居民消费水平指数与人均可支配收入的计量分析实践报告

1、中国居民消费水平指数与人均可支配收入的计量分析摘要：改革开放以来，我国经济飞速发展，人民生活水平不断提高，居民消费水平也不断增长。消费水平是一定时期内整个社会用于生活消费和服务的规模和水平，消费水平在一定程度上反映了居民的生活质量。研究影响居民消费的因素具有较强的经济意义。本文基于计量经济学的实证分析，选取了国内2003-2017年居民消费水平及人均可支配收入的年度数据作为统计分析的样本，通过“对数消除异方差”、“单位根检验”、“协整检验”、“格兰杰因果检验”及建立“误差修正模型”，对中国居民消费水平与经济增长之间的关系进行分析。结果表明在居民消费水平中，人均可支配收入的贡献较大，且二者之间，

2、存在长期稳定的均衡关系。本文结合实证分析给出相关结论。关键词:居民消费水平指数；人均可支配收入；计量模型一、问题的提出近年来，人均消费性支出增长迅速，消费结构从商品性消费向服务性消费转变：城镇居民人均消费性支出由2008年的8707元增长至2017年22935元。中产阶级群体规模扩大，或将重塑国内消费市场：2015年，我国中产阶级人数达1.09亿，占全国成年人口的11%中产阶级家庭年收入一般介于10.6-22.9万元，其消费行为更成熟，更愿意为产品品质支付溢价，非必需品消费占比扩大，将成为今后十年带动消费支出上涨的重要引擎之一。在这期间，国民居民消费水平和人均可支配收入之间的关系如何？是消费那

3、么是对这两者刺激了收入的增长，还是收入的增长带动了消费？如果存在这样的关系,刺激了多少？带动的幅度有多大？本文运用时间序列的计量经济模型，关系做实证分析研究。二、模型的设定与数据说明1、人均可支配收入X人均可支配收入在实际生活中，常用来代指人均居民可支配收入，严格来说这么使用不够准确。居民可支配收入是居民可用于最终消费支出和储蓄的总和，即居民可用于自由支配的收入。既包括现金收入，也包括实物收入。按照收入的来源，可支配收入包含四项，分别为：工资性收入、经营性净收入、财产性净收入和转移性净收入。2、居民消费水平指数Y消费水平指数是反映不同时期每户（每人）消费水平变动程度的指标。消费水平指数等于基期

4、消费水平指数乘以t期消费水平，再除以基期居民消费水平所得的数值。本文收集的数据如下：表1:中国人均可支配收入与消费水平指数的数据年份人均可支配收入居民消费水平指数20089956.513934.3200910977.4981026.1201012519.5051124.5201114550.7491248.6201216509.5481362.2201318310.7571462.0201420167.1241574.6201521966.1851692.6201623820.9751820.5201725973.7871930.0初始模型设为：丫=01X三、计量模型的估计1、绘制散点图8,0

5、0012,00016,00020,00024,00028,0002、利用最小二乘法做回归DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:05/25/19Time:18:02Sample:20082017Includedobservations:10VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C344.745913.2700825.979190.0000X0.0613890.00072784.384350.0000R-squared0.998878Meandependentvar1417.540AdjustedR-

6、squared0.998738S.D.dependentvar338.5453S.E.ofregression12.02908Akaikeinfocriterion7.989387Sumsquaredresid1157.590Schwarzcriterion8.049904Loglikelihood-37.94694Hannan-Quinncriter.7.923000F-statistic7120.718Durbin-Watsonstat1.548193Prob(F-statistic)0.000000回归方程=344.7459+0.0614X(25.9792)(84.3844)R2=0.9

7、989DW=1.5482F=7120.7180P=0.0000从上述的回归结果看，在5%的置信度下，各参数的p值小于5%,说明T检验显著不为0即参数显著的不为0.判定系数=0.9989,样本回归线对样本值的拟合优度较好。3、异方差检验采用white检验HeteroskedasticityTest:Breusch-Pagan-GodfreyF-statistic1.641096Prob.F(1,8)0.2361Obs*R-squared1.702189Prob.Chi-Square(1)0.1920ScaledexplainedSS0.668131Prob.Chi-Square(1)0.4137

8、TestEquation:DependentVariable:RESIDA2Method:LeastSquaresDate:05/25/19Time:18:06Sample:20082017Includedobservations:10VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C292.5387144.04052.0309480.0767X-0.0101160.007897-1.2810530.2361R-squared0.170219Meandependentvar115.7590AdjustedR-squared0.066496S.D.depe

9、ndentvar135.1404S.E.ofregression130.5700Akaikeinfocriterion12.75855Sumsquaredresid136388.1Schwarzcriterion12.81907Loglikelihood-61.79276Hannan-Quinncriter.12.69217F-statistic1.641096Durbin-Watsonstat1.663612Prob(F-statistic)0.236060从上述检验结果可知：Obs*R-squared=1.702189<丁口Prob.Chi-Square(1)=0.1920>5

10、%所以不存在异方差。4、自相关检验采用DW检验DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:05/25/19Time:18:02Sample:20082017Includedobservations:10VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C344.745913.2700825.979190.0000X0.0613890.00072784.384350.0000R-squared0.998878Meandependentvar1417.540AdjustedR-squared0.998738S.D.de

11、pendentvar338.5453S.E.ofregression12.02908Akaikeinfocriterion7.989387Sumsquaredresid1157.590Schwarzcriterion8.049904Loglikelihood-37.94694Hannan-Quinncriter.7.923000F-statistic7120.718Durbin-Watsonstat1.548193Prob(F-statistic)0.000000拒绝耳：无法做出不拒绝乩;无法做出拒篦凡：正自相关1结论1_没有自相关的证据姑沦_负自相关.1_.1"d*24dLr4一44从上述检验结果可知，DW=1.54193因为dL=1.10,du=1.37,4-,du&