案例分析二我国城市居民家庭消费函数 一元线性回归模型 一、研究的目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有者重要的作用，居民合理的消费模式和居民适度的 消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来 随者中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看 到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差 异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元，最低的黑龙江省 仅为人均4462.08元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的2.35倍。为了研究全 国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异 的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购 物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异 的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研 究 二、棋型设定 我们研究的对象是各地区居民消费的差异.居民消费可分为城市居民消费和农村居民消 费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是 城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均 消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y 选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变 动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截 面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最 主要的影响因素应是居民收入，其他因素量然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据， 如“居民财产”和“购物环境”：有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财 产”：还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率” 因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项 中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每 人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表2.5的数据： 5 案例分析二 我国城市居民家庭消费函数——一元线性回归模型 一、研究的目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的 消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来 随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看 到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差 异。例如，2002 年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为 6029.88 元, 最低的黑龙江省 仅为人均 4462.08 元，最高的上海市达人均 10464 元，上海是黑龙江的 2.35 倍。为了研究全 国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异 的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购 物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异 的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研 究。 二、模型设定 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消 费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是 城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均 消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量 Y 选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变 动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是 2002 年截 面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最 主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据， 如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财 产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。 因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项 中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每 人每年可支配收入”作为解释变量 X。 从 2002 年《中国统计年鉴》中得到表 2.5 的数据: