计量经济学论文

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居民最终消费的影响因素分析

摘要：近几年来,中国经济保持了快速发展势头,投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”,这已为各界所取得共识。通过建立计量模型,运用计量分析方法对影响城镇居民消费支出的各因素进行相关分析,找出其中关键影响因素,以为本地政策制定者提供一定参考,最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。 关键字：消费支出 CPI 人均可支配收入 一. 问题的提出

改革开放前,中国上至中央,下至各级政府,由于人才的匮乏,资金的短缺,观念的保守,我们对各种经济的决策大都是依据历史的数据,凭借个人经验作出决策,无法切中要害,导致最后的指导行动的措施对经济、社会发展的推动作用成效不大,延误了国家发展机遇。改革开放以来,随着国家经济实力的增强,随着教育事业的跨越发展,国家对不同阶段、不同领域、不同地域的经济社会发展大量采用科学、定量、求实的预测、指导方法,摒弃太多的人为影响,所作出的决策越来越切合实际,而效果亦愈来愈好;而这其中,计量分析方法功不可没。所以国家制定并实施了一系列相关财政及货币政策来刺激消费，增加居民投资的作用，但是居民存款额依然居高不下，居民消费虽有增长却不能支撑整个国民经济的发展。不管从宏观还是微观来分析，我国居民最终消费支出都直接影响到我国的国民经济运行及整个经济的发展，所以对我国居民最终消费支出的问题进行研究是必不可少的，而且十分重要。我们可以运用研究的结果来分析现状并制定正确的应对方针。最后得到的收益不仅仅是最终的最佳模型以及结论，还有通过建模自身感触到的：任何一个结论的得出都需要实际操作与理论的结合、严谨的思考。 二．变量的选择分析

通过研究以前学者对影响因素的选取并且根据西方经济学理论，我认为居民的最终消费支出主要受居民储蓄，可支配收入、工资水平、消费者支出、恩格尔系数、通货膨胀率、收入分配、居民贫富情况的影响。居民储蓄是影响居民最终消费的直接因素，居民储蓄越多，最终消费就越少，储蓄越少，最终消费支出就越多；居民可支配收入是决定储蓄水平的一个因子，居民可支配收入增加，直接性的居民储蓄会随之上升，当可支配收入增加的同时就是增加自己的银行储蓄为以后的购房、养老、医疗保健做准备，这对居民的消费支出有很大的影响。所以可支配收入这一因素必须选取为模型的解释变量。物价水平对消费者的消费倾向会有影响，即影响到居民的消费支出，当居民的收入不变时，若物价上涨，则消费支出增加；反之，居民收入不变，若物价下跌，则消费支出减少。对于物价水平，我们选择价格指数来反映即，居民消费价格指数。在西方经济学中，凯恩斯认为，收入分配的均等化程度越高，社会的平均消费倾向就会越高，社会的储蓄倾向就会越低，消费率越高。所以把收入分配这一项也选入作为解释变量，在经济学中有一个概念——基尼系数——定量测定收入分配差异程度，国际上用来综合考察居民内部收入分配差异状况的一个重要分析指标，0.2到0.4之间都定义为分配合理，0.4作为收入分配差距的警戒线，超过的话表示收入分配差距较大，基尼系数越大表示收入分配差距越大，但是由于基尼系数的数据无法完整的找到，所以只好放弃。恩格尔系数是衡量一个国家和地区人民生活水平的状况，一个国家或家庭生活越贫困，家庭消费支出占总支出的比例越大，恩格尔系数就越大；反之，生活越富裕，最终消费支出占总支出的比例越小，恩格尔系数就越小。这一项也是需要被列为影响因素的，而随着第三产业的发展，旅游业成为发展最快的新型产业，对家庭消费支出来说占的比重越来越大，作用越来越明显，在作居民消费支出的计量分析时，也是要考虑的一个因素。

于是最终确定了以居民最终消费支出为被解释变量，以城镇居民储蓄，居民可支配收入、居民消费价格指数、人均旅游花费为解释变量的计量经济模型。

三．变量的设定和数据收集

收集数据如下： 年份 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 居民最终消费支出Y 人均可支配收入X1 居民储蓄X2 居民消费价格指数X3 人均旅游花费X4 9450.9 10730.6 13000.1 16412.1 21844.2 28369.7 33955.9 36921.5 39229.3 41920.4 45854.6 49213.2 52571.3 56834.4 63833.5 71217.5 80476.9 93602.9 108392.2 1510.2 1700.6 2026.6 2577.4 3496.2 4283 4838.9 5160.3 5425.1 5854.0 6280 6859.6 7702.8 7119.6 9244.9 11757.3 15203.5 21518.8 29662.3 38520.84 46279.8 53407.47 59621.8 64332.4 73762.4 86910.65 103.1 103.4 106.4 114.7 124.1 117.1 108.3 102.8 99.2 98.6 100.4 100.7 99.2 101.2 103.9 101.8 101.5 104.8 105.9 156.7 163.2 164.1 178.5 195.3 218.7 256.2 328.1 345 394 426.6 449.5 441.8 395.7 427.5 436.1 446.9 482.6 511 8472.2 103617.65 9421.6 10493 11759.5 119555.4 141051 161587.3 13785.8 172534.19 15780.8 217885.4 数据来源：《中国统计年鉴2009》

