對(duì)中國人均消費(fèi)影響因素的實(shí)證分析

1、對(duì)中國人均消費(fèi)影響因素的實(shí)證分析一、理論基礎(chǔ)及數(shù)據(jù)1. 研究目的本文在現(xiàn)代消費(fèi)理論的基礎(chǔ)，分析建立計(jì)量模型，通過對(duì)19792008 年全國城鎮(zhèn)居民的人均消費(fèi)支出做時(shí)間序列分析和對(duì)20042008年各地區(qū)(31個(gè)省市)城鎮(zhèn)居民的人均消費(fèi)支出做面板數(shù)據(jù)分析，比較分析了人均可支配收入、消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)和銀行一年期存款利率等變量對(duì)居民消費(fèi)的不同影響。2. 模型理論西方消費(fèi)經(jīng)濟(jì)學(xué)者們認(rèn)為，收入是影響消費(fèi)者消費(fèi)的主要因素，消費(fèi)是需求的函數(shù)。消費(fèi)經(jīng)濟(jì)學(xué)有關(guān)收入與消費(fèi)的關(guān)系，即消費(fèi)函數(shù)理論有：（1）凱恩斯的絕對(duì)收入理論。他認(rèn)為消費(fèi)主要取決于消費(fèi)者的凈收入，邊際消費(fèi)傾向小于平均消費(fèi)傾向。他假定，人們的現(xiàn)期消費(fèi)，取

2、決于他們現(xiàn)期收入的絕對(duì)量。（2）杜森貝利的相對(duì)收入消費(fèi)理論。他認(rèn)為消費(fèi)者會(huì)受自己過去的消費(fèi)習(xí)慣以及周圍消費(fèi)水準(zhǔn)來決定消費(fèi)，從而消費(fèi)是相對(duì)的決定的。當(dāng)期消費(fèi)主要決定于當(dāng)期收入和過去的消費(fèi)支出水平。（3）弗朗科莫迪利安的生命周期的消費(fèi)理論。這種理論把人生分為三個(gè)階段：少年、壯年和老年；在少年與老年階段，消費(fèi)大于收入；在壯年階段，收入大于消費(fèi)，壯年階段多余的收入用于償還少年時(shí)期的債務(wù)或儲(chǔ)蓄起來用來防老。（4）弗里德曼的永久收入消費(fèi)理論。他認(rèn)為消費(fèi)者的消費(fèi)支出主要不是由他的現(xiàn)期收入來決定，而是由他的永久收入來決定的。這些理論都強(qiáng)調(diào)了收入對(duì)消費(fèi)的影響。除此之外，還有其他一些因素也會(huì)對(duì)消費(fèi)行為產(chǎn)生影響。（

3、1）利率。傳統(tǒng)的看法認(rèn)為，提高利率會(huì)刺激儲(chǔ)蓄，從而減少消費(fèi)。當(dāng)然現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)家也有不同意見，他們認(rèn)為利率對(duì)儲(chǔ)蓄的影響要視其對(duì)儲(chǔ)蓄的替代效應(yīng)和收入效應(yīng)而定，具體問題具體分析。（2）價(jià)格指數(shù)。價(jià)格的變動(dòng)可以使得實(shí)際收入發(fā)生變化，從而改變消費(fèi)。基于上述這些經(jīng)濟(jì)理論，我找到中國1979-2008年全國城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)以及城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)居民消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)和20042008年各地區(qū)城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)以及城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)居民消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)、以及銀行一年期存款利率的官方數(shù)據(jù)。想借此來分析中國消費(fèi)的影響因素以及它們具體是如何對(duì)消費(fèi)產(chǎn)生影響的。針對(duì)這一模型，有以下兩個(gè)假定。一，自改革開放以來

