社會消費品零售總額影響因素分析

1、社會消費品零售總額影響因素分析 摘要：本文旨在對1989-2005年我國人口總數(shù)，商品零售價格指數(shù)，職工工資對我國社會消費品零售額變動的影響進行實證分析。首先針對這種經(jīng)濟現(xiàn)象建立了理論模型。然后，收集了相關(guān)的數(shù)據(jù)，進而利用EVIEWS軟件對計量模型進行了參數(shù)估計和檢驗，并加以修正。最后，對所得的分析結(jié)果作了經(jīng)濟意義的分析，得出結(jié)論，并相應(yīng)提出一些政策建議。關(guān)鍵詞：社會消費品零售總額 多因素分析 模型 計量經(jīng)濟學(xué) 檢驗一引言2006 年是我國實施“十一五”規(guī)劃的第一年?？傮w看，消費品市場發(fā)展面臨較為有利的環(huán)境和條件。一是2006 年繼續(xù)實施穩(wěn)健的宏觀經(jīng)濟政策，人民幣匯率保持基本穩(wěn)定，國民經(jīng)濟將保

2、持平穩(wěn)較快的發(fā)展，經(jīng)濟發(fā)展的內(nèi)在需求仍然較強，為消費品市場的穩(wěn)定增長奠定了良好基礎(chǔ)；二是國家進一步重視擴大消費的作用。把增加居民消費特別是農(nóng)民消費作為擴大消費需求的重點，不斷拓寬消費領(lǐng)域和改善消費環(huán)境,經(jīng)濟工作的重點將突出進一步擴大城鄉(xiāng)居民消費；三是居民收入水平將隨著經(jīng)濟增長而穩(wěn)步提高，特別是中央確定要扎實推進社會主義新農(nóng)村建設(shè)，農(nóng)民收入有望保持快速增長。提高最低生活保障、嚴格執(zhí)行企業(yè)最低工資制度、失業(yè)人員補貼、提高個人所得稅起征點、增加公務(wù)員工資、全面取消農(nóng)業(yè)稅、增加農(nóng)業(yè)直接補貼、增加義務(wù)教育投入等政策措施，將促進城鄉(xiāng)居民增加收入，改善消費預(yù)期，提高消費能力；四是國家進一步重視流通對經(jīng)濟發(fā)展

3、的推動作用，促進流通業(yè)改革和發(fā)展的一系列政策措施的積極作用將逐步顯現(xiàn)，為完善消費設(shè)施、改善消費環(huán)境、拓寬消費領(lǐng)域、開拓農(nóng)村市場創(chuàng)造了有利條件；五是隨著國家對市場秩序整頓和監(jiān)管力度的加大，商品質(zhì)量特別是食品安全狀況有所好轉(zhuǎn)，有利于居民消費信心的提升；六是世界經(jīng)濟發(fā)展仍處于平穩(wěn)增長周期，國際市場需求旺盛，據(jù)國際貨幣基金組織預(yù)測，2006 年世界經(jīng)濟將保持4.3%的快速增長，世界貿(mào)易也將增長7.3%；跨國投資開始回升；原油等原材料價格將呈穩(wěn)中下降趨勢，有利于國內(nèi)市場的平衡。社會消費品零售總額指各種經(jīng)濟類型的批發(fā)零售貿(mào)易業(yè)、餐飲業(yè)、制造業(yè)和其他行業(yè)對城鄉(xiāng)居民和社會集團的消費品零售額和農(nóng)民對非農(nóng)業(yè)居民零

4、售額的總和。這個指標反映通過各種商品流通渠道向居民和社會集團供應(yīng)生活消費品來滿足他們生活需要的情況，是研究人民 生活、社會消費品購買力、貨幣流通等問題的重要指標。包括售給城鄉(xiāng)居民用于生活消費的商品(不包括住房)和售給機關(guān)、團體、部隊、學(xué)校、企業(yè)、事業(yè)單位和城市街道居民委員會、農(nóng)村村民委員會用公款購買的用作非生產(chǎn)、非經(jīng)營使用的消費品。社會消費品零售總額”是一項重要、敏感的政府統(tǒng)計。定期發(fā)布的消費品零售統(tǒng)計資料，常常引起國內(nèi)外的強烈關(guān)注，間或還會引發(fā)一些疑義和爭議。為了有利于把問題搞清楚，需要對“社會消費品零售總額”從多方面逐一進行剖析，找出影響其增長變化的各種因素，然后再加以判斷。二 變量的選取

