关于影响农村居民消费水平的影响因素计量经济学报告
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南阳师范学院
2019-2020学年第二学期经济与管理学院2017年级财务管理专业《计量经济学》期终研究报告
报告题目 我国农村居民消费水平影响因素分析
一、研究意义(共5分) 重农固本是安民之基、治国之要。中国是一个农业人口占大多数、经济发展
结构性不平衡的国家。随着改革开放30年的发展,我国已经基本解决温饱
问题,综合国力大大提升,但城乡发展不平衡使得乡村人口劳动力资源流失
严重,解决三农问题关系国民经济全局,要把发展农业和农村经济、增加农民收入,作为经济工作中的重中之重。因此,研究影响我国农村居民消费水平的主要原因,分析农村居民消费水平的数量规律具有重要意义。 二、文献综述(共5分)
关于我国农村居民消费水平影响因素,国内外学者的观点各有千秋,学者程
松柏认为影响农村居民消费水平的因素主要是GDP 、农村居民的可支配收入,
学者陶伟对该问题引入了消费品价格变量,李洋则从投资、储蓄和失业率的
角度出发,探讨对农村居民消费水平的影响。在研究理论上,凯恩斯的绝对
收入假说和杜森贝利的相对收入假说是当前应用最广泛的。
三、理论分析(共5分)
对于影响我国农村居民的消费水平因素,我认为有各地区农村居民人均可支
配收入、人均GDP 、农村商品零售价格指数、第三产业增加值、年末总人口
等。(1)当人均可支配收入越高时,消费水平明显要有所提高。(2)人均GDP
越高,消费拉动增长越强烈。(3)商品零售价格指数是反映商品零售价格变
动趋势的一种经济指数,零售物价的调整变动直接影响到城乡居民的生活支
出。(4)第三产业增加值直接关系着农民的就业,进而影响收入支出。 四、变量测量(共20分)
表Ⅰ.变量测量结果
其中Y 表示居民消费水平(元),X1表示人均GDP (元),X2表示人均可支配收入(元),X3表示商品零售价格指数,X4表示第三产业增加值(亿元),X5
表示年末总人口(万), μ表示残差项。
五、模型设定、参数估计及模型检验(共60分)
模型建立:Y=β0+β1X 1+β2X 2+β3X 3+β4X 4+μ.
参数估计及检验
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/09/20 Time: 22:00
Sample: 1 31
Included observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 15822.92 38858.83 0.407190 0.6873
X1 0.021329 0.022810 0.935064 0.3587
X2 0.443484 0.088584 5.006376 0.0000
X3 -117.8585 380.4170 -0.309814 0.7593
X4 0.034778 0.060759 0.572389 0.5722
X5 -0.023611 0.212347 -0.111191 0.9124
R-squared 0.915387 Mean dependent var 12396.35 Adjusted R-squared 0.898464 S.D. dependent var 3334.232 S.E. of regression 1062.443 Akaike info criterion 16.94651 Sum squared resid 28219609 Schwarz criterion 17.22406 Log likelihood -256.6710 Hannan-Quinn criter. 17.03699 F-statistic 54.09243 Durbin-Watson stat 1.483396 Prob(F-statistic) 0.000000
从回归结果可以看出判定系数R2=0.915,可见模型的拟合效果是相当好的,但是发现有很多变量都没有通过t检验,猜测可能是因为自变量之间存在共线性导致的,于是我们进行方差膨胀因子检验。
Coefficient Uncentered Centered
Variable Variance VIF VIF
C 1.51E+09 41469.63 NA
X1 0.000520 72.88283 13.09131
X2 0.007847 55.63896 5.671784
X3 144717.1 41186.08 1.124327
X4 0.003692 41.22898 16.34822
X5 0.045091 35.14825 10.01666
从最后一列可以看出,只有X2和X3的方差膨胀因子小于10,其他变量都大于10,所以我们认为模型中存在着多重共线性。通过不断尝试,剔除不显著的变量并引进显著的变量,最终得到最合适的回归结果如下:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/09/20 Time: 22:03
Sample: 1 31
Included observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 3694.534 633.4729 5.832190 0.0000
X1 0.030549 0.014415 2.119244 0.0431
X2 0.441696 0.085051 5.193311 0.0000
R-squared 0.908410 Mean dependent var 12396.35
Adjusted R-squared 0.901868 S.D. dependent var 3334.232
S.E. of regression 1044.481 Akaike info criterion 16.83219
Sum squared resid 30546319 Schwarz criterion 16.97097
Log likelihood -257.8990 Hannan-Quinn criter. 16.87743
F-statistic 138.8558 Durbin-Watson stat 1.520775
Prob(F-statistic) 0.000000
从得到的回归结果可以看出,回归结果Y=3694.534+0.03X1+0.442X2
经济意义检验:表明在其他自变量保持不变的情况下,X1每增加一个单位将带动居民消费水平平均提高0.03个单位,X2每增加一个单位将带动居民消费水平提高0.442个单位
统计推断检验:F检验的p值为0.00,因此拒绝原假设可以认为方程整体上的线性关系是非常显著的。同时发现X1和X2两个变量t检验对应的p值都小于0.05,也就是说人均GDP和人均可支配收入对居民消费水平的影响都是显著的。统计意义检验通过最后判定系数为0.908,表明在居民消费水平的变差中,可以由人均GDP和人均可支配收入的回归方程解释的比例为90.8%,说明模型的拟合效果非常好。