计量经济学论文12篇

计量经济学论文计量经济学论文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2021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=β0+β1㏑X1+β2㏑X2+µ其中u为随机误差项。下表为1985——2021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)19851257.8901610019861498.310275.2106.519871614.212058.6114.319882055.115042.8135.819892199.916992.3160.219902574.318667.8165.219913398.721781.5170.819924443.326923.5181.719935986.235333.9208.419949960.148197.9258.6199511048.160793.7302.8199611557.471176.6327.9202111806.578973337.1202111626.184402.3334.4202113736.489677.1329.7202118638.899214.6331202120219.2109655.2333.3202124430.3120332.7330.6202134195.6135822.8334.6202146435.8159878.3347.7202154273.7183084.8353.9202163376.9211923.5359.2202173284.6249529.9376.5（资料来源：中国统计年鉴2021.中国统计出版社）三、参数估计运用Eviews软件，建立方程CREATEA19852021DATAYXlX2GENRW=log(Y)GENRWl=log(X1)GENRW2=log(X2)运用OLS估计法得所以，模型估计结果为：LnY=-3.060149+1.656674lnX1-1.057053lnX20.3374270.0922060.214647t=-9.06905917.96703-4.924618R2=0.992218=0.991440F=1275.093n=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α=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=1275.093>3.49，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α=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+1.2186lnX1t=-10.645834.6222R2=0.9828=0.9820F=1198.70DW=1.6207n=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DW>DU,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=-10.645834.6222R2=0.9828=0.9820F=1198.70DW=1.6207n=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%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，2021年《中国统计年鉴》2021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,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。2021年中国农村人口比重高达50.1%，2021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，2021年到2021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2021年》,详见表1。年份人均GDP（Y）农业人口比重(X1)能源生产(X2)2021679649.912.9832021715949.813.1942021785850.113.505202186225014.388202193985015.0662021105425017.19120211233649.119.66520211418546.921.62220211650044.823.21720212021942.624.72820212370840.826.05520212560839.627.46220212999238.129.692(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=92751.4731-1683.390644*X1（1）（22.91824）（-19.33754）相关统计指标:可决系数R2=0.97144σ=2882.576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=-10527