居民消费影响因素论文范文
时间：2022-11-10 02:40:36
引言：寻求写作上的突破？我们特意为您精选了12篇居民消费影响因素论文范文，希望这些范文能够成为您写作时的参考，帮助您的文章更加丰富和深入。
篇1
消费是推动一个国家或地区经济增长的重要因素。对中国这样—个农业大国，农村居民消费的增长和农民生活水平的提高对中国经济的发展和全面小康社会建设都具有重要意义。河南省作为农业人口大省，农村居民在全省的消费中是一种不可忽视的力量。扩大内需是我国经济发展的长期战略方针和基本立足点，然而消费不足特别是农村消费不足一直是我国经济面临的突出问题，河南亦是如此。长期以来河南农村市场巨大的消费潜力和过低的消费水平并存，解决二者之间的矛盾对于河南经济能否持续快速发展有重要意义。本文在分析河南省目前消费结构和现状的基础上。总结了制约农民消费水平提高的因素，提出了相应的解决对策。
一、河南省农村居民消费的现状分析
(一)2008年河南省农村居民消费现状
2008年，农村居民人均纯收入4454元／年，农村居民人均年生活消费支出3044元／年，与2007年河南省农村居民人均纯收入3851.60元／年，农村居民人均年生活消费支出2676.41元／年相比，消费支出提高了367.59元。其中用于食品消费的支出为858.97元，占人均总消费支出的比重为45.41％，比上年下降了3.16％；衣着、居住和家用设备方面，均比2007年有所增长，在人均总消费支出中所占的比重也都有小幅的增长；大幅度增长的是在医疗保健和交通通讯方面的消费支出，其中医疗保健比上年增长了64.48元，在总消费中的比重也上升了2.72％，交通通讯支出比2004年增加了56.49元，比重也上升了2.11％，另外，文教娱乐方面的支出却比上年减少了44.6元，在人均总消费支出中的比重也下降了，这与近几年文教娱乐消费比重增加的总体情况不太相符。
(二)河南省农村居民消费变动情况
总体来说，2001年至2005年河南省农村居民人均消费支出是呈上涨趋势的，且除了2005年的文教娱乐方面以外，消费支出的各方面每年基本上都均有增长，相应地，消费结构出现了一定程度的变化，最为明显的是食品支出所占的比重逐年下降。
2006年全年全省农村居民人均纯收入3261.03元，农村居民家庭恩格尔系数为40.9％。2007年全年农村居民人均纯收入3851.60元。农村居民家庭恩格尔系数为38.0％。2008年全年农村居民人均纯收入4454元，农村居民家庭恩格尔系数为38.3％。
(三)农民消费的阶段性和消费趋势
在计划经济时代，我国的经济增长主要是靠高积累低消费来推动的，也就是生产推动经济的增长，使中国在一穷二白的基础上建立了初步的工业现代化。
改革开放以后，我国由计划经济体制转变为市场经济体制，农业和农村经济发展也步入了农产品供给从长期短缺转向总量平衡、丰年有余，农村居民生活水平由贫困到温饱，进而向小康平稳过渡的发展阶段。从动态角度看，农民消费呈现以下阶段式趋势与特征：
1、第阶段是在1978年至1989年的这段时间内，农民消费支出年均增长7.22％，这主要是农村经济迅猛发展、农民收入大大提高的结果。同时，农民有了收益分配的自，合理地安排了消费与积累的比例关系。
2、第二阶段是1990年至今，农民消费的增长与整个国民经济的发展相适应，农民的人均消费水平没有超出国民收入增长的允许范围。但农民消费的增长低于积累的增长，而且收入层次高的农民积累率高，边际消费率趋于下降，边际积累率趋于提高。在这个阶段，农民的消费行为已不再仅仅满足于衣、食，住等简单的温饱型消费，而是越来越多的投资干教育、旅游、资讯、文化娱乐等高层次消费。
三、河南省农村居民消费存在问题的并决
河南农村居民的消费结构发生了可喜的变化，但是整个农村居民的消费仍然存在着一些问题：诸如消费的增长远远滞后于收入的增长、物价极不稳定、货币政策失效等。
(一)原因分析
1、农民收入较低，消费支撑不足
河南农民收入增幅缓慢，且城乡间，地区间差距拉大，制约了农村整体消费水平的提高。从2000—2007年河南农民的人均纯收入由1985.82元上升到3851.6元，年均增幅为9.9％，同期城镇居民人均可支配收入年均增幅为13.4％。而且城乡差距不缩反而扩大，2000年城乡人均收入是2.4:1，到2007年扩大到2.98:1。各市农民人均收入差距也比较大，2006年全省农民高收入户人均纯收入为6525.9元，是低收入户人均纯收入的4.7倍。各市中农民人均纯收入最高的是郑州5559元，最低的是周口2641元，郑州是周口的2.1倍。
其次，河南农民收入来源比较单一，主要收入为农业收入。从2006年的农民人均总收入来看，农业收入(指家庭经营中的第一产业收入)为2764.1元，占总收入的61.98％。非农产业收入(包括工资性收入，家庭经营中的第二、三产业收入，财产性收入和转移性收入)为1695.3元，占总收入的38.02％。可见农业收入仍为河南农民收入的主要来源，必须拓宽农民收入渠道，鼓励农民走出去，大力发展非农经济，才能提高农民消费能力。
2、农民负担重，收入预期不稳定
自2005年取消“农业税”以后，农民的税费支出急剧下降，负担减轻。但近几年受石油等能源，原材料价格上涨，工资、运输等成本费用增加的共同影响，以化肥为主的农资价格持续大幅度上涨，在很大程度上抵消了中央一系列惠农政策给予农民的补贴，减少了农民的收入。而且在农村很多地方，乱集资、乱收费、乱摊派、乱罚款的现象依然存在。不断增加的农民负担加剧了农民预期收入的不稳定，从而降低了农民消费倾向。
3、消费环境差，制约农民消费需求的有效增长
河南全省农村的基础设施仍不能满足农村经济发展的需要，也严重制约了农村消费的增长。虽然政府加大了对农村电网、通讯、水利等设施的改造力度，但由于成本原因，一些乡镇仍存在未执行和城市电价等同、有线电视信号仍未全面覆盖、农村居民用水不安全等问题，从而使一些商品在农村处于买得起用不起或买得起不能用的窘境。其次，农村市场网络仍未建立，商业网点少，售后服务差，农民购买商品不方便。第三，市场管理落后。由于农村市场分散，监管力度弱，农村市场普遍充斥着假货和劣质品，坑农害农的现象时有发生。
4、社会保障体系不健全
，影响农民消费心理预期
由于河南农村乡镇多，分布广，农村人口多，目前来看社保体系难以覆盖全部农村，而且社保体系本身也不健全，这就制约了农民的即期消费。农民即使有点钱，也要留着防老、防病不敢消费。虽然医疗有新农合作保障，大病能报销一部分，但前期住院费和没有报销的部分仍是个大窟窿，导致部分地区仍存在因病致贫，因病返贫的现象。这些都制约了农民现实消费能力的提升，使许多潜在需求不能转化为即期消费。
除此之外，农民消费习惯保守落后，消费不科学，金融意识不强，厂家销售方式单一，产品结构不符合农民的实际需求，农民素质不高等因素也制约了农民的消费。
(二)、提升河南农民消费能力的对策和方法
1、确保农民持续增收，提高农民购买力
提高农民消费能力的关键还在于农民收入的提高。首先，要大力发展特色农业，建立特色农业产业链，挖掘农业内部增收潜力。关键是如何打造具有优势的特色农业产业链，围绕特色农产品形成种、养、售于一体的产业化链条，提高特色农产品的附加值，大幅增加农民收入。
其次，加快农村富余劳动力转移。充分发挥河南劳动力资源优势，大力发展劳务经济，推进农村劳动力合理有序转移就业，拓宽农民的收入渠道。
2、加强农村基础设施建设，解决消费瓶颈问题
加大公共财政对农村基础设施建设的投入力度，通过完善农村居民生活设施提高农村居民消费水平和生活质量。一是政府应把有限的财政资金更多地用于农村基础设施建设，改善农业和乡镇企业的生产条件，并且可以通过使用农民工增加农民收簢，可将农民更多的潜在购买力转化为现实购买入。其次，采取有效措施，规范对现有基础设施的使用和管理。要依法定价、合理收费，解决农民消费难的瓶颈问题。
3、健全农村保障体系，改善农民消费预期
农民负担重，有后顾之忧，自然会减少即期消费，增加储蓄。要降低农民的储蓄倾向，鼓励消费，就必须完善农村保障体系。当前还是要积极探索适合河南农村居民的保障方式和实现途径，从基本的生活保障开始，逐步扩大社保覆盖面，以此来稳定农民的消费预期，提高现实消费。
篇2
中图分类号：F126.1 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）14-0079-03
一、引言与文献综述
城镇化是我国经济发展的主要动力，新型城镇化对我国的发展方式提出了更为严格的要求。城镇化归根到底是人的城镇化，人的城镇化必然与人民的生活质量存在密切关系，否则推荐城镇化进程就失去意义。长期以来，很多学者研究了居民消费水平与其影响因素之间的关系。徐凤等运用协整理论，对改革开放以来中国经济增长与国内居民消费之间的关系进行研究，并指出两者之间存在着长期稳定的关系，消费对经济增长具有长期、稳定的促进作用[1]。付波航等基于中国29个省份1989―2010年的面板数据，对城镇化、人口年龄结构这些人口消费环境或制度变量与居民消费之间的关系进行了实证研究[2]。刘厚莲指出，人口城镇化率与居民消费率呈现正相关关系，城乡实际收入差距与居民消费需求呈现倒U型关系[3]。田青等利用1999―2006年30个省、自治区、直辖市的相关数据分析消费习惯、收入、购房支出、医疗、教育支出、收入波动及利率等因素对消费的影响，实证结果表明，消费习惯、收入是影响消费的主要因素，而收入波动及利率对居民消费的影响不显著[4]。以我国1978―2004年的年度数据为基础，建立反映城/镇化水平和消费增长动态关系的向量自回归（VAR）模型，在模型的基础上，运用脉冲响应函数和方差分解分析了城镇化发展对城镇居民和农村居民消费增长的动态影响，并指出城镇化发展对居民消费增长有促进作用，特别是城镇化发展对农村居民消费增长的累积效应大于对城镇居民消费的累积效应，并且正向拉动效应的持续时问更长也更稳定[5]。储德银等通过建立协整方程和误差修正模型，从城乡比较视角分析我国居民消费需求的影响因素，并研究得出收入水平对城乡居民消费的影响程度最大，而收入分配和政府支出对城乡居民消费影响的绝对程度基本相同[6]。潘明清等从劳动力流动视角分析城镇化影响居民消费的内在机制，使用1996―2011年的省级面板数据，采用动态GMM估计方法，重点检验了劳动力流动、城镇化进程以及它们的交互作用对居民消费的影响并证明了城镇化的积聚效应大于外部成本效应，城镇化促进了居民消费增长[7]。祁毓等在理论机理分析的基础上，分别构建2002―2008年和1997―2008年全国30个省份的面板数据，实证研究了不同来源的收入对城乡居民消费的影响[8]。
二、相关变量叙述
（一）居民消费水平
居民消费水平是指居民在劳务或者物质产品的消费过程中，对满足发展、享受和生存需要达到的程度，可以用劳务和物质产品的质量和数量反映出来也可以通过消费过程中消耗的货币量反映出来。本文所采用的就是地区居民消费的货币金额数来反应这个地区的居民消费水平。
（二）城镇化程度
城镇化程度在不同学科中的定义不同，比如，人口学是指城镇人口占总人口的比重，地理学上是指城市景观的比重。本文依据多数学者的研究方法，用一个地区城镇人口占这个地区总人口的比重来表示该地区的城镇化程度。
（三）经济发展水平
经济发展水平是指一个国家经济发展的规模、速度和所达到的水准。反映一个国家经济发展水平的常用指标有国民生产总值、国民收入、人均国民收入、经济发展速度、经济增长速度。本文采用一个地区的人均生产总值来反映该地区的经济发展水平。
（四）变量数据来源
本论文中所采用的数据均来自国家统计局网站，有些是直接采用网站的统计数据，有些是根据需要对网站的数据进行了简化计算，因此，可以保证数据的真实性和权威性。
三、建立模型与分析
（一）变量的平稳性检验
在对面板数据进行分析时，首先要对数据进行平稳性检验看其是否存在单位根，如果存在单位根则数据不平稳，不能直接进行分析，必须对其差分项进行平稳性检验直至平稳为止。为了论述方便。下文中居民消费水平、城镇化程度和经济发展水平分别用JMXF、CZH和JJFZ表示。平稳性检验的方法主要有ADF-Fisher 卡方检验、PP-Fisher 卡方检验、Im， Pesaran and Shin W-stat和Levin，Lin&Chu-t 检验[6]，本文依据数据的特征选择ADF-Fisher 卡方检验与Im， Pesaran and Shin W-stat作为检验方法。检验结果如表1。
由表1可知，JMXF、CZH和JJFZ都为二阶单整序列，可以进行协整分析。协整检验方法主要有Kao检验、Pedroni检验和Johansen协整检验基础上的面板数据协整检验。本文采取Kao检验，结果如表2。
如表2所示，在5%显著性水平下拒绝了原假设，说明JMXF、CZH和JJFZ三者之间存在协整关系。
（二）模型估计
本文依据一般构建面板数据的模型形式，构建模型如下：
通过Eviews7.0软件对构建模型进行估计的结果如表3。
由表3可知，JMXFit=-3625.236 + 12207.27×CZHit+ 0.261261×JJFZit 。JJFZ与CZH都和JMXF之间存在着正相关的关系，由此可以推出，城镇化程度与人均生产总值都对提升人民的消费水平、对于提高人民的生活水平有着促进作用。
结论
通过以上的研究可以看出，虽然我国经历了多年的城镇化进程，城镇化程度也达到了一定水平，但是在新型城镇化的大背景下，人均消费水平依然与城镇化水平密切相关，人民生活水平的提高仍然依赖于城镇化的不断推进。
参考文献：
[1] 徐凤，金克琴.中国居民消费与经济增长关系的实证研究[J].北京工商大学学报，2009，24（2）：109-113.
