我國居民消費水平的影響因素分析

丁 莉

(北京工商大學 北京 100048)

一、文獻綜述

對現有文獻的研究表明，以往對居民消費水平影響因素的分析主要集中在收入、GDP、住房、社會福利保障等方面，二對于恩格爾系數影響的分析并不是太多。尹宗成等基于31個省份的面板數據采用隨機效應模型、固定效應模型和混合模型，得出居民可支配收入對其消費具有很大影響，但在不同收入地區影響程度也存在差異；黎泉等利用固定效應模型對2005-2015年我國大中城市面板數據進行分析，結果表明住房價格上漲會顯著地抑制居民消費；曾鵬、蔡悅靈以2007年為時間節點，對1996—2007年和2007—2015年分別進行回歸，得出公共支出先主提升了居民消費水平；周少甫、徐衛超基于RCK模型理論，分析得出收入初次分配中的勞動者報酬占比、收入再分配中的財政支出比例均對消費率具有顯著的提升作用；田青等利用1999～2006年30個地區的相關數據分析得到影響消費的主要因素是消費習慣、收入，購房支出的對居民消費水平影響程度不大。綜合考慮樣本數據的可收集性和我國經濟發展的實際狀況，本文決定選擇以下幾種因素來研究我國居民的消費水平：居民人均可支配收入、CPI、城市和農村居民家庭恩格爾系數、社會福利保障、住房價格。本文將借用stata分析軟件，運用回歸分析方法，對影響我國居民消費水平的各種因素進行實證分析，試圖找到它們之間的聯系。

二、實證檢驗與分析

(一)指標與數據說明

本文選取了1998年～2017年20年的相關數據進行實證分析，所使用的時間序列數據來源于國家統計局及《中國統計年鑒》。根據居民消費影響因素的相關理論和實證研究文獻，本文選擇了居民消費水平(c)為因變量，cpi(以1998年=100為準)、農村(negr)和城鎮(cegr)恩格爾系數、居民人均可支配收入(ave)、住房價格(p)及社會福利支出(g)為解釋變量，研究各種因素對居民消費的影響。以1998年的數據為起點，為減少時間序列數據的波動，對以上部分指標的數據進行調整分別取對數記為：lnc、cegr、negr、cpi、lnave、lnp、lng。然后對處理后的數據進行平穩性檢驗，并利用協整模型和誤差修正模型來考察變量之間的長期均衡以及短期波動。

(二)單位根檢驗

本文采用ADF方法檢驗時間序列是否存在單位根，結果表明lnc、cegr、negr、cpi、lnave、lnp、lng均是不平穩的，且lnc、lnave的二階差分是平穩的，cegr、negr、cpi、lnp、lng的一階差分不存在單位根。其檢驗結果如表1所示：

表1 單位根檢驗結果

如果以d2.lnc為因變量，d.cegr、d.negr、d.cpi、d2.lnave、d.lnp、d.lng為自變量進行回歸分析，可以得到回歸方程為：

d2.lnc=0.0098×d.cpi+0.0012×d.cegr-0.0041×d.negr+0.4572×d2.lnave+0.22×d.lnp+0.3586×d.lng-0.0282

(1)

雖然排除了模型出現偽回歸的情況，且模型的F統計量的p值為0.0057，說明模型整體上是顯著的，但模型的可決系數R2為0.7626，修正的可決系數為0.6331，說模型的解釋力度很弱。并且所有變量的系數都是不顯著的，城市恩格爾系數對居民消費有正的促進作用，顯然不符合假設。所以為了更好的得到變量之間的關系，可以考慮用協整分析。

(三)協整檢驗

在以上各變量的ADF檢驗中，發現居民消費水平對數的二階差分和居民人均可支配收入對數的二階差分是平穩的，說明兩者二階單整。而消費價格指數、農村與城鎮恩格爾系數以及住房價格對數和社會福利支出對是一階單整的。以以d.lnc為因變量，cegr、negr、cpi、d.lnave、lnp、lng為自變量進行回歸分析，可以得到以下回歸模型：

d.lnc=0.0082×cpi+0.0032×cegr-0.0043×negr+0.6718×d.lnave+0.1526×lnp-0.0967×lng-1.1588

(2)

