1、影響我國人均消費水平因素的實證分析摘要對居民消費的研究一直是宏觀經濟研究中的重要問題。本文旨在利用計量經濟學方法，選取出四個可 能影響居民消費水平的因素，即國內生產總值、商品零售價格指數、人口總額和稅收總額，并采集 1952年至2010年的有關數據進行擬合，得出適合中國的消費函數模型。最終發現國內生產總值是影響居民消費 水平的最主要因素，而商品零售價格指數也對其有顯著的影響。人口因素的影響雖然契合所估計模型的數 量意義大于經濟意義，但是對于理論沒有影響。而稅收因素和人均消費水平并沒有顯著相關性。關鍵詞人均消費水平，國內生產總值，商品零售價格指數，人口，多重共線性檢驗引言居民消費是經濟活動中不可

2、或缺的一部分，對一個國家的經濟增長起著至關重要的作用。如今，中國 正處于經濟轉型的特殊時期，特別是在經歷了2008年金融危機之后，人民幣升值步伐不斷加快，而國外進口需求的恢復不盡如人意，出口貿易對中國經濟增長的貢獻持續降低，以往靠出口拉動GDP快速增長的模式將一去不復返。在這種情況下，居民消費將成為推動經濟增長的主要因素。因此，分析我國居民人均消 費水平的影響因素，對于刺激居民消費，擴大內需，探尋經濟持續健康發展的途徑都有重要的意義。本文將從以下幾個方面進行實證分析：1.文獻回顧2.理論框架3.計量經濟模型及其估計檢驗方法4.數據描述5.實證分析結果及應用 6.結論7附錄8.參考文獻1. 文獻

3、回顧（1）回顧針對我國人均消費水平，目前已有不少期刊論文或研究報告做了相應內容。總的而言，該問題都以時 間序列數據位根本，基本從1978年開始研究，而所選取的自變量有國內生產總值、商品零售價格指數、一年期定期存款利率、城鎮居民可支配收入、前一期的人均消費水平以及通貨膨脹率等。在研究全國范圍內 人均消費水平中，最新官方的已有從1978年到2006年為樣本，得出此期間內人均消費水平和國民生產總值、商品零售價格指數和一年期存款利率等相關的實證研究。另外，該問題所依賴的理論框架和估計結果 所表示的經濟意義也已有所研究。（2）創新本文通過1952- 2010這59年中，我國人均消費水平與同期國民生產總值

4、等有關數據，研究適用于中 國的消費函數模型。主要有以下兩方面的創新：數據的創新：由于我國所給出統計年鑒數據所組成自變量之間容易構成多重共線性的問題，我組決 定進一步擴大樣本容量（根據之前的實證研究，我組同樣不考慮我國政策改革的影響），將原1978-2008擴大到1952-2010 59年的數據，以嚴格保證大樣本容量，以盡量使數據關系正太分布， 關系明顯呈現。 模型的創新：首先，我組通過一系列對于自變量選取的分析一一根據備選自編的計算公式和他們之 間的關系，決定取消居民收入相關自變量以及居民儲蓄相關自變量（因為其經濟意義在GDP中已有體現，再取消前一期人均消費水平（此滯后值和我國商品零售價格指數

5、計算方法有交叉、沖突），增加了我國一年稅收總額的自變量，并且加入人口總額自變量（此相關內容請詳見3（ 1）;其次，我組基于 Eviews對于數據的處理結果，對于所有的因變量和自變量這些宏觀經濟數據都取了常用對數，目的使數據能更明顯的體 現他們之間的關系（呈正態分布），以及期望減少時間序列數據的自相關性和偽回歸的可能。相應的，我組在以上兩點創新的基礎上，對于所依賴的理論框架有了一些修改（即選取理論依據的不 同），使之更貼合我小組自變量選取的理論基礎。2. 理論框架在近代消費理論中，主要有以下三種假說：（1）凱恩斯絕對收入假說。其觀點為，在短期中，收入與消費是相關的，即消費取決于收入，消費與收入之

