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*- 计量经济学论文 中国商品进口额模型研究 摘要:通过对中国商品进口额及其主要影响因素的数据分析，得到关于中国商品进口额的函数，并用计量经济学的方法，对模型进行检验，探究其增长的规律性，从而使商品进口额成为一个可预测的经济变量。 关键词:计量经济学模型 多重共线性 异方差性 自相关性 一、 研究意义 改革开放以来，随着经济的发展，人们生活水平的不断提高，人民日益增长的物质文化需要不断提高，中国的商品进口额发生了很大的变化，进口数额不断上升，从1985年的1257.8亿元到2007年的73284.6亿元。影响中国商品进口额的因素很多，这里选取教材课后练习中的数据，研究中国商品进口额和国民生产总值的数量关系，商品进口额与居民消费价格指数的数量关系，对于探究中国商品进口额增长的规律性，预测商品进口额的发展趋势具有重要意义。 二、 因素分析及模型建立 1、 因素分析 一国的商品进出口属于对外贸易的内容，一国对外贸易的发展情况对经济增长有着重要影响，影响对外贸易发展的因素有很多，从大的方面来说，主要是世界经济的发展情况和国内经济发展的冷热情况，还有就是一国的对外贸易政策的等因素。有研究显示，对外贸易对一国经济增长的影响主要是进口增长对经济增长有较大的促进作用。这里，对中国商品进口额的研究，主要选取国内生产总值和居民消费价格指数，国内生产总值和居民消费价格指数说明了一国的经济发展情况。经济的发展，居民的生活水平得到了提高，居民对国外商品的需求也增大，所以，对这两个因素对进口额的影响有一定的参考意义。 2、 变量选取与模型建立 这里选取“中国商品进口额”为被解释变量，用Y表示，选“国内生产总值”、“居民消费价格指数”为解释变量，分别用 X1、X2表示。所以，模型假定为 LnY=β0+β1㏑X1 +β2㏑X2 + 其中u为随机误差项。 下表为1985——2007年中国商品进口额、国内生产总值、居民你消费价格指数数据： 年份 商品进口额 国内生产总值 居民消费价格指数(1985=100) (亿元) (亿元) 1985 1257.8 9016 100 1986 1498.3 10275.2 106.5 1987 1614.2 12058.6 114.3 1988 2055.1 15042.8 135.8 1989 2199.9 16992.3 160.2 1990 2574.3 18667.8 165.2 1991 3398.7 21781.5 170.8 1992 4443.3 26923.5 181.7 1993 5986.2 35333.9 208.4 1994 9960.1 48197.9 258.6 1995 11048.1 60793.7 302.8 1996 11557.4 71176.6 327.9 1997 11806.5 78973 337.1 1998 11626.1 84402.3 334.4 1999 13736.4 89677.1 329.7 2000 18638.8 99214.6 331 2001 20159.2 109655.2 333.3 2002 24430.3 120332.7 330.6 2003 34195.6 135822.8 334.6 2004 46435.8 159878.3 347.7 2005 54273.7 183084.8 353.9 2006 63376.9 211923.5 359.2 2007 73284.6 249529.9 376.5 （资料来源：中国统计年鉴2008.中国统计出版社） 三、参数估计 运用Eviews软件，建立方程 CREATE A 1985 2007 DATA Y Xl X2 GENR W=log(Y) GENR Wl=log(X1) GENR W2=log(X2) 运用OLS估计法得 所以，模型估计结果为： LnY=-3.060149+1.656674lnX1-1.057053lnX2 0.337427 0.092206 0.214647 t= -9.069059 17.96703 -4.924618 R2=0.992218 =0.991440 F=1275.093 n=23 四、 模型检验 1、 经济意义检验： 模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当国内生产总值每增加百分之一，商品进口额会平均增加1.78%；在假定其他变量不变的情况下，居民消费价格指数每增加1%,s商品进口额会平均减少1.51%。