090 英国 080 法国 0.75 意大利 加拿大 0.70 日本 0.55 中 0.0 0.55 80828486889092 96980002 图7美国、英国、加拿大、法国、意大利、日本与中国的消费比率曲线比较 菲律宾 墨西哥 香港 中国 0.5 图8墨西哥、香港、菲律宾、韩国与中国大陆的消费比率曲线比较 (1)在这11个国家和地区中,无论是和工业发达国家还是发展中国家和地区相比,中国的宏观消费 比率是最低的 (2)年平均消费比率在07以上的国家按消费比率值大小顺序排列是英国、菲律宾、美国、法国、意 大利、加拿大和墨西哥(见表2中第一栏)。年平均消费比率在06~07之间的国家是日本、香港、韩国和 中国(见表2中第二栏)。显然,这种差别与文化传统有着密切的联系。前7个国家都是具有西方文化色 彩的国家;而后4个国家都是具有东方文化色彩的国家。 (3)从消费比率的标准差和变异系数来看,排除菲律宾、墨西哥和香港(这3个国家的数据为季节 数据,他们的方差与其他国家无可比性),中国和韩国是消费比率值变化最大的国家。中国消费比率标准 差是变化最小的法国和意大利的3倍多。在消费比率低于07的国家与地区中,日本和韩国的消费比率曲 线是先降后升;香港呈震荡变化特征;而中国则是呈逐年下降趋势 加拿大、中国等11个国家与地区宏观消费比数据的特征值比较 变异系数样本容量 英国(1980-2002,年度数据)0.83110.01540.86060.80510.0185 菲律宾(1982~2002,月度数据)0.8259(0.0499)0.92030.6829(00604) 美国(1980-2002,年度数据)0.82130.01400.85440788400170 法国(1980-2002,年度数据)0.79050.01060.8074077340.0134 意大利(1980-2002,年度数据)0.7748001030.79310.751200133 加拿大(1 墨西哥(19 92 02,年度数据)0.77440.02430.82790.73840.0314 02,月度数据)0.77090.0446)0.85160.6487(00579) 88 本(1980-2002,年度数据) 0.0241 0.0347 香港(1980-2002,月度数据)0.6708(0.0339)0.77800.5874(0.0505) 韩国(1980-2002,年度数据)0.66650.042007513059760.0630 PDF文件使用" pdfFactory"试用版本创建ww, fineprint,cn
图 7 美国、英国、加拿大、法国、意大利、日本与中国的消费比率曲线比较 图 8 墨西哥、香港、菲律宾、韩国与中国大陆的消费比率曲线比较 （1）在这 11 个国家和地区中，无论是和工业发达国家还是发展中国家和地区相比，中国的宏观消费 比率是最低的。 （2）年平均消费比率在 0.7 以上的国家按消费比率值大小顺序排列是英国、菲律宾、美国、法国、意 大利、加拿大和墨西哥（见表 2 中第一栏）。年平均消费比率在 0.6~0.7 之间的国家是日本、香港、韩国和 中国（见表 2 中第二栏）。显然，这种差别与文化传统有着密切的联系。前 7 个国家都是具有西方文化色 彩的国家；而后 4 个国家都是具有东方文化色彩的国家。 （3）从消费比率的标准差和变异系数来看，排除菲律宾、墨西哥和香港（这 3 个国家的数据为季节 数据，他们的方差与其他国家无可比性），中国和韩国是消费比率值变化最大的国家。中国消费比率标准 差是变化最小的法国和意大利的 3 倍多。在消费比率低于 0.7 的国家与地区中，日本和韩国的消费比率曲 线是先降后升；香港呈震荡变化特征；而中国则是呈逐年下降趋势。 表 2 加拿大、中国等 11 个国家与地区宏观消费比数据的特征值比较 国别 均值 标准差 极大值 极小值 变异系数 样本容量 英国 （1980~2002，年度数据） 0.8311 0.0154 0.8606 0.8051 0.0185 23 菲律宾（1982~2002，月度数据） 0.8259 (0.0499) 0.9203 0.6829 (0.0604) 88 美国 （1980~2002，年度数据） 0.8213 0.0140 0.8544 0.7884 0.0170 23 法国 （1980~2002，年度数据） 0.7905 0.0106 0.8074 0.7734 0.0134 23 意大利（1980~2002，年度数据） 0.7748 0.0103 0.7931 0.7512 0.0133 23 加拿大（1980~2002，年度数据） 0.7744 0.0243 0.8279 0.7384 0.0314 23 墨西哥（1982~2002，月度数据） 0.7709 (0.0446) 0.8516 0.6487 (0.0579) 88 日本 （1980~2002，年度数据） 0.6940 0.0241 0.7501 0.6600 0.0347 23 香港 （1980~2002，月度数据） 0.6708 (0.0339) 0.7780 0.5874 (0.0505) 92 韩国 （1980~2002，年度数据） 0.6665 0.0420 0.7513 0.5976 0.0630 23 PDF 文件使用 "pdfFactory" 试用版本创建 www.fineprint.cn
中国(1980-2002,年度数据)061970.0328067510.574900529 主:(1)香港、菲律宾和墨西哥宏观消费和GDP数据未经季节调整 (2)英国、美国、法国、意大利、加拿大和日本的GDP和消费数据摘自国际货币基金组织数据库 (网站:htp/ vww imf org)。菲律宾、墨西哥、韩国和香港的GDP和消费数据摘自经合组织 数据库(网站:htp/ wwwoecd org)。消费比率数据是作者自己计算的 (3)括号中的特征数不参与比较(这些特征数来自于月度数据,无可比性)。 (4)中国的消费比率值为什么呈一路下滑趋势?主要原因是全国固定资产投资增长率(2002年是 13.1%)多年来远远高于消费的增长率(2002年是58%),从而导致消费比率值连年下滑 (5)表3给出了上述11个国家与地区GDP增长率与宏观消费比率的相关系数。出了韩国例外,其 他国家与地区均显示GDP增长率与宏观消费比率呈显著的负相关关系。即若GDP增长率上升,则宏观消 费比率下降;若GDP增长率下降,则宏观消费比率上升。看来这是个一般规律。为什么会存在这样的规 律?因为消费的惯性要比投资大得多。GDP的变化主要由投资控制。如果投资增加,投资占GDP的比例 增加,必然导致消费比率下降;反之消费比率上升。 表3加拿大、中国等11个国家与地区GDP增长率与宏观消费比率的相关系数 相关系数临界值(5%水平)临界值(10%水平 意大利 -0.64 0.41 34 英国 -0.84 0.41 0.34 -0.62 0.21 0.17 日本 -085 0.41 0.34 墨西哥 -0.48 0.21 加拿大 0.41 0.34 0.41 0.34 菲律宾 0.19 0.21 法国 0.2 0.41 34 韩国 -0.07 0.41 中国(1952200 -0.50 0.26 中国(19802002) 0.41 (6)中国目前的宏观消费比率这样低好不好?从长期看不好,应该改变消费与GDP之间的这种低比 例关系。原因有四。①宏观消费和固定资产投资是维持经济高增长的两个最重要因素。在经济高增长条件 下,消费比率偏低是靠连年的固定资产投资高增长率维持的。而连年的固定资产投资高增长率必然带来人 力、物力和财力的瓶颈现象。中国近年来之所以没有出现像大跃进时期的物力和财力的瓶颈现象,主要是 依靠外国直接投资和借外债支撑的。但长期借外债后,还款将成为一个沉重负担,同时经济长期超高速发 展,高素质人才的缺乏将变得越来越突出。这些因素制约固定资产投资的超高速增长将随着时间的延长越 来越突出。②若没有一个合理的消费比率做支撑,高投资比率将得不到延续,最终导致产品相对过剩和积 压,经济发展速度下降。③提高消费比率,维持消费的高增长同样能带来经济的高増长。因为提高消费比 率主要刺激的是第三产业的发展。第三产业的发展在促进经济增长的同时,还可以扩大劳动力的就业。为 人民政府解决待业问题减轻压力。目前在这方面还有很大的潜力。以2002年为例,全国第三产业产值占 GDP的比例只有034④以经济建设为中心,不断提高中国人民的物质与精神生活水平是我们党和国家的 工作重心,宏观消费比率长期保持低位不是我们的目的。 基于我国54年经济发展经验以及目前的经济发展规模,把年消费率平均值控制在0.65-0.70是比较合 理的模式。 居民消费是由农村居民消费和城镇居民消费两部分组成。由于我国农村人口占大多数,建国初期农村 居民消费额在居民消费额中占较大比例。1952年为687%。随后,这个比值逐年下降。1988年这个比值突 破600%,2002年已降至436%。这与城镇居民的收入增长速度大于农村居民的收入增长速度,非农业人 口占全国总人口的比例逐年增大,以及农村劳动力大量涌入城市有直接关系 下面分析农村居民和城镇居民人均消费水平的变化。1952年分别为62元和148元(当年价格)。1997 年分别为2071元和4914元(当年价格)。按不变价格计算,分别提高了72倍。图19给出城镇居民与农 村居民人均消费比的变化曲线。51年间出现三个半波动周期,波动幅度在22和3,2之间变化。第一个波 峰发生在1959和1960年。由于农业的减产直接影响了农村居民的收入和消费,使这个比值由建国初期的 2.5倍猛增至32倍。随着经济政策的调整和农业生产的恢复,上述比值降至24左右。从1970-1977年这 个比值连续攀升至29。这是因为文化革命期间农村的一系列政策极大地限制了农民的生产积极性,从而 使农业居民的收入和消费增长速度变小。第二次波峰发生在1976和1977年。随着农村体制的改革(取消 人民公社,实行联产承包责任制等),极大地调动了农民生产的积极性。1978-1984年是我国农业大发展时 期,农村居民收入和消费水平的迅速提高(农村超前城市)使上述人均消费比值迅速下降。1984年以后随 着城市经济体制改革的深入,城镇居民的消费水平增加速度超过了农业居民消费水平的增加速度,致使上 PDF文件使用" pdffactory"试用版本创建www, fineprint,cn
