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关于我国城市居民消费支出分析自改革开放以来，我国社会主义建设取得了举世瞩目的成就，人民生活水平大大改善，消费能力和消费需求不断提高。根据北京美兰德信息公司等全国13家调查机构，于1999年岁末在北京、大连、长春、哈尔滨、上海、南京、苏州、济南、郑州、武汉、广州、成都、西安、兰州14个城市进行了的“99城市居民消费调查报告”显示，1999年生活水平与1998年相比认为有很大提高的占3.2％，有提高的占36.7％，与上年大致相同的占44.7％，有下降的占14.3％，有很大下降的占1.2％。生活水平下降的原因主要是收入下降和下岗。调查中，当问到生活水平下降的原因时，57.3％表示是因为“收入降低了”，列各原因第一位。收入是决定居民消费需求的最基本因素之一,无论在早期消费函数理论中还是在现代消费函数理论中,这都是毋庸置疑的，早期的凯恩斯绝对收入消费函数假说将居民消费作为当期收入的函数,只考察当期收入对居民消费的影响,并且认为随着收入的增加,居民的消费固然也随之增加。杜森贝里从消费的示范效应和棘轮效应分析了收入与消费之间的关系,提出了相对收入假说,认为收入增长对居民消费的影响取决于居民收入与其周围群体的相对收入。因此,收入增长也成为制约居民消费需求的重要因素之一。一般认为，居民消费能力主要受收入及价格水平等因素的影响，根据凯恩斯和杜森贝里的消费需求理论，随着人们收入的增加，消费需求也会不断提高，而我们知道价格因素也是影响居民消费的一个重要因素，商品零售价格指数就是价格因素的一个重要指标。商品零售价格指数是反映城乡商品零售价格变动趋势的一种经济指数。零售物价的调整变动直接影响到城乡居民的生活支出和国家的财政收入，影响居民购买力和市场供需平衡，影响消费与积累的比例。因此，计算零售价格指数，可以从一个侧面对上述经济活动进行观察和分析。以下就根据1992-2004年我国城市居民消费的相关数据就收入和价格水平两个因素对消费的影响进行分析（数据以1992为初期，采用环比发展速度进行分析）。根据上述分析建立计量经济模型：Y=B1+B2X2I+B3X3I其中Y表示消费，X2I代表收入，X3I代表价格水平，B1、B2、B3是参数。接下来就相关数据进行分析（分析过程及部分相关数据见工作表格），用普通最小二乘估计法得出回归结果如下：Y^=-4.33+1.01X2I+0.02X3IR2=0.9789Se=(6.324)(0.195)(0.232)t=(-0.684)(5.180)(0.097)p值=(0.5113)(0.00058)(0.9245)以上结果说明，收入每增加一个百分点消费就会增加一点零一个百分点，价格每上浮一个百分点消费就会增加零点零二个百分点，截距项没有实际的经济意义。R2说明了解释变量对被解释变量的解释程度，R2=0.9789意味着模型能很好的解释居民的消费需求。（校正的R2=1-（1-R2）（12-1）/(12-3)=0.954）下面就以上回归结果进行假设检验（t服从自由度为12-3=9的t分布），先假设：H0:B2=0,H1:B2≠0在零假设下：t=b2/se(b2)=5.179在5%的显著水平下从表中查t的临界值:2.262t2.262:在零假设下t值50179显然超过了t的临界值，所以拒绝零假设，并得出结论：居民收入水平对居民消费有影响。同上述检验方法对B3进行检验，由于零假设下t=0.097在t的临界虱范围内，故接受零假设，即：价格水平对居民消费没有影响。对联合假设的检验：建立零假设B2=B3=0在此假设下等同于R2=0F=[R2/(k-1)]/[(1-R2)/(n-k)]=[0.978/2]/[(1-0.978)*9]=200显然，拒绝零假设。也就是说，收入和价格水平确实能够影响居民的消费。对模型多重共线性检验：由于模型中有两个解释变量，所以可以用两个解释变量的相关系数测定是否存在多重共线性。通过分析（相关分析数据见工作表格），R2=0.966，所以模型中两个解释变量间存在多重共线性。事实上通过前面的分析，由于价格水平对消费影响不显著，城市居民家庭人均年可支配收入指数城市零售商品价格指数城市居民家庭人均年可支配收入指数1城市零售商品价格指数0.9660345591所以要避免多重共线性可以将模型中X3I删除。异方差的检验：通过对数据分析中残差分别与每个解释变量的散点图容易发现，模型中不存在异方差。自相关检验：先记录残差符号，--+-+--+-+--其中，N=12N1=4N2=8K=9查Swed-Eisenhart临界的游程临界值，5%的临界游程值为3，显然39，所以拒绝零假设：ei是随机的。于是可以得出结论，模型中存在自相关。同样我们可以通过删除解释变量X3I来消除自相关。通过上面对我国城市居民消费相关数据及所建立模型的一系列的分析可以知道，在影响居民的因素中，收入因素最为显著。也就是说收入水平是影响居民消费的主要原因。不同消费函数理论的区别也可以从其处理收入与消费之间的关系中得到最主要的答案。所以国家在制定以扩大内需拉动经济增长的指导方针的同时，注意增加居民收入水平。而关于价格水平对消费影响，从模型中是不显著的。也许由于收集的数据不充分或模型建立的不完善，事实从理论到实际价格水平都是影响消费的一个重要因素。当价格波动控制在一定范围内是不会对消费产生太大影响，但如果价格价格波动过大会影响经济的健康发展，甚至引起经济的波动，物价稳定是宏观经济政策的一个重要目标。从分析中我们还应该看到，居民收入水平和物价水平密切相关，从理论上人民收入水平的提高应该是实际收入水平的提高，即名义收入增长速度要大于物价（有时可以理解为通货膨胀）涨幅，而且物价涨幅要控制在一定的范围内，这样才能真正提高居民消费和生活水平，从而达到经济发展和物价稳定宏观政策目标。