计量经济学期末报告

时间:2024.3.19

农村居民消费主要影响因素分析

摘要:作为一个典型的农业大国,中国农村消费市场的开拓存在着巨大的潜力。本文通过分析农村消费的现状和特点,运用定量与定性相结合的方法分析得出影响农村居民消费水平的因素,结合当地经济发展水平以及农村居民消费行为的变化等方面,提出发展农村消费市场的建议。

关键词:农村居民消费水平 商品零售价格指数 农村居民家庭人均纯收入 计量

一、研究的目的要求

中国是一个农业大国,农民占总人口的大部分,农村居民的消费在国民消费总量中占有很大比重,农村居民的消费水平对整个国名经济的发展有重大的作用。为应对国际金融危机的冲击,国家提出了“扩内需,保增长”的宏观调控政策,以促进我国经济发展。近年来,经济发展较快,但在拉动经济的主要动力中,消费的作用却明显减弱,主要表现在消费增长速度较缓,消费率特别是居民消费率(居民最终消费占GDP的比重)逐年下降,2005~20##年下降了1.2个百分点,消费不足已成为制约中国经济持续又好又快发展的重要因素,而我国农村居民占80%以上,因此对农村居民消费水平影响因素的研究就具有现实意义。

农村消费市场潜力巨大:

(一)农村人口数量庞大,但消费总量较小

(二)农民消费满足率低

(三)农民资金节余不断增加

随着改革开放的深入及各项支农惠农政策的实施,农村居民的生活水平有了很大提高,面对农村这个巨大的消费市场,如何提高农村居民的消费水平就成了扩大内需、拉动经济所面对的重大问题。以下运用计量经济学的方法,就农村居民的消费水平的主要影响因素进行了简单的分析。

二、模型设定

为了具体分析各要素对我国农村居民消费支出的影响,选择“农村居民消费水平”作为被解释变量(用Y表示),选择“农村居民家庭人均纯收入”(用X1表示)、“商品零售价格指数”(用X2表示)为解释变量。

1989年到20##年农村居民的消费水平及其影响因素的统计数据

数据来源:《中国统计年鉴》国家统计局网站

由数据分析,初步建立模型y=β0+β1x1+β2x2+μ

β0表示在没有任何因素影响下的农村居民消费水平;

β1表示农村居民家庭人均纯收入对农村居民消费水平的影响;

β2表示商品零售价格指数对农村居民的消费水平的影响;

u为随机扰动项。

三、参数估计

为了大致分析Y与x1、x2的关系,首先依据上表给出的数据,利用Eviews分别做出Y对x1、x2的散点图,如下图所示

图1 Y对X1的散点图

图2 Y对X2的散点图

利用Eviews软件,做Y对X1、X2的回归,回归结果如下表1:

表1

模型估计的结果为Y = 2020.903891 + 0.4775978211*X1 - 14.13053181*X2

四、模型的检验及修正

1、经济意义检验

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。

在假定其他变量不变的情况下,当年农村居民家庭人均纯收入每增加1元,平均来说农村居民消费水平会增长0.477598元;在假定其他变量不变的情况下,当年商品零售价格指数每增加1元,平均来说农村居民消费水平会减少14.13053元。

2、统计检验

1)拟合优度:R-squared=0.955580 Adjusted R-squared=0.950354,说明模型的拟合度较好。因此这些因素对农村居民的消费水平的绝大部分差异作了解释。

2)F检验:针对H0:β1=β2=0,给定显著性水平α=0.05,在F分布表中查出自由度为k-1=2,n-k=17的临界值Fα(2,17)=3.59。由表1中得到F=182.8554>3.59,应拒绝原假设,说明回归方程显著,即“商品零售价格指数”、“农村居民家庭人均纯收入”等变量联合起来确实对“农村居民消费水平”有显著影响。

3)t检验:分别针对H0:β1=0,β2=0,给定显著性水平α=0.05,查t分布表得自由度为n-k=17的临界值tα/2(n-k)=2.110。由表1数据可得,与β1,β2对应的t统计量分别为17.52564 -2.072263,其绝对值不全大于2.110,这说明在显著水平α=0.05下,只有β1能拒绝H0:β1=0,也就是说,在其他变量不变的情况下各个解释变量“商品零售价格指数”、“农村居民家庭人均纯收入”分别对被解释变量“农村居民消费水平”不全都有显著影响,这可能是由于多重共线性或自相关性的影响。

3、计量经济学检验

1)多重共线性检验

让Y分表对x1、x2做回归,首先将Y与x1作回归得结果如表2

表2

将Y与x2作回归得结果如表3

表3

计算各解释变量的相关系数,得到相关系数矩阵如表4

表4

观察表1,2,3和4,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2可知,引入X2后R-squared=0.955580,大于Y与X1回归的车的R-squared=0.944359,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。