中国 （1980~2002，年度数据） 0.6197 0.0328 0.6751 0.5749 0.0529 23 注：（1）香港、菲律宾和墨西哥宏观消费和 GDP 数据未经季节调整。 （2）英国、美国、法国、意大利、加拿大和日本的 GDP 和消费数据摘自国际货币基金组织数据库 （网站：http://www.imf.org）。菲律宾、墨西哥、韩国和香港的 GDP 和消费数据摘自经合组织 数据库（网站：http://www.oecd.org）。消费比率数据是作者自己计算的。 （3）括号中的特征数不参与比较（这些特征数来自于月度数据，无可比性）。 （4）中国的消费比率值为什么呈一路下滑趋势？主要原因是全国固定资产投资增长率（2002 年是 13.1%）多年来远远高于消费的增长率（2002 年是 5.8%），从而导致消费比率值连年下滑。 （5）表 3 给出了上述 11 个国家与地区 GDP 增长率与宏观消费比率的相关系数。出了韩国例外，其 他国家与地区均显示 GDP 增长率与宏观消费比率呈显著的负相关关系。即若 GDP 增长率上升，则宏观消 费比率下降；若 GDP 增长率下降，则宏观消费比率上升。看来这是个一般规律。为什么会存在这样的规 律？因为消费的惯性要比投资大得多。GDP 的变化主要由投资控制。如果投资增加，投资占 GDP 的比例 增加，必然导致消费比率下降；反之消费比率上升。 表 3 加拿大、中国等 11 个国家与地区 GDP 增长率与宏观消费比率的相关系数 相关系数 临界值（5%水平） 临界值（10%水平） 意大利 -0.64 0.41 0.34 英国 -0.84 0.41 0.34 香港 -0.62 0.21 0.17 日本 -0.85 0.41 0.34 墨西哥 -0.48 0.21 0.17 加拿大 -0.66 0.41 0.34 美国 -0.77 0.41 0.34 菲律宾 0.19 0.21 0.17 法国 0.28 0.41 0.34 韩国 -0.07 0.41 0.34 中国（1952-2002） -0.50 0.26 0.24 中国（1980-2002） -0.20 0.41 0.34 （6）中国目前的宏观消费比率这样低好不好？从长期看不好，应该改变消费与 GDP 之间的这种低比 例关系。原因有四。①宏观消费和固定资产投资是维持经济高增长的两个最重要因素。在经济高增长条件 下，消费比率偏低是靠连年的固定资产投资高增长率维持的。而连年的固定资产投资高增长率必然带来人 力、物力和财力的瓶颈现象。中国近年来之所以没有出现像大跃进时期的物力和财力的瓶颈现象，主要是 依靠外国直接投资和借外债支撑的。但长期借外债后，还款将成为一个沉重负担，同时经济长期超高速发 展，高素质人才的缺乏将变得越来越突出。这些因素制约固定资产投资的超高速增长将随着时间的延长越 来越突出。②若没有一个合理的消费比率做支撑，高投资比率将得不到延续，最终导致产品相对过剩和积 压，经济发展速度下降。③提高消费比率，维持消费的高增长同样能带来经济的高增长。因为提高消费比 率主要刺激的是第三产业的发展。第三产业的发展在促进经济增长的同时，还可以扩大劳动力的就业。为 人民政府解决待业问题减轻压力。目前在这方面还有很大的潜力。以 2002 年为例，全国第三产业产值占 GDP 的比例只有 0.34。④以经济建设为中心，不断提高中国人民的物质与精神生活水平是我们党和国家的 工作重心，宏观消费比率长期保持低位不是我们的目的。 基于我国 54 年经济发展经验以及目前的经济发展规模，把年消费率平均值控制在 0.65-0.70 是比较合 理的模式。 居民消费是由农村居民消费和城镇居民消费两部分组成。由于我国农村人口占大多数，建国初期农村 居民消费额在居民消费额中占较大比例。1952 年为 68.7%。随后，这个比值逐年下降。1988 年这个比值突 破 60.0%，2002 年已降至 43.6%。这与城镇居民的收入增长速度大于农村居民的收入增长速度，非农业人 口占全国总人口的比例逐年增大，以及农村劳动力大量涌入城市有直接关系。 下面分析农村居民和城镇居民人均消费水平的变化。1952 年分别为 62 元和 148 元（当年价格）。1997 年分别为 2071 元和 4914 元（当年价格）。按不变价格计算，分别提高了 7.2 倍。图 1.9 给出城镇居民与农 村居民人均消费比的变化曲线。51 年间出现三个半波动周期，波动幅度在 2.2 和 3.2 之间变化。第一个波 峰发生在 1959 和 1960 年。由于农业的减产直接影响了农村居民的收入和消费，使这个比值由建国初期的 2.5 倍猛增至 3.2 倍。随着经济政策的调整和农业生产的恢复，上述比值降至 2.4 左右。从 1970-1977 年这 个比值连续攀升至 2.9。这是因为文化革命期间农村的一系列政策极大地限制了农民的生产积极性，从而 使农业居民的收入和消费增长速度变小。第二次波峰发生在 1976 和 1977 年。随着农村体制的改革（取消 人民公社，实行联产承包责任制等），极大地调动了农民生产的积极性。1978-1984 年是我国农业大发展时 期，农村居民收入和消费水平的迅速提高（农村超前城市）使上述人均消费比值迅速下降。1984 年以后随 着城市经济体制改革的深入，城镇居民的消费水平增加速度超过了农业居民消费水平的增加速度，致使上 PDF 文件使用 "pdfFactory" 试用版本创建 www.fineprint.cn
