城鎮居民消費支出與可支配收入的回歸分析*——以新疆為例

昌吉學院 王馨彤，丁秀艷

當前國內外經濟態勢較為復雜多變，疫情的不確定性、不穩定性因素影響依然存在，經濟發展面臨的壓力和問題依然較多。城鎮居民的消費支出在總消費中占比較大，對經濟發展起了重要作用，因此需要探究影響消費支出的主要因素，本文研究的主要目的是分析消費與收入的聯系，找到兩者之間的相關關系。有利于政府采取針對性的政策促進消費，穩定經濟發展，提高人民的生活水平。因此，研究新疆地區城鎮居民可支配收入與消費支出兩者的聯系具有重要的意義。

本文主要通過居民可支配收入的研究來分析其對消費水平的影響，分析目前影響和刺激消費水平最主要的因素。選取2013年至2019年新疆城鎮居民人均消費支出與人均可支配收入的季度數據，分析兩者存在的關系，采用一元線性回歸分析的方法，建立一元線性回歸模型，檢驗模型的可行性，并提出相關措施提供理論依據和建議。

一、數據與研究方法

（一）數據的選取

本文主要選取新疆地區城鎮居民在2013年-2019年的消費支出和可支配收入的數據，主要數據是季度性的人均數據，如表1所示。假設人均可支配收入為自變量x（單位：元），人均消費支出為因變量y（單位：元），則通過研究這兩個變量的影響，分析變量之間的相關關系。

表1 2013年至2019年新疆城鎮居民消費支出和可支配收入的季度數據

（二）一元線性回歸模型

1.建立模型

回歸分析是一個常用的計算方法，主要研究某一變量與另一個或多個變量之間的聯系，通過解釋變量給定的觀測數據進行估計，預測因變量的總體平均值。在實際問題中，一個變量往往會受多種因素的影響，但若其中一個因素起到決定性作用，則可采用一元線性回歸的方法建立模型。一元線性回歸就是分析只有一個自變量x與因變量y之間存在線性相關關系的方法。當兩個變量的數據呈線性趨勢時，可通過一元線性回歸模型，較為直觀地反映出兩者之間的線性關系，模型的一般形式如下：

其中b0、b1表示未知參數；ui表示剩余殘差項或隨機擾動項，引入隨機擾動項ui的作用是考慮其他因素對因變量yi的變化產生影響。

2.估計參數

本文主要通過最小二乘法進行參數的估計，最小二乘的意義在于使其

達到最小，其中yi為實際新疆地區城鎮居民消費支出，yi為新疆地區城鎮居民消費支出的估計值。即為最小，則需將（2）式中分別對b0,b1求偏導，整理可得：

最終得到所求的回歸曲線。

3.模型檢驗

（2）變量的顯著性檢驗。本文主要介紹F檢驗。在回歸方差分析中，當

則說明解釋變量在給定的顯著性水平下顯著，即通過了變量顯著性檢驗，所構造的回歸方程有意義。

（3）殘差分析。通過實際觀測值與擬合值之間的差來分析構建模型的可行性。

繪制殘差直方圖，觀察正態分布的趨勢。

二、實證分析

（一）繪制散點圖

本文主要使用散點圖方法來判斷消費支出和可支配收入數據的總體趨勢，下圖由SPSS軟件繪制：

圖1中x軸表示人均可支配收入，y軸表示人均消費支出。從圖像中可看出，兩個變量之間的基本趨勢，直線從左至右呈上升趨勢，表明兩者呈正相關關系且相關性很強，通過一元線性回歸方程可以有效地反映出這兩者之間的關系，下面將對兩者再進行相關性分析。

圖1 消費支出與可支配收入的散點圖

（二）相關性分析

本文通過采用SPSS軟件對數據進行分析，研究兩個變量之間的相關性，分析結果如表2所示，其中N表示觀測樣本的個數。可明顯看出，兩個變量之間的相關值非常接近1，反映了兩個變量之間具有顯著的相關性。

表2 消費支出與可支配收入的相關性

（三）建立模型

基于繪制散點圖與相關性分析的結果，本文主要采用一元線性回歸分析的方法構造模型，對可支配收入與消費支出兩個變量兩者之間的關系進行估計與分析，使用最小二乘方法估計參數，得出兩變量之間的一元線性回歸方程。

從線性回歸系數進行分析的檢驗結果表3可得到，確定該模型一元線性回歸方程中的參數分別為b0=?10.56，b1=0.74。-0.069和93.571是兩個參數對“常數項(常量)”和“人均可支配收入”的t檢驗的值，常數項和人均可支配收入在統計上都是顯著的。得出一元線性回歸方程的模型為

