城镇居民消费支出与可支配收入的回归分析*——以新疆为例

昌吉学院 王馨彤，丁秀艳

当前国内外经济态势较为复杂多变，疫情的不确定性、不稳定性因素影响依然存在，经济发展面临的压力和问题依然较多。城镇居民的消费支出在总消费中占比较大，对经济发展起了重要作用，因此需要探究影响消费支出的主要因素，本文研究的主要目的是分析消费与收入的联系，找到两者之间的相关关系。有利于政府采取针对性的政策促进消费，稳定经济发展，提高人民的生活水平。因此，研究新疆地区城镇居民可支配收入与消费支出两者的联系具有重要的意义。

本文主要通过居民可支配收入的研究来分析其对消费水平的影响，分析目前影响和刺激消费水平最主要的因素。选取2013年至2019年新疆城镇居民人均消费支出与人均可支配收入的季度数据，分析两者存在的关系，采用一元线性回归分析的方法，建立一元线性回归模型，检验模型的可行性，并提出相关措施提供理论依据和建议。

一、数据与研究方法

（一）数据的选取

本文主要选取新疆地区城镇居民在2013年-2019年的消费支出和可支配收入的数据，主要数据是季度性的人均数据，如表1所示。假设人均可支配收入为自变量x（单位：元），人均消费支出为因变量y（单位：元），则通过研究这两个变量的影响，分析变量之间的相关关系。

表1 2013年至2019年新疆城镇居民消费支出和可支配收入的季度数据

（二）一元线性回归模型

1.建立模型

回归分析是一个常用的计算方法，主要研究某一变量与另一个或多个变量之间的联系，通过解释变量给定的观测数据进行估计，预测因变量的总体平均值。在实际问题中，一个变量往往会受多种因素的影响，但若其中一个因素起到决定性作用，则可采用一元线性回归的方法建立模型。一元线性回归就是分析只有一个自变量x与因变量y之间存在线性相关关系的方法。当两个变量的数据呈线性趋势时，可通过一元线性回归模型，较为直观地反映出两者之间的线性关系，模型的一般形式如下：

其中b0、b1表示未知参数；ui表示剩余残差项或随机扰动项，引入随机扰动项ui的作用是考虑其他因素对因变量yi的变化产生影响。

2.估计参数

本文主要通过最小二乘法进行参数的估计，最小二乘的意义在于使其

达到最小，其中yi为实际新疆地区城镇居民消费支出，yi为新疆地区城镇居民消费支出的估计值。即为最小，则需将（2）式中分别对b0,b1求偏导，整理可得：

最终得到所求的回归曲线。

3.模型检验

（2）变量的显著性检验。本文主要介绍F检验。在回归方差分析中，当

则说明解释变量在给定的显著性水平下显著，即通过了变量显著性检验，所构造的回归方程有意义。

（3）残差分析。通过实际观测值与拟合值之间的差来分析构建模型的可行性。

绘制残差直方图，观察正态分布的趋势。

二、实证分析

（一）绘制散点图

本文主要使用散点图方法来判断消费支出和可支配收入数据的总体趋势，下图由SPSS软件绘制：

图1中x轴表示人均可支配收入，y轴表示人均消费支出。从图像中可看出，两个变量之间的基本趋势，直线从左至右呈上升趋势，表明两者呈正相关关系且相关性很强，通过一元线性回归方程可以有效地反映出这两者之间的关系，下面将对两者再进行相关性分析。

图1 消费支出与可支配收入的散点图

（二）相关性分析

本文通过采用SPSS软件对数据进行分析，研究两个变量之间的相关性，分析结果如表2所示，其中N表示观测样本的个数。可明显看出，两个变量之间的相关值非常接近1，反映了两个变量之间具有显著的相关性。

表2 消费支出与可支配收入的相关性

（三）建立模型

基于绘制散点图与相关性分析的结果，本文主要采用一元线性回归分析的方法构造模型，对可支配收入与消费支出两个变量两者之间的关系进行估计与分析，使用最小二乘方法估计参数，得出两变量之间的一元线性回归方程。

从线性回归系数进行分析的检验结果表3可得到，确定该模型一元线性回归方程中的参数分别为b0=−10.56，b1=0.74。-0.069和93.571是两个参数对“常数项(常量)”和“人均可支配收入”的t检验的值，常数项和人均可支配收入在统计上都是显著的。得出一元线性回归方程的模型为

