计量经济学论文关于我国居民消费的实证分析Word格式.docx

资源描述

计量经济学论文关于我国居民消费的实证分析Word格式.docx

《计量经济学论文关于我国居民消费的实证分析Word格式.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《计量经济学论文关于我国居民消费的实证分析Word格式.docx（18页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

计量经济学论文关于我国居民消费的实证分析Word格式.docx

Keywords

ConsumerIncomeCPIEViews

引言

改革开放以来，我国居民收入与消费水平不断提高，居民消费结构升级和消费需求扩张成为我国经济高速增长的主要动力，特别是进入20世纪90年代以来，居民消费需求对国民经济发展的影响不断增大，对国民经济产生的拉动作用。

我国经济逐步由短缺经济走向过剩经济、由卖方市场转向买方市场，社会消费需求不足，居民消费问题显得更加突出。

特别是对于如何启动内需，扩大居民消费变得越来越重要。

因此，及时把握国民经济发展格局中居民消费需求变动趋势，制定符合我国现阶段情况的国民消费政策，对于提高我国经济增长速度和质量都有重要意义。

一、理论综述

1、凯恩斯的绝对收入假说

凯恩斯在《货币通论》中提出了绝对收入假说,其主要理论观点是认为，人们的消费支出是由其当期的可支配收入决定的。

当人们的可支配收入增加时,其中用于消费的数额也会增加,但是消费增量在收入增量中的比重是下降的,因此随收入的增加，人们的消费在收入中的比重是下降的，而储蓄在收入中所占的比重则是上升的。

凯恩斯的消费函数，假定了消费是人们收入水平的函数，也称为绝对收入消费函数。

当人们的可支配收入增加时，其中用于消费的数额也会增加,但是消费增量在收入增量中的比重是下降的,因此随收入的增加，人们的消费在收入中的比重是下降的，而储蓄在收入中所占的比重则是上升的。

2、杜森贝利的相对收入假说

该假说的基本思想是，在稳定的收入增长时期，总储蓄率并不取决于收入；

储蓄率要受到利率、收入预期、收入分配、收入增长率、人口年龄分布等多种因素变动的影响；

在经济周期的短周期阶段中，储蓄率取决于现期收入与高峰收入的比率，从而边际消费倾向也要取决于这一比率，这也就是短期中消费会有波动的原因，但由于消费的棘轮作用，收入的减少对消费减少的作用并不大，而收入增加对消费的增加作用较大；

短期与长期的影响结合在一起了。

当期收入和过去的消费支出水平决定当期消费。

该假说间接的说明了消费对于经济周期稳定的作用。

示范效应：

家庭消费决策主要参考其他同等收水家庭，即消费有模仿和攀比性。

棘轮效应：

家庭消费即受本期绝对收入的影响，更受以前消费水平的影响。

收入变化时，家庭宁愿改变储蓄以维持消费稳定。

3、莫迪利安的生命周期假说

生命周期假说将人的一生分为年轻时期、中年时期和老年时期三个阶段。

年轻和中年时期阶段，老年时期是退休以后的阶段。

一般来说，在年轻时期，家庭收入低，但因为未来收入会增加，因此，在这一阶段，往往会把家庭收入的绝大部分用于消费，有时甚至举债消费，导致消费大于收入。

进入中年阶段后，家庭收入会增加，但消费在收入中所占的比例会降低，收入大于消费，因为一方面要偿还青年阶段的负债，另一方面还要把一部分收入储蓄起来用于防老。

退休以后，收入下降，消费又会超过收入。

因此，在人的生命周期的不同阶段，收入和消费的关系，消费在收入中所占的比例不是不变的。

生命周期假说理论认为，由于组成社会的各个家庭处在不同的生命周期阶段，所以，在人口构成没有发生重大变化的情况下，从长期来看边际消费倾向是稳定的，消费支出与可支配收入和实际国民生产总值之间存在一种稳定的关系。

但是，如果一个社会的人口构成比例发生变化，则边际消费倾向也会变化，如果社会上年轻的和老年人的比例增大，则消费倾向会提高，如果中年人的比例增大，则消费倾向会降低。

4、弗里德曼的持久收入假说

弗里德曼认为，要正确分析人们的消费行为对社会经济生活的影响，就必须严格区分两种收入：

一种是暂时性收入，另一种是持久性收入。

与之相适应，消费也应该区分为暂时性消费和持久性消费。

暂时性收入是指瞬间的、非连续性的、带有偶然性质的现期入，如工资、奖金、遗产、馈赠、意外所得等等；

而持久性收入是与暂时的或现期的收入相对应的、消费者可以预期到的长期性收入，它实际上是每个家庭或个人长期收入的一个平均值，是消费者使其消费行为与之相一致的稳定性收入。

