影响居民消费水平的因素分析
摘要：
文章主要围绕收入和储蓄对消费水平的影响，建立模型并且对模型进行了一系列修正以及对参数进行的检验。文章共分为四个部分。第一部分：问题的提出。结合现实情况介绍影响居民消费水平的各因素。第二部分：计量方法。根据选定的变量，结合计量经济知识选择正确的方法建立计量经济模型。第三部分：建立计量经济模型。正确运用计量经济学的分析方法对设定模型进行分析检验，得出一个较合理的分析模型。第四部分：对以上分析得出的结论进行评价。结合我国当前的经济现状，对建立的模型进行总体上的评价，正确认识居民消费的影响因素及影响的程度。
关键词：收入 储蓄 居民消费水平
问题的提出
按照马克思的观点："一个社会不能停止消费，同样，它也不能停止生产，因此，每一个生产过程，从经常的联系和它的不断更新来看，同时也就是再生产过程。"也就是说，消费是社会再生产的重要组成部分，离开消费，社会再生产便无法继续进行，消费既是生产的起点，也是生产的终点。”可见适当消费是影响经济正常运行的重要因素。
结合我国的实际情况，自1978年我国实行改革开放以后,中国的大门向世界敞开,国外知名企业纷纷投资中国,给我国带来了先进的技术和管理理念,使我国经济以一个较快的势头发展。到2004年,我国人均收入已经超过了1000美元。伴随着国民收入的提高,居民消费水平也日益上升,消费开支不断扩大,尤其是在旅游、餐饮、住房、购车、数码产品上的开支不断增长。消费水平到底是由什么因素决定的呢？在现实生活中，影响居民消费的因素很多，如收入水平、商品价格水平、利率水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财富状况、消费信贷状况以及制度、风俗习惯等。我们选用以下两个主要因素即收入和储蓄，作为模型的解释变量以研究居民消费的影响因素。根据经济理论，收入是消费的直接来源，两者成正相关关系。由于我们采用当期储蓄余额，在收入一定的条件下，储蓄增加则消费减少，两者呈负相关关系。这三个变量均受物价指数的影响，不影响模型的分析，所以我们不引入物价指数，只考虑名义变量。
1、收入
关于收入和消费的关系，凯恩斯认为存在一条基本心理规律：随着收入的增长，消费也会增加，但是消费的增加不及收入的增加的多，这是凯恩斯的绝对收入假说，可由以下线形函数表示：
C=Co+c*Yd
上式中，C表示消费，Co表示必不可少的自发性消费，c代表边际消费倾向，Yd代表收入。这个式子基本上反映了绝对收入的观点。第一：消费支出主要受可支配收入的影响；第二：边际消费倾向大于零小于一；第三：随着可支配收入的增加，平均消费倾向逐渐下降。
除了凯恩斯的绝对收入假说，还有美国经济学家杜森贝利的相对收入假说、弗朗科·莫迪利安的生命周期的消费理论、和弗里得曼的永久收入消费理论。这些理论各有各的侧重点，但都揭示了收入和消费之间有着紧密的联系。
2、储蓄
从1978年至今的20多年来,中国的居民储蓄率始终保持了较高水平。众所周知储蓄是投资的基础，一个国家一定的储蓄规模可以促进经济发展，然而如果储蓄没有及时的转变为投资而闲置在金融机构中，它不仅是一种资源的浪费，更影响着居民消费水平和经济增长速度。因此储蓄作为联系消费和投资的一个关键变量一直受到关注。
西方经济学最初关于消费储蓄的讨论出现在的凯恩斯的绝对收入理论中，其中储蓄是指可支配收入扣除当期消费后的部分。一方面，当可支配收入一定时，消费和储蓄呈负相关。另一方面，储蓄悖论中提到：利率一定下储蓄的增多使得利息收入增多，从而可支配收入提高，在边际消费倾向一定的情况下，消费增多。储蓄对消费的最终作用取决于两个作用之和。随着经济理论的逐步发展和完善相继出现了弗里德曼的永久收入假说和莫迪利安尼的生命周期假说，将时间因素引入模型中进行新的假定分析。弗里德曼的永久收入假说认为消费行为人的收入可分为永久收入和暂时收入,消费是永久收入而非暂时收入的函数。莫迪利安尼的生命周期假说认为消费者的收入是以其一生为周期来安排的,消费者年轻时储蓄年老时动用储蓄,从而平滑自己一生的消费。
这一系列的学说不得不引起我们的思考：储蓄到底会不会影响消费水平？影响的程度有多大？二者的关联性有多强？为了搞清楚这一问题，我们选择储蓄作为模型中的一个变量，以居民储蓄存款年底余额的数据来表达，并引入时间因素，建立一个模型并进行分析。
二．计量方法
在宏观经济活动中，许多经济变量的时间序列都是非平稳的，如果直接应用非平稳变量进行回归，则可能出现“伪回归”现象，模型的回归系数没有现实经济意义，所以我们采用新的有效的计量方法----协整检验及误差校正机制解决这个问题。
三、建立计量经济模型
