农村居民消费水平影响因素计量分析

1、计量经济学课程论文论文题目： 中国农村居民消费水平影响因素的计量分析指导教师：专 业：经 济 学学 生：周 强学 号：2006080301 1 8成都理工大学商学院经济系2008年12月10日目录 TOC o 1-5 h z HYPERLINK l bookmark42 o Current Document 一、问题提出：2 HYPERLINK l bookmark46 o Current Document 二、相关文献：3 HYPERLINK l bookmark50 o Current Document 三、相关理论：3 HYPERLINK l bookmark54 o Current D

2、ocument 四、实证分析：3 HYPERLINK l bookmark58 o Current Document 4.1、模型设定：34.2、相关数据：.4 HYPERLINK l bookmark68 o Current Document 4.2.1、原始数据：.4 HYPERLINK l bookmark72 o Current Document 4.2.2、整理后的数据： 5 HYPERLINK l bookmark76 o Current Document 4.3、回归分析：6 HYPERLINK l bookmark79 o Current Document 4.3.1、数据的统

3、计描述：.6 HYPERLINK l bookmark83 o Current Document 4.3.2、数据的线性关系：.6 HYPERLINK l bookmark102 o Current Document 4.3.3、数据的回归分析：.7 HYPERLINK l bookmark106 o Current Document 4.4、模型检验：.7 HYPERLINK l bookmark109 o Current Document 4.4.1、计量经济学检验（多重共线性的验证）：8 HYPERLINK l bookmark112 o Current Document 4.4.2、修

4、正多重共线性：8 HYPERLINK l bookmark124 o Current Document 4.4.3、现实经济意义检验：.9 HYPERLINK l bookmark128 o Current Document 4.5、结果：10 HYPERLINK l bookmark139 o Current Document 五、结论：10 HYPERLINK l bookmark143 o Current Document 5.1.1、农村居民的边际消费倾向偏低：10 HYPERLINK l bookmark146 o Current Document 5.1.2、农业生产资料消费对农村

5、居民消费的影响很大：11 HYPERLINK l bookmark150 o Current Document 5.1.3、农村居民的消费水平低：11 HYPERLINK l bookmark154 o Current Document 5.1.4、模型缺陷：11 HYPERLINK l bookmark158 o Current Document 六、启示：11 HYPERLINK l bookmark162 o Current Document 6.1、考虑农村居民的消费不能只考虑收入：11 HYPERLINK l bookmark99 o Current Document 6.2、应增加

6、农村居民的收入：12 HYPERLINK l bookmark165 o Current Document 6.3、降低农业生产资料的价格：12 HYPERLINK l bookmark168 o Current Document 参考文献：122008年12月10日中国农村居民消费水平影响因素的计量分析中国农村居民乎一摘要：绝对收入假说认为消费者的实际消费支取决于现期可支配收入。消费支出与收入之 间存在着稳定的函数关系，随着收入的增加，人们的消费也增加，但消费并不按收入的同比 例增加，消费的增加要低于收入的增加，即实际消费L依赖于实际收入丫。，消费函数可用 线性计量模型表示为c = 60 +

7、 6jY + u。其中，为自发消费，61为边际消费倾向，一般0 611。消费模型是研究居民消费行为的常用工具。通过对中国农村居民消费模型的分析可判 断农村居民的边际消费倾向，这是宏观经济分析的重要参数。同时，农村居民消费模型也能 用于农村居民消费水平的预测。本模型还研究了农业生产资料对农村消费水平的影响，提出 了提高农村居民消费层次的观点。关键字： 边际消费倾向，农村居民消费水平，多重共线性，绝对收入假说一、问题提出：改革开放以后，随着社会主义市场经济制度的建立和发展，我国居民的 生活水平渐渐进入小康阶段，人均生活水平有了大幅度提高，其主要表现在 人均可支配收入的增长。2006年我国的农村居民

