86591　　Durbin-Watson stat 082104 Prob(F-statistic) 000050　　X2、X3、X4　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:38　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 60939 2088 127981 8995　　X2 1557 9303 575948 5714　　X3 886588 600027 144175 0053　　X4 -596394 701018 -277251 0345　　R-squared 689658 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 640657 SD dependent var 1711　　SE of regression 3798 Akaike info criterion 79599　　Sum squared resid 8 Schwarz criterion 99347　　Log likelihood -1539 F-statistic 07429　　Durbin-Watson stat 143110 Prob(F-statistic) 000046　　由输出结果可以看出，在 的水平下，解释变量 、 的检验的P值都大于05，解释变量不能通过显著性检验，因此可以得出结论模型中只能引入X3、X4两个变量。则调整后的多元线性回归方程为：　　Se= (5882) (553402) (656624)　　T= (326290) (192782) (-244390)　　F=66965 df=20　　（三）异方差性的检验　　对模型 进行怀特检验：　　White Heteroskedasticity Test:　　F-statistic 071659 Probability 399378　　Obs*R-squared 423847 Probability 351673　　Test Equation:　　Dependent Variable: RESID^2　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:53　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 50 9 266460 7929　　X3 9623 1924 394723 6977　　X3^2 -071268 187278 -380548 7080　　X4 -6779 3390 -467114 6460　　X4^2 121138 229933 526841 6047　　R-squared 192341 Mean dependent var 87　　Adjusted R-squared 012861 SD dependent var 54　　SE of regression 59 Akaike info criterion 12207　　Sum squared resid 60E+09 Schwarz criterion 36892　　Log likelihood -9038 F-statistic 071659　　Durbin-Watson stat 968939 Prob(F-statistic) 399378　　由检验结果可知， ，由White检验知，在 时，查 分布表，得临界值 (20)=1435，因为 < (5)= 1435，所以模型中不存在异方差。　　（四）自相关的检验　　由模型的输出结果可知，估计结果都比较满意，无论是回归方程检验，还是参数显著性检验的检验概率，都显著小于05，D-W值为111635，显著性水平 =05下查Durbin-Watson表，其中n=23，解释变量的个数为2，得到下限临界值 ，上限临界值 ， =543

计量经济学课程论文影响居民收入水平的因素

现在，随着城镇化速度的加快，搬入城市的人越来越多，越来越多的人不愿意当农民，因为农民的收入低，政府想尽办法让群众致富，可是，实际上存在着不少客观问题，影响农民增收的速度。1、文化程度低是一个重要因素，以前经常说的话就是农民没文化、没技术，只会种地。在以前行，现代化的社会，没文化，没技术真的不行，现在年轻人往大城市打工的很多，但受制于文化程度低的大有人在，影响了收入。2、受国际粮食市场的影响，近几年来，小麦玉米价格持续走低，而生产资料例如化肥、农药、播种费、机耕费、秸秆还田费的价格不低，影响了农民的纯收入。3、本地的企业少，年轻人大多出去打工了，可是现在企业招人，超过45的就不要了，当保安也不行，又没技术，农忙时，年纪稍大的干干农活，农闲时，只能打打零工，每天只能挣60-80元，收入太低，又不是天天干活，没有固定的收入。4、负担重，孩子上学，家庭教育投入逐年增加，虽然九年制教育免费，但是，为了孩子有好的前程，现在上私立学校的多，自己再受累，也挺着，让孩子极可能的到县城上好学校。5、疾病的困扰，有句俗话叫一病三年穷，虽然现在国家城乡医保的补贴力度逐年增加，但对农村家庭来说，还存在着看不起病，平时小病不看，怕看，等小病积攒成大病，就更加花费巨大。不止上面的几种，影响农民收入的因素还有许多。

