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企业管理
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。
（注：数据来自《湖北省统计年鉴》） 1995 1997 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 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
总消费(C:亿元) 1095.97 1438.12 1594.08 1767.38 1951.54 2188.05 2452.62 2785.42 3124.37 3709.69 4225.38 4456.31 5136.78 总GDP（亿元） 2109.38 2856.47 3545.39 3880.53 4212.82 4757.45 5633.24 6590.19 7617.47 9333.4 11328.92 12961.1 15806.09 消费率(%) 51.96 50.35 44.96 45.54 46.32 45.99 43.54 42.27 41.02 39.75 37.30 34.38 32.50 1.人口年龄结构一种比较精准的描述是：儿童抚养系数(0-14岁人口与 15-64岁人口的比值)、老年抚养系数(65岁及以上人口与15-64岁人口的比值〉或总抚养系数(儿童和老年抚养系数之和)。0-14岁人口比例与65岁及以上人口比例可由《湖北省统计年鉴》查得。
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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（%）。
X3：居民消
Y：消费率X1:总收入X2：人口增X4：少儿抚X5：老年抚X6：居民消
费价格指
(%) （亿元） 长率(‰） 养系数 养系数 费比重（%）
数增长率
1995 51.96 1590.75 9.27 17.1 45.3 9.42 68.9 1997 50.35 2033.68 8.12 2.8 41.1 9.44 70.72 2000 44.96 2247.25 3.7 0.4 39 9.57 70.93 2001 45.54 2139.71 2.44 0.7 37.83 9.72 82.6 2002 46.32 2406.55 2.21 -0.4 36.18 9.81 81.09 2003 45.99 2594.61 2.32 2.2 34.43 9.87 84.33 2004 43.54 2660.11 2.4 4.9 32.69 9.8 92.2 2005 42.27 3172.41 3.05 2.9 31.09 9.73 87.8 2006 41.02 3538.4 3.13 1.6 30.17 9.9 88.3 2007 39.75 4168.52 3.23 4.8 29.46 10.04 88.99 2008 37.3 4852.58 2.71 6.3 28.62 10.1 87.07 2009 34.38 5335.54 3.48 -0.4 28.05 10.25 83.52 2010 32.5 6248.75 4.34 2.9 27.83 10.41 82.2
(二)、计量经济学模型建立
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：
Descriptive Statistics Mean 42.7600 3.3068E3 3.8769 3.5231 82.2038 Std. Deviation 5.74574 1436.45490 2.23538 4.57186 7.53744 N 13 13 13 13 13 Y X1 X2 X3 X6 .
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表1
Variables Entered/Removed bX5 X4 6.8638 23.5254 表2 .43785 2.93752 13 13 Variables Model 1 Entered X4, X3, X2, X6, X1, X5 aVariables Removed Method . Enter a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: Y 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 . .000 .049 .118 .022 .000 .000 13 13 13 X1 -.965 1.000 -.288 -.215 .451 .932 -.877 .000 . .170 .240 .061 .000 .000 13 13 13 X2 .480 -.288 1.000 .656 -.767 -.577 .623 .049 .170 . .007 .001 .020 .011 13 13 13 X3 .354 -.215 .656 1.000 -.293 -.365 .392 .118 .240 .007 . .166 .110 .093 13 13 13 X6 -.566 .451 -.767 -.293 1.000 .722 -.795 .022 .061 .001 .166 . .003 .001 13 13 13 X5 -.960 .932 -.577 -.365 .722 1.000 -.982 .000 .000 .020 .110 .003 . .000 13 13 13 X4 .927 -.877 .623 .392 -.795 -.982 1.000 .000 .000 .011 .093 .001 .000 . 13 13 13 Pearson Correlation Y X1 X2 X3 X6 X5 X4 Sig. (1-tailed) Y X1 X2 X3 X6 X5 X4 N Y X1 X2 .