EViews计量经济学实验论文-凯恩斯消费理论的实证分析-分析我国人均居民消费的影响因素分析


凯恩斯消费理论的实证分析
—分析我国居民人均消费的影响因素 分析我国居民人均消费的 我国居民人均消费

我国居民人均消费影响因素分析 我国居民人均消费影响因素分析 居民人均消费影响因素
一、问题的提出 改革开放以来,我国经济取得了突飞猛进的发展,国民生产总值快速增长,人民生活水平迅速提高。 根据统计数据,我国居民的人均收入绝对数逐年增长,农村居民的家庭人均纯收入由 1978 年的 133.6 元 增长到 2008 年的 4760.6 元,增长了 33.63 倍;城镇居民的家庭人均可支配收入由 1978 年的 343.4 元增 长到 2008 年的 15780.8 元, 增长了 44.95 倍。 1997 年开始, 从 我国的 GDP 年平均环比增长率保持在 12.8% 左右,而同期我国农村居民实际家庭人均纯收入的年平均增长率为 2.26%,城镇居民的实际家庭人均可支 配收入的年平均增长率为 1.59%。 根据相关经济理论与实践,投资、出口和消费一向被认为是拉动国民经济增长的“三架马车”。温总 理在2010年政府工作报告中指出,逐步提高居民收入在国民收入分配中的比重,提高劳动报酬在初次分配 中的比重,积极扩大居民消费需求。扩大居民消费成为拉动我国经济增长的重要力量,国家的经济政策也 反映了这一点, “增加消费,扩大需求,启动市场”已经成为我国经济政策的基本目标。因此,对于消费的 研究就显得极为迫切且具有重要意义。著名的凯恩斯消费理论中,影响消费的因素很多,如收入、消费品 价格、消费者偏好、消费者预期、消费信贷、利率水平等等。随着2008年金融危机的爆发,消费受到了怎 样的影响?在我国居民消费还存在着两个几乎完全不同的消费群体:农村居民和城市居民。对于两个不同 的消费群体,他们各自的消费对我国的经济增长孰轻孰重呢?即我国政府应该将经济的增长点着重放在刺 激哪个消费群体上呢?是农村居民呢还是城市居民呢?对此我们展开了关于我国人均居民消费的研究分 析。

二、模型设定 (1)影响消费的因素很多,如收入、消费品价格、消费者偏好、消费者预期、消费信贷、利率水平等等。 其中最重要的是个人收入。因此《宏观西方经济学》中假定消费与收入水平存在着稳定函数关系,即凯恩 斯消费函数:随着收入增加,消费也会增加;但是消费的增加不及收入增加的多。我国人均居民消费受到 哪些因素的影响?就个人消费而言, 个人消费主要受到个人收入、商品价格、个人消费偏好的影响。其中 个人消费的影响因素个人收入和商品价格是很容易数量化的, 至于个人消费偏好可以考虑前期消费量,因 为前期消费可以反映个人消费偏好。 (2)变量的选择。我国人均消费的主要影响因素可以确定为人均收入、商品价格、前期消费, 上述分析 符合相关的经济学理论。基于人均消费受到人均收入、商品价格、前期消费因素的影响。人均国内生产总 值可以看成是人均收入,前期人均居民消费可以反映消费者偏好,居民消费价格指数反映商品价格变动的 影响。 (3)先从整体分析,涉及四个变量: 人均居民消费、人均国内生产总值、前期人均居民消费、居民消费

价格指数。再从城镇和农村两方面具体分析,消费与收入差异的影响。 三、数据收集 从《国家统计数据库》找到了自 1978—2008 年我国人均居民消费、人均国内生产总值、居民消费价 格指数、前期人均居民消费、城镇居民人均可支配收入以及农村居民人均纯收入的官方数据。以此来分析 我国人均消费的影响因素以及它们具体是如何对消费产生影响的。 1978—2008 年我国人均消费及其影响因素相关数据 年份 人均居民 消费 人均国内 生产总值 居民消费 价格指数 前期人均 居民消费 城镇居民 人均可支 配收入 农村居民 人均纯收 入

1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

184 208 238 264 288 316 361 446 497 565 714 788 833 932 1116 1393 1833 2355 2789 3002 3159 3346 3631 3886 4143 4474 5031 5572 6263 7255 8348

381 419 463 492 528 583 695 858 963 1112 1366 1519 1644 1893 2311 2998 4044 5046 5846 6420 6796 7159 7858 8622 9398 10542 12336 14053 16165 19524 23648

