1、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，居民储蓄，人均可支配收入，恩格尔系数一. 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
2、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
3、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
4、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
5、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
6、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将居民最终消费支出设为被解释变量 Y；X1 代表城居民储蓄 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 随即扰动项，代表其他所有的影响因素数据收集年份居民储蓄人均可支配收入居民消费价格指数人均旅游花费居民最终消费支出1990 7119.6 1510.2 103.1 156.7 9450.91991 9244.9 1700.6 103.4 163.2 10730.61992 11757.3 2026
7、.6 106.4 164.1 13000.11993 15203.5 2577.4 114.7 178.5 16412.11994 21518.8 3496.2 124.1 195.3 21844.21995 29662.3 4283 117.1 218.7 28369.71996 38520.84 4838.9 108.3 256.2 33955.91997 46279.8 5160.3 102.8 328.1 36921.51998 53407.47 5425.1 99.2 345 39229.31999 59621.8 5854.02 98.6 394 41920.42000 64332
8、.4 6280 100.4 426.6 45854.62001 73762.4 6859.6 100.7 449.5 49213.22002 86910.65 7702.8 99.2 441.8 52571.32003 103617.65 8472.2 101.2 395.7 56834.42004 119555.4 9421.6 103.9 427.5 63833.52005 141051 10493 101.8 436.1 71217.52006 161587.3 11759.5 101.5 446.9 80476.92007 172534.19 13785.8 104.8 482.6 9
9、3602.92008 217885.4 15780.76 105.9 511 108392.2四模型建立4 建立模型基于以上数据，建立模型Y= 453423121 *XX是随机误差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Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/27/09 Time: 14:36Sample: 1990 2008Included observati
10、ons: 19Variable CoefficientStd. Error t-Statistic Prob. C 6192.770 6733.272 0.919727 0.3733X1 -0.063377 0.044432 -1.426400 0.1757X2 7.524316 0.780316 9.642653 0.0000X3 -87.78250 60.20324 -1.458103 0.1669X4 9.899457 6.768835 1.462505 0.1657R-squared 0.999078 Mean dependent var 45991.12Adjusted R-squa
11、red 0.998815 S.D. dependent var 28088.00S.E. of regression 966.9904 Akaike info criterion16.80719Sum squared resid 13090987 Schwarz criterion 17.05572Log likelihood -154.6683 F-statistic 3793.231Durbin-Watson stat 1.335732 Prob(F-statistic) 0.000000模型估计结果：4321 89.7.85.706.7.6192 XXYt T=（0.92） （-1.43
12、） （9.64） (-1.46) (1.462)R2=0.999 R2=0.9988 F=3793.23 df=14经济意义：从回归结果看，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.06 歌单位；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 7.52 个单位；在其他条件不变的条件下，价格指数没增加一个单位，居民最终消费支出将减少 87.78 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8.889 个单位。统计检验：拟合优度：由 =0.999 可知，方程的拟合程度很好2RF 检验：在显著水平为
13、0.05 上，在 F 分布表上查自由度为 k-1=4,n-k=14 的临界值 F （4，14）=5.87，很明显05.F=3793.23 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，t （14）=2.15，可见，x1，x3, x4 的 t 检验不025.显著，说明可能存在多重共线性问题五. 计量经济学检验（一） 多重共线性1.检验 由上面：F 值很高，但 T 检验不显著，已经表明存在严重的多重共线性问题。从相关系数矩阵也可以看到：X1 1 0.9939 -0.3218 0.866 0.99088X2 0
14、.9939 1 -0.2963 0.886 0.99873X3 -0.3218 -0.2963 1 -0.5545 -0.3241X4 0.8661 0.8861 -0.5545 1 0.9026Y 0.99088 0.9987 -0.3241 0.9026 12.修正的多重共线性采用逐步回归的办法，去解决多重共线性问题分别对 Y, X1 X2 X3 X4,做一元回归，结果如下：变量 参数估计 0.449 6.878 -1352.247 203.867T 统计量 30.32 81.82 -1.42 0.6462R0.9818 0.9975 0.1050 0.81508 0.9973 0.052