述比值又开始攀升,1993年达到3.2。1994年以后由于城镇居民收入增长速度逐年下降,直接影响到消费, 于是上述比值又开始回落。1997年已回落至24。1997年以后粮食价格一路走低,农民收入和支出与城市 居民相比增长越来越慢,致使城乡消费比率值2002年又攀升至1l。 CONS 12000 8000 4000 500010000150002000025000 图9城镇与农村居民人均消费比的变化曲线图10国内生产总值与消费额散点图 下面通过建立宏观消费计量经济模型进一步分析我国消费与国民收入的定量关系。(以下所用数据 (1952-2002)均以不变价格(1952=1,单位:亿元人民币)计算。) 1952-2002年国内生产总值与消费额散点图见图1.10。说明消费与国内生产总值之间存在高度的线性 关系。 用CP表示消费额(不变价格),GDP表示国内生产总值(不变价格),用1952-2002年数据得消费函 数的OLS估计结果如下 CP=1640124+0.5919GDP (1.1) (1599 R=0.998,DW=0.67,s.e.=16745 以上模型的DW值很小,严格地说模型存在自相关。为消除自相关(ρ=0.67),对变量进行广义差分。 定义 GCP,= CP,-0665 CP GGDP,=GDP,-0665 GDPA-1 (13) 得估计的回归模型为, GDCP1=454845+0.5998GGDP (1.8)(80.4) R2=0.9926.DW=1.63.se.=1314 上模型中不存在自相关。消费函数的GLS估计结果是 CP=454845+0.5998GDP 消费函数的时间序列模型估计结果是 CP=1290977+06018GDP+0.7370u1-1+v R=0.9988,DW=1.7,s.e.=132.3 则长期关系是 CPt=12909770.6018GDP1 (1.7) 综上消费与国内生产总值的真实比值是060。 下面研究消费(不变价格)对国内生产总值的弹性系数。对消费和国内生产总值取自然对数并进行 OLS回归,得如下结果 LnCP=0.1932+0.9256 LngDP (1.8) (3.0)(118.8) R2=0.9965.DW=0.77,se.=00584 对变量进行广义差分。定义 GLnCP,=LnCP-0615 LnCPi-l (1.9) GLnGDP,=LnGDP,-0615 LnGDP- I 得GLS估计结果如下 GLnCP=0.0814+0.9234 G LnGDPr (1.11) (16)(576) R=0.9857,DW=1.34.se.=0.047 PDF文件使用" pdffactory"试用版本创建ww, fineprint,cn
述比值又开始攀升，1993 年达到 3.2。1994 年以后由于城镇居民收入增长速度逐年下降，直接影响到消费， 于是上述比值又开始回落。1997 年已回落至 2.4。1997 年以后粮食价格一路走低，农民收入和支出与城市 居民相比增长越来越慢，致使城乡消费比率值 2002 年又攀升至 11。 2.0 2.2 2.4 2.6 2.8 3.0 3.2 3.4 55 60 65 70 75 80 85 90 95 00 rate of consumption, (urban/rural) 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 0 5000 10000 15000 20000 25000 GDP CONS 图 9 城镇与农村居民人均消费比的变化曲线 图 10 国内生产总值与消费额散点图 下面通过建立宏观消费计量经济模型进一步分析我国消费与国民收入的定量关系。（以下所用数据 （1952-2002）均以不变价格（1952 = 1，单位：亿元人民币）计算。） 1952-2002 年国内生产总值与消费额散点图见图 1.10。说明消费与国内生产总值之间存在高度的线性 关系。 用 CPt表示消费额（不变价格），GDPt表示国内生产总值（不变价格），用 1952-2002 年数据得消费函 数的 OLS 估计结果如下： Ù CPt = 164.0124 + 0.5919GDPt (1.1) (5.2) (159.9) R 2 = 0.998, DW = 0.67, s.e. = 167.45 以上模型的 DW 值很小，严格地说模型存在自相关。为消除自相关（r = 0.67），对变量进行广义差分。 定义 GCPt = CPt - 0.665 CPt-1 (1.2) GGDPt = GDPt - 0.665 GDPt-1 (1.3) 得估计的回归模型为， Ù GDCPt = 45.4845 + 0.5998 GGDPt (1.4) (1.8) (80.4) R 2 = 0.9926, DW = 1.63, s.e. = 131.4 上模型中不存在自相关。