居民消费水平模型及分析

题目：中国居民消费水平

模型及分析

姓名：钱增兴 学号：[1**********]9 专业：信息管理与信息技术

论文提交时间：2010年6月17日

中国居民消费水平模型及分析

【摘 要】：消费作为社会再生产的终点和起点，对于实现社会再生产的良性循环促进国民经济的持续发展具有决定性作用。要刺激消费、扩大内需，必须找出影响居民消费水平的关键因素，才能对症下药。文章采取经验回归法，根据经验实验性的给出影响居民消费水平的关键因素，然后采用经济计量学计算出各个解释变量系数。建立了中国居民消费水平计量模型对此进行分析。

【关键词】：居民消费水平 居民可支配收入 恩格尔系数 消费物价指数

一、综述

宏观经济学中对居民消费行为的研究主要传统理论有凯恩斯的绝对收入假说，杜森贝利相对收入假说，莫迪里安尼的生命周期假说等。这些消费理论从不同角度论证了收入对消费的影响。我赞同收入的确是影响消费水平的最重要因素这个观点，但是其他因素（比如物价水平、收入分配的公平性、利率、人口结构等）也从不同的方面影响着居民消费水平。本文在构建居民消费水平模型时除选取常规因素外还综合考虑了农村居民收入和物价水平对居民消费水平的影响。

二、影响因素的选择

在现实生活中,影响消费的因素很多,如收入水平、 商品价格水平、 利率水平、 收入分配状况、 消费者偏好、 家庭财产状况、 消费信贷状况、 消费者年龄构成、 制度、 风俗习惯等等。但考虑到样本数据的可收集性和我国经济的实际情况,选择以下因素决定消费。

日常观察和统计研究都表明,当前可支配收入水平是决定一个国家消费的核心因素,因此人均可支配收入的入选毫无疑问;人均 GDP 是衡量一个国家经济实力,也是世界银行划分高收入、 中等收入、低收入国家的主要标志,一般来说,人均 GDP 高的国家,表明该国经济实力强,人民消费水平高, ,由此选择了人均 GDP。物价水平当全社会的消费品和劳务的价格水平上升或下降，消费者可以将其收入在物品和劳务上用得多些或少些，来对物价水平的变动做出反应。

两者之间是根据各方面的资料表明，中国居民消费水平与国内生产总值、城镇居民家庭人均可支配收入、农村居民家庭人均可支配收入、消费物价指数这7个指标有关,故以下

工作主要从这几方面入手。并初步建立多元线性回归模型，

Y=01X12X23X34X45X56X67X7 ，其中：

Y: 居民消费水平(元) X1: 国内生产总值(亿元)

X2: 城镇居民家庭人均可支配收入(元) X3: 城镇居民家庭恩格尔系数(%) X4: 农村居民家庭人均可支配收入(元)

X5: 农村居民家庭恩格尔系数(元)

X6: 物价水平

表1：数据

三、数据的搜集

数据均来自中国统计年鉴，真实可靠。

四、模型的初步建立

建立多元线性回归模型

Y= 01X12X23X34X45X56X67X7

参数估计

表2：初步LOS估计

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/15/09 Time: 15:42 Sample: 1995 2006 Included observations: 12

Variable C X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient 2761.624 0.017302 -0.011656 -17.12222 0.451557 -18.41215 -398.9864 -0.027337

Std. Error 697.0873 0.004658 0.121732 11.59346 0.157016 13.09339 1150.337 0.133054

t-Statistic 3.961662 3.714438 -0.095750 -1.476886 2.875860 -1.406217 -0.346843 -0.205454

Prob. 0.0167 0.0206 0.9283 0.2138 0.0452 0.2324 0.7462 0.8472 3932.917 1134.153 9.714626 10.03790 2636.014 0.000000

0.999783 Mean dependent var 0.999404 S.D. dependent var 27.68841 Akaike info criterion 3066.591 Schwarz criterion -50.28775 F-statistic 2.579752 Prob(F-statistic)

用最小二乘法估计结果模型为

ˆ2761.624+0.017302X-0.011656X-17.12222X+0.451557X-18.41215X+-398.986Y24135

4X6-0.027337X7

五、模型的检验

1． 经济意义检验:

模型初步估计结果显示,居民消费水平(Y) 受国内生产总值(X1)的正向影响,且影响较为显著,符合经济意义。而参数估计结果中, 城镇居民家庭人均可支配收入(X2), 社会保障基金支出(X7)的系数估计结果为负,不符合经济意义,并且受城镇居民家庭人均可支配收入（X2）以及城镇居民家庭恩格尔系数（X3）农村居民家庭恩格尔系数（X5），基尼系数（X6），社会保障基金支出（X7）的影响不显著，可能是多重共线影响所致,因而有待进一步分析和检验.

