对广东省人均消费影响因素统计的实证分析.doc

对广东省人均消费影响因素的实证分析内容提要：本文在现代消费理论的基础上，结合广东省最近26年的实际情况，修改假设、增减变量，利用官方数据做出了广东省人均消费的计量模型，比较分析了人均国内生产总值、商品零售价格指数和银行一年期存款利率等变量对居民消费的不同影响，得出了几个重要的结论。关键词：广东消费模型检验重要性结论2004年，广东省经济社会保持快速协调健康发展，消费品市场供给充足，社会消费心理稳定，市场物价稳定回升，全省消费品市场呈现稳步增长的良好态势。全年实现社会消费品零售总额6370.42亿元，比上年增长13.6%。这种良好态势引发了我对我省的消费情况的重视，以下我通过自己的所学的经济学理论和原理来对消费及其影响因素做回归分析，并得出一些重要的结论。希望能对省政府的决策起到一定的参考作用。一广东省人均消费模型的前提假设与解释变量西方消费经济学者们认为，收入是影响消费者消费的主要因素，消费是需求的函数。消费经济学有关收入与消费的关系即消费函数理论有：（1）凯恩斯的绝对收入理论。他认为消费主要取决于消费者的净收入，边际消费倾向小于平均消费倾向。他假定，人们的现期消费，取决于他们现期收入的绝对量。（2）杜森贝利的相对收入消费理论。他认为消费者会受自己过去的消费习惯以及周围消费水准来决定消费，从而消费是相对的决定的。当期消费主要决定于当期收入和过去的消费支出水平。（3）弗朗科莫迪利安的生命周期的消费理论。这种理论把人生分为三个阶段：少年、壮年和老年；在少年与老年阶段，消费大于收入；在壮年阶段，收入大于消费，壮年阶段多余的收入用于偿还少年时期的债务或储蓄起来用来防老。（4）弗里德曼的永久收入消费理论。他认为消费者的消费支出主要不是由他的现期收入来决定，而是由他的永久收入来决定的。这些理论都强调了收入对消费的影响。除此之外，还有其他一些因素也会对消费行为产生影响。（1）利率。传统的看法认为，提高利率会刺激储蓄，从而减少消费。当然现代经济学家也有不同意见，他们认为利率对储蓄的影响要视其对储蓄的替代效应和收入效应而定，具体问题具体分析。（2）价格指数。价格的变动可以使得实际收入发生变化，从而改变消费。基于上述这些经济理论，我找到广东省1978-2003年人均消费以及人均国内生产总值、商品物价指数、银行一年期存款利率的官方数据。想借此来分析广东省消费的影响因素以及它们具体是如何对消费产生影响的。针对这一模型，有以下两个假定。一，自改革开放以来，我省人均消费倾向呈现缓慢的递减趋势，即保持粘性。这一假定符合我国居民的储蓄消费心理，也与其他一些发展中国家的情况大体一致。二，由储蓄和消费的替代关系，可以假定刺激储蓄的因素，会制约消费。我们知道提高利率会刺激储蓄，因而我把利率也引入模型的分析中。以下对我所找的数据作一说明:1人均消费水平。借此来代表广东省居民的消费支出情况，这是将要建立计量经济学模型的被解释变量。由表一可以看到消费是逐年增加的，与此同时，人均国内生产总值也是逐年增加，隐含着两者可能有很高的线性相关性这层意思。2人均国内生产总值。由前面的理论，收入是决定消费的主要因素。因此，这里用这一变量来代表人均收入。人均收入提高，人均消费也会随之增加。3前一期的人均消费水平。根据杜森贝利的相对收入消费理论，消费者会受自己过去的消费习惯来决定当期消费。因而把它引入模型中，它与当期消费应该是正相关的。4商品零售价格指数。借此来说明价格变动对消费的影响，价格水平越高，为维持原来的消费水平，消费者的支出也会越多。它们应该是正相关的关系。这里假定1978年为基期，其它年份的价格指数是对以1978年数据为100的相对数。这一列数据基本上也是稳步上升的。5中国人民银行一年期储蓄利率。一般认为，提高利率会刺激储蓄，减少消费支出。因此，它们应该是负相关的。由于中国人民银行的一年期利率总是不定期地进行调整，可能几年调整一次，或者一年调整几次，这给我的计量经济学分析带来了一定的困难。为达成统一，我取了每年1月1号的利率作为全年的利率。二广东省1978-2003年消费及其相关影响因素统计表年份人均消费水平（元）前期消费水平(元）人均国内生产总值（元）全省商品零售价格指数（基比）中国人民银行一年期储蓄存款利率19782133691003.2419792462134091033.241980316246480111.83.961981341316549122.15.7619823813416311255.761983405381674125.86.841984461405827127.36.8419855714611025144.76.8419866465711168151.67.219877856461450169.37.2198810367851961220.57.21989116510362307226.88.64199012111165253725511.341991137912113001256.68.641992170113793815271.57.561993222017015254320.97.561994302522206795381.510.981995383230258495524.810.981996423538329513444.510.9819974523423510428444.97.4719984686452311143431.65.6719994760468611728417.43.78200050074760128854172.2520015038500713730411.62.2520025639503814986405.42.2520036190563917213405.41.98表一资料来源：广东省价格信息网/exponent/book1.htm广东年鉴广东统计局银行利率来源/gb/longhoo/news2004/special/gjgn/node10369/node10389/userobject1ai285351.html在经济理论基础上，我用19782003年广东省统计局统计的数据以及网上的官方数据利用EVIEWS软件进行回归分析。计量经济模型的建立我建立了下述一般模型：Yi= 。+1X1i+2X2i+3X3i+4X4i+Ut(i=1,2,3，,n)其中，Yi-广东省人均消费水平;。-截距项；1,2,3,4-待定系数X1i-前一期人均消费水平；X2i-人均国内生产总值X3i-商品零售价格指数(定基比)；X4i-银行一年期利率Ut-随机干扰项模型的求解和检验利用EVIEWS软件，用最小二乘法进行回归分析及经济意义检验，统计检验，并针对存在多重共线性、自相关和异方差影响的方程，不断进行修正后，再来进行参数估计。