.04976+1274.209512*X2（2）（-5.921119）（14.84044）相关统计指标:可决系数=0.952430;σ=1766.066F=220.2386P=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=-26522.20217+952.279833*X1+913.7741652*X2（（-4.188026）（2.593847）（5.879191）相关统计指标:可决系数=0.971563;σ=1432.125F=170.8258P=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(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σ(3)=1432.125<σ(1)=2882.576,σ(3)=1432.125<σ(2)=1766.066,所以在解释Y和X1、X2的关系中,方程(3)要优于方程(1)、(2)。通过回归模型方程(3)可以得出这样的判断,能源生产总量和农业从业人口比重都是人均GDP的重要决定因素。三、结论和建议人均GDP和农业从业人口比重都是决定第三产业发展水平的重要因素。1、人均GDP(Y)与农业人口比重（X1）之间存在着负的简单线性相关关系,说明第一产业的发展水平对人均GDP有明显的制约作用。一般而言,第一产业发展水平较高的国家人均GDP也较高,特别是国家处在发展中的时候,第一产业的的就业人口转移对人均GDP有较大的拉动作用。第一产业作为完整的国民经济体系的重要组成部分,特别是我国正朝着全面建成小康社会的目标奋进的时刻,要紧紧把握住发展这一主题，农业从业人口比重比较高,是我国目前大多数省区普遍存在的问题。要求降低农业从业人口比重,积极探索适合的转移农业富裕劳动力的途径,使得第一产业的发展水平迈上新的台阶。同时农业是第一产业，是国民经济的基础，没有农业的发展，就不会有国民经济的发展。2·Y与全国能源生产总量(X2)的之间存在着明显正的线性相关关系,说明能源生产总量对国民经济的发展水平也有明显的推动作用。世界各国经济发展的历史表明，能源消费与国民经济之间存在着明显的关系。能源是国民经济的命脉,能源是国家重要的战略资源，。能源是推动经济社会发展必不可少的助动力,是国民经济的基础产业,对国民经济持续、快速、健康地发展和人民生活的改善,发挥着十分重要的促进与保障作用。3·随着第一产业就业人口比例的不断缩小以及全国能源生产总量的的提高，同时国民经济的发展水也在不断提高，是整个经济发展过程中的一个重要规律,这是世界各国在经济发展过程中所体现出来的一个重要特征。其三者的联系紧密，当第一二三产业很好的平衡发展，国家的宏观政策调节好三者之间的产业结构时，才能促进国民经济的又好又快发展。能源生产总量为国民经济发展提供动力保证，列宁曾说过“煤是工业的粮食。石油是工业的血液。”能源为工业发展提供了原动力，这正是它对国民经济发展的重要性所在。参考文献：[1]庞皓.计量经济学【M】.北京：科学出版社，2021.[2]罗祥立.我国第三产业与人均GDP、农业从业人口的关系[J].商业研究.2021/02中国财政地方卫生支出的影响因素分析内容摘要近年来居民卫生医疗健康状况一直是全社会关注的重点民生问题。与此同时，中央及地方各级政府也一再强调要加大公共卫生的财政支出力度。而许多地方“看病难、看病贵”等现象似乎并没有得以解决，这个历史遗留的民生问题牵涉的方方面面是在太多，要一次性完全解决妥当似乎不是那么件容易的事。要解决问题，首先肯定要找出出现问题的原因，到底是哪些因素影响了我国卫生医疗跟不上脚步。本文着重从政府地方卫生支出的影响因素来分析，为何地方卫生支出存在不均衡的问题。关键词：卫生医疗、财政支出、GDP、财政收入早在2021年《中共中央、国务院关于卫生改革与发展的决定》就提出了“中央和地方政府对卫生事业的投入，要随着经济的发展逐年增加，增加力度不低于财政支出的增长幅度”的要求，但是我国政府的卫生支出水平仍旧偏低。从绝对量上看，我国的卫生支出从2021年的709.52亿元增长到2021年的3124.57亿元，虽然增长了4倍多，但直到2021年SARS的爆发，政府才更加重视卫生领域的投入，政府预算支出的增长开始慢慢地与财政支出的增长相协调。2021年《中共中央、国务院关于卫生改革与发展的决定》还要求在二十世纪末“争取全社会卫生总费用占国内生产总值的5％左右”，但是我国卫生总费用占GDP的比重直到2021年也没有超过5%。根据Tanzi和Schuknecht(2021)的整理，早在上个世纪90年代奥地利、法国、意大利、德国、挪威、荷兰等国医疗卫生支出占GDP的比重就超过了8%，加拿大和美国更是超过了10%，比例最低的是爱尔兰，也达到了7.1%。一、理论分析研究对于影响政府财政支出的因素主要有人口密度，人均GDP，受教育水平。本文主要以人口密度、人均GDP和文盲率作为人口、经济和社会三个方面的效率影响因素。所使用的所有数据均来自2021年各地中国财政年鉴、中国卫生年鉴、中国卫生统计年鉴以及中国统计年鉴人口数：由于较多的人口数有利于降低政府支出的管理和监督成本,所以人口数与政府支出的效率应该呈正相关关系GDP水平：较高的经济发展水平有助于提高财政支出效率，所以GDP越高地地区，政府财政医疗卫生支出应该越高。