100.7 101.9 107.5 102.5 102 102 102.7 109.3 106.5 107.3 111.8 118 103.1 103.4 106.4 114.7 124.1 117.1 108.3 102.8 99.2 98.6 100.4 100.7 99.2 101.2 103.9 101.8 101.5 104.8 105.9

165 184 208 238 264 288 316 361 446 497 565 714 788 833 932 1116 1393 1833 2355 2789 3002 3159 3346 3631 3886 4143 4474 5031 5572 6263 7255

343 405 477 501 535 564 652 739 901 1002 1180 1373 1510 1701 2027 2577 3496 4283 4839 5160 5425 5854 6280 6859 7703 8472 9422 10493 11759 13786 15781

134 160 191 223 270 310 355 398 424 463 545 602 686 709 784 922 1221 1578 1926 2090 2162 2210 2253 2366 2476 2622 2936 3255 3587 4140 4761

来自《国家统计数据库》 设定如下形式的计量经济模型 1: Yi = β1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 + ? i 其中,Y为人均居民消费 , X2为人均国内生产总值 , X3为居民消费价格指数 , X4为前期人均消费。 计量经济模型 2

Yi = β1 + β 2 X 5 + β 3 X 6 + ? i

其中,Y 为人均居民消费 , 此处的 X2 为城镇居民人均可支配收入 ,X3 为农村居民人均纯收入。

四、模型的估计与调整 1、人均居民消费对人均国内生产总值、前期人均居民消费、居民消费价格指数的回归 人均居民消费对人均国内生产总值、前期人均居民消费、 双击“Eviews” ,进入主页。输入数据:点击主菜单中的 File/Open /EV Workfile—Excel—数据 1.xls ; 在 EV 主页界面的窗口,输入“ls y c x2 x3 x4” ,按“Enter” 。出现 OLS 回归结果。 OLS回归结果
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/02/10 Time: 12:09 Sample: 1978 2008 Included observations: 31 Variable C X2 X3 X4 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient -1213.832 0.082339 11.90468 0.885329 0.999407 0.999341 59.23121 94725.09 -168.3707 1.484189 Std. Error 216.2804 0.012332 1.985325 0.037418 t-Statistic -5.612307 6.677012 5.996340 23.66075 Prob. 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 2394.516 2306.954 11.12069 11.30572 15160.69 0.000000

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

回归结果为

? Yi = -1213.832 + 0.082339 X 2 + 11.90468 X 3 + 0.885329 X 4
(-5.612307) (6.677012) (5.996340) (23.66075)

R = 0.999407

2

R = 0.999341

2

F= 15160.69

(1)经济意义检验。这说明在其他因素不变的情况下,人均 GDP 增加 1 元,人均消费平均增加 0.082339 元;在其他因素不变的情况下,居民消费价格指数增加 1%,人均消费平均增加 11.90468 元;在其他因素 不变的情况下,前期人均消费增加 1 元,人均消费平均增加 0.885329 元;

(2)统计推断检验。由上可知,该模型的可决系数为0.999407,修正的可决系数为0.999341,模型拟和 很好,F值为15160.69,回归方程整体上显著。除了截距项,其余各参数的t值都通过检验,表明解释变量 X2(人均GDP), X3(居民消费价格指数),X4(前期人均消费)对被解释变量Y(人均消费)有显著影响。

多重共线性的诊断与修正 计算各解释变量的相关系数: Workfile 窗口, 在 选择 X2、X3、 数据, X4 点击 “Quick” —Group Statistics —Correlations—OK,出现相关系数矩阵,结果为: 相关系数矩阵 变量 X2 X3 X4 X2 1 -0.207452408 306514 X3 X4 -0.207452408 0.9881097444 306514 18037 1 -0.266176067 124067 1

0.9881097444 -0.266176067 18037 124067

由相关系数矩阵可以看出,各解释变量相互之间的相关系数有的较高,有的为负值,这表明模型可能 存在着多重共线性。由上已知,人均国内生产总值、前期人均居民消费、居民消费价格指数对人均居民消 费都有显著影响。考虑到论文研究消费与收入的关系,在此重点对人均居民消费和人均国内生产总值进行 回归。

2、人均居民消费对人均国内生产总值的回归 人均居民消费对人均国内生产总值的回归 居民
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/02/10 Time: 12:09 Sample: 1978 2008 Included observations: 31 Variable C X2 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Coefficient 283.5919 0.372484 0.986758 0.986302 270.0058 2114191. Std. Error 66.43553 0.008013 t-Statistic 4.268678 46.48704 Prob. 0.0002 0.0000 2394.516 2306.954 14.09710 14.18962

