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安徽省GDP与居民消费支出实证分析 　　摘要：为探寻安徽省GDP与居民消费支出的关系，运用协整方法对样本期内的数据（1978―2009）进行检验，揭示了二者存在着长期均衡关系，并建立了误差修正模型。实证结果表明：经过ECM误差修正后，安徽历年的GDP 与居民消费支出之间构成了长期的均衡关系，表现出协同变化的一致趋势，在此基础上，提出政策建议。 　　关键词：GDP 居民消费支出 协整检验 单位根检验 误差修正模型（ECM） 　　中图分类号：F127文献标志码：A文章编号：1673-291X（2011）25-0156-03 　　引言 　　影响居民消费支出水平的因素有很多，对于消费模型的研究无论是在经济学理论还是在经济政策实践中都具有重要意义和作用。由经济学的一般原理，消费需求作为最终需求，对总需求进而对整个经济增长起着直接和最终的制约作用，其变化方向和变化速度最终决定着经济增长的方向和速度。本文以协整理论及误差修正模型为基础，以安徽省三十二年间的宏观经济数据为基础，对安徽省居民消费与经济增长两者之间的关系进行了实证分析。 　　一、理论方法与模型建立 　　1.单位根检验。检验变量是否稳定的过程称为单位根检验。比较常用的单位根检验方法是DF检验，由于其不能保证方程中的残差项是白噪音（white noise），所以Dickey和Fuller对DF检验法进行了扩充，形成ADF（Augmented Dickey-Fuller Test）检验，这是目前普遍应用的单整检验方法（李子奈，2000），其基本原理是通过n 次差分的办法将非平稳序列转化为平稳序列，具体方法是估计回归方程式。 　　2.协整理论与方法。协整理论（co-integration）是20世纪80年代中后期以来数量经济学领域应用较为广泛的一种建模理论，主要从分析时间序列的非平稳性着手，探求非平稳经济变量间蕴涵的长期均衡关系。按照经济理论观点，如果变量之间存在长期稳定关系（协整关系），变量的增长率表现共同的增长趋势。反之，如果这两个或以上变量不是协整的，则它们之间不存在一个长期的均衡关系。 　　3.误差修正模型。误差修正模型（ECM）最早是由Sargon（1964）使用，以后由Hendry、Anderson和Davidson等人进行推广应用。其通过建立短期的动态模型以弥补长期静态模型的不足，既能反映不同时间序列间的长期均衡关系，又能反映短期偏离向长期均衡修正的机制。 　　根据Granger 表述定理，若非平稳变量之间存在协整关系，则必然可以建立误差修正模型。即对于回归方程yt=α+βxt+εt，如果x和y是协整的，则总能将其转化为误差修正的特定形式，即 　　Δyt=α0+α1Δx1+α2（yt-1-βxt-1）+εt（*） 　　误差修正模型的内涵在于通过协整关系来校正内生变量的短期变化，由于协整关系成立，式（*）具有内在稳定性，利用它可以提高短期预测的精度。 　　4.研究不足与改进。消费水平与GDP 之间的关系一直以来是宏观经济领域讨论的热点，学者们在这方面已经做出了很多有意义的分析和研究。由于经济变量本身是非稳定的时间序列，如果用传统的单方程计量经济模型直接建立线性函数，可能会出现虚假回归的现象，不能全面地反映经济变量间的关系。本着模型构造上的不足，本文运用协整理论，对样本期内（1978―2009）安徽省GDP与居民消费支出的关系进行检验，探索经济变量数据间的内在关系，并试图建立误差修正模型。分析步骤为：先分析各变量的平稳性，在此基础上采用检验变量之间的协整关系，再给出其误差修正模型。 　　二、数据来源 　　本文基础数据来源于《新中国五十年统计资料汇编》、《安徽省统计年鉴》（ 2007、2008、2009），样本区间为1978―2009年，共32个样本（见下页表1）：三、实证检验 　　1.时序图检验。由于数据的自然对数变换不改变原来的协整关系，并能使其趋势线性化，消除时间序列中存在的异方差现象，所以对实际GDP、居民消费支出进行自然对数变换，分别计为Log（GDP）和Log（CONS），其相应的一阶差分序列表示为ΔLog（GDP）、ΔLog（CONS），由时序图检验可知，一阶差分后的Log（GDP）和Log（CONS）波动性仍较大。对两者进行二阶差分后，Δ2 Log（GDP）和Δ2 Log（CONS）图形渐趋平稳。 　　2.单位根检验。在检验变量间是否具有长期协整关系之前，首先要检验数据的平稳性。非平稳检验方法较多，这里采用单位根检验法来进行检验。建模及计量检验采用Eviews6.0统计软件完成，得各变量平稳性检验结果。上述表2检验结果表明，Log（GDP）和Log（CONS）均是二阶单整，即均是I（2），满足协整分析的条件，表明已表现出平稳性特