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2013计量经济学论文

2025-09-24 00:15:29 责编:小OO

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Hubei Automotive Industries Institute

计量经济学论文

20 12 —— 20 13 第一学期

专业：国际经济贸易

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学号： ***********

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论文题目：中国农村居民生活消费水平影响因素分析

摘要：当前制约我国农村居民消费水平的因素很多，扩大内需、提升居民消费水平来拉动经济增长应是长久之策。为提升中国农村居民生活消费水平，应加大农业的扶持力度；调整农业结构，大力发展优质高效农业；大力发展农村合作经济组织，服务农民；大力发展生产力，增加科技投入；提高农产品的最低回收限价，切实保证农民收入。

关键词：经济投资居民消费水平农业

一、研究概述

（一）研究背景

多年来，受纯收入的，我国农村居民生活消费发展相对缓慢，农民消费还存在巨大潜力。要扩大内需，不仅从消费价格这个角度来考虑，更要解决如何使农民收入持续快速增长，提高农民总体购买力，推动农村消费不断扩大。对于我国农村居民的消费水平主要选取了以下两个影响因素：农村居民家庭人均纯收入及商品零售价格指数。本文以1984-2010年的数据为依据，进行计量经济模型建立与分析。

（二）理论框架

依据我们的常识，假设农民消费水平的高低与农民的纯收入和商品零售价格指数呈正相关。 y=c+a*x1+b*x2,其中y表示农民的消费水平，x1表示农民纯收入，x2表示商品零售价格指数。

（三）模型估计

表：1984年-2010年中国统计年鉴资料

年份	农村居民人均生活消费支出	农村居民人均纯收入	商品零售物价指数
1984	287	355.3	102.8
1985	349	397.6	108.8
1986	378	423.8	106
1987	421	462.6	107.3
1988	509	544.9	118.5
19	549	601.5	117.8
1990	560	686.3	102.1
1991	602	708.6	102.9
1992	688	784	105.4
1993	805	921.6	113.2
1994	1038	1221	121.7
1995	1313	1577.7	114.8
1996	1626	1926.1	106.1
1997	1722	2090.1	100.8
1998	1730	2162	97.4
1999	1766	2210.3	97
2000	1860	2253.4	98.5
2001	1969	2366.4	99.2
2002	2062	2475.6	98.7

2003	2103	2622.2	99.9059
2004	2301	2936.4	102.8062
2005	2560	3254.9	100.7774
2006	2848	3587	101.0282
2007	3223.85	4140.36	104.9
2008	3660.68	4760.62	106.7
2009	3993.45	5153.17	99.0
2010	4381.82	5919.01	103.6

初步建立模型：y=c+a*x1+b*x2+u,其中y表示农民的消费水平，x1表示农民纯收入，x2表示商品零售价格指数，u为随机扰动项。

二、模型的检验与修正

利用Eviews软件，做Y对X1、X2的回归，Eviews的最小二乘估计的回归结果如下表1：

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 25/12/12 Time: 20:26
Sample: 1984 2010
Included observations: 27
	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-194.5802	119.2363	-2.631888	0.0008
X1	0.795342	0.006939	114.6172	0.0000
X2	2.213337	1.092073	2.086730	0.0039
R-squared	0.998475	Mean dependent var		1144.370
Adjusted R-squared	0.998348	S.D. dependent var		836.6659
S.E. of regression	34.00400	Akaike info criterion		9.995273
Sum squared resid	27750.53	Schwarz criterion		10.13925
Log likelihood	-131.9362	Hannan-Quinn criter.		10.03809
F-statistic	7858.230	Durbin-Watson stat		0.7170
Prob(F-statistic)	0.000000

