关于我国居民消费影响因素的研究

刘敏

(安徽财经大学　金融学院，安徽蚌埠　233000)



关于我国居民消费影响因素的研究

刘敏

(安徽财经大学金融学院，安徽蚌埠233000)

摘要：采用1995-2012年的数据，运用最小二乘法和逐步回归法等建立了影响我国居民消费水平的相关经济模型，通过不断检验和调整，找出了影响居民消费的显著性因素，剔除了一些不显著的因素，最终确定了影响我国居民消费的最终模型。结果表明，国内生产总值、居民消费价格指数、农村居民家庭纯收入和城镇居民家庭恩格尔系数对我国居民消费水平均有显著影响，并对提高我国居民消费水平给出了建设性的意见。

关键词：居民消费水平；最小二乘法；逐步回归法；eviews

近年来，随着我国经济的快速发展，人民生活水平的逐步改善，我国居民的消费水平也发生了巨大改变。我国居民的消费水平怎样，影响我国居民消费水平的主要因素有哪些，以及这些因素对居民消费具有怎样的影响等等，都是值得我们关注的问题。本文着重探讨了居民消费水平与人均国内生产总值、居民消费价格指数、城镇居民家庭人均可支配收入、农村居民家庭纯收入、城镇家庭恩格尔系数和农村居民家庭恩格尔系数的关系，采用多元线性回归和逐步回归的方法得到了与数据拟合的相对较好、能够反映其内部规律的回归模型[1]。

1问题的分析与变量的选择

影响我国居民消费的因素有很多，如居民的收入水平、商品价格水平、利率水平、收入分配状况、消费者的喜好、家庭经济状况、消费者年龄组成等等。但考虑到样本数据的可收集性和我国经济的实际情况，我们通过选取1995~2012年人均国内生产总值(x1)、居民消费价格指数(x2)、城镇居民家庭人均可支配收入(x3)、农村居民家庭纯收入(x4)、城镇家庭恩格尔系数(x5)和农村居民家庭恩格尔系数(x6)来分析对全国居民消费水平(y)的影响[2]。所用数据来源于国家统计局网站。

2实证分析

本文选取的1995-2012年的数据见表1。

表1　1995~2012年影响居民消费水平的各要素数据

续表1

2.1相关图分析

利用Eviews软件，分别得出居民消费水平与人均国内生产总值、居民消费价格指数、城镇居民家庭人均可支配收入、农村居民家庭纯收入、城镇居民家庭恩格尔系数、农村居民家庭恩格尔系数的相关图。

图1　x1与y的相关图

图2　x2与y的相关图

图3　x3与y的相关图

图4　x4与y的相关图

图5　x5与y的相关图

图6　x6与y的相关图

由图1~图6可知，居民消费水平与人均国内生产总值、居民消费价格指数、城镇居民家庭人均可支配收入、农村居民家庭纯收入均呈现出一种正的相关关系，居民消费水平与城镇居民家庭恩格尔系数、农村居民家庭恩格尔系数呈现一种负的相关关系[3]。综上所述，初步将居民消费模型定为线性回归模型。

2.2模型初步提出

初步建立多元线性回归模型[4]：

y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4-β5x5-β6x6+ui,

其中x1表示人均国内生产总值，x2表示居民消费价格指数，x3表示城镇居民家庭人均可支配收入，x4表示农村居民家庭纯收入，x5表示城镇居民家庭恩格尔系数，x6表示农村居民家庭恩格尔系数，ui代表随机扰动项。

2.3模型的Eviews实现

用最小二乘法，利用Eviews软件可得估计结果如图7：

图7　Eviews软件所得结果

报告形式：

Y=-7 116.817 529-0.193 738 578 4×x1+46.569 651 15×x2+0.069 583 319 15×x3+

2.219 652 926×x4-91.761 745 64×x5+89.477 073 36×x6

(4 591.224)(0.264 040)(41.377 14)(0.479 604)

(1.008 079(128.805 1)( 177.746 1)

T=(-1.550 091)(-0.733 747)(1.125 492)(0.145 085)

(2.201 864)(-0.712 408)(0.503 398)

