居民消費水平計量經(jīng)濟分析.doc

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1、 居民消費水平計量經(jīng)濟分析 目錄 一、研究的目的要求 1 二、模型設定 2 1、理論綜述: 2 2、變量選取： 3 3、模型數(shù)學形式的確定： 5 4、模型的計量經(jīng)濟學的形式確定為以下模型： 6 5、參數(shù)估計值范圍的確定： 6 三、參數(shù)估計 6 四、模型檢驗 7 1.、經(jīng)濟意義檢驗： 7 2、統(tǒng)計意義檢驗： 7 （1）擬合優(yōu)度檢驗（R2檢驗） 7 （2）顯著性檢驗（F檢驗）： 7 （3）顯著性檢驗（t檢驗）： 8 3、計量經(jīng)濟意義檢驗： 10 （1）多重共線性的檢驗： 10 （2）自相關的檢驗： 10 四、模型應用 13 1、經(jīng)濟結構分析 13

2、 2、政策建議 14 1）對于城鎮(zhèn)居民 14 2）對于農(nóng)村居民 15 一、研究的目的要求 消費行為理論為我們研究居民消費增長因素提供了重要的理論基礎。居民消費在社會經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展中有著重要的作用。居民合理的消費模式和適度的消費規(guī)模，有利于經(jīng)濟持續(xù)健康的增長，而且這也是人們生活水平的具體體現(xiàn)。通過對影響我國居民消費增長因素的實證分析,我們認為,當期收入是影響居民消費的最直接、最重要的因素；居民的消費水平還應隨著經(jīng)濟的發(fā)展而提高。改革開放以來，隨著中國經(jīng)濟的快速發(fā)展，人們生活水平不斷提高，人均的純收入也不斷增加，居民的消費水平也在不斷

3、增長；居民的消費水平還應該和當年的物價水平相聯(lián)系。為了研究居民消費水平增長的主要原因，分析各因素對消費水平的影響，需要建立計量經(jīng)濟模型。 所謂消費水平，從宏觀角度考察是指社會全體消費者的物質(zhì)文化需要得到滿足的程度；或者說是社會提供給眾多消費者用于生活的消費的產(chǎn)品和服務的數(shù)量和質(zhì)量。也就是說，消費水平的含義既包括了消費品，又包括了消費服務，而且從消費水平的發(fā)展趨勢看，消費服務將越來越來越占有重要的地位；既包括了數(shù)量也包括了質(zhì)量；質(zhì)量的因素不僅是消費水平不可忽視的重要內(nèi)容，而且也成為消費水平高低的越來越重要的標志。 消費水平從微觀上考察，就是消費者及其家庭生活需要的滿足程度，或者講是消費者

4、及其得到或可支配的消費品和服務的數(shù)量和質(zhì)量以及金融資產(chǎn)的狀況。 我們對消費水平的考察著重于宏觀方面，即對消費水平的研究還要結合物質(zhì)和精神文化需要的滿足程度。 二、模型設定 1、理論綜述: 關于消費，已經(jīng)有很多學者進行過不同方面的研究，消費作為拉動經(jīng)濟增長的三駕馬車之一，對本國的經(jīng)濟發(fā)展，的確有著至關重要的作用，要想發(fā)展本國經(jīng)濟，認真研究消費是很必要的。我國對于居民消費問題的研究在1998年后成為經(jīng)濟學熱點問題之一。凱恩斯認為消費取決于絕對收入。 杜森貝利認為消費取決于相對收入。莫迪里安尼認為居民消費是根據(jù)生命周期與其相應收入來決定的。而弗里德曼則認為消費取決于永久收入。他們的理論

5、各有千秋，各有不足。 鄭春梅和單迎彬在《當代經(jīng)濟》2006年發(fā)表的一篇文章《居民消費與收入關系的深層思考——兼論中國消費率偏低的原因》中，討論了居民消費與收入的關系。 梁紀堯和董長瑞在《山東經(jīng)濟》上發(fā)表了《關于前期消費、暫時收入與消費關系的實證研究》，該文基于為擴大內(nèi)需、刺激消費的政策尋求理論上的借鑒，通過建立模型、科學測算經(jīng)濟變量、實證研究分析了前期消費、暫時收入與先期消費的關系。在該文中研究的范圍內(nèi)得出現(xiàn)期消費主要取決于前期消費的結論。 2、變量選?。? 為了反映居民消費水平變化的影響因素，選擇“全體居民人均消費水平”作為被解釋變量，以反映居民消費水平的增長；選擇“居民人均純收”作為