卫生医疗机构数：卫生医疗机构多的地区，医疗卫生发展水平相对较高，所以卫生医疗机构数应与政府财政医疗支出成正比。财政收入水平：财政收入高的地区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。二、模型设定Y代表政府财政医疗支出额X1代表人口数X2代表GDP总额X3代表卫生医疗机构X4代表财政收入基于以上数据，初步建立模型三、数据收集：本文收集了我国2021年我国卫生医疗支出以及相关因素的部分数据地区卫生医疗财政支出（亿元）Y人口数（万人）X1GDP总量（万元）X2卫生医疗机构数（个）X3财政收入（亿元）X4北京186.82196214113.5894112353.93天津70.0712999224.4645421068.81河北235.48719420394.26814031331.85山西113.8635749200.8641098969.67内蒙古120.72247211672.00225651069.98辽宁151.36437518457.27348052021.84吉林110.9127478667.5819385602.41黑龙江1356022073755.58上海160.07230317165.9847082873.58江苏249.69786941425.48309564079.86浙江224.53544727722.31299392608.47安徽184.22595712359.33229971149.40福建117.58369314737.12270171151.49江西150.0244629451.2634068778.09山东250.77958839169.92669672749.38河南270.21940523092.36757411381.32湖北17961342691011.23湖南180.44657016037.96593591081.69广东304.041044146013.06448804517.04广西165.4946109569.8532741771.99海南34.828692064.504678270.99重庆94.8728857925.5817495952.07四川263.34804517185.48742831561.67贵州127.6834794602.1625420533.73云南183.7046027224.1822888871.19西藏32.04301507.46496036.65陕西156.66373510123.4835696958.21甘肃100.4025604120.7526673353.58青海38.945631350.435781110.22宁夏34.026331689.654129153.55新疆103.5621855437.4716000500.58

注：以上数据来自2021年中国统计年鉴四、图形分析及理论模型建立：1、利用Eviews软件分别绘制X1，X2，X3与Y的相关图相关图如下：由相关图可知，解释变量与被解释变量之间存在线性相关关系，为此，可建立如下人口密度，人均GDP，文盲率与政府卫生医疗财政支出的多元线性回归模型：2、用最小二乘法，利用Eviews软件可得估计结果如下：报告形式：（7.4831）（20.0044）（0.0014）（0.0004）（5.0199）=（3.9038）（5.2771）（-3.4521）（1.6519）（5.0199）=0.9388=0.9293DW=2.2969F=99.6313=19.53873、检验多元回归模型：给定显著水平为0.05拟合优度检验：=0.9388接近于1，表明模型对样本数据拟合程度高。F检验：F=99.6313>(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1.6519<(31-5)=2.056表明卫生医疗机构数对Y没有显著影响财政收入X4的T统计量绝对值为5.0199>(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=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=0.8983DW=2.3662F=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0.000000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，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W2＝1/RESID^2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：=0.6905prob(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=0.9688DW=2.1899F=467.1209P=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.2021[2]赵卫亚.计量经济学[M].上海：上海财经大学出版社，2021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。2021年我国的居民消费水平在3887万亿元，直到2021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。