影響居民的消費水平的因素分析
——基于計量經濟模型分析

任雅瓊

(安徽財經大學 安徽 蚌埠 233000)

一、引言

在當今,隨著經濟的持續快速發展，人們的文化程度和生活水平的不斷提高，導致人們對于物質的需求和消費也在不斷的提高，我國居民的消費水平也發生了很大的變化。消費作為人類經濟生活中不可或缺的部分，同時又是拉動我國經濟增長的“三駕馬車”之一，對我國經濟的拉動力不斷增強，因此可以得出一個簡單的結論，消費是刺激經濟增長的主要方法，所以研究影響居民的消費水平的因素對于我國的經濟發展有著極其重要的經濟意義，同時也可以為我國未來經濟發展提供參考和建議。

二、文獻綜述

在經濟學的學習中，有學者曾講過關于消費地影響因素有哪些。凱恩斯認為，在短期內，影響個人消費地主觀因素是比較穩定的，主要取決于收入的多少，隨著收入的增多，人們的消費也在增加。弗里德曼認為，消費者的消費支出主要不是由他的現期收入決定的而是由它的持續收入決定的。當然還有許多經濟學者都認為消費水平與收入有關系，因此我將居民可支配收入作為其中一個解釋變量來研究。

中國國內生產總值GDP,是指按市場價格計算的一個國家(或地區)所有常住單位在一定時期內生產活動的最終成果。GDP是經濟增長的重要支柱，同時也是居民消費水平和生活水平不斷提高的保障。我國GDP自改革開放以來快速增長，為了使中國經濟繼續保持高速高質量發展，部分經濟學者提出了多種說法，但歸根結底，都是“促進消費增長”，因此我將國內生產總值作為其中一個解釋變量來研究。

就業問題，對于任何一個國家來講，都是一個重大的問題。其中一個主要原因就是，就業對于居民來講是其收入的主要來源，而收入是經濟學者研究中影響消費的最重要的一個因素，因此，我簡單將就業率作為其中一個解釋變量研究。(不對就業機會進行研究)

三、多元線性回歸模型

(一)建立模型

表格1 數據來源于各年的《中國統計年鑒》

為了具體分析以上要素對我國居民消費水平的影響大小，我們選取X1，X2，X3，X4作為解釋變量，居民消費水平Y作為被解釋變量，進行回歸分析，根據所選擇的樣本數據，將所選擇的全部解釋變量放進同一個模型中，設定普通多元線性回歸模型：

Y=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+ui

采用Eviews軟件對表中數據進行分析(采用最小二乘法)得出以下回歸結果：

Y=-21898.7247+0.0118X1-0.3292X2+1.8555X3+22849.7023X4

(二)模型檢驗與修正

1.經濟意義檢驗

根據分析結果與經濟理論對比來講，居民可支配收入越高，消費越高，因此，城鎮居民可支配收入X2的系數不符合經濟理論；對于就業率來講，應與收入一樣，就業率越高，消費水平應該也越高才對，因此，就業率X4的系數也不符合經濟理論。

2.檢驗多重共線性

(1)現對模型進行多重共線性檢驗：

F統計量=5056.071，在給定的顯著性水平來看，模型整體上講，居民消費水平和各個解釋變量之間的線性關系顯著。現利用Eviews軟件查看各解釋變量之間的相關性。可得：各解釋變量之間的相關系數較高，均高于0.91，存在嚴重的多重共線性。

(2)現對模型進行修正

?現將各解釋變量與被解釋變量單獨回歸分析。

?接下來進行逐步回歸法，即分別剔除解釋變量。剔除X1，即國民生產總值，剔除x2，即城鎮居民人均可支配收入；剔除x3，即農村居民人均可支配收入，剔除x4，即就業率。

?利用Eviews軟件分別查看方差膨脹因子。

根據逐步回歸結果，發現剔除X4，即就業率后，模型擬合程度較好，根據方差膨脹因子的結果來看，X4的方差膨脹因子最大,因此剔除X4，得到的回歸方程為：

Y=586.6455+0.0109X1-0.2973X2+1.7848X3

3.擬合優度檢驗

度量擬合優度的測量值是可決系數R2。從分析結果來看，模型的可調整的可決系數R2=0.999005，表明模型在一定程度上擬合比較好。

4.T檢驗

接下來對分析結果進行解釋：

(1)對于β1，t統計量為1.910807。查t分布表，表明國民生產總值對居民消費水平有顯著性影響

(2)對于β2，t統計量為-1.803179。查t分布表，表明城鎮居民人均可支配收入對居民消費水平有顯著性影響

(3)對于β3，t統計量為8.303788。查t分布表，表明農村居民人均可支配收入對居民消費水平有顯著性影響

5.F檢驗

F檢驗是一種在零假設之下，統計值服從F-分布的檢驗。通常用來檢驗回歸方程的顯著性。由結果分析得，F統計量為6358.003，表明從整體上看，居民消費水平與解釋變量的線性關系顯著。

6.檢驗異方差性

現利用Eviews軟件中的White檢驗，對其進行異方差檢驗，可得nR2=15.57761，nR2所對應的臨界概率是0.0762，由White檢驗可知在給定自由度和α的情況下，nR2在所給定的區域內，因此可得模型的隨機誤差不存在異方差性。

7.檢驗自相關性

自相關性是指隨機誤差項的各期望值之間存在著相關關系，稱隨機誤差項之間存在自相關性或序列相關，由之前的White檢驗可知，DW的值為0.555778，存在自相關性。利用Eviews軟件進行高階自相關檢驗，可得其存在自相關。

利用Eviews進行廣義差分法進行修正，此時得到的DW的值為2.388691，滿足無自相關，修正完成。

四、數據來源

本文選取了2000至2019年間,選取了國民生產總值，城鎮居民人均可支配收入，農村居民人均可支配收入，我國就業率來分析對居民消費水平的影響。數據來源于《中國統計年鑒》和國家統計局。

五、結語與政策建議

根據以上回歸數據以及相關檢驗，我們可以得出各個變量與我國居民消費水平的變動關系。現階段我國的國內生產總值，城鎮居民人均可支配收入，農村居民人均可支配收入，就業率這些因素總體上講對我國居民消費水平具有重要的影響。

根據以上分析，要想提高居民的消費水平，需要增加城鄉居民可支配收入，為此我們提出以下建議：

(1)提高居民整體收入水平，尤其是農村居民收入水平。加快城市化，減少農民，這樣會進一步的提高農村居民的收入水平。

(2)提高就業率。建立社會保障體系，保障就業，加強就業人員的技術培訓，對失業人員再培訓，建立失業人員的人力資本轉型和升級機制。