影響我國(guó)人均消費(fèi)水平因素的實(shí)證分析

1、影響我國(guó)人均消費(fèi)水平因素的實(shí)證分析摘要對(duì)居民消費(fèi)的研究一直是宏觀經(jīng)濟(jì)研究中的重要問(wèn)題。本文旨在利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，選取出四個(gè)可 能影響居民消費(fèi)水平的因素，即國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、商品零售價(jià)格指數(shù)、人口總額和稅收總額，并采集 1952年至2010年的有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，得出適合中國(guó)的消費(fèi)函數(shù)模型。最終發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值是影響居民消費(fèi) 水平的最主要因素，而商品零售價(jià)格指數(shù)也對(duì)其有顯著的影響。人口因素的影響雖然契合所估計(jì)模型的數(shù) 量意義大于經(jīng)濟(jì)意義，但是對(duì)于理論沒(méi)有影響。而稅收因素和人均消費(fèi)水平并沒(méi)有顯著相關(guān)性。關(guān)鍵詞人均消費(fèi)水平，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，商品零售價(jià)格指數(shù)，人口，多重共線性檢驗(yàn)引言居民消費(fèi)是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中不可

2、或缺的一部分，對(duì)一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起著至關(guān)重要的作用。如今，中國(guó) 正處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的特殊時(shí)期，特別是在經(jīng)歷了2008年金融危機(jī)之后，人民幣升值步伐不斷加快，而國(guó)外進(jìn)口需求的恢復(fù)不盡如人意，出口貿(mào)易對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)持續(xù)降低，以往靠出口拉動(dòng)GDP快速增長(zhǎng)的模式將一去不復(fù)返。在這種情況下，居民消費(fèi)將成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要因素。因此，分析我國(guó)居民人均消 費(fèi)水平的影響因素，對(duì)于刺激居民消費(fèi)，擴(kuò)大內(nèi)需，探尋經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展的途徑都有重要的意義。本文將從以下幾個(gè)方面進(jìn)行實(shí)證分析：1.文獻(xiàn)回顧2.理論框架3.計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型及其估計(jì)檢驗(yàn)方法4.數(shù)據(jù)描述5.實(shí)證分析結(jié)果及應(yīng)用 6.結(jié)論7附錄8.參考文獻(xiàn)1. 文獻(xiàn)

3、回顧（1）回顧針對(duì)我國(guó)人均消費(fèi)水平，目前已有不少期刊論文或研究報(bào)告做了相應(yīng)內(nèi)容?？偟亩裕搯?wèn)題都以時(shí) 間序列數(shù)據(jù)位根本，基本從1978年開(kāi)始研究，而所選取的自變量有國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、商品零售價(jià)格指數(shù)、一年期定期存款利率、城鎮(zhèn)居民可支配收入、前一期的人均消費(fèi)水平以及通貨膨脹率等。在研究全國(guó)范圍內(nèi) 人均消費(fèi)水平中，最新官方的已有從1978年到2006年為樣本，得出此期間內(nèi)人均消費(fèi)水平和國(guó)民生產(chǎn)總值、商品零售價(jià)格指數(shù)和一年期存款利率等相關(guān)的實(shí)證研究。另外，該問(wèn)題所依賴的理論框架和估計(jì)結(jié)果 所表示的經(jīng)濟(jì)意義也已有所研究。（2）創(chuàng)新本文通過(guò)1952- 2010這59年中，我國(guó)人均消費(fèi)水平與同期國(guó)民生產(chǎn)總值

4、等有關(guān)數(shù)據(jù)，研究適用于中 國(guó)的消費(fèi)函數(shù)模型。主要有以下兩方面的創(chuàng)新：數(shù)據(jù)的創(chuàng)新：由于我國(guó)所給出統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)所組成自變量之間容易構(gòu)成多重共線性的問(wèn)題，我組決 定進(jìn)一步擴(kuò)大樣本容量（根據(jù)之前的實(shí)證研究，我組同樣不考慮我國(guó)政策改革的影響），將原1978-2008擴(kuò)大到1952-2010 59年的數(shù)據(jù)，以嚴(yán)格保證大樣本容量，以盡量使數(shù)據(jù)關(guān)系正太分布， 關(guān)系明顯呈現(xiàn)。 模型的創(chuàng)新：首先，我組通過(guò)一系列對(duì)于自變量選取的分析一一根據(jù)備選自編的計(jì)算公式和他們之 間的關(guān)系，決定取消居民收入相關(guān)自變量以及居民儲(chǔ)蓄相關(guān)自變量（因?yàn)槠浣?jīng)濟(jì)意義在GDP中已有體現(xiàn)，再取消前一期人均消費(fèi)水平（此滯后值和我國(guó)商品零售價(jià)格指數(shù)

5、計(jì)算方法有交叉、沖突），增加了我國(guó)一年稅收總額的自變量，并且加入人口總額自變量（此相關(guān)內(nèi)容請(qǐng)?jiān)斠?jiàn)3（ 1）;其次，我組基于 Eviews對(duì)于數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，對(duì)于所有的因變量和自變量這些宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)都取了常用對(duì)數(shù)，目的使數(shù)據(jù)能更明顯的體 現(xiàn)他們之間的關(guān)系（呈正態(tài)分布），以及期望減少時(shí)間序列數(shù)據(jù)的自相關(guān)性和偽回歸的可能。相應(yīng)的，我組在以上兩點(diǎn)創(chuàng)新的基礎(chǔ)上，對(duì)于所依賴的理論框架有了一些修改（即選取理論依據(jù)的不 同），使之更貼合我小組自變量選取的理論基礎(chǔ)。2. 理論框架在近代消費(fèi)理論中，主要有以下三種假說(shuō)：（1）凱恩斯絕對(duì)收入假說(shuō)。其觀點(diǎn)為，在短期中，收入與消費(fèi)是相關(guān)的，即消費(fèi)取決于收入，消費(fèi)與收入之

