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1、计量经济学论文居民消费水平影响因素的计量分析居民消费水平影响因素的计量分析摘要：居民消费水平反映着人们对于满足生存、发展和享受需要方面所达到的程度。本文就我国近阶段消费方面出现的一些情况，利用Eviews软件对我国1993年至2011年的居民消费水平的影响因素相关数据进行实证分析。建立居民消费水平的影响因素模型，通过对该模型的经济含义分析得出各种主要因素对我国居民消费水平的影响程度，揭示中国居民消费水平的现状及问题，并在此基础上提出了提高我国居民消费水平的对策。关键词：居民消费水平 影响因素 回归分析正文：一、文献综述：1. 居民消费水平经济学背景消费，消费是人类通过消费品满足自身欲望的一种经
2、济行为。是社会再生产过程中的一个重要环节，也是最终环节。通常讲的消费，是指个人消费。生产决定消费，消费反过来影响生产。它是指利用社会产品来满足人们各种需要的过程。消费又分为生产消费和个人消费。前者指物质资料生产过程中的生产资料和活劳动的使用和消耗。后者是指人们把生产出来的物质资料和精神产品用于满足个人生活需要的行为和过程，是 “生产过程以外执行生活职能”。它是恢复人们劳动力和劳动力再生产必不可少的条件。所以消费的水平对一个国家的发展有着十分重要的影响。居民消费水平，是按国内生产总值口径，即包括劳务消费在内的总消费进行计算的。是居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面
3、所达到的程度的数量指标。消费进行计算的。计算公式为：2. 反映居民消费水平的主要指标有：平均实物消费量指标。平均每人全年主要有消费品的消费量、平均每百户耐用消费品拥有量、人均居住面积、平均每人生活用水量、平均每人生活用电量等；现代化生活设施的普及程度指标。自来水普及率、煤气普及率、平均每百户主要家用电器拥有量、电话普及率等；反映消费水平的消费结构指标。居民生活消费支出中食品的比例、居民生活消费支出中文化生活服务支出比例、不同质量消费晶的消费比例等；平均消费量的价值指标。平均每人消费基金、平均每人生活消费额、平均每人用于各项生活消费的支出等。3. 我国居民消费水平的问题新中国成立后，由于国家经济
4、基础薄弱，物质上长时间处于相对短缺的状态，居民消费受到严重制约，中国社会传统的重积累、倡节约的消费观念没有得到根本改观。随着经济的发展和社会的进步，人们开始逐渐抛弃了自然经济模式下自给自足的消费观念，代之以量入为出、注重消费效益，强调消费带来的精神满足等新型消费观念。特别是2改革开放后以来，住房、通信及电子产品、节假日消费及旅游、文化教育、汽车等逐渐成为市场消费热点，信贷消费、理性消费、个性消费等消费形式也开始在人们的消费行为中发挥重要作用。因此，也就形成了当前中国居民西方消费主义与东方重积累思想并重的有中国特色的消费观念。2008年以来，美国次贷危机席卷全球，我国出口贸易也因此受挫，政府启动
5、4万亿投资拉动内需。如何刺激国内消费以拉动经济一时间成为全国热点话题，这引起我们对影响城镇居民消费水平因素的思考。二、实证模型1. 变量选取：居民的消费水平往往受到许多因素影响，需要分析各因素对居民消费水平的影响程度。本文以分析居民消费水平为目的，同时考虑了其他一些指标的分析需要，共选取19932011年的数据，将居民消费水平作为被解释变量，设为Y，其他因素作为解释变量，分别设为x2-x6。具体数据如下：YX2X3X4X5X61993年1,393.0035,333.922,577.4050.315,203.504.791994年1,833.0048,197.863,496.205021,518
6、.804.791995年2,355.0060,793.734,283.0050.129,662.304.871996年2,789.0071,176.594,838.9048.838,520.805.081997年3,002.0078,973.035,160.3046.646,279.805.171998年3,159.0084,402.285,425.1044.753,407.475.281999年3,346.0089,677.055,854.0042.159,621.835.892000年3,632.0099,214.556,280.0039.464,332.385.872001年3,887.
