新疆城鎮居民消費模型構建研究?

賀彥煜 王 宇

（1.華潤置地（重慶）有限公司 重慶 400050）（2.重慶市江北區人民法院 重慶 400020）

1 引言

改革開放40 多年以來，中國經濟蓬勃發展，居民收入與消費也隨之不斷提高，居民消費結構轉換和消費需求擴張也逐漸成為我國經濟高速增長的主要動力，城鎮居民消費需求對整個國民經濟的發展影響巨大。新疆作為“一帶一路”重要的發展區域，與8 個國家接壤，經濟的發展對全國經濟的影響舉足輕重，而經濟的發展必然離不開消費的增長，因此，本文主要對新疆城鎮居民消費進行分析，嘗試性構建新疆城鎮居民消費模型，以更好地了解居民消費情況及其相關影響因素。

本文選取數據為2001 年～2017 年17 年新疆城鎮居民消費總額（億元）、地方財政凈收入（億元）、儲蓄存款年底余額（億元）、城鎮居民人均可支配收入（元）、全社會固定資產投資總額（億元）、人均新疆生產總值（元），數據均來源于國家統計局網站中國統計年鑒。

2 模型的建立

2.1 多元線性回歸模型基本假定

假設1：E(μi)=0,i=1,2,…,n，即零均值假設。

假設2：Var(μi)=E(μi2)=σ2,i=1,2,…,n，即同方差假設。

假設3：Cov(μi,μj)=E(μiμj)=0,i ≠j,i,j=1,2,…,n，即無序列相關假設。

假設4：Cov(Xji,μj)=0,j=1,2,…k,i=1,2,…,n，即解釋變量與隨機干擾項不相關。

假設5：μi～N(0，σ,2)，即隨機干擾項服從正態分布。

假設6：解釋變量X1,X2,…,Xk為非隨機變量，不存在多重共線性。

在滿足上述基本假設的情況下，建立新疆城鎮居民消費的多元線性回歸模型為

其中，各變量所代表的含義為Yi為新疆城鎮居民消費總額（億元），X1為地方財政凈收入（億元），X2為儲蓄存款年底余額（億元），X3為城鎮居民人均可支配收入（元），X4為全社會固定資產投資總額（億元），X5為人均新疆生產總值（元），X6為進出口貿易總額（萬美元）。

各參數所代表的含義為β0為常數項；β1為當地方財政凈收入增加一個單位時，新疆城鎮居民消費增加的單位數；β2為當儲蓄存款年底余額增加一個單位時，新疆城鎮居民消費增加的單位數；β3為當城鎮居民人均可支配收入增加一個單位時，新疆城鎮居民消費增加的單位數；β4為當全社會固定資產投資總額增加一個單位時，新疆城鎮居民消費增加的單位數；β5為當人均新疆生產總值增加一個單位時，新疆城鎮居民消費增加的單位數；β6為當進出口貿易總額增加一個單位時，新疆城鎮居民消費增加的單位數；μi為隨機干擾項。

表1 Eviews軟件輸出結果

由Eviews軟件輸出的結果可知：

求得初步回歸預測模型為

2.2 模型檢驗

2.2.1 經濟意義檢驗

從模型參數估計量大小來看，在其他條件不變的情況下，地方財政凈收入每增加一個單位，而新疆城鎮居民消費總額將減少0.0763個單位；儲蓄存款年底余額每增加一個單位，新疆城鎮居民消費總額會隨之增加0.004 個單位；城鎮居民人均可支配收入每增加一個單位，新疆城鎮居民消費總額會隨之增加0.0255個單位；全社會固定資產投資總額每增加一個單位，新疆城鎮居民消費總額會隨之增加0.137個單位；人均新疆生產總值每增加一個單位，新疆城鎮居民消費總額也會隨之增加0.004 個單位；進出口貿易總額每增加一個單位，新疆城鎮居民消費總額也會隨之增加0.00001個單位。參數統計量的取值范圍也符合實際情況，因此模型通過經濟意義檢驗。

2.2.2 統計檢驗

1）擬合優度檢驗

在運用OLS法建立樣本線性回歸模型時，結合Eviews 軟件輸出結果可以看出可決系數R2=0.99792 接近于1，說明樣本回歸方程與樣本觀測值擬合得很好。

2）F 檢驗

由Eviews 軟件輸出結果可以看出，F=799.524 ＞F(6,10)=3.22 ，則 回 歸 模 型 中 參 數β1、β2、β3、β4、β5、β6顯著不為0。換句話說回歸方程總體上的線性關系顯著成立。

