1、我国城镇居民可支配收入预测分析摘 要城镇居民可支配收入标志着城镇居民即期的消费能力，因为它是可支配的，可以用于消费、投资，购买股票、基金，用于存款，这个指标增长得越快，就反映人民生活水平提高的越快，反映他的消费能力就越强本文主要介绍城镇居民可支配收入的概念、特点及求法，并在此基础上建立适当的数学模型对城镇居民可支配收入进行预测，使我们更好地了解城镇居民的收入水平和平均生活水平可以帮助有关部门和经营者制定经济政策进而实施宏观调控, 这对刺激经济持续、健康发展具有重要意义关键词：城镇居民 可支配收入 预测分析IPrediction of the Disposable Income of Urban
2、 Residents Zhang Tianhao Directed by Lecturer Jiang ShutaoABSTRACTDisposable income of urban residents marked the current spending power of residents. It is disposable, so it can be used for consumption, investment, buying stocks and funds, and for deposits. The faster the indicator grows, the faste
3、r the peoples living standards improve, and the stronger ability of consumption reflects. This article mainly introduced the concept and characteristics of disposable income of urban residents and the seeking method, and Established appropriate mathematical models on the basis of the disposable inco
4、me of urban residents to predict. So we can better understand the level of income of urban residents and the average standard of living. It also helps authorities and operators to develop and then implement macro-control economic policies. This has important implications for economic stimulus sustai
5、ned and healthy development.KEY WORDS：Urban residents Disposable income Prediction目 录摘 要 .I英文摘要 .II前 言 .11 城镇居民可支配收入简介 .21.1 城镇居民可支配收入概念 .21.2 城镇居民可支配收入特点 .22 趋势外推法预测分析 .32.1 趋势外推法 .32.2 选择预测模型 .32.3 求模型参数 .42.4 确定预测模型 .52.5 模型检验 .53 多元回归预测分析 .63.1 模型预测 .73.2 分析各地区收入差距 .104 城镇居民可支配收入的其他影响因素 .104.1 物
6、价水平 .104.2 就业率 .114.3 存款贷款利率 .115 总 结 .11参考文献 .13致 谢 .140前 言作为统计上的一个概念，城镇居民可支配收入和城镇居民收入是不同的.通俗地讲，城镇居民可支配收入是指生活在城镇的居民可以按照自己的意愿支配的收入.就是扣除了各项税费（缴纳给国家的） ，扣除了缴纳的各项社会保险，它包括医疗保险、养老保险和失业保险，城镇居民收入中余下的收入 1.按照国家的税法和国家有关规定，扣除的这些缴纳是居住的人必须缴纳的.因为这些缴纳给国家以后，不能够再用于其他方面的支付，而住户购买的那些商业性的保险则不能扣除.我们通常所说的商业性保险，不是国家规定的必须购买的
7、，而是住户根据自己的收入情况和消费水平自由选择的，可以选择购买，当然也可以不购买.从记帐户来讲，还要减去城镇居民发给的记账户补贴，如果把记账户补贴算进去就多算了居民的收入.剩下的收入就是我们所说的城镇居民可支配收入.到目前为止很多专家及学者，对我国城镇居民可支配收入预测分析在社会中的应用做了很多的研究，也发表了无数的期刊和书籍.例如在张璐、陶淼冰、李亚杰的当代经济中讲述了很多关于经济的问题，其中也探讨了我国城镇居民可支配收入预测分析.正因为我国城镇居民可支配收入预测分析的这种价值，才有了这方面广泛的研究成果，也正是因为这些成果，让我们看到了我国城镇居民可支配收入预测分析更多的用处.近年来, 我
