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1、演讲人:,居民消费与经济增长,宏观经济运行模拟分析综合实训组织策划 第三组,组织分工实验数据收集与整理：田婷、廖彬堰数据处理与分析：胡瑾（组长）、程文参考文献搜集与整理：全体组员报告撰写：周娟、周桃报告校正与PPT制作：李湛娇（组长）、王娟,一、理论回顾（一）消费理论：居民消费是指常住住户对货物和 服务的全部最终消费支出。另：相关学说代表：1、收入决定消费理论2、相对收入消费理论3、生命周期消费理论4、永久收入消费理论,二、理论分析整个居民消费如何影响经济增长 居民消费与经济增长之间相互促进，相互影响。居民消费对经济增长的拉动作用 直接作用 间接作用,提高居民消费可以直接刺激经济增长,增加居民
2、消费来拉动其他变量发生变化，从而拉动经济增长。,延伸：投资需求是一种中间需求，只有把投资建立在消费的基础上，才能共同拉动内需，为经济增长创造更好的条件。投资的扩张就等同于居民消费的扩张，可以通过增加居民消费直接或间接的拉动经济增长。,当经济处于过热增长时，边际消费倾向递减使得居民消费下降，当经济处于萧条时期时，居民消费下降也不是特别大，这样消费既可以起到防止经济滑坡，又可以起到抑制经济增长过快的功能。,三、居民消费对经济增长影响的实证分析本文的实际分析公式是：国内生产总值=总投资+居民消费+政府购买，即:GDP=I+C+G（GDP国内生产总值，其中：I总投资，C居民消费，G 政府购买）,图一,
3、1997-2009最终消费支出不仅呈不断上升的趋势，而且占据着很大的份额。,图二,图三,居民消费C和宏观经济指标GDP呈现正相关关系，C越大越能促进国民经济的增长。从量化的角度来看，图二和图三显示：当居民消费额每增加1亿元，就会导致国内生产总值平均增长2。2538亿元；而当投资同样增加1亿元，GDP增加2.0742亿元。,四、具体居民消费与经济增长的实证分析1、说明各类居民消费对经济增长的重要性（1）用相关系数说明重要性,表3-1 GDP与消费性支出各项的相关系数,（2）特例说明教育文化娱乐服务的重要性,GDP随着教育文化娱乐服务的投入增加而增加，相关系数相对小一点，即教育文化娱乐服务对经济增
4、长的直接影响稍微小一点，但教育文化娱乐服务对经济存在间接的影响，所以在分析中也不能剔除其对GDP的影响。,2、居民消费对经济增长的回归模型,对国内生产总值GDP和居民最终消费C两个时间序列分别取对数（见附录一）,使之趋于平稳。,图2 1995-2009年GDP值的折线图,GDP、城镇居民消费和农村居民消费随着年份的增长都有明显的上升趋势，说明该三个时间序列数据不平稳，不能直接运用单方程模型进行回归分析，否则会导致“伪回归”。,图三 1995-2009年农村与城镇消费性支出的折线图,图 农村消费性支出与GDP回归模型的残差图,根据调整后的GDP与农村消费性支出的数据，使用普通最小二乘法估计GDP
5、模型得：,（1）,从表1-2可以看出，常熟C显著通不过检验。此外，由于DW检验值为0.544，根据样本容量n和解释变量的数目k（不包括常熟项），查DW分布表，可得临界值和，因为DW,说明存在正相关。这一点也可以从残差图中也可以看出。我们通过广义差分法来消除自相关。由模型式(1)可得残差序列，使用进行滞后一期的自回归，可得回归方程：,由式(2)可知，对原模型进行广义差分，得到广义差分方程,（2）,（3）,用Eview计算可得如下所示结果：表1-3 修正自相关后农村消费性支出与GDP的回归模型,Dependent Variable:Y1-0.7548*Y1(-1)Method:Least Squa
6、resDate:11/01/11 Time:15:09Sample(adjusted):1996 2009Included observations:14 afteradjustmentsVariable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.C-0.212631 0.197229-1.078090 0.3022X-0.7548*X(-1)0.717679 0.065588 10.94228 0.0000 R-squared 0.908907 Mean dependent var 1.943081Adjusted R-squared 0.901316 S
7、.D.dependent var 0.111316S.E.of regression 0.034969 Akaike info criterion-3.737156Sum squared resid 0.014674 Schwarz criterion-3.645862Log likelihood 28.16009 F-statistic 119.7335Durbin-Watson stat 1.252521 Prob(F-statistic)0.000000,从上表可以看出，常数C在70%的置信水平下基本可以通过检验，DW也不存在明显的相关性，此时模型可用。具体模型如下：,图 2 城镇消费性
