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1、 影响居民消费水平的主要因素分析 学习—————好资料 影响居民消费水平的主要因素分析 经济背景及研究的意义 通过对影响居民消费水平的主要因素分析揭示中国居民消费水平的现状及问题，消费是人类社会经济生活中的重要行为和过程，任何社会都离不开消费。在我国，随着社会主义市场经济体制的确立，消费在全民经济生活中的作用更显重要。可以这样概括的说，消费活动是经济活动的终点，一切经济活动的目的就是为了满足人们不断增长的消费需求；但另一方面，消费活动又是经济活动的起点，是拉动经济增长的动力。国家一系列决策和尚待解决的问题很大程度上是既源于消费，又回归到消费。正因为如此，研究
2、消费水平对于正处于转型期的我国经济有极其重要的经济意义。 时间 总消费水平Y 城镇居民消费水平Y1 农村居民消费水平Y2 国民收入X1 城镇居民国民收入X4 农村居民国民收入X6 通货膨胀率X2 利率X3 1978 184 405 138 3624.1 343.4 133.6 1979 207 434 158 4038.2 387 160.17 1980 236 496 178 4517.8 477.6 191.3 6 1981 262 562 199 4860.3 491.9 223.44
3、2.4 1982 284 576 221 5301.8 526.6 270.11 1.9 1983 311 603 246 5957.4 564 309.77 1.5 1984 327 662 283 7206.7 651.2 355.33 2.8 1985 437 802 347 8989.1 739.1 397.6 8.8 1986 485 805 376 10201.4 899.6 423.76 6 1987 550 1089 417 11954.5 1002.2 462
4、55 7.3 1988 693 1431 508 14922.3 1181.4 544.94 18.5 1989 762 1568 553 16917.8 1375.7 601.5 17.8 1990 803 1686 571 18598.4 1510.2 686.3 2.1 1991 896 1925 621 21662.5 1700.6 708.6 2.9 0.0189 1992 1070 2356 718 26651.9 2026.6 784 5.4 0.018 1993 1331
5、 3027 855 34560.5 2577.4 921.6 13.2 0.0254 1994 1746 3891 1118 46670 3496.24 1221 21.7 0.0315 1995 2236 4874 1434 57494.9 4283 1577.74 14.8 0.0315 1996 2641 5430 1768 66850.5 4838.9 1926.1 6.1 0.0303 1997 2834 5796 1876 73142.7 5160.3 2090.1 0.8 0.0266 199
6、8 2972 6217 1895 76967.2 5425.1 2162 -2.6 0.0158 1999 3138 6796 1927 80579.4 5854 2210 -3 0.0118 2000 3397 7402 2037 88254 6280 2253.42 -1.5 0.0099 2001 3609 7761 2156 95727.9 6859.6 2366.4 0.0099 2002 3791 7972 2259 103553.6 7702.8 2475.63 0.0072 数据来源：
7、《中国统计年鉴》 模型设定及检验 根据现实的经济生活观察和经验，我们试图引入以下变量：国民收入，通货膨胀率，利率。国民收入是一切经济活动的来源，当期消费是基于上一期或是几期的收入而发生的；通货膨胀率则会通过影响一国居民实际购买能力来影响实际的消费水平；利率对消费的影响主要是通过影响居民用于储蓄的货币量来间接影响消费水平。当然除了以上的因素之外，还存在着其他的因素无法通过模型反映出来，为此，我们将其归入随机扰动项M。即得到以下模型： 1.我们设定模型为Y=aX1+bX2+cX3+u 其中Y为居民消费水平，X1,X2,X3分别为国民收入，通货膨胀率和利率。 对所有变量采用
8、最小二乘法，得出 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/23/04 Time: 15:27 Sample(adjusted): 1991 2000 Included observations: 10 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X1 0.037598 0.000417 90.08623 0.0000 X2 -5.7751
9、28 1.853065 -3.116528 0.0207 X3 3208.558 1718.620 1.866939 0.1111 C 35.33039 38.16182 0.925805 0.3903 R-squared 0.999484 Mean dependent var 2226.100 Adjusted R-squared 0.999226 S.D. dependent var 909.0991 S.E. of regression 25.28739 Akaike info criterion
10、 9.587664 Sum squared resid 3836.714 Schwarz criterion 9.708698 Log likelihood -43.93832 F-statistic 3875.355 Durbin-Watson stat 2.107133 Prob(F-statistic) 0.000000 Y=0.0376X1-5.775X2+3208.558X3+35.33 (0.000417) (1.853) (1718.62) (38.162) t=(90.086)
11、3.117) (1.867) (0.926) R2=0.999484 F=3875.355 DW=2.107 由回归式可看出，可决系数高，t检验和F检验显著，模型拟合较好，且DW值表明模型不存在自相关。对模型用ARCH检验进行异方差检验，发现不存在异方差。 从经济角度看，(1)国民收入每提高一个单位会使得居民的消费水平提高0.0376个单位，，(2)随着通货膨胀率上升一个百分比而下降5.775个单位，(3)利率每上升一个百分比会使居民消费水平上升3208.558个单位。 事实上，利率上升会使得消费水平下降，即利率与消费水平成反向变动，而由模型得出的结果
12、是利率与消费水平同向变动，这可能是由于模型中存在多重共线性导致的，做相关系数矩阵得 X1 X2 X3 X1 1 -0.5019366 -0.3026271 X2 -0.5019366 1 0.7908368 X3 -0.3026271 0.7908368 1 可以看出通货膨胀率和利率存在较高的共线性。对模型中单个变量回归后发现消费水平对收入的线性关系较强，拟合度较好，即 Y=0.037X1+91.587 (0.000279) (13.569) t=(132.67) (6.749) R=0.998695 F=17601.34
