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居民消费水平的影响因素分析

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居民 消费水平 影响 因素 分析
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居民消费水平得影响因素分析 [ 摘要］ 正因为消费水平得提高能推动经济得发展，  发展经济就应该紧紧抓住消费。  不 论从宏观得角度或微观得角度 , 居民消费水平都直接影响着我国国民经济得发展。在宏观经 济学中凯恩斯对消费得分析可知消费水平受到很多因素得影响， 在这众多得因素当中哪些就 是主要影响因素呢？为了理清影响居民消费水平得主要因素， 本文采用定性分析与定量分析 相结合得研究方法，通过收集 1978 年至２ 0１ 2 年 35 年间得数据，在定性论述得基础上 , 运 用Ｅｖ i ｅｗ s 软件 , 建立计量经济模型进行定量分析 , 对影响居民消费水平得因素进行分析 与研究。 一、 模型得建立 1 数据收集与变量选取 通过研究以前学者对影响因素得选取并且根据西方经济学理论 ,居民得最终消费支出主 要受可支配收入、商品价格水平、价格预期、消费者财产、消费者偏好等因素得影响 .杜森 贝利提出得相对收入假说认为，居民用于消费得支出受消费者以前以及目前得收入影响 ; 居民储蓄直接影响着居民得最终消费 ,当居民可支配收入增加时，居民得储蓄会随之上升 ,但 同时也就是为日后得消费做准备， 居民可支配收入就是影响居民储蓄水平得一个主要因素应 选入模型当中。消费品价格对消费者得消费倾向会有影响 ,由于消费者收入水平有限 ,若居民 得收入不变，物价水平越高，则消费支出越多；反之则消费支出越少 . 居民消费价格指数能 全面反映物价水平得变动 ,可选入模型当中。税收就是国家取得财政收入得一种形式，起着 调节微观经济主体活动得作用 ,税收可以通过对市场价格得影响来影响消费者得行为。税收 作为重要得宏观调控手段，在扩大内需尤其就是引导居民消费方面 ,具有十分重要得作用。 消费者得可支配收入会受税收得影响，可支配收入得改变会影响商品得购买量 ,从而消费水 平也会发生改变 ,gdp 即国内生产总值 ,消费水平得高低影响着 gdp 得大小，反之要 Ｇ d Ｐ 得大小也影响着消费水平得高低。 从以上分析可以瞧出 ,影响居民消费因素比较多 ,考虑到样本数据得可收集性与我国经济 得实际情况 , 选取了 1９１ 8~２ 012 年人均国内生产总值 (x１ )、城镇居民人均可支配收入 (ｘ 2）、农村居民人均可支配收入（ x3）三个因素 ,分析其对居民消费得影响。其中 ,为了增加数 据得平稳性，对模型得被解释变量人均居民消费水平Ｙ与解释变量 x１、 x2 与ｘ 3 均用价格 指数进行平减 (１９７ 8=１ 0０ )并取自然对数，然后进行回归分析. 2 模型初步提出 根据 evieｗ s 分析得出 ,取对数后得变量 lnx1 、 lnx2 、 lnx ３分别与 lｎ y 成线性相关关系 . 故而得出关于影响居民消费水平得线性回归模型  y=c+ β 1x1+ β 2Ｘ 2+β 3Ｘ 3+β 4x4 ＋μ i ．其中  y 代表居民消费水平  (单位 :元 ),x1  人均国内生产总值  (单位 :元),x ２代表城镇人均可 支配收入  (单位 :元 ),x3  代表农村居民家庭可支配收入  (单位 :元 ),μｉ 代表随机干扰项。我们 通过对该模型得回归分析，得出各个变量与我国居民消费水平得变动关系 . 3 模型得估计与检验 3.1 参数估计 利用ｅ views 软件对变量进行分析，得出下面得回归结果： lnｙ＝ —0、 35+0、62lnx1+0 、 1４ l ｎx2+0 、 2１ l ｎx3 f=2554７、89  dw ＝ 0、6569  r＝ 0、99959６  Ｒ 2＝０、999557 但就是 ln ｘ2 得 p 值为 0、2０ 2〉0、０ 5,未通过显著性检验。通过对各个变量得相关系 数分析可知 ,各个变量之间得相关系数都很大，可能存在多重共线性。