中国商品进口额模型研究分析 数学应用专业

1、中国商品进口额模型研究摘要:通过对中国商品进口额及其主要影响因素的数据分析，得到关于中国商品进口额的函数，并用计量经济学的方法，对模型进行检验，探究其增长的规律性，从而使商品进口额成为一个可预测的经济变量。 关键词:计量经济学模型 多重共线性 异方差性 自相关性 研究意义改革开放以来，随着经济的发展，人们生活水平的不断提高，人民日益增长的物质文化需要不断提高，中国的商品进口额发生了很大的变化，进口数额不断上升，从1985年的1257.8亿元到2007年的73284.6亿元。影响中国商品进口额的因素很多，这里选取教材课后练习中的数据，研究中国商品进口额和国民生产总值的数量关系，商品进口额与居民消

2、费价格指数的数量关系，对于探究中国商品进口额增长的规律性，预测商品进口额的发展趋势具有重要意义。因素分析及模型建立因素分析一国的商品进出口属于对外贸易的内容，一国对外贸易的发展情况对经济增长有着重要影响，影响对外贸易发展的因素有很多，从大的方面来说，主要是世界经济的发展情况和国内经济发展的冷热情况，还有就是一国的对外贸易政策的等因素。有研究显示，对外贸易对一国经济增长的影响主要是进口增长对经济增长有较大的促进作用。这里，对中国商品进口额的研究，主要选取国内生产总值和居民消费价格指数，国内生产总值和居民消费价格指数说明了一国的经济发展情况。经济的发展，居民的生活水平得到了提高，居民对国外商品的需

3、求也增大，所以，对这两个因素对进口额的影响有一定的参考意义。变量选取与模型建立这里选取“中国商品进口额”为被解释变量，用Y表示，选“国内生产总值”、“居民消费价格指数”为解释变量，分别用X1、X2表示。所以，模型假定为LnY=0+1X1 +2X2 + 其中u为随机误差项。下表为19852007年中国商品进口额、国内生产总值、居民你消费价格指数数据：年份商品进口额国内生产总值居民消费价格指数(1985=100)(亿元)(亿元)19851257.8901610019861498.310275.2106.519871614.212058.6114.319882055.115042.8135.8198

4、92199.916992.3160.219902574.318667.8165.219913398.721781.5170.819924443.326923.5181.719935986.235333.9208.419949960.148197.9258.6199511048.160793.7302.8199611557.471176.6327.9199711806.578973337.1199811626.184402.3334.4199913736.489677.1329.7200018638.899214.6331200120159.2109655.2333.3200224430.312

5、0332.7330.6200334195.6135822.8334.6200446435.8159878.3347.7200554273.7183084.8353.9200663376.9211923.5359.2200773284.6249529.9376.5（资料来源：中国统计年鉴2008.中国统计出版社）三、参数估计运用Eviews软件，建立方程CREATE A 1985 2007DATA Y Xl X2 GENR W=log(Y) GENR Wl=log(X1) GENR W2=log(X2)运用OLS估计法得所以，模型估计结果为：LnY=-3.060149+1.656674lnX1-

6、1.057053lnX2 0.337427 0.092206 0.214647t= -9.069059 17.96703 -4.924618R2=0.992218 =0.991440 F=1275.093 n=23模型检验经济意义检验：模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当国内生产总值每增加百分之一，商品进口额会平均增加1.78%；在假定其他变量不变的情况下，居民消费价格指数每增加1%,s商品进口额会平均减少1.51%。这与理论分析的经验判断一致。统计推断检验：A、可决系数R2=0.992218，说明所建模型整体上对样本数据的拟合较好，即解释变量“国内生产总值”“居民消费价格指数”对

7、被解释变量的绝大部分差异做出了解释。F检验给定显著性水平=0.05下，查F分布表查出自由度为k-1=2和n-k=20的临界值为3.49，F=1275.0933.49，说明原方程显著，即解释变量联合起来对被解释便量有显著影响。计量经济学检验：多重共线性检验：由估计模型可见，该模型R2=0.992218 =0.991440可决系数较高，F检验值为1275.093明显显著，但当=0.05时，t临界值等于2.086，而且lnX2的回归系数不能通过t检验，这表明可能存在严重的多重共线性。由直观判断法可以看出，lnX2的t统计量的绝对值小于临界值，说明可能存在多重共线性。有简单的线性相关系数检验可知，两个

8、变量间的相关系数很高，证实存在严重的多重共线性。所以需要对模型进行补救。采用逐步回归法，去检验和解决多重共线性问题。分别作lnY对lnX1和lnX2的一元回归，结果如下表所示：变量LnX1LnX2参数估计值1.218532.663790T统计量34.6222211.68091R20.9827830.8666190.9819630.860268其中加入lnX1的方程最大，以lnX1为基础，顺次加入其他变量逐步回归，结果如下表所示：当加入lnX2时有所增加，但其他t统计量的绝对值小于临界值，所以是lnX2引起了多重共线性，应当剔除。最后修正多重共线性后的结果为：LnY=-4.09067+1.218

