影响我国居民消费水平的因素的计量分析

1、计量经济学实践报告小论文影响我国居民消费水平的因素的计量分析小组成员：学号：班级：08国际经济与贸易班指导教师：日期：2021年5月10-25日影响我国居民消费水平的因素的计量分析摘要：本文旨在根据我国19962021居民消费水平相关数据，分析出影响我国居民消费水平的局部因素。首先基于对我国居民消费水平的一些考证以及对影响我国居民消费水平的因素分析，同时综合了相关的经济学理论，选取了人均收入等四个解释变量建立了理论模型。在收集了相关数据的根底上，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验。最后，我们对所得的结果作了经济意义的分析，并提出一些相应政策建议。关键词：居民消费水平；多重共线性

2、；异方差；自相关一、 问题的提出在以人为本，进一步加快开展和转型步伐，壮大经济总量，做大“蛋糕，做好“蛋糕，分好“蛋糕，实施城乡居民收入倍增方案，努力使改革开展成果更多更好地惠及人民群众，不断提高人民的幸福指数的今天，居民消费水平日益被人关注。居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、开展和享受需要方面所到达的程度。通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来。居民消费水平在很大程度上受整体经济状况的影响。国内生产总值(GDP)是用于衡量一国总收入的一种整体经济指标，经济扩张时期，居民收入稳定，GDP也高，居民用于消费的支出较多，消费水平较高；反之，经济收缩时，收入下降

3、，GDP也低，用于消费的支出较少，消费水平随之下降。开展经济就应该紧紧抓住消费,而消费水平的上下受多种因素的制约,只有正确捕捉到影响我国居民消费水平的主要因素,才能从根本上改善缺乏,促进我国经济的持续稳定健康开展。二、 经济理论陈述基于以上问题的提出，我们在研读了大量统计和计量资料的根底上，选择了人均收入等四个变量进行研究，既包括整体经济方面的国内生产总值、进出口总额、国民总收入，也包括个人方面的人均收入。根据西方经济学中凯恩斯消费理论可以得知消费水平受到居民收入水平、年底储蓄余额等多种因素的影响。依据凯恩斯的消费理论消费由自发消费和引致消费构成，同时,消费水平又受储蓄余额影响等多因素的影响。

4、居民储蓄越多,可自由支配的货币越多,而且当储蓄超过了预防性储蓄的时候,居民的自发消费就能得到更好的满足,引致消费也会随之增加。基于模型对我国居民消费水平影响因素的研究(1)变量的设计与选择受收入水平的制约,而居民的收入水平减去自发消费后剩下的是可支配收入,可支配收入越多的时候,引致性消费将会增大。这些因素究竟符合我国国情呢?只有正确捕捉到影响我国居民消费水平的主要因素,才能从根本上改善缺乏,促进我国经济的持续稳定健康开展。三、 相关数据收集根据我们对影响我国居民消费水平的因素分析，以及解决我们提出的问题的需要，初步选取了以下四个解释变量：国内生产总值、进出口总额、国民总收入、人均收入。鉴于我国

5、开展的阶段性和我们分析的即时性，收集了1996-2021年最近十四年的统计数据。年份居民消费水平人均收入国内生产总值进出口总额国民总收入元元亿元亿元亿元YX1X2X3X41996 2789 5846 71177 24134 70142 1997 3002 6420 78973 26967 78061 1998 3159 6796 84402 26850 83024 1999 3346 7159 89677 29896 88479 2000 3632 7858 99215 39273 98000 2001 3887 8622 109655 42184 108068 2002 4144 9398

6、120333 51378 119096 2003 4475 10542 135823 70484 135174 2004 5032 12336 159878 95539 159587 2005 5573 14185 184937 116922 185809 2006 6263 16500 216314 140971 217523 2007 7255 20219 265810 166740 267764 2021 8349 23708 314045 179921 316229 2021 9098 25575 340507 150648 343465 数据来源：?中国统计年鉴2021?四、 计量经

7、济模型的建立我们建立了下述的一般模型：其中 1996-2021年各年我国居民消费水平元待定参数 i=1,2,3,4人均收入元国内生产总值亿元进出口总额亿元国民总收入亿元随即扰动项五、模型的求解和检验利用Eviews软件，采用以上数据对该模型进行OLS回归，结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/19/11 Time: 23:35Sample: 1 14Included observations: 14VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  CX1X2

8、X3X4R-squared    Mean dependent varAdjusted R-squared    S.D. dependent varS.E. of regression    Akaike info criterionSum squared resid    Schwarz criterionLog likelihood    F-statisticDurbin-Watson s

9、tat    Prob(F-statistic)Y=X1X2X3X4 () () () ()()R2 DW= F=其中括号内的数字是t值。由此可见，该模型可决系数很高，F检验显著但X1和X4的参数估计值的符号均为负号，违背实际经济意义，故应删除。1.多重共线性检验：对Y分别关于X2、X3作OLS回归，得2 (25.88761) (82.15301) R28225 DW=0.556989 F3(7.180813) (11.09791) R211219 DW=0.785112 F其中括号内的数字是t值。确定根本回归方程：根据经济理论分析和回归结果，易知X2(

