影響我國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平多因素分析

1、影響我國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平多因素分析2010級(jí)國際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易1班 1005024121 張亞平 消費(fèi)是人類生產(chǎn)的目的，而生產(chǎn)是社會(huì)的核心活動(dòng)，在社會(huì)生產(chǎn)中，生產(chǎn)必須圍繞消費(fèi)需求來進(jìn)行，消費(fèi)需求同時(shí)對(duì)生產(chǎn)有重要的導(dǎo)向作用。生產(chǎn)的消費(fèi)是相輔相成的，生產(chǎn)者生產(chǎn)的產(chǎn)品的規(guī)模，質(zhì)量，檔次直接決定了消費(fèi)的規(guī)模，質(zhì)量和檔次，消費(fèi)能否順利實(shí)現(xiàn)，決定了生產(chǎn)能否順利完成。 消費(fèi)行為是指消費(fèi)者受需求動(dòng)機(jī)的影響而做出購買決定、修改購買方案、完成購買過程的行為。消費(fèi)者行為過程既是消費(fèi)者的思維、心理過程，也是不斷采取行動(dòng)、產(chǎn)生方案、解決問題的過程。影響消費(fèi)者行為的因素是多方面的，由社會(huì)的、歷史的、經(jīng)濟(jì)的等多方面極其復(fù)雜的因

2、素。從擴(kuò)大需求的角度來看，消費(fèi)是刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要方式。所以研究消費(fèi)的影響因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有重要的經(jīng)濟(jì)意義。 一、理論背景 居民消費(fèi)水平 ：指按人口平均計(jì)算的居民消費(fèi)額。居民消費(fèi)水平表明國家對(duì)人民的物質(zhì)文化生活需要的滿足程度，它是反映一個(gè)國家（或地區(qū)）的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人民物質(zhì)文化生活水平的綜合指標(biāo)。居民消費(fèi)水平，是按國內(nèi)生產(chǎn)總值口徑，即包括勞務(wù)消費(fèi)在內(nèi)的總消費(fèi)進(jìn)行計(jì)算的。計(jì)算公式為： 報(bào)告期國內(nèi)生產(chǎn)總值中的居民消費(fèi)總額 居民消費(fèi)水平 報(bào)告期年平均人口 人口自然增長(zhǎng)率：指一定時(shí)期內(nèi)人口自然增長(zhǎng)數(shù)（出生人數(shù)減死亡人數(shù)）與該時(shí)期內(nèi)平均人口數(shù)之比，通常以年為單位計(jì)算，用千分比來表示，計(jì)算公式為： 年內(nèi)出

3、生人數(shù)年內(nèi)死亡人數(shù)人口自然增長(zhǎng)率 ×1000 年平均人口數(shù) 全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額：指建造和購置固定資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，它是社會(huì)增加固定資產(chǎn)，擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)的重要手段，也是提高人民物質(zhì)文化生活水平的條件。固定資產(chǎn)投資額是以貨幣表現(xiàn)的建造和購置固定資產(chǎn)活動(dòng)的工作量，它是反映固定資產(chǎn)投資規(guī)模、速度、比例關(guān)系和使用方向的綜合性指標(biāo)。 消費(fèi)價(jià)格指數(shù)：CPI居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的縮寫，該指數(shù)反映城鄉(xiāng)居民購買并用于消費(fèi)的消費(fèi)品及服務(wù)價(jià)格水平的變動(dòng)情況，以此反映通貨膨脹程度。用現(xiàn)在的價(jià)格除以上一年的價(jià)格這就是價(jià)格指數(shù)。 人均可支配收入：指?jìng)€(gè)人收入扣除向政府繳納的個(gè)人所得稅和贈(zèng)與稅、不動(dòng)產(chǎn)稅、人頭

4、稅、汽車使用稅以及交給政府的非商業(yè)性費(fèi)用等以后的余額。個(gè)人可支配收入被認(rèn)為是消費(fèi)開支的最重要的決定性因素。因而，常被用來衡量一國生活水平的變化情況。二、建立數(shù)學(xué)模型由經(jīng)濟(jì)理論知，消費(fèi)水平受家庭平均每人可支配收入、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額的影響，當(dāng)家庭平均每人可支配收入、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額增加時(shí)，消費(fèi)水平也隨之提高，它們之間具有正向的同步變動(dòng)趨勢(shì)；還受城鎮(zhèn)人口自然增長(zhǎng)率、城市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的影響，它們呈現(xiàn)相反變動(dòng)趨勢(shì)。除此之外，還受其他一些變量的影響及隨機(jī)因素的影響均歸并到隨機(jī)變量m中。 Y- 城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平（元） X2-城鎮(zhèn)人口自然增長(zhǎng)率() X3-全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額（億元） X4-

