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    關(guān)于我國居民消費(fèi)影響因素的研究

    2016-03-16 06:36:27劉敏
    關(guān)鍵詞:最小二乘法

    劉敏

    (安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院,安徽蚌埠 233000)

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    關(guān)于我國居民消費(fèi)影響因素的研究

    劉敏

    (安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院,安徽蚌埠233000)

    摘要:采用1995-2012年的數(shù)據(jù),運(yùn)用最小二乘法和逐步回歸法等建立了影響我國居民消費(fèi)水平的相關(guān)經(jīng)濟(jì)模型,通過不斷檢驗(yàn)和調(diào)整,找出了影響居民消費(fèi)的顯著性因素,剔除了一些不顯著的因素,最終確定了影響我國居民消費(fèi)的最終模型。結(jié)果表明,國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、農(nóng)村居民家庭純收入和城鎮(zhèn)居民家庭恩格爾系數(shù)對(duì)我國居民消費(fèi)水平均有顯著影響,并對(duì)提高我國居民消費(fèi)水平給出了建設(shè)性的意見。

    關(guān)鍵詞:居民消費(fèi)水平;最小二乘法;逐步回歸法;eviews

    近年來,隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,人民生活水平的逐步改善,我國居民的消費(fèi)水平也發(fā)生了巨大改變。我國居民的消費(fèi)水平怎樣,影響我國居民消費(fèi)水平的主要因素有哪些,以及這些因素對(duì)居民消費(fèi)具有怎樣的影響等等,都是值得我們關(guān)注的問題。本文著重探討了居民消費(fèi)水平與人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入、農(nóng)村居民家庭純收入、城鎮(zhèn)家庭恩格爾系數(shù)和農(nóng)村居民家庭恩格爾系數(shù)的關(guān)系,采用多元線性回歸和逐步回歸的方法得到了與數(shù)據(jù)擬合的相對(duì)較好、能夠反映其內(nèi)部規(guī)律的回歸模型[1]。

    1問題的分析與變量的選擇

    影響我國居民消費(fèi)的因素有很多,如居民的收入水平、商品價(jià)格水平、利率水平、收入分配狀況、消費(fèi)者的喜好、家庭經(jīng)濟(jì)狀況、消費(fèi)者年齡組成等等。但考慮到樣本數(shù)據(jù)的可收集性和我國經(jīng)濟(jì)的實(shí)際情況,我們通過選取1995~2012年人均國內(nèi)生產(chǎn)總值(x1)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(x2)、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入(x3)、農(nóng)村居民家庭純收入(x4)、城鎮(zhèn)家庭恩格爾系數(shù)(x5)和農(nóng)村居民家庭恩格爾系數(shù)(x6)來分析對(duì)全國居民消費(fèi)水平(y)的影響[2]。所用數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。

    2實(shí)證分析

    本文選取的1995-2012年的數(shù)據(jù)見表1。

    表1 1995~2012年影響居民消費(fèi)水平的各要素?cái)?shù)據(jù)

    續(xù)表1

    2.1相關(guān)圖分析

    利用Eviews軟件,分別得出居民消費(fèi)水平與人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入、農(nóng)村居民家庭純收入、城鎮(zhèn)居民家庭恩格爾系數(shù)、農(nóng)村居民家庭恩格爾系數(shù)的相關(guān)圖。

    圖1 x1與y的相關(guān)圖

    圖2 x2與y的相關(guān)圖

    圖3 x3與y的相關(guān)圖

    圖4 x4與y的相關(guān)圖

    圖5 x5與y的相關(guān)圖

    圖6 x6與y的相關(guān)圖

    由圖1~圖6可知,居民消費(fèi)水平與人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入、農(nóng)村居民家庭純收入均呈現(xiàn)出一種正的相關(guān)關(guān)系,居民消費(fèi)水平與城鎮(zhèn)居民家庭恩格爾系數(shù)、農(nóng)村居民家庭恩格爾系數(shù)呈現(xiàn)一種負(fù)的相關(guān)關(guān)系[3]。綜上所述,初步將居民消費(fèi)模型定為線性回歸模型。