13、 DW=0.770463 因此采用逐步回归法将其余变量逐一引入得 对X1，X2回归得：Y=0.037X1-0.9656X2+93.659 （1） (0.00026) (1.075) t=(143.839) (-0.898) R2=0.9991 F=10989.61 DW=1.0702 对X1，X3回归得：Y=0.037X1+1505.229X3+47.742 (2) (0.000861) (2583.126) t=(43.213) (
14、0.583) R2=0.997 F=1317.796 DW=0.901 对比得出(1)式较好，但是存在自相关。选取(1)进行修正 Dependent Variable: BY Method: Least Squares Date: 12/23/04 Time: 16:19 Sample(adjusted): 1981 2000 Included observations: 20 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. BX1 0.03742
15、0 0.000416 89.86640 0.0000 BX2 -0.944260 1.201785 -0.785715 0.4428 C 52.20433 11.94907 4.368904 0.0004 R-squared 0.997996 Mean dependent var 800.4245 Adjusted R-squared 0.997760 S.D. dependent var 630.9634 S.E. of regression 29.86327 Akaike info criterion 9.76861
16、7 Sum squared resid 15160.85 Schwarz criterion 9.917977 Log likelihood -94.68617 F-statistic 4232.393 Durbin-Watson stat 1.734102 Prob(F-statistic) 0.000000 得： Y=0.037X1-0.944X2+52.204 (0.000416) (1.202) t=(89.866) (-0.786) R2=0.998 F=4232.393 DW=1.734 2. 从城乡
17、居民收入差距看，据测算，农村居民收入比城市居民大约落后1O年，二者平均每人年收入差距从1985年的1．86倍，扩大为l990年的2．22倍，再扩大为1995年的2.71倍，二者收入的绝对差距从1980年的286．3元，增加到1985年的341．5元，l990年的823．9元，再增加到1995年的2705．3元；从农村和城镇居民内部的收入差距看，农村居民内部的最高最低人均年收入，从1985年的3．15倍，扩大为l990年的4．43倍，再扩大为l995年的4．82倍。城镇居民中1996年收入最高的20％与收入最低的20％的家庭，人均生活费收入之比由1981年的2.3：1扩大到4.2：l。如图
18、 由于中国居民收入目前存在明显的城乡差别，因此对城乡收入对消费水平的影响分别分析。 1.城镇居民收入对其消费水平的影响分析 根据持久收入假定，设城镇消费水平函数为：lnY1=C+b1lnX4+b2lnX5 （其中X4代表城镇居民当期收入,X5代表城镇居民持久收入，是由城镇居民收入三期值的移动平均值计算出来） Dependent Variable: LY1 Method: Least Squares Date: 12/22/04 Time: 12:48 Sample(adjusted): 1980 2002 Included observations:
19、23 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LX4 0.921612 0.243912 3.778459 0.0012 LX5 0.102494 0.243280 0.421300 0.6780 C -0.067591 0.107958 -0.626083 0.5383 R-squared 0.996510 Mean dependent var 7.651772 Adjusted R-squared 0.996161
20、 S.D. dependent var 0.994314 S.E. of regression 0.061609 Akaike info criterion -2.614899 Sum squared resid 0.075914 Schwarz criterion -2.466791 Log likelihood 33.07134 F-statistic 2855.146 Durbin-Watson stat 1.589603 Prob(F-statistic) 0.000000 LNY1=0.921612LNX
21、4+0.102494LNX5-0.067591 (0. 243912) (0.24328) (0.107958) t=(3.778459) (0.4213) (-0.626083) R2=0.99651 F=2855.146 DW=1.589603 由上式可知，可决系数高, F检验显著，模型的拟合效果较好,模型不存在自相关。对比而言，当期收入对消费水平的影响比持久收入对消费水平的影响更大。 2.农村居民收入对其消费水平的影响分析 根据持久收入假定，设城镇消费水平函数为：lnY2=C+b1lnX6+b2lnX7 （其中X6代表农村居民当期收入,X7代表农村居民持
22、久收入，是由农村居民收入三期值的移动平均值计算出来。） Dependent Variable: LY2 Method: Least Squares Date: 12/22/04 Time: 20:25 Sample(adjusted): 1980 2002 Included observations: 23 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LX6 1.126033 0.173563 6.487762 0.0000 LX7 -0.1
23、03261 0.169024 -0.610925 0.5481 C -0.284476 0.091022 -3.125356 0.0053 R-squared 0.997436 Mean dependent var 6.561687 Adjusted R-squared 0.997180 S.D. dependent var 0.864957 S.E. of regression 0.045934 Akaike info criterion -3.202096 Sum squared resid 0.042199 S