消费函数的 GLS 估计结果是 Ù CPt = 45.4845 + 0.5998GDPt (1.5) 消费函数的时间序列模型估计结果是 CPt = 129.0977 + 0.6018 GDPt + 0.7370 1 ˆ t- u + t vˆ (1.6) (1.28) (54.8) (5.4) R 2 = 0.9988, DW = 1.7, s.e. = 132.3 则长期关系是 CPt = 129.0977 + 0.6018GDPt (1.7) 综上消费与国内生产总值的真实比值是 0.60。 下面研究消费（不变价格）对国内生产总值的弹性系数。对消费和国内生产总值取自然对数并进行 OLS 回归，得如下结果， Ù L t nCP = 0.1932 + 0.9256 LnGDPt (1.8) (3.0) (118.8) R 2 = 0.9965, DW = 0.77, s.e. = 0.0584 对变量进行广义差分。定义 GLnCPt = LnCPt - 0.615 LnCPt-1 (1.9) GLnGDPt = LnGDPt - 0.615 LnGDPt-1 (1.10) 得 GLS 估计结果如下： G Ù L t nCP = 0.0814 + 0.9234 G LnGDPt (1.11) (1.6) (57.6) R 2 = 0.9857, DW = 1.34, s.e. = 0.047 PDF 文件使用 "pdfFactory" 试用版本创建 www.fineprint.cn
对残差建立时间序列模型, LnCP=02103+0.9235 LngDP+061201-1+ (5.2) R2=0.9977,DW=1.34.s.e.=00472 综上消费对国内生产总值的真实弹性是0.92。 附表:1952-2003年中国消费额、GDP总值、消费增长率、GDP增长率、消费比以及城农消费比数据 CONSP GDPP GROWTHCONSP GROWTHGDP RATIO URBAN 546.30006922000 NA NA 0.789223 2.4 623.2173806.87490.140797 0.165667 1954618.1604830.0418-0.008114 0.028712 0.744734 2.6 1955675.7585874.6596 0.093177 0.0537540.772596 1956722.8174967.56120.069639 0.106215 0.747051 2.5 1957752461010156010041011 0.049651 2.6 1958783.88721187.139 0.041765 0.16890306603162.3 1959748.52241322374-0.045115 0.113917 0.566044 3.2 1960824.22671332.762 0.0078550.6184353.1 196175681769698460-0.081785 -0.272304 0.780348 2.8 1962722.1577861.8710 -0045797 -0.11133208378952.6 196378968481006.745 1964871926811655330.104145 0.157724 0.748093 2.5 65962.34381353229 0.161038 196610424391522296 0.083229 0.124936 19671070.7451433340 0.027154 -00584360.747028 2.3 19681064.4061433.103 0.742728 19691153.1181575.803 0.083343 0.0995740.73176524 197012410231876370 076232 0.661396 2.3 19711334.6612049.6670.075452 0.092358 0.651160 1972141192621070260057891 0.0279850670104 2.5 197314946212278.330 0.08 0.656016 19741536.1682324880 0.027798 0.020431 0.660751 2.6 197515997832500.794 0.0756660.639710 2.6 197616643242508359 0.040344 0.003025 19771704.1632621917 0.023937 0.045272 0.649968 2.9 0.1313080.621006 197921129073286.162 0.147056 0.107871 0.642971 2.7 198022649963463821 0.071981 0.054063 19812459.8233643461 0.086016 19822653.0804003213 0.078566 0.098739 0.662738 2.4 .088834 0.090593 0.661669 19843280.2825006.124 0.135531 0.146648 0.655254 2.2 19853707.1885645932 0.130143 0.1278050.656612 2.3 