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1、经济计量学结课程论文 研究恩斯消费理论对居民消费生活的影响析 院 系： 金融学院 班 级： 姓 名： 学 号： 指导老师： 研究恩斯消费理论对居民消费生活的影响析摘要：中国已经进入经济转型的末期，随着市场化、城市化和科学技术的不断发展，我国经济获得了飞速发展，然而在经济高速增长的同时，人们的消费也在发生巨大的变化，本文将以所在城市的数据，对人口与居民消费的关系，城镇（农村）居民各种收入与消费之间的关系，居民（城镇居民和农村居民）各种收入与消费之间的关系，都进行了理论和实证上的研究，借鉴消费经济学理论中的人口指标，构建引入居民消费函数模型，构建城镇（农村）居民消费函数模型关系，利用我国人口年龄结
2、构等解释变量的宏观面板数据和时间序列数据对模型进行实证检验。关键字：消费关系 居民消费率 人均可支配收入一. 问题的提出对消费问题的研究不仅是经济学研究的重要内容，而且已成为国家宏观经济调控视野中的重要组成部分，而对于消费者消费支出水平的研究则是消费问题研究的核心消费函数正是基于对消费支出水平的研究，反映消费与收入之间的某种函数关系从微观角度来看，消费函数是以个人为考察对象，研究个人消费与个人可支配收入之间存在的某种量上的相关关系；而从宏观角度来看，消费函数则是基于整个国家(或地区)为考察对象，研究社会总消费与社会总收入之间存在的某种量上的相关关系。自著名经济学家凯恩斯(Keynes，1936
3、)把消费问题引入到宏观经济领域以来，消费函数就成为研究消费者行为的一个强有力的武器，消费函数理论也成为经济学家们长期关注和研究的热门领域。中国已经进入经济转型的末期，随着市场化、城市化和科学技术的不断发展，我国经济获得了飞速发展，然而伴随着经济的高速增长，我国居民消费率却呈现出长期的下降趋势。2000年之后，居民消费率每年平均降幅更是达到了139本文将以所在城市的数据，对人口与居民消费的关系，城镇（农村）居民各种收入与消费之间的关系，居民（城镇居民和农村居民）各种收入与消费之间的关系，都进行了理论和实证上的研究，借鉴消费经济学理论中的人口指标，构建引入居民消费函数模型，构建城镇（农村）居民消费
4、函数模型关系，利用我国人口年龄结构等解释变量的宏观面板数据和时间序列数据对模型进行实证检验。经济学理论认为，个人的消费行为和储蓄行为受很多因素的影响，本文将用校部分数据对这些因素与消费之间的关系进行了解释。美国经济学家莫迪利安尼(Modigliani，1954)的生命周期假说(Life Cycle Hypothesis)认为，消费者都是前瞻性的，他们将根据效用最大化原则。凯恩斯的消费和储蓄理论(Keynes，1936)是现代消费理论的起点，其理论核心是储蓄和消费取决于可支配收入这一理论是凯恩斯在就业、利息和货币通论中提出的，它以绝对收入假说为基础。Keynes认为，在短期内，消费者根据其现期收
5、入水平的多少进行消费。随着收入的增加，人们用于消费的支出也会相应增加，但消费支出增加幅度小于收入增长幅度，即边际消费倾。向小于1，换句话说，就是随着收入的增加，消费者不是把更多的钱用于消费而是用于储蓄，从而造成投资乘数。的作用减弱，其消费函数可以表示为：Ct=+y1其中，Ct为现期消费支出，常数项口为不依赖于收入的自发性消费支出，Y1为消费者现期可支配收入(o1)为边际消费倾向。凯思斯认为，“无论从我们所知道的人类本性来看，还是从经验中的具体事实来看，我们可以具有很大的信心来使用一条基本核心规律。”。这个规律就是边际消费倾向递减规律，即模型中的是递减的，Y越高，则越小。凯恩斯的消费函数理论首次
6、从宏观经济学角度将消费支出与收入水平联系起来，为以后消费函数的研究和发展指引了方向，但是绝对收入假说也存在着根本性的缺陷，它仅考虑了现期收入对消费支出的影响，分析的是短期消费和即期收入的之间关系，把消费者的消费看作是一种“短视的行为，追求的是现期预算约束下的效用最大化，而没有考虑理性的消费者会在其一生时间内的预算约束下最优化自己的消费路径。更为重要的是，绝对收入假说忽略了流动性约束等现实因素的影响，因此难以对复杂的消费问题作出令人信服的解释。二变量的选择分析通过以前的一些学者的经济学理论，及其学过的知识我认为居民的最终消费支出主要与人口及人口年龄、工资水平、居民储蓄、可支配收入、消费者支出、恩