6、間的關(guān)系也就是消費(fèi)傾向。同時(shí)，隨著收入的增加消費(fèi)也將增加，但消費(fèi)的增長(zhǎng)低于收入的增長(zhǎng)， 消費(fèi)增量在收入增量中所占的比重是遞減的，也就是我們所說(shuō)的邊際消費(fèi)傾向遞減。該假說(shuō)可用線性計(jì)量模型表示為：C = a + 3 Yt式中C為現(xiàn)期消費(fèi)，a為自發(fā)性消費(fèi)即必須要有的基本生活消費(fèi)，3為邊際消費(fèi)傾向，丫t為即期收入，3 Yt表示引致消費(fèi)。（2）消費(fèi)者行為理論一一無(wú)差異曲線。無(wú)差異曲線也叫做等效用線，表示能給消費(fèi)者帶來(lái)相同效用水平或滿足程度的兩種商品的不同數(shù)量的各種組合。相對(duì)應(yīng)的效用函數(shù)為：U nUxX?），其中X,和X2分別是商品1和商品2的數(shù)量。無(wú)差異曲線的特點(diǎn)： 離原點(diǎn)越近的無(wú)差異曲線代表的效用水平

7、越低，離原點(diǎn)越遠(yuǎn)的無(wú)差異曲線代表的效用水平越高。 無(wú)差異曲線圖上的任意兩條無(wú)差異曲線不會(huì)相交。 一條無(wú)差異曲線上的任一點(diǎn)的 X與Y這兩種物品的邊際替代率 （MRS=A Y/ X）是負(fù)數(shù)（即AX與AY 的正負(fù)符號(hào)總是相反）。 無(wú)差異曲線向右下方傾斜并且凸向原點(diǎn)，這是由商品的邊際替代率遞減規(guī)律所決定的。無(wú)差異曲線與預(yù)算線相切時(shí)，消費(fèi)者實(shí)現(xiàn)效用最大化。此時(shí)，無(wú)差異曲線的斜率等于預(yù)算線的斜率。無(wú)差異曲線的斜率的絕對(duì)值就是商品的邊際替代率MRS2,預(yù)算線的斜率的絕對(duì)值可以用兩商品的價(jià)格之比P1/P2來(lái)表示。由此，在均衡點(diǎn)有：MRS= P1/P2。如下圖所示。在一定的預(yù)算約束下，為了實(shí)現(xiàn)最大的效用，消費(fèi)者

8、應(yīng)該選擇最優(yōu)的商品組合，使得兩商品的邊際替 代率等于兩商品的價(jià)格之比：M=PXi+P2Xz； MRS= P1/P20即在消費(fèi)者的均衡點(diǎn)上，消費(fèi)者愿意用一單位的某種商品去交換的另一種商品的數(shù)量，應(yīng)該等于該消 費(fèi)者能夠在市場(chǎng)上用一單位的這種商品去交換得到的另一種商品的數(shù)量。價(jià)格效應(yīng)與消費(fèi)者需求：(1) 替代效應(yīng)替代效應(yīng)是指由于商品價(jià)格變動(dòng)所引起的商品相對(duì)價(jià)格的變動(dòng)，進(jìn)而由商品相對(duì)價(jià)格的變動(dòng)所引起的 商品需求量的變動(dòng)。替代效應(yīng)對(duì)消費(fèi)者需求的影響如下圖所示。(2) 收入效應(yīng)收入效應(yīng)是指由商品價(jià)格變動(dòng)所引起的實(shí)際收入水平變動(dòng)，進(jìn)而由實(shí)際收入水平變動(dòng)所引起的商品需 求量的變動(dòng)。收入效應(yīng)所引起所消費(fèi)者需求的

9、變化如下圖所示。收入效應(yīng)：正常物品(3) 價(jià)格效應(yīng)價(jià)格效應(yīng)是指收入和其他商品價(jià)格給定不變時(shí)，某種商品的價(jià)格變化引起以效用最大化為目標(biāo)的消費(fèi) 者對(duì)該種商品需求量的變化的現(xiàn)象。價(jià)格效應(yīng)=替代效應(yīng)+收入效應(yīng)。正常商品的價(jià)格效應(yīng)價(jià)格下跌會(huì)引起用這種商品來(lái)代替其他價(jià)格未變的商品，因而對(duì)該商品的需求的增加即替代效應(yīng)是正 數(shù)。價(jià)格下跌引起的實(shí)際收入提高會(huì)引起的對(duì)該商品的需求增加；即收入效應(yīng)也是正數(shù)。正常商品的價(jià)格 效應(yīng)如下圖所示。0 Xi XiBX> N ? XY劣質(zhì)商品的價(jià)格效應(yīng)劣質(zhì)商品是指當(dāng)消費(fèi)者的收入增加 （下降）時(shí)將引起對(duì)該商品需求的下降 （增加）的商品。劣質(zhì)商品需求 的收入彈性為負(fù)。但劣質(zhì)價(jià)