198639642046140.092 0.069329 0.087525 64562625 198742072946653.794 0.061321 0.083663 0.6323152.6 884460.6107007277 98942699596660271 -0.042741 -0.049521 0.641109 199045025857257492 0.054480 0.089669 0.620405 2.8 199150609908192661 0.124019 0.128856 0.617747 19925826.3479446424 0.151227 0.153035 0.616778 3.1 936511.8581113180 0.117657 0.178414 0.584978 3.2 199472154881248992 0.108054 0.1220040.5777052.55 199577678021351265 0.076546 0.0818850.574854 2.53 19968708.01414874.10 0.121040 0.100754 19979411.1971617381 0.080751 0.0873810.5818792.37 199810287881770295 0.093154 1999113680918901.54 0.104998 0.0677050601437265 200012678.8820743.52 0.115304 0.0974510.611221279 200113794.2723075.660087972 0.112427 0.597784 PDF文件使用" pdfFactory"试用版本创建ww, fineprint.cn
对残差建立时间序列模型， LnCPt = 0.2103 + 0.9235 LnGDPt + 0.6120 1 ˆ t- u + t vˆ (1.12) (1.6) (57.4) (5.2) R 2 = 0.9977, DW = 1.34, s.e. = 0.0472 综上消费对国内生产总值的真实弹性是 0.92。 附表：1952-2003 年中国消费额、GDP 总值、消费增长率、GDP 增长率、消费比以及城农消费比数据。 obs CONSP GDPP GROWTHCONSP GROWTHGDP RATIO URBAN 1952 546.3000 692.2000 NA NA 0.789223 2.4 1953 623.2173 806.8749 0.140797 0.165667 0.772384 2.6 1954 618.1604 830.0418 -0.008114 0.028712 0.744734 2.6 1955 675.7585 874.6596 0.093177 0.053754 0.772596 2.5 1956 722.8174 967.5612 0.069639 0.106215 0.747051 2.5 1957 752.4610 1015.601 0.041011 0.049651 0.740902 2.6 1958 783.8872 1187.139 0.041765 0.168903 0.660316 2.3 1959 748.5224 1322.374 -0.045115 0.113917 0.566044 3.2 1960 824.2267 1332.762 0.101138 0.007855 0.618435 3.1 1961 756.8176 969.8460 -0.081785 -0.272304 0.780348 2.8 1962 722.1577 861.8710 -0.045797 -0.111332 0.837895 2.6 1963 789.6848 1006.745 0.093507 0.168092 0.784394 2.5 1964 871.9268 1165.533 0.104145 0.157724 0.748093 2.5 1965 962.3438 1353.229 0.103698 0.161038 0.711147 2.4 1966 1042.439 1522.296 0.083229 0.124936 0.684781 2.3 1967 1070.745 1433.340 0.027154 -0.058436 0.747028 2.3 1968 1064.406 1433.103 -0.005920 -0.000165 0.742728 2.4 1969 1153.118 1575.803 0.083343 0.099574 0.731765 2.4 1970 1241.023 1876.370 0.076232 0.190739 0.661396 2.3 1971 1334.661 2049.667 0.075452 0.092358 0.651160 2.3 1972 1411.926 2107.026 0.057891 0.027985 0.670104 2.5 1973 1494.621 2278.330 0.058569 0.081301 0.656016 2.5 1974 