7、格尔系数、通货膨胀率、收入分配、的影响。我国过去30年经济高速增长的同时，居民消费率却呈现出长期的下降趋势。居民消费率过低引起我国有效消费需求不足的问题，进而可能影响我国经济持续平稳发展。不可否认，目前我国经济保持高速增长的同时，也面临着一些诸如经济发展可持续性等深层次结构性问题，我国居民消费率过低问题就是我国经济面临的长期结构失衡问题之一。从1978年到2009年，我国居民消费率(当期居民消费占按支出法计算的当期GDP的比重)不断下降，特别是在2000年之后，更是呈现出加速下滑的趋势。本文将以所在城市的数据，对人口与居民消费的关系，城镇（农村）居民各种收入与消费之间的关系，居民（城镇居民和农
8、村居民）各种收入与消费之间的关系，都进行了理论和实证上的研究，借鉴消费经济学理论中的人口指标，构建引入居民消费函数模型，构建城镇（农村）居民消费函数模型关系，利用我国人口年龄结构等解释变量的宏观面板数据和时间序列数据对模型进行实证检验。故以居民可支配收入、居民总消费、居民消费价格指数、居民人口、地区居民总消费解释变量的计量经济模型。三变量的设定和数据收集（一）变量的设定1.将居民可支配收入设为被解释变量x1；居民总消费设为被解释变量y1；居民消费指数设为被解释变量有y3；居民人口设为被解释变量下x3；农村纯收入设为被解释变量x2；农村总消费设为被解释变量y2；农村消费指数设为被解释变量y4；农
9、村人口设为被解释变量x4；云南省人均消费设为被解释变量x5(二).数据收集城镇农村云南省人均消费年份可支配收入总消费城镇人口纯收入总消费农村人口云南省人均消费X1Y1X3X2Y2X4X519954085.13448.3182110119812168.32414.35158762783199649784007.51857122912092184.12952.1006502536219975558.34537.11937137613182156.73354.8158444064519986042.85032.71952138713122192.13579.971149910711999617949
10、411991143875322013689.5269719015420006324.651859911479127132502610.576802490120016798525310661534133632212842.5500060642820027241582811271609138232063073.4512990699520037644602411641697140632123278.8626535789420048871683712411864157131753833.1155940840720059266699713132042178931384172.95439398706200
11、610070738013672250219631164635.35998639304200711496792214262634263730885433.65591050066200813250907714263103299130886309.467569339832009144241020214993369292530447017.379033237952010160651107415543953339830178070.559811201052011185762022517044722400029279819.50360829195201221075230001831541745612828
12、11570.358471775120132323615156189761414744278913061.4232180965数据来源：中国统计年鉴19952013四模型建立基于以上数据，建立模型Yi=C1+C2Xi+ 是随机误差项，i=1 、2 、3 、4 、5代表不同的解释变量。 由于经济中许多变量之间都有隐藏的表面看不到的相关性，经济中许多方面有些微妙的联系，就如人们对某一产品的需求量会受到该产品价格，替代品价格，居民收入水平等因素影响又不能全部列入模型，就用随即扰动项表示。五 参数估计（一）使用Evies软件，运用OLS法估计模型：1、云南省城镇居民消费估计模型（1）模型估计结果：Y1=
