我国城镇居民消费支出结构性差异研究

文章通过采集2010年度城镇居民人均消费支出数据,使用因子分析法研究了消费支出的结构性差异,结果表明:我国城镇居民消费支出的规模主要受地区经济发展水平和气候等两个因素影响；在综合消费支出中,部分西部地区近年消费支出水平位居前列,高于大部分中部地区；在个别地区的消费支出中,衣着支出增加并不一定就是气候原因,还可能是时尚等元素导致.因此,政府在制定消费政策时,要针对不同地区的特征有针对性出台相关政策.     

不同收入等级下城镇居民消费结构的动态比较

依据成分统计原理，分析了1995—2006年不同收入等级下城镇居民消费支出结构的动态变化，包括不同收入等级下城镇居民消费支出的特征模拟和各收入水平下消费支出结构变动的检验。研究结论表明：中国城镇居民中医疗保健和交通通讯已成为消费支出的主要特征因子；高收入与中低收入城镇居民家庭的消费支出变动整体上存在统计意义上的差别。     

我国城市居民家庭的保险支出分析

随着国民经济的发展,保险支出在我国城镇居民家庭消费中也发生了变化.本文使用Panel Data模型,对1997年到2001年我国各地区城镇居民家庭保险支出数据做了分析,和其它居民消费支出一样,可支配收入依然是主要影响因素.     

收入差距对辽宁省城镇居民消费结构的影响

本文通过建立消费支出的panel data模型,估计了辽宁省城镇居民收入等级因素对几项主要消费支出的影响值.结果显示收入差距是影响消费结构的重要因素,不同收入组的居民消费行为差异很大.     

城镇居民消费结构发展趋势预测

文章运用扩张的线性支出模型,在西安城镇居民2001-2014年消费数据的基础上,分析了西安城镇居民的消费结构现状,并预测了其发展趋势.2001-2014年的数据表明,西安城镇居民的消费情况具有以下特征:交通和通信产业是消费热点,重视衣着、交通和通信、文化教育娱乐服务、医疗支出,已经迈入发展型消费阶段.而2015-2025年的预测数据表明,食品支出占消费性支出的比重将维持下降趋势、衣着支出比重稳中有升、交通与通信支出一直是消费热点、居住支出比重略有提升、吃穿住行和教育娱乐是西安城镇居民消费的重点.     

基于ELES模型的城镇居民收入与消费关系探析

本文通过对2012年上海市闵行区城镇居民可支配收入和消费情况进行详细和深入分析,利用ELES模型（扩展线性支出系统模型）,计算城镇居民消费投向、基本消费需求支出和需求收入弹性,按边际消费倾向、各项消费支出排序分析,总结闵行区城镇居民消费领域倾向特点,得出结论,并提出建议.     

洛阳市城镇居民文化消费特征

正文化消费是人们对文化产品及服务的欣赏、享受和使用,满足人们精神需求的一种消费,是培育健全人格、提升国民素质的重要因素。十八届三中全会提出"建设社会主义文化强国,增强国家文化软实力",居民文化消费支出的增加与文化强国建设密切关联,本文通过洛阳市城镇居民常年记账资料,分析居民文化消费的特征、问题,为政府及社会各界提供参考依据。一、文化消费的主要特征1.文化消费支出较快增长。城镇居民住户调查资料显示,2012年洛阳市城镇居民人均文化消费支出为1220     

中国城镇居民消费需求分析

进入 2 0世纪 90年代后 ,随着社会体制改革的深入 ,中国城镇居民收入差距的显著加大。这在目前收入仍然是制约城镇居民消费的重要因素前提下 ,城镇居民收入差距的加大不仅导致居民消费选择行为的不同 ,而且加剧了各等级城镇居民消费的不均衡。本文将时间序列和截面数据结合起来建立panle -data模型 ,经验分析收入差距对中国城镇居民消费需求的影响。研究发现收入分配因素和时间预期因素对我国城镇居民消费支出影响显著 ;收入等级水平越高 ,居民消费结构变化越快 ,且消费等级越高变化就越平缓 ;收入差距的拉开 ,使居民消费的共振现象趋于淡化…     

中国城乡居民食品消费行为的分位数回归分析

为揭示中国居民食品消费行为的异质性,文章建立了食品消费支出及其影响因素的分位数回归模型.在分位数回归模型基础上,不仅讨论了回归系数大小,而且对食品消费支出的条件密度进行预测,进而构造了一个反事实分布.通过回归系数大小与系数约束检验,认为不同消费层次的居民自发消费水平与边际消费倾向都不同,城乡居民食品消费行为存在显著差异.通过反事实分布,结果表明:如果农村居民拥有城镇居民收入,其食品消费支出水平有可能甚至比城镇居民还高,并且更为稳定.     

金融危机影响下的江苏省城镇居民消费支出分析

我国城镇居民的消费支出不仅要受到所在地区经济发展水平的影响,同时也受到各个不同时期国家宏观经济及政策的影响.文章在分析我国江苏省城镇居民消费支出情况及其发展趋势的前提下,运用灰色系统的相关理论对江苏省城镇居民消费支出的各相关因子进行关联分析,并提出相应的对策建议.     

