贺彦煜 王 宇

（1.华润置地（重庆）有限公司 重庆 400050）（2.重庆市江北区人民法院 重庆 400020）

1 引言

改革开放40 多年以来，中国经济蓬勃发展，居民收入与消费也随之不断提高，居民消费结构转换和消费需求扩张也逐渐成为我国经济高速增长的主要动力，城镇居民消费需求对整个国民经济的发展影响巨大。新疆作为“一带一路”重要的发展区域，与8 个国家接壤，经济的发展对全国经济的影响举足轻重，而经济的发展必然离不开消费的增长，因此，本文主要对新疆城镇居民消费进行分析，尝试性构建新疆城镇居民消费模型，以更好地了解居民消费情况及其相关影响因素。

本文选取数据为2001 年～2017 年17 年新疆城镇居民消费总额（亿元）、地方财政净收入（亿元）、储蓄存款年底余额（亿元）、城镇居民人均可支配收入（元）、全社会固定资产投资总额（亿元）、人均新疆生产总值（元），数据均来源于国家统计局网站中国统计年鉴。

2 模型的建立

2.1 多元线性回归模型基本假定

假设1：E(μi)=0,i=1,2,…,n，即零均值假设。

假设2：Var(μi)=E(μi2)=σ2,i=1,2,…,n，即同方差假设。

假设3：Cov(μi,μj)=E(μiμj)=0,i ≠j,i,j=1,2,…,n，即无序列相关假设。

假设4：Cov(Xji,μj)=0,j=1,2,…k,i=1,2,…,n，即解释变量与随机干扰项不相关。

假设5：μi～N(0，σ,2)，即随机干扰项服从正态分布。

假设6：解释变量X1,X2,…,Xk为非随机变量，不存在多重共线性。

在满足上述基本假设的情况下，建立新疆城镇居民消费的多元线性回归模型为

其中，各变量所代表的含义为Yi为新疆城镇居民消费总额（亿元），X1为地方财政净收入（亿元），X2为储蓄存款年底余额（亿元），X3为城镇居民人均可支配收入（元），X4为全社会固定资产投资总额（亿元），X5为人均新疆生产总值（元），X6为进出口贸易总额（万美元）。

各参数所代表的含义为β0为常数项；β1为当地方财政净收入增加一个单位时，新疆城镇居民消费增加的单位数；β2为当储蓄存款年底余额增加一个单位时，新疆城镇居民消费增加的单位数；β3为当城镇居民人均可支配收入增加一个单位时，新疆城镇居民消费增加的单位数；β4为当全社会固定资产投资总额增加一个单位时，新疆城镇居民消费增加的单位数；β5为当人均新疆生产总值增加一个单位时，新疆城镇居民消费增加的单位数；β6为当进出口贸易总额增加一个单位时，新疆城镇居民消费增加的单位数；μi为随机干扰项。

表1 Eviews软件输出结果

由Eviews软件输出的结果可知：

求得初步回归预测模型为

2.2 模型检验

2.2.1 经济意义检验

从模型参数估计量大小来看，在其他条件不变的情况下，地方财政净收入每增加一个单位，而新疆城镇居民消费总额将减少0.0763个单位；储蓄存款年底余额每增加一个单位，新疆城镇居民消费总额会随之增加0.004 个单位；城镇居民人均可支配收入每增加一个单位，新疆城镇居民消费总额会随之增加0.0255个单位；全社会固定资产投资总额每增加一个单位，新疆城镇居民消费总额会随之增加0.137个单位；人均新疆生产总值每增加一个单位，新疆城镇居民消费总额也会随之增加0.004 个单位；进出口贸易总额每增加一个单位，新疆城镇居民消费总额也会随之增加0.00001个单位。参数统计量的取值范围也符合实际情况，因此模型通过经济意义检验。

2.2.2 统计检验

1）拟合优度检验

在运用OLS法建立样本线性回归模型时，结合Eviews 软件输出结果可以看出可决系数R2=0.99792 接近于1，说明样本回归方程与样本观测值拟合得很好。

2）F 检验

由Eviews 软件输出结果可以看出，F=799.524 ＞F(6,10)=3.22 ，则 回 归 模 型 中 参 数β1、β2、β3、β4、β5、β6显著不为0。换句话说回归方程总体上的线性关系显著成立。