8、支出与GDP回归模型的残差图,根据调整后的GDP与城镇消费性支出的数据，使用普通最小二乘法估计GDP模型得：,(4),由于DW检验值为0.767，通过查DW分布表，可得临界值和，因为DW,说明存在正相关。这一点也可以从残差图 中也可以看出。我们通过广义差分法来消除自相关。由模型式(4)可得残差序列，使用进行滞后一期的自回归，可得回归方程：,(5),由式(5)可知,对原模型进行广义差分，得到广义差分方程,用Eviews计算可得如下所示结果：表2-3 修正自相关后城镇消费性支出与GDP的回归模型,Dependent Variable:Y2-0.6148*Y2(-1)Method:Least Squ
9、aresDate:11/01/11 Time:15:13Sample(adjusted):1996 2009Included observations:14 after adjustmentsVariable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.C 0.089255 0.128948 0.692179 0.5020X-0.6148*X(-1)0.719741 0.027706 25.97802 0.0000R-squared 0.982529 Mean dependent var 3.435714Adjusted R-squared 0.981073
10、S.D.dependent var 0.156682S.E.of regression 0.021556 Akaike info criterion-4.704805Sum squared resid 0.005576 Schwarz criterion-4.613511Log likelihood 34.93363 F-statistic 674.8576Durbin-Watson stat 1.852556 Prob(F-statistic)0.000000,从上表可以看出，常数C能通过的置信水平很低，不能通过t值显著性检，所以剔除常数因素再做回归分析。剔除常后用Eviews计算可得如下所
11、示结果：,Dependent Variable:Y2-0.6148*Y2(-1)Method:Least SquaresDate:11/01/11 Time:15:24Sample(adjusted):1996 2009Included observations:14 after adjustmentsVariable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.X-0.6148*X(-1)0.738899 0.001213 609.2751 0.0000R-squared 0.981832 Mean dependent var 3.435714Adjuste
12、d R-squared 0.981832 S.D.dependent var 0.156682S.E.of regression 0.021119 Akaike info criterion-4.808512Sum squared resid 0.005798 Schwarz criterion-4.762865Log likelihood 34.65959 Durbin-Watson stat 1.801779,表2-4 修正自相关后城镇消费性支出与GDP的回归模型,从上表的可决系数 可以看出，回归模型的模拟效果很好，从，说明模型通过显著性检验，此时模型可用。具体确定城镇的消费支出()的对数
13、 与的模型为：,从农村与城镇的两回归模型来看，居民消费与GDP都在稳步增长而且居民消费对经济增长的贡献越来越大，其中农村消费对经济增长的促进作用比城镇对经济的增长具有更大的滞后性。从实际上，农村居民除日常消费外，对农作物诸如肥料、农具等具有一定的季节性和周期性，因而产生的滞后效应较之城镇居民的最终消费要大。总体上看，城镇居民的对经济增长的促进作用更大，除传统的日常消费外，很多新型消费可以提供许多工作岗位、提高资金的周转速率对经济增长产生直接推动效应。,四、结论和意见从居民消费方面给出如下具体建议：1.稳住传统消费热点（1）汽车消费（2）住房消费 2扶持享乐型消费（1）旅游消费（2）文化娱乐消费 3、培育成长型消费,参考文献：1黄飞娜.中国居民消费与经济增长的关系基于1978-2005年数据的实证研究J.中国集体经济,2011,(07).2李辉.浅析我国居民消费与经济增长的关系J.才智,2011,(17).3肖林，郭灵.我国居民消费与经济增长的实证分析J.知识经济，2009（15）.4中国统计年鉴，统计数据，2011.5庞皓。计量经济学M。2版。北京：科学出版社，2010.,附录 1 附录2 附录3 附录4,观看结束,Thanks！,