这与理论分析的经验判断一致。 2、 统计推断检验： A、可决系数R2=0.992218，说明所建模型整体上对样本数据的拟合较好，即解释变量“国内生产总值”“居民消费价格指数”对被解释变量的绝大部分差异做出了解释。 B、 F检验 给定显著性水平α=0.05下，查F分布表查出自由度为k-1=2和n-k=20的临界值为3.49，F=1275.093>3.49，说明原方程显著，即解释变量联合起来对被解释便量有显著影响。 3、 计量经济学检验： A、 多重共线性检验： 由估计模型可见，该模型R2=0.992218 =0.991440可决系数较高，F检验值为1275.093明显显著，但当α=0.05时，t临界值等于2.086，而且lnX2的回归系数不能通过t检验，这表明可能存在严重的多重共线性。由直观判断法可以看出，lnX2的t统计量的绝对值小于临界值，说明可能存在多重共线性。有简单的线性相关系数检验可知，两个变量间的相关系数很高，证实存在严重的多重共线性。所以需要对模型进行补救。 采用逐步回归法，去检验和解决多重共线性问题。分别作lnY对lnX1和lnX2的一元回归，结果如下表所示： 变量 LnX1 LnX2 参数估计值 1.21853 2.663790 T统计量 34.62222 11.68091 R2 0.982783 0.866619 0.981963 0.860268 其中加入lnX1的方程最大，以lnX1为基础，顺次加入其他变量逐步回归，结果如下表所示： 当加入lnX2时有所增加，但其他t统计量的绝对值小于临界值，所以是lnX2引起了多重共线性，应当剔除。最后修正多重共线性后的结果为： LnY=-4.09067+1.2186lnX1 t= -10.6458 34.6222 R2=0.9828 =0.9820 F=1198.70 DW=1.6207 n=23 这说明其他因素不变的情况下，当国内生产总值每增加1%，进口额就增长1.22%。 B、 自相关性检验 对一个样本容量为23的解释变量模型，在5%的显著性水平下，查表可得dl=1.257，du=1.437,所以DW>DU,原模型无自相关性，模型不需要补救。 五、 模型应用 1、模型结果为LnY=-4.09067+1.2186lnX1 t= -10.6458 34.6222 R2=0.9828 =0.9820 F=1198.70 DW=1.6207 n=23 这说明其他因素不变的情况下，当国内生产总值每增加1%，进口额就增长1.22% 3、 对策建议、 第一，要坚持发展对外贸易不动摇。面对国内外经济增长放缓的新形势，中国对外贸易应进一步调整发展战略，通过加快转变发展方式来增强对外贸易的综合竞争力，促进对外贸易与国民经济的协调发展；通过不断完善对外贸易的体制和机制，不断提升对外开放水平，构建参与国际竞争新优势，稳步推进贸易强国进程。要充分认识对外贸易的积极作用，坚持发展对外贸易不动摇；积极调整发展战略，加快转变外贸发展方式；加快自主创新步伐，构建国际竞争新优势；加快产业布局调整，促进制造业梯度转移；加快建立海外营销网络，构建对外贸易发展的外部支撑体系；积极参与全球经济治理，营造良好的国际贸易环境。 　　第二，加快转变外贸发展方式。要改变长期以来中国对外贸易发展更多注重数量扩张，竞争力主要依靠劳动力、资源能源等生产要素的旧模式。随着中国经济快速发展和国际市场竞争加剧，传统发展模式难以为继。中国虽然是贸易大国，但还不是贸易强国。中国处在国际贸易分工价值链低端，自主知识产权、自主品牌、自主营销渠道和高技术含量、高附加值、高效益的产品比重低，与贸易强国还有较大差距。