我国消费的计量经济学论文.docx

1、我国消费的计量经济学论文计量经济学论文-我国消费支出影响因素的计量经济模型分析09贸y2郑云滕09121938我国消费支出影响因素的计量经济模型分析摘要：自改革开放以来，我国的发展取得了巨大的进步。国民的消费水平随着经济的发展呈现出稳定持续的上涨趋势。而影响居民的消费水平受很多因素影响，个人收入增长的波动，居民消费水平倾向的波动，农业的波动，等等，都会影响我国城镇居民的消费水平。而从横向上得地域上来看，随着我国经济的高速增长，地域经济差异也在不断的扩大，制约了国民经济整体的健康发展，同时也带来一系列的政治、社会问题中国的区域经济差距问题是当前社会关注的热点之一。伴随着我国前所未有的高速经济增长

2、的同时区域经济差距也不断扩大，区域经济差距加大制约了国民经济整体的健康发展，同时带来一系列的政治、社会问题等。从该问题出发，我们制作了这个计量经济模型分析，主要是讨论我国消费支出的影响因素，同时，从横向上地域上分析中东西部差异对我国消费支出的影响，从而得出如何扩大我国居民的消费支出，从而带动经济的发展。关键词：消费支出；可支配收入；失业率；居民消费价格指数1.我国消费支出的影响因素分析收入是消费的基础，随着收入的增加，消费也随之增加，因此选取居民的可支配收入来反映收入对消费支出的影响。然而居民的现期消费支出不仅受现期实际收入的影响，而且受预期收入的影响，因此选取失业率来反映预期收入对居民消费支

3、出的影响.当居民的收入不变时，物价上涨，居民消费支出增加；物价下跌，居民消费支出减少。因此选择居民消费价格指数来反映物价对居民消费支出的影响。（1）居民消费支出：是指城乡居民个人和家庭用于生活消费以及集体用于个人消费的全部支出。包括购买商品支出以及享受文化服务和生活服务等非商品支出。对于农村居民来说，还包括用于生活消费的自给性产品支出。集体用于个人的消费指集体向个人提供的物品和劳务的支出；不包括各种非消费性的支出。其形式是通过居民平均每人全年消费支出指标来综合反映城乡居民生活消费水平。（2）可支配收入：国民可用于支配的收入。（3）失业率：失业人数占劳动力总人数的百分比。（4）居民消费者价格指数

4、：消费物价指数英文缩写为CPI，是根据与居民生活有关的产品及劳务价格价格统计出来的物价变动指标2.样本数据的选取本课题以中国统计年鉴2010为资料来源，消费支出的数据来自各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出 (2009年)，可支配收入的数据来自各地区城镇居民平均每人全年家庭收入来源 (2009年)，失业率数据来自各地区城镇登记失业人员及失业率（2009年），居民消费价格指数来自具体数据如下：消费支出(元/每人全年)y可支配收入(元/每人全年)x1失业率(%)X2居民消费价格指数X31北京17893.3026738.481.498.45832天津14801.3521402.013.699.0

5、2523河北9678.7514718.253.999.32154山西9355.1013996.553.999.58065内蒙古12369.8715849.194.099.73496辽宁12324.5815761.383.9100.04947吉林10914.4414006.274.0100.07088黑龙江9629.6012565.984.3100.18699上海20992.3528837.784.399.592110江苏13151.0020551.723.299.569911浙江16683.4824610.813.398.472512安徽10233.9814085.743.999.093913

6、福建13450.5719576.833.998.188714江西9739.9914021.543.499.341415山东12012.7317811.043.499.997616河南9566.9914371.563.599.41717湖北10294.0714367.484.299.58618湖南10828.2315084.314.199.641519广东16857.5021574.722.697.653820广西10352.3815451.483.797.855221海南10086.6513750.853.599.321222重庆12144.0615748.674.098.363823四川10

7、860.2013839.404.3100.795124贵州9048.2912862.533.898.717925云南10201.8114423.934.3100.396826西藏9034.3113544.413.8101.408627陕西10705.6714128.763.9100.523428甘肃8890.7911929.783.3101.254329青海8786.5212691.853.8102.647730宁夏10280.0014024.704.4100.748131新疆9327.5512257.523.8100.73833.模型的建立根据凯恩斯绝对收入理论，加入失业率和居民消费者价格指

