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农村居民消费主要影响因素分析200822119 081国贸4 张辉一，引言 经济危机以来，中国经济遭遇增长上的瓶颈。
一直以来中国经济的增长主要靠投资、出口和消费三驾马车的拉动，而其中又以投资和出口的拉动作用最大。虽然我国一直在强调要扩大内需，但经济危机中由于出口减少而引起经济下滑还是说明国内对出口的依赖还是很大的。
中国幅员辽阔，是一个巨大的市场，但是为什么这么多年中国的市场都没有完全开发出来，我个人认为是方向没有选择准确。中国是一个农业大国，农民占总人口的大部分，由次可见中国巨大的消费市场隐藏在农村中，那么如何挖掘农村的消费潜力就成了至关重要的问题。
西方经济学中有很多关于需求、消费等的理论。微观经济学中供求与均衡价格理论中的需求定理中阐述了需求的定义及其影响因素。
需求是指在某一特定时期内，在各种可能的价格水平下，消费者愿意而且能够购买的某种商品的数量。影响需求的主要因素包括商品本身的价格、其他商品的价格、消费者偏好、消费者收入以及人们对未来的预期等等。
由于数据的可获行及影响的重要性，对于农村居民的消费水平主要选取了以下二个影响因素：农村居民家庭人均纯收入及商品零售价格指数。二，文献综述 中国是一个农业大国，农民占总人口的大部分，农村的居民的消费在国民消费中占有很大比重，农村居民的消费水平对整个国民经济的发展有很大的作用。
随着改革开放的深入发展及各项支农惠农政策的实施，农村居民的收入水平有了很大的提高，面对农村这个巨大的消费市场，如何提高农村居民的消费水平就成了扩大内需、拉动经济发展所面对的重大问题。本文运用了计量经济学的方法，就农村居民的消费水平的主要影响因素进行了简单分析。
●1989年到2008年农村居民的消费水平及其影响因素的统计数据（表1）年份 农村居民消费水平Y 农村居民家庭人均纯收入X1 商品零售价格指数X21989 549 601.5 118.81990 560 686.3 102.11991 602 708.6 102.91992 688 784 105.41993 805 921.6 113.21994 1038 1221 121.71995 1313 1577.7 114.81996 1626 1926.1 106.11997 1722 2090.1 100.81998 1730 2162 97.41999 1766 2210.3 972000 1860 2253.4 98.52001 1969 2366.4 99.22002 2062 2475.6 98.72003 2103 2622.2 99.92004 2301 4039.6 102.82005 2560 4631.2 100.82006 2847 5025.1 1012007 3265 5791.1 103.82008 3756 6700.7 106.7数据来源：《中国统计年鉴》国家统计局网站三，建立模型 由数据分析，初步建立模型Y=b0+b1*x1+b2*x2+uib0表示在没有任何因素影响下的农村居民消费水平；b1表示农村居民家庭人均纯收入对农村居民消费水平的影响；b2表示商品零售价格指数对农村居民消费水平的影响；ui为随机扰动项。四，模型的检验及修正（一）模型的参数估计及经济意义、统计意义上的检验利用EVIEWS软件，做Y对X1 、X2的回归，回归结果如下表1：参数估计由上表可知各系数回归估计值：Se(b0)=738.1351 Se(b1)=0.027251 Se(b2)=6.8188901，经济意义上的检验 该模型可初步通过经济意义上的检验，系数符号均符合经济意义，农村居民家庭人均纯收入及商品零售价格指数均能在数量上增加居民消费。
2，统计意义上的检验 当n=20 ，α =0.05时，t检验值为1.740。由数据可以看出，X1、X2的t检验值的绝对值大于1.740，符合t检验。
F=182.8554符合F检验，R-squared=0.955580 Adjusted R-squared=0.950354，模型拟合度较好。因此这些因素对农村居民的消费水平有较大的影响。
二，计量经济学检验1，异方差检验 样本数为20，且模型为二元线形回归模型，利用怀特检验对异方差进行检验，利用OLS课的残差ei，求残差平方和eiˆ2并将其对X1/、X2/、x1ˆ2、x2ˆ2和x1*x2做回归，可得结果如下表2：且xii 为xiˆ2,xi为xi*xj由表2可以看出，nR²=6.237706，由怀特检验知，在α =0.05时，查χ²分布表 得临界值χ （5）=11.0705，由于nR²<χ （5），所以接受原假设，表明残差是同方差的，不存在异方差性。有下面的散点图也可以得出不存在异方差的结论。
2，序列相关性检验根据表2得D-W检验，durbin-walson=0.569439，查表dl=1.13,du=1.54而DW值小于dl，存在正序列相关。利用迭代法对序列相关进行处理，一次迭代结果（表3）经过一次迭代，可从表中看出DW=0.913490，仍然小于dl值，可见一次迭代对模型影响不显著，再进行二次迭代如（表4）经过二次迭代后收敛，ρ1、ρ2的 估计值分别为1.039001、-0.500703，并且t检验显著，说明原模型确实存在一阶、二阶序列相关性、DW=2.302138,n=18 k=2，查表得dl=1.05,du=1.53，可知du 因此模型可以消除序列相关性的影响，模型的回归方程为Yt=2660.276+0.433150x1-18.56683x2 [AR(1)=1.039001 AR(2)=-0.500703] T=(2.780150)(13.67895)(-2.028181) t=(5.562426) (-2.615760) R^2=0.988030 DW=2.3021383，多重共线性检验 利用FISH综合分析法做检验，让Y分表对x1 x2做回归，首先。 我觉得自相关问题是其次，因为时间序列都会有些自相关，但严重到无法估计，应该是多重共线性的问题。多重共线性，就是你的变量“经济建设支出、科教文卫支出、国防、行政管理，资本、劳动”这六个变量可能相互之间几乎可以线性表示，这样就没法求解逆矩阵，当然就没法估计啦。 解决办法我想到几种：1.要么把这些不变价格的变量都去下对数，研究它们变化率的关系，而不是单纯水平数值上的关系，这样会减少共线性和自相关性。2.要么想把所有的解释变量求解自相关系数矩阵，看看那两个变量相关性程度接近1，去掉一个变量，应该为结果也会改善不少。3.还有就是工具变量法，这个还要找其他变量，做宏观的时候偏误可能会比较大，也就不推荐了。 我是学计量专业的，现在正为论文数据发愁，能不能告诉我这些数据1978年开始就有，是从哪来找来的。我只能找到GDP的，别的都没有那么细呃。。。谢谢你啦。2.用eviews 做中国财政支出结构与经济增长的实证分析,