城乡收入差距的因素分析 大学生手机预期消费的计量经济模型 第二产业国内生产总值对固定资产投资的影响分析 第二产业GDP形成的因素分析 各因素对高新技术区发展的影响 基于Hedonic模型的成都住宅价格影响因素分析 关于自筹资金对基本建设投资资金的影响 关于中国旅游发展的分析 关于GDP与固定资产投资的计量经济模型分析 国内工业固定资产和劳动就业人数对工业产值的影响 倒“U”曲线及顶点分析 金融发展与经济增长的关系 失业率对中国国内生产总值的影响 人力资本和实物资本对企业利润的影响分析 人力资本投入与GDP 实证库兹涅茨倒U曲线中国实现 农村剩余劳动力转化途径与农民收入增加的关系分析 农村居民收入影响因素分析 利率及收入对货币供应量的影响 我国房地产行业的生产函数模型 我国改革开放后通货膨胀的因素分析 我国房地产市场影响因素分析 我国居民储蓄影响因素的实证分析 我国居民收入对储蓄存款的影响 适度扩大M2能提高我国GDP 四川省农民收入结构分析 四川省居民消费水平影响因素的分析 影响农民收入的因素分析 信息时代的城镇对比 影响国内私人汽车拥有量的几个重要因素分析 影响成都市机动车总数因素的定量分析 影响我国国内过夜旅游者人数因素的计量分析 影响电信业务收入的主要因素的分析 影响货币需求的因素分析 用误差校正模型研究季度M1需求 政府对公共卫生事业的投资与国民经济增长关系的计量分析 由弹性价格货币模型论中国汇率和利率的联动性 中国资本外逃的成因解释与计量分析 中国的菲利普斯曲线 中国城乡人口流动趋势分析 中国外汇储备的影响因素分析 中国校正失业变化率条件下的奥肯定律检验 菲利普斯曲线的验证 对我国经济增长的因素分析 恩格尔系数模型检验 地区人均收入影响因素的计量分析 成都市投资额影响因素的实证分析 关于司机年龄与发生车祸次数关系的分析 固定资产投资对GDP的影响 改革开放以来商品零售价格指数（RPI）变化因素分析 关于GDP与其他经济因素关系的计量分析 关于教育对中国经济增长作用的计量分析 吉尼系数影响因素的计量分析 我国经济增长对能源消耗的依赖 我国旅游经济的因素分析 投资额与生产总值和物价指1 外商直接投资（FDI）对我国经济影响的实证分析 试探交通运输发展与国民经济的关系 我国1978-1997年的财政收入和国民生产总值的计量分析 影响居民消费水平的因素分析 影响居民消费水平的主要因素分析 新中国出口的影响因素分析 有关我国居民储蓄影响因素的计量分析 我国消费的影响因素分析(经济2班） 我国人均GDP与消费的计量分析 影响股价指数的因素分析 中国经济增长与周期波动 中国能源需求影响因素实证分析 中国旅游业发展状况分析 中国城市居民消费计量分析 FDI对中国经济增长的影1 城镇居民住房面积的多因素分析 对影响人身保险保费收入诸因素的计量分析 餐饮业区域市场潜力的影响因素分析 对上市公司利用新四项计提进行盈余管理的实证研 关于国内旅游需求的计量经济学分析报告 关于影响我国南方几省市农业总产值因素的实证分析 三大产业的发展与城镇居民家庭消费支出 上市公司财务预警模型设计与分析 宏观经济政策对中国经济周期波动的影响分析 如何提高农业产值和农民人均收入水平 货币政策有效性分析 私家车拥有量的计量分析 四川省居民消费水平的多因素分析 我国采矿业龙头企业利润因素分析 我国财产保险市场发展的因素分析 外资利用与我国进出口贸易关系的实证分析 我国国债挤出效应的实证分析 我国农民收入影响因素的回归分析 影响保费收入的因素分析 我国汽车需求的因素分析 影响GDP增长的经济因素分析 影响人身保险保费收入的重要因素分析 影响我国农业总产值因素的实证分析 影响寿险保费收入的因素分析2 影响四川省房地产业发展的因素分析 影响中国汽车产量的多因素分析 中国经济增长的影响因素实证分析 中国城镇居民2003年可支配收入分析 资本结构主要影响因素的再探析 在校学生总数变动的多因素分析 运用OLS法对参数估计 中国上市公司现金股利的影响因素分析 中国农业总产值问题的计量分析 GDP与进出口总额的计量分析 城市住房均衡价格供求模型 城镇集体单位固定资产投资对国内生产总值的影响分析 城镇人均收入与人均通讯消费分析 NBA球员薪金问题 北京城市居民消费函数模型分析 北京市城镇居民消费函数模型 成都市05年度住宅市场定价模型 北京市城镇居民消费模型 北京市居民消费函数模型(巫君荣杨三冠等) 店铺租金的确定 对成都市房地产市场的实证考察 对影响某高校研究生录取线的爽因素分析 对外贸易与四川经济增长关系实证分析 工业产值与能源耗量的实证分析 发展中国家货币需求模型 固定资产投资对贵州GDP影响分析 固定资产投资的计量经济学模型 工资收入差异分析 房地产价格因素分析 货币政策与GDP的回归分析 关于封闭式基金价格问题 关于社会商品零售总额的案例分析 开放经济下储蓄、投资与贸易余额关系的研究 我国财政收入与部分支出结构 四川省居民消费结构计量分析请采纳答案，支持我一下。

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回答 一、影响薪酬水平的外部因素市场劳动力的分布。大家都明白物以稀为贵的道理，所以当劳动力市场上明显供不应求的时候，显然总体的薪酬水平就会升高，反之亦然。企业所在地区及行业的特点。目前国内不同的地区薪酬水平是不同的，比如江南地区的平均薪酬水平很明显要高过西北地区的平均薪酬水平。行业的不同也会造成企业薪酬水平的不同，避免房地产行业和互联网行业的薪酬水平就不会相同。企业所在地的物价水平。不同的地区由于经济发展的不同，社会的物价水平也是不同的，而物价水平的高低对于薪酬水平的高低影响是很直接的。 二、影响薪酬系统的内在因素企业的业务和产品。对于企业来说，业务性质的不同主要表现在企业的产品上，加入企业的产品在市场上表现很好，市场占有率较高的话，那么企业的盈利能力也应该是很不错的，所以这会直接带动薪酬水平的上涨。反之亦然。企业的经营状况。假如一个企业的经营很糟糕，由于缺乏资金运转导致企业面临倒闭，你还能指望它的薪酬水平有多好吗？企业自身的文化。企业的文化会引导员工的价值观，而且事关企业薪酬策略，所以这在一定程度上也会对薪酬水平造成影响。 提问 谢谢 更多1条 