[2] 付波航，方齐云，宋德勇.城镇化、人日年龄结构与居民消费――基于省际动态面板的实证研究[J].中国人口・资源与环境，2013，23（11）：108-114.
[3] 刘厚莲.人口城镇化、城乡收入差距与居民消费需求-基于省际面板数据的实证分析[J].人口与资源，2013，（6）：63-70.
[4] 田青.我国城镇居民消费影响因素的区域差异分析[J].管理世界，2008，（7）：27-33.
[5] 胡日东，苏桔芳.中国城镇化发展与居民消费增长关系的动态分析[J].上海经济研究，2007，（5）：58-65.
篇3
一、问题的提出
长期以来，稳定物价水平，抑制通货膨胀一直是我国宏观经济运行的目标之一。伴随着我国经济的发展，物价水平也在上涨。经济发展中的每一轮通货膨胀，也逐渐显示出了市场经济的一些弱点，例如部分产品市场价格的形成机制扭曲，造成物价上涨，没有真实的反映出我国的经济增长状况。因此找出影响物价水平上涨的因素对于完善市场经济体制，保持经济健康发展具有重要意义。
二、研究方法和结构安排
本文以1990―2008年间居民消费物价指数为被解释变量，以工业品出厂价格指数和M1与M2货币供应增长率为被解释变量，运用计量经济学软件对模型进行估计和对回归方程的残差进行异方差性、序列相关性的检验，通过对对各个解释变量进行检验并修正，得到关于CPI的影响因素的最优回归方程，最后对稳定通货膨胀水平提出了相关建议。
三、影响我国CPI波动的因素分析
3.1指标和数据的选取
我们选取居民消费价格指数CPI为通货膨胀水平指标，并为因变量，PPI，M1和M2货币供应增长率作为自变量，从而找出CPI与PPI，货币供应量M1，M2间的关系。数据均来自国家统计局网站公布。
3.2模型的建立与检验
根据以上分析，建立影响CPI因素的模型，选取PPI与M11,M21分别为解释变量1,2和3，建立线性函数模型：CPI=c(1)+c(2)*PPI +c(3)*M11+c(4)*M21
运用Eviews计量软件，采用最小二乘回归方式，得出回归模型：
CPI =44.3078961+ 0.5221262913*PPI - 0.3513728252*M11 + 0.6086030792*M21
(3.320470) (3.578921) (-2.495885) (2.920078)
在5%的显著性水平下，参数C(2），C(3）均通过t检验，表明PPI与CPI关系显著，在95%的置信水平下，PPI对CPI的影响显著，PPI每增长1个百分点，带来CPI增长0.522%个百分点。M11和 M21的t值也都通过了检验。R2=0.864662, 模型总体拟合程度较好，解释变量在86.47% 的程度下解释了被解释变量CPI。PPI每增长1%，带动CPI增长0.5个百分点。F=31.94468, 显著性水平为5%，自由度为（3,15）的F分布得到临界值3.29，F＞3.29,检验通过，模型总体线性关系较强。D.W=1.887566，原模型不存在序列相关性。采用相关系数矩阵的方法得出，M11与M21的相关系数较大，达到0.82607，可以认为两者间存在多重共线性。
四 、相关结论以及政策建议
由以上模型可以看出，长期以来，生产资料市场中的工业品原材料价格的上涨是造成居民消费品物价上涨的原因之一，影响居民消费价格指数上涨的主要因素是工业品价格指数。因此，保持我国生产资料价格的稳定对于稳定物价有着重要的意义，尤其是部分能源和原材料市场。为此，首先要加快推进资源性产品价格改革，完善价格形成机制，使资源性产品的价格能够灵敏地反映市场供求关系和资源稀缺程度，充分发挥市场机制在资源性产品价格形成中的基础性作用。其次，积极稳妥地推进以完善石油价格形成机制、调节利益分配为中心的综合配套改革，进一步建立市场化的煤炭价格形成机制，政府逐步淡化对煤炭价格形成的干预。最后，完善我国房地产价格形成机制，我国的房地产业在固定资产投资中所占的比例很大，在房地产开发过程中，所消耗的土地，钢铁，水泥等原材料成为推动房地产价格上涨的主要因素，房地产价格的上涨又推动物价水平的上涨。总之，实行生产资料价格形成市场化对于稳定物价水平具有重要作用。
参考文献：
[1]李子奈，潘文卿.计量经济学[M]第二版.高等教育出版社，2000年7月
[2]王涵. 2006年我国居民消费价格指数的变动及其影响因素分析[J].科技经济市场，2006（12）
篇4
中图分类号：F127 文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2013）03-220-02
一、引言
山西地处西部内陆，尽管经济发展存在着很大制约，但是在50年的社会主义现代化建设中，特别是党的以来，随着改革开放地不断深入，使山西经济获得了长足发展，经济实力逐渐增强，人民生活水平不断提高，随着居民可支配收入的增加，居民的消费支出也随着增加。但是在发展经济的过程中，制约经济增长的因素逐渐显现。消费、投资和净出口，是拉动经济增长的三大马车。它们之间的比例是否合理，直接影响着宏观经济效益和经济的可持续发展。目前制约山西省经济发展的关键因素是投资与消费比例失衡。尤其是2008年金融危机以来，虽然山西省属于内陆省份，但是在一定程度上也受到了国际经济萧条的影响，从而使得投资和消费失衡的矛盾越来越明显。因此，通过消费来拉动经济增长的做法就愈显重要。因此，研究居民消费支出的影响因素以及变化趋势对于国民经济的长足发展是十分重要的。由于影响居民消费支出的因素有很多，比如消费习惯、消费环境、政策等等。通过参考相关文献并结合山西省的实际情况，本文把人均可支配收入、消费意愿（消费性支出占居民可支配收入的百分比）、城镇居民消费价格指数CPI和年利率定为影响城镇居民消费支出的影响因素，其中，可支配收入是影响居民消费支出最直接、最具决定性的因素。
二、原始数据
本文选取的影响山西城镇居民消费支出的因素有：人均可支配收入、消费意愿、CPI和年利率。相关数据均来源于山西省统计年鉴，如表1所示。
三、模型建立与修正
（一）平稳性分析
所谓时间序列的平稳性，是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。数据的平稳性对于模型的估计具有重要的意义，如果有两列时间序列数据表现出一致的变化趋势即非平稳的，即使它们没有任何有意义的关系，但是进行回归时也可表现出较高的可决系数。由于在实际中遇到的时间序列数据很可能是非平稳的，而平稳性在计量经济建模中又具有重要作用，因此有必要对观测值的时间序列数据进行平稳性检验。
首先对人均消费性支出（Y）、人均可支配收入（X1）、消费意愿（X2）、CPI（X3）和年利率（X4）分别进行ADF单位根检验，通过分别观察各个序列随时间的走势来确定是否需要选择截距和趋势，各序列的单位根检验结果如表2所示。
由表2可知，在原序列中，消费支出、可支配收入和CPI都是非平稳序列，消费意愿和年利率的原序列是平稳的，接下来对各个序列分别取一阶差分和二阶差分，并分别进行单位根检验，检验结果如表3所示。
由表3的检验数据可知，消费支出和人均可支配收入一阶差分仍然不平稳，经过二阶差分后，序列成为平稳的序列；消费意愿、CPI和年利率经过一阶差分后虽然序列已经平稳，但是所有变量需同阶平稳，故对其进行二阶差分后再检验其平稳性，检验结论为二阶差分平稳。即人均消费性支出、人均可支配收入、消费意愿、CPI和年利率均为二阶单整序列。
（二）协整检验
在进行时间系列分析时，传统上要求所用的时间系列必须是平稳的，即没有随机趋势或确定趋势，否则会产生“伪回归”问题。但是，由于本文所选择的时间序列是非平稳的，对其进行二阶差分后变成了平稳序列，但这样会让我们失去总量的长期信息，而这些信息对分析问题来说又是必要的，所以用协整来解决此问题。本文所采用的协整性检验的方法是基于回归残差的协整检验，这种检验也称单一方程的协整检验。
先对方程序列进行回归，生成残差后，对残差序列进行单位根检验。由于输出结果概率P=0.0847，故在=0.05水平下，残差存在单位根，即不平稳。再次观察回归方程输出结果报表，由于变量X2（消费意愿）标准误差较大，而且运用Eviews输出各个变量的相关系数表，分析表中数据，可知，消费意愿X2与消费支出Y的相关系数为-0.946，即二者呈负相关，但是结合现实生活实际情况，当消费意愿越大时，消费支出应该也随之增大，故试图将变量消费意愿X2删除。
对剩余的变量Y、X1、X3、X4进行回归生成残差后，对残差序列进行单位根检验。输出结果如下图所示：
由以上输出结果可知，P=0.0048，ADF检验值为-3.157，大于临界值，故此时残差序列是平稳的。因此，人均消费性支出（Y）、人均可支配收入（X1）、CPI（X3）和年利率（X4）存在协整关系。
（三）模型建立与完善
1.模型建立。设人均消费性支出（Y）、人均可支配收入（X1）、CPI（X3）和年利率（X4）的多元线性回归为：
Y=C+β0X1+β1X3+β2X4+μi
运用最小二乘法对各系数进行估计，本文运用Eviews的回归功能，对各序列进行线性回归，回归后的输出报告如下：
回归后的输出结果为：
由上述报告结果可知，X3、X4没有通过t检验，很有可能存在多重共线、序列相关和异方差等问题，模型还有待于完善。
2.模型修正。
（1）多重共线性检验。所谓多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确，从而使得运用最小二乘法得出的估计量为无效值。
运用Eviews输出各变量的相关系数矩阵，如表4所示。
由上表可知，各个解释变量间的相关系数均小于0.8，故不存在多重共线性。
（2）序列相关检验。序列相关性是指随机干扰之间不再是完全相互独立的，而是存在某种相关性，又称自相关，即总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。在回归模型的古典假定中是假设随机误差项是无自相关的，即在不同观测点之间是不相关的。如果该假定不能满足，就称与存在自相关，即不同观测点上的误差项彼此相关。
若多元线性回归模型存在自相关，就违背了线性回归方程的古典假设，如果此时用最小二乘法进行参数估计，将会产生严重后果，故需检验模型的自相关。在回归方程窗口查看残差的Q统计图，如下图所示：
由上图可知，残差序列均位于虚线之内，故模型不存在序列相关。
（3）异方差。由于模型不存在多重共线和序列相关，试检验是否存在异方差。异方差性是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定是：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足，则称线性回归模型存在异方差性。运用Eviews的BPG异方差检验功能来完成，由输出结果可知，X3和X4的t值在0.05的水平下未通过检验，因此，方程存在异方差。
异方差的修正：用增加权重的方法来消除异方差。试选取权重w1为残差的绝对值，再次进行回归，此时仍没有通过相关检验，换取权重w2为残差的平方，再次进行回归，此时通过了相关检验，解释变量的t值均达到了理想水平，P值在0.05的水平下也通过了检验，异方差现象消除，模型得到了修正。
四、模型最终完善结果
由Eviews模型输出结果，可得出均消费性支出（Y）、人均可支配收入（X1）、CPI（X3）和年利率（X4）的多元线性回归模型：
Y=0.609X1+1212.5X3-2657.9X4+924.3
由模型输出结果可知，该模型的可决系数R2=0.999，F值为6570，模型拟合度较高，年利率（X4）前面的系数为负值，这与经济意义是一致的，当年利率上升时，居民储蓄的意愿会比没上升时强烈，从而消费支出所占的比重会有所下降。可用来进行城镇居民消费性支出的预测。
参考文献：
1.邓鹏翔.基于多社会经济因素的地铁出行需求研究[D].中南大学硕士学位论文，2011
2.刘春玉.网络视角的集群企业二元式创新研究——以烟台汽车产业集群为例[D].山东大学硕士学位论文，2008
3.张晓峒.计量经济学基础[M].天津：南开大学出版社，2007
4.刘亮.中国资本外逃问题研究——对1982-2005年数据的实证检验[D].山东大学硕士学位论文，2008
篇5
1前言
1.1研究背景
消费是社会经济活动的重要环节，但是近来，外部需求下降，过去对经济增长贡献度达20%的出口部门面临严峻的收缩局面，实体经济运行规模出现萎缩。从数据来看，中国已随全球经济进入下行周期，经济增速放缓。2008年第三季度GDP增速为9%，低于市场预期的9.7%，主要体现在出口与房地产两架引擎同时放缓。
图12006年1月-2009年6月GDP走势图