6、居民的收入水平；選擇“商品零售價格指數(shù)”作為物價水平的代表。這樣解釋變量就可以設定為“居民人均純收入”、“商品零售價格指數(shù)”等變量。 從2008年的《中國統(tǒng)計年鑒》可以收集到如下數(shù)據(jù) 1990——2007年中國居民人均消費水平及相關數(shù)據(jù) 年份 全國居民人均消費水平Y/元 全國人均純收入X1/元 商品零售價格指數(shù)X2 1990 833 686.3 102.1 1991 932 708.6 102.9 1992 1116 784 105.4 1993 1393 921.6 113.2 1994 1833 1221 121.7

7、 1995 2355 1577.7 114.8 1996 2789 1923.1 106.1 1997 3002 2029.1 100.8 1998 3159 2162 97.4 1999 3346 2214 97 2000 3632 2253.4 98.5 2001 3869 2366.4 99.2 2002 4106 2475.6 98.7 2003 4411 2622.24 99.9 2004 4925 2936.4 102.8 2005 5463 3254.93 100.8 2006 6138

8、3587 101 2007 7081 4140 103.8 資料來源：中國統(tǒng)計年鑒2008。國家統(tǒng)計局官網(wǎng) 3、模型數(shù)學形式的確定： 為分析居民人均消費水平（Y）和人均純收入（X1）、商品零售價格指數(shù)（X2）的關系，作如下圖所示的散點圖： X1與Y的散點圖 X2與Y的散點圖 由圖可以看出，居民的人均純收入和人均消費水平是近似于線性的關系，而商品的零售價格指數(shù)與消費水平的關系不夠明顯，也近似的看做線性關系，則模型的數(shù)學形式可以看作是如下的式子： Yt =β1 + β2X1 + β3X2

9、 4、模型的計量經(jīng)濟學的形式確定為以下模型： Yt =β1 + β2X1 + β3X2 + ut 5、參數(shù)估計值范圍的確定： β2表示人均純收入與居民消費水平的關系，由經(jīng)濟學常識可知，隨著人均純收入的增加，居民消費水平也增加，因此0＜β2； β3表示商品零售價格指數(shù)與居民消費水平的關系，由經(jīng)濟學常識可知，隨著價格指數(shù)的提高，居民消費水平是降低的，因此β3＜0. 三、參數(shù)估計 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/28/10 Time: 10:54 Sample: 1990 2007 In

10、cluded observations: 18 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1121.865 651.3184 -1.722452 0.1055 X1 1.814259 0.039017 46.49878 0.0000 X2 6.367609 5.903555 1.078606 0.2978 R-squared 0.994182 Mean dependent var 3354.611 Adjusted R-squared 0.993406 S.

11、D. dependent var 1806.047 S.E. of regression 146.6533 Akaike info criterion 12.96503 Sum squared resid 322607.9 Schwarz criterion 13.11343 Log likelihood -113.6853 F-statistic 1281.620 Durbin-Watson stat 0.413568 Prob(F-statistic) 0.000000 =-1121.865+1.8143X1+6.

12、3676X2 （651.3184）（0.039）（5.9036） t=(-1.7225)(46.4988)(1.0786) R2=0.9942 F=1281.63 n=18 四、模型檢驗 1.、經(jīng)濟意義檢驗： 2=1.8143，且β2＞0，符合經(jīng)濟意義，3=6.3676＞0，但是β3＜0，不符合符合經(jīng)濟意義，先保留數(shù)據(jù)，看接下來的檢驗。 2、統(tǒng)計意義檢驗： （1）擬合優(yōu)度檢驗（R2檢驗） 由上面的表格可以看出，可決系數(shù)為0.9942，說明所建模型整體上對樣本數(shù)據(jù)擬合較好，即解釋變