2)异方差检验

先建立object为e,然后用图示法分别分析各个变量的异方差性如下:

图3 关于X1的模型

图4关于X2的模型

样本数为20,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并将其对X1/、X2、x1 ^2、x2 ^2和x1*x2作回归。可得结果如下表5:且xii为xi ^2,xi为xi*xj

表5

可知R-squared=0.993196查表可得样本数为20,自由度为5的λ2分布的值为11.0705,因为nR ^2=28.08996 >11.0705,所以存在异方差性。

3)序列相关性检验

图5

图6

根据表2得D-W检验,durbin-walson stat=0.569439,查表dl=1.13,du=1.54而DW值小于dl,存在正自相关。

引入时间变量t(t=1,2,3……20)以平方形式出现,回归结果:

表6

回归模型:

Y = 1651.499519 + 0.3232762759*X1 - 9.982585315*X2 + 2.282553401*(T^2)

由回归结果可知D.W.值仍然很低,没有通过5%显著性水平下的D.W.则上述模型仍然存在自相关。

下面对上述模型进行拉格朗日乘数检验,含1阶滞后残差项的辅助回归为:

表7

E = -317804.6224 - 93.50346704*X1 + 3557.020139*X2 + 1307.6856*(T^2) + 0.3402183345*E(-1)

LM=19*0.253=4.807,,该值大于显著性水平5%,自由度为1的λ2 临界值为3.84,由此判断该模型存在1阶序列相关性。

含2阶滞后残差项的辅助回归为

表8

E = -591286.5227 - 97.60067439*X1 + 5788.795966*X2 + 1557.784571*(T^2) + 0.4857116657*E(-1) - 0.2285083861*E(-2)

LM=18*0.619=11.142,,该值大于显著性水平5%,自由度为2的λ2 临界值为5.99,仍说明原模型存在序列相关性,但e(-2) 的参数未能通过5%的显著性检验,表明并不存在2阶序列相关性。

运用广义差分法进行自相关的修正

2阶广义差分的估计结果:

表9

经过一次迭代,可从表中看出DW=0.762687,仍然小于dl值,可见一次迭代对模型的影响不显著,再进行二次迭代如下表10

表10

Y=1150.865398 + 0.1039077715*X1 - 3.816160327*X2 + 5.584748991*(T^2) + [AR(1)=1.639579475,AR(2)=-0.8969368052]

经过二次迭代后收敛,ρ1、ρ2的估计值分别为0.103908、-3.816160,并且t检验显著,说明原模型确实存在一阶、二阶序列相关性、DW=2.302138,n=18,k=4,查表得dl=0.86,du=1.85,可知du<DW<4-dl,表明模型已经不存在一阶序列相关性;在进行偏相关系数检验和B-G检验,也表明不存在高阶序列相关性。

由上述分析可知,得到优化改进后的模型为

Y=1150.865398 +0.1039077715*X1 - 3.816160327*X2 + 5.584748991*(T^2) +[AR(1)=1.639579475,AR(2)=-0.8969368052],对其进行异方差分析和序列相关性分析后,证明该模型属于同方差,不存在序列相关性,因此该模型为最优模型。


第二篇:计量经济学报告报告


《计量经济学》课程论文

城镇居民消费主要影响因素的实证分析

小组成员: 

指导教师: 

日期:20XX年12月23日

城镇居民消费主要影响因素的实证分析

摘要

中国经济的快速增长,城镇化步伐加快。城镇居民的消费在国民经济中占有极其重要的比重,城镇居民的消费水平对整个国名经济的的发展有重大的作用。面对这个巨大的消费 ,如何提高消费水平就成了扩大内需、拉动经济所面对的问题。本文运用计量经济学的方法,就城镇居民的消费水平的主要影响因素进行了简单的分析。

关键词: 城镇居民;消费水平;影响因素

一 问题的提出

经济危机以来,中国遭遇增长上的瓶颈。一直以来中国经济的增长主要依赖于投资、出口和消费三架马车,而又以投资和出口的拉动作用最大。虽然我国一直在强调要扩大内需,但经济危机中由于出口减少而引起经济的下滑还是说明国内经济对出口的依赖还是很大的。

西方经济学中有很多关于需求、消费的理论。微观经济学中供求和均衡价格理论中的需求定理阐述了需求的定义和影响因素。需求是指某一特定时期内,在各种可能的价格水平下,消费者愿意而且能够买到的某种商品的数量。影响需求的主要因素包括商品本身的价格、其他商品的价格、消费者的偏好、消费者收入及人们对未来的期望等。

由于数据的可获得性及影响的重要性,对于城镇居民的消费水平主要选取了以下两个影响因素;城镇居民家庭可支配纯收入及商品零售价格指数。

二 1991年到20##年城镇居民消费水平及其影响因素的统计数据(表1)

