影响居民消费水平的主要因素分析学习资料.docx

影响居民消费水平的主要因素分析学习资料.docx

《影响居民消费水平的主要因素分析学习资料.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《影响居民消费水平的主要因素分析学习资料.docx（13页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

影响居民消费水平的主要因素分析学习资料

影响居民消费水平的主要因素分析

影响居民消费水平的主要因素分析

经济背景及研究的意义

通过对影响居民消费水平的主要因素分析揭示中国居民消费水平的现状及问题，消费是人类社会经济生活中的重要行为和过程，任何社会都离不开消费。

在我国，随着社会主义市场经济体制的确立，消费在全民经济生活中的作用更显重要。

可以这样概括的说，消费活动是经济活动的终点，一切经济活动的目的就是为了满足人们不断增长的消费需求；但另一方面，消费活动又是经济活动的起点，是拉动经济增长的动力。

国家一系列决策和尚待解决的问题很大程度上是既源于消费，又回归到消费。

正因为如此，研究消费水平对于正处于转型期的我国经济有极其重要的经济意义。

时间

总消费水平Y

城镇居民消费水平Y1

农村居民消费水平Y2

国民收入X1

城镇居民国民收入X4

农村居民国民收入X6

通货膨胀率X2

利率X3

1978

184

405

138

3624.1

343.4

133.6

1979

207

434

158

4038.2

387

160.17

1980

236

496

178

4517.8

477.6

191.3

6

1981

262

562

199

4860.3

491.9

223.44

2.4

1982

284

576

221

5301.8

526.6

270.11

1.9

1983

311

603

246

5957.4

564

309.77

1.5

1984

327

662

283

7206.7

651.2

355.33

2.8

1985

437

802

347

8989.1

739.1

397.6

8.8

1986

485

805

376

10201.4

899.6

423.76

6

1987

550

1089

417

11954.5

1002.2

462.55

7.3

1988

693

1431

508

14922.3

1181.4

544.94

18.5

1989

762

1568

553

16917.8

1375.7

601.5

17.8

1990

803

1686

571

18598.4

1510.2

686.3

2.1

1991

896

1925

621

21662.5

1700.6

708.6

2.9

0.0189

1992

1070

2356

718

26651.9

2026.6

784

5.4

0.018

1993

1331

3027

855

34560.5

2577.4

921.6

13.2

0.0254

1994

1746

3891

1118

46670

3496.24

1221

21.7

0.0315

1995

2236

4874

1434

57494.9

4283

1577.74

14.8

0.0315

1996

2641

5430

1768

66850.5

4838.9

1926.1

6.1

0.0303

1997

2834

5796

1876

73142.7

5160.3

2090.1

0.8

0.0266

1998

2972

6217

1895

76967.2

5425.1

2162

-2.6

0.0158

1999

3138

6796

1927

80579.4

5854

2210

-3

0.0118

2000

3397

7402

2037

88254

6280

2253.42

-1.5

0.0099

2001

3609

7761

2156

95727.9

6859.6

2366.4

0.0099

2002

3791

7972

2259

103553.6

7702.8

2475.63

0.0072

数据来源：

《中国统计年鉴》

模型设定及检验

根据现实的经济生活观察和经验，我们试图引入以下变量：

国民收入，通货膨胀率，利率。

国民收入是一切经济活动的来源，当期消费是基于上一期或是几期的收入而发生的；通货膨胀率则会通过影响一国居民实际购买能力来影响实际的消费水平；利率对消费的影响主要是通过影响居民用于储蓄的货币量来间接影响消费水平。

当然除了以上的因素之外，还存在着其他的因素无法通过模型反映出来，为此，我们将其归入随机扰动项M。

即得到以下模型：

1.我们设定模型为Y=aX1+bX2+cX3+u

其中Y为居民消费水平，X1,X2,X3分别为国民收入，通货膨胀率和利率。

对所有变量采用最小二乘法，得出

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

12/23/04Time:

15:

27

Sample（adjusted）:

19912000

Includedobservations:

10afteradjustingendpoints

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

X1

0.037598

0.000417

90.08623

0.0000

X2

-5.775128

1.853065

-3.116528

0.0207

X3

3208.558

1718.620

1.866939

0.1111

C

35.33039

38.16182

0.925805

0.3903

R-squared

0.999484

Meandependentvar

2226.100

AdjustedR-squared

0.999226

S.D.dependentvar

909.0991

S.E.ofregression

25.28739

Akaikeinfocriterion

9.587664

Sumsquaredresid

3836.714

Schwarzcriterion

9.708698

Loglikelihood

-43.93832

F-statistic

3875.355

Durbin-Watsonstat

2.107133

Prob（F-statistic）

0.000000

Y=0.0376X1-5.775X2+3208.558X3+35.33

（0.000417）（1.853）（1718.62）（38.162）

t=（90.086）（-3.117）（1.867）（0.926）

R2=0.999484F=3875.355DW=2.107

由回归式可看出，可决系数高，t检验和F检验显著，模型拟合较好，且DW值表明模型不存在自相关。

对模型用ARCH检验进行异方差检验，发现不存在异方差。

从经济角度看，

（1）国民收入每提高一个单位会使得居民的消费水平提高0.0376个单位，，

（2）随着通货膨胀率上升一个百分比而下降5.775个单位，（3）利率每上升一个百分比会使居民消费水平上升3208.558个单位。

事实上，利率上升会使得消费水平下降，即利率与消费水平成反向变动，而由模型得出的结果是利率与消费水平同向变动，这可能是由于模型中存在多重共线性导致的，做相关系数矩阵得

