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影响居民消费水平因素的计量分析及对策建议摘要：通过对我国居民消费水平的研究，建立了居民消费水平的计量模型，并逐一研究了模型中主要变量对模型的影响程度，在此基础上提出了提高居民消费水平的对策建议。关键词：居民消费水平 影响因素 计量分析 对策建议一、引言消费水平是指一个国家一定时期内人们在消费过程中对物质和文化生活需要的满足程度。本文以分析居民消费水平为目的，同时考虑了其他一些指标的分析需要，根据计量经济学模型的构思，在建模时作了如下假设：1、该模型为线性模型。2、主要采集的样本是1978年以后的，因为改革开放以后，我国的经济运行机制有了极大的改变，人民生活水平也有了极大的提高，故这一时期的样本更能反映这种变化。3、模型中将居民消费水平作为被解释变量(Y)，根据经验引入国内生产总值（X1）、城乡居民人均收入(X2为城镇居民，X3农村居民)、人口自然增长率（X4）、居民消费价格指数(X5)，对模型进行回归分析，以求能使模型具有更高的可操作性。Y X1 X2 X3 X4 X519781843645.20 343.40 133.60 12.00 100.719792084062.60 405.00 160.70 11.61 101.919802384545.60 477.60 191.30 11.87 107.519812644891.60 500.4223.40 14.55 102.519822885323.40 535.3270.10 15.68 10219833165962.70 564.6309.80 13.29 10219843617208.10 652.1355.30 13.08 102.719854469016.00 739.10 397.60 14.26 109.3198649710275.20 899.60 423.80 15.57 106.5198756512058.60 1002.20 462.60 16.61 107.3198871415042.80 1181.40 544.90 15.73 118.8198978816992.30 1375.70 601.50 15.04 118199083318667.80 1510.20 686.30 14.39 103.1199193221781.50 1700.60 708.60 12.98 103.41992111626923.50 2026.60 784.00 11.60 106.41993139335333.90 2577.40 921.60 11.45 114.71994183348197.90 3496.20 1221.00 11.21 124.11995235560793.70 4283.00 1577.70 10.55 117.11996278971176.60 4838.90 1926.10 10.42 108.31997300278973.00 5160.30 2090.10 10.06 102.81998315984402.30 5425.10 2162.00 9.14 99.21999334689677.10 5854.02 2210.30 8.18 98.52000363299214.60 6280.00 2253.40 7.58 100.120013887109655.20 6859.60 2366.40 6.95 102.120024144120332.70 7702.80 2475.60 6.45 99.220034475135822.80 8472.20 2622.20 6.01 101.220045032159878.30 9421.60 2936.40 5.87 103.920055573184937.40 10493.00 3254.90 5.89 101.820066263216314.40 11759.50 3587.00 5.28 101.520077255265810.30 13785.80 4140.40 5.17 104.820088349314045.40 15780.80 4760.60 5.08 105.920099098340902.80 17174.70 5153.20 4.87 99.3注：以上数据来源于中国统计年鉴二、影响居民消费水平的单因素分析1、国内生产总值对居民消费水平的影响为了研究居民消费水平和经济发展水平的关系，我们把国内生产总值作为经济发展水平的代表性指标。由经济理论分析可知，经济发展水平与居民消费水平有密切关系。因此，我们设定居民消费水平Y与国内生产总值X的关系为： 假定模型中随机误差项满足古典假定，运用OLS法估计模型参数，结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 02/07/12 Time: 12:27Sample: 1978 2009Included observations: 32VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C428.981479.482435.3971850.0000X10.0269600.00064741.679750.0000R-squared0.983024 Mean dependent var2604.219Adjusted R-squared0.982458 S.D. dependent var2560.414S.E. of regression339.1157 Akaike info criterion14.55102Sum squared resid3449984. Schwarz criterion14.64263Log likelihood-230.8163 F-statistic1737.202Durbin-Watson stat0.087597 Prob(F-statistic)0.000000其中，可决系数 =0.983024。从回归结果可以看出，模型拟合度很好，可决系数很高，这也表明国内生产总值确实对居民消费水平有显著影响。其中，GDP每增长1亿元，居民消费水平平均增加0.027元。2、居民人均收入对居民消费水平的影响如果说国内生产总值是宏观影响因素，那么居民的人均收入就是微观影响因素。