且模型的F統計量的p值為0.0002，說明模型整體上是顯著的，模型的可決系數R2為0.8617，修正的可決系數為0.7926，說明模型的解釋力度基本可以。但是cegr和negr的系數都是不顯著的，城市恩格爾系數對居民消費有正的促進作用，社會福利支出的系數變為負值，不符合現實經濟意義。

對以上回歸結果的殘差進行ADF檢驗，得到變量之間是存在協整關系的，即變量之間存在長期均衡關系，且長期均衡關系是非常顯著的。以d.lny為因變量，可以構建如下模型：

d2.lny=a×d.cpi+b×d.cege+c×d.negr+d×d2.lnave+e×d.lnp+f×d.lng+m×ecmt-1+△

(3)

ecmt-1為誤差修正項，△為誤差擾動項，ecm為誤差修正模型可表示為d.lny=a×cpi+b×cege+c×negr+d×d.lnave+e×lnp+f×lng+m×ecmt

(4)

以上的EG-ADF檢驗部分得到的ecm模型可以表示為(2)式，反映的是變量的長期均衡關系。誤差修正項為-1.1588，而且系數t檢驗的p值為0.022,這充分表明解釋變量的增加導致居民消費支出的短期變動偏離它們長期均衡關系的程度較大,而且居民消費支出和解釋變量之間的長期均衡關系對當期非均衡誤差調整的自身修正能力較強。以上回歸中得出了變量之間的長期均衡關系，下面我們來考察一下變量間的短期關系，根據圖3的回歸結果可得回歸方程：

d2.lnc=0.0085×d.cpi+0.0068×d.cegr-0.0113×d.negr+0.8680×d2.lnave+0.1489×d.lnp-0.0843×d.lng-1.3337×l1.e-0.0068

(5)

由圖3的回歸結果可知該模型整體上是非常顯著的，且擬合優度及修正的擬合優度非常高，解釋能力比較強，但d.cegr、d.lng的t檢驗不顯著，且其系數不符合現實經濟的假設，則可能是由于存在多重共線性的原因，但由此可看出變量間的短期關系是非常顯著的。

(四)多重共線性分析

由于在協整檢驗中個別變量的t檢驗非常不顯著，這有可能存在多重共線性，用方差膨脹因子判別法對之前參與回歸的原數據進行多重共線性檢驗，得到vif=82.21,存在多重共線性。本文采用因子分析法來消除多重共線性，得到的回歸方程為：

lnc=0.0650×cpi-0.1209×cegr-0.1307×negr+0.1305×lnave+0.1294×lnp+0.1319×lng+9.0173

(6)

以上為利用因子分析法消除多重共線性所得到的回歸方程，系數符合經濟假設。

三、結論與建議

本文選取的數據是從1998年到2017年的時間序列數據，因此首先要對數據的平穩性進行檢驗，經過一系列的處理之后，數據符合了平穩性的要求。之后對其進行協整檢驗，我們可以看出變量之間存在長期均衡關系，模型整體比較顯著，且解釋能力比較強。再之后對模型的變量之間的短期關系進行了考察，發現變量之間的短期關系非常顯著。但是在以上模型中，模型整體性都比較顯著，但個別變量的t檢驗并不顯著，所以在本文中考慮多重共線性的存在，并用方差膨脹因子判別法來檢驗多重共線性，發現模型存在嚴重的多重共線性，并通過因子分析法消除多重共線性，得到(6)式中的回歸模型，由回歸方程可知，消費者物價指數cpi與居民消費水平成正相關的關系，但程度并不是很大；農村與城市恩格爾系數越小，表明居民越富裕，消費水平越高，所以恩格爾系數與居民消費水平是負相關的關系；居民人均可支配收入越高，居民消費水平也會增加，且增加的幅度很大；住房價格與政府支出越大，居民的消費水平也會有大幅度的增加，這是因為我國近年來住房價格大幅度提升，人們購買房屋需要更多的貨幣，從而導致了消費的大幅度上升，兒政府社會福利支出的增加，會使人們消除未來的更多不確定性，也會增加當前的消費。

由以上，我們可以知道，增加居民可支配收入與社會福利支出將會大大增加居民消費水平，住房價格雖然也會增加消費者的消費，但其上升的幅度要適中，不能連續不斷的增加，否則會導致嚴重的后果。