EViews计量经济学实验论文凯恩斯消费理论的实证分析分析我国人均居民消费的影响因素分析文档格式.docx
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城镇居民人均可支配收入
农村居民人均纯收入
1978
184
381
100.7
165
343
134
1979
208
419
101.9
405
160
1980
238
463
107.5
477
191
1981
264
492
102.5
501
223
1982
288
528
102
535
270
1983
316
583
564
310
1984
361
695
102.7
652
355
1985
446
858
109.3
739
398
1986
497
963
106.5
901
424
1987
565
1112
107.3
1002
1988
714
1366
111.8
1180
545
1989
788
1519
118
1373
602
1990
833
1644
103.1
1510
686
1991
932
1893
103.4
1701
709
1992
1116
2311
106.4
2027
784
1993
1393
2998
114.7
2577
922
1994
1833
4044
124.1
3496
1221
1995
2355
5046
117.1
4283
1578
1996
2789
5846
108.3
4839
1926
1997
3002
6420
102.8
5160
2090
1998
3159
6796
99.2
5425
2162
1999
3346
7159
98.6
5854
2210
2000
3631
7858
100.4
6280
2253
2001
3886
8622
6859
2366
2002
4143
9398
7703
2476
2003
4474
10542
101.2
8472
2622
2004
5031
12336
103.9
9422
2936
2005
5572
14053
101.8
10493
3255
2006
6263
16165
101.5
11759
3587
2007
7255
19524
104.8
13786
4140
2008
8348
23648
105.9
15781
4761
来自《国家统计数据库》
设定如下形式的计量经济模型1：
=
+
其中，Y为人均居民消费,X2为人均国内生产总值,X3为居民消费价格指数,X4为前期人均消费。
计量经济模型2
=
其中，Y为人均居民消费,此处的X2为城镇居民人均可支配收入，X3为农村居民人均纯收入。
四、模型的估计与调整
1、人均居民消费对人均国内生产总值、前期人均居民消费、居民消费价格指数的回归
双击“Eviews”，进入主页。
输入数据：
点击主菜单中的File/Open/EVWorkfile—Excel—数据1.xls；
在EV主页界面的窗口，输入“lsycx2x3x4”，按“Enter”。
出现OLS回归结果。
OLS回归结果
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/02/10Time:
12:
09
Sample:
19782008
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-1213.832
216.2804
-5.612307
0.0000
X2
0.082339
0.012332
6.677012
X3
11.90468
1.985325
5.996340
X4
0.885329
0.037418
23.66075
R-squared
0.999407
Meandependentvar
2394.516
AdjustedR-squared
0.999341
S.D.dependentvar
2306.954
S.E.ofregression
59.23121
Akaikeinfocriterion
11.12069
Sumsquaredresid
94725.09
Schwarzcriterion
11.30572
Loglikelihood
-168.3707
F-statistic
15160.69
Durbin-Watsonstat
1.484189
Prob（F-statistic）
0.000000
回归结果为
=-1213.832+0.082339
+11.90468
+0.885329
（-5.612307）（6.677012）（5.996340）（23.66075）
=0.999407
=0.999341F=15160.69
（1）经济意义检验。
这说明在其他因素不变的情况下，人均GDP增加1元，人均消费平均增加0.082339元；
在其他因素不变的情况下，居民消费价格指数增加1%，人均消费平均增加11.90468元；
在其他因素不变的情况下，前期人均消费增加1元，人均消费平均增加0.885329元；
（2）统计推断检验。
由上可知，该模型的可决系数为0.999407，修正的可决系数为0.999341，模型拟和很好，F值为15160.69，回归方程整体上显著。
除了截距项，其余各参数的t值都通过检验，表明解释变量X2（人均GDP）,X3（居民消费价格指数）,X4（前期人均消费）对被解释变量Y（人均消费）有显著影响。
多重共线性的诊断与修正
计算各解释变量的相关系数：
在Workfile窗口，选择X2、X3、X4数据，点击“Quick”—GroupStatistics—Correlations—OK,出现相关系数矩阵，结果为：
相关系数矩阵
变量
1
-0.207452408306514
0.988109744418037
-0.266176067124067
由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数有的较高，有的为负值，这表明模型可能存在着多重共线性。
由上已知，人均国内生产总值、前期人均居民消费、居民消费价格指数对人均居民消费都有显著影响。
考虑到论文研究消费与收入的关系，在此重点对人均居民消费和人均国内生产总值进行回归。
2、人均居民消费对人均国内生产总值的回归
283.5919
66.43553
4.268678
0.0002
0.372484
0.008013
46.48704
0.986758
0.986302
270.0058
14.09710
2114191.