8、国经济发展势头良好, 居民可支配收入逐步增加, 而居民消费支出也随之不断增加.目前,消费已成为影响我国经济发展的关键因素, 所以研究城镇居民收入的现状及特点, 掌握城镇居民收入的变化发展趋势 , 采用合适的方法, 预测城镇居民的收入, 可以了解我国城镇居民的收入水平和生活水平，可以帮助我国经营者和有关部门制定相应的经济政策进而实施有效的宏观调控, 这对刺激经济持续、健康发展具有十分关键的意义 2.作为我国居民生活水品研究的方向之一，我国城镇居民可支配收入预测分析在我国居民生活水平和消费情况的研究中占有重要的地位，并有广泛的应用.所以，系统地总结我国城镇居民可支配收入预测分析的具体应用就显得很有
9、必要.1对我国城镇居民可支配收入预测分析在学生学习中的应用，及我国城镇居民可支配收入预测分析怎样才能在生产生活中得到更好的运用等问题，依然需要我们进行更深的研究，也只有深入研究才能使得我国城镇居民可支配收入预测分析在生产生活中发挥最大作用.1 城镇居民可支配收入简介城镇居民可支配收入是与居民消费水平密切相关的一个经济学概念，它直接反映城镇居民的平均生活水平.城镇居民可支配收入与农村居民纯收入相对，与职工平均工资不同.我国城镇居民可支配收入的提高对于促进我国城镇经济可持续发展具有重要的意义 3.作为总需求的重要组成部分，消费是宏观经济调控的一个基本变量，而收入水平直接决定消费的基本情况.因而，对
10、中国城镇居民收入的变化情况进行预测分析，对国家制定政策以及调节经济发展具有重要的意义.一方面，收入提高了，居民的生活水平也相应提高，因而消费水平随之增长.另一方面，消费增加了，必将拉动经济增长，从而增加城镇居民的可支配收入.1.1 城镇居民可支配收入概念作为统计上的一个概念，城镇居民可支配收入和城镇居民收入是不同的.通俗地讲，城镇居民可支配收入是指生活在城镇的居民可以按照自己的意愿支配的收入.2就是扣除了各项税费（缴纳给国家的） ，扣除了缴纳的各项社会保险，它包括医疗保险、养老保险和失业保险，城镇居民收入中余下的收入 4.将总收入中扣除了应该交纳的个人所得税，扣除个人交纳的各项社会保障支出之后
11、,指按照住户人口进行平均所得的收入水平就是城镇居民人均可支配收入.城镇居民人均可支配收入代表着居民的购买水平和消费能力,可用于衡量他们的收入水平和生活水平.全国和各省(区、市)城镇居民人均可支配收入由国家统计局依据各级国家调查队逐级审核上报的城镇居民数据，进行超级加权汇总而获得 5.城镇居民可支配收入=家庭总收入-交纳个人所得税-个人交纳的社会保障支出.1.2 城镇居民可支配收入特点从指标的含义上来看，城镇居民可支配收入是指城镇居民的实际收入中能用于安排日常生活的收入.它常常用来衡量城镇居民收入水平和生活水平，它是研究中最重要和最常用的指标.从构成的形态上来看，它只有一种形态，那就是价值的形态
12、，只是代表着城镇居民的现金收入情况 6.从可支配的内容来看，城镇居民可支配收入是都用来安排平时生活的收入 7.另外，从所反映的实际上的收入的角度看，它没有包括城市居民在医疗、住房等方面间接得到的福利性收入部分.2 趋势外推法预测分析2.1 趋势外推法3统计资料表明，大量社会经济现象的变化大部分是渐进型的，其发展在时间上有较大的规律性.因此，当所预测的内容根据时间的变化呈现某种升高或降低的趋势，并且无明显的随季节变化而出现波动情况，又可以得到适合的函数曲线来反映这种发展情况时，就能够用时间 为自变量，时序数值 为因变量，建立需要的趋势模型：t y)(ytf当有条件能够得到这种趋势可以影响到以后的
13、情况时，赋予变量 所需要的值，就t能够获得在时间序列上相对应时刻的未来值.这就是我们要研究的趋势外推法 8.通常情况下，趋势外推法的几个假设条件是：（1）假设在事物变化过程中，不存在跳跃式发展，通常就是渐进变化.（2）假设事物的变化条件也决定事物以后的变化趋势，它的条件是不变或着是无太大变化.换句话说，如果依据过去信息得到的趋势外推模型可反应未来，能衡量未来趋势发展的状况，即未来和过去的规律一样.根据上面两个假设条件能够得到，趋势外推法是事物渐进变化过程的一种统计预测方法.它的主要优点是可以得到事物以后的变化情况，并定量地估计其功能特性 8.表 1 20012012 年我国城镇居民可支配收入年
14、份 金额 年份 金额2001 6860 2007 137862002 7703 2008 157812003 8472 2009 171752004 9422 2010 191092005 10493 2011 218102006 11759 2012 245652.2 选择预测模型首先，绘制散点图，根据散点图分布来选用模型.4图 1 20012012 年我国城镇居民可支配收入根据图1可以初步确定选用指数曲线预测模型 .),(obaeybtt 其次，计算一阶差比率（如表2所示）,并根据散点图最终选择具体用哪一种模型.表2 差分计算表金额（元） 6860 7703 8472 9422 10493