    2.2模型初步提出

    初步建立多元線性回歸模型[4]:

    y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4-β5x5-β6x6+ui,

    其中x1表示人均國內(nèi)生產(chǎn)總值,x2表示居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù),x3表示城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入,x4表示農(nóng)村居民家庭純收入,x5表示城鎮(zhèn)居民家庭恩格爾系數(shù),x6表示農(nóng)村居民家庭恩格爾系數(shù),ui代表隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

    2.3模型的Eviews實(shí)現(xiàn)

    用最小二乘法,利用Eviews軟件可得估計(jì)結(jié)果如圖7:

    圖7 Eviews軟件所得結(jié)果

    報(bào)告形式:

    Y=-7 116.817 529-0.193 738 578 4×x1+46.569 651 15×x2+0.069 583 319 15×x3+

    2.219 652 926×x4-91.761 745 64×x5+89.477 073 36×x6

    (4 591.224)(0.264 040)(41.377 14)(0.479 604)

    (1.008 079(128.805 1)( 177.746 1)

    T=(-1.550 091)(-0.733 747)(1.125 492)(0.145 085)

    (2.201 864)(-0.712 408)(0.503 398)

    2.4模型的檢驗(yàn)與調(diào)整2.4.1統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

    判定系數(shù):R2=0.981 887接近于1,表明模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)擬合優(yōu)度高,說明y的變化中有98.19 %可以有x1、x2、x3、x4、x5、x6來解釋,。

    F檢驗(yàn):F=9.381 04,大于臨界值Fα(K-1,N-K)=F0.05(7-1,18-7)=3.00, 其P值0.000 0,拒絕原假設(shè),表明回歸系數(shù)β2、β3、β4、 β5、 β6和β7至少有一個(gè)顯著地不等于0,模型線性關(guān)系顯著。

    T檢驗(yàn):t統(tǒng)計(jì)量tα/2(N-K)=t0.025(18-7)=2.201,農(nóng)村居民家庭純收入的t值的絕對(duì)值大于2,表明其對(duì)我國的居民消費(fèi)具有顯著影響,其他變量的t絕對(duì)值均小于2.201,t檢驗(yàn)不通過。這與相關(guān)圖的分析不一致,這說明模型可能存在嚴(yán)重的多重共線性,為此我們進(jìn)行多重共線性的檢驗(yàn)[5]。

    2.4.2多重共線性檢驗(yàn)

    首先進(jìn)行簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn),得到變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣表,如表2所示。

    表2 變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣表

    通過計(jì)算表明,各解釋變量都與被解釋變量居民儲(chǔ)蓄存款額高度相關(guān),且解釋變量之間也是兩兩高度相關(guān)的[6]。

    但簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)僅能檢驗(yàn)兩個(gè)變量的相關(guān)程度,而本例解釋變量有六個(gè),為了更好地了解多重共線性的性質(zhì),需要建立輔助回歸模型和計(jì)算方差膨脹因子來檢驗(yàn)?zāi)P投嘀毓簿€性,為此,分別建立每個(gè)解釋變量對(duì)其他解釋變量的輔助回歸模型。利用eviews軟件分別運(yùn)用最小二乘法估計(jì)輔助回歸模型,估計(jì)的模型結(jié)果見表3。

    表3 各解釋變量輔助回歸模型的R2、F統(tǒng)計(jì)量及由此計(jì)算的各方差膨脹因子和容許度

    檢驗(yàn)得到:除了模型二,其他每個(gè)回歸方程的R2都大于0.9,F(xiàn)檢驗(yàn)值都非常顯著,其伴隨概率均接近0,表明回歸方程存在嚴(yán)重的多重共線性。再次通過方差膨脹因子和容許度檢驗(yàn)得到,除了模型二,其他方程的方差膨脹因子均大于10,容許度均小于0.1,這與輔助回歸模型判斷一樣,也表明模型存在嚴(yán)重的多重共線性[7]。

    2.4.3模型的調(diào)整-對(duì)多重共線性的處理—逐步回歸法

    檢驗(yàn)表明居民消費(fèi)回歸模型存在嚴(yán)重的多重共線性,這導(dǎo)致模型的回歸系數(shù)估計(jì)不穩(wěn)定,經(jīng)濟(jì)意義不合理,為此,我們應(yīng)采用逐步回歸法來降低回歸模型的多重共線性[3]。