我们选取居民人均消费量作为消费水平的衡量标准(Y)，收入(W)、储蓄(S)
表一 ： 单位：元
收入 消费 储蓄
1978 175.1404 175 4.464815
1979 207.9551 197 6.929629
1980 251.7093 227 11.66604
1981 298.3142 249 11.85818
1982 359.7206 267 14.1506
1983 403.3551 289 20.36656
1984 430.1209 329 30.08802
1985 478.5591 406 37.5311
1986 522.9052 485 53.7504
1987 577.3977 550 73.70232
1988 693.2053 693 62.34039
*** 803.948 762 116.8045
1990 903.8895 803 161.6587
1991 975.8472 896 175.1823
1992 1125.216 1070 205.703
1993 1385.06 1331 279.2016
1994 1869.655 1746 543.1365
1995 2363.329 2236 623.0325
1996 2813.917 2641 698.4263
1997 3069.799 2834 596.1259
1998 3250.249 2972 537.2519
1999 3477.568 3180 459.1544
2000 3711.825 3397 335.8756
2001 4058.528 3611 703.7146
2002 4518.901 3791 986.4161
2003 4993.005 4089 1799.988
------数据来源：《中国统计年鉴》
（一）、建立长期关系模型
Y=βo+β1×S+β2×W+β3×Y（-1）+μ
由OLS得出模型如下：
Y = 0.8698*W - 0.2691*S + 0.0817*Y(-1) + 24.2157
t=(2.783125) (-1.463327) (0.244103) (0.691986)
R^2=0.995751 修正R^2=0.995144 F值=1640.573
1、对以上模型进行Granger因果检验。
表二：对收入和消费的因果检验
Pairwise Granger Causality Tests
Date: 12/24/04 Time: 18:42
Sample: 1978 2003
Lags: 8
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability
W does not Granger Cause Y 18 1.21050 0.61004
Y does not Granger Cause W 101.128 0.07677
滞后期取8时，接受收入是消费的原因
表三：对储蓄和消费的因果检验
Pairwise Granger Causality Tests
Date: 12/24/04 Time: 18:59
Sample: 1978 2003
Lags: 3
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability
S does not Granger Cause Y 23 1.25219 0.32398
Y does not Granger Cause S 13.2456 0.00013
滞后期取3时，接受储蓄是消费的原因
得出结论：收入和储蓄的Granger因果检验通过，表明二者均是影响居民消费的原因，反过来，消费却不是影响收入和储蓄的原因，所以我们可以对模型做进一步的分析。
2、对时间序列做平稳性检验（滞后期为1）
ADF Test Statistic 0.912748 1% Critical Value* -2.6649
5% Critical Value -1.9559
10% Critical Value -1.6231
表四：Y的ADF检验
接受Ho:γ=1,即1978----2003年的消费序列可能是非平稳序列。
表五：S的ADF检验
ADF Test Statistic 1.323921 1% Critical Value* -3.7343
5% Critical Value -2.9907
10% Critical Value -2.6348
接受Ho:γ=1,即1978----2003年的储蓄序列可能
是非平稳序列。
表六：W的ADF检验
