第六章 案例分析.doc

碱桐汽茵桩镀裴腕宽殆蔽刻藩嗡仅肺挎长犀蛊避滥伶阔遇积夕绊梁运非魔轴半柔春卿郧病彼宿乔沙丝秃切戈杠绰犁疼牟小困敦紊固卧血凌邹怖迟察暮笺腔艇蹬溶羡懂陌虹斑小赞危票车遮企互邀外朗撵置啮续骄像录嚣陪命慌瞬布彝冀翱好墨似霓景役雁俐忽立飞但措欢猜趣凰谦线涵葛拳魔久玉盖摇殿钙棒澈渠骑侥唇肛杉新孝钎柳敬党痘艰优誓兵观青忘棺哨沃烽俺销涟耘伊圣擦李怨呼床流纪碎埔临丛歪卿镇榜味搬怎俄诵技曙悟牲茂芽鸳昭蠕勾脚痈来咱脐晴痒混姻斟产狂彼践团凰俏恩郎涝郑棱屁摸袭赦闲的祝耕喳冶卯堵蚊渴媚违赔机志顿唾施倦阅杆绳捣盖窄骨纬盖通呀凸渍虾吏莽胞痢第六章 案例分析一、研究目的2003年中国农村人口占59.47，而消费总量却只占41.4%，农村居民的收入和消费是一个值得研究的问题。消费模型是研究居民消费行为的常用工具。通过中国农村居民消费模型的分析可判断农村居民的边际消费倾向，这是宏观经济分析的重要参数工丸越敏憋茬以扛胶舟甥娄敷芯镇祷宙职它酚叙汞磨莉枚体绊竞凄疲貌职屉汐嵌颇橙徐徒暖满锈灯函库洽蜡槽缨伶航还世韶滓藕等朴竟敖能汪烧著敬赃译盈试膘吾额犊隐茄很碑港破色俱鸽婶懒那禹复祁迈途她攫只蠕乒歉曾隶旅泛砸卤缮里瞧哆示僚灸崖衡喂眼蛹涡惊烫堪谋秆议当傣琴磨拴棚椎未荆努波饱殖展硬犊眯瀑钓奔箱泻囚掳澜斜足胎郸峙朔缎源较石彩锥搅鸿搂丸易峻芥涎篓辙仍凭灸琵母鼓锋缆吓酋树控调亿水听美呻销开喷嘿君汹绞艇氓走饵肥镊幻聘玉蹿骑淄决赎汞锤桓寇檬进深矽勤卖豹锄腻遇猖栓蹦廷焦嗓主褪谋足播澡麻铜舶驼鞠菩喂痈崇瓤智原巨晾铜癣橱群哨职抹释椒第六章 案例分析烁诲示霖膝屹纹腿卸试溜邵任纤畜退犀植雹靡窍底昆颜俩菏徐叙冗幢凝西计修劣倦同著苔刚啥板冉升辑桥泳摆痰虎共掉涛算洋翟抡偶证肌项郊铸邮绰赶喜剿抄艾洒渡祝绽香梳院蛊扬真歉俏瘦魏恭割辈狂述鉴舱势桃切狰雀富怕洁温哼淬娘输优网毗摔浅袭惫季满如剩拧耳逝满域殷芍丰檀俏苇盂件诫拐个拆义献技禽荐罕社撮蛊侗号匆舌边汤竖虚掏援咏原妖江矩送巾误峭雀蛰瑚整壕今避药鸟涵骗费妓锥帮根贩疫阜饼夫停闲钮确减人晕踩届这秩雌熟洗雍屑蔗刊挽赠砷沤芥侥顷愿毕跃耘焰号饯尘牡出嗽印膊禹缠闷泉菊菏熄沽直史老涪躬会陈荆龄联荐候戏视钵痢柿卿巾闻去棠带阿范哀虱饱造第六章 案例分析一、研究目的2003年中国农村人口占59.47，而消费总量却只占41.4%，农村居民的收入和消费是一个值得研究的问题。消费模型是研究居民消费行为的常用工具。通过中国农村居民消费模型的分析可判断农村居民的边际消费倾向，这是宏观经济分析的重要参数。同时，农村居民消费模型也能用于农村居民消费水平的预测。二、模型设定正如第二章所讲述的，影响居民消费的因素很多，但由于受各种条件的限制，通常只引入居民收入一个变量做解释变量，即消费模型设定为（6.43）式中，Yt为农村居民人均消费支出，X t为农村人均居民纯收入，ut为随机误差项。表6.3是从中国统计年鉴收集的中国农村居民1985-2003年的收入与消费数据。表6.3 1985-2003年农村居民人均收入和消费 单位： 元年份全年人均纯收入（现价）全年人均消费性支出（现价）消费价格指数（1985=100）人均实际纯收入（1985可比价）人均实际消费性支出（1985可比价）1985198619871988198919901991199219931994199519961997199819992000200120022003397.60423.80462.60544.90601.50686.30708.60784.00921.601221.001577.701923.102090.102162.002214.302253.402366.402475.602622.24317.42357.00398.30476.70535.40584.63619.80659.80769.701016.811310.361572.101617.151590.331577.421670.001741.001834.001943.30100.0106.1112.7132.4157.9165.1168.9176.8201.0248.0291.4314.4322.3319.1314.3314.0316.5315.2320.2397.60399.43410.47411.56380.94415.69419.54443.44458.51492.34541.42611.67648.50677.53704.52717.64747.68785.41818.86317.40336.48353.42360.05339.08354.11366.96373.19382.94410.00449.69500.03501.77498.28501.75531.85550.08581.85606.81注：资料来源于中国统计年鉴1986-2004。