利用逐步回归得方法 通过 eｖ iews 软件对各变量进行简单回归 ,剔除 lnｘ２之后得回归方程为 : ?? lny ＝ -０、 23+0、7４ lnx1+0 、21ｘ 3 ??Ｆ = ３ 750１、 66 d Ｗ =０、 6５９ 4 r＝ 0、 999576 r２ =0、９ 9 ９ 54７ 各个变量都能够通过显著性检验。 3.2 自相关检验 通过 lm 检验与对残差序列分析可知 ,模型存在一阶自相关 ,通过在模型加入 ar（ 1)项 ,修 正一阶自相关。但模型中常数项并未通过显著性检验 ,将其剔除后模型得各个变量都能够通 过显著性检验，并且不存在自相关。 3.3 异方差检验 利用怀特检验进行异方差检验 ,发现不存在异方差。 二、 结论分析 综上所述，经过自相关、异方差得检验及多重共线性得修正，将方程 lnｙ =0、79６ lnx1 ＋０、  12７ lnx3  作为本研究对象得最终模型  . 利用计量经济学得基本方法  ,通过对初始线性回归模型中变量得筛选与剔除  ,最后选出模 型中得变量分别就是人均国内生产总值、农村人均可支配收入．预测模型  lny=0 、 796ｌ nｘ 1+０、１  2７ｌ nx3  可决系数  r2  达到  0、 9９9７水平，该模型在理论上符合实际，对我国 1978  年  2012  年居民消费水平得变化有很好得解释能力。其经济含义如下  : 人均国内生产总 值系数β  1＝ 0、79６，表示当模型中其它变量不变得情况下，  人均国内生产总值每增加一个 百分点  ,将带动全国居民消费水平增长  0、 7９６元。农村居民人均可支配收入系数β  2=０、 127,表示在模型中其它变量不变得情况下  ,农村居民人均可支配收入增加一个百分点  ,全国居 民消费水平将会增加  0、 127 元。 三、 提升居民消费水平得政策建议 当前制约我国经济增长得因素很多 ,靠扩大投资拉动经济增长不就是长久之计，靠扩大 出口拉动经济增长也面临居多难题，因此 ,扩大内需、提升居民消费水平来拉动经济增长应 就是长久之策，根据以上分析 ,提升居民消费水平可从以下几方面着手： 大力发展生产力。 增加科技投入 ,把国民经济蛋糕做大做强 ,提升国内生产总值整体水平。 当前， 要发展低碳与生态经济， 增加国内生产总值得绿色含量，提高居民整体收入水平，特 别就是农村居民收入水平。中国就是一个农业大国 ,农村居民收入水平低就是居民消费水平 难以提高得重要原因。切实提高农民收入 ,不仅就是农民由温饱进入小康、改善农民生活质 量得关键， 也就是刺激消费、促进经济健康快速协调发展得重要着力点。调整农业结构，大 力发展优质高效农业。当前要对传统农业结构模式进行优化与调整 .大力发展“两高一优 " 农 业。调整重点就是进行农产品得品种改良与换代 ,提升品质 ,提高效益。 大力发展农村合作经济组织 ,服务农民。当前要大力发展农村合作经济组织 ,架起种植基 地与市场供应得桥梁 ,为农民提供有效信息，同时畅通购销渠道。为农民得产前、产中、产 后提供全方位得服务 ,促进农民增产增收 .针对提高城镇居民得可支配收入方面 ,税收政策尤 其就是个人所得税方面需尽快进行调整。现行得个人所得税制度采取分类制征收 ,极不公平 . 当前 ,要在提高个人所得税费用扣除额得同时 ,尽快实行个人所得税征收模式由分类制向综合 制转变。最好以家庭为单位，这样既可以增加居民得税后可支配收入 ,又能贯彻公平课税得 原则。 附录： 1. 原始数据： 居民消费水平 人均国内生产 城镇居民家庭 农村居民家庭 人均可支配收 ( 剔除价格变 总值( 剔除价 人均纯收入 入( 剔除价格 动因素 ) 格变动因素） 城镇居民家庭 ( 剔除价格变 居民消费水 人均国内 人均国内生产 城镇居民家庭 变动因 农村居民家 农村居民家庭 居民消费 （元)(= 居民 ( 元）（等于人 人均可支配收 动因素） 时间 平指数（１ 9 生产总值 总值指数（197 人均可支配收 素)( 元) （=城 庭人均纯收 人均纯收入指 水平 ( 元） 消费水平绝对 均国内生产总 入指数 (1 ９ （元 )( ＝农村 ７8=100) ( 元） ８ =100) 入( 元) 镇居民人均收 入( 元) 数(1978=100） 值/ 居民消费 值/ 人均国内 78=10０） 