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本科計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文

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本科計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文

  計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)證分析的重要方法與工具。下面是學(xué)習(xí)啦小編為大家推薦的本科計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文,供大家參考。

  本科計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文范文一:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文

  摘要

  內(nèi)容摘要:回歸分析方法是數(shù)量統(tǒng)計(jì)中常用的一種方法。本文首先簡(jiǎn)要介紹了Eviews、Excel、spss這三種計(jì)量經(jīng)濟(jì)軟件,然后通過實(shí)例,分別用這三種軟件進(jìn)行回歸并進(jìn)行分析比較。

  關(guān)鍵詞:計(jì)量經(jīng)濟(jì)軟件;回歸分析

  1 Eviews、Excel、spss的簡(jiǎn)介

  1.1Eviews簡(jiǎn)介

  Eviews是美國(guó)QMS公司于1981年發(fā)行的第1版的MicroTSP的Windows版本,通常稱為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件包,是當(dāng)今世界上最流行的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件之一。它的本意是對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)關(guān)系與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的數(shù)量規(guī)律,采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法與技術(shù)進(jìn)行“觀察”。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的核心是設(shè)計(jì)模型、收集資料、估計(jì)模型、檢驗(yàn)?zāi)P汀⑦\(yùn)用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)、求解模型和運(yùn)用模型。Eviews是完成上述任務(wù)得力的必不可少的工具。Eviews 擁有數(shù)據(jù)處理、作圖、統(tǒng)計(jì)分析、建模分析、預(yù)測(cè)和模擬六大類功能,可應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算中的數(shù)據(jù)分析與評(píng)估、財(cái)務(wù)分析、宏觀經(jīng)濟(jì)分析與預(yù)測(cè)、模擬、銷售預(yù)測(cè)和成本分析等。正是由于Eviews 等計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件包的出現(xiàn),使計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步,發(fā)展成為實(shí)用與嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕?jīng)濟(jì)學(xué)科。

  Eviews 除了可以應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域, 還可以應(yīng)用于金融、保險(xiǎn)、管理、商務(wù)等領(lǐng)域。Eviews中的數(shù)據(jù)處理、作圖、統(tǒng)計(jì)分析功能以及伯克斯3杰廷斯的時(shí)間序列建模方法等則可以適用于自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、人文科學(xué)中的各個(gè)領(lǐng)域。所 以,Eviews 軟件適用范圍廣泛。

  1.2 Spss簡(jiǎn)介

  Spss———社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包是世界最著名的統(tǒng)計(jì)分析軟件之一。該軟件包理論嚴(yán)謹(jǐn),各種統(tǒng)計(jì)分析功能齊全,其內(nèi)容覆蓋了從描述統(tǒng)計(jì)、探索性數(shù)據(jù)分析到多元分析的幾乎所有統(tǒng)計(jì)分析功能,目前已經(jīng)在國(guó)內(nèi)逐漸流行起來。Spss的基本功能包括數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)分析、圖表分析、輸出管理等等。Spss統(tǒng)計(jì)分析過程包括描述性統(tǒng)計(jì)、均值比較、一般線性模型、相關(guān)分析、回歸分析、對(duì)數(shù)線性模型、聚類分析、數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化、生存分析、時(shí)間序列分析、多重響應(yīng)等幾大類,每類中又分好幾個(gè)統(tǒng)計(jì)過程,比如回歸分析中又分線性回歸分析、曲線估計(jì)、Logistic回歸、probit 回歸、加權(quán)估計(jì)、兩階段最小二乘法、非線性回歸等多個(gè)統(tǒng)計(jì)過程,而且每個(gè)過程中又允許用戶選擇不同的方法及參數(shù)。Spss也有專門的繪圖系統(tǒng),可以根據(jù)數(shù)據(jù)繪制各種圖形。 Spss for Windows的分析結(jié)果清晰、直觀、易學(xué)易用,而且可以直接讀取EXCEL及DBF數(shù)據(jù)文件,它使用Windows的窗口方式展示各種管理和分析數(shù)據(jù)方法的功能,使用對(duì)話框展示出各種功能選擇項(xiàng),只要掌握一定的Windows操作技能,粗通統(tǒng)計(jì)分析原理,就可以使用該軟件為特定的科研工作服務(wù)。由于其操作簡(jiǎn)單,已經(jīng)在我國(guó)的社會(huì)科學(xué)、自然科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮了巨大作用。該軟件還可以應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、醫(yī)療衛(wèi)生、體育、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、商業(yè)、金融等各個(gè)領(lǐng)域。

