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我国城镇居民消费水平的计量经济模型分析
作者：李洋
来源：《商业时代》2014年第34期
内容摘要：本文通过建立对数计量经济模型，对我国城镇居民消费水平进行实证分析，找出影响城镇居民消费水平的诸多因素。研究结果表明，城镇家庭实际人均可支配收入、实际人均国内生产总值、城镇固定资产投资额是影响城镇居民消费水平的显著性因素。最后基于模型结果对模型进行分析评价。
关键词：城镇居民消费水平 ; 影响因素 ; 对数多元回归
消费活动是可以量化的需求，也是推动经济增长的真正和持久的拉动力。改革开放以来，我国整个社会经济发生了巨大变化，人们的消费理念、消费行为也发生了很大的变化。因此，探讨、分析社会消费水平的规律，对政府制定宏观经济政策，拉动经济增长具有十分重要的意义。
对于消费水平的研究，经济学中有著名的凯恩斯消费函数理论，即消费是可支配收入的线性函数。本文通过建立城镇居民消费水平的计量经济学模型，基于凯恩斯消费函数理论，对于影响消费水平变动的因素及影响程度进行探究，并对模型进行分析评价。 模型设定
研究城镇居民消费水平，需要考虑以下几个方面：
城镇居民消费水平的衡量。对于消费水平，常用城镇家庭平均每人全年消费性支出、城镇居民人均消费水平等变量去衡量。其中，城镇居民人均消费水平能更准确、全面的反映城镇居民消费水平。为了消除价格变动因素对城镇居民人均消费水平的影响，不宜直接采用现在城镇居民人均消费水平的数据，而需要用城市居民消费价格指数进行调整后的1978年可比价格计量的城镇居民实际人均消费水平的数据做回归分析。所以选用“城镇居民实际人均消费水平”作为被解释变量去衡量城镇居民消费水平。
数据的选择。本文研究改革开放以来，我国城镇居民消费水平的影响因素以及变化趋势，因此选择1978-2009年的时间序列数据。同时为了减小价格因素的影响，采用对数数据进行回归分析。
影响因素的分析。根据凯恩斯消费函数理论，消费取决于可支配收入。因此以城镇家庭实际人均可支配收入表示的可支配收入水平，是必须要考虑的主要影响因素。
除此以外，根据经济理论，还有众多因素可能影响城镇居民消费水平：城市居民消费价格指数是衡量居民消费水平最重要的指数，是对一个固定的消费品篮子价格的衡量。它主要反映
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消费者支付商品和劳务的价格变化情况，也是一种度量通货膨胀水平的工具;人均国内生产总值代表我国的经济发展水平。我国经济的增长主要是由投资需求的扩张与消费需求的增长带动的。但是，为了减小价格因素的影响，不宜直接采用人均国内生产总值，而需要用人均国内生产总值指数进行调整后的1978年可比价格计的实际人均国内生产总值的数据进行回归分析;城乡居民储蓄存款年增加额、城镇固定资产投资额是人民财富、社会总资产增加的最直接表现形式，是扩大再生产的必然要求。固定资产投资的增加会直接带动国民经济各行业的发展，从而带动城镇居民消费水平的增加;失业率可以判断一定时期内全部劳动人口的就业情况，反映整体经济状况，从而影响城镇居民消费水平。
因此，本文将“城镇家庭实际人均可支配收入X2”、“城市居民消费价格指数X3”、“实际人均国内生产总值X4”、“城乡居民储蓄存款年增加额X5”、“城市登记失业率X6”和“城镇固定资产投资额X7”作为模型的解释变量。
模型形式的设计。本文基于凯恩斯消费函数理论设计模型，考虑到数据间的差距较大，所以对城镇居民消费水平（Y）与城镇家庭实际人均可支配收入（X2）、城市居民消费价格指数（X3）、实际人均国内生产总值（X4）、城乡居民储蓄存款年增加额（X5）、城市登记失业率（X6）、城镇固定资产投资额（X7）进行回归分析，并将方程形式设定为一次对数回归模型。 数据来源
本文获取1978-2009年各指标的数据，如表1所示。 模型的估计与调整
（一）城镇居民消费水平对各影响因素的回归分析 根据本文建立的模型：
InYt=β1+β2InX2t+β3InX3t+β4InX4t+β5InX5t+β6InX6t+β7InX7t+ut 用EViews的最小二乘法进行回归估计，得到回归方程： （二）模型检验
