中國居民消費問題的計量經濟分析

郎文星切揚卓瑪

(1.西北民族大學經濟學院，甘肅 蘭州 730030；2.西北民族大學評估中心，甘肅 蘭州 730030)

一、問題的提出

“十一五”規劃中明確表示，中國現在應該轉向逐漸依靠個人消費、在較大程度上可自我持續的國內需求模式，消費已成了值得關注的一大要點。

許多經濟學家都對消費理論進行了研究，提出了很多經典學說。Keyness(1936)提出的絕對收入假說指出:消費支出和收入之間有穩定的函數關系，收入增加對消費需求的擴大具有促進作用。美國經濟學家Modigliani和Brumb(1950)認為，理性的消費者要根據自己一生的收入和財產來安排自己的消費和儲蓄，使一生的消費和收入相等，這就是生命周期假說。Friedman(1957)提出了持久收入的消費函數理論，該理論認為:消費者的消費支出不是由他的現期收入決定的，而是由他的持久收入決定的。

本文基于上述問題，建立中國居民消費行為的計量經濟模型，以期能以量化的數據來明確解釋其相關因素對中國居民消費的影響及其形象程度的大小。

二、變量的選取及模型的建立

人均純收入：X1(元/人年)。依據：凱恩斯的假說認為，消費支出的數量依賴于當期的收入水平，收入水平提高了，消費水平相應就會提高。因此我們引入該因素作為解釋居民消費的變量之一。

儲蓄：X2(元/人年)。依據：由于儲蓄具有流動性和安全性，代表著更現實的購買力，在居民的流動資產中占很大比重，所以居民擁有的儲蓄額對當期消費更有意義，這就是流動資產假說。因此我們引入該因素作為解釋居民消費的另一變量。

前期人均純收入：X3(元/人年)依據：費爾德曼提出了持久收入的消費函數理論，該理論認為:消費者的消費支出不是由他的現期收入決定的，而是由他的持久收入決定的。因此，我們選取了屬于持久收入的一部分——前期人均純收入來作為另一解釋變量。

在此基礎上以中國居民消費為被解釋變量，人均純收入、儲蓄、前期人均純收入為解釋變量而建立的多元線性回歸模型為：Y=C+C1X1+C2X2+C3X3+U，其中，其中，C1、C2、C3是未知參數，稱為回歸系數，U是隨機誤差。

三、數據及處理

數據主要來源于《中國統計年鑒》，計量分析時采用的是1990～2004年15年的數據資料，將它們化為一組時間序列形式的樣本數據，見表1。

?

表1 單位：(元/人年)

四、模型的回歸分析與調整

(一)模型的參數估計

利用EVIEWS軟件，對上述模型運進行最小二乘估計，得出初步方程如下：

(二)經濟意義檢驗

從得到的結果可以看出：

在其他條件不變的情況下，人均純收入每增加1元，居民消費也會相應的增加0.3382130351元。它與居民消費之間是正相關的關系。

在其他條件不變的情況下，儲蓄每增加1元，居民消費就會相應地減少0.1408986733元。它與居民消費之間是負相關的關系。

在其他條件不變的情況下，前期人均純收入每增加1元，居民消費也會相應的增加0.1624787102元。它與居民消費之間是正相關的關系。均符合經濟意義檢驗。

(三)統計檢驗

擬合優度檢驗：R2檢驗R2=0.999299，調整后的R2=0.999107，可絕系數為0.999299，接近1，模型的擬合優度很高。

F檢驗：eviews計算得出F=5225.061，在顯著性水平a=0.05時，查F分布表，得到臨界值F0.05(3，11)=3.59(解釋變量數目為3，樣本容量為15)。顯然有F＞Fa(k，n-k-1)，表明模型的線性關系在95%的置信水平下顯著成立。

T檢驗：eview s計算得出的 t值為 |t0|=3.478234、|t1|=10.42062、|t2|=6.804531、|t3|=5.039875，在顯著性水平 a=0.05 時，查 t分布表，得到t0.025(11)=2.201計算的所有t值都大于該臨界值，均通過變量顯著性檢驗。

(四)多重共線性的檢驗

首先，檢驗x1，x2，x3的簡單相關系數，eview s估計得出的相關系數矩陣如表2所示。

表2 相關系數矩陣圖

由圖中可以看出，變量之間存在高度相關性，用逐步回歸法進行修正。第一步：運用OLS法逐一求Y對各個解釋變量x1，x2，x3做回歸。依據調整后可決系數最大原則，選擇X1為進入回歸模型的第一個解釋變量，再次進行回歸，結果顯示調整后的可決系數X2的最大，加入x3后擬合優度變化很不顯著，說明x3與其他變量之間存在共線性關系，剔除x3，逐步回歸終止。