DependentVariable:CONSUMEMethod:LeastSquaresDate:07/01/05Time:10:48Sample(adjusted):19792003Includedobservations:25afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.CONSUME10.3069860.0778183.9449120.0008GDP0.2192400.0266748.2192130.0000PRICE2.1996200.5464194.0255230.0007RATE10.9309812.766170.8562460.4020C-211.675856.02138-3.7784830.0012R-squared0.998566Meandependentvar2391.960AdjustedR-squared0.998279S.D.dependentvar2042.785S.E.ofregression84.74240Akaikeinfocriterion11.89397Sumsquaredresid143625.5Schwarzcriterion12.13774Loglikelihood-143.6746F-statistic3481.544Durbin-Watsonstat1.797161Prob(F-statistic)0.000000表二（1）经济意义以及统计学检验：模型的拟合优度很好，但是利率的系数在显著水平等于0.05的情况下，显著等于0。因而，模型可以剔除利率这一变量。从经济意义来看，也没能通过检验，因为利率的系数是正数，按一般经济原理，它应该是负数。因而，可以剔除这一变量。在剔除利率对模型的影响后，再用OLS进行参数估计。DependentVariable:CONSUMEMethod:LeastSquaresDate:07/01/05Time:10:50Sample(adjusted):19792003Includedobservations:25afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.CONSUME10.2938480.0758043.8764050.0009PRICE2.5993690.2821169.2138340.0000GDP0.2128140.0254348.3674480.0000C-187.478948.06327-3.9006690.0008R-squared0.998513Meandependentvar2391.960AdjustedR-squared0.998301S.D.dependentvar2042.785S.E.ofregression84.20228Akaikeinfocriterion11.84997Sumsquaredresid148890.5Schwarzcriterion12.04499Loglikelihood-144.1246F-statistic4701.556Durbin-Watsonstat1.874166Prob(F-statistic)0.000000表三尽管拟合度很高，各个变量的系数也很显著，但是多个解释变量可能面临多重共线性的干扰。（2）多重共线性的检验和消除利用判定系数法来检验解释变量的共线性。辅助回归模型的被解释变量是前一期的人均消费水平，OLS估计结果如下：DependentVariable:CONSUME1Method:LeastSquaresDate:07/01/05Time:10:54Sample(adjusted):19792003Includedobservations:25afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.GDP0.3238080.01873217.286700.0000PRICE1.2470280.7475861.6680730.1095C-49.32111134.7689-0.3659680.7179R-squared0.986144Meandependentvar2152.880AdjustedR-squared0.984884S.D.dependentvar1926.191S.E.ofregression236.8199Akaikeinfocriterion13.88464Sumsquaredresid1233841.Schwarzcriterion14.03091Loglikelihood-170.5580F-statistic782.8595Durbin-Watsonstat0.567065Prob(F-statistic)0.000000表四由此看出，拟合度很高，说明前一期人均消费与人均国内生产总值高度相关，可以剔除前一期消费这个变量。到这一步，模型只剩下了两个变量，即人均国内生产总值和商品零售价格指数。再用OLS进行估计。DependentVariable:CONSUMEMethod:LeastSquaresDate:07/01/05Time:11:08Sample:19782003Includedobservations:26VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.GDP0.3079910.00831337.050850.0000PRICE2.9631570.3268279.0664390.0000C-201.209957.24709-3.5147620.0019R-squared0.997561Meandependentvar2308.154AdjustedR-squared0.997348S.D.dependentvar2046.622S.E.ofregression105.3873Akaikeinfocriterion12.26133Sumsquaredresid255449.0Schwarzcriterion12.40649Loglikelihood-156.3973F-statistic4702.711Durbin-Watsonstat1.200374Prob(F-statistic)0.000000表五拟合优度很高，参数显著异于0，并且通过了经济意义检验，但是模型是否出现异方差的情况呢？