5、城鎮(zhèn)家庭平均每人可支配收入（元） X5-城鎮(zhèn)消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（上年=100） -隨機(jī)誤差項(xiàng)，代表其他無法用數(shù)字表示的因素根據(jù)X2、X3、X4、X5和Y的樣本數(shù)據(jù)，分別作X2、X3、X4、X5與Y之間的散點(diǎn)圖如下圖：圖1 城鎮(zhèn)人口自然增長(zhǎng)率X2與Y之間的散點(diǎn)圖圖2 全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額X3與Y之間的散點(diǎn)圖圖3 城鎮(zhèn)家庭平均每人可支配收入X4與Y之間的散點(diǎn)圖圖4 城鎮(zhèn)消費(fèi)價(jià)格指數(shù)X5與Y之間的散點(diǎn)圖由圖可以看出，它們的變化趨勢(shì)都是線性的，由此建立城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平Y(jié)與城鎮(zhèn)人口自然增長(zhǎng)率X2、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額X3、城鎮(zhèn)家庭平均每人可支配收入X4、城鎮(zhèn)消費(fèi)價(jià)格指數(shù)X5之間的多元線性回歸模型為：Y=b

6、1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+三、模型的參數(shù)估計(jì)，檢驗(yàn)和修正樣本回歸模型為：Y=b1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+用EViews估計(jì)回歸模型，EViews的輸出結(jié)果如下:對(duì)被解釋變量城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平與各解釋變量的總體回歸得： Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/22/12 Time: 19:30Sample: 1986 2005Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-905.3

7、2711712.543-0.5286450.6048X2-12.6160675.91774-0.1661810.8702X3-0.0611240.013727-4.4527580.0005X41.3905690.1772287.8462000.0000X59.2504189.5096470.9727400.3461R-squared0.992842    Mean dependent var4662.200Adjusted R-squared0.990933    S.D. dependent var2815.11

8、5S.E. of regression268.0504    Akaike info criterion14.23255Sum squared resid1077765.    Schwarz criterion14.48148Log likelihood-137.3255    F-statistic520.1555Durbin-Watson stat0.759239    Prob(F-statistic)0.000000由EVie

9、ws輸出結(jié)果，得到回歸方程估計(jì)結(jié)果如下：1、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)Y= -905.3271 -12.61606*X2 -0.061124*X3 +1.390569*X4 +9.250418X5T=(-0.528645) ( -0.166181) ( -4.452758) ( 7.846200) (0.972740) R2=0.992842 DW=0.759239 F=520.15552、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的檢驗(yàn)（）多重共線性檢驗(yàn)與修正多重共線性檢驗(yàn)：由表可見，該模型R2=0.992842可決系數(shù)很高，F(xiàn)檢驗(yàn)值為520.1555，明顯顯著。但是X2和X5的T檢驗(yàn)值不顯著，結(jié)合經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)分析可能存在多重共線性。計(jì)算各解釋

10、變量的相關(guān)系數(shù)：X2X3X4X5X2 1.000000-0.870655-0.953251 0.549876X3-0.870655 1.000000 0.966842-0.483997X4-0.953251 0.966842 1.000000-0.546707X5 0.549876-0.483997-0.546707 1.000000 由相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出，各解釋變量相互之間的相關(guān)系數(shù)較高，確實(shí)存在嚴(yán)重多重共線形。多重共線性的修正：我們采用對(duì)各個(gè)變量逐個(gè)回歸、剔除的方法來解決這個(gè)問題：分別對(duì)Y做X2、X3、X4、

11、X5的一元回歸，結(jié)果如下表所示：變量X2X3X4X5參數(shù)估計(jì)值-763.0086-0.1092180.924687-194.2546T檢驗(yàn)量-16.48849-10.0714226.70086-2.759136R-squared0.9379030.8492890.9753740.297227Adjusted R-squared0.9344530.8409160.9740060.258184由表可以看出，X5的可決系數(shù)很低，而且T檢驗(yàn)也不顯著，所以把它剔除。X4的可決系數(shù)最高，而且T檢驗(yàn)也比較顯著，所以，以X4為基礎(chǔ)，順次加入其他變量逐步回歸：加入X2:Dependent Variable: Y

12、Method: Least SquaresDate: 12/22/12 Time: 20:16Sample: 1986 2005Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C4137.7561291.2323.2045030.0052X40.6606470.0969216.8163280.0000X2-233.079981.55673-2.8578870.0109R-squared0.983366    Mean dependent v

13、ar4662.200Adjusted R-squared0.981409    S.D. dependent var2815.115S.E. of regression383.8392    Akaike info criterion14.87581Sum squared resid2504653.    Schwarz criterion15.02517Log likelihood-145.7581    F-statistic502

14、.4957Durbin-Watson stat0.333074    Prob(F-statistic)0.000000加入X3：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/22/12 Time: 20:19Sample: 1986 2005Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-47.3238356.57410-5.3465070.2332X41.3868390.077

15、66317.857110.0000X3-0.0605040.009830-6.1548010.0000R-squared0.992372    Mean dependent var4662.200Adjusted R-squared0.991474    S.D. dependent var2815.115S.E. of regression259.9299    Akaike info criterion14.09618Sum squared resid1148580.&#

16、160;   Schwarz criterion14.24554Log likelihood-137.9618    F-statistic1105.803Durbin-Watson stat1.710981    Prob(F-statistic)0.000000 加入X2,X3后R2都增大，但是加入X3后R2明顯增大，而且各參數(shù)的T檢驗(yàn)值也顯著，所以選擇保留X3，再加入X2進(jìn)行回歸：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12

