商品零售價格指數影響因素計量分析

靖紫慧　許海洋

[提要] 隨著社會經濟的發展，居民的收入水平和消費水平不斷上升，購買力不斷增強。而商品零售價格指數能從側面研究上述社會經濟活動的狀態，因此具有重要的研究意義。本文根據1995～2015年商品零售價格指數、工業品出廠價格指數、固定資產投資價格指數、人均GDP、居民消費價格指數等相關數據，運用Eviews軟件，建立回歸模型，并先后進行多重共線性和自相關性檢驗，最后根據結論給出一定的政策建議。

關鍵詞：商品零售價格指數；計量分析；回歸模型

中圖分類號：F714.1 文獻標識碼：A

收錄日期：2017年7月7日

一、引言

商品零售價格指數是一個相對數，它反映的是一定時期內商品零售價格變動趨勢和變動程度。該指數影響到城鄉居民生活支出和國家財政收入，對市場狀況有很強的靈敏度，是衡量市場供需狀況的重要指標。

二、變量選取

在對市場經濟活動規律及供需狀況的研究中發現，商品零售價格與以下幾個因素有關：

（一）工業品出廠價格指數：是一個用來衡量制造商出廠價的平均變化的指數，能夠反映工業品物價水平，市場敏感度非常高。當工業品出廠價格指數比預期高時，可能會造成物價上漲而貨幣購買力下降，反之結果也相反。

（二）固定資產投資價格指數：是一個反映固定資產投資額價格變動趨勢和程度的相對數。能夠真實地反映各類商品在去除影響固定資產投資指標的因素之后的價格趨勢和變動幅度，為居民提供可靠的固定資產投資參考，為國民經濟核算提供科學完整的依據。

（三）人均GDP：即人均國內生產總值，用國內生產總值比人口數就是人均國內生產總值。能夠客觀反映一個國家或地區宏觀經濟的運行狀況，是衡量各國人民生活水平的重要指標。

（四）居民消費價格指數：簡稱CPI，是反映一定時期內城鄉居民所購買的生活消費品和服務項目價格變動趨勢和程度的相對數。結果由城市居民消費價格指數和農民消費價格指數綜合計算取得。該指數可以觀察和分析消費品的零售價格和服務價格變動對城鄉居民實際生活費支出的影響。

三、模型構建

以商品零售價格指數（%）為被解釋變量Y，工業品出廠價格指數（%）為解釋變量X1，固定資產投資價格指數（%）為解釋變量X2，人均GDP（元）為解釋變量X3，居民消費價格指數（%）為解釋變量X4。設定計量經濟模型為：

Yt=β0+β1X1t+β2X2t+β3X3t+β4X4t+ut

其中，βi（i=0，1，2，3，4）表示待估計參數，t表示年份（t=1995～2015），u為隨機擾動項。預計各解釋變量前的待估計參數符號都為正。為估計模型參數，收集并整理1995～2015年商品零售價格指數及相關數據，利用Eviews軟件估計模型參數得到的結果如下：

Y=-4.2239+0.0591X1+0.1174X2+2.7100X3+0.8499X4

R2=0.9889 F=356.693 DW=1.3930

該模型R2=0.9889可決系數很高，F檢驗值為356.693，明顯顯著。但在α=0.05水平下，X1、X2的系數沒有通過t檢驗，預測可能出現了多重共線性。

四、多重共線性檢驗及修正

多重共線性是指各解釋變量的觀測值之間線性相關。多重共線性的產生可能使回歸參數估計值很不穩定，參數難以精確估計，有些回歸系數通不過顯著性檢驗，甚至可能出現回歸系數的正負號得不到合理解釋。為了進一步檢驗多重共線性，要計算各解釋變量之間的相關系數。由計算結果得到X3與Y之間的相關系數很小，說明解釋變量X3對被解釋變量Y的影響不顯著，可以考慮剔除。而Y與X1、X2、X4之間的相關系數很高，說明出現了多重共線性。為了修復多重共線性，首先將X3剔除，并將其余各變量進行對數變換，再對模型：lnYt=β0+β1X1+β2lnX2t+β4lnX4t+ut進行多重共線性檢驗。檢驗結果發現各變量之間的相關系數仍較大，所以仍存在多重共線性。為了進一步修正多重共線性，采用逐步回歸法。因為lnX4與lnY之間的相關系數最大，首先對lnY和lnX4作回歸分析，然后逐次加入其他變量，得到表1各變量之間的相關統計值。（表1）