  1.3 EXCEL簡(jiǎn)介

  EXCEL是微軟公司OFFICE軟件產(chǎn)品的一個(gè)很重要的組成部分,是一個(gè)性能優(yōu)越的電子制表軟件,并且支持較強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析、圖表繪制、宏命令、VBA 編程及決策支持分析功能。EXCEL能夠繪制出多種樣式的平面圖形和立體圖形,曲線平滑質(zhì)量較高,并能實(shí)現(xiàn)圖、文、表混排,排出圖文并茂,艷麗多彩的數(shù)據(jù)分析報(bào)表。同時(shí),EXCEL, 提

  供了一組數(shù)據(jù)分析工具,稱為“分析工具庫(kù)”,在建立復(fù)雜統(tǒng)計(jì)或工程分析時(shí)可以節(jié)省步驟。只需為每一個(gè)分析工具提供必要的數(shù)據(jù)和參數(shù),該工具就會(huì)使用適宜的統(tǒng)計(jì)或工程函數(shù),在輸出表格中顯示相應(yīng)的結(jié)果。其中有些工具在生成輸出表格時(shí)還能同時(shí)生成圖表。要使用這些工具,用戶必須熟悉需要進(jìn)行分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)或工程學(xué)的特定領(lǐng)域。“回歸分析”分析工具是“分析工具庫(kù)”的一部分。此工具通過對(duì)一組觀察值使用“最小二乘法”直線擬合,進(jìn)行線性回歸分析。此工具可用來分析單個(gè)因變量是如何受一個(gè)或幾個(gè)自變量影響的。Spss, SAS ,EVIEWS這些軟件都是針對(duì)專業(yè)統(tǒng)計(jì)從業(yè)人員或是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究工作者編寫的,要能夠比較熟練的掌握使用這些軟件,需要專門的訓(xùn)練和較長(zhǎng)時(shí)間的摸索。對(duì)非統(tǒng)計(jì)專業(yè)的人員來說,這是比較困難的。而EXCEL具有簡(jiǎn)便易學(xué)的優(yōu)點(diǎn),又有統(tǒng)計(jì)中數(shù)據(jù)分析的功能,所以,人們?cè)谑褂肊XCEL進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析時(shí),能夠較快的掌握,舉一反三,達(dá)到學(xué)以致用的效果。EXCEL 作為一個(gè)基本的管理軟件,已在財(cái)務(wù)管理、投資學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)、審計(jì)學(xué)、市場(chǎng)學(xué)、運(yùn)作管理、微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域中應(yīng)用,同時(shí)也在管理界得到了廣泛的使用。

  2 案例分析

  下面分別用這三種軟件對(duì)以下案例進(jìn)行回歸分析。

  例子:我國(guó)1988年——1998年的城鎮(zhèn)居民人均全年耐用消費(fèi)品支出、人均全年可支配收入以及耐用消費(fèi)品價(jià)格指數(shù)的統(tǒng)計(jì)資料如表1 所示。試建立城鎮(zhèn)居民人均全年耐用消費(fèi)品支出Y關(guān)于人均全年可支配收入X1和耐用消費(fèi)品價(jià)格指數(shù)X2的回歸模型,并進(jìn)行回歸分析