6、間的關系也就是消費傾向。同時，隨著收入的增加消費也將增加，但消費的增長低于收入的增長， 消費增量在收入增量中所占的比重是遞減的，也就是我們所說的邊際消費傾向遞減。該假說可用線性計量模型表示為：C = a + 3 Yt式中C為現期消費，a為自發性消費即必須要有的基本生活消費，3為邊際消費傾向，丫t為即期收入，3 Yt表示引致消費。（2）消費者行為理論一一無差異曲線。無差異曲線也叫做等效用線，表示能給消費者帶來相同效用水平或滿足程度的兩種商品的不同數量的各種組合。相對應的效用函數為：U nUxX?），其中X,和X2分別是商品1和商品2的數量。無差異曲線的特點： 離原點越近的無差異曲線代表的效用水平

7、越低，離原點越遠的無差異曲線代表的效用水平越高。 無差異曲線圖上的任意兩條無差異曲線不會相交。 一條無差異曲線上的任一點的 X與Y這兩種物品的邊際替代率 （MRS=A Y/ X）是負數（即AX與AY 的正負符號總是相反）。 無差異曲線向右下方傾斜并且凸向原點，這是由商品的邊際替代率遞減規律所決定的。無差異曲線與預算線相切時，消費者實現效用最大化。此時，無差異曲線的斜率等于預算線的斜率。無差異曲線的斜率的絕對值就是商品的邊際替代率MRS2,預算線的斜率的絕對值可以用兩商品的價格之比P1/P2來表示。由此，在均衡點有：MRS= P1/P2。如下圖所示。在一定的預算約束下，為了實現最大的效用，消費者

8、應該選擇最優的商品組合，使得兩商品的邊際替 代率等于兩商品的價格之比：M=PXi+P2Xz； MRS= P1/P20即在消費者的均衡點上，消費者愿意用一單位的某種商品去交換的另一種商品的數量，應該等于該消 費者能夠在市場上用一單位的這種商品去交換得到的另一種商品的數量。價格效應與消費者需求：(1) 替代效應替代效應是指由于商品價格變動所引起的商品相對價格的變動，進而由商品相對價格的變動所引起的 商品需求量的變動。替代效應對消費者需求的影響如下圖所示。(2) 收入效應收入效應是指由商品價格變動所引起的實際收入水平變動，進而由實際收入水平變動所引起的商品需 求量的變動。收入效應所引起所消費者需求的

9、變化如下圖所示。收入效應：正常物品(3) 價格效應價格效應是指收入和其他商品價格給定不變時，某種商品的價格變化引起以效用最大化為目標的消費 者對該種商品需求量的變化的現象。價格效應=替代效應+收入效應。正常商品的價格效應價格下跌會引起用這種商品來代替其他價格未變的商品，因而對該商品的需求的增加即替代效應是正 數。價格下跌引起的實際收入提高會引起的對該商品的需求增加；即收入效應也是正數。正常商品的價格 效應如下圖所示。0 Xi XiBX> N ? XY劣質商品的價格效應劣質商品是指當消費者的收入增加 （下降）時將引起對該商品需求的下降 （增加）的商品。劣質商品需求 的收入彈性為負。但劣質價

10、格下跌后對其需求仍會增加。劣質商品的價格效應如下圖所示。 吉芬商品的價格效應吉芬商品是指價格下跌后其需求量反而減少的商品。吉芬商品的價格效應如圖4-6所示。#»»* =綜上所述，替代效應、收入效應的與價格變化的關系及其之間的對比是劃分這三種商品的依據。對于 三種商品，替代效應與價格都呈反方向變化關系；而低檔商品、吉芬商品的收入效應與價格是同方向變化 的：低檔商品的替代效應大于收入效應，體現為總效應與價格同方向變化；而吉芬商品收入效應大于替代效應，體現為總效應與價格同方向變化。如下表所示。商品類別替代效應 與價格的關系收入效應 與價格的關系總效應與價格的關系需求曲線的形狀正常