2． 统计检验:

从估计的结果可以看出，模型的可决系数为0.999783，模型拟合情况看起来很理想，但是很可能是由于多重共线性导致。在给定显著水平α=0.05的情况下，解释变量X1和 X4的t统计量的值分别为大于t统计量的临界值，说明X1对应变量的影响是显著的.其他变量均未通过t 检验,分析可能是由于变量之间的多重共线性所致,有待进一步分析.模型F统计量的值为2636.014非常显著，说明回归方程非常显著,整体模型效果比较好。

3. 模型修正:

 多重共线性检验

由表3相关系数矩阵可以看出，解释变量相互之间的相关系数较高，证实解释变量之间存在多重共线性。

多重共线性模型的修正

运用OLS方法分别求Y对个解释变量X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7进行一元回归。在X2，X3 ，X4的回归模型中，2

显著提高，各个参数t检验显著。在X2，X3， X4的基

2

础上加入X1 ，X5， X6，X7后，没有显著提高，但其他参数的t检验变得不显著，

甚至符号与其经济意义完全不符合。故修正后的方程不应该包括X1，X5 ，X6， X7，保留X2，X3，X4作为修正后方程的变量。

 异方差检验

对修正方程进行异方差检验结果如表27

表27 White检验结果

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/15/09 Time: 16:46 Sample: 1995 2006 Included observations: 12

Variable C X2 X2^2 X3 X3^2 X4 X4^2

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

2

Std. Error 3225.798 0.325923 2.51E-05 159.0298 1.834804 1.169852 0.000286

t-Statistic 2.319923 0.726619 -0.346026 -1.779426 1.575163 0.257572 0.654449

Coefficient 7483.602 0.236822 -8.67E-06 -282.9818 2.890116 0.301321 0.000187

Prob. 0.0681 0.5000 0.7434 0.1353 0.1760 0.8070 0.5417 3932.917 1134.153 9.986162 10.26902 2479.952 0.000000

0.999664 Mean dependent var 0.999261 S.D. dependent var 30.83171 Akaike info criterion 4752.972 Schwarz criterion -52.91697 F-statistic 2.812212 Prob(F-statistic)

2

22

nR= 11.995968，在95%的水平下，（6）=12.5916，nR

表明模型中随机误差不存在异方差。

 自相关检验

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/15/09 Time: 16:23 Sample: 1995 2006 Included observations: 12

Variable C X2 X4 X3

Coefficient 846.0674 0.252539 0.807134 -17.36602

Std. Error 291.7700 0.034318 0.136293 5.077149

t-Statistic 2.899775 7.358875 5.922043 -3.420427

Prob. 0.0199 0.0001 0.0004 0.0091

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.998910 Mean dependent var 0.998502 S.D. dependent var 43.89981 Akaike info criterion 15417.54 Schwarz criterion -59.97739 F-statistic 1.504001 Prob(F-statistic)

3932.917 1134.153 10.66290 10.82453 2444.645 0.000000

由表27可知，DW=1.504001，查表得dl=0.658，du=1.864 ，因为dl

Dependent Variable: E Method: Least Squares Date: 10/15/09 Time: 17:40 Sample (adjusted): 1996 2006

Included observations: 11 after adjustments

Variable E(-1)

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

Coefficient 0.179380

Std. Error 0.332604

t-Statistic 0.539319

Prob. 0.6015 -2.174135 38.45520 10.19821 10.23438 1.656172

0.024848 Mean dependent var 0.024848 S.D. dependent var 37.97443 Akaike info criterion 14420.57 Schwarz criterion -55.09016 Durbin-Watson stat

由上表可得回归方程et=0.179380et1，所以=0.179380，对原模型进行广义差分，下表为广义差分结果。

Dependent Variable: Y-0.179380*Y(-1) Method: Least Squares Date: 10/15/09 Time: 17:44 Sample (adjusted): 1996 2006