可参考书籍《农村居民收入区域差异及其影响因素研究》，此书是2009年清华大学出版社出版的图书，作者是陶应虎。大致内容：《农村居民收入区域差异及其影响因素研究：以江苏省为例》试图以江苏省为例，运用区域经济学、发展经济学及计量经济学等学科知识，运用相关面板数据或截面数据，系统深入地研究江苏农村居民收入区域差异及其影响因素，探讨农村居民收入区域差异的变动轨迹和作用机理，明确缩小江苏农村居民收入区域差异的思路，并提出保证江苏农村区域协调发展的政策和措施。温馨提示：以上内容仅供参考。应答时间：2021-08-11，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。 [平安银行我知道]想要知道更多？快来看“平安银行我知道”吧~

计量经济学课程论文影响居民收入水平的因素有哪些

影响因素一：GDP从直观上我们可以感知，不论是实际工资还是名义工资，人民的工资收入水平首先受制于整个国家经济发展水平。国家富，人民富；国家穷，人民也不可能富有起来。衡量国家经济发展状况的一个最重要的指标是GDP，它是指一定时期内（如一个季度或一个年度），一个国家或地区的经济中所生产出的全部产品和提供劳务的市场价值的总值。总之，我国的 GDP发展水平，以及劳动报酬分配率都是影响我国人民工资收入的主要因素。影响因素三：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如果CPI不断增长，一定的居民工资收入的购买力度就会不断下降，居民的实际工资收入就会不断下降，影响居民的实际消费和生活水平。所以，CPI成为影响居民工资收入的重要因素。影响因素四：税收比例国家政府往往通过税收进行经济的宏观调控，税收的本质要求是取之于民用之于民，但是对于员工个体来说，当工资收入一定的时候，个人所得税起征点越低，税收比例越大，个人所得税就越高，员工的直接可支配的收入就越小。所以，税收比例是影响员工工资收入不可忽略的因素之一。影响因素五：国家相关工资政策政府干预工资是一种不常用但是很必要的手段，尤其是通过一些基本的工资政策和指导建议，政府的相关工作发挥了保证居民收入、稳定社会的作用。政府干预工资的内容主要包括制定并落实最低工资指导制度；推动企业建立健全工资集体协商制度；完善工资指导线、劳动力市场工资指导价和行业人工成本信息指导；落实艰苦岗位津贴制度等。影响因素六：其他因素影响员工个体工资收入的其他因素非常多，比如企业的经营状况、企业性质、薪酬制度等等，以及员工个人能力、职位层级、工作地点等等个体因素不胜枚举。另外，在两会上很受关注的民生问题，比如房价、医疗、教育等等因素，都是影响员工生活水平的间接因素。当各种生活必不可少的消费支出越大，在所得工资不变的情况下，老百姓感觉自己的工资将是不断下降的。

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根本因素：经济发展水平从微观讲，个人的收入状况，与消费成正比居民消费习惯国家财政决策中用于消费地比例物价水平等

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解释变量，用GDP（收入），因为消费是收入的函数。其他变量诸如物价水平，如果做得深，可以参考加入

我国居民消费水平的计量分析及对策建议　　内容摘要：通过对我国居民消费水平的历史及现状研究，建立了居民消费水平的经济模型，并研究了模型中主要变量对模型的影响程度，在此基础上提出了提高居民消费水平的对策建议。　　关键词：居民消费水平 影响因素 模型分析 对策建议　　一、引言　　消费水平是指一个国家一定时期内人们在消费过程中对物质和文化生活需要的满足程度。笔者以分析居民消费水平为目的，同时考虑了其他一些指标的分析需要，根据计量经济学模型的构思，在建模时作了如下处理：　　1、该模型为线性模型。　　2、主要采集的样本是1978年以后的，因为改革开放以后，我国的经济运行机制有了极大的改变，人民生活水平也有了极大的提高，故这一时期的样本更能反映这种变化。　　3、模型中将居民消费水平作为被解释变量，根据经验引入国内生产总值、城乡居民人均收入、人口自然增长率、居民消费价格指数，对模型进行回归分析，以求能使模型具有更高的可操作性。　　obs Y X1 X2 X3 X4 X5　　1978 0000 100 4000 6000 00000 7000　　1979 0000 200 0000 2000 34000 9000　　1980 0000 800 6000 3000 87000 5000　　1981 0000 400 4000 4000 55000 5000　　1982 0000 700 3000 1000 68000 0000　　1983 0000 500 6000 8000 29000 0000　　1984 0000 000 1000 3000 08000 7000　　1985 0000 400 1000 6000 26000 3000　　1986 0000 20 6000 8000 57000 5000　　1987 0000 50 200 6000 61000 3000　　1988 0000 30 400 0000 73000 8000　　1989 0000 20 900 5000 04000 0000　　