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《计量经济学》课程论文

城镇居民消费主要影响因素的实证分析

小组成员：何志滔李学贤吴晓天

指导教师：张子昱

日期：2010年12月23日

城镇居民消费主要影响因素的实证分析

摘要

中国经济的快速增长，城镇化步伐加快。城镇居民的消费在国民经济中占有极其重要的比重，城镇居民的消费水平对整个国名经济的的发展有重大的作用。面对这个巨大的消费，如何提高消费水平就成了扩大内需、拉动经济所面对的问题。本文运用计量经济学的方法，就城镇居民的消费水平的主要影响因素进行了简单的分析。

关键词：城镇居民；消费水平；影响因素

一问题的提出

经济危机以来，中国遭遇增长上的瓶颈。一直以来中国经济的增长主要依赖于投资、出口和消费三架马车，而又以投资和出口的拉动作用最大。虽然我国一直在强调要扩大内需，但经济危机中由于出口减少而引起经济的下滑还是说明国内经济对出口的依赖还是很大的。

西方经济学中有很多关于需求、消费的理论。微观经济学中供求和均衡价格理论中的需求定理阐述了需求的定义和影响因素。需求是指某一特定时期内，在各种可能的价格水平下，消费者愿意而且能够买到的某种商品的数量。影响需求的主要因素包括商品本身的价格、其他商品的价格、消费者的偏好、消费者收入及人们对未来的期望等。

由于数据的可获得性及影响的重要性，对于城镇居民的消费水平主要选取了以下两个影响因素;城镇居民家庭可支配纯收入及商品零售价格指数。

二 1991年到2008年城镇居民消费水平及其影响因素的统计数据（表1）

年份	城镇家庭可支配纯收入X1	城镇居民消费水平Y	商品零售价格指数X2
1991	1700.6	1840	102.9
1992	2026.6	2262	105.4
1993	2577.4	2924	113.2
1994	3496	3852	121.7
1995	4283	4931	114.8
1996	4838.9	5532	106.1
1997	5160.3	5823	100.8
1998	5425.1	6109	97.4
1999	5854	05	97
2000	6820	6850	98.5
2001	6859	7713	99.2
2002	7702.8	7387	98.7
2003	8472.2	7901	99.9
2004	9421.6	8679	102.8
2005	10439	9410	100.8
2006	11759.5	10423	101
2007	13785.8	11904	103.8
2008	15780.8	15326	106.7

三建立模型

由数据分析，初步建立模型Y=b0+b1*X1+b2*X2+ui b0表示在没有任何影响因素下城镇居民的消费水平；b1表示城镇家庭可支配纯收入对城镇居民消费水平的影响；b2表示商品零售价格指数对城镇居民的消费水平的影响；ui为随机扰动项

四模型的检验与修正

（一）模型的参数估计及经济意义和统计意义上的检验

利用Eviews软件，做Y对X1 X2的回归。回归结果如下表1：

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/22/10 Time: 12:48
Sample: 1991 2008
Included observations: 18


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


C	3435.487	1604.745	2.140831	0.0491
X1	0.782495	0.024778	31.58077	0.0000
X2	-20.24790	14.85835	-1.362728	0.1931


R-squared	0.986696	Mean dependent var		6826.167
Adjusted R-squared	0.984922	S.D. dependent var		3180.842
S.E. of regression	390.50	Akaike info criterion		14.92420
Sum squared resid	2288397.	Schwarz criterion		15.07260
Log likelihood	-131.3178	F-statistic		556.2194
Durbin-Watson stat	0.346363	Prob(F-statistic)		0.000000

参数估计：由上表可知回归系数估计值

b。=3435.487 b1=0.782495 b3=-20.24790

（二）经济意义上的检验

该模型可以初步估计经济意义上的检验，系数符号均符合经济意义。城镇居民人均纯收入及零售商品价格指数均能在数量上增加居民消费。

统计意义上的检验

当n=18 a=0.10时 t=1.341由数表可以看出C X1 X2的t统计量绝对值都大于1.341 符合t检验当n=18 a=0.05时，查表得Fa=6.63 有F=556.2194则符合。R-squared=0.986696 Adjusted R-squared=0.984922 模型的拟合优度比较好。因此这些因素对城镇居民消费水平有较大影响。

（三）计量经济学检验

异方差检验样本容量为18 且模型为二元线性回归模型利用怀特检验对异方差进行检验。利用OLS课上的残差ei 求残差的平方和ei的平方并将其X1 X2 X2的平方 X1的平方和X1*X2 进行回归可得到如下表2 且Xii为X1的平方 Xi为Xj

White Heteroskedasticity Test:


F-statistic	9.554524	Probability		0.000788
Obs*R-squared	13.43130	Probability		0.009350



Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/22/10 Time: 21:53
Sample: 1991 2008
Included observations: 18


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


C	-5784096.	73923.	-0.782386	0.4480
X1	-133.9330	33.41135	-4.008609	0.0015
X1^2	0.006014	0.001953	3.078579	0.0088
X2	131397.1	135226.4	0.971683	0.34
X2^2	-663.1973	619.4676	-1.070592	0.3038


R-squared	0.746183	Mean dependent var		127133.2
Adjusted R-squared	0.668086	S.D. dependent var		178382.8
S.E. of regression	102769.8	Akaike info criterion		26.14850
Sum squared resid	1.37E+11	Schwarz criterion		26.39583
Log likelihood	-230.3365	F-statistic		9.554524
Durbin-Watson stat	1.614357	Prob(F-statistic)		0.000788

