本文获取1978-2009年各指标的数据，如表1所示。

　　模型的估计与调整

　　（一）城镇居民消费水平对各影响因素的回归分析

　　根据本文建立的模型：

　　InYt=β1+β2InX2t+β3InX3t+β4InX4t+β5InX5t+β6InX6t+β7InX7t+ut

　　用EViews的最小二乘法进行回归估计，得到回归方程：

　　（二）模型检验

　　经济意义的检验。模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，城镇家庭实际人均可支配收入每增长1%，城镇居民消费水平就会增长0.376138%;在假定其他变量不变的情况下，城市居民消费价格指数每增长1%，城镇居民消费水平就会增长0.014395%;在假定其他变量不变的情况下，实际人均国内生产总值可支配收入每增长1%，城镇居民消费水平就会增长0.292557%;在假定其他变量不变的情况下，城乡居民储蓄存款年增加额每增长1%，城镇居民消费水平就会减少0.019675%;在假定其他变量不变的情况下，城市登记失业率每增长1%，城镇居民消费水平就会减少0.022774%;在假定其他变量不变的情况下，城镇固定资产投资额每增长1%，城镇居民消费水平就会增长0.118284%。解释变量系数的符号与预期相同，这与理论分析和经验判断相一致。

　　统计推断检验。拟合优度：从回归结果看R2=0.998564   R2=0.998219，说明模型对样本的拟合很好。

　　t检验。给定α=0.05，查t分布表，在自由度为25时得临界值2.060。其中，InX3、InX4、InX5、InX6系数t统计量的绝对值小于临界值，说明“城市居民消费价格指数X3”、“实际人均国内生产总值X4”、“城乡居民储蓄存款年增加额X5”、“城市登记失业率X6”对城镇居民消费水平没有显著影响。InX2、InX7系数t统计量的绝对值大于临界值，说明“城镇家庭实际人均可支配收入X2”、“城镇固定资产投资额X7”对城镇居民消费水平有显著影响。

　　F检验。给定α=0.05，在F分布表中的自由度为6和25的临界值约为3.05，由表中得到F=2896.829大于临界值，说明回归方程显著，即“城镇家庭实际人均可支配收入X2”、“城市居民消费价格指数X3”、“实际人均国内生产总值X4”、“城乡居民储蓄存款年增加额X5”、“城市登记失业率X6”、“城镇固定资产投资额X7”联合起来对城镇居民消费水平有显著影响。

　　计量经济学检验。多重共线性检验。由回归结果看出，该模型可决系数很高，F检验显著，但是当α=0.05时，X5、X6系数的t检验不显著，这表明可能存在多重共线性。计算各解释变量的相关系数，得到相关系数矩阵。由相关系数矩阵可以看出，部分解释变量相互之间的相关系数较高，论文格式证实确实存在多重共线性。采用逐步回归的办法，分别做lnYt对lnX2t、lnX3t、lnX4t、lnX5t、lnX6t、lnX7t的一元回归，回归结果表明lnX3t、lnX5t、lnX6t引起多重共线性，应予剔除。最后修正多重共线性影响的回归结果为：

　　异方差检验。Goldfield-Quanadt检验。分别按照解释变量lnX2t、InX4t、lnX7t的递增型排序，构造样本容量n=12的子样本区间，用OLS法得到结果后，定义样本区间为21-32，用OLS法得到结果，根据结果计算F统计值，分别为1.185597、1.758101和1.778105，在α=0.05下，各F统计值均小于临界值F0.05（8，8）=3.44，所以不拒绝原假设，表明模型不存在异方差。

　　White检验。用EViews作White检验，辅助回归模型中有交叉项，得到检验结果。由White检验知，在α=0.05下，查χ2分布表，得到临界值χ20.05（6）=12.5916，比较计算的χ2统计量与临界值，因为nR2=5.748802小于χ20.05（6）=12.5916，表明模型不存在异方差。

　　自相关检验。图示检验法。用EViews作残差图，如图1所示。从残差图中可以看出模型中存在自相关，故模型中t统计量和F统计量的结论不可信。DW检验。从回归结果得到DW=1.126316，n=32，k=3，取显著性水平α=0.05，查DW统计表可知dL=1.24，dU=1.65，模型中dL

　　采用广义差分法对模型进行修正，使用Yt进行滞后一期的自回归，得到Yt=0.3364805Yt-1，可知ρ=0.364805，对原模型进行广义差分，得到广义差分方程：

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