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1、计量经济学论文中国农村居民生活消费水平影响因素分析 学号：xx 学院：xx 班级：xx 姓名：xx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）引言多年来，受纯收入的限制，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
2、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1998-2015年的数据为依据，进行计量经济模型建立与分析。（二）模型设定及数据说明依据我们的常识，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：1988年-2015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1988287355.3102.819893493
3、97.6108.81990378423.81061991421462.6107.31992509544.9118.51993549601.5117.81994560686.3102.11995602708.6102.91996688784105.41997805921.6113.2199810381221121.7199913131577.7114.8200116261926.1106.1200217222090.1100.820031730216297.4200417662210.397200518602253.498.5200619692366.499.2200720622475.698.
4、7200821032622.299.9059200923012936.4102.8062201025603254.9100.7774201128483587101.028220123223.854140.36104.920133660.684760.62106.720143993.455153.1799.020154381.825919.01103.6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：
5、 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 20/10/16 Time: 20:26 Sample: 1988 2015 Included observations: 27 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -194.5802 119.2363 -2. 0.0008 X1 0. 0. 114.6172 0.0000 X2 2. 1. 2. 0.0039 R-squared 0.Mean dependent var 1144.370 Adjusted R-squared 0.S.D. d
6、ependent var 836.6659 S.E. of regression 34.00400Akaike info criterion 9. Sum squared resid 27750.53Schwarz criterion 10.13925 Log likelihood -131.9362Hannan-Quinn criter. 10.03809 F-statistic 7858.230Durbin-Watson stat 0. Prob(F-statistic) 0.（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
7、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, =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.，Adjusted R-squared=0.,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ei2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： Dependen
8、t Variable: RESID2 Method: Least Squares Date: 20/10/16 Time: 20:36 Sample:1988 2015 Included observations: 27 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3921.725 4597.629 0. 0.4029 X1 -3. 7. -0. 0.6547 X12 6.36E-06 0. 0. 0.9822 X1*X2 0. 0. 0. 0.5775 X22 -0. 0. -0. 0.3890 R-squared 0.Mean dependent
9、var 1027.797 Adjusted R-squared 0.S.D. dependent var 1482.430 S.E. of regression 1239.456Akaike info criterion 17.24831 Sum squared resid Schwarz criterion 17.48828 Log likelihood -227.8522Hannan-Quinn criter. 17.31966 F-statistic 3.Durbin-Watson stat 2. Prob(F-statistic) 0.可知R-squared=0.，查表可得样本数为27
10、，自由度为5的2分布的值为11.0705，因为nR 211.0705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: 20/10/16 Time: 20:40 Sample: 1988 2015 Included observations: 27 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 46.06100 11.59588 3. 0.0005 X1 0. 0. 118.2166 0
11、.0000 R-squared 0.Mean dependent var 1144.370 Adjusted R-squared 0.S.D. dependent var 836.6659 S.E. of regression 36.05556Akaike info criterion 10.07919 Sum squared resid 32500.08Schwarz criterion 10.17517 Log likelihood -134.0690Hannan-Quinn criter. 10.10773 F-statistic 13975.16Durbin-Watson stat 0
12、. Prob(F-statistic) 0.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: 20/10/16 Time: 20:41 Sample: 1988 2015 Included observations: 27 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 6430.506 2392.850 2. 0.0126 X2 -50.33850 22.74159 -2. 0.0362 R-squared 0.Mean dependent va
13、r 1144.370 Adjusted R-squared 0.S.D. dependent var 836.6659 S.E. of regression 780.2005Akaike info criterion 16.22817 Sum squared resid Schwarz criterion 16.32415 Log likelihood -217.0802Hannan-Quinn criter. 16.25671 F-statistic 4.Durbin-Watson stat 0. Prob(F-statistic) 0.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.,大于y与x1回归的车的R-squared=0.,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+
