关于对北京居民消费水平影响因素的探究
钟海玉
摘要: 为了研究北京地区居民的消费水平影响元素,本文对2003年到2015年的数据进行了数据处理,采取多元线性回归分析,研究变量为北京地区城镇居民人均可支配收入、北京地区农村居民人均可支配收入、人均国内生产总值、居民消费价格指数,分析它们与因变量之间的关系,经过数据处理分析可以看出:北京地区城镇居民人均可支配收入和北京地区农村居民人均可支配收入对居民消费水平影响较为显著,从而提出了对北京消费者水平的建议。
关键词: 北京居民消费水平;北京城镇居民人均可支配收入;北京农村居民人均可支配收入
一、引言
近年来我国经济水平发展十分迅速,居民的消费水平会影响到经济水平的发展,北京作为全国首都,人民的经济消费水平有着代表性的意义,对全国的消费者水平研究也有着重要的意义,因此,找出影响北京居民消费水平的因素,并且对这些因数进行研究,可以有效的得出重要结论,并据以提出提高消费水平的措施,在某种程度上也是能够作为推动我国经济的发展的措施。
本文拟利用多元线性回归分析对北京地区城镇居民可支配收入、北京地区农村居民可支配收入、北京地区居民消费价格指数和国内生产总值是否影响居民消费水平进行实证分析。
3.1.4统筹山水林田湖草等生产要素树立山水林田湖草是一个生命共同体的理念,加强对自然生态空间的整体保护,修复和改善乡村生态环境,提升生态功能和服务价值。
二、实证分析
(一)数据来源
模型估计所采用的数据均来自中国农村统计年鉴 , 采用了2003~ 2015年共13组数据,北京居民人均消费水平用Y表示,北京市城镇居民人均可支配收入用X1表示、北京市农村居民人均可支配收入用X2表示、北京人均地区生产总值用 X3表示、全国居民消费价格指数(℅)用X4表示。
1.利益困境。如前所述,现实主义国际合作观下阻碍国际合作有效开展的重要因素为国家利益趋向,在网络反恐中尤为突出。20世纪50年代至今,网络核心技术被发达国家垄断,发达国家在网络空间中拥有绝对话语权。发展中国家由于技术有限,被迫受制于发达国家,很难发挥自己对网络空间的主导权。发达国家甚至利用自身技术优势,在政治、经济、文化等各领域对发展中国家进行干预,威胁发展中国家利益,这种利益归属不同,导致在网络反恐中很难有实质性的合作。
(二)相关分析
从表2可以看出,调整R方模型拟合程很好。
b. 因变量: 北京居民消费水平(元) Y
③覆盖范围大。6—9月,松花江流域降雨量250、400 mm以上笼罩面积分别为50.6万、42.0万km2,占流域总面积的91%、77%;黑龙江干流及乌苏里江流域汛期降雨量250、400 mm以上的笼罩面积分别为14.0万、9.7万km2,占流域总面积的79%、54%。
表1 相关性检验
(三)回归分析
其中居民人均消费水平用Y表示,农村居民人均可支配收入用X1表示,城镇居民人均可支配收入用X2表示,国内生产总值用X3表示,居民消费价格指数用X4表示,εt表示随机误差项。
建立如下多元回归模型:
从表3可以看出,F=4077024,显著性p=0.000,这说明回归对Y有显著性影响。
模型(1)的F检验(方差分析)结果见表3。
表2 模型汇总b
为了考察北京地区居民消费水平、城镇居民可支配收入、农村居民可支配收入、居民消费价格指数、国内生产总值之间的相关性程度。进行以下检测:
模型(1)的决定系数见表2。
表3 Anovab
a. 预测变量: (常量), 全国居民消费价格指数(℅)X4, 北京人均地区生产总值(元) X3, 北京市城镇居民人均可支配收入(元) X2, 北京市农村居民人均可支配收入(元) X1。
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农业生产量的高低是由小型农田水利建设完善程度来决定的。因此,应当对小型农业水利设备的使用加以重视,并对其不定期地进行检查和维修,以确保农田水利设备能发挥出更大的作用。此外,在充分运用现有小型农田水利设施的过程中,应积极预防一些可能对小型农田设施造成损坏的不确定因素。
三、结论与建议
由上面的数据分析可以知道,北京地区居民消费水平和农村人均可支配收入、城镇人均可支配收入,存在着十分显著的相关特性。
经过研究发现,为了提高我国居民整体的消费水平,有以下的几种方法,
(一)提高居民整体收入水平,特别是农村居民收入水平
提高农村居民收入水平根本途径是对农村和农村经济结构进行战略性调整,开辟新途径、新领域。同时,要调整城乡之间、工农之间国民收入分配格局。带动农村居民的消费水平,大力发展农业经济,多创新,鼓励农民搞农村商业模式。
(二)控制物价水平
要提高居民消费水平,就要稳定物价,控制物价上涨。加强市场监管,对物价进行严格把关,控制宏观经济价格。
(三)宏观调控
大力发展北京地区的经济建设,采取带动经济增长的措施。让经济稳定向上增长。
参考文献:
[1]任逸佳.中国居民消费水平的影响因素研究[J],合肥工业大学学报,2015,(16).
[2]严玲.关于居民消费水平影响因素分析[J],四川大学学报,2010,38(29):16650-16651,16659.
[3]张菁, 马民涛, 王江萍. 回归分析方法在金融领域中的应用评述[J]., 2008,21(2): 40-43.
(作者单位:四川大学锦江学院)
作者简介:
钟海玉,四川大学锦江学院。
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