9、6lnX1t= -10.6458 34.6222R2=0.9828 =0.9820 F=1198.70 DW=1.6207 n=23 这说明其他因素不变的情况下，当国内生产总值每增加1%，进口额就增长1.22%。自相关性检验对一个样本容量为23的解释变量模型，在5%的显著性水平下，查表可得dl=1.257，du=1.437,所以DWDU,原模型无自相关性，模型不需要补救。模型应用1、模型结果为LnY=-4.09067+1.2186lnX1t= -10.6458 34.6222R2=0.9828 =0.9820 F=1198.70 DW=1.6207 n=23 这说明其他因素不变的情况下，当国内

10、生产总值每增加1%，进口额就增长1.22%对策建议、第一，要坚持发展对外贸易不动摇。面对国内外经济增长放缓的新形势，中国对外贸易应进一步调整发展战略，通过加快转变发展方式来增强对外贸易的综合竞争力，促进对外贸易与国民经济的协调发展；通过不断完善对外贸易的体制和机制，不断提升对外开放水平，构建参与国际竞争新优势，稳步推进贸易强国进程。要充分认识对外贸易的积极作用，坚持发展对外贸易不动摇；积极调整发展战略，加快转变外贸发展方式；加快自主创新步伐，构建国际竞争新优势；加快产业布局调整，促进制造业梯度转移；加快建立海外营销网络，构建对外贸易发展的外部支撑体系；积极参与全球经济治理，营造良好的国际贸易环

11、境。第二，加快转变外贸发展方式。要改变长期以来中国对外贸易发展更多注重数量扩张，竞争力主要依靠劳动力、资源能源等生产要素的旧模式。随着中国经济快速发展和国际市场竞争加剧，传统发展模式难以为继。中国虽然是贸易大国，但还不是贸易强国。中国处在国际贸易分工价值链低端，自主知识产权、自主品牌、自主营销渠道和高技术含量、高附加值、高效益的产品比重低，与贸易强国还有较大差距。因此，要尽快转变外贸发展方式，更多地通过低碳、节能、环保等绿色技术和手段，支持出口产业向高端发展，把产品做精、把质量做优、把品牌做硬，把效益做大，不断提高产品的科技含量和附加值，不断提高产品的国际竞争力，进一步扩大绿色产品贸易份额。第

12、三，进一步优化进口结构，更好发挥进口的作用。一是要通过主动利用战略进口和国内产业转移、开放，搞活国内市场。在这一过程中，一方面，将培育企业的自生能力必须与进口选择相配合，通过发挥我国拥有国内大市场优势的主动权，战略选择有利于本地企业成长和发展的进口技术、商品结构，以拉动内需并提高本地企业的国际竞争能力；另一方面，要通过国内地区间产业转移和开放，加强地区内部的经济合作、促进地区间贸易和资金的流动，不仅使得这些地区获得更多的技术模仿、学习机会，而且有利于形成有效的市场竞争机制、增强当地企业的自生能力。第四，积极鼓励海外投资和产业外移，促使中国企业主动加快融入全球和区域经济体系，提高中国企业的自主能

13、力和定价权，真正实现进口服务于中国可持续发展的战略调整。第五，要灵活运用贸易政策引导进口。要进一步出台新的鼓励措施，特别是对先进适用技术、设备、仪器、材料的进口，尤其是集成电路、半导体、纳米材料、航空航天设备、医疗设备、多类仪器、能源设备、信息通讯技术产品等等，由于这些产品总体上同发达国家差距明显，大力引进应当作为今后相当长时期的重点，大力推动进口增长。总之，对外贸易的发展过程中有机遇也有挑战，所以，要继续落实好稳外需的各项政策措施，积极开拓新兴市场，保持出口回升向好势头。进一步稳定进口促进政策，利用当前外贸回升的有利时机，调整和优化进出口结构，促进对外贸易转型升级和发展方式转变，努力实现外贸

14、又好又快发展。参考文献：庞皓. 计量经济学M.成都：西南财经大学出版社，2002年中国统计年鉴2008年薛荣久.国际贸易 对外经济贸易出版社我国人均GDP与农业人口比重、能源生产总量的关系摘要:考察我国各年国内生产总值和农业人口占总人口比重及全国能源生产总量的关系,对他们之间数量关系的回归分析,得出了农业人口比重和能源生产总量都是人均GDP的重要制约因素的观点,为加快发展,必须保持国民经济的高速增长,以及通过转移农业剩余劳动力即通过城市化来促进国民经济的发展、促进第三产业的发展和能源生产总量投入。关键词:人均GDP；农业从业人口比重；能源生产总量能源生产总量是生产力水平提高和社会进步的重要表现

