吉林省居民消费需求影响因素的回归分析

施伟强+杜宇静

摘要：本文用回归分析的方法对吉林省居民消费需求及其影响因素进行的统计分析，通过检验多重共线性、异方差性、自相关性后得出最终的线性回归模型。最后对得到的额模型进行预测，并对结果进行定量与定性分析。

关键词：线性回归模型；多重共线性；预测

中图分类号：F127；F224 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）010-000-01

一、前言

改革开放以来，随着我国市场经济体制的不断完善和发展，经济和社会取得了极大的发展，人们的生活水平显著提高。消费是经济发展的主要来源之一，因此对消费及影响因素的研究是很重要的。近些年，一些学者对吉林省消费问题进行了研究，如孔静芬通过对吉林省消费需求的现状及相关问题加以分析，并提出扩大吉林省消费需求的对策建议；刘子玉对吉林省农村居民问题进行的研究；林秀梅结合吉林省居民消费需求进行了分析。但他们都侧重于经济方面的定性分析，缺少统计方面的系统分析。本文主要简历回归模型，并对模型做统计分析，通过定量和定性相结合的方式对吉林省居民消费需求的问题进行分析。

二、模型的建立

根据吉林省统计年鉴所获得的1990 - 2013年数据，设居民最终消费支出为因变量y，根据文献[1]研究结论，本文将消费需求的影响因素概括为八个方面， 即吉林省城镇居民家庭人均可支配收入x1（亿元）、人均GDP（亿元）x2、城乡收入差距x3（元）、城镇居民家庭恩格尔系数x4、居民消费价格指数CPI（上年=100）x5、居民医疗保健消费价格指数（上年=100）x6、人均储蓄余额x7（元）、住宅建设投资额x8（万元）。

1.多重共线性检验

首先对模型（1）中检验是否存在多重共线性。若模型满足线性模型的假定条件，直接用最小二乘法求模型中参数的估计。首先从变量间的相关系数可见变量间存在相关性，如x1和x3的相关系数是0.998，x1和x7的相关系数是0.997.另外，可以通过统计软件 SPSS计算VIF（方差扩大因子）的值，用VIF检验多重共线性，计算结果如下表1：

从表1可知，首先，除 x5、 x6外，其他指标的的容忍度都较接近于 0，容忍度的值越小，说明它们存在的共线性越严重。其次，除 x5、 x6的方差扩大因子小于 10 外，其他指标的方差扩大因子都大于 10，这就说明自变量之间有严重的多重共线性，为处理变量间的多重共线性，我们采用逐步回归法（stepwise）来进行变量的选择，根据选择的结果

三、结论

从回归方程可以看出，吉林省城镇居民家庭人均可支配收入（亿元）、人均GDP、人均储蓄余额（元）对居民消费需求均有正向促进作用。随收入增加，货币购买力会增加，居民的消费会相应提升。其次，城乡收入差距（元）、住宅建设投资额（万元）对居民消费需求均呈现负相关关系。收入分配差距不断扩大，使得中低收入者的支付能力受到限制，造成社会消费品零售总额增长缓慢，即中国居民的消费需求不足。

参考文献：

[1]孔静芬.影响吉林省消费需求的因素分析[A].区域经济，2013.

[2]刘子玉.吉林省农村居民消费问题研究[D].吉林：吉林大学，2010.

[3]林秀梅.对吉林省城镇居民消费需求的分析[A].当代经济研究，2002.

基金项目：吉林农业科技学院大学生科技创新项目（项目号：2015086）。