3）t 檢驗

由Eviews 軟件輸出結果可以看出，X1、X2、X3、X4、X5、X6對應的偏回歸系數的絕對值均小于tα2(10)，則回歸模型中參數β1、β2、β3、β4、β5、β6顯著為0。則該模型可能存在多重共線性。

3 計量經濟學檢驗

3.1 多重共線性檢驗

很多經濟變量，隨著時間的推移和變化，大多數情況下會出現共同的變化趨勢，這就非常容易產生多重共線性。在模型中大量采用滯后變量也容易產生多重共線性。

由Eviews 輸出結果，可以看出R2=0.99792 接近于1，F=799.524 顯著地大于F(6,10)=3.22，t統計量不顯著，模型存在多重共線性。運用逐步回歸法對模型進行重新建立及修正。

先由新疆城鎮居民消費總額Y 分別與X1、X2、X3、X4、X5、X6建立一元回歸模型，找出相關性最強的主要因素。最終選定見表2，最終選定最基本的模型為Yi=161.1139+0.275673X4，說明全社會固定資產投資總額是影響新疆城鎮居民消費總額的最主要因素。

表2 選定一元回歸模型

再分別加入X1、X2、X3、X5、X6建立二元回歸模型，選定第二個解釋變量。通過綜合比較（如表3），在模型中保留城鎮居民人均可支配收入，則模型為

表3 選定第二個解釋變量

再分別加入X1、X2、X5、X6建立三元回歸模型，選定第三個解釋變量。通過綜合比較（如表4），在模型中保留進出口貿易總額，則模型為

修正：由于選X6后的R2=0.997354 小于選X6前的R2=0.997495，故在模型中剔除X6，即經過上述逐步回歸分析，表明Y 對X3、X4的回歸模型較優。回歸結果見表5。

表4 選定第三個解釋變量

表5 回歸結果

回歸模型為

3.2 異方差性檢驗

表6 無交叉項的懷特檢驗

從表6 中的無交叉項懷特檢驗可看出，當顯著性 水 平 為α=0.05 時，nR2=2.892554 ＜χ0.05(4)=9.488，所以不存在異方差性。實際上，χ2統計量的p 值為0.575964，大于0.05 的水平，所以不存在異方差。

表7 有交叉項的懷特檢驗

從表7 中的含交叉項懷特檢驗可看出，當顯著性 水 平 為α=0.05 時，nR2=4.794334 ＜χ0.05(5)=11.071，所以不存在異方差性。且χ2的統計量的p值0.441492，大于0.05 的水平，所以不存在異方差性。

3.3 序列相關性檢驗

3.3.1 DW檢驗

在5%的顯著性水平下，n=17,k=3（包含常數 項），查 表 得dL=1.02，dU=1.54 ，( 4-dU)＞DW=2.097888 ＞dU，由上述判斷區域知，不存在序列相關。

表8 Eviews回歸結果

3.3.2 LM檢驗

由表9 得到LM 檢驗結果含一階滯后變量時的Prob為0.797005大于0.05，所以隨機干擾項不存在一階序列相關。

表9 LM檢驗

4 結語

表10 最終回歸結果

最終回歸模型為

從模型參數估計量大小來看，在其他條件不變的情況下，城鎮居民人均可支配收入每增加一個單位，新疆城鎮居民消費總額會隨之增加0.034084個單位；在其他條件不變的情況下，全社會固定資產投資總額每增加一個單位，新疆城鎮居民消費總額會隨之增加0.181687 個單位。參數統計量的取值范圍也符合實際情況，因此模型通過經濟意義檢驗。

最終消費分為居民消費和社會消費，本文則采用居民消費中城鎮居民消費總額為應變量，通過列取了一些和其有關的解釋變量，并運用計量經濟方法對這些解釋變量進行分析，最終得出主要影響因素。即得出新疆城鎮居民消費總額與城鎮居民人均可支配收入和全社會固定資產投資總額有關。

城鎮居民人均可支配收入越高，居民消費總額越高。對我地區而言城鎮居民的收入有很大的差異，我們要以城鎮中中低收入的居民為重點扶持對象，提高收入水平，使居民收入保持一個合理的、較快的增長速度。

結合國家貼息、低息、減免所得稅等政策，合理運用消費信貸從而來增加城鎮固定資產投資額，這樣就可以帶動國民經濟各行業的發展，從而提高城鎮居民消費總額。