7、00109,655.176,859.6038.273,762.436.012002年4,144.00120,332.697,702.8037.786,910.656.452003年4,475.00135,822.768,472.2037.1103,617.656.952004年5,032.00159,878.349,421.6037.7119,555.397.582005年5,596.00184,937.3710,493.0036.7141,050.998.182006年6,299.00216,314.4311,759.5035.8161,587.309.142007年7,310.00265,
8、810.3113,785.8036.3172,534.1910.062008年8,430.00314,045.4315,780.8037.9217,885.3510.422009年9,283.00340,902.8117,174.7036.5260,771.6610.552010年10,522.00401,512.8019,109.4035.7303,302.4911.212011年12,570.00473,104.0521,809.8036.3343,635.8911.45数据来源：国家统计局年度数据2. 模型初步提出为了具体分析各要素对我国居民消费水平的影响大小，我们选取Y为居民消费水平，
9、X2为国内生产总值，X3为城镇居民家庭人均可支配收入，X4城镇居民家庭恩格尔系数，X5城乡居民人民币储蓄存款年底余额，X6人口自然增长率进行回归分析。采用的对数模型如下：Y=0+1X2+2X3+3X4+4X5+5X6+ui（1） 用Eviews计量经济学分析软件作最小二乘回归，分析结果如下：通过结果可以看出，变量x2、x3、x4、x6的t检验值均大于临界值。说明经t检验这4个参数均显著不为0，即为国内生产总值、城镇居民家庭人均可支配收入、城镇居民家庭恩格尔系数、人口自然增长率对居民消费水平均有显著影响。并且，模型中，明显大于，说明各因素联合起来对居民消费水平影响显著。3. 多重共线性检验（1）
10、计算变量间相关系数:从上图可知， x2与x3，x3与x5，x3与x6，x5与x6之间都存在较高的线性相关。可能存在多重共线性。(2) 进行逐步回归，直至模型符合需要研究的问题，具有实际的经济意义和统计意义。采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题。分别作Y对X2，X3，X4，X5，X6的一元回归，结果如下:变量X2X3X4X5X6参数估计值0.0240.551-412.3980.0321256.339t统计量63.67962.177-4.47848.62116.0930.9960.9960.5410.9930.9380.9960.9950.5140.9920.935其中加入X2的方程调整
11、的可决系数最大, 以X2为基础, 顺次加入其他变量逐步回归。结果如下表: X2X3X4X5X6X2，X30.012(3.126)0.267(2.928)0.9969X2，X40.023(56.164)-34.163(-3.585)0.9974X2，X50.017(3.973)0.009(1.608)0.9959X2，X60.024(14.839)-8.552(-0.097)0.9953经比较，新加入X4的方程调整可决系数改进最大, 各参数的t检验也都显著，但是x4参数的符号与经济意义不符合。所以提出变量x4，以x2,x3为基础继续做逐步回归。结果如下表：X2X3X4X5X6X2,x3,x50.
12、011(2.381)0.239(2.307)0.003(0.607)0.9968X2,x3,x60.006(1.916)0.554(6.646)-314.627(-4.8519)0.9987当加入x5时，有所增加，但其参数的t检验不显著；加入x6时，也有所增加，但其参数为负值不合理。综上可以看出x4、x5、x6引起了多重共线性，予以剔除。保留x2和x3。得出Y 对x2 x3的回归结果如下：最后修正严重多重共线性影响后的回归结果为： (2.773) (3.126) (2.928) 4. 异方差检验（1）分别绘制残差平方序列e2对变量x2和x3的散点图，如下：由散点图中可以看出，残差平方e2对解释
13、变量x2和x3的散点图主要分布在图形的下三角部分，大致看出残差平方e2随x2和x3的变动增大的趋势，因此，模型很可能存在异方差。但是否确定存在需要进一步检验。（2）采用White检验法，得到下图结果：从图中可以看出，nR2 =12.178，有White检验可知，在下， nR2 =12.178，所以拒绝原假设，表明模型存在异方差。（3）异方差修正选取多个权数分别做回归分析后比较，发现w1=1/x2*x3的效果最好。下面仅给出权数w1的结果：最终。消除异方差后的模型为：（2.287） (3.899)R2 =0.997 DW=0.544 F=2498.565.自相关处理样本量为19，两个解释变量模型
14、，10%显著水平，查DW统计表可知， 模型中DW，显然模型中有自相关。由残差图也可以看出，残差的变动有系统模式，连续为正和连续为负，表明残差项存在一阶正自相关，模型中t统计量和F统计量的结论不可信，需要采取补救措施。生成残差序列，使用et进行滞后一期的自回归，可得到方程其中，对原模型进行广义差分，得到广义差分方程：由上图可得回归方程为：Se=(132.636) (0.006) (0.1499)t=(2.542) (3.565) (0.316)R2=0.992 F=946.32 DW=2.109其中，由于使用了广义差分法数据，样本容量减少了1个，为18个。查1%显著水平的DW统计表可知，模型中，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。可决系数R2、t、F统计量也均达到理想水平。由差分方程式有由此，得到