X1

X2

X3

X1

1

-0.5019366

-0.3026271

X2

-0.5019366

1

0.7908368

X3

-0.3026271

0.7908368

1

可以看出通货膨胀率和利率存在较高的共线性。

对模型中单个变量回归后发现消费水平对收入的线性关系较强，拟合度较好，即

Y=0.037X1+91.587

（0.000279）（13.569）

t=（132.67）（6.749）

R=0.998695F=17601.34DW=0.770463

因此采用逐步回归法将其余变量逐一引入得

对X1，X2回归得：

Y=0.037X1-0.9656X2+93.659

（1）

（0.00026）（1.075）

t=（143.839）（-0.898）

R2=0.9991F=10989.61DW=1.0702

对X1，X3回归得：

Y=0.037X1+1505.229X3+47.742

（2）

（0.000861）（2583.126）

t=（43.213）（0.583）

R2=0.997F=1317.796DW=0.901

对比得出

（1）式较好，但是存在自相关。

选取

（1）进行修正

DependentVariable:

BY

Method:

LeastSquares

Date:

12/23/04Time:

16:

19

Sample（adjusted）:

19812000

Includedobservations:

20afteradjustingendpoints

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

BX1

0.037420

0.000416

89.86640

0.0000

BX2

-0.944260

1.201785

-0.785715

0.4428

C

52.20433

11.94907

4.368904

0.0004

R-squared

0.997996

Meandependentvar

800.4245

AdjustedR-squared

0.997760

S.D.dependentvar

630.9634

S.E.ofregression

29.86327

Akaikeinfocriterion

9.768617

Sumsquaredresid

15160.85

Schwarzcriterion

9.917977

Loglikelihood

-94.68617

F-statistic

4232.393

Durbin-Watsonstat

1.734102

Prob（F-statistic）

0.000000

得：

Y=0.037X1-0.944X2+52.204

（0.000416）（1.202）

t=（89.866）（-0.786）

R2=0.998F=4232.393DW=1.734

2.从城乡居民收入差距看，据测算，农村居民收入比城市居民大约落后1O年，二者平均每人年收入差距从1985年的1．86倍，扩大为l990年的2．22倍，再扩大为1995年的2.71倍，二者收入的绝对差距从1980年的286．3元，增加到1985年的341．5元，l990年的823．9元，再增加到1995年的2705．3元；从农村和城镇居民内部的收入差距看，农村居民内部的最高最低人均年收入，从1985年的3．15倍，扩大为l990年的4．43倍，再扩大为l995年的4．82倍。

城镇居民中1996年收入最高的20％与收入最低的20％的家庭，人均生活费收入之比由1981年的2.3：

1扩大到4.2：

l。

如图

由于中国居民收入目前存在明显的城乡差别，因此对城乡收入对消费水平的影响分别分析。

1.城镇居民收入对其消费水平的影响分析

根据持久收入假定，设城镇消费水平函数为：

lnY1=C+b1lnX4+b2lnX5（其中X4代表城镇居民当期收入,X5代表城镇居民持久收入，是由城镇居民收入三期值的移动平均值计算出来）

DependentVariable:

LY1

Method:

LeastSquares

Date:

12/22/04Time:

12:

48

Sample（adjusted）:

19802002

Includedobservations:

23afteradjustingendpoints

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

LX4

0.921612

0.243912

3.778459

0.0012

LX5

0.102494

0.243280

0.421300

0.6780

C

-0.067591

0.107958

-0.626083

0.5383

R-squared

0.996510

Meandependentvar

7.651772

AdjustedR-squared

0.996161

S.D.dependentvar

0.994314

S.E.ofregression

0.061609

Akaikeinfocriterion

-2.614899

Sumsquaredresid

0.075914

Schwarzcriterion

-2.466791

Loglikelihood

33.07134

F-statistic

2855.146

Durbin-Watsonstat

1.589603

Prob（F-statistic）

0.000000

LNY1=0.921612LNX4+0.102494LNX5-0.067591

（1.243912）（0.24328）（0.107958）

t=（3.778459）（0.4213）（-0.626083）

R2=0.99651F=2855.146DW=1.589603

由上式可知，可决系数高,F检验显著，模型的拟合效果较好,模型不存在自相关。

对比而言，当期收入对消费水平的影响比持久收入对消费水平的影响更大。

2.农村居民收入对其消费水平的影响分析

根据持久收入假定，设城镇消费水平函数为：

lnY2=C+b1lnX6+b2lnX7（其中X6代表农村居民当期收入,X7代表农村居民持久收入，是由农村居民收入三期值的移动平均值计算出来。

）

DependentVariable:

LY2

Method:

LeastSquares

Date:

12/22/04Time:

20:

25

Sample（adjusted）:

19802002

Includedobservations:

23afteradjustingendpoints

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

LX6

1.126033

0.173563

6.487762

0.0000

LX7

-0.103261

0.169024

-0.610925

0.5481

C

-0.284476

0.091022

-3.125356

0.0053

R-squared

0.997436

Meandependentvar

6.561687

AdjustedR-squared

0.997180

S.D.dependentvar

0.864957

S.E.ofregression

0.045934

Akaikeinfocriterion

-3.202096

Sumsquaredresid

0.042199

Schwarzcriterion

-3.053988

Loglikelihood

39.82410

F-statistic

3890.366

Durbin-Watsonstat

0.930944

Prob（F-statistic）

0.000000

LNY2=1.126033LNX6-0.103261LNX7-0.284476

（1.173563）（0.169024）（0.091022）

T=（6.487762）（-0.610925）（-3.125356）

R2=0.997436F=3890.366DW=0.930944

存在自相关，修正后得

DependentVariable:

LY2

Sample（adjusted）:

19812002

Includedobservations:

22afteradjustingendpoints

Convergenceachievedafter13iterations

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

LX6

1.050884

0.222193

4.729595

0.0002

LX7

-0.015882

0.219119

-0.072481

0.9430

C

-0.364877

0.143752

-2.538233

0.0206

AR

（1）

0.466261

0.203784

2.288018

0.0345

R-squared

0.998197

Meandependentvar

6.624410

AdjustedR-squared

0.997896

S.D.dependentvar

0.830050

S.E.ofregression

0.038070

Akaikeinfocriterion

-3.535806

Sumsquaredresid

0.026088

Schwarzcriterion

-3.337434

Loglikelihood

42.89386

F-statistic

3321.644

Durbin-Watsonstat

1.457632

Prob（F-statistic）

0.000000

InvertedARRoots

.47

LNY2=1.050884LNX6-0.015882LNX7-0.364877

（1.222193）（0.219119）（0.143752）

t=（4.729595）（-0.072481）（-2.538233）

R2=0.998197F=3321.644DW=1.564853

由上式可知，可决系数高,F检验显著，模型的拟合效果较好,模型不存在自相关。

但是持久收入的系数为负，与实际经济意义不符。

应删除，得到新模型为：

LNY2=0.996LNX6-0.082

（2.0129）（0.0855）

t=（76.974）（-0.959）

R2=0.996F=5925.044

因此，农村居民消费水平实际上主要是受到暂时收入的影响。

这是由于对于农民而言，未来收入具有不确定性，且其收入水平较低，很难有多余的收入用于储蓄。

 回归结果表明:

城乡居民消费对暂时收入的敏感性较强,暂时收入对城镇居民消费的弹性系数为0.921612,远高于持久性收入对居民消费的弹性系数0.102494。

持久收入与暂时收入相比,城乡居民的当期消费主要取决于暂时收入的变化.

下面采用局部调整――自适应模型对中国的国民收入回归得出的结果可以进一步证明：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

12/22/04Time:

13:

38

Sample（adjusted）:

19802002

Includedobservations:

23afteradjustingendpoints

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

X1

0.025901

0.003061

8.460187

0.0000

Y（-1）

0.607868

0.160613

3.784665

0.0013

Y（-2）

-0.314728

0.097042

-3.243205

0.0043

C

75.93447

13.26477

5.724524

0.0000

R-squared

0.999248

Meandependentvar

1513.522

AdjustedR-squared

0.999129

S.D.dependentvar

1253.101

S.E.ofregression

36.98219

Akaikeinfocriterion

10.21552

Sumsquaredresid

25985.96

Schwarzcriterion

10.41300

Loglikelihood

-113.4785

F-statistic

8413.207

Durbin-Watsonstat

1.325993

Prob（F-statistic）

0.000000

H＝2.53538>h（0.05）=1.96,存在自相关，修正

DependentVariable:

LY

Method:

LeastSquares

Date:

12/22/04Time:

13:

42

Sample（adjusted）:

19802002

Includedobservations:

23afteradjustingendpoints

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

LX1

0.636115

0.069279

9.181885

0.0000

LY（-1）

0.351416

0.144554

2.431034

0.0251

LY（-2）

-0.069698

0.098038

-0.710928

0.4858

C

-1.404731

0.178082

-7.888116

0.0000

R-squared

0.999029

Meandependentvar

6.923205

AdjustedR-squared

0.998875

S.D.dependentvar

0.962760

S.E.ofregression

0.032287

Akaikeinfocriterion

-3.871540

Sumsquaredresid

0.019806

Schwarzcriterion

-3.674062

Loglikelihood

48.52271

F-statistic

6514.231

Durbin-Watsonstat

2.242579

Prob（F-statistic）

0.000000

LNYt=0.636LNXt+0.351LNYt-1-0.0697LNYt-2-1.405

（0.069）（0.0.145）（0.098）（0.178）

t=（9.182）（2.431）（-0.711）（-7.888）

R