中国居民人均消费水平的实证分析

中国居民人均消费水平的实证分析论文导读:改革开放以来,随着经济的高速发展,我国经济取得了举世瞩目的较快增长,中国居民人均消费水平也有所提高。但内需不足特别是消费不足已经成为制约我国经济发展的主要因素。因此扩大居民消费成为拉动我国经济增长的重要力量。本文从人均量的角度出发,通过建立计量经济模型来对上述问题进行分析,并给出一定的政策建议。关键词:居民消费,人均国民生产总值,实证分析一、引言改革开放以来,我国经济有了飞速地发展,随着居民生活水平的提高,消费水平也有了显著的提高。但是,投资和消费的增长比例关系却不尽如人意,消费增长大大慢于投资增长,消费需求对经济增长的贡献率不断下降并成为当前经济运行中的重要问题。为实现扩大内需、拉动经济增长的长效目的,我们要在洞察当前居民消费现状的基础上,深入分析居民消费增长缓慢的原因,并探索扩大居民消费需求、拉动经济增长的对策和措施。我们就从人均量的角度出发,建立计量经济模型来对上述问题进行分析。二、数据说明从《中华人民共和国年鉴》上得到人均国民生产总值(GDP)、农村居民人均消费和城镇人均消费的数据(1988--2009)。在本文,采取GDP为Y作为因变量,农村居民人均消费X1和城镇人均消费X2作为自变量。发表论文,居民消费。具体数据见下表:表1单位:元obsYX1X2Y1X3X419883791384051989417158434382029199046017849643206219914891995622921661992525221576362214---本文来源于网络,仅供参考,勿照抄,如有侵权请联系删除---199358024660355252719946922836621123759199585334780216164140199695637692010341118199711044171089148291691998135550814312511934219991512553156815723137200016345711686122381182001187962119252455023920022287718235640897431200329398553027652137671200439231118389198426386420054854143448749313169832006557617685430722334556200760541876579647841886620086307189562172535199212009654719186750240623933数据《中华人民共和国年鉴》三、建立模型及模型评估1、模型建立及其分析我们根据以上数据可以通过线形回归模型对我国人均GDP值与农村居民消费水平和城镇居民消费水平之间的关系进行计量模型分析。通过计算机的EVIEWS的计算,我们得到以下的结果。见表2表2回归参数表DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:09/14/10Time:21:23Sample:19882009Includedobservations:22VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-108.953722.31052-4.8835130.0001---本文来源于网络,仅供参考,勿照抄,如有侵权请联系删除---X11.1872160.2079865.7081550.0000X20.6650680.06097410.907410.0000R-squared0.999378Meandependentvar2332.818AdjustedR-squared0.999313S.D.dependentvar2165.980S.E.ofregression56.78700Akaikeinfocriterion11.04262Sumsquaredresid61270.51Schwarzcriterion11.19139Loglikelihood-118.4688F-statistic15266.17Durbin-Watsonstat1.119108Prob(F-statistic)0.000000所以我们得到以下的结果:Y=-108.9537+1.187216X1+0.665068X2(22.31052)(0.207986)(0.060974)t=(-4.883513)(5.708155)(10.90741)R-Squared=0.9994df=21从上面的估计的结果可以看出:可决系数R-Squared=0.9994,表明模型在整体的拟和非常好。系数显著性检验:对于C、X1、X2的系数,t的统计量的绝对值都>2,都通过了检验。2.模型的检验我们先进行多重共线性的检验。利用相关系数距阵。发表论文,居民消费。见表3表3相关系数矩形表X1X2X11.0000000.995478X20.9954781.000000从相关系数距阵我们可以看出X1和X2两个解释变量之间存在很强的多重共线性。下面我们进行异方差的检验。我们利用ARCH检验。得到下面的结果。见表4表4ARCH检验表ARCHTest:F-statistic0.022026Probability0.995372Obs*R-squared0.083334Probability0.993760---本文来源于网络,仅供参考,勿照抄,如有侵权请联系删除---从上面的检验我们可以看出模型不存在异方差。发表论文,居民消费。所以我们对原始数据采取一阶差分,得到Y1=Y...

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