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion

Log likelihood Durbin-Watson stat

-216.5051 0.169607

F-statistic Prob(F-statistic)

2161.045 0.000000

对人均消费 Y 和人均 GDP 进行回归结果为:

? Yi =283.5919 + 0.372484 X 2
(66.43553) (0.008013) t =(4.268678) (46.48704)

R 2 = 0.986758

R = 0.986302

2

F= 2161.045

(1)经济意义检验。这说明在其他因素不变的情况下,人均 GDP 增加 1 元,人均消费平均增加 0.372484 元。这符合经济理论。 (2)统计推断检验。由上可知,该模型的可决系数为0.986758,模型拟和很好。F值为2161.045,回归方 程整体上显著。当 α =0.05时, tα / 2 ( n ? k ) = t 0.025 ( 29) =2.045,t﹥ t 0.025 ( 29) ,各参数的t值都通过检验, 表明人均GDP对人均消费有显著影响。

异方差的诊断与修正 ※(1)图形法 1、在“Workfile”页面:选中 x,y 序列,点击鼠标右键,点击 Open—as Group—Yes 2、在“Group”页面:点击 View-Graph—Scatter—Simple Scatter, 得到 X,Y 的散点图(如图所示) :

600 400 200 0 E2 -200 -400 -600 -800 0 4000 8000 12000 16000 20000 24000 X2
※(2)Goldfeld-Quandt 法 a.将样本 X 按递增顺序排序,去掉中间 1/4 的样本,再将剩下的样本分为两个部分,每部分样本的个数 n1=n2=13。 b.提出假设。 H 0 :两部分数据的方差相等; H1 :两部分数据的方差不相等。 c.构造 F 统计量。分别对两个部分的样本求最小二乘估计,得到两个部分的残差平方和,即

∑e

2

1i

= 13.95923



∑e

2

2i

= 23.02960

?n ? c ? /? ? k? ? 2 ? = 1.649776 求 F 统计量为 F= ? 2 ?n ? c ∑ e1i / ? 2 ? k ? ? ?

∑e

2

2i

n?c ?n?c ? 给定 α = 0.05 ,查 F 分布表,得临界值为 F α)? ? k, ? k ? = 2.82 ( ? 2 2 ?
d.比较临界值与 F 统计量值,有 F = 1.649776 ﹤ F(α ) = 2.82 ,接受原假设,说明该模型的随机误差项 不存在异方差。

自相关的诊断与修正 由人均居民消费对人均国内生产总值的回归结果得:

? Yi =283.5919 + 0.372484 X 2
(66.43553) (0.008013) t =(4.268678) (46.48704)

R 2 = 0.986758

R = 0.986302

2

F= 2161.045

DW=0.169607

该方程的可决系数很高,回归参数显著。对 n=31 ,k=1 的模型,10%显著水平,查 DW 统计表可知, dL=1.363 ,dU=1.496 , 模型中 DW=0.169607 ,DW=0.169607 ﹤ dL=1.363 ,说明消费模型中有自相关。 其残差图如下:
10000 8000 6000 800 400 0 -400 -800 1980 1985 1990 1995 Actual 2000 2005 Fitted 4000 2000 0

Residual

自相关的处理——采用广义差分法 在 EV 中,生成 et1 的残差序列,在在“Workfile”页面:点击 Generate,输入“et1=resid”—OK; 再在 EV 命令栏中输入“ls et1 c x2 et1(-1)” ,得到回归方程 et1=0.789153 et1(-1)

由上可知,p=0.789153,对原模型进行广义差分,得到广义差分方程: Y-0.789153Yt-1= β1 (1-0.789153)+ β 2 (Xt-0.789153Xt-1)+ vt 又在 EV 命令栏中输入“ls y-0.789153*y(-1) c x2-0.789153*x2(-1)” ,回车后得到以下结果:
Dependent Variable: Y-1.210847*Y(-1) Method: Least Squares Date: 11/02/10 Time: 12:18 Sample (adjusted): 1979 2008 Included observations: 30 after adjustments Variable C X2-1.210847*X2(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient 14.18507 0.790558 0.803639 0.796626 105.3753 3101.4 -181.2591 1.490033 Std. Error 7.45993 0.073851 t-Statistic 2.011304 10.70489 Prob. 0.0350 0.0000 -190.9007 233.6637 12.21727 12.31069 114.5946 0.000000

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

由于使用了广义差分数据,样本容量减少了 1 个,n=30 , k=1 , 查 1%显著水平的 DW 统计表可知 dL=1.133, dU=1.263 ,模型中 DW= 1.490033 ﹥ dU ,说明在 1%显著水平下广义差分模型中已无自相关,不必在进 行迭代。同时可决系数 R 2 、t、F 统计量也都通过。