13、量“人均純收入”和“商品零售價格指數(shù)”綜合對被解釋變量“居民消費水平”的絕大部分差異做出了解釋。 （2）顯著性檢驗（F檢驗）： 有兩個解釋變量，則k=3，共有18個樣本觀測值 1）提出假設，H0：β2=β3=0； 2）在H0成立的條件下：F服從F（k-1，n-k），即服從F（2,15） 3）檢驗：F0.05（2,15）=3.68 F=1281.63＞F0.05（2,15）=3.68 則拒絕原假設H0：β2=β3=0,說明回歸方程顯著。 說明解釋變量X1和X2聯(lián)合起來對被解釋變量Y的影響是顯著的。 （3）顯著性檢驗（t檢驗）： ①β2 1）提出假設：H0：β2=

14、0 2）在H0成立的條件下：t服從t（n-k），即服從t（15） 3）檢驗：t0.025(15)=2.131 t*=46.4988＞t0.025(15)=2.131 證明H0為小概率事件，則拒絕H0，說明在其他解釋變量不變的情況下，解釋變量X1對被解釋變量Y的影響是顯著的。 ②β3 同理可以得出，t*=1.0786＜t0.025(15)=2.131 沒有通過t檢驗，即解釋變量X2對被解釋變量Y的影響是不顯著的。 結合上面的經(jīng)濟意義檢驗，得出X2與Y的相關性是不明顯的，通過對二者做一元回歸，也能很好的說明二者之間并沒有顯著的線性關系，因此，將該變量舍去。則模型轉變?yōu)椋?

15、 Yt = β1 + β2Xt + ut 現(xiàn)在對新確定的模型進行參數(shù)估計，得到下表： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/28/10 Time: 13:00 Sample: 1990 2007 Included observations: 18 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -424.9778 82.70219 -5.138653 0.0001 XX 1.796792 0.035679

16、50.36048 0.0000 R-squared 0.993731 Mean dependent var 3354.611 Adjusted R-squared 0.993339 S.D. dependent var 1806.047 S.E. of regression 147.4002 Akaike info criterion 12.92862 Sum squared resid 347629.1 Schwarz criterion 13.02755 Log likelihood -114.3576 F-s

17、tatistic 2536.178 Durbin-Watson stat 0.415699 Prob(F-statistic) 0.000000 = -424.9778 + 1.7968X (82.7022) (0.0358) t =(-5.1387) (50.3605) R2=0.9937 =0.9933 DW=0.4157 3、計量經(jīng)濟意義檢驗： （1）多重共線性的檢驗： 由于模型已經(jīng)轉變?yōu)橐辉Ｐ?，則不需要進行多重共線性的檢驗。 （2）自相關的檢驗： 1

18、）圖示檢驗法： ① 先做et和et-1的散點圖，如下圖： 大部分點落在第Ⅰ、Ⅲ象限，表明隨機誤差項ut存在著正自相關。 ② 按照時間順序繪制回歸殘差項et的圖形： 從上圖可以看出，et隨著t的變化逐次變化并不頻繁地改變符號，是幾個正的et后面跟著幾個負的，則表明隨機誤差項ut存在正自相關。 2）DW檢驗： 對樣本容量為18，一個解釋變量，5%的顯著性水平，查DW統(tǒng)計表可知，dL=1.046，dU=1.535，DW=0.4157＜dL=1.046 顯然，模型中存在自相關，且為正自相關。 （3）自相關的補救： ① 廣義差分法： 先得到=1-DW/2=1-0

19、.4157/2=0.79 由于Yt*=Yt-ρYt-1，X*t=Xt-ρXt-1，β*1=(1-ρ)β1,β*2=β2, 則 Ｙ*t = β*1 + β2*X*t + vt 進行回歸可得 Dependent Variable: YY Method: Least Squares Date: 12/28/10 Time: 20:02 Sample(adjusted): 1991 2007 Included observations: 17 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Sta

20、tistic Prob. C -48.52403 54.03754 -0.897969 0.3834 XX 1.733771 0.079549 21.79499 0.0000 R-squared 0.969389 Mean dependent var 1025.966 Adjusted R-squared 0.967348 S.D. dependent var 504.8745 S.E. of regression 91.22962 Akaike info criterion 11.97477 Sum squared

