國際消費中心城市背景下上海市餐飲業消費影響因素分析

摘 要：新消費時代餐飲業已成為服務業的重要支柱。通過建立計量經濟學模型，對影響上海市餐飲業消費的因素進行實證分析。文章首先介紹了選題背景、意義及現狀；其次運用搜集的數據建立模型，并利用EViews軟件對計量模型進行一系列檢驗；最后對時間序列進行了檢驗和修正，從而提出影響上海市餐飲業消費的主要因素。結果顯示，上海市的地區生產總值、居民人均可支配收入、餐飲業就業人數、物價水平價格指數、財政商業服務業支出等，都是上海市餐飲業消費情況的顯著影響因素。

關鍵詞：餐飲業消費；消費經濟；異方差；誤差修正模型；自相關；上海市

中圖分類號：F746.12；F272.5 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）06（a）--05

1 緒論

1.1 研究背景及意義

1.1.1 研究背景

隨著中國經濟的持續發展和居民收入水平的逐步提高，餐飲行業已成為中國經濟增長的重要組成部分。根據國家統計局的數據，餐飲行業在國內生產總值（GDP）中的占比逐年上升，特別是在城鄉消費結構逐步優化的背景下，餐飲業具有巨大的發展潛力和市場空間。然而，餐飲業的消費行為具有較強的季節性、區域性以及消費者偏好的多樣性等特點，使得餐飲業的經營管理更加復雜。

現有研究主要集中在消費者心理、營銷策略以及市場競爭等方面，但針對餐飲消費的計量經濟學研究相對較少。如何通過科學的計量模型定量分析餐飲業消費的影響因素、揭示其規律性及趨勢，已成為餐飲企業和政策制定者亟須解決的關鍵問題。

在此背景下，餐飲業消費行為的定量分析，不僅有助于企業制定科學的經營策略、優化產品定價和提升顧客滿意度，還能為政府部門在宏觀經濟調控、消費政策制定等方面提供理論依據。因此，深入研究餐飲業消費的影響因素，采用計量經濟學的方法進行系統分析，已成為具有重要現實意義的課題。

1.1.2 研究意義

本文通過對餐飲業消費影響因素的計量經濟學分析，不僅具有顯著的學術價值，還具有較強的實踐意義。研究成果將為餐飲企業的經營決策、行業政策的制定以及學術理論的豐富提供重要參考。

為餐飲企業提供決策支持。通過對餐飲業消費影響因素的深入分析，可以獲得影響其收入和利潤的關鍵因素，進而制定更有效的經營策略。

（1）為政府政策制定提供參考。政府部門可以借助餐飲業消費的影響因素分析，理解不同宏觀經濟政策對餐飲行業的影響。（2）推動消費行為學的理論發展。本文采用計量經濟學的方法對餐飲消費行為進行系統分析，不僅有助于完善消費者行為理論，還能為其他相關領域的研究（如零售業、娛樂業等）的理論創新提供借鑒。

1.2 研究內容與方法

1.2.1 研究內容及框架

首先，基于上海市餐飲業消費的發展現狀構建研究背景與意義，查閱相關文獻并理論闡述文獻綜述。其次，選擇合理的解釋變量并建立多元線性回歸模型，對模型進行檢驗與修正。最后，結合模型結果對影響上海市餐飲業消費因素進行剖析，并對其提供理論依據及建議。

1.2.2 研究方法

一是文獻研究法。通過查閱大量餐飲業消費情況的內涵、測度方法、發展現狀及影響因素的國內外文獻，進行梳理后發現其中的問題與不足，明確基本的研究思路，為后續實證研究奠定基礎。文章在確定選題、文獻綜述、指標選取、模型的構建等方面均使用文獻研究法。

二是實證分析法。本文選取2010—2023年上海市餐飲業消費情況的相關數據，基于計量經濟學理論進行相應的實證分析，研究上海市餐飲業消費情況的影響因素，并結合發展現狀提出相關建議。

