我國城市居民消費水平影響因素的計量分析

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1、我國城市居民消費水平影響因素的計量分析一、研究背景改革開放以來我國經(jīng)濟發(fā)展迅速，城鄉(xiāng)居民生活狀況發(fā)生了巨大的變化，人民生活水平顯著提高。消費是實現(xiàn)國民經(jīng)濟良性循環(huán)的重要因素。居民消費水平對一國經(jīng)濟發(fā)展具有顯著的影響，因而，擴大居民消費需求是目前我國經(jīng)濟發(fā)展的重要任務(wù)。本文從實證的角度分析了近幾年影響我國城市居民消費水平的幾個主要因素。二、理論分析城市居民消費水平受諸多因素的影響，本文主要從城市居民人均可支配收入、稅收、國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民儲蓄總額和城市居民上年消費水平這幾個方面，選取1995年至2013年的數(shù)據(jù)，運用計量經(jīng)濟學(xué)Eviews軟件分析以上因素對城市居民消費水平的具體影響。居民的可支

2、配收入直接影響其消費能力，在其他條件不變的情況下，可支配收入的增加會導(dǎo)致居民消費水平的提高。因此，預(yù)期城市居民消費水平與城市居民可支配收入成正相關(guān)。對于稅收，在同等條件下，稅收的增加可以導(dǎo)致消費水平的降低。因此，預(yù)期城市居民消費水平與稅收成負相關(guān)。國民生產(chǎn)總值，即GDP的增長可以帶動消費水平的提高。因此，預(yù)期城市居民消費水平與GDP成正相關(guān)。居民儲蓄總額是居民可支配收入除去消費支出的部分，因而在可支配收入一定的情況下，儲蓄總額的增加會降低消費支出。因此，預(yù)期城市居民消費水平與居民儲蓄總額成負相關(guān)。城市居民上年消費水平。般來說，城市居民的消費水平具有連續(xù)性，上一年的消費水平會對下一年產(chǎn)生影響。

3、下表是從中國統(tǒng)計年鑒選取的具體數(shù)據(jù)。三、模型假定用Y表示城市居民消費水平，X1、X2、X3、X4、X5依次表示城市居民人均可支配收入、稅收、國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民儲蓄總額、城市居民上一年消費水平。利用Eviews分別對各解散變量同被解釋變量做散點圖，結(jié)果如下：城市居民可支配收入與城市居民消費水平的散點圖稅收與城市居民消費水平的散點圖GDP與城市居民消費水平的散點圖居民儲蓄總量與城市居民消費水平的散點圖上年消費水平與城市消費水平的散點圖從圖中可以看出，被解釋變量Y與各個解釋變量之間都存在比較好的線性關(guān)系，初步假設(shè)城市居民消費水平的基本模型為：Y=β0+β1×X1+β2×X2+β3×X3+β4×X4

4、+β5×X5＋μ四、對模型的回歸分析和統(tǒng)計檢驗用Eviews軟件對被解釋變量與這五個解釋變量做初步回歸，所得結(jié)果如下：取顯著水平α=0.05，從圖中可以看出，部分解釋變量的系數(shù)違背了經(jīng)濟意義，且不是所有的解釋變量都能通過顯著性檢驗。從可決系數(shù)R-squared和F統(tǒng)計量值可以看出，模型整體的顯著性較好，因此可以初步判定模型存在多重共線性。1、多重共線性的檢驗與修正用Eviews計算出解釋變量間的相關(guān)系數(shù)，如下：從圖中的數(shù)據(jù)可以看出存在多重共線性，因此，用逐步回歸法修正模型的多重共線性。運用OLS方法逐一求Y對各個解釋變量的回歸。結(jié)合經(jīng)濟意義和統(tǒng)計意義選出擬合效果最好的一元線性回歸方程。結(jié)果如

5、下：解釋變量X1X2X3X4X5參數(shù)估計值0.7837420.1650250.0339630.0430701.117007T統(tǒng)計量103.913889.61535111.149975.2480566.93355擬合優(yōu)度0.9984280.9978880.9986260.9970070.996220加入X3的方程R2最大，以X3為基礎(chǔ)，順次加入其他變量逐步回歸。解釋變量X1X2X3X4X5R2X3、X10.361523（3.209232）0.018318（3.752794）0.999164X3、X20.039654（1.007189）0.025811（3.186640）0.998708X3、X

6、40.022187（7.015859）0.014986（3.733830）0.999266X3、X50.021777（14.61582）0.402999（8.214024）0.999737經(jīng)比較，新加入的X5方程R2=0.999737，改進最大，而且各參數(shù)的t檢驗顯著，選擇保留X5，再加入其他新變量逐步回歸。解釋變量X1X2X3X4X5R2X3X5X10.088802（1.152415）0.019149（7.051400）0.362813（6.068210）0.999758X3X5X20.016428（0.906900）0.018622（4.916145）0.395652（7.913444）

7、0.999750X3X5X40.021844（11.16177）-0.000213（-0.055453）0.406320（5.179308）0.999737在X3、X5的基礎(chǔ)上加入X1或X2后的方程R2均增大，但是X1、X2的t檢驗不通過。因此剔除X1、X2、X4。最后修正多重共線性影響的模型為：Y=β0+β1×X3+β3×X5＋μ其回歸結(jié)果為：1、異方差性檢驗圖示法：從上圖可看出，殘差隨Y的變動趨勢不明顯，