山東省城鎮居民消費水平影響因素分析

安 娜 劉秀梅

（內蒙古農業大學經濟管理學院 內蒙古呼和浩特 010010）

一 引言及文獻綜述

消費增長在推動區域經濟增長的進程中扮演著重要角色。蒲元林等（2018）利用SPSS軟件研究四川省城鎮居民消費水平的主要影響因素；沈之翔（2018）利用Pearson相關性分析了浙江省城鎮和農村居民消費水平的影響因素；李洋等（2014）通過構建計量回歸模型并不斷檢驗修正分析了影響我國城鎮居民消費水平的主導因素；李宜謙（2020）則通過對回歸模型的不斷改進構建了河北省城鎮居民消費支出影響因素的回歸模型；馬文慧（2014）通過經濟意義檢驗和計量模型檢驗構建了影響安徽省城鎮居民消費水平的回歸方程。

基于此，本文構建回歸模型，對影響山東省城鎮居民消費水平的主要因素進行分析，并提出相關建議。

二 指標選取和模型設計

（一）指標選取

本文選取了1981—2018年山東省的人均GDP（元）、城鎮居民家庭人均收入（元）、城鎮居民家庭人均可支配收入（元）、城鎮居民人均消費性支出（元）、居民最終消費支出（億元）以及居民消費水平（元）六個經濟指標作為解釋變量，山東省的城鎮居民消費水平作為被解釋變量，通過Eviews計量軟件，采用最小二乘法模型研究影響山東省城鎮居民消費水平的主要因素。

（二）模型設計

首先利用最小二乘法構建回歸方程：

其中，Y代表山東省的城鎮居民消費水平，X1-X6依次代表山東省的人均GDP、城鎮居民家庭人均收入、城鎮居民家庭人均可支配收入、城鎮居民人均消費性支出、居民最終消費支出以及居民消費水平。

由于經濟指標間相關性較強，上述回歸方程的變量間可能存在多重共線性，因此需要在多重共線性檢驗和修正的基礎上確定山東省的城鎮居民消費水平與解釋變量間的關系。其次，由于1991年前后我國實行的分別是計劃經濟和市場經濟，因此經濟體制的變化也可能成為影響山東省城鎮居民消費水平的因素。對此本文設置了一個虛擬變量D，用來檢驗經濟體制變化對山東省城鎮居民消費水平的影響，以判斷虛擬變量引入計量回歸模型的合理性：

處于1981—1991年時，D取0；處于1992—2018年時，D取1。將虛擬變量加入到被解釋變量中，再采用最小二乘法建立計量回歸方程，然后對計量回歸模型進行經濟學檢驗、統計學檢驗以及計量經濟學檢驗判斷模型的合適度。

三 模型構建

利用最小二乘法對模型進行參數估計。通過Eviews軟件，導入1981—2018年與山東省城鎮居民消費水平相關的X1-X6六個解釋變量的樣本數據，得到表1的回歸結果。由表1可知，回歸后的決定系數R2=0.999765，調整后的決定系數,說明模型的擬合程度很好，同時F統計量的值為21295.18，遠大于F統計量的臨界值，說明模型的擬合程度很好。在顯著性水平α=0.05下，所有解釋變量的P值均小于顯著性水平0.05，即認為參數估計是顯著的。但是X3山東省的城鎮居民家庭人均可支配收入、X5居民最終消費支出的符號是負的，與經濟理論方向相反，說明解釋變量間可能存在多重共線性。

表1 原始數據最小二乘法回歸結果

利用輔助回歸模型檢驗多重共線性。構建每個解釋變量與剩余五個解釋變量的線性回歸方程來檢驗線性關系是否顯著。輔助回歸模型中 R2均高達99.9%，其中X6居民消費水平對其余解釋變量做的輔助回歸模型中的 R2最大，R2的值為0.999979，接近1，對應的F 統計量顯著地大于臨界值，說明解釋變量X1-X6之間存在嚴重的多重共線性。即山東省人均GDP、城鎮居民家庭人均收入、城鎮居民家庭人均可支配收入、城鎮居民人均消費性支出、居民最終消費支出和居民消費水平之間存在較為嚴重的多重共線性。

利用逐步回歸法消除多重共線性。通過有進有出的逐步回歸法消除變量間的多重共線性，剔除了三個解釋變量，留下了人均GDP、居民最終消費支出和居民消費水平。同時，由于居民最終消費支出的參數估計值為＜0，與預期的經濟理論意義方向相反，所以予以剔除。

對剔除后剩余的兩個解釋變量再次進行最小二乘法回歸。由表2知X1和 X6的參數估計值均為正數，與預期的經濟理論方向相同，且在顯著性水平α=0.05的情況下的雙側概率均為零，均小于顯著性水平α=0.05，說明變量顯著。而且由F統計量的概率為零，也小于顯著性水平α=0.05，說明模型顯著，即認為最后剩下的變量X1山東省的人均GDP和X6居民消費水平這兩個解釋變量對山東省城鎮居民消費水平的影響是合理的。