（一）模型初始估计

1.经济意义上的检验

该模型可初步通过经济意义上的检验，系数符号均符合经济意义，农村居民家庭人均纯收入及商品零售价格指数均能在数量上增加居民消费。

2.统计意义上的检验

当n=22, α=0.05时，t检验值为2.074。由数据可以看出，X1、X2的t检验值得绝对值大于2.074，符合t检验。F=7858.230符合F检验。

R-squared=0.998475，Adjusted R-squared=0.998348,模型的拟合度较好。因此这些因素对农村居民的消费水平有较大的影响。

3.计量经济学检验

样本数为27，且模型为二元线性回归模型，利用怀特检验对异方差性进行检验，利用OLS课的残差ei,求残差平方和ei^2并将其x1、x2、x1 ^2、x2 ^2和x1*x2作回归。

（二）异方差怀特检验

可得结果如下表2：

Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 25/12/12 Time: 20:36
Sample:1984 2010
Included observations: 27
	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	3921.725	4597.629	0.8529	0.4029
X1	-3.4261	7.555661	-0.453456	0.6547
X1^2	6.36E-06	0.000282	0.022525	0.9822
X1*X2	0.041018	0.072550	0.565369	0.5775
X2^2	-0.363188	0.413315	-0.878721	0.30
R-squared	0.4084	Mean dependent var		1027.797
Adjusted R-squared	0.300941	S.D. dependent var		1482.430
S.E. of regression	1239.456	Akaike info criterion		17.24831
Sum squared resid	33797521	Schwarz criterion		17.48828
Log likelihood	-227.8522	Hannan-Quinn criter.		17.31966
F-statistic	3.798214	Durbin-Watson stat		2.023826
Prob(F-statistic)	0.017039

可知R-squared=0.4084，查表可得样本数为27，自由度为5的λ^2分布的值为11.0705，因为nR ^2<11.0705所以接受原假设，说明残差是同方差的。

（三）多重共线性检验

让Y分别对x1、x2做回归，首先将Y与x1作回归得结果如下表3：

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 25/12/12 Time: 20:40
Sample: 1984 2010
Included observations: 27
	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	46.06100	11.59588	3.972186	0.0005
X1	0.7438	0.006678	118.2166	0.0000
R-squared	0.998214	Mean dependent var		1144.370
Adjusted R-squared	0.998143	S.D. dependent var		836.6659
S.E. of regression	36.05556	Akaike info criterion		10.07919
Sum squared resid	32500.08	Schwarz criterion		10.17517
Log likelihood	-134.0690	Hannan-Quinn criter.		10.10773
F-statistic	13975.16	Durbin-Watson stat		0.744042
Prob(F-statistic)	0.000000

让Y分表对x2做回归，首先将Y与x2作回归得结果如下表4：

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 25/12/12 Time: 20:41
Sample: 1984 2010
Included observations: 27
	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	30.506	2392.850	2.687383	0.0126
X2	-50.33850	22.74159	-2.213500	0.0362
R-squared	0.163868	Mean dependent var		1144.370
Adjusted R-squared	0.130423	S.D. dependent var		836.6659
S.E. of regression	780.2005	Akaike info criterion		16.22817
Sum squared resid	15217819	Schwarz criterion		16.32415
Log likelihood	-217.0802	Hannan-Quinn criter.		16.25671
F-statistic	4.9581	Durbin-Watson stat		0.154254
Prob(F-statistic)	0.036214

可知y与x1的组合为最优方程。虽然x2与y的拟合度不是很好，但由表可知，引入X2后R-squared=0.998475,大于y与x1回归的车的R-squared=0.998214,这说明x2这跟变量对模型有改善作用，且t检验符合，故不能舍弃。

（四）自相关问题的检验

根据表1中农村居民家庭人均纯收入X1，商品零售价格指数X2数据，使用最小二乘法估计消费模型得

y=-194.5802+0.795342x1+2.213337x2

DW=0.7170

对样本量为27，二个解释变量的模型、5%的显著水平，查DW统计表可知，dl=1.147，du=1.541，模型中DW在Eviews命令栏中输入ls y c x1 x2 ar(1)，可得回归结果表5如下：

