计量经济学课程论文
广东省城镇居民消费水平的多因素分析
伍雪婷
国际经济与贸易双语
40502061
2007-12-12
广东省城镇居民消费水平的多因素分析
内容摘要: 本文在现代消费理论的基础上，结合广东省最近28年的实际情况，修改假设、增减变量，利用官方数据做出了广东省城镇居民消费水平的计量模型，比较分析商品零售价格指数,人均地区生产总值,城镇居民前期人均消费性支出和中国人民银行一年期储蓄存款利率等变量对居民消费的不同影响，得出了几个重要的结论。
关键词: 广东 消费 模型 检验 重要性 结论
问题的提出
2006年，广东省经济 HYPERLINK " 社会保持快速协调健康发展，消费品市场供给充足，社会消费心理稳定，市场物价稳定回升，全省消费品市场呈现稳步增长的良好态势。全年实现社会消费品零售总额亿元，比上年增长%。这种良好态势引发了我对我省的消费情况的重视，以下我通过自己的所学的经济学理论和原理来对消费及其影响因素做回归分析，并得出一些重要的结论。希望能对省政府的决策起到一定的参考作用。
文献综述
西方消费经济学者们认为，收入是影响消费者消费的主要因素，消费是需求的函数。消费经济学有关收入与消费的关系即消费函数理论有：（1）凯恩斯的绝对收入理论。他认为消费主要取决于消费者的净收入，边际消费倾向小于平均消费倾向。他假定，人们的现期消费，取决于他们现期收入的绝对量。（2）杜森贝利的相对收入消费理论。他认为消费者会受自己过去的消费习惯以及周围消费水准来决定消费，从而消费是相对的决定的。当期消费主要决定于当期收入和过去的消费支出水平。（3）弗朗科•莫迪利安的生命周期的消费理论。这种理论把人生分为三个阶段：少年、壮年和老年；在少年与老年阶段，消费大于收入；在壮年阶段，收入大于消费，壮年阶段多余的收入用于偿还少年时期的债务或储蓄起来用来防老。（4）弗里德曼的永久收入消费理论。他认为消费者的消费支出主要不是由他的现期收入来决定，而是由他的永久收入来决定的。这些理论都强调了收入对消费的影响。除此之外，还有其他一些因素也会对消费行为产生影响。（1）利率。传统的看法认为，提高利率会刺激储蓄，从而减少消费。当然现代经济学家也有不同意见，他们认为利率对储蓄的影响要视其对储蓄的替代效应和收入效应而定，具体问题具体分析。（2）价格指数。价格的变动可以使得实际收入发生变化，从而改变消费。
变量的选取及分析
1 城镇居民人均消费水平。借此来代表广东省城镇居民的消费支出情况，这是将要建立计量经济学模型的被解释变量。由表一可以看到消费是逐年增加的，与此同时，人均地区生产总值也是逐年增加，隐含着两者可能有很高的线性相关性这层意思。 2 人均地区生产总值。由前面的理论，收入是决定消费的主要因素。因此，这里用这一变量来代表人均收入。人均收入提高，人均消费也会随之增加。 3 前一期的城镇居民人均消费水平。根据杜森贝利的相对收入消费理论，消费者会受自己过去的消费习惯来决定当期消费。因而把它引入模型中，它与当期消费应该是正相关的。 4 商品零售价格指数。借此来说明价格变动对消费的影响，价格水平越高，为维持原来的消费水平，消费者的支出也会越多。它们应该是正相关的关系。这里假定1978年为基期，其它年份的价格指数是对以1978年数据为100的相对数。这一列数据基本上也是稳步上升的。 5 中国人民银行一年期储蓄利率。一般认为，提高利率会刺激储蓄，减少消费支出。因此，它们应该是负相关的。由于中国人民银行的一年期利率总是不定期地进行调整，可能几年调整一次，或者一年调整几次，这给我的计量经济学分析带来了一定的困难。为达成统一，我取了每年1月1号的利率作为全年的利率。
数据及处理
广东省1978-2006年消费及其相关影响因素统计表：
其中,Y—城镇居民人均消费水平(元) X1 –城镇居民前期人均消费水平（元） X2 –人均地区生产总值(元) X3 –商品零售价格指数(1978=100) X4 –中国人民银行一年期储蓄存款利率
表1：
obs
Y
X1
X2
X3
X4
1978
NA
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
其中消费性支出指用于日常生活的全部支出，包括食品、衣着、家庭设备用品及服务 、医疗保健、交通和通讯、娱乐教育文化服务、居住、杂项商品和服务等八大类支出。
资料来源：广东统计局――《广东年鉴》
银行利率――
模型及处理
建立模型:
Yt=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+Ut
模型的参数估计，检验及修正
模型的参数估计及其经济意义，统计推断的检验
利用EVIEWS软件，用OLS方法估计：表2
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/09/07 Time: 13:52
Sample (adjusted): 1979 2006
Included observations: 28 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
X4
X3
X2
X1
C
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
1276464.