三 建立模型

由数据分析,初步建立模型Y=b0+b1*X1+b2*X2+ui b0表示在没有任何影响因素下城镇居民的消费水平;b1表示城镇家庭可支配纯收入对城镇居民消费水平的影响;b2表示商品零售价格指数对城镇居民的消费水平的影响;ui为随机扰动项

四 模型的检验与修正

(一)模型的参数估计及经济意义和统计意义上的检验

利用Eviews软件,做Y对X1 X2的回归。回归结果如下表1:

参数估计:由上表可知回归系数估计值

b。=3435.487 b1=0.782495 b3=-20.24790

(二)经济意义上的检验

该模型可以初步估计经济意义上的检验,系数符号均符合经济意义。城镇居民人均纯收入及零售商品价格指数均能在数量上增加居民消费。

统计意义上的检验

当n=18 a=0.10时 t=1.341由数表可以看出C X1 X2的t统计量绝对值都大于1.341 符合t检验 当n=18 a=0.05时,查表得Fa=6.63 有F=556.2194则符合。R-squared=0.986696 Adjusted R-squared=0.984922 模型的拟合优度比较好。因此这些因素对城镇居民消费水平有较大影响。

(三)计量经济学检验

异方差检验 样本容量为18 且模型为二元线性回归模型 利用怀特检验对异方差进行检验。利用OLS课上的残差ei 求残差的平方和ei的平方并将其X1 X2 X2的平方 X1的平方和X1*X2 进行回归 可得到如下表2 且Xii为X1的平方 Xi为Xj

由表可知 R-squared=0.746183 查表得样本数为18 自由度为7的χ2=14.07

nR2=13.5<14.07 所以接受原假设,表明残差是同方差的。不存在异方差性。

(四) 序列相关检验

Dubin-wolson state=0.3464 查表dl=1.16 du=1.39 而DW值小于dl,存在正序列相关

利用秩代法序列相关进行处理 一次秩代结果(表3)

经过一次秩代,DW值1.945

所以其大于du而小于4-du 所以模型的序列不相关。所以模型所选变量比较好。

(五) 多重共线性检验

利用Frish综合分析法做检验,让Y对X1 X2做回归首先让Y对X1做回归,得下表

将Y与X2回归得如下结果

由上两表可知Y与X1的拟合度比较好 Y与X2的拟合度不那么好。但由表1可知引入X2后R-quared=0.9867 让Y与X1回归的R-quared=0.9850 这说明X2这变量对模型有改善作用。且t符合检验,故不能舍弃。

五 问题思考及政策建议

(一)问题思考

在扩大内需进程中,城市这个市场是一直以来都非常重要的。本文就是城镇家庭可支配纯收入和商品零售价格指数对城镇居民消费水平的影响进行了简要的分析。但是在现实生活中,城镇居民消费水平是受多方面影响的,不仅包括经济层面,还包括社会层面。我认为经济层面包括收入、储蓄、商品价格、通货膨胀率等等,这些方面基本上是可以计量的,但居民的消费水平还受社会层面的影响,例如居住地区、医疗社会保障程度、家庭人口状况、受教育程度等等,这些方面都是难以计量的,但他们对居民消费影响程度的影响又是不可以低估的。

(二)政策建议

1、由模型可以看出,城镇家庭可支配纯收入如对消费水平的影响是巨大的,所以增加居民收入是提高消费水平的一个重要手段,所以政府在扩大内需的同时要想方设法增加居民的收入,不仅要增加居民收入的数量,还要增加居民收入的渠道,鼓励居民适当增加投资。

2、商品零售价格指数对城市居民消费水平也有一定的影响,但其受通货膨胀率及经济发展水平等因素的影响。商品零售价格指数偏高,居民不得不用更多的钱去消费,居民消费水平也会升高,但这种上升是相对的。事实上,在居民收入增长较慢的情况下,商品零售价格指数越高,人民生活水平越低,尽管在数值上居民消费水平上升了,但这种上升对居民是不利的,我认为商品零售价格指数必须要控制在一个合理的范围之内,让其与城镇居民收入成适当的比例。政府也可以实行一些特殊的政策,例如“家电下乡”“以旧换新”等政策,人为的干预商品零售价格指数。但这也不是长宜之计,重点还是深化市场改革,建立和完善社会主义市场经济,同时要打破长久形成的城乡二元结构,形成合理的竞争市场。

3、要提高城镇居民消费水平就要建立完善的医疗社会保障制度和社会保障制度,让居民消除消费的后顾之忧。

参考文献

[1]中国统计年鉴

[2]中华人民共和国统计局http://www.stats.gov.cn/

[3]张瑞清.计量经济学[M]北京:中国农业出版社2007.08

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