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：C＝f（Y），并将此式改写为C＝bY，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C0>0,0<c<1.C0为自发消费，cYd为引致消费。消费支出等于自发消费与引致消费之和。2.杜森贝的相对收入理论。杜森贝提出消费并不取决于现期绝对收入水平，而是取决于相对收入水平，这里所指的相对收入水平有两种：相对于其他人的收入水平，指消费行为互相影响的，本人消费要受他人收入水平影响，一般称为“示范效应”或“攀比效应”。相对于本人的历史最高水平，指收入降低后，消费不一定马上降低，一般称为“习惯效应”。3.莫迪利安尼的生命周期理论。莫迪利安尼提出消费不取决于现期收入，而取决于一生的收入和财产收入，其消费函数公式为：C＝a•WR＋b•YL，式中WR为财产收入，YL为劳动收入，a、b分别为财产收入、劳动收入的边际消费倾向。他根据这一原理分析出人一生劳动收入和消费关系：人在工作期间的每年收入YL，不能全部用于消费，总有一部分要用于储蓄，从参加工作起到退休止，储蓄一直增长，到工作期最后一年时总储蓄达最大，从退休开始，储蓄一直在减少，到生命结束时储蓄为零。还分析出消费和财产的关系：财产越多和取得财产的年龄越大，消费水平越高。4.弗里德曼的持久收入理论。弗里德曼认为居民消费不取决于现期收入的绝对水平，也不取决于现期收入和以前最高收入的关系，而是取决于居民的持久收入，即在相当长时间里可以得到的收入。他认为只有持久收入才能影响人们的消费，消费是持久收入的稳定函数，即：CL＝bYL，表明持久收入YL增加，持久消费（长期确定的有规律的消费）CL也增加，但消费随收入增加的幅度取决于边际消费倾向b，b值越大CL增加越多，b值越小CL增加越少。持久收入理论和生命周期理论相结合构成现代消费理论，这两种收入理论不是互相排斥的，而是基本一致的，互相补充的。三、模型的设定1消费的影响因素（1）农村居民人均可支配年收入。按照经典经济学理论，收入是影响消费的主要因素，如果收入为0时，居民的消费支出是最低的，随着收入的增加，人们才会拿出多余的钱买奢侈品，去娱乐。但是根据凯恩斯的宏观经济学原理，真正对居民消费水平有影响的是居民的收入水平。在考虑到这个因素的情况下，我们选择居民人均收入（X2）作为解释变量。（2）农村居民的消费价格指数。对于价格需求弹性低的商品（生活必需品）来说，商品价格的变动基本上对商品的需求量没有什么影响，而对于价格需求弹性高的商品（奢侈品）来说，物价的微小变动会引起对消费品需求的大幅度波动，因此消费品的价格水平对居民的消费水平也有一定的影响。文章利用居民消费价格指数（x1）来代表消费品的价格水平,将其作为解释变量。（3）农村家庭恩格尔系数。恩格尔系数是衡量一个国家和地区人民生活水平的状况，一个国家或家庭生活越贫困，居民储蓄越少，恩格尔系数就越大；反之，生活越富裕，居民储蓄越多，恩格尔系数就越小，这一项也是需要被列为影响因素即为解释变量。(4)其他因素1)体制因素。随着市场经济的不断发展，使得居民收入分配越来越与其劳动成果和市场不确定状态结合起来。在这种情况下，一方面，居民必须为下岗与再就业之间的各项支出，另一方面，我国劳动就业、养老、医疗、教育、住房等，使得居民必须为某些活动而消费。如果在体制方面进行制度创新，其中有些不必要的消费很难用数值来衡量，故归为其他因素。2)人口结构因素。根据生命周期模型可得出，一国人口结构年轻化，该国消费将会减少，当进入老年化时，消费比例将会增加，但是由于数据收集原因，也归为其他因素.其他因素在本文中用随机扰动项来表示。2、模型的设定Y：农村居民消费水平X1：农村居民的消费价格指数X2:农村居民人均可支配收入X3：农村家庭恩格尔系数基于以上数据，初步建立模型Y=C+C1*X1+C2*X2+C3*X3++3、数据的收集本文收集了我国1991-2021年居民消费水平的相关数据年份农村居民消费水平/元y农村居民价格消费指数%x1农村居民人均可支配收入/元x2农村家庭恩格尔系数%x31991602102.3708.657.61992688104.7784.057.61993805113.7921.658.119941038123.41221.058.919951313117.51577.758.619961626107.91926.156.320211722102.52090.155.12021173099.02162.053.42021176698.52210.352.62021186099.92253.449.120211969100.82366.447.72021206299.62475.646.220212103101.62622.245.620212319104.82936.447.220212579102.23254.945.520212868101.53587.043.020213293105.44140.443.120213795106.54760.643.72021402199.75153.241.020214455103.65919.041.1注：以上数据来源各年份中国统计年鉴，四、模型的估计与调整1用最小二乘法，利用Eviews软件可得估计结果如下报告形式：469.3652+1.7884X1+0.7215X2-8.8007X3（250.8966）（2.2105）（0.01904）（4.8007）=（1.8708）（0.6090）（37.8879）(-1.83332)=0.99830.9980DW=1.0545F=3194.701=48.4463p(f)=0.000002）检验多元回归模型：给定显著性水平为0.05拟合优度检验：=0.9983接近1，表明模型对样本数据拟合程度高。