基于多元統計的中國城鎮居民消費影響因素研究

高娟

摘 ?要：城鎮居民消費一直都是研究的熱點，也是人們關心的問題之一。該文利用中國統計年鑒和國家統計局官網2003—2017年的數據，在現有研究成果基礎上，從宏觀和動態的層面，針對影響城鎮居民消費水平波動因素的指標數據具體分析其影響因素。構建了多元線性回歸模型，利用最小二乘法估計模型參數并進行計量經濟模型檢驗，同時對消費水平影響比較顯著的收入因素實施因子分析。最終給出了相應的建議。

關鍵詞：城鎮居民 ?消費因素 ?多元線性回歸 ?因子分析

中圖分類號：O212 ? 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2019）06（b）-0182-03

2018年政府工作報告中特別指出：順應居民需求新變化擴大消費，增強消費對經濟發展的基礎性作用;推進消費升級，發展消費新業態新模式，對各類侵害消費者權益的行為依法懲處、絕不姑息。

在中國經濟步入新常態環境下，增強居民消費水平，對調整經濟架構，抵制“中等收入陷阱”意義重大。消費需求的主體是城鎮居民，因此及時把握城鎮居民消費變動趨勢，對其影響因素進行分析，對于提高經濟發展的速度與質量具有重要實踐意義。

閱讀文獻發現，該課題已有很多視角的研究。有學者在縱向研究基礎上，著重分析了城鎮居民消費差異及成因。影響消費水平的因素很多，只有合理添加變量，才可使模型更好地擬合實際消費情況。該文根據當前經濟發展態勢，以2003—2017年的城鎮居民人均可支配收入、城鎮居民消費價格指數、住宅商品房平均銷售價格、人均國內生產總值以及城鎮居民就業人員數5種影響因素的數據資料為基礎，采用OLS和因子分析法進行實證分析，進一步分析可能的消費影響因素。

1 ?對中國城鎮居民消費影響因素的實證分析

1.1 回歸模型的建立

利用多元線性回歸模型，城鎮居民消費水平Y（元）為被解釋變量，解釋變量分別為城鎮居民純收入X1（元），城鎮居民消費價格指數X2（元），住宅商品房平均銷售價格X3（元/m2），人均國內生產總值X4（元），城鎮居民就業人員數X5（萬人），構建模0型為：Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+μ，式中，是常數，是回歸模型系數，μ是隨機變量。

1.2 數據的處理與分析

1.2.1 數據的選擇

利用2004—2018年《中國統計年鑒》和國家統計局官網中的2003—2017年中國城鎮居民各指標統計數據進行實證分析。

1.2.2 回歸模型的參數估計

利用Eviews8對上述官方數據運用最小二乘法OLS 進行參數估計，通過軟件輸出結果，得到最小二乘法OLS估計模型的方程如下：

Y=1258.7+0.418×X1+5.414×X2-0.186×X3+0.255×X4

+0.016×X5

（t） ?（0.200050）（2.516524）（0.111028）（-0.508117） （2.092892）（0.142459）

1.2.3 回歸模型的統計檢驗

（1）上式中調整的擬合優度=0.998973，表明該模型的擬合效果很好。再對自變量X1進行t檢驗：H0∶β1=0，H1：β1≠0，在顯著性水平0.05下，P值=0.0330<給定的顯著性水平0.05，因此在此小概率下原假設是被拒絕的，即X1能顯著的解釋城鎮居民消費水平Y;而顯著性水平0.05比X1，X2，X3，X4，X5的P值都要小，即不可以拒絕，因此 X1，X2，X3，X4，X5不能顯著解釋城鎮居民消費水平Y。

（2）回歸整體顯著的F檢驗。

該實驗中，F統計值為2723.535，其對應P為0.000，表示整個回歸方程通過顯著性檢驗，且極為顯著。

1.2.4 計量經濟模型的檢驗與克服

（1）多重共線性的檢驗。

根據t統計量和P值，僅有變量X1是通過檢驗的，即較為顯著，其他自變量都不顯著;模型調整的擬合優度達到0.99897，同時方程整體的F檢驗很顯著。所以多重共線性存在于模型中的可能性非常大。

根據Eviews軟件輸出的自變量相關系數矩陣表，得出多重共線性的確存在。于是，對其進行逐步最小二乘回歸估計（STEPLS），根據軟件輸出結果可得出修正后的回歸方程為：

Y=0.451248×X1+0.193367×X4+0.082117×X5

（t） ?（4.475226） ?（3.488952） ?（8.313007）

同時可以看到，在給定的=0.05下，X1對應的P值為0.0008，X4對應的P值為0.0045，X5對應的P值0.0000都是小于顯著性水平=0.05的，可見該方程的各項系數均通過了t檢驗，同時調整擬合優度，也表明了擬合效果很好。

（2）異方差性的檢驗。

為降低數據損失采用沒有交叉項情形進行懷特檢驗。由軟件輸出結果知，伴隨概率P=0.2496，在 a=0.05的顯著性水平下P>0.05，因此模型不存在異方差。

（3）序列相關性檢驗。

LM乘數檢驗法是檢驗高階序列相關性的方法，利用Eviews8軟件計算結果看出伴隨概率P=0.6416>0.05，可知模型不存在二階序列相關。

因此模型中多重共線性已被消除，不存在異方差，無二階自相關。對城鎮居民消費水平影響比較顯著的因素是人均可支配收入、城鎮居民就業人員數和人均國內生產總值，隨著它們的提高而提高。