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
Y=+*X1+*X2+**X4
() () () () ()
t=
R2= Adjusted R-squared= F= df=23
（1）经济意义、拟合优度和统计检验检验：
从回归结果可以看出，模型的拟合优度非常好（R2＝），在α＝的显著性水平下，（23）＝，X4的t统计量的绝对值小于，说明这个变量对Y的影响不显著，或者变量之间存在多重共线性的影响使其对被解释变量不显著。其他的变量t值均大于t值，说明其对变量Y具有显著性的影响。而从经济意义上看，各个变量的系数都符合一般的经济原理，具有经济意义。
（2）多重共线性检验与补救
分析：由F＝明显显著，表明模型从整体上看城镇居民消费水平与解释变量间线性关系显著。
检验：这里采用简单相关系数矩阵法对其进行检验：表3
X1
X2
X3
X4
X1
X2
X3
X4
由表三可以看出，解释变量之间存在较高的线性相关；特别是X1和X2之间高度相关，即前一期城镇居民消费水平与人均国内生产总值高度相关，同时考虑到前一期城镇居民的消费水平只是被解释变量城镇居民当期消费水平的关系，可以剔除前一期城镇居民消费水平这一变量。由表二也可以知道，尽管整体上线性回归拟合较好，但X4变量的参数t并不显著，而各个变量系数都符合经济意义。表明模型中解释变量确实存在严重的多重共线性。
修正：采用逐步回归法对其进行补救
①运用OLS方法分别求Y对解释变量X2，X3，X4进行一元回归。其结果如表4到表6：
表4：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/09/07 Time: 14:41
Sample: 1978 2006
Included observations: 29
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
X2
C
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
19392337
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
表5：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/09/07 Time: 14:41
Sample: 1978 2006
Included observations: 29
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
X3
C
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
76667008
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
表6：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/09/07 Time: 14:41
Sample: 1978 2006
Included observations: 29
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
X4
C
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
+08
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
通过一元回归结果图表4－表6进行对比分析，依据调整后可决系数Adjusted R-squared最大原则，选取X2作为进入回归模型的第一个解释变量，形成一元回归模型。
逐步回归，将剩余解释变量分别加入模型，如下图：
表7：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/09/07 Time: 15:03
Sample: 1978 2006
Included observations: 29
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
X3
X2
C
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
2440623.
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
表8：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/09/07 Time: 15:04
Sample: 1978 2006
Included observations: 29
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
X2
X4
C
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
15740797
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
通过观察比较表7－表8，我们可以看到，新加入变量X2D 二元回归方程Adjusted R-squared最大，并且各系数的t值均显著，参数符号也符合经济意义；而加入新变量X4的模型中，X4的参数符号与其现实中的经济意义不符，所以保留X3，剔除X4。此时，X2，X3的回归模型为最优。其模型修改为如下：
Y=+*X2+*X3
() () ()
t= () () ()
R2= Adjusted R-squared= F=
(3) 异方差检验与修正
检验：利用Goldfeld-Quandt检验法检验模型是否存在异方差
先对X2检验，结果如下：表9
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/09/07 Time: 15:31
Sample: 1978 1988
Included observations: 11
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
X2
C
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
时间定义为1978-1988
Y=+*X2
() ()
R2= Sum squared resid=
表10
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/09/07 Time: 15:35
Sample: 1996 2006
Included observations: 11
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
X2
C
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