为了弥补出口下降对经济增长的影响以及增强中国经济发展的内在动力，宏观政策将着力于扩大内需，而在扩大国内需求的构成中，扩大消费尤其重要。若想增加消费，保持国民经济稳定、持久的增长，就必须对中国居民消费水平和消费结构的特征、演变规律和发展趋势进行研究。
1.2消费结构概念的界定
本文中的消费结构是指以货币表示的食品、衣着、居住、家庭设备与用品、医疗保健、交通与通讯、文教娱乐、杂项开支在总消费支出中的比例关系。
2消费结构影响因素
2.1社会保障水平（Thelevelofsocialsecurity，SS）
居民消费预期支出的不确定性，不仅减少了即期消费支出，而且会抑制消费结构的升级，致使消费结构中应有的一些消费需求热点无法显现。社会保障水平的提高能够促使居民增加非生活必需品的支出，从而适应不同层次人群的消费需求，推动消费结构升级，启动多元消费市场。本文以社会保障支出总额占GDP的比重作为社会保障水平的测算。数据来源：历年《中国统计年鉴》计算整理得来。
2.2受教育水平——普通高等教育人口比重（Generalhighereducationpopulation，GHEP）
居民的消费结构与其消费观念和消费习惯密切相关。在理论上，一个人受教育程度越高，其消费观念越科学，消费结构的层次越高。本文用受过普通高等教育的人数占总人数的比重作来衡量中国居民的受教育水平。数据来源：历年《中国劳动统计年鉴》计算整理得来。
2.3技术进步（Researchanddepartment，RD）
本文用研究与开发的投入量占GDP的比重来表示中国对技术进步的投入力度，作为影响消费结构的一个因素。数据来源：历年《中国统计年鉴》计算整理得来。
2.4利率（Rate，R）
本文选用金融机构一年期定期存款利率作为影响消费结构的因素。数据来源：《中国金融年鉴》。
2.5人口结构——抚养比率（DependencyRatio，DR）
一般来说，通过人口结构可以反映出一个国家的大体的社会和经济状况。当论及这一问题，年龄是最重要的因素。人口的年龄结构是指一个人口集团（或群体）在某一时点上的人口年龄分布状况、各年龄组人口在总人口中所占比重，它可以表明人口发展类型和速度，反映劳动年龄人口和被抚养人口的比例等。人口年龄结构的动态变化，将对消费结构的变化产生影响。
本文将抚养比包括少年儿童与老年人口的总抚养比，即少年儿童和老年人口总数占总人口数的比重作为重要的指标选入模型。数据来源：历年《中国统计年鉴》计算整理得来。
2.6城市化水平——城市化率（UrbanizationRate，UR）
城市化率是指市镇人口占总人口的比重。一般而言，城市率越高伴随的消费结构层次越高，本文将城市率作为衡量消费结构的一个重要因素。数据来源：历年《中国统计年鉴》计算整理得来。
3中国居民消费结构的变动分析
表1中国居民人均全年消费性支出构成比单位：%
年份
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
食品
41.67
40.35
42.58
41.94
43.20
33.25
40.05
40.23
衣着
8.94
8.97
7.30
7.29
7.08
8.88
7.59
7.65
居住
10.46
10.18
12.68
12.26
11.43
17.25
12.67
14.95
家庭设备用品及服务
5.90
5.96
5.47
5.44
5.38
5.97
5.48
5.17
医疗保健
7.24
7.85
7.49
7.96
8.22
7.71
11.40
9.09
交通通信
10.81
11.35
10.19
10.82
11.09
12.82
11.97
11.08
教育文化娱乐服务
10.31
10.50
11.07
11.61
10.94
11.40
8.11
9.03
杂项商品与服务
4.66
4.83
3.21
2.66
2.67
2.72
2.73
2.79
资源来源:由《中国统计年鉴》2001-2008计算所得
图2中国居民人均全年消费性支出构成I图3中国居民人均全年消费性支出构成II（比重）
由上述图表可以看出，中国居民的消费支出由2000年的人均6668.13元，上升到2007年的26821.60元，消费水平已得到极大提高，但与世界平均水平相比还很低，亚洲开发银行(ADB)在近期发表的一份调查报告中指出，中国的人均生活水平排在世界第128位。
从消费结构来说：
年人均食品消费支出由2000年的2778.83元上升到2007年的10790.22，可见中国居民的消费能力已得到极大提高，食品消费比率由2000年41.67%下降到2007年的40.23%。国际上常用恩格尔系数来衡量一个国家和地区人民生活水平的状况。根据联合国粮农组织提出的标准，恩格尔系数在59%以上为贫困，50-59%为温饱，40-50%为小康，30-40%为富裕，低于30%为最富裕。可见，中国居民总体上实现了小康目标，这主要是由城镇居民消费水平快速提升拉动的，但是城镇居民的恩格尔系数已由1978年的57.5%下降为2008年的37.3%，达到了国际衡量标准中的富裕阶段，间接反映出中国的城乡差距在不断扩大。
居住消费明显增加，由2000年人均596.41元上升到2007年的2051.99元，消费比率也由2000年10.46%上升到2007年的14.95%。住户条件不断改善，平均每人现有住房使用面积呈现增加趋势。但由于占绝大比率的低收入与其价格差距较大，短期内还不可能形成较强的购买力。消费正处在从一般水平向高档水平转变的孕育阶段。
衣着消费支出由2000年的720.95元上升到2007年的2972.35，其消费比重由2000年8.94%下降到2007年的7.65。可以预测，在未来的几年内，中国居民衣着消费比重将呈平稳下降趋势。但由于衣着消费的绝对量在增加，人们在衣着消费中更加追赶时髦，更注意质量和款式。这些均表明中国居民消费水平在提高。
2007年人均家庭用品消费支出为4010.59元，约是2000年697.63元的5.7倍，其上升幅度是消费结构组成中最大的，这说明中国居民消费能力已得到极大提高。但其消费比率却由2000年5.90%下降到2007年5.17%，这说明大部分家庭己经购买彩电、冰箱等耐用电器，基本上处于饱和状态。随着科学技术的发展，高科技耐用家电产品的生命周期越来越短，对耐用消费品更新换代的速度必将越来越快。
医疗保健、交通通讯消费增加迅速，分别由2000年7.24%，10.81%上升到2007年9.09%，11.08%。前者说明因为人口结构老龄化、人们的保健意识增强以及城镇医疗保险制度改革使个人医疗负担适当增强。后者说明为方便生活，节省时间的现代通讯工具和交通工具迅速进入居民家庭。
娱乐文教消费总量在不断提高，由2000年人均393.52元上升到2007年1386.08元，这说明中国居民文化娱乐活动更加丰富多彩，用于娱乐消费、旅游支出都有明显增长。随着工作强度的加大和生活节奏的加快，城镇居民越来越注重闲暇时的娱乐，诸如旅游、度假等已成为消费热点。并且由于独生子女家庭的增加，父母望子成龙，加大对子女培养教育的投入。还有就是，随着科技发展和社会进步，人们对自身学历的提高越来越重视。但从消费比率来看，文教娱乐的消费比重开始逐年下降，2006年仅为8.11%，这与国家提出从2006年开始全部免除西部地区农村义务教育阶段学生学杂费，2007年扩大到中部和东部地区的政策有关。
4中国居民消费结构影响因素的实证分析
本章节首先对影响消费结构的变量，包括社会保障水平、受教育水平、技术进步、利率、人口结构、城市化水平，进行单位根检验；接着把这些变量与消费结构的变量包括食品、居住、文教娱乐、医疗保健、衣着、交通通讯、杂项，放在一起进行因果检验和相关系数分析。
4.1单位根检验
表2消费结构影响因素单位：%
年份
SS
GHEP
RD
R
DR
UR
2000
1.53
1.02
1.00
2.25
29.9
36
2001
1.81
1.12
1.07
3.06
30.0
38
2002
2.19
1.27
1.23
3.47
41.7
39
2003
1.96
1.51
1.13
2.52
40.5
41
2004
1.95
4.14
1.23
2.25
38.6
42
2005
2.02
4.53
1.34
2.25
40.1
43
2006
2.06
4.95
1.42
1.98
38.3
44
2007
2.18
5.45
1.49
1.98
37.4
45
注:SS是社会保障支出总额占GDP的比重；GHEP是普通高等教育人口占总人口数的比重；RD是研究与开发的投入量占GDP的比重；R是金融机构一年期定期存款利率；DR是少年儿童与老年人口的总数占总人口数的比重；UR是市镇人口占总人口的比重。
利用EViews3.1对上述6个变量进行单位根(ADF)检验，检验结果如下表所示:
表3:变量ADF检验
变量名称
ADF检验值
P值
(C，T，N）
临界值
1%
5%
10%
D(SS(-1)，2)
-2.965013
0.0251
(0，0，0)
-3.0507
-1.9962
-1.6415
D(GHEP(-1))
-1.926497
0.0954
(0，0，0)
-2.9677
-1.989
-1.6382
D(RD(-1))
-2.127608
0.0709
(0，0，0)
-2.9677
-1.989
-1.6382
D(R(-1))
-2.940666
0.0217
(0，0，0)
-2.9677
-1.989
-1.6382
D(DR(-1))
-2.743578
0.0288
(0，0，0)
-2.9677
-1.989
-1.6382
D(UR(-1)，2)
-8.660254
0.0001
(0，0，0)
-3.0507
-1.9962
-1.6415
在10%的显著性水平下，Eviews3.1的检验结果表明GHEP、RD、R、DR这些变量都是一阶平稳的，而SS、UR是二阶平稳的，同时也说明这些变量本身是不平稳的。因此，不能对这些变量直接进行回归，本文采取因果检验与相关系数来进行实证分析。
4.2因果检验与相关系数分析
选择食品、衣着、居住、家庭设备与用品、医疗保健、交通与通讯、文教娱乐、杂项开支在总消费支出中的比例作为中国消费结构的结构变量，分别记为Y1、Y2、Y3、Y4、Y5、Y6、Y7、Y8。
用Eviews3.1对其进行ADF检验，结果见表7。
表4:结构变量ADF检验
变量名称
ADF检验值
P值
(C，T，N）
临界值
1%
5%
10%
D(Y1(-1))
-3.725314
0.0204
(0，0，0)
-5.2459
-3.5507
-2.9312
D(Y2(-1))
-3.116793
0.0356
(0，0，0)
-5.2459
-3.5507
-2.9312
D(Y3(-1))
-4.947263
0.0078
(0，0，0)
-5.2459
-3.5507
-2.9312
D(Y4(-1)，2)
-3.598566
0.0368
(0，0，0)
-5.8034
-3.7441
-3.0339
D(Y5(-1))
-4.353490
0.0073
(0，0，0)
-3.1714
-2.0056
-1.6458
D(Y6(-1)，2)
-3.603050
0.0367
(0，0，0)
-5.8034
-3.7441
-3.0339
D(Y7(-1))
-3.118931
0.0356
(0，0，0)
-5.2459
-3.5507
-2.9312
D(Y8(-1)，2)
-6.285693
0.0081
(0，0，0)
-5.8034
-3.7441
-3.0339
在10%的显著性水平下，结构变量Y1、Y2、Y3、Y5、Y7是一阶平稳的，Y4、Y6是二阶平稳的，同时说明这些结构变量本身是不平稳的。
4.2.1食品结构变量影响因素
表5:食品结构变量影响因素Granger因果检验
变量
零假设
滞后期
F
P
结论
Y1
SS不是Y1的格兰杰原因
2
0.01579
0.98457
接受
SS
Y1不是SS的格兰杰原因
2
67.1668
0.08596
拒绝
Y1
GHEP不是Y1的格兰杰原因
1
4.53328
0.1003
拒绝
GHEP
Y1不是GHEP的格兰杰原因
1
0.03207
0.86658
接受
Y1
RD不是Y1的格兰杰原因
1
0.54146
0.50265
接受
RD
Y1不是RD的格兰杰原因
1
0.42696
0.54914
接受
Y1
R不是Y1的格兰杰原因
1
1.49549
0.28849
拒绝
R
Y1不是R的格兰杰原因
1
0.17164
0.69991
接受
Y1
DR不是Y1的格兰杰原因
1
0.06458
0.81192
接受
DR
Y1不是DR的格兰杰原因
1
0.01062
0.92288
接受
Y1
UR不是Y1的格兰杰原因
2
0.92002
0.59339