居民人均收入 入绝对数 / 定 水平定基指数 生产总值定基 绝对数／定基 基指数 *1０ ＊100) 指数 *1 ０0) 指数 *100) ０) 1978 年 １８ 4 1 382 3４3、４ 100 3４3、4 １33、6 1０0 1３3、6 197９年 208 107 2２2、５6 ４ 20 １ 06、1 445、62 ４05 １15、7 468、５ 85 160、2 1１9、2 19０、９ 584 １９ 80 238 1１6、8 27７、 98４ 464 11３ ５24、32 477、6 127 6０６、 552 1９１、 3 139 265、９０ 7 年 １981 年 2６4 １２ 6、1 332、9 ０4 493 １ 17、3 578、28９ 5０0、4 １２９、９ 650、0196 223、4 １６ 0、４ 358、３３３ 6 １9８2 ２84 133、1 378、004 5２９ １2 ６、1 ６67、０ 69 ５３ 5、3 13６、 3 7２９、 6１39 270、1 19２、 3 5１9、402３ 年 1983 年 31５ 145、3 45７、 69５ 5８4 1 ３7 、6 803、584 564、6 １41、5 7９8、9０9 ３09、８ 21９、 6 680、３ 208 19８４ 356 160、9 57２、804 69７ 1 ５6 、5 1090、８ 05 65２、 1 15８、７ １０ 34、8８27 355、3 24９、 5 ８８ 6、47３5 年 1985 年 440 １８ 1、3 797、72 860 175、３ 1507、58 7３9、1 160、4 １185、51６4 39７、 6 268、９ 1０6９、1４６ 4 １98６ 4９6 1９1、6 ９5０、３ 36 966 188、1 １817、０ 46 9０0、9 １82、７ 16４5、9443 423、８ 27７、 6 1176、468８ 年 １9８７ 558 2０3、1 1133、２9８ 1,116 2 ０6 、8 2307、888 １,00 ２、10 1８６、 8 1８7１、922８ 46２、 6 292 1350、７ 92 年 1988 年 6８4 ２1２、６ １４5４、１ 8 1,3 ７1 226 、6 3１0６、 6８6 1,180 、2０ 182、３ ２15１、 5046 544、9 310、7 169３、0043 ４ 1989 年 7８5 221、３ 173７、 2０5 1，5２８ 232 、5 3５５２、 6 1,3 ７3、9０ １８ 2、５ 25０７、 36７5 601、5 305、７ 1８3８、78５5 1９90 年 83１ 22７、５ 1890、５25 1，654 238 、1 39３８、1７４ 1，510、2０ 19８、 1 2９91、7062 6８6、3 31１、 2 2１35、765６ 199１年 91６ 2４２、 2 2２１ 8、552 １ ,9 ０3 25６、７ 4885、001 １,700 、60 212、4 ３612、０ 744 708、6 31７、 4 2249、０９ 6４ １992 年 1，057 265、８ ２8０9、506 2,3 ２4 289、７ 67３ 2、６ 28 2, ０26、60 2３２、 9 4719、９ 514 ７８４ 336、2 2635、80８ 199３年 1,332 293、８ 39１３、 416 3,01 ５ 32６、3 983７、９ 4５ ２, ５７７、40 255、1 ６574、9474 921、6 346、9 ３19７、030４ 1994 年 1,79 ９ 313、8 5645、262 4,06 ６ 364、９ 14836、834 3,496 、2０ 27６、 8 9677、４ 816 1,221 、０ 0 36４、 3 ４448、１ 03 1９95 年 2，330 ３3９、 8 7917、３4 5,074 ４ 00、6 ２0326、4４４ 4，283、00 290、3 12433、5４9 １，５ 7７、 ３83、6 ６0５2、0572 ７０ 1９９６ 2,765 3７2、5 １029９、625 ５， 8７8 435 、8 25616、３２ 4 4,838 、90 3０1、６ 