习惯形成下的城镇居民消费行为研究

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1、山西财经大学硕士学位论文习惯形成下的城镇居民消费行为研究姓名:龚攀峰申请学位级别:硕士专业:统计学指导教师:杭斌2011-02-20摘要本文结合预防性储蓄理论和中国城镇居民消费的具体实际,构建了城镇居民的消费习惯、收入、收入风险和财富目标的消费函数,根据我国城镇从2002年到2008年31个省直辖市的城镇居民的人均收入和人均消费的面板数据,建立带有个体效应的静态和动态面板数据的计量模型,而且动态面板数据模型在估计上使得参数有效且一致。结论有,第一,动态面板数据模型估计城镇居民的消费习惯形成参数为0.1094;第二,城镇居民的边际消费倾向在有消费习惯的前提下为0.7

2、786;第三,城镇居民的收入风险对当期城镇居民消费的弹性为-0.05132;第四,每个地区的个体效应差异较大,而且西部省份的个体效应较大。分地区来看,第一,全国城镇居民的消费习惯形成参数为0.1094,比上海的0.3071、河南的0.2127和四川的0.3512都要低很多,这不仅说明了全国城镇居民的当期消费很少依赖于上一期的消费,而且说明了不同地区之间的消费习惯有很多差异,呈现了区域的异质性;第二,全国城镇居民的边际消费倾向在有消费习惯的前提下为0.7786,比上海的0.6904、河南的0.7146和四川的0.5624要高很多,说明其当期收入的绝大部分用于当期的消

3、费。第三,全国城镇居民的收入风险对当期城镇居民消费的弹性为-0.05132,比上海的-0.0319(取绝对值)高一些,但是比四川的-0.0674、河南的-0.0750都要低,这不仅说明了城镇居民的收入风险对消费的弹性随着经济越来越发达而呈现下降趋势,也说明了区域预防性储蓄的异质性。他们的收入和消费的风险越大,他们的消费就越谨慎。综上所述,可以认为消费习惯是消费函数的一个重要因素。另外消费习惯对我国城镇居民的预防性储蓄与流动性过剩没有在中国导致严重的通货膨胀和资产泡沫有一定解释力,这些都很好地符合了中国城镇居民的消费现实。【关键词】:预防性储蓄消费习惯形成参数动态面

4、板模型流动性过剩3AbstractThispaperunitestheoryofprecautionarysavingandspecificpracticalconsumptioninChina'surbanresidents,buildsconsumptionfunctiononurbanresidents'consumptionhabit,income,incomeriskandwealthgoals.AccordingtoChinesepercapitaincomeofurbanresidentsandtheirpercapitaconsumptionpan

5、eldatafrom2002to2008in31provincesandmunicipalities,itsetsupthestaticanddynamicpaneldataeconometricmodelwithindividualeffects,andthedynamicpaneldatamodelismoreeffectiveandconsistentontheparameterestimate.Ourconclusionsareasfollows,firstly,theintensityofconsumptionhabitofurbanresidentsi

6、s0.1094,whichimpliesthatthepasturbanresidents'intensityofconsumptionwouldaffectthepresentconsumption.Secondly,basedonconsumptionhabit,theurbanresidents’marginalpropensitytoconsumeis0.7786.Thirdly,thecurrentconsumptionofurbanresidents’elasticityofincomerisksis-0.05132.Fourthly,theindiv

7、idualeffectsofeachregionarequitedifferentandwesternprovinceshavegreaterindividualeffect.Fromthepointviewofdifferentregions,firstly,nationalurbanresidentsconsumptionhabitformationparameteris0.1094,whichismuchlowerthantheShanghai0.3071,Henan0.2127andSichuan0.3512,whichnotonlyshowsthecur

8、rents

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