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我国居民消费与经济增长的协整性研究
我国居民消费与经济增长的协整性研究
——面对当前经济危机的思考
经济学院09级财政学张晨林I200902050
摘要:
面对当前经济危机,我国正实施各项措施来刺激内需,其中尤其强调促进我国居民消费。
本文试图通过对城镇居民消费和农村居民消费进行协整分析,Granger因果关系检验和建立误差修正模型来进行实证分析,最后验证刺激我国城镇居民消费的必要性。
关键词:
协整分析;Granger因果关系检验;误差修正模型
一、引言
经济增长的函数主要通过消费、投资及出口等变量影响形成。
自从中国改革开放以来,经济发展迅速。
而在这一切影响我国经济的因素中,尤以消费、投资和出口对经济增长有明显的拉动作用。
故这三者被称为中国经济发展的“三架马车”。
学者们在对投资、消费、出口和经济增长之间到底存在着什么样的关系的问题上已做出了很多有意义的分析和研究。
尤其是面对当今世界处于金融危机的阶段,我国该采取怎样的措施使得中国经济有效发展。
我国已采取了进一步加大内需来尽量减少出口减少对我国经济的不利影响。
不同的学者从不同的角度出发,得出的结论也不尽相同。
有的学者通过EBM模型得出投资与经济增长的关系是强显著的、抗干扰的,中国经济目前的增长很大程度上是由于投资增长的拉动结果,而消费、出口与经济增长的关系没有显著性,消费和出口一直没能成为推动经济增长的主要因素。
对于如何加大我国居民消费,我国已明确提出加大农村消费来刺激国内消费。
对此觉得很有必要通过城镇居民消费、农村消费和GDP进行协整分析和ECM模型来讨论这项政策。
二、实证分析
1数据的选取和处理
选取1990~2007年度数据作为样本空间。
数据均来自《中国统计年鉴2008》。
其中GDP选取为1990—2007年国内生产总值,记为GDP。
消费数据选取为1990—2007社会消费品零售总额,其中本文把市级别消费总额和县消费总额的二者之和作为城镇居民的消费总额,把县以下级别的消费总额作为农村居民的消费总额,分别记为CH,XCUN。
为了消除非平稳时间序列的异方差性,本文对所得的数据进行自然对数变换,分别用LNGDP,LNCH和LNXCUN表示。
用Eviews6.0软件对数据进行处理。
2单位根检验
由于对非平稳变量建立回归模型会产生虚假回归问题,故需先对各变量进行平稳性检验,将数据代入Eviews6.0,采取逐个进行ADF单位根检验,滞后项选取按照SchwarzInfoCriterion准则(简称SIC准则),检验结果如以下3个图:
图1
NullHypothesis:
D(LNCH,2)hasaunitroot
Exogenous:
Constant
LagLength:
0(AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=3)
t-Statistic
Prob.*
AugmentedDickey-Fullerteststatistic
-3.005087
0.0572
Testcriticalvalues:
1%level
-3.959148
5%level
-3.081002
10%level
-2.681330
图2
NullHypothesis:
D(LNGDP)hasaunitroot
Exogenous:
Constant
LagLength:
3(AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=3)
t-Statistic
Prob.*
AugmentedDickey-Fullerteststatistic
-5.814855
0.0006
Testcriticalvalues:
1%level
-4.057910
5%level
-3.119910
10%level
-2.701103
图3
NullHypothesis:
D(LNXCUN,2)hasaunitroot
Exogenous:
Constant
LagLength:
1(AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=3)
t-Statistic
Prob.*
AugmentedDickey-Fullerteststatistic
-3.727485
0.0164
Testcriticalvalues:
1%level
-4.004425
5%level
-3.098896
10%level
-2.690439
分别由图1,图2和图3,可分别得出ln(ch)在10%水平下是2阶平稳的变量,LN(GDP)是1阶平稳的变量,LN(XCUN)在5%水平下是2阶平稳的变量。
3协整检验
协整检验用来检验非平稳变量间是否存在长期均衡关系。