时间定义为1996-2006
Y=+*X2
()( )
R2= Sum squared resid=
F=
再对X3检验,结果如下: 表11
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/09/07 Time: 15:38
Sample: 1978 1988
Included observations: 11
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
X3
C
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
时间定义为1978-1988
Y=+*X3
() ( )
R2= Sum squared resid=
表12
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/09/07 Time: 15:43
Sample: 1996 2006
Included observations: 11
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
X3
C
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
37272285
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
时间定义为1996-2006
Y=*X3
() ()
R2= Sum squared resid=37272285
F=37272285/=
综上所述，临界值（9，9）＝，比较F＝＞（9，9），F＝＞（9，9），则表明模型确实存在异方差。
修正：尝试通过两边取对数来消除异方差：表13
Dependent Variable: LNY
Method: Least Squares
Date: 12/09/07 Time: 16:25
Sample: 1978 2006
Included observations: 29
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
LNX3
LNX2
C
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
运用White检验异方差：表14
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
Probability
Obs*R-squared
Probability
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/09/07 Time: 16:30
Sample: 1978 2006
Included observations: 29
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LNX3
LNX3^2
LNX3*LNX2
LNX2
LNX2^2
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
-05
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
从上表可以看出，nR2的伴随概率p=＞α=,落在接受域，即模型不存在异方差。
（4）自相关检验
检验：从模型设定来看，没有违背D-W检验的假设条件，因此可以用D-W检验来检验模型是否存在一阶自相关。
由表13可以得到DW＝。查查Durbin-Watson表，n=29,kˊ=2得dL＝，dU=。DW处于0到dL之间，存在正的自相关。
修正：采用科克伦－奥克特迭代法进行修正 表15
Dependent Variable: *LNY(-1)
Method: Least Squares
Date: 12/09/07 Time: 17:22
Sample (adjusted): 1979 2006
Included observations: 28 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
*LNX3(-1)
*LNX2(-1)
C
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
此时DW＝，说明模型已经消除了自相关。
（5）最终方程形式以及模拟结果：其中，令Yt为*LNY(-1)；X2t为*LNX2(-1)；X3t为*LNX3(-1)
Yt=+*X2t+*X3t
（）（）（）
t=（）（）（）
R2= DW＝ F=
方程总体线性高度显著，变量高度显著，拟合优度很高。判定系数R2=，说明这两个变量的变动能解释城镇居民的消费水平％的变动，模型解释能力很强。
双对数方程的各解释变量系数：
1、表明从1978年到2006年，在保持商品零售价格指数不变的前提下，人均地区生产总值每上升1％，城镇居民人均消费水平平均增加％。
2、表明从1978年到2006年，在保持人均地区生产总值不变的其提下，商品零售价格指数每上升1％，城镇居民人均消费水平增加。
该二元回归模型说明，人均消费水平的变动显著的受到人均国内生产总值和商品零售价格指数的影响。
（6）平稳性检验与协整检验
①平稳性检验
先对Yt进行检验：表16
Null Hypothesis: YT has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=6)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
从检验结果可以看出，在1％，5％，10％三个显著性水平下，单位根检验的Mackinnon 临界值分别为，，，t检验统计量值大于相应的临界值，从而不能拒绝H0，表明Yt序列存在单位根，是非平稳序列。表17
Null Hypothesis: D(YT,2) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=6)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
而从上表结果可以看出，在1％，5％，10％三个显著性水平下，单位根检验的临界值分别为,，，t检验统计量值为，小于相应的临界值，从而拒绝H0，表明Yt的差分序列不存在单位根，是平稳序列。即Yt序列为二阶单整的，Yt~I（2）。
采用同样的方法，可检验X2t,X3t也是二阶单整的，即X2t～I（2）,X3t～I（2）
②协整检验
ⅰ.先对Yt，X2t进行协整（其中DYt＝Yt- Yt-1；DX2t=X2t-X2t-1）表18
Dependent Variable: DYT
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 12:01
Sample (adjusted): 1980 2006