8、人口达7.3742亿，占总人 口的56.1%，而农村居民消费总量却只占全国消费总量的26.35%。改革开放以来，短缺经济现象在我国基本消失，价格机制在资源配置中 开始发挥基础性作用，市场供不应求的商品已很少见，供过于求的商品不断增 加，价格开始出现持续下降。改革开放三十年，10个“一号文件”从家庭联 产承包责任制到农业税的取消。我国对农村居民生活的重视逐渐增加，农村 居民生活水平也得到了很大的改善，农村居民的生活值得我们的关注，农村 居民的收入和消费是一个值得研究的问题。消费模型是研究居民消费行为的常用工具。通过对中国农村居民消费模 型的分析可判断农村居民的边际消费倾向，这是宏观经济分析的重要

9、参数。同时，农村居民消费模型也能用于农村居民消费水平的预测。成都理工大学商学院经济系周强200608030118 |计量经济学课程论文指导教师：高辉二、相关文献:理论学刊中国农村居民消费的实证分析一一中国政法大学商学院, 北京102249 -李景华。三、相关理论：1936年凯恩斯发表的就业、利息和货币通论，提出了绝对收入假说，认 为消费者的实际消费支取决于现期可支配收入。消费支出与收入之间存在着稳定 的函数关系，随着收入的增加，人们的消费也增加，但消费并不按收入的同比例 增加，消费的增加要低于收入的增加，即实际消费C。依赖于实际收入丫。，消费 函数可用线性计量模型表示为c = 60 + 61Y

10、 + u。其中，60为自发消费，61为边际消费倾向，一般0 611。四、实证分析：上述模型主要是从支持消费的角度（提供消费条件一一收入）考虑的，为了 更全面地反映消费的影响因素，也因为考虑到其他影响因素u的存在，在以下的 模型设定中引入另外两个因素，即商品零售价格指数和农业生产资料价格指数。4.1、模型设定：Y = 0。+ 约X + P2x2 + P3x3 + u其中，Y农村居民人均消费实际支出（元）;X1农村居民人均实际纯收入（元）;X2 商品零售价格指数；X3农业生产资料价格指数；u 残差项。42、相关数据:4.2.1、原始数据:表4.2.1、原始数据表年份农村居民人均消费 支出(元)农村

11、居民人均纯收入(元)商品零售 价格指数 (1978 年=100)农业生产 资料价格 指数(1978 年=100)人均纯收入指数(1978 年=100)人均纯收入指数(上年=100)1978116.06133.61001001001979134.51160.2102100.4119.2119.21980162.21191.3108.1101.4139116.61981190.81223.4110.7103.1160.4115.41982220.23270.1112.8105.1192.3119.91983248.29309.8114.5108.3219.6114.21984273.8355.31

12、17.7117.9249.5113.61985317.42397.6128.1123.6268.9107.81986356.95423.8135.8125277.6103.21987398.29462.6145.7133.8292105.21988476.66544.9172.7155.5310.7106.41989535.37601.5203.4184.9305.798.41990584.63686.3207.7195.1311.2101.81991619.79708.6213.7200.8317.41021992659.21784225.2208.2336.2105.91993769.65

13、921.6254.9237.6346.9103.219941016.811221310.2288.9364.310519951310.361577.7356.1368.1383.6105.319961572.081926.1377.8399418.110919971617.152090.1380.8397437.3104.619981590.332162370.9375.2456.1104.319991577.422210.3359.8359.4473.5103.820001670.132253.4354.4356.2483.4102.120011741.092366.4351.6353503

14、.7104.220021834.312475.6347354.8527.9104.820031943.32622.2346.7359.8550.6104.320042184.652936.4356.4397.9588106.820052555.43254.9359.3430.9624.5106.220062829.023587362.9437.4670.7107.420073223.854140.4376.7471.1734.4109.5资料来源：中国统计年鉴2008成都理工大学商学院经济系周强200608030118 |计量经济学课程论文指导教师：高辉4.2.2、整理后的数据：表4.2.2、