15、,能源生产总量的高低是衡量现代社会经济发展程度的重要标志。加快发展中国新能源的发展可以有效地提高第一二产业的运行质速度 ,为促进国民经济更快更好的发展提供能源上的保障。依据三次产业的发展规律,第一产业的就业人口数在就业总人口数中会随着经济的不断发展而不断缩小。当今世界上的发达国家在经济发展过程中也都体现了这一规律,这是经济发展过程中的一个重要的规律。2000年中国农村人口比重高达50.1%，2010年我国农村人口的比重就下降到了38.1%，现在大多数发达国家的农村人口比重都下降到10%以内。这种规律性反映了第一产业比重对国民经济,的制约作用，这种制约机制主要表现为可以反映国民经济发展水平的数量

16、指标和第一产业就业人口比例之间的数量反比关系。就我们国家来说，1998年到2010年,其人均GDP与能源生产总量、农业从业人口占第一、二、三产业从业人口比重(以下称农业从业人口比重)之间存在着数量对应关系。笔者从分析国民经济统计数据入手,运用定量分析的方法研究这种对应关系,从而揭示出第一产业的发展对国民经济发展水平的制约作用以及能源生产总量对国民经济的促进作用。希望通过研究,提高广大群众特别是各级决策机关和决策人员对“保持国民经济持续、快速、健康发展”的重要性的认识,努力实现十八大提出的“全面建成小康社会,加快推进社会主义现代化”的目标。一、主要指标的选择和简要分析人均GDP可以用来作为反映一

17、个国家或地区(各省区)的国民经济发展水平的主要指标之一,人均GDP反映国民经济发展水平,记作Y, Y和国民经济发展水平是同向变动的, Y值越大表示国民经济发展水平越高。农业从业人口比重可以作为反映国民经济发展水平的另一个主要指标,这一指标也用于表示一个国家或地区的城镇化发展水平,随着国民经济的发展,农业从业人口向非农化方向发展,农业人口比重逐渐变小。农业人口比重记作X1, X1=各省区农业从业人口/各省区第一、二、三产业从业人口, X1与国民经济发展水平呈反方向变动。我国能源生产总量，用标准煤为衡量标准，统计数值为亿吨单位。记作X2，X2值越大，我国每年的能源生产总量约大，国民经济发展水平的促

18、进作用越大。选择了上述三项指标(Y, X1, X2)之后,假定三者之间存在着这样的函数关系: Y=F (X1, X2)。以此为假设,然后对国民经济统计数据进行定量分析。分析过程中,首先采用单因素分析法分别分析Y和X1、X2的关系,然后用双因素分析法分析Y和X1、X2的关系。二、国民经济相关数据的统计分析采用的国民经济相关数据源于中国统计年鉴2010年,详见表1。年份人均GDP（Y）农业人口比重(X1)能源生产(X2)1998679649.912.983 1999715949.813.194 2000785850.113.505 200186225014.388 200293985015.066

19、 2003105425017.191 20041233649.119.665 20051418546.921.622 20061650044.823.217 20072016942.624.728 20082370840.826.055 20092560839.627.462 20102999238.129.692 (一)关系的单因素分析1、分析人均GDP(Y)和农业人口比重（X1）的相关关系。经过对Y和X1之间的关系初步分析,可以判断Y和X1有近似的直线关系,所以可以采用简单线性回归模型进行分析。Y和X1的相关系数为-0.9856它们呈显著线性相关关系。二者关系的回归方程模型为:Y = 92

20、751.4731 - 1683.390644*X1 （1）（22.91824） （-19.33754）相关统计指标:可决系数=0.97144 =2882.576 P值=0.000 P值近似于零。F=373.9405因此,回归模型是显著的, 模型的经济意义比较合理，解释变量也都通过了T检验 和F检验，Y和X1之间存在明显的线性相关关系2,分析人均GDP(Y)和能源生产总量X2的相关关系。经过对Y和X2之间的关系的初步分析,我们可以判断Y和X2之间呈现对数函数关系,所以可以采用拟合线性回归模型来进行分析。Y和X2的相关系数为0.9759,它们呈显著线性相关关系。二者关系的回归方程模型为:Y = -

21、10527.04976 + 1274.209512*X2（2） （-5.921119） （14.84044）相关统计指标:可决系数=0.952430; =1766.066 F=220.2386 P=0.000 近似于零因此,各参数很合理，回归模型是显著的, Y和X2之间存在明显的线性相关关系。(二)关系的双因素分析经过上面的单因素分析,我们可以判断Y和X1、X2之间分别存在明显的线性相关关系。因此,我们可以在Y=c+b1*X1+b2*X2的假定下,对Y和X1、X2之间的关系进行双因素分析。分析的主要结果如下:回归方程模型为:Y = -26522.20187 + 952.279833*X1 +

