四川城镇居民消费支出与收入分析.doc

四川省城镇居民消费支出与收入的实证分析 摘 要：本文根据1977年～2006年四川省城镇居民消费性支出与可支配收入的基本数据，应用线性回归分析的方法对四川省城镇居民消费性支出与可支配收入之间数量关系的基本规律进行研究。在此基础上提出了增加居民收入，改善消费环境，完善相关配套措施以增加居民消费支出，提高消费水平的建议。 关键词：消费性支出 可支配收入 回归分析 中图分类号：F064.1 Empirical Analysis the Relations of the town dweller consumption expenditure and disposable income in Sichuan Province Abstract：Based on the simple Linear Regression Model, this paper according to data of Sichuan Province 1977- 2005 analyze the relationship of the town dweller consumption expenditure and disposable income. Based on this,the paper gives suggestions about increment of residents income,improvement of consume environment,perfect related integration to increase residents consume expenditure, and increment of consume level . Keywords：dweller consumption expendituredisposable income; simple Linear Regression 近年来四川省经济发展取得长足的进步，随着居民可支配收入的增加，，1977年～2006年四川省城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的统计数据，运用线性回归分析方法研究城镇居民消费性支出与可支配收入之间数量关系的规律，并通过得到的回归方程用2006年的实际人均可支配收入估计出2006年的城镇居民人均消费性支出，与2006年实际的消费性支出相比偏差很小，证明了方程的高度拟合。揭示了近年来城镇居民消费性支出与收入的特点和变化趋势，可利用线性回归模型对四川省未来城镇居民的消费性支出变化趋势进行预测，帮助有关部门和经营者制订经济政策进而实施宏观调控，对刺激经济持续、健康发展具有重要意义。 1 线性回归分析方法及理论模型 1.1 一元线性回归方程的建立 变量间的统计相关关系可以通过相关分析与回归分析来研究，相关分析主要研究随机变量间的相关形式及相关程度。设人均年可支配收入为变量x（单位：元），人均年消费性支出为变量y（单位：元），n组样本观测值为，则样本相关系数为 其中，其中，，分别是变量x与y的样本均值。 回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量依赖关系的计算方法和理论。其目的在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。在此设人均年可支配收入为解释变量x，人均年消费性支出为被解释变量y，设立一元线性回归模型： ， 1.2 最小二乘原理 利用样本回归函数估计总体回归函数，是根据一个给定的包含n组X和Y观测数据的样本，建立样本回归函数，使估计值尽可能接近观测值i。最小二乘原理就是根据使的平方和达到最小的准则，确定模型中的参数，建立样本回归函数。线性最小二乘法是应用最广泛的参数估计方法，它在理论研究和工程应用中都具有重要的作用，同时它又是许多其他更复杂方法的基础。线性最小二乘法是最小二乘法最简单的一种情况，即模型对所考察的参数是线性的。 1.4 对方程进行检验 1.4.1 相关系数的显著性检验。给定显著性水平，在自由度n-2下，若，则y 与x 线性关系显著。 1.4.2 拟合优度检验。可以用检验模型的拟合优度。为可决系数，反映了被解释变量中能用解释变量解释的比例。该统计量越接近于1，拟合优度越高。 1.4.3 变量的显著性检验。本文使用应用最为普遍的t检验。 1.4.4 模型的应用。通过检验的模型可以用来分析和预测，帮助有关部门和经营者制订经济政策进而实施宏观调控，对刺激经济持续、健康发展具有重要意义。 2 实证分析 2.1 数据来源与样本选择 取1977年～2005年四川省城镇居民年人均可支配收入和年人均消费性支出作为回归分析的研究对象。数据来源于《四川省统计年鉴2007》，1。 表1 四川省城镇居民人均收入、统计表 年份 人均居民可支配收入（元） 人均居民（元） 年