1.3 對收入來源的因子分析

由上述分析知城鎮居民收入對消費水平的影響較為顯著，因此針對收入來源做進一步的因子分析。根據2018年中國統計年鑒，選取東部地區（京津冀、滬、蘇、浙、閩、魯、粵及瓊）、中部地區（晉、皖、贛、豫、鄂及湘）、西部地區（蒙、桂、渝、川、貴、云、藏、陜、甘、青、寧及新）和東北地區（遼、吉及黑）2017年城鎮居民收入來源的4項指標數據：工資性收入X1（元），經營凈收入X2（元），財產凈收入X3（元），轉移凈收入X4（元）。

利用SPSS 19.0軟件對上述數據先做標準化處理，然后進行因子分析，得到總方差解釋表。總方差解釋表顯示，前3個因子累計方差百分比為97.927%，基本體現了初始變量的絕大信息。因此，可以利用降維后的3個因子的變化來刻畫原始指標的變化。再對前3個因子進行方差極大法正交旋轉，旋轉后的因子載荷矩陣在軟件輸出結果給出，由旋轉后的因子載荷矩陣可知：第一個因子基本反映了家庭工資性收入（0.970）、財產凈收入（0.900）兩個方面的信息（均達到了90%及以上）。第二個因子基本反映了轉移凈收入的信息（達到了94.2%）。第三個因子基本反映了經營凈收入的信息（達到了99.4%）。基于此可將前3個因子表示成如下的線性組合形式：

進一步利用SPSS得到中國城鎮居民各地區收入來源因子得分結果。可以看出，北京在第一個因子得分（2.89366）上高于其他地區，其次是上海（2.25472）、廣東（2.11164）、浙江（1.51972）。上海在第二個因子上的得分（2.65278）最高，其次是北京（1.45441）。浙江在第三個因子得分（2.74458）上遠高于其他地區。這是因為北京、上海、廣東、浙江都屬于東部地區，東部地區憑借著優越的經濟基礎、人才優勢以及科技創新能力，經濟發展遠超其他地區。內蒙古在第三個因子上的得分（1.73665）也相對較高，主要是由于西部地區在一定程度上積極利用了“西部大開發”和“絲綢之路經濟帶”等國家政策扶持，承接東、中部地區的產業轉移，優化該地區的產業結構，利用當地旅游等人文資源發展西部經濟。西部地區經濟發展落后的主要原因是教育資源匱乏和人才儲備較少，因此西部地區應大力發展教育事業，吸引人才落戶就業，使居民收入呈現多元化格局，從而推進區域經濟協同發展。

2 ?結論及政策建議

2.1 結論

模型結果表明，若其他影響因素不變，城鎮居民人均可支配收入每上升1元，城鎮居民消費水平平均上升0.451248元（比2015年的文獻結果增加），由此可見收入對消費水平持續增加的正影響。城鎮人均GDP每上升1元，城鎮居民消費水平平均上升0.19336元， 城鎮居民就業人員數每上升1萬人，城鎮居民消費水平平均上升0.082117元。

通過上述分析，給出以下幾個措施以在一定程度上促進中國城鎮居民的消費。

2.2 政策建議

2.2.1 提高城鎮居民的收入水平

（1）確保就業者工資收入可持續增長。

新常態下，努力實現工資性收入快速增加是城鎮居民增收的重要著力點。主要是在企業內把工資制度不斷完善，逐步降低行業工資收入差距，穩定提高企業一般職工工資水平;讓創意創造的分配激勵機制在機關事業單位績效工資制度中得到健全鼓勵;有效落實勞動者就業扶持政策。采取有效形成以社會保障部門為核心，教育部門積極配合，人民群眾踴躍參加的職業技能培訓體系。

（2）確保經營者營業收入可持續增長。

加強市場保障，營造良好氛圍。同時加大稅費優惠力度，強化創業信貸支持，簡化貸款手續，加強對個體工商戶的培訓，提升經營者素質和創新能力;放寬經營條件，掀起全民創業新高潮，顯著提高私營經濟對收入增長的帶動作用;改善融資環境，保證各項優惠政策確實落實到位，將之納入地方政府考核體系。

（3）確保居民的財產收入可持續增長。

財產性收入屬于自主性收入，與其他收入來源相比有著其特殊的優勢。主要是加快經濟發展，增加居民財產;提高群眾理財能力和水平是財產性收入穩定增加的重要保證。金融機構和政府相關部門需加強針對居民金融理財知識的宣傳和培訓，改變依靠存款保值的現狀，逐步實現居民投資渠道多樣化，實現財產穩定增值;健全金融市場與金融工具。積極開發適合中低收入階層的理財產品，創新產品功能，全方面滿足人民群眾投資、儲蓄和保障的需求。

2.2.2 加速推進新型城鎮化建設進程

根據2018年《政府工作報告》，為促進消費要繼續貫徹實行以往的區域協調發展和新型城鎮化戰略，逐步實現均衡發展。制定一系列區域經濟發展的改革創新措施。新型城鎮化主要通過發揮城市聚集效應，縮小市場交易成本，提高生產效率和交易效率，拉動經濟增長。城鎮化將是國家經濟增長、促進城鎮居民消費增加的一個十分重要的動力源泉。

2.2.3 促進城鎮居民高質量就業

為贏得城鎮居民的高質量就業，在2018年《政府工作報告》中提出相關措施，其中調研城鎮失業率被首回納入預期目標。事實上，實現高質量就業必須在就業機遇、就業環境、就業能力及就業結構等方面進一步優化，勢必面對若干挑戰：幾乎每年不斷上升的加入就業市場的勞動者，但日益進步的科技水平，或許使就業崗位在短時間內減少;相對落后的傳統就業服務手段、理念等;在一定范圍和一定程度上依然存在就業歧視。對就業任務的注重，已在2018年財政支出費用預算上給予體現。

參考文獻

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