因此，要尽快转变外贸发展方式，更多地通过低碳、节能、环保等绿色技术和手段，支持出口产业向高端发展，把产品做精、把质量做优、把品牌做硬，把效益做大，不断提高产品的科技含量和附加值，不断提高产品的国际竞争力，进一步扩大绿色产品贸易份额。 　　第三，进一步优化进口结构，更好发挥进口的作用。一是要通过主动利用战略进口和国内产业转移、开放，搞活国内市场。在这一过程中，一方面，将培育企业的自生能力必须与进口选择相配合，通过发挥我国拥有国内大市场优势的主动权，战略选择有利于本地企业成长和发展的进口技术、商品结构，以拉动内需并提高本地企业的国际竞争能力；另一方面，要通过国内地区间产业转移和开放，加强地区内部的经济合作、促进地区间贸易和资金的流动，不仅使得这些地区获得更多的技术模仿、学习机会，而且有利于形成有效的市场竞争机制、增强当地企业的自生能力。 第四，积极鼓励海外投资和产业外移，促使中国企业主动加快融入全球和区域经济体系，提高中国企业的自主能力和定价权，真正实现进口服务于中国可持续发展的战略调整。 第五，要灵活运用贸易政策引导进口。要进一步出台新的鼓励措施，特别是对先进适用技术、设备、仪器、材料的进口，尤其是集成电路、半导体、纳米材料、航空航天设备、医疗设备、多类仪器、能源设备、信息通讯技术产品等等，由于这些产品总体上同发达国家差距明显，大力引进应当作为今后相当长时期的重点，大力推动进口增长。 总之，对外贸易的发展过程中有机遇也有挑战，所以，要继续落实好稳外需的各项政策措施，积极开拓新兴市场，保持出口回升向好势头。进一步稳定进口促进政策，利用当前外贸回升的有利时机，调整和优化进出口结构，促进对外贸易转型升级和发展方式转变，努力实现外贸又好又快发展。 参考文献： 1、 庞皓. 计量经济学[M].成都：西南财经大学出版社，2002年 2、 《中国统计年鉴》2008年 3、 薛荣久.《国际贸易》 对外经济贸易出版社 我国人均GDP与农业人口比重、能源生产总量的关系 摘要:考察我国各年国内生产总值和农业人口占总人口比重及全国能源生产总量的关系,对他们之间数量关系的回归分析,得出了农业人口比重和能源生产总量都是人均GDP的重要制约因素的观点,为加快发展,必须保持国民经济的高速增长,以及通过转移农业剩余劳动力即通过城市化来促进国民经济的发展、促进第三产业的发展和能源生产总量投入。 关键词:人均GDP；农业从业人口比重；能源生产总量 能源生产总量是生产力水平提高和社会进步的重要表现,能源生产总量的高低是衡量现代社会经济发展程度的重要标志。加快发展中国新能源的发展可以有效地提高第一二产业的运行质速度 ,为促进国民经济更快更好的发展提供能源上的保障。依据三次产业的发展规律,第一产业的就业人口数在就业总人口数中会随着经济的不断发展而不断缩小。当今世界上的发达国家在经济发展过程中也都体现了这一规律,这是经济发展过程中的一个重要的规律。2000年中国农村人口比重高达50.1%，2010年我国农村人口的比重就下降到了38.1%，现在大多数发达国家的农村人口比重都下降到10%以内。这种规律性反映了第一产业比重对国民经济,的制约作用，这种制约机制主要表现为可以反映国民经济发展水平的数量指标和第一产业就业人口比例之间的数量反比关系。就我们国家来说，1998年到2010年,其人均GDP与能源生产总量、农业从业人口占第一、二、三产业从业人口比重(以下称农业从业人口比重)之间存在着数量对应关系。笔者从分析国民经济统计数据入手,运用定量分析的方法研究这种对应关系,从而揭示出第一产业的发展对国民经济发展水平的制约作用以及能源生产总量对国民经济的促进作用。希望通过研究,提高广大群众特别是各级决策机关和决策人员对“保持国民经济持续、快速、健康发展”的重要性的认识,努力实现十八大提出的“全面建成小康社会,加快推进社会主义现代化”的目标。 一、主要指标的选择和简要分析 人均GDP可以用来作为反映一个国家或地区(各省区)的国民经济发展水平的主要指标之一,人均GDP反映国民经济发展水平,记作Y, Y和国 民经济发展水平是同向变动的, Y值越大表示国民经济发展水平越高。 农业从业人口比重可以作为反映国民经济发展水平的另一个主要指标,这一指标也用于表示一个国家或地区的城镇化发展水平,随着国民经济的发展,农业从业人口向非农化方向发展,农业人口比重逐渐变小。