計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課題論文實(shí)驗(yàn)報(bào)告

1、百度文庫(kù)居民消費(fèi)水平的影響因素/實(shí)驗(yàn)報(bào)告第十二組組長(zhǎng)：牧春枝組員：雷志豪 鄭皓謙 李遠(yuǎn)致 姜靖怡 劉三科 李哈靜 雷金祎20一、摘要：居民消費(fèi)水平是指居民在物質(zhì)產(chǎn)品和勞務(wù)的消費(fèi)過(guò)程中， 對(duì)滿足人們生存、發(fā)展和享受需要方面所達(dá)到的程度。 通過(guò)消費(fèi)的物 質(zhì)產(chǎn)品和勞務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量反映出來(lái)。 居民消費(fèi)作為社會(huì)再生產(chǎn)的終 點(diǎn)和起點(diǎn)，對(duì)于實(shí)現(xiàn)社會(huì)再生產(chǎn)的良性循環(huán)， 促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā) 展具有決定性作用，要刺激消費(fèi)，擴(kuò)大內(nèi)需，拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，那么研 究居民消費(fèi)水平對(duì)于我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及宏觀調(diào)控起到很大的作用，因此居民消費(fèi)水平具有研究性。通過(guò)文獻(xiàn)參考發(fā)現(xiàn)居民消費(fèi)水平的影響 因素主要有五點(diǎn)：國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 GDR城

2、鎮(zhèn)居民可支配收入、農(nóng)村居 民可支配收入、人口自然增長(zhǎng)率和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)， 本文將分別總' 結(jié)以上因素的影響情況。本文運(yùn)用計(jì)量分析的方法，研究了居民消費(fèi) 水平的影響因素。二、關(guān)鍵詞：國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDR城鎮(zhèn)居民可支配收入、農(nóng)村居民可 支配收入、人口自然增長(zhǎng)率、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)。在研究影響居民消費(fèi)水平影響之前，首選我們要明白居民消費(fèi)水 平的意義。居民消費(fèi)水平指按常住人口平均計(jì)算的居民消費(fèi)支出。即是居民在物質(zhì)產(chǎn)品和勞務(wù)的消費(fèi)過(guò)程中，對(duì)滿足人們生存、發(fā)展和享 受需要方面所達(dá)到的程度。通過(guò)消費(fèi)的物質(zhì)產(chǎn)品和勞務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量 反映出來(lái)。在現(xiàn)實(shí)生活中，居民消費(fèi)水平是受多方面因素影響因此來(lái)確定的 一個(gè)量

3、，所以要想了解居民消費(fèi)水平就必須從多個(gè)影響因素進(jìn)行分 析。國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP常被公認(rèn)為是衡量國(guó)家經(jīng)濟(jì)狀況的最佳指標(biāo)，它不但可以反映一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)，更可以反映一國(guó)的國(guó)力與財(cái) 富。隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人民收入水平不斷提高。國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增 加，意味著國(guó)民經(jīng)濟(jì)水平提高，居民收入增加，居民的消費(fèi)能力提升， 消費(fèi)水平隨之提高。由此選擇了國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 gdp作為居民消費(fèi)水 平計(jì)量分析的因素之一。/國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP是從整個(gè)宏觀方面來(lái)對(duì)居民消費(fèi)水平的整體 水平做出個(gè)大致的分析，從微觀層面上分析，主要的影響因素就是居 民可支配收入，在我國(guó)居民由城鎮(zhèn)居民與農(nóng)村居民兩部分組成，,所以 城鎮(zhèn)居民可支配收入與農(nóng)村居

4、民可支配收入也是影響居民消費(fèi)水平 的因素。收入是消費(fèi)的基礎(chǔ)和前提；其他條件不變，則人們當(dāng)前可支配收入（當(dāng)前收入）越多，對(duì)各種商品和服務(wù)的消費(fèi)量就越大。因 此要提高居民的生活水平，必須保持經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定增長(zhǎng)，增加居民收 入。一般地，未來(lái)預(yù)期收入（未來(lái)收入）越高，預(yù)期支出的可能性 就會(huì)越大。 社會(huì)收入差距與社會(huì)總體消費(fèi)水平有密切的聯(lián)系。人們 的收入差距過(guò)大，總體消費(fèi)水平會(huì)降低；反之，收入差距縮小，會(huì)使 總體消費(fèi)水平提高。農(nóng)村居民人均可支配收入對(duì)居民消費(fèi)水平的影響大大超過(guò)了城 鎮(zhèn)居民人均可支配收入對(duì)居民消費(fèi)水平的影響。主要原因：第一是我國(guó)是農(nóng)民人口占絕大多數(shù)的國(guó)家，而居民消費(fèi)水平是以人口數(shù)為權(quán)數(shù) 對(duì)農(nóng)村