2 文獻綜述

2.1 關于餐飲業消費的內涵及發展效應研究

餐飲消費，廣義上是指消費者為滿足基本飲食需求或享受高品質餐飲體驗，向餐飲服務提供商支付的費用。狹義上指，餐飲消費不僅限于日常用餐，還包括飲食文化、休閑娛樂、社交交往等多重功能（張華，2018）。隨著消費需求的多樣化，餐飲消費的內涵已不再局限于食品本身，而是逐漸擴展到與消費者生活方式、健康意識、文化認同感等息息相關的方面（黃俊，2020）。餐飲消費具有廣泛的社會效應，不僅僅是經濟活動。

餐飲消費具有廣泛的社會效應，其產生的社會效應并不只是經濟方面的活動。一方面，餐飲業作為勞動密集型行業，為大量低技能勞動力提供了就業機會，促進了社會的就業和穩定（李丹，2016）。另一方面，餐飲業的發展推動了地方經濟的增長，尤其是在旅游城市和商業中心，餐飲業已成為吸引游客、促進消費的重要力量（郭玲，2020）。此外，餐飲業的繁榮還推動了相關產業的協同發展，如農業、食品加工、物流配送等，形成了產業鏈的互動效應。

雖然餐飲消費有所增長，但面臨的挑戰相對較大。消費者對食品安全和健康的關注使得餐飲企業在食材采購、加工和服務環節上需更加注重質量控制（周建華，2018）。此外，技術的發展，如線上外賣和智能化餐飲服務的興起，也帶來了消費習慣的變革，要求餐飲企業加強數字化轉型（陳明，2021）。

展望未來，餐飲行業消費將會呈現出個性化、多樣化、智能化的發展趨勢。消費者需求的升級和科技創新的推動將推動餐飲業朝著高品質、環保、健康、科技化的方向發展。

2.2 餐飲在消費中的作用

作為拉動經濟發展的三駕馬車之一，餐飲是消費市場的重要環節，2025年春節期間，全國重點餐飲企業銷售額同比增長5.1%，由此可見，餐飲消費拉動經濟增長的力度之大。而餐飲則是能夠促進就業與民生改善、與百姓生活密切相關的穩就業、惠民生的重點領域。推動消費升級與多元化，餐飲消費不僅滿足基本需求，還通過中高端餐飲、特色小吃等多樣化供給，推動消費升級。此外，餐飲還能促進文旅與地方經濟融合：餐飲業與文旅產業深度融合，借助打造美食旅游線路、特色餐飲IP等方式，帶動地方經濟發展。

2.3 國家對促進餐飲業消費的最新政策

2024年3月，國務院發布《關于促進餐飲業高質量發展的指導意見》，提出穩定和擴大餐飲消費，支持餐飲業在食品安全、服務品質、消費場景創新等方面的提升，支持餐飲業高質量發展。

多地政府通過發放消費券、財政補貼等方式激發餐飲市場活力。例如，上海的“樂品上海”消費券活動，通過優化領取方式、提高折扣力度等措施，進一步促進餐飲消費。

3 上海市餐飲業消費的現狀分析

3.1 上海市餐飲業消費支出增長情況

上海市的餐飲業在2014—2023年實現了上升式發展，成為消費市場的重要力量。國家統計局數據顯示，上海餐飲業企業2023年收入規模高達1200億元，位居全國之首，較2014年的578億元增長。從增速來看，近幾年受多重因素的影響，餐飲業企業營業收入增速有所放緩，甚至出現下降趨勢。

盡管餐飲企業營業收入總額逐年上升，但在2019年及以后受到新冠疫情的嚴重沖擊及其他影響，利潤總額大幅減少，甚至于2022年出現負值，整個餐飲行業迎來艱難的寒冬。通過調查與所學知識分析，上海餐飲企業利潤下降的原因是多方面的，包括成本上升、消費環境變化、居民收入水平、市場競爭激烈以及其他多種因素。