接受
UR
Y1不是UR的格兰杰原因
2
0.04539
0.95748
接受
从因果检验的结果表明:普通高等教育人口指数是食品支出占消费总支出比重的格兰杰原因的概率为89.97%，普通高等教育人口指数是食品消费结构的格兰杰原因；金融机构一年期定期存款利率是食品支出占消费总支出比重的格兰杰原因的概率为71.15%，金融机构一年期定期存款利率是食品消费结构的格兰杰原因。因此，应选择GHEP、R两个因素来进行实证分析。Y1与这两个变量的相关系数如下所示:
表6:食品结构变量影响因素的相关系数
相关系数
GHEP
R
Y1
-0.4118
0.2729
从上面的因果检验和相关系数的计算，结果表明对Y1(总消费中食品消费占的比重)有影响的主要是GHEP(普通高等教育人口指数)，且起到负的作用。这主要是由于高等教育人口指数越大，中国的教育水平越高，人们的总收入水平随之提高，且消费观念更加科学化，在保证基本的物质消费条件下，更增加了在精神文化等方面的支出，从而在食品消费绝对量增长的同时其比重呈下降趋势。
但由于中国人口众多，平均消费水平还比较低，尤其是广大农村地区，其消费水平仅达到温饱，正处于向小康社会奔进的发展阶段，食品支出在消费总支出中依然处于主导地位，现阶段食品消费结构与教育水平等变量的相关性还不是很显著。
4.2.2衣着结构变量影响因素
因果检验结果表明:少年儿童与老年人口的抚养比是衣着支出占消费总支出比重的格兰杰原因的概率为63.50%，抚养比是食品消费结构的格兰杰原因。因此，选择DR来进行实证分析。Y2与其的相关系数如下所示:
表7:衣着结构变量影响因素的相关系数
相关系数
DR
Y2
-0.7059
从上面的因果检验和相关系数的计算，结果表明对Y2(总消费中衣着消费占的比重)有影响的主要是DR（少年儿童与老年人口的抚养比）且起到负的作用。这主要是由于少年儿童与老年人都是消费大于当期收入的人群，缺乏收入作为消费的支持和后盾，该类人群所占比越大，人们的消费压力也越大，用于衣着这类可多消费可少消费的物品来说其在总消费支出中的比重自然随之减少。另外，少年儿童与老年人对衣着品牌和款式的追求也不是十分强烈。
4.2.3居住结构变量影响因素
因果检验结果表明:普通高等教育人口指数是居住支出占消费总支出比重的格兰杰原因的概率为97%，普通高等教育人口指数是居住消费结构的格兰杰原因；技术进步率即研究与开发投入占GDP总值的比重是居住支出占消费总支出比重的格兰杰原因的概率为91%，技术进步率是居住消费结构的格兰杰原因；城市化率是居住支出占消费总支出比重的格兰杰原因的概率为71%，城市化率是居住消费结构的格兰杰原因。因此，应选择GHEP、RD、UR三个因素来进行实证分析。Y3与这三个变量的相关系数如下所示:
表8:居住结构变量影响因素的相关系数
相关系数
GHEP
RD
UR
Y3
0.6533
0.7244
0.6907
从上面的因果检验和相关系数的计算，结果表明对Y3(总消费中居住消费占的比重)有影响的主要有GHEP(普通高等教育人口指数)、RD(技术进步率)、UR(城市化率)，且都起到正的作用。这主要是由于高等教育人口指数越大，技术进步率越高，人们的生产力水平越高，伴随的收入越多，对住房这类高消费需求也越大。另外，随着城市化水平的提高，大量的农村居民进入城市谋求发展，对住房的需求也十分强烈。
4.2.4家庭设备与用品结构变量影响因素
因果检验结果表明:社会保障支出总额占GDP的比重是家庭设备与用品支出占总消费支出比重的格兰杰原因的概率是75%，社会保障水平指数是家庭设备与用品结构的格兰杰原因；研究与开发投入占GDP的比重是家庭设备与用品支出占总消费支出比重的格兰杰原因的概率是72%，技术进步率是家庭设备与用品结构的格兰杰原因。因此，应选择SS、RD两个因素来进行实证分析。Y4与这两个变量的相关系数如下所示:
表9:家庭设备与用品结构变量影响因素的相关系数
相关系数
SS
RD
Y4
-0.6462
-0.5628
从上面的因果检验和相关系数的计算，结果表明对Y4(总消费中家庭设备与用品消费占的比重)有影响的主要有SS(社会保障水平指数)、RD(技术进步率)，且都起到负的作用。这可能是因为，社会保障水平越高，国家对居民的相关补助越多，像家电下乡政策的实施，农村居民购买家庭设备与用品可以减免13%的费用，由当地政府部门给予补偿等。另外，技术越进步，家庭设备与用品越先进，其耐用性越高，当人们已经购买了所需家庭设备用品后自然不会再轻易购买此类用品，因此，其受到各方面因素影响的作用有限，以上检验出的相关性不是十分显著。
4.2.5医疗保健结构变量影响因素
因果检验结果表明:受到普通高等教育的人口数占总人口数的比重是医疗保健支出占消费总支出比重的格兰杰原因的概率为88%，普通高等教育人口指数是医疗保健消费结构的格兰杰原因；城市化率是医疗保健支出占消费总支出比重的格兰杰原因的概率为83%，城市化率是医疗保健消费结构的格兰杰原因。因此，应选择GHEP、UR两个因素来进行实证分析。Y5与这两个变量的相关系数如下所示:
表10:医疗保健结构变量影响因素的相关系数
相关系数
GHEP
UR
Y5
0.6515
0.6639
从上面的因果检验和相关系数的计算，结果表明对Y5(总消费中医疗保健消费占的比重)有影响的主要有GHEP(普通高等教育人口指数)、UR(城市化率)，且都起到正的作用。这可能是因为普通高等教育人口指数越大，人们受教育水平越高，越注重对身体的健康保养，另外，城市化进程越快，越多的人可以享受到城市里较好的医疗保健水平，但其消费价格也较高。
4.2.6交通与通讯结构变量影响因素
因果检验结果表明:普通高等教育人口指数是交通与通讯支出占消费总支出比重的格兰杰原因的概率为84%，普通高等教育人口指数是交通与通讯消费结构的格兰杰原因；金融机构一年期定期存款利率是交通与通讯支出占消费总支出比重的格兰杰原因的概率为73%，金融机构一年期定期存款利率是交通与通讯消费结构的格兰杰原因。因此，应选择GHEP、R两个因素来进行实证分析。Y6与这两个变量的相关系数如下所示:
表11:交通与通讯结构变量影响因素的相关系数
相关系数
GHEP
R
Y6
0.5841
-0.5022
从上面的因果检验和相关系数的计算，结果表明对Y6(总消费中交通与通讯消费占的比重)有影响的主要有GHEP(普通高等教育人口指数)、R(金融机构一年期定期存款利率)，前者起到正的作用，后者起到负的作用。高等教育人口指数越大，中国的教育水平越高，人们更注重信息之间的交流与交通的便利，对交通与通讯的需求越强烈。另外，金融机构一年期定期存款利率越低，人们用于储蓄的资金越少，消费越旺盛，汽车、手机、电脑等交通与通讯设备已成为消费的热点，是人们生活的重要组成部分，因此，利率越低在交通与通讯方面的支出越多。
但由于交通与通讯设备的使用期较长，已经购买了的消费者除非特别的爱好与追求不会再轻易购买同类产品，因此受各因素的影响有限，相关性不是十分显著。
4.2.7文教娱乐结构变量影响因素
因果检验结果表明:普通高等教育人口指数是文教娱乐支出占消费总支出比重的格兰杰原因的概率为82%，普通高等教育人口指数是文教娱乐消费结构的格兰杰原因；技术进步率是文教娱乐支出占总消费支出比重的格兰杰原因的概率是74%，技术进步率是文教娱乐消费结构的格兰杰原因；金融机构一年期定期存款利率是文教娱乐支出占消费总支出比重的格兰杰原因的概率为75%，金融机构一年期定期存款利率是文教娱乐消费结构的格兰杰原因；城市化率是文教娱乐支出占消费总支出比重的格兰杰原因的概率为77%，城市化率是文教娱乐消费结构的格兰杰原因。因此，应选择GHEP、RD、R、UR四个因素来进行实证分析。Y7与这四个变量的相关系数如下所示:
表12:文教娱乐结构变量影响因素的相关系数
相关系数
GHEP
RD
R
UR
Y7
-0.5264
-0.5483
0.5009
-0.4149
从上面的因果检验和相关系数的计算，结果表明对Y7(总消费中文教娱乐消费占的比重)有影响的主要有GHEP(普通高等教育人口指数)、RD(技术进步率)，且起到负的作用。这可能是与近几年国家实行的教学娱乐改革有关，国家越来越重视教育娱乐事业的发展，在教育娱乐方面的投入越高，居民个人在该方面的投入自然越少，因此，普通高等教育人口指数和技术进步率对文教娱乐结构变量起负的作用。
虽然，现在的家庭更加重视文化培养和生活娱乐，对教育质量和生活乐趣的投入越来越大，但由于家庭人口数的减少，越来越多的是3口之家，文教娱乐消费在总消费中的比重变化不大，且其也具有一定的消费刚性，受到各因素的影响有限，相关性并不十分显著。
4.2.8杂项开支结构变量影响因素
因果检验结果表明:少年儿童与老年人口的抚养比是杂项支出占总消费支出比重的格兰杰原因的概率是57%，少年儿童与老年人口的抚养比是杂项开支消费结构的格兰杰原因。因此，选择DR这个因素来进行实证分析。Y8与这个变量的相关系数如下所示:
表13:杂项开支结构变量影响因素的相关系数
相关系数
DR
Y8
-0.9049
从上面的因果检验和相关系数的计算，结果表明对Y8(总消费中杂项开支消费占的比重)有影响的主要是DR(少年儿童与老年人口的抚养比)，且起到负的作用。这可能是因为少年儿童与老年人口的抚养比越大，生活压力越大，将收入来源主要用在必需品上面，用于不十分紧迫的杂项上面的开支自然受到约束，其在消费结构中的比重自然越小。
4.3小结
社会保障指数、普通高等教育人口指数、技术进步率、金融机构一年期定期存款利率、少年儿童与老年人口的抚养比、城市化率，通过这些变量的单根检验以及与消费结构变量的因果检验及相关系数的分析，结果显示(下面“+”表示影响因素对结构变量正的影响，“-”表示影响因素对结构变量负的影响)：
（1）影响食品消费结构因素主要是普通高等教育人口指数(-)；
（2）影响衣着消费结构因素主要是少年儿童与老年人口的抚养比(-)；
（3）影响居住消费结构因素主要是普通高等教育人口指数(+)、技术进步率(+)、少年儿童与老年人口的抚养比(+)、城市化率(+)；
（4）影响家庭设备与用品消费结构因素主要是社会保障水平指数(-)、技术进步率(-)、少年儿童与老年人口的抚养比(-)；
（5）影响医疗保健消费结构因素主要是普通高等教育人口指数(+)、城市化率(+)、金融机构一年期定期存款利率(-)；
（6）影响交通与通讯消费结构因素主要是普通高等教育人口指数(+)、金融机构一年期定期存款利率(-)；
（7）影响文教娱乐消费结构因素主要是普通高等教育人口指数(-)、技术进步率(-)、金融机构一年期定期存款利率(+)；
（8）影响杂项开支消费结构因素主要是少年儿童与老年人口的抚养比(-)；
5结论及政策建议
本文通过对消费结构变量及影响因素变量的平稳性检验、因果关系及相关系数的检验分析，得出影响中国居民消费结构各自的主要因素，针对上面分析的结果，给出以下建议：
1、对消费结构的调整要兼顾不同因素的综合影响
2、推进教育体制改革，提高普通高等教育的深度和宽度
3、进一步实施计划生育，控制少年儿童与老年人口抚养比的进一步扩大
4、加大科技投入，完善社会保障制度，提高人们的生活品质
5、降低利率，促进消费结构的优化升级
6、加快城市化改革步伐，提高人们的生活档次
参考文献1 王芳.城镇居民消费结构影响因素的典型相关分析.经济纵横，2007(2):106-107
2 张黎鸥.我国城镇居民消费结构的因素分析及预测研究.现代商业，2007(24):230-231
3 晏民春，杨桂元.近十年我国城镇居民消费结构研究.统计与信息论坛，2004(3):72-76
篇6
一、我国寿险业现状
近年来，中国保险业整体得到了巨大的发展。根据中国保险监督管理委员会官网统计数据，我国原保险保费收入从1999年的13932179万元一直稳固地上升到2010年的145279715万元。其中，财产保险保费收入处于主导地位，其份额占原保险保费收入总额的比重在0.6―0.8区间浮动。而在另一方面，寿险保费收入短期内有明显下降趋势，如2008、2009、2010年寿险保费收入占比分别为0.76、0.74、0.73。
我国保险市场主要有人寿保险和财产保险两大业务部门，两个部门的业务类别均比较单一。在国内保险业一定程度上存在垄断现象；市场尚处于不成熟阶段，在业务水平和业务质量上与世界平均水平有很大差距；人们保险意识较低，对于保险仍缺乏正确的认识和足够的重视。诸多问题的存在，也同时意味着我国保险市场发展潜力大，潜在市场容量不容忽视。
由于数据的可用性和可获得性，本文利用2011年我国各地区寿险保费作为模型的被解释变量，采用2011年我国各地区生产总值、人口数量、城乡居民储蓄存款余额、社会保障福利费用和居民消费价格指数作为解释变量，找出对寿险保费有显著作用的影响因子。
二、人寿保险影响因素的理论分析