1536.168 2324.880 0.027798 0.020431 0.660751 2.6 1975 1599.783 2500.794 0.041411 0.075666 0.639710 2.6 1976 1664.324 2508.359 0.040344 0.003025 0.663511 2.7 1977 1704.163 2621.917 0.023937 0.045272 0.649968 2.9 1978 1842.026 2966.196 0.080898 0.131308 0.621006 2.9 1979 2112.907 3286.162 0.147056 0.107871 0.642971 2.7 1980 2264.996 3463.821 0.071981 0.054063 0.653901 2.7 1981 2459.823 3643.461 0.086016 0.051862 0.675134 2.5 1982 2653.080 4003.213 0.078566 0.098739 0.662738 2.4 1983 2888.765 4365.876 0.088834 0.090593 0.661669 2.2 1984 3280.282 5006.124 0.135531 0.146648 0.655254 2.2 1985 3707.188 5645.932 0.130143 0.127805 0.656612 2.3 1986 3964.204 6140.092 0.069329 0.087525 0.645626 2.5 1987 4207.294 6653.794 0.061321 0.083663 0.632315 2.6 1988 4460.610 7007.277 0.060209 0.053125 0.636568 2.7 1989 4269.959 6660.271 -0.042741 -0.049521 0.641109 2.7 1990 4502.585 7257.492 0.054480 0.089669 0.620405 2.8 1991 5060.990 8192.661 0.124019 0.128856 0.617747 2.9 1992 5826.347 9446.424 0.151227 0.153035 0.616778 3.1 1993 6511.858 11131.80 0.117657 0.178414 0.584978 3.2 1994 7215.488 12489.92 0.108054 0.122004 0.577705 2.55 1995 7767.802 13512.65 0.076546 0.081885 0.574854 2.53 1996 8708.014 14874.10 0.121040 0.100754 0.585448 2.33 1997 9411.197 16173.81 0.080751 0.087381 0.581879 2.37 1998 10287.88 17702.95 0.093154 0.094544 0.581139 2.51 1999 11368.09 18901.54 0.104998 0.067705 0.601437 2.65 2000 12678.88 20743.52 0.115304 0.097451 0.611221 2.79 2001 13794.27 23075.66 0.087972 0.112427 0.597784 2.9 PDF 文件使用 "pdfFactory" 试用版本创建 www.fineprint.cn
2002151484724275010098172005197506249153.11 建模案例3.全国味精需求量的计量经济模型 1.依据经济理论选择影响味精需求量变化的因素 依据经济理论一种商品的需求量主要取决于四个因素,即①商品价格,②代用品价格,③消费者收入 水平,④消费者偏好。模型为 商品需求量=f(商品价格,代用品价格,收入水平,消费者偏好) 对于特定商品味精,当建立模型时要对上述四个因素能否作为重要解释变量逐一鉴别。 商品价格:味精是一种生活常用品,当时又是一种价格较高的调味品。初步判断价格会对需求量产生 影响。所以确定价格作为一个重要解释变量。 代用品价格:味精是一种独特的调味品,目前尚没有替代商品。所以不考虑代用品价格这一因素。 消费者收入:显然消费者收入应该是一个较重要的解释变量。 偏好:由于因偏好不食味精或大量食用味精的情形很少见,所以每人用量只会在小范围内波动,所以 不把偏好作为重要解释变量,而归并入随机误差项。 分析结果,针对味精需求量只考虑两个重要解释变量,商品价格和消费者收入水平。 味精需求量=f(商品价格,收入水平) 2.选择恰当的变量(既要考虑代表性,也要考虑可能性) 用销售量代替需求量。因需求量不易度量,味精是自由销售商品,不存在囤积现象,所以销售量可较 好地代表需求量。味精商品价格即销售价格。 用人均消费水平代替收入水平。因为①消费水平与味精销售量关系更密切。②消费水平数据在统计年 鉴上便于查找(收入水平的资料不全) 味精销售量=f(销售价格,人均消费水平) 用平均价格作为销售价格的代表变量。