2.4模型的检验与调整2.4.1统计检验

判定系数：R2=0.981 887接近于1，表明模型对样本数据拟合优度高,说明y的变化中有98.19 %可以有x1、x2、x3、x4、x5、x6来解释,。

F检验：F=9.381 04,大于临界值Fα(K-1，N-K)=F0.05(7-1，18-7)=3.00, 其P值0.000 0，拒绝原假设，表明回归系数β2、β3、β4、 β5、 β6和β7至少有一个显著地不等于0，模型线性关系显著。

T检验：t统计量tα/2(N-K)=t0.025(18-7)=2.201，农村居民家庭纯收入的t值的绝对值大于2，表明其对我国的居民消费具有显著影响，其他变量的t绝对值均小于2.201，t检验不通过。这与相关图的分析不一致，这说明模型可能存在严重的多重共线性，为此我们进行多重共线性的检验[5]。

2.4.2多重共线性检验

首先进行简单相关系数检验，得到变量之间的相关系数矩阵表，如表2所示。

表2　变量之间的相关系数矩阵表

通过计算表明，各解释变量都与被解释变量居民储蓄存款额高度相关，且解释变量之间也是两两高度相关的[6]。

但简单相关系数仅能检验两个变量的相关程度，而本例解释变量有六个，为了更好地了解多重共线性的性质，需要建立辅助回归模型和计算方差膨胀因子来检验模型多重共线性，为此，分别建立每个解释变量对其他解释变量的辅助回归模型。利用eviews软件分别运用最小二乘法估计辅助回归模型，估计的模型结果见表3。

表3　各解释变量辅助回归模型的R2、F统计量及由此计算的各方差膨胀因子和容许度

检验得到：除了模型二，其他每个回归方程的R2都大于0.9，F检验值都非常显著，其伴随概率均接近0，表明回归方程存在严重的多重共线性。再次通过方差膨胀因子和容许度检验得到，除了模型二，其他方程的方差膨胀因子均大于10，容许度均小于0.1，这与辅助回归模型判断一样，也表明模型存在严重的多重共线性[7]。

2.4.3模型的调整-对多重共线性的处理—逐步回归法

检验表明居民消费回归模型存在严重的多重共线性，这导致模型的回归系数估计不稳定，经济意义不合理，为此，我们应采用逐步回归法来降低回归模型的多重共线性[3]。

①建立一元回归模型。根据理论分析，农村居民家庭纯收入是居民消费的主要影响因素，相关系数检验也表明，农村居民家庭纯收入与居民消费的相关性最强。因此，我们以Y=a+bX+ε作为最基本的模型。

②将其余的变量逐个引入模型，估计结果列入表4。

表4　模型估计结果

经过以上的逐步引入检验过程，最终确定居民储蓄存款函数为

Y=-577 4.177 322-0.214 900 807 2×x1+53.530 197 84×x2+2.439 344 2×x4-29.312 804 42×x5

(280 2.346)(0.150 811) (53.530 20)(2.439 344)(-29.312 80)

T= (-2.060 480)(-1.424 965)(1.520 070)(2.977 778)(-0.695 150)

统计检验：

判定系数：R2=0.981 441 接近于1，表明模型对样本数据拟合优度高。

F检验：F=171.868 1,大于临界值3.34, 其P值0.000 000也明显小于α=0.05,说明各个解释变量对居民消费Y有显著影响，模型线性关系显著。

T检验：当显著性水平α=0.5，各个解释变量的t绝对值均大于0.694，说明各个解释变量对居民消费水平有显著影响。

2.4.4自相关检验

自相关检验：给定显著性水平0.05，查DW表，当n=18 ,k=4时，得下限值dL=0.820,上限值dU=1.872

因为DW统计量为2.232 181 位于4-dU=2.218和4-dL=3.18之间所以无法判断是否存在自相关性。

2.4.5偏自相关检验

图8　模型的偏自相关检验

从图8可以看出，我国城镇居民储蓄存款模型不存在一阶、二阶、三阶、四阶、五阶的自相关性。

2.4.6异方差的White检验

作异方差的White检验如下表所示。检验知Obs*R-squared=11.519 43,表明不存在异方差性，检验结果见图9。

图9　模型的异方差的White检验

从White 检验知Obs*R-squared=11.412 27,明显大于自由度为4，显著性水平为为0.05的χ2值为11.071表明不存在异方差性。

2.4.7最终模型

经过一系列的模型检验与调整，得到本文的最终估计模型：

Y=-5 774.177 322-0.214 900 807 2×x1+53.530 197 84×x2+2.439 344 2×x4-29.312 804 42×x5