    ①建立一元回歸模型。根據(jù)理論分析,農(nóng)村居民家庭純收入是居民消費(fèi)的主要影響因素,相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)也表明,農(nóng)村居民家庭純收入與居民消費(fèi)的相關(guān)性最強(qiáng)。因此,我們以Y=a+bX+ε作為最基本的模型。

    ②將其余的變量逐個(gè)引入模型,估計(jì)結(jié)果列入表4。

    表4 模型估計(jì)結(jié)果

    經(jīng)過以上的逐步引入檢驗(yàn)過程,最終確定居民儲(chǔ)蓄存款函數(shù)為

    Y=-577 4.177 322-0.214 900 807 2×x1+53.530 197 84×x2+2.439 344 2×x4-29.312 804 42×x5

    (280 2.346)(0.150 811) (53.530 20)(2.439 344)(-29.312 80)

    T= (-2.060 480)(-1.424 965)(1.520 070)(2.977 778)(-0.695 150)

    統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn):

    判定系數(shù):R2=0.981 441 接近于1,表明模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)擬合優(yōu)度高。

    F檢驗(yàn):F=171.868 1,大于臨界值3.34, 其P值0.000 000也明顯小于α=0.05,說明各個(gè)解釋變量對(duì)居民消費(fèi)Y有顯著影響,模型線性關(guān)系顯著。

    T檢驗(yàn):當(dāng)顯著性水平α=0.5,各個(gè)解釋變量的t絕對(duì)值均大于0.694,說明各個(gè)解釋變量對(duì)居民消費(fèi)水平有顯著影響。

    2.4.4自相關(guān)檢驗(yàn)

    自相關(guān)檢驗(yàn):給定顯著性水平0.05,查DW表,當(dāng)n=18 ,k=4時(shí),得下限值dL=0.820,上限值dU=1.872

    因?yàn)镈W統(tǒng)計(jì)量為2.232 181 位于4-dU=2.218和4-dL=3.18之間所以無法判斷是否存在自相關(guān)性。

    2.4.5偏自相關(guān)檢驗(yàn)

    圖8 模型的偏自相關(guān)檢驗(yàn)

    從圖8可以看出,我國城鎮(zhèn)居民儲(chǔ)蓄存款模型不存在一階、二階、三階、四階、五階的自相關(guān)性。

    2.4.6異方差的White檢驗(yàn)

    作異方差的White檢驗(yàn)如下表所示。檢驗(yàn)知Obs*R-squared=11.519 43,表明不存在異方差性,檢驗(yàn)結(jié)果見圖9。

    圖9 模型的異方差的White檢驗(yàn)

    從White 檢驗(yàn)知Obs*R-squared=11.412 27,明顯大于自由度為4,顯著性水平為為0.05的χ2值為11.071表明不存在異方差性。

    2.4.7最終模型

    經(jīng)過一系列的模型檢驗(yàn)與調(diào)整,得到本文的最終估計(jì)模型:

    Y=-5 774.177 322-0.214 900 807 2×x1+53.530 197 84×x2+2.439 344 2×x4-29.312 804 42×x5

    (2802.346)(0.150 811)(53.530 20)(2.439 344)(-29.312 80)

    T =(-2.060 480)(-1.424 965)(1.520 070)(2.977 778)(-0.695 150)

    該模型表示:當(dāng)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)增加1%時(shí),居民消費(fèi)水平增加53.530 2元,當(dāng)農(nóng)村居民家庭純收入增加1元時(shí),居民消費(fèi)增加2.439 3元,當(dāng)城鎮(zhèn)居民家庭恩格爾系數(shù)增加1%時(shí),居民消費(fèi)減少29.312 8元。

    3結(jié)語

    通過對(duì)我們選取的變量進(jìn)行分析,找出了影響居民消費(fèi)的顯著性因素,剔除了一些不顯著的因素, 最終我們確定了影響居民消費(fèi)水平的線性模型,結(jié)果表明,國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、農(nóng)村居民家庭純收入和城鎮(zhèn)居民家庭恩格爾系數(shù)對(duì)我國居民消費(fèi)水平均有顯著影響[3]。

