居民消费的影响因素分析

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

2、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

3、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，

4、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

5、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一一基尼系数一一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

6、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 代表人均旅游花费卩随即扰动项，代表其他所有的影响因素数据收集年居民储人均可支配份蓄收入19907119.61

7、510.219919244.91700.6199211757.32026.6199315203.52577.4199421518.83496.2199529662.34283199638520.844838.9199746279.85160.3199853407.475425.1199959621.85854.02200064332.46280200173762.46859.6200286910.657702.82003103617.658472.22004119555.49421.62005141051104932006161587.311759.52007172534.1913785.82

8、008217885.415780.76居民消费价格 指数103.1156.79450.9103.4163.210730.6106.4164.113000.1114.7178.516412.1124.1195.321844.2117.1218.728369.7108.3256.233955.9102.8328.136921.599.234539229.398.639441920.4100.4426.645854.6100.7449.549213.299.2441.852571.3101.2395.756834.4103.9427.563833.5101.8436.171217.5101.5446

9、.980476.9104.8482.693602.9105.9511108392.2人均旅游居民最终消费花费支出四.模型建立4建立模型基于以上数据，建立模型Y= j 2*：3* X24* X3 飞* X4J 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Depe ndent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/27/09 Time: 14:36Sample: 1990

10、2008In cluded observati ons: 19VariableCoefficie ntStd. Error t-StatisticProb.C6192.7706733.2720.9197270.3733X1-0.0633770.044432-1.4264000.1757X27.5243160.7803169.6426530.0000X3-87.7825060.20324-1.4581030.1669X49.8994576.7688351.4625050.1657R-squared0.999078Mean depe ndent var45991.12Adjusted R-squa

11、red0.998815S.D. dependent var28088.00S.E. of regressi on966.9904Akaike info16.80719criteri onSum squared resid13090987Schwarz criteri on17.05572Log likelihood-154.6683F-statistic3793.231Durb in -Watson stat1.335732Prob(F-statistic)0.000000模型估计结果：Yt 二 6192.77 - 0.06X17.52X2 - 87.78X39.899X4T= (0.92 )

12、 (-1.43 ) (9.64 )(-1.46) (1.462)RA2=0.999RA2=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 R2=0.999 可知，方程的拟

13、合程度很好F 检验：在显著水平为 0.05 上，在 F 分布表上查自由度为 k-1=4,n-k=14 的临界值 F0.05 （ 4， 14）=5.87 ，很明显 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 0.025（ 14）=2.15，可见，x1，x3, x4 的 t 检验不显著， 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：X110.9939-0.3

14、2180.8660.99088X20.99391-0.29630.8860.99873X3-0.3218-0.29631-0.5545-0.3241X40.86610.8861-0.554510.9026Y0.990880.9987-0.32410.902612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, X1X2X3 X4,做一元回归，结果如下:变量XIX2X3X4参数估计0.4496.878-1352.247203.867T统计量30.3281.82-1.420.646R20.98180.99750.10500.8150.9 8 080.99730.05240.804

15、其中以x 2的方程R2最大，则以X 2为基础，顺次加入其它变量逐步回归,结果如表所示:加入新变量的回归结果:XIX2X3X4R2X2, x1-0.066(-1.34 )7.871(10.56)0.997439X 2,X 36.8146(92.72)-128.85(-2.89)0.998130X 2,X 46.3377(51.98)18.51(4.598)0.998773经过比较，新加入的x 4的方程R2 = 0.998773，改进最大，而且各参数检验显著，在加入其它变量逐步回归，结果如表所示:xlx2x3x4R2X2, x4, x1-0.023(-0.64 )-6.75(11.44)17.72

16、(4.14)0.998726X2 ,6.43-34.4115.970.998733x4, x3(44.48 )(-0.706 )(2.94 )在x2,x4的基础上加入x 1,x3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：Yt 二 3.32.476.38X218.51X4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

17、）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，的模型数据结果如下：Y 332.47 6.38X2 18.51X4(-3.94 )(51.96 )(4.598 )RA2=0.998909 F=7325.57DW=0.85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%勺显著水平，查DV统计表的DL = 1.072,Du=1.536， 模型中Dw Dl,所以应该存在正自相关，也可以从残差图中得到此 结论。Residual Actual Fitted从图中可以看出，是几年正的后跟几年负的，所以是正相关， 如果是一年正，一年负，则

18、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et，对et做滞后一期的回归，得方程：e t = 0.583 e t4由上式可知：= 0.583，对模型进行广义差分，得到广义差分方程：Yt- 0.583Y t4 =打（1 -0.583）：2（Xt -0.583XtG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xx仁x1 j -专，同理求出xx2和yy的值对广义差分方程进行回归，得结果如下：Depe ndent Variable: YYMethod: Least SquaresDate: 1

19、2/27/09 Time: 16:51Sample: 1990 2008In cluded observati ons: 19VariableCoefficie ntStd. Error t-StatisticProb.C438.9419622.34230.7053060.4908XX10.0265980.0100662.6790.5068XX26.4295060.60967810.545750.0000R-squared0.995460Mean depe ndent var22212.41Adjusted R-squared0.994893S.D. dependent var13687.07

20、S.E. of regressi on978.1317Akaike info16.75310criteri onSum squared resid15307866Schwarz criteri on16.90223Log likelihood-156.1545F-statistic1754.256Durbi n- Watson stat1.1742Prob(F-statistic)0.000000= =YY = 438.9419+0.027xx1+6.43xx2SE = 622.34 0.010070.610T =0.7052.67910.55R2=0.995F=1754.26df=16DW=

21、1.742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，438.94 =1160.531-0.583所以我们得到的最终模型为：Y t=1160.53+0.027X 1t +6.43X2 2t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