F检验（回归方程显著性检验）：F=3194.4013.59，表明模型线性关系很显著，或解释变量农村居民消费价格指数x1和农村居民人均可支配收入x2和农村家庭恩格尔系数X3联合起来对被解释变量农村居民消费水平Y有显著影响。T检验（解释变量显著性检验）：农村居民消费价格指数回归系数的T统计量绝对值为0.60902.110，表明居民消费价格指数对Y没有显著影响；农村居民人均可支配收入回归系数的T统计量绝对值为37.88792.110，表明农村居民人均可支配收入对Y有显著影响。农村家庭恩格尔系数回归系数的T统计量绝对值为1.83332.110，表明家庭恩格尔系数对Y有没有显著影响。3）模型经济意义：假设其他解释变量不变，居民消费价格指数每增长1%，被解释变量农村居民消费水平就增加1.7884元；。假设其他解释变量不变，农村居民人均可支配收入每增长1元，被解释变量人农村居民消费水平就增加0.7215元。假设其他解释变量不变，农村家庭恩格尔系数每增长1%，被解释变量人农村居民消费水平就减少8.007元。计量经济检验：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：coryx1x2x3通过计算表明，各解释变量都与被解释变量农村居民消费水平相关，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，农村居民可支配收入应是农村居民消费水平的主要影响因素，相关系数检验也表明，农村居民可支配收入与农村居民消费水平的相关性最强。所以，以Y=a+bX+作为最基本的模型Lsycx2建立二元回归模型以一元回归模型为基础建立二元回归模型Lsycx2x1Lsycx2x3建立三元回归模型Lsycx2x3x1将其余的变量逐个引入模型，估计结果列入下表（第二行为t检验值）模型x1x2x3R2y=f(x2)0.7539(94.1715)0.99800.9979y=f(x2,x1)-0.5293(-0.2735)0.7531(86.5852)0.99800.9978y=f(x2,x3)0.7277(42.1661)-6.5794(-1.6880)0.99820.9981y=f(x2,x3,x1)1.7884(0.8090)0.7215(337.8879)-8.8007(-1.8332)0.99830.9980经过以上的逐步引入检验过程，最终确定农村居民消费函数为Y=529.0466+0.7277x2-6.5794x3(237.3581)(0.0173)(3.8978)T=(2.2289)(42.1161)(-1.6880)R2=0.99820.9981F=4891.113S.E=48.1674D.W=统计检验：判定系数：R2=0.9982接近于1，表明模型对样本数据拟合优度高。F检验：F=4891.113,大于临界值4.41,其P值0.000000也明显小于,说明各个解释变量对农村居民消费水平Y有显著影响，模型线性关系显著T检验：农村家庭恩格尔系数的t值小于2，表明农村家庭恩格尔系数对农村居民消费水平（Y）没有显著影响，其他各参数的t值的绝对值均大于2，表明其他各参数对农村居民消费水平（Y）有显著影响。计量经济学检验：1）自相关检验：给定显著性水平0.05，查DW表，当n=20,k=2时，得下限值dL=1.100上限值dU=1.537因为DW统计量为1.0281小于dLdU所以无法判断是否存在自相关性。偏相关系数检验：从上图中可以看出，我国农村居民消费水平函数不存在高阶自相关性作异方差的White检验如下表所示。检验知Obs*R-squared=13.81344,表明不存在异从White检验知Obs*R-squared=13.81344明显大于自由度为3，显著性水平为为0.05的2值为9.48773,表明不存在异方差性。所以本文的最终模型估计结果为：Y=529.0466+0.7277x2-6.5794x3(237.3581)(0.0173)(3.8978)T=(2.2289)(42.1161)(-1.6880)R2=0.99820.9981F=4891.113S.E=48.1674D.W=该模型表示，当农村居民人均可支配收入增加1元时，农村居民消费水平随之增加0.7277元，。当农村家庭恩格尔系数上升1%，农村居民消费水平随之减少6.5794元。四本文的结论与建议我国经济发展迅速，农民对收入函数和消费函数不是很了解。既农村文化素质偏低,收入也偏低,由于人均可支配收入是消费的主要因素,为了实现可持续发展的中国特色社会主义文化建设,提高农民消费水平,更应该增加农村的可支配收.根据以上的研究我有以下建议(1)努力增加农民的收入,收入是消费的主要因素,这就需要加快农业调整,加快经济发展(2)加快新农村的建设,增加基础设施(3)加强社会保障体系(4)减轻居民医疗等负担(5)完善就业制度.让更多的人有工作,增加收入。