6.4 消费函数及其验证理论应用

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1、6.4消费函数及其验证理论应用关于我国农业居民消费行为的实证分析关于农业居民的消费行为,许多人进行了分析研究。有一种普遍的观点认为,由于农民完全没有社会保障,所以他们比城镇居民有更高的储蓄倾向,他们的消费行为应该服从生命周期消费理论假设。但是实证结果表明,这种认识是没有根据的。表6-32obsCTYTST1985347.0000397.600069.900001986376.0000423.800094.400001987417.0000462.6000123.20001988508.0000544.90

2、00138.70001989553.0000601.5000169.80001990571.0000686.3000215.90001991621.0000708.6000273.50001992718.0000784.0000338.10001993855.0000921.6000419.900019941138.0001221.000563.000019951479.0001577.700720.900019961756.0001926.000887.4000在1985-1996年间,我国农业居民人均

3、年纯收入平均增长速度为15.4%(按当年价格计算,下同,收入与储蓄都按当年价格计算,不影响分析结果),人均年新增加储蓄平均增长速度为21.1%,储蓄的收入弹性为1.37;而在同一时期,我国非农业居民人均年生活费收入平均增长速度为18.4%,人均年新增加储蓄平均增长速度为30.2%,储蓄的收入弹性为1.64。尽管统计中关于储蓄的数据并不准确反映居民储蓄的实际情况,但是这一计算结果所反映的趋势具有可靠性。下面,我们用各种消费函数模型对我国农业居民的消费数据进行拟合,以验证和发现消费行为理论。下表制造列出了我国

4、农业居民人均年消费额CT、人均年纯收入YT、年底人均储蓄余额ST的数据(见表6-32。数据来源:《中国统计年鉴》和《中国金融展望》)。6.4.1采用生命周期假设消费函数模型以储蓄余额表示资产存量,利用OLS法估计得:表4-33LS//DependentVariableisCTDate:4-26-2002/Time:10:02SMPLrange:1985-1996Numberofobservations:12VARIABLECOEFFICIENTSTD.ERRORT-STAT.2-TAILSIG.C11.1

5、8190834.4159950.32490440.753YT0.80043290.13239266.04590490.000ST0.24806270.24196281.02521000.332R-squared0.997945Meanofdependentvar778.2500AdjustedR-squared0.997488S.D.ofdependentvar452.8418S.E.ofregression22.69415Sumofsquaredresid4635.220Durbin-Watsonsta

6、t1.566350F-statistic2185.417Loglikelihood-52.76646剔除不显著的常数项,得到如下模型:表6-34LS//DependentVariableisCTDate:4-26-2002/Time:10:03SMPLrange:1985-1996Numberofobservations:12VARIABLECOEFFICIENTSTD.ERRORT-STAT.2-TAILSIG.YT0.84125330.039836921.1174450.000ST0.17599840

7、.09227001.90742760.086R-squared0.997921Meanofdependentvar778.2500AdjustedR-squared0.997713S.D.ofdependentvar452.8418S.E.ofregression21.65546Sumofsquaredresid4689.588Durbin-Watsonstat1.592480F-statistic4800.065Loglikelihood-52.83642可见,该模型参数估计量经济意义合理,统计检验全部

8、通过,不存在一阶自相关。由于以时间序列为样本,一般不存在异方差。但模型存在相当程度的共线性,YT与ST之间的判定系数为0.8851(见表6-35),所以,该模型的参数估计量是不可靠的。表6-35LS//DependentVariableisYTDate:4-26-2002/Time:10:05SMPLrange:1985-1996Numberofobservations:12VARIABLECOEFFICIENTSTD.ERR

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