我国居民消费水平与经济增长的实证研究

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1、我国居民消费水平与经济增长的实证研究摘要：居民消费水平与经济增长之间的关系，一直是很多学者研究的焦点，文章利用计量的相关检验方法（E-G两步法、协整检验、Granger因果检验），对1978年至2007年的数据进行了检验，发现：居民消费水平的提高与经济增长之间有着长期的协整关系，且两者的相互作用明显，并根据实证结论提出了相关的政策建议，希望为政策的制定者提供理论依据。关键词：单位根与协整检验；因果关系检验；实证研究1引言中国当前经济中有一个重要问题，那就是居民消费水平与经济增长速度存在诸多的不协调，

2、本文基于我国1978～2007年的数据，就我国经济增长与居民消费水平之间的长期关系进行协整检验。2研究方法和数据说明2.1相关方法介绍根据文章研究内容的需要以及计量经济学上对时间数据的处理原理，并且结合数据选取的特点，首先采用协整检验方法来处理时间序列变量的非平稳性，当然了，如果数据选取的很好，并不需要进行平稳处理，但是之前的检验是十分必要的。其次，如果存在非平稳性，经过处理的数据还要进行EngleGranger因果关系检验，目的是检验时间序列经济变量之间是否存在着长期的、稳定的关系。在这篇文章中，

3、通过检验我国经济增长与居民消费水平之间的关系，如前者与后者为同阶单整，且它们之间存在平稳的线性组合，就表明协整关系存在，否则反之。在进行检验时，主要采用E-G两步法、ADF单位根法，Granger因果法来具体的解释变量之间的关系。2.2数据来源说明文章的研究主要是利用国民生产总值GDP和居民消费水平两个重要的时间序列，在一般情况下，时序数列取对数之后一般不会改变其时序性质，不改变协整关系，故为了消除数据序列的异方差性，文章对经济变量数据进行了处理。其中变量GDP代表国民生产总值的对数时间序列，变量P

4、CC代表居民消费水平的对数时间序列，对数曲线如图1所示。并且所有的数据均来自于的2008年《中国统计年鉴》。时间段选取为1978年到2007年。3分析文章根据研究的方法一，利用协整分析来先检验时间序列的平稳性。从图1可以看出，GDP和居民消费水平PCC具有类似的时间趋势，这表明着两个序列可能具有共同的趋同成分，即：这两个变量均表现出非平稳的特征，而经过一阶差分之后的两个序列基本平稳3.1平稳性检验对数据进行平稳性检验主要是由于大多数时间序列都是非平稳的，而平稳性又在建模过程中有重要地位，所以文章便对

5、经济变量进行了平稳性检验。根据相关文献知道，时间序列平稳性的检验方法主要有自相关函数检验和单位根检验。目前采用最常用的是单位根检验检验结果中知道，样本区间内的GDP、PCC是非平稳的。而D(GDP)、D(PCC)却是平稳的。故D(GDP)、D(PCC)序列都是一阶单整所以GDP、PCC的一阶差分序列是平稳序列。3.2协整检验根据协整检验的相关步骤，可以知道：在进行检验之前，必须首先进行估计方程，这个步骤通常利用Eviews软件便可得，这里不需要做详细的论述，只给出相应结果为：GDP=1.16*PCC

6、+0.88(138.2)(33.4)=0.9985F=19101.63并且根据回归方程的分析看出，我国居民消费水平对GDP的弹性约为1.16。说明对GDP有强大的推动作用。其次估计方程后，就要进行检验了，由上一步结果很容易知道估计的残差e是：e=1.16*PCC-GDP+0.883.3变量的Granger因果关系检验前2个检验并不能说明经济变量之间的关系，所以最后我们进行的Granger因果关系检验是为了进一步分析我国经济增长与居民消费水平之间的关系同样从以上的图表分析可以看出，GDP与PCC之间的

7、因果关系受滞后期影响，当滞后期为1时，在10%的显著水平下，可以发现在1978～2007年之间，我国存在从经济增长到居民消费的单向因果关系，即经济增长导致了居民消费水平的增加，这主要是因为经济的发展导致居民收入增加，进而促进消费的增加。当滞后期为2期和3期时，GDP与PCC具有很强的Granger双向因果关系,这符合经济学理论和中国的现实国情。消费、投资和出口是拉动收入增长的“三驾马车”，尤其消费需求是推动一国经济增长的主导力量，也是一国发展经济的最终归宿，而经济的发展与居民收入增加之间的相互推进关

8、系也表明了，经济的发展会引起消费的增加，同时，消费的刺激也促进了经济的向前发展。4相关结论及建议4.1结论从以上的检验结果中可以知道，居民的消费是与经济的增长之间存在着密切的关系的，这也符合经济学常识。并最终得出的综合结论为：①居民消费水平与经济增长之间存在长期稳定的协整关系。从表2可以看出，消费和经济增长之间存在唯一的协整关系。具体关系通过协整方程表现出来，居民消费PCC每增长1个百分点，GDP就增长约1.16个百分点。说明居民消费促进了我国的经济增长，而且是众多发