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城镇居民消费性支出的影响因素分析 基于时间序列数据和截面数据的实证分析 国贸三班 杨孟杰 学号：20093120323在现实生活中，影响家庭消费的因素很多，如收入水平，商品价格水平，利率水平，收入分配状况，消费者偏好，家庭财产状况，消费者的年龄构成及风俗习惯等等。结合课本所学的知识和我自己的理解，我认为对消费水平有决定意义的是l 居民全年可支配收入，可支配收入的增加意味着人们的购买力增强，从而消费支出随之增加。l 居民消费价格指数，商品价格上升，对占全民消费总量的比例日益增加的正常品和奢侈品来说，替代效应大于收入效应，所以对商品的需求量即消费量下降，呈反向变化。由于城乡消费量差别过大，所以我只研究城镇人均消费性支出（Y）受城镇人均可支配收入（X1）和城市居民消费价格指数(X2)的影响。Y=X1（+）+X2（-）下面分别依据1994年至2009年的时间序列数据和31个省市的截面数据进行分析。第一部分：时间序列数据由以上分析可建立多元线性回归模型Y=c+b0X1+b1X2+ut一利用eviews软件对样本数据（见表1）进行OLS估计表1（来源：2010年中国统计年鉴）得到结果如下=1663.625+0.6733-9.0452t（4.869787） (129.989) (-2.923)=0.9993 d=0.9913 F=9828.164二 .检验1.经济意义。回归方程符合经济意义检验，人均消费性支出随可支配收入的增加而增加，随消费品价格的上升而下降。2.统计检验。l 样本决定系数接近1 ，说明回归方程和样本观测值拟合度非常好；l 回归系数的t检验均显著，对解释变量的影响明显；l F值很大，回归方程显著，；对DW检验，查表得duddL,无法判定是否自相关。l 多重共线检验用eviews得简单相关系数说明多重共线并不严重，可以忽略第二部分：截面数据由以上分析可建立多元线性回归模型Y=c+b0X1+b1X2+u样本数据如表2所示（来源：2010年中国统计年鉴）作出散点图可以看出存在异方差一为了消除异方差的影响，用加权最小二乘法（权数取残差平方的倒数）代替普通最小二乘法，使用eviews软件计算结果如下=2004+0.6739-12.3758 t（107.847）（0.0006） (1.0725)=0.999992 d=1.506 F=860982.2二检验1.经济意义。与经济理论不违背2.统计检验。l 样本决定系数非常接近1，拟合优度很好；l 回归系数都通过
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