*欧阳光明*创编 2024.03.07
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欧阳光明（2024.03.07）
对居民消费率影响因素的探究
---以湖北省为例
改革开放以来,我国经济始终保持着高速增长的趋势,三十多年间综合国力得到显著增强,但我国居民消费率一直偏低,甚至一直有下降的趋势。居民消费率的偏低必然会导致我国内需的不足,进而会影响我国经济的长期健康发展。
本模型以湖北省1995年-2010年数据为例，探究各因素对居民消费率的影响及多元关系。（注：计算我国居民的消费率,用居民的人均消费除以人均GDP,得到居民的消费率）。通常来说，影响居民消费率的因素是多方面的，如:居民总收入，人均GDP，人口结构状况
1
（儿童抚养系数，老年抚养系数），居民消费价格指数增长率等因
素。
1995 1997 2000 2001 2002 总消费(C:亿元) 1095.97 1438.12 1594.08 1767.38 1951.54 总GDP（亿元） 2109.38 2856.47 3545.39 3880.53 4212.82 消费率(%) 51.96 50.35 44.96 45.54 46.32 1
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*欧阳光明*创编 2024.03.07 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2188.05 2452.62 2785.42 3124.37 3709.69 4225.38 4456.31 5136.78 4757.45 5633.24 6590.19 7617.47 9333.4 11328.92 12961.1 15806.09 45.99 43.54 42.27 41.02 39.75 37.30 34.38 32.50 （注：数据来自《湖北省统计年鉴》）
一、计量经济模型分析 (一)、数据搜集
根据以上分析，本模型在影响居民消费率因素中引入6个解释变量。X1:居民总收入（亿元），X2：人口增长率(‰），X3：居民消费价格指数增长率，X4：少儿抚养系数，X5：老年抚养系数，X6：居民消费占收入比重（%）。
1995 1997 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
X3：居民
X2：人口
Y：消费率X1:总收入消费价格X4：少儿X5：老年
增长率
(%) （亿元） 指数增长抚养系数 抚养系数
(‰）
率
51.96 1590.75 9.27 17.1 45.3 9.42 50.35 2033.68 8.12 2.8 41.1 9.44 44.96 2247.25 3.7 0.4 39 9.57 45.54 2139.71 2.44 0.7 37.83 9.72 46.32 2406.55 2.21 -0.4 36.18 9.81 45.99 2594.61 2.32 2.2 34.43 9.87 43.54 2660.11 2.4 4.9 32.69 9.8 42.27 3172.41 3.05 2.9 31.09 9.73 41.02 3538.4 3.13 1.6 30.17 9.9 39.75 4168.52 3.23 4.8 29.46 10.04 37.3 4852.58 2.71 6.3 28.62 10.1 34.38 5335.54 3.48 -0.4 28.05 10.25 32.5 6248.75 4.34 2.9 27.83 10.41 X6：居民
消费比重（%） 68.9 70.72 70.93 82.6 81.09 84.33 92.2 87.8 88.3 88.99 87.07 83.52 82.2 (二)、计量经济学模型建立
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假定各个影响因素与Y的关系是线性的，则多元线性回归模型为：
yt??0??1x1??2x2??3x3??4x4??5x5??6x6??利用spss统计分析软件输出分析结果如下：
表1表2
Variables Entered/Removed Descriptive Statistics Variables Model 1 Variables Entered X4, X3, X2, X6, X1, X5 a. All requested variables entered. ab Mean 42.7600 3.3068E3 3.8769 3.5231 82.2038 6.8638 23.5254 Std. Deviation 5.74574 1436.45490 2.23538 4.57186 7.53744 .43785 2.93752 N 13 13 13 13 13 13 13 Removed Method Y X1 X2 . Enter X3 X6 b. Dependent Variable: Y X5 X4 这部分被结果说明在对模型进行回归分析时所采用的方法是全部引入法Enter。
表3
Correlations Y 1.000 -.965 .480 .354 -.566 -.960 .927 . X1 -.965 1.000 -.288 -.215 .451 .932 -.877 .000 X2 .480 -.288 1.000 .656 -.767 -.577 .623 .049 X3 .354 -.215 .656 1.000 -.293 -.365 .392 .118 X6 -.566 .451 -.767 -.293 1.000 .722 -.795 .022 X5 -.960 .932 -.577 -.365 .722 1.000 -.982 .000 X4 .927 -.877 .623 .392 -.795 -.982 1.000 .000 Pearson Correlation Y X1 X2 X3 X6 X5 X4 Sig. (1-tailed) Y *欧阳光明*创编 2024.03.07
2024年spss多元回归分析案例