3）t 检验

由Eviews 软件输出结果可以看出，X1、X2、X3、X4、X5、X6对应的偏回归系数的绝对值均小于tα2(10)，则回归模型中参数β1、β2、β3、β4、β5、β6显著为0。则该模型可能存在多重共线性。

3 计量经济学检验

3.1 多重共线性检验

很多经济变量，随着时间的推移和变化，大多数情况下会出现共同的变化趋势，这就非常容易产生多重共线性。在模型中大量采用滞后变量也容易产生多重共线性。

由Eviews 输出结果，可以看出R2=0.99792 接近于1，F=799.524 显著地大于F(6,10)=3.22，t统计量不显著，模型存在多重共线性。运用逐步回归法对模型进行重新建立及修正。

先由新疆城镇居民消费总额Y 分别与X1、X2、X3、X4、X5、X6建立一元回归模型，找出相关性最强的主要因素。最终选定见表2，最终选定最基本的模型为Yi=161.1139+0.275673X4，说明全社会固定资产投资总额是影响新疆城镇居民消费总额的最主要因素。

表2 选定一元回归模型

再分别加入X1、X2、X3、X5、X6建立二元回归模型，选定第二个解释变量。通过综合比较（如表3），在模型中保留城镇居民人均可支配收入，则模型为

表3 选定第二个解释变量

再分别加入X1、X2、X5、X6建立三元回归模型，选定第三个解释变量。通过综合比较（如表4），在模型中保留进出口贸易总额，则模型为

修正：由于选X6后的R2=0.997354 小于选X6前的R2=0.997495，故在模型中剔除X6，即经过上述逐步回归分析，表明Y 对X3、X4的回归模型较优。回归结果见表5。

表4 选定第三个解释变量

表5 回归结果

回归模型为

3.2 异方差性检验

表6 无交叉项的怀特检验

从表6 中的无交叉项怀特检验可看出，当显著性 水 平 为α=0.05 时，nR2=2.892554 ＜χ0.05(4)=9.488，所以不存在异方差性。实际上，χ2统计量的p 值为0.575964，大于0.05 的水平，所以不存在异方差。

表7 有交叉项的怀特检验

从表7 中的含交叉项怀特检验可看出，当显著性 水 平 为α=0.05 时，nR2=4.794334 ＜χ0.05(5)=11.071，所以不存在异方差性。且χ2的统计量的p值0.441492，大于0.05 的水平，所以不存在异方差性。

3.3 序列相关性检验

3.3.1 DW检验

在5%的显著性水平下，n=17,k=3（包含常数 项），查 表 得dL=1.02，dU=1.54 ，( 4-dU)＞DW=2.097888 ＞dU，由上述判断区域知，不存在序列相关。

表8 Eviews回归结果

3.3.2 LM检验

由表9 得到LM 检验结果含一阶滞后变量时的Prob为0.797005大于0.05，所以随机干扰项不存在一阶序列相关。

表9 LM检验

4 结语

表10 最终回归结果

最终回归模型为

从模型参数估计量大小来看，在其他条件不变的情况下，城镇居民人均可支配收入每增加一个单位，新疆城镇居民消费总额会随之增加0.034084个单位；在其他条件不变的情况下，全社会固定资产投资总额每增加一个单位，新疆城镇居民消费总额会随之增加0.181687 个单位。参数统计量的取值范围也符合实际情况，因此模型通过经济意义检验。

最终消费分为居民消费和社会消费，本文则采用居民消费中城镇居民消费总额为应变量，通过列取了一些和其有关的解释变量，并运用计量经济方法对这些解释变量进行分析，最终得出主要影响因素。即得出新疆城镇居民消费总额与城镇居民人均可支配收入和全社会固定资产投资总额有关。

城镇居民人均可支配收入越高，居民消费总额越高。对我地区而言城镇居民的收入有很大的差异，我们要以城镇中中低收入的居民为重点扶持对象，提高收入水平，使居民收入保持一个合理的、较快的增长速度。

结合国家贴息、低息、减免所得税等政策，合理运用消费信贷从而来增加城镇固定资产投资额，这样就可以带动国民经济各行业的发展，从而提高城镇居民消费总额。