22、913.7741652*X2（-4.188026） （2.593847） （5.879191 ）相关统计指标:可决系数=0.971563; =1432.125 F=170.8258 P=0.000000 统计检验通过，各参数值比较明显。所以回归模型是显著的, Y和X1、X2之间存在明显的线性相关关系。(三)两种分析的结果比较 在上面分析Y和X1、X2的关系中,单因素分析法和双因素分析法也就是回归方程模型(1)、(2)和(3)到底哪种方法更能有效地解释国民经济发展水平和第三产业发展水平的关系呢?可以通过比较三个模型方程的可决系数和标准偏差的大小来进行比较。依据上述分析可以明显地看出,回归方程模型

23、(3)的可决系数=0.971563（1）=0.97144, =0.971563（2）=0.952430;回归模型(3)方差平方和(3)=1432.125(1)=2882.576, (3)=1432.125(5-1,31-5)=2.74 表明模型线性关系显著，或解释变量人口密度X1，人均GDPX2，文盲率X3结合起来对被解释变量政府卫生医疗财政支出Y有显著影响。T检验：人口数X1的T统计量绝对值为5.2771(31-5)=2.056 表明人口数量对Y有显著影响 GDP总量X2的T统计量绝对值为3.4521(31-5)=2.056 表明GDP总量对Y有显著影响 卫生医疗机构数X3的T统计量绝对值为

24、1.6519(31-5)=2.052 表明财政收入对Y有显著影响模型可能存在多重共线性，现对其进行计量经济检验：4、多重共线性检验：由于选择的影响因素过多，所以估计模型之前，应先分析各个因素与被解释变量之间的关系，以及因素之间的相关程度，利用COR命令进行相关系数检验，得相关系数矩阵为：通过计算表明，各解释变量都与被解释变量政府财政医疗支出高度相关，且解释变量之间也是两两高度相关的。先按照逐步回归原理建立回归模型。建立一元回归模型根据理论分析，人口数量应是财政医疗支出的主要影响因素，相关系数检验也表明，人口数量应与财政医疗支出的相关性最强。所以，以Y=a+bX+作为最基本的模型2）将其余的变量

25、逐个引入模型，估计结果列入下表（第二行为t检验值）模型X1X2X3X4y=f(x1)0.02473513.680350.8612y=f(x1,x2)0.02016.38160.00141.77270.8708y=f(x1,x3)0.02728.0557-0.00040.86200.8600y=f(x1,x4)0.020410.10240.01743.40080.8983y=f(x1,x4,x2)0.02859.4392-0.0048-3.29870.05094.59640.9248y=f(x1,x4,x3)0.01523.43590.00061.30450.02233.53680.9008y=

26、f(x1,x4,x3,x2)0.02315.2771-0.0049-3.45210.00061.65190.05675.01990.9388经过以上的逐步引入检验过程，最终确定政府财政医疗卫生支出的函数为= 42.2853+ 0.0204 + 0.0174 （7.9621） （0.0020） （0.0051） t=( 5.3108) (10.1024 ) (3.4008)=0.9051 =0.8983 DW=2.3662 F=133.4513 统计检验：判定系数：R2=0.9051 接近于1，表明模型对样本数据拟合优度高。F检验：F=133.4513,大于临界值2.74, 其P值0.00000

27、0也明显小于,说明各个解释变量对政府财政医疗支出Y有显著影响，模型线性关系显著T检验：人口数X1的T统计量绝对值为5.3108(31-5)=2.056 表明人口数量对Y有显著影响；财政收入X4的T统计量绝对值为3.4008(31-5)=2.052 表明财政收入对Y有显著影响自相关检验：给定显著性水平0.05，查DW表，当n=31 ,k=3时，得下限值dL=1.229,上限值dU=1.650因为DW统计量为2.3662 位于 4-dU=2.35与 4-dl=2.771之间所以无法判断是否存在自相关性。5、偏相关系数检验：从上图可知，偏相关系数PAC的绝对值都小于0.5，表明回归模型存在一阶二阶，

28、三阶，自相关性 从White检验知Obs*R-squared=10.80896小于自由度为5，显著性水平为为0.05的2值为11.071表明模型不存在异方差性。修正模型：加权最小二乘法WLS建立的样本回归模型:权数为W1=1/ abs(resid)和权数为W21/RESID2的加权最小二乘法估计相比较，最终得到的理想模型是经过White检验，无交叉乘积项的检验结果为：=0.6905 prob(nR)=0.9524White检验结果表明：prob(nR)大于给定的显著性水平=0.05，接受原假设，认为经加权最小二乘法调整后的回归模型不存在异方差。 6、经比较和检验，我们最终确定的政府财政医疗支出

