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我国居民消费的影响因素分析
我国居民消费的影响因素分析
摘要:
消费作为社会再生产的重点和起点,对于实现社会再生产的良性循环、促进国民经济的持续开展具有决定性作用。
消费有利于提高开展质量、增进民生福祉、推动经济构造优化升级、激活经济增长生动力,实现持续安康高效协调开展。
消费关系民生福祉,是提高人民生活质量的在要求。
要刺激消费、扩大需,必须找出影响居民消费水平的关键性因素,然后采用计量经济学计算出各个解释变量系数,建立居民消费水平计量模型对此进展分析。
关键词:
居民消费水平居民可支配收入恩格尔系数消费物价指数
一、选题背景和意义
消费、投资、净出口是拉动经济开展的“三架马车〞,但是消费需求才是经济增长真正而持久的原动力,与投资和出口相比,消费是最根底、最不可代替的因素,它是决定一国经济能否持续稳定增长的关键。
只有本国居民消费不断得到相应增长,居民消费与投资良性互动、相互促进,才能为一国经济的增长提供源源不断的动力。
这样的经济增长才是安康的、可持续的。
近年来,我国的投资和净出口对GDP的奉献率一直呈上升趋势,但是我国居民的消费率过低而储蓄率过高,消费增长的速度落后于经济增长速度,导致消费、投资与净出口的构造失衡。
投资和净出口成为推动我国经济增长的重要力量,但外需的不确定性和不可控性会给我国经济开展带来麻烦,过分倚重外需拉动经济增长不是长久之计;而通过扩大投资特别是加大政府对根底设施的投资力度,虽然短期可直接拉动经济增长,但将来仍然会出现需缺乏的问题,经济仍将面临停滞的危险,需缺乏已成为制约我国经济持续安康开展的障碍。
对于我国这样一个大国,要保证经济的持续、稳定开展,从长远来看只能依靠消费,尤其是依靠居民消费来拉动经济。
党中央在经济工作会议上强调要着力扩大需,特别是居民消费需求,要拓宽和开发消费领域,增强消费对经济开展的拉动作用。
因此,研究我国居民消费的影响因素对于扩大需、促进我国经济的安康可持续开展具有非常重要的现实意义。
二、文献综述
王田、梅洪常、伟〔2005〕现期收入、利率、收入差距、社会保障体制、分配体制、收入增长率、失业率、个体特征等因素对预期收入都有一定程度的影响,失业率、价格指数、税率、现期借贷、现期消费等因素通过对预期支出的影响而影响预期收支状况的估计,即使其他条件完全一样,由于个体特征的差异而表现出不同的预期结果。
王吉恒,敏,孟菲〔2012〕研究说明,国生产总值、居民收入、居民储蓄、通货膨胀及社会保障对我国居民消费均有明显的影响。
其中,国民生产总值和居民收入对消费的影响最为显著,而居民储蓄、通货膨胀和社会保障对我国居民人均消费增长也有比拟大的奉献。
齐吴珍〔2012〕分析了影响我国居民消费的五个主要因素:
收入增长率;收入分配差距;不确定性;流动性约束;房价。
其中收入增长率方面,收入是决定居民消费水平的主要因素,收入增加的快慢是影响居民消费需求变化的重要原因。
收入分配方面,收入分配的差距对整体居民的消费率有负影响。
不确定性方面,医疗、住房、教育等各方面的花费具有很多不确定性和风险,使得我国城乡居民普遍比拟节省。
流动性约束方面,我国的消费信贷制度还处在初步阶段,存在很大的流动性约束,居民很难从银行取得消费信贷,且很多人没有借钱消费的理念,这些都使得流动性约束在我国相当严重。
房价方面,我国持续多年高速上涨的房价使很多居民难以负担得起,高房价很可能挤压了居民的消费。
叶小青、先玲、毅〔2013〕研究得出我国城市居民和农村民居均具有稳定的消费习惯,且稳定性随着收入水平递增;人均收入与居民消费率负相关;财政支出对居民消费率的挤入效应随着收入水平增加逐渐变小;城市老年抚养比和少年抚养比与居民消费率均为正相关,农村少年抚养比与居民消费率负相关;利率对居民消费率的影响随收入水平增加呈倒U型形状的变化。
慧敏〔2013〕研究说明其他因素保持不变的情况下,我国居民消费水平与城镇居民可支配收入、农村居民可支配收入、物价水平存在以下关系:
城镇居
民可支配收入对居民消费水平的影响为正向的0.27倍,农村居民可支配收入对居民消费水平的影响为正向的0.97倍,物价水平对居民消费水平的影响为负向的1.07倍。
王金安〔2014〕研究发现可支配收入是影响中国居民消费的最主要因素;股票和房地产资产虽然对消费也有显著影响,但是作用较小;居民收入差距对消费的影响不可小觑;医疗、教育和住房制度改革直接导致居民消费支出的减少并对资产的财富效应大小产生影响。
二、实证研究
〔一〕、模型依据
消费水平是指一个国家一定时期人们在消费过程中对物质和文化生活需要的满足程度。
本文以分析居民消费水平为目的,同时考虑了其他一些指标的分析需要,根据计量经济学模型的构思,在建模时作了如下处理:
〔1〕该模型为线性模型。
〔2〕主要采集的样本是1995年至2014年20年间的完整数据
〔3〕模型中将居民消费水平作为被解释变量,根据经历引入居民家庭可支配收入、消费物价指数、税收、国生产总值,以求能使模型具有更高的可操作性。
〔二〕、确定变量
在现实生活中,影响消费水平的因素很多。
例如:
人均国生产总值、收入水平、消费物价指数、利率水平、收入分配状况、消费者偏好、国民可支配收入、消费信贷状况、未来消费预期及风俗习惯等。
考虑到我国经济的实际情况和样本数据的可取得性,本文选择了以下一些因素决定居民消费水平:
居民家庭可支配收入、消费物价指数〔CPI〕、税收、国生产总值〔GDP〕。
居民家庭可支配收入:
居民可支配收入是居民家庭在调查期获得并且可以用来自由支配的收入。
即工资收入中扣除掉根本养老保险、根本医疗保险、失业保险、公积金、个人所得税等剩下的那局部。
