中國居民消費水平與經濟發展的數量關系分析

摘 要：本文利用我國1978年-2013年的時間序列數據對我國居民消費水平與經濟發展的數量關系進行統計分析，選取國內生產總值作為衡量經濟發展水平的指標，通過建立數學模型及分析，居民消費水平與國內生產總值之間存在正相關關系，且國內生產總之對居民消費水平存在顯著影響。本文最后還對維持兩者的平穩增長提出了相應的政策建議。

關鍵詞：中國居民消費水平；數量關系分析；統計預測

一、研究背景

改革開放以來，隨著我國經濟的迅速發展，人民的生活水平也日益提高，同時，居民的消費水平也在不斷提升。要想維持持續穩定增長的居民消費水平，研究居民消費水平的規律性以及預測其變化發展趨勢就變得尤為重要，這就需要研究居民消費水平與經濟發展之間的數量關系。

二、理論綜述

分析居民消費水平的影響因素，可以從多個角度分析，影響其水平高低的因素也有多種，然而根據理論及經驗，首要應考慮的因素為經濟發展，經濟發展對居民消費水平有著最主要的影響。理論上，經濟增長越多，居民消費水平越高。

三、指標的選取和數據的說明

1.指標（變量）的選取。選擇居民消費水平作為被解釋變量Y，國內生產總值作為解釋變量X。衡量一國經濟發展水平的指標可以有多種選擇，但是人均國民收入，即國內生產總值GDP是用來衡量一國或地區經濟發展水平的通用的指標，故這里選擇GDP作為解釋變量X。

2.數據的收集與說明。數據來源于中國統計局數據庫，數據范圍的選擇為1978年-2013年該36年間的中國全體居民消費水平以及國內生產總值的數據。數據選擇自1978年開始，是考慮到我國的國情狀況，改革開放前經濟波動較大，所以選擇改革開放前的數據沒有較強的現實意義，所以這里選擇改革開放后的數據，來反映經濟增長對居民消費的影響及兩者之間的數量關系。

四、模型的設定與估計

1.模型設定。為了分析居民消費水平Y和人均GDP的關系，做散點圖，如下：

通過散點圖可以看出，居民消費水平Y和人均GDP之間的關系大致呈線性關系，為了接下來研究居民消費水平與國內生產總值之間的數量關系的規律性，建立以下簡單線性回歸模型：

2.參數估計。用Eviews作一元線性回歸得到估計方程為：

Y=623.2472+0.02532X

（138.1485）（0.000675）

t=（4.511429）（37.53213）

五、模型檢驗

1.經濟意義檢驗。方程中估計的變量X前的參數為0.02532，說明國內生產總值GDP每增加一億元，居民消費水平平均增加0.02532元，這與經濟學理論相符合，通過經濟意義檢驗。

2.擬合優度和統計檢驗。R2=0.976432，說明模型整體上對樣本數據的擬合程度較好。此外，由t=37.53213，大于臨界值，通過t檢驗，說明國內生產總值對居民消費水平有顯著的影響。且nR2=35.151552，大于臨界值，說明該模型存在異方差。

3.自相關檢驗。運用DW檢驗法，DW=1.0901723

4.異方差檢驗。對調整后的模型進行異方差檢驗，模型中不存在異方差。調整后的方程為：

Y=894.834+0.023783X

（320.9484）（0.001338）

t=（2.788093）（17.77463）

六、結論與政策建議

1.結論。①居民消費水平與國內生產總值之間存在正相關關系，表現為：國內生產總值每增加一億元，居民消費水平平均增加0.023783元。②國內生產總值對居民消費水平存在顯著影響，國內生產總值常被公認為衡量國家經濟狀況的最佳指標，它可以反映一個國家的經濟發展水平。國民收入提高，在其他因素不變的情況下，居民購買力提高，從而消費水平增加。

2.推論及政策建議。①改善收入分配制度，提高居民收入水平。居民收入水平和消費傾向是決定居民消費需求的兩個重要因素，而消費傾向在很大程度上與收入分配的狀況有關，因此要擴大居民消費需求，應目力提高城鄉居民收入水平。②調整消費政策，改善消費環境，繼續整頓和規范市場經濟秩序，加快生活基礎設施建設，尤其是要加快改造農村電網、廣播電視網、郵政通訊網、信息網等消費環境，擴大農民的消費需求。③培育消費熱點，促進消費節后和產業結構升級，擴大居民教育消費，在知識經濟時代，增加居民教育消費，是提高居民消費層次和質量的關鍵，增加居民信息消費，對著國民經濟和社會信息化快速推進，信息消費漸已成為居民消費的熱點之一，要加快信息產業信息服務業發展，擴大信息產品及網絡的共給，促進信息服務的社會化和市場化。④加強宣傳教育，轉變居民消費觀念，大力倡導信用消費，建立信用消費與保險、擔保相結合，分散和降低消費信貸風險。擴大消費信貸范圍，加快信用消費體系建設，制定和完善與信用消費有關的法律法規，為開展消費信貸清除障礙。

參考文獻：

[1]國家統計局.2010年中國統計年鑒[M].北京：中國統計出版社，2010.

[2]王燕.應用時間序列分析[M].北京：中國人民大學出版社，2005：82-88.

[3]易丹輝.數據分析與Eviews使用指南[M].天津：南開大學出版社.2003：96-101.

[4]周紀薌.實用回歸分析方法[M].南京：南京科學技術出版社，1990：56-69.

作者簡介：張鐿瀠（1994.03- ），女，漢族，山東省淄博市，大學本科，統計學，學生，東北林業大學經濟管理學院