Included observations: 11 after adjustments

Variable C

Coefficient 844.4809

Std. Error 279.0915

t-Statistic 3.025821

Prob. 0.0192

X2-0.179380*X2(-1) X3-0.179380*X3(-1) X4-0.179380*X4(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.174421 -26.44499 1.108368

0.064922 8.495334 0.248345

2.686639 -3.112884 4.463009

0.0312 0.0170 0.0029 3406.836 901.7805 10.51701 10.66170 1648.221 0.000000

0.998586 Mean dependent var 0.997980 S.D. dependent var 40.52522 Akaike info criterion 11496.05 Schwarz criterion -53.84357 F-statistic 1.953589 Prob(F-statistic)

从上表可得，DW=1.953589>du,说明广义差分模型中已经无自相关。同时可决系数，t，F统计量也均达到理想水平。

ˆ844.4809 + 0.174421 X2 － 26.44499 X3 + 1.108368X4 Y

t =（3.025821） (2.686639) (-3.112884) （4.463009） se= (279.0915) (0.064922) (8.495334) （0.248345） R2=0.998586, R2=0.997980, F=1648.221，df=11

对方程进行经济意义解释城镇居民家庭人均可支配收入增加一千元，居民消费水平就提高174.421元，城镇居民家庭恩格尔系数增加1%,居民消费水平就减少26.44499元, 农村居民家庭人均可支配收入增加一千元, 居民消费水平就增加1188.368元.这只是理论上的解释，现实可能与解释有出入。

六、对回归方程结果的分析以及原因探讨

由多元回归模型分析可知, 居民消费水平与城镇居民人均可支配收入、城镇居民恩格尔系数、农村居民人均可支配收入有很大关系，而与基尼系数、社会保障基金支出关系不大。分析得出以下几点:

其一,对中国居民消费水平影响最大的因素是居民的可支配收入。要提高中国居民的消费水平首要任务就是要想方设法增加居民的可支配收入。

其二,对于收入差距的扩大对居民消费水平的影响，通过基尼系数和居民消费水平的ols回归分析（见表10）可以看到，确实对消费有一定程度的影响。。另外城镇居民家庭恩

格尔系数对居民消费水平有较大影响，而农村居民家庭恩格尔系数迪对居民消费水平影响不大，城镇居民消费对中国居民消费水平的影响大于农村居民的。这又侧面反映出了收入差距对消费水平确实有影响。但是，总的来说，对于影响消费的因素而言，居民人均可支配收入更为重要，影响大的多

其三，当前中国社会保障系统不健全对于居民消费有一定的制约作用，但是作用十分有限。可能是中国人崇尚节约和未雨绸缪的传统和习惯仍在。即使参加了社保，依然不敢去消费，尽量攒钱以备日后之用。因此当前中国依然不健全的社会保障体系并不是制约中国居民消费水平提高的一个重要因素。

七、结论及建议

针对以上的分析提出以下几点建议:

第一增加居民可支配收入，提高城乡居民的消费能力改革开放以来，我国城乡居民收入稳步增加，但城乡统算的全体居民收入平均增长速度一直低于经济增长速度，并远远小于政府收入和企业收入的增长速度。扩大居民消费需求，必须从增加居民收入、提高居民消费能力入手。

第二加大对“三农”的财政支持力度，促进农民增收.继续加大对粮食主产区的扶持力度，增加对农民的直接补贴。在当前农业生产资料价格持续上涨和农村居民消费价格涨幅持续高于城镇的情况下，大幅度增加农资综合直补、良种补贴和农机具购置补贴，健全粮食风险基金政策，提高粮食最低收购价格。

第三改革个人所得税制度。加快推进个人所得税制改革，按照简税制、宽税基、低税率、严征管的原则，建立综合与分类相结合的个人所得税制度，进一步规范和拓宽税基，合理调整税率和级距，降低工薪阶层个人所得税负水平。建议各地政府根据本地物价及工资水平，确定个人所得税起征点的标准，并进一步提高个人所得税的起征点。