29、的模型为：= 951610+0.0026 +0.0228（16.1952） （0.0009） （0.0104） t=(5.8759) (3.0038) (2.1846)=0.9709 =0.9688 DW=2.1899 F=467.1209 P=0.0000这表明，在其他条件不变的情况下，地区人口每增加一万人，该地区的政府财政医疗支出就会增加26万元；在其他条件不变的情况下，地区财政收入每增加一亿元，政府财政医疗支出就会增加228万元。五、得出结论：（1）人口数量与政府财政医疗卫生支出呈现较为明显的正向相关关系。表明人口数量越多的地区，政府财政医疗卫生支出越高，相应的效率也越高。（2）地区财政

30、收入与政府财政医疗卫生支出成正相关关系。说明说明当地政府正真能力强，能够充分利用当地资源，积极发展地方经济，说明地方经济发展水平也就较高，医疗发展水平也较高。所以财政收入高地地区政府财政卫生医疗支出也高。六、参考文献1中国统计年鉴. 20102赵卫亚. 计量经济学M.上海：上海财经大学出版社，2003年.我国农村居民消费水平影响因素实例研究 一、提出问题 近年来，我国的经济在迅速的发展，国内生产总值（GDP）也在增长。居民的收入和消费也都在增加。2001年我国的居民消费水平在3887万亿元，直到2010年，我国居民消费水平增加到了9969万亿元。居民的消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程

31、中，对满足人们需求生存、发展和享受需求方面所达到的程度。一般，通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来的。居民的消费水平在很大程度上受整体的经济状况影响国民生产总值是用于衡量一国总收入的一种整体的经济指标，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，GDP也低，用于消费的支出较少，消费水平随之下降。消费问题一直是经济学界研究的重点和热点, 国内许多专家学者从收入、消费支出、物价、贫富差异、地区和行业等因素入手研究了我国消费结构。因此，为了更加了解我国的消费水平，保持我国经济可持续增长，对影响居民消费水平的因素进行大量的实证研究。

32、二、理论综述1、.凯恩斯的绝对收入理论。凯恩斯将消费函数表达为：Cf（Y），并将此式改写为CbY，表明如果其他条件不变，则消费C随收入Y增加而增加，随收入Y减少而减少。他强调实际消费支出是实际收入的稳定函数，这里所说的实际收入是指现期、绝对、实际的收入水平，即本期收入、收入的绝对水平和按货币购买力计算的收入。凯恩斯认为，消费是限期可支配收入的函数，消费与可支配收入之间存在着以下的关系：（1）在短期无论可支配收入多少，是否等于零，消费支出总是大于零。可支配收入等于零时的消费支出，来源于从前的储蓄或现在的借债，这部分的消费支出与可支配收入无关，称为自发消费；（2）随着可支配收入的增加，消费支出也增

33、加。随着可支配收入的变动而变动的消费叫引致消费；（3）消费支出的增加量少于可支配收入的增加量。假定消费函数为线性，则凯恩斯的消费函数可表述为 C=C0 +cYd其中，C为消费支出，Yd为可支配收入，C0与c均为常数，且C00,0c所以模型不存在正自相关。606.3428+ 0.474545X1 + 0.370364X2 t =（1.025435） (3.202042) (1.528988) se= (591.3029) (0.148201) (0.242228) =0.909854, =0.891824, F=50.46542，DW=1.700670对方程进行经济意义解释安徽省上一期人均消费支

34、出增加1%，本期人均消费支出就提高0.47%，安徽省人均可支配收入增加1%, 本期人均消费支出就增加0.37% 。人均可支配收入的变动对人均消费支出的影响显著。这只是理论上的解释，现实可能与解释有出入。四、对回归方程结果的分析以及建议由多元回归模型分析可知, 本期人均消费支出与上一期人均消费支出、人均可支配收入有很大关系.零售商品物价水平以及利率对安徽省人均消费支出的影响有限。分析得出以下观点:经过实证分析,得出安徽省人均消费水平主要受人均可支配收入的影响。后者增加就能带动前者的增加。但人均消费的增长速度低于人均可支配收入的增长速度。说明随着人均可支配收入的增加,消费者用于消费的支出所占的比例

35、反而会减少,他会将更多余额用来储蓄或其它的经济活动。前一期消费对当期消费也存在正相关，我们可以用前期消费来估计当期的消费,不过它的解释能力远没有收入的影响强。而利率的变动对消费的影响就基本上不存在了,这就是说安徽省省如果采取降低利率来鼓励消费的方法是行不通的,货币政策失效。综合上述因素,最有效拉动内需的方法是提高安徽省的人均可支配收入。因此,经济增长的办法是以消费需求为主导,适应消费需求变化,增强市场有效供给。【 HYPERLINK / 参考 HYPERLINK / 文献】计量经济学 庞皓 北京：科学出版社，2007计量经济学教程 赵卫亚 上海财经大学出版社安徽省统计年鉴 2009年城镇居民消