10、格下跌后對(duì)其需求仍會(huì)增加。劣質(zhì)商品的價(jià)格效應(yīng)如下圖所示。 吉芬商品的價(jià)格效應(yīng)吉芬商品是指價(jià)格下跌后其需求量反而減少的商品。吉芬商品的價(jià)格效應(yīng)如圖4-6所示。#»»* =綜上所述，替代效應(yīng)、收入效應(yīng)的與價(jià)格變化的關(guān)系及其之間的對(duì)比是劃分這三種商品的依據(jù)。對(duì)于 三種商品，替代效應(yīng)與價(jià)格都呈反方向變化關(guān)系；而低檔商品、吉芬商品的收入效應(yīng)與價(jià)格是同方向變化 的：低檔商品的替代效應(yīng)大于收入效應(yīng)，體現(xiàn)為總效應(yīng)與價(jià)格同方向變化；而吉芬商品收入效應(yīng)大于替代效應(yīng)，體現(xiàn)為總效應(yīng)與價(jià)格同方向變化。如下表所示。商品類別替代效應(yīng) 與價(jià)格的關(guān)系收入效應(yīng) 與價(jià)格的關(guān)系總效應(yīng)與價(jià)格的關(guān)系需求曲線的形狀正常

11、商品反方向變化反方向變化反方向變化向右下方傾斜低檔商品反方向變化冋方向變化反方向變化向右下方傾斜口分商品反方向變化冋方向變化冋方向變化向右上方傾斜（3）莫迪利安尼的生命周期假說(shuō)。生命周期假說(shuō)理論認(rèn)為理性的消費(fèi)者要根據(jù)一生的的收入來(lái)安排自己的消費(fèi)與儲(chǔ)蓄，使一生的收入與消費(fèi)相等。由于組成社會(huì)的各個(gè)家庭處在不同的生命周期階段，所以， 在人口構(gòu)成沒(méi)有發(fā)生重大變化的情況下，從長(zhǎng)期來(lái)看邊際消費(fèi)傾向是穩(wěn)定的，消費(fèi)支出與可支配收入和實(shí) 際國(guó)民生產(chǎn)總值之間存在一種穩(wěn)定的關(guān)系。但是，如果一個(gè)社會(huì)的人口構(gòu)成比例發(fā)生變化，則邊際消費(fèi)傾 向也會(huì)變化，如果社會(huì)上年輕的和老年人的比例增大，則消費(fèi)傾向會(huì)提高，如果中年人的比例

12、增大，則消 費(fèi)傾向會(huì)降低。根據(jù)生命周期假說(shuō)，可建立下述總消費(fèi)函數(shù)：炷=K +婦 V* +血-At上式中，Ct、Yt、Y *、At分別代表現(xiàn)期消費(fèi)、現(xiàn)期收入、未來(lái)收入和現(xiàn)期財(cái)產(chǎn)，bl、b2、b3分別代表現(xiàn)期收入、未來(lái)收入和現(xiàn)期財(cái)產(chǎn)的邊際消費(fèi)傾向。除此以外，還有其他一些因素會(huì)對(duì)消費(fèi)行為產(chǎn)生影響。比如：傳統(tǒng)看法認(rèn)為，提高利率會(huì)刺激儲(chǔ)蓄， 從而減少消費(fèi)。然而當(dāng)代經(jīng)濟(jì)學(xué)家也有不同意見(jiàn)，他們認(rèn)為利率對(duì)儲(chǔ)蓄的影響要視其對(duì)儲(chǔ)蓄的替代效應(yīng)和 收入效應(yīng)而定，應(yīng)當(dāng)具體問(wèn)題具體分析；除此以外，商品價(jià)格指數(shù)也會(huì)對(duì)消費(fèi)水平產(chǎn)生一定的影響，因?yàn)?價(jià)格的變動(dòng)會(huì)使實(shí)際收入發(fā)生變化，從而改變居民的消費(fèi)情況。3. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型及其

13、估計(jì)檢驗(yàn)方法（1）建立經(jīng)濟(jì)模型以及確定變量根據(jù)以上三個(gè)理論，我小組決定將研究因變量設(shè)定成我國(guó)每年的人均消費(fèi)水平，相應(yīng)的，因變量即有 我國(guó)每年的GDR每年商品零售價(jià)格指數(shù)、我國(guó)每年的人口以及我國(guó)每年稅收總額。我小組有考慮過(guò)因變量之一為居民每年人均收入，但是由于計(jì)算GDR時(shí)候已有考慮過(guò)居民收入因素，因此我小組決定不適用該自變量。另外，雖然有杜森貝里相對(duì)收入假說(shuō)，但是由于我組所找的數(shù)據(jù)一一每年商品零售價(jià)格指一一是根 據(jù)前一年的指數(shù)為基礎(chǔ)設(shè)定，因此為避免自變量之間的共線性，我們決定不在模型中設(shè)定人均消費(fèi)水平的 一年期滯后值。相應(yīng)的，杜森貝里相對(duì)收入假說(shuō)也不成為我們?cè)O(shè)定該模型的理論依據(jù)。（2）將經(jīng)濟(jì)模型

14、轉(zhuǎn)變成計(jì)量模型隨后，將經(jīng)濟(jì)模型轉(zhuǎn)變?yōu)橛?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，即：Consu= I o+ I igdp+2price+ 卩 3number+4tax+ J其中，Consu表示我國(guó)一年人均消費(fèi)水平（單位：元） Gdp表示我國(guó)一年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值Price表示一年商品零售價(jià)格指數(shù)Number表示我國(guó)一年人口 Tax表示我國(guó)一年稅收總額（3）估計(jì)方法在找到以年為計(jì)的大樣本數(shù)據(jù)后（時(shí)間序列數(shù)據(jù)），首先進(jìn)行ADF檢驗(yàn)檢測(cè)其因變量和自變量的數(shù)據(jù)平穩(wěn)性。如果檢測(cè)出數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，則進(jìn)行一階差分檢驗(yàn)；如果一階差分檢驗(yàn)仍然不通過(guò)，則再進(jìn)行二階差分 檢驗(yàn)（若二階差分?jǐn)?shù)據(jù)不平穩(wěn)，則考慮放棄模型）。隨后，根據(jù)估計(jì)結(jié)果（看數(shù)據(jù)到底是第幾