【参考文献】

[1] 曾五一、陈珍珍、罗乐勤等《统计学概论》，首都经济贸易大学出版社 2003

年版；

[2] [美]David Freedman等著，魏宗舒、施锡铨等主译，《统计学》，中国统计出版 社1997年版；

[3]《计量经济学》 庞皓 北京：科学出版社，2007

[4] [美]L. Kish 著，倪加勋主译，《抽样调查》，中国统计出版社1997年版；

[5] 中国国家统计局统计科研所，《统计研究》各期的相关论文，统计研究杂志 社；

题目：中国居民消费水平

模型及分析

姓名：钱增兴 学号：[1**********]9 专业：信息管理与信息技术

论文提交时间：2010年6月17日

中国居民消费水平模型及分析

【摘 要】：消费作为社会再生产的终点和起点，对于实现社会再生产的良性循环促进国民经济的持续发展具有决定性作用。要刺激消费、扩大内需，必须找出影响居民消费水平的关键因素，才能对症下药。文章采取经验回归法，根据经验实验性的给出影响居民消费水平的关键因素，然后采用经济计量学计算出各个解释变量系数。建立了中国居民消费水平计量模型对此进行分析。

【关键词】：居民消费水平 居民可支配收入 恩格尔系数 消费物价指数

一、综述

宏观经济学中对居民消费行为的研究主要传统理论有凯恩斯的绝对收入假说，杜森贝利相对收入假说，莫迪里安尼的生命周期假说等。这些消费理论从不同角度论证了收入对消费的影响。我赞同收入的确是影响消费水平的最重要因素这个观点，但是其他因素（比如物价水平、收入分配的公平性、利率、人口结构等）也从不同的方面影响着居民消费水平。本文在构建居民消费水平模型时除选取常规因素外还综合考虑了农村居民收入和物价水平对居民消费水平的影响。

二、影响因素的选择

在现实生活中,影响消费的因素很多,如收入水平、 商品价格水平、 利率水平、 收入分配状况、 消费者偏好、 家庭财产状况、 消费信贷状况、 消费者年龄构成、 制度、 风俗习惯等等。但考虑到样本数据的可收集性和我国经济的实际情况,选择以下因素决定消费。

日常观察和统计研究都表明,当前可支配收入水平是决定一个国家消费的核心因素,因此人均可支配收入的入选毫无疑问;人均 GDP 是衡量一个国家经济实力,也是世界银行划分高收入、 中等收入、低收入国家的主要标志,一般来说,人均 GDP 高的国家,表明该国经济实力强,人民消费水平高, ,由此选择了人均 GDP。物价水平当全社会的消费品和劳务的价格水平上升或下降，消费者可以将其收入在物品和劳务上用得多些或少些，来对物价水平的变动做出反应。

两者之间是根据各方面的资料表明，中国居民消费水平与国内生产总值、城镇居民家庭人均可支配收入、农村居民家庭人均可支配收入、消费物价指数这7个指标有关,故以下

工作主要从这几方面入手。并初步建立多元线性回归模型，

Y=01X12X23X34X45X56X67X7 ，其中：

Y: 居民消费水平(元) X1: 国内生产总值(亿元)

X2: 城镇居民家庭人均可支配收入(元) X3: 城镇居民家庭恩格尔系数(%) X4: 农村居民家庭人均可支配收入(元)

X5: 农村居民家庭恩格尔系数(元)

X6: 物价水平

表1：数据

三、数据的搜集

数据均来自中国统计年鉴，真实可靠。

四、模型的初步建立

建立多元线性回归模型

Y= 01X12X23X34X45X56X67X7

参数估计

表2：初步LOS估计

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/15/09 Time: 15:42 Sample: 1995 2006 Included observations: 12

Variable C X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient 2761.624 0.017302 -0.011656 -17.12222 0.451557 -18.41215 -398.9864 -0.027337

Std. Error 697.0873 0.004658 0.121732 11.59346 0.157016 13.09339 1150.337 0.133054

t-Statistic 3.961662 3.714438 -0.095750 -1.476886 2.875860 -1.406217 -0.346843 -0.205454

Prob. 0.0167 0.0206 0.9283 0.2138 0.0452 0.2324 0.7462 0.8472 3932.917 1134.153 9.714626 10.03790 2636.014 0.000000

0.999783 Mean dependent var 0.999404 S.D. dependent var 27.68841 Akaike info criterion 3066.591 Schwarz criterion -50.28775 F-statistic 2.579752 Prob(F-statistic)

用最小二乘法估计结果模型为

ˆ2761.624+0.017302X-0.011656X-17.12222X+0.451557X-18.41215X+-398.986Y24135

4X6-0.027337X7

五、模型的检验

1． 经济意义检验:

模型初步估计结果显示,居民消费水平(Y) 受国内生产总值(X1)的正向影响,且影响较为显著,符合经济意义。而参数估计结果中, 城镇居民家庭人均可支配收入(X2), 社会保障基金支出(X7)的系数估计结果为负,不符合经济意义,并且受城镇居民家庭人均可支配收入（X2）以及城镇居民家庭恩格尔系数（X3）农村居民家庭恩格尔系数（X5），基尼系数（X6），社会保障基金支出（X7）的影响不显著，可能是多重共线影响所致,因而有待进一步分析和检验.