36、费行为变异与我国经济增长袁志刚 宋铮我国居民储蓄宏观影响因素的实证分析摘要：居民的储蓄水平是反映国家经济状况，居民生活水平的重要因素，本文将通过对居民收入水平，市场利率，物价水平，证券市场对资金的吸纳程度，基尼系数，经济体制这些因素建立模型来分析它们对居民储蓄水平的影响，从而有助于分析如何控制居民储蓄水平。关键词：储蓄水平，计量经济模型，最小二乘法，自相关性，异方差性一 问题的研究意义 改革开放使我国的经济呈现蓬勃发展趋势，与此同时我国居民的储蓄也随之快速增长。进入九十年代后，我国居民储蓄额的增长上升到一个新的阶层，保持着两位数的速度增长。这一现象引起国内各经济学家及政府的广泛关注。这对我国经

37、济的进一步增长有着有利的一面,但也会带来一定程度的负面影响。适度的储蓄是能够促进国民经济的良性循环和均衡发展的，主要表现为居民储蓄使银行能够有足够的资金来源为企业提供贷款，有利于国家经济的长期发展，但是居民储蓄如果达到适度的点后依然高居不下，说明国家居民的消费欲望和能力不强，需求不足。改革开放以来，我国居民储蓄存款一直保持快速的增长势头。1991年到2008年的18年间，居民储蓄存款率增长率达到25倍多。1998到2000年期间由于中央银行的连续降息、政府开征利息所得税、储蓄实名制的实行等因素，居民储蓄存款的增长速度开始减缓。进入2001年后，储蓄存款增长势头再次加快，到2007你12 月末1

38、7.25万亿元，2006年到2007年我国虽然经历了一轮巨大的牛市，增长幅度有所降低，但是总量依然高居不下。从国际角度看，我国储蓄从80年代以来，一直列居世界前列，这对于高速发展的中国而言无疑是一件不好的事情。因为伴随着储蓄的高速增长，消费的持续低迷将对我国经济的快速稳定发展产生不利的影响，我国居民储蓄多年居高不下是不争的事实，尽管国家采取了多种措施来鼓励居民消费，但成效均不明显 。不管从宏观还是微观来分析，我国居民存款额都直接影响到我国的国民经济运行及整个经济的发展，所以对我国居民存款的问题进行研究是必不可少的，而且十分重要。我们可以运用研究的结果来分析现状并制定正确的应对方针。二 理论基础

39、近代人们关于储蓄的研究主要是以凯恩斯的消费函数推到而来：凯恩斯认为，消费是限期可支配收入的函数，消费与可支配收入之间处在着以下的关系：（1）在短期无论可支配收入多少，是否等于零，消费支出总是大于零。可支配收入等于零时的消费支出，来源于从前的储蓄或现在的借债，这部分的消费支出与可支配收入无关，称为自发消费；（2）随着可支配收入的增加，消费支出也增加。随着可支配收入的变动而变动的消费叫引致消费；（3）消费支出的增加量少于可支配收入的增加量。假定消费函数为线性，则凯恩斯的消费函数可表述为C=C0 +c Yd其中，C为消费支出，Yd为可支配收入，C0与c均为常数，且C00,0c0, S0为自发储蓄，与

40、可支配收入无关。0s0.8522；所以不存在异方差。（二）自相关检验1、残差图法ViewActual,Fitted,ResidualResidual Graph结论：根据书上所示，上图意味着随机项之间不存在序列相关。 2、DW检验 因为n21，k2，取显著性水平0.05 时，查表得d L1.22，d U 1.42，而dU 1.8609DW4- dU =2.14，所以无自相关。五、结论1）预测模型选择由于经过多重共线性、自相关、异方差的诊断和补救，所以，将选取Y= 355.5672+0.1267*X2+0.4398*X4-4.2847*X5-0.0121*X6作为本报告中研究对象的预测模型。其经

41、济含义如下：平均而言，在其他条件不变的情况下，居民家庭可支配收入变动每变动一个单位，将引起居民消费水平变动0.4398个单位；在其他条件不变的情况下，农村居民家庭恩格尔系数每变动1%，将引起居民消费水平变动0.1267个单位；在其他条件不变的情况下，CPI每变动一个单位，将引起居民消费水平变动-4.284个单位；在其他条件不变的情况下，税收每变动一个单位，将引起居民消费水平变动-0.0121个单位。并且，该模型反映了99.7%的真实情况。2）小结通过以上计量回归分析我们可以得出这样的结论：居民消费水平与农村居民家庭恩格尔系数、居民可支配收入、CPI、税收存在紧密联系。正如凯恩斯所认为的那样，消

42、费存在一条基本的心理规律：随着收入的增加，消费也会增加，但是消费的增加不及收入增加的多，居民可支配收入提高，有利于拉动消费的增长。CPI的提高意味着物价水平上涨，人们用同样地财富所能购买的商品减少，因此会导致市场疲软、消费水平下滑。税收的提高，一方面个人所得税提高会减少人们的收入，从而抑制消费；另一方面消费税、印花税、营业税等税收的提高在无形中转嫁给了消费者，等同于提高了物价，所以也会造成消费水平的降低。消费需求总体运行从计划经济特殊模式到遵循市场经济一般规律，是经济市场化程度由量变到质变的飞跃。随着这一质变的发生，我国经济增长的主要约束已经由短缺经济时代的供给约束转变为需求约束。就内需而言，