由于我国城乡差距比较显著，于是在这里分别考察了城镇居民和农村居民的可支配收入对消费水平的影响。设城镇居民人均可支配收入为，农村居民人均纯收入为，它们与居民消费水平的关系为：， 运用OLS法估计结果如下：城镇居民可支配收入对居民消费水平的影响Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 02/07/12 Time: 12:28Sample: 1978 2009Included observations: 32VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C65.4181725.819312.5336920.0167X20.5300250.003827138.49380.0000R-squared0.998438 Mean dependent var2604.219Adjusted R-squared0.998386 S.D. dependent var2560.414S.E. of regression102.8540 Akaike info criterion12.16496Sum squared resid317368.6 Schwarz criterion12.25657Log likelihood-192.6394 F-statistic19180.53Durbin-Watson stat0.330881 Prob(F-statistic)0.000000农村居民纯收入对居民消费水平的影响Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 02/07/12 Time: 12:29Sample: 1978 2009Included observations: 32VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-288.929247.63762-6.0651470.0000X31.7834030.02216580.461540.0000R-squared0.995387 Mean dependent var2604.219Adjusted R-squared0.995234 S.D. dependent var2560.414S.E. of regression176.7660 Akaike info criterion13.24799Sum squared resid937386.5 Schwarz criterion13.33960Log likelihood-209.9679 F-statistic6474.060Durbin-Watson stat0.181717 Prob(F-statistic)0.000000由数据分析的结论可知，农村居民人均纯收入对居民消费水平的影响大大超过了城镇居民人均可支配收入对居民消费水平的影响。造成这种情况，主要有以下几个原因：第一是我国是农民人口占绝大多数的国家，而居民消费水平是以人口数为权数对农村居民消费水平和城镇居民消费水平进行加权平均计算而得到的；第二是农村居民的消费动力远远大于城镇居民。1978年，我国城乡居民的恩格尔系数分别为57.5%和67.7%，也就是说城镇居民只属于勉强温饱，农村居民则处于绝对贫困。然而到2001年，农村居民家庭的恩格尔系数降至47.8%，而城镇居民家庭的恩格尔系数则降至37.9%, 可见农村居民目前的消费需求大于城镇居民。3、人口自然增长率对居民消费水平的影响人口的多少与消费水平的高低有密切的关系。由经验分析可知，在人口数量一定的情况下，经济发展水平越高，消费品数量越多，那么居民消费水平就会越高；反之，在经济发展水平稳定的条件下，人口数量的多少就决定着消费水平的高低。因此，下面以人口自然增长率为解释变量，设为X4进行回归分析。设 回归估计结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 02/07/12 Time: 12:30Sample: 1978 2009Included observations: 32VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C9106.127605.566215.037380.0000X4-614.801354.05927-11.372730.0000R-squared0.811722 Mean dependent var2604.219Adjusted R-squared0.805446 S.D. dependent var2560.414S.E. of regression1129.354 Akaike info criterion16.95714Sum squared resid38263200 Schwarz criterion17.04875Log likelihood-269.3142 F-statistic129.3389Durbin-Watson stat0.323345 Prob(F-statistic)0.000000回归结果表明，人口每增长1%。，居民消费水平平均下降614.80元。其原因主要是我国人口基数大，即使增长率很低，也使得以人口平均来计算的居民消费水平有显著性变动。4、消费物价指数对居民消费水平的影响按经济理论分析，物价越高，越会抑制人们的消费，消费水平会越低。故在此引入消费物价指数进行回归分析。Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 02/07/12 Time: 12:30Sample: 1978 2009Included observations: 32VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C14647.437357.4661.9908250.0557X5-114.133469.60138-1.6398150.1115R-squared0.082260 Mean dependent var2604.219Adjusted R-squared0.051669 S.D. dependent var2560.414S.E. of regression2493.390 Akaike info criterion18.54114Sum squared resid1.87E+08 Schwarz criterion18.63274Log likelihood-294.6582 F-statistic2.688993Durbin-Watson stat0.088998 Prob(F-statistic)0.111489从结果看出，可决系数很低，t统计检验不显著，尽管从经济背景分析来看，消费物价指数可能影响消费水平，但回归结果显示并非如此，这可能与统计数据误差以及估计方法有关系。