城鎮(zhèn)居民消費函數(shù)的構建

林昊琦

摘 要：本文利用OLS構建我國城鎮(zhèn)居民消費水平與城鎮(zhèn)居民家庭人均收入、城鎮(zhèn)居民消費者信心指數(shù)、就業(yè)率之間的回歸關系，并進行擬合優(yōu)度、參數(shù)顯著性及計量經濟的幾個基本假設檢驗，最終得到城鎮(zhèn)居民消費函數(shù)模型。

關鍵詞：OLS;消費水平;人均收入;消費者信心指數(shù);就業(yè)率

一、引 言

自改革開放以來，隨著經濟的迅猛發(fā)展，人們的消費水平也得到了改善，消費已經成為拉動我國經濟增長的“第一動力”。由此可見，對消費水平的預測也尤為重要。

消費者信心指數(shù)是指消費者依據(jù)國家或地區(qū)的經濟發(fā)展形勢，對就業(yè)、收入、物價、利率等問題的綜合判斷后得出的一種看法和預期，由消費者滿意指數(shù)和消費者預期指數(shù)組成[1]。其可以綜合反映出消費者對收入、宏觀經濟、就業(yè)狀況、生活質量、消費支出等方面的預期情況及滿意程度，直接反映出消費者對未來經濟活動的期望，從而影響當前的消費水平。因此，在消費函數(shù)模型中引入消費者信心指數(shù)這一變量有很大的意義。

于是，本文選取城鎮(zhèn)居民消費水平（Y）作為解釋變量。同時考慮到居民目前是否就業(yè)，是否有收入，收入的多少等因素對消費水平的影響，本文選取以下三個變量：城鎮(zhèn)居民家庭人均收入（X1）、城鎮(zhèn)居民消費者信心指數(shù)（X2）、就業(yè)率（X3）來衡量城鎮(zhèn)居民消費水平（Y）。

二、數(shù)據(jù)的獲取及預處理

為了研究消費函數(shù)的模型，我們選取1999年～2017年的數(shù)據(jù)作為研究對象，并從中國統(tǒng)計年鑒獲取該時間內Y、X1、X2及X3的值。由于變量之間數(shù)值差異較大，本文便使用如下公式對數(shù)據(jù)進行指數(shù)化處理，消除變量間的量綱關系。

三、模型的建立及檢驗

通過觀察樣本數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)Y與X1、X2及X3之間存在一定的線性關系，可以建立多元線性回歸模型。于是我們初步設置如下模型：

接下來，我們利用OLS對模型參數(shù)進行估計，得到如下方程：

從擬合效果來看，說明方程擬合優(yōu)度很好。同時，變量系數(shù)通過了F檢驗及t檢驗，說明一定顯著性水平下，這個模型是有意義。接下來，我們對違背基本假設的幾種情況進行檢驗。

1.多重共線性檢驗

多重共線性的存在，會使得參數(shù)的估計量非有效，參數(shù)估計量的經濟意義不合理，參數(shù)的顯著性檢驗失去意義及模型的預測功能失效。

于是，我們通過計算協(xié)方差，檢驗變量之間是否存在相關性，得到如下結果：

的值都遠小于1，說明變量之間兩兩不相關，即該模型不存在多重線性相關性。

2.序列自相關性檢驗

序列相關，會導致OLS估計量不再具有有效性。于是我們利用D.W.檢驗序列是否存在自相關性，得到如下結果：

說明序列不相關。

3.異方差檢驗

模型一旦出現(xiàn)異方差，會導致參數(shù)估計不再有效，變量的顯著性檢驗失去意義，模型預測失效等后果。于是，我們利用懷特（White）檢驗，得到obs*R-square及F-statistic的p值均大于0.05，說明在5%的水平下，我們接受同方差的假設。

4.平穩(wěn)性檢驗

為了確定變量數(shù)據(jù)沒有隨機趨勢，排除“偽回歸”問題，我們采用ADF檢驗序列的平穩(wěn)性。我們得到X1、X2及X3的t-statistic的p值均小于0.05，說明不存在單位根，即該序列是平穩(wěn)時間序列。

結 論

通過擬合優(yōu)度、參數(shù)顯著性及基本假設檢驗的結果可知，我們構建的模型是有效的。從經濟意義上看，隨著人均收入及就業(yè)率的增加，居民的消費水平也會隨之增加。由于收入的波動往往和信心指數(shù)波動同步，但消費的波動相比之下會更小。所以當經濟發(fā)展前景好時，消費沒有同步跟上去，使得信心指數(shù)與消費呈現(xiàn)反向關系，這也是信心指數(shù)系數(shù)小于0的原因。綜上分析，模型的參數(shù)符合實際意義。因此，該模型能較好的反映城鎮(zhèn)居民的消費情況。

參考文獻

[1] 李明，黃珊燕，張琦.我國消費者信心指數(shù)與消費函數(shù)之間的關系研究[J].統(tǒng)計與決策，2011（09）：110-112.