  2.1.1 操作步驟

  (1)選擇“工具”菜單的“數(shù)據(jù)分析”子菜單,雙擊“回歸”選項(xiàng),彈出回歸分析對(duì)話框。其中主要選項(xiàng)的含義如下:Y值輸入?yún)^(qū)域,在此輸入對(duì)因變量數(shù)據(jù)區(qū)域,該區(qū)域必須由單列數(shù)據(jù)組成;X值輸入?yún)^(qū)域,在此輸入對(duì)自變量數(shù)據(jù)區(qū)域,Excel將對(duì)此區(qū)域中的自變量從左到右按升序排列,自變量的個(gè)數(shù)最多為16;置信度,如果需要在匯總輸出表中包含附加的置信度信息,則選中此復(fù)選框,然后在右側(cè)的編輯框中,輸入所要使用的置信度,95%為默認(rèn)值;常數(shù)為零,如果要強(qiáng)制回歸

  線通過原點(diǎn),則選中此復(fù)選框;輸出區(qū)域,在此輸入對(duì)輸出表左上角單元格的引用。匯總輸出表至少需要有七列的寬度,包含的內(nèi)容有anova表、系數(shù)、Y、 估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤差、r2 值、觀察值個(gè)數(shù),以及系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差;新工作表,單擊此選項(xiàng),可在當(dāng)前工作簿中插入新工作表,并由新工作表的A1單元格開始粘貼計(jì)算結(jié)果,如果需要給新工作表命名,則在右側(cè)的編輯框中鍵入名稱;新工作簿,單擊此選項(xiàng),可創(chuàng)建一新工作簿,并在新工作簿中的新工作表中粘貼計(jì)算結(jié)果;殘差,如果需要以殘差輸出表的形式查看殘差,則選中此復(fù)選框;標(biāo)準(zhǔn)殘差,如果需要在殘差輸出表中包含標(biāo)準(zhǔn)殘差,則選中此復(fù)選框;殘差圖,如果需要生成一張圖表,繪制每個(gè)自變量及其殘差,則選中此復(fù)選框;線形擬合圖,如果需要為預(yù)測(cè)值和觀察值生成一個(gè)圖表,則選中此復(fù)選框;正態(tài)概率圖,如果需要繪制正態(tài)概率圖,則選中此復(fù)選框。

  (2)按如下方式填寫對(duì)話框:X值輸入?yún)^(qū)域?yàn)?B class="main">

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  2.1.2 結(jié)果分析

  按照如上的操作步驟即可得到以下的回歸結(jié)果。結(jié)果可以分為四個(gè)部分:

  第一部分是回歸統(tǒng)計(jì)的結(jié)果包括多元相關(guān)系數(shù)、可決系數(shù)R^、調(diào)整之后的相關(guān)系數(shù)、回歸標(biāo)準(zhǔn)差以及樣本個(gè)數(shù),第二部分是方差分析的結(jié)果包括可解釋的離差、殘差、總離差和它們的自由度以及由此計(jì)算出的F統(tǒng)計(jì)量和相應(yīng)的顯著水平,見表3。

  第三部分是回歸方程的截距和斜率的估計(jì)值以及它們的估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差、t 統(tǒng)計(jì)量大小雙邊拖尾概率值、以及估計(jì)值的上下界,根據(jù)這幾部分的結(jié)果可知回歸方程

  Y=158.5398355+0.049403797X1-0.911684216X2,校正的R^為0.934985967,標(biāo)明模型中的變量共同解釋了Y中93.4985967%的變動(dòng),這是一個(gè)比較好的結(jié)果,

  F=72.906>F0.05(2,8)=19.37,表示總體回歸方程是顯著的。

  t1=10.5478563>t0.025,8=2.306,認(rèn)為X1對(duì)Y有顯著的影響;

  2.2.1 操作步驟

  (1)首先建立一個(gè)工作文件,點(diǎn)擊File\new\workfile,在彈出的對(duì)話框workfile Range中的workfile Frequency中選擇Annual,在start date與end date中分別鍵入1988與1998,點(diǎn)“ok”按鈕,則出現(xiàn)workfile 窗口。

  (2)建立一個(gè)Group子窗口。具體步驟為:點(diǎn)擊主菜單中quick\empty group(edit series),則建立了一個(gè)group子窗口,然后在這個(gè)窗口中進(jìn)行數(shù)據(jù)的錄入,與EXCEL 中數(shù)據(jù)的錄入方式相似。

