国民收入与居民消费的关系.docx

1、国民收入与居民消费的关系国民收入与居民消费的关系一、问题的提出 国民收入是衡量一国经济发展水平的重要指标。改革开放以来，中国的经济发展迅速，这与居民消费的增长是分不开的，消费的不断增长，刺激了国内消费需求，有利于扩大内需拉动经济增长；消费作为拉动经济增长的三驾马车之一，对经济的不断增长有着不可忽视的作用；当然，我国经济的不断增长又会促进居民消费水平的增长，从而提高人民的生活水平，因此研究中国国民总收入与最终消费的关系，预测经济和居民消费的发展趋势有重要意义，有利于更好的促进我国经济的增长以及人民生活水平的提高。二、理论综述1、国外研究现状国外文献有关中国居民消费进行了多方面研究,在西方经济学消

2、费理论中，一般是将居民收入列为影响消费需求的主要因素。John Maynard Keynes提出绝对收入假说，提出居民收入是消费需求唯一影响因素，并且居民收入和消费需求之间存在稳定的函数关系。以后的研究基本上是消费的收入效应，绝对收入假说在很大程度上指引了后来消费函数理论的研究方向。1949年詹姆斯杜森贝里提出了著名的相对收入假说。在该消费理论的研究中引入了社会心理学的研究成果。他的相对收入假说提出，居民的消费支出水平受到三个方面因素的影响：一是受当前收入水平的影响；二是受到自己以前曾经取得的消费水平的影响，这种现象被称为“不可逆转”的消费；三是受到周围人消费水平的影响。诺贝尔经济学奖获得者米

3、尔顿弗雷德曼在1957年发表论文消费函数理论中，提出了著名的持久收入假说。Friedman的持久收入假说对消费函数后来研究产生了较为深远的影响。持久收入假说理论把居民的收入分为两部分：即持久性收入和暂时性收入。并指出居民的消费行为主要是与他们的“持久性收入”有关，即可以预计的未来收入有关，而不是与他们的暂时性收入有关。持久收入假说更注重居民对未来能够取得的收入预期，即自身未来的发展前景。2、国内研究现状 秦朵在居民消费与收入关系的总量研究中利用动态模型理论，对我国1952年至1987年居民收入和消费支出数据进行了测算和分析，并利用我国居民总消费建立了误差修正模型。文章指出在上世纪60年代到80

4、年代，无论是长期还是短期，我国居民消费的总需求是基本稳定的，居民的总收入和总需求之间存在着稳固的比例关系。韩立岩在中国收入消费关系的协整分析与模糊分析一文中，将协整分析与模糊分析相结合，对我国消费函数进行了研究。认为收入与消费函数关系具有明显的分阶段性质，应该针对我国不同的发展阶段建立不同的消费函数模型；并且应该重点考虑我国居民消费心理和消费惯性对消费模式的影响，但是对消费心理和消费惯性虚拟变量进行度量；经济环境和制度因素也是影响消费函数的重要因素，它们绝定着收入与消费函数的内涵和形式。文章只是以规范分析为主，没有对上述变量进行计量分析三、模型设定研究国民总收入与最终消费的关系，需要考虑一下几

5、个方面：（一）指标衡量 国民总收入（GNI）即国民生产总值，指一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内收入初次分配的最终结果。国民总收入等于国内生产总值加上来自国外的净要素收入 （二）影响因素分析 居民的最终消费影响因素有很多。从微观层面来看，居民储蓄，可支配收入、工资水平等情况等都能对居民的最终消费造成一定的影响。但若从宏观方面来分析，收入是影响消费的主要因素。（三）模型形式设定 为了分析国民收入与最终消费的关系，选择“最终消费”为被解释变量（用Y表示），选择“国民总收入”为解释变量（用X表示）。四、数据收集表1.1为根据国家统计局官网得到的19782011年的有关数据。 中国国民总收入与

6、最终消费（单位：亿元）年份国民总收入X 最终消费Y 19783645.222239.119794062.582633.719804545.623007.919814889.463361.519825330.453714.819835985.554126.3919847243.754846.319859040.745986.3198610274.386821.8198712050.627804.6198815036.829839.5198917000.9211164.2199018718.3212090.5199121826.214091.9199226937.2817203.319933526

7、0.01921899.9199448108.4629242.2199559810.5336748.2199670142.4943919.5199778060.8548140.6199883024.3351588.2199988479.1655636.9200098000.48615162001108068.266933.892002119095.6871816.522003134976.9777685.512004159453.687552.582005183617.3799357.532006215904.41113103.852007266422132231.872008316030.34

8、153422.492009340319.95169274.82010399759.54194114.962011468562.38232111.55五、模型估计与调整（一）模型设定为了分析国民收入与最终消费的关系，做出如图所示的散点图从散点图可以看出国民总收入（X）和最终消费（Y）大体呈线性关系，为进一步分析两者的关系，建立以下回归模型：et=0.9564et-1（二）参数估计运用eviews软件作简单线性回归分析如下 表1Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/17/13 Time: 09:24Sample: 1978 2011I

9、ncluded observations: 34VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C5057.7251060.1924.7705760.0000X0.4893660.00666373.450590.0000R-squared0.994104Mean dependent var54565.55Adjusted R-squared0.993919S.D. dependent var61192.64S.E. of regression4771.740Akaike info criterion19.83583Sum squared resid7.

