信息時代下農村居民消費水平影響因素的實證檢驗

王 賀,吳曉婕

(河海大學商學院，江蘇南京,211100)

0 引言

當今信息時代下，徐州市經濟發展迅速，其居民消費水平也日益提高，但其城鎮與農村居民在消費水平上還存在差距。受收入水平限制，徐州市農村居民的消費需求發展緩慢，農民消費還存在著巨大潛力。要想擴大內需，不僅要從市場需求和消費結構、消費價格這些角度來考慮，更重要的是解決如何提高農民總體購買力，最終推動農村消費不斷擴大。本文利用線性回歸模型研究徐州市農村居民消費水平的主要影響因素，對于提高農村居民消費水平，進而促進徐州市整體經濟的發展有重要作用。

1 模型構建

農村居民家庭人均純收入（X1）和農村居民消費水平（Y）大致表現為線性關系，商品零售價格指數（X2）和農村居民消費水平（Y）大致表現為線性關系。為了分析商品零售價格指數和農村居民家庭人均純收入與農村居民消費水平之間的關系，我們初步建立一個線性回歸模型：

Y=β0+β1X1+β2X2+Ui

其中β0代表在沒有任何因素影響下農村居民消費水平；β1代表農村居民家庭的人均純收入對農村居民消費水平的影響；β2代表商品零售價格指數對農村居民的消費水平的影響；Ui是隨機擾動項。

考慮到農村居民收入中一部分將會用于儲蓄，并不全部用于消費，而且當價格指數上升時，居民會減少自己的消費，所以農村居民消費水平和農村居民家庭人均純收入是正相關的關系，而農村居民消費水平和商品零售價格指數是負相關的關系，即 0＜β1 ＜1,β2 ＜0。

2 數據收集與處理

本文指標包括徐州農村居民家庭人均純收入、農村居民消費水平和商品零售價格指數，數據來源于1990年-2009年《徐州市統計年鑒》。

3 利用 Eviews 軟件對模型進行分析

3.1 模型回歸結果

做Y對X1和X2的回歸，Eviews 軟件運行結果如下表1：

3.2 擬合優度檢驗（即R2檢驗）

計算得出R2=0.989659，R(—)2=0.988442，這表明所建模型在整體上對樣本數據的擬合較好，即解釋變量 “商品零售價格指數”和“農村居民家庭人均純收入”對被解釋變量“農村居民消費水平”的絕大部分差異作了合理解釋。

3.3 多重共線性檢驗

讓Y分別對X1、X2做回歸。計算出各解釋變量的相關系數，得到相關系數矩陣如表2：

?

由上文可知，Y與X1的組合最優，雖然X2與Y的擬合度不太理想，但是由上表可得知，引入X2后，R-squared＝0.999669，大于Y與X1回歸后得出的R-squared＝0.996200，這可以說明解釋變量X2對整體模型有一定的改善作用；又根據相關系數矩陣可以得到，各個解釋變量相互間的相關系數不高，所以解釋變量X2不能被舍棄，模型不存在多重共線性。

3.4 自相關檢驗

由上表可得Durbin-Watson stat＝1.138747。對兩個解釋變量的模型、樣本量為20、5%的顯著水平，通過查找DW統計表可知，dL＝1.110，dU＝1.547，模型里DW＜dL，可以看出消費模型中有正自相關。利用迭代法對自相關檢驗做出處理。

經過一次迭代后， Durbin-Watson stat＝0.923490，仍小于dL的值，可見一次迭代的效果對模型的影響并不顯著。所以需進行二次迭代。

經過二次迭代后收斂，ρ1、ρ2的估計值分別為1.029011、-0.523013，且t檢驗顯著，這些說明原模型的確存在著一階和二階的自相關性。因為Durbin-Watson stat＝2.101376，n＝18，k＝2，查統計量表可得dL＝1.15，dU＝1.54，由此可得DW＝2.001475＞dU，這說明模型已不存在一階自相關性。之后進行便相關系數檢驗以及B-G檢驗，也說明不存在高階的自相關性。

所以可得出結論：模型已消除了自相關性的影響。回歸方程為：

4 結論

本文就當今信息時代下商品零售價格指數和農村居民家庭人均收入對農村居民消費水平的影響作了簡要分析，但是現實生活中，農村居民消費水平受好多方面的影響，如經濟層面的收入、儲蓄、通貨膨脹率、商品價格等，社會層面的醫療社會保障程度、家庭人口狀況、居住地區、受教育程度等。這些因素中經濟層面的基本可以計量，但社會層面的確恰恰相反，它們對消費水平的影響是不能被低估的。

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