三、影响居民消费水平的多因素分析在前面分析的基础上，将所有对居民消费水平影响显著的解释变量（消费物价指数除外）放进同一个模型，进行多元回归分析，结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 02/07/12 Time: 12:31Sample: 1978 2009Included observations: 32VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C109.951381.269741.3529180.1873X10.0016450.0011431.4388100.1617X20.2904170.0386007.5238170.0000X30.6755890.06140011.003040.0000X4-11.871125.371859-2.2098720.0358R-squared0.999810 Mean dependent var2604.219Adjusted R-squared0.999782 S.D. dependent var2560.414S.E. of regression37.84021 Akaike info criterion10.24722Sum squared resid38660.80 Schwarz criterion10.47624Log likelihood-158.9556 F-statistic35475.81Durbin-Watson stat1.090490 Prob(F-statistic)0.000000从回归结果看，尽管可决系数很高，F统计值很大，说明模型在整体上线性回归拟合较好，但常数项与国内生产总值的回归系数不显著，人口自然增长率的符号与经济意义相悖，表明模型中解释变量存在严重的多重共线性。下面看各变量之间的简单相关系数：X1X2X3X4X5YX110.99460.9827-0.8631-0.27740.9915X20.994610.9947-0.8962-0.27960.9992X30.98270.99471-0.9013-0.28480.9977X4-0.8631-0.8962-0.901310.3876-0.9010X5-0.2774-0.2796-0.28480.38761-0.2868Y0.99150.99920.9977-0.9010-0.28681由上表可以看出，解释变量之间确实存在高度线性相关，于是运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归，并结合经济意义和统计检验选出拟合结果最好的一元线性回归方程，在此基础上将其余解释变量逐一代入并拟合，最终得到如下模型：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 02/07/12 Time: 12:47Sample: 1978 2009Included observations: 32VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-67.2109814.18267-4.7389520.0001X20.3421550.01437723.798410.0000X30.6364680.04845013.136630.0000R-squared0.999775 Mean dependent var2604.219Adjusted R-squared0.999760 S.D. dependent var2560.414S.E. of regression39.67966 Akaike info criterion10.28861Sum squared resid45659.78 Schwarz criterion10.42603Log likelihood-161.6178 F-statistic64523.60Durbin-Watson stat0.997776 Prob(F-statistic)0.000000模型的拟合程度非常好，这也说明城乡居民人均收入对居民消费水平的直接影响最大。农村居民人均纯收入每增加元，居民消费水平平均增加0.64元；城镇居民人均可支配收入每增加元，居民消费水平平均增加0.34元四、在以上基础上，进行异方差检验，利用white检验的方法White Heteroskedasticity Test:F-statistic1.211147 Probability0.329055Obs*R-squared4.868232 Probability0.301087Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 02/07/12 Time: 13:15Sample: 1978 2009Included observations: 32VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1834.7971973.1690.9298730.3607X23.4634393.6246920.9555130.3478X22-0.0003560.000303-1.1746570.2504X3-11.3424913.11628-0.8647640.3948X320.0038110.0035941.0603030.2984R-squared0.152132 Mean dependent var1426.868Adjusted R-squared0.026522 S.D. dependent var2982.775S.E. of regression2942.954 Akaike info criterion18.95482Sum squared resid2.34E+08 Schwarz c