表3 线性回归系数的检验结果

（四）模型检验

（1）拟合优度检验。表4为模型检验后的分析汇总表，其中从表中可看出相关系数为R=0.999，可决系数为R2=0.997，调整后的可决系数为，其值接近于1，说明拟合效果比较好。给定显著性水平α=0.05，在自由度df=n-2=26下查阅相关系数表可知Rá=0.45553。显然则y与x线性关系显著。

表4 模型的拟合优度检验分析表

表5 残差统计量与F统计量分析表

（2）变量的显著性检验。回归平方和为RSS=116028057.648，残差平方和为ESS=3314098.209，总离差平方和为SSR=1119342155.857，F统计量的值为8755.543，显著性的值小于0.05，说明此次分析在统计学上具有一定的分析意义。

（3）正态性检验

本文通过采用正态性检验的方法来判断模型是否接近正态分布。假设在一元线性回归模型中服从正态分布，即，利用SPSS软件绘制残差直方图，从图2中可以明显看出回归模型接近正态分布，因此，该回归模型通过正态性检验。

图2 回归模型残差值的直方图

（4）异方差性检验。采用SPSS软件绘制回归残差值散点图，可以直观地反映出该回归模型的异方差性，通过图3可以反映出残差值出现明显的不规则性，从图中可以看出回归残差值不存在异方差性，则说明该模型通过了异方差性检验，证明该模型的可行性。

图3 回归模型中可支配收入的回归残差值散点图

三、结论

通过以上分析，得到以下结论：

（1）本文所研究的新疆地区城镇居民的消费支出和可分配收入之间的关系得出研究结果，两者是呈正相关的关系，并且在经过各项检验后，得到比较符合新疆实际发展情况的一元线性回归方程为y=−10.56+0.74x。

（2）模型的建立和分析使本文的研究更具有科学性和客观性，同时也更有利于掌握有效刺激消费支出的主要因素，在得出主要因素后，就可针对性地采取措施来刺激消费。通过居民收入水平的提高和收入分配的优化，更有利于刺激消费支出水平的提高，改善我国居民的生活水平和消费现状。在调整居民可支配收入方面，应当多关注低收入居民，注重提高其生活水平，尽可能地降低城乡之间的贫富差距，创建共同富裕的局面，同时也可以形成持续发展的良好市场景象。

（3）通过本文研究发现消费支出的变化主要原因是受可支配收入的影响，但是也要注意影响消费支出的其他因素。在刺激消费时，还应将目光和措施落实于人均可支配收入的完善和提高上，要通过其他因素的改变来促进消费，营造一个良好的消费环境和消费氛围，尽可能地提高市场消费需求，建立创新化的消费体系，有效刺激消费支出。

四、政策建议

通过本文的模型数据分析，可以较为直观地反映出城镇居民人均消费支出所受到的主要影响。居民的可支配收入会影响他们的消费支出，而消费支出的金额在很大程度上受到收入的影响，只有当人们的可支配收入得到了极大地提高时，才能有效地带动消费，经济市场的繁荣发展也是因为消费水平的不断提高所带来的。因此在刺激消费方面可以从收入分配优化方面入手，但不能将所有的目光都聚集于收入分配优化，因此要注重多种因素的优化。

（1）制定切实可行的相关政策。增强居民的消费主动性，创新金融产品及服务，提高居民的边际消费倾向，使居民不仅有消费的意愿，并且有能力消费。政府要增加消费支出，则需提高居民的可支配收入，进而改善人民的生活水平。

（2）改善消费环境。在新形势的驱动下，传统消费向新型消费转型，利用智能化手段扩展消费的边界，推动商业模式的创新，注重消费结构和消费方式的变革与优化，宣扬“绿色消费”的消费模式，大力倡导“绿色生活，环保选购”为新时期消费政策的新重点，为消费者提供良好的消费环境。

（3）合理有效地调整各行各业的收入分配。减少收入差距过大而导致的贫富分化的经济社会矛盾，针对低收入人群，可以通过有利于提高可支配收入的相关保障机制，政府提供帮助让更多群众拥有财产性收入，同时，针对不合理的高收入人群及企业，对其收入进行严格管控及监督，调节过高收入，取缔不合理收入来创造机会公平，完善收入现状，逐步扭转收入分配差距扩大趋势，从而达到稳定经济发展的目的。

（4）面对全球新冠疫情的暴发，很多行业均受到了不同程度的打击，由于交通运输限制等因素，产销受到了影响。采用发放消费券的方式，缓解因受疫情影响的经营压力，也可通过这种方法打开销路，解决部分贫困地区农副产品受疫情影响带来的销售问题，提高农民收入。