城镇居民消费性支出与可支配收入的回归分析——基于北京市的实证分析

谢舒 江西农业大学经济管理学院

城镇居民消费性支出与可支配收入的回归分析
——基于北京市的实证分析

谢舒 江西农业大学经济管理学院

本文从首都北京市城镇居民消费性支出与可支配收入中映射中国经济的崛起，人们生活水平质的飞跃，根据1995～2015年北京市城镇居民消费性支出与可支配收入的统计数据，建立一元线性回归模型，探究北京市城镇居民消费性支出与可支配收入二者之间的发展趋势与相关关系。运用spss软件分析，结果表明，北京市城镇居民消费性支出与可支配收入存在较强的回归正相关关系。因此，提高居民收入，改善支配格局是刺激内需，促进消费的有效途径。文中还表明，非收入因素对促进消费亦是至关重要，因此，相互权衡，合理促进方能更好的促进经济的发展。

可支配收入 消费性支出 一元线性回归 城镇居民

随着中国经济的高速持续增长，人们生活水平日益提高，作为我国经济文化中心，且经济发展水平位居前列的首都北京，其城镇居民消费水平在这中国经济崛起的二十多年里亦是有着翻天覆地的变化。本文研究北京市城镇居民消费性支出与可支配收入的变化趋势及相关关系，发现其之间的数量关系规律，对居民收入增加，提高居民生活水平的具有重要意义。本文根据1995～2015年北京市城镇居民消费性支出与可支配收入的统计数据，建立一元线性回归模型，对其进行回归分析，为北京市的经济发展提供可靠依据。

一、一元线性回归模型

一元回归模型为简单的计量经济学模型，在模型中只有一个解释变量，其一般形式为

二、实证分析

为了体现文章的真实性与可靠性，本文将1995～2015年北京市城镇居民消费性支出与可支配收入列于下表

表2-1 北京市1995～2015年城镇居民人均可支配收入与消费性支出 单位：元

年份　可支配收入　消费性支出年份　可支配收入　消费性支出1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 5868 6886 7813 8472 9183 10350 11578 12464 13883 15638 17653 5020 5730 6532 6971 7499 8494 8923 10286 11124 12200 13244 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 19978 21989 24725 26738 29073 32903 36469 40321 43910 52859 14825 15330 16460 17893 19934 21984 24046 26275 28009 36642

（一）散点图的绘制

散点图具有度量两个变量关系强弱的最直观的图形效果，因此运用spss软件，绘制北京市1995～2015年城镇居民人均可支配收入与费性支出的散点图如图2-1，由图2-1可知，城镇居民人均可支配收入与消费性支出具有相关关系，且基本形成一条直线，完全适用于一元线性回归模型。

图2-1北京市1995～2015年城镇居民人均可支配收入与消费性支出散点图

（二）模型的建立与求解

由图2-1散点图可知，城镇居民人均可支配收入与消费性支出相关性较强，完全适用于一元线性回归方程。建立一元线性回归模型，利用spss软件运算，回归输出结果如下：

spss输出结果分析：

（1）城镇居民人均消费性支出和可支配收入的相关系数R高达0.997，几乎趋近与1，故而消费性支出与可支配收入具有非常明显的相关性。

（2）参数估计值B，有样本回归方程：

（3）参数估计值对应的标准差，分别为：

（三）模型检验

（2）显著性检验

三、结论与见解

通过本文上述分析，可以得出北京市城镇居民人均可支配收入与消费性支出存在较强的线性回归关系，通过可决系数?检验和显著性检验，得出其之间的回归模型方程为：由此可见，城镇居民人均可支配收入是消费性支出的关键所在，因此笔者认为，是否可以通过提高城镇居民收入，调整支配格局来改观城镇居民人均消费性支出，从而刺激内需，促进消费，以此带动经济的发展。当然，城镇居民人均可支配收入并不是影响其消费性支出的唯一衡量因素。在非收入因素中，笔者认为，我国传统观念意义上的滞后消费在刺激内需，促进消费中形成较大障碍，克服思想上的困难远远不是提高收入所能解决的。如何在巩固传统消费的同时，推动消费结构优化，完善消费有关政策，为消费者提供安全可靠有力保障，是刺激内需，促进消费必须的行动。让传统消费者跳出保守滞后消费的怪圈，除了居民收入的提高与可支配格局的改善外，政策的保障更能给予心灵上的慰藉，亦能有效促进消费，带动经济的发展。因此，相互权衡，合理促进才能更好的促进经济的发展。

［1］李子奈.计量经济学（第三版）.2010.

［2］曾少坚.城镇居民消费性支出与可支配收入的回归分析——基于珠海市的实证分析.2013.