11、商品反方向變化反方向變化反方向變化向右下方傾斜低檔商品反方向變化冋方向變化反方向變化向右下方傾斜口分商品反方向變化冋方向變化冋方向變化向右上方傾斜（3）莫迪利安尼的生命周期假說。生命周期假說理論認為理性的消費者要根據一生的的收入來安排自己的消費與儲蓄，使一生的收入與消費相等。由于組成社會的各個家庭處在不同的生命周期階段，所以， 在人口構成沒有發生重大變化的情況下，從長期來看邊際消費傾向是穩定的，消費支出與可支配收入和實 際國民生產總值之間存在一種穩定的關系。但是，如果一個社會的人口構成比例發生變化，則邊際消費傾 向也會變化，如果社會上年輕的和老年人的比例增大，則消費傾向會提高，如果中年人的比例

12、增大，則消 費傾向會降低。根據生命周期假說，可建立下述總消費函數：炷=K +婦 V* +血-At上式中，Ct、Yt、Y *、At分別代表現期消費、現期收入、未來收入和現期財產，bl、b2、b3分別代表現期收入、未來收入和現期財產的邊際消費傾向。除此以外，還有其他一些因素會對消費行為產生影響。比如：傳統看法認為，提高利率會刺激儲蓄， 從而減少消費。然而當代經濟學家也有不同意見，他們認為利率對儲蓄的影響要視其對儲蓄的替代效應和 收入效應而定，應當具體問題具體分析；除此以外，商品價格指數也會對消費水平產生一定的影響，因為 價格的變動會使實際收入發生變化，從而改變居民的消費情況。3. 計量經濟模型及其

13、估計檢驗方法（1）建立經濟模型以及確定變量根據以上三個理論，我小組決定將研究因變量設定成我國每年的人均消費水平，相應的，因變量即有 我國每年的GDR每年商品零售價格指數、我國每年的人口以及我國每年稅收總額。我小組有考慮過因變量之一為居民每年人均收入，但是由于計算GDR時候已有考慮過居民收入因素，因此我小組決定不適用該自變量。另外，雖然有杜森貝里相對收入假說，但是由于我組所找的數據一一每年商品零售價格指一一是根 據前一年的指數為基礎設定，因此為避免自變量之間的共線性，我們決定不在模型中設定人均消費水平的 一年期滯后值。相應的，杜森貝里相對收入假說也不成為我們設定該模型的理論依據。（2）將經濟模型

14、轉變成計量模型隨后，將經濟模型轉變為計量經濟學模型，即：Consu= I o+ I igdp+2price+ 卩 3number+4tax+ J其中，Consu表示我國一年人均消費水平（單位：元） Gdp表示我國一年國內生產總值Price表示一年商品零售價格指數Number表示我國一年人口 Tax表示我國一年稅收總額（3）估計方法在找到以年為計的大樣本數據后（時間序列數據），首先進行ADF檢驗檢測其因變量和自變量的數據平穩性。如果檢測出數據不平穩，則進行一階差分檢驗；如果一階差分檢驗仍然不通過，則再進行二階差分 檢驗（若二階差分數據不平穩，則考慮放棄模型）。隨后，根據估計結果（看數據到底是第幾

15、階平穩或是否存在多重共線性問題），考慮是否還存在其他問題需要修改模型或擴大樣本。因為我小組做的是宏觀經濟領 域的問題，數據也是與宏觀經濟相關，所以很有可能存在差分平穩的現象，同樣有可能存在包含共同趨勢變化的非平穩數據。由此，我小組考慮根據估計結果選擇將計量模型兩邊取對數，以減少偽回歸的可能性。 兩邊取對數還有其他可取之處：第一，對數變換可明顯改善顯著右偏的單個數據集，使之驅向對稱，以至 于更大程度地滿足許多常用模型對變量正態分布的假定；第二，對數變換可以把一組非線性結構的變量轉 化為近似的或顯著的線性關系，以簡化模型，改善估計方法；第三，對理論上可無限分割后用再用幾何平 均法計算其均值的現象，