43、从社会再生产看，只有消费才是社会再生产的终点和新的起点，是真正的最终需求；而投资需求在一定意义上是消费需求的派生需求。从本质上看，投资对经济发展的贡献主要体现在为社会生产提供有效地生产手段上，而不是体现在对有效需求形成的贡献。中国经济增长影响因素实证分析摘要：伴随着时间推移的脚步，自改革开放以来，我国的经济一直处在飞速发展的阶段，并且一直都在突飞猛进的发展，而经济的增长速度更是让世人为之惊讶。本文主要采用经济增长模型和多元性回归分析的方法对19802010年的中国经济增长因素进行研究，分析了物质资本、劳动力以及消费对国内生产总值的影响，与此同时建立计量模型，寻求这些变量与中国国民产出的数量关系

44、，进行定量分析，并对模型进行检验。关键词：消费、投资、经济增长、劳动力、实证分析研究意义 经济增长是指一个国家生产商品和劳动能力的扩大，在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值和国内生产总值来表示。经济增长是经济学研究的永恒主题。影响经济增长的因素多种多样，如劳动力、资本等硬投入要素外，还有制度变迁、文化等软因素，经济增长并不是由某一因素就能决定，不同区域、历史背景、文化氛围、资源禀赋等都会导致经济增长上的差异。但无论是硬投入还是软因素，都会对经济增长产生重要影响。古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉，而现代经济增长理论则认为知识

45、、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的作用。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量。然而，由于资本投入数量难以测量，在这里我们用全社会固定资产投资总额来衡量物质资本。中国拥有全世界近四分之一的人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源，因此本文用总就业人数来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主要因素，经济增长问题既受各国政府和居民的关注，也是经济学研究的一个重要方面。在19782008年的31年中，我国经济年均增长率高达9.6%，综合国力大大提高，居民的消费需求的质量和数量有了很大的提高。但是，我国目前仍然面临消费需求不足的问题。因

46、此，研究消费需求对经济增长的影响，并对我国消费需求对经济增长的影响程度进行实证分析，可以帮助我们更好的理解消费对我国经济增长的作用。数据收集以及模型的建立（一）数据收集以及模型的建立 表1.中国经济增长影响因素模型时间序列表 年 份国内生产总值（现价）年末从业人员数全社会固定资产投资总额居民消费价格指数（上年=100） 19804545.642361910.9107.5 19814891.643725961102.5 19825323.4452951230.4102 19835962.7464361430.1102 19847208.1481971832.9102.7 198590164987

47、32543.2109.3 198610275.2512823120.6106.5 198712058.6527833791.7107.3 198815042.8543344753.8118.8 198916992.3553294410.4118 199018667.8647494517103.1 199121781.5654915594.5103.4 199226923.5661528080.1106.4 199335333.96680813072.3114.7 199448197.96745517042.1124.1 199560793.76806520019.3117.1 19967117

48、6.66895022913.5108.3 1997789736982024941.1102.8 199884402.37063728406.299.2 199989677798.6 200099214.67208532917.7100.4 2001109655.27302537213.5100.7 2002120332.77374043499.999.2 2003135822.87443255566.6101.2 2004159878.37520070477.4103.9 2005184937.47582588773.6101.8 2006216314.4764001

49、09998.2101.5 2007265810.376990137323.9104.8 2008314045.477480172828.4105.9 200934090377995224598.899.3资料来源：中经网统计数据库（二）模型设计 为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值（y）作为对经济发展的衡量，代表经济发展；用总就业人员数（x1）衡量劳动力；用固定资产投资总额（x2）衡量资本投入；用价格指数（x3）代表消费需求，运用这些数据进行回归分析。 采用的模型为：y=1+2x1+3x2+4x3+ui其中，y代表国内生产总值，x1代表社会就业人数，x2代表固定资

50、产投资，x3代表消费价格指数，ui代表随机扰动项。我们通过对该模型的回归分析，得出各个变量与我国经济增长的变动关系。模型设定和检验模型初始估计 表2.模型初始估计结果Dependent Variable:YMethod:Least SquareDate:2013-06-11 Time:20:08Sample(adjusted):19802009Included observations:30 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C-16197.4741510.11-0.390205

51、0.6996 X11.6839720.2560656.5763360.0000 X21.4204450.05488625.879790.0000 X3-580.7369355.4395-1.6338560.1143R-squared0.985665Mean dependent var85805.26Adjusted R-squared0.984011S.D.dependent var95097.07S.E. Of regression12024.95Akaike info criterion21.75092Sum squared resid3.76E+09Schwarz criterion21