农业人口比重记作X1, X1=各省区农业从业人口/各省区第一、二、三产业从业人口, X1与国民经济发展水平呈反方向变动。 我国能源生产总量，用标准煤为衡量标准，统计数值为亿吨单位。 记作X2，X2值越大，我国每年的能源生产总量约大，国民经济发展水平的促进作用越大。 选择了上述三项指标(Y, X1, X2)之后,假定三者之间存在着这样的函数关系: Y=F (X1, X2)。以此为假设,然后对国民经济统计数据进行定量分析。分析过程中,首先采用单因素分析法分别分析Y和X1、X2的关系,然后用双因素分析法分析Y和X1、X2的关系。 二、国民经济相关数据的统计分析 采用的国民经济相关数据源于《中国统计年鉴2010年》,详见表1。 年份 人均GDP（Y） 农业人口比重(X1) 能源生产(X2) 1998 6796 49.9 12.983 1999 7159 49.8 13.194 2000 7858 50.1 13.505 2001 8622 50 14.388 2002 9398 50 15.066 2003 10542 50 17.191 2004 12336 49.1 19.665 2005 14185 46.9 21.622 2006 16500 44.8 23.217 2007 20169 42.6 24.728 2008 23708 40.8 26.055 2009 25608 39.6 27.462 2010 29992 38.1 29.692 (一)关系的单因素分析 1、分析人均GDP(Y)和农业人口比重（X1）的相关关系。经过对Y和X1之间的关系初步分析,可以判断Y和X1有近似的直线关系,所以可以采用简单线性回归模型进行分析。Y和X1的相关系数为-0.9856 它们呈显著线性相关关系。二者关系的回归方程模型为: Y = 92751.4731 - 1683.390644*X1 （1） （22.91824） （-19.33754） 相关统计指标:可决系数R2=0.97144 σ=2882.576 P值=0.000 P值近似于零。F=373.9405 因此,回归模型是显著的, 模型的经济意义比较合理，解释变量也都通过了T检验 和F检验，Y和X1之间存在明显的线性相关关系 2,分析人均GDP(Y)和能源生产总量X2的相关关系。经过对Y和X2之间的关系的初步分析,我们可以判断Y和X2之间呈现对数函数关系,所以可以采用拟合线性回归模型来进行分析。Y和X2的相关系数为0.9759 ,它们呈显著线性相关关系。二者关系的回归方程模型为: Y = -10527.04976 + 1274.209512*X2（2） （-5.921119） （14.84044） 相关统计指标: 可决系数=0.952430; σ=1766.066 F=220.2386 P=0.000 近似于零因此,各参数很合理，回归模型是显著的, Y和X2之间存在明显的线性相关关系。 (二)关系的双因素分析 经过上面的单因素分析,我们可以判断Y和X1、X2之间分别存在明显的线性相关关系。因此,我们可以在Y=c+b1*X1+b2*X2的假定下,对Y和X1、X2之间的关系进行双因素分析。分析的主要结果如下: 回归方程模型为: Y = -26522.20187 + 952.279833*X1 + 913.7741652*X2（ （-4.188026） （2.593847） （5.879191 ） 相关统计指标: 可决系数=0.971563; σ=1432.125 F=170.8258 P=0.000000 统计检验通过，各参数值比较明显。所以回归模型是显著的, Y和X1、X2之间存在明显的线性相关关系。 (三)两种分析的结果比较 在上面分析Y和X1、X2的关系中,单因素分析法和双因素分析法也就是回归方程模型(1)、(2)和(3)到底哪种方法更能有效地解释国民经济发展水平和第三产业发展水平的关系呢?可以通过比较三个模型方程的可决系数和标准偏差的大小来进行比较。依据上述分析可以明显地看出,回归方程模型(3)的可决系数=0.971563>（1）=0.97144, =0.971563>（2）=0.952430;回归模型(3)方差平方和σ(3)=1432.125<σ(1)=2882.576, σ(3)=1432.125<σ(2)=1766.066,所以在解释Y和X1、X2的关系中,方程(3)要优于方程(1)、(2)。