面板数据的模型及其单位根检验和协整检验的优势,决定了其具有广泛的应用价值.深化并推进其应用研究对于我国的经济理论和实践都具有重要的价值和意义.在面板模型中分解了非观测效应,通过参数的估计结果可以分析非观测效应对解释变量的影响.而且面板模型可以充分利用时间序列和横截面单元的信息,既能分析各序列和截面的共性,又能灵活的单独分析各序列和截面的个性.通常,在研究居民收入消费关系问题时,会用到时间序列分析法或横截面数据分析方法.利用时间序列数据时,可以分析国家政策对某省份或地区的影响,却不能分析不同因素对该省份或地区居民消费的影响.运用横截面数据分析也只能从静态方面对居民消费进行研究.本文利用面板数据分析法对我国居民收入消费关系进行研究,所建模型深入到了我国各省份或地区,并结合时间因素全面分析了对我国居民的收入和消费造成影响的因素.面板数据的非经典计量分析主要包括单位根检验和协整检验两部分.时间序列单位根检验是对单序列数据进行差分后再检验,这样的检验会丢失数据的一些长期信息.协整理论的提出为非平稳序列的研究提供了保留样本信息的有效方法.面板协整关系的检验因面板数据的特点使得检验过程更加繁琐.时间序列协整理论主要有EG两步法和Johansen协整检验,面板协整理论主要是基于这两种方法发展而来.为了防止伪回归,本文首先对我国居民收入和消费的面板数据进行面板单位根检验和协整检验.检验结果是我国居民的收入和消费两个面板变量之间存在协整关系,可以进行面板回归分析.在理论阐述部分,本文首先介绍了面板数据和面板模型以及面板单位根和面板协整检验,然后详细介绍了几种最常用的面板模型估计方法和模型设定的检验方法,并将一种最新的模型设定方法应用到实证分析中,同已有文献的结果进行对比,验证了其可行性.在实证研究部分,本文主要研究的是我国居民收入和消费的关系.采用面板单位根检验数据的平稳性,在数据存在单位根的基础上,又对数据进行了面板协整检验.之后,首先采用协方差分析方法选定模型为变截距的形式.然后运用Hausman扩展检验确定非观测效应参数的性质,进而确定了模型的具体形式.最后,对选定的最合适模型-个体时间固定效应面板模型进行估计.结果中各省以及各年的效应估计值各不相同,说明我国居民的收入和消费关系确实受地区和时间因素的影响.结合估计结果,本文还提出了一些对策建议.