21、resid 124842.7 Schwarz criterion 12.07279 Log likelihood -99.78552 F-statistic 475.0215 Durbin-Watson stat 1.148796 Prob(F-statistic) 0.000000 t* = -48.524 +1.7337Xt* (54.0375) (0.0755) t=(-0.8979) (21.7949) R2=0.9694 F=475.0215 DW=1.15 其中Y*t=Yt-0.79Yt-1 ,X*t=X

22、t-0.79Xt-1 。 由于使用了廣義差分數(shù)據(jù)，樣本容量減少了一個，為17個。查5%顯著水平的DW統(tǒng)計表可知，dL=1.015，dU=1.536，模型中DW=1.1488，dL＜DW＜dU ，落在了無法判斷的區(qū)間，則可以認為模型已經(jīng)沒有自相關了，不必再進行迭代。同時可見，可決系數(shù)R2、t、F統(tǒng)計量也均達到理想水平。 由差分方程有 1=-231.06 2=1.7337 由此可得最終的全國居民人均消費水平為： ∴ = -231.06 + 1.7337X ② 科奧迭代法： 由于模型要經(jīng)過100次迭代要能得到ρ,但是原模型已經(jīng)失真,因此不適用這種方法來修正. ③ 德賓兩步法

23、 建立一個多元模型 Yt=β1(1-ρ)+β2Xt-ρβ2Xt-1+ρYt-1+vt 經(jīng)過回歸可以得到=1.1458，已知ρ的范圍應該是-1≤ρ≤1，則得到的ρ不符合意義，沽也不能用這種方法估計參數(shù)。 那么，最終得到的全國居民消費模型為 t = -231.06 + 1.7337Xt 由上式的全國居民消費模型可知，人均純收入的邊際為1.7337，即居民人均純收入每增加1元，居民的消費水平將增加1.7337元。 四、模型應用 1、經(jīng)濟結構分析 所估計的參數(shù)為β=1.7337，說明人均純收入每增加1元，居民人均消費水平會增加1.7337元。 2、政策建議 開始的時候，根據(jù)

24、獲得的數(shù)據(jù)，想要研究物價水平及居民的收入水平對居民消費的影響，從我們的常識判斷，認為物價水平應該對居民消費的影響是反向的，而居民的收入水平與消費水平應該是同比增長。但經(jīng)過計量經(jīng)濟模型的回歸，實際上物價水平與居民消費水平的影響并不明顯，結合現(xiàn)實，你會發(fā)現(xiàn)即使在物價水平高的年份，居民一些必要的消費還是不能省的，即消費需求是缺乏彈性的，這樣就無法得到我們想要得到的結果。 為了更好的擬合樣本數(shù)據(jù)，根據(jù)所做的檢驗，舍去了代表物價水平的商品零售價格指數(shù)，僅研究居民人均純收入和居民人均消費水平的關系，這樣模型估計檢驗結果就與理論相符合，且與現(xiàn)實相吻合。 從這個消費模型，我們可以看出來，人們的收

25、入水平很大程度上決定了人們的消費水平，而消費作為拉動經(jīng)濟的三駕馬車之一，具有重要的經(jīng)濟意義，真對于此，國家著力提高居民收入，大力增強農(nóng)民和城鎮(zhèn)中低收入居民的消費能力。 1）對于城鎮(zhèn)居民 應根據(jù)不同收入群體的具體情況，分別采取不同的措施： ① 低收入群體要保底，保證其最基本的生活需求：重點要進一步建立和完善城鎮(zhèn)社會保障體系，使所有失業(yè)、下崗和收入在基本生活保障線以下的各類人員都能及時、足額領到基本生活費，并根據(jù)經(jīng)濟發(fā)展和各級財政承受能力，逐步提高社會保障水平； ② 中等收入群體要擴面，逐步培育和擴大中等收入階層：對于處于中等收入階層的公務人員來說，應逐步將其職務消費貨幣化，逐步提高其持久收入水平；對于高收入群體應加強保護，增強其安全感。 2）對于農(nóng)村居民 關鍵是要認真落實好中央出臺的各項關于加強和保護農(nóng)業(yè)、努力增加農(nóng)民收入的政策措施，鞏固和擴大已經(jīng)取得的各項成果。要加大調(diào)整農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟結構的力度，大力發(fā)展優(yōu)質(zhì)、安全、高附加值的農(nóng)業(yè)，提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化組織程度和規(guī)模效益，加大對改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件的投入力度。