再次進行統計檢驗，結果如下：

F檢驗：eviews計算得出F=2579.610，在顯著性水平a=0.05時，查F分布表，得到臨界值F0.05(2，12)=3.88(解釋變量數目為2，樣本容量為15)。顯然有F＞Fa(k，n-k-1)，表明模型的線性關系在95%的置信水平下顯著成立。

T檢驗：eview s計算得出的 t值為 |t0|=2.356087、|t1|=16.02394、|t2|=3.451894，在顯著性水平a=0.05時，查t分布表，得到t0.025(11)=2.201計算的所有t值都大于該臨界值，均通過變量顯著性檢驗。

最終的回歸模型如下：Y=-172.0445783+0.4772419706*X1-0.122548605*X2。

(五)序列相關性檢驗

首先運用D-W檢驗進行序列相關檢驗，eview s計算出的DW值為0.7405，查表得dL=1.08，dU=1.36，顯然存在0＜0.7405＜1.08，即 0＜D.W.＜d L，存在正自相關，下面加入 AR(1)做回歸，進行序列相關的補救。序列相關補救后的回歸方程為：

Y=498.6323042+0.3776851715*X1-0.05642567689*X2+[AR(1)=0.8925113675]

加入AR(1)進行最小二乘法估計后計算出的DW值為1.7300，查表得 dL=1.08，dU=1.36

顯然存在 1.36＜1.7300＜2.64，即 dU＜D.W.＜4－dU，無自相關，表明經過加入AR(1)后模型已不存在序列相關性。

(六)異方差性檢驗

1.先用散點圖進行初步觀測。

上圖為eview s做出的散點圖，由于圖示法只能進行大概的判斷，本文采用更為嚴格的檢驗方法—G-Q檢驗。

2.運用G-Q檢驗來消除異方差性。首先將數據按自變量大小排列，將15個觀測值減去3個，再將剩下的12個分為兩組，分別運用OLS法，構造殘差平方和序列。

G-Q檢驗結果：

子樣本1的回歸方程如下：

子樣本1的R2殘差平方和如下：

子樣本2的回歸方程如下：

子樣本2的R2殘差平方和如下：

計算最終F統計量：

在5%的顯著性水平下，自由度為(3，3)的F分布的臨界值為F0.05(3，3)=9.28，顯然 F＜Fa(v1，v2)，表明沒有異方差性。

五、結論與建議

(一)結論

通過上述分析可以看出，目前我國居民消費的最大影響因素還是收入，我國居民可支配收入水平低、收入增長慢以及居民的儲蓄是造成居民消費需求不足的根本原因。所以想要開啟我國消費市場以達到拉動經濟增長的目的，必須研究如何提高居民的收入。

從得到的結果可以看出，在其他條件不變的情況下，人均純收入每增加1元，居民消費也會相應的提升0.3776851715元，它與居民消費之間是正相關的關系。在其他條件不變的情況下，儲蓄每增加1元，居民消費就會相應地減少0.05642567689元，它與居民消費之間是負相關的關系。

(二)政策建議

(1)提高就業率。努力加大各種就業渠道，提升居民的整體收入水平，實現高收入高消費，用收入的增長來帶動消費的增長。

(2)中國由于其自身的城鄉二元經濟結構，農村居民長期存在收入水平低下的情況，這就進一步的引起了消費額的低下，因此，要想方設法增加農村居民收入。

(3)建立健全社會保障體系。完善社會保障體系，消除居民對未來生活的擔憂和顧慮，增強居民消費信心，減少居民為將來生活進行的過多儲蓄的行為。

[1]成秋明.重慶市農村居民消費研究[J].現代商貿工業，2011年，第5期:89頁～90頁.

[2]韓克勇.中國居民消費問題研究[J].經濟評論，2001年，第1期:54頁～56頁.

[3]陳成忠，林振山.中國居民消費價格指數波動的周期性及其驅動因素研究[J].經濟問題探索，2009年，第8期：83頁～84頁.

[4]張志敏.1978年以來中國居民消費變化及影響因素分析[J].商業研究，2003年，第24期：1頁～3頁.

[5]張志敏.90年代以來中國居民消費特征及影響因素分析[J].經濟管理，2003年，第4期:52頁～56頁.

[6]李子奈，潘文卿.《計量經濟學》[M].北京：高等教育出版社，2005年：55頁～124頁.