四．模型建立

基于以上数据，建立模型

?= β0+β1X1+β2 X2+β3X3+β4X4+μ Y 其中，Y代表居民最终消费支出， X1代表居民储蓄，X2代表人均可支配收入 ，X3代表 居民消费价格指数，X4代表人均旅游花费，μ为随机扰动项。

由于经济中许多变量之间都有隐藏的表面看不到的相关性，经济中许多方面有些微妙的联系，就如人们对某一产品的需求量会受到该产品价格，替代品价格，居民收入水平等因素影响又不能全部列入模型，就用随即扰动项表示。

五． 参数估计

（一）使用Evies软件，运用OLS法估计模型：

1.模型估计结果：

?=6193.15 + 7.5244X1- 0.0634X2 - 87.7866X3 + 9.8995X4 YSe=(6733.067) (0.7803) (0.0444) (60.2015) (6.7686) t= (0.9198) (9.6430) (-1.4265) (-1.4582) (1.4626)

2 =0.9988 F=3793.476 df=19 D.W. = 1.3357 R2=0.9991 R2.经济意义

从回归结果看，在保持其他条件不变的条件下，居民可支配收入每增加一个单位，居民消费支出将增加7.5244个单位；在保持其他变量不变的条件下，居民储蓄每增加一个单位，居民消费支出将减少0.0634个单位；在其他条件不变的条件下，价格指数每增加一个单位，居民最终消费支出将减少87.7866个单位；在保持其他条件不变的额条件下，人均旅游花费没变动一个单位，消费支出就同向变动9.8995个单位。 3.统计检验

拟合优度：由R=0.9991可知，方程的拟合程度很好

2F检验：在显著水平为0.05上，在F分布表上查自由度为k-1=4,n-k=14的临界值F0.05（4，14）=5.87，很明显F=3793.476大于5.87，所以所有变量联合起来对模型由显著影响。

T检验：再显著条件为0.05的情况下,查自由度为14的t分布表此时，t0.025（14）=2.15，可见，x2，x3, x4的t检验不显著，说明可能存在多重共线性问题。

（二）计量经济学检验：

1.多重共线性检验

第一步，选取X1即人均可支配收入作为初始回归变量，则Y与X1的回归方程为：

第二步，在初始回归方程中引入X2即居民储蓄，则可以得出回归方程：

可以看出，虽然拟合优度稍有提升，但t值以及伴生概率都不达标，因此因剔除X2变量。 第三步，引入X3变量，则回归方程为：

可以看到拟合优度提升，t值F值及其伴生概率都达到要求，所以该变量应该保留。 第四步，在上一步的基础上引入X4变量，则回归方程为：

可以看出，虽然拟合优度稍有提升，但t值以及伴生概率都不达标，因此因剔除X4变量。 综上，对于该模型，X2和X4是多余的，应剔除。最终的居民消费函数应该是Y=f(X1,X3)为最优，拟合结果如下：

最后修正严重多重共线性影响后的回归结果为： Yt= 13831.29 + 6.8146X1 -128.8547X3 Se=（4857.213）（0.0735）（44.5270） t= (2.8476) (92.7233) ( -2.8939)

=0.9983 =0.9981 F=4804.338 df= 19 DW=0.5746 R2R

2、异方差检验

1）残差图形检验法

2绘制e2对X1、 X3的散点图如下所示:

由上图可看出，残差平方e2不随解释变量X1、X3的变化而变化，很可能不存在异方差，是否存在异方差还应通过更近一步的检验。

2）White 检验

从上述方程可以看出：nR2＜χ2(1)=9.49，所以模型不存在异方差。 3.相关性检验：

用图示法检验模型是否存在相关：

从上可知，存在正相关，下面利用广义最小二乘法消除相关性，可以得到回归方程：

可以得出，在显著性水平为0.05的情况下，D.W.=1.514991＜du=1.68,仍存在自相关，继续加入调整项进行调整，得到回归方程：

此时，可以看出在显著性水平为0.05的情况下，D.W.=1.8826>du=1.85，所以消除了自相关性。所以最优的回归模型是：

?=13043.99 + 6.7846X1 - 116.4207X3 + 0.8897 AR(1) -0.3216 AR(2) Y Se=(7942.474) (0.1323) (72.0707) (0.2992) (0.2844) t= (1.6423) (51.2717) (-1.6154) (2.9735) (-1.1310) 2 =0.9989 F=3620.254 df=19 D.W. = 1.8826 R2=0.9992 R六．结论

从回归结果看，在保持其他条件不变的条件下，居民可支配收入每增加一个单位，居民消费支出将增加6.7846个单位；在其他条件不变的条件下，价格指数每增加一个单位，居民最终消费支出将减少116.4207个单位。根据多元线性回归的基本方法，通过对初始线性回归模型的验证和分析， 最后得到的线性回归模型在理论上符合实际，其结果也与前面分析的基本一致。因此，给予模型应用的建议如下： 1.促进消费的增加，要从国家做起，消费的关键依然跟人民的收入成正比，而且有莫大关联，国家应该采取一些措施改变“穷人更穷，富人更富”的贫富两级分化问题，真正的实现社会公平。 2.由此模型可以看出物价居民价格消费指数CPI成为家庭消费支出的重要因素，所以要想增加消费，就必须防止过度的通胀，维持物价稳定。

七、参考文献

【1】.庞皓.计量经济学【M】.科学出版社.2009年 【1】.金玉国.计量经济学【M】.经济科学出版社.2006年

【1】.[美]古扎拉第DN.计量经济学 第三版【M】.中国人民大学出版社.1999年

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