由表可知 R-squared=0.746183 查表得样本数为18 自由度为7的χ2=14.07

nR2=13.5＜14.07 所以接受原假设，表明残差是同方差的。不存在异方差性。

（四）序列相关检验

Dubin-wolson state=0.34 查表dl=1.16 du=1.39 而DW值小于dl，存在正序列相关

利用秩代法序列相关进行处理一次秩代结果（表3）

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/23/10 Time: 00:03
Sample (adjusted): 1992 2008
Included observations: 17 after adjustments
Convergence achieved after 18 iterations


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


C	2846.687	1363.509	2.087766	0.0571
X1	0.729693	0.035606	20.49341	0.0000
X2	-8.363091	15.08058	-0.554560	0.5886
AR(1)	0.712252	0.1601	4.447033	0.0007


R-squared	0.997387	Mean dependent var		7119.471
Adjusted R-squared	0.996784	S.D. dependent var		3017.423
S.E. of regression	171.1210	Akaike info criterion		13.32494
Sum squared resid	380671.3	Schwarz criterion		13.52099
Log likelihood	-109.2620	F-statistic		1653.972
Durbin-Watson stat	1.945502	Prob(F-statistic)		0.000000


Inverted AR Roots	.71

经过一次秩代，DW值1.945

所以其大于du而小于4-du 所以模型的序列不相关。所以模型所选变量比较好。

（五）多重共线性检验

利用Frish综合分析法做检验，让Y对X1 X2做回归首先让Y对X1做回归，得下表

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/23/10 Time: 09:39
Sample: 1991 2008
Included observations: 18


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


C	12.137	195.62	6.461341	0.0000
X1	0.792040	0.024395	32.46719	0.0000


R-squared	0.985048	Mean dependent var		6826.167
Adjusted R-squared	0.984114	S.D. dependent var		3180.842
S.E. of regression	400.9134	Akaike info criterion		14.92981
Sum squared resid	2571705.	Schwarz criterion		15.02874
Log likelihood	-132.3683	F-statistic		1054.119
Durbin-Watson stat	0.274278	Prob(F-statistic)		0.000000

将Y与X2回归得如下结果

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/23/10 Time: 09:41
Sample: 1991 2008
Included observations: 18


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


C	22716.79	11804.76	1.924376	0.0723
X2	-152.9007	113.3674	-1.348718	0.1962


R-squared	0.102084	Mean dependent var		6826.167
Adjusted R-squared	0.0459	S.D. dependent var		3180.842
S.E. of regression	3106.879	Akaike info criterion		19.02506
Sum squared resid	1.54E+08	Schwarz criterion		19.12399
Log likelihood	-169.2256	F-statistic		1.819041
Durbin-Watson stat	0.140831	Prob(F-statistic)		0.196209

由上两表可知Y与X1的拟合度比较好 Y与X2的拟合度不那么好。但由表1可知引入X2后R-quared=0.9867 让Y与X1回归的R-quared=0.9850 这说明X2这变量对模型有改善作用。且t符合检验，故不能舍弃。

五问题思考及建议

（一）问题思考

在扩大内需进程中，城市这个市场是一直以来都非常重要的。本文就是城镇家庭可支配纯收入和商品零售价格指数对城镇居民消费水平的影响进行了简要的分析。但是在现实生活中，城镇居民消费水平是受多方面影响的，不仅包括经济层面，还包括社会层面。我认为经济层面包括收入、储蓄、商品价格、通货膨胀率等等，这些方面基本上是可以计量的，但居民的消费水平还受社会层面的影响，例如居住地区、医疗社会保障程度、家庭人口状况、受教育程度等等，这些方面都是难以计量的，但他们对居民消费影响程度的影响又是不可以低估的。

（二）建议

1、由模型可以看出，城镇家庭可支配纯收入如对消费水平的影响是巨大的，所以增加居民收入是提高消费水平的一个重要手段，所以在扩大内需的同时要想方设法增加居民的收入，不仅要增加居民收入的数量，还要增加居民收入的渠道，鼓励居民适当增加投资。

2、商品零售价格指数对城市居民消费水平也有一定的影响，但其受通货膨胀率及经济发展水平等因素的影响。商品零售价格指数偏高，居民不得不用更多的钱去消费，居民消费水平也会升高，但这种上升是相对的。事实上，在居民收入增长较慢的情况下，商品零售价格指数越高，人民生活水平越低，尽管在数值上居民消费水平上升了，但这种上升对居民是不利的，我认为商品零售价格指数必须要控制在一个合理的范围之内，让其与城镇居民收入成适当的比例。也可以实行一些特殊的，例如“家电下乡”“以旧换新”等，人为的干预商品零售价格指数。但这也不是长宜之计，重点还是深化市场改革，建立和完善社会主义市场经济，同时要打破长久形成的城乡二元结构，形成合理的竞争市场。

3、要提高城镇居民消费水平就要建立完善的医疗社会保障制度和社会保障制度，让居民消除消费的后顾之忧。

参考文献

[1]中国统计年鉴

[2]中华人民共和国统计局http://www.stats.gov.cn/

[3]张瑞清.计量经济学[M]北京：中国农业出版社2007.08下载本文

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