52、.93775Log likelihood-322.2638F-statistic595.9008Durbin-Waston stat0.968679Prob(F-statistic)0.000000（二）多重共线性检验 表3.相关系数矩阵 X1 X2 X3 X11.0000000.665094-0.219318 X20.6650941.000000-0.291137 X3-0.219318-0.2911371.000000根据多重共线性检验，变量之间存在着线性相关。通过剔除变量法，多重共线性的修正结果如下：剔除X3 表4.修正多重共线性后的模型Dependent Variable:YMetho

53、d:Least SquaresDate:2013-06-11 Time:20:50Sample(adjusted):19802009Included observations:30 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C-79282.7915704.05-5.0485550.0000 X11.6990130.2636936.4431580.0000 X21.4383250.05542225.952220.0000R-squared0.984193Mean dependent var

54、85805.26Adjusting R-squared0.983022S.D.dependent var95097.07S.E. Of regression12391.14Akaike info criterion21.78199Sum squared resid4.15E+09Schwarz criterion21.92211Log likelihood-323.7299F-statistic 840.5434Durbin-Watson stat0.689221Prob.(F-statistic)0.000000(三）异方差检验 表5.ARCH检验ARCH TestF-statistic5.

55、690752Probability0.024334Obs*R-squared5.048272Probability0.024651Test Equation:Dependent Variable:RESID2Method:Least SquaresDate:2013-06-11 Time:21:10Sample(adjusted):19812009Included observations:29 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C49385817560101980.881729

56、0.3857 RESID2(-1)0.8990980.3768972.3855300.0243R-squared0.174078Mean dependent var1.39E+08Adjusted R-squared0.143489S.D.dependent var2.41E+08S.E.of regression2.23E+08Akaike info criterion41.35408Sum squared resid1.35E+18Schwarz criterion41.44838Log likelihood-597.6342F-statistic5.690752Durbin-Wats o

57、n stat1.336249Prob.(F-statistic)0.024334从上表可以得到数据：(n-p)R2=5.048272，查表得到x2(p)=5.9915，（n-p)R2=5.048272F(2,27)=3.35(显著性水平为0.05),表明模型从整体上看我国经济增长与各解释变量之间线性关系显著。修正的拟合优度量为0.9919，拟合程度很好。结论分析和政策建议主要结论固定资产投资是经济增长的重要原动力经济发展取决于投入资金的数量和资金的利用率，固定资产投资是经济增长的重要原动力，它对经济运行具有先导作用，并以其乘数效应拉动经济增长。劳动力对GDP有一定的促进作用，但是对经济增长的贡

58、献率却微不足道这是因为我国劳动力结构总量巨大、供给充足、流动性强，对GDP影响很大。但是劳动力的人力资本含量以及高技术含量偏低，劳动力素质结构存在巨大的缺陷，这会直接影响经济的增长。消费需求对经济的拉动作用消费需求是三大需求要素中所占份额最大、波动幅度最小的部分，是国民经济的重要支柱和最主要的组成部分，同时也是最为明显的反映经济自发增长态势的宏观经济指标。政策建议 就业是民生之本，有效促进就业，保持经济增长良好势头成为我国当前乃至今后一段时期的重要课题。针对目前劳动力数量庞大且整体素质不高的情况，应该通过多种途径，一方面加强就业培训的投入力度，提高劳动者就业以及再就业的能力，从而降低失业率；另

59、一方面，加强各地区间人才交流并促进劳动力自由流动，通过合理的技术壁垒的方式，阻止外来流动人员的无序进入。同时，鼓励灵活就业，以减轻就业压力。 劳动力的人力资本含量以及高技术含量偏低，劳动力素质结构存在严重缺陷，直接影响了经济的增长，因此应当控制人口的数量，优化劳动力结构，提高劳动力素质。物质资本对我国的经济增长也起到了一定的影响作用，应当加强对投资的科学管理，提高投资效率。参考文献：1赵晓，消费中国经济增长主动力J，20052徐铮、张润清、李晓红，1990-2004年我国经济增长因素实证分析J，经济论坛，2007（04）3繤国萍，我国经济增长影响因素的实证研究，安徽财经大学，安徽蚌埠23304

60、1摘4吴沛、李克俊，中国经济增长影响因素的实证分析，西华大学，成都6100395刘诗白，社会主义市场经济理论，西南财经大学出版社，20046中经网统计数据库人民币汇率影响因素分析 问题提出自2000年我国加入WTO以来我国经济得到了飞速的发展，2010年，我国的经济总量已经超越日本，成为仅次于美国的世界第二经济体，这与我国实施的出口导向型政策有很大关系。出口、消费、投资是推动我国经济发展的“三驾马车”，而这三驾马车中无疑出口的动力最强劲，1990年出口占GDP的比重到2011年增至56.2%，2012年前三个季度更上升到57.3%。虽然近三十多年我国的出口总额一直在增长，从1980年的181.