16、對數變換后，可用算術平均法計算，滿足概率論中期望、方差的定義。在作相關調整之后（擴大樣本數據或調整模型），再生成平穩數據估計統計量。若生成一階平穩數據，則查看相關系 數、T, F檢驗值等是否還存在多重共線性問題一一若存在，則根據逐步回歸分析法等看那些變量之間存在 多重共線性，并且程度怎樣，或者是否有模型過渡設定自變量之嫌一一待到平穩數據看是否通過杜賓瓦森 檢驗，若有，則再用廣義差分法（在 Eviews原命令后添加 AR（1）估計模型；相應的，若生成二階平穩數 據，和之前方法類似（一般而言生成二階差分數據后多重共線性同樣會被解決），不同的是，二階差分不能再使用杜賓瓦森檢驗，而是Breusch-G

17、odfrey 檢驗。（4）實際估計步驟簡述首先，我們需要對時間序列數據進行ADF檢驗，從因變量consu開始：Augmented Dickey-Fuller Unit Root Test on CONSUADF Test Statistic 3.6599251% Critical Value* -3 54785% Critical VaEue-2 912710% Criticaf Value-2 5937"MacKinnon cntical values for rejection of hypothesis of a unit rootAugmented DsckeyTuller

18、Test EquattonDependent Variable: D(CONSU)Method. Least SquaresDate: 06/07/12 Time: 21:47Samplefadjusted): 1954 2010In eluded observations. 57 after adjusting endpointsVariabteCoefficient Std Error t-Statistic Prob可見原數據不平穩，于是我們再進行一階差分檢驗：|Augmented Dickey-Fuller Unit Root Test on DJCONSUADF Test Stati

19、stic 1 2958631% Criticaf Value* -3 55015% Critical Value-2.913710% Critical Value-2.5942MacKinnon criticaE values for rejection of hypothesis of a unit root.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable D(CONSU,2)Method Least SquaresDate: 06/07/12 Tbme: 21.48Sample (adjusted)： 1955 2010Inc

20、luded observations 56 after adjusting endpointsVariableCoefficient Std. Error卜StatisticProb同樣還不平穩，再進一步做二階差分檢驗:Augmented Dickey-Fulter Unit Root Test on DtCONSU,2ADF Test Statistic -5.3679371% Critical Value* -3 56235% Critical Value2914610% Cntical Value-2.5947MacKinnon criticaE values for rejection

21、 of hypothesis of a unit rootAugmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(CONSU,3)Method Least SquaresDate: 06/07/12 Time: 21 48Sam pie (adjusted): 1956 2010Included obseru;ations 55 after adjusting endpointsVariableCoefficient Std. Enor t-Statistic Prob此時，value of ADF=-5.3879<5%cri

22、tival value（-2.9146），所以二階差分數據平穩。之后，我們根據Y的階數（二階），再一次針對各個自變量進行ADF檢驗，發現皆平穩。（查看附錄1）我們于是得出平穩數據前提下的模型線性關系：Dependent Variable DCMethod： Least SquaresDate: 06/07/12 Time: 10:18Sample （adjusted ）11954 2010Included observations: 57 after adjusting endpointsVariableCoefficient Std Error t-Statistic ProbC107.87

23、3690162351J961720.2371DG0 4250800.0429619 894673O.OQOQDPL30628714.899180.4903820.6259ON0286690 212780*0 1347370 8933DT-0 8600820.1804134 7673030.0000R-squared0 843610Mean dependent 畑350 6509Adjusted R-squared0 831580S.D. dependent var1629.344S E of regression668.6675Akaike info cnterion15 93203Sum s

24、quared resid23250041Schwarz criterion16.11130Log likelihood449.0643F-statistic70 12531Djrbin*Watson stat1 547406Pro b(F-Statistic)0 oooooo（注：此處生成的DG,DP,DN,D皆為平穩二階差分數據）很明顯，該模型中 R-squared值很高，并且F檢驗（case2情況）通過而并非所有 t檢驗都通過（注: t,F檢驗具體請見附錄 2）有多重共線性的可能。若采用擴大樣本容量的方法，則對于我們該模型不可 行，因為我國1952年之前的數據更加不可信，并且所擴大的數據量