15、 11759 一阶差比率 1.12 1.10 1.11 1.11 1.12 金额（元） 13786 15781 17175 19109 21810 24566 一阶差比率 1.17 1.14 1.09 1.11 1.14 1.13 由表2得出,观察值 的一阶差比率基本相同，满足指数曲线模型的数字特征.通过ty上面分析可知，所给统计数据的图形和数字特征都和指数曲线模型相符合，所以可以选择模型 .bttaey2.3 求模型参数先将观察值 的数据进行变换，使其满足 .其变换数ty btAybtaytt ln据如表3所示.5表3 观察值数据转换表年份 2001 2002 2003 2004 2005
16、2006时序（t） 1 2 3 4 5 6tyYlnt8.83 8.95 9.04 9.15 9.26 9.37 年份 2007 2008 2009 2010 2011 2012时序（t） 7 8 9 10 11 12tyYlnt9.53 9.67 9.75 9.86 9.99 10.11 经计算，得： , ， ， ， ，12t650t251.3Y7.052Y， ， .6.754t 5.6nt 49n1Y根据直线模型公式： 70.85612.04.912.7b2tbAt2.4 确定预测模型因为 ，所以lnaA91.602e7.8A所求指数模型为： tt 1.y第三步，预测2013年的人均可支配
17、收入为 （元）71.285691.60y3.0213e2.5 模型检验表 4 方差分析表Anovab模型 平方和 df 均方 F Sig.回归 1.970 1 1.970 5041.056 .000a残差 .004 10 .000总计 1.974 11a. 预测变量: (常量), 时序.b. 因变量: lny6表 5 系数表系数 a非标准化系数 标准系数模型B 标准 误差 试用版 t Sig.(常量) 8.696 .012 714.726 .000时序 .117 .002 .999 71.000 .000a. 因变量: lny由表 4 和表 5 可知，F 检验统计量得到的观测值为 5041.0
18、56，对应的概率 P-值近似是 0.根据两表能够对回归方程进行显著性检验.若显著性水平 是 0.05，因为概率P-值是小于显著性水平 的，应该拒绝这个回归方程显著性检验的原假设，并认为各回归系数不同时为 0，被解释变量和解释变量总体的线性关系为显著的，可建立相应的线性模型 9.由标准误差较小，所以该预测模型较为准确.查询统计年鉴知2013年城镇居民人均可支配收入为26955元.（28566.71-26955）/26966=4.97%.可知该预测模型基本符合要求.3 多元回归预测分析表6 2012年我国各地区城镇居民可支配收入地 区 可支配收入 总收入 工资性收入 经营性收入 财产性收入 转移性
19、收入北 京 36468.75 41103.11 27961.78 1430.22 717.56 10993.54天 津 29626.41 32944.01 21523.81 1200.10 515.49 9704.61河 北 20543.44 21899.42 13154.52 2257.48 338.47 6148.95山 西 20411.71 22100.31 14973.64 1041.43 301.84 5783.41内蒙古 23150.26 24790.79 16872.58 2698.67 564.02 4655.51辽 宁 23222.67 25915.72 14846.05 2
20、710.30 493.01 7866.35吉 林 20208.04 21659.64 13535.33 2168.82 324.03 5631.45黑龙江 17759.75 19367.84 11700.50 1729.29 186.10 5751.95上 海 40188.34 44754.50 31109.30 2267.15 575.82 10802.23江 苏 29676.97 32519.10 20102.05 3421.90 689.96 8305.20浙 江 34550.30 37994.83 22385.09 4694.40 1465.32 9450.02安 徽 21024.21 23524.56 14812.54 2155.33 549.62 6007.07福 建 28055.24 30877.92 19976.01 3336.96 1795.21 5769.73江 西 19860.36 21150.24 13348.06 1946.82 527.63 5327.72山 东 25755.19 28005.61 19856.05 2621.41 704.90 4823.24河 南 20442.62 21897.23 13666.49 2545.14 333.81 5351.78