经济意义的检验。模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，城镇家庭实际人均可支配收入每增长1%，城镇居民消费水平就会增长0.376138%;在假定其他变量不变的情况下，城市居民消费价格指数每增长1%，城镇居民消费水平就会增长0.014395%;在假定其他变量不变的情况下，实际人均国内生产总值可支配收入每增长1%，城镇居民消费水平就会增长0.292557%;在假定其他变量不变的情况下，城乡居民储蓄存款年增加额每增长1%，城镇居民消费水平就会减少0.019675%;在假定其他变量不变的情况下，城市登记失业率每增长1%，城
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镇居民消费水平就会减少0.022774%;在假定其他变量不变的情况下，城镇固定资产投资额每增长1%，城镇居民消费水平就会增长0.118284%。解释变量系数的符号与预期相同，这与理论分析和经验判断相一致。
统计推断检验。拟合优度：从回归结果看R2=0.998564 ; R2=0.998219，说明模型对样本的拟合很好。
t检验。给定α=0.05，查t分布表，在自由度为25时得临界值2.060。其中，InX3、InX4、InX5、InX6系数t统计量的绝对值小于临界值，说明“城市居民消费价格指数X3”、“实际人均国内生产总值X4”、“城乡居民储蓄存款年增加额X5”、“城市登记失业率X6”对城镇居民消费水平没有显著影响。InX2、InX7系数t统计量的绝对值大于临界值，说明“城镇家庭实际人均可支配收入X2”、“城镇固定资产投资额X7”对城镇居民消费水平有显著影响。 F检验。给定α=0.05，在F分布表中的自由度为6和25的临界值约为3.05，由表中得到F=2896.829大于临界值，说明回归方程显著，即“城镇家庭实际人均可支配收入X2”、“城市居民消费价格指数X3”、“实际人均国内生产总值X4”、“城乡居民储蓄存款年增加额X5”、“城市登记失业率X6”、“城镇固定资产投资额X7”联合起来对城镇居民消费水平有显著影响。 计量经济学检验。多重共线性检验。由回归结果看出，该模型可决系数很高，F检验显著，但是当α=0.05时，X5、X6系数的t检验不显著，这表明可能存在多重共线性。计算各解释变量的相关系数，得到相关系数矩阵。由相关系数矩阵可以看出，部分解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在多重共线性。采用逐步回归的办法，分别做lnYt对lnX2t、lnX3t、lnX4t、lnX5t、lnX6t、lnX7t的一元回归，回归结果表明lnX3t、lnX5t、lnX6t引起多重共线性，应予剔除。最后修正多重共线性影响的回归结果为：
异方差检验。Goldfield-Quanadt检验。分别按照解释变量lnX2t、InX4t、lnX7t的递增型排序，构造样本容量n=12的子样本区间，用OLS法得到结果后，定义样本区间为21-32，用OLS法得到结果，根据结果计算F统计值，分别为1.185597、1.758101和1.778105，在α=0.05下，各F统计值均小于临界值F0.05（8，8）=3.44，所以不拒绝原假设，表明模型不存在异方差。
White检验。用EViews作White检验，辅助回归模型中有交叉项，得到检验结果。由White检验知，在α=0.05下，查χ2分布表，得到临界值χ20.05（6）=12.5916，比较计算的χ2统计量与临界值，因为nR2=5.748802小于χ20.05（6）=12.5916，表明模型不存在异方差。 自相关检验。图示检验法。用EViews作残差图，如图1所示。从残差图中可以看出模型中存在自相关，故模型中t统计量和F统计量的结论不可信。DW检验。从回归结果得到DW=1.126316，n=32，k=3，取显著性水平α=0.05，查DW统计表可知dL=1.24，dU=1.65，模型中dL