计量经济学论文
影响安徽省城镇居民人均消费水平主要因素分析
【摘要】
近几年来，安徽省经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车，本文在现代消费理论的基础上,结合安徽省今年来的实际情况, 分析建立计量模型，修改假设、增减变量,利用可靠数据做出了安徽省城镇居民人均消费的计量模型,比较分析了人均可支配收入、商品零售价格指数和银行一年期存款利率等变量对居民消费的不同影响,文章最后给出了问题的结论并且提出了相应的政策建议。
【关键词】安徽 消费 模型 影响因素 多重共线性 自相关性 异方差性
一、经济背景、模型理论及研究的意义
消费活动是经济活动的终点,经济活动的目的是为了满足人们不断增长的消费需求。国家一系列决策和尚待解决的问题很大程度上都源于消费。西方消费经济学者们认为，收入是影响消费者消费的主要因素，消费是需求的函数。
消费经济学有关收入与消费的关系，即消费函数理论有：（1）凯恩斯的绝对收入理论。他认为消费主要取决于消费者的净收入，边际消费倾向小于平均消费倾向。他假定，人们的现期消费，取决于他们现期收入的绝对量。（2）杜森贝利的相对收入消费理论。他认为消费者会受自己过去的消费习惯以及周围消费水准来决定消费，从而消费是相对的决定的。当期消费主要决定于当期收入和过去的消费支出水平。（3）弗朗科?莫迪利安的生命周期的消费理论。这种理论把人生分为三个阶段：少年、壮年和老年；在少年与老年阶段，消费大于收入；在壮年阶段，收入大于消费，壮年阶段多余的收入用于偿还少年时期的债务或储蓄起来用来防老。（4）弗里德曼的永久收入消费理论。他认为消费者的消费支出主要不是由他的现期收入来决定，而是由他的永久收入来决定的。这些理论都强调了收入对消费的影响。
除此之外，还有其他一些因素也会对消费行为产生影响。（1）利率。传统的看法认为，提高利率会刺激储蓄，从而减少消费。当然现代经济学家也有不同意见，他们认为利率对储蓄的影响要视其对储蓄的替代效应和收入效应而定，具
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体问题具体分析。（2）价格指数。价格的变动可以使得实际收入发生变化，从而改变消费。
基于上述这些经济理论，我找到1995-2007年安徽省城镇居民消费支出、总人口数、城镇居民人均可支配收入、全省商品零售价格指数以及银行一年期存款利率的官方数据。想借此来分析中国消费的影响因素以及它们具体是如何对消费产生影响的。针对这一模型，有以下两个假定。一，自改革开放以来，我国人均消费倾向呈现缓慢的递减趋势，即保持粘性。这一假定符合我国居民的储蓄——消费心理，也与其他一些发展中国家的情况大体一致。 二，由储蓄和消费的替代关系，可以假定刺激储蓄的因素，会制约消费。我们知道提高利率会刺激储蓄，因而我把利率也引入模型的分析中。
二、居民人均消费水平主要因素的实证分析： (一)影响因素分析及选取
1、城镇居民人均消费水平。由安徽省城镇居民消费支出和城镇居民总人口数计算所得。借此来代表城镇居民的消费支出情况，这是将要建立计量经济学模型的被解释变量。
2、城镇居民人均可支配收入。由前面的理论，收入是决定消费的主要因素。因此，这里用这一变量来代表人均收入。人均收入提高，人均消费也会随之增加。
3、前一期的人均消费水平。根据杜森贝利的相对收入消费理论，消费者会受自己过去的消费习惯来决定当期消费。因而把它引入模型中，它与当期消费应该是正相关的。
4、零售商品物价指数。借此来说明价格变动对消费的影响，价格水平越高，人们的购买力普遍降低，为维持原来的消费水平，消费者的支出也会越多。它们应该是正相关的关系。这里假定上一年为基期，第二年的价格指数是对以上一年数据为100的相对数。
5、中国人民银行一年期储蓄利率。一般认为，提高利率会刺激储蓄，减少消费支出,因为利率水平越高，消费的机会成本就越大，居民就会压缩当前消费。因此，它们应该是负相关的。利率提高时，人们认为减少目前的消费，增加将来消费比较有利 ，从而增加储蓄，这是利率对储蓄的替代效应；另一方面，利率
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提高时他将来的利息收入增加，会使他认为自己比较富有，以致增加目前消费，从而可能反而减少储蓄，这是利率对储蓄的收入效应。利率对不同人群的影响也是不同的。由于中国人民银行的一年期利率总是不定期地进行调整，可能几年调整一次，或者一年调整几次，这给我的计量经济学分析带来了一定的困难。为达成统一，我每年各种年利率进行加权后作为全年的利率。
（二）数据的收集与整理
根据以上分析，收集1995年至2007年的安徽省人均消费支出(Y)，前一期人均消费支出（X1），城镇居民家庭人均可支配收入(X2)，安徽省零售商品价格指数（X3），中国人民银行一年期储蓄存款利率（X4）的数据
表1 安徽省1993-2007年消费及其相关影响因素统计表
全省商品中国人民人均消费上期人均人均可支零售价格银行一年年份 支出 消费支出 配收入 水平 期储蓄存 （元） （元） （元） （定基比） 款利率 1995 3441 2671 3778.86 176.8 10.98 1996 4073 3441 4493.92 189.4 9.07 1997 4429 4073 4599.27 188.3 7.02 1998 4675 4429 4770.47 184.7 5 1999 4985 4675 5064.60 178.4 2.89 2000 5323 4985 5293.55 174.8 2.25 2001 5806 5323 5668.80 174.1 2.25 2002 4468 5806 6032.40 172.7 2.01 2003 4933 4468 6778.03 175.0 1.98 2004 5343 4933 7511.43 179.7 2.025 2005 7136 5343 8470.68 180.8 2.25 2006 7942 7136 9771.05 182.3 2.25 2007 9208 7942 11473.58 190.5 3.24 资料来源:《安徽统计年鉴》安徽统计局,中国统计年鉴。 银行利率来源
http://www.longhoo.net/gb/longhoo/news2004/special/gjgn/node10369/node10389/userobject1ai285351.html
三、模型建立与预测 （一）模型建立
我们用Eviews软件逐步回归法建立对数线性模型： Y=?0??1X1??2X2??3X3??4X4?? ，其中：
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Y: 安徽省人均消费支出(元) X1: 前一期人均消费支出（元）
X2: 城镇居民家庭人均可支配收入(元)
X3: 安徽省零售商品价格指数（定基比）
?：随机干扰项
X4: 中国人民银行一年期储蓄存款利率
（二）OLS估计
根据上表数据，运用OLS方法估计模型的参数，利用计量经济学计算机软件Eviews，回归结果如下：
图1
从估计的模型结果不难看出，解释变量x1、x3、x4的t检验都不显著，所以要进一步的对模型进行检验修正。 （三）回归模型的扩展：
1、多重共线性： (1) 简单相关系数检验
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图2
由图2相关系数矩阵可以看出，解释变量相互之间的相关系数较高，证实解释变量之间存在多重共线性。尤其是x1 和x2变量之间相关性很高。
（2）多重共线性模型的修正
运用OLS方法分别求Y对个解释变量X1、X2、X3、X4进行一元回归。4个方程的回归结果详见图3—图6，再结合经济意义和统计检验拟合效果最好的一元线性回归方程。
图3
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