我们知道，一国的GDP 按需求表示可划分为消费需求、投资需求和出口需求；而内需就是指前面两部分，出口需求就是外需。在我国，居民的消费需求占总需求份额一直为40%—50%之间，这说明消费需求在拉动内需问题上起着主动力作用。但是，目前我国城乡居民的消费需求比较疲软，收入与消费差额即储蓄越来越大，储蓄无法完全转化为投资，有效需求不足已经制约着我国经济的持续增长。如何增加居民的消费水平，尤其是提高边际消费倾向，可以说对促进我国经济增长至关重要。
本文通过研究和分析江西省消费函数，抽象出省内总的消费水平状况和特征，希望为江西经济的发展起着一定的指导作用。
一、 江西近年来总的消费水平分析
在凯恩斯提出的消费理论中：C = a + b Y 平均消费水平：C/Y= a/Y + b ，b是边际消费倾向。随着Y的增加，如果a保持不变，平均消费水平会下降，并趋向与b 。凯恩斯学说认为边际消费倾向是递减的规律，这说明单位收入增加，相对的消费增加额是减少的；这是否意味着消费水平真的随着收入增长处于下降的不稳定状态。从上表中，我们可以看出江西的平均消费水平总体上来说确实也有明显的下降趋势，尤其是94年以后，消费水平出现明显的分水岭，我省城镇居民的消费水平下降了十几个百分点，但99年后比例下降开始平缓。通过对数据的分析，我们也可看消费水平好象呈阶段性下降。这些是否说明我省的消费特征也存在着难以预测的不稳定性；或可以找到一种稳定且具有长期稳定性的消费函数来很好的拟合我省的总体消费情况 。如果可以找到这一曲线，对我省的预测和宏观政策将是有积极作用的。
二、 消费函数的研究分析
（一）生命周期收入函数
Modigliani 和Brumberg (1954)在资产收益率（利率）不变、人口年龄结构不变等辅助假设下，提出了生命周期假说，它的函数形式可以说包含相对收入学说的理论，且经济学家多年研究指出这一函数具有稳态性质。
函数形式为
其中C 为消费，A为资产，Y为收入，Y*为预期收入的贴现值。但通过很多经济学者的研究，我省居民的预期收入对总体的人均消费水平的影响非常小，为方便讨论，我们将宏观消费函数变为：
其中
,即将上期的储蓄视为当期的资产增量。这样我们可以得到以下的公式：
在这式中，
明显存在共线形，会使得OLS 方法失效，因此我们在这里用差分的形式：
输入数据，进行多元线形分析可得以下表格：
从表2中我们可以看到的相关性显著 R= 0.876，调整后R*=0.748，这说明当期收入与当期消费存在显性相关性；但是作为资产的储蓄却不显著。表1中可以看到sig栏为0.258 〉0.05，这说明St与 △Ct相关性检验接受了原假设，不存在相关性；表1是多元线性检验主成分法中的剔除变量分析，这说明S t-1变量应该从系统中消除。
从总体拟合来看，生命周期理论并不太适合江西消费水平特征的分析。基于△Ct与 △Yt的强相关性，而资产和预期收入与消费的不相关性（弱相关）的分析结果，接下来我们分析凯恩斯绝对收入理论
（二）绝对收入消费函数研究与分析
函数形式：
其中 Ct为当期消费，Yt 为当期收入
输入数据，用OLS分析可得：
从拟合图中，我们可以看到曲线与实际值拟合的非常吻合，偏差的波动很小，R2=0.997 ，常数项和Yt的T 检验都表明与消费显著相关，这也许会让我们认为绝对收入理论可以很好的解释江西消费水平问题，这是否意味着我们可以用这一理论进行分析和预测，其实不然： 仔细看分析结果，我们可以发现虽然拟合度很好 R2=0.997 ，但D.W=0.590,这种R2 〉D.W的现象向我们发出了伪回归的信号；D.W偏小也说明残差值存在自相关性，即随机项不是一个白噪声数。这种模型用0LS分析是有问题的，虽然整体拟合的很好，但它并没能反映长期的现象，更别说用它分析长期的稳定趋势。
为此，我们用杜宾方法去对原模型进行广义差分变换，进而消除随机项的自相关性。
从分析结果可以看出，随机项的自相关性逐渐消失，整体拟合依然非常好，综合以上的分析，我们可以得出改进后的绝对收入分析比相对收入分析更能表象江西的总体消费特征。江西城镇居民的消费仍以当期收入为主要决定因数，且所占比例也较稳定约为0.67左右，这也许可以对江西的总体消费需求进行一定的预测，但是看到我们分析的数据都是绝对数，它们本身的稳定性就让人怀疑，往往较容易出现伪回归问题，而这又会使得OLS估计更趋于真实值的假象，即会优化拟合度，所以我认为有必要对函数进行相对数的变换，很自然的想到S形曲线的对数分析
（三）对数型消费函数分析：
基于前面的分析，我们将绝对收入模型变为以下形式：
通过以上变换分析，我们惊奇的发现，随机项在满足古典假设的基础上，曲线竟然拟合的非常好，R2=0.999同时 D.W也接近2。这些说明对数消费函数才真正适用于江西省消费状况，且具有一种长期稳定性趋势，如果想预测分析江西的消费状况，我个人认为应用这一模型进行指导工作。
当然，这一模型仍然有改进的地方，例如InCt 与InYt是否具有稳定性状态；对于研究长期稳定问题还应该在这一模型进行协整时间序列分析；在这里我就不做深入的分析。
