我国城市居民消费水平影响因素的计量分析Word文件下载.docx
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因此，预期城市居民消费水平与居民储蓄总额成负相关。
城市居民上年消费水平。
般来说，城市居民的消费水平具有连续性，上一年的消费水平会对下一年产生影响。
下表是从中国统计年鉴选取的具体数据。
三、模型假定
用Y表示城市居民消费水平，X1、X2、X3、X4、X5依次表示城市居民人均可支配收入、税收、国内生产总值、居民储蓄总额、城市居民上一年消费水平。
利用Eviews分别对各解散变量同被解释变量做散点图，结果如下：
城市居民可支配收入与城市居民消费水平的散点图
税收与城市居民消费水平的散点图
GDP与城市居民消费水平的散点图
居民储蓄总量与城市居民消费水平的散点图
上年消费水平与城市消费水平的散点图
从图中可以看出，被解释变量Y与各个解释变量之间都存在比较好的线性关系，初步假设城市居民消费水平的基本模型为：
Y=β0+β1×
X1+β2×
X2+β3×
X3+β4×
X4+β5×
X5＋μ
四、对模型的回归分析和统计检验
用Eviews软件对被解释变量与这五个解释变量做初步回归，所得结果如下：
取显著水平α=0.05，从图中可以看出，部分解释变量的系数违背了经济意义，且不是所有的解释变量都能通过显著性检验。
从可决系数R-squared和F统计量值可以看出，模型整体的显著性较好，因此可以初步判定模型存在多重共线性。
1、多重共线性的检验与修正
用Eviews计算出解释变量间的相关系数，如下：
从图中的数据可以看出存在多重共线性，因此，用逐步回归法修正模型的多重共线性。
运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归。
结合经济意义和统计意义选出拟合效果最好的一元线性回归方程。
结果如下：
解释变量
X1
X2
X3
X4
X5
参数估计值
0.783742
0.165025
0.033963
0.043070
1.117007
T统计量
103.9138
89.61535
111.1499
75.24805
66.93355
拟合优度
0.998428
0.997888
0.998626
0.997007
0.996220
加入X3的方程R2最大，以X3为基础，顺次加入其他变量逐步回归。
R2
X3、X1
0.361523（3.209232）
0.018318
（3.752794）
0.999164
X3、X2
0.039654
（1.007189）
0.025811
（3.186640）
0.998708
X3、X4
0.022187
（7.015859）
0.014986
（3.733830）
0.999266
X3、X5
0.021777
（14.61582）
0.402999
（8.214024）
0.999737
经比较，新加入的X5方程R2=0.999737，改进最大，而且各参数的t检验显著，选择保留X5，再加入其他新变量逐步回归。
X3X5X1
0.088802
（1.152415）
0.019149
（7.051400）
0.362813
（6.068210）
0.999758
X3X5X2
0.016428
（0.906900）
0.018622
（4.916145）
0.395652
（7.913444）
0.999750
X3X5X4
0.021844
（11.16177）
-0.000213
（-0.055453）
0.406320
（5.179308）
在X3、X5的基础上加入X1或X2后的方程R2均增大，但是X1、X2的t检验不通过。
因此剔除X1、X2、X4。
最后修正多重共线性影响的模型为：
X3+β3×
其回归结果为：
2、异方差性检验
图示法：
从上图可看出，残差随Y的变动趋势不明显，不规律，所以，该模型可能不存在异方差。
是否存在异方差还应通过更进一步的检验。
White检验：
nR2=9.595539,由White检验知，在显著水平α=0.05下，查χ2分布表，得临界值χ20.05
（2）=5.99。
因为nR2=5.2439<
5.99，所以拒绝备择假设，接受“不存在异方差性”的原假设，表明模型不存在异方差性。
3、序列相关性检验
D.W值为2.029243，初步判定不存在自相性。
LM检验：
可见不存在一阶自相关，因此不存在自相关性。
综上所述，最终的回归方程为；
Y=2006.129+0.021777X3+0.402999X5
t值为（12.78591）（14.61582）（8.214024）
R2=0.999737
F=30365.59
从模型中可以看出，城市居民消费水平与国内生产总值和上年消费水平成正相关，这符合一般的经济意义。
在其他条件不变的情况下，GDP每增加一亿元，城市居民消费水平上升0.02元，上一年消费每增加一元，第二年城市居民消费水平上升0.4元。
模型的不足：
实际中，影响城市居民消费水平的因素还有很多，比如城市居民消费价格指数、商品价格指数、城镇总人口数、国家对居民消费的补贴、财政支出等等，由于能力的局限性，本文没有一一举出，对模型的偏误可能产生了一些影响。
五、结果分析与政策建议
本文建立的模型能客观反映我国目前城市居民消费水平状况。
从本文的实证分析中可以看出，国内生产总值的多少与上年消费水平的高低是两个影响城市居民消费水平的重要因素。
因此，要刺激居民的消费需求，就要不断的促进国民经济的增长，只有国民经济能持续的增长，人们的消费水平才能提高，而消费水平的不断提高，又反过来拉动经济的增长。
正因为如此，国家必须采取一切可行的方法促进经济增长，只有这样，国家才能繁荣昌盛，社会才能不断发展。
总之，我们要从多方面、多层次、多渠道提高人们的消费水平，从而促进社会经济的发展。
参考文献
[1]李子奈.计量经济学[M]．北京：
高等教育出版社，2011．
[2]高铁梅.计量经济分析方法与建模[M]．北京：
清华大学出版社，2012．
[3]2014中国统计年鉴[M]．中国统计出版社，2014．
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