4、，我國人均消費(fèi)傾向呈現(xiàn)緩慢的遞減趨勢(shì)，即保持粘性。這一假定符合我國居民的儲(chǔ)蓄消費(fèi)心理，也與其他一些發(fā)展中國家的情況大體一致。 二，由儲(chǔ)蓄和消費(fèi)的替代關(guān)系，可以假定刺激儲(chǔ)蓄的因素，會(huì)制約消費(fèi)。我們知道提高利率會(huì)刺激儲(chǔ)蓄，因而我把利率也引入模型的分析中。以下對(duì)我所找的數(shù)據(jù)作一一說明:1、城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)水平。借此來代表城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)支出情況，這是將要建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的被解釋變量。由下圖可以看到消費(fèi)是逐年增加的，與此同時(shí)，人均可支配收入也是逐年增加，隱含著兩者可能有很高的線性相關(guān)性這層意思。2、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入。由前面的理論，收入是決定消費(fèi)的主要因素。因此，這里用這一變量來代表人均

5、收入。人均收入提高，人均消費(fèi)也會(huì)隨之增加。3、前一期的人均消費(fèi)水平。根據(jù)杜森貝利的相對(duì)收入消費(fèi)理論，消費(fèi)者會(huì)受自己過去的消費(fèi)習(xí)慣來決定當(dāng)期消費(fèi)。因而把它引入模型中，它與當(dāng)期消費(fèi)應(yīng)該是正相關(guān)的。4、城鎮(zhèn)居民消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)。借此來說明價(jià)格變動(dòng)對(duì)消費(fèi)的影響，價(jià)格水平越高，人們的購買力普遍降低，為維持原來的消費(fèi)水平，消費(fèi)者的支出也會(huì)越多。它們應(yīng)該是正相關(guān)的關(guān)系。這里假定上一年為基期，第二年的價(jià)格指數(shù)是對(duì)以上一年數(shù)據(jù)為100的相對(duì)數(shù)。5、中國人民銀行一年期儲(chǔ)蓄利率。一般認(rèn)為，提高利率會(huì)刺激儲(chǔ)蓄，減少消費(fèi)支出,因?yàn)槔仕皆礁?，消費(fèi)的機(jī)會(huì)成本就越大，居民就會(huì)壓縮當(dāng)前消費(fèi)。因此，它們應(yīng)該是負(fù)相關(guān)的。利率提高

6、時(shí)，人們認(rèn)為減少目前的消費(fèi)，增加將來消費(fèi)比較有利 ，從而增加儲(chǔ)蓄，這是利率對(duì)儲(chǔ)蓄的替代效應(yīng)；另一方面，利率提高時(shí)他將來的利息收入增加，會(huì)使他認(rèn)為自己比較富有，以致增加目前消費(fèi)，從而可能反而減少儲(chǔ)蓄，這是利率對(duì)儲(chǔ)蓄的收入效應(yīng)。利率對(duì)不同人群的影響也是不同的。由于中國人民銀行的一年期利率總是不定期地進(jìn)行調(diào)整，可能幾年調(diào)整一次，或者一年調(diào)整幾次，這給我的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析帶來了一定的困難。為達(dá)成統(tǒng)一，我每年各種年利率進(jìn)行加權(quán)后作為全年的利率。3. 原始數(shù)據(jù)二、多元線性回歸及其相關(guān)檢驗(yàn)1. OLS回歸結(jié)果：本案例以人均消費(fèi)性支出為被解釋變量，以cpi，i，s，r為解釋變量，通過相關(guān)檢驗(yàn)確定影響人均消費(fèi)性支

7、出的因素。最小二乘回歸結(jié)果如下2、異方差檢驗(yàn)通過散點(diǎn)圖觀察，pcce與各變量的散點(diǎn)圖如下Pcce與cpiPcce和iPcce和sPcce和rWhite檢驗(yàn)異方差的修正，權(quán)重取殘差絕對(duì)值的倒數(shù)3、序列相關(guān)性檢驗(yàn)通過觀察自相關(guān)圖，DW值和拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)來判斷相關(guān)性，殘差e與其滯后一階的自相關(guān)圖如下由圖形判斷可能存在正相關(guān)由DW值=0.9837判斷存在正相關(guān)拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果如下運(yùn)用差分法做修正，做一階差分，回歸結(jié)果如下，4、多重共線性檢驗(yàn)各解釋變量間的相關(guān)系數(shù)如下由相關(guān)系數(shù)看，s與i存在高度相關(guān)，即存在多重貢獻(xiàn)性直接剔除相關(guān)系數(shù)高的變量，觀察多重共線性的情況剔除s，結(jié)果如下剔除i，加入s，結(jié)果