15、階平穩(wěn)或是否存在多重共線性問(wèn)題），考慮是否還存在其他問(wèn)題需要修改模型或擴(kuò)大樣本。因?yàn)槲倚〗M做的是宏觀經(jīng)濟(jì)領(lǐng) 域的問(wèn)題，數(shù)據(jù)也是與宏觀經(jīng)濟(jì)相關(guān)，所以很有可能存在差分平穩(wěn)的現(xiàn)象，同樣有可能存在包含共同趨勢(shì)變化的非平穩(wěn)數(shù)據(jù)。由此，我小組考慮根據(jù)估計(jì)結(jié)果選擇將計(jì)量模型兩邊取對(duì)數(shù)，以減少偽回歸的可能性。 兩邊取對(duì)數(shù)還有其他可取之處：第一，對(duì)數(shù)變換可明顯改善顯著右偏的單個(gè)數(shù)據(jù)集，使之驅(qū)向?qū)ΨQ，以至 于更大程度地滿足許多常用模型對(duì)變量正態(tài)分布的假定；第二，對(duì)數(shù)變換可以把一組非線性結(jié)構(gòu)的變量轉(zhuǎn) 化為近似的或顯著的線性關(guān)系，以簡(jiǎn)化模型，改善估計(jì)方法；第三，對(duì)理論上可無(wú)限分割后用再用幾何平 均法計(jì)算其均值的現(xiàn)象，

16、對(duì)數(shù)變換后，可用算術(shù)平均法計(jì)算，滿足概率論中期望、方差的定義。在作相關(guān)調(diào)整之后（擴(kuò)大樣本數(shù)據(jù)或調(diào)整模型），再生成平穩(wěn)數(shù)據(jù)估計(jì)統(tǒng)計(jì)量。若生成一階平穩(wěn)數(shù)據(jù)，則查看相關(guān)系 數(shù)、T, F檢驗(yàn)值等是否還存在多重共線性問(wèn)題一一若存在，則根據(jù)逐步回歸分析法等看那些變量之間存在 多重共線性，并且程度怎樣，或者是否有模型過(guò)渡設(shè)定自變量之嫌一一待到平穩(wěn)數(shù)據(jù)看是否通過(guò)杜賓瓦森 檢驗(yàn)，若有，則再用廣義差分法（在 Eviews原命令后添加 AR（1）估計(jì)模型；相應(yīng)的，若生成二階平穩(wěn)數(shù) 據(jù)，和之前方法類似（一般而言生成二階差分?jǐn)?shù)據(jù)后多重共線性同樣會(huì)被解決），不同的是，二階差分不能再使用杜賓瓦森檢驗(yàn)，而是Breusch-G

17、odfrey 檢驗(yàn)。（4）實(shí)際估計(jì)步驟簡(jiǎn)述首先，我們需要對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，從因變量consu開(kāi)始：Augmented Dickey-Fuller Unit Root Test on CONSUADF Test Statistic 3.6599251% Critical Value* -3 54785% Critical VaEue-2 912710% Criticaf Value-2 5937"MacKinnon cntical values for rejection of hypothesis of a unit rootAugmented DsckeyTuller

18、Test EquattonDependent Variable: D(CONSU)Method. Least SquaresDate: 06/07/12 Time: 21:47Samplefadjusted): 1954 2010In eluded observations. 57 after adjusting endpointsVariabteCoefficient Std Error t-Statistic Prob可見(jiàn)原數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，于是我們?cè)龠M(jìn)行一階差分檢驗(yàn)：|Augmented Dickey-Fuller Unit Root Test on DJCONSUADF Test Stati

19、stic 1 2958631% Criticaf Value* -3 55015% Critical Value-2.913710% Critical Value-2.5942MacKinnon criticaE values for rejection of hypothesis of a unit root.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable D(CONSU,2)Method Least SquaresDate: 06/07/12 Tbme: 21.48Sample (adjusted)： 1955 2010Inc

20、luded observations 56 after adjusting endpointsVariableCoefficient Std. Error卜StatisticProb同樣還不平穩(wěn)，再進(jìn)一步做二階差分檢驗(yàn):Augmented Dickey-Fulter Unit Root Test on DtCONSU,2ADF Test Statistic -5.3679371% Critical Value* -3 56235% Critical Value2914610% Cntical Value-2.5947MacKinnon criticaE values for rejection

21、 of hypothesis of a unit rootAugmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(CONSU,3)Method Least SquaresDate: 06/07/12 Time: 21 48Sam pie (adjusted): 1956 2010Included obseru;ations 55 after adjusting endpointsVariableCoefficient Std. Enor t-Statistic Prob此時(shí)，value of ADF=-5.3879<5%cri

22、tival value（-2.9146），所以二階差分?jǐn)?shù)據(jù)平穩(wěn)。之后，我們根據(jù)Y的階數(shù)（二階），再一次針對(duì)各個(gè)自變量進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)皆平穩(wěn)。（查看附錄1）我們于是得出平穩(wěn)數(shù)據(jù)前提下的模型線性關(guān)系：Dependent Variable DCMethod： Least SquaresDate: 06/07/12 Time: 10:18Sample （adjusted ）11954 2010Included observations: 57 after adjusting endpointsVariableCoefficient Std Error t-Statistic ProbC107.87

23、3690162351J961720.2371DG0 4250800.0429619 894673O.OQOQDPL30628714.899180.4903820.6259ON0286690 212780*0 1347370 8933DT-0 8600820.1804134 7673030.0000R-squared0 843610Mean dependent 畑350 6509Adjusted R-squared0 831580S.D. dependent var1629.344S E of regression668.6675Akaike info cnterion15 93203Sum s