  (3)建立equation specification子窗口。具體步驟為:點(diǎn)擊主菜單中quick\estimate equation specification窗口得以建立。在其中的equationspecification中空白處鍵入回歸方程:Y=C(1)+C(2)*X1+C(3)*X2,在estimation settings的method 中選擇LS(最小二乘法),點(diǎn)擊“ok”確定。則出現(xiàn)圖1 所示的回歸結(jié)果。

  2.2.2 結(jié)果分析

  根據(jù)如上的操作步驟可得到圖1所示的回歸結(jié)果。其中coefficient一列是系數(shù)序列,得到回歸方程為Y=158.5398+0.049404X1-0.911684X2;t-statistic一列是t 統(tǒng)計(jì)量,t1=10.54786,t2=-0.921316,,結(jié)論與excel分析時(shí)一樣。Adjusted r-squared是校正的R^為0.934986,表明模型中的變量共同解釋了Y 中93.4986%的變動(dòng),這是一個(gè)比較好的

  結(jié)果。F-statistic為F統(tǒng)計(jì)量=72.90647>F0.05(2,8)=19.37,表示總體回歸方程是顯著的。S.E.of regression是回歸標(biāo)準(zhǔn)誤差。Sum squared resid是殘差平方和。Log likelihood是對(duì)數(shù)似然函數(shù)值。Durbin-watson stat是德賓X沃森統(tǒng)計(jì)量,用于判定擾動(dòng)項(xiàng)是否存在一階自相關(guān)。在此案例中,Durbin-watson stat=1.035840∈(0,2),表示u1有某種程度的正自相關(guān)。Mean dependent var是因變量的均值。S.D.dependent var是因變量的標(biāo)準(zhǔn)差。Akaike info criterion和Schwarz criterion均用于模型選擇,此案例中分別為9.077982 和9.186499。標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)值較低的模型是我們想要的模型。

  2.3 用SPSS對(duì)案例進(jìn)行線性回歸分析

  3.3.1 操作步驟

  (1)新建一個(gè)數(shù)據(jù)文件:File\new\data,打開一個(gè)新的Data editor;

  (2)單擊窗口左下角的variable 標(biāo)簽,切換到全屏變量定義界面,從第一行的name 列開始,按行(同數(shù)據(jù)的輸入)依次輸入或打開對(duì)話框定義變量的各個(gè)特征值,直到所有變量Y、X1、X2定義完畢;

  (3)單擊窗口左下角的data view 標(biāo)簽,切換到數(shù)據(jù)編輯界面開始輸入數(shù)據(jù),直到所有的1988-1998年的數(shù)據(jù)全部輸入完畢;

  (4)進(jìn)行線性回歸分析,選擇analyze\regression\linear,打開linear對(duì)話框,將Y鍵入dependent 框中,將Y鍵入Independent 框中,在method框中選擇enter(全部引入

  法,即所選擇的自變量全部引入方程);單擊statistics按鈕,在statistics(線性回歸統(tǒng)計(jì)量子對(duì)話框)中,選擇estimate、model fit,單擊continue,回到linear主窗口,選擇include constant in equation,單擊continue,回到linear regression主窗口,然后點(diǎn)擊“ok”按鈕,得到線性回歸結(jié)果。

  總結(jié)

  在運(yùn)用上面三個(gè)軟件進(jìn)行回歸分析之后,我們可以發(fā)現(xiàn):盡管總體回歸是顯著的,但除了EVIEWS 軟件沒有給出X1,X2各自對(duì)Y 的顯著性影響分析,其余兩個(gè)軟件都得到了 “X1對(duì)Y 有顯著的影響,X2對(duì)Y沒有顯著的影響”的結(jié)論。根據(jù)凱恩斯的“絕對(duì)收入假說”4消費(fèi)是實(shí)際可支配收入的函數(shù),可見我們的分析結(jié)果是與理論一致的。 3 結(jié)論與思考