1990 0000 90 200 3000 39000 1000　　1991 0000 80 600 6000 98000 4000　　1992 000 10 600 0000 60000 4000　　1993 000 40 400 6000 45000 7000　　1994 000 40 200 000 21000 1000　　1995 000 10 000 700 55000 1000　　1996 000 60 900 100 42000 3000　　1997 000 60 300 100 06000 8000　　1998 000 20 100 000 140000 20000　　1999 000 50 000 300 180000 50000　　2000 000 10 000 400 580000 1000　　2001 000 80 600 400 950000 1000　　2002 000 3 800 600 450000 70000　　注：以上数据来源于2003年《中国统计年鉴》　　二、影响居民消费水平的单因素分析　　1、国内生产总值对居民消费水平的影响　　为了研究居民消费水平和经济发展水平的关系，我们把国内生产总值作为经济发展水平的代表性指标。由经济理论分析可知，经济发展水平与居民消费水平有密切关系。因此，我们设定居民消费水平Y 与国内生产总值X 的关系为：　　假定模型中随机误差项 满足古典假定，运用OLS法估计模型参数，结果如下：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/12/05 Time: 14:50　　Sample: 1978 2002　　Included observations: 25　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 22748 02780 296901 0000　　X1 036811 000203 1983 0000　　R-squared 999300 Mean dependent var 120　　Adjusted R-squared 999270 SD dependent var 558　　SE of regression 31248 Akaike info criterion 985514　　Sum squared resid 96 Schwarz criterion 08302　　Log likelihood -8189 F-statistic 82　　Durbin-Watson stat 894184 Prob(F-statistic) 000000　　(2969) (1983)　　其中，可决系数 =9993。从回归结果可以看出，模型拟合度很好，可决系数很高，这也表明国内生产总值确实对居民消费水平有显著影响。其中，GDP每增长1亿元，居民消费水平平均增加04元。　　2、居民人均收入对居民消费水平的影响　　如果说国内生产总值是宏观影响因素，那么居民的人均收入就是微观影响因素。由于我国城乡差距比较显著，于是在这里分别考察了城镇居民和农村居民的可支配收入对消费水平的影响。设城镇居民人均可支配收入为 ，农村居民人均纯收入为 ，它们与居民消费水平的关系为：　　，　　运用OLS法估计结果如下：　　城镇居民可支配收入对居民消费水平的影响　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/12/05 Time: 14:51　　Sample: 1978 2002　　Included observations: 25　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 629737 72683 514222 6120　　X2 530391 005288 2944 0000　　R-squared 997719 Mean dependent var 120　　Adjusted R-squared 997620 SD dependent var 558　　SE of regression 94203 Akaike info criterion 16689　　Sum squared resid 75 Schwarz criterion 26440　　Log likelihood -5862 F-statistic 98　　Durbin-Watson stat 834725 Prob(F-statistic) 000000　　（5142） （2944） =9977　　农村居民纯收入对居民消费水平的影响　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/12/05 Time: 14:51　　Sample: 1978 2002　　Included observations: 25　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C -4612 65894 -959014 0006　　X3 491763 021689 78073 0000　　R-squared 995162 Mean dependent var 120　　Adjusted R-squared 994951 SD dependent var 558　　SE of regression 20660 Akaike info criterion 91870　　Sum squared resid 3 Schwarz criterion 01621　　Log likelihood -9838 F-statistic 789　　Durbin-Watson stat 010615 Prob(F-statistic) 000000　　（-9590） （7807） R²=9952　　由数据分析的结论可知，农村居民人均纯收入对居民消费水平的影响大大超过了城镇居民人均可支配收入对居民消费水平的影响。