武汉市社会消费品零售总额的影响因素分析

(中南财经政法大学 金融学院　湖北　武汉　430073)

一、引言

消费品零售总额是指批发和零售业、住宿和餐饮业以及其他行业直接售给城乡居民和社会集团的消费品零售额。它反映了人们的消费水平，度量人们在物质上的花费，从而反映经济发展中人们福利的变化。本文通过分析我国逐步建立社会主义市场经济的过程中，武汉市民消费水平的变化，以及其影响因素。通过此分析，我们可以知道如何提升武汉的消费水平，让市民享受更多的经济发展福利。

二、理论分析及研究假设

关于这一问题，已经有众多文献对此进行了研究，目前来看，主要分为两大派别：一类是通过时间序列来研究如何预测社会消费品零售总额；另一类是通过多元回归，归纳出社会消费品零售总额的影响因素。前者研究目的主要是基于时间序列预测未来社会消费品零售总额如何变化，后者主要研究如何增加社会消费品零售总额。

基于时间序列的研究，罗中德，赖美艳(2013)运用指数平滑法发现，我国社会消费品零售总额依然会继续上升，宏观调控应该考虑这一因素；贾鑫、徐永利(2016)运用函数性数据分析中的主微分分析方法对1984～2010年的数据进行拟合，研究发现，我国社会消费品零售总额长期趋势上升，但又呈现出季节性波动。通过以上研究成果，我们可以发现，社会消费品零售总额呈现出周期性变化。为何会出现这种周期性，是本文应该考虑的问题。

对影响因素的分析，方湖柳(2009)认为，社会消费品零售总额除了呈现“中间低迷、两头活跃”的季节性、“稳定持续发展”趋势性的周期特点以外，还与投资、储蓄、税收等因素有关。文章还认为，要提高总体消费水平，需要通过扩大财政支出、保持币值稳定、降低居民储蓄等宏观政策来调控。于书娇(2016)研究了汇率因素对社会消费的影响，认为，人民币的升值对社会消费品零售总额有促进作用。由此可以看出，社会消费品零售总额之所以呈现出周期性波动，与财政政策、货币政策等宏观调控手段有着紧密的联系。

以上研究主要是从宏观调控的角度去考虑社会消费品零售总额的影响因素，但这些因素都是外在因素，并不是社会消费品零售总额的内在动因。那么，影响社会消费品零售总额的根本因素是什么呢？

首先回顾经典的消费理论。根据凯恩斯的绝对收入消费理论，消费与绝对收入成线性关系(郭冠清，2012)：Y=C1+C2X,其中C1为自发消费，C2为边际消费倾向，X为国民收入(生产总值)。而根据杜森贝利的相对收入假说，消费者会受到过去的消费以及周围消费水准的影响(徐秋慧，2011)。我们这里仅考虑过去的消费问题，即：Y=C1+C2Xt+C3Xt-1，其中C1为自发消费，C2、C3分别为当期和前一期的边际消费倾向，Xt、Xt-1分别为当期和滞后1期的收入。

根据以上理论，我们可以看出，社会消费品零售总额的根本影响因素是居民收入水平。此外，我们还要考虑价格和人口因素对销售额的影响，所以加入价格变量X2和常住人口X3。假设该模型符合多元线性回归的相关假定，初步确定消费品零售总额的函数为：

Y=C1+C2X1t+C3X1t-1+C4X2+C5X3

三、基础数据分析

原始数据见表1，Y表示武汉市社会消费品零售总额，X1武汉市当年人均国民收入(生产总值)，X2为武汉市当年常住人口，X3为武汉市当年商品零售价格指数(1978年=100)。通过此数据，我们进行回归分析，研究武汉市社会消费品零售价格的影响因素。

表1　武汉市1990-2014 年社会消费品零售总额影响因素指标数据

数据来源：武汉市统计局.武汉统计年鉴[J].北京：中国统计出版社，2015.