由表1看出擬合程度較好且通過檢驗的是lnY與lnX2、lnX4的擬合結果。因此可得出回歸方程為：

lnYt=0.1465lnX2+0.8966lnX4-0.2100

R2=0.9784 F=407.6135 DW=0.6496

該模型R2=0.9784，可決系數很高，F檢驗值為407.6135，明顯顯著。當α=0.05時，tα/2（n-k）=t0.025（21-3）=2.101，所有的系數估計值都顯著，多重共線性已被修正。

五、自相關性檢驗

自相關是指總體回歸模型的隨機誤差項ui之間存在相關關系。自相關的存在會低估參數估計值的方差，導致F檢驗和R2檢驗不可靠，降低預測的精確度。因此，需要對該模型進行自相關檢驗。

首先對模型進行DW檢驗：

lnYt=0.1465lnX2+0.8966lnX4-0.2100

R2=0.9784 F=407.6135 DW=0.6496

其中，樣本量為21，兩個解釋變量，5%的顯著水平，查dw統計表可知，dL=1.125，dU=1.538，模型中dw

lnYt=-0.089016+0.0844lnX2+0.9327lnX4

R2=0.9769 F=225.0520 DW=2.2728

DW=2.2728，可以判斷，dU=1.538

六、結論及建議

經過多重共線性檢驗調整了模型，并對新的模型進行了自相關的檢驗及修正，最終得到最合適的模型lnYt=-0.089016+0.0844lnX2+0.9327lnX4。該模型所有解釋變量的符號都與先驗預期一致，即固定資產投資價格指數及居民消費價格指數都與商品零售價格指數正相關。且固定資產投資價格指數每上升1%，商品零售價格指數上升0.0844%；居民消費價格指數每上升1%，商品零售價格指數上升0.9327%。說明固定資產投資價格指數和居民消費價格指數都對商品零售價格指數有非常顯著的影響。雖然模型中沒有體現出解釋變量X1和X3，即工業品出廠價格指數和人均GDP，這并不代表工業品出廠價格指數和人均GDP對商品零售價格指數沒有影響，只是由于多重共線性的存在而使得這兩個變量的作用減弱了。

在上述分析基礎上，為了準確掌握市場商品價格變動狀況，更好研究市場流通和經濟狀況，提出以下幾點建議：（1）政府應積極應對市場上可能出現的波動，根據實際情況調整市場宏觀調控政策，建立并完善以市場供需狀況為導向的價格調節機制，穩定物價水平，避免市場價格大幅波動危及人民的財產安全；（2）鼓勵居民大力投資和消費，推動市場經濟繁榮。由于居民消費價格指數和固定資產投資價格指數對商品零售價格指數具有顯著影響，為使商品零售價格指數更加適應經濟發展的需要，要鼓勵居民將所擁有的固定資產進行投資，鼓勵將儲蓄轉化為消費來促進市場的繁榮；（3）積極推動市場經濟又好又快發展，逐步提高人民生活水平，完善社會福利制度。提高就業率，增加人民實際收入，提高居民購買力，縮小城鄉收入差距。尤其在經濟快速發展的今天，城鄉收入不平衡是阻礙經濟進一步發展的重要因素。因此，可以對進城務工的農民工有更多優惠政策，增加這部分人的工資水平和福利水平。

主要參考文獻：

[1]趙克薇.通貨膨脹對我國稅收負擔的影響[D].北京交通大學，2014.

[2]楊超.通貨膨脹的測度方法及實證[J].統計與決策，2014.8.

[3]楊力.武漢市土地儲備的成本收益分析[D].華中師范大學，2014.

[4]商蕊.旅游信息價值對消費決策的影響研究[D].東北師范大學，2013.