通过回归模型方程(3)可以得出这样的判断,能源生产总量和农业从业人口比重都是人均GDP的重要决定因素。 三、结论和建议 人均GDP和农业从业人口比重都是决定第三产业发展水平的重要因素。 1、人均GDP (Y)与农业人口比重（X1）之间存在着负的简单线性相关关系,说明第一产业的发展水平对人均GDP有明显的制约作用。一般而言,第一产业发展水平较高的国家人均GDP也较高,特别是国家处在发展中的时候,第一产业的的就业人口转移对人均GDP有较大的拉动作用。 第一产业作为完整的国民经济体系的重要组成部分,特别是我国正朝着全面建成小康社会的目标奋进的时刻,要紧紧把握住发展这一主题，农业从业人口比重比较高,是我国目前大多数省区普遍存在的问题。要求降低农业从业人口比重,积极探索适合的转移农业富裕劳动力的途径,使得第一产业的发展水平迈上新的台阶。同时农业是第一产业，是国民经济的基础，没有农业的发展，就不会有国民经济的发展。 2Y与全国能源生产总量(X2)的之间存在着明显正的线性相关关系,说明能源生产总量对国民经济的发展水平也有明显的推动作用。 世界各国经济发展的历史表明，能源消费与国民经济之间存在着明显的关系。能源是国民经济的命脉,能源是国家重要的战略资源，。能源是推动经济社会发展必不可少的助动力,是国民经济的基础产业,对国民经济持续、快速、健康地发展和人民生活的改善,发挥着十分重要的促进与保障作用。 3随着第一产业就业人口比例的不断缩小以及全国能源生产总量的的提高，同时国民经济的发展水也在不断提高，是整个经济发展过程中的一个重要规律,这是世界各国在经济发展过程中所体现出来的一个重要特征。其三者的联系紧密，当第一二三产业很好的平衡发展，国家的宏观政策调节好三者之间的产业结构时，才能促进国民经济的又好又快发展。能源生产总量为国民经济发展提供动力保证，列宁曾说过“煤是工业的粮食。石油是工业的血液。”能源为工业发展提供了原动力，这正是它对国民经济发展的重要性所在。 参考文献： [1]庞皓.计量经济学【M】.北京：科学出版社，2010. [2]罗祥立. 我国第三产业与人均GDP、农业从业人口的关系[J].商业研究.2005/02 中国财政地方卫生支出的影响因素分析 内容摘要 近年来居民卫生医疗健康状况一直是全社会关注的重点民生问题。与此同时，中央及地方各级政府也一再强调要加大公共卫生的财政支出力度。而许多地方“看病难、看病贵”等现象似乎并没有得以解决，这个历史遗留的民生问题牵涉的方方面面是在太多，要一次性完全解决妥当似乎不是那么件容易的事。要解决问题，首先肯定要找出出现问题的原因，到底是哪些因素影响了我国卫生医疗跟不上脚步。本文着重从政府地方卫生支出的影响因素来分析，为何地方卫生支出存在不均衡的问题。 关键词：卫生医疗、财政支出、GDP、财政收入 早在1997年《中共中央、国务院关于卫生改革与发展的决定》就提出了“中央和地方政府对卫生事业的投入，要随着经济的发展逐年增加，增加力度不低于财政支出的增长幅度”的要求，但是我国政府的卫生支出水平仍旧偏低。从绝对量上看，我国的卫生支出从2000年的709.52亿元增长到2010年的3124.57亿元，虽然增长了4倍多，但直到2003年SARS的爆发，政府才更加重视卫生领域的投入，政府预算支出的增长开始慢慢地与财政支出的增长相协调。1997年《中共中央、国务院关于卫生改革与发展的决定》还要求在二十世纪末“争取全社会卫生总费用占国内生产总值的5％左右”，但是我国卫生总费用占GDP的比重直到2010年也没有超过5%。根据Tanzi和Schuknecht(1997)的整理，早在上个世纪90年代奥地利、法国、意大利、德国、挪威、荷兰等国医疗卫生支出占GDP的比重就超过了8%，加拿大和美国更是超过了10%，比例最低的是爱尔兰，也达到了7.1%。 一、理论分析 研究对于影响政府财政支出的因素主要有人口密度，人均GDP，受教育水平。本文主要以人口密度、人均GDP和文盲率作为人口、经济和社会三个方面的效率影响因素。