5、及分析1人口數(shù)量。我國是一個人口大國。八十年代末期以來，我國的人口自然增長率雖然逐年遞減，但平均每年仍有1000多萬人出生。這些新生人口要吃、要穿、要用，這就必然要與零售市場發(fā)生關(guān)系。人口越多，消費支出也越多，預(yù)計應(yīng)該為正相關(guān)的關(guān)系。 2商品零售價格指數(shù)。借此來說明價格變動對消費的影響，價格水平越高，相應(yīng)的消費支出就會減少，它們應(yīng)該是負相關(guān)的關(guān)系。這里均以上一年為基期。這一列數(shù)據(jù)基本上也是穩(wěn)步上升的。3職工工資總額。隨著人們收入水平的提高，人們購買商品的數(shù)量和種類逐年發(fā)生變化。從過去的只購買耐用品到今日各種種類和款式的商品以及一些高檔奢侈品，同時，收入的變化也使得消費者使用在其他領(lǐng)域的消費增多

6、，必然會對商品零售市場產(chǎn)生影響。它們應(yīng)該也是呈正相關(guān)的關(guān)系。Y-社會消費品零售總額（億元）X1-人口數(shù)量（萬人）X2-商品零售價格指數(shù)（） X3-職工工資（億元）三 數(shù)據(jù)及處理 19892005社會消費品零售總額及其相關(guān)影響因素統(tǒng)計表 時間 社會消費品 人口數(shù) 價格指 職工工 零售總額Y 量X1 數(shù)X2 資X319898101.4112704117.82618.519908300.1114333102.12951.119919415.6115823102.93323.9199210993.7117171105.43939.2199314270.4118517113.24916.21994186

7、22.9119850121.76656.4199523613.8121121114.88100199628360.2122389106.19080199731252.9123626100.89405.3199833378.112476197.49296.5199935647.9125786979875.5200039105.712674398.510656.2200143055.412762799.211830.9200248135.912845398.713161.1200352516.312922799.914743.5200459501129988102.816900.220056717

8、6.6130756100.819789.9數(shù)據(jù)來源：中華人民共和國國家統(tǒng)計局 在Eviews中輸入數(shù)據(jù)，觀察Y與各解釋變量X1,X2,X3之間的散點圖，明顯存在較強的線性關(guān)系。故我們選擇建立線性模型。建立模型：Y=0+1X1+2X2+3X3 模型的參數(shù)估計、檢驗及修正1 模型的參數(shù)估計。利用Eviews軟件，輸入數(shù)據(jù)，對模型進行OLS回歸，得到結(jié)果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/08/07 Time: 21:24Sample: 1989 2005Included observations: 17VariableCoeffi

9、cientStd. Errort-StatisticProb.  C-26784.3433851.96-0.7912200.4430X10.3666440.2622531.3980540.1855X2-157.231967.20144-2.3397110.0359X33.1838300.27828211.441020.0000R-squared0.994229    Mean dependent var31261.64Adjusted R-squared0.992897    S.D. depe

10、ndent var18566.10S.E. of regression1564.696    Akaike info criterion17.75109Sum squared resid31827544    Schwarz criterion17.94714Log likelihood-146.8843    F-statistic746.5639Durbin-Watson stat0.846162    Prob(F-statist

11、ic)0.000000 Y=-26784.34+0.366644X1-157.2319X2+3.183830X2t=(-0.791220) (1.398054) (-2.339711) (11.44102) R²=0.994229 R²=0.992897 F=746.5639可見，模型擬合得較好，可決系數(shù)較高，表明模型中解釋變量對被解釋變量的解釋程度較高。只有X1的t統(tǒng)計值不顯著，其余兩個解釋變量都通過F檢驗和T檢驗。故我們需對上述模型進行計量經(jīng)濟學(xué)方法檢驗，并且進行修正。2 計量經(jīng)濟學(xué)檢驗(1) 多重共線性檢驗利用Eviews軟件，得相關(guān)系數(shù)矩陣表： X1X2X3X1&#