10、29E+08Schwarz criterion19.92562Log likelihood-335.2091Hannan-Quinn criter.19.86645F-statistic5394.989Durbin-Watson stat0.166240Prob(F-statistic)0.000000根据上表的数据，模型估计的结果为 (1060.192) (0.0067) t=(4.7706)(73.4506)R2=0.9941 F=5394.989 n=34（三）模型检验1、经济意义检验模型估计结果说明，国民总收入每增加1亿元，最终消费水平提高0.4894亿元，这与经济学中边际消费倾向的意

11、义相符合。2、拟合优度和统计检验 拟合优度：由表2可以看出，可决系数为0.9941，说明所建模型整体上对样本数据拟合程度较好，模型中解释变量“国民收入”对被解释变量“最终消费”的解释程度较好。 t检验：针对原假设H0：2=0和备择假设H1：20，由表2可以看出，估计的回归系数2的标准误差为0.0067，计算t统计量得t=/SE（）=73.0448，当显著性水平=0.05时，查t分布表得t0.025（32）t，所以拒绝H0：2=0，接收H1：20，表明解释变量国民总收入对被解释变量最终消费有显著影响。F检验：针对H0：1=2=0，给定显著性水平=0.05，查F分布表得到临界值F0.05（1,32

12、）F0.05（11,11）=2.82，所以模型确实存在异方差。(3)异方差修正：分别选用权数w1=1/x,w2=1/x2,w3=1/sqr(x)做加权最小二乘法估计如下 表4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/17/13 Time: 11:48Sample: 1978 2011Included observations: 34Weighting series: W1Weight type: Inverse standard deviation (EViews default scaling)VariableCoefficient

13、Std. Errort-StatisticProb.C463.0955110.66394.1847010.0002X0.5797680.01128651.368970.0000Weighted StatisticsR-squared0.988018Mean dependent var9535.694Adjusted R-squared0.987644S.D. dependent var983.1156S.E. of regression802.6155Akaike info criterion16.27065Sum squared resid20614132Schwarz criterion1

14、6.36044Log likelihood-274.6011Hannan-Quinn criter.16.30127F-statistic2638.771Durbin-Watson stat0.104403Prob(F-statistic)0.000000Weighted mean dep.4025.000Unweighted StatisticsR-squared0.954480Mean dependent var54565.55Adjusted R-squared0.953057S.D. dependent var61192.64S.E. of regression13258.16Sum

15、squared resid5.62E+09Durbin-Watson stat0.057836 表5Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/17/13 Time: 11:49Sample: 1978 2011Included observations: 34Weighting series: W2Weight type: Inverse standard deviation (EViews default scaling)VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-212.49167

16、1.40823-2.9757300.0055X0.7009010.01525645.943410.0000Weighted StatisticsR-squared0.985066Mean dependent var4025.000Adjusted R-squared0.984600S.D. dependent var5118.484S.E. of regression251.2998Akaike info criterion13.94819Sum squared resid2020851.Schwarz criterion14.03798Log likelihood-235.1193Hanna

17、n-Quinn criter.13.97881F-statistic2110.797Durbin-Watson stat0.523044Prob(F-statistic)0.000000Weighted mean dep.2929.129Unweighted StatisticsR-squared0.736766Mean dependent var54565.55Adjusted R-squared0.728540S.D. dependent var61192.64S.E. of regression31882.49Sum squared resid3.25E+10Durbin-Watson

18、stat0.032056 表6Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/17/13 Time: 11:52Sample: 1978 2011Included observations: 34Weighting series: W3Weight type: Inverse standard deviation (EViews default scaling)VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C1295.876379.39963.4155960.0017X0.5265510.0095

19、3555.220720.0000Weighted StatisticsR-squared0.989615Mean dependent var22979.10Adjusted R-squared0.989290S.D. dependent var13555.13S.E. of regression2504.588Akaike info criterion18.54666Sum squared resid2.01E+08Schwarz criterion18.63644Log likelihood-313.2932Hannan-Quinn criter.18.57728F-statistic304

20、9.327Durbin-Watson stat0.087245Prob(F-statistic)0.000000Weighted mean dep.9535.694Unweighted StatisticsR-squared0.988364Mean dependent var54565.55Adjusted R-squared0.988000S.D. dependent var61192.64S.E. of regression6703.249Sum squared resid1.44E+09Durbin-Watson stat0.118819从上述三个表可以看出，选用权数w1时，可决系数为0.988；选用权数w2时，为负，不合实际情况且此时的可决系数为0.9851；选用权数w3时，可决系数为0.9896，nR2=33.6464，在显著性水平=0.05的情况下，查2分布表得出临界值为5.991nR2,虽然仍存在异方差但是经比较发现选用权数w3效果最好。因此估计结果如下(3.4156 ) ( 55.2207)R2=0.9896 F=3049.327 DW=0.08725选用权数w3以后t检验F检验都显著，说明国民收入每增加1亿元，最终消费水平提高0.5266亿元。（4）自相关检验图示检验又上图可以看出，大部分点都分布在一三象限，表明随机误差项u存在着正自相关。DW检验