它标志着居民即期的消费能力,这个指标增长得越快,就反映人民生活水平提高的越快,反映他的消费能力就越强。
消费物价指数〔CPI〕:
是一个反映居民家庭一般所购置的消费商品和效劳价格水平变动情况的宏观经济指标。
它是度量一组代表性消费商品及效劳工程的价格水平随时间而变动的相对数,是用来反映居民家庭购置消费商品及效劳的价格水平的变动情况。
它是一个政府用来衡量通胀的一个数据。
通胀往往伴随着物价的持续上涨,而物价的上涨会影响到消费者的消费情绪和使消费者的实
际购置力下降,因此也是影响居民消费的因素之一。
税收:
税收是国家为满足社会公共需要,凭借公共权力,按照法律所规定的标准和程序,参与国民收入分配,强制取得财政收入的一种特定分配方式。
税收作为一种经济手段,不仅承当着为公共物品的提供筹资的职能,还承当着调节微观经济主体经济活动的职能。
税收会通过改变或影响纳税人的选择来影响消费量或者消费种类。
税收作为一种操作性较强的政策工具可以对纳税人的行为产生影响从而对消费品的组合和数量同时进展调节。
因此,扩大消费可以从税率的变化和税种的选择入手。
国生产总值〔GDP〕:
是指在一定时期〔一个季度或一年〕,一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值,常被公认为衡量国家经济状况的最正确指标。
国生产总值增加意味着国民经济水平提高,居民收入增加,居民的消费能力提升,消费水平随之提高。
反之,国生产总值减少,居民的收入同步减少,消费水平降低。
〔三〕、数据搜集
通过?
中国统计年鉴?
和国家统计总局收集的数据,得出下表:
表1:
居民消费水平与相关影响因素数据表
年份
居民消费水平(元〕
居民家庭可支配收入〔元〕
CPI〔上年=100〕
税收〔亿元〕
GDP〔亿元〕
1995
2355
5860.7
117.1
6038.04
60793.73
1996
2789
6765
108.3
6909.82
71176.59
1997
3002
7250.4
102.8
8234.04
78973.03
1998
3159
7587.1
99.2
9262.8
84402.28
1999
3346
8064.3
98.6
10682.58
89677.05
2000
3632
8533.4
100.4
12581.51
99214.55
2001
3887
9226
100.7
15301.38
109655.2
2002
4144
10178.4
99.2
17636.45
120332.7
2003
4475
11094.4
101.2
20017.31
135822.8
2004
5032
12358
103.9
24165.68
159878.3
2005
5573
13747.9
101.8
28778.54
184937.4
2006
6263
15346.5
101.5
34804.35
216314.4
2007
7255
17926.2
104.8
45621.97
265810.3
2008
8349
20541.4
105.9
54223.79
314045.4
2009
9098
22327.8
99.3
59521.59
340506.9
2010
10919
25028.4
103.03
73210.79
401512.8
2011
13134
28787.1
105.4
89738.39
473104.1
2012
14699
32481.3
102.6
100614.28
519470.1
2013
16190
35851
102.6
110530.7
568845
2014
17806
39333
102
119175.31
636463
根据表一作出以下折线图:
图一:
图二:
图三:
图四:
由上图直观地看出随着居民家庭可支配收入、CPI、税收、GDP的上升,居民消费水平也呈现上升趋势,即这四个指标与居民消费水平呈正相关关系。
〔四〕、实证过程
1、参数估计
该模型的表达式为:
其中:
:
居民消费水平〔元〕
:
居民家庭可支配收入〔元〕
:
CPI〔上年=100〕
:
税收〔亿元〕
:
GDP〔亿元〕
:
随机干扰项
利用Eviews软件对模型的参数进展OLS估计得到表2。
表2:
模型回归结果表
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
04/29/16Time:
21:
49
Sample:
19952014
Includedobservations:
20
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X1
0.350094
0.040946
8.550166
0.0000
X2
-5.535264
1.792050
-3.088788
0.0075
X3
-0.036132
0.013609
-2.655056
0.0180
X4
0.009951
0.004843
2.054848
0.0577
C
572.3253
214.6341
2.666516
0.0176
R-squared
0.999734
Meandependentvar
3923.300
AdjustedR-squared
0.999663
S.D.dependentvar
2406.042
S.E.ofregression
44.18326
Akaikeinfocriterion
10.62689
Sumsquaredresid
29282.41
Schwarzcriterion
10.87582
Loglikelihood
-101.2689
F-statistic