24、quared resid23250041Schwarz criterion16.11130Log likelihood449.0643F-statistic70 12531Djrbin*Watson stat1 547406Pro b(F-Statistic)0 oooooo（注：此處生成的DG,DP,DN,D皆為平穩(wěn)二階差分?jǐn)?shù)據(jù)）很明顯，該模型中 R-squared值很高，并且F檢驗(yàn)（case2情況）通過(guò)而并非所有 t檢驗(yàn)都通過(guò)（注: t,F檢驗(yàn)具體請(qǐng)見(jiàn)附錄 2）有多重共線性的可能。若采用擴(kuò)大樣本容量的方法，則對(duì)于我們?cè)撃Ｐ筒豢?行，因?yàn)槲覈?guó)1952年之前的數(shù)據(jù)更加不可信，并且所擴(kuò)大的數(shù)據(jù)量

25、也不多，十分有可能無(wú)法達(dá)到理想結(jié)果。于是，我組采取的等式兩邊（因變量和自變量）同時(shí)取對(duì)數(shù)的方法，以便進(jìn)一步消除偽回歸的可能以及更 好的體現(xiàn)變量之間的線性關(guān)系：將模型更改為：IgConsu= F； o+ ： 1ig gdp+ ： 2ig price+ : 3lg number+ ： 4ig tax+ JDepetident Variable： LC Method; Least Square? Date: D6AJ7/12 Time： 22:34Sample: 1962 2010Included observations： 59ViableCoefficientStd. Errort-Statis

26、ticProbC07453291 225393-0.6079890.5457LG1.0514720 06381416.477060.0000LN-D.0593000.100059-0.5914670.5567LP0.26486401910111.38E6430.1712LT-0.0987B6.OEO1E0-1.6420G80.1064R-scjuared0.993545Mean dependsrrt var6.713985Adjusted R-5 qua red0.99S437S.D. dependent vart .848320S.E. of regression0.073067Akaike

27、 info crit&rion-2.313930Sum squared restd0.28S298Schwarz crrterian-2 137867Log likelihood73.26093F-stati£tic9264.932Durbin-Watson stat0.567021PrabfF statistic)0.000000同時(shí)再利用相關(guān)性矩陣分析多重共線性問(wèn)題及其程度:Correlation MatrixLGLNLPLTLCLG1.0000000.9300240.1661490.9967200.999214LN0.9300241 .OODDOO0.2201080.9

28、2405B0.928938LP0.1661490.220108tOOCKOO0.1706590,172162LT0.9967280 9240580.1706591.0000000 995312LC0.9992140.9289380.1721620.9953121,000000由以上估計(jì)結(jié)果可知：F=9264.932,只人2=0.998545, LN=-0.591467我們可以看出，F(xiàn)與RA2值較大，系數(shù)估計(jì)值較小且 T檢驗(yàn)不通過(guò)。從相關(guān)系數(shù)矩陣也可以看出LT LG LN都超過(guò)90%故可知模型存在多重共線性。然而，我們首先應(yīng)該對(duì)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)性分析，從而對(duì)時(shí)間序列的自相關(guān)性有進(jìn)一步的了解，并且如

29、有 必要使用廣義差分法，或許會(huì)對(duì)多重共線性問(wèn)題有一定幫助。首先，我們對(duì)取完對(duì)數(shù)后各個(gè)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，從應(yīng)變量Igco nsuADF Test Statistic1 7932861% Critical Value*-3.54785% Critical Value-2.912710% Critical Value-2.5937"MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Aug me ntE” Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable

30、9; D(LC) Method Least SquaresDate: 06/08/12 Time: 18:43Sampleiadjusted)：' 1954 2010Included observations 57 after adjusting endpointsVarraijeCoefficient Sid. Error t-Statistic Prob可見(jiàn)原數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，于是我們?cè)龠M(jìn)行一階差分檢驗(yàn):ADF Test Statistic -2 8574051% Critical Value1 -3 55015% Critical Value-2.913710% Critical Va

31、iue-2 5942*?JacKjnnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Augmented Dickey-FulferTest EquationDependent Vanable: D(LC,2)Method Least SquaresDate: 06/08/12 Time: 18.44Sample(adjusted 1955 2010Included obsen/ations 56 after adjusting endpointsVariableCoelfictent Std Error t*Stat

32、istic Prob同樣還不平穩(wěn)，再進(jìn)一步做二階差分檢驗(yàn):ADF Test Statistic -7.4825061% Critical Value* -3 55235% Cntical Value-2.914610% Cntical Value-2.5947*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit rootAugmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(LCT3)Method Least SquaresDate: 06/08/12 Tt

33、me 18 45Sample (adjusted): 1956 2010Included observations: 55 after adjusting endpointsVanableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob此時(shí)，value of ADF=-7.4825<5%critival value（-2.9146），所以二階差分?jǐn)?shù)據(jù)平穩(wěn)。之后，我們根據(jù)Y的階數(shù)（二階），再一次針對(duì)各個(gè)自變量進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)皆平穩(wěn)。（查看附錄3）由于平穩(wěn)性在二階時(shí)得到，所以我們不能使用D-W檢驗(yàn)自相關(guān)性，而是使用BG檢驗(yàn)：Breusch-Godfrey S

34、erial Correlation LM TestF*&iatistic2.343927Probability0.106409ObsR-squared4 886052Probability.0.066897從BG檢驗(yàn)中，我們得到第二行Obs*R-squared的P=0.0869>0.05，概率值不小，所以，數(shù)據(jù)無(wú)自相關(guān)性。我們將因變量和自變量合并觀察:Dependent Variable: D2CMethod: Least SquaresDate: 0607/12 Time: 21:10Sample(adjusted): 1964 2010Included obseivation