2． 统计检验:

从估计的结果可以看出，模型的可决系数为0.999783，模型拟合情况看起来很理想，但是很可能是由于多重共线性导致。在给定显著水平α=0.05的情况下，解释变量X1和 X4的t统计量的值分别为大于t统计量的临界值，说明X1对应变量的影响是显著的.其他变量均未通过t 检验,分析可能是由于变量之间的多重共线性所致,有待进一步分析.模型F统计量的值为2636.014非常显著，说明回归方程非常显著,整体模型效果比较好。

3. 模型修正:

 多重共线性检验

由表3相关系数矩阵可以看出，解释变量相互之间的相关系数较高，证实解释变量之间存在多重共线性。

多重共线性模型的修正

运用OLS方法分别求Y对个解释变量X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7进行一元回归。在X2，X3 ，X4的回归模型中，2

显著提高，各个参数t检验显著。在X2，X3， X4的基

2

础上加入X1 ，X5， X6，X7后，没有显著提高，但其他参数的t检验变得不显著，

甚至符号与其经济意义完全不符合。故修正后的方程不应该包括X1，X5 ，X6， X7，保留X2，X3，X4作为修正后方程的变量。

 异方差检验

对修正方程进行异方差检验结果如表27

表27 White检验结果

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/15/09 Time: 16:46 Sample: 1995 2006 Included observations: 12

Variable C X2 X2^2 X3 X3^2 X4 X4^2

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

2

Std. Error 3225.798 0.325923 2.51E-05 159.0298 1.834804 1.169852 0.000286

t-Statistic 2.319923 0.726619 -0.346026 -1.779426 1.575163 0.257572 0.654449

Coefficient 7483.602 0.236822 -8.67E-06 -282.9818 2.890116 0.301321 0.000187

Prob. 0.0681 0.5000 0.7434 0.1353 0.1760 0.8070 0.5417 3932.917 1134.153 9.986162 10.26902 2479.952 0.000000

0.999664 Mean dependent var 0.999261 S.D. dependent var 30.83171 Akaike info criterion 4752.972 Schwarz criterion -52.91697 F-statistic 2.812212 Prob(F-statistic)

2

22

nR= 11.995968，在95%的水平下，（6）=12.5916，nR

表明模型中随机误差不存在异方差。

 自相关检验

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/15/09 Time: 16:23 Sample: 1995 2006 Included observations: 12

Variable C X2 X4 X3

Coefficient 846.0674 0.252539 0.807134 -17.36602

Std. Error 291.7700 0.034318 0.136293 5.077149

t-Statistic 2.899775 7.358875 5.922043 -3.420427

Prob. 0.0199 0.0001 0.0004 0.0091

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.998910 Mean dependent var 0.998502 S.D. dependent var 43.89981 Akaike info criterion 15417.54 Schwarz criterion -59.97739 F-statistic 1.504001 Prob(F-statistic)

3932.917 1134.153 10.66290 10.82453 2444.645 0.000000

由表27可知，DW=1.504001，查表得dl=0.658，du=1.864 ，因为dl

Dependent Variable: E Method: Least Squares Date: 10/15/09 Time: 17:40 Sample (adjusted): 1996 2006

Included observations: 11 after adjustments

Variable E(-1)

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

Coefficient 0.179380

Std. Error 0.332604

t-Statistic 0.539319

Prob. 0.6015 -2.174135 38.45520 10.19821 10.23438 1.656172

0.024848 Mean dependent var 0.024848 S.D. dependent var 37.97443 Akaike info criterion 14420.57 Schwarz criterion -55.09016 Durbin-Watson stat

由上表可得回归方程et=0.179380et1，所以=0.179380，对原模型进行广义差分，下表为广义差分结果。

Dependent Variable: Y-0.179380*Y(-1) Method: Least Squares Date: 10/15/09 Time: 17:44 Sample (adjusted): 1996 2006

Included observations: 11 after adjustments

Variable C

Coefficient 844.4809

Std. Error 279.0915

t-Statistic 3.025821

Prob. 0.0192

X2-0.179380*X2(-1) X3-0.179380*X3(-1) X4-0.179380*X4(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.174421 -26.44499 1.108368