根据理论模型对数据进行回归分析(附录1)，可以得出如下结果：

Y=-572899.8+2622111.X1t+2074319.X1t-1+2097.444X2-4537.777X3

(-0.2723)(4.3542)(3.2410)(0.7016)(-2.6326)

(一)方程的显著性检验

由于F=5972.328，这个数值相当大，大于F0.05(3,21)=3.07。显然可以拒绝每个变量的回归系数都是0的原假设，因而，该方程没有遗漏变量。

(二)变量的显著性检验

在α=5%的显著性水平下，我们可以得出t0.025(24)=2.06。因此，我们可以看出公式中只有X2不符合显著性检验，在接下来的分析中，我们可以将该变量剔除掉，从而对模型进行改进。

(三)拟合优度检验

这里的拟合优度是R2=0.999205，调整的R2=0.999038，已经达到相当高的拟合程度，说明该模型基本上覆盖了数据。

四、模型的修正与数据分析

前面已经提到，模型中的X2的回归系数没有显著性。因此，我们将该变量剔除掉，进一步做回归，对模型进行修正后，运用eviews对数据进行分析后得出的结果如下：：

Y=840731.7+2795355.X1t+1960058.X1t-1-4232.711X3

(1.4042)(5.1554)(3.2078)(-2.5705)

(一)回归方程分析

由于F=8170.397，这个数值仍然非常大，而且远大于F0.05(3,21)=3.07。说明方程的整体回归性较强，没有遗漏掉重要的解释变量。

(二)变量的显著性检验

在α=0.05的显著性水平下，根据统计经验数据得出t0.025(24)=2.06。显然，这里的三个变量都符合显著性检验，具有显著性。

(三)拟合优度检验

这里的拟合优度是R2=0.999185，调整的R2=0.999062，已经达到相当高的拟合程度，说明该模型基本上覆盖了数据。

(四)异方差检验

这里，我们对该模型进行怀特检验，在n=9的情况下，我们可以得出TR=14.22463,在显著性水平α=0.05的情况下，χ20.05(9)=16.919,显然TR小于14.22463.因此，不存在异方差。

(五)自相关检验

根据回归结果可知，DW=0.936396,查表可知，dL=1.10。由于DW

我们可以通过广义差分法对模型进行改进：

2.对原变量做广义差分(此时，可以把变量先剔除，因为广义差分已经包含该变量)，令：gdy=yt-0.5628145yt

gdx1=x1t-0.5628145xt-1

gdx2=x3t-0.5628145x3t-1

以、、(1990～2014年)为样本对数据再次回归(附录2)，得：

gdy=251135.3+4540984.gdx1-3892.254gdx2

(0.3975)(61.9022)(-0.9787)

DW=1.774770,T=24

回归方程的拟合程度效果比之前更好，而且DW=1.774770。查表知，在α=0.05的显著性水平下，T=24，k=2，dU=1.55,显然，dU

gdy=-354398.8+4499823.gdx1

(-2.7795)(74.9377)

DW=1.719198，T=24

图1　改进后的广义差分方程残差图

回归方程的拟合程度效果仍然较高，而且DW=1.719198。查表知，在α=0.05的显著性水平下，T=24，k=1，dU=1.45,显然，dU

Y=-810637.1323+4499823X2

经济含义是人均收入每增加1万元，将会带来4499823万元的消费品零售额的提升。

五、总结

根据模型，我们可以知道，武汉市社会消费品零售额的最主要的影响因素是人均收入，而且与人均收入成线性关系，但与价格和人口的相关性不显著。因此，要想提高社会消费品零售额，也就是提高居民的福利水平，我们就需要采取措施，增加居民的收入。随着我国经济进入“新常态”，居民收入增速将放慢。要想实现居民收入的长期增长，我们必须不断的进行改革，不断进行产业升级，实现创新驱动发展，从而给经济增长更加充足的动力。在政策层面，武汉市今后可以充分发挥人才优势，留住人才，加大对创新产业和青年创业的扶持力度。