我国居民消费水平的多因素分析
摘要：本文主要通过对我国居民消费进行多因素分析，以可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型，就如何提高居民消费水平提供一些可供参考的意见。
关键字：居民消费水平 多因素分析 计量经济学
一、研究背景和目的：
随着改革开放的深入，我国的经济进入了高速发展的快车道。我国居民的生活水平显著提高，但我们对居民的消费水平的关注似乎太少了点。在这经济的寒冬里，我们更应关注居民的消费水平，因为用三驾马车之一——消费来拉动我国经济的新增长势在必行。那么我国居民消费水平的影响因素有那些，其影响程度又如何？本文将对这些问题展开研究，从而更深刻地理解影响居民消费水平的因素，为政府提一些促进居民消费水平提高的意见。
二、影响因素
居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来。经分析，其主要的影响因素有国民经济的发展水平（人均GDP）和物价变动（消费价格指数）。当然还有其他一些因素的影响（干扰项μ）
三、建立模型
模型中的被解释变量为居民消费水平(Y)。建立理论模型如下：
Y=β0+β1X1+β2X2+μ
其中，Y----居民消费水平 X1----人均GDP X2----消费价格指数
四、数据收集
在研究中共收集了在2008年统计年鉴上找到的从1990年到2007年共18期的数据进行研究。具体数据见下表：
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年份
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我国居民消费水平
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我国的人均GDP
|
我国的居民消费价格指数
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1990
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833
|
18718.32238
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103.1
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1991
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932
|
21826.19941
|
103.4
|
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1992
|
1116
|
26937.27645
|
106.4
|
|
1993
|
1393
|
35260.02471
|
114.7
|
|
1994
|
1833
|
48108.45644
|
124.1
|
|
1995
|
2355
|
59810.52921
|
117.1
|
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1996
|
2789
|
70142.49165
|
108.3
|
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1997
|
3002
|
78060.835
|
102.8
|
|
1998
|
3159
|
83024.27977
|
99.2
|
|
1999
|
3346
|
88479.15475
|
98.6
|
|
2000
|
3632
|
98000.45431
|
100.4
|
|
2001
|
3869
|
108068.2206
|
100.7
|
|
2002
|
4106
|
119095.6893
|
99.2
|
|
2003
|
4411
|
135173.9761
|
101.2
|
|
2004
|
4925
|
159586.7479
|
103.9
|
|
2005
|
5463
|
184088.6
|
101.8
|
|
2006
|
6138
|
213131.7
|
101.5
|
|
2007
|
7081
|
251483.2202
|
104.8
|
五、模型的参数估计、检验及修正
（一）、模型的参数估计及经济检验、统计推断检验。
利用Eviews软件，用OLS方法估计得：
根据上表的数据，模型估计的结果为
Y=2176.470+0.026164X1-13.67544X2
(1047.032)(0.000989) (9.572015)
t=(2.078704)(26.46032) (-1.428690)
R²=0.982408 R=0.980062 F=418.8209 df=16
1、经济意义检验
模型估计的结果表明，在其他变量不变的情况下，当年的人均GDP 每增长1元，消费水平就会增长0.026164;在假定其他变量不变的情况下，当年的物价水平下降1，消费水平就会增长13.67544。这与理论分析和经验判断相一致。
2、统计检验
（1）拟合优度：由上表数据可以得到：R²=0.982408,修正的可决系数R=0.980062,这说明模型和样本的拟合很好。
（2）F检验：针对H0:β1=β2=0，给定显著性水平α=0.05，在F分布表中查出自由度为k-1=1和18-k=16的临界值Fα（1，16）=4.49。由上表得到F=418.8209>Fα(1,16)=4.49,应拒绝原假设H0:β1=β2=0，说明回归方程显著，即“人均GDP”和消费价格指数”两个变量联合起来确实对“居民消费水平”有显著影响。
（3）t检验：分别针对H0:βj=0（j=1，2），给定显著性水平阿尔法=0.05，查t 分布表的自由度为n-k=16临界值tα/2(n-k)=2.120。由上表数据可得，与β0，β1，β2对应的统计量分别为2.078704、26.46032、-1.428690，其绝对值并没有都大于tα/2 (n-k)=2.120。这说明只有β1拒绝原假设，β0和β2并没有拒绝原假设，也就是说，在其他条件不变的情况下，解释变量“人均GDP”对被解释变量“居民消费水平”有显著的影响而解释变量“消费价格指数”则对被解释变量影响不显著。
由上述的统计检验分析可预测出模型可能存在严重的多重共线性，故我们对上述模型进行计量经济学的检验。
（二）、计量经济学检验
1、多重共线性检验
用Eviews软件得相关系数矩阵表：
由相互关系矩阵可以看出，各解释变量之间的相关系数较低，证实不存在多重共线性。
2、异方差检验（White检验）
利用Eviews做异方差检验可得下表：
从表中可以看出，nR²=13.87382，由White检验知，在α=0.05下，查x²分布表，得临界值x²0.05(2)=5.9915,比较计算的X2统计量与临界值，因为nR²=18.07481>X²0.05(2)=5.9915,但x和x2的t检验值有可能不通过，所以不拒绝原假设，拒绝被择假设，表明模型不存在异方差。
所以，本研究模型估计的最终结果为
Y=2176.470+0.026164X1-13.67544X2
(1047.032)(0.000989) (9.572015)
t=(2.078704)(26.46032) (-1.428690)
R²=0.982408 R=0.980062 F=418.8209 df=16 DW=1.307104
六、结论
上面的模型表明，居民消费水平与人均GDP呈正相关，与居民消费价格指数呈负相关。也就是说我国的经济增长对居民消费水平的提高具有促进作用，而物价（通货膨胀水平）的上升会降低居民的消费水平。
展望未来，我们要在继续保持经济快速增长的同时维持好物价的稳定。只有这样，我们才能在金融海啸依旧肆虐的今天有强大的内需作保障，度过这次金融危机，迎来整体经济新一轮的增长。我们有充足的理由相信明天会更好！
参考文献：
1. 庞浩。计量经济学。北京：科学出版社，2007
2. 国家统计局网站。中国统计年鉴（2008）