ADF Test Statistic 1.719418 1% Critical Value* -2.6649
5% Critical Value -1.9559
10% Critical Value -1.6231
接受Ho:γ=1,即1978----2003年的收入序列可能是非平稳序列。
当变量为非平稳时间序列时，对变量进行的回归将可能导致伪回归现象。为了避免伪回归现象的出现，我们必须对序列进行协整性检验，如果是协整的，则它们之间就存在一个长期稳定的关系；如果不协整，这种关系就不存在。
3、协整性检验（由于知识有限,我们对变量进行两两协整）
第一步，用OLS法对两个回归方程进行估计：
S=a+gY+u
W=a1+g1Y+u
分别得到残差序列：et1=S-(â+ĝY)
et2=W-(â1+ĝ1Y)
第二步，检查et1和et2的平稳性。
对et1的检验，用协整回归所得的残差构成的DW检验量：Dw= 0.747390212837457 所以在1%的显著水平下拒绝非协整假设。
对et2的检验，用协整回归所得的残差构成的DW检验量：Dw=0.336064864438307 所以在10%的显著性水平下拒绝非协整假设。
综上所述，变量间存在协整关系，长期关系模型的变量选择是合理的，因此可以对模型进行进一步的分析。
（二）、建立短期动态模型 即误差校正模型
将长期关系模型中各变量以一阶差分形式加以构造并将长期关系模型所产生的残差序列作为解释变量引入，在这个新模型中反映了短期的调整行为。然后对短期的动态关系进行逐项检验，不显著的项逐渐被剔除，直到找到最适合的方法。
首先，令i=0表示滞后一期，回归后得
Akaike info criterion 12.05316
Schwarz criterion 12.24818
然后，令i=1表示滞后两期，回归后得
Akaike info criterion 14.50609
Schwarz criterion 14.88372
所以i=0，（即选择滞后一期）
误差校正模型的形式是：
DY = 0.6603386404*DW - 0.0437436078*DS + 0.3544914002*DY(-1 )+ 0.2607476915*EC(-1) + 31.35692236
t =(4.553187) (-0.358447) (2.433628) (1.097151) (1.363832)
R^2=0.895905 修正R^2=0.872773 F值=38.72972
DY-----当期消费增量
DS-----当期储蓄增量
DW----当期收入增量
DY（-1）----上期消费增量
EC（-1）----滞后一期的残差序列
由模型可看出：整体拟合程度较好，但有些变量t值不显著，所以要进行计量经济学检验，对模型进行修正，使之成为最优：
1、进行多重共线性的检验。
（1）、用简单相关系数矩阵法看出解释变量之间不存在多重共线性。
表七：
DW DS DY1
DW 1 0.589186371607 0.286123404272
DS 0.589186371607 1 0.090501811194
DY1 0.286123404272 0.090501811194 1
2、进行自相关检验。
考虑到模型中有滞后应变量作解释变量，我们只能采取德宾 h -检验，虽然我们滞后了的数据只有23个，没达到大样本的条件，但相差不算太多。所以，在此，我们采用的德宾 h 检验。具体做法是，构造一个 h 检验量，在原假设相关系数为0时，h统计量的极限分布为正态分布。我们算得：h=-5.96 ,在a=0.05 时，临界值为1.96。因为 ︱h︱>1.96,所以，拒绝原假设，即模型存在自相关。
在我们的模型中，存在自相关的原因可能是模型中遗漏了一些会对消费构成影响的因素，
而本文主要讨论的是收入和储蓄对消费的影响，所以，就不再引入新的变量。而由于知识水平的有限，我们尚未掌握对自回归模型中，扰动自相关项处理的方法，所以，这里，就不再对模型作出修改。
3、异方差检验。
运用ARCH检验：设ARCH检验的过程为：
(σ^2)t=α0+α1×(σ^2)t-1+α2×(σ^2)t-2+α3×(σ^2)t-3+νt
提出原假设H0:α1=α2=α3=0 滞后期为三期。
表九:
Dependent Variable: E2
Method: Least Squares
Date: 12/24/04 Time: 20:01
Sample(adjusted): 1984 2003
Included observations: 20 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2509.068 1473.825 1.702419 0.1080