不同地区和不同品牌的味精价格是不一样的,应取平均价格(加 权平均最好)。 取不变价格的人均消费水平:消费水平都是用当年价格计算的,应用物价指数进行修正。 味精销售量=f(平均销售价格,不变价格的消费水平) 3.收集样本数据(抽样调查,引用数据) 从中国统计年鉴和有关部门收集样本数据(1972-1982,T=11)。定义销售量为y(吨),平均销售价格 为xl1(元/公斤),不变价格的消费水平为x2,(元)。相关系数表如下 平均销售价格(x1)不变价格的消费水平(x2) 味精销售量() 0.9771 临界值ro0so)=0.60 60000 60000 50000 40000 30000 300o 20000 20000 10000 10000 11.0112114116118120122 4.确定模型形式并估计参数 y=-144680.9+63134x1+6904x2 (1) (15.32) 0.97,DW=1.8,loos 回归系数63134无显著性(xl1与x2应该是负相关,回归系数估计值却为正,可见该估计值不可信)。剔 除不显著变量x1,再次回归, y=-65373.6+6424x2 (2) (-10.32) R 095,DH=1.5,l0s()=2 问题:β1=63134,为什么检验结果是β1=0?量纲的变化对回归结果会造成影响吗?请同学们自己 回 PDF文件使用" pdfFactory"试用版本创建ww, fineprint,cn
2002 15148.47 24275.01 0.098172 0.051975 0.624915 3.11 建模案例 3.全国味精需求量的计量经济模型 1．依据经济理论选择影响味精需求量变化的因素 依据经济理论一种商品的需求量主要取决于四个因素，即①商品价格，②代用品价格，③消费者收入 水平，④消费者偏好。模型为： 商品需求量 = f (商品价格，代用品价格，收入水平，消费者偏好) 对于特定商品味精，当建立模型时要对上述四个因素能否作为重要解释变量逐一鉴别。 商品价格：味精是一种生活常用品，当时又是一种价格较高的调味品。初步判断价格会对需求量产生 影响。所以确定价格作为一个重要解释变量。 代用品价格：味精是一种独特的调味品，目前尚没有替代商品。所以不考虑代用品价格这一因素。 消费者收入：显然消费者收入应该是一个较重要的解释变量。 偏好：由于因偏好不食味精或大量食用味精的情形很少见，所以每人用量只会在小范围内波动，所以 不把偏好作为重要解释变量，而归并入随机误差项。 分析结果，针对味精需求量只考虑两个重要解释变量，商品价格和消费者收入水平。 味精需求量 = f (商品价格，收入水平) 2．选择恰当的变量（既要考虑代表性，也要考虑可能性） 用销售量代替需求量。因需求量不易度量，味精是自由销售商品，不存在囤积现象，所以销售量可较 好地代表需求量。味精商品价格即销售价格。 用人均消费水平代替收入水平。因为①消费水平与味精销售量关系更密切。②消费水平数据在统计年 鉴上便于查找（收入水平的资料不全）。 味精销售量 = f (销售价格，人均消费水平) 用平均价格作为销售价格的代表变量。不同地区和不同品牌的味精价格是不一样的，应取平均价格（加 权平均最好）。 取不变价格的人均消费水平：消费水平都是用当年价格计算的，应用物价指数进行修正。 味精销售量 = f (平均销售价格，不变价格的消费水平) 3． 收集样本数据（抽样调查，引用数据） 从中国统计年鉴和有关部门收集样本数据 (1972-1982, T = 11)。定义销售量为 yt（吨），平均销售价格 为 x1t（元 / 公斤），不变价格的消费水平为 x2t（元）。相关系数表如下： 平均销售价格 (x1t) 不变价格的消费水平 (x2t) 味精销售量(yt) -0.3671 0.9771 注：临界值 r0.05 (9) = 0.60。 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 11.0 11.2 11.4 11.6 11.8 12.0 12.2 X1 Y 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 100 120 140 160 180 X2 Y 4． 确定模型形式并估计参数 t yˆ = -144680.9 + 6313.4 x1t + 690.4 x2t （1） (-3.92) (2.17) (15.32) R 2 = 0.97, DW = 1.8, t0.05 (8) = 2.3 回归系数 6313.4 无显著性（x1t 与 x2t 应该是负相关，回归系数估计值却为正，可见该估计值不可信）。剔 除不显著变量 x1t，再次回归， t yˆ = -65373.6 + 642.4 x2t （2） (-10.32) (13.8) R 2 = 0.95, DW = 1.5, t0.05 (9) = 2.26 问题： 1 ˆb = 6313.4，为什么检验结果是 b1 = 0？ 量纲的变化对回归结果会造成影响吗？请同学们自己 回答。 PDF 文件使用 "pdfFactory" 试用版本创建 www.fineprint.cn