农村居民消费是促进经济增长的重点——基于统计数据的计量分析

计量经济学课程报告

农村居民消费是促进经济增长的重点

——基于统计数据的计量分析

1.引言

我们通常把消费、投资、出口称为拉动一国经济增长的“三驾马车”。近年来,由于多种原因,经济增长这三大动力存在明显不均衡甚至是失衡状况,并呈现加剧的趋势。主要是,投资增长过快,消费增长持续相对缓慢,经济增长过分依赖于投资需求拉动;外贸增长方式粗放,贸易顺差和外汇储备大幅增加,货币调控压力加大,贸易摩擦加剧。经济增长动力的这种失衡状况,导致重大经济关系失调,结构性矛盾突出,大量的低水平重复建设现象存在,经济增长方式转变缓慢,经济发展的不稳定性加大。改变这种失衡状况的根本出路在于,统筹国内发展与对外开放,坚持培育和扩大国内需求,在保持投资适度增长的同时,重点扩大消费需求。在国内需求中, 消费需求大约占70% 左右。“十一五”期间我国经济能否保持快速增长,老百姓花不花钱起着举足轻重的作用。

居民消费是经济增长的关键, 那么, 通过刺激居民消费可以以多大的程度促进经济的增长呢? 并且, 居民消费还存在着城市居民和农村居民两个不同的消费主体, 对于这两个不同的消费主体而言, 应该将着力点主要放在哪一类消费主体来促进经济的发展呢? 本文从人均量的角度试图通过计量模型来回答这些问题。

2.模型设计与分析

选取2006年各地区人均国内生产总值(GDP) (Y) 作为因变量, 分别以各地区农村居民人均消费水平(X1) 和城镇居民人均消费水平(X2) 为自变量。具体数据见表1。在明确了分析所选择的变量之后, 下面要解决的问题自然就应该是模型的选择问题了。在统计学上, 最为直观的办法是建立起相关变量数据之间的散点图。因此, 以2006年各地区人均GDP 值为Y 轴, 分别以农村居民人均消费水平和城镇居民人均消费水平值为X 轴建立坐标系, 得到变量数据之间的散点图①, 见图1与图2。

表1 2006年各地区人均GDP和城乡居民消费水平及增长数据 单位(元)

地区 Y X1 X2 △y △X1 △X2

北京 50467.00 7655.000 18508.00 5023.00 1020.00 1825.00 天津 41163.00 4771.000 12554.00 5380.00 411.00 1160.00 河北 16962.00 2725.000 9008.000 2180.00 276.00 1081.00 山西 14123.00 2447.000 8076.000 1628.00 301.00 972.00 内蒙古 20053.00 2816.000 9043.000 3722.00 356.00 1940.00 辽宁 21788.00 3458.000 9357.000 2805.00 191.00 669.00 吉林 15720.00 2969.000 8166.000 2372.00 502.00 610.00 黑龙江 16195.00 2552.000 7410.000 1761.00 133.00 452.00 上海 57695.00 10136.00 22294.00 6221.00 979.00 2721.00 江苏 28814.00 4915.000 11530.00 4254.00 708.00 1331.00 浙江 31874.00 6301.000 15877.00 4171.00 825.00 1780.00 安徽 10055.00 2445.000 7942.000 1380.00 268.00 806.00 福建 21471.00 4290.000 11710.00 2825.00 560.00 1414.00 江西 10798.00 2810.000 7950.000 1358.00 234.00 621.00 山东 23794.00 3537.000 11193.00 3698.00 459.00 1740.00 河南 13313.00 2666.000 8894.000 1967.00 294.00 749.00 湖北 13296.00 2832.000 9041.000 1865.00 329.00 990.00 湖南 11950.00 3072.000 9480.000 1524.00 217.00 1003.00 广东 28332.00 4205.000 14913.00 3897.00 258.00 1289.00 广西 10296.00 2483.000 7894.000 1508.00 117.00 745.00 海南 12654.00 2792.000 7688.000 1783.00 334.00 733.00 重庆 12457.00 2341.000 9032.000 1475.00 90.00 1073.00 四川 10546.00 2572.000 8305.000 1486.00 140.00 728.00 贵州 5787.000 1630.000 8507.000 735.00 67.00 1009.00 云南 8970.000 2145.000 8579.000 1135.00 232.00 294.00 西藏 10430.00 1827.000 7312.000 1316.00 295.00 -1728.00 陕西 12138.00 2201.000 9033.000 2239.00 177.00 795.00 甘肃 8757.000 1883.000 8190.000 1280.00 71.00 780.00 青海 11762.00 2128.000 7481.000 1717.00 187.00 534.00 宁夏 11847.00 2437.000 8711.000 1608.00 206.00 1216.00 新疆 15000.00 2000.000 7875.000 1892.00 116.00 564.00

图1 各地区农村居民人均消费水平与人均GDP 相关图

图2 各地区城镇居民人均消费水平与人均GDP 相关图

① 本文中的散点图与计量模型的分析结果由Eviews完成，具体操作步骤图相见附录。

注: 数据来源,《中国统计年鉴——2007》和《中国统计年鉴——2006》, 中国统计出版社。

由上面的图1 和图2 可以看出, 我国各地区人均GDP 值与各地区城镇居民人均消费水平和农村人均消费水平之间都存在着极为明显的线性相关关系, 因此, 可以利用线性回归模型对它们之间的关系进行计量模型分析。估计得到的计量模型为(其中括号中的数为检验值, 下同)

Y= - 5501.178+ 4.96X1+ 0.76X2 (1)

(- 1.642) (3.451) (1.009)

R2 0.903R2 0.897 F0.05 130.908 D. W. = 1. 397

从上面的结果来看, 在方程(1) 的估计中, 模型的拟合优度通过了检验。但是在给定显著性水平α=0.05，查t分布表中自由度为28的相应临界值，得到t 28 =2.048，

2

可见常数量和X2的t值小于该临界值，所以不能通过t检验。而且D. W .检验值为1. 3971, 处于D.W.检验的不可确定是否存在序列相关的区域(在5%的上下界

下,d1 31 1.36，du 31 1.5，dl< D. W.<du) , 即无法判断模型(1) 是否存在序列

相关性, 若存在序列相关, 对模型(1) 的估计参数和其它统计检验可能失去意义, 因此, 需要对模型(1) 进行改进,以消除D.W.检验的失效以及由此造成的对统计检验的影响。所以, 对原始数据采取一阶差分,得到△y= Yi- Yi-1, △x1= X1i- X1i-1, △x2= X2i- X2i-1, 其中Yi-1 、X1i-1 和X2i-1是2005年的数据。用新的变量△y、△x1 与△x2 建立新的计量模型为

△y= 4.269△x1+ 0.857△x2 (2)

(6.253) (3.622)

R2 0.647R2 0.635 F0.05 D. W. = 1.990 53.1 25

从上面的结果来看, 在方程(2) 的估计中, 除了模型的拟合优度不甚理想外，各个估计参数都通过了统计检验,F检验的通过表明方程的总体线性在统计上是显著的，而且也消除了模型(1) 中存在的可能存在序列相关的问题, 因此, 我们采用 …… 此处隐藏：2812字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……