影响安徽省城镇居民人均消费水平主要因素分析【摘要】近几年来，安徽省经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车，本文在现代消费理论的基础上,结合安徽省今年来的实际情况,分析建立计量模型，修改假设、增减变量,利用可靠数据做出了安徽省城镇居民人均消费的计量模型,比较分析了人均可支配收入、商品零售价格指数和银行一年期存款利率等变量对居民消费的不同影响,文章最后给出了问题的结论并且提出了相应的政策建议。【关键词】安徽消费模型影响因素多重共线性自相关性异方差性一、经济背景、模型理论及研究的意义消费活动是经济活动的终点,经济活动的目的是为了满足人们不断增长的消费需求。国家一系列决策和尚待解决的问题很大程度上都源于消费。西方消费经济学者们认为，收入是影响消费者消费的主要因素，消费是需求的函数。消费经济学有关收入与消费的关系，即消费函数理论有：（1）凯恩斯的绝对收入理论。他认为消费主要取决于消费者的净收入，边际消费倾向小于平均消费倾向。他假定，人们的现期消费，取决于他们现期收入的绝对量。（2）杜森贝利的相对收入消费理论。他认为消费者会受自己过去的消费习惯以及周围消费水准来决定消费，从而消费是相对的决定的。当期消费主要决定于当期收入和过去的消费支出水平。（3）弗朗科•莫迪利安的生命周期的消费理论。这种理论把人生分为三个阶段：少年、壮年和老年；在少年与老年阶段，消费大于收入；在壮年阶段，收入大于消费，壮年阶段多余的收入用于偿还少年时期的债务或储蓄起来用来防老。（4）弗里德曼的永久收入消费理论。他认为消费者的消费支出主要不是由他的现期收入来决定，而是由他的永久收入来决定的。这些理论都强调了收入对消费的影响。除此之外，还有其他一些因素也会对消费行为产生影响。（1）利率。传统的看法认为，提高利率会刺激储蓄，从而减少消费。当然现代经济学家也有不同意见，他们认为利率对储蓄的影响要视其对储蓄的替代效应和收入效应而定，具体问题具体分析。（2）价格指数。价格的变动可以使得实际收入发生变化，从而改变消费。基于上述这些经济理论，我找到1995-2021年安徽省城镇居民消费支出、总人口数、城镇居民人均可支配收入、全省商品零售价格指数以及银行一年期存款利率的官方数据。想借此来分析中国消费的影响因素以及它们具体是如何对消费产生影响的。针对这一模型，有以下两个假定。一，自改革开放以来，我国人均消费倾向呈现缓慢的递减趋势，即保持粘性。这一假定符合我国居民的储蓄——消费心理，也与其他一些发展中国家的情况大体一致。

二，由储蓄和消费的替代关系，可以假定刺激储蓄的因素，会制约消费。我们知道提高利率会刺激储蓄，因而我把利率也引入模型的分析中。二、居民人均消费水平主要因素的实证分析：(一)影响因素分析及选取1、城镇居民人均消费水平。由安徽省城镇居民消费支出和城镇居民总人口数计算所得。借此来代表城镇居民的消费支出情况，这是将要建立计量经济学模型的被解释变量。2、城镇居民人均可支配收入。由前面的理论，收入是决定消费的主要因素。因此，这里用这一变量来代表人均收入。人均收入提高，人均消费也会随之增加。3、前一期的人均消费水平。根据杜森贝利的相对收入消费理论，消费者会受自己过去的消费习惯来决定当期消费。因而把它引入模型中，它与当期消费应该是正相关的。4、零售商品物价指数。借此来说明价格变动对消费的影响，价格水平越高，人们的购买力普遍降低，为维持原来的消费水平，消费者的支出也会越多。它们应该是正相关的关系。这里假定上一年为基期，第二年的价格指数是对以上一年数据为100的相对数。5、中国人民银行一年期储蓄利率。一般认为，提高利率会刺激储蓄，减少消费支出,因为利率水平越高，消费的机会成本就越大，居民就会压缩当前消费。因此，它们应该是负相关的。利率提高时，人们认为减少目前的消费，增加将来消费比较有利，从而增加储蓄，这是利率对储蓄的替代效应；另一方面，利率提高时他将来的利息收入增加，会使他认为自己比较富有，以致增加目前消费，从而可能反而减少储蓄，这是利率对储蓄的收入效应。利率对不同人群的影响也是不同的。由于中国人民银行的一年期利率总是不定期地进行调整，可能几年调整一次，或者一年调整几次，这给我的计量经济学分析带来了一定的困难。为达成统一，我每年各种年利率进行加权后作为全年的利率。（二）数据的收集与整理根据以上分析，收集1995年至2021年的安徽省人均消费支出(Y)，前一期人均消费支出（），城镇居民家庭人均可支配收入()，安徽省零售商品价格指数（），中国人民银行一年期储蓄存款利率（）的数据表1安徽省1993-2021年消费及其相关影响因素统计表年份人均消费支出（元）上期人均消费支出（元）人均可支配收入（元）全省商品零售价格水平（定基比）中国人民银行一年期储蓄存款利率1995344126713778.86176.810.981996407334414493.92189.49.072021442940734599.27188.37.022021467544294770.47184.752021498546755064.60178.42.892021532349855293.55174.82.252021580653235668.80174.12.252021446858066032.40172.72.012021493344686778.03175.01.982021534349337511.43179.72.0252021713653438470.68180.82.252021794271369771.05182.32.2520219208794211473.58190.53.24资料来源:《安徽统计年鉴》安徽统计局,中国统计年鉴。