Included observations: 27 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
DX2T
C
-05
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
估计的回归模型为DYt＝-05+*DX2t+Det 表19
Null Hypothesis: DET has a unit root
Exogenous: None
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=6)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
从上表可以看出，在5％的显著性水平下，t检验统计量值为，小于相应的临界值，从而拒绝H0，表明残差序列不存在单位根，是平稳序列，说明DYt，DX2t之间存在协整关系，即它们之间有长期的均衡关系。但从短期看来，可能会出现失衡，为了增强模型的精度，进行误差修正模型的结构如下：
Y2t＝α+β*△X22t+μDet-1+U (其中, ΔY2t=DYt-DYt-1 ； △X22t＝DX2t- DX2t-1) OLS得回归结果为：表20
Dependent Variable: D2YT
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 12:23
Sample (adjusted): 1981 2006
Included observations: 26 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
D2X2T
DET(-1)
C
-05
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
最终得到的误差修正模型结果为：
ΔY2t＝-05+*△-1
t=（）（）（）
R2= DW=
其中，体现的是对模型偏离的修正
ⅱ.采用同样的方法对Yt，X3t进行协整：（其中DYt＝Yt- Yt-1；DX3t=X3t-X3t-1）
表21
Dependent Variable: DYT
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 12:43
Sample (adjusted): 1980 2006
Included observations: 27 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
DX3T
C
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
估计的回归模型为DYt＝+*DX3t+Det 表22
Null Hypothesis: DET has a unit root
Exogenous: None
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=6)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
从上表可以看出，在5％的显著性水平下，t检验统计量值为，小于相应的临界值，从而拒绝H0，表明残差序列不存在单位根，是平稳序列，说明DYt，DX3t之间存在协整关系，即它们之间有长期的均衡关系。但从短期看来，可能会出现失衡，为了增强模型的精度，进行误差修正模型的结构如下：
ΔY2t＝α+β*△X23t+μDet-1+U (其中, ΔY2t=DYt-DYt-1 ； △X23t＝DX3t- DX3t-1) OLS得回归结果为：表23
Dependent Variable: D2YT
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 12:50
Sample (adjusted): 1981 2006
Included observations: 26 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
D2X3T
DET(-1)
C
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
最终得到的误差修正模型结果为：
Y2t＝+*△-1
t＝（）（）（）
R2= DW=
其中，体现的是对模型偏离的修正
结论与建议
经过实证分析，得出广东省城镇居民人均消费水平主要受人均地区生产总值的影响。后者增加就能带动前者的增加。但城镇居民人均消费的增长速度低于人均地区生产总值的增长速度。说明，随着人均收入的增加，消费者用于消费的支出所占的比例反而会减少，他会将更多余额用来储蓄或其它的经济活动。 价格指数对消费也会产生一定的影响，较收入而言，影响比较微弱。但足以说明，随着价格指数的增加，消费者的消费也会增加，它们存在正相关的关系。 前一期消费对当期消费也存在正相关，但由于它与收入存在高度正相关，所以在最终的模型里这一变量被剔除了，但不是说它对当期消费没有影响。相对收入决定论还是比较正确的。我们还是可以用前期消费来估计当期的消费，不过它的解释能力远没有收入的影响强。 而利率的变动对消费的影响就基本上不存在了，这就是说我省如果采取降低利率来鼓励消费的方法是行不通的，货币政策失效。 综合上述因素，最有效拉动内需的方法是提高全省国内生产总值。在市场经济体制下，经济的发展要根据市场的发展，以满足不断增长的消费者需求来实现，因为消费需求是人们最直接的需求。社会经济要顺利运行，就要解决运行的目标问题、动力问题、生产结构问题。消费需求的导向作用，不仅表现为需求总量的增长，而且还要求质量的升级，从而使全省的生产由数量扩张转向质量的提高。以一种消费品需求的上升带动一系列消费品需求的上升，从而促进相关产业部门的发展。我省经济增长的办法是以消费需求为主导，消费和生产互相促进，产生良性循环。适应消费需求变化，增强市场有效供给。及时调整产业结构，改善市场商品供给能力，大力研究开发适销对路新产品，提高市场有效供给。 同时，政府应该调整城镇企业职工的收入分配机制，努力提高城市居民的收入。强化收入再分配功能，全面普及社会最低保障制度。发展消费信贷领域，加快个人信用体系的建设。 再次，我省应该抓住加入WTO和实施CEPA、“泛珠”等良好机遇，发挥区域优势，加速流通现代化进程。积极与国外、省外地区进行经贸合作，引导大型商贸、物流企业到广东发展，提升广东商品流通现代化水平.
参考 HYPERLINK " 文献： 1 曾璧钧:《我国居民消费问题研究》，中国计划出版社1997年 2高鸿业:《西方经济学第三版（宏观部分）》，中国人民大学出版社2006年 3 庞皓：《计量经济学》，科学出版社2006年 4范剑平：《居民消费与中国经济发展》，中国计划出版社2000年 5《广东年鉴》 广东统计局
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