10、国内生产总值)是最重要的解释变量，所以X2的回归方程为根本回归方程。参加X3(进出口总额)，对Y关于X2和X3作OLS回归：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/19/11 Time: 23:57Sample: 1 14Included observations: 14VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  CX2X3R-squared    Mean dependent varAdjusted R-squared&#

11、160;   S.D. dependent varS.E. of regression    Akaike info criterionSum squared resid    Schwarz criterionLog likelihood    F-statisticDurbin-Watson stat28296    Prob(F-statistic)2-3 (22.36936) (23.24640)

12、(-0.152021) R2=0.998229 DW=0.528296 F其中括号内的数字是t值。可以看出，参加X3后，拟合优度几乎未增加，且X3的参数估计值的符号为负号，违背实际经济意义，故应删除。2.异方差的检验：再对模型的异方差性进行检验：首先进行的是K-B TestK-B Test：P值靠近0.5，说明符合正态分布。White Heteroskedasticity Test：然后进行White Heteroskedasticity TestWhite Heteroskedasticity Test:F-statistic    Probabili

13、tyObs*R-squared    ProbabilityTest Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 05/20/11 Time: 00:26Sample: 1 14Included observations: 14VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  CX2X22R-squared    Mean dependent varAdjusted R-s

14、quared    S.D. dependent varS.E. of regression    Akaike info criterion5Sum squared resid3.14E+08    Schwarz criterionLog likelihood    F-statisticDurbin-Watson stat    Prob(F-statistic)P值都大于10%，说明模型中

15、随机误差项不存在异方差3.自相关性的检验：LM检验：滞后1期的LM检验结果如下：Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic    ProbabilityObs*R-squared    ProbabilityTest Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 05/20/11 Time: 00:34Presample missing value lagged residu

16、als set to zero.VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  CX2RESID(-1)R-squared    Mean dependent varAdjusted R-squared    S.D. dependent varS.E. of regression    Akaike info criterionSum squared resid    

17、Schwarz criterionLog likelihood    F-statisticDurbin-Watson stat    Prob(F-statistic)滞后2期的LM检验结果如下：Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic    ProbabilityObs*R-squared    ProbabilityTest Equation:Dependent

18、Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 05/20/11 Time: 00:36Presample missing value lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  CX2RESID(-1)RESID(-2)R-squared    Mean dependent varAdjusted R-squared    S.D. dependent

19、 varS.E. of regression    Akaike info criterionSum squared resid    Schwarz criterionLog likelihood    F-statisticDurbin-Watson stat    Prob(F-statistic)滞后3期的LM检验结果如下：Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statisti

20、c    ProbabilityObs*R-squared    ProbabilityTest Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 05/20/11 Time: 00:39Presample missing value lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  CX2RESID(-1)RESID(-2

21、)RESID(-3)R-squared    Mean dependent varAdjusted R-squared    S.D. dependent varS.E. of regression    Akaike info criterionSum squared resid    Schwarz criterionLog likelihood    F-statisticDurbin-Wa

22、tson stat    Prob(F-statistic)滞后3期的LM检验结果显示AIC和SC值上升，说明滞后停止，即滞后2期。4.自相关性的补救：LM检验结果显示滞后2期,即证明存在二阶自相关。Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/20/11 Time: 00:44Sample (adjusted): 3 14Included observations: 12 after adjustmentsConvergence achieved after 9 iterationsVariabl

23、eCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  CX2AR(1)AR(2)R-squared    Mean dependent varAdjusted R-squared    S.D. dependent varS.E. of regression    Akaike info criterionSum squared resid    Schwarz criterionLog l

24、ikelihood    F-statisticDurbin-Watson stat    Prob(F-statistic)Inverted AR Roots .55+.57iY=2+1.102509AR(1)-0.628657AR(2) ()() () () R2 DW= F=其中括号内的数字是t值。六、 经济意义解释优化之后的模型为Y=+X2+AR(1)+AR(2)，各系数分别衡量我国居民消费水平关于国内生产总值、国内生产总值一期滞后及国内生产总值二期滞后的影响。这里要特别注意，优化之后的模型中涉及

25、了二阶自相关的修正，说明当期我国居民消费水平不止与当期国内生产总值有关，还与前一期及前两期的国内生产总值有关。另外滞后一期的国内生产总值系数大于当期的国内生产总值的系数，说明滞后一期的国内生产总值对当期我国居民消费水平的影响大于当期的国内生产总值对当期我国居民消费水平的影响，可见并不是当期国内生产总值剧增就能剧增当期我国居民消费水平，有一定的滞后性，这也符合经济学中的理论。进一步佐证了优化之后的模型更为精确。七、 问题的实证分析通过以上计量分析，不难看出，虽然我国国内生产总值很高，但人均收入不高，增长幅度远低于国内生产总值的增长幅度。究其原因，我国是一个开展中国家，人均GDP不高。虽然我国不少根底产品的产量已在全球名列前茅，但相对于13亿人口而言，人均享有量仍然很低，也就导致人均消费水平不高。另外滞后一期的国内生产总值系数大于当期的国内生产总值的系数，说明滞后一期的国内生产总值对当期我国居民消费水平的影响大于当期的国内生产总值对当期我国居民消费水平的影响，可见并不是当期国内生产总值剧增就能剧增当