银行利率来源/gb/longhoo/news2021/special/gjgn/node10369/node10389/userobject1ai285351.html三、模型建立与预测（一）模型建立我们用Eviews软件逐步回归法建立对数线性模型：Y=，其中：Y:安徽省人均消费支出(元):前一期人均消费支出（元）:城镇居民家庭人均可支配收入(元):安徽省零售商品价格指数（定基比）:中国人民银行一年期储蓄存款利率：随机干扰项（二）OLS估计根据上表数据，运用OLS方法估计模型的参数，利用计量经济学计算机软件Eviews，回归结果如下：图1从估计的模型结果不难看出，解释变量x1、x3、x4的t检验都不显著，所以要进一步的对模型进行检验修正。（三）回归模型的扩展：1、多重共线性：(1)简单相关系数检验图2由图2相关系数矩阵可以看出，解释变量相互之间的相关系数较高，证实解释变量之间存在多重共线性。尤其是x1和x2变量之间相关性很高。（2）多重共线性模型的修正运用OLS方法分别求Y对个解释变量X1、X2、X3、X4进行一元回归。4个方程的回归结果详见图3—图6，再结合经济意义和统计检验拟合效果最好的一元线性回归方程。图3图4图5图6依据调整后可决系数最大原则，选取X2作为进入回归模型的第一个解释变量，形成一元回归模型。保留解释变量X2在此基础上分别加入变量X1、X3、X4分别进行回归。如下，见图7-图9。图7图8图9类似第一步进行分析，可以看到在X2基础上加入X1后，可决系数有了改进，各个参数的t检验都较以前更为显著。故保留变量X1，X2，在此基础上添加X3、X4继续进行回归。如下，见图10-图11图10图11由表我们可以看到：加入变量X3或者X4以后，虽然可决系数有所提高，但是变量X1的t检验变得不显著。这说明X3、X4引起多重共线性，应该予以剔除。因此最后应该保留的变量是X1、X2。2、异方差性：利用White检验的方法得如下信息：图12看图12观察p值可判断该模型不具有异方差性。3、自相关性：图7由图7可知，DW=1.700670，查表得=0.010，=1.340，因为DW>所以模型不存在正自相关。606.3428+0.474545X1+0.370364X2t=（1.025435）(3.202142)(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。【参考文献】《计量经济学》庞皓北京：科学出版社，2021《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》2021年《城镇居民消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2021年的18年间，居民储蓄存款率增长率达到25倍多。2021到2021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2021年后，储蓄存款增长势头再次加快，到2021你12月末17.25万亿元，2021年到2021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+cYd其中，C为消费支出，Yd为可支配收入，C0与c均为常数，且C0>0,0<c<1.C0为自发消费，cYd为引致消费。消费支出等于自发消费与引致消费之和。用户的可支配收入用于消费以后剩下的部分就是储蓄，由于储蓄与消费具有互补性，故影响消费的所有因素也会影响储蓄，既然假定储蓄是可支配收入的函数，那么储蓄也是可支配收入的函数，储蓄函数的一般形式为S=S(Yd).储蓄等于可支配收入与消费支出之差。因此可从消费函数中推导出储蓄函数：S=Yd–C=Yd–(C0+cYd)=-C0+(1-c)Yd令-C0=S0,(1-c)=s,则有：S=S0+sYd其中，S为消费支出，Yd为可支配收入，S0与s均为常数，且S0>0,S0为自发储蓄，与可支配收入无关。0<s<1.，sYd为引致储蓄。储蓄支出等于自发储蓄与引致储蓄之和。后人在此基础上再加上其他影响因素，例如一年期储蓄利率、居民消费价格指数、股票筹资额等，形成适应于不同时期、时代、地区的消费函数，因此不同时期、地区、不同的经济学家根据不同的经济环境会推导出不同的具体的储蓄函数。三模型的设定1影响因素的分析(1)收入水平按照经典经济学理论，收入是影响储蓄的主要因素，只有当收入超过最低的需求后储蓄才能成为可能，在此之前都是负储蓄，而其储蓄应该与收入呈同方向变动的关系。即收入增加，储蓄增加，收入减少，储蓄减少。但是根据凯恩斯的宏观经济学原理，真正对居民储蓄有影响的是居民可支配收入。可支配收入是指居民家庭在支付所得税后所剩余的全部现金收入。在考虑到这个因素的情况下，我们选择居民可支配收入（X1）作为解释变量。(2)利率利率的升降直接影响到存款的收益，但是在考虑到利率时，利率对储蓄的影响可以分为替代效应和收入效应。即:收入效应是指当利率增加时，人民会认为收入增加，进而扩大消费，导致储蓄减少；替代效应是指当利率增加时，人们会认为当期消费成本的增加，就会相应的减少消费，增加储蓄。这两种效应相反并且交织在一起，只有当替代效应大于收入效应时，降低利率才能减少储蓄。但是由于居民具有“货币幻觉”，所以本文采用一年期存款名义利率作为解释变量。