E2(-1) 0.026855 0.248801 0.107939 0.9154
E2(-2) -0.718462 0.682981 -1.051950 0.3085
E2(-3) 0.131536 0.705670 0.186398 0.8545
R-squared 0.065640 Mean dependent var 1933.383
Adjusted R-squared -0.109553 S.D. dependent var 3661.083
S.E. of regression 3856.414 Akaike info criterion 19.52972
Sum squared resid 2.38E+08 Schwarz criterion 19.72887
Log likelihood -191.2972 F-statistic 0.374671
Durbin-Watson stat 2.006816 Prob(F-statistic) 0.772444
(n-p)*R^2 =1.2 小于临界值 ，接受原假设。所以接受Ho:，说明不存在异方差
经过上述过程的分析，得到的回归模型为：
DY = 0.6603*DW - 0.0437*DS + 0.3545*DY(-1 )+ 0.2607*EC(-1) + 31.3569
t=(4.553187) (-0.358447) (2.433628) (1.097151) (1.363832)
R^2=0.895905 修正R^2=0.872773 F值=38.72972
四、结果分析
由于我们用的是短期模型来修正长期模型，因此，在作经济意义分析时，仍作长期的。
首先对参数系数作出解释：
β1=0.6603，符合经济理论中绝对收入假说边际消费倾向在0与1之间，表明当期居民可支配收入每增加1元，居民当期人均消费支出平均增加0.6603元。
β2=-0.0437，表示当期居民储蓄每增加1元，居民当期人均消费平均减少0.0437元。
β2=0.3545，表示上期居民消费每增加1元，居民当期人均消费平均增加0.3545元。
其次，该模型符合库兹涅茨的长期消费函数。即从长期看，虽收入的提高，平均消费倾向比较稳定。
从我国实际情况来分析，我们知道，在决定消费的诸多因素中，收入是一个重要变量。居民的收入水平直接决定着消费支出的规模和水平。改革开放以来，在供给能力（特别是消费品供给能力）迅速增大的同时，由于居民收入增长长期滞后于经济增长，改变了GDP的支出结构，使消费率不仅没有提高，反而趋于下降。
结合模型我们知道，随收入水平的提高，边际消费倾向趋于下降。因此，在某一时点上，低收入水平的边际消费倾向应该高于高收入水平的边际消费倾向。然而，我国相对低收入水平的农村居民边际消费倾向却低于相对高收入水平的城镇居民边际消费倾向。
在这里我们把储蓄看作财富，人们的财富按照一生消费等于一生收入的观点，一个人年富力强时正忙于财富积累，从财富中所产生的边际消费倾向比较低；而当一个人越接近寿终，从财富中产生的边际消费倾向越高。从整个社会来讲，总有一部分人从财富中所产生的边际消费倾向较低，而另一部分人从财富中产生的边际消费倾向较高，所以其动态过程是均衡的。然而在我国体制转轨的特殊阶段，这种从财富中产生的边际消费倾向处于一种结构性失衡状态。
随着国民收入的提高，当其消费受上期消费的影响不是很大，即使上期消费在增加，当其消费也会随之上涨。
为使建立模型简单易分析，我们在分析居民消费影响变量时，只考虑了收入储蓄因素，其余因素都把它认为是随机扰动项，所以模型结果不是很理想。在这里我们在分析下Ui。
收支预期不稳定影响消费。目前，我国经济运行总体上处于下滑阶段，由于投资率低，企业停业倒闭，失业现象增加，收入增长减缓甚至有可能降低，因而购买力减弱。由于经济走向不明，人们收入预期的期望值也低，这时消费需求必呈紧缩状态。
另外，体制转换过程中，原有的社会福利保障制度将发生重大变革，养老，医疗，教育，住房等方面的个人支出将增大 ，价格扭曲的公共事业收费也将不断调整，从而增加个人支出。这种未来支出预期的增大势必减弱居民的消费倾向。
第二， 制度性障碍影响消费。我国目前消费环境条件的制度性障碍较大，对消费需求的扩张有较大的制约，流动性约束太强。对于财富积累较少的居民来说，流动性约束依然影响他们的消费。
参考文献：《计量经济学 》 庞皓 主编 李南成 副主编 西南财经大学出版社
《挑战过剩——中国经济分析2000》 周振华 主编 上海人民出版社
《宏观经济学》 梁东黎 编著 南京大学出版社
《中国统计年鉴》 中国统计
