我国城镇居民消费性支出和
可支配收入的分析
我国城镇居民消费性支出和可支配收入的分析
一：研究目的及要求
居民消费支出是指城乡居民个人和家庭用于生活消费以及集体用于个人消费的全部支出。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。随着市场经济的稳定繁荣和改革开放的深入发展，我国人均生活水平有了大幅度提高，其主要表现在人均可支配收入的增长。为研究我国城镇居民消费支出与收入的相关性，探讨城镇居民可支配收入与消费性支出之间数量关系的基本规律，揭示可支配收入在居民消费性支出中的作用，对于宏观经济运行提出合理化建议，根据1994——2008年全国城镇居民消费性支出与可支配收入的基本数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，对城镇居民消费性支出与可支配收入之间数量关系进行分析从而证明增加居民收入来刺激消费，增加消费性支出的必要性。
二、模型设定及其估计
食品支出，居民住房，医疗保健以及衣着对于居民日常生活来说是必不可少的支出，因此我考虑的影响因素主要有食品支出X2，居住支出X3,医疗保健X4，衣着方面X5，建立了下述的一般模型：其中
+et
Yt——居民的可支配收入
X2——食品支出
X3——居住支出
X4——医疗保健
X5——衣着支出
et——随即扰动项。
从1995---2009年的中国统计年鉴中收集到以下数据：
年份 Y收入（元） X2(食品支X3(居住 ) X4(医疗保健) X5(衣着支出) （元） 出 ) （元） 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
3496.24 4282.95 4838.90 5160.32 5425.05 5854.02 6279.98 6859.58 7702.80 8472.20 9421.61 10493.03 11759.45 13785.81 15780.76 1422.49 1766.02 1904.71 1942.59 1926. 1932.10 1958.31 2014.02 2271.84 2416.92 2709.60 2914.39 3111.92 3628.03 4259.81 （元） 193.16 250.18 300.85 358. 172.96 453.99 500.49 547.96 624.36 699.39 733.53 808.66 904.19 982.28 1145.41 （元） 82. 110.11 143.28 179.68 257.15 245.59 318.07 343.28 430.08 475.98 528.15 600.85 620.54 699.09 786.20 390.38 479.20 527.95 520.91 311.01 482.37 500.46 533.66 590.88 637.73 686.79 800.51 901.78 1042.00 1165.91 利用Eviews软件，输入Y、X2、X3、X4、X5、X6等数据，采用这些数据对模型进行OLS回归，结果如表1：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/16/10 Time: 11:19 Sample: 1994 2008 Included observations: 15
Variable X2 X3 X4 X5 C
R-squared
Coefficient Std. Error
2.194021 0.585904 0.214399 1.585739 6.304798 2.000612 2.098000 1.908098 -1227.160 365.0907
t-Statistic
3.744679 0.135204 3.151434 1.099524 -3.361246
Prob.
0.0038 0.51 0.0103 0.2973 0.0072
7974.180 3628.636
0.997209 Mean dependent var 0.996092 S.D. dependent var
Adjusted R-squared
S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
226.8423 Akaike info criterion 514574.4 Schwarz criterion -99.60692 F-statistic 1.471612 Prob(F-statistic)
13.94759 14.18361 3.0849 0.000000
表1 表2残差图
16000120008000400400020000-200-4009495969799000102030405060708ResidualActualFitted 表2
由表2可以看出，残差的变动有系统模式，连续为正和连续为负，表明残差项存在一阶正自相关，模型中t统计量和F统计量的结论不可信，需采取补救措施。根据表1可以看出，模型估计的结果为：
ˉ1227.160 + 2.194021X2+ 0.214399X3+ 6.304798X4+ 2.098000X5
(365.0907) (0.585904) (1.585739) (2.000612) (1.908098) t= (-3.361246) (3.744679) (0.135204) (3.151434) (1.099524) 一、统计检验
（1）拟合优度：由表1中数据可以得到：R2=0.9972，修正的可决系数为0.9961，可决系数很高，这说明模型对样本的拟合很好。
（2） F检验：针对H0:2340，给定显著性水平0.05，在F分布表中查出自由度为k-1=3和n-k=11的Fα=3.0849〉F0.05(3,11)=3.59,明显显著，应
拒绝原假设H0:2340，表明模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。
（3）t 检验：在5%的显著性水平下，自由度n-k-1=10的t统计量的临界值为t0.025（10）=2.23，则可以得出X3、X5前参数的估计值未能通过t检验。 计算各解释变量的相关系数，选择X2、X3、X4、X5数据，得相关系数矩阵 表3
X2 X3 X4 X5
X2 1.000000 0.741777 0.946577 0.971292
X3 0.741777 1.000000 0.671058 0.950386
X4 0.946577 0.671058 1.000000 0.607836
X5 0.971292 0.950386 0.607836 1.000000
表3
由相关系数矩阵可以看出：各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。
三、消除多重共线性
采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题。分别作Y对X2、X3、X4、X5的一元回归，结果如下：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/20/10 Time: 10:53 Sample: 1994 2008 Included observations: 15
Variable X2 C
R-squared
Coefficient
4.625133 -3181.529
Std. Error
0.181756 459.1190
t-Statistic
25.44700 -6.929638
Prob.