1４59４、12２ 1，９２ 6、 4１8、１ 8053、０２ 41 年 4 10 1９97 年 2,97 ８ 38９、 6 1１602、2 ８8 ６,457 471、１ 3０418、9２７ 5，１６ 0、30 311、9 16０94、9７57 2，090、10 437、3 9140、0073 1998 年 3,126 41１、５ 12863、 4９ 6，8３５ 503、３ 3４400、５５ 5,425 、10 32９、 9 17８97、4049 2，162、00 456、1 9８60、8８2 ５ 1999 年 3,3 ４6 445、９ 14919、８1４ ７ ,1 ９9 536、９ 38651、４３１ 5, ８5４、00 360、6 21109、5２4 ２，210、３ ４73、5 104６５、7705 0 2000 年 3,721 ４9３、 1 1８３４ 8、25 7，902 577 、6 45６ 41、952 6,280 、00 ３83、7 ２4096、3６ 2，253、４0 483、4 １0892、９356 １ 2001 年 3 ，９87 523、2 ２ 08５9、98４ 8,67 ０ ６2 １、1 5 ３８49、37 ６,85 ９、60 4１6、3 2８556、5148 ２，３ 6６、 503、7 11919、５ 568 40 200２年 4，301 56７、 3 ２ 4３99、5７3 9,450 673 ６3５98、5 7，７０２、80 ４7２、 1 3636４、918８ 2,475 、6０ 527、9 1３068、６ 92 ４ 2003 年 ４,6 0, ６0０ ７ 35、8 ７７ 994、８ 8,472 、20 514、6 4３597、941２ ２, ６２2、 550、６ 14437、8332 20 2０04 年 5, 、３4 12,400 805、２ 99８４ 4、８ 9,421 、60 554、2 52214、5072 2,9 ３６、 4 ５８ 8 １7２66、０３ ０ 2 2００５ 5，７ 7１ 705、4 4070８、６3４ 1４， 259 8９1、３ １ 27090、467 10,493 、0０ 6０７、 4 ６３７３ 4、４ 3,25 ４、 90 6２4、5 203２6、8５05 年 82 2006 年 6, ４16 ７65 4908２、4 16,602 998、8 １ 65８2 ０、 7 11,759 、50 670、7 78８7０、9665 3,5 ８7、0 670、７ 24058、０ 09 ７ 6 ０ 2００ 7 7,572 862、6 6531６、072 ２0，３3 1，134、70 2３0７63、93 １3,785 、８ 0 752、5 1０３７３８、 4,140 、40 ７３ 4、４ ３０40７、097 年 ７ ９ １45 ６ 200８年 8, ７ 0７ 934、3 8 １３49、５01 23，912 1,237 、 50 295911 １５，７ 80、 815、7 １28７2３、 4,7 ６０、６ 79３、 2 ３７761、0792 80 9856 0 20０９ ９， 514 1，026、10 9 ７623、1５４ 25,963 1，345、10 3４9228、３13 17，174、70 ８95、４ 153782、26３ ５,15 ３、20 860、6 443４8、4392 年 ８ 2０１ 0 1０，９１ １,124 、50 122784、155 30, ５6 ７ 1,480 、 90 45266６、703 1９,109 、4０ 9６5、２ １８ 44４3、 5，9１9、00 954、4 56490、936 年 9 9288 2011 年 １3，1３ 1,248 、60 16３991、124 36,018 1，６１ 3、 60 5８1186、448 21，80９、８0 1, ０46、30 22819５、９ 6,97 ７、 30 1, ０63、20 7４１ 82、6536 ４ 374 2012 年 14,6 ９9 １,362 、0 2 ００200、3８ 39,544 1,730 、 20 68419０、2８ 8 24,564 、7０ 1，146、7０ 2８168３、 7,916 、60 1,176 、90 93170、４ 6５ ０ 4149 ４ 图表 错误 !