摘要：
文章主要围绕收入和储蓄对消费水平的影响，建立模型并且对模型进行了一系列修正以及对参数进行的检验。文章共分为四个部分。第一部分：问题的提出。结合现实情况介绍影响居民消费水平的各因素。第二部分：计量方法。根据选定的变量，结合计量经济知识选择正确的方法建立计量经济模型。第三部分：建立计量经济模型。正确运用计量经济学的分析方法对设定模型进行分析检验，得出一个较合理的分析模型。第四部分：对以上分析得出的结论进行评价。结合我国当前的经济现状，对建立的模型进行总体上的评价，正确认识居民消费的影响因素及影响的程度。
关键词：收入 储蓄 居民消费水平
问题的提出
按照马克思的观点："一个社会不能停止消费，同样，它也不能停止生产，因此，每一个生产过程，从经常的联系和它的不断更新来看，同时也就是再生产过程。"也就是说，消费是社会再生产的重要组成部分，离开消费，社会再生产便无法继续进行，消费既是生产的起点，也是生产的终点。”可见适当消费是影响经济正常运行的重要因素。
结合我国的实际情况，自1978年我国实行改革开放以后,中国的大门向世界敞开,国外知名企业纷纷投资中国,给我国带来了先进的技术和管理理念,使我国经济以一个较快的势头发展。到2004年,我国人均收入已经超过了1000美元。伴随着国民收入的提高,居民消费水平也日益上升,消费开支不断扩大,尤其是在旅游、餐饮、住房、购车、数码产品上的开支不断增长。消费水平到底是由什么因素决定的呢？在现实生活中，影响居民消费的因素很多，如收入水平、商品价格水平、利率水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财富状况、消费信贷状况以及制度、风俗习惯等。我们选用以下两个主要因素即收入和储蓄，作为模型的解释变量以研究居民消费的影响因素。根据经济理论，收入是消费的直接来源，两者成正相关关系。由于我们采用当期储蓄余额，在收入一定的条件下，储蓄增加则消费减少，两者呈负相关关系。这三个变量均受物价指数的影响，不影响模型的分析，所以我们不引入物价指数，只考虑名义变量。
1、收入
关于收入和消费的关系，凯恩斯认为存在一条基本心理规律：随着收入的增长，消费也会增加，但是消费的增加不及收入的增加的多，这是凯恩斯的绝对收入假说，可由以下线形函数表示：
C=Co+c*Yd
上式中，C表示消费，Co表示必不可少的自发性消费，c代表边际消费倾向，Yd代表收入。这个式子基本上反映了绝对收入的观点。第一：消费支出主要受可支配收入的影响；第二：边际消费倾向大于零小于一；第三：随着可支配收入的增加，平均消费倾向逐渐下降。
除了凯恩斯的绝对收入假说，还有美国经济学家杜森贝利的相对收入假说、弗朗科·莫迪利安的生命周期的消费理论、和弗里得曼的永久收入消费理论。这些理论各有各的侧重点，但都揭示了收入和消费之间有着紧密的联系。
2、储蓄
从1978年至今的20多年来,中国的居民储蓄率始终保持了较高水平。众所周知储蓄是投资的基础，一个国家一定的储蓄规模可以促进经济发展，然而如果储蓄没有及时的转变为投资而闲置在金融机构中，它不仅是一种资源的浪费，更影响着居民消费水平和经济增长速度。因此储蓄作为联系消费和投资的一个关键变量一直受到关注。
西方经济学最初关于消费储蓄的讨论出现在的凯恩斯的绝对收入理论中，其中储蓄是指可支配收入扣除当期消费后的部分。一方面，当可支配收入一定时，消费和储蓄呈负相关。另一方面，储蓄悖论中提到：利率一定下储蓄的增多使得利息收入增多，从而可支配收入提高，在边际消费倾向一定的情况下，消费增多。储蓄对消费的最终作用取决于两个作用之和。随着经济理论的逐步发展和完善相继出现了弗里德曼的永久收入假说和莫迪利安尼的生命周期假说，将时间因素引入模型中进行新的假定分析。弗里德曼的永久收入假说认为消费行为人的收入可分为永久收入和暂时收入,消费是永久收入而非暂时收入的函数。莫迪利安尼的生命周期假说认为消费者的收入是以其一生为周期来安排的,消费者年轻时储蓄年老时动用储蓄,从而平滑自己一生的消费。
这一系列的学说不得不引起我们的思考：储蓄到底会不会影响消费水平？影响的程度有多大？二者的关联性有多强？为了搞清楚这一问题，我们选择储蓄作为模型中的一个变量，以居民储蓄存款年底余额的数据来表达，并引入时间因素，建立一个模型并进行分析。
二．计量方法
在宏观经济活动中，许多经济变量的时间序列都是非平稳的，如果直接应用非平稳变量进行回归，则可能出现“伪回归”现象，模型的回归系数没有现实经济意义，所以我们采用新的有效的计量方法----协整检验及误差校正机制解决这个问题。
三、建立计量经济模型
我们选取居民人均消费量作为消费水平的衡量标准(Y)，收入(W)、储蓄(S)
