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探究政府投資對家庭消費的影響

2019-09-10 07:22:44路家儀李卓敏蔡立恒蘇洋候葉璐
商訊·公司金融 2019年22期

路家儀 李卓敏 蔡立恒 蘇洋 候葉璐

摘要:政府的投資對經濟的發展有著不可忽視的作用,而居民家庭消費是經濟發展的直接體現。而如今,有報道稱政府的投資會造成消費的降級。本文通過分析家庭消費情況與2016年統計年鑒數據,分析政府投資對家庭消費的影響。

關鍵詞:政府投資;家庭消費;消費升級

一、引言與文獻綜述

政府支出對居民消費的影響具體來說主要包括兩類:替代效應和互補效應。如果政府支出增加導致居民消費的減少,則稱二者之間具有替代效應。而替代效應和互補效應也可能同時存在,雖然會減少投資者為了辨別商品質量而花費的投入,卻可以增強消費者的消費信心因而刺激消費。政府支出對居民消費的總影響,就是替代效應與互補效應的加權之和。若政府支出增加帶來家庭消費的總水平下降,則稱政府支出對消費具有擠出效應;反之具有擠人效應。

關于政府投資對居民消費的經濟效應,學術界仍舊有頗多爭論,即使在同一時期同一地區研究的導向結果仍舊存在分歧。隨著爭論的推進,也有學者提出政府投資存在一個最優規模。從兩個角度分析政府支出對居民消費的擠出效應與擠人效應,首先,政府投資對居民消費是部分促進的而政府支出對居民消費是擠出。其次,短期來說,經濟建設支出是擠出的,社會文教支出、行政管理支出和其他支出是擠人的。

二、數據來源及數據預處理

(一)數據來源

對于政府支出對家庭消費具體產生的是正影響還是負影響,我們找到了2016年北大中國家庭追蹤調查數據及《中國統計年鑒(2017)》的數據進行了模型的擬合與研究。

在《中國統計年鑒(2017)》中我們選取了政府支出細則中2016年各省的一般公共服務支出、教育支出、科學技術支出、公共安全支出等總共24個支出類別,而在2016年北大中國家庭追蹤調查數據中我們截取了2016年每個省居民消費性支出作為初始的數據。

(二)數據預處理

通過對數據基本信息的檢查與篩選,我們首先剔除了在家庭追蹤調查數據中每個省居民消費性支出(以家庭為單位)樣本量小于20的4個地區,分別是內蒙古自治區、海南省、西藏自治區和寧夏回族自治區。再通過對數據的單位進行分析,我們將所有24個類別的政府支出分別除以各省家戶數量,得到支出在各家戶上的分攤,由此使其可以和家庭的消費進行同等水平的對比。

在擬合線性回歸模型之前,在stata中我們又對各項數據進行了Gladder檢驗,即判斷各項數據在經過各種變化后(如sqrt和log處理)所呈現的分布情況,選擇其與標準正態分布最為接近的變換方式進行處理,再代人到模型之中。我們將所有解釋變量在stata中進行stepwise模型逐步擬合過程,最終得到5個解釋變量。分別是:科學技術支出、城鄉教育支出、交通運輸支出和其他支出這幾項。這個模型的矯正擬合優度達到了0.7886,說明模型有著優秀的解釋效果,且每個變量及模型總體都達到了顯著的標準。表如下左圖。

三、模型的建立

(一)逐步回歸

在對數據進行處理后,本文將數據進行stepwise過程。在進行逐步回歸后,最終得到5個解釋變量,對應的名稱分別為教育支出、科學技術支出、城鄉教育支出、交通運輸支出以及其他支出。回歸結果如上右圖所示。

可以看出,這些變量都是對居民的生活會產生重大且及時的影響支出。教育支出是每個家庭幾乎都會參與的支出方式,科學技術支出體現了近年來我國對科技興國的重視,交通運輸支出也是我國政府在交通建設上大力支持的體現,交通便捷將會在多方面拉動旅游業、物流貿易業的發展,顯然對居民消費產生重要影響。

(二)擬合回歸

在選取了五個解釋變量后,將其進行模型擬合,結果如下圖。

可以看出,模型的R方為0.8308,說明有83%的居民消費可以由這個模型體現,說明模型的擬合效果顯著。同時,五個解釋變量的t值均說明它們對被解釋變量有顯著影響。因此可以看出模型初步擬合效果較好。

四、模型檢驗

(一)異方差檢驗

異方差性是相對于同方差而言的。同方差,是為了保證回歸參數的估計量具有良好統計性質。

由檢驗結果Prob>chi2=0.2959和P值可以看出該模型不存在異方差。

(二)多重共線性檢驗

本文中的多重共線性檢驗方法是檢驗方差膨脹因子VIF(Variance Inflation Factor)。VIF超過5或10就存在共線性。可以看出,模型中不存在嚴重的多重共線性問題。

(三)穩健性回歸

穩健回歸(robust regression)是統計學穩健估計中的一種方法,其主要思路是將對異常值十分敏感的經典最小二乘回歸中的目標函數進行修改。

結果由上左圖所示。由結果中P值可知,穩健回歸的結果顯著。

(四)四分回歸

結果由上右圖所示。由結果中P值可知,四分回歸的結果顯著。

五、模型預測

預測模型是在采用定量預測法進行預測時,最重要的工作是建立預測數學模型,對預測準確度有極大的影響。任何一種具體的預測方法都是以其特定的數學模型為特征。在對模型進行檢驗后,我們對模型進行預測。

預測結果:預測的均值x相當于n,再將其取倒數,得到預測區間是[62500,114942.5287]。

計算2017年的全體居民消費水平的絕對數22902×3.03=69393.06元。因此,2017年每戶家庭平均消費支出為69393.06元,在我們的預測區間內,并且模型的預測值為71428.57,有2.9%誤差,這是因為居民的消費傾向還與其他很多別的因素有關。總體上預測模型有一定參考價值。

六、結論

經過以上分析,最終的回歸模型為:

即:

5個解釋變量,對應的名稱分別為:教育支出、科學技術支出、城鄉教育支出、交通運輸支出、和其他支出。

從模型來看,教育支出越少,科學技術支出越多,城鄉教育支出越多,交通運輸支出越多,其他支出越多,家庭消費越多。

該模型反映了從短期來看,政府支出增加——帶動居民消費支出的增長,通過增加社會總需求進而實現政府宏觀調控目標。因此,宏觀經濟處于低谷時,政府往往會增加政府支出來刺激居民消費和社會總需求。因此,對短期而言.政府支出對居民消費是擠入效應。

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作者簡介:

路家儀,李卓敏,蔡立恒,蘇洋,候葉璐,廈門大學,福建廈門。

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