8、如下比較兩者，選擇剔除s，保留i，效果更好此時(shí)相關(guān)系數(shù)如下三、虛擬變量分析1979年-2008年我國城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)性支出時(shí)間序列圖如下： 從圖中大致可以看出，該折線變化的斜率在2000年左右發(fā)生了比較大的變化，后一段的斜率更大。我們知道中國在2001年加入世界貿(mào)易組織（簡(jiǎn)稱WTO），這標(biāo)志著中國的開放程度增大，中國與外國的貿(mào)易往來更為自由，本文試檢驗(yàn)改革開放前后中國城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)這個(gè)時(shí)間序列的斜率是否發(fā)生變化。定義虛擬變量為WTO如下： 0，（1979-2001）WTO= 1，（2002-2008） 以時(shí)間t為解釋變量，城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)用Y表示，則數(shù)據(jù)列表如下：中國城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)性支出數(shù)

9、據(jù)（1979-2008）（單位：元人民幣）設(shè)模型如下：用Eviews進(jìn)行估計(jì)，則輸出結(jié)果如下所示：所以，估計(jì)結(jié)果為：Y= -733.7205+ 231.3752t-11227.77WTO+512.5770t*WTO (-3.2) (13.4) (-4.4) (5.2)在t值要求不高的情況下，可以認(rèn)為在加入WTO前后斜率的變化是顯著的，即 -733.7205+ 231.3752t （WTO=0, 1979-2001）Y= -11961.4905+743.9522t 1，（WTO=1, 2002-2008）四、時(shí)間序列分析 1、檢驗(yàn)1979-2008年我國城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)性支出時(shí)間序列的平穩(wěn)性（1

10、）時(shí)間序列圖我國城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)性支出時(shí)間序列圖如下：上圖是1979年2008年30年間我國表示城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)性支出（用Y表示）序列的折線圖，縱坐標(biāo)單位是元。從圖中可以看出，序列圖表現(xiàn)出了持續(xù)上升的趨勢(shì)，即在不同時(shí)間段上，其均值是不同的，因此可以初步判斷該序列是不平穩(wěn)的。（2）時(shí)間序列自（偏自）相關(guān)分析圖由自相關(guān)-偏自相關(guān)分析圖可見，樣子自相關(guān)系數(shù)是緩慢減小的，表現(xiàn)為拖尾性；而偏自相關(guān)系數(shù)在k1之后明顯落在置信區(qū)間內(nèi)部，可以認(rèn)為序列的偏自相關(guān)函數(shù)具有截尾性。這也證明了該序列的非平穩(wěn)性。（3）單位根檢驗(yàn) 由于用序列的自相關(guān)分析圖判斷時(shí)間序列的平穩(wěn)性這種方法比較粗略，因而接下來采用比較正式的DF

11、與ADF檢驗(yàn)方法。由于在序列圖中可以看出，Y時(shí)間序列存在明顯的上升趨勢(shì)，因而選擇同時(shí)包含常數(shù)項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)的檢驗(yàn)，當(dāng)ADF檢驗(yàn)方程式中滯后期p選擇0時(shí)，其檢驗(yàn)結(jié)果如下所示：可以看出，t統(tǒng)計(jì)量為2.49，比顯著性水平為10%的臨界值都大，所以不能拒絕原假設(shè)，序列存在單位根。但是，要知道該檢驗(yàn)的效力，我們結(jié)合輸出窗口下半部分的輔助方程式的估計(jì)和檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。DF檢驗(yàn)的輔助方程估計(jì)與檢驗(yàn)結(jié)果 這里的AIC和SC的數(shù)值都太大，說明對(duì)序列采用DF檢驗(yàn)并不合適。經(jīng)過試驗(yàn)，得到在有效范圍內(nèi)，當(dāng)滯后期p的值取12時(shí)，AIC和SC值達(dá)最小，此時(shí)有ADF檢驗(yàn)結(jié)果如下。此時(shí)，t統(tǒng)計(jì)量的值為-0.49，大于顯著性水平