8、数建立如下模型：Y =0 + 1X1 +2X2 +3X3 +其中y为消费支出，x1为可支配收入，x2 为失业率，x3为居民消费者价格指数，结合数据运用eviews 软件得Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/21/11 Time: 17:22Sample: 1 31Included observations: 31CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C1756.38414275.760.1230330.9030X10.6904730.03822318.064110.0000X2397.9537

9、265.05261.5014140.1449X3-28.57132141.8644-0.2013990.8419R-squared0.945985Mean dependent var11628.91Adjusted R-squared0.939984S.D. dependent var2978.757S.E. of regression729.7424Akaike info criterion16.14317Sum squared resid14378148Schwarz criterion16.32821Log likelihood-246.2192Hannan-Quinn criter.1

10、6.20349F-statistic157.6215Durbin-Watson stat1.707087Prob(F-statistic)0.000000回归得到的消费函数为Y =1756.384 + 0.690473X1 +397.9537X2 -28.57132X3，各参数符合经济意义。4. 拟合优度检验回归结果显示：调整的可决系数R2=0.939984，接近于1，表明模型的拟合度较高，即消费支出的变化93.9984%可由可支配收入，失业率，居民消费者价格指数解释。5.T检验给定的=0.05的显著性水平下，查的临界值t/2(n-k-1)=t/2(27)=2.052原假设：H0: 0=0备择

11、假设：H1：0不等于0|t1|=18.06411t/2(27)，拒绝原假设，表明解释变量可支配收入通过了t检验原假设：H0: 1=0备择假设：H1：0不等于0 |t2|=1.501414t/2(27)，接受原假设，表明解释变量失业率未通过了t检验原假设：H0: 0=0备择假设：H1：不等于0|t3|=0.201399t/2(27) ，接受原假设，表明解释变量居民消费价格指数未通过了t检验6.F检验给定的=0.05的显著性水平下，查的临界值F(3,27)=2.96原假设：H0: 1=0, 2=0, 3=0,备择假设：H1：1, 2,3不全为0F=157.6215远大于临界值F(3,27),表明表

12、明模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。7.多重共线性检验由于在普通最小二乘法下，R2与F值 较大，但失业率和居民消费价格指数的t检验值较小，考虑到多重共线性的存在。采用逐步回归法：初始模型为Y =0 + 1X1 +cDependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/21/11 Time: 17:34Sample: 1 31Included observations: 31CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C755.1947520.39211.4512030.1575X10.6680430.030

13、93121.597750.0000R-squared0.941469Mean dependent var11628.91Adjusted R-squared0.939451S.D. dependent var2978.757S.E. of regression732.9769Akaike info criterion16.09445Sum squared resid15580398Schwarz criterion16.18696Log likelihood-247.4639Hannan-Quinn criter.16.12460F-statistic466.4626Durbin-Watson

14、 stat1.644584Prob(F-statistic)0.000000在初始模型中引入变量x2,回归得Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/21/11 Time: 17:36Sample: 1 31Included observations: 31CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-1105.7951329.582-0.8316860.4126X10.6934680.03460320.040540.0000X2388.7506256.57181.5151730.1409R-squar

15、ed0.945904Mean dependent var11628.91Adjusted R-squared0.942040S.D. dependent var2978.757S.E. of regression717.1309Akaike info criterion16.08016Sum squared resid14399748Schwarz criterion16.21893Log likelihood-246.2425Hannan-Quinn criter.16.12540F-statistic244.8002Durbin-Watson stat1.698879Prob(F-stat

16、istic)0.000000回归结果表明与原模型相比，拟合优度有所提高，但变量x2的参数未通过t检验，所以x2应剔除。去掉x2 引入x3 回归得Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/21/11 Time: 17:40Sample: 1 31Included observations: 31CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-73.7956314538.71-0.0050760.9960X10.6690700.03625118.456420.0000X38.149838142.83580.0