（3）异方差的检验和消除用white检验来侦察异方差，得到下表：WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic4.793196Probability0.006622Obs*R-squared12.40871Probability0.014557TestEquation:DependentVariable:RESID2Method:LeastSquaresDate:07/01/05Time:11:09Sample:19782003Includedobservations:26VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C3747.75115976.180.2345840.8168GDP5.4580665.8432060.9340880.3609GDP2-0.0002690.000265-1.0131600.3225PRICE-69.61361158.0679-0.4404030.6641PRICE20.1159690.1785700.6494310.5231R-squared0.477258Meandependentvar9824.962AdjustedR-squared0.377688S.D.dependentvar13616.57S.E.ofregression10741.67Akaikeinfocriterion21.57269Sumsquaredresid2.42E+09Schwarzcriterion21.81463Loglikelihood-275.4450F-statistic4.793196表六在显著水平为0.05时，nR2的伴随概率小于0.05，因而落在拒绝域，说明模型存在异方差，尝试通过两边取对数来消除异方差。DependentVariable:LNCONSUMEMethod:LeastSquaresDate:07/01/05Time:11:10Sample:19782003Includedobservations:26VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.LNGDP0.7728650.03371022.926870.0000LNPRICE0.2245600.0782732.8689430.0087C-0.1467370.173393-0.8462710.4061R-squared0.998711Meandependentvar7.225388AdjustedR-squared0.998599S.D.dependentvar1.130475S.E.ofregression0.042307Akaikeinfocriterion-3.379573Sumsquaredresid0.041167Schwarzcriterion-3.234408Loglikelihood46.93444F-statistic8913.576Durbin-Watsonstat0.880667Prob(F-statistic)0.000000表七WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic1.606054Probability0.209859Obs*R-squared6.090589Probability0.192484表八此时nR2的伴随概率=0.1924840.05，落在接受域，即模型不存在异方差。异方差已经消除。（4）序列相关性的检验和消除对模型进行序列相关性检验，可由上面的表六得到DW=0.88.667。查DW检验表，当n=26，k=3，得到dL=1.22，du=1.55。DW处于0到dL之间，存在正的自相关。用广义最小二乘法，对模型进行修正。DependentVariable:LNCONSUMEMethod:LeastSquaresDate:07/01/05Time:11:20Sample(adjusted):19792003Includedobservations:25afteradjustingendpointsConvergenceachievedafter6iterationsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.LNGDP0.7748150.03424322.626730.0000LNPRICE0.1957730.0787242.4868360.0214C0.0038840.1910100.0203330.9840AR(1)0.4594040.1592522.8847600.0089R-squared0.999212Meandependentvar7.299951AdjustedR-squared0.999099S.D.dependentvar1.086575S.E.ofregression0.032609Akaikeinfocriterion-3.862838Sumsquaredresid0.022330Schwarzcriterion-3.667818Loglikelihood52.28547F-statistic8875.724Durbin-Watsonstat1.838913Prob(F-statistic)0.000000InvertedARRoots.46表九此时DW=1.838913，说明模型已经消除了序列相关。（5）最终方程形式以及模拟结果：=0.003884+0.774815LNGDP+0.195773LNPRICET（22.62673）（2.486836）R2=0.999212DW=1.838913F=8875.724方程总体线性高度显著，变量高度显著，拟合优度很高。判定系数R2=0.999212，说明这两个变量的变动能解释人均消费水平99.9212%的变动，模型解释能力很强。双对数方程的各解释变量系数：10.774815表明从1978年至2003年，在保持商品零售价格指数不变的前提下，人均国内生产总值每上升1%，人均消费水平平均增加0.774815%。20.195773表明从1978年至2003年，在保持人均国内生产总值不变的前提下，商品零售价格指数每上升1%，人均消费水平平均增加0.195773。该二元回归模型说明，人均消费水平的变动显著的受到人均国内生产总值和商品零售价格指数的影响。变量相对重要性的比较在经济分析和决策中，我们还需要了解各个解释变量的相对重要性。因此，就涉及到beta系数问题。由于偏回归系数与变量的原有单位都有直接的联系，单位不同，彼此不能直接比较。因此，要将偏回归系数转换为beta系数，其公式如下：上式中，为beta系数；为第j个解释变量的估计系数；xj为第j个解释变量的离差；y为因变量的离差。Beta系数就是按照解释变量的标准差与被解释变量的标准差之比例对估计的斜率系数进行调整，其数值与测定变量是的单位无关，因此可以直接比较，用以确定计量模型中解释变量的相对重要性。经计算，LNGDP的beta系数为0.892107，LNPRICE的beta系数