所使用的所有数据均来自2010年各地中国财政年鉴、中国卫生年鉴、中国卫生统计年鉴以及中国统计年鉴 人口数：由于较多的人口数有利于降低政府支出的管理和监督成本,所以人口数与政府支出的效率应该呈正相关关系 GDP水平：较高的经济发展水平有助于提高财政支出效率，所以GDP越高地地区，政府财政医疗卫生支出应该越高。 卫生医疗机构数：卫生医疗机构多的地区，医疗卫生发展水平相对较高，所以卫生医疗机构数应与政府财政医疗支出成正比。 财政收入水平：财政收入高的地区说明当地政府正真能力强，能够充分利用当地资源，积极发展地方经济，说明地方经济发展水平也就较高，医疗发展水平也较高。所以财政收入高地地区政府财政卫生医疗支出也高。 二、模型设定 Y 代表政府财政医疗支出额 X1 代表人口数 X2 代表GDP总额 X3 代表卫生医疗机构 X4代表财政收入 基于以上数据，初步建立模型 三、数据收集：本文收集了我国2010年我国卫生医疗支出以及相关因素的部分数据 地区 卫生医疗财政支出（亿元）Y 人口数（万人）X1 GDP总量（万元）X2 卫生医疗机构数（个）X3 财政收入（亿元）X4 北 京 186.82 1962 14113.58 9411 2353.93 天 津 70.07 1299 9224.46 4542 1068.81 河 北 235.48 7194 20394.26 81403 1331.85 山 西 113.86 3574 9200.86 41098 969.67 内蒙古 120.72 2472 11672.00 22565 1069.98 辽 宁 151.36 4375 18457.27 34805 2004.84 吉 林 110.91 2747 8667.58 19385 602.41 黑龙江 135.18 3833 10368.60 22073 755.58 上 海 160.07 2303 17165.98 4708 2873.58 江 苏 249.69 7869 41425.48 30956 4079.86 浙 江 224.53 5447 27722.31 29939 2608.47 安 徽 184.22 5957 12359.33 22997 1149.40 福 建 117.58 3693 14737.12 27017 1151.49 江 西 150.02 4462 9451.26 34068 778.09 山 东 250.77 9588 39169.92 66967 2749.38 河 南 270.21 9405 23092.36 75741 1381.32 湖 北 179.13 5728 15967.61 34269 1011.23 湖 南 180.44 6570 16037.96 59359 1081.69 广 东 304.04 10441 46013.06 44880 4517.04 广 西 165.49 4610 9569.85 32741 771.99 海 南 34.82 869 2064.50 4678 270.99 重 庆 94.87 2885 7925.58 17495 952.07 四 川 263.34 8045 17185.48 74283 1561.67 贵 州 127.68 3479 4602.16 25420 533.73 云 南 183.70 4602 7224.18 22888 871.19 西 藏 32.04 301 507.46 4960 36.65 陕 西 156.66 3735 10123.48 35696 958.21 甘 肃 100.40 2560 4120.75 26673 353.58 青 海 38.94 563 1350.43 5781 110.22 宁 夏 34.02 633 1689.65 4129 153.55 新 疆 103.56 2185 5437.47 16000 500.58 注：以上数据来自2010年中国统计年鉴 四、图形分析及理论模型建立： 1、利用Eviews软件分别绘制X1，X2，X3与Y的相关图 相关图如下： 由相关图可知，解释变量与被解释变量之间存在线性相关关系，为此，可建立如下人口密度，人均GDP，文盲率与政府卫生医疗财政支出的多元线性回归模型： 2、用最小二乘法，利用Eviews软件可得估计结果如下： 报告形式： （7.4831）（20.0044） （0.0014） （0.0004）（5.0199） =（3.9038） （5.2771） （-3.4521） （1.6519）（5.0199） =0.9388 =0.9293 DW=2.2969 F=99.6313 =19.5387 3、检验多元回归模型： 给定显著水平为0.05 拟合优度检验：=0.9388接近于1，表明模型对样本数据拟合程度高。 