论文部分内容阅读
本文选取1988年至2010年全国29个省市自治区的农村居民人均纯收入、农村居民消费金额、人均地区生产总值、农村储蓄作为面板数据集，用面板数据模型分析方法进行实证分析。 为避免面板数据虚假回归，本文通过LLC、IPS、ADF-Fisher、PP-Fisher四种单位根检验方法得出农村居民人均纯收入、农村居民消费金额、人均地区生产总值、农村储蓄四个变量取对数后均是一阶单整序列。用Kao和Johansen面板协整检验方法表明四个变量间具有长期均衡关系。Hausman检验结果表明面板数据影响形式为双因素随机效应模型。确定模型形式时，本文共探讨了三类共十种面板数据模型。第一类共三种模型以农村居民人均纯收入为因变量，农村居民消费金额、人均地区生产总值、农村储蓄分别为自变量;第二类共三种模型以农村居民人均纯收入为自变量，农村居民消费金额、人均地区生产总值、农村储蓄分别为因变量;第三类共四种模型以农村居民人均纯收入、农村居民消费金额、人均地区生产总值、农村储蓄其中的一个变量为因变量，其余同为自变量的模型。本文重点分析前两类共六种模型得出结果:(1)第一、二类共六种面板数据模型都为变系数模型，即各省截距项α和系数β都是不相同的。(2)各省的面板数据模型表明农村居民消费金额对农村居民人均纯收入的影响大于其余变量对其的影响，从而进一步说明我国实施扩大内需这一政策的合理性，特别是在占我国大部分人口的农村地区推行扩大内需的必要性。比较各省数据得出更需要在我国欠发达地区推行扩大内需政策，这也是改善农村地区居民生活水平的必经途径。(3)农村储蓄对于各省的农村居民人均纯收入影响相差不大，这也正说明我国金融机构执行人民币基准利率的原因之一。(4)第三类模型拟合结果表明自变量前系数β拟合效果大多不显著，即第三类模型拟合效果不理想。 本文还从多变量时序模型角度进行研究，所得拟合结果与面板数据结果对比表明二者所得结果基本一致。