17、/22/12 Time: 20:23Sample: 1986 2005Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C204.49731274.9940.1603910.8746X41.3562640.1733927.8219520.0000X3-0.0587340.013483-4.3562060.0005X2-15.0527875.74878-0.1987200.8450R-squared0.992391    Mean depend

18、ent var4662.200Adjusted R-squared0.990964    S.D. dependent var2815.115S.E. of regression267.5996    Akaike info criterion14.19372Sum squared resid1145752.    Schwarz criterion14.39286Log likelihood-137.9372    F-statist

19、ic695.5630Durbin-Watson stat1.702585    Prob(F-statistic)0.000000在X4,X3的基礎(chǔ)上加入X2，雖然R2改進(jìn)了一點(diǎn)，但是各項(xiàng)參數(shù)的T檢驗(yàn)又不變的不顯著，將X2剔除。所以保留X3、X4，最后修正嚴(yán)重多重共線形影響的回歸結(jié)果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/12 Time: 09:32Sample: 1986 2005Included observations: 20VariableCoefficientStd. Err

20、ort-StatisticProb.  C-47.3238356.57410-5.3465070.2332X3-0.0605040.009830-6.1548010.0000X41.3868390.07766317.857110.0000R-squared0.992372    Mean dependent var4662.200Adjusted R-squared0.991474    S.D. dependent var2815.115S.E. of regression259.9299&#

21、160;   Akaike info criterion14.09618Sum squared resid1148580.    Schwarz criterion14.24554Log likelihood-137.9618    F-statistic1105.803Durbin-Watson stat1.710981    Prob(F-statistic)0.000000Y= -47.32383 -0.060504X3+1.386839X

22、4（）、異方差檢驗(yàn)與修正）圖示法檢驗(yàn)由殘差與的散點(diǎn)圖檢驗(yàn)由殘差與Y的散點(diǎn)圖判斷 由殘差與X，殘差與Y的散點(diǎn)圖知：upf與X或Y的變化不相關(guān)，所以不存在異方差。）戈德菲爾德夸特檢驗(yàn)法由于該模型中所獲取的數(shù)據(jù)是時(shí)間序列數(shù)據(jù)且為大樣本，因此，我們選擇用Goldfeld-Quanadt檢驗(yàn)法：對(duì)變量取值排序（按遞增排序）。構(gòu)造子樣本區(qū)間，建立回歸模型。樣本容量n=20，刪除中間約1/4的觀測(cè)值（約4個(gè)），余下部分平分得兩個(gè)樣本區(qū)間：1986年1993年和1998年2005年，即：n1=n2=8。Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/

23、12 Time: 21:40Sample: 1986 1993Included observations: 8VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-161.601054.91781-2.9425970.0322X3-0.0135600.013997-0.9687480.3772X41.1342890.08123213.963510.0000R-squared0.997695    Mean dependent var1658.625Adjusted R-squared0.99

24、6773    S.D. dependent var677.7279S.E. of regression38.49935    Akaike info criterion10.41916Sum squared resid7411.001    Schwarz criterion10.44895Log likelihood-38.67663    F-statistic1082.106Durbin-Watson stat2.068838&

25、#160;   Prob(F-statistic)0.000000Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/12 Time: 21:42Sample: 1998 2005Included observations: 8VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C3325.211491.90126.7599160.0011X3-0.0135290.010842-1.2478620.2673X40.4628050.1312733.5

26、255040.0168R-squared0.991530    Mean dependent var7479.625Adjusted R-squared0.988141    S.D. dependent var1124.399S.E. of regression122.4443    Akaike info criterion12.73319Sum squared resid74963.02    Schwarz criterion1

27、2.76298Log likelihood-47.93274    F-statistic292.6426Durbin-Watson stat1.505182    Prob(F-statistic)0.000007由上表可得：=7411.001，=74963.02，根據(jù)Goldfeld-Quanadt檢驗(yàn)，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量為：F=/=10.1151005。在=0.05下，F(xiàn)0.01(5,5)=11.0因?yàn)镕< F0.01(5,5)，所以拒絕原假設(shè)，模型不存在異方差。（3）自相關(guān)檢驗(yàn)在=0.05下，由DW統(tǒng)計(jì)表知：DW1.710981，DL=1.100，DU=1.537，4-DU>DW>DU，所以模型不存在自相關(guān)。最終模型為：Y= -47.32383 -0.060504X3+1.386839X4+X3-全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額（億元）X4-城鎮(zhèn)家庭平均每人可支配收入（元）四、模型應(yīng)用理論 1.城鎮(zhèn)人口自然增長(zhǎng)率對(duì)消費(fèi)水平的影響不是很大，據(jù)分析，可能是由于中國農(nóng)村人口占總?cè)丝诒戎剌^大，而且農(nóng)村人口增長(zhǎng)率也要比城市人口高的多，所以城鎮(zhèn)人口自然增長(zhǎng)率不能很好的解釋城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平。 2.全社會(huì)固定投資總額對(duì)城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)水平影響很