F检验：F=99.6313>(5-1,31-5)=2.74 表明模型线性关系显著，或解释变量人口密度X1，人均GDPX2，文盲率X3结合起来对被解释变量政府卫生医疗财政支出Y有显著影响。 T检验：人口数X1的T统计量绝对值为5.2771>(31-5)=2.056 表明人口数量对Y有显著影响 GDP总量X2的T统计量绝对值为3.4521>(31-5)=2.056 表明GDP总量对Y有显著影响 卫生医疗机构数X3的T统计量绝对值为1.6519<(31-5)=2.056 表明卫生医疗机构数对Y没有显著影响 财政收入X4的T统计量绝对值为5.0199>(31-5)=2.052 表明财政收入对Y有显著影响 模型可能存在多重共线性，现对其进行计量经济检验： 4、多重共线性检验：由于选择的影响因素过多，所以估计模型之前，应先分析各个因素与被解释变量之间的关系，以及因素之间的相关程度，利用COR命令进行相关系数检验，得相关系数矩阵为： 通过计算表明，各解释变量都与被解释变量政府财政医疗支出高度相关，且解释变量之间也是两两高度相关的。先按照逐步回归原理建立回归模型。 1) 建立一元回归模型 根据理论分析，人口数量应是财政医疗支出的主要影响因素，相关系数检验也表明，人口数量应与财政医疗支出的相关性最强。所以，以Y=a+bX+作为最基本的模型 2）将其余的变量逐个引入模型，估计结果列入下表（第二行为t检验值） 模型 X1 X2 X3 X4 y=f(x1) 0.024735 13.68035 0.8612 y=f(x1,x2) 0.0201 6.3816 0.0014 1.7727 0.8708 y=f(x1,x3) 0.0272 8.0557 -0.0004 0.8620 0.8600 y=f(x1,x4) 0.0204 10.1024 0.0174 3.4008 0.8983 y=f(x1,x4,x2) 0.0285 9.4392 -0.0048 -3.2987 0.0509 4.5964 0.9248 y=f(x1,x4,x3) 0.0152 3.4359 0.0006 1.3045 0.0223 3.5368 0.9008 y=f(x1,x4,x3,x2) 0.0231 5.2771 -0.0049 -3.4521 0.0006 1.6519 0.0567 5.0199 0.9388 经过以上的逐步引入检验过程，最终确定政府财政医疗卫生支出的函数为 = 42.2853+ 0.0204 + 0.0174 （7.9621） （0.0020） （0.0051） t=( 5.3108) (10.1024 ) (3.4008) =0.9051 =0.8983 DW=2.3662 F=133.4513 统计检验： 判定系数：R2=0.9051 接近于1，表明模型对样本数据拟合优度高。 F检验：F=133.4513,大于临界值2.74, 其P值0.000000也明显小于,说明各个解释变量对政府财政医疗支出Y有显著影响，模型线性关系显著 T检验：人口数X1的T统计量绝对值为5.3108>(31-5)=2.056 表明人口数量对Y有显著影响；财政收入X4的T统计量绝对值为3.4008>(31-5)=2.052 表明财政收入对Y有显著影响 自相关检验：给定显著性水平0.05，查DW表，当n=31 ,k=3时，得下限值dL=1.229,上限值dU=1.650 因为DW统计量为2.3662 位于 4-dU=2.35与 4-dl=2.771之间所以无法判断是否存在自相关性。 