重庆市城镇居民收入变动对消费支出结构影响的实证分析

首先从收入变动趋势、消费支出变动趋势、消费支出比例变动趋势的角度,展示了重庆市城镇居民收入及消费结构的变动实况;然后基于扩展线性支出系统(ELES)理论,建立双对数模型,研究1993～2008年重庆市城镇居民收入与消费结构的内在联系,得出城镇居民各消费的需求收入弹性大小排序为医疗保健、交通与通讯、衣着、文教娱乐、家庭设备、食品、居住.最后,分析重庆市城镇居民未来的消费趋势,为进一步优化消费结构、扩大内需,提出合理建议.     

基于ELES模型的上海城镇居民消费结构分析

本文利用2005年和2010年上海城镇居民家庭人均可支配收入和消费结构的截面数据,运用扩展线性支出系统ELES模型,对上海城镇居民消费支出结构进行定量和比较分析,并在该模型框架下考察当前上海城镇居民对各类商品的边际消费倾向、基本需求支出、需求收入弹性和需求价格弹性,进而分析上海城镇居民消费的特点,并以此为基础,提出扩大消费的对策建议。     

中国城镇居民消费支出结构研究

居民消费支出结构模式的形成与演变,一方面取决于一个国家现实的生产力发展水平,产业和产品的结构等因素,另一方面,它也对生产力发展、产业和产品结构的变化起着巨大的反作用。因此,了解、研究当前城镇居民消费支出结构模式及其演变规律,对于正确引导居民的消费行为,形成合理的消费支出结构,使其成为促进生产力发展的积极因素具有重要意义。本文试图从纵的方面——建国以来我国城镇居民消费支出结构演变的特点和成因,及横     

中国城镇居民消费行为研究——基于中国省际动态面板模型的分析

以中国大陆28个省、直辖市2005-2010年城镇居民消费支出内容和收入来源项目面板数据为对象建立动态面板模型分析中国城镇居民消费行为。该动态面板模型的GMM(广义矩方法)估计结果表明,中国城镇居民在衣着消费支出和杂项商品及服务项目上存在显著的消费习惯,在食品、医疗保健、家庭设备用品及服务、文教娱乐用品及服务、交通通讯和居住方面不存在显著的消费习惯;GMM估计结果同时反映了城镇居民工资性收入、经营性收入、财产性收入和转移性收入对城镇居民各部分消费支出的影响情况,该结果表明不同收入来源对居民各部分消费行为影响不同。     

中国居民食品消费的AIDS模型分析——以西部城镇地区为例

通过构建修正的AIDS模型,利用1992-2005年西部城镇地区居民食品消费的面板数据,实证研究了影响其食品消费的作用因素和机理.结果表明,西部城镇居民肉类和主粮消费支出份额较大,奶类和水产品支出份额较小;主粮支出和自价格弹性绝对值较小,而奶类和水产品支出和自价格弹性绝对值较大;家庭特征变量对居民食品消费的影响比较显著,最后得出相关启示.     

中国城镇消费的二次支出系统估计与分析

在消费需求分析中常用到线性支出系统 ,但由于线性支出系统假定居民边际消费倾向不变 ,而实际上不同收入层次的城镇居民对同类消费品的边际消费倾向不可能完全相同 ,所以存在着一定的局限性。本文主要利用二次支出系统来估计分析中国城镇居民的消费需求 ,以克服这种局限性 ,从而深入地探讨了需求与收入的关系     

经济信息

算算我们的消费据国家统计局抽样调查表明,1996年城镇居民人均消费支出3919元,在现阶段我国城乡居民商品消费支出中,食品支出的份额比重仍居首位。人均食品消费支出1905元,恩格尔系数达到48.6％,上半年的恩格尔系数为49.8％,突破了保持多年的50％,比上年有所下降,食品消费比例的下降,标志着人们生活质量有所提高。去年城镇居民用于食品的支出比上年同期增长11％,副食品支出增长较快,主食基本持平。预测今年有83.38％的消费者家庭将增加对食品类消费支出。     

中国城镇居民消费结构变化的定量分析

近年来,随着我国经济的高速发展,人们收入水平的不断提高,城镇居民的消费水平发生了重大变化,消费结构也随之发生变化.本文将从城镇居民的收入和各类消费支出入手,运用扩展的线性支出系统(ELES),对城镇居民的消费构成、边际消费倾向、需求弹性及其变化等进行实证分析.     

江苏省城镇居民的消费支出结构

本文利用江苏省13地级市城镇居民2003年实际消费支出数据,采用多元统计分析中的对应分析方法,利用Excel中的矩阵运算功能和SPSS11.5中的对应分析工具,对江苏省城镇居民消费支出结构进行了深入分析,从中得出了有一定意义的结论.     

收入差距、消费支出与扩大内需的统计研究

在扩大内需的背景下,文章首先对我国1985~2009年的城镇居民收入和消费支出进行单位根检验、Granger因果检验和协整分析,进而构建误差修正(ECM)模型,在宏观上探究我国城镇居民收入和消费支出的关系;然后进一步分析不同收入组1995~2009年的可支配收入和消费支出的面板数据,从收入差距对消费支出的影响方面构建面板数据模型,进而分析了收入差距对消费支出的影响;最后得出结论及相应的政策启示。