13、-1878.203+1.015938X1t-Statistic (-0.646296) (9.441641) R2=0.839841 F=89.14459 D.W. = 1.709175（2）.经济意义从回归结果看，在保持其他条件不变的条件下，居民可支配收入每增加一个单位，则城镇居民可支配收增加0.873356单位，当城镇居民人均可支配收入为0时，表明城镇居民的人均消费的均值为-714.3713单位。2、云南省城镇农村消费估计模型（1）模型估计结果：Y2=154.6045+0.804951X2t-Statistic (1.572129) (24.05002) R2=0.971448 F=578
14、.4032 D.W. = 1.167018（2）.经济意义从回归结果看，在保持其他条件不变的条件下，居民可支配收入每增加一个单位，则农村居民纯收入增加0.804951单位，当城镇居民人均可支配收入为0时，表明城镇居民的人均消费的均值为154.6045单位。（二）全省居民ols法估计模型模型：X5=B1+B2X1+B3X2+B4X3+B5X4+1、回归结果2、模型结果X5=-4425.200-1.040477X1+2.078426X2+1.882445X3+0.717552X4t-Statistic (-1.486513) (-0.327057) (5.448072) (2.306211) (0
15、.977573)R2=0.999345 F=5336.282 D.W. = 1.4678353、经济意义从回归结果看，在保持其他条件不变的条件下，居民可支配收入每增加一个单位，居民消费支出将减少0.040477个单位；在保持其他变量不变的条件下，居民纯收入每增加一个单位，居民消费支出将增加2.078426个单位；在其他条件不变的条件下，城镇人口每增加一个单位，居民最终消费支出将增加1.882445个单位；在保持其他条件不变的条件下，农村人口每变动一个单位，消费支出就同向变动0.717552个单位。3、统计检测拟合优度：由R2=0.9993可知，方程的拟合程度很好F检验：在显著水平为0.05上，
16、在F分布表上查自由度为k-1=4,n-k=14的临界值F（4，14）=3.11，很明显F=5336.282大于3.11，所以所有变量联合起来对模型由显著影响。 T检验：再显著条件为0.05的情况下,查自由度为14的t分布表此时，t0.025（14）=2.15，可见，x1, x4的t检验不显著，说明可能存在多重共线性问题。（三）计量经济学检验1.多重共线性检验第一步，选取X1、X4即人均可支配收入作为初始回归变量，则X5与X1 X4的回归方程为：第二步，在初始回归方程中引入X2即纯收入，则可以得出回归方程：可以看到拟合优度提升，t值F值及其伴生概率都达到要求，所以该变量应该保留。第三步，在初始回
17、归方程中引入X3即城镇人口，则可以得出回归方程：可以看出，虽然拟合优度稍有提升，但t值以及伴生概率都不达标，因此因剔除X3变量。综上，对于该模型，X3是多余的，应剔除。最终的居民消费函数应该是Y=f(X1,X2，X4)为最优，拟合结果如下：六、结论从回归结果看，在保持其他条件不变的条件下，居民的平均支配收入每增加一个单位，居民可支配收入将增加0.209662个单位；在其他条件不变的条件下，纯收入每增加一个单位，居民最终消费支出将增加1.358388个单位。根据多元线性回归的基本方法，通过对初始线性回归模型的验证和分析， 最后得到的线性回归模型在理论上符合实际，其结果也与前面分析的基本一致。七. 模型应用及建议1.促进消费的增加，要从国家做起，消费的关键依然跟人民的收入成正比，而且有莫大关联，国家应该采取一些措施改变“穷人更穷，富人更富”的贫富两级分化问题，真正的实现社会公平。 2.由此模型可以看出物价居民价格消费指数CPI成为家庭消费支出的重要因素，所以要想增加消费，就必须防止过度的通胀，维持物价稳定。3. 通过回顾和总结以上国内学者研究成果，可以发现国内多数学者均是利用时间序列模型，引入多个自变量分析中国居民消费函数，很少有学者利用面板数据模型对中国居民消费函数进行分析，而且他们均没有对中国分区域居民消费进行研究。所以，中国居民消费函数还有值得研究的地方