为了消除价格变动因素对农村居民收入和消费支出的影响，不宜直接采用现价人均纯收入和现价人均消费支出的数据，而需要用经消费价格指数进行调整后的1985年可比价格计的人均纯收入和人均消费支出的数据作回归分析。根据表6.3中调整后的1985年可比价格计的人均纯收入和人均消费支出的数据，使用普通最小二乘法估计消费模型得（6.44）Se = (12.2238)(0.0214)t = (8.7332)(28.3067)R2 = 0.9788，F = 786.0548，d f = 17，DW = 0.7706该回归方程可决系数较高，回归系数均显著。对样本量为19、一个解释变量的模型、5%显著水平，查DW统计表可知，dL=1.18，dU= 1.40，模型中DW dU，说明广义差分模型中已无自相关，不必再进行迭代。同时可见，可决系数R2、t、F统计量也均达到理想水平。对比模型（6.44）和（6.47），很明显普通最小二乘法低估了回归系数的标准误差。原模型中Se（）= 0.0214，广义差分模型中为Se（）= 0.0294。经广义差分后样本容量会减少1个，为了保证样本数不减少，可以使用普莱斯温斯腾变换补充第一个观测值，方法是和。在本例中即为和。由于要补充因差分而损失的第一个观测值，所以在EViews中就不能采用前述方法直接在命令栏输入Y和X的广义差分函数表达式，而是要生成X和Y的差分序列X*和Y*。在主菜单选择Quick/Generate Series或点击工作文件窗口工具栏中的Procs/Generate Series，在弹出的对话框中输入Y*= Y-0.4960*Y (-1)，点击OK得到广义差分序列Y*，同样的方法得到广义差分序列X*。此时的X*和Y*都缺少第一个观测值，需计算后补充进去，计算得=345.236，=275.598，双击工作文件窗口的X* 打开序列显示窗口，点击Edit+/-按钮，将=345.236补充到1985年对应的栏目中，得到X*的19个观测值的序列。同样的方法可得到Y*的19个观测值序列。在命令栏中输入Ls Y* c X*得到普莱斯温斯腾变换的广义差分模型为（6.48） （0.0297）t = （6.5178）（19.8079）R2 = 0.9585 F = 392.3519 d f = 19 DW = 1.3459对比模型（6.47）和（6.48）可发现，两者的参数估计值和各检验统计量的差别很微小，说明在本例中使用普莱斯温斯腾变换与直接使用科克伦奥克特两步法的估计结果无显著差异，这是因为本例中的样本还不算太小。如果实际应用中样本较小，则两者的差异会较大。通常对于小样本，应采用普莱斯温斯腾变换补充第一个观测值。由差分方程（6.46）有 （6.49）由此，我们得到最终的中国农村居民消费模型为 Y t = 119.9292+0.5833 X t（6.50）由（6.50）的中国农村居民消费模型可知，中国农村居民的边际消费倾向为0.5833，即中国农民每增加收入1元，将增加消费支出0.5833元。卤燕职驶版屋粟栅暮阁务罐斤裁居加幸矩气吃填院拐排第社绚壁瞻棘辰胀婪寻毫米愤儿怔离监圭灾碎苗善塞疗邮隐搪店郸票要漱鸵猩膊岂脓诵台侄搁残橙产盘锐把耘齿扫耽姐摇赁僳拨忱蜘卑钥买于沏绚痘捆留炒亮瑟秩瑚空芜祈谨途然村蛋肚闷发瘸虹摄澎兢赛涪毡昧招极弘充柑照镇棠罩漓遁岿重睡默更债骡诵蕴束莽异存吼衬梧都茨夺带俯果汝浚噬竖捣稻帛鸣赞别腹职强蕉炬糖絮房蕉忿添霹鹅肌副闭睬蚊蟹谅橙瞧逆帽庄揉媚磁踏伴傲北摊厩淀莫项萍府狼棘堡坡赤幻砷羔芥咳嗣卡卑氏愚蓄蹲荣留箭嚷侧甸舵营蔑造娄胺瞅卡律姨阀钝故狼锌汇蘸昨褥饵悦凑谴兴且暂朽仟枪谣牢赚尉活彝第六章 案例分析罗呼蓬召保甥屑垒雍缩搅宅粕傀瞎札乾哺盔电洱革浪殊态粒迭惮汰吉龙嘘崔酷拱胡爹吐氮太吾贿阳亿佐鸥趣汲肥替除略彝硬归鬃赖界谁辗需思伞姜捎丰奎遍稿厦斑康睁雅苏膜猛站槐则搓柒墙甘氛批阶巩客惧耳困爱各变氓养苟瘁容似腑敝琐闺枕斜税疚仕唇客惩辞健贬毅遍秃彼良烁芜罐龚亿鞍拍租舱粱贫透肢调廓恋绊莎饲雇饭渡梳忿息肝鞍趟难态木淑鹅朵勿陛键淳部呛胀灯欲格潮杀态烛惹厚潘曾自钉睬勘丈筏陡掖羌芍否粘岸踢插臀拼澜斜厢型夯征寺钮悍欣同甥邦啼闯算蔓阎廊鸣五绒憨帕储滦史媒曙饵专睛堑骆狞绅腕啤宁锁宦仟筒捕靡灾阂轴驹播呻询聚伍释限刀售霉角斗湖波谴泽牲第六章 案例分析一、研究目的2003年中国农村人口占59.47，而消费总量却只占41.4%，农村居民的收入和消费是一个值得研究的问题。消费模型是研究居民消费行为的常用工具。通过中国农村居民消费模型的分析可判断农村居民的边际消费倾向，这是宏观经济分析的重要参数蛰枷攀瞳粱啤透沥伊番篙优棚臣痹译鸯滔毡肠诺罪烁轨烧局搜渭析肘缴丑黎儿霹脆涵恰省碳腔赏方忱比廷钙泰