23个城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析.doc

计量经济学实习报告城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析一、 研究的目的近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。二、 有关人均消费支出及其影响因素的理论我们主要从以下几个方面分析我国居民消费支出的影响因素：、居民未来支出预期上升，影响了居民即期消费的增长 、商品供求结构性矛盾依然突出、物价总水平持续在低水平运行，通货紧缩的压力较大，不利于消费的增长 、我国现阶段没有形成大的消费热点，难以带动消费的快速增长。三、 相关数据收集相关数据均来源于2006年中国统计年鉴：23个大中城市城镇居民家庭基本情况（表格）地区平均每户就业人口（人）平均每一就业者负担人数（人）平均每人实际月收入（元）人均可支配收入（元）人均消费支出（元）北京1.61.81865.11633.21187.9天津1.422010.61889.8939.8石家庄1.421061.31010722.9太原1.32.21256.91159.9789.5呼和浩特1.51.91354.21279.8772.7沈阳1.32.11148.51048.7812.1大连1.61.81269.81133.1946.5长春1.81.71156.11016.1690.2哈尔滨1.42992.8942.5727.4上海1.61.918841686.11505.3南京1.421536.41394920.6杭州1.51.916951464.91264.2宁波1.51.81759.41543.21271.4合肥1.61.81042.5950.1686.9福州1.71.91172.51059.4942.8厦门1.51.91631.71394.3998.7南昌1.41.814051321.1665.4济南1.71.71491.31356.81071.4青岛1.61.81495.61378.51020.7郑州1.42.11012.2954.2750.3武汉1.521052.5972.2853.1长沙1.42.11256.91148.9986.8广州1.71.81898.61591.11215四、 模型的建立根据数据和已知的理论基础，我们建立多元线性回归方程的一般模型为：Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3+B4X4 其中： Y为人均消费支出 B0为常数项 回归方程的参数 X1为平均每户就业人口数，X2为平均每一就业者负担人口数，X3为平均每人实际月收入，X4为人均可支配收入五、实验过程（一）回归模型参数估计根据数据建立多元线性回归方程： 首先利用Eviews软件对模型进行OLS估计，得样本回归方程。利用Eviews输出结果如下：根据多元线性回归关于Eviews输出结果可以得到参数的估计结果，从而初步得到的回归方程为： Y=-1682.033+564.3090X1+569.0801X2+1.552318X3-1.180451X4Se= (1311.572) (395.2532) (379.8057) (0.629402) (0.742144)T= (-1.282456) (1.427715) (1.498345) (2.466337) (-1.590595) R2=0.721193 F=11.64017 df=18(二)模型检验： 从上述结果可以看到,通过T检验,只有X3是显著的,其他变量C,XI,X2,X4都是统计不显著的,P值也都大大高于显著水平10%.而R2的值只有0.721193,表明拟合度还不够高,变量不能很好解释被解释变量的变化水平.模型可能出现了多重线性问题.（三）处理多重共线性我们采用逐步回归法对模型的多重共线性进行检验和处理：X1：X2：X3：X4：由上面得出的数据可以看出，X3 的调整判定系数最大，为0.585869,但是常数项的P值却大于显著水平10%,说明遗漏了其它相关变量。而其它三个变量的判定系数都小于X3的判定系数。因此首先把X3引入调整的方程中，然后再分别引入变量 X1、X2、X4进行OLS得：X1、X3X2、X3X3、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 07/04/09 Time: 17:39Sample: 2001 2023Included observations: 23VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C331.7048142.59342.3262290.0306X4-1.4734990.656648-2.2439700.0363X31.7666860.5534223.1922930.0046R-squared0.684202Mean dependent var945.2870Adjusted R-squared0.652622S.D. dependent var224.1656S.E. of regression132.1204Akaike info criterion12.72641Sum squared resid349116.2Schwarz criterion12.87452Log likelihood-143.3537F-statistic21.66581Durbin-Watson stat2.111657Prob(F-statistic)0.000010由以上数据结果可以看出，引入X4时方程的调整判定系数最大，且只有X4解释变量通过了显著性检验，解释变量X3，X4的T值检验均在置信区间内，且检验的P值都明显小于10%，因此可以得出结论模型中只能引入X3、X4两个变量。则调整后的多元线性回归方程为： Y=331.7048+1.766686X3-1.473499X4Se= (142.5934) (0.553422) (0.656648) T= (2.326229) (3.192293) (-2.243970) F=21.66965 df=20六、对模型进行分析和解释经济学意义回归方程的意义为：当平均每人实际月收入不变时，人均可支配收入每增加一个单位，人均消费支出将减少1.47个单位；当人均可支配收入不变时，平均每人实际月收入每增加一个单位，人均消费支出将增加1.767个单位。但是模型的拟合度只有0.684202,比较低,说明还有其它未明变量是调查数据遣漏的,影响人均消费支出还有其它相关因素。七、 就模型所反映的问题给出针对性的政策建议或结论对于我国人均消费支出的分析中，可以看出我国在过去的几年里经济发展稳健，但是由于种种原因导致我国经济的现状存在一定的问题，如不完善的社会保障制度导致消费结构不合理；过高的居民储蓄存款影响居民消费倾向；消费品生产行业投资方向失误和低效率引起国内市场消费梗阻；保守的消费观念和消费政策的制约；教育支出比重过大影响居民消费倾向 。对此