  (1)EXCEL 的功能比較簡(jiǎn)單,線性回歸之后得到的輸出中沒有常用的模型選擇標(biāo)準(zhǔn)。但是,對(duì)非統(tǒng)計(jì)專業(yè)人員來說,學(xué)習(xí)起來比較簡(jiǎn)單,而且也能得到基本的線性回歸分析結(jié)果。所以,對(duì)非統(tǒng)計(jì)專業(yè)人員來說,用EXCEL來進(jìn)行線性回歸分析不失為一種好的選擇。

  (2)EVIEWS是專業(yè)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件,線性回歸的輸出結(jié)果要更為完整,但是模型選擇標(biāo)準(zhǔn)也不全。但其輸出形式是比較整齊,比較美觀的。

  (3)SPSS 的分析結(jié)果清晰、直觀、易學(xué)易用,數(shù)據(jù)的輸入方式與EXCEL類似,而且可以直接讀取EXCEL及DBF數(shù)據(jù)文件。但是它很難與一般辦公軟件如OFFICE或WPS2000直接兼容,在撰寫調(diào)查報(bào)告時(shí)往往要用電子表格軟件及專業(yè)制圖軟件來重新繪制相關(guān)

  參考文獻(xiàn)

  [1]張曉峒.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)[M]天津:南開大學(xué)出版社,2001.

  [2]張曉峒.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件Eviews使用指南[M]天津:南開大學(xué)出版社,2004.

  [3]薛薇等.統(tǒng)計(jì)分析與SPSS 的應(yīng)用[M]北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社,2001.

  本科計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文范文二:城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出與可支配收入的分析

  摘要:只有不斷提高居民的收入水平,才能刺激國(guó)內(nèi)消費(fèi)的增長(zhǎng)。黨的也明確提出,到2020年要實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)居民收入比2010年增長(zhǎng)一倍的目標(biāo)[1]。本文就如何運(yùn)用宏觀調(diào)控中財(cái)政政策和貨幣政策以及政府的一些其它政策提高居民收入水平,提出合理化方法。 關(guān)鍵詞:居民收入水平 財(cái)政政策 貨幣政策

  一、研究的目的

  本案例分析根據(jù)1995年~2008年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和人均消費(fèi)性支出的基本數(shù)據(jù),應(yīng)用一元線性回歸分析的方法研究了城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和人均消費(fèi)性支出之間數(shù)量關(guān)系的基本規(guī)律,并在預(yù)測(cè)2010年人均消費(fèi)性支出的發(fā)展趨勢(shì)。從理論上說,居民人均消費(fèi)性支出應(yīng)隨著人均可支配收入的增長(zhǎng)而提高。隨著消費(fèi)更新?lián)Q代的節(jié)奏加快,消費(fèi)日益多樣化,從追求物質(zhì)消費(fèi)向追求精神消費(fèi)和服務(wù)消費(fèi)轉(zhuǎn)變。因此,政府在制定當(dāng)前的宏觀經(jīng)濟(jì)政策時(shí),考慮通過增加居民收入來鼓勵(lì)消費(fèi),以保持經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定增長(zhǎng)。

  一、 經(jīng)濟(jì)理論背景

  近幾年來,中國(guó)經(jīng)濟(jì)保持了快速發(fā)展勢(shì)頭,投資、出口、消費(fèi)形成了拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“三架馬車”,這已為各界所取得共識(shí)。通過建立計(jì)量模型,運(yùn)用計(jì)量分析方法對(duì)影響城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出的各因素進(jìn)行相關(guān)分析,找出其中關(guān)鍵影響因素,以為政策制定者提供一定參考,最終促使消費(fèi)需求這架“馬車”能成為引領(lǐng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)健康、快速、持續(xù)發(fā)展的基石。

  二、 有關(guān)人均消費(fèi)支出及其影響因素的理論

  我們主要從以下幾個(gè)方面分析我國(guó)居民消費(fèi)支出的影響因素:

 ?、佟⒕用裎磥碇С鲱A(yù)期上升,影響了居民即期消費(fèi)的增長(zhǎng)