25、也不多，十分有可能無法達到理想結果。于是，我組采取的等式兩邊（因變量和自變量）同時取對數的方法，以便進一步消除偽回歸的可能以及更 好的體現變量之間的線性關系：將模型更改為：IgConsu= F； o+ ： 1ig gdp+ ： 2ig price+ : 3lg number+ ： 4ig tax+ JDepetident Variable： LC Method; Least Square? Date: D6AJ7/12 Time： 22:34Sample: 1962 2010Included observations： 59ViableCoefficientStd. Errort-Statis

26、ticProbC07453291 225393-0.6079890.5457LG1.0514720 06381416.477060.0000LN-D.0593000.100059-0.5914670.5567LP0.26486401910111.38E6430.1712LT-0.0987B6.OEO1E0-1.6420G80.1064R-scjuared0.993545Mean dependsrrt var6.713985Adjusted R-5 qua red0.99S437S.D. dependent vart .848320S.E. of regression0.073067Akaike

27、 info crit&rion-2.313930Sum squared restd0.28S298Schwarz crrterian-2 137867Log likelihood73.26093F-stati£tic9264.932Durbin-Watson stat0.567021PrabfF statistic)0.000000同時再利用相關性矩陣分析多重共線性問題及其程度:Correlation MatrixLGLNLPLTLCLG1.0000000.9300240.1661490.9967200.999214LN0.9300241 .OODDOO0.2201080.9

28、2405B0.928938LP0.1661490.220108tOOCKOO0.1706590,172162LT0.9967280 9240580.1706591.0000000 995312LC0.9992140.9289380.1721620.9953121,000000由以上估計結果可知：F=9264.932,只人2=0.998545, LN=-0.591467我們可以看出，F與RA2值較大，系數估計值較小且 T檢驗不通過。從相關系數矩陣也可以看出LT LG LN都超過90%故可知模型存在多重共線性。然而，我們首先應該對數據的平穩性進性分析，從而對時間序列的自相關性有進一步的了解，并且如

29、有 必要使用廣義差分法，或許會對多重共線性問題有一定幫助。首先，我們對取完對數后各個變量進行平穩性檢驗，從應變量Igco nsuADF Test Statistic1 7932861% Critical Value*-3.54785% Critical Value-2.912710% Critical Value-2.5937"MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Aug me ntE” Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable

30、9; D(LC) Method Least SquaresDate: 06/08/12 Time: 18:43Sampleiadjusted)：' 1954 2010Included observations 57 after adjusting endpointsVarraijeCoefficient Sid. Error t-Statistic Prob可見原數據不平穩，于是我們再進行一階差分檢驗:ADF Test Statistic -2 8574051% Critical Value1 -3 55015% Critical Value-2.913710% Critical Va

31、iue-2 5942*?JacKjnnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Augmented Dickey-FulferTest EquationDependent Vanable: D(LC,2)Method Least SquaresDate: 06/08/12 Time: 18.44Sample(adjusted 1955 2010Included obsen/ations 56 after adjusting endpointsVariableCoelfictent Std Error t*Stat

32、istic Prob同樣還不平穩，再進一步做二階差分檢驗:ADF Test Statistic -7.4825061% Critical Value* -3 55235% Cntical Value-2.914610% Cntical Value-2.5947*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit rootAugmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(LCT3)Method Least SquaresDate: 06/08/12 Tt

33、me 18 45Sample (adjusted): 1956 2010Included observations: 55 after adjusting endpointsVanableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob此時，value of ADF=-7.4825<5%critival value（-2.9146），所以二階差分數據平穩。之后，我們根據Y的階數（二階），再一次針對各個自變量進行ADF檢驗，發現皆平穩。（查看附錄3）由于平穩性在二階時得到，所以我們不能使用D-W檢驗自相關性，而是使用BG檢驗：Breusch-Godfrey S

34、erial Correlation LM TestF*&iatistic2.343927Probability0.106409ObsR-squared4 886052Probability.0.066897從BG檢驗中，我們得到第二行Obs*R-squared的P=0.0869>0.05，概率值不小，所以，數據無自相關性。我們將因變量和自變量合并觀察:Dependent Variable: D2CMethod: Least SquaresDate: 0607/12 Time: 21:10Sample(adjusted): 1964 2010Included obseivation