35、s: 57 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-0.0018140.0048E4-0.37298607107D2G0.3561960.0010644.3939800.0001D2N-3.463811O.0OB425-4.2846410.0001D2P0.2396830 0957612.7947680.0073D2T0.0084710.0391500.2163000.8295R-squared0.574020Mean dependent var-0 000903Adjusted R-squ

36、red0.541252S D. dependent var0.054149S.E of regression0.036676Akaike info criterion-3.609770Sum squared resid0.069946Schwarz criterion-3.510555Log tikelihood110.15B5F- statistic17.51786Durbin-Watson stat2.350297Prob(F-slatistic)0.000000Correlation MatrixD2GD2ND2PD2TD2CD2G1 .oorooo0.1154960.170575U田日

37、花D0 50977102 N0.1154961 000000-0,2981380.154905-0,436294 ：D2P0.V0575-0.2981381.0000000.1347680.484542D2Ta 50976001549S5 |0.1347681.0000000 2B9752D2C0.5097714U362940.4045420 2897521.0000001 'F由以上估計(jì)結(jié)果可知：在廣義差分后，數(shù)據(jù)平穩(wěn)，F(xiàn)=17.51785,通過(guò)檢驗(yàn)并且變量系數(shù)除稅收的系數(shù)都通過(guò)T檢驗(yàn)。當(dāng)稅收系數(shù)未通過(guò)t檢驗(yàn)時(shí)，說(shuō)明其不顯著。我們嘗試將T檢驗(yàn)未通過(guò)的稅收從變量中 除去：Depende

38、nt Variable' D2CMethod: Least SquaresDate: 0607/12 Time: 21:51Sample(adjusted): 1954 2010included observations: 57 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StalisticProb.C-0.0010010.004820-0.37373607101D2G0.3661040.0662085.522095O.OOXD2P0.2412240.0846932.8482270D062D2N3 4411830.79

39、4391-4.3318490.0001R-squaredG.57363BMean dependent var-D.00D9D3Adjusted R-squred0.549503S.D. dependent var0,054149S.E of regression0.036344Akaike info criteri口n-3 723958Sum squared resid0.070009Schwarz criterion-3.580506Log likelihood110.1328F-statistic23 76901Durbin-Watson stat2 351629Prob(F-statis

40、tic)0.000000可得出個(gè)剩余三個(gè)變量系數(shù) t檢驗(yàn)仍通過(guò)，與此同時(shí)，F(xiàn)檢驗(yàn)也通過(guò)。再次進(jìn)行BG檢驗(yàn)可證明該模型不存在二階自相關(guān)性，因?yàn)榈诙?Obs*R-squared的P= 0.0751 > 0.05概率值不小。Breusch-Gcdfrey Serial Correlation LM TestF-statistic2 547170 Prabability0 03S227Obs*R-squared5 176590 Probabifity0 075148所以，由上述檢驗(yàn)我們認(rèn)為此模型已消除多重共線性，不存在異方差，無(wú)二階自相關(guān)。以及中國(guó)金融年鑒4. 數(shù)據(jù)描述(1 )數(shù)據(jù)來(lái)源：來(lái)自中

41、華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站的中國(guó)各年的年鑒數(shù)據(jù)(1984-2008 )(2) 具體描述：針對(duì)因變量和自變量，我組一開(kāi)始查找了1978年至2010年33組數(shù)據(jù)，但是發(fā)現(xiàn)存在一定問(wèn)題，即一些變量數(shù)據(jù)自檢相關(guān)性程度很大(詳見(jiàn)附錄4)。隨后，我們?cè)贁U(kuò)大樣本容量，決定以1952年數(shù)據(jù)組為樣本初始值，一次查找con su, gdp, price, nu mber, tax數(shù)據(jù)，得出他們之間的相關(guān)性(詳見(jiàn)附錄5),較之間相關(guān)程度稍輕，但有很大多重共線性可能。于是我組根據(jù)之前所描述的研究步驟，將計(jì)量等式兩邊同取常用對(duì)數(shù) LG,以此開(kāi)始進(jìn)一步分析。具體而言，首先，我組因變量 Consu數(shù)據(jù)是我國(guó)一年人均消費(fèi)水平

42、指標(biāo)，以“元”為單位，數(shù)據(jù)計(jì)算 公式：人均消費(fèi)水平(年)=居民個(gè)人消費(fèi)總額/年均人口總數(shù)。第一個(gè)自變量Gdp表示我國(guó)一年國(guó)內(nèi)生產(chǎn) 總值，數(shù)據(jù)計(jì)算公式：GDP =消費(fèi)+投資+政府支出+出口 -進(jìn)口。GDP同樣以“元”為單位，但在此我組做了 適當(dāng)?shù)耐壤s減。第二個(gè)自變量Price表示一年商品零售價(jià)格指數(shù)，數(shù)據(jù)計(jì)算方法：采用加權(quán)算術(shù)平均公式計(jì)算，并且每一年以上一年同期為基期。它沒(méi)有單位，在此我組保留一位小數(shù)。第三個(gè)自變量Number表示我國(guó)一年人口總額，以“人”為單位，但在此我組做了適當(dāng)?shù)耐壤s減。第四個(gè)自變量Tax表示我國(guó)一年稅收總額(因此減輕了稅率波動(dòng)的影響)，以“元”為單位，但在此我組做了