15、消除物价因素后的农村居民人均消费实际支出(元)、农村居民人均实际纯收入 (元)、商品零售价格指数(1978年=100)、农业生产资料价格指数(1978年=100)年份农村居民人均消费实际支出(元)农村居民人均实际纯收入(元)商品零售价格 指数(1978年 =100)农业生产资料价格指数(1978 年=100)1978116.06133.601001001979112.84134.40102100.41980116.70137.63108.1101.41981118.96139.28110.7103.11982114.52140.46112.8105.11983113.06141.07114.5

16、108.31984109.74142.40117.7117.91985118.04147.86128.1123.61986128.58152.67135.81251987136.40158.42145.7133.81988153.41175.38172.7155.51989175.13196.76203.4184.91990187.86220.53207.7195.11991195.27223.25213.7200.81992196.08233.19225.2208.21993221.87265.67254.9237.61994279.11335.16310.2288.91995341.604

17、11.29356.1368.11996376.01460.68377.83991997369.80477.96380.83971998348.68474.02370.9375.21999333.14466.80359.8359.42000345.50466.16354.4356.22001345.66469.80351.63532002347.47468.95347354.82003352.94476.24346.7359.82004371.54499.39356.4397.92005409.19521.20359.3430.92006421.80534.81362.9437.42007438

18、.98563.78376.7471.1数据整理说明：为了消除因物价上涨因素带来的对参数估计的影响，在这里 通过相关系数用Excle计算出了农村居民人均消费实际支出和农村居民人均实际 纯收入。具体算法是：农村居民人均消费实际支出二农村居民人均消费支出X100；人均纯收入指数(1978年=100)农村居民人均实际纯收入二农村居民人均纯收入 X 100人均纯收入指数(1978年=100)4.3、回归分析：4.3.1、数据的统计描述：表4.3.1数据的统计描述YX1X2X3Mean246.5313312.2937248.7867254.9800Median208.9750249.4300240.050

19、0222.9000Maximum438.9800563.7800380.8000471.1000Minimum109.7400133.6000100.0000100.0000Std. Dev.117.2226160.3788110.8438128.9714Skewness0.1466640.169400-0.1181510.117287Kurtosis1.3816651.2795381.2869521.407326Jarque-Bera3.3813123.8434683.7379653.239543Probability0.1843990.1463530.1542810.197944Obser

20、vations303030304.3.2、数据的线性关系:X1X3图4.3.2、模型中个变量之间的线性关系成都理工大学商学院经济系周强200608030118 |计量经济学课程论文指导教师：高辉4.3.3、数据的回归分析:Y= 17.93122 +（3.070198）t=（5.840410）R2 = 0.997639R0.212169X1（0.053384）（3.974415） _ _-0.067539X2（0.054639）（-1.236101）2 = 0.997366F=3661.324d+ 0.702580X3（0.081073）（8.665991）f = 26表4.3.3、回归分析结果

21、Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/10/08 Time: 19:28Sample: 1978 2007Included observations: 30VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.X10.2121690.0533843.9744150.0005X2-0.0675390.054639-1.2361010.2275X30.7025800.0810738.6659910.0000C17.931223.0701985.8404100.0000R-squared0.99763

22、9Mean dependent var246.5313Adjusted R-squared0.997366S.D.dependent var117.2226S.E. of regression6.016131Akaike info criterion6.550332Sum squared resid941.0396Schwarz criterion6.737158Log likelihood-94.25497F-statistic3661.324Durbin-Watson stat1.293592Prob（F-statistic）0.0000004.4、模型检验:该模型的R2 = 0.9976

