影響我國城鎮(zhèn)居民消費性支出的因素分析

1、影響我國城鎮(zhèn)居民消費性支岀的因素分析影響我國城鎮(zhèn)居民消費性支出的因素分析關(guān)鍵詞：GDP增長 邊際消費傾向消費水平利率的收入效應(yīng)一. 模型概況（一）目的隨著改革開放的深入和市場經(jīng)濟的發(fā)展 ，人民的生活水平得到了 大大地提高。作為總需求中最主要的部分，消費的增長在GDP的增長中占了極大的比例。由此，分析影響我國城鎮(zhèn)居民一一此群體的消 費具有代表性一一消費性支出的多種因素各自的重要程度，將有助于我們認清當(dāng)前中國經(jīng)濟發(fā)展的重要原因。（二）思路在現(xiàn)實生活中，影響各家戶消費的因素很多，如收入水平、商品 價格水平、利率水平、收入分配狀況、消費者偏好、家庭財產(chǎn)狀況、 消費信貸狀況、消費者年齡構(gòu)成及制度、風(fēng)俗習(xí)

2、慣等等。結(jié)合眾多西 方經(jīng)濟學(xué)家對以上因素的分析，我們認為，對消費水平有決定意義的 是城鎮(zhèn)居民全年總收入一一收入增加意味著人們的購買力增強，從而消費量增加；利率水平一一利率的升降會改變?nèi)藗儗ΜF(xiàn)在消費與未來 消費的偏好程度；城鎮(zhèn)居民消費價格指數(shù)一一由于對于占全民消費總 量的比例日益增加的正常品與奢侈品來說，替代效應(yīng)大于收入效應(yīng)， 所以對商品的需求量即消費量會與價格成反向變化。模型的數(shù)據(jù)i影響我國城鎮(zhèn)居民消費性支岀的因素分析我們選擇了時間序列數(shù)據(jù)而沒有采用橫截面數(shù)據(jù)是為了避免各個不同地區(qū)發(fā)展水平的差異。每個地區(qū)的地理位置和自然資源都是決 定產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的重要因素，且非人力和經(jīng)濟發(fā)展所能解決的，這就決定了

3、各個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展軌跡都不相同。我們從各期中國統(tǒng)計年鑒收集到的全部城鎮(zhèn)居民可支配收入的數(shù)據(jù)就只有1991年到2002年的，共12個。作為小樣本，給檢驗和解釋都提供了難度，因此我們 加倍小心三、模型的具體形式和檢驗Y城鎮(zhèn)居民消費性支出X1 城鎮(zhèn)居民全年總收入X2當(dāng)年利率水平X3 城鎮(zhèn)居民消費價格指數(shù)obsYX1X2X319911453.8101544.0001.800000105.100019921672.0001826.0001.800000108.600019932110.8102583.1602.655000116.100019942851.3403520.3103.150000125.0

4、00019953537.5704288.0903.150000116.800019963919.4704844.7802.475000108.800019974185.6405188.5401.710000103.100019984331.6105458.3401.53000099.4000019994615.9105888.7700.99000098.7000020004998.0006295.9100.990000100.800020015309.0106868.8800.990000100.700020026029.8808177.4000.72000099.00000（表一）數(shù)據(jù)來源：

5、國家統(tǒng)計局網(wǎng)19922003年中國統(tǒng)計年鑒（一）模型的估計由于線性回歸模型較簡單，且在符合古典假定的條件下，對參數(shù)的最小二乘估計滿足參數(shù)估計的準則即無偏性、最小方差性和一致 性，因此我們首先將模型設(shè)定為多元線性回歸模型，即Yt二aO+a1X1t+a2X2t+a3X3t+ut用最小二乘法對模型估計，輸出結(jié)果如下:Depe ndent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1991 2002In cluded observati ons: 12VariableCoefficie ntStd.Errort-StatisticProb.C1761.760815

6、.52782.1602690.0628X10.7200030.01719141.881450.0000X2163.899191.335041.7944820.1105X3-15.906758.889293-1.7894280.1113R-squared0.997171Mean depe ndent var3751.254AdjustedR-squared0.996110S.D.dependent var1465.440S.E. of regressi on91.39736Akaike info criterion12.12951Sum squared resid66827.81Schwarz

7、criteri on12.29115Log likelihood-68.77707F-statistic939.9610Durbin-Wats on stat1.753659Prob(F-statistic)0.000000（表二）將上述回歸結(jié)果整理如下:Yt=1761.760+0.720003X1t+163.8991X2t-15.90675X3t(式)(815.5278)( 0.017191)( 91.33504)( 8.889293)t=( 2.160269)( 41.88145)( 1.794482)( -1.789428)R-squared= 0.997171Adjusted R-sq

