城乡居民存款和GDP的关联分析(1)

城乡居民存款和GDP的关联分析

(聂海春 0811029126 会计2班）

摘要：本文从计量经济学角度，利用中国各省份城乡居民08年的储蓄数据以及相应GDP数据，运用最小二乘法分析我国城乡居民储蓄和GDP总额的关系。以试图了解我国居民储蓄的现状特征和GDP之间的相互影响。并对其模型进行了异方差性检验，得出了两者之间的关系。

关键词：城乡居民存款 GDP 关联性最小二乘法一·引言

现代经济增长理论认为，一些初始人均资本存量较低的经济欠发达国家，通过较高的储蓄率和投资率，将具有比人均资本存量较高的发达国家更为快速的经济增长，从而经过一段时间以后，经济落后的国家将逐渐缩小同经济发达国家的差距。这样的经济命题被称为经济增长的绝对收敛性假说，它是 Solow 经济增长模型的重要结论。虽然后来一些研究者相继提出了条件收敛性假说和集团收敛性假说(club convergence hypothesis)，在一定程度上否认了储蓄率和投资率在经济增长当中的决定性作用，但储蓄率的高低仍然被视为影响经济增长速度的重要因素。由于储蓄率对于经济增长潜在的促进作用，一些经济欠发达国家，特别是第三世界国家纷纷制定和实行一些旨在提高本国居民储蓄率的经济政策，借此来努力提高实际 GDP 的增长率。但是在开放经济和国际资本流动性较强的情形下，如果一个国家只注重提高国内居民储蓄率，而忽视提高实际产出增长率的有关政策的话，则有可能导致国内资本外溢，外部资本撤出，这时一些国

内的储蓄者将逐渐将资本转移到经济增长较快的国家，以寻求更高的资本收益。另外，如果只追求提高储蓄在实际GDP 当中的份额，长期实行这样的经济政策将会导致经济当中的总消费不足，出现供给过剩的买方市场，进一步失去资本收益超过资本成本的投资改革开放以来，我国社会经济环境发生了巨大的变化，经济的不断发展，人民收入水平的提高，城乡居民的储蓄增长迅速，据初步核算，2008年全年国内总值（GDP）300670亿元，比上年增长9.0%。金融机构人民币各项贷款余额303468亿元，比年初增加49114亿元，比上年多增12792亿元；各项存款余额466203亿元，比年初增加76863亿元，比上年多增22985亿元，中国经济目前正处于一个快速增长时期，我国的居民储蓄率一直处于较高水平，这无疑对经济增长起到了重要作用，但是应该注意到，我国的经济增长方式已经出现了新的变化，单纯投资驱动的经济增长成分已经出现了显著降低，国外需求对经济增长的驱动力量也显著减弱，因此依靠国内消费需求和投资需求扩张促进经济稳定快速增长，将是今后一个时期重要的政策导向。

二．变量的选择和模型的建立

本文选择了GDP（Y）作为被解释变量，城乡居民存款（X）作为解释变量。

样本数据：

地区GDP（亿元）城乡居民存款（亿元）

北京10488.03 11952.8

天津6354.38 3978.0

河北16188.61 11434.7

山西6938.73 7048.6

内蒙古7761.80 3211.7

辽宁13461.57 10154.7

吉林6424.06 3923.1

黑龙江8310.00 5545.1

上海13698.15 11464.2

江苏30312.61 16718.7

浙江21486.92 14504.7

安徽8874.17 5647.5

福建10823.11 5853.5

江西6480.33 4166.2

山东31072.06 14382.2

河南18407.78 9515.8

湖北11330.38 6745.4

湖南11156.64 6549.5

广东35696.46 27500.7

广西7171.58 3852.0

海南1459.23 1058.46

重庆5096.66 3989.0

四川12506.25 9646.7

贵州3333.40 2237.1

云南5700.10 3783.8

西藏395.91 184.9

陕西6851.32 5494.5

甘肃3176.11 2461.9

青海961.53 580.5

宁夏1098.51 794.1

新疆4203.41 2553.0

数据来源：《中国统计年鉴》（2008）

建立一元线性模型：

lnY=β0+β1lnX+μ

1.模型估计

Dependent Variable: LOG(Y)

Method: Least Squares

Date: 01/05/11 Time: 12:05

Sample: 1 31

Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

LOG(X) 0.948696 0.036732 25.82726 0.0000

C 0.852119 0.312927 2.723057 0.0108

R-squared 0.958336 Mean dependent var 8.873316 Adjusted R-squared 0.956899 S.D. dependent var 1.027995 S.E. of regression 0.213419 Akaike info criterion -0.188781 Sum squared resid 1.320878 Schwarz criterion -0.096266 Log likelihood 4.926106 Hannan-Quinn criter. -0.158623 F-statistic 667.0472 Durbin-Watson stat 1.950398 Prob(F-statistic) 0.000000

lnY=0.949lnX+0.852

(25.82) (2.72)

R2=0.9583

2. 显著性检验

常数项的t值为.2.72 在95%的置信区间内显著

lnX的系数t值为25.82 在95%的置信区间内显著

3. 异方差性检验

Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 0.566629 Prob. F(2,28) 0.5738 Obs*R-squared 1.205874 Prob. Chi-Square(2) 0.5472 Scaled explained SS 1.171600 Prob. Chi-Square(2) 0.5567

通过怀特检验发现模型不存在异方差性。

4. 拟合优度检验

R2=0.9583 拟合优度较高

三．实证结果

lnY=0.949lnX+0.852