计量经济论文 影响我国居民最终消费支出的相关因素分析Word格式文档下载.docx
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现实中有许多因素影响着居民的消费水平,如收入水平、商品价格水平、消费者偏好、价格水平、GDP等等。
但由于样本数据的可收集性及我国现在的经济状况,我就仅从以下几个因素着手分析:
居民角度来看,居民的储蓄存款、个人可支配收入都影响着其消费性支出的高低;
而从整个社会经济环境来看,国内价格指数同样影响着居民的消费支出。
1.2相关理论与文献综述
国内外学者对于消费者行为的研究主要集中在两个方面。
一方面是从宏观经济学角度进行理论探讨,从消费者出发,研究消费者如何将其收入在储蓄与消费之间分割及分割的决定因素。
另一方面是从微观经济学角度进行解析,研究在消费偏好既定的情况下,消费者在相应预算约束下的效用最大化行为问题。
本文引入了一下三各方面的理论内容。
1.1.1消费者行为理论
消费者行为是研究个人消费与收入之间相关关系的基础。
消费者行为理论构成微观经济学的一部分,也成为宏观消费理论的微观基础,国外比较经典的著作是迪顿的《经济学与消费者行为》。
有关消费者行为的概念界定方面的研究屡见不鲜,较有代表性的是美国伍兹(Woods,W.A.)在《消费者行为》一书中指出,消费者行为是指“人们在获得他们所用的东西时所进行的话动”;
美国西福曼和卡乃克两位教授合著的《消费者行为学》—书中,把消费者行为定义为"
消费者在寻找、购买、使用、评定和处理希望满足其需要的产品、劳务和构思时所表现出来的行为”;
美国的劳登和比塔两位教授在他们合著的《消费者行为一概念与应用》—书中把消费者行为定义为“人们在从事评定、获得、使用和处理产品服务的决策过程和身体话动”。
在这些概念的基础上,刘传富(1995)讨论了消费者行为理论在现实经济生活中的适应性问题,得出关于基数效用论、序数效用论方面的重要结论,认为消费者行为理论中关于收人和价格变化对消费的影响分析,对于研究商品需求量的变化具有实际意义。
卓永斌(2011)对传统的消费者行为理论所包含的效用分析方法进行了重新的思考,认为其中有很多有待完善的地方,并提出了相应的完善对策。
综上所述。
消费者行为理论在研究消费问题时虽有一定争议,但仍较为广泛的被运用。
1.1.2中国消费函数分析
这里不再赘述西方消费函数的理论,只重点论述中国消费函数的问题。
上世纪90年代分析中国消费函数的一本著作是臧旭恒的《中国消费函数分析》,书中给出了一个中国消费函数的文献综述。
孙凤(2001)根据预防性储蓄理论结合生命周期假说,采用误差修正模型技术进行实证分析,认为居民的消费行为可以由信贷消费制度不发达而导致的流动性约束、人们的生命周期特征以及预防性储蓄动机来解释,即本期收入变动对消费变动显著的正影响、上期收入与消费的长期均衡项对本期消费变动的显著的负影响、不确定性对本期消费的负影响。
1.1.3收入与消费
秦朵(1990)分析了居民总消费与收入之间的长短期关系,发现20世纪的50年代到80年代,我国居民消费与总收入之间存在稳定的比例关系,当期居民消费波动主要受当期收入与上一期收入、物价水平以及购买力变动的影响,影响程度相对固定。
厉以宁(1992)认为持久收入假说只能部分地解释1988年至1989年的居民储蓄变动,1988年至1989上半年,居民长期受到抑制的购买欲望得以释放,同时高通货膨胀的预期导致抢购浪潮的形成,消费倾向提高,储蓄率下降。
到了1989年末,人们的购买倾向逐渐恢复常态,通货膨胀得以抑制,于是人们消费支出减少,储蓄率上升。
2.经济模型概述
2.1经济原理
我国居民的最终消费支出对我国的国民经济运行及整个经济的发展有一定影响,所以对其进行研究是有一定经济意义的。
根据西方经济学理论,我认为居民的最终消费支出主要受居民储蓄、可支配收入、物价水平等因素的影响。
2.2变量描述
居民储蓄是影响居民最终消费的直接因素,居民储蓄越多,最终消费就越少,储蓄越少,最终消费支出就越多;
居民可支配收入是决定储蓄水平的一个因子,居民可支配收入增加,直接性的居民储蓄会随之上升,当可支配收入增加的同时就是增加自己的银行储蓄为以后的购房、养老、医疗保健做准备,这对居民的消费支出有很大的影响。
所以可支配收入这一因素必须选取为模型的解释变量;
物价水平对消费者的消费倾向会有影响,即影响到居民的消费支出,当居民的收入不变时,若物价上涨,则消费支出增加;
反之,居民收入不变,若物价下跌,则消费支出减少。
对于物价水平,我们选择价格指数来反映即,居民消费价格指数。
3.数据及处理说明
3.1数据收集
本文数据来源于2014年中国统计局统计年鉴,经搜集整合,具体如下:
年份
居民最终消费支出(Y)
居民储蓄(X1)
人均可支配收入(X2)
居民消费价格指数(X3)
1994
16412.10
15203.50
2577.40
114.70
1995
21844.20
21518.80
3496.20
124.10
1996
28369.70
29662.30
4283.00
117.10
1997
33955.90
38520.84
4838.90
108.30
1998
36921.50
46279.80
5160.30
102.80
1999
39229.30
53407.47
5425.10
99.20
2000
41920.40
59621.80
5854.02
98.60
2001
45854.60
64332.40
6280.00
100.40
2002
49435.86
73762.40
6859.60
100.70
2003
53056.57
86910.65
7702.80
2004
57649.81
103617.65
8472.20
101.20
2005
65218.48
119555.40
9421.60
103.90
2006
72958.71
141051.00
10493.00
101.80
2007
82575.45
161587.30
11759.50
101.50
2008
96332.50
172534.19
13785.80
104.80
2009
111670.40
217885.40
15780.76
105.90
2010
123584.62
260771.70
17174.65
99.30
2011
140758.65