8、uared=0.996110F=939.9610DW= 1.753659（二）模型的檢驗上述回歸結(jié)果是在模型滿足古典假定的基礎(chǔ)上得出的，然而由于經(jīng)濟變量的復(fù)雜性，在實際生活中這些假定不一定都能滿足，因而我 們需要詳細討論模型是否真正滿足古典假定。 這包括對變量的多重共 線性、異方差性、自相關(guān)性的檢驗。1. 多重共線性的檢驗與修正簡單相關(guān)系數(shù)矩陣法XI、X2、X3的相關(guān)系數(shù)矩陣X1X2X3X11.000000-0.618869-0.585087X2-0.6188691.0000000.931160X3-0.5850870.9311601.000000（表三）通過上述相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出X2與X3

9、之間存在著高度相關(guān)性。對于這種現(xiàn)象我們的解釋為利率上升意味著資本品價格的上升從 而導(dǎo)致企業(yè)成本的增加，由此必然引起物價的上升。既然X2與X3之間存在著高度的相關(guān)性，就需要對模型進行修正。在此，我們運用 逐步回歸法。運用OLS方法逐一求丫對各個解釋變量的回歸。結(jié)合經(jīng)濟意義和統(tǒng)計 檢驗我們認為丫對X1的回歸方程線性關(guān)系強，擬合程度好，因此將其作為基本回歸方程，回歸結(jié)果如下：Depe ndent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/26/04 Time: 21:44Sample: 1991 2002In cluded observati ons: 12V

10、ariableCoefficie ntStd. Errort-StatisticProb.C379.554673.425455.1692520.0004X10.7163140.01440649.722380.0000R-squared0.995972Mean depe ndent var3751.254Adjusted R-squared0.995569S.D. dependent var1465.440S.E. of regressi on97.55194Akaike info criterion12.1496613Sum squared resid95163.81Schwarz crite

11、ri onLog likelihood-70.89795 F-statistic12.230482472.315Durb in-Wats on stat1.079742 Prob(F-statistic)0.000000（表四）將上述回歸結(jié)果整理如下:Yt = 379.5546285 + 0.7163137441X1t（二式）(73.42545)t=(5.169252)R-squared=0.995972F=2472.315(0.014406)(49.72238)Adjusted R-squared=0.995569DW=1.079742將X2帶入一式，用最小二乘法對模型估計，輸出結(jié)果如下:V

12、ariableCoefficie ntStd.Errort-StatisticProb.C324.9857159.34362.0395270.0718X10.7209500.01917137.607220.0000X217.8941645.791360.3907760.7051R-squared0.996039 Mean depe nde nt var3751.254AdjustedR-squared0.995158S.D. dependent var1465.440S.E. of regressi on101.9674Akaike info criterion12.29950Sum squa

13、redresid93576.08Schwarz criteri on12.42073Log likelihood-70.79700F-statistic1131.495Durbin-Wats on stat1.121971Prob(F-statistic)0.000000Depe ndent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/22/04 Time: 22:12Sample: 1991 2002In cluded observati ons: 12（表五）將上述回歸結(jié)果整理如下:Yt = 324.9857209 + 0.7209499286X1t+

14、 17.89416275X2t（三式）(159.3436)(0.019171)(45.79136)t= (2.039527 )(37.60722 )(0.390776 )R-squared=0.996039AdjustedR-squared=0.995158F=1131.495DW=1.12197將X3代入三式就得出一式的結(jié)果，即：Yt=1761.760+0.720003X1t+163.8991X2t-15.90675X3t(815.5278)( 0.017191)( 91.33504)( 8.889293)t=(2.160269)( 41.88145)( 1.794482)( -1.7894

15、28)R-squared= 0.997171 Adjusted R-squared=0.996110F=939.9610DW=1.753659通過三個回歸結(jié)果的比較，我們?nèi)赃x擇最初的模型，即不剔除任 何變量。對于X2與X3存在高度相關(guān)的問題，也許課本中的一句話可以 對此部分地加以解釋“兩個解釋變量之間的簡單相關(guān)系數(shù)，實際隱含著其他變量變化的相關(guān)影響，因此其值的大小并不一定是真實相關(guān)程 度的反映。此外系數(shù)究竟要多大才算是嚴重的共線性，也無統(tǒng)一的量化標準”。2. 異方差性的檢驗與修正(1) ARCH檢驗法我們在建模分析中所用樣本資料是時間序列數(shù)據(jù)，符合ARCH檢驗的要求，因此我們選擇此檢驗方法。A