5、居民消費(fèi)水平和城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平進(jìn)行加權(quán)平均計(jì)算而得到 的；第二是農(nóng)村居民的消費(fèi)動(dòng)力遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于城鎮(zhèn)居民。人口自然增長(zhǎng)率，是反映人口發(fā)展速度和制定人口計(jì)劃的重要指 標(biāo)，也是計(jì)劃生育統(tǒng)計(jì)中的一個(gè)重要指標(biāo)， 它表明人口自然增長(zhǎng)的程 度和趨勢(shì)。在人口數(shù)量一定的情況下，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，消費(fèi)品數(shù) 量越多，那么居民消費(fèi)水平就會(huì)越高；反之，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平穩(wěn)定的 條件下，人口數(shù)量的多少就決定著消費(fèi)水平的高低。/居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，是一個(gè)反映居民家庭一般所購(gòu)買的消費(fèi)商品 和服務(wù)價(jià)格水平變動(dòng)情況的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。它是度量一組代表性消費(fèi) 商品及服務(wù)項(xiàng)目的價(jià)格水平隨時(shí)間而變動(dòng)的相對(duì)數(shù)， 是用來(lái)反映居民 家庭購(gòu)買消費(fèi)商品及服務(wù)

6、的價(jià)格水平的變動(dòng)情況。消費(fèi)物價(jià)指數(shù)對(duì)居 民根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論分析，物價(jià)越高，越會(huì)抑制人們的消費(fèi)，消費(fèi)水平會(huì) 越低。以經(jīng)濟(jì)建設(shè)為中心，大力發(fā)展生產(chǎn)力，落實(shí)科學(xué)發(fā)展觀，使國(guó)民 經(jīng)濟(jì)又好又快發(fā)展。增加居民收入，農(nóng)民收入，完善社保，縮小城鄉(xiāng) 差距。國(guó)家加強(qiáng)宏觀調(diào)控，穩(wěn)定物價(jià)。首先，要保持GDP穩(wěn)速增長(zhǎng)，同時(shí)，政府應(yīng)當(dāng)加大資金和物質(zhì) 投入，擴(kuò)大社會(huì)保障的資金來(lái)源，增加融資來(lái)源和渠道，有效地促進(jìn) 社會(huì)保障制度的運(yùn)行和社會(huì)保障體系的建設(shè)。其次，應(yīng)合理制定稅收政策，積極推進(jìn)稅制改革，減輕中低收入者的稅收負(fù)擔(dān)，充分發(fā)揮 稅收對(duì)收入和消費(fèi)的調(diào)節(jié)作用，通過(guò)提高個(gè)人所得稅的起征點(diǎn)和對(duì)高 收入群體征收較高的個(gè)人所得稅，促進(jìn)收

7、入的相對(duì)公平。三、基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的居民消費(fèi)影響因素分析1、變量的選擇與設(shè)計(jì)Y-居民消費(fèi)水平X1-國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值X2-人口自然增長(zhǎng)率X3-居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（上年=100）/ X4-城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入X5-農(nóng)村居民家庭人均純收入2、模型的設(shè)立Y=B 0+ B 1X1+B 2X2+B 3X3+B 4X4+B 5X5回歸結(jié)果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 15:08Sample: 1979 2013Included observations: 35CoeffStd.t-StaProbVariable

8、icientErrortistic.C X1 X2 X3 X4 X5MeanR-squaredAdjusted R-squared .of regressionSum squared residdependent var .dependent var Akaike info criterion/SchwarzcriterionLogHannan-Qlikelihooduinn criter./Durbin-WF-statisticatson statProb(F-stati/stic)3、模型檢驗(yàn)/一，模型檢驗(yàn)由以上回歸結(jié)果可看出：/1,經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)/X2與理論分析和經(jīng)驗(yàn)判斷不一2,擬合優(yōu)度檢

9、驗(yàn)可決系數(shù)和修正的可決系數(shù)，擬合很好3, F檢驗(yàn)顯著性水平下，F(xiàn)(6, 29)=2.545 F=> 回歸方程顯著4, t檢驗(yàn)顯著性水平下，t(29)= B 2和B 3不能通過(guò)檢驗(yàn)二，多重共線性檢驗(yàn)：可決系數(shù)R2較高，經(jīng)F檢驗(yàn)的 參數(shù)聯(lián)合顯著性也很高，但X2和X3的系數(shù) 不顯著，且X2的符號(hào)與預(yù)期相反，這表明可能存在嚴(yán)重的多重共線性。1,相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法X1X2X3X4X5X1X2X3X4X5由上述相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出確實(shí)存在一定的多重共線性2,方差擴(kuò)大因子檢驗(yàn)法分別以X1, X2, X3, X4, X5為被解釋變量，做關(guān)于其他解釋變量的回歸分析， 結(jié)果Dependent Variable:

10、 X1Method: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 16:20Sample: 1979 2013Included observations: 35Variable Coeff Std. t-Sta Probicient Error tisticCX2X3X4X5R-squaredAdjusted R-squared .of regressionSum squared residLog likelihoodF-statisticProb(F-stati stic)Mean dependent var . dependent varAkaike info cr

11、iterionSchwarz +09criterionHannan-Q uinn criter.Durbin-W atson statDependent Variable: X2 Method: Least Squares Date: 12/01/14 Time: 16:22 Sample: 1979 2013 Included observations: 35CoeffStd.t-StaProbVariableicientErrortistic.CX1X3X4X5MeanR-squareddependent varAdjusted.R-squareddependent var.ofAkaik

12、eregressionSum squared residLog likelihoodF-statisticProb(F-stati stic)info criterionx Schwarz criterionHannan-Q uinn criter.Durbin-W atson statDependent Variable: X3 Method: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 16:23Sample: 1979 2013Included observations: 35CoeffStd.t-StaProbVariableicientErrortistic.

13、C X1 X2 X4 X5R-squaredAdjusted R-squared .of regressionSum squared residLog likelihoodF-statisticProb(F-stati stic)Mean dependent var . dependent var Akaike info criterionSchwarz criterionHannan-Q uinn criter.Durbin-W atson statDependent Variable: X4 Method: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 16:24Sa

14、mple: 1979 2013Included observations: 35VariableCoeffStd.t-StaProbicientErrortistic.C X1 X2 X3 X5MeanR-squaredAdjusted R-squared .of regressionSum squared residLog likelihooddependent var.dependent varAkaike info criterion21414Schwarz91. criterionHannan-Q uinn criter.Durbin-WF-statisticProb(F-stati

15、stic)atson statDependent Variable: X5 Method: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 16:25Sample: 1979 2013Included observations: 35CoeffStd.t-StaProbVariableicientErrortistic. JC X1 X2 X3 X4R-squaredAdjusted R-squared .of regressionSum squared residLog likelihoodF-statisticProb(F-stati stic)Mean depende

16、nt varr.dependent varAkaike info criterionSchwarz criterionHannan-Q uinn criter.Durbin-W atson stat由方差擴(kuò)大因子VIF>=10判斷，該模型存在嚴(yán)重多重共線性問(wèn)題。3,對(duì)多重共線性的處理。變換模型形式：對(duì)所有變量取對(duì)數(shù)得:Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 16:34Sample: 1979 2013Included observations: 35VariableCoeffStd.t-StaPro

17、bicientErrortistic.C LNX1 LNX2 LNX3 LNX4 LNX5R-squaredAdjusted R-squared.of regressionSum squaredMean dependent var . dependent varAkaike info criterionSchwarzresidcriterionLogx Hannan-Qlikelihooduinn criter.Durbin-WF-statistic/ atson statProb(F-stati stic)/有上述結(jié)果可看出該模型中LNX3對(duì)應(yīng)的系數(shù)不能通過(guò)t檢驗(yàn)，LNX杯顯著, 又由于對(duì)數(shù)

18、模型誤差相對(duì)較大，故綜合而言，仍采用原有模型。，對(duì)原模型逐步回歸/ 一元回歸分別做Y關(guān)于X1, X2 ,X3 ,X4 ,X5的一元回歸，根據(jù)回歸結(jié)果比較可決系 數(shù)，引入X5二元回歸分別做»于X麗X1, X用口X2, X麗X3, X麗X4的二元回歸，根據(jù)回歸結(jié)果 比較修正的可決系數(shù)，再引入X1三元回歸分別做 »于X1, X5WX2; X1, X5WX3; X1, X用口X4B勺三元回歸，根據(jù)回歸 結(jié)果比較修正的可決系數(shù)，再引入 X4四元回歸分別做Y關(guān)于X1, X4, X用口X2以及X1, X4, X5ffiX3l勺四元回歸，結(jié)果如下：Dependent Variable: Y