5、偏相关系数检验： 从上图可知，偏相关系数PAC的绝对值都小于0.5，表明回归模型存在一阶二阶，三阶，自相关性 从White检验知Obs*R-squared=10.80896小于自由度为5，显著性水平为为0.05的2值为11.071表明模型不存在异方差性。 修正模型：加权最小二乘法WLS建立的样本回归模型: 权数为W1=1/ abs(resid)和权数为W2＝1/RESID^2的加权最小二乘法估计相比较，最终得到的理想模型是 经过White检验，无交叉乘积项的检验结果为：=0.6905 prob(nR)=0.9524 White检验结果表明：prob(nR)大于给定的显著性水平=0.05，接受原假设，认为经加权最小二乘法调整后的回归模型不存在异方差。 6、经比较和检验，我们最终确定的政府财政医疗支出的模型为： = 951610+0.0026 +0.0228 （16.1952） （0.0009） （0.0104） t=(5.8759) (3.0038) (2.1846) =0.9709 =0.9688 DW=2.1899 F=467.1209 P=0.0000 这表明，在其他条件不变的情况下，地区人口每增加一万人，该地区的政府财政医疗支出就会增加26万元；在其他条件不变的情况下，地区财政收入每增加一亿元，政府财政医疗支出就会增加228万元。 五、得出结论： （1）人口数量与政府财政医疗卫生支出呈现较为明显的正向相关关系。表明人口数量越多 的地区，政府财政医疗卫生支出越高，相应的效率也越高。 （2）地区财政收入与政府财政医疗卫生支出成正相关关系。说明说明当地政府正真能力强，能够充分利用当地资源，积极发展地方经济，说明地方经济发展水平也就较高，医疗发展水平也较高。所以财政收入高地地区政府财政卫生医疗支出也高。 六、参考文献 [1]中国统计年鉴. 2010 [2]赵卫亚. 计量经济学[M].上海：上海财经大学出版社，2003年. 我国农村居民消费水平影响因素实例研究 一、提出问题 近年来，我国的经济在迅速的发展，国内生产总值（GDP）也在增长。居民的收入和消费也都在增加。2001年我国的居民消费水平在3887万亿元，直到2010年，我国居民消费水平增加到了9969万亿元。居民的消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们需求生存、发展和享受需求方面所达到的程度。一般，通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来的。居民的消费水平在很大程度上受整体的经济状况影响国民生产总值是用于衡量一国总收入的一种整体的经济指标，经济扩张时期，居民收入稳定，GDP也高，居民用于消费的支出较多，消费水平较高；反之，经济收缩时，收入下降，GDP也低，用于消费的支出较少，消费水平随之下降。消费问题一直是经济学界研究的重点和热点, 国内许多专家学者从收入、消费支出、物价、贫富差异、地区和行业等因素入手研究了我国消费结构。因此，为了更加了解我国的消费水平，保持我国经济可持续增长，对影响居民消费水平的因素进行大量的实证研究。 二、理论综述 1、.凯恩斯的绝对收入理论。凯恩斯将消费函数表达为：C＝f（Y），并将此式改写为C＝bY，表明如果其他条件不变，则消费C随收入Y增加而增加，随收入Y减少而减少。他强调实际消费支出是实际收入的稳定函数，这里所说的实际收入是指现期、绝对、实际的收入水平，即本期收入、收入的绝对水平和按货币购买力计算的收入。 凯恩斯认为，消费是限期可支配收入的函数，消费与可支配收入之间存在着以下的关系： （1）在短期无论可支配收入多少，是否等于零，消费支出总是大于零。可支配收入等于零时的消费支出，来源于从前的储蓄或现在的借债，这部分的消费支出与可支配收入无关，称为自发消费； （2）随着可支配收入的增加，消费支出也增加。随着可支配收入的变动而变动的消费叫引致消费； （3）消费支出的增加量少于可支配收入的增加量。 假定消费函数为线性，则凯恩斯的消费函数可表述为 C=C0 +cYd 其中，C为消费支出，Yd为可支配收入，C0与c均为常数，且C0>0,0

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