表2 剔除變量后最小二乘法回歸結果

引入虛擬變量。引入虛擬變量后決定系數為0.999382，說明山東省的人均GDP、居民消費水平對山東省的城鎮居民消費水平的解釋能力高達99.99%，表明回歸方程的擬合優度非常高。但是，在5%的顯著性水平下，F統計量的值明顯減小，表明不引入虛擬變量的參數模型更合適，并且加法形式的虛擬變量的P 值=0.2970＞α=0.05 ，乘法形式的虛擬變量的P值分別為0.9295和0.8727，明顯大于顯著性水平0.05，表明引入的虛擬變量不顯著。因此，經濟體制變化對山東省城鎮居民消費水平影響作用不明顯。

最后，構建出山東省城鎮居民消費水平影響因素的多元回歸方程：

四 模型檢驗和修正

經濟意義檢驗。從模型的經濟理論方向分析，山東省的城鎮居民消費水平與人均GDP和居民消費水平同方向變動；從模型的經濟估計方向分析，由表2知該模型的回歸系數估計值說明山東省的城鎮居民消費水平與人均GDP和居民消費水平呈正相關線性關系，經濟意義檢驗通過。

統計學檢驗。根據表2，調整前后的決定系數均大于0.999，說明人均GDP和居民消費水平對山東省城鎮居民消費水平的解釋能力高達99.9%，即該回歸方程的擬合優度相當好。X1和X6的t統計量的P值＜α=0.05 ，說明山東省的人均GDP、居民消費水平對山東省的城鎮居民消費水平的影響是顯著的。

計量經濟學檢驗。自相關性檢驗，將滯后期設定為1期，進行拉格朗日乘數檢驗，在顯著性水平0.05下，LM(1)=nR2=24.42658χ20.05(1) =3.84146，χ統計量概率值為零，明顯小于顯著性水平0.05，表明公式（3）存在一階自相關性。將滯后期設定為2期，再進行拉格朗日乘數檢驗，在顯著性水平α=0.05 =0.05下，e-t 的回歸系數的 P值=0 α=0.05，說明該模型存在一階自相關性，et-2的回歸系數的P 值=0.9596 α=0.05，說明該公式（3）不存在二階自相關性。綜上所述，可以判斷出設定的原模型即公式（3）存在一階自相關性。

消除自相關性，用迭代估計法進行廣義差分變換消除自相關性。由表3的結果可知，通過迭代后ρ1的估計值為0.867622，在95%的顯著性水平下，t統計量的P值=0＜α=0.05 ，說明原模型即公式（3）存在一階自相關性。調整后模型的DW =1.846052，k=2，n=37，由DW檢驗得到的臨界值可知，通過查表的dL=1.36，dU=1.59，dU=1.59≤DW=1.846052≤4-dU=2.41 ，說明對原模型進行修正后已消除了自相關性的影響。

表3 廣義差分法的結果

最后，構建消除自相關性后的山東省城鎮居民消費水平影響因素的最優回歸方程：

與未消除自相關性的最小二乘法估計的公式（3）相比，最小二乘法估計的常數項偏低，X1的待估系數估計偏高，X6的待估系數估計偏低，而且最小二乘法估計低估了回歸模型的標準誤差。

樣本點預測驗證最優回歸模型的準確性。根據《山東省統計年鑒，查到2018年山東省人均GDP和居民消費水平的原始數據，利用Eviews軟件對2018年山東省的城鎮居民消費水平進行預測，得到2018年山東省城鎮居民消費水平的預測值為36787.76元，與實際值相比能夠看出預測值與實際值誤差不大，說明山東省城鎮居民消費水平影響因素的最優回歸方程精度較高，符合實際。

五 總結和建議

由設定并檢驗和修正的山東省城鎮居民消費水平的計量經濟模型即公式（4）能夠看出，人均GDP和居民消費水平是影響山東省城鎮居民消費水平的主要因素。人均GDP和居民消費水平每變動一個單位，對山東省城鎮居民消費水平的影響分別是0.23568和0.608223。相比之下，居民消費水平對山東省城鎮居民消費水平的影響作用更大，幾乎是人均GDP對山東省城鎮居民消費水平作用的3倍。雖然山東省城鎮居民消費水平的計量經濟模型經驗證合理，但本文僅選取了六個經濟指標，山東省城鎮居民消費水平還可能受到人口結構、進出口總額等未考慮的其他因素的影響，因此本文構建的山東省城鎮居民消費水平影響因素的計量模型有待進一步更新和完善。

城鎮居民消費水平在帶動經濟增長的進程中一直扮演著重要的角色。因此，山東省人民政府可通過政府和市場雙重調控，抑制物價過度增長，刺激居民消費水平增長。同時，要完善和發展社會性消費領域，擴大居民的財產性收入來源，優化城鎮居民社會保障體系，提升社會公共服務水平。此外，由于受傳統觀念的影響，山東省居民更偏向于儲蓄而不是消費，因此要積極鼓勵和引導不同收入群體進行合理的消費支出，這有利于帶動山東省城鎮居民消費水平的提升，進而以城鎮居民的消費增長帶動山東省經濟的健康穩步發展。