17、570570.9549R-squared0.941476Mean dependent var11628.91Adjusted R-squared0.937295S.D. dependent var2978.757S.E. of regression745.9076Akaike info criterion16.15885Sum squared resid15578587Schwarz criterion16.29762Log likelihood-247.4621Hannan-Quinn criter.16.20408F-statistic225.2167Durbin-Watson stat1

18、.642350Prob(F-statistic)0.000000回归结果表明：拟合优度反而有所下降且x3的参数未能通过t检验，因此剔除x3终上所述，消费函数最优应以Y=f(x1)为最优，拟合结果如下：Y =755.1947+0.668043x18异方差检验（1）图示法如图可知该模型可能存在异方差(2).White 检验作辅助回归模型为e2=0+a1x1+a2x12+c1Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic4.172879Prob. F(2,28)0.0259Obs*R-squared7.118258Prob. Chi-Square(2)0.0285

19、Scaled explained SS4.356038Prob. Chi-Square(2)0.1133Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 12/21/11 Time: 17:46Sample: 1 31Included observations: 31CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-3682424.1906480.-1.9315300.0636X1420.8651207.77332.0255970.0524X12-0.0094170.005280-1

20、.7833300.0854R-squared0.229621Mean dependent var502593.5Adjusted R-squared0.174594S.D. dependent var604191.7S.E. of regression548919.3Akaike info criterion29.36106Sum squared resid8.44E+12Schwarz criterion29.49983Log likelihood-452.0964Hannan-Quinn criter.29.40629F-statistic4.172879Durbin-Watson sta

21、t2.018454Prob(F-statistic)0.025933在给定的显著性水平下有2（2）=5.99，因为=7.1182582（2），white检验表明拒绝同方差假设，存在异方差。(3).异方差修正运用加权最小二乘法对模型进行修正，权重wi=1/x1,回归得：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/21/11 Time: 17:48Sample: 1 31Included observations: 31Weighting series: 1/X1CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C8

22、66.6230605.48971.4312760.1630X10.6610280.03997116.537760.0000Weighted StatisticsR-squared0.904131Mean dependent var11078.13Adjusted R-squared0.900826S.D. dependent var685.5050S.E. of regression673.8304Akaike info criterion15.92617Sum squared resid13167374Schwarz criterion16.01869Log likelihood-244.8

23、557Hannan-Quinn criter.15.95633F-statistic273.4973Durbin-Watson stat1.553191Prob(F-statistic)0.000000对修正后的模型进行white检验，已不存在异方差。修正后模型为Y =866.6230+0.661028x1+9自相关检验D.W.= 1.553191查D.W.检验上下界表得，dL=1.36,dU=1.50, D.W.dU，不存在自相关性因此我国2009年消费函数为：Y =866.6230+0.661028x1考虑到自1978年以来，我国的经济突飞猛进发展的同时各地的发展出现了严重的不平衡性。东西

24、部地区发展差距已成为我国可持续发展进程中的严峻挑战。要研究地域差异是否对消费产生影响，选取北京,天津,河北,辽宁,上海,江苏,浙江,福建,山东,广东和海南11个省为东部地区，四川，贵州，云南，西藏，陕西，甘肃，青海，宁夏，新疆10个省市为西部地区。其他为中部地区。引入虚拟变量d1，d2d1=1表示东部，d1=0表示其他.d2=1表示西部，d2=0表示其他。建立消费函数为：Y =0 + 1X1+2d1+3d2回归得：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/22/11 Time: 22:37Sample: 1 31Included ob

25、servations: 31CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C466.3498724.31950.6438450.5251X10.6913180.04741814.579180.0000D1-270.4403428.5241-0.6310970.5333D220.58800343.42710.0599490.9526R-squared0.942420Mean dependent var11628.91Adjusted R-squared0.936022S.D. dependent var2978.757S.E. of regression753.4431Akaike info criterion16.20710Sum squared resid15327266Schwarz criterion16.39213Log likelihood-247.2100Hannan-Quinn criter.16.26741F-statistic147.3037Durbin-Watson stat1.672681Prob(F-statistic)0.