3.2 上海市餐飲業消費特色

（1）消費券活動助力餐飲消費：2025年，上海推出了“樂品上海”餐飲消費券活動，投入3.6億元財政資金，發放90元、180元、400元三種面額的消費券，消費者可以通過網上報名或搖號來領取。消費券可與商家其他優惠疊加使用，有效期為每月月底，覆蓋范圍廣，惠及老年消費者等特殊群體。

（2）海派文化與多元餐飲融合：上海餐飲市場以海派文化為特色，融合了中華傳統美食與國際化餐飲元素，吸引了大量消費者。通過消費券活動，政府進一步推動家庭式、場景式和體驗式餐飲消費，提升消費者對上海餐飲文化的體驗。

4 計量經濟學的檢驗

4.1 變量的選取及模型建立檢驗

4.1.1 變量的選取

本文在因變量的選取上，以2010—2023年的上海市餐飲業企業營業收入為被解釋變量（Y）。

在自變量的選取上，通過綜合考慮對上海市餐飲業消費支出的各個影響因素，經過相關實證研究以及上海市的實際情況，選擇如下因素：

（1）居民人均可支配收入（X1）：居民人均可支配收入提高，增強了消費者的餐飲支出能力，促進了外出就餐和高端餐飲的需求增長。

（2）地區生產總值（X2）：地區生產總值（GDP）反映經濟發展水平，GDP增長意味著居民收入提高，消費能力增強，推動餐飲業需求增加。

（3）餐飲業職工人數（X3）：餐飲業職工人數增加通常意味著餐飲服務能力和經營規模擴大，從而滿足更多顧客需求，提升服務質量和餐飲體驗，推動消費者的消費意愿。同時，員工數量的增長也可能反映行業整體需求的提升。

（4）物價水平價格指數（X4）：物價水平和價格指數上升會導致餐飲成本增加，餐飲價格上漲，可能抑制消費者的消費意愿，降低外出就餐頻率。

（5）財政商業服務業支出（X5）：財政對商業服務業的支出增加有助于提升餐飲業的基礎設施建設和市場推廣。

4.1.2 數據搜集

根據變量的選擇，鑒于指標數據的可獲得性，文章選取2010—2023年我國上海地區的相關數據，研究上海地區餐飲行業的影響因素。變量資料都是從《中國統計年鑒》對應年份的變量資料中提取的。

4.1.3 多元回歸模型的建立及回歸結果

本文選取的5個變量均與上海市的餐飲企業營業收入呈一定的線性關系，因此初步建立模型：

Y=β1+β2X1+β3X2+β4X3+β5X4+β6X5

利用EViews軟件，生成Y，X1，X2，X3，X4，X5數據，采用OLS方法，估計出參數，得出回歸結果，根據回歸結果可以得出以下估計模型：

Y=-867.6656+0.021503X1+0.019159X2-3.11409X3+ 3.493763X4-4.094388X5

4.1.4 模型經濟意義的檢驗

通過觀察模型可知，上海市餐飲企業在假定其他變量不變的情況下，平均每增加1元人民幣的居民人均可支配收入，上海市餐飲業企業營業收入會增加0.028088億元。在假定其他變量不變的情況下，地區生產總值每增加1億元，餐飲業企業營業收入會增加0.019159億元。在假定其他變量不變的情況下，餐飲業職工人數每增加1萬人，餐飲業企業營業收入會減少3.11409億元；上海市物價水平價格指數每增加1單位，餐飲業企業營業收入會增加3.493763億元；上海市的財政商業服務業支出每增加1億元，平均來說餐飲業企業會減少4.094388億元的營業收入。

4.1.5 模型統計檢驗

（1）擬合優度：由R2=0.978725可獲得，修正后可決系數=0.965429，這說明模型對樣本的擬合程度較好。

（2）F檢驗：針對給定顯著性水平α=0.05，在F分布表中查出k-1=5和n-k=8的臨界值F（5，8）=3.69，由此得到F=73.60695gt; F（5，8）=3.69，應拒絕原假設H0：β2=β3=β4= β5=β6=0說明回歸方程顯著，即居民人均可支配收入、地區生產總值、餐飲業職工人數、物價水平價格指數、財政商業服務業支出等因素疊加在一起，確實顯著影響了餐飲企業的經營收入。

