我國城鎮(zhèn)居民儲蓄存款模型的分析(編輯修改稿)
2025-09-25 19:16 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 常明顯。這是由于收入高的群體的儲蓄傾向要明顯的高于收入低的群體。 對宏觀經(jīng)濟的政策建議 基于基尼系數(shù)對儲蓄率的很大的影響，因此，國家應(yīng)該重視對分配領(lǐng)域的調(diào)節(jié)，加大對低收入的者的轉(zhuǎn)移支付，切合中國實際的對稅收領(lǐng)域進行改革，縮小社會的貧富差距。 我國城鎮(zhèn)居民儲蓄存款模型的分析 7 模型的不足 在實際經(jīng)濟活動中，人們的預(yù)期對儲蓄率的影響是非常明顯的。由于這方面的影響 很難用數(shù)據(jù)來描述以及礙于本文作者水平有限，所以本模型沒有反映人們的預(yù)期對儲蓄率的影響。 我國東西部消費差異的實證研究 03 基地 周坪（ 40301135） 一． 引言 以往的文獻中對東西部地區(qū)收入水平的差異談?wù)摰妮^多，但關(guān)注消費水平差異的文章較少。本文試圖通過建立計量模型對我國的消費函數(shù)及東西部的消費函數(shù)的差異進行實證分析。本文的思路如下：建立全國的消費函數(shù)，然后加入虛擬變量研究東西部消費的差異。進而分別建立東西部的消費函數(shù)，最后用鄒氏檢驗法對其差異進行驗證。 二． 數(shù)據(jù)及變量 本文選取的是 2020年 全國 31個省市 的城鎮(zhèn)居民的人均全年可支配收入和人均全年消費支出，以及各地區(qū)的失業(yè)率，其中 消費支出和可支配收入的數(shù)據(jù)來自《 中國價格及城鎮(zhèn)居民家庭收支調(diào)查統(tǒng)計年鑒 （ 2020）》，失業(yè)率數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒（ 2020）》， 具體數(shù)據(jù)如下： 消費支出 (元 /每人全年 ) 可支配收入 (元 /每人全年 ) 失業(yè)率 (%) 北京 天津 河北 山西 3 內(nèi)蒙 遼林 吉林 黑龍江 上海 江蘇 浙江 安徽 福建 江西 山東 河南 湖北 湖南 廣東 廣西 海南 重慶 我國城鎮(zhèn)居民儲蓄存款模型的分析 8 四川 貴州 4 云南 西藏 陜 西 甘肅 青海 寧夏 新疆 三． 模型 1. 基本模型 根據(jù) 凱恩斯 的絕對收入假說理論， 人的消費行為受 邊際消費傾向遞減的 心理規(guī)律支配。在這個規(guī)律支配下，消費隨著收入的增加而增加，但增加的幅度不如收入增加的那么多。 即消費函數(shù) 具有如下的特點 ：第一，實際消費與實際收入之間存在穩(wěn)定的函數(shù)關(guān)系；第二，邊際消費 傾向小于 1；第三，平均消費傾向隨著收入的上升而下降。 本文便以此理論為基礎(chǔ)，在解釋變量中加入各地的失業(yè)率（沒有找到就業(yè)率的數(shù)據(jù)，變以失業(yè)率代替，效果應(yīng)該是一樣的），建立模型為： 12y x x? ? ? ?? ? ? ?，其中 y 為消費支出， 1x 為可支配收入。 2x 為各地區(qū)城鎮(zhèn)登記數(shù)據(jù)計算的失業(yè)率，結(jié)合上面的數(shù)據(jù)利用Eviews 軟件可得： Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C X1 X2 Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid 3080746. Schwarz criterion Log likelihood Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) 回歸出來的消費函數(shù)為： 121 3 6 .2 9 6 0 .7 4 2 0 .6y x x? ? ?，可以看出全國 2020 年的邊際消費傾向為 74%，且失業(yè)率對消費有著顯著影響。 再對此模型進行檢驗： ①．因為采用的是截面數(shù)據(jù)，故對其進行異方差的 white檢驗：在給定 ?? 的顯著性水平下有 2 (5) ?? ? ，因為 2nR = ＜ 2(5)?? ，由 white檢驗 可認為不存在異方差。 ②．因為 2x 的 t 值偏低，且 F 統(tǒng)計量的值很顯著，考慮 1x 與 2x 間是否存在共線性。 單獨建立 y 對 2x 的回歸，有： 我國城鎮(zhèn)居民儲蓄存款模型的分析 9 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C X2 Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression
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