在对寿险业发展进行实证分析时，首先要确定寿险的影响因素。本文参考国内外有关文献的研究结果，以及我国寿险业发展初期的一些特点对以下因素进行分析。
（1）寿险保费收入，用PI表示。作为寿险起步刚刚20多年的中国，保费收入还是比较粗放式的增长，寿险品种缺乏多样化，保险监管不是十分规范，寿险需求的重要反映因素――保费收入，依然是衡量我国寿险业发展的最重要指标。
（2）国内生产总值，用GDP表示。国内生产总值作为反映一国经济发展的综合指标，自然成为影响寿险业的重要指标。Beenstock和Dickinson的模型及Fischer、Campbell等的实证研究表明，国内生产总值与寿险业的波动趋势具有一致性。
（3）城乡居民储蓄存款余额，用DCCI表示。寿险是为被保险人提供保障的工具，居民的储蓄水映了居民在消费以后可以用于其它投资的水平，它对下期的消费产生重要影响。
（4）社会保障福利费用，用SSW表示。经济学的原理表明，在商品价格不变的情况下，替代品价格是影响商品需求的重要因素之一。将其引入模型可以观察社会保障福利对商业寿险的价格替代效应。
（5）消费价格指数，用CPI表示，用于对寿险保费、GDP、居民储蓄存款余额、社会福利费用城乡、居民消费水平进行调整消除通货膨胀的影响。
（6）总人口数，用GP表示，包括城镇人口和农村人口，将其引入以考察它对寿险业发展的影响。
三、实证研究
（一）数据说明。以下分析采用2011年我国保费收入总额、各地区生产总值、人口数量、城镇居民存款余额和居民消费价格指数几个横截面数据。数据均来自国家或地区统计年鉴。
（二）模型形式及假设。（1）初步建立线性回归模型如下： PIi=β0+β1GDPi+β2DCCIi+β3GPi+β4SSWi+β5CPIi+μi
PIi为第i个地区的保费收入金额，i=1，2，3…31，
β0为回归常数项，μi为回归误差项，GDPi，DCCIi，GPi，
SSWi，CPIi分别为第i各地区的地区生产总值、城镇居民存款余额、人口数量、社会福利保障费用、消费价格指数。
用stata软件进行初步线性回归：
根据各自变量的相关系数及显著性水平可发现，除DCCI，即城镇居民的存款余额，对PI有显著影响外，其余自变量的影响均不显著。模型拟合效果R-squared = 0.8752较好。
（2）模型拓展。考虑到自变量之间的交互作用，将模型拓展为：
对所有变量线性回归后，得到R-squared = 0.9647，该模型的拟合度很高。为了减少自变量，简化模型，先选取在的显著性水平下，关于PI显著相关的因子GDP，DCCI，GDP_CPI，DC
CI_CPI，作为新的多元回归模型的自变量，开始对t统计量的绝对值较大的变量，进行逐步多元线性回归。
逐步回归后，综合自变量和截距项的p-value和各次回归的R-squared，选用在10%置信度下因子都显著，且拟合度达93.54%的模型，即：
（3）模型修正。异方差检验：Hettest异方差检验，得 prob>
chi2=0.0296 明显小于显著性水平0.05，模型存在异方差。
因此使用加权最小二乘法（WLS）来对模型中各自变量的系数进行估计：
得到最终模型为：
可以看出进行加权最小二乘法（WLS）后，拟合优度提高到98.81%，比OLS模型得到的优度提高了5.27%，且各自变量在5 % 的置信度下均显著影响PI。
四、结果分析
通过回归结果的分析，在我国，居民消费价格指数（CPI）和社会保障福利费用（SSW）不是影响各地区保费收入的重要因素；而地区生产总值（GDP）、人口数量（GP）、城镇居民存款余额（DCCI）为影响该地区保费收入的重要因素。与已有的研究论文不同，本次的模型考虑了各自变量间的交互作用，并发现地区生产总值（GDP）和城镇居民存款余额（DCCI）、地区生产总值（GDP）和居民消费价格指数（CPI）、城镇居民存款余额和居民消费价格指数的交互作用对于寿险保费的显著影响。
从最终模型中各变量的回归系数可知，地区生产总值（GDP）、城乡居民储蓄存款余额（DCCI）、地区人口总数（GP）、对保费收入（PI）的影响与前面的理论分析基本一致，而社会保障福利费（SSW）对保费收入（PI） 的影响与前面的理论分析不一致。虽然GDP的系数是负数，即GDP与PI负相关，但居民存款余额的正相关系数较大，其绝对值大于GDP的负相关系数绝对值。可看出，城乡居民储蓄存款余额对于寿险保费PI的影响是最大的，其根本原因仍是因为当居民的储蓄余额增加时，他们才会有多余的闲钱去购买寿险产品。最终模型所反映的是中国的实际情况，理论分析是对市场经济国家经验的总结。
五、结论与建议
结合我国保险业与世界平均水平还存在较大差距的事实，可以归纳出我国保险业存在以下四个明显的特征：一是我国保险市场结构简单、产品单一；二是我国保险地区差异程度大，地区发展不均衡；三是我国人民保险意识较低，保险普及率即保险密度不高；四是我国保险业的发展受到经济欠发达的严重制约。
针对各地区经济发展不均衡的具体情况，可对回归模型进行进一步的改进。对于某一地区，可收集其多年的历史数据，建立针对该地区的回归模型以得到更加符合地区实际情况的回归系数和显著影响的因子，并根据影响因子和其系数，来制定灵活多样的适合该地区的寿险产品。
参考文献：
[1] 刘兆波，张汉儒.我国寿险有效需求影响因素的比较分析
[2] 穆静静. 我国人身保险需求地区差异的模型实证[J]. 平顶山工学院学报， 2009， 18（2）： 17-20.
[3] 张伟， 郭金龙， 张许颖， 等. 中国保险业发展的影响因素及地区差异分析[J]. 数量经济技术经济研究， 2005， 7： 108-117.
[4] 陈之楚， 刘晓敬. 我国寿险需求决定因素分析[J]. 保险研究，
篇7
一、前言
自1998年取消住房分配制度起，我国住房“商品化”，房地产业开始发展，房价呈现增长趋势。2003年之后，我国一线城市房价飞速上涨，由此，二三线城市也开始急速增加，国内房地产业过热，大部分人买不起房，由此引发了大量的经济问题和社会稳定等问题。在第三届中国房地产价值高峰论坛会上，企业家、专家们就房地产当下存在的很多问题展开了讨论，有人提出我国目前保障性住房比重小，高档房比重偏大，正因为这样一种不平衡的比例趋势，导致我国的房价水平被整体拉高。根据文献分析，大部分采用定性分析，仅仅说明了某一因素对于房地产价格的影响，但从定量来看，产生多大的影响则未说明；或者研究的年限相对滞后，不能很好地解释近两年的状况，本文搜集了1994年―2013年的房地产价格变量及本文所提出的四个自变量各20个数据集，运用多种统计分析方法，通过建立回归模型，分析我国房地产价格的影响因素。
二、房地产价格影响因素研究综述
关于房地产业的研究近几年日益为学术界重视，尤其是房地产价格影响因素的研究。与国内相比，国外房地产市场发展较早、较快，尤其是西方发达国家，房地产市场十分成熟，故关于房地产业的研究，国外已形成较多的专著研究，从国外学者观点来看，由于其实行市场经济，因此在研究房地产价格时在注重政府控制的同时，更加强调市场机制的作用。Abraham等（1992）对美国30个城市的实证分析表明房地产价格的上涨与就业率、收入、以及建设成本有直接关系；Kolari（2002）则从CPI和房地产价格关系角度出发，运用ADL模型实证分析，得出房地产价格也受一定商品及相关产品服务的影响。Gerlach和Peng（2005）对香港的房地产价格、GDP以及银行贷款等进行分析，认为银行的贷款不影响房地产价格；Elbourne（2008）经过实证分析货币供应量对房地产价格的影响，利用脉冲响应函数得出货币供给变动对房地产价格变动具有正响应性。
中国房地产业发展较晚，但近两年却是突飞猛进，尤其是我国房价的持续不断上涨，引起了国内学者的重视，并对房地产价格的影响因素进行了大量的研究，大量的专著、论文也都集中在这个问题上。宋勃和高波（2007）认为国外资金长期的涌入是我国住房价格上涨的一个重要因素；肖万福（2014）在《房地产调控政策下我国房地产价格影响因素的实证分析》一文中，通过2003年第一季度到2013年第二季度的相关经济数据，研究了房地产调控政策对我国终端房地产价格的影响，通过实证分析，他认为，在房地产价格波动的诸多因素中，来自经济基本面的解释力相对较小，相比起来政府相继出台的房地产调控政策反而成为了一个十分重要的影响因素；谢建豪（2007）基于城市人口数量和结构的分析，研究得出当人口数量增长速度大于城市住房供给速度时，供需便会严重不平衡，房价上升；郝丹璐（2014）通过因子分析等统计学方法得出，影响房地产价格变量大致可分为两类，一类是反应现有房地产市场状况的变量，另外一类是反应预期房地产市场状况的变量，第一类中GDP、住宅投资、房地产开发企业本年土地购置费用、人均可支配收入、房屋竣工价值等排名靠前；丁凤通过实证研究指出：第一，房地产价格最主要的影响因素是经济基本面；第二，住房需求是房价上涨的主要推手；第三，银行信贷的支持是房价上涨的“催化剂”；第四，高地价的推高房价的“幕后黑手”。
张t敏（2012）指出：房地产价格的主要影响因素包括人口数量、居民储蓄存款余额、商品房可供销售面积、房地产投资额、国内信贷规模，其中最明显的是人口数量与居民储蓄存款余额。余静静（2014）通过房地产价格影响因素重要性的分析，认为：第一，东部地区经济发达，土地购置费用和房屋生产资料价格指数成为东部地区房价的重要影响因素；第二，中部地区房地产投资是其房价的主要影响因素；第三，西部地区而言，家庭可支配收入是影响其房价的主要因素。
综上所述，影响我国房地产价格的因素众多，不仅如此，由于选取样本、获取数据的途径的不同，相同因素对房地产价格的影响方向也不尽相同。
三、研究设计
（一）研究的基本假设
1、我国房地产按照房屋的使用功能可以分成：居住用途的房屋、工业用途的房屋、商业用途的房屋、文体娱乐设施、政府和公用设施、多功能建筑。本文以普通住宅的价格作为因变量进行实证分析，即通过商品房价格对其进行实证分析。
2、研究阶段的限定。为了更好地反应近几年中国房地产价格的变动及其影响因素，本文采取1994――2013年的统计年鉴数据进行实证分析。
3、影响因素的限定。本文选取四个影响因素作为自变量，分别是：居民消费价格指数，城镇居民可支配收入（元），房地产竣工面积（万平方米），商品房销售面积（万平方米），其中居民消费价格指数以1978=100为基期，房地产竣工面积以房屋竣工面积为参考数据。
4、房地产市场的界定。本文研究对象确定为增量交易市场，暂不考虑二手房市场及出租市场。
（二）模型设计
Y=aX1+bX2+cX3+dX4+e+ε
其中：Y（元/平方米）表示商品房价格；X1表示居民消费价格指数；X2（万平方米）表示房屋竣工面积；X3（元）表示城镇居民可支配收入；X4（万平方米）表示商品房销售面积；a，b，c，d，均为模型系数，e为常数项，均为待估参数。ε为随机误差项，用于表示无法用现有统计数据表示的影响房地产价格的因素，如社会因素、国家宏观政策因素等。
四、实证分析
（一）描述性统计分析
将数据带入spss19.0软件进行描述性统计分析，输出如下结果：
根据输出结果，从1994―2013年，我国商品房销售平均价格的极小值、极大值分别为1409，6237，由此推断20年间的房价变化巨大，通过均值观测，1994―2013年商品房平均销售价格为3194.25；房屋竣工面积变化也呈现出急剧上升趋势，其均值为47521.11万平方米；商品房销售面积极差为123320.24，由此可见，即使房价不断上升，但我国的商品房的销售面积依然在上升。
（二）多元回归分析
对数据集进行多元线性回归统计分析，由spss19.0分析得，输出结果为：
由表2得多重判定系数R方为0.997，调整R方为0.996，其实际意义为：在商品房平均销售价格取值的变差中，能被商品房平均销售价格与居民消费价格指数、房屋竣工面积、城镇居民可支配收入和商品房销售面积的多元回归方程解释的比例为99.7%，调整后比例变为99.6%。由此可得，该模型的拟合优度很好。
表3给出了方差分析的结果。由该图可以得到模型的显著性P值是0.000，小于给定的显著性水平0.05，因此可以判断模型整体非常显著。
由该表给出了该线性回归模型的回归系数及相应的统计量。从该图可以得到线性回归模型即前文所建立的模型方程中的常数e为449.255，自变量X1，X2，X3，X4的系数a，b，c，d分别为1.903，-0.015，0.127，0.022，即除房屋竣工面积的系数为负之外，其余三个变量的系数均为正；另外，线性回归模型中的常数和四个自变量X1，X2，X3，X4的t值分别为2.005，3.038，-2.789，6.433，6.353，各个自变量相应的概率值即P值为：0.008，0.014，0.000，0.000，均小于显著性水平0.05，说明系数非常显著，与表3方差分析的结果十分一致。