至于这个持久期限究竟长到何种程度，弗里德曼认为最少应是三年。

二、实证分析

消费水平是指一个国家一定时期内人们在消费过程中对物质和文化生活需要的满足程度。

笔者以分析居民消费水平为目的，同时考虑了其他一些指标的分析需要，根据计量经济学模型的构思，在建模时作了如下处理：

1、该模型为线性模型。

2、主要采集的样本是1990年至2009年20年间的完整数据

3、模型中将居民消费水平作为被解释变量，根据经验引入居民家庭可支配收入、居民消费价格指数、就业人数、人口数量对模型进行回归分析，以求能使模型具有更高的可操作性。

（一）参数估计

设模型表达式为：

其中：

：

居民消费水平（单位：

元）

居民家庭可支配收入（单位：

元）

CPI（上年为100）

税收（单位亿元）

GDP（单位：

亿元）

随机干扰项

表1：

居民消费水平与相关影响因素数据表

年份

居民消费水平

居民家庭可支配收入

CPI（上年=100）

税收

GDP

1990

833

2196.5

103.1

2821.86

18667.82

1991

932

2409.2

103.4

2990.17

21781.5

1992

1116

2810.6

106.4

3296.91

26923.48

1993

1393

3499

114.7

4255.3

35333.92

1994

1833

4717.2

124.1

5126.88

48197.86

1995

2355

5860.7

117.1

6038.04

60793.73

1996

2789

6765

108.3

6909.82

71176.59

1997

3002

7250.4

102.8

8234.04

78973.03

1998

3159

7587.1

99.2

9262.8

84402.28

1999

3346

8064.32

98.6

10682.58

89677.05

2000

3632

8533.4

100.4

12581.51

99214.55

2001

3887

9226

100.7

15301.38

109655.2

2002

4144

10178.4

17636.45

120332.7

2003

4475

11094.4

101.2

20017.31

135822.8

2004

5032

12358

103.9

24165.68

159878.3

2005

5573

13747.9

101.8

28778.54

184937.4

2006

6263

15346.5

101.5

34804.35

216314.4

2007

7255

17926.2

104.8

45621.97

265810.3

2008

8349

20541.38

105.9

54223.79

314045.4

2009

9098

22327.82

99.3

59521.59

340506.9

利用Eviews软件对模型的参数进行OLS估计得到表2。

表2：

模型回归结果表

DependentVariable:

Method:

LeastSquares

Date:

12/20/10Time:

22:

Sample:

19902009

Includedobservations:

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

0.350094

0.040946

8.550166

0.0000

-5.535264

1.792050

-3.088788

0.0075

-0.036132

0.013609

-2.655056

0.0180

0.009951

0.004843

2.054848

0.0577

572.3253

214.6341

2.666516

0.0176

R-squared

0.999734

Meandependentvar

3923.300

AdjustedR-squared

0.999663

S.D.dependentvar

2406.042

S.E.ofregression

44.18326

Akaikeinfocriterion

10.62689

Sumsquaredresid

29282.41

Schwarzcriterion

10.87582

Loglikelihood

-101.2689

F-statistic

14082.14

Durbin-Watsonstat

1.116087

Prob（F-statistic）

0.000000

根据表2中的数据得到回归结果：

=572.325+0.350

-5.535

-0.036

+0.010

（214.63）（0.04）（-3.088）（-2.655）（2.055）

T=（2.666）（8.550）（-3.089）（-2.655）（2.055）

F=14082.14D·

W=1.116

=0.999734

=0.999663

（二）模型检验与修正

1、经济意义检验

模型估计结果说明，在假定其它变量不变的情况下，居民可支配收入每增长1元，居民消费就会增加0.35个元；

在假定其它变量不变的情况下，CPI每增长一个百分点，居民消费就会减少5.535元；

在假定其它变量不变的情况下，税收每增加1亿元居民消费就会减少0.036元；

在假定其它变量不变的情况下，GDP每增长1亿元居民消费就会增加0.01元。

这与理论分析和经验判断相一致。

2、统计检验

（1）拟合优度检验

由表2中数据可以得到：

=0.999734，修正的可决系数为

=0.999663，这说明模型对样本的拟合很好。

（2）T检验

分别针对

=0（i=1,2,3,4），给定显著性水平

，查t分布表得自由度为n-k=21临界值

（n-k）=1.753。

由表二中数据可得，与

、

对应的t统计量分别为2.666、8.550、-3.089、-2.655、2.055，其绝对值均大于

（n-k）=1.735，这说明分别都应当拒绝

=0（i=1,2,3,4），也就是说，当在其它解释变量不变的情况下，解释变量“居民家庭可支配收入”（

）、“CPI”（

）、“税收”（

）、“GDP”（

）分别对被解释变量“财政收入”Y都有显著的影响。

（3）F检验

针对

，给定显著性水平

，在F分布表中查出自由度为k-1=3和n-k=16的临界值

（3,16）=3.24，由表2中得到F=14082.14，由于F=14082.14>

（3,16）=3.24,应拒绝原假设

，说明回归方程显著，即“居民家庭可支配收入”、“CPI”、“税收”、“GDP”等变量联合起来确实对“居民消费水平”有显著影响。

3、多重共线性检验与修正

（1）相关系数法

由于模型涉及到的参数较多考虑进行一次多重共线性检验，建立相关系数矩阵如下表所示。

表3：