16、RCH Test:F-statistic2.303401Probability0.170353Obs*R-squared3.969053Probability0.137446Test Equati on:Depe nde nt Variable: RESIDA2Method: Least SquaresDate: 11/20/04 Time: 19:39Sample(adjusted): 1993 2002Included observations: 10 after adjusting endpointsVariableCoefficie ntStd. Errort-StatisticPro

17、b.C3722.7403747.8650.9932960.3537RESIDA2(-1)-0.1679090.436775-0.3844290.7121RESIDA2(-2)0.8662100.4370991.9817270.0880R-squared0.396905Mean depe ndent var6420.913Adjusted R-squared0.224593S.D.dependent var9617.023S.E. of regressi on8468.483Akaike info criterion21.16942Sum squared resid5.02E+08Schwarz

18、 criteri on21.26019Log likelihood-102.8471F-statistic2.303401Durbin-Wats on stat1.799703Prob(F-statistic)0.170353（表六）在顯著性水平為0.05,自由度為2的條件下卡方的值為5.991473.969053 5.99147 二模型不存在異方差性。(2) White檢驗法White Heteroskedasticity Test:F-statistic0.732094Probability0.696656Obs*R-squared9.205677Probability0.418509Te

19、st Equati on:Depe nde nt Variable: RESIDA2Method: Least SquaresSample: 1991 2002In cluded observati ons: 12VariableCoefficie ntStd. Errort-StatisticProb.C5373933.7277797.0.7384010.5372X1-41.58855133.2222-0.3121740.7844X1A2-0.0022340.003054-0.7314170.5406X1*X2-20.7640420.57853-1.0090150.4192X1*X30.87

20、16991.6181380.5387050.6440X21516347.1845673.0.8215690.4977X2A287460.57114122.90.7663720.5236X2*X3-16444.2020734.03-0.7931020.5109X3-124953.4165923.7-0.7530770.5300X3A2710.2344941.26870.7545500.5293R-squared0.767140Mean depe ndent var5568.984Adjusted R-squared-0.280731S.D.dependent var8926.399S.E. of

21、 regressi on10101.95Akaike info criterion21.15375Sum squared resid2.04E+08Schwarz criteri on21.55784Log likelihood-116.9225F-statistic0.732094Durbin-Wats on stat3.295385Prob(F-statistic)0.696656(表七)在顯著性為0.05，自由度為9的條件下卡方的值為16.9190v 9.205677V 16.9190二模型不存在異方差性。通過對以上兩種檢驗方法的結(jié)果進行分析，我們可以得出結(jié)論：模型不存在異方差性。3.

22、自相關(guān)性檢驗(1) DW檢驗由表二知，d=1.753659在 n=12 , k3 的條件下，dL=0.658 , dU=1.864v d介于dL和dU之間無法判定模型是否存在自相關(guān)性(2) 圖示法由于圖示法的判定具有一定的主觀性，所以我們最初沒有選擇使用圖示法檢驗。但 DW檢驗法無法判定模型是否存在自相關(guān)性， 因而我們不得不退而求其次選用圖示法。11 5011 口口SO OLiLJ-50-1 oo-1 so-300-200-1 OOO1 OO200E由圖可知，當(dāng)期殘差及其滯后一期的殘差在二維坐標圖中不存在 系統(tǒng)反映，所以可認為誤差項之間不存在自相關(guān)性。4. 總結(jié)通過對我們所設(shè)定的模型 Yt=a

23、 0+a1X1t+a 2X2t+a 3X3t+ut進行多 重共線性、異方差性、自相關(guān)性檢驗，可得出該模型能較好地反應(yīng)解 釋變量和被解釋變量之間的關(guān)系。所以，我們確定下來的模型為Yt=1761.760+0.720003X1t+163.8991X2t-15.90675X3t(815.5278) (0.017191) (91.33504)(&889293)t= (2.160269) (41.88145) (1.794482)(-1.789428)R-squared= 0.997171 Adjusted R-squared=0.996110F=939.9610DW= 1.753659四. 經(jīng)濟意義的解

