1、計量經濟學課程論文（小五號宋體） 計量經濟學課程論文影響我國居民消費水平的因素學生姓名： 學 號： 數(shù)學與應用數(shù)學三號楷體系 部： 專 業(yè)： 二一四年十二月影響我國居民消費水平的因素之實證研究摘要：改革開放以來，隨著經濟的快速發(fā)展，人民的生活水平不斷提高，居民的消費水平也不斷提高。本文以分析我國居民消費水平為目的，選取了國內生產總值GDP、農村家庭人均純收入、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入、農村居民家庭恩格爾系數(shù)、城鄉(xiāng)居民人民幣儲蓄存款年底余額作為解釋變量，利用1978年至2013年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，建立居民消費水平的雙對數(shù)回歸模型，運用Eviews軟件，通過對模型進行多重共線性、異方差、自相關等檢驗和

2、修正，對我國居民消費水平進行了實證分析。關鍵詞：居民消費水平，影響因素，雙對數(shù)回歸模型1.引言消費是人類社會經濟生活中的重要行為和過程，任何社會都離不開消費。在我國，隨著社會主義市場經濟體制的確立，消費在全民經濟生活中的作用更顯重要?？梢赃@樣概括的說，消費活動是經濟活動的終點，一切經濟活動的目的就是為了滿足人們不斷增長的消費需求；但另一方面，消費活動又是經濟活動的起點，是拉動經濟增長的動力。國家一系列決策和尚待解決的問題很大程度上是既源于消費，又回歸到消費。正因為如此，研究消費水平對于正處于轉型期的我國經濟有極其重要的經濟意義。2.理論基礎2.1 理論模型經查相關資料可知，影響居民消費水平的因

3、素有國內生產總值GDP、農村家庭人均純收入、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入、農村居民家庭恩格爾系數(shù)、城鄉(xiāng)居民人民幣儲蓄存款年底余額，建立居民消費水平模型如下其中，Y-居民消費水平 X1-國內生產總值GDP X2-農村家庭人均純收入 X3-城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入 X4-農村居民家庭恩格爾系數(shù) X5-城鄉(xiāng)居民人民幣儲蓄存款年底余額2.2 研究現(xiàn)狀3.模型設定3.1 數(shù)據(jù)來源為了估計模型的參數(shù)，本文從中國統(tǒng)計年鑒獲取了1978-2013年的數(shù)據(jù)如表1.1所示。表 3.1年份居民消費水平（Y）/元國內生產總值（X1）/億元農村家庭人均純收入（X2）/元城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入（X3）/元農村居民家庭

4、恩格爾系數(shù)（X4）/%城鄉(xiāng)居民人民幣儲蓄存款年底余額（X5）/億元1978184.00003645.220133.6000343.400067.70000210.60001979208.00004062.580160.2000405.000064.00000281.00001980238.00004545.620191.3000477.600061.80000395.80001981264.00004891.560223.4000500.400060.70000523.40001982288.00005323.350270.1000535.300059.90000675.40001983316

5、.00005962.650309.8000564.600059.40000892.90001984361.00007208.050355.3000652.100059.200001214.7001985446.00009016.040397.6000739.100058.900001622.6001986497.000010275.18423.8000900.900058.800002237.8001987565.000012058.62462.60001002.10058.600003083.4001988714.000015042.82544.90001180.20058.10000381

6、9.1001989788.000016992.32601.50001373.90057.800005184.5001990833.000018667.82686.30001510.20057.600007119.6001991932.000021781.50708.60001700.60057.600009244.90019921116.00026923.48784.00002026.60056.4000011757.3019931393.00035333.92921.60002577.40056.3000015203.5019941833.00048197.861221.0003496.20

7、055.8000021518.8019952355.00060793.731577.7004283.00055.1000029662.3019962789.00071176.591926.1004838.90054.8000038520.8019973002.00078973.032090.1005160.30054.0000046279.8019983159.00084402.282162.0005425.10053.4000053407.4719993346.00089677.052210.3005854.00052.6000059621.8320003632.00099214.55225

8、3.4006280.00049.1000064332.3820013887.000109655.22366.4006859.60047.7000073762.4320024144.000120332.72475.6007702.80047.2000086910.6520034475.000135822.82622.2008472.20046.30000103617.720045032.000159878.32936.4009421.60045.60000119555.420055596.000184937.43254.90010493.0045.50000141051.020066299.00

9、0216314.43587.00011759.5043.70000161587.320077310.000265810.34140.40013785.8043.10000172534.220088430.000314045.44760.60015780.8043.00000217885.420099283.000340902.85153.20017174.7041.10000260771.7201010522.00401512.85919.00019109.4041.00000303302.5201112570.00473104.16977.30021809.8040.40000343635.