表一 ： 单位：元
收入 消费 储蓄
1978 175.1404 175 4.464815
1979 207.9551 197 6.929629
1980 251.7093 227 11.66604
1981 298.3142 249 11.85818
1982 359.7206 267 14.1506
1983 403.3551 289 20.36656
1984 430.1209 329 30.08802
1985 478.5591 406 37.5311
1986 522.9052 485 53.7504
1987 577.3977 550 73.70232
1988 693.2053 693 62.34039
*** 803.948 762 116.8045
1990 903.8895 803 161.6587
1991 975.8472 896 175.1823
1992 1125.216 1070 205.703
1993 1385.06 1331 279.2016
1994 1869.655 1746 543.1365
1995 2363.329 2236 623.0325
1996 2813.917 2641 698.4263
1997 3069.799 2834 596.1259
1998 3250.249 2972 537.2519
1999 3477.568 3180 459.1544
2000 3711.825 3397 335.8756
2001 4058.528 3611 703.7146
2002 4518.901 3791 986.4161
2003 4993.005 4089 1799.988
------数据来源：《中国统计年鉴》
（一）、建立长期关系模型
Y=βo+β1×S+β2×W+β3×Y（-1）+μ
由OLS得出模型如下：
Y = 0.8698*W - 0.2691*S + 0.0817*Y(-1) + 24.2157
t=(2.783125) (-1.463327) (0.244103) (0.691986)
R^2=0.995751 修正R^2=0.995144 F值=1640.573
1、对以上模型进行Granger因果检验。
表二：对收入和消费的因果检验
Pairwise Granger Causality Tests
Date: 12/24/04 Time: 18:42
Sample: 1978 2003
Lags: 8
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability
W does not Granger Cause Y 18 1.21050 0.61004
Y does not Granger Cause W 101.128 0.07677
滞后期取8时，接受收入是消费的原因
表三：对储蓄和消费的因果检验
Pairwise Granger Causality Tests
Date: 12/24/04 Time: 18:59
Sample: 1978 2003
Lags: 3
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability
S does not Granger Cause Y 23 1.25219 0.32398
Y does not Granger Cause S 13.2456 0.00013
滞后期取3时，接受储蓄是消费的原因
得出结论：收入和储蓄的Granger因果检验通过，表明二者均是影响居民消费的原因，反过来，消费却不是影响收入和储蓄的原因，所以我们可以对模型做进一步的分析。
2、对时间序列做平稳性检验（滞后期为1）
ADF Test Statistic 0.912748 1% Critical Value* -2.6649
5% Critical Value -1.9559
10% Critical Value -1.6231
表四：Y的ADF检验
接受Ho:γ=1,即1978----2003年的消费序列可能是非平稳序列。
表五：S的ADF检验
ADF Test Statistic 1.323921 1% Critical Value* -3.7343
5% Critical Value -2.9907
10% Critical Value -2.6348
接受Ho:γ=1,即1978----2003年的储蓄序列可能
是非平稳序列。
表六：W的ADF检验
ADF Test Statistic 1.719418 1% Critical Value* -2.6649