0.064922 8.495334 0.248345

2.686639 -3.112884 4.463009

0.0312 0.0170 0.0029 3406.836 901.7805 10.51701 10.66170 1648.221 0.000000

0.998586 Mean dependent var 0.997980 S.D. dependent var 40.52522 Akaike info criterion 11496.05 Schwarz criterion -53.84357 F-statistic 1.953589 Prob(F-statistic)

从上表可得，DW=1.953589>du,说明广义差分模型中已经无自相关。同时可决系数，t，F统计量也均达到理想水平。

ˆ844.4809 + 0.174421 X2 － 26.44499 X3 + 1.108368X4 Y

t =（3.025821） (2.686639) (-3.112884) （4.463009） se= (279.0915) (0.064922) (8.495334) （0.248345） R2=0.998586, R2=0.997980, F=1648.221，df=11

对方程进行经济意义解释城镇居民家庭人均可支配收入增加一千元，居民消费水平就提高174.421元，城镇居民家庭恩格尔系数增加1%,居民消费水平就减少26.44499元, 农村居民家庭人均可支配收入增加一千元, 居民消费水平就增加1188.368元.这只是理论上的解释，现实可能与解释有出入。

六、对回归方程结果的分析以及原因探讨

由多元回归模型分析可知, 居民消费水平与城镇居民人均可支配收入、城镇居民恩格尔系数、农村居民人均可支配收入有很大关系，而与基尼系数、社会保障基金支出关系不大。分析得出以下几点:

其一,对中国居民消费水平影响最大的因素是居民的可支配收入。要提高中国居民的消费水平首要任务就是要想方设法增加居民的可支配收入。

其二,对于收入差距的扩大对居民消费水平的影响，通过基尼系数和居民消费水平的ols回归分析（见表10）可以看到，确实对消费有一定程度的影响。。另外城镇居民家庭恩

格尔系数对居民消费水平有较大影响，而农村居民家庭恩格尔系数迪对居民消费水平影响不大，城镇居民消费对中国居民消费水平的影响大于农村居民的。这又侧面反映出了收入差距对消费水平确实有影响。但是，总的来说，对于影响消费的因素而言，居民人均可支配收入更为重要，影响大的多

其三，当前中国社会保障系统不健全对于居民消费有一定的制约作用，但是作用十分有限。可能是中国人崇尚节约和未雨绸缪的传统和习惯仍在。即使参加了社保，依然不敢去消费，尽量攒钱以备日后之用。因此当前中国依然不健全的社会保障体系并不是制约中国居民消费水平提高的一个重要因素。

七、结论及建议

针对以上的分析提出以下几点建议:

第一增加居民可支配收入，提高城乡居民的消费能力改革开放以来，我国城乡居民收入稳步增加，但城乡统算的全体居民收入平均增长速度一直低于经济增长速度，并远远小于政府收入和企业收入的增长速度。扩大居民消费需求，必须从增加居民收入、提高居民消费能力入手。

第二加大对“三农”的财政支持力度，促进农民增收.继续加大对粮食主产区的扶持力度，增加对农民的直接补贴。在当前农业生产资料价格持续上涨和农村居民消费价格涨幅持续高于城镇的情况下，大幅度增加农资综合直补、良种补贴和农机具购置补贴，健全粮食风险基金政策，提高粮食最低收购价格。

第三改革个人所得税制度。加快推进个人所得税制改革，按照简税制、宽税基、低税率、严征管的原则，建立综合与分类相结合的个人所得税制度，进一步规范和拓宽税基，合理调整税率和级距，降低工薪阶层个人所得税负水平。建议各地政府根据本地物价及工资水平，确定个人所得税起征点的标准，并进一步提高个人所得税的起征点。

【参考文献】

[1] 曾五一、陈珍珍、罗乐勤等《统计学概论》，首都经济贸易大学出版社 2003

年版；

[2] [美]David Freedman等著，魏宗舒、施锡铨等主译，《统计学》，中国统计出版 社1997年版；

[3]《计量经济学》 庞皓 北京：科学出版社，2007

[4] [美]L. Kish 著，倪加勋主译，《抽样调查》，中国统计出版社1997年版；

[5] 中国国家统计局统计科研所，《统计研究》各期的相关论文，统计研究杂志 社；