城鎮居民消費支出影響因素分析

張曼琳

摘要：本文基于1997-2017年國家數據對城鎮居民消費支出影響因素進行探究性分析。主要通過利用SPSS軟件對數據進行相關性分析、線性回歸擬合、主成分等分析方法，進一步探究影響消費能力的主要因素，并進行總結分析。

關鍵詞：消費支出 主成分分析 線性回歸

一、引言

消費是推動經濟增長的持久動力，消費支出水平的提高，消費結構的逐步升級，側面再一次反映了國家經濟水平的迅速提升。消費能力大小越來越作為衡量居民生活水平高低的標準，甚至成為人民幸福感來源的重要影響因素。因此，對于城鎮居民人均消費支出水平的探究性分析更具有十分重要意義。

二、 模型建立

（一）自變量初步篩選

居民的消費支出能力很大程度上取決于城鎮居民的可支配收入水平，以及國家的整體經濟狀況，因此我們初步選取城鎮居民可支配收入、人均GDP、城鎮居民消費價格指數、商品零售價格指數作為自變量，城鎮居民消費支出作為因變量建立回歸模型。

（二）模型擬合

分別對自變量關于因變量作散點圖分析：

解釋變量X1、X3、X4的t檢驗值對應的概率p值分別為0.000、0.064、0.078小于0.1，在0.1的顯著性水平下，拒絕原假設，說明X1、X3、X4對y有顯著性的影響。X2的t檢驗值對應的概率p值為0.476，沒有通過t檢驗，檢驗結果顯示解釋變量人均GDP對城鎮居民消費支出沒有顯著性的影響，并且回歸系數的符號為負，顯然與實際經濟意義不符。

F檢驗統計量值為11231.689，其對應的概率p值0.0000，在0.1的顯著性水平下，拒絕原假設，說明該回歸方程通過顯著性檢驗，即回歸方程顯著，X1城鎮居民可支配收入、X2人均GDP、X3城鎮居民消費價格指數、X4商品零售價格指數等變量聯合起來對城鎮居民人均消費支出Yi有顯著影響。

（三）模型修正

方程通過顯著性檢驗，但仍存在解釋變量未通過t檢驗，因此模型可能存在多重共線性問題，利用spss進行相關性分析，得到解釋變量的相關性矩陣：

顯然，各個解釋變量之間的相關性均達到0.99，說明選擇的解釋變量之間存在嚴重的多重共線性問題。針對存在多重共線性問題的模型修正方法主要包括刪除變量、逐步回歸、主成分分析法，這里采用主成分分析來修正。

1.主成分分析。

（1）數據處理。

主成分分析一般基于標準化后的各變量，因此，將各解釋變量標準化，并另存為新變量。這里使用 SPSS22.0 軟件，將原始數據進行標準化（Z-Core 法）處理，得到標準化后的數據，記為Z1、Z2、Z3、Z4。

（2）因子分析的適用性檢驗。

這里利用 KOM 檢驗法和 Bartlett 球體檢驗法進行主成分分析的適用性檢驗。KOM 值為 0.745，說明選取的解釋變量之間存在相關性。Bartlett 球形度檢驗值為 278.253，其對應的概率p值為 0.000，拒絕原假設，同樣說明解釋變量之間具有相關性。兩種檢驗結果都表明該數據適用于主成分分析。

（3）從相關矩陣出發求解主成分。

提取方法：主成份分析。

由表可知，第一個主成分可以解釋全部方差的98.415%，僅提取第一個主成分就可以代表原解釋變量98.415%的信息，這里指提取第一個主成分。

（4）計算主成分系數。

由成分矩陣的各列分別除以對應特征值的平方根，得到對應主成分的系數，對應的第一主成分線性方程為：

F1=0.5005*Z1+0.5024*+Z2+0.5034*Z3+0.4930*Z4

2.主成分回歸建模。將各解釋變量的值代入上述方程的到新變量F1，對標準化后的被解釋變量Y（Zscore）和新變量F1利用SPSS進行線性擬合：

修正后的模型可決系數為0.9845，說明標準化后的被解釋變量城鎮居民人均消費支出Y（Zscore）有98.45%可以被公共因子F1解釋，并且擬合優度較高。且公共因子F1的t檢驗值為35.705，對應的概率p值為0.000遠小于0.1，即在0.1的顯著性水平下，拒絕原假設，說明提取的公共因子F1對標準化后的被解釋變量Y（Zscore）有顯著性的影響。類似的，在一元線性回歸中，t檢驗與F檢驗的結果一致，即擬合的線性方程通過了顯著性檢驗。

三、 結論與分析

利用上述分析結果可知，城鎮居民人均消費支出確與最初選取的變量之間存在較強的相關性，并隨自變量的增加而增加。顯然的，城鎮居民可支配收入與人均GDP的提高，均可使消費水平提升。商品零售價格指數與居民消費價格指數分別是從賣方角度和買方角度出發所觀察到的價格變動，商品零售價格指數提高，人均消費支出也自然提高，居民消費價格指數提高，即居民生活消費品零售價格和服務費用增高，亦會使城鎮居民人均消費支出提高，分析結果與經濟意義相符。

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（作者單位：安徽大學）