12、160;1.000000-0.584892 0.954544X2-0.584892 1.000000-0.479630X3 0.954544-0.479630 1.000000從系數(shù)矩陣可以看出，解釋變量X1與X3相關(guān)系數(shù)較高，表明可能存在多重共線性。（2）修正多重共線性1) 利用OLS方法分別求Y對各解釋變量X1,X2,X3進行一元回歸，回歸結(jié)果為： 選取X3作為回歸模型的第一個解釋變量，形成一元回歸模型。2） 逐步回歸。將剩余變量X1,X2分別加入模型，得到回歸結(jié)果：加入變量X2的二元回歸方程R²最大，并且各參數(shù)的t檢驗顯著，加入X1后R&

13、#178;值有所下降，并且t檢驗值不顯著，表明變量對模型的解釋能力不強，因此選擇保留X2,剔除X1.相應(yīng)的回歸結(jié)果為：Yi=19635.79-202.8748X2+3.552267X3 t=(2.880917) (-3.341833) (38.45188)R²=0.993361 R²=0.992413 F=1047.451 DW=1.003252 由綜合判斷法知，上述回歸結(jié)果基本上消除了多重共線性，并且，在其他因素不變的情況下，價格指數(shù)X2每增加1，職工工資總額X3每上升1億元，社會商品零售總額Y將分別減少202.87億元，增加3.55億元。（3）異方差檢驗1）圖形法檢驗。

14、繪制e²t對Xt的散點圖： 由圖可以看出，殘差平方對解釋變量的散點圖主要分布在圖形的下三角部分，并且殘差平方隨Xi的變動有逐漸增大的趨勢，因此模型可能存在異方差。通過進一步檢驗看是否存在。2）White檢驗 從表中可以看出，nR2=8.915963,由White檢驗可知道，在0.05下，查2分布表，得臨界值20.05(5)=11.0705,因為nR2<20.05(5)，所以接受原假設(shè)，即模型不存在異方差。不用進行修正。（4）自相關(guān)檢驗用普通最小二乘法得到的估計模型為：Yi=19635.79-202.8748X2+3.552267X3 t=(2.880917) (-3.34183

15、3) (38.45188)R²=0.993361 R²=0.992413 F=1047.451 df=14 DW=1.003252 該回歸方程可決系數(shù)較高，回歸系數(shù)均顯著。對樣本量為17，兩個解釋變量的模型，5顯著水平，查DW統(tǒng)計表可知，dL=1.015, dU=1.536.模型中DW<dL,顯然模型存在自相關(guān)。殘差圖為： 如圖所示，殘差的變動隨t的變化不斷的改變著符號，表明隨機誤差項存在負自相關(guān)，模型中的t統(tǒng)計量和F統(tǒng)計量的結(jié)論不可信，需要采取補救措施。 （5）自相關(guān)修正 用科克倫奧克特迭代法解決自相關(guān)問題：1） 由模型得到殘差序列et,并對et進行滯后一期的自回歸

16、，得到回歸方程：et=0.350065et-12） 由方程可知0.350065，對模型進行廣義差分，得到廣義差分方程：Yt-0.350065Yt-1=1(1-0.350065)+2(X2t-0.350065X2t-1)+3(X3t-0.350065X3t-1)+ut-0.350065ut-13）對廣義差分方程進行回歸，得結(jié)果： Dependent Variable: Y-0.350065*Y(-1)Method: Least SquaresDate: 12/09/07 Time: 18:29Sample (adjusted): 1990 2005Included observations: 1

17、6 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C11534.024408.7552.6161620.0213X2-0.350065*X2(-1)-192.057062.34481-3.0805620.0088X3-0.350065*X3(-1)3.5913320.10385934.578780.0000R-squared0.990295    Mean dependent var22551.34Adjusted R-squared0.988802&#

18、160;   S.D. dependent var12362.55S.E. of regression1308.215    Akaike info criterion17.35808Sum squared resid22248543    Schwarz criterion17.50294Log likelihood-135.8646    F-statistic663.2598Durbin-Watson stat1.954995 &