所以为了检验LNGDP,LNXCUN,LNCH之间是否存在长期均衡关系,就要检验LNGDP,LNXCUN,LNCH之间是否存在协整关系。
本文以JJ协整检验来做协整分析。
我们取LNGDP为被解释变量,LNXCUN,LNCH为解释变量。
JJ检验中特征值轨迹检验的结果如下表(其中模型的最大滞后阶数设为3):
图4
Date:
06/18/09Time:
09:
06
Sample(adjusted):
19932007
Includedobservations:
15afteradjustments
Trendassumption:
Lineardeterministictrend
Series:
LNGDPLNXCUNLNCH
Lagsinterval(infirstdifferences):
1to2
UnrestrictedCointegrationRankTest(Trace)
Hypothesized
Trace
0.05
No.ofCE(s)
Eigenvalue
Statistic
CriticalValue
Prob.**
None*
0.883698
40.10235
29.79707
0.0023
Atmost1
0.390594
7.828822
15.49471
0.4839
Atmost2
0.026300
0.399773
3.841466
0.5272
Tracetestindicates1cointegratingeqn(s)atthe0.05level
*denotesrejectionofthehypothesisatthe0.05level
**MacKinnon-Haug-Michelis(1999)p-values
UnrestrictedCointegrationRankTest(MaximumEigenvalue)
由图4可知,在5%的显著水平下,模型中的变量LNGDP,LNXCUN,LNCH存在一个协整关系。
估计出的长期均衡方程如下:
LNGDP=0.437893LNCH+0.839144LNXCUN
从长期来看,农村居民消费对GDP的作用大于城镇居民消费对GDP的作用。
4Granger因果关系检验
由于协整关系检验是用来显示变量间是否存在长期的均衡关系,但这种关系是否构成因果关系还需进一步检验。
故应用Granger因果检验,本文这里取滞后期为2,结果如图5:
图5
PairwiseGrangerCausalityTests
Date:
06/18/09Time:
16:
13
Sample:
19902007
Lags:
2
NullHypothesis:
Obs
F-Statistic
Prob.
LNGDPdoesnotGrangerCauseLNCH
16
19.2971
0.0003
LNCHdoesnotGrangerCauseLNGDP
2.04891
0.1752
LNXCUNdoesnotGrangerCauseLNCH
16
5.00998
0.0284
LNCHdoesnotGrangerCauseLNXCUN
7.51231
0.0088
LNXCUNdoesnotGrangerCauseLNGDP
16
17.6419
0.0004
LNGDPdoesnotGrangerCauseLNXCUN
10.6333
0.0027
由此看出,将滞后阶数设为2时,城镇居民消费却不是GDP增长的原因,这表明我国目前的城镇居民消费水平已没有达到拉动经济显著增长的程度,隐含了我国城镇居民消费水平基本已稳定。
对农村居民消费来说,它和GDP互为因果,这表明中国经济对农村居民消费的依赖程度很高。
另外,对农村居民消费和城镇居民消费是互为因果,这说明了这二个变量是相互促进的。
5误差修正模型
在通过协整检验的基础上,为了了解城镇居民消费和农村居民消费与GDP之间的短期变动关系,通过将向量误差修正模型的估计,本文可得出图6:
图6
ErrorCorrection:
D(LNGDP)
D(LNXCUN)
D(LNCH)
CointEq1
1.266097
2.287291
1.051210
(0.50073)
(0.50679)
(0.37342)
[2.52852]
[4.51331]
[2.81509]
D(LNGDP(-1))
-0.272207
-1.353234
-0.207022
(0.77931)
(0.78875)
(0.58118)
[-0.34929]
[-1.71567]
[-0.35621]
D(LNGDP(-2))
-0.773380
-0.711545
-1.091796
(0.61630)
(0.62376)
(0.45961)
[-1.25487]
[-1.14073]
[-2.37547]
D(LNXCUN(-1))
0.613978
0.844645
0.598419
(0.42361)
(0.42874)
(0.31591)
[1.44940]
