對(duì)廣東省人均消費(fèi)影響因素統(tǒng)計(jì)的實(shí)證分析

1、對(duì)廣東省人均消費(fèi)影響因素的實(shí)證分析內(nèi)容提要：本文在現(xiàn)代消費(fèi)理論的根底上，結(jié)合廣東省最近26年的實(shí)際情況，修改假設(shè)、增減變量，利用官方數(shù)據(jù)做出了廣東省人均消費(fèi)的計(jì)量模型，比擬分析了人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、商品零售價(jià)格指數(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，得出了幾個(gè)重要的結(jié)論。關(guān)鍵詞：廣東消費(fèi)模型檢驗(yàn)重要性結(jié)論2004年，廣東省經(jīng)濟(jì)社會(huì)保持快速協(xié)調(diào)健康開展，消費(fèi)品市場(chǎng)供應(yīng)充足，社會(huì)消費(fèi)心理穩(wěn)定，市場(chǎng)物價(jià)穩(wěn)定上升，全省消費(fèi)品市場(chǎng)呈現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)的良好態(tài)勢(shì)。全年實(shí)現(xiàn)社會(huì)消費(fèi)品零售總額6370.42億元，比上年增長(zhǎng)一三.6%。這種良好態(tài)勢(shì)引發(fā)了我對(duì)我省的消費(fèi)情況的重視，以下我通過自己的所學(xué)的經(jīng)濟(jì)學(xué)理

2、論和原理來對(duì)消費(fèi)及其影響因素做回歸分析，并得出一些重要的結(jié)論。希望能對(duì)省政府的決策起到一定的參考作用。一廣東省人均消費(fèi)模型的前提假設(shè)與解釋變量西方消費(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

3、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歸還少年時(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。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)?；?/p>

4、上述這些經(jīng)濟(jì)理論，我找到廣東省1978-2003年人均消費(fèi)以及人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、商品物價(jià)指數(shù)、銀行一年期存款利率的官方數(shù)據(jù)。想借此來分析廣東省消費(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，我省人均消費(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(guó)居民的儲(chǔ)蓄消費(fèi)心理，也與其他一些開展中國(guó)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)作一說明:1人均消費(fèi)水平。借此來代表廣東省居民的消費(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

5、釋變量。由表一可以看到消費(fèi)是逐年增加的，與此同時(shí)，人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值也是逐年增加，隱含著兩者可能有很高的線性相關(guān)性這層意思。2人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。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商品零售價(jià)格指數(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，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1978年為基期，其它年份的價(jià)格指數(shù)是對(duì)以1978年數(shù)據(jù)

6、為100的相對(duì)數(shù)。這一列數(shù)據(jù)根本上也是穩(wěn)步上升的。5中國(guó)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。因此，它們應(yīng)該是負(fù)相關(guān)的。由于中國(guó)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，我取了每年1月1號(hào)的利率作為全年的利率。二廣東省1978-2003年消費(fèi)及其相關(guān)影響因素統(tǒng)計(jì)表年份人均消費(fèi)水平元前期消費(fèi)水平(元人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值元全省商品零售價(jià)格指數(shù)基比中國(guó)人民銀行一年期儲(chǔ)蓄存款利率19782一三3691003.2419792462一三4091033.241980316246480111.83

7、.961981341316549122.15.7619823813416311255.761983405381674125.86.841984461405827127.36.8419855714611025144.76.8419866465711168一五1.67.219877856461450169.37.2198810367851961220.57.21989116510362307226.88.64199012111165253725511.341991一三7912113001256.68.6419921701一三7938一五271.57.561993222017015254320.97

8、.561994302522206795381.510.981995383230258495524.810.9819964235383295一三444.510.9819974523423510428444.97.4719984686452311143431.65.6719994760468611728417.43.78200050074760128854172.25200150385007一三730411.62.2520025639503814986405.42.25200361905639172一三405.41.98表一資料來源：廣東省價(jià)格信息網(wǎng)x/exponent/boo

9、k1.htm?廣東年鑒?廣東統(tǒng)計(jì)局銀行利率來源在經(jīng)濟(jì)理論根底上，我用19782003年廣東省統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)以及網(wǎng)上的官方數(shù)據(jù)利用EVIEWS軟件進(jìn)行回歸分析。計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的建立我建立了下述一般模型：Yi= 。+1X1i+2X2i+3X3i+4X4i+Ut(i=1,2,3，,n)其中，Yi-廣東省人均消費(fèi)水平;。-截距項(xiàng)；1,2,3,4-待定系數(shù)X1i-前一期人均消費(fèi)水平；X2i-人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值X3i-商品零售價(jià)格指數(shù)(定基比)；X4i-銀行一年期利率Ut-隨機(jī)干擾項(xiàng)模型的求解和檢驗(yàn)利用EVIEWS軟件，用最小二乘法進(jìn)行回歸分析及經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，并針對(duì)存在多重共線性、自相關(guān)和異方差影

