计量经济学课程论文(最终版)

课程论文

题目分析我国城镇居民消费支出对GDP的影响学院数学与统计学院

专业经济统计学

班级2013级经济统计一班

学生姓名

指导教师孙荣

职称副教授

2015 年12 月24 日

重庆工商大学课程论文成绩评定表

指导教师评定成绩：

指导教师签名：

年月日

分析城镇居民消费支出对GDP的影响

[摘要]：为了更深入地研究居民消费对GDP的影响，而不是仅仅笼统的了解居民消费

对GDP有影响,本文从居民消费用途分类对GDP影响进行分析，。文章指出应该从消费用途方面分析居民消费对GDP的影响。政府可以根据此分析结果对居民消费结构进行调整，提高GDP，促进经济发展。

[关键字]：GDP 消费用途城镇居民消费支出

引言

（一）研究背景

拉动经济发展的“三驾马车”是：消费，投资，进出口。在中国，存在其他国家都不能相比的巨大的消费市场。大家都知道，因为人多。大多数研究在分析居民消费对GDP的影响时，仅仅分析表面，并没有对消费进行彻底的分析。内需才是提高GDP切实可行之路，所以本文将居民消费按照用途分类，更深入的研究消费中各种用途对GDP的影响。这样能够更加清晰的理解居民消费对GDP的具体影响，给政府提高国内生产总值提供参考性建议。同时还可以根据本文分析结果对居民消费结构进行适当的调整，了解居民消费需求，实现供求平衡，拉动经济的增长。

（二）理论依据

根据支出法计算国内生产总值，GDP=最终消费支出+资本形成总额+货物净出口，其中的最终消费支出=居民个人消费支出+社会公共消费支出，本文将居民消费支出按照户口分为城镇居民消费支出与农村居民消费支出，进而再继续分类，按照用途分类，将居民消费支出分为八大类，分别是食品、衣着、家庭设备用品及维修服务、医疗保健、交通通信、文娱教育及服务、居住、其他商品和服务。本文根据这八类居民消费分类对GDP的影响进行深入研究。（三）研究意义

将消费按照用途分类，能够深入的了解到每一类型的消费需求对GDP的影响，用Eviews 软件进行定量分析之后，我们就能够更具体的了解到居民消费对GDP的影响，对政府进行消费结构调整能够提供有价值的建议，或者对于提高内需，拉动经济增长，能够提供可靠性的依据，不在只是依赖定性分析进行决策，而是利用更加科学可靠的定量分析进行相关决策。

一、居民消费对国内生产总值的影响

居民消费支出可以看做是消费需求一部分，消费需求的增长对经济增长的拉动作用，可以从两方面进行分析：（1）消费需求弹性分析。消费需求弹性系数是一个较为具体的地反应需求对经济增长的影响或制约性分析指标。它是经济增长率与消费需求增长率之比，说明需求没增长1个百分点能够带动经济增长比例关系。（2）消费需求贡献分析。从市场消费需求增长变化对经济增长的实际效果来分析，消费需求在多大的程度上推动了经济增长。

二、深入分析居民消费对国内生产总值的影响

本文利用Eviews软件深入分析居民消费对国内生产总值的影响。将居民消费按照八个分

类进行分析，这样的分析可以更好地挖掘居民消费市场的潜在空间，能够更清晰地了解到居民消费怎么对国内生产总值产生影响。

1.数据收集

数据来源于国家统计局网站，是1997-2012年的相关数据。如下表：

图（1）

3.Eviews 建立模型，定量分析居民消费对GDP 的影响

研究居民消费对对GDP 的影响，本文着重研究居民消费按照用途分类，深入研究每一类消费用途对GDP 的影响。建立消费用途与GDP 的回归模型，定量分析两者之间的变动关系。因此被解释变量为：Y(GDP).解释变量为：X1(食品消费总额(亿元)),X2(衣着消费总额(亿元))，X3(居住消费总额(亿元)) ,X4(家庭设备及用品消费总额(亿元)) ,X5(医疗保健消费总额(亿元)),X6(交通和通信消费支出(亿元)),X7(文教娱乐服务消费支出(亿元)),X8(其他

消费支出(亿元)).假定模型的随机误差项)σ,～N(0μ2t

.建立多元线性回归模型： t 87654321μ8β7β6β5β4β3β2βX1β+++++++++=X X X X X X X C Y

利用Eviews 做初步回归，结果如下：

（-2.39） （1.67） （2.04） （0.28） （2.58） （1.44）

（-2.62） （6.06） （-5.49）

从初步回归结果可以看出，模型可决系数999799.02=R ，近似为1，说明模型的拟合优度相当高。F 统计量的值=4348.235，在α=0.05，查表得到临界值为3.73

当显著性水平α=0.05时，检验t 值的临界值=2.365，可以看出x1,x2,x3,x5,de 的t 值均小于临界值，不拒绝原假设，说明多被解释变量的影响不显著。

从回归系数的符号进行经济意义的检验，截距项为负数，说明当其他消费总额都为0时，国国内生产总值为负数，显然不符合实际生活。变量X5的回归系数为负数，表明x5与GDP 的变动是呈负相关关系，在其他解释变量保持不变的情况下，说明医疗保健消费总额增长一亿元，GDP 相应的减少54159.46，这也是与实际生活不符合。同理，x6,x8回归系数也是不符合实际生活。综上所述，说明模型中解释变量之间可能存在多重共线性。

（1）模型的多重共线性检验

x1，x2,，x3， x4 ，x5 ，x6，x7，x8的相关系数如下表：

量之间存在严重的多重共线性，如果采用全部的解释变量在模型中去解释被解释变量，而解释变量之间存在的信息重叠严重，且相互之间的交互影响显著，肯定会影响建立的模型，导致在进行经济意义分析时不符合经济意义，与实际生活不符。因此需要对模型进行修正，下面采用逐步回归法进行修正：

①找出初步拟合优度最高且通过显著性检验的回归形式：

(-4.10) (41.22)

(-1.28) (67.98)

(-1.84) (20.24)

(-2.35) (37.03)

(-0.52) (17.65)

(10.37) (23.04)

(6.85) (25.59)

(5.4) (16.02)

由以上的8个回归方程可知，在通过显著性检验的回归模型中，拟合优度最高的是

X1(食品消费总额(亿元))对Y（GDP）回归方程，说明当食品消费总额每增长1亿元，相应