表3 線性回歸系數的檢驗結果

（四）模型檢驗

（1）擬合優度檢驗。表4為模型檢驗后的分析匯總表，其中從表中可看出相關系數為R=0.999，可決系數為R2=0.997，調整后的可決系數為，其值接近于1，說明擬合效果比較好。給定顯著性水平α=0.05，在自由度df=n-2=26下查閱相關系數表可知Rá=0.45553。顯然則y與x線性關系顯著。

表4 模型的擬合優度檢驗分析表

表5 殘差統計量與F統計量分析表

（2）變量的顯著性檢驗。回歸平方和為RSS=116028057.648，殘差平方和為ESS=3314098.209，總離差平方和為SSR=1119342155.857，F統計量的值為8755.543，顯著性的值小于0.05，說明此次分析在統計學上具有一定的分析意義。

（3）正態性檢驗

本文通過采用正態性檢驗的方法來判斷模型是否接近正態分布。假設在一元線性回歸模型中服從正態分布，即，利用SPSS軟件繪制殘差直方圖，從圖2中可以明顯看出回歸模型接近正態分布，因此，該回歸模型通過正態性檢驗。

圖2 回歸模型殘差值的直方圖

（4）異方差性檢驗。采用SPSS軟件繪制回歸殘差值散點圖，可以直觀地反映出該回歸模型的異方差性，通過圖3可以反映出殘差值出現明顯的不規則性，從圖中可以看出回歸殘差值不存在異方差性，則說明該模型通過了異方差性檢驗，證明該模型的可行性。

圖3 回歸模型中可支配收入的回歸殘差值散點圖

三、結論

通過以上分析，得到以下結論：

（1）本文所研究的新疆地區城鎮居民的消費支出和可分配收入之間的關系得出研究結果，兩者是呈正相關的關系，并且在經過各項檢驗后，得到比較符合新疆實際發展情況的一元線性回歸方程為y=?10.56+0.74x。

（2）模型的建立和分析使本文的研究更具有科學性和客觀性，同時也更有利于掌握有效刺激消費支出的主要因素，在得出主要因素后，就可針對性地采取措施來刺激消費。通過居民收入水平的提高和收入分配的優化，更有利于刺激消費支出水平的提高，改善我國居民的生活水平和消費現狀。在調整居民可支配收入方面，應當多關注低收入居民，注重提高其生活水平，盡可能地降低城鄉之間的貧富差距，創建共同富裕的局面，同時也可以形成持續發展的良好市場景象。

（3）通過本文研究發現消費支出的變化主要原因是受可支配收入的影響，但是也要注意影響消費支出的其他因素。在刺激消費時，還應將目光和措施落實于人均可支配收入的完善和提高上，要通過其他因素的改變來促進消費，營造一個良好的消費環境和消費氛圍，盡可能地提高市場消費需求，建立創新化的消費體系，有效刺激消費支出。

四、政策建議

通過本文的模型數據分析，可以較為直觀地反映出城鎮居民人均消費支出所受到的主要影響。居民的可支配收入會影響他們的消費支出，而消費支出的金額在很大程度上受到收入的影響，只有當人們的可支配收入得到了極大地提高時，才能有效地帶動消費，經濟市場的繁榮發展也是因為消費水平的不斷提高所帶來的。因此在刺激消費方面可以從收入分配優化方面入手，但不能將所有的目光都聚集于收入分配優化，因此要注重多種因素的優化。

（1）制定切實可行的相關政策。增強居民的消費主動性，創新金融產品及服務，提高居民的邊際消費傾向，使居民不僅有消費的意愿，并且有能力消費。政府要增加消費支出，則需提高居民的可支配收入，進而改善人民的生活水平。

（2）改善消費環境。在新形勢的驅動下，傳統消費向新型消費轉型，利用智能化手段擴展消費的邊界，推動商業模式的創新，注重消費結構和消費方式的變革與優化，宣揚“綠色消費”的消費模式，大力倡導“綠色生活，環保選購”為新時期消費政策的新重點，為消費者提供良好的消費環境。

（3）合理有效地調整各行各業的收入分配。減少收入差距過大而導致的貧富分化的經濟社會矛盾，針對低收入人群，可以通過有利于提高可支配收入的相關保障機制，政府提供幫助讓更多群眾擁有財產性收入，同時，針對不合理的高收入人群及企業，對其收入進行嚴格管控及監督，調節過高收入，取締不合理收入來創造機會公平，完善收入現狀，逐步扭轉收入分配差距擴大趨勢，從而達到穩定經濟發展的目的。

（4）面對全球新冠疫情的暴發，很多行業均受到了不同程度的打擊，由于交通運輸限制等因素，產銷受到了影響。采用發放消費券的方式，緩解因受疫情影響的經營壓力，也可通過這種方法打開銷路，解決部分貧困地區農副產品受疫情影響帶來的銷售問題，提高農民收入。