成绩：95作业课程名计量经济学题目关于我国城市居民消费支出水平分析院系金融04级3班姓名李国学号20514043132006年6月6日我国寿险业发展影响因素分析一、背景介绍：新中国成立以来，我国保险业在这50多年中经历了三个发展阶段：一是1949——1959年的恢复发展时期。新中国成立后，人民政府迅速接管各地的官僚资本保险公司，在整顿改造私营保险企业的基础上，于1949年10月20日正式成立了中国人民保险公司，作为国有的保险企业经营各类保险业务，这标志着我国的保险事业跨入了一个新的时代。二是1959——1979年国内保险业务停办时期。三是1979年至今的20多年，是我国保险业务全面恢复与发展时期，1980年我国开始恢复停办了20余年的国内保险业务，但最初主要是产险业务，寿险业务是1982年在产险业务的基础上发展起来的。从1982年寿险业恢复发展开始，随着市场经济的不断发展，国民风险意识的不断增加和对保险作用认识的不断深化，我国寿险业经历了飞速的发展。我所用的数据是1982至1998年寿险业的相关数据（数据来源：人大版统计学案例资料）。二、数据分析在以上获得的数据中进行选择，首先我选择寿险保费收入作为衡量寿险规模的被解释变量，计作Y。在选择解释变量时（1）我首先想到的是经济发展总体水平，如GNP、GDP、NI以及人均GNP、人均GDP和人均m都是用以衡量经济发展总水平的有效指标，因此我选择经济发展水平的衡量的人均GDP，对以上数据分析寿险业务与人均GDP的相关系数为0.983666.(详见电子档)其散点图为020040060080010001200140002000400060008000人均GDP保费收入系列1从上面分析可以看出，人均GDP与寿险业的发展成正相关关系，而且相关系数很高。我选择人均GDP作为自变量之一，记为X1。（2）国民收入与储蓄状况，由于寿险是人们在自己的收入满足必要生活需要以后为保障生活安全而发生的支出。因此，寿险规模也与人们的收入与储蓄状况有很大的关系，我选择分析年末人均储蓄，对以上数据分析保费收入与年末人均储蓄的相关系数为：0.987485其散点图为0200400600800100012001400010002000300040005000储蓄保费收入系列1可以看出，年末人均储蓄与寿险业的发展也是正相关，相关系数很高，因此我选择年末人均储蓄作为模型的自变量之一，记为X2。（3）反映居民收入水平的变量也很多，考虑到我国寿险的现状，我选取城镇家庭可支配人均收入为变量。同样，寿险业务量与其相关系数为0.98091散点图02004006008001000120014000100020003000400050006000人均可支配收入保费收入系列1记人均可支配收入为X3。（4）经济运行状态，除了经济发展总水平和人们的收入状况外，经济的运行状态对寿险业的影响也是十分显著的，其代表指标有利率和通胀。通胀指标一般用商品零售价格指标数表示，然而计算的以1981年为基期的商品零售价格指数与因变量的相关系数为—0.11213。这个值很小，因此不将价格指数考虑到模型中。寿险保费收入：亿元家庭规模：人/户老龄人口比例：65岁以上人口比例：%人均GDP：元年末人均储蓄：元商品零售物价指数：%城镇居民可支配收入：元寿险保费收入：亿元1家庭规模：人/户-0.862911老龄人口比例：65岁以上人口比例：%0.960503-0.946131人均GDP：元0.983666-0.872040.9705021年末人均储蓄：元0.98745-0.83410.9560780.9894571商品零售物价指数：%-0.11213-0.11556-0.02004-0.04916-0.167191城镇居民可支配收入：元0.980309-0.877740.9711220.9995310.985371-0.032981经过以上分析，确定用人均GDP、年末人均收入和人均可支配收入作为变量，现对数据进行整理StatisticsSHOURUGDPCHUXUKEZHIPEINValid17171717Missing0000Mean363.70592523.65351223.28712226.4706Std.Deviation394.334552031.148361372.128771736.29001Variance155499.734344125563.673911882737.360703014702.99221Skewness1.070.9001.227.846Std.ErrorofSkewness.550.550.550.550Kurtosis.109-.696.270-.829Std.ErrorofKurtosis1.0631.0631.0631.063分析数据：用SPSS分析数据得：检验自变量相关程度：通过SPSS检验变量的相关性可知：MODEL:MOD_1Independent:CHUXUDependentMthRsqd.f.FSigfb0b1GDPLIN.97915700.13.000731.9261.4647GDPCHUXU500040003000200010000800070006000500040003000200010000ObservedLinearMODEL:MOD_2.Independent:KEZHIPEIDependentMthRsqd.f.FSigfb0b1GDPLIN.9991515970.3.000-79.6961.1693GDPKEZHIPEI600050004000300020001000070006000500040003000200010000ObservedLinearMODEL:MOD_3.Independent:KEZHIPEIDependentMthRsqd.f.FSigfb0b1CHUXULIN.97115501.45.000-510.47.7787CHUXUKEZHIPEI6000500040003000200010000500040003000200010000-1000ObservedLinear自变量人均GDP（X1）与年末人均储蓄(X2)间相关系数为0.