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计量经济学结课论文
（普通高等教育）
论文题目
我国城镇居民人均生活消费支出影响因素计量分析
目录
一、背景 3
二、文献综述 3
三、模型设定 4
（一）影响因素 4
（二）模型形式的设计 5
1、被解释变量： 6
2、解释变量 6
3、建立模型 6
四、模型的估计与调整 6
（一）相关图及初步剔除因素 6
（二） 多重共线性处理 9
1、相关系数检验 9
（三） 自相关检验 9
1、残差图分析 9
2、D-W检验 10
（四）异方差性检验 10
1、White检验 10
2、调整异方差性 11
（五）模拟预测检验 11
五、模型分析和建议 13
（一）最终模型 13
（二）模型的经济意义 13
六、参考文献 14
附录： 15
一、背景
在拉动中国经济的三驾马车——投资、消费、净出口中，消费是一个值得重视的因素，并且是在制度设计时大有可为的领域。近年来，随着经济的发展和人民生活水平的提高，我国人均消费支出不断增加，尤其是城镇居民消费支出。城镇居民人均消费支出是社会消费需求的主体，是拉动经济增长的直接因素，是体现居民生活水平和质量的重要指标。
根据经典的消费决定理论，消费支出由可支配收入决定，两者有非常强的相关关系，收入是消费的来源和基础，是影响消费的最重要因素,提高可支配收入就可提高消费支出，从而促进实体经济的发展。本文在选取可支配收入基础上，还选取了其他因素多方面分析。在此基础上得出相关结论，并提供相关建议。
二、文献综述
经过查阅相关文献资料，可以看出国内研究我国人均消费支出因素的文章有很多在这些文献中，研究我国人均消费支出有：
分析入世后我国进口总额与我国城镇居民消费支出水平之间的关系。同时分析三次产业结构比重变化对消费支出产生的影响,并分析各次产业对消费支出的影响水平。最后建立线性模型,论证分析影响城镇居民消费支出的部分因素[1]。
在四大消费基础理论上加入心理和预期变量,对我国城镇居民消费函数进行进一步实证比较。并利用加入心理预期变量后的消费函数对当前城镇居民消费支出的变动情况进行解释[2]。
在分析我国江苏省城镇居民消费支出情况及其发展趋势的前提下,运用灰色系统的相关理论对江苏省城镇居民消费支出的各相关因子进行关联分析,并提出相应的对策建议[3]。
以ELES模型为基础对2003～2005年我国城镇居民消费支出进行横截面数据的计量分析[4]。计量结果表明:城镇居民的基本需求量增长慢于收入增长速度、基本需求量结构趋于稳定、低收入者的消费支出低于基本需求量水平;城镇居民的边际消费倾向受非收入因素的影响较大;随着居民收入水平的上升,各种商品的收入弹性呈现出不同的变化趋势。
以北京市为例分析了缓慢增长的居民收入和过高的商品房价格对城镇居民消费支出的影响,得出高房价切实影响了城镇居民消费的结论,并提出了相关政策建议[5]。
对影响居民消费支出的居民收入、财政收入和贷款额等因素进行实证分析。根据影响消费的主要理论观点建立模型收集相关数据,利用EVIEWS软件对模型进行估计和检验,最后据此结果分析经济意义并相应提出一些政策建议[6]。
李尚伦采用因子分析中的主成分分析方法和回归分析方法,考察收入、收入分配的公平性、利率、物价水平、金融资产几个因素对我国居民消费支出的影响。通过因子分析方法,构造出新的变量,然后进行回归分析[7]。
从以上文献阅读中可知，影响城镇居民人均生活消费支出的因素有很多，包括进口总额、心理和预期变量、商品房价格、收入分配的公平性、利率、物价水平、金融资产等，诸多学者都对这些因素进行了不同方面的分析。本文重点在于加入了并突出恩格尔系数因素的研究。
三、模型设定
（一）影响因素
本研究拟采用的人均消费支出的影响因素有：居民人均可支配收入、恩格尔系数、居民消费价格指数和人均GDP。
居民人均可支配收入：居民可支配收入是通过居民家庭日常获得的总收入计算得来的。居民家庭总收入中包括个人所得税、公积金、养老基金、医疗基金、失业基金等，这些属于国家先发后征或居民家庭成员必须缴纳的刚性支出，因此这部分名义收入（居民不可自由支配的）必须予以扣除，余下的即为居民可以用来自由支配的收入。
恩格尔系数是食品支出总额占个人消费支出总额的比重。其主要内容是指一个家庭或个人收入越少，用于购买生存性的食物的支出在家庭或个人收入中所占的比重就越大。对一个国家而言，一个国家越穷，每个国民的平均支出中，用来购买食物的费用所占比例就越大。恩格尔系数则由食物支出金额在总支出金额中所占的比重来最后决定。
恩格尔系数是国际上通用的衡量居民生活水平高低的一项重要指标，一般随居民家庭收入和生活水平的提高而下降。改革开放以来，我国城镇和农村居民家庭恩格尔系数已由1978年的57.5%和67.7%分别下降到2010年的35.7%和41.1%。
CPI指在反映一定时期内居民所消费商品及服务项目的价格水平变动趋势和变动程度。居民消费价格水平的变动率在一定程度上反映了通货膨胀（或紧缩）的程度。
CPI=（一组固定商品按当期价格计算的价值/一组固定商品按基期价格计算的价值）100%。采用的是固定权数按加权算术平均指数公式计算，即K拔=ΣKW/ΣW，固定权数为W，其中公式中分子的K为各种销售量的个体指数。
人均国内生产总值，也称作“人均GDP"，常作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标，是重要的宏观经济指标之一，它是人们了解和把握一个国家或地区的宏观经济运行状况的有效工具。将一个国家核算期内（通常是一年）实现的国内生产总值与这个国家的常住人口（目前使用户籍人口）相比进行计算，得到人均国内生产总值。是衡量各国人民生活水平的一个标准，为了更加客观的衡量，经常与购买力平价结合。