10、9201214110.00519470.17916.60024564.7039.30000399551.0201315632.00568845.28895.90026955.1037.70000447601.6數(shù)據(jù)來源：中國統(tǒng)計年鑒3.2 模型建立1.先通過EViews軟件畫出Y、X1、X2、X3、X4、X5的線性圖。圖3.1圖3.2圖3.3通過觀察它們的線性圖可以看出，Y、X1、X2、X3、X5都是逐年增長的，但增長速率有所變化，而X4大體上呈現(xiàn)出逐年遞減的趨勢，但減小速率有波動。這就說明變量之間不一定是線性關系?？商剿鞯膶⒛Ｐ驮O定為對數(shù)模型： （3.1）2. 參數(shù)的估計首先利用EViews

11、軟件以LNZ=LOG(Z)的生成方式生成LNY、LNX1、LNX2、LNX3、LNX4、LNX5等對數(shù)變量的數(shù)據(jù)。再利用最小二乘法（LOS）估計模型的參數(shù)，得到的回歸結果如（表3.2）所示。表3.2 回歸結果Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/08/14 Time: 20:58Sample: 1978 2013Included observations: 36VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-2.3602820.559721-4.2168930.0002LNX10.

12、3560000.0923593.8545230.0006LNX20.3233310.0454967.1067250.0000LNX30.3320250.1105813.0025580.0054LNX40.2678550.0989872.7059650.0111LNX5-0.0020960.019415-0.1079770.9147R-squared0.999761Mean dependent var7.502503Adjusted R-squared0.999721S.D. dependent var1.362779S.E. of regression0.022757Akaike info c

13、riterion-4.576846Sum squared resid0.015537Schwarz criterion-4.312926Log likelihood88.38323Hannan-Quinn criter.-4.484731F-statistic25095.85Durbin-Watson stat1.112372Prob(F-statistic)0.000000 根據(jù)表3.2中的數(shù)據(jù)，模型估計的結果為：（0.5597）（0.0924）（0.0455）（0.1106）（0.0989）（0.0194）(-4.2169)(3.8545)(7.1067)(3.0026)(2.7059)(

14、-0.1079) F=25095.85 n=36 DW=1.1124 （3.2）3.3 模型檢驗及修正1. 經濟意義檢驗模型估計結果說明，在假定其他變量不變的情況下，當國內生產總值GDP每增長1%，平均說來居民消費水平會增長0.3560%；在假定其他變量不變的情況下，當農村家庭人均純收入每增長1%，平均說來居民消費水平會增長0.3233%；在假定其他變量不變的情況下，當城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入每增長1%，平均說來居民消費水平會增長0.3320%；在假定其他變量不變的情況下，當農村居民家庭恩格爾系數(shù)每增長1%，平均說來居民消費水平會增長0.2679%；在假定其他變量不變的情況，當城鄉(xiāng)居民人民幣

15、儲蓄存款年底余額每增長1%，平均說來居民消費水平會減少0.0021%。顯然這與理論分析與經驗判斷有一定的出入，所以要對模型做進一步的該進。2. 回歸方程和回歸參數(shù)的檢驗 1）擬合優(yōu)度：由表3.2中的數(shù)據(jù)可以得到,修正的可決系數(shù)為,這說明模型對樣本的擬合很好。 2）F檢驗：針對：，給定顯著性水平，在F分布表中查出自由度為k-1=5和n-k=30的臨界值。由表1.2中得到F=25095.85，由于F=25095.85，應拒絕原假設：，說明回歸方程顯著，即“國內生產總值”，“農村家庭人均純收入”，“城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入”，“農村居民家庭恩格爾系數(shù)”，“城鄉(xiāng)居民人民幣儲蓄存款年底余額”等變量聯(lián)合