由表4中常数以及各个自变量的系数值，带入回归方程Y=aX1+bX2+cX3+dX4+e+ε得：
Y=1.093X1-0.015X2+0.127X3+0.022X4+449.255
五、模型结论及误差分析
（一）模型结论
由模型看出：
1、房地产销售平均价格与居民消费价格指数存在显著的正相关关系，即随着我国居民消费价格指数的提高，我国的房地产销售平均价格相应提高。
2、房地产销售平均价格与城镇居民可支配收入的关系来看，呈现显著正相关关系，随着我国城镇居民可支配收入的增加，房地产价格相应上涨。
3、房地产销售平均价格与商品房销售面积也存在显著的正相关关系，即商品房销售面积越大，房地产平均销售价格越高。
4、房地产销售平均价格与房屋竣工面积存在显著的负相关关系，即竣工面积越大，房地产的平均销售价格越低。
（二）模型误差分析
模型的计算存在一定的误差，其主要原因体现在以下几个方面：首先，由于样本搜集的困难，以及少部分的样本数据失真，个别指标在1994年以前已找不到原本数据，导致样本容量太小，从而影响了计算结果；其次，在方法的使用上还有所欠缺，没能全面地综合比较多种统计方法，从而可能遗漏了最佳的统计方法；最后，在模型中，自变量在量上的选取不够，影响房地产的价格因素众多，未能大量例举，除此之外，自变量在质上不一定是最佳的，即可能存在更好、更加显著的影响因子。
六、建议
第一，根据以上的实证分析结果，我国的房地产价格多年来一直持续上涨，需要政府的宏观调控进行引导控制。与西方主张的市场主导不同，结合我国的实际国情来看，政府依然起着重大的作用。对于我国而言，单一的调控手段并不适用，除了本文分析的房地产价格整体呈上升趋势外，区域性的变化是关键，因此，政府应该结合各个区域具体的市场行情进行相应的调控。
第二，政府的作用固然重要，但始终离不开市场的自我调节机制，即使在我国，市场的自我调节依然很重要，一味强调市场，则容易扰乱市场正常的资源配置机制。因此，如何将政府宏观调控与市场的自我调节很好地洽接成为了关键。
第三，保持适度的住宅投资规模，确保供需基本平衡。使得各个阶层的消费者对不同类型住宅的有效需求均能得到满足，避免在住宅消费上出现过大的贫富差距[6]。
第四，从前面的分析结果来看，我国的房价持续不减的一个原因是商品房销售面积过大，从这一层面上来看，为控制房价，应该控制一定的住房的建设，建设面积应该适当减少，以此抑制房价的上涨。
参考文献：
[1] 肖万福.房地产调控政策下我国房地产价格影响因素的实证分析[J].房地产导刊，2014（2）
[2] 郝丹璐.中国房地产价格影响因素研究[D].吉林大学，2014
[3] 丁凤.房地产价格影响因素及预测研究[D].安微财经大学，2013
篇8
2.城镇居民消费支出变动分析。恩格尔系数从1993年的0.51总体上保持下降趋势，到2007年的0.36，食品消费支出已不在占据消费支出的一半比例。说明城镇居民的生活水平的提高，城镇居民生活水平到达小康阶段，医疗保健、交通通讯、娱乐文教、居住方面的支出比例都相应有所增加，表明城镇居民的生活质量逐步提高，消费结构不断优化。
3.城乡居民消费结构变动度分析。消费结构变动度，是分析消费结构变化程度的指标，计算公式为：
在1996年～2000年期间，甘肃省农村居民消费结构变动度为9.00％，城镇居民消费结构变动度为6.26％。在2001年～2006年期间甘肃省农村居民消费结构变动度为2.22％，城镇居民消费结构变动度为3.27％。
在1996年～2000年期间，城乡居民消费结构变动非常显著，其中食品支出消费对消费结构的变动影响最大，交通通讯的影响其次;2001年～2006年期间，城乡居民消费结构经过剧烈变动后，明显趋于缓和变动，居住消费支出对城镇居民消费结构变动影响最大；医疗、文教消费是影响消费结构变动的又一重要因素。
二、甘肃省居民消费对经济增长的贡献率
1.生产总值构成变动分析。最终消费、资本形成总额、货物和服务净出口是经济增长的拉动力，同时是计算支出法生产总值的三要素,其中最终消费一直在我国生产总值中所占比重最大，在经济增长中贡献率最大。1978年甘肃省生产总值为64.73亿元，2007年为2702.40亿元;消费率1978年为66.62％，2007年为59.78％,说明最终消费是拉动经济增长的最重要动力，因此实证分析甘肃省居民消费变动及其对经济影响作用有一定实际意义。
2．最终消费情况分析。最终消费由居民消费和政府消费两部分组成，甘肃省最终消费支出1978年为43.12亿元，2007年为1615.37亿元。根据《甘肃统计年鉴》数据计算居民消费支出一直占据最终消费支出大部分的比例，稳定在70％以上。
3.甘肃省最终消费对经济增长贡献率。消费贡献率(消费拉动率)通常指在经济增长率中消费需求拉动所占的份额,计算甘肃省最终消费贡献率在2002年至2007年间分别为63.99%、55.38%、63.81%、69.24%、49.67%、53.44%，可以看出最终消费对经济增长的贡献率并不稳定，其原因是经济增长更容易受资本形成总额、货物和服务净出口政策要素影响。
三、甘肃省城乡居民消费函数分析
本文采用持久收入消费函数。具体模型:Ct=α0+α1Yp+α2Yz+ε
其中Ct为现期消费;Yp和Yz表示持久收入和暂时收入。系数α1和α2分别是持久收入和暂时收入的边际消费倾向。根据《甘肃年鉴》统计资料，对模型进行回归拟和，分别得甘肃省城乡居民消费函数(1）、（2）。
农村居民消费函数Ct=0.258+0.721Yp+1.737Yz（1）
（0.002）（8.237）（2.469）
R2=0.873D.W.=1.212F=34.461
城镇居民消费函数Ct=87.934+0.789Yp+0.873Yz（2）
（1.095）（40.793）（3.908）
R2=0.997D.W.=1.91F=1878.984
从方程中可看出，农村居民每增加1元持久收入，有0.72元用于消费；每增加1元暂时收入，有1.74元用于消费。既增加了暂时收入，不仅要将暂时收入全部用于消费，同时还要拿出储蓄来消费。城镇居民每增加1元持久收入，有0.79元用于消费；每增加1元暂时收入，有0.87元用于消费。
四、简要结论
1．经济增长与城乡居民的收入和消费之间有直接的影响。经济增长越快，收入增加越高，消费也会随着增加。但是，在投资、出口和消费等三要素当中,消费对经济增长的贡献率最高，一般都在70%左右,说明拉动消费仍然是甘肃省经济发展的主要动力。
2.随着经济的增长、收入提高，居民生活水平提高，消费结构出现重要变动倾向。在城乡居民的消费结构变动当中，食品支出消费对消费结构的变动影响最大，交通通讯的影响其次，特别是自从2001年以来，城乡居民的消费结构剧烈变动，居住消费支出对城镇居民消费结构变动影响最大。另外，医疗、文教消费是影响消费结构变动的又一重要因素。
3.为了巩固消费对经济发展的贡献率，我们建议：一是加快发展城乡经济，保证固定资产的投资速度，使投资增长不要出现大起大落;二是进一步开发农民能够稳定增加收入的就业渠道和途径，如非农产业收入、转移性就业收入、农业产业化收入等；三是对于城市居民来讲，要把创造更多的就业岗位和机会作为重点，用扩大就业保证收入，用收入增加保证消费；四是对于城乡居民的消费结构进行一定的引导，努力改善城乡居民住房、医疗、教育、保障等关键性问题。
参考文献：
篇9
一、引言
改革开放以来，我国经济取得了巨大的跨越式发展，居民消费水平得到了极大的提高。统计数据显示，我国居民消费额由1990年的833亿元增加到2012年的14098.21亿元;城市恩格尔系数由0.54降低到2012年的0.36，农村恩格尔系数由1990年的0.55降低到2012年的0.39。这说明我国经济发展取得了巨大的进步，居民消费水平得到了显著提高。
关于居民消费，国内外学者做了很多研究。按区域划分，有全国性的，也有区域性的;按内容划分，主要研究消费的影响因素，消费结构的变化及演变趋势等等。本文建立居民消费额与国民生产总值、固定资产投资与财政收入之间的多元线性回归模型，通过多元回归分析探讨国民生产总值、固定资产投资与财政收入与居民消费的关系。
二、数据来源与处理
本文选取我国1990～2012年居民消费额、国民生产总值、固定资产投资与财政收入的数据，数据来源于《中国统计年鉴》。搜集数据之后，先对数据进行归纳整理，接着对数据进行取自然对数处理。本文中，居民消费额、国民生产总值、固定资产投资和财政收入分别用C、G、K和I来表示。最终数据处理结果如表1所示：
三、模型构建与求解
（一）构建多元线性回归模型
本文构建多元线性回归分析模型，以居民消费额（C）为因变量，国民生产总值（G）、固定资产投资（K）和财政收入（I）为自变量，构建的模型如下：
ln（C）=α・ln（G）+β・ln（K）+γ・ln（I）+ln（μ）
对模型进行变形可得：
C=Gα・Kβ・Iγ・μ
其中，α，β，γ分别表示国民生产总值、固定资产投资和财政收入对居民消费额的弹性系数。
（二）模型参数估计
将处理好的数据输入到eviews软件中，运用多元线性回归方法对数据进行多元线性回归分析。Eviews分析结果如图1所示：
通过图1各变量的散点图可以看出ln（C）与ln（G）、ln（K）与ln（I）之间具有很明显的线性相关关系，这说明原模型的选取是可靠的。
1. 模型参数估计
运用eviews软件对多元线性回归模型进行回归分析，可以很直观地得出结果。本文运用eviews软件进行参数估计，结果显示见表2：
由表2得出，本文的模型参数方程为：ln（C）=1.27ln（G）-0.22ln（K）-0.12ln（I）-2.89。同时，拟合优度为0.999，调整后的拟合优度为0.998，这表明方程拟合效果非常好。
2. 模型估计评价
由上述结果可得，模型估计的方程为ln（C）=1.27ln（G）-0.22ln（K）-0.12ln（I）
-2.89，在这个模型中，α=1.27，β=-0.22，γ=-0.12，这表明国民生产总值与居民消费是正相关，固定资产投资和财政收入与居民消费是负相关关系，这个符合预期。同时α，β，γ表示的是弹性系数，不考虑数据的正负，可以看出国民生产总值对居民消费的影响最大，其次是固定资产投资对居民消费的影响，最低的是财政收入的影响。
3. 对变量进行t检验
由于本文要对三个变量进行检验，故应该设立三个假设：
①H0：α=0 H1：α≠0
②H0：β=0 H1：β≠0
③H0：γ=0 H1：γ≠0
由eviews结果可知，ln（G）、ln（K）和ln（I）的t统计量分别为15.17、-3.35和-2.63。查表可得在5%的显著性水平下，t0.05（23）=2.069，由于三个变量的t统计量均大于2.069，即表明在很小的显著性水平下拒绝原假设，这意味着三个变量都是显著的。
4. 对变量进行联合检验
依据上述结论，三个变量都是统计显著，但是这并不意味着多个变量联合显著。本文接着检验三个变量的联合显著性。假设：
H0：α=β=γ=0
H1：α≠β≠γ=0
三个变量的检验结果要服从F分布，临界值为F（2，19）=3.52。
本文运用eviews软件进行F统计量的分析，分析结果如表3所示：
由表3的分析结果可知，三个变量的F统计量为86.29，这远远大于F（2，19）=3.52，表明拒绝原假设，也即三个变量是联合显著的。
四、结论
本文运用多元线性回归模型，将居民消费额作为因变量，国民生产总值、固定资产投资和财政收入作为自变量，并对各个变量进行t检验，同时将三个变量联合起来进行联合检验。通过计量分析，可以得到以下结论国民生产总值对居民消费是正向影响，固定资产投资和财政收入对居民消费是负向影响。结果显示，国民生产总值越多，居民消费额越高;反之，固定资产投资和财政收入越多，居民消费额越少，这符合人们的预期。当固定资产投资增多时，人们用于消费的收入减少，消费减少;当财政收入增加时，意味着从居民手中“拿”的越多，居民用于消费的越少。
国民生产总值对居民消费的影响最大，财政收入对居民消费的影响最小。分析结果表明，国民生产总值对居民消费影响弹性系数最大，这表明一单位国民生产总值的变化会影响比较大的居民消费;财政收入由于对居民消费的弹性系数较小，一单位的财政收入变动对居民消费的变动不是很大。
各个变量不仅单独显著，还联合显著。通过对各个变量进行t检验，检验结果表明各个变量都是显著影响的;不仅如此，本文通过构建联合检验，检验结果表明三个变量联合显著，表明这三个变量都是影响居民消费的要素。
参考文献：
[1]Tsung -wu Ho，The government sp
ending and private consumption：a panel integration analysis[J].International Review of Economics and Finance，2001（10）.