[1.97008]
[1.89429]
D(LNXCUN(-2))
0.183523
0.155858
0.724279
(0.35072)
(0.35497)
(0.26155)
[0.52327]
[0.43908]
[2.76916]
D(LNCH(-1))
0.726985
1.374137
0.479980
(0.40935)
(0.41431)
(0.30528)
[1.77593]
[3.31669]
[1.57227]
D(LNCH(-2))
0.168308
0.125857
0.403110
(0.31864)
(0.32250)
(0.23763)
[0.52821]
[0.39026]
[1.69640]
C
0.087284
0.085355
0.076516
(0.03498)
(0.03541)
(0.02609)
[2.49493]
[2.41062]
[2.93279]
R-squared
0.925962
0.939546
0.958977
Adj.R-squared
0.851924
0.879093
0.917953
(注:
方括号表示t值)
在通过协整检验的基础上,为了了解城镇居民消费和农村居民消费与GDP之间的短期变动关系,本文构造如下模型:
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
LNGDP(-1)
1.282953
0.471498
2.721014
0.0262
LNGDP(-2)
-0.383651
0.571303
-0.671537
0.5208
LNCH
0.126016
0.321003
0.392569
0.7049
LNCH(-1)
-0.449635
0.288582
-1.558085
0.1578
LNCH(-2)
0.327106
0.281564
1.161746
0.2788
LNXCUN
0.601767
0.149615
4.022111
0.0038
LNXCUN(-1)
-0.377425
0.211097
-1.787926
0.1116
LNXCUN(-2)
-0.097123
0.244279
-0.397591
0.7013
R-squared
0.999344
Meandependentvar
11.43665
AdjustedR-squared
0.998771
S.D.dependentvar
0.626743
S.E.ofregression
0.021972
Akaikeinfocriterion
-4.491208
Sumsquaredresid
0.003862
Schwarzcriterion
-4.104913
Loglikelihood
43.92966
Hannan-Quinncriter.
-4.471426
Durbin-Watsonstat
1.667829
经反复试验后,由如上结果,可获得较简洁的误差修正模型方程为:
从这个模型,可看出LNCH关于LNGDP的短期弹性为0.216016,LNXUN关于LNGDP短期弹性为0.6071767。
所以从短期来看,农村居民消费比城镇居民消费更能显著增加GDP。
三、结论与建议
本文通过实证分析后可得出:
刺激我国经济的“三架马车“中的消费,在其中能最为显著增加GDP的是农村居民消费。
这在当今如何应对当前经济危机是尤为重要的。
总结以上分析,得出以下结论:
(1)无论从从短期和长期来看,农村居民的消费比城镇更能显著增加GDP,所以就“三架马车”中的消费来说,面对全球处于金融危机时期,政府要想更好抵御这次危机,应该把各种刺激经济政策的重点放在农村居民的消费,即设法提高农村居民消费水平。
具体政府可从大力推进农业产业化和尽快实现大量农村剩余劳动力向城镇及非农产业的转移和加速农村城市化进程等几个方面来缩小农村居民和城镇居民的收人差距,从而提高农民的购买力,最终达到降低经济危机给我国带来的冲击所造成的损失。
(2)对于增加消费需求,提高居民收入是直接手段。
所以即使城镇居民消费不能显著提高GDP,但是仍然应该刺激城镇居民的消费,尤其是提高城镇居民中低收入阶层的收入水平,具体可通过调整税收和收入分配政策来提高城镇居民中弱势人群的收入水平,形成即时购买力。
参考文献:
[1]赵卫亚.计量经济学教程[M].上海:
上海财经大学出版社,2003.
[2]王立平,万伦来.计量经济学理论与应用[M].合肥:
合肥工业大学出版社,2008.
[3]黎开宇,高明成.GDP与进出口、投资、消费的动态建模与分析[J].长江大学学报(自然科学版),2008年9月第5卷第3期.
[4]王宇新,王立平.中国投资、消费、出口与经济增长关系的EBA模型分析[J].统计与信息论坛,2008年1月第23卷第1期.
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