人均国内生产总值= 总产出（即 GDP 总额，社会产品和服务的产出总额）/ 总人口
（二）模型形式的设计
本研究采用的解释变量和被解释变量如下：
1、被解释变量：
Y——城镇居民人均消费支出（元）
2、解释变量
X1——城镇居民可支配收入（元）
X2——城镇居民恩格尔系数
X3——居民消费价格指数
X4——人均国内生产总值（元）
3、建立模型
本研究会对被解释变量城镇居民人均消费支出（Y）和4个解释变量进行回归分析，并将方程设定为：
Y=C+C1X1+C2X2+C3X3+C4X4
四、模型的估计与调整
（一）相关图及初步剔除因素
分别做出Y的趋势图以及Y与X1\X2\X3\X4的相关图：
图1 Y趋势图及相关图
可以看出，城镇居民人均生活消费支出与可支配收入X1、人均国内生产总值X4存在很大的线性相关性，与其他两个因素线性不是很强，但根据实际情况可知可支配收入是决定消费支出的决定性因素，因此建立Y=c+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+ε。
通过Eviews软件初步分析：
表1 回归结果1
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/28/13 Time: 01:51
Sample: 1978 2011
Included observations: 34
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
882.0784
749.8670
1.176313
0.2490
X1
0.734570
0.120002
6.121308
0.0000
X2
-16.18162
12.68862
-1.275286
0.2123
X3
1.537812
0.595210
2.583644
0.0151
X4
-0.064119
0.069048
-0.928615
0.3608
R-squared
0.998608
Mean dependent var
4279.794
Adjusted R-squared
0.998416
S.D. dependent var
4172.745
S.E. of regression
166.0601
Akaike info criterion
13.19763
Sum squared resid
799703.2
Schwarz criterion
13.42209
Log likelihood
-219.3597
Hannan-Quinn criter.
13.27418
F-statistic
5201.900
Durbin-Watson stat
2.325464
Prob(F-statistic)
0.000000
由表观察可知，R=0.9997，=0.9995，模型有很大的拟合度。但是观察各个系数，发现X3的p=0.0151具有显著性，其余解释变量都不具有显著性，然后算出各系数间相关系数：
表2 相关系数
从图中发现模型中存在严重共线性。从实际情况推导，这可能是由于模型中存在无关的因素或者存在严重的多重共性导致，并且消费支出和人均GDP应该是成正相关，所以X4可以直接剔除。因此模型为Y=C+C1X1+C2X2+C3X3，用Eviews做出其回归结果：
表3 剔除X4后的Eviews回归结果
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/28/13 Time: 01:53
Sample: 1978 2011
Included observations: 34
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
1290.940
605.6015
2.131665
0.0413
X1
0.623552
0.010364
60.16469
0.0000
X2
-23.55128
9.877668
-2.384296
0.0236
X3
1.797213
0.524381
3.427304
0.0018
R-squared
0.998567
Mean dependent var
4279.794
Adjusted R-squared
0.998424
S.D. dependent var
4172.745
S.E. of regression
165.6787
Akaike info criterion
13.16811
Sum squared resid
823482.7
Schwarz criterion
13.34768
Log likelihood
-219.8578
Hannan-Quinn criter.
13.22935
F-statistic
6967.554
Durbin-Watson stat
2.250243
Prob(F-statistic)
0.000000
还需要将模型进行进一步处理：
（二） 多重共线性处理
1、相关系数检验
表4 相关系数检验
发现不存在多重共线性，模型通过检验
（三） 自相关检验
1、残差图分析
分析残差图可以大致判断随机误差的变化特征，如果随时间的推移残差分布呈现出周期性变化，说明可能存在自相关性。
图2 残差图
从图中可以看出残差图没有周期性变化，初步判断不存在自相关性，但残差图不能做出准确的判断，还需进一步分析。
2、D-W检验
模型D-w值为2.250243，n=34，k=3，取显著水平为σ=0.05时，查DW检验表，得=1.271，=1.652，4-=2.348
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