19、Method: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 17:23Sample: 1979 2013Included observations: 35CoeffStd.t-StaProbVariableicientErrortistic.CX1X2X4X5MeanR-squareddependent varAdjusted.R-squareddependent var.of/Akaikeregressioninfo criterionSum squared residLog likelihoodF-statisticProb(F-stati stic)Schwarz

20、 criterion/Hannan-Quinn criter.Durbin-W atson statDependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 17:24Sample: 1979 2013Included observations: 35CoeffStd.t-StaProbVariableicientErrortistic.CX1X3X4X5R-squared Adjusted R-squared .of regressionSum squared residLog likelihoodMean depende

21、nt vardependent varAkaikeinfo criterionSchwarzcriterionHannan-Quinn criter.Durbin-WF-statisticProb(F-stati stic)atson stat由于引入X2<X3,都使模型存在不能通過(guò)t檢驗(yàn)的問(wèn)題故逐步回歸的結(jié)果是最終保留 X1, X4, X5。模型改為 Y=B 0+B 1X1 + B 4X4+P 5X5,異方差性檢驗(yàn):1, White檢驗(yàn)Heteroskedasticity Test: WhiteProb.F-statisticObs*R-square dScaled explained

22、 SSF(9,25)Prob.Chi-Square(9) Prob.Chi-Square(9)Test Equation:Dependent Variable: RESIDA2Method: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 20:12Sample: 1979 2013Included observations: 35CoeffStd.t-StaProbVariableicientErrortistic.CXW2X1*X4X1*X5X1X4A2X4*X5X4X5A2X5R-squaredAdjusted R-squared .of regressionSum

23、squared residLog likelihoodMean dependent vardependent varAkaikeinfo criterion+08cAterionuinn criter.F-statisticSchwarzHannan-QDurbin-Watson statProb(F-stati/stic)NR2=X 2(9)=,故存在異方差(二)，由于上列t檢驗(yàn)結(jié)果表明上述模型3個(gè)變量均可能存在異方差，變換 模型形式：LNY =0 0 + B 1LNX1 +B 2 LNX2 + 0 3LNX3 +0 4 LNX4 +05 LNX5一，多重共線性)由上文可知該模型存在多重共線

24、性問(wèn)題，經(jīng)逐步回歸剔除變量LNX3回歸結(jié) 果如下Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 22:42Sample: 1979 2013Included observations: 35Coeff Std. t-Sta ProbVariable icient Error tistic .C LNX1 LNX2 LNX4 LNX5R-squaredAdjusted R-squared .of regressionSum squared residLog likelihoodF-statisticProb(F-s

25、tati stic)Mean dependent var . dependent var Akaike info criterionSchwarz criterionHannan-Q uinn criter.Durbin-W atson stat/由以上結(jié)果可看該模型 LNY=0 0 + 0 1LNX1 + B 2 LNX2+0 4 LNX4+0 5 LNX5不再存在多重共線問(wèn)題二，異方差性檢驗(yàn)1, White檢驗(yàn)/Heteroskedasticity Test: WhiteF-statisticObs*R-square dScaled explained SSProb.F(13,21)Pro

26、b.Chi-Square(13)Prob.Chi-Square(13)Test Equation:Dependent Variable: RESIDA2Method: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 22:27Sample: 1979 2013Included observations: 35Collinear test regressors dropped from specificationCoeffStd.t-StaProbVariableicientErrortistic.CLNXW2LNX1*LNX2LNX1*LNX4LNX1*LNX5LNX1LN

27、X2A2LNX2*LNX4LNX2*LNX5LNX2LNX4*LNX5LNX4LNX5A2LNX5MeanR-squareddependent varAdjusted、/ .R-squareddependent var.ofregressionSum squared residLog likelihoodF-statisticProb(F-stati stic)Akaikeinfo criterion/SchwarzcriterionHannan-Q uinn criter.Durbin-W atson stat三，自相關(guān)檢驗(yàn)1, DW僉驗(yàn)2,對(duì)模型估計(jì)結(jié)果的DW統(tǒng)計(jì)量為，5%勺顯著性水平下，

28、查 DW統(tǒng)計(jì)表 可知，dl= , du=,模型中dl<DW<du顯然不能判斷模型是否有自相關(guān)。nR2=<X(13)=,不存在異方差3, LM檢驗(yàn)Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:Prob.Prob.F-statisticF(2,28)Obs*R-squareChi-Square(2)Test Equation:/Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 23:01Sample: 1979 2013Included observations: 35Presample missing value lagged residuals set to zero.CoeffStd.t-StaProbVariableicientErrortistic.C LNX1 LNX2 LNX4LNX5RESID(-1)RESID(-2)R-squared