不能识别的开关参数。 以上数据来源于国家统计局经计算得出 2. evi ｅ ws 软件结果 ｘ１、 x2 、x3 分别与 y 之间关系得散点图 : 240,000 240,000 200,000 200,000 160,000 160,000 y 120,000 y 120,000 80,000 80,000 40,000 40,000 0 0 0 200,000 400,000 600,000 800,000 0 100,000 200,000 300,000 x1 x2 240,000 200,000 160,000 y 120,000 80,000 40,000 0 0 20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 x3 取对数后ｘ 1、x2 、 x3 分别与 y 之间关系得散点图 : 13 13 12 12 11 11 10 10 y 9 y n 9 l n 8 l 8 7 7 6 6 5 5 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 5 6 7 8 9 10 11 12 13 lnx1 lnx2 13 12 11 10 y n 9 l 8 7 6 5 4 5 6 7 8 9 10 11 12 lnx3 变量取对数后得回归模型 Ｄ ependen ｔ Ｖ aria ｂ lｅ： log （y) me ｔ ho ｄ : least squares da ｔｅ : 0 ６ /２1/15 time: 16 ：56 Ｓample: 1978 2012 include ｄ ｏｂ se ｒｖ atiｏｎ s： ３5 co ｅ ffici ｅ sｔd 、 e ｒ ｔ－Ｓｔ aｔ i v ａｒ iaｂle ｎ t ror ｓtic prｏ b、 Ｃ -0、349 １33 0 、１ 0580 ３ -3、２ 99831 ０、 0024 lnx1 0、6１97 １2 0 、0９83 ０ 7 6 、 303849 0、 000 ０ Ｌ nx2 ０、 140371 ０、１ 07 ６ 87 1 、 303504 0、 2 ０20 ０、 2141 ２ ln Ｘ 3 ９ 0 、033 ５９ 8 6 、 373234 0、０ 000 ８、６ r-squ ａ rｅ d 0、9９95 ９6 mean dep ｅ ndent ｖａ r 93085 a ｄjus ｔｅｄ Ｓ、 d 、 dep ｅndent ｖ 2、１ 03 １ r —square ｄ 0 、999557 ar 96 Ｓ、 e 、 oｆ re ｇ akaik ｅ inｆo ｃrite ｒ — 3、28896 ressio ｎ 0、０ 44289 ion ２ s ｕｍ sｑua ｒe ｄ r ｅ — 3、１１ s ｉｄ 0 、060806 schwarz criterion 12 ０ 8 -３、 lo ｇ ｌｉ ke ｌiho ｏｄ 6１、 55684 ha ｎnan —quinn criter 、 227601 ０、68 ６90 f-sta ｔistic 25547 、 8９ durbin －watso ｎ ｓtat １ Ｐｒ ob(f- ｓ tatisti ｃ ) 0、0００ 000 剔除ｌｎｘ 2 得回归模型 depend ｅ nt var ｉab ｌｅ： lＯ g（Ｙ） mｅthod: le ａ st Ｓqｕ ares date ： 0６／ 21 ／１ 5 Ｔime: 1 ８： 4１ sample ： 1978 2012 Ｉ nc ｌude ｄ ｏｂ s ｅｒ vations: 35 c ｏeｆ ficien variab ｌｅ ｔ Ｓtd、 Ｅ rror t-statisti ｃ prob 、 —0、2 ２8６ — ４、 395 ０５ c 30 0、０ 5２020 3 0 、０ 00 １ 0、 7４ 3４８ Ｌnx １ １ 0、０ 2 ５7 ４4 28 、 879 ４４ 0、 0000 l ＮＸ 3 0、２１ 1417 0、０ 33898 ６、 2 ３68 ４ 8 0 、0 ００ 0 ０、9９９５７ r —sqｕ a ｒeｄ ４ Ｍ ean ｄepen ｄｅ nｔ var ８、69 ３ 085 Ａｄ just ｅｄ Ｒ—sｑ u ａｒ ed 0 、999 ５47 s 、 d、 ｄepe ｎｄ ent va ｒ 2、１０ 3196 ０、０ 44 ７ 7 Ａ kaｉkｅ iｎ fo ｃｒ iｔ s 、e 、 o ｆ rｅgr ｅ ssion ０ erion — 3、292744 —３、 sum ｓqｕ ared re ｓiｄ ０、 06413 ９ Ｓ chｗａ rｚ criteri ｏn 159428 h ａnn ａ n－ quinn ｃri ｔ Ｌog l ｉ kelihood ６ 0、 62302 er、 -3 、24672 ３ ０、 65 ９３ f- ｓt ａtｉｓ tｉc 3７ 50 １、 66 durbi ｎ -w ａｔ son sta ｔ 70 p ｒob(f — statisti ｃ ) 0、０ 000 ０ 0 对残差列得检验 Ｄ ep ｅ nden ｔ Ｖ aｒｉ able: res mｅthod ： least squares dat ｅ: 06 ／21 ／ 15 time: １ 8： 38 sample (ad ｊｕ s ｔｅ d) ： 19 ７９ ２0１2 Ｉn ｃlude ｄ observ ａｔ ions ： 34 aｆ ter aｄｊ ustments variab ｌe coeffic ｉeｎt std 、 error ｔ -sta ｔ istic prｏ b、 0、１３０１５ Ｒes （ —1 ） 0、 671 ２4６ １ ５、 1 ５742 １ 0 、000 ０ mea ｎ ｄ eｐｅ n ｄen ｔ 0、0００ 3４ r-squa ｒed 0 、４ 4６ 2６ 5 vaｒ 1 Ａdju ｓｔｅ d Ｒ－ squa Ｓ、Ｄ、 dependent ｖ a ｒed ０、４ 46265 ｒ 0、0 ４４ 039 s 、e 、 of ｒｅｇ ress ｉ －３、 ｏn 0、032771 ak ａike in ｆo crit ｅrｉon 969591 0、０ 35 ４３ sc ｈwａr ｚ cｒite ｒｉ o sum s ｑ uａ red resi ｄ ９ ｎ -3 、９ 24698 h ａｎ nan — qui ｎｎ criｔ log l ｉ keｌｉ hoo ｄ ６ 8、48 ３0５ er、 — 3、954282 durbin —watson s ｔat 1 、736 ５50 Ｄｅ pendent variabl ｅ: r Ｅ s method: Ｌｅａ st squa ｒeｓ Ｄa ｔe: ０６／ 21/15 time: 18 ：３ 8 sa ｍ plｅ （ａ djｕ stｅ d) ： 1９８ 0 ２０ 1２ Ｉｎ c ｌuｄｅ d o ｂservations: 33 af ｔer adjustment ｓ Ｖar ｉ aｂｌｅ Ｃoeff ｉ cient std、 eｒr ｏr t-Ｓtaｔ istic prob 、 r Ｅs(-1) ０、 7９ 4006 ０、１ 7８749 ４、 442004 0 、000 １ re Ｓ（ -2) -0 、１ 83150 0、１７ 85 ７1 -1 、０ 25647 0 、３ 130 me ａｎ d ｅｐ endent ｖ Ｒ-sq ｕ areｄ 0 、463 ４47 ａr 0 、000696 0 、０４ 4６ adju ｓ teｄ r-squared ０、446 １3９ s 、Ｄ、 de ｐｅｎ dent var 72 s 、e 、 of ｒe ｇrｅsｓ aka ｉ ke ｉｎ fo cr ｉ tｅ riｏ -３、911 ０ 8 ion 0、 033 ２4６ n ７ -3 、８203 ９ sum square ｄ resid 0 、0３4264 Ｓｃ hwarz crit ｅrio ｎ ０ han ｎa ｎ— Ｑuin ｎ cｒ iｔ -３、 880 ５ lｏ g ｌｉｋ eｌ ihood 66 、 53 ２９ 4 eｒ、 71 dur ｂｉ n-wa ｔｓｏ n stat 2 、0１7294 加入 ar(1) 项后得回归模型 d ｅpendent variable: Ｌog （Ｙ） Ｍｅ thod: least squares d ａte： 0６/21 ／ 15 tｉｍｅ : 1 ８： 41 sam ｐle (adju ｓted ）： １９79 ２ 012 inｃ luded ｏｂ s ｅ rvａti ｏ ns: 34 aｆ ter adju ｓtｍｅｎｔ s Ｃonve ｒgence ａｃ hｉｅ ved after ６ ｉ teｒ ation ｓ coe ｆ fｉ ｔ－Ｓ taｔ isti variable cient std 、 e ｒror ｃ prｏ b、 — ０、2419 ９ c ０ ０、 178868 —1、352892 ０、 18 ６ 2 lnx1 ０、 73589 ３ 0、 0６ 31 ３5 11 、 65580 0 、０ 000 0 、２ 2 １８５ lＮ x3 1 ０、 0890 ０9 2 、4 ９2 ４53 0 、０１ 84 Ａ r(1) 0 、67 ４００ 3 ０、 13 ６9 ４6 4 、92 １ 656 ０、０ 000 r-squar ｅd 0 、99 ９ 743 m ｅ an de ｐｅｎｄ ent var ８、 795383 ad ｊ uｓ tｅd r －ｓ q ｕa 2、０4 ４5３ ｒed 0 、９ 9９ 7１ 8 s 、d 、 ｄeｐendent va ｒ 0 — ３、７ s 、e 、 ｏ f reｇ ression ０、０３ 4349 a ｋ aiｋe ｉnfo c ｒiteri ｏn 94342 — 3、 6147 su ｍ s ｑｕ are ｄ resi ｄ ０、０３ 5396 sc ｈwａｒ z c ｒ iteｒｉ on ７0 — 3、７ 33 １ Ｌog li ｋｅｌ iｈｏ od 68 、 50382 han ｎan — quinn cri ｔer 、 0３ 1 、７ 5264 Ｆ— stati ｓtic 38961 、3４ d ｕrbi ｎ -Ｗ atso ｎ st ａt ２ pro ｂ(f — ｓtati ｓ tic) ０、00 ０ 00 ０ inv ｅrted ar ro ｏ ts 、67 ?剔除常数项得回归模型 Ｄ ependent Ｖari ａble: ＬＯＧ (y) mｅt ｈ od ： leas ｔ sqｕ aｒ eｓ date: 06/21/15 tim ｅ : 18 ：4 １ samp ｌ e (adjusted): 1 ９ 79 20 １ 2 inｃ lud ｅd obs ｅ rvａｔ ions: 34 aft ｅ r ad ｊｕ stmｅｎ ts conver ｇ en ｃ e achiev ｅd a ｆ tｅｒ 9 iter ａtｉ on ｓ cｏeffi ｃieｎ t-sta ｔｉｓｔ Ｖａ ri ａble t std 、 erｒ or ic pr ｏｂ、 lＮ x1 ０、７ 96 １77 0、 04 ３4７５ 18 、 3132 ９ 0 、00 ０ 0 lＮ x3 ０、 126820 0、 05 ０281 2 、5222 ５２ 0 、０ 17 ０ ar(1) 0 、72246 ６ 0、 12093 ８ 5 、9 ７38 ５３ 0、 0000 Ｍｅ an depen ｄｅ n ｔ Ｒ-squar ｅｄ 0、９ 99 ７29 ｖａ r 8、79 ５ 383 Ｓ、d 、 depe ｎｄ eｎ t ｖ 2、０4 ４5３ adjusted r-squ ａ rｅ d 0 、9997 １ 1 ａr 0 s 、e 、 oｆ regr ｅssion 0 、０３ 47 ４ 9 aka ｉ ke inf ｏ cri ｔerion － 3、797255 ０、０ 3 ７4３ — 3、６6257 sum squared res ｉd 2 sch ｗ arz ｃ riterion ６ ha ｎ nan — qｕ inn c ｒ iｔ -3 、75 １3２ lｏ g li ｋｅｌ iho ｏd 67 、 55334 er、 6 dur ｂｉ n—wa ｔ sｏ n ｓtat 1、658788 Ｉn ｖｅｒ tｅ d ar roots 、72
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