（3）t檢驗：分別針對H0：β=0給定顯著性水平α=0.05，查t分布表得，自由度為n-k=8的臨界值是2.306；若給定顯著性水平α=0.10，查t分布表得自由度為n-k=8的臨界值t=1.860。變量X1，X2，X3，X4對應系數的t統計量分別為0.765564、0.367327、-0.327256、0.175584，其絕對值均小于t=2.306，這說明在顯著性水平α=0.05下，分別接受：H0：β=0，即在其他解釋變量不變的情況下，居民人均可支配收入、地區生產總值、餐飲業職工人數、物價水平價格指數分別對被解釋變量餐飲業企業營業收入（Y）的影響并不顯著。而X5的系數也與預期相反，因此可能存在多重共線。除此之外，X5對應系數的t統計量為-2.880695，其絕對值大于t=2.306，即在給定顯著性水平α=0.05下，拒絕H0：β=0，財政商業服務業支出（X5）對餐飲業企業營業收入（Y）有顯著影響。

4.2 多重共線性的檢驗及修正

4.2.1 多重共線性的檢驗

為進一步理解多重共線性的性質，做輔助回歸，查看VIF檢驗結果。經驗顯示，即將各解釋變量分別作為被解釋變量，計算可決系數和方差擴大因子，對剩余的解釋變量進行回歸，方差擴大因子VIF≥10，說明該解釋變量與其他解釋變量之間有著嚴重的多重共線性。

4.2.2 多重共線性的修正

采用逐步回歸方法研究并解決多重共線性問題。Y對X1、X2、X3、X4、X5分別做一元回歸，其中，加入X1的方程R2最大，以X1為基礎，順次加入其他變量逐步回歸，經過比較，主要是X2、X3、X4引起的多重共線性，因此選擇剔除X2、X3、X4。最后選擇保留X1和X5，根據修正多重共線性影響后的回歸結果得到回歸方程：Y=-475.1846+0.029282X1-3.858322X5

4.3 異方差的檢驗及修正

在大樣本的情況下，作e2t對常數項、解釋變量、解釋變量的平方及其交叉乘積等所構成的輔助回歸，利用輔助回歸相應的檢驗統計量，即可判斷是否存在異方差性。

本文提出假設：H0：α2=…=α10=0；H1：αk不全為0

計算殘差，并求出殘差的平方

輔助回歸模型：

從表2可知，nR2=6.734182，在α=0.05下查看x2分布表，得到11.0705的臨界值，因為6.734182lt;11.0705，所以接受了原來的假設，拒絕備擇假設，表明該模型中不存在異方差。

4.4 自相關的檢驗及修正

利用LM檢驗，其檢驗思想是基于對解釋變量的輔助回歸和一定數量滯后殘差的分析模型普通最小二乘估計殘差，如果滯后殘差足以解釋當前殘差的變異，就拒絕誤差項無自相關的原假設。同樣假定μi存在一階自相關，在Eviews中運行，測試結果。

表3顯示LM=TR2=0.489533，在α=0.05，p=1的情況下，X20.05（1）=3.84146，所以LMlt;X20.05（1），該模型μ不存在自相關。

5 時間序列檢驗及誤差修正模型

5.1 單位根檢驗

單位根測試使用Eviews軟件，判斷測試各數據穩定性使用ADF測試方法，結果如表4所示。

由表4可知，原序列Y、X1、X5的ADF測試數值均大于1%、5%、10%顯著性水平臨界值，故原序列Y、X1、X5為不平穩序列；之后對原不平穩序列進行一階差分，而ADF值在Y、X1、X5均小于5%顯著性水平臨界值，所以一階差分后的序列為平穩序列，即數據無單位根。因此，Y、X1、X5為一階單整序列。