[2]Hjelm，G.，Is private consumption gr-
owth higher（lower）during periods of fiscal contraction（expansion）[J].Journal of Economics，2002（24）.
[3]胡书东.中国财政支出和民间消费需求之间的关系[J].中国社会科学，2002（06）.
[4]李广众.政府支出与居民消费：替代还是互补[J].世界经济，2005（05）.
篇10
【关键词】
房价；影响因素；多元回归；实证分析；政策建议
0 引言
自2001年以来我国房地产开发投资增速一直保持在20%以上的高速增长，到2007年房地产开发投资增速一度达到30%。针对房价快速上涨的现实情况，有关我国房地产业是否过热的讨论日趋激烈。本文研究的样本数据来自2002年至2012年间的全国宏观数据，来源于《中国统计年鉴》。（如表2.1）
数据来源：《中国统计年鉴》
1 模型设定与检验
2 结论及建议
由上面的分析可知，房价上涨与国内生产总值、房价比以及竣工房屋面积有关。从而建立的模型为。同时影响房价的因素除了国内生产总值、房价比和竣工房屋面积，还有居民家庭人均可支配收入，居民人均消费性支出、商品零售价格指数和居民消费价格指数等。
我国房价在2002年至2007年间稳步上升，在2008年以后大幅上升，这与金融危机后我国鼓励经济回升的政策有关。随着国家出台的抑制房价过快增长的各种政策，房价在2012年有所下降。在房价的变化过程中，多种因素对房价都产生了影响。首先是国内生产总值的上升时影响人们对房价的预期从而导致房价的增长，同时房价比影响人们对房屋的需求从而影响房价，竣工房屋的面积使房屋供给增加从而也影响房价的变动。
我国要抑制房价的过快增长，首先要控制人们对房价的预期。房地产行业虽然是我国的支柱型产业，但仍要加以调控。其次要完善我国的收入分配制度，提高居民的人均可支配收入，从而降低房价比，最后增加房屋供给，提高住房竣工房屋面积，以达到控制房价的作用。
【参考文献】
[1]张晓峒Eviews使用指南与案例[M].北京：机械工业出版社，2007.
[2]彭聪，聂元飞； 房价影响因素的实证研究——基于GDP、CPI、利率和居民可支配收入视角[J]；建筑经济； 2009（12）.
篇11
一、问题的提出
本文通过对河北1995-2008年的消费需求与经济增长数据的定量研究,试图剖析在当前经济增长方式转变的过程中,消费需求对于促进河北经济可持续增长所起的作用,为进一步提出促进河北消费需求增长的现实的、可操作的对策和建议奠定基础。
二、变量的选取
1.消费需求衡量指标的选取。消费需求作为一个宏观经济分析的范畴,是指一定时期内常住单位形成的对最终消费品的有支付能力的购买力总量。本课题研究消费需求的衡量指标是支出法国内生产总值中的最终消费。是常住单位为满足物质、文化和精神生活的需要,购买的货物和服务的支出。根据消费主体不同,最终消费分为居民消费和政府消费,居民消费又可细分为城镇居民消费和农村居民消费。
2.经济增长衡量指标的选取。经济增长是由产出能力的增加带来的总产出的持续增加,如果考虑到人口和价格因素,经济增长就是人均实际产出的增加。基于定量分析的需要,同时考虑到目前世界各国都采用国内生产总值的增长率来衡量一个国家(或地区)的经济增长速度,从研究问题的一致性出发,本课题所涉及的经济增长是指总产出的增长,并用国内生产总值的增长率来表示经济增长率。
三、消费需求在经济增长中的比重分析
消费率又称最终消费率,是最终消费需求在支出法国内生产总值中的比重,作为一项重要的宏观经济指标,它不仅能反映一国(或地区)国内生产总值的最终使用格局,还可以直观地反映消费增长在经济增长中的作用。经过分析我们发现:
1.最终消费率在低位徘徊,波动中呈下降趋势。从图1可以看出1995年以来,河北的消费率始终在50%以下徘徊,年均消费率为43.4%。由于消费需求的增长速度落后于地区生产总值的增长速度,按照当年价格计算,1996-2008年地区生产总值年平均增速为14.3%,最终消费的年均增速为13.2%,两者增速相差1.1个百分点。其中,2008年地区生产总值的增速为18.1%,而最终消费增速为14.3%,比地区生产总值增长慢3.8个百分点。由于消费需求增长慢于地区生产总值的增长,导致消费率在2008年降至1995年以来的最低点,仅为41.8%,比1995年下降了5.5个百分点。
2.消费需求各组成部分比重变化不平衡,农村居民的消费率下降是消费率下降的原因。从图2可以看出:政府消费率呈平稳的上升趋势,由1996年的9.0%上升到2008年的13.5%,2005年开始已超过农村居民消费率;居民消费率在波动中呈下降趋势,下降幅度比较大,从1996年的37.9%下降为2008年的28.3%,下降了近10个百分点,降为1995年以来的最低点。可见,居民消费率不断下降是造成最终消费率下降的主要原因。
在居民消费构成中,城镇居民消费率基本表现出平稳的上升趋势,2005年起已超过农村居民消费率成为消费需求的第一主力,2008年已达到1995年以来的最高点19.2%,比1995年上升了近7个百分点;而农村居民消费率则呈现出反方向变化趋势,从1996年开始一直呈下降的趋势,到2008年降为1995年以来的最低点9.1%,下降了14.4个百分点,可见,农村居民的消费率下降是居民消费下降的主要原因。
四、消费需求对经济增长的贡献率分析
为进一步量化消费需求对经济增长的动力作用,我们计算了各需求对GDP增长的贡献率(各需求的增加额/GDP增加额×100%)和各需求对GDP增长拉动的百分点(GDP增长的百分点×各需求对GDP增长的贡献率)两个指标,并绘制了折线图(见图3-6)。经过分析发现:
1.投资对经济增长的平均贡献是第一位的,消费需求是拉动经济增长的第二动力。1996年以来,在河北经济平均12.7%的增速中,最终消费支出、资本形成总额以及地区间货物和服务净流出对经济增长的贡献率分别为40.3%、54%和5.7%,分别拉动经济增长5.1、6.9和0.7个百分点。可见,投资目前已是三大需求中拉动经济增长的第一主动力,消费需求仅次于投资需求。图4显示:除1999-2002年这四年消费的贡献率大于投资和2003年、2005年消费和投资共同拉动经济增长以外,其余年份主要是投资需求在支撑着经济的增长。图5显示:1995年以来,河北的国内生产总值呈现出高速持续的增长,而在国内生产总值增长速度较快的年份中,投资的拉动作用显著,可见,投资对经济的拉动具有立竿见影的效果,短时间内对经济增长的影响显著,成为政府提高经济增长率的首选因素。
2.消费需求对经济增长的拉动作用更为持久和相对稳定,是经济增长的稳定器。图4显示:相对于投资需求,河北的消费需求对经济增长的拉动作用不足,但是与资本形成拉动经济增长(3-10.1)及货物和服务的净流出拉动经济增长(-1.5-4.96)相比,消费需求增长对经济的拉动(3.1-7.1)波动较小,是拉动经济增长最为稳定的因素。由于消费需求具有刚性,决定了在地区生产总值的年新增额中,消费需求波动幅度远远小于投资等其他因素,对经济增长影响惯性最大。在经济增长扩张期,消费需求增加不如投资明显;同样,在经济收缩期,消费需求的下降幅度也最小,因而,消费需求成为河北经济稳定发展的重要保证。
3.消费需求中居民消费尤其是农村居民消费拉动经济增长的动力不足。从消费需求的构成来看,1996-2008年,政府消费对经济增长平均贡献率为14.7%,低于同期居民消费对经济增长平均贡献率25.69%。图5显示:居民消费对经济增长拉动的总体水平要高于政府消费,政府消费对经济增长拉动保持平稳,平均水平为1.86个百分点,居民消费对经济增长的拉动的平均水平为3.27个百分点。
从居民消费内部构成来看,农村居民消费对经济增长的贡献在波动中呈下降的趋势,相对差异较大,从1996年的19.8%,下降至2008年的2.38%,下降了17.4个百分点,平均贡献率仅为5.06%;而城镇居民消费对经济增长的贡献率在波动中呈上升的趋势,从1996年的2.5%,上升到2008年的20.77%,平均贡献率为20%。图6显示:农村居民消费对经济拉动的平均水平(0.64个百分点),不仅远远低于城镇居民消费对经济增长拉动的平均水平(2.62个百分点),也低于政府消费对经济增长的拉动水平。
五、消费需求和经济增长的灰关联分析
灰色关联分析(GRA)是建立在灰色系统理论基础上的一种分析方法,对于小样本,该方法要优于经典的数学分析方法。其目的是寻求系统中各要素的主要关系,并确定要素间的相互影响程度和对系统行为的贡献程度。
本文选取河北省1995-2008年按当年价计算的国内生产总值作为参考序列,最终消费、政府消费、居民消费、农村居民消费和城镇居民消费构成序列作为比较序列。用均值法对原始数据序列进行无量纲化处理即同一数列的所有数据均处以该数列的平均值,得到一个新的数列,这个新的数列就是各个时刻的数值相对于该数列平均值的倍数的数列;然后,根据参考序列和各个比较序列计算差序列,从差序列表得知最小差值Δ(min)=0.0011719,最大差值Δ(max)=0.820203;由灰色关联系数的公式,令计算出各个因素在不同时期的灰色关联系数;最后,根据关联度公式:,计算各个变量与国内生产总值的关联度,分析结果显示:
河北最终消费与经济增长的关联度很高为0.942,且各年的关联系数大部分都在90%以上,而且变动幅度比较小,说明消费需求是经济增长的动力,是河北经济稳定增长的重要基础。
在最终消费构成中,居民消费与经济增长的关联度(0.846)比政府消费(0.801)稍大,但是二者相差不大,说明居民消费和政府消费都是促进经济增长的主要因素。
居民消费构成中,城镇居民消费与经济增长的关联度(0.761)远远高于农村居民消费(0.597),这也表明虽然在总人口中,农村居民所占比重远远高于城镇居民,但城镇居民消费对经济增长的影响要大于农村居民消费。分阶段来看,居民消费的关联度从九五时期的0.692一直上升到十一五时期的0.787;城镇居民消费与经济增长的关联度从0.752上升一直上升到0.862,说明居民消费尤其是城镇居民消费对经济增长的作用有上升的趋势。
六、结论
上述定量分析方法得出了相同的结论:说明消费需求是河北经济稳定增长的重要基础。1995-2008年间河北经济增长主要是由最终消费和资本形成拉动,而投资对经济增长的拉动作用高于消费;在最终消费构成中,政府消费和居民消费尤其是城镇居民消费快速增长是促进河北经济增长的主要因素;农村居民消费增速慢与地区生产总值的增速,导致农村居民消费率下降,是河北消费率下降的主要原因。
当人均GNP超过1000美元之后,经济增长动力开始出现转折性变化,消费率开始步入上升阶段,投资率则逐步降低(刘成林,2007)。从河北的现实情况来看,投资率仍维持在较高水平。理论分析表明,投资对经济增长的贡献以消费为基础。因为投资需求具有“名为当期需求,实为下期供给”的双重性。在社会在生产过程中,投资需求只不过是中间需求,只有消费需求才是最终需求,消费需求规模的扩大和消费结构的升级才是经济增长的根本动力。从短期来看,投资需求的扩张虽能一时拉动经济的增长,但从中长期来看,投资本身不可能成为经济增长的持久动力,如果投资结构不能适应消费需求结构的变化,投资的增长超过了消费需求的增长,这种投资形成的供给实际上是无效供给,会加剧下一阶段的供给过剩和需求不足。只有建立在消费基础上投资,通过消费与投资的良性循环和持续增长的态势来共同拉动经济增长,才能有效的扩大内需,使整个经济运行进入良性循环轨道。因此,要加快河北经济的持续稳定发展,更大地释放消费需求对经济增长的拉动作用,首先要找出制约居民消费尤其是农村居民消费的影响因素,逐一加以解决,为经济增长扫除障碍。