19、#160;  Prob(F-statistic)0.000000由回歸結(jié)果可得新的回歸方程為：Y*+3.591332X3*t=(2.616162) (-3.080562) (34.57878) R2=0.990295 R2=0.988802 F=663.2598 df=13 DW=1.954995 其中，Y*Yt-0.350065Yt-1，X2*X2t-0.350065X2t-1，X3*X3t-0.350065X3t-1對樣本量為16，兩個解釋變量的模型，5顯著水平，查DW統(tǒng)計表可知，dL=0.982, dU=1.539.模型中DW>dL,說明廣義差分模型已無自相關(guān)，

20、不必再進行迭帶，同時可見，可決系數(shù)R2，,t,F統(tǒng)計量也均達到理想水平。所以，最終的社會商品零售總額的模型為：Y*+3.591332X3*Y*Yt-0.350065Yt-1，X2*X2t-0.350065X2t-1，X3*X3t-0.350065X3t-1 （6）平穩(wěn)性檢驗 1）對Y*序列。原始數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗，得結(jié)果為： 由結(jié)果可知，t統(tǒng)計量值大于相應(yīng)臨界值，從而接受H0,表明Y*序列存在單位根，是非平穩(wěn)序列。繼續(xù)對其一階差分序列進行檢驗，得結(jié)果： 結(jié)論表明，Y*是一階單整的。3） 對X2*進行同樣的檢驗。輸出結(jié)果： X2*為一階單整序列。3）對X3*進行同樣的檢驗，輸出結(jié)果： X3*也為

21、一階單整序列。 （7）協(xié)整檢驗 利用序列Y*對X2*,X3*回歸的結(jié)果，生成殘差e*，對e*做單位根檢驗: 由實驗結(jié)果可知，序列e*無單位根，即序列Y*與X2*,X3*協(xié)整。 （8）建立誤差校正模型分別生成序列Y*，X2*,X3*的一階差分序列數(shù)據(jù)，設(shè)立新模型為：DY*=+2DX2*+3DX3*+e*t-1+ 在Eviews中錄入數(shù)據(jù)，其中，ytY* xt2= X2* xt3= X3* e=e*,得到回歸結(jié)果： Y*tX2*t+2.187182X3*t-0.146927et-1 t=(2.603328) (-3.732710) (2.543756) (6.643088) R²=0.8

22、24499 DW=1.947167 五. 結(jié)論：1最終模型消除了多重共線性和異方差，同時增加了模型的精度，最終得到統(tǒng)計檢驗顯著并且擬合優(yōu)度較高的模型。 2人口因素對社會消費品零售總額的影響不顯著。一方面可能因為新生人口的增長消費占社會消費品零售總額的比例較?。涣硪环矫?，隨著新生人口的成長，在不同年齡段的消費也會有很大的不同。但因為缺乏資料，我們不可能逐個年齡段進行分析，只能通過一個比較長的時間序列，把所有年齡段人口的消費平均化，并假定所有的新生人口從一出生起就按平均值進行消費，這樣可能導(dǎo)致了一定的誤差使得模型擬合度不是很好，同時，人口的增長還與工資總額之間存在一定的線性關(guān)系，所以選擇剔除此變量

23、。 3商品價格指數(shù)對社會消費品零售總額有顯著影響?，F(xiàn)實經(jīng)濟中貨幣價值不是每年都保持在同一水平，所以選擇價格指數(shù)而非價格做為解釋變量。價格指數(shù)能夠放映當期價格水平，通過分析可以看到，社會消費品零售總額與價格指數(shù)呈負相關(guān)關(guān)系，并且影響顯著。 4職工工資總額對社會消費品零售總額有一定的影響。廣大居民生活必需的概念逐漸發(fā)生了變化。這種變化首先表現(xiàn)在必需的單項商品數(shù)量增多。另外，過去需要搏畢生之力才能購買的某些商品（如老三樣，新三樣等），現(xiàn)在在許多居民家庭的消費支出中只占有相對較小的比重，這樣就使得廣大居民有余力去購買更多種類的商品，其中包括過去只能在電影和電視上看到的發(fā)達國家居民使用的日用商品和奢侈類商品。另外，人們在服務(wù)方面支出的增多，也帶動了相當種類和數(shù)量商品的購買。一些重要的耐用消費品，隨著人們生活水平的提高，時尚文化的流行和科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)