造成这种情况，主要有以下几个原因：第一是我国是农民人口占绝大多数的国家，而居民消费水平是以人口数为权数对农村居民消费水平和城镇居民消费水平进行加权平均计算而得到的；第二是农村居民的消费动力远远大于城镇居民。根据联合国粮农组织提出的标准，恩格尔系数在59%以上为贫困，50—59%为温饱，40—50%为小康，30—40%为富裕，低于30%为最富裕。1978年，我国城乡居民的恩格尔系数分别为5%和7%，也就是说城镇居民只属于勉强温饱，农村居民则处于绝对贫困。然而到2001年，农村居民家庭的恩格尔系数降至8%，而城镇居民家庭的恩格尔系数则降至9%， 可见农村居民目前的消费需求大于城镇居民。　　3、人口自然增长率对居民消费水平的影响　　人口的多少与消费水平的高低有密切的关系。由经验分析可知，在人口数量一定的情况下，经济发展水平越高，消费品数量越多，那么居民消费水平就会越高；反之，在经济发展水平稳定的条件下，人口数量的多少就决定着消费水平的高低。因此，下面以人口自然增长率为解释变量，设为X4进行回归分析。　　设　　回归估计结果如下：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/12/05 Time: 14:52　　Sample: 1978 2002　　Included observations: 25　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 843 8942 77325 0000　　X4 -3241 89861 -292053 0000　　R-squared 789651 Mean dependent var 120　　Adjusted R-squared 780506 SD dependent var 558　　SE of regression 7908 Akaike info criterion 69092　　Sum squared resid Schwarz criterion 78843　　Log likelihood -1364 F-statistic 34224　　Durbin-Watson stat 548669 Prob(F-statistic) 000000　　(7733) (-2921)　　回归结果表明，人口每增长1%。，居民消费水平平均下降32元。其原因主要是我国人口基数大，即使增长率很低，也使得以人口平均来计算的居民消费水平有显著性变动。　　4、消费物价指数对居民消费水平的影响　　按经济理论分析，物价越高，越会抑制人们的消费，消费水平会越低。故在此引入消费物价指数进行回归分析。　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/12/05 Time: 14:51　　Sample: 1978 2002　　Included observations: 25　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 259 544 277864 2140　　X5 -35080 23965 -922425 3659　　R-squared 035675 Mean dependent var 120　　Adjusted R-squared -006253 SD dependent var 558　　SE of regression 521 Akaike info criterion 21358　　Sum squared resid 37302690 Schwarz criterion 31109　　Log likelihood -1697 F-statistic 850869　　Durbin-Watson stat 052147 Prob(F-statistic) 365883　　从结果看出，可决系数很低，t统计检验不显著，尽管从经济背景分析来看，消费物价指数可能影响消费水平，但回归结果显示并非如此，这可能与统计数据误差以及估计方法有关系。　　三、影响居民消费水平的多因素分析　　在前面分析的基础上，将所有对居民消费水平影响显著的解释变量（消费物价指数除外）放进同一个模型，进行多元回归分析，结果如下：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/12/05 Time: 15:06　　Sample: 1978 2002　　Included observations: 25　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C -92876 33338 -511152 6148　　X2 -106034 067316 -575168 1309　　X3 209742 092590 265268 0348　　X4 788147 980314 563786 1336　　X1 039598 005350 401766 0000　　R-squared 999631 Mean dependent var 120　　Adjusted R-squared 999557 SD dependent var 558　　SE of regression 73036 Akaike info criterion 586334　　Sum squared resid 24 Schwarz criterion 830109　　Log likelihood -8292 F-statistic 64　　Durbin-Watson stat 529774 Prob(F-statistic) 000000　　从回归结果看，尽管可决系数很高，F统计值很大，说明模型在整体上线性回归拟合较好，但常数项的回归系数不显著，城镇居民可支配收入与人口自然增长率的符号与经济意义相悖，表明模型中解释变量存在严重的多重共线性。　　