15、4 0.804其中以2 的方程 最大，则以2 为基础，顺次加入其它变量逐R步回归，结果如表所示：加入新变量的回归结果： 2R2，x1 -0.066（-1.34） 7.871(10.56) 0.9974392，3 6.8146（92.72） -128.85(-2.89) 0.9981302，4 6.3377(51.98) 18.51(4.598) 0.998773经过比较，新加入的4 的方程 0.998773，改进最大，而且各2R参数检验显著，在加入其它变量逐步回归，结果如表所示： 2RX2，x4，x1-0.023（-0.64）-6.75(11.44)17.72（4.14）0.998726X2，
16、x4，x36.43（44.48）-34.41（-0.706）15.97（2.94）0.998733在 x2,x4 的基础上加入1，以后，虽然修正过的可决系数略有改进,但是 t 检验依然不能通过，所以应该舍弃 x1，x3，只留下x2,x4 作为解释变量。最后修正严重多重共线性影响的回归结果为：这说明，在其他因素不变的条件下,居民可支配收入每增加一个单位,居民最终消费支出将会增加 6.38 个单位, 其他因素不变的田间下 ,人均了旅游花费每增加一个单位,居民最终消费支出将会增加 18.51 个单位,。(二) 自相关1.自相关的检验对多重共线性修正后的结果在进行一次普通最小二乘法的估计，的模型数据结
17、果如下：（-3.94） （51.96） （4.598）R2=0.998909 F=7325.57 DW=0.854251.83.647.32XXYt 4251.83.647.32XYt 该方程可绝系数较高，回归系数均显著。样本容量是 19，k=2,两个解释变量的模型，5%的显著水平，查 DW 统计表的D =1.072,Du=1.536，模型中 Dw ,所以应该存在正自相关，也L LD可以从残差图中得到此结论。-20-1001020 0204060801001209092949698002040608Residual Actual Fited从图中可以看出，是几年正的后跟几年负的，所以是正相关，
18、如果是一年正，一年负，则应该是负相关。所以此图表现应该是正相关。2.自相关的修正对残差做回归分析，先明明 e 的残差序列，在通过程序得到残差数列 e ，对 e 做滞后一期的回归，得方程：tte = 0.583 et 1t由上式可知： ，对模型进行广义差分，得到广义差分方程：583.0Y - 0.583Y = t 1t )583.0().( 12ttX因为是小样本，所以最好将丢失的第一个数据补充进去，用普莱斯-温思腾变换补充，使 xx1=x1 ，同理求出 xx2 和 yy 的值。21对广义差分方程进行回归，得结果如下：Dependent Variable: YYMethod: Least Squ
19、aresDate: 12/27/09 Time: 16:51Sample: 1990 2008Included observations: 19Variable CoefficientStd. Error t-Statistic Prob. C 438.9419 622.3423 0.705306 0.4908XX1 0.026598 0.010066 2.679 0.5068XX2 6.429506 0.609678 10.54575 0.0000R-squared 0.995460 Mean dependent var 22212.41Adjusted R-squared 0.994893
20、 S.D. dependent var 13687.07S.E. of regression 978.1317 Akaike info criterion16.75310Sum squared resid 15307866 Schwarz criterion 16.90223Log likelihood -156.1545 F-statistic 1754.256Durbin-Watson stat 1.1742 Prob(F-statistic) 0.000000YY = 438.9419+0.027xx1+6.43xx2SE = 622.34 0.01007 0.610T =0.705 2
21、.679 10.55=0.995 F=1754.26 df=16 DW=1.7422R经检验，应经不存在自相关，所以此数据可以使用。由差分方程得， =1160.531583.094所以我们得到的最终模型为：Y =1160.53+0.027X +6.43X2t t1t2由模型可知，在其他条件保持不变的条件下，居民人均可支配收入增加 1 元，居民最终消费支出将增加 0.027 元，在其他田间不变的条件下，人均旅游花费将增加 1 元，居民最终消费支出将增加 6.43元。六. 结论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
22、析的基本一致。在实际应用中，居民最终消费支出方面有很多，本文只是分析了几个典型的因素，如居民储蓄，居民可支配收入，恩格尔系数，旅游花费等， 通过线性回归模型也可以较为准确的判断今后的我们国民的消费情况。在现实生活中，所得预测结果不可能与生活完全一致，但是对增加人民收入、改变农民消费结构有很大的意义。通过对多元线性回归的分析，我们可以看出，我国人民的费结构已经开始转型，家庭消费不完全是以食品支出为主，旅游等精神消费已经开始蔓延带整个社会，这也会是我们国家一直要求的和我们的发展方向，是正确的道路。经济增长由粗放型想集约型转变，由消费带动经济增长。消费的增长不仅是口号，更关键的是人民大众要由钱花，所
23、以国家应该制定合理的措施，增加人民的收入，才是刺激消费的最重要的因素。因此，国家更应该调整相应的政策，增强消费的经济基础,通过增加消费拉动经济增长,通过经济增长带动消费的增加。此外还应培育居民正确的消费观念，要加快形成积极的消费观念，在生产发展的基础上努力提高生活质量，使生活更加富有意义；要克服“只知道买价格低、便宜的商品，养儿防身防老”等片面观念。七. 模型应用及建议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.由此模型可以看出旅游花费成为家庭消费支出的重要因素，所以要想增加消费，就必须大力提倡发展第三产业，促进旅游也和相关产业的发展，第三产业的进步也将标志着我国经济发展进入一个新的阶段。主要参考文献：中国统计年鉴 2009 中华人民共和国国家统计局 编计量经济学2001 西南财经大学出版社 庞皓 编农村消费市场现状及发展趋势J信息市场报, 常素蛾.