0.0000 0.0000
7974.180 3628.636 15.50065 15.59506 7.5497 0.000000
0.980319 Mean dependent var 0.978806 S.D. dependent var 528.2685 Akaike info criterion 3627879. Schwarz criterion -114.2549 F-statistic 0.708690 Prob(F-statistic)
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
Dependent Variable: Y Method: Least Squares
Date: 12/20/10 Time: 10:55 Sample: 1994 2008
Included observations: 15
Variable X3 C
R-squared
Coefficient
11.77055 1166.053
Std. Error
0.812460 525.3282
t-Statistic
14.48755 2.219667
Prob.
0.0000 0.0448
7974.180 3628.636 16.58705 16.68146 209.81 0.000000
0.941675 Mean dependent var 0.937188 S.D. dependent var 909.4170 Akaike info criterion
Schwarz criterion
-122.4029 F-statistic 1.493135 Prob(F-statistic)
Std. Error
0.9456 421.5940
t-Statistic
16.69419 4.332297
Coefficient
15.84205 1826.470
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
Dependent Variable: Y Method: Least Squares
Prob.
0.0000 0.0008
7974.180 3628.636 16.31801 16.41242 278.6960 0.000000
Date: 12/20/10 Time: 10:56 Sample: 1994 2008 Included observations: 15
Variable X4 C
R-squared
0.955433 Mean dependent var 0.952005 S.D. dependent var 794.9544 Akaike info criterion 8215383. Schwarz criterion -120.3851 F-statistic 0.5174 Prob(F-statistic)
Std. Error
1.082338 735.3244
t-Statistic
13.41261 -1.753244
Coefficient
14.51698 -12.203
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
Dependent Variable: Y Method: Least Squares
Prob.
0.0000 0.1031
7974.180 3628.636 16.73156
Date: 12/20/10 Time: 10:57 Sample: 1994 2008 Included observations: 15
Variable X5 C
R-squared
0.932607 Mean dependent var 0.927423 S.D. dependent var 977.5601 Akaike info criterion
Adjusted R-squared S.E. of regression
Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
Schwarz criterion
-123.4867 F-statistic 1.301498 Prob(F-statistic)
16.82597 179.81 0.000000
统计如下为： 变量 参数估计值 t 统计量 X2 X3 11.77055 14.48755 0.937188 X4 15.84205 16.69419 0.952005 X5 14.51698 13.41261 0.927423 4.625133 25.44700 0.9788 R2 2按R的大小排序为：X2 X4 X3 X5
以X2为基础，顺次加入其他变量逐步回归。 1)首先加入X5回归结果为：
-3085.316 +4.302113 X2 + 1.07.0201X5
t= (5.449761) (0.421283) R2 =0.977374
当取0.05时，t-1488.048 + 2.913841X2+6.272478X4t= （10.87632） (6.748146)
R2 = 0.995211 查表得出t>t0.05 则X4对于参数的t检验显著，保留X4
3)加入X3回归结果为
-1454.370 + 2.774995 X2 + 4.575556X4+ 1.659270X3
t= （10.85868） （3.665669） (1.851993)
R2 = 0.996018 查表得出t则X2 X4 的参数的t检验显著,这是最后消除多重共线性的结果，最后保留X2、X4。最终的函数以f（X2， X4）=-1454.370 + 2.774995 X2 + 4.575556X4为最优。
这意味着在其他因素不变的情况下，可支配收入对于居民的食品支出以及医疗方面来说有着显著的影响。食品方面，随着经济发展人民生活水平提高，用于食品支出比例下降，符合经济发展的一般规律。食品边际消费倾向下降，这也清楚
的表明了我国经济不断向前发展。居住方面，因为住房更换的周期具有较长性,与其他支出相比更具有稳定性,变化比例往往与人民的预期关系紧密。并且现在有些年轻人不买房而改为租房或者和家人一起住，造成了这方面消费的增长并不是太快。衣着方面，随着收入的增加，居民未来衣着的消费倾向偏重于成衣化，高档化，衣着偏重于改善服装的质量。医疗保健方面，现代人对于自己的健康重视程度增加，并且医院的普及也部分解决了看病困难的情况。健康成为人们普遍关心的话题，而且居民在养生以及保健药品方面的支出也逐年增加。 因此，我国居民的可支配收入对于某些消费性支出有着显著的相关性。如果能够增加居民收入，改善消费环境，完善相关配套措施以增加居民消费支出，提高消费水平，那么我国的经济将更加快速并且健康的发展。