(2802.346)(0.150 811)(53.530 20)(2.439 344)(-29.312 80)

T =(-2.060 480)(-1.424 965)(1.520 070)(2.977 778)(-0.695 150)

该模型表示：当居民消费价格指数增加1%时，居民消费水平增加53.530 2元，当农村居民家庭纯收入增加1元时，居民消费增加2.439 3元，当城镇居民家庭恩格尔系数增加1%时，居民消费减少29.312 8元。

3结语

通过对我们选取的变量进行分析，找出了影响居民消费的显著性因素,剔除了一些不显著的因素, 最终我们确定了影响居民消费水平的线性模型，结果表明，国内生产总值、居民消费价格指数、农村居民家庭纯收入和城镇居民家庭恩格尔系数对我国居民消费水平均有显著影响[3]。

同时,对于提高居民消费水平我们也提出了几条建议：

1)我国整体的经济状况在很大程度上影响着居民的消费水平。国内生产总值作为衡量一国总收入的一种整体经济指标，在经济繁荣时期，居民收入稳定，国内生产总值也高，居民用于消费的支出也会较多，消费水平会普遍偏高；反之，消费水平普遍偏低。政府应当加强宏观调控，稳定物价，提高居民的购买力。

2)提高居民收入水平。收入水平是影响居民消费需求最直接、最根本的因素，提高居民收入，消费总体水平才能真正增加。政府应当积极改革我国收入分配制度，同时统筹城市和农村的发展，进一步减小城乡居民的收入差距[8]。

3)制定合理的税收政策，政府应当积极推进税制改革，进一步减轻中低收入者的税收负担，充分发挥税收对收入和消费的调节作用，促进收入的相对公平。

本文建立的模型能客观真实的反映我国居民消费水平的状况,以及影响居民消费水平的因素模型,所得的模型拟合优度较高,采用逐步回归的方法建立模型不断引入对因变量影响显著和剔除对因变量影响不显著的自变量,使得我们最终确定的模型更加合理,并且对提高我国居民的消费水平提出了一些意见。

参 考 文 献

[1]罗世超，谢芯霞.影响我国城镇居民消费水平的主要因素分析[J].商业研究，2012(695)：26-27.

[2]李致平，荣晨.我国居民消费水平影响因素研究[J].安徽工业大学学报：社会科学版，2011，28(5)：10-11.

[3]郭新华，何鑫.中国居民消费水平变动的实证研究1978-2009[J].湘潭大学学报，2012，36(1)：20-21.

[4]程松柏.我国居民消费水平影响因素的计量分析与政策建议[J].商业经济，2010(35)：20-21.

[5]王金安.居民消费影响因素的实证研究[J].福建论坛：人文社会科学版，2014(9)：39-40.

[6]刘慧敏.我国居民消费水平影响因素的实证分析[J].理论经济学，2014(3)：22-23.

[7]曾燕南.城市居民消费影响因素研究[J].山东省青年管理干部学院学报，2010(6)：114-115.

[8]王吉恒，李敏，孟菲.论我国居民消费水平的影响因素[J].开放导报，2012(2)：46-47.

Factors of Influencing Consumption Level of Chinese Residents

LIU Min

(Institute of Finance, Anhui University of Finance and Economics，Bengbu 233000, China)

AbstractAccording to the data of 1995~2012, the paper establishes the relevant economic model which impacts on consumption level of Chinese residents, by using the least square method and the stepwise regression method, determining the final model of influencing consumption level of residents, and giving constructive suggestions.

Key wordsconsumption level of residents; least square method; Stepwise regression method; eviews

文章编号：1009-0312(2016)01-0097-07

中图分类号：F201

文献标识码：A

作者简介：刘敏(1993—)，女,山西运城人，主要从事金融学研究。

收稿日期：2015-11-05