5% Critical Value -1.9559
10% Critical Value -1.6231
接受Ho:γ=1,即1978----2003年的收入序列可能是非平稳序列。
当变量为非平稳时间序列时，对变量进行的回归将可能导致伪回归现象。为了避免伪回归现象的出现，我们必须对序列进行协整性检验，如果是协整的，则它们之间就存在一个长期稳定的关系；如果不协整，这种关系就不存在。
3、协整性检验（由于知识有限,我们对变量进行两两协整）
第一步，用OLS法对两个回归方程进行估计：
S=a+gY+u
W=a1+g1Y+u
分别得到残差序列：et1=S-(â+ĝY)
et2=W-(â1+ĝ1Y)
第二步，检查et1和et2的平稳性。
对et1的检验，用协整回归所得的残差构成的DW检验量：Dw= 0.747390212837457 所以在1%的显著水平下拒绝非协整假设。
对et2的检验，用协整回归所得的残差构成的DW检验量：Dw=0.336064864438307 所以在10%的显著性水平下拒绝非协整假设。
综上所述，变量间存在协整关系，长期关系模型的变量选择是合理的，因此可以对模型进行进一步的分析。
（二）、建立短期动态模型 即误差校正模型
将长期关系模型中各变量以一阶差分形式加以构造并将长期关系模型所产生的残差序列作为解释变量引入，在这个新模型中反映了短期的调整行为。然后对短期的动态关系进行逐项检验，不显著的项逐渐被剔除，直到找到最适合的方法。
首先，令i=0表示滞后一期，回归后得
Akaike info criterion 12.05316
Schwarz criterion 12.24818
然后，令i=1表示滞后两期，回归后得
Akaike info criterion 14.50609
Schwarz criterion 14.88372
所以i=0，（即选择滞后一期）
误差校正模型的形式是：
DY = 0.6603386404*DW - 0.0437436078*DS + 0.3544914002*DY(-1 )+ 0.2607476915*EC(-1) + 31.35692236
t =(4.553187) (-0.358447) (2.433628) (1.097151) (1.363832)
R^2=0.895905 修正R^2=0.872773 F值=38.72972
DY-----当期消费增量
DS-----当期储蓄增量
DW----当期收入增量
DY（-1）----上期消费增量
EC（-1）----滞后一期的残差序列
由模型可看出：整体拟合程度较好，但有些变量t值不显著，所以要进行计量经济学检验，对模型进行修正，使之成为最优：
1、进行多重共线性的检验。
（1）、用简单相关系数矩阵法看出解释变量之间不存在多重共线性。
表七：
DW DS DY1
DW 1 0.589186371607 0.286123404272
DS 0.589186371607 1 0.090501811194
DY1 0.286123404272 0.090501811194 1
2、进行自相关检验。
考虑到模型中有滞后应变量作解释变量，我们只能采取德宾 h -检验，虽然我们滞后了的数据只有23个，没达到大样本的条件，但相差不算太多。所以，在此，我们采用的德宾 h 检验。具体做法是，构造一个 h 检验量，在原假设相关系数为0时，h统计量的极限分布为正态分布。我们算得：h=-5.96 ,在a=0.05 时，临界值为1.96。因为 ︱h︱>1.96,所以，拒绝原假设，即模型存在自相关。
在我们的模型中，存在自相关的原因可能是模型中遗漏了一些会对消费构成影响的因素，
而本文主要讨论的是收入和储蓄对消费的影响，所以，就不再引入新的变量。而由于知识水平的有限，我们尚未掌握对自回归模型中，扰动自相关项处理的方法，所以，这里，就不再对模型作出修改。
3、异方差检验。
运用ARCH检验：设ARCH检验的过程为：
(σ^2)t=α0+α1×(σ^2)t-1+α2×(σ^2)t-2+α3×(σ^2)t-3+νt
提出原假设H0:α1=α2=α3=0 滞后期为三期。
表九:
Dependent Variable: E2
Method: Least Squares
Date: 12/24/04 Time: 20:01
Sample(adjusted): 1984 2003
Included observations: 20 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2509.068 1473.825 1.702419 0.1080