10、響的方程，不斷進(jìn)行修正后，再來進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。DependentVariable:CONSUMEMethod:LeastSquaresDate:07/01/05Time:10:48Sample(adjusted):19792003Includedobservations:25afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.CONSUME10.3069860.0778一八3.9449120.0008GDP0.2192400.0266748.2192一三0.0000PRICE2.1996200.5464194.02

11、55230.0007RATE10.9309812.766170.8562460.4020C-211.675856.02一三8-3.7784830.0012R-squared0.998566Meandependentvar2391.960AdjustedR-squared0.998279S.D.dependentvar2042.785S.E.ofregression84.74240Akaikeinfocriterion11.89397Sumsquaredresid143625.5Schwarzcriterion12.一三774Loglikelihood-143.6746F-statistic34

12、81.544Durbin-Watsonstat1.797161Prob(F-statistic)0.000000表二1經(jīng)濟(jì)意義以及統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)：模型的擬合優(yōu)度很好，但是利率的系數(shù)在顯著水平等于0.05的情況下，顯著等于0。因而，模型可以剔除利率這一變量。從經(jīng)濟(jì)意義來看，也沒能通過檢驗(yàn)，因?yàn)槔实南禂?shù)是正數(shù)，按一般經(jīng)濟(jì)原理，它應(yīng)該是負(fù)數(shù)。因而，可以剔除這一變量。在剔除利率對(duì)模型的影響后，再用OLS進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。DependentVariable:CONSUMEMethod:LeastSquaresDate:07/01/05Time:10:50Sample(adjusted):19792003Inc

13、ludedobservations:25afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.CONSUME10.2938480.0758043.8764050.0009PRICE2.5993690.2821169.2一三8340.0000GDP0.2128140.0254348.3674480.0000C-一八7.478948.06327-3.9006690.0008R-squared0.9985一三Meandependentvar2391.960AdjustedR-squared0.998301S.D.depe

14、ndentvar2042.785S.E.ofregression84.20228Akaikeinfocriterion11.84997Sumsquaredresid148890.5Schwarzcriterion12.04499Loglikelihood-144.1246F-statistic4701.556Durbin-Watsonstat1.874166Prob(F-statistic)0.000000表三盡管擬合度很高，各個(gè)變量的系數(shù)也很顯著，但是多個(gè)解釋變量可能面臨多重共線性的干擾。2多重共線性的檢驗(yàn)和消除利用判定系數(shù)法來檢驗(yàn)解釋變量的共線性。輔助回歸模型的被解釋變量是前一期的人均消費(fèi)

15、水平，OLS估計(jì)結(jié)果如下：DependentVariable:CONSUME1Method:LeastSquaresDate:07/01/05Time:10:54Sample(adjusted):19792003Includedobservations:25afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.GDP0.3238080.0一八73217.286700.0000PRICE1.2470280.7475861.6680730.1095C-49.32111一三4.7689-0.3659680.7179R-s

16、quared0.986144Meandependentvar2一五2.880AdjustedR-squared0.984884S.D.dependentvar1926.191S.E.ofregression236.8199Akaikeinfocriterion一三.88464Sumsquaredresid1233841.Schwarzcriterion14.03091Loglikelihood-170.5580F-statistic782.8595Durbin-Watsonstat0.567065Prob(F-statistic)0.000000表四由此看出，擬合度很高，說明前一期人均消費(fèi)與人

17、均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值高度相關(guān)，可以剔除前一期消費(fèi)這個(gè)變量。到這一步，模型只剩下了兩個(gè)變量，即人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和商品零售價(jià)格指數(shù)。再用OLS進(jìn)行估計(jì)。DependentVariable:CONSUMEMethod:LeastSquaresDate:07/01/05Time:11:08Sample:19782003Includedobservations:26VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.GDP0.3079910.0083一三37.050850.0000PRICE2.963一五70.3268279.0664390.0000C-201.209957

18、.24709-3.5147620.0019R-squared0.997561Meandependentvar2308.一五4AdjustedR-squared0.997348S.D.dependentvar2046.622S.E.ofregression105.3873Akaikeinfocriterion12.26一三3Sumsquaredresid255449.0Schwarzcriterion12.40649Loglikelihood-一五6.3973F-statistic4702.711Durbin-Watsonstat1.200374Prob(F-statistic)0.000000

19、表五擬合優(yōu)度很高，參數(shù)顯著異于0，并且通過了經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)，但是模型是否出現(xiàn)異方差的情況呢？3異方差的檢驗(yàn)和消除用white檢驗(yàn)來偵察異方差，得到下表：WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic4.793196Probability0.006622Obs*R-squared12.40871Probability0.014557TestEquation:DependentVariable:RESID2Method:LeastSquaresDate:07/01/05Time:11:09Sample:19782003Includedobservations:26Va

20、riableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C3747.751一五976.一八0.2345840.8168GDP5.4580665.8432060.9340880.3609GDP2-0.0002690.000265-1.0一三1600.3225PRICE-69.6一三61一五8.0679-0.4404030.6641PRICE20.1一五9690.1785700.6494310.5231R-squared0.477258Meandependentvar9824.962AdjustedR-squared0.377688S.D.dependentvar一三6