16、起來確實對“居民消費水平”有顯著影響。 3）t檢驗：分別針對：（j=1，2，3，4，5，6），給定顯著性水平查t分布表得自由度為n-k=30的臨界值。由表1.2中數(shù)據(jù)可得，與，對應的t統(tǒng)計量分別為-4.2169，3.8545，7.1067，3.0026，2.7059，其絕對值均大于，這就說明在顯著性水平下，分別應當拒絕：（j=1，2，3，4，5，），也就是說，當在其他解釋變量不變的情況下，解釋變量“國內生產總值”（X1），“農村家庭人均純收入”(X2)，“城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入”(X3)，“農村居民家庭恩格爾系數(shù)”(X4)分別對被解釋變量“家庭消費水平”Y都有顯著的影響。“城鄉(xiāng)居民人民幣儲

17、蓄存款年底余額”（X5）所對應的t統(tǒng)計量為0.0194，從表1.2中可得其P值為0.9147，表明在下，“城鄉(xiāng)居民人民幣儲蓄存款年底余額”（X5）對“家庭消費水平”Y的影響不顯著，但在下，可不拒絕“城鄉(xiāng)居民人民幣儲蓄存款年底余額”（X5）對“家庭消費水平”Y有顯著影響。3. 計量經濟學檢驗及修正（1）異方差（White檢驗）由表1.2估計結果進入White檢驗。根據(jù)White檢驗中輔助函數(shù)的構造，則輔助函數(shù)為 （3.3）用EViews軟件估計出現(xiàn)White檢驗結果，見附錄表1。從附錄表1中可以看出，由White檢驗知，在下，查分布表，得臨界值，比較計算的統(tǒng)計量與臨界值，因為 du=1.511而

18、DW檢驗無自相關的區(qū)間為（1.511,2.489），此時的DW統(tǒng)計量落入此區(qū)間，故模型中的自相關已經得到修正，并且t統(tǒng)計量，F(xiàn)統(tǒng)計量以及判定系數(shù)都很理想。再利用EViews軟件作出其相關圖，得到的結果如圖3.5所示。圖 3.5由于第七欄PROB是Q檢驗統(tǒng)計量的伴隨概率都大于0.05，則表明此序列不存在自相關。根據(jù)附錄表3的數(shù)據(jù)，我們得到最終的中國居民家庭消費水平的模型為 （-1.2732）（4.7978）（2.4142）（-0.0013）（-0.1669） F=22616.26 DW=1.9402 （3.7）由式（3.7）的中國居民家庭消費水平的模型可知，在假定其他變量不變的情況下，當國內生產

19、總值GDP每增長1%，平均說來居民消費水平會增長0.6603%；在假定其他變量不變的情況下，當農村家庭人均純收入每增長1%，平均說來居民消費水平會增長0.2496%；在假定其他變量不變的情況下，當城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入每增長1%，平均說來居民消費水平會減少0.0002%；在假定其他變量不變的情況下，當農村居民家庭恩格爾系數(shù)每增長1%，平均說來居民消費水平會減少0.0321%。這與理論分析與經驗判斷大體上一致。4. 結論4.1 實證的結果由以上回歸數(shù)據(jù)以及相關檢驗，我們得出了各個變量與我國居民消費的變動關系。1、國內生產總值GDP增加，居民消費水平增加。2、農村家庭人均純收入增加，居民消費水

20、平增加。3、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配增加，居民消費水平減少。4、農村居民家庭恩格爾系數(shù)增加，居民消費水平減少。4.2 實證的局限性1、 由于模型具有多重共線性，并且剔除了一個主要變量，可能模型對實際意義的解釋存在一定的不足。2、 收集的數(shù)據(jù)是時間序列的沒有對其進行平穩(wěn)性的檢驗，所以模型可能存在偽回歸的現(xiàn)象。5.政策建議當前擴大居民消費的政策建議第一，近年來在城市基礎設施建設明顯改善的同時，要增加對農村基礎設施建設的投入，加強水、電、路、通訊等基礎設施建設。要繼續(xù)加大電網改造力度、降低農村電價，為空調、冰箱、洗衣機等家電大規(guī)模、全面進入農村居民家庭創(chuàng)造條件。要健全和發(fā)展農村商業(yè)網點，加強農村消費市