? 由差分方程式有 β1 = 14.18507/(1-0.789153)= 67.2785
由此得到最终的人均居民消费模型为 Yi = 67.2785 + 0.790558 X i 经济意义:在其他因素不变的情况下,当人均国内生产总值增加 1 元,平均说来人均居民消费将增加 0.790558 元。

3、人均消费对城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入的回归 人均消费对城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入的回归 城镇居民人均可支配收入
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/02/10 Time: 21:00 Sample: 1978 2008 Included observations: 31

Variable C X5 X6 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient -66.98492 0.341151 0.638942 0.999715 0.999695 40.28147 45432.71 -156.9821 0.989264

Std. Error 14.41344 0.014985 0.049963

t-Statistic -4.647392 22.76649 12.78825

Prob. 0.0001 0.0000 0.0000 2394.516 2306.954 10.32143 10.46020 49185.26 0.000000

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

回归结果为

? Yi = -66.98492 + 0.341151 X 5 + 0.638942 X 6
(-4.647392) (22.76649) (12.78825)

R 2 = 0.999715

R = 0.999695

2

F = 49185.26

(1)经济意义检验。这说明在其他因素不变的情况下,当城镇居民人均可支配收入增加 1 元,农村居民 人均纯收入增加 1 元时,平均说来人均消费将分别增加 0.341151 元和 0.638942 元; (2)统计推断检验。由上可知,该模型的可决系数为 0.999715,修正的可决系数为 0.999695, 模型拟和很好,F 值为 49185.26 ,回归方程整体上显著。各参数的 t 值都通过检验,表明城 镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入对人均居民消费有显著影响。

五、本文的结论 (1)人均国内生产总值、前期人均居民消费、居民消费价格指数均对人均居民消费都有显著影响。尤其 是人均国内生产总值,即人均收入对人均居民消费有显著影响,它符合简单线性消费函数:c = α +βy 。 这与凯恩斯消费理论相符。

(2)通过对改革开放以来我国城乡居民收入与消费对比研究,说明收入与消费在城市与农村的不同之处。 改革开放以来,我国居民收入有了很大的增长,消费结构有了很大变化,但居民的消费水平并没有与经济 同步增长。这是由于城乡二元体制制约,收入差距扩大,劳动在收入分配体系中所占比重较小等原因,使 得居民的消费水平并不高。我国的城乡居民的实际收入差距是逐年加大的,消费对应指数的差距拉大了城 乡实际收入的差距,也拉大了城乡居民的实际生活水平的差距。

(3)我国经济增长主要靠出口和投资拉动,在这次经济危机中,出口受到很大打击,加速投资又极易造 成产能过剩,由此可见,积极扩大居民的消费需求,提高居民的消费水平,是我国保增长促发展的必然选 择。同时,提高居民消费对经济增长的贡献程度,也有利于改变我国过分依赖投资和出口来促进经济增长 的现状,降低我国对国际市场的依赖程度。 而消费的前提与收入有关。从经济循环的角度看,收入对投资与消费的影响巨大,如果收入没有与经济增 长形成良性的同步增长关系,那么投资与消费的“双拉动”作用将大打折扣。 从统计数据看,近年来我国居民收入并未随经济的增长而同步提高,尤其是居民收入差距仍然较大,在一 定程度上已影响到经济的可持续发展。目前整体经济仍处于较快上升时期,这为增加居民收入,缩小收入 差距创造了良好的氛围。因此,要抓住这个历史赋予的难得机遇,廓清发展思路,树立新的发展观念,努 力使居民收入与经济增长相匹配,从而促进经济协调可持续增长。

(4)经济的又好又快发展是居民收入水平不断提高的根本保证。因此,必须贯彻落实科学发展观,保持 经济又好又快发展,在发展经济的同时,各级党和政府要把关注民生问题作为一项更加重要的工作抓紧抓 好,使人民更多地分享经济发展的成果,从而形成经济增长——社会财富增加——居民收入水平提高—— 消费需求增加——消费水平提高——经济持续增长的良性循环和良性互动。

(5)逐步提高居民收入在国民收入分配中的比重,提高劳动报酬在初次分配中的比重,积极扩大居民消 费需求。注重城乡经济的协调发展,解决城乡居民收入差距问题。改革收入分配制度,建立科学合理的个 人收入分配调节机制。 切实扩大中等收入人群以缩小收入差距, 这也是目前中国收入分配制度的改革重点。 建立低收入群体的保护机制,完善社会保障体系。


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