21、16.57S.E.ofregression10741.67Akaikeinfocriterion21.57269Sumsquaredresid2.42E+09Schwarzcriterion21.81463Loglikelihood-275.4450F-statistic4.793196表六在顯著水平為0.05時(shí)，nR2的伴隨概率小于0.05，因而落在拒絕域，說明模型存在異方差，嘗試通過兩邊取對(duì)數(shù)來消除異方差。DependentVariable:LNCONSUMEMethod:LeastSquaresDate:07/01/05Time:11:10Sample:19782003Includedo

22、bservations:26VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.LNGDP0.7728650.03371022.926870.0000LNPRICE0.2245600.0782732.8689430.0087C-0.1467370.173393-0.8462710.4061R-squared0.998711Meandependentvar7.225388AdjustedR-squared0.998599S.D.dependentvar1.一三0475S.E.ofregression0.042307Akaikeinfocriterion-3.3

23、79573Sumsquaredresid0.041167Schwarzcriterion-3.234408Loglikelihood46.93444F-statistic89一三.576Durbin-Watsonstat0.880667Prob(F-statistic)0.000000表七WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic1.606054Probability0.209859Obs*R-squared6.090589Probability0.192484表八此時(shí)nR2的伴隨概率=0.1924840.05，落在接受域，即模型不存在異方差。異方差已經(jīng)消除

24、。4序列相關(guān)性的檢驗(yàn)和消除。查DW檢驗(yàn)表，當(dāng)n=26，k=3，得到dL=1.22，du=1.55。DW處于0到dL之間，存在正的自相關(guān)。用廣義最小二乘法，對(duì)模型進(jìn)行修正。DependentVariable:LNCONSUMEMethod:LeastSquaresDate:07/01/05Time:11:20Sample(adjusted):19792003Includedobservations:25afteradjustingendpointsConvergenceachievedafter6iterationsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticP

25、rob.LNGDP0.7748一五0.03424322.626730.0000LNPRICE0.1957730.0787242.4868360.0214C0.0038840.1910100.0203330.9840AR(1)0.4594040.一五92522.8847600.0089R-squared0.999212Meandependentvar7.299951AdjustedR-squared0.999099S.D.dependentvar1.086575S.E.ofregression0.032609Akaikeinfocriterion-3.862838Sumsquaredresid0

26、.022330Schwarzcriterion-3.6678一八Loglikelihood52.28547F-statistic8875.724Durbin-Watsonstat1.8389一三Prob(F-statistic)0.000000InvertedARRoots.46表九此時(shí)DW=1.8389一三，說明模型已經(jīng)消除了序列相關(guān)。5最終方程形式以及模擬結(jié)果：=0.003884+0.7748一五LNGDP+0.195773LNPRICET22.626732.486836R2=0.999212DW=1.8389一三F=8875.724方程總體線性高度顯著，變量高度顯著，擬合優(yōu)度很高。判定系

27、數(shù)R2=0.999212，說明這兩個(gè)變量的變動(dòng)能解釋人均消費(fèi)水平99.9212%的變動(dòng)，模型解釋能力很強(qiáng)。雙對(duì)數(shù)方程的各解釋變量系數(shù)：10.7748一五說明從1978年至2003年，在保持商品零售價(jià)格指數(shù)不變的前提下，人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值每上升1%，人均消費(fèi)水平平均增加0.7748一五%。20.195773說明從1978年至2003年，在保持人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值不變的前提下，商品零售價(jià)格指數(shù)每上升1%，人均消費(fèi)水平平均增加0.195773。該二元回歸模型說明，人均消費(fèi)水平的變動(dòng)顯著的受到人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和商品零售價(jià)格指數(shù)的影響。變量相對(duì)重要性的比擬在經(jīng)濟(jì)分析和決策中，我們還需要了解各個(gè)解釋變量的相對(duì)重

28、要性。因此，就涉及到beta系數(shù)問題。由于偏回歸系數(shù)與變量的原有單位都有直接的聯(lián)系，單位不同，彼此不能直接比擬。因此，要將偏回歸系數(shù)轉(zhuǎn)換為beta系數(shù)，其公式如下：上式中，為beta系數(shù)；為第j個(gè)解釋變量的估計(jì)系數(shù)；xj為第j個(gè)解釋變量的離差；y為因變量的離差。Beta系數(shù)就是按照解釋變量的標(biāo)準(zhǔn)差與被解釋變量的標(biāo)準(zhǔn)差之比例對(duì)估計(jì)的斜率系數(shù)進(jìn)行調(diào)整，其數(shù)值與測(cè)定變量是的單位無關(guān)，因此可以直接比擬，用以確定計(jì)量模型中解釋變量的相對(duì)重要性。經(jīng)計(jì)算，LNGDP的beta系數(shù)為0.892107，LNPRICE的beta系數(shù)為0.097078。相對(duì)重要程度之比為9一八.9589:100。足以說明在廣東省人均消費(fèi)的計(jì)量模型中，最重要的解釋變量是人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，其次是商品零售價(jià)格水平。主要結(jié)論經(jīng)過實(shí)證分析，得出廣東省人均消費(fèi)