24、釋(一) X1t前的系數(shù)即邊際消費傾向為0.720003。這說明人們增 加的收入中用于消費的部分所占比例較大，這主要是因為：第一，消 費結(jié)構(gòu)在其發(fā)展過程中呈現(xiàn)出來的不同階段性特點，是由生產(chǎn)力發(fā)展的不同水平?jīng)Q定的。低級階段特點是以吃穿兩項占絕大比重，中級發(fā)展階段吃穿退居次要地位，耐用消費品占主要地位；高級階段上物質(zhì) 生活消費退居次要地位，文化精神生活消費上升為主要內(nèi)容。隨著收 入的增加，處于高級階段的人數(shù)增大，全社會購買昂貴奢侈品的數(shù)量 增多。第二，生活水平的持續(xù)提高讓人們不必擔(dān)心未來的某一時間自 己會沒有足夠的收入來應(yīng)付比如事故、 疾病之類的突發(fā)性事件，即人 們的謹慎性需求較以前降低，所以不必

25、將太多當(dāng)前收入用于儲蓄。（二）X2t前的系數(shù)為正。這主要是由利率的收入效應(yīng)較大決定 的。即，利率提高使人們將來的利息收入增加，會使他認為自己較為 富有，以致增加目前消費，從而減少了儲蓄。至于為什么此系數(shù)的值 太大，我們認為與X2t是一個指數(shù)有關(guān)。（三）X3t前的系數(shù)為負。這是因為：首先，價格水平上升，將導(dǎo)致利率上升，進而導(dǎo)致投資和總支出 水平下降一一利率效應(yīng)。因為價格水平越高，商品和勞務(wù)越貴，所需 交易的現(xiàn)金越多。若貨幣供給不變，價格上升使貨幣需求增加時，利 率就會上升。利率上升，使投資水平下降。其次，價格水平上升，使人們所持有的貨幣及其他以貨幣固定價 值的資產(chǎn)的實際價值降低，人們會變得相對貧

26、窮，于是人們的消費水 平就相應(yīng)地減少，這種效應(yīng)稱為實際余額效應(yīng)。再次，價格水平上升，會使人們的名義收入增加，名義收入增加 使人們進入更高的納稅檔次，從而使人們的稅負增加，可支配收入下 降，進而使人們的消費水平下降。（四）此外，我們必須承認，由于自身知識量的不足以及模型本 身的缺陷，在建模過程中我們有意略去了一些重要變量。 譬如消費者 偏好與風(fēng)俗習(xí)慣，其數(shù)據(jù)難以獲得，只好被放在隨機誤差項里。再者, 西方經(jīng)濟學(xué)各流派對影響消費的因素的見解可謂百家爭鳴，皆有道影響我國城鎮(zhèn)居民消費性支岀的因素分析理，如美國經(jīng)濟學(xué)家杜森貝利在他的相對收入消費理論中提出消費者 的消費行為要在很大程度上受周圍人們消費水準的

27、影響，即，就低收入家庭而言，其收入雖低，但因顧及它在社會上的相對地位，不得不 提高自己的消費水平，這種心理會使社會短期消費整個提高，等等， 為確保論文結(jié)構(gòu)有邏輯性，我們只能主要參照最有影響力的凱恩斯理 論。五. 結(jié)論消費支出的增長是由多種因素共同決定的，對于一國政府而言， 可以通過以下各種政策來進行宏觀調(diào)控。（一）采用擴張的財政政策，減少稅收，擴大政府對商品和勞務(wù)的 購買以及轉(zhuǎn)移支付，借此增加人們收入以刺激消費；反之，采取緊縮 的財政政策，增加稅收。（二）由于我國目前實行的不是由市場資本供求關(guān)系所決定的市場利率，而是政府起主導(dǎo)作用的官定利率，因此國家可以更強有力地 利用利率政策，并且國家對利息所得額征稅的政策也直接影響了居民 的儲蓄收益，最終改變了人們的消費與儲蓄的分配比例；（三）此外，模型中需求與價格的反向關(guān)系，證實了我們最初的設(shè) 想，即奢侈品在人們?nèi)粘ＯM品中所占比重增加，同時消費價格指數(shù)能從很大程度上反映一國的通貨膨脹的程度，等等。參考文獻：1. 高鴻業(yè)，西方經(jīng)濟學(xué)中國人民大學(xué)出版社，2000年11月2. 易丹輝、尹德光，居民消費統(tǒng)計學(xué),中國人民大學(xué)出版社,19943. 薩繆爾森，諾德豪斯，經(jīng)濟學(xué)，華夏出版社，1999年4. 龐皓、李南成，計量經(jīng)濟學(xué)，西南財經(jīng)大學(xué)出版社，2001年5. 殷孟波、曹廷貴，貨幣金融學(xué)，西南財經(jīng)大學(xué)出版