(3)居民消费物价水平对于价格需求弹性低的商品来说，商品价格的变动基本上对商品的需求量没有什么影响，而对于价格需求弹性高的商品来说，物价的微小变动会引起对消费品需求的大幅度波动，因此消费品的价格水平对居民的储蓄存款也有一定的影响。文章利用城镇居民消费价格指数（CPI）来代表消费品的价格水平,将其作为解释变量。(4)证券市场对资金的吸纳程度由于居民储蓄是作为剩余资金的一种投资渠道，当有其他的能获得更多收益的投资渠道时，理论上居民储蓄必然下降。在这里，本文选取股票筹资额作为解释变量。而对于我国债券市场，虽然我国债券和票据发行量比较大，但是主要是财政政策和货币政策的工具，而且对象主要是针对金融机构发行，一般居民很少有机会能够参与，并且大部分居民也缺少金融理财意识，很少能够想到去投资债券，故在此不考虑债券和票据发行量为解释变量。(5)基尼系数基尼系数是定量测定收入分配差异程度，国际上用来综合考察居民内部收入分配差异状况的一个重要分析指标，0.2到0.4之间都定义为分配合理，0.4作为收入分配差距的警戒线，超过的话表示收入分配差距较大，基尼系数越大表示收入分配差距越大。本文也将其作为一个解释变量。(6)恩格尔系数恩格尔系数是衡量一个国家和地区人民生活水平的状况，一个国家或家庭生活越贫困，居民储蓄越少，恩格尔系数就越大；反之，生活越富裕，居民储蓄越多，恩格尔系数就越小，这一项也是需要被列为影响因素即为解释变量。(8)其他因素1)体制因素。随着市场经济的不断发展，使得居民收入分配越来越与其劳动成果和市场不确定状态结合起来。在这种情况下，一方面，居民必须为下岗与再就业之间的各项支出而储蓄，另一方面，社会福利制度f如我国劳动就业、养老、医疗、教育、住房等制1的改革，使得居民必须为某些消费而储蓄。如果在体制方面进行制度创新，如消费信贷，那么一部分储蓄就不会发生，甚至还有相当一部分储蓄会转化为消费支出。由于体制性因素是定性的变量，很难用数值来衡量，故归为其他因素。2)人口结构因素。根据生命周期模型可得出，一国人口结构年轻化，该国储蓄将会上升，当进入老年化时，储蓄将会降低，但是由于数据收集原因，也归为其他因素.其他因素在本文中用随机扰动项u来表示。2、模型的设定Y代表城镇居民储蓄额X1代表城镇居民可支配收入X2代表一年期储蓄利率X3代表居民消费价格指数X4代表股票筹资额X5代表城镇居民的恩格尔系数。X6代表居民基尼系数基于以上数据，初步建立模型Y=C+C1*X1+C2*X2+C3*X3+C4*X4+C5*X5+C6*X6+三数据的收集本文收集了我国1991-2021年城镇居民有关居民储蓄的相关数据年份城镇居民存款额（亿元）Y城镇居民人均可支配收入（元）X1一年期存款名义利率X2居民消费物价（CPI）X3股票筹资额（亿元）X4城镇居民家庭恩格尔系数（%）X5基尼系数X619916790.91700.67.651005.0053.80.3219928678.12026.67.65106.494.0953.00.34199311627.32577.410.98122375.4750.30.36199416702.83496.210.98151.4326.7850.00.36199523466.74283.010.98177.3150.3250.10.35199638520.84838.97.47192425.0848.80.38202146289.85160.35.67197.41293.8246.60.38202153407.55425.13.78195.8841.5244.70.39202159621.85854.02.25193944.5642.10.4202164332.46280.02.25193.82103.2439.40.44202171188.76859.62.25195.11252.3438.20.45202186910.77702.81.98193.6961.7537.70.452021103617.78472.21.98195.91357.7537.10.472021119555.49421.62.25203.51510.9437.70.472021141050.9910493.02.25209.41882.5136.70.492021161587.311759.52.52212.565594.2935.80.52021172616.113785.84.14222.768680.1736.30.492021217885.415780.82.25223.653852.2137.90.469注：以上数据来源各年份中国统计年鉴，其中一年期存款名义利率以每年中国人民银行公布的12月31号的利率计算居民消费物价指数以1991年的作为100，其他年份以此为基础计算。四模型的估计与调整用最小二乘法，利用Eviews软件可得估计结果如下：报告形式：Y=-231749.0055+16.42993689*X1-2379.358184*X2-179.2068309*X3-1.173736816*X4+2888.496473*X5+280128.5968*X6（90116.06）（0.709842）（645.4535）(53.46934)(0.761909)(1081.343)(107460.9)T=（-2.571673）（23.14590）（-3.686335）(-3.351581)(-1.540521)(2.671212)