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 25/12/12 Time: 20:50
Sample (adjusted):1984 2010
Included observations: 26 after adjustments
Convergence achieved after 6 iterations
	Coefficient	Std. Error	T-Statistic	Prob.
C	-146.2788	128.5460	-1.137949	0.2674
X1	0.7808	0.013160	59.94766	0.0000
X2	1.846681	1.152512	1.602310	0.1233
AR(1)	0.615752	0.1717	3.587318	0.0016
R-squared	0.9982	Mean dependent var		1181.538
Adjusted R-squared	0.998843	S.D. dependent var		830.1919
S.E. of regression	28.23974	Akaike info criterion		9.659976
Sum squared resid	17544.62	Schwarz criterion		9.853529
Log likelihood	-121.5797	Hannan-Quinn criter.		9.715712
F-statistic	7194.688	Durbin-Watson stat		1.358296
Prob(F-statistic)	0.000000

在Eviews命令栏中输入ls y c x1 x2 ar(1) ar(2)，可得回归结果表6如下:

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 25/12/12 Time: 20:51
Sample (adjusted):1984 2010
Included observations: 25 after adjustments
Convergence achieved after 8 iterations
	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-235.0595	121.7240	-1.931086	0.0678
X1	0.799907	0.007713	103.7050	0.0000
X2	2.5515	1.105357	2.312750	0.0315
AR(1)	0.952293	0.179558	5.303548	0.0000
AR(2)	-0.671061	0.199515	-3.363456	0.0031
R-squared	0.999297	Mean dependent var		1220.760
Adjusted R-squared	0.999157	S.D. dependent var		822.3582
S.E. of regression	23.88188	Akaike info criterion		9.360973
Sum squared resid	11406.88	Schwarz criterion		9.604749
Log likelihood	-112.0122	Hannan-Quinn criter.		9.428586
F-statistic	7109.368	Durbin-Watson stat		1.752678
Prob(F-statistic)	0.000000

由于使用了广义差分数据，样本容量减为25个。查5%显著性水平的DW统计表可知dl=1.125，du=1.538，模型中DW=1.752678>du，说明在1%显著性水平下广义差分模型中已无自相关，不必再进行迭代。同时可见，可决系数R^2、t、F统计量也达到了理想水平。

所以模型为：

y=-235.0595+0.799907x1+2.5515x2

(-1.931086) (103.7050) (2.312750)

R^2=0.999297 F=7109.365 DW=1.752678

由公式可以卡看出，每增加一元农民纯收入，可以增加0.799907元的农民生活消费支出，每增加一个单位的商品零售的价格指数，可以增加2.5515的农民生活消费支出。

三、结论分析

当前制约我国农村居民消费水平的因素很多，扩大内需、提升居民消费水平来拉动经济增长应是长久之策，根据以上分析，提升中国农村居民生活消费水平可从以下几方面着手：

1. 加大农业的扶持力度，例如对农民生产生活的补助，技术上的扶持，资金上的帮助。

2.调整农业结构，大力发展优质高效农业。当前要对传统农业结构模式进行优化和调整，大力发展“两高一优”农业，调整重点是进行农产品的品种改良和换代，提升品质，提高效益。

3.大力发展农村合作经济组织，服务农民。当前要大力发展农村合作经济组织，架起种植基地与市场供应的桥梁，为农民提供有效信息，同时畅通购销渠道，为农民的产前、产中、产后提供全方位的服务，促进农民增产增收。

4．大力发展生产力，增加科技投入，中国是一个农业大国，农村居民收入水平低是居民消费水平难以提高的重要原因。切实提高农民收入，不仅是农民由温饱进入小康、改善农民生活质量的关键，也是刺激消费、促进经济健康快速协调发展的重要着力点。把国民经济蛋糕做大做强。提升国内生产总值整体水平。当前增加国内生产总值的绿色含量，提高居民整体收入水平，特别是农村居民收入水平。

5.提高农产品的最低回收限价，切实保证农民收入，提高商品物价在其他条件不变的情况下，影响更大。下载本文

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