35、s: 57 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-0.0018140.0048E4-0.37298607107D2G0.3561960.0010644.3939800.0001D2N-3.463811O.0OB425-4.2846410.0001D2P0.2396830 0957612.7947680.0073D2T0.0084710.0391500.2163000.8295R-squared0.574020Mean dependent var-0 000903Adjusted R-squ

36、red0.541252S D. dependent var0.054149S.E of regression0.036676Akaike info criterion-3.609770Sum squared resid0.069946Schwarz criterion-3.510555Log tikelihood110.15B5F- statistic17.51786Durbin-Watson stat2.350297Prob(F-slatistic)0.000000Correlation MatrixD2GD2ND2PD2TD2CD2G1 .oorooo0.1154960.170575U田日

37、花D0 50977102 N0.1154961 000000-0,2981380.154905-0,436294 ：D2P0.V0575-0.2981381.0000000.1347680.484542D2Ta 50976001549S5 |0.1347681.0000000 2B9752D2C0.5097714U362940.4045420 2897521.0000001 'F由以上估計結果可知：在廣義差分后，數據平穩，F=17.51785,通過檢驗并且變量系數除稅收的系數都通過T檢驗。當稅收系數未通過t檢驗時，說明其不顯著。我們嘗試將T檢驗未通過的稅收從變量中 除去：Depende

38、nt Variable' D2CMethod: Least SquaresDate: 0607/12 Time: 21:51Sample(adjusted): 1954 2010included observations: 57 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StalisticProb.C-0.0010010.004820-0.37373607101D2G0.3661040.0662085.522095O.OOXD2P0.2412240.0846932.8482270D062D2N3 4411830.79

39、4391-4.3318490.0001R-squaredG.57363BMean dependent var-D.00D9D3Adjusted R-squred0.549503S.D. dependent var0,054149S.E of regression0.036344Akaike info criteri口n-3 723958Sum squared resid0.070009Schwarz criterion-3.580506Log likelihood110.1328F-statistic23 76901Durbin-Watson stat2 351629Prob(F-statis

40、tic)0.000000可得出個剩余三個變量系數 t檢驗仍通過，與此同時，F檢驗也通過。再次進行BG檢驗可證明該模型不存在二階自相關性，因為第二行 Obs*R-squared的P= 0.0751 > 0.05概率值不小。Breusch-Gcdfrey Serial Correlation LM TestF-statistic2 547170 Prabability0 03S227Obs*R-squared5 176590 Probabifity0 075148所以，由上述檢驗我們認為此模型已消除多重共線性，不存在異方差，無二階自相關。以及中國金融年鑒4. 數據描述(1 )數據來源：來自中

41、華人民共和國國家統計局網站的中國各年的年鑒數據(1984-2008 )(2) 具體描述：針對因變量和自變量，我組一開始查找了1978年至2010年33組數據，但是發現存在一定問題，即一些變量數據自檢相關性程度很大(詳見附錄4)。隨后，我們再擴大樣本容量，決定以1952年數據組為樣本初始值，一次查找con su, gdp, price, nu mber, tax數據，得出他們之間的相關性(詳見附錄5),較之間相關程度稍輕，但有很大多重共線性可能。于是我組根據之前所描述的研究步驟，將計量等式兩邊同取常用對數 LG,以此開始進一步分析。具體而言，首先，我組因變量 Consu數據是我國一年人均消費水平

42、指標，以“元”為單位，數據計算 公式：人均消費水平(年)=居民個人消費總額/年均人口總數。第一個自變量Gdp表示我國一年國內生產 總值，數據計算公式：GDP =消費+投資+政府支出+出口 -進口。GDP同樣以“元”為單位，但在此我組做了 適當的同比例縮減。第二個自變量Price表示一年商品零售價格指數，數據計算方法：采用加權算術平均公式計算，并且每一年以上一年同期為基期。它沒有單位，在此我組保留一位小數。第三個自變量Number表示我國一年人口總額，以“人”為單位，但在此我組做了適當的同比例縮減。第四個自變量Tax表示我國一年稅收總額(因此減輕了稅率波動的影響)，以“元”為單位，但在此我組做了