12、為10%的臨界值，結(jié)果與上述檢驗(yàn)結(jié)果相一致，即該時(shí)間序列是非平穩(wěn)的。但是，此時(shí)，t統(tǒng)計(jì)量的值已經(jīng)發(fā)生了明顯的變化。2、模型的識(shí)別、估計(jì)與檢驗(yàn)（1）一階差分對(duì)序列Y（我國城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)性支出）進(jìn)行一階差分得到Dy，則Dy的自相關(guān)（偏自相關(guān)）分析圖如下所示。 由上圖可以看出，Dy時(shí)間序列的自相關(guān)函數(shù)在k=1，2時(shí)有峰值然后按指數(shù)衰減，偏自相關(guān)函數(shù)在k=1時(shí)有峰值然后呈指數(shù)或者正弦衰減，所以初步認(rèn)為Dy是一個(gè)ARMA(1,1)或ARMA(1,2)過程。ARMA(1,1)模型參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn)結(jié)果ARMA(1,2)模型參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn)結(jié)果有上述兩個(gè)表可知，無論是ARMA(1,2)還是ARMA(1,1)模型

13、，盡管擬合優(yōu)度相對(duì)較高，但是AIC和SC值都比較大，而且不是所有的倒數(shù)根都在單位圓內(nèi)，所以Dy過程不平穩(wěn)。（2）二階差分 首先對(duì)二階差分進(jìn)行自（偏自）相關(guān)分析，Eviews輸出的圖如下所示。 從圖中，看不出二階差分是否平穩(wěn)，下面我們利用單位根檢驗(yàn)。得：由上圖可知，二階差分后的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量t是-5.9，小于顯著性水平1%的臨界值，所以，至少在99%的置信度下拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為二階差分序列不存在單位根，因而非平穩(wěn)序列經(jīng)過二階差分平穩(wěn)，所以是二階單整序列，即I（2）。（3）二階差分序列的ARMA模型有上述可知，二階差分序列是平穩(wěn)的，所以對(duì)其使用ARMA模型，識(shí)別ARMA模型階數(shù)。經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)，可知二階

14、差分序列為ARMA(3,3)和ARMA（2，3）時(shí)的效果較理想，其Eviews輸出結(jié)果圖如下。從上面兩個(gè)圖比較可知，ARMA（2，3）比ARMA(3,3)模型的擬合優(yōu)度更高，AIC和SC值更小，所以ARMA（2，3）模型更理想。上述模型給出的特征根都大于1，因而證明了二階差分序列是平穩(wěn)序列。下面給出給出ARMA（2，3）模型殘差序列的相關(guān)圖和偏相關(guān)圖，檢驗(yàn)隨機(jī)誤差序列的非自相關(guān)性。由上圖知Q（12）=7.71Q0.05（12-2-3）=14.07，所以模型的隨機(jī)誤差序列也達(dá)到了非自相關(guān)的要求，通過檢驗(yàn)。五、協(xié)整1、選取變量首先，對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)做圖形分析，由下圖可以看出，CONSP、INP、SAVE

15、這三項(xiàng)數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)基本相同，所以猜測(cè)三者之間相互影響較大。而CPI與IR變化與以上三項(xiàng)數(shù)據(jù)不同，一方面是相互聯(lián)系問題，另一方面是數(shù)量單位不同，以上三項(xiàng)單位都為元，而這兩項(xiàng)沒有單位，并且數(shù)量級(jí)相差甚大。為了進(jìn)一步證實(shí)以上結(jié)論，對(duì)以上數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)方差分析，結(jié)果如下圖：由此，我們選取CONSP、INP、SAVE這三項(xiàng)數(shù)據(jù)來做相關(guān)協(xié)整分析，及向量自回歸模型。2、協(xié)整分析（1）首先，對(duì)三個(gè)向量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)：由以上三張表格可知，當(dāng)單位根選取零時(shí)，三個(gè)變量的ADF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的絕對(duì)值均小于相應(yīng)的ADF檢驗(yàn)臨界值的絕對(duì)值，說明在這種檢驗(yàn)方法下，三個(gè)變量都不是平穩(wěn)序列，存在單位根。而自動(dòng)選取單位根檢測(cè)，得出CONSP和INP擁有一階單位根，而SAVE擁有四階單位根，這說明儲(chǔ)蓄自相關(guān)性比較高，與現(xiàn)實(shí)情況相同。（2）對(duì)CONSP、INP、SAVE