参考文献:
篇12
一、绪论
经济收入的增长、膳食结构的改善、消费观念的转变等因素使得乳制品行业成为我国食品产业中发展最快、成长潜力巨大的行业之一。据有关社会调查显示:1995年城市居民食用乳制品的普及率为36%左右,1998年为78%左右,目前城市居民食用乳制品的普及率已达95%以上。奶粉类乳制品年增长率为11.5%,液体奶制品年增长率高达47.3%。当前,全国乳制品加工企业达2000家之多,但是除了蒙牛、伊利、光明等全国性的品牌外,中小型企业占了绝大部分。大企业凭借其先进的技术水平、优秀的管理、顺畅的物流等在全国范围内争夺市场份额,挤压中小企也的生存空间,严重影响了中小企业的成长速度。但是由于奶源地的限制、消费者偏好性、对民族品牌的保护、个性化消费等因素的存在,也为中小企业提供了机会和有利的生存空间。
二、文献综述
James Simpson(2006)从供给的角度比较了中国、美国和日本三个国家乳制品的生产成本,综合比较的结果显示中国奶制品企业在产业规模、产业链结构、生产力水平方面低于日、美两国,但是由于廉价劳动力的存在,中国在奶制品生产方面具有明显的低成本优势。伏浩(2003)经过分析论证认为,消费者对于知名品牌和地方品牌具有较高的认可度,液态奶在目前的奶制品市场中处于主体地位,酸奶的消费比例在增加而奶粉的比例却在下降;对影响乳品消费的各种因素进行需求弹性分析发现,价格弹性对乳品消费行为的影响大于消费习惯的影响,消费习惯的影响大于收入的影响,居民消费习惯和消费意识对乳制品消费具有正像影响,不同年龄段内的消费者在口味、场合、包装三个方面表现出了一致性。张明立(2002)等对我国城市居民(以哈尔滨、郑州为例)奶制品的消费状况进行了抽样调查,分析了城市居民奶制品的消费群体、消费状况、购买因素和消费偏好。他们指出产品的质量、价格、保鲜度和便利性是影响消费者购买奶制品的主要因素。由于奶制品属于资源性产品,城市居民对奶制品的产地有一定的偏好性,更倾向于购买本地的知名品牌。陆娟(2004)等在调查了北京城区有液态奶消费习惯的消费者的基础上,对乳制品消费者品牌忠诚影响因素进行了实证分析,实证分析的结果表明:在消费者层面,消费者性别、年龄、收入、职业、生活态度对品牌忠诚度有显著性正向影响,消费者受教育程度越高,对品牌忠诚度越低;在企业营销层面上,消费者直觉质量、品牌知名度、购买便利性和广告宣传对品牌忠诚度有显著性正向影响,销售促进对消费者品牌忠诚度的影响是显著的,它会降低消费者的品牌忠诚,产品包装则对消费者品牌忠诚度没有显著影响。吕裔良(2008)指出影响城镇居民乳制品消费的因素是收入水平、消费习惯、乳制品价格。并运用双对数需求函数模型分析了城镇人均收入、乳制品价格指数、肉类价格指数、水产品价格指数对人均乳制品需求量的影响,结果表明乳制品价格和肉类价格和人均收入水平对人均乳制品消费量的弹性指数分别为-1.58、-1.085和1.266[6]。许丽(2005)在对我国的奶业生产和奶类供给弹性进行了分析,详细阐述了我国奶类生产的现状、特征以及存在的问题。分析结果表明我国奶类生产在原料奶、液态奶以及干乳制品的分布就有明显的地区不平衡性;奶类制品结构不合理,将会向干酪和发酵奶制品的比重逐渐增加而奶粉和液态奶比重逐渐下降的方向调整;居民收入水平对奶类生产量的影响作用显著,且呈指数增长趋势。赵剑峰(2004)运用产业组织方法(SCP分析范式)、博弈论分析方法和案例分析,对产业发展中的结构、绩效及各利益主体的关系、行为进行了深入分析,揭示了影响奶业发展的诸环节因素。我国城乡之间乳制品消费不平衡,收入水平、乳制品价格、消费习惯是影响乳品消费的主要原因;不同年龄段的消费者乳品消费场合比较一致,但消费口味存在差异;借助于品牌忠诚,企业仍然可以在同一区域市场凭借最小产品差异战略来获取利润等。
三、研究假设
1.假设模型
根据有关学者对乳制品消费状况的实证研究,本文提出了以乳制品消费为中心的影响因素分析模式。从影响因素的各个维度设计问卷,研究各维度对乳制品消费的影响,并提出以下假设:
H1:乳制品消费影响因素模型包括产品、乳品价格、促销和购买便利性四个维度
H2:乳汁品消费影响因素模型中各维度之间的相对重要性存在差异
2.数据来源
为了研究各维度对乳制品消费的影响,笔者于2009年4月对乳制品销售网点附近的居民消费者进行了随机抽样,抽样范围覆盖整个昆明市区。根据影响因素模型各个组成部分,问卷设计包括产品、乳制品价格、促销方式、购买的便利性和人口学统计特征5部分。量表设计采用李克特(Likert)5点尺度计分将问题予以量化,5表示非常同意,同意程度依次递减,1表示非常不满。本次调查问卷共发放530份,全部回收,其中有效问卷490份,问卷有效率为92.45%。
3.数据分析方法
本文利用统计软件SPSS17.0对设计问卷进行信度分析和效度分析。同时利用结构方程软件AMOS7.0中的探测性因子分析,采用因子分析,方差最大旋转法提取了四类影响因子,并在探索性因子分析的基础上,借助AMOS7.0中的验证性因子分析验证假设模型的拟合优度。
四、乳制品消费影响因素分析
1.人口描述性统计分析
从乳制品消费者样本人口统计学特征(表1)可以看出:在性别构成方面,女性消费者购买乳制品的比例几乎占到了3/4,远远高于男性,这种比例差异很可能与传统的生活习惯有关。年龄构成方面,主要以18-49年龄段的中青年消费者为主,所占比例高达75.7%。在文化程度构成方面,受高中/中专/技校等相当学历(初中、大专)的人群是乳制品购买者的主力,居于主体地位。家庭月收入3000元左右的中等收入家庭是消费者是购买的主体。根据昆明市目前的人口现状,抽样样本的人口统计特征基本上代表了乳制品的消费状况。
2. 探索性因子分析
探索性因子分析就是通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本结构,并用少数几个“抽象”的变量来表示数据的基本结构。本文利用因子分析,方差最大旋转法共萃取了4个因子,通过分析命名为“产品”、“价格”、“促销”和“购买的便利性”,总解释变异量为65.60%,这说明问卷有较高的效度。同时KMO及Bartlett’s球形检验的结果也验证了因子分析的有效性。为确保量表的信度,本文采取SPSS17.0中的Alpha中的Cronbach’sα系数来进行问卷的信度分析,表中显示,各组变量的Cronbach’sα系数均在0.8以上,符合信度的判断准则,表示指标的内部一致性可以接受,问卷具有较高的信度(见表2)。
3. 结构方程模型检验
基于探索性因子分析的结果,本文利用AMOS7.0对抽样数据进行验证性因子分析。验证性因子分析的目的在于验证研究已有的因素结构,只要根据收集到的数据来验证所设定的因素结构是否可以接受即可。模型整体拟合优度各指标如下表(表3)。
表3中各项指标显示模型整体拟合优度基本满足要求标准,表明验证性因子分析是可靠的。同时,验证性因子分析结果还显示了模型中各路径系数,列表如下(表4)。
4.解释与结论
研究结果表明,在影响乳制品消费的四个维度中,价格维度的贡献率最大,因子荷载为0.940,这说明消费者在购买乳制品时首先考虑的是价格因素。在价格维度中消费者对乳品性价比的关注要高于对价格稳定性的关注;其次是购买便利性对乳制品消费的直接效果为0.890,其中购买的时间花费、销售网点距离远近、销售人员服务效率的因子荷载以次为0.79、0.81和0.65,可知消费者在购买便利性方面尤为看重销售网点的分布;再次乳制品本身对乳品消费的贡献率为0.870,在乳制品的产品属性中消费者依然看重乳制品的营养价值,其次是乳制品的质量和品牌(无论是全国性还是地方性知名品牌);促销在营销消费者乳品消费方面也起到了积极作用,因子荷载为0.770,其中的销售折扣、礼品赠送、抽奖活动和销售宣传因子荷载依次为 0.70、0.63、0.62、0.58,说明消费者在促销方面更看重销售折扣这种促销方式。在影响乳制品消费的四个维度中,最为重要的影响因素主要包括:产品性价比、价格的稳定性、消费网点的距离、产品营养价值、销售折扣等
五、营销策略讨论
针对实证研究中各维度对乳制品消费的不同影响,本文认为来思尔乳业应采取以下营销策略:
在目前的情况下,企业应将销售市场定位于本省及周边区域,利用地缘优势与其他企业进行市场竞争。在稳定产品质量的基础上,对各年龄段的消费者进行深入调查,开发适合各类人群口感的产品,满足消费者的个性化需求;充分利用接近奶源地的地理优势,加强物流供应链的管理和优化,满足消费者对乳制品保鲜度的要求。
避免与其他的乳制品企业打价格战。在不断提高乳制品质量的前提下,保持价格的稳定性,强化消费者对来思尔乳制品性价比的认可度,增强消费者物有所值的消费心理。构建高效方便的牛奶专卖店、社区超市等营销网点,降低消费者在购买过程中的时间成本、精力成本等非货币成本的支出。
加强信息网络建设,建立客户信息管理系统。密切关注消费者在消费过程中消费量、购买频率、产品评价等信息的收集,定期进行系统的信息分析。加深与原有消费者的沟通,以期建立长期、双赢的客户关系,借助人们对民族品牌的偏好心理,培育消费者对民族乳制品品牌的忠诚度,并通过消费者的推荐行为和口碑效应,发展潜在的消费群体。
六、进一步研究方向
本文从企业的角度着重研究了影响乳制品消费的产品、价格、促销和购买便利性四个方面,但是鉴于乳制品市场的发展潜力和竞争态势,笔者认为应在以下方面给予进一步的研究。
乳制品品牌方面:乳制品消费的转换成本很低,导致消费者的品牌转换行为日趋频繁。研究表明:培养顾客对产品品牌的忠诚度可以获得该消费群体长期的产品利润,利用已有的客户关系渠道,缩短新产品的推广时间,迅速占领市场。并通过原有顾客的推荐作用以降低潜在顾客的风险意识。因此,如何识别影响消费者品牌忠诚度的关键因素将会是研究的一个重要方向。
供应链方面:我国现阶段的乳制品企业以中小企业居多,面临着规模小、奶源地分散、生产技术、管理水平等诸多方面的困难,如何建立从奶农、生产加工企业、运输企业、各销售网点间畅通的货物流通,实现流通环节各企业在利益分配和风险共担的协调机制,发挥各自的优势,保证乳制品的供给是许多中小企业的难题。
参考文献:
[1]2009年我国乳制品发展趋势[J].农业工程技术(农产品加工业),2009(5):29-30
[2]James Simpson.China’s Dairy Industry:Current Situation and Long-Term Projections.China’s Evolvling Agriculture Economy conference.2006:57-61
[3]伏浩:中国乳品消费研究[D].北京:中国农业大学硕士论文,2003:40-41
[4]张明立等:我国城市居民奶制品消费行为的调查分析[J].中国乳品工业,2002(3):38-41
[5]陆娟:消费者品牌忠诚影响因素实证研究[J].财贸研究,2004(6):42-45
[6]吕裔良:基于成长期的中国乳制品产业发展研究[D].黑龙江:东北林业大学博士论文,2008:43-47