43、適當的同比例縮減。(3) 數據容量：我組選取了時間序列共59個數據，從1952年至2010年(單位：年)，保證了樣本容 量大于30,并且自由度df=n-k-仁59-4-仁54>30 ，以嚴格保重大樣本數據個數。(4) 數據質量：在找到以上數據后，數據的可得性、完整性、可比性以及一致性皆可保證，然對于原 準確性我們無法衡量。雖然四個自變量原數據不平穩且有多重共線性，但是在我組取常用對數以及進行二 階差分之后，其經濟關系還是能夠明顯得出的。值得注意的是，我組在選擇數據的時候，已經考慮消除了 數據重復計算的可能，也排除了因素的季節調整的影響。5. 實證分析結果及其應用(1)模型估計結果：丫二-

44、0.0018010.366104 * D 2G 0.241224 * D2P -3.441183 * D2N(0.004820) (0.066288)(0.084693)(-4.331849)RA2=0.573636其中，Y為我國一年人均消費水平(單位：元)取常用對數后的二階差分因變量D2G為我國一年國內生產總值取常用對數后的二階差分自變量D2P為一年商品零售價格指數取常用對數后的二階差分自變量D2N我國一年人口取常用對數后的二階差分自變量（2）模型實際應用：首先，可從估計模型中得出，我國人均消費水平和同期國內生產總值與商品零售價格指數呈正先關， 而與我國同期人口總額呈負相關。其次，估計模型的

45、 只人2=0.573636值偏高，說明方程的擬合度較高，尤其自變量都體現了較高的顯著性，且各項參數（包括模型的截距和斜率）都通過。再次，估計模型中截距值為 -0.001801，但是當D2GQ2P和D2N值都為0的時候，人均消費不可能為負 數，所以該截距無意義或者表明有其他因素對于人均消費水平有影響。隨后，結合經濟理論：從估計模型中可看出，人均GDP較商品零售價格對于我國人均消費的影響更加大一些，而基于消費者行為理論一一無差異曲線，我們可以看出，1952年到2010年總體來說，我國經濟微觀層面上收入效應大于替代效應，顯示出我國在社會主義初級階段人們對于消費更受收入水平所影響。如 果說在人們工資上

46、漲時，一個人加班可以獲得更多的工資，而不加班時，閑暇的時候可以娛樂，那在這個 問題上，相對較高的收入效應說明當一個人的工資已經足夠高，他會把自己閑暇的時間看得比工作值錢。 誠然，目前我國貧富差距增大，商品等級和市場劃分都參差不齊，但是至少在不考慮商品層次的情況下， 這是一個能夠體現我國平均人們消費動機和其發展趨勢的一個解釋。在過去，可能替代效應會大于收入效 應，但是隨著我國改革開放和人們生活水平提高，這樣的估計結果更貼合我國人均消費需求的未來發展方 向。至于和人均消費水平負相關的人口因素，雖然在理論中沒有提及，但是我們可以從Y的計算中可以窺探出相關原因。因為 Y表示人均的消費水平，在統計時必須

47、要考慮人口因素，所以自變量D2N的存在更和模型的數量意義相關。雖然在實證分析中，我們需要尊重理論優先，但是在這個模型中，并且在不影響理 論解釋的結果前提下，我組認為留下自變量人口因素D2N是一個可取的選擇。所以，估計模型中0.366104表明，從1952年到2010年，在保持商品零售價格指數和人口因素不變的 前提下，國內生產總值每上升1%人均消費水平就上升 0.366104% ;而0.241224表明，從1952年到2010年，在保持國內生產總值和人口因素不變的前提下，商品零售價格指數每上升1%人均消費水平就上升0.241224%；6. 結論（1）總結：經實證分析，我組得出我國人均消費水平和同

