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基于一元線性回歸分析揚州市城鎮和農村人均可支配收入與消費支出

2019-11-11 01:46:03姜道旭吳文琴
現代營銷·經營版 2019年12期

姜道旭 吳文琴

摘 要:利用2008年至2017年的揚州市城鎮、農村居民的可支配收入和消費支出的統計數據,對其進行自相關性分析和一元線性回歸分析,分析了城鎮、農村居民的可支配收入和消費支出之間的關系,城鎮與農村的可支配收入和消費支出差距較大,并提出相關建議。

關鍵詞:可支配收入;消費支出;自相關性;一元線性回歸

一、前言

隨著經濟的快速發展,人們收入與支出都在逐年提高,研究居民可支配收入與消費支出,能夠了解社會各階層的狀況,對于維持社會穩定具有一定的積極意義。陳龍以2000 年至2016年鄭州城鎮居民可支配收入與消費支出數據為基準,結合一元線性回歸模型對凱恩斯絕對收入假說進行實證分析,發現該假說在中國成立。朱子奇選取全國東中西部一些代表城市,以2005年至2015年居民可支配收入與消費支出的數據進行回歸分析,發現凱恩斯絕對收入理論在我國基本適用,且隨著收入的增其回歸系數會下降。申歡歡選取2005年至2016年安徽省城鎮居民收入與消費的相關數據,構建擴展線性支出系統模型,從消費支出比例和邊際消費傾向兩個角度對安徽省城鎮居民的消費結構變動情況進行分析。茅若兮研究江蘇省居民消費水平的影響因素,收集了江蘇省城鎮居民人均支出、農村居民人均支出及其潛在影響因素在2002年至2016年間的數據。通過皮爾森相關性分析變量之間的相關性后,對變量之間建立回歸模型,通過結果分析潛在因素對居民消費水平的影響。

本文先對城鎮、農村居民的可支配收入與消費支出進行自相關性分析,然后對城鎮、農村居民的可支配收入與消費支出進行一元線性回歸分析,從而得到回歸方程,進一步了解城鎮、農村居民的可支配收入與消費支出的關系。

二、城鎮、農村居民可支配收入與消費支出的一元線性回歸分析

通過查閱2008年至2017年揚州市統計年鑒,揚州市城鎮、農村居民可支配收入與消費支出的數據可以看出無論城鎮居民還是農村居民,可支配收入與消費支出都呈現一定的對應關系,要么同時增長,要么同時下降。城鎮居民可支配收入與消費支出大致上都呈上升趨勢,但是在2014年卻出現下降,這可能由于統計局住戶調查產而生一定的影響;而農村居民可支配收入與消費支出都呈現上升趨勢。容易看出城鎮居民在可支配收入與消費支出上與比農村居民差距大,這就要求大力提高農村居民的收入。

首先,先對城鎮、農村居民的可支配收入與消費支出的自相關性進行分析, 根據城鎮、農村居民可支配收入與消費支出的自相關性診斷分析得到城鎮、農村居民收入與支出置信區間估計,我們容易得到可支配收入與消費支出呈現線性關系,說明直線擬合在整體上是合適的,下面用一元線性回歸分析城鎮、農村居民可支配收入與消費支出的關系。

通過Matlab軟件模擬,得出城鎮居民可支配收入與消費支出一元線性回歸方程:(自變量為城鎮居民可支配收入,因變量為城鎮居民消費支出)。根據一元線性方程的擬合數據與實際數據做出殘差圖(見圖2),由圖2分析可知,第10個數據的擬合精度較差。

圖3 農村居民一元線性回歸? 圖4農村居民收入與支出殘差

通過Matlab軟件模擬,得出農村居民可支配收入與消費支出一元線性回歸方程:y=-693.6924+0.7775x(自變量為農村居民可支配收入,因變量為農村居民消費支出)。根據一元線性方程的擬合數據與實際數據做出殘差圖(見圖4),由圖4分析可知,第6個數據的擬合精度較差。

通過以上分析,城鎮居民的回歸系數為0.5,而農村居民的回歸系數為0.7775,顯而易見,農村居民的回歸系數大于城鎮居民的回歸系數,說明農村居民的消費支出占比較高,這要要求政府重視三農問題,要把提高農村居民的收入作為一個重大問題。

結束語:

基于一元線性回歸模型對揚州市城鎮居民與農村居民的可支配收入與消費支出的分析,可以看出城鎮與農村的可支配收入和消費支出差距較大。要想改變城鎮與農村的收入和消費水平差距大的現狀,首先,要提高農民的收入,這就需要政府出臺相關的政策,加強對農業的扶持力度;其次,完善農村的社會保障體系,政府提供政策和資金支持。基于我國GDP增速放緩、產能過剩、對外貿易收縮等因素影響,只有通過拉動國內消費來化解產能過剩、增加GDP,那么只有通過增加居民的收入才能擴大消費。

參考文獻:

[1]陳龍.城鎮居民可支配收入與消費支出的實證研究——基于一元線性回歸模型[J].中國新通信,2019,(01):233-234.

[2]朱子奇.不同省市城鎮居民可支配收入與消費支出的實證研究——基于一元線性回歸模型.現代商業,2018,(32):158-160.

[3]申歡歡.城鎮居民消費結構實證分析——以安徽省為例[J].行政事業單位與務,2018,(12):1-2.

[4]茅若兮.江蘇省人均消費水平的影響因素分析[J].科技經濟導刊,2018,(32):10-12.

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