    同時(shí),對(duì)于提高居民消費(fèi)水平我們也提出了幾條建議:

    1)我國整體的經(jīng)濟(jì)狀況在很大程度上影響著居民的消費(fèi)水平。國內(nèi)生產(chǎn)總值作為衡量一國總收入的一種整體經(jīng)濟(jì)指標(biāo),在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期,居民收入穩(wěn)定,國內(nèi)生產(chǎn)總值也高,居民用于消費(fèi)的支出也會(huì)較多,消費(fèi)水平會(huì)普遍偏高;反之,消費(fèi)水平普遍偏低。政府應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)宏觀調(diào)控,穩(wěn)定物價(jià),提高居民的購買力。

    2)提高居民收入水平。收入水平是影響居民消費(fèi)需求最直接、最根本的因素,提高居民收入,消費(fèi)總體水平才能真正增加。政府應(yīng)當(dāng)積極改革我國收入分配制度,同時(shí)統(tǒng)籌城市和農(nóng)村的發(fā)展,進(jìn)一步減小城鄉(xiāng)居民的收入差距[8]。

    3)制定合理的稅收政策,政府應(yīng)當(dāng)積極推進(jìn)稅制改革,進(jìn)一步減輕中低收入者的稅收負(fù)擔(dān),充分發(fā)揮稅收對(duì)收入和消費(fèi)的調(diào)節(jié)作用,促進(jìn)收入的相對(duì)公平。

    本文建立的模型能客觀真實(shí)的反映我國居民消費(fèi)水平的狀況,以及影響居民消費(fèi)水平的因素模型,所得的模型擬合優(yōu)度較高,采用逐步回歸的方法建立模型不斷引入對(duì)因變量影響顯著和剔除對(duì)因變量影響不顯著的自變量,使得我們最終確定的模型更加合理,并且對(duì)提高我國居民的消費(fèi)水平提出了一些意見。

    參 考 文 獻(xiàn)

    [1]羅世超,謝芯霞.影響我國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平的主要因素分析[J].商業(yè)研究,2012(695):26-27.

    [2]李致平,榮晨.我國居民消費(fèi)水平影響因素研究[J].安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào):社會(huì)科學(xué)版,2011,28(5):10-11.

    [3]郭新華,何鑫.中國居民消費(fèi)水平變動(dòng)的實(shí)證研究1978-2009[J].湘潭大學(xué)學(xué)報(bào),2012,36(1):20-21.

    [4]程松柏.我國居民消費(fèi)水平影響因素的計(jì)量分析與政策建議[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì),2010(35):20-21.

    [5]王金安.居民消費(fèi)影響因素的實(shí)證研究[J].福建論壇:人文社會(huì)科學(xué)版,2014(9):39-40.

    [6]劉慧敏.我國居民消費(fèi)水平影響因素的實(shí)證分析[J].理論經(jīng)濟(jì)學(xué),2014(3):22-23.

    [7]曾燕南.城市居民消費(fèi)影響因素研究[J].山東省青年管理干部學(xué)院學(xué)報(bào),2010(6):114-115.

    [8]王吉恒,李敏,孟菲.論我國居民消費(fèi)水平的影響因素[J].開放導(dǎo)報(bào),2012(2):46-47.

    Factors of Influencing Consumption Level of Chinese Residents

    LIU Min

    (Institute of Finance, Anhui University of Finance and Economics,Bengbu 233000, China)

    AbstractAccording to the data of 1995~2012, the paper establishes the relevant economic model which impacts on consumption level of Chinese residents, by using the least square method and the stepwise regression method, determining the final model of influencing consumption level of residents, and giving constructive suggestions.

    Key wordsconsumption level of residents; least square method; Stepwise regression method; eviews

    文章編號(hào):1009-0312(2016)01-0097-07

    中圖分類號(hào):F201

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    作者簡(jiǎn)介:劉敏(1993—),女,山西運(yùn)城人,主要從事金融學(xué)研究。

    收稿日期:2015-11-05

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