下面看各变量之间的简单相关系数：　　X2 X3 X4 X1 Y　　X2 000000 996093 -893822 999424 998859　　X3 996093 000000 -872752 996649 997578　　X4 -893822 -872752 000000 -895038 -888623　　X1 999424 996649 -895038 000000 999650　　Y 998859 997578 -888623 999650 000000　　由上表可以看出，解释变量之间确实存在高度线性相关，于是运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归，并结合经济意义和统计检验选出拟合结果最好的一元线性回归方程，在此基础上将其余解释变量逐一代入并拟合，最终得到如下模型：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/12/05 Time: 15:19　　Sample: 1978 2002　　Included observations: 25　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C -31193 08905 -797467 0860　　X2 352578 047965 350744 0000　　X3 502716 135078 721667 0012　　R-squared 998600 Mean dependent var 120　　Adjusted R-squared 998473 SD dependent var 558　　SE of regression 61351 Akaike info criterion 75857　　Sum squared resid 00 Schwarz criterion 90483　　Log likelihood -4821 F-statistic 542　　Durbin-Watson stat 349085 Prob(F-statistic) 000000　　（-7975） （3507） （77217）　　从下图也可以看出，模型的拟合程度非常好，这也说明城乡居民人均收入对居民消费水平的直接影响最大。农村居民人均纯收入每增加1元，居民消费水平平均增加50元；城镇居民人均可支配收入每增加1元，居民消费水平平均增加35元。　　四、提高居民消费水平的对策建议　　根据以上分析，可以看出提高居民消费水平的根本途径是大力发展生产力。但在大力发展生产力，增加城乡居民可支配收入的同时，必须严格控制人口增长。为此，我们可以采取以下措施：　　（一）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。　　1、调整农业结构，提高农产品品质。调整和优化农业结构，大力发展高产、优质、高校农业，这是当前增加农村居民收入的关键措施。调整结构的重点是改善农产品品种，提高质量，增加效益。一是要抓住当前农产品供给充足的时机，加快调整粮食品种结构；二是大力发展畜牧业。畜牧业在农业生产中处于“前拉后带”的重要环节，搞好了可以促进种植业、带动加工业，实现农产品转化增值。三是发挥种植业传统优势，发展农林牧渔业和名、特、优、新产品，农产品也要提高品牌意识，靠品牌开拓市场。　　2、依靠科技进步，降低农业生产成本。在当前增收困难的情况下，降低生产成本，减少农民的支出也是增加农民收入的一条重要途径。目前，由于技术相对落后，我国农业资源的利用率远远低于发达国家水平，特别是农民在用水、用电、用地等很多方面，缺乏科学指导，浪费严重。据测算，从1988年到1996年，粮食增长了6%，收购价格指数增长了9%，但同期总成本却增长了3%。这也说明，降低成本，增加效益是推动农业节能增效，增加农民收入的重要措施。　　3、推动农业产业化经营，建立有利于农民增收的产业体系和利益机制。推进农业产业化，应突出抓好建设农产品基地，培育龙头企业，建立利益机制，完善社会化服务体系等几个关键环节。　　4、切实减轻农民负担。在逐步减少农业税以外的农村各项收费项目和数额的同时，把真正应由农民承担的合理性收费费用用立法的形式确定下来，是减轻农民负担的工作走上法制化、正规化的轨道。同时还要狠抓基层政府及干部的廉政建设，消除向农民乱摊派、乱收费的各种隐患，进一步加强农村精神文明建设，引导农民健康消费。　　（二）严格控制人口增长　　控制人口增长是人口问题的重点和难点。人口自然增长率越高，越是阻碍社会经济的发展和人类的进步。我们要继续实行计划生育政策，实现控制人口规模的既定目标。根据我国人口现状和经济发展水平，要把控制人口出生率、提高人口素质和解决人口老龄化等问题通盘考虑，制定一个合理增长、提高质量、优化年龄结构的综合人口方案。同时加强对目前人口状况和人口动态的研究分析，为人口控制、就业、迁移与城市化等正确决策提供依据。