  居民的被動(dòng)儲(chǔ)蓄直接導(dǎo)致購(gòu)買力的巨大分流, 從而減弱對(duì)消費(fèi)品的即期需求,嚴(yán)重地影響了居民即期消費(fèi)的增長(zhǎng),進(jìn)而導(dǎo)致有效需求的不足,最終導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的乏力。90年代末期以來,我國(guó)的醫(yī)療、養(yǎng)老、失業(yè)保險(xiǎn)、教育等一系列改革措施集中出臺(tái),原有的體制被打破,而新的體制尚未建立健全,因此目前的醫(yī)療、養(yǎng)老、失業(yè)保險(xiǎn)、教育體制對(duì)居民個(gè)人支出的壓力較大,而且基本上都是硬性支出,支出的不確定性也很大,導(dǎo)致居民目前對(duì)未來支出預(yù)期的上升。

  ②、商品供求結(jié)構(gòu)性矛盾依然突出

  從消費(fèi)結(jié)構(gòu)上看,我國(guó)消費(fèi)品市場(chǎng)已發(fā)生了新的根本性變化:居民低層次消費(fèi)已近飽和,而更高水平的消費(fèi)又未達(dá)到。改革開放20多年來,城鄉(xiāng)居民經(jīng)過了一個(gè)中檔耐用消費(fèi)品的普及階段后,目前老百姓的收入消費(fèi)還不足以形成一個(gè)新的、以高檔產(chǎn)品為內(nèi)容的主導(dǎo)性消費(fèi)熱點(diǎn),如轎車、住房等還遠(yuǎn)不能納入大多數(shù)人的消費(fèi)主流,居民現(xiàn)有的購(gòu)買力不能形成推動(dòng)主導(dǎo)消費(fèi)品升級(jí)的動(dòng)力。

 ?、邸⑽飪r(jià)總水平持續(xù)在低水平運(yùn)行,通貨緊縮的壓力較大,不利于消費(fèi)的增長(zhǎng)

  在宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)里,居民可支配收入=工資性收入+資產(chǎn)性收入+政府轉(zhuǎn)移支付-稅收。工資性收入上升,資產(chǎn)性收入上升、政府轉(zhuǎn)移支付增加、個(gè)人所得稅下降等因素變動(dòng)都將提高居民的可支配收入水平??刹捎玫暮暧^調(diào)控手段有財(cái)政政策,貨幣政策以及其他政府政策。 2.1居民收入的提高從本質(zhì)上說有賴于經(jīng)濟(jì)的持續(xù)不斷發(fā)展,提供更多的就業(yè)崗位。 在保證經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)也應(yīng)注意經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的結(jié)構(gòu)問題,大力發(fā)展民營(yíng)經(jīng)濟(jì)和中小企業(yè)無疑會(huì)更有效的達(dá)到目的。2010年全社會(huì)就業(yè)總數(shù)為7.347億人,其中國(guó)有單位就業(yè)人員7136萬人,占全社會(huì)的9.7%;民營(yíng)企業(yè)就業(yè)比重占到全社會(huì)的90.3%,如果不包括農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力,吸納就業(yè)量為3.09億,占全社會(huì)的就業(yè)總量的43%。民營(yíng)經(jīng)濟(jì)在二三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)比重達(dá)到84%,在城鎮(zhèn)中的結(jié)業(yè)比重已經(jīng)超過了70%。 具體的方法有:

  2.1.1要放松市場(chǎng)準(zhǔn)入,逐漸打破國(guó)有企業(yè)在諸多方面的壟斷地位,讓更多的民營(yíng)企業(yè)能夠獲得進(jìn)入相關(guān)領(lǐng)域的中國(guó),使民營(yíng)企業(yè)能夠和國(guó)有企業(yè)平等競(jìng)爭(zhēng)。

  2.1.2財(cái)政政策方面,加大政府對(duì)中小企業(yè)的財(cái)政支持力度,主要是要進(jìn)行稅費(fèi)減免。 2.1.3貨幣政策方面,大力發(fā)展資本市場(chǎng)解決中小企業(yè)融資難的問題。[7][6]

  2.2完善國(guó)民收入分配體系,這是增加國(guó)民收入極其重要的方面。

  2.2.1首先要提高居民在國(guó)民收入初次分配中的比重,其次要提高低收入群體的收入水平。

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