48、期國內生產總值與商品零售價格指數呈正先關，而與我 國同期人口總額呈負相關。具體而言，對于影響我國人均消費水平因素分析而言，我國GDP較商品零售價格更加有影響效果，而與之呈負相關人口因素是一個與模型數量意義（而非經濟意義）更加貼合的自變量， 因為Y的意義是人均的消費水平。（2）回顧和展望：其實根據經濟理論，除去以上的影響因素，還有其他相關因素，比如前一期人均消費水平（根據“棘 輪效應理論”），城鎮或農村人均居民收入等，這些和理論相關，但是在估計計量模型時，他們卻不顯得那 樣顯著。我組經實證分析得出最能夠顯著影響國人均消費水平的是同期國內生產總值與商品零售價格指數， 但是在影響關系上，可能還需要做

49、進一步的討論。畢竟從1952年情況來算，由模型的出的收入效應大于替代效應是有些不切實際的。而出現這樣狀況的原因，可能就是我國在統計是數據準確性問題的保障，還可 能因為我組選擇了不是特別具有可比性的時期加入估計的樣本，比如，1966年至1976年文革時段的經濟數據和改革開放后的經濟數據沒有很大的關系，因為不同的國家政策。綜合上述因素，我組認為進一步研究方向可以指定為如何提高我國人均消費水平，拉動內需。而最有 效的方法，便是提高我國國內生產總值。在市場經濟體制下，經濟的發展要根據市場的發展，以滿足不斷 增長的消費者的需求來實現，因為消費需求是人們最直接的需求。社會經濟要順利運行，就要解決運行的 目

50、標問題、動力問題、生產結構問題。消費需求的導向作用，不僅表現為需求總量的增長，而且還要求質 量的升級，從而使全國的生寒由數量擴張轉向質量提高。以一種消費品的需求上升帶動一系列消費品需求 的上升，從而促進相關產業部門的發展。同時，政府應該調整企業職工的收入分配機制，努力提高居民收 入，強化收入再分配功能，全面而普及社會保障制度。7. 附錄(1) 針對gdp做ADF二階差分檢驗：Augmented Dickey-Fuller Unit Root Test on DjGDP)ADF Test Statistic -7 6309331% Critical Value 針對gdp進行t檢驗:H0： gd

51、p=0; H: gdpO=5%, df= n-k-1=57-1-1=55, critical value= 2.004 t=0.0429<2.004因此不拒絕Hb, gdp統計不顯著。針對price 進行t檢驗：H0: price=0 ； H: price 豐 0二=5%, df= n-k-1=57-1-1=55, critical value= 2.004 t=14.8992>2.004因此拒絕 H, price 統計顯著。針對 number進行 t 檢驗：H0： number=0; Hi： number嚴0:=5%, df= n-k-1=57-1-1=55, critical

52、value= 2.004 t=0.2128<2.004因此不拒絕Hb，number統計不顯著。針對tax進行t檢驗：H0: tax=0 ； H : tax 工 0針對lgPrice做ADF二階差分檢驗: -3 55235% Critical Value-2.914610% Critical Value-2.5947MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit rootAugmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable： D(GDPT3)Metho-

53、d Least SquaresDate. 06/07/12 Time: 21:48Sampleiadjusted) 1956 2010Included obsen/ations 55 after adjusting endpointsVariableCoeflicient Std Error t-Statistic Prob針對Price做ADF二階差分檢驗：Augmented Dickey-Fuller Unit Root Test on D(PRICEp2)ADF Test Statistic -9 3912981% Critical Value* -3.55235% Critical V

54、alue-2.914610% Critical Value*2.5&47VariableCoefficient Std Error t-Statistic Prob針對Number做ADF二階差分檢驗:Augmented Dickey-FuHer Unit Root Te&t on DfNUMBER)ADF Test Statistic7.1634841% Critical Value*-3.55235% Critical Value-2.914610% Critical Value-2 6947'fJacKinnon critical values for rejec

55、tion of hypothesis of a unit rootAugmented Dtckey-FuBer Test EquationDependent Variable D(NUMBER.3)Method Least SquaresDate: 06/07/12 Time: 2149Samplefadjusted): 1956 2010Included observations 55 after adjusting endpointsVariableCoefficient Std Error t*StatJstic Prob.針對Tax做ADF二階差分檢驗：Augmented Dickey-Fuller Unit Root test on DfTAX,2)ADF Test Statistic -9.7707971% Critical Value*-3.5&2