14082.14
Durbin-Watsonstat
1.116087
Prob(F-statistic)
0.000000
根据表2中的数据得到回归结果:
=572.325+0.350
-5.535
-0.036
+0.010
(214.63)(0.04)(-3.088)(-2.655)(2.055)
T=(2.666)(8.550)(-3.089)(-2.655)(2.055)
F=14082.14D·W=1.116
=0.999734
=0.999663
2、模型检验与修正
〔1〕经济意义检验
模型估计结果说明,在假定其它变量不变的情况下,居民可支配收入每增长1元,居民消费就会增加0.35个元;在假定其它变量不变的情况下,CPI每增长一个百分点,居民消费就会减少5.535元;在假定其它变量不变的情况下,税收每增加1亿元居民消费就会减少0.036元;在假定其它变量不变的情况下,GDP每增长1亿元居民消费就会增加0.01元。
这与理论分析和经历判断相一致。
〔2〕统计检验
1°拟合优度检验
由表2中数据可以得到:
=0.999734,修正的可决系数为
=0.999663,这说明模型对样本的拟合很好。
2°T检验
分别针对
:
=0〔i=1,2,3,4〕,给定显著性水平
,查t分布表得自由度为n-k=21临界值
〔n-k〕=1.753。
由表二中数据可得,与
、
、对应的t统计量分别为2.666、8.550、-3.089、-2.655、2.055,其绝对值均大于
〔n-k〕=1.735,这说明分别都应当拒绝
:
=0〔i=1,2,3,4〕,当在其它解释变量不变的情况下,解释变量“居民家庭可支配收入〞〔
〕、“CPI〞〔
〕、“税收〞〔
〕、“GDP〞(
)分别对被解释变量“居民消费水平〞Y都有显著的影响。
3°F检验
针对
,给定显著性水平
,在F分布表中查出自由度为k-1=3和n-k=16的临界值
(3,16)=3.24,由表2中得到F=14082.14,由于F=14082.14>
(3,16)=3.24,应拒绝原假设
,说明回归方程显著,即“居民家庭可支配收入〞、“CPI〞、“税收〞、“GDP〞等变量联合起来确实对“居民消费水平〞有显著影响。
3、多重共线性检验与修正
〔1〕相关系数法
由于模型涉及到的参数较多考虑进展一次多重共线性检验,建立相关系数矩阵如下表所示。
表3:
:
相关系数矩阵表
X1
X2
X3
X4
X1
1
-0.357534955
0.980753
0.994751
X2
-0.35753
1
-0.30959
-0.32688
X3
0.980753
-0.30959313
1
0.995049
X4
0.994751
-0.326879411
0.995049
1
由表3可看出个解释变量之间的相关系数较高,尤其是
和
,推测可能存在多重共线性。
4、序列相关性检验
〔1〕D·W检验
当k=3、n=20时,查表得
=1.10,
=1.54,D·W=1.20,显然
<D·W<
,属于不能确定的围。
(2)LM检验
由于D·W检验不能确定是否存在自相关,故运用LM检验结果如下表所示:
表6:
LM检验结果表
Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
F-statistic
2.567487
Probability
0.112228
Obs*R-squared
5.367108
Probability
0.068320
TestEquation:
DependentVariable:
RESID
Method:
LeastSquares
Date:
04/29/16Time:
22:
30
Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
2.582411
191.5795
0.013480
0.9894
X1
0.001938
0.009401
0.206113
0.8397
X2
-0.069416
1.678461
-0.041357
0.9676
X3
-0.000772
0.003157
-0.244605
0.8103
RESID(-1)
0.522897
0.248167
2.107032
0.0536
RESID(-2)
-0.403016
0.265601
-1.517371
0.1514
R-squared
0.268355
Meandependentvar
5.02E-13
AdjustedR-squared
0.007054
S.D.dependentvar
44.44110
S.E.ofregression
44.28409
Akaikeinfocriterion
10.66245
Sumsquaredresid
27455.12
Schwarzcriterion
10.96117
Loglikelihood
-100.6245
F-statistic
1.026995
Durbin-Watsonstat
2.006796
Prob(F-statistic)
0.439091
由上表看一看出LM=5.367,小于显著性水平为5%、自由度为2的
分布的临界值
〔2〕=5.99,说明模型的干扰项已不存在自相关性。
由上述结果得到的回归方程为:
=370+0.432
-4.187
-0.009
〔209.04〕〔0.01〕〔1.828〕〔0.003〕
T=(1.77)〔42.837)(-2.29)(-2.65)
F=15627.42D·W=1.20
=0.999659
=0.999595
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