中国居民消费水平影响因素实证研究

贾悦伦

摘要：本文以1978年到2015年（部分为到2014年的数据）中国居民消费水平、GDP、城镇居民家庭人均可支配收入、人口自然增长率、居民消费价格指数、居民储蓄分别从一元线性回归以及多元线性回归两个角度运用最小二乘法研究了中国居民消费水平的影响因素，得出在该时间线下，中国居民消费水平主要与GDP、居民消费价格指数、居民储蓄这三个因素相关。并给出了相应的政策建议。

关键词：中国居民消费水平；计量分析；EVIEWS8；影响因素

一、中国居民消费水平影响因素的选择

实际经验以及之前的研究表明，GDP以及人均居民收入对于消费水平具有显著的解释效力，很多情况下这两大要素被作为直接因素考虑，一般来说，GDP较高的国家说明其有较强的经济实力，因此居民消费水平相应较高；而人均收入则直接体现一个人的财富，正如凯恩斯的消费函数所体现的，收入对于消费具有重大

的影响。

除去这两个因素之外，从理论上直接分析，常见的因素还可能有以下几个：

（一）人口增长率

在财富一定的情况下，人口增长率越高，则财富将在更多的人之间进行分配，由此会降低居民的消费水平。同时人口增长率可以一定程度上反映人口结构，而不同的人口结构消费习惯不同，必然导致消费水平的变化，人口增长率较高说明年轻群体在人口中占据主体，则必然导致消费水平的提升。

（二）通货膨胀

通货膨胀使居民日常生活必需品价格普遍上涨，这意味着城镇和农村居民的人均可支配收入不同程度缩水。通货膨胀使居民的实际收入减少，降低了居民的消费能力。另外，通货膨胀对居民的消费预期也产生影响。居民消费价格持续上涨，一定程度上削弱了城市居民的消费欲望。预期未来收入水平下降，表现最明显的就是恩格尔系数提高，对消费结构产生影响。本文采用居民消费价格指数描述通

货膨胀。

（三）居民储蓄

居民的消费和储蓄互相影响。一方面储蓄增加，现实的消费就会减少，而储蓄减少，现实的消费就会增加。另一方面高储蓄往往对应着高投资，银行可以作为中介将财富进行转移，而投资规模的扩张又可以提升居民的消费水平。我国居民储蓄率一直保持较高水平。20世纪90年代以来，城乡居民储蓄存款持续增长，其对于消费的影响也是值得探究的。

二、研究设计与实证分析

（一）研究目标

首先我们将根据1978–2014年的居民消费水平（Y）；1978–2015年的GDP（X1）；1978–2015年人均可支配收入（X2）；1978– 2015年人口自然增长率（%） （X3）；1978– 2015年居民消费指数（%） （1978年作为基期=100）（X4）；1978–2014年居民储蓄（X5）这些数据，分别对以上六个因素与消费水平进行一元线性回归分析，确定这六个因素是否都如之前的理论分析一样显著影响消费水平。之后会将显著影响的因素与消费水平进行多元回归分析，剔除可能存在的共线性情况，最后得到一个较为完美的模型。

（二）模型设定。

1.一元线性回归模型：

Yi=α0+α1Xki+μi（k=1，2，…，5）

分别建立五个一元线性回归模型，α0和α1表示待估参数，通过EVIEWS软件进行回归分析。得到相关统计结果如表1：

综合上表可以发现，五个因素都可以解释居民消费水平，但解释程度不相同。GDP、人均可支配收入、居民储蓄在模型拟合程度、对Y的解释能力方面都特别强，而人口自然增长率以及消费物价指数对于Y的解释相对较弱。尤其人口自然增长率显著性不是很强。相比较之前的理论分析可以看到：在我国人口基数大的基本国情下，人口自然增长率对于消费水平的影响是负向的，即人口增长率增加1%，居民消费水平下降988.2012元。另一方面储蓄与消费水平是正向的关系，这与我国发展中国家的基本国情也是符合的，我国最近几十年处于飞速发展阶段，人民生活水平不断提高，消费提升的同时储蓄也有增加，人民生活水平还有很大的提升空间。

2.多元线性回归模型：（假设上述的五个解释变量都可以显著解释居民消费水平）

Yi=β0+β1Xi1+β2Xi2+β3Xi3+β4Xi4+β5Xi5+μi

建立一个多元回归模型，β0到β5表示待估参数，通过EVIEWS软件进行回归分析。得到如图1所示结果：

该模型的拟合优度检验：

R2=0.999077，R2=0.998928

说明模型的拟合程度非常好，同时F统计值6709.099非常大，对应P-value值为0。整个模型是显著的，但是当α=0.05时，X2与X3的t检验并不显著，这与之前一元线性回归的结果有较大出入，说明可能存在比较严重的多重共线性情况。因此需要进一步的筛选变量。在表一中，我们首先选取R2最大的X2作为基础变量，逐步加入其它变量。根据赤池信息准则和施瓦茨信息准则以及加入的变量可以提高R2这三个准则，我们发现X2与X4这两个变量之间存在较明显的共线性情况，往往不能同时满足这两个变量同时显著的情況，故这里我们放弃以X2为基础变量的想法，选择X1为基础变量，当再加入X4、X5这两个变量时有：

R2=0.998956

这样修正后的可决系数大于考虑每个变量时的t值，而且各个变量都是显著的，都可以在95%的概率下对模型有显著解释能力，整体上F值等于11481.17，整个模型也是显著的，因此我们这里不再增加变量，原有的X2、X3剔除出模型之外，则可得最终的回归方程：

Yi=-1666.105+0.013Xi1+3.194Xi4+0.015Xi5+μi

三、小结

通过一系列的数据分析，我们最终发现，当单独研究时，国民生产总值、居民人均收入水平、人口自然增长率、消费物价指数、居民储蓄都可以显著解释居民消费水平，其中国民生产总值、居民人均收入、居民储蓄的解释能力非常强；而当综合考虑多元线性回归模型时，由于共线性的问题，只将GDP、消费物价指数、居民储蓄列入模型之中。

从其影响因素来看，GDP、消费物价指数对于居民消费水平来讲更多的是一种被动影响，并不能真正反映居民生活水平的改善，而随着近几年来我国GDP增速放缓，我们需要更多地依赖一些主动的刺激性措施来提升居民消费水平，进而提升居民生活质量。一方面面对社会老龄化趋势，政府放开了二胎政策，这对于社会年龄结构的改变具有重大意义，而年轻群体的增加将带来切实的消费水平改善；另一方面随着可支配收入的提高以及居民金融意识的提高，鼓励更合理的资金配置，促进社会实体投资、加强对于金融衍生产品的控制与监管将会成为推动居民消费的强大动力；最后习主席提出的供给侧改革，从供给端提升生产水平，加大科技研发与科技创新，提高产品质量，将是提高居民消费水平的根本所在。

参考文献：

[1]郝卉.居民消费水平影响因素的计量分析[J].才智，2011（8）.

[2]王吉恒，李敏，孟菲.论我国居民消费水平的影响因素[J].开放导报，2012（2）.

[3]程松柏.我国居民消费水平影响因素的计量分析与政策建议[J].商业时代，2010（35）.

[4]刘慧敏.我国居民消费水平影响因素的实证分析[J].经济视角（上旬刊），2014（3）.

[5]任逸佳.中国居民消费水平的影响因素研究[J].管理观察，2015（16）.

[6]李子奈，潘文卿.计量经济学（第四版）[M].北京：高等教育出版社，2003.

（作者单位：对外经济贸易大学金融学院）