21、場建設，降低農村市場流通成本。要對壟斷行業(yè)和部門加強監(jiān)管，規(guī)范公路收費和降低信息通信服務價格，減少商品流通成本。目前我國公路違規(guī)收費、超期收費問題突出，大大提高了區(qū)域經濟之間的物流成本，嚴重影響了公路的利用率和運輸效率，制約了旅游、運輸?shù)扰c交通行業(yè)密切相連的行業(yè)的發(fā)展。在信息通信領域，由于壟斷和壟斷經營的存在，信息通信服務價格明顯高于國際上發(fā)展水平相近的國家，在抑制潛在消費能力增長的同時，也提高了信息獲取的成本。第二，整頓和規(guī)范市場經濟秩序，提高產品質量、保證食品安全。要加大整頓和規(guī)范市場經濟秩序的力度，深入持久地打擊制售假冒偽劣商品的違法犯罪活動，抓緊查處嚴重破壞市場經濟秩序的大案要案，增強

22、群眾的消費信心。要大力加強對農村消費品市場的監(jiān)管，嚴厲打擊“假冒偽劣”商品和有毒有害商品。打擊傳銷，規(guī)范直銷和代銷等各種銷售形式，嚴格查處虛夸廣告和虛假宣傳。要不斷完善質量監(jiān)督檢驗檢疫的法律法規(guī)體系和質量標準體系，加大執(zhí)法監(jiān)督力度，保障食品安全，不斷提高產品質量，維護中國產品的國際聲譽。對于已經發(fā)生的產品質量和食品安全問題，要參照國際慣例，本著對內對外負責任的態(tài)度加以處理。參考文獻1 龐皓主編 計量經濟學（第二版）.北京：科學出版社2 張曉峒.2004.計量經濟學EViews使用指南.2版.天津：南開大學出版社3 高鴻業(yè)主編 西方經濟學（微觀部分）第五版.北京：中國人民大學出版社附錄表1 Wh

23、ite檢驗結果Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic1.665398Prob. F(19,16)0.1536Obs*R-squared23.90997Prob. Chi-Square(19)0.1996Scaled explained SS16.36581Prob. Chi-Square(19)0.6327Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 12/09/14 Time: 17:34Sample: 1978 2013Included observation

24、s: 36Collinear test regressors dropped from specificationVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-3.4643696.272776-0.5522860.5884LNX1-0.7136910.799787-0.8923520.3854LNX12-0.0073210.031428-0.2329300.8188LNX1*LNX2-0.0122810.055095-0.2229130.8264LNX1*LNX30.0214630.0466150.4604320.6514LNX1*LNX40.1

25、651440.1599641.0323800.3172LNX1*LNX50.0140390.0213880.6564040.5209LNX20.7051020.2834572.4875120.0243LNX22-0.0281510.030241-0.9309000.3657LNX2*LNX30.0236070.0537570.4391440.6664LNX2*LNX4-0.1235780.052420-2.3574540.0315LNX2*LNX50.0139290.0145790.9554350.3536LNX30.5443380.6953100.7828710.4451LNX3*LNX4-

26、0.1462820.135864-1.0766830.2976LNX3*LNX5-0.0376330.028436-1.3233990.2043LNX41.4437182.2237630.6492230.5254LNX42-0.1587130.196940-0.8058980.4321LNX4*LNX50.0103000.0458200.2247850.8250LNX5-0.0580910.260255-0.2232080.8262LNX520.0032980.0058850.5604630.5829R-squared0.664166Mean dependent var0.000432Adju

27、sted R-squared0.265363S.D. dependent var0.000615S.E. of regression0.000527Akaike info criterion-11.95957Sum squared resid4.44E-06Schwarz criterion-11.07984Log likelihood235.2723Hannan-Quinn criter.-11.65252F-statistic1.665398Durbin-Watson stat2.746486Prob(F-statistic)0.153590表2 多重共線性修正后的回歸結果Dependen

28、t Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/11/14 Time: 17:06Sample: 1978 2013Included observations: 36VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-2.3253330.449313-5.1753130.0000LNX10.3570240.0903943.9496330.0004LNX20.3207250.0379498.4515270.0000LNX30.3289040.1050193.1318350.0038LNX40.2621150.0821613.1902680.0032R-squared0.999761Mean dependent var7.502503Adjusted R-squared0.999730S.D. dependent var1.362779S.E. of regression0.022392Akaike info criterion-4.632013Sum squared resid0.015543Schwarz criterion-4.4