5.2 協整檢驗

為分析上海市餐飲業企業營業收入（Y）與居民人均可支配收入（X1）、財政商業服務業支出（X5）之間是否存在協整關系，先做變量之間的回歸，再檢驗回歸殘差的平穩性，可知t檢驗統計量在1%、5%、10%的顯著性水平下為-4.89596，小于相應的臨界值，表示殘差序列不存在單位根，是平穩序列。

5.3 誤差修正模型

由單位根檢驗、協整檢驗可知，上海市餐飲業企業營業收入（Y）與居民人均可支配收入（X1）之間，以及財政支出中的商業服務業（X5），呈現長期均衡的協整關系。但不平衡可能在短期內出現，可以通過建立誤差修正模型來增強模型的精確性。

上海市餐飲業企業營業收入（Y）與居民人均可支配收入（X1）、商品房銷售額（X5）的差分序列如下：DY=Yt-Yt-1 DX1t=X1t-X1t-1 DX5t=X5t-X5t-1

如表5所示，誤差修正模型的估計結果為：?y=-82.50107+ 0.048869 ?X1-3.731738?X5+0.867170et-1

上述測算結果表明，居民人均可支配收入（X1）、財政商業服務業支出（X5）對上海市餐飲業企業營業收入（Y）的變化有顯著影響，且上海市餐飲業企業營業收入（Y）的變化還取決于上一期餐飲業企業營業收入均衡水平的偏離，誤差項et-1估計的系數為0.867170，反映修正偏差。

6 建議

6.1 政策建議

6.1.1 政府方建議

餐飲消費與地區經濟發展密切相關，政府應持續推動經濟增長，特別是在收入分配和提高居民生活水平方面。通過增強就業機會、提高工資水平和推動社會保障體系完善，能有效提升消費者的購買力，進而促進餐飲業消費，促進經濟增長和居民收入水平提升；物價水平的上漲會抑制餐飲消費。因此，政府應加強對物價，特別是食品原材料價格的調控，防止通貨膨脹過快增長。通過合理的貨幣政策和財政手段，保持物價穩定，有助于保持餐飲業價格的可接受性，促進消費需求的穩定增長；財政支出對于餐飲業的發展至關重要，政府應加大對餐飲行業的投資，特別是在提升餐飲業基礎設施建設和服務質量方面。增加對餐飲業基礎設施和服務的投資，投資餐飲行業的數字化轉型、衛生設施和員工培訓等，能夠提升消費者的就餐體驗，刺激消費需求。

6.1.2 企業方建議

消費者對餐飲的選擇不僅關注價格，還越來越注重食品質量和服務體驗。餐飲企業應重視產品創新，在產品和服務質量上進行升級，推出健康、綠色和個性化的餐飲選擇，以滿足消費者多樣化需求。另外，對消費者的購買決策產生直接影響的還有價格波動問題。商家應根據市場需求和成本變化靈活調整價格，避免因價格過高而流失客源。借助促銷、會員折扣、套餐等策略吸引不同層次的消費者，優化定價策略，從而擴大市場份額。最后，餐飲業的線上化趨勢隨著互聯網和數碼科技的發展而愈加明顯。企業應加快數字化轉型，投資線上訂餐平臺、智能點餐系統等技術，提升顧客的便捷性和用餐體驗。

6.1.3 居民方建議

居民的餐飲消費與其收入水平密切相關，特別是在經濟增長放緩時期，低收入群體的餐飲支出可能受到壓縮。政府及相關政策應致力于提高居民收入，特別是中低收入階層的收入水平，以提升其消費能力。同時，推動創造更多就業機會、提高工資水平和社會保障水平也能有效提高居民的整體消費能力。

在健康觀念不斷增強的情況下，居民對食品營養價值的重視程度越來越高。加強健康飲食的意識與教育政策可以通過健康飲食宣傳、營養標簽標準化等方式，引導居民選擇更健康的餐飲選項。另外，政府要積極支持餐飲企業的創新，鼓勵餐飲消費的多樣化和體驗化，推廣本地特色美食及跨文化餐飲體驗，提升餐飲消費的多樣性，滿足不同群體的需求。

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