14.18962
-216.5051
2161.045
0.169607
对人均消费Y和人均GDP进行回归结果为：
=283.5919+0.372484
（66.43553）（0.008013）
t=（4.268678）（46.48704）
=0.986758
=0.986302F=2161.045
这说明在其他因素不变的情况下，人均GDP增加1元，人均消费平均增加0.372484元。
这符合经济理论。
由上可知，该模型的可决系数为0.986758，模型拟和很好。
F值为2161.045，回归方程整体上显著。
当
=0.05时，
=2.045，t﹥
，各参数的t值都通过检验，表明人均GDP对人均消费有显著影响。
异方差的诊断与修正
※
（1）图形法
1、在“Workfile”页面：
选中x,y序列，点击鼠标右键，点击Open—asGroup—Yes
2、在“Group”页面：
点击View－Graph—Scatter—SimpleScatter,得到X,Y的散点图（如图所示）：
※
（2）Goldfeld-Quandt法
a.将样本X按递增顺序排序，去掉中间1/4的样本，再将剩下的样本分为两个部分，每部分样本的个数n1=n2=13。
b.提出假设。
：
两部分数据的方差相等；
两部分数据的方差不相等。
c.构造F统计量。
分别对两个部分的样本求最小二乘估计，得到两个部分的残差平方和，即
=13.95923，
=23.02960
求F统计量为F=
=1.649776
给定
，查F分布表，得临界值为
=2.82
d.比较临界值与F统计量值，有F=1.649776﹤
=2.82，接受原假设，说明该模型的随机误差项不存在异方差。
自相关的诊断与修正
由人均居民消费对人均国内生产总值的回归结果得：
=0.986302F=2161.045DW=0.169607
该方程的可决系数很高，回归参数显著。
对n=31，k=1的模型，10%显著水平，查DW统计表可知，
dL=1.363，dU=1.496，模型中DW=0.169607，DW=0.169607﹤dL=1.363，说明消费模型中有自相关。
其残差图如下：
自相关的处理——采用广义差分法
在EV中，生成et1的残差序列，在在“Workfile”页面：
点击Generate，输入“et1=resid”—OK；
再在EV命令栏中输入“lset1cx2et1（-1）”，得到回归方程et1=0.789153et1（-1）
由上可知，p=0.789153，对原模型进行广义差分，得到广义差分方程：
Y－0.789153Yt-1=
（1－0.789153）＋
（Xt－0.789153Xt-1）+vt
又在EV命令栏中输入“lsy-0.789153*y（-1）cx2-0.789153*x2（-1）”，回车后得到以下结果：
Y-1.210847*Y（-1）
18
Sample（adjusted）:
19792008
30afteradjustments
14.18507
7.45993
2.011304
0.0350
X2-1.210847*X2（-1）
0.790558
0.073851
10.70489
0.803639
-190.9007
0.796626
233.6637
105.3753
12.21727
3101.4
12.31069
-181.2591
114.5946
1.490033
由于使用了广义差分数据，样本容量减少了1个，n=30,k=1,查1%显著水平的DW统计表可知dL=1.133，dU=1.263，模型中DW=1.490033﹥dU，说明在1%显著水平下广义差分模型中已无自相关，不必在进行迭代。
同时可决系数
、t、F统计量也都通过。
由差分方程式有
=14.18507/（1－0.789153）=67.2785
由此得到最终的人均居民消费模型为
=67.2785+0.790558
经济意义：
在其他因素不变的情况下，当人均国内生产总值增加1元，平均说来人均居民消费将增加0.790558元。
3、人均消费对城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入的回归
21:
00
-66.98492
14.41344
-4.647392
0.0001
X5
0.341151
0.014985
22.76649
X6
0.638942
0.049963
12.78825
0.999715
0.999695
40.28147
10.32143
45432.71
10.46020
-156.9821
49185.26
0.989264
=-66.98492+0.341151
+0.638942
（-4.647392）（22.76649）（12.78825）
=0.999715
=0.999695F=49185.26
这说明在其他因素不变的情况下，当城镇居民人均可支配收入增加1元，农村居民人均纯收入增加1元时，平均说来人均消费将分别增加0.341151元和0.638942元；
由上可知，该模型的可决系数为0.999715，修正的可决系数为0.999695，模型拟和很好，F值为49185.26，回归方程整体上显著。
各参数的t值都通过检验，表明城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入对人均居民消费有显著影响。
五、本文的结论
（1）人均国内生产总值、前期人均居民消费、居民消费价格指数均对人均居民消费都有显著影响。
尤其是人均国内生产总值，即人均收入对人均居民消费有显著影响，它符合简单线性消费函数：
c=α+βy。
这与凯恩斯消费理论相符。
（2）通过对改革开放以来我国城乡居民收入与消费对比研究，说明收入与消费在城市与农村的不同之处。
改革开放以来，我国居民收入有了很大的增长，消费结构有了很大变化，但居民的消费水平并没有与经济同步增长。
这是由于城乡二元体制制约，收入差距扩大，劳动在收入分配体系中所占比重较小等原因，使得居民的消费水平并不高。
我国的城乡居民的实际收入差距是逐年加大的，消费对应指数的差距拉大了城乡实际收入的差距，也拉大了城乡居民的实际生活水平的差距。
（3）我国经济增长主要靠出口和投资拉动，在这次经济危机中，出口受到很大打击，加速投资又极易造成产能过剩，由此可见，积极扩大居民的消费需求，提高居民的消费水平，是我国保增长促发展的必然选择。
同时，提高居民消费对经济增长的贡献程度，也有利于改变我国过分依赖投资和出口来促进经济增长的现状，降低我国对国际市场的依赖程度。
而消费的前提与收入有关。
从经济循环的角度看，收入对投资与消费的影响巨大，如果收入没有与经济增长形成良性的同步增长关系，那么投资与消费的“双拉动”作用将大打折扣。
从统计数据看，近年来我国居民收入并未随经济的增长而同步提高，尤其是居民收入差距仍然较大，在一定程度上已影响到经济的可持续发展。
目前整体经济仍处于较快上升时期，这为增加居民收入，缩小收入差距创造了良好的氛围。
因此，要抓住这个历史赋予的难得机遇，廓清发展思路，树立新的发展观念，努力使居民收入与经济增长相匹配，从而促进经济协调可持续增长。
（4）经济的又好又快发展是居民收入水平不断
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