有关我国进口商品消费的计量分析

1、有关我国进口商品消费的计量分析    有关我国进口商品消费的计量分析    摘要 我国改革开放以来，市场进一步放开，人民生活水平有了很大提高，消费能力也逐步增强。本文用计量经济学的方法结合西方经济学理论，借助Eviews软件分析我国进口商品消费支出（Y）与个人可支配收入（X）的关系，得出我国进口商品消费的有关结论。    关键词 边际消费倾向  消费函数  回归分析    一、引言    随着国际贸易范围的扩展，国际

2、经济合作的加强，经济全球化已成为无法逆转的历史潮流。鉴于国产商品需要在同等条件下与进口商品竞争，我国消费者对进口商品的消费现状是具有研究价值的。    二、理论依据    关于收入和消费的关系，凯恩斯认为，存在一条基本规律：随着收入的增加，消费也会增加，但是消费的增加不及收入增加的多，消费和收入的这种关系称作消费函数或消费倾向，用公式表示为：c=c（y）；消费增量与收入增量之比率，即增加的1单位收入中用于增加消费部分的比率，称为边际消费倾向，用公式表示为：MPC=cy；平均消费倾向，指任一收入水平上消费支出在收入中的比率，用公式表示为

3、：APC=cy。    如果消费和收入之间存在线性关系，则边际消费倾向为一常数，这时消费函数可用以下方程表示：c=a+by。式中a为必不可少的自发消费部分，即收入为0时举债或动用过去的储蓄也必须支出的基本生活消费；b为边际消费倾向；b和y的乘积表示收入引致的消费。因此，c=a+by的经济含义是：消费等于自发消费与引致消费之和。当消费和收入之间成线性关系时，消费函数就是一条向右上方倾斜的直线，消费函数上每一点的斜率均相等，并且大于0小于1（见下图）。    根据凯恩斯著名的消费函数理论，我们同样可以得出：个人消费支出（PCE）与个人可支

4、配收入（PDI）正相关。模型形式为：Yt=1+2Xt+t    其中，Y表示进口商品消费支出，X表示个人可支配收入，下标t表示样本数据为一时间序列。 三、数据分析    表1给出了1985-2001年17年的有关中国进口商品支出（或外国商品，包括耐用的和非耐用的）及个人可支配收入（PDI）的数据。以1985年的人民币价为基准度量单位。用恒定的人民币值，以消除通货膨胀的影响。（注：居民消费价格指数，指反映一定时期内城乡居民所购买的生活消费品价格和服务项目价格变动趋势和程度的相对数，是城市居民消费价格指数和农村居民价格指数进行综

5、合汇总计算的结果。人均消费进口商品=进口*居民消费价格指数总人口） 表1：  中国进口商品消费支出（Y）与个人可支配收入（X），1985-2001年年份 进口（亿元） 总人口（万人） 居民消费价格指数 人均个人可支配收入（元） 人均消费进口商品（元）1985 1257 105851 100.0 456.2346 118.75181986 1498 107507 106.5 502.7500 130.83551987 

6、1614 109300 114.3 551.6702 129.19251988 2055 111026 135.8 661.7739 136.29731989 2199 112704 160.2 774.4634 121.79331990 2574 114333 165.2 871.1320 136.27841991 3398 115823 170.8 933.951

7、0 171.76741992 4443 117171 181.7 1070.132 208.68981993 5986 118517 208.4 1317.339 242.35861994 9960 119850 258.6 1780.652 321.36071995 11048 121121 302.8 2349.350 301.23701996 11557 122

8、389 327.9 2813.878 287.97931997 11806 123626 337.1 3069.636 283.29191998 11626 124761 334.4 3250.216 278.66681999 13736 125786 329.1 3477.372 331.81812000 18638 126743 331.0 3711.569 44

9、4.27042001 20159 127627 333.3 4058.429 473.9048 资料来源：中国统计年鉴 借助Eviews软件的OLS（最小二乘法）估计，得到如下输出结果： Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/07/05   Time: 18:32Sample: 1985 2001Included observations: 17Variable Coefficient Std. Error

10、60;t-Statistic Prob.  C 92.20943 19.47676 4.734332 0.0003X 0.080597 0.008698 9.266568 0.0000R-squared 0.851293     Mean dependent var 242.2643Adjusted R-squared 0.841379     S.D. dependent var

11、60;112.0394S.E. of regression 44.62223     Akaike info criterion 10.54447Sum squared resid 29867.16     Schwarz criterion 10.64250Log likelihood -87.62802     F-statistic 85.86929Durbin-Watson stat 0.740970