43、適當(dāng)?shù)耐壤s減。(3) 數(shù)據(jù)容量：我組選取了時(shí)間序列共59個(gè)數(shù)據(jù)，從1952年至2010年(單位：年)，保證了樣本容 量大于30,并且自由度df=n-k-仁59-4-仁54>30 ，以嚴(yán)格保重大樣本數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。(4) 數(shù)據(jù)質(zhì)量：在找到以上數(shù)據(jù)后，數(shù)據(jù)的可得性、完整性、可比性以及一致性皆可保證，然對(duì)于原 準(zhǔn)確性我們無(wú)法衡量。雖然四個(gè)自變量原數(shù)據(jù)不平穩(wěn)且有多重共線性，但是在我組取常用對(duì)數(shù)以及進(jìn)行二 階差分之后，其經(jīng)濟(jì)關(guān)系還是能夠明顯得出的。值得注意的是，我組在選擇數(shù)據(jù)的時(shí)候，已經(jīng)考慮消除了 數(shù)據(jù)重復(fù)計(jì)算的可能，也排除了因素的季節(jié)調(diào)整的影響。5. 實(shí)證分析結(jié)果及其應(yīng)用(1)模型估計(jì)結(jié)果：丫二-

44、0.0018010.366104 * D 2G 0.241224 * D2P -3.441183 * D2N(0.004820) (0.066288)(0.084693)(-4.331849)RA2=0.573636其中，Y為我國(guó)一年人均消費(fèi)水平(單位：元)取常用對(duì)數(shù)后的二階差分因變量D2G為我國(guó)一年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值取常用對(duì)數(shù)后的二階差分自變量D2P為一年商品零售價(jià)格指數(shù)取常用對(duì)數(shù)后的二階差分自變量D2N我國(guó)一年人口取常用對(duì)數(shù)后的二階差分自變量（2）模型實(shí)際應(yīng)用：首先，可從估計(jì)模型中得出，我國(guó)人均消費(fèi)水平和同期國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與商品零售價(jià)格指數(shù)呈正先關(guān)， 而與我國(guó)同期人口總額呈負(fù)相關(guān)。其次，估計(jì)模型的

45、 只人2=0.573636值偏高，說(shuō)明方程的擬合度較高，尤其自變量都體現(xiàn)了較高的顯著性，且各項(xiàng)參數(shù)（包括模型的截距和斜率）都通過(guò)。再次，估計(jì)模型中截距值為 -0.001801，但是當(dāng)D2GQ2P和D2N值都為0的時(shí)候，人均消費(fèi)不可能為負(fù) 數(shù)，所以該截距無(wú)意義或者表明有其他因素對(duì)于人均消費(fèi)水平有影響。隨后，結(jié)合經(jīng)濟(jì)理論：從估計(jì)模型中可看出，人均GDP較商品零售價(jià)格對(duì)于我國(guó)人均消費(fèi)的影響更加大一些，而基于消費(fèi)者行為理論一一無(wú)差異曲線，我們可以看出，1952年到2010年總體來(lái)說(shuō)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)微觀層面上收入效應(yīng)大于替代效應(yīng)，顯示出我國(guó)在社會(huì)主義初級(jí)階段人們對(duì)于消費(fèi)更受收入水平所影響。如 果說(shuō)在人們工資上

46、漲時(shí)，一個(gè)人加班可以獲得更多的工資，而不加班時(shí)，閑暇的時(shí)候可以?shī)蕵?lè)，那在這個(gè) 問(wèn)題上，相對(duì)較高的收入效應(yīng)說(shuō)明當(dāng)一個(gè)人的工資已經(jīng)足夠高，他會(huì)把自己閑暇的時(shí)間看得比工作值錢。 誠(chéng)然，目前我國(guó)貧富差距增大，商品等級(jí)和市場(chǎng)劃分都參差不齊，但是至少在不考慮商品層次的情況下， 這是一個(gè)能夠體現(xiàn)我國(guó)平均人們消費(fèi)動(dòng)機(jī)和其發(fā)展趨勢(shì)的一個(gè)解釋。在過(guò)去，可能替代效應(yīng)會(huì)大于收入效 應(yīng)，但是隨著我國(guó)改革開(kāi)放和人們生活水平提高，這樣的估計(jì)結(jié)果更貼合我國(guó)人均消費(fèi)需求的未來(lái)發(fā)展方 向。至于和人均消費(fèi)水平負(fù)相關(guān)的人口因素，雖然在理論中沒(méi)有提及，但是我們可以從Y的計(jì)算中可以窺探出相關(guān)原因。因?yàn)?Y表示人均的消費(fèi)水平，在統(tǒng)計(jì)時(shí)必須

47、要考慮人口因素，所以自變量D2N的存在更和模型的數(shù)量意義相關(guān)。雖然在實(shí)證分析中，我們需要尊重理論優(yōu)先，但是在這個(gè)模型中，并且在不影響理 論解釋的結(jié)果前提下，我組認(rèn)為留下自變量人口因素D2N是一個(gè)可取的選擇。所以，估計(jì)模型中0.366104表明，從1952年到2010年，在保持商品零售價(jià)格指數(shù)和人口因素不變的 前提下，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值每上升1%人均消費(fèi)水平就上升 0.366104% ;而0.241224表明，從1952年到2010年，在保持國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和人口因素不變的前提下，商品零售價(jià)格指數(shù)每上升1%人均消費(fèi)水平就上升0.241224%；6. 結(jié)論（1）總結(jié)：經(jīng)實(shí)證分析，我組得出我國(guó)人均消費(fèi)水平和同