303302.50
19109.44
103.30
2012
168956.63
343635.90
21809.78
105.40
2013
190423.77
399551.00
24564.72
102.60
3.2数据分析
3.2.1模型计算与估计
建立模型如下:
Y=α+β1X1+β2X2+β3X3+µ
其中Y表示居民最终消费支出、X1表示居民储蓄、X2表示人均可支配收入、X3表示居民消费价格指数,α表示截距,β表示弹性系数,µ
表示随机误差项。
本节将居民消费支出与其他变量之间建立散点图,分析变量之间是否存在线性相关关系,相关散点图如下图所示:
图1消费支出与储蓄图2消费支出与人均可支配收入
图3消费支出与消费价格指数
由散点图可以看出,居民储蓄、人均可支配收入、居民消费价格指数与居民最终消费支出大体上呈线性相关关系。
进行回归分析,结果如下:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/17/14Time:
13:
29
Sample:
19942013
Includedobservations:
20
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
5801.540
12647.32
0.458717
0.6526
X1
0.207329
0.077241
2.684170
0.0163
X2
4.048545
1.374928
2.944551
0.0095
X3
-14.63827
106.5663
-0.137363
0.8925
R-squared
0.997129
Meandependentvar
73856.46
AdjustedR-squared
0.996590
S.D.dependentvar
49732.13
S.E.ofregression
2903.934
Akaikeinfocriterion
18.96238
Sumsquaredresid
1.35E+08
Schwarzcriterion
19.16152
Loglikelihood
-185.6238
Hannan-Quinncriter.
19.00125
F-statistic
1852.184
Durbin-Watsonstat
0.915304
Prob(F-statistic)
0.000000
得到回归方程:
Y=5801.54+0.21*X1+4.05*X2-14.64*X3
(12647.32)(0.0772)(1.3750)(106.5663)
t=(0.4587)(2.6842)(2.9446)(-0.1374)
R2=0.9971F=1852.184D.W.=0.9153n=20
3.2.2异方差检验
使用White检验,结果如下:
HeteroskedasticityTest:
White
4.635314
Prob.F(9,10)
0.0125
Obs*R-squared
16.13286
Prob.Chi-Square(9)
0.0642
ScaledexplainedSS
5.281710
0.8091
TestEquation:
RESID^2
33
-2.20E+08
5.11E+08
-0.431040
0.6756
-2380.958
6852.850
-0.347441
0.7355
X1^2
-0.021371
0.011982
-1.783621
0.1048
X1*X2
0.725206
0.416909
1.739482
0.1126
X1*X3
8.626867
56.92278
0.151554
0.8826
42027.83
122441.4
0.343249
0.7385
X2^2
-6.133543
3.645334
-1.682573
0.1234
X2*X3
-156.7583
1004.149
-0.156111
0.8791
3263845.
7240431.
0.450780
0.6618
X3^2
-13320.82
27487.27
-0.484618
0.6384
0.806643
6746267.
0.632622
7000972.
4243410.
33.66649
1.80E+14
34.16435
-326.6649
33.76367
2.844714
0.012547
从White检验结果可以知道,选取10%的置信水平,nR2服从自由度为9的卡方分布,nR2=16.13286<
20.05(9)=14.6837。
所以模型存在异方差。
对异方差进行修正,采用模型对数化的方法,结果如下:
LNY
40
5.329753
1.119438
4.761098
0.0002
LNX1
-0.349645
0.158196
-2.210202
0.0420
LNX2
1.532582
0.221390
6.922546
0.0000
LNX3
-0.902050
0.269016
-3.353152
0.0040
0.998406
10.99905
0.998107
0.675506
0.029389
-4.039562
0.013819
-3.840416
44.39562
-4.000687
3340.718
1.159920
从以上的回归结果可以看到可以方程的拟合优度R2=0.998406>
0.9接近1所以方程拟合的非常好,并且T检验都非常显著,排除了异方差。
3.2.3多重共线性检验
使用相关系数矩阵检验方法结果如下:
1.0000
0.9952
-0.5445
-0.4706
使用相关系数矩阵检验,从相关系数可以看到相关系数的绝对值都大于0.9,所以存在多重共线性,使用逐步回归的方法,进行修正结果如下。
首先用三个自变量和因变量进行回归,对LNY和LNX1进行回归:
12/18/14Time:
21:
22
2.776961
0.188713
14.71530
0.718341
0.016435
43.70753
0.990666
0.990147
0.067052
-2.472050
0.080928
-2.372477
26.72050
-2.452612
1910.348
0.438015
对LNY和lNX2进行回归:
24
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