西部十二省城镇居民可支配收入与城镇居民消费水平计量经济研究

贺玮

摘 要：文章将对居民消费水品进行分析，但由于东西部地区地理位置和经济发展水平的巨大差距，居民消费水品也存在很大的不同，文章以西部十二省为例，研究在西部十二省中城镇居民可支配收入与城镇居民消费水品间的关系，进一步揭示城镇居民消费水平的影响因素。

关键词：可支配收入；消费水平；SPSS；异方差性

中图分类号：F063.2 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2016）05-0128-02

随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民消费水平也不断增长。但在看到这个整体经济趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。为了研究西部地区居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。研究影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究，本文主要分析居民可支配收入对居民消费水平的影响。

1 模型的设定

本文研究的对象是西部地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城镇居民消费水品”来比较，而这正是可从从统计局网站中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y选定为“城镇居民消费水平”，建立的是2013年西部十二省截面数据模型。

影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。“城镇居民可支配收入”作为解释变量X。另外，在分析解释变量：“城镇居民可支配收入”的同时，在理论上能够解释解释变量的变量有“城镇居民就业人数”，“当年固定资产投资”等，在这我们仅选取这两个变量对“城镇居民可支配收入”进行解释。

2 所选用计量软件和计量方法

本文所选用的计量软件为SPSS-19，其分析方法主要为异方差分析和回归分析。

3 对城镇居民消费水平的分析步骤

3.1 回归分析

首先对西部十二省城镇居民可支配收入和消费水平进行回归分析操作，检验其所构造回归方程是否通过F检验和T检验，如果通过检验，则证明方程显著。经SPSS分析后所得结果如下：经检验其拟合优度R2为0.773.调整后的拟合优度为0.75。在计量经济学上来讲是一个很高的数值，表明模型在今后由可支配收入来预测居民消费水品有较高的可信度。西部十二省城镇居民可支配收入和消费水平F检验结果，见表1。

由上表可得出其F统计量为34.040，其P值远小于0.05，故拒绝原假设，由此可以得出结论：所构造的方程是显著的，方程通过F检验。西部十二省城镇居民可支配收入和消费水平回归分析结果，见表2。

由上表可得模型变量城镇居民可支配收入的系数T值为5.834，其P值远小于0.05，故拒绝原假设，本模型中唯一解释变量系数显著，方程通过T检验。

3.2 异方差性检验

运用等级相关系数法来检验模型异方差性，即检验残差绝对值与解释变量间的关系，经SPSS计算处理，可以看出，等级相关系数r=-0.063，残差绝对值与城镇军民可支配收入间相关性非常小，并且其P值=0.846，P值大于0.05，我们可以认为残差绝对值与解释变量不显著相关，所以不存在异方差性。

3.3 回归方程

因为模型不存在异方差性，所以不需要做加权最小二乘回归分析，直接进行回归分析，由表最终所得回归方程为：

Y=-10180.192+1.317X

方程表明：城镇居民消费水平与城镇居民可支配收入之间大致呈一元线性关系，城镇居民消费水品随城镇居民可支配收入的增大而增大。想要提升居民消费水平，应从提高居民可支配收入方面着手。

4 对城镇居民可支配收入的分析步骤

在我们分析完城镇居民消费水平与可支配收入关系后，是什么影响居民的可支配收入，对此我们提出两个影响因素：城镇单位就业人员和当年固定资产投资，因为投资的多少能反应一个地区在一定时间段利率的变化；此外，就业人员的多少也与居民可支配收入息息相关。由于数据的不可测性和数据获得的限制，我们在此只考虑这两个影响因素。

4.1 回归分析

首先对西部十二省的城镇居民可支配收入、城镇单位就业人员、当年固定资产投资进行回归分析，见表3。经SPSS数据处理可得：R2=0.769，调整后R2=0.718。这处于一个很高的水平，表明所建立模型在今后预测方面有很高的可信度。

由上表可得其F统计量为15.021，其P值远小于0.05，故拒绝原假设，此模型构造的回归方程是显著的，模型通过F检验。西部十二省的城镇居民可支配收入、城镇单位就业人员、当年固定资产投资回归分析结果，见表4。

由上表可得模型变量城镇居民就业人数T值为-3.866，P值=0004，远小于0.05，故拒绝原假设，解释变量城镇居民就业人数和固定资产投资的系数显著；固定资产投资系数T值=4.976，P值=0.001，远小于0.05，故拒绝原假设，解释变量系数显著，方程通过T检验。

4.2 异方差性检验

同样运用等级相关系数法来检验模型异方差性，经SPSS处理后所得结果。经过等级相关系数分析可得，等级相关系数r=0.049，表明残差绝对值与城镇居民就业人数相关性较低，并且其P值=0.88，P值大于0.05，认为残差绝对值与解释变量不显著相关，所以表明模型方程不存在异方差性。

4.3 回归方程

在这里令城镇居民可支配收入为Y，城镇居民就业人数为X1，固定资产投资为X2。因为模型不存在异方差性，所以不需要做加权最小二乘回归分析，最终所得回归方程为：

Y=20140.626-13.297 X1+0.668 X2

由方程可以看出城镇居民可支配收入、城镇居民就业人数、固定资产投资之间大致呈一元线性关系，城镇居民消费水平与城镇居民就业人数之间呈反比，与固定资产投资之间呈正比。所以，要想增加城镇居民可支配收入可以通过增加固定资产投资来实现。

5 分析结果解读

在一个社会中，消费可以拉动经济的快速增长，在我们已经建立的模型当中，提高居民消费水平必须提高居民可支配收入，而提高居民可支配收入需要降低就业率或增加固定资产投资，据此，可以提出几点建议：

①政府可以通过降息、降税等措施来鼓励投资，提高固定资产投资额，进而影响居民可支配收入，达到提高居民消费水平，促进经济发展等目的。降息使企业增加向银行贷款，从而增加投资；降税政策降低企业运营成本，使企业敢于投资，提高投资拉动内需进而刺激市场发展。

②由菲利普斯曲线可得，通货膨胀率和就业率呈反向变动关系，这从我们的模型中可以反映出来：城镇居民可支配收入和城镇居民就业人数之间存在反比例线性关系。温和的通货膨胀非但不是坏事，而且意味着经济的稳步增长，是社会经济发展的正常现象。政府要发展经济，需要制定一些列的有效政策，把失业率控制在经济发展条件下合理的比例，不可盲目发展经济而导致失业率的大幅提高，得不偿失。

③居民消费水品可以反映居民的生活水平，最直接体现在居民的可支配收入上，在考虑居民可支配收入问题上，我们仅考虑固定资产投资和城镇居民就业人数，事实上，影响居民可支配收入的因素有很多，如医疗卫生补助，社会福利政策，免税政策等等。政府一直以来以GDP增速来确定经济发展水平，但真正能够把经济发展起来的是本国国民，政府应该着重考虑的问题是民生，人民富则国家富，提高国民生活水平是国家发展战略中的重中之重。

参考文献：

[1] 郁菁.回归模型异方差性的检验与消除研究—以SPSS为分析工具[J].

长沙民政职业技术学院学报，2007，（12）.

[2] 马骊.空间统计与空间计量经济方法在经济研究中的应用[J].理论新 探，2007，（19）.

[3] 高远东，陈迅.中国省域产业结构的空间计量经济研究[J].系统工程理 论与实践，2010，（6）.

[4] 吴玉鸣.中国省域经济增长趋同的空间计量经济分析[J].经济分析，

2006，（12）.