48、期國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與商品零售價(jià)格指數(shù)呈正先關(guān)，而與我 國(guó)同期人口總額呈負(fù)相關(guān)。具體而言，對(duì)于影響我國(guó)人均消費(fèi)水平因素分析而言，我國(guó)GDP較商品零售價(jià)格更加有影響效果，而與之呈負(fù)相關(guān)人口因素是一個(gè)與模型數(shù)量意義（而非經(jīng)濟(jì)意義）更加貼合的自變量， 因?yàn)閅的意義是人均的消費(fèi)水平。（2）回顧和展望：其實(shí)根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論，除去以上的影響因素，還有其他相關(guān)因素，比如前一期人均消費(fèi)水平（根據(jù)“棘 輪效應(yīng)理論”），城鎮(zhèn)或農(nóng)村人均居民收入等，這些和理論相關(guān)，但是在估計(jì)計(jì)量模型時(shí)，他們卻不顯得那 樣顯著。我組經(jīng)實(shí)證分析得出最能夠顯著影響國(guó)人均消費(fèi)水平的是同期國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與商品零售價(jià)格指數(shù)， 但是在影響關(guān)系上，可能還需要做

49、進(jìn)一步的討論。畢竟從1952年情況來(lái)算，由模型的出的收入效應(yīng)大于替代效應(yīng)是有些不切實(shí)際的。而出現(xiàn)這樣狀況的原因，可能就是我國(guó)在統(tǒng)計(jì)是數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性問(wèn)題的保障，還可 能因?yàn)槲医M選擇了不是特別具有可比性的時(shí)期加入估計(jì)的樣本，比如，1966年至1976年文革時(shí)段的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和改革開(kāi)放后的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)沒(méi)有很大的關(guān)系，因?yàn)椴煌膰?guó)家政策。綜合上述因素，我組認(rèn)為進(jìn)一步研究方向可以指定為如何提高我國(guó)人均消費(fèi)水平，拉動(dòng)內(nèi)需。而最有 效的方法，便是提高我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制下，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展要根據(jù)市場(chǎng)的發(fā)展，以滿足不斷 增長(zhǎng)的消費(fèi)者的需求來(lái)實(shí)現(xiàn)，因?yàn)橄M(fèi)需求是人們最直接的需求。社會(huì)經(jīng)濟(jì)要順利運(yùn)行，就要解決運(yùn)行的 目

50、標(biāo)問(wèn)題、動(dòng)力問(wèn)題、生產(chǎn)結(jié)構(gòu)問(wèn)題。消費(fèi)需求的導(dǎo)向作用，不僅表現(xiàn)為需求總量的增長(zhǎng)，而且還要求質(zhì) 量的升級(jí)，從而使全國(guó)的生寒由數(shù)量擴(kuò)張轉(zhuǎn)向質(zhì)量提高。以一種消費(fèi)品的需求上升帶動(dòng)一系列消費(fèi)品需求 的上升，從而促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)部門(mén)的發(fā)展。同時(shí)，政府應(yīng)該調(diào)整企業(yè)職工的收入分配機(jī)制，努力提高居民收 入，強(qiáng)化收入再分配功能，全面而普及社會(huì)保障制度。7. 附錄(1) 針對(duì)gdp做ADF二階差分檢驗(yàn)：Augmented Dickey-Fuller Unit Root Test on DjGDP)ADF Test Statistic -7 6309331% Critical Value 針對(duì)gdp進(jìn)行t檢驗(yàn):H0： gd

51、p=0; H: gdpO=5%, df= n-k-1=57-1-1=55, critical value= 2.004 t=0.0429<2.004因此不拒絕Hb, gdp統(tǒng)計(jì)不顯著。針對(duì)price 進(jìn)行t檢驗(yàn)：H0: price=0 ； H: price 豐 0二=5%, df= n-k-1=57-1-1=55, critical value= 2.004 t=14.8992>2.004因此拒絕 H, price 統(tǒng)計(jì)顯著。針對(duì) number進(jìn)行 t 檢驗(yàn)：H0： number=0; Hi： number嚴(yán)0:=5%, df= n-k-1=57-1-1=55, critical

52、value= 2.004 t=0.2128<2.004因此不拒絕Hb，number統(tǒng)計(jì)不顯著。針對(duì)tax進(jìn)行t檢驗(yàn)：H0: tax=0 ； H : tax 工 0針對(duì)lgPrice做ADF二階差分檢驗(yàn): -3 55235% Critical Value-2.914610% Critical Value-2.5947MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit rootAugmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable： D(GDPT3)Metho-

53、d Least SquaresDate. 06/07/12 Time: 21:48Sampleiadjusted) 1956 2010Included obsen/ations 55 after adjusting endpointsVariableCoeflicient Std Error t-Statistic Prob針對(duì)Price做ADF二階差分檢驗(yàn)：Augmented Dickey-Fuller Unit Root Test on D(PRICEp2)ADF Test Statistic -9 3912981% Critical Value* -3.55235% Critical V

54、alue-2.914610% Critical Value*2.5&47VariableCoefficient Std Error t-Statistic Prob針對(duì)Number做ADF二階差分檢驗(yàn):Augmented Dickey-FuHer Unit Root Te&t on DfNUMBER)ADF Test Statistic7.1634841% Critical Value*-3.55235% Critical Value-2.914610% Critical Value-2 6947'fJacKinnon critical values for rejec

55、tion of hypothesis of a unit rootAugmented Dtckey-FuBer Test EquationDependent Variable D(NUMBER.3)Method Least SquaresDate: 06/07/12 Time: 2149Samplefadjusted): 1956 2010Included observations 55 after adjusting endpointsVariableCoefficient Std Error t*StatJstic Prob.針對(duì)Tax做ADF二階差分檢驗(yàn)：Augmented Dickey-Fuller Unit Root test on DfTAX,2)ADF Test Statistic -9.7707971% Critical Value*-3.5&2