23、39，R2 = 0.997366可决系数很高，F=3661.324，明显显著。但当a =0.05时ta(n-k)=t0025(30 - 4) = 2.056,其中X2的系数t检验2(|t|=1.236101ta (n-k)=t0025 (30 - 4) = 2.0 5 6)不显著，这表明很可能存在严重的2多重共线性。441、计量经济学检验（多重共线性的验证）：为了检验各个变量之间是否存在多重共线性，计算用Eviews得到各变量的 相关系数表。表4.4.1、各变量的相关系数表X1X2X3X110.974300.99145X20.9742910.98284X30.991450.982841由表中数

24、据可知，各解释变量之间的相关系数较高，证实了各变量之间确实 存在严重的多重共线性。4.4.2、修正多重共线性：采用逐步回归法修正多重共线性。分别做Y对XI、X2、X3的一元回归， 结果如下：表4.4.2-1、一元回归结果变量X1X2X3参数估计值0.7268521.0350080.907111T统计量49.9990825.2177884.13114R20.9889240.9578270.996060R20.9885280.9563210.995919其中，X3的万程R2=0.996060最大，所以以乂3为基础，顺次加入其他变量乂2、 乂3逐步回归，其结果如下：表4.4.2-2、逐步回归结果变量

25、X1X2X3R2X3、Xi0.212560 (3.943428)0.645049 (9.623487)0.997315X3、X2-0.068824 (-1.012412)0.965246 (16.52116)0.995923比较可知，X1的万程R2=0.997315，改进最大，而且各参数的t检验显著。 而X2的t检验不显著。所以应保留X1，剔除X2。表4.4.2-3修正后回归结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/10/08 Time: 21:13Sample: 1978 2007Included observations: 3

26、0VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.X10.2125600.0539023.9434280.0005X30.6450490.0670299.6234870.0000C15.675802.4932096.2873990.0000R-squared0.997500Mean dependent var246.5313Adjusted R-squared0.997315S.D.dependent var117.2226S.E. of regression6.074664Akaike info criterion6.540770Sum square

27、d resid996.3418Schwarz criterion6.680890Log likelihood-95.11155F-statistic5385.908Durbin-Watson stat1.179047Prob(F-statistic)0.000000最后修正多重共线性的回归结果为：Y = 15.67580 + 0.212560X】+ 0.645049X3（2.493209）（0.053902）（0.067029）t=（6.287399）（3.943428）（9.623487）_ _ . _ _ _ 一 _R2 = 0.997500R2 = 0.997315F= 5385.908

28、d f = 274.4.3、现实经济意义检验：模型结果说明，农村居民的边际消费倾向为0.21256，即收入每增加1元将 有0.21256元用于消费。同时也说明了当农业生产资料价格每上涨一个点，用于 农业生产资料消费的支出将上涨0.645049个点。说明农村居民消费中，受农业 生产资料消费的影响较大。实际生活中，农村居民的消费水平不仅仅要受到收入的影响，还要受到其维 持生产所必需的农业生产资料价格的影响，这部分支出属于农村居民消费中的必 要支出，就好像企业用于生产和扩大再生产的消费支出一样，无论农业生产资料 价格怎么涨，但其需要的农业生产资料数量是不会变化的，消费总支出必然增加。 为了维持正常的

29、生产，农村居民必须先满足农业生产资料的消费，所以农业生产 资料消费占农村居民消费很大的一部分。该模型的结果符合现实经济意义。4.5、结果：该模型的最终结果为：Y = 15.67580 + 0.21256OX1 + 0.645049X3（2.493209）（0.053902）（0.067029）t=（6.287399）（3.943428）（9.623487）_ _ . _ _ _ 一 _R2 = 0.997500R2 = 0.997315F= 5385.908d f = 27五、结论：5.11、农村居民的边际消费倾向偏低：绝对收入假说认为随着收入的增加，人们的消费也增加，但消费并不按收入 的同比例增加，消费的增加要低于收入的增加，即实际消费C。依赖于实际收入丫。， 消费函数可用线性计量模型表示为ChBo + BJ + u。其中，60为自发消费，P1为 边际消费倾向，一般0 P1 1。本