E2(-1) 0.026855 0.248801 0.107939 0.9154
E2(-2) -0.718462 0.682981 -1.051950 0.3085
E2(-3) 0.131536 0.705670 0.186398 0.8545
R-squared 0.065640 Mean dependent var 1933.383
Adjusted R-squared -0.109553 S.D. dependent var 3661.083
S.E. of regression 3856.414 Akaike info criterion 19.52972
Sum squared resid 2.38E+08 Schwarz criterion 19.72887
Log likelihood -191.2972 F-statistic 0.374671
Durbin-Watson stat 2.006816 Prob(F-statistic) 0.772444
(n-p)*R^2 =1.2 小于临界值 ，接受原假设。所以接受Ho:，说明不存在异方差
经过上述过程的分析，得到的回归模型为：
DY = 0.6603*DW - 0.0437*DS + 0.3545*DY(-1 )+ 0.2607*EC(-1) + 31.3569
t=(4.553187) (-0.358447) (2.433628) (1.097151) (1.363832)
R^2=0.895905 修正R^2=0.872773 F值=38.72972
四、结果分析
由于我们用的是短期模型来修正长期模型，因此，在作经济意义分析时，仍作长期的。
首先对参数系数作出解释：
β1=0.6603，符合经济理论中绝对收入假说边际消费倾向在0与1之间，表明当期居民可支配收入每增加1元，居民当期人均消费支出平均增加0.6603元。
β2=-0.0437，表示当期居民储蓄每增加1元，居民当期人均消费平均减少0.0437元。
β2=0.3545，表示上期居民消费每增加1元，居民当期人均消费平均增加0.3545元。
其次，该模型符合库兹涅茨的长期消费函数。即从长期看，虽收入的提高，平均消费倾向比较稳定。
从我国实际情况来分析，我们知道，在决定消费的诸多因素中，收入是一个重要变量。居民的收入水平直接决定着消费支出的规模和水平。改革开放以来，在供给能力（特别是消费品供给能力）迅速增大的同时，由于居民收入增长长期滞后于经济增长，改变了GDP的支出结构，使消费率不仅没有提高，反而趋于下降。
结合模型我们知道，随收入水平的提高，边际消费倾向趋于下降。因此，在某一时点上，低收入水平的边际消费倾向应该高于高收入水平的边际消费倾向。然而，我国相对低收入水平的农村居民边际消费倾向却低于相对高收入水平的城镇居民边际消费倾向。
在这里我们把储蓄看作财富，人们的财富按照一生消费等于一生收入的观点，一个人年富力强时正忙于财富积累，从财富中所产生的边际消费倾向比较低；而当一个人越接近寿终，从财富中产生的边际消费倾向越高。从整个社会来讲，总有一部分人从财富中所产生的边际消费倾向较低，而另一部分人从财富中产生的边际消费倾向较高，所以其动态过程是均衡的。然而在我国体制转轨的特殊阶段，这种从财富中产生的边际消费倾向处于一种结构性失衡状态。
随着国民收入的提高，当其消费受上期消费的影响不是很大，即使上期消费在增加，当其消费也会随之上涨。
为使建立模型简单易分析，我们在分析居民消费影响变量时，只考虑了收入储蓄因素，其余因素都把它认为是随机扰动项，所以模型结果不是很理想。在这里我们在分析下Ui。
收支预期不稳定影响消费。目前，我国经济运行总体上处于下滑阶段，由于投资率低，企业停业倒闭，失业现象增加，收入增长减缓甚至有可能降低，因而购买力减弱。由于经济走向不明，人们收入预期的期望值也低，这时消费需求必呈紧缩状态。
另外，体制转换过程中，原有的社会福利保障制度将发生重大变革，养老，医疗，教育，住房等方面的个人支出将增大 ，价格扭曲的公共事业收费也将不断调整，从而增加个人支出。这种未来支出预期的增大势必减弱居民的消费倾向。
第二， 制度性障碍影响消费。我国目前消费环境条件的制度性障碍较大，对消费需求的扩张有较大的制约，流动性约束太强。对于财富积累较少的居民来说，流动性约束依然影响他们的消费。
参考文献：《计量经济学 》 庞皓 主编 李南成 副主编 西南财经大学出版社
《挑战过剩——中国经济分析2000》 周振华 主编 上海人民出版社
《宏观经济学》 梁东黎 编著 南京大学出版社
《中国统计年鉴》 中国统计
收藏