24、chwarz criterion -3.053988 Log likelihood 39.82410 F-statistic 3890.366 Durbin-Watson stat 0.930944 Prob(F-statistic) 0.000000 LNY2=1.126033LNX6-0.103261LNX7-0.284476 (0. 173563) (0.169024) (0.091022) T=(6.487762) (-0.610925) (-3.125356) R2=0.997436 F=3890.366 DW=0.9309
25、44 存在自相关，修正后得 Dependent Variable: LY2 Sample(adjusted): 1981 2002 Included observations: 22 after adjusting endpoints Convergence achieved after 13 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LX6 1.050884 0.222193 4.729595 0.0002 LX7 -0.015882 0.219119 -0.07
26、2481 0.9430 C -0.364877 0.143752 -2.538233 0.0206 AR(1) 0.466261 0.203784 2.288018 0.0345 R-squared 0.998197 Mean dependent var 6.624410 Adjusted R-squared 0.997896 S.D. dependent var 0.830050 S.E. of regression 0.038070 Akaike info criterion -3.535806 Sum squared
27、 resid 0.026088 Schwarz criterion -3.337434 Log likelihood 42.89386 F-statistic 3321.644 Durbin-Watson stat 1.457632 Prob(F-statistic) 0.000000 Inverted AR Roots .47 LNY2=1.050884LNX6-0.015882LNX7-0.364877 (0. 222193) (0.219119) (0.143752) t=(4.729595) (-0.072
28、481) (-2.538233) R2=0.998197 F=3321.644 DW=1.564853 由上式可知，可决系数高, F检验显著，模型的拟合效果较好,模型不存在自相关。但是持久收入的系数为负，与实际经济意义不符。应删除，得到新模型为： LNY2=0.996LNX6-0.082 (1. 0129) (0.0855) t=(76.974) (-0.959) R2=0.996 F=5925.044 因此，农村居民消费水平实际上主要是受到暂时收入的影响。这是由于对于农民而言，未来收入具有不确定性，且其收入水平较低，很难有多余的收入用于储蓄。
29、 回归结果表明:城乡居民消费对暂时收入的敏感性较强, 暂时收入对城镇居民消费的弹性系数为0.921612 ,远高于持久性收入对居民消费的弹性系数0.102494。持久收入与暂时收入相比,城乡居民的当期消费主要取决于暂时收入的变化. 下面采用局部调整――自适应模型对中国的国民收入回归得出的结果可以进一步证明： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/22/04 Time: 13:38 Sample(adjusted): 1980 2002 Included observations: 23 after
30、 adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X1 0.025901 0.003061 8.460187 0.0000 Y(-1) 0.607868 0.160613 3.784665 0.0013 Y(-2) -0.314728 0.097042 -3.243205 0.0043 C 75.93447 13.26477 5.724524 0.0000 R-squared 0.999248 Mean dependent var 1
31、513.522 Adjusted R-squared 0.999129 S.D. dependent var 1253.101 S.E. of regression 36.98219 Akaike info criterion 10.21552 Sum squared resid 25985.96 Schwarz criterion 10.41300 Log likelihood -113.4785 F-statistic 8413.207 Durbin-Watson stat 1.325993 Prob(F-sta
32、tistic) 0.000000 H＝2.53538>h(0.05)=1.96,存在自相关，修正 Dependent Variable: LY Method: Least Squares Date: 12/22/04 Time: 13:42 Sample(adjusted): 1980 2002 Included observations: 23 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LX1 0.636115 0.069279
33、 9.181885 0.0000 LY(-1) 0.351416 0.144554 2.431034 0.0251 LY(-2) -0.069698 0.098038 -0.710928 0.4858 C -1.404731 0.178082 -7.888116 0.0000 R-squared 0.999029 Mean dependent var 6.923205 Adjusted R-squared 0.998875 S.D. dependent var 0.962760 S.E. of regression 0.032
34、287
Akaike info criterion
-3.871540
Sum squared resid
0.019806
Schwarz criterion
-3.674062
Log likelihood
48.52271
F-statistic
6514.231
Durbin-Watson stat
2.242579
Prob(F-statistic)
0.000000
LNYt=0.636LNXt+0.351LNYt-1-0.0697 LNYt-2-1.405
(0.069) (0.0.145) (0.098) (0.178)
t=(9.182) (2.431) (-0.711) (-7.888)
R2=0.999 F=6514.231 DW=2.243
得h=0.80712
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