我国社会消费品零售总额影响因素分析

我国社会消费品零售总额影响因素分析

作者：张舒

来源：《全国流通经济》2019年第03期

摘要：本文运用多元线性回归方法建立模型，采用Stata/SE12.1软件作为统计分析工具，通过相关指标的检验和逐步回复方法，确定对我社会消费品零售总额具有重要影响的经济指标。结果显示，影响我社会消费品零售总额的主要因素是居民人均可支配收入、城乡居民人均收入比值、社会保障基金收入。其中，居民人均可支配收入与社会保障基金收入与社会消费品零售总额正相关，城乡居民人均收入比值与社会消费品零售总额负相关。 关键词：多元线性回归;社会消费品零售总额;影响因素

中图分类号：F724.2;F224 文献识别码：A 文章编号：2096-3157（2019）03-0003-04 2018年以来新一轮的中美贸易摩擦，对中美贸易关系的发展带来较大的消极影响，我国出口贸易受阻，部分企业出口业务停滞，乃至撤出美国市场。在此国际大环境下，扩大我国内需，刺激国内消费变得尤为重要。从经济学来看，只有提高国内消费对经济增长的贡献度，经济增长才能实现持续、健康、快速的增长。为此，研究国内消费影响因素具有一定理论意义和实用价值。社会消费品零售总额指企业（单位、个体户）通过交易直接售给个人、社会集团非生产、非经营用的实物商品金额，以及提供餐饮服务所取得的收入金额。其与我国城乡居民的生活和消费水平密切相关，是反应我国内需的重要指标。本文运用多元线性回归方法建立模型，通过相关指标的甄别和筛选，对其影响因素进行分析。 一、理论介绍、指标选取、数据说明 1.理论介绍

影响消费的因素很多，根据凯恩斯的绝对收入理论得知，消费主要取决于消费者的可支配收入，随着收入的增加，消费也会增加。他假定，人们的现期消费取决于他们现期收入的绝对量。

此外，影响消费的还有以下因素：

（1）价格水平。价格水平的变动，通过实际收入改变而影响消费。货币收入不变时，若物价上升，实际收入下降，若消费者要保持原有生活消费水平，则消费倾向就会提高;反之，则会下降。

（2）利率。传统看法认为，利率提高可以刺激储蓄，但现代西方经济学家认为，提高利率是否会增加储蓄，抑制当前消费，要根据利率变动对储蓄的替代效应和收入效应而定。

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（3）收入分配。高收入家庭消费倾向较小，低收入家庭消费倾向较大，因此，国民收入分配越是平均，全国性的平均消费倾向就会比较大，而收入分配越是不平均，全国性的平均消费倾向就会比较小。

（4）社会保障制度。社会保障制度越是完善.居民越是敢于消费，否则储蓄意愿要增强。 2.指标选取

选择了社会消费品零售总额代表居民消费，居民人均可支配收入来代表居民收入水平，商品零售物价价格指数代表价格水平，中国人民银行一年期基准存款利率代表利率，城乡居民人均收入比值代表收入分配，反应城镇和农村居民收入差距，社会保障基金收入代表社会保障制度。

3.数据说明

社会消费品零售总额、居民人均可支配收入、商品零售物价价格指数、城乡居民人均收入比值，社会保障基金收入等指标数据来源于国家统计局。利率指标来源于中国人民银行公布的数据。居民人均可支配收入数据，2013年数据采用新口径，2013年之前的数据根据城镇与农村居民人均可支配收入按照城镇与农村人口比重计算得出，其中农村居民家庭平均每人可支配收入指标，因国家统计局没有公布农村居民家庭平均每人可支配收入，暂按农村居民家庭平均每人纯收入计算，会造成指标数据高估。

本文收集1990年～2017年各项经济指标数据，5个变量，选取28个样本，样本量足够大，并将各年指标做定基处理（见表1），其中社会消费品零售总额、居民人均可支配收入、商品零售物价价格指数、城乡居民人均收入比值，利率指标均以1978年数据为基数100，社会保障基金收入以1989年数据为基数100。 二、实例分析 1.构建模型

（1）散点图和相关系数。将收集的1990年～2017年经济指标数据，运用Stata/SE12.1软件，导人数据，观测散点图（见图1），从图型上看，各个指标中是存在线性关系的。 运用Stata/SE12.1软件求出各指标的相关系数，居民人均可支配收入、商品零售物价价格指数、利率、城乡居民人均收入比值、社会保障基金收入与社会消费品零售总额的相关系数分别为0.9978、0.7787、-0.5574、0.1474、0.9901，其中居民人均可支配收入的相关系数0.9978，社会保障基金收入的相关系数0.9901，表示这两项指标与社会消费品零售总额高度相关。

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（2）建立模型。由于筛选的与社会消费品零售总额有关的5个经济指标中，其中部分存在高度相关性，建立多元回归模型：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+ε （1）

其中Xi（i/=1，2，…，7）为选取的影响因素经济指标，i（i=1，2，…5）为相应的系数，εN（O σ2）表示随机误差。

本文选取社会消费品零售总额Y作为因变量，以居民人均可支配收入X1、商品零售物价价格指数X2、利率X3、城乡居民人均收入比值X4、社會保障基金收入X5等经济指标作为自变量，通过线性回归和指标的检测，确定对社会消费品零售总额具有明显影响作用的主要经济变量指标，在此基础上来研究各项指标之间的数量关系，并进一步确定回归方程进行预测和比较分析。 2.参数估计

本文采用Stata/SE12.1软件作为统计分析工具，将表1中的各项指标数据输入软件，通过对模型（1）各项参数的数据处理，得到初步回归计算结果如表2所示。 根据表2中的结果显示，可得到初步的多元回归模型：

Y=1364.727+1.266831X1-0.9479193X2+0.7013382X3-15.29959X4+0.1175861X5

s=（573.1152）（0.0577239）（0.9220345）（0.4883514）（4.590003）（0.0188887） t=（2.38）（21.95）（-1.03）（1.44）（-3.33）（6.23） R2=0.9995，R2=0.9994，F=9762.9 3.模型检验

（1）多重共线性。表2中的结果显示X2和X3的概率值分别是0.315和0.165，均大于0.05，没有通过t检验，在多元回归模型中有可能存在多重共线性。输入软件测试，X1，X2，X3，X4，X5的VIF值分别为67.37、4.14、2.26、2.01、52.55，变量间多重共线性数字大于10，存在严重共线性。因此线性回归模型的稳定性就无法得到保证，未能得到最优回归方程，初步回归系数就不够准确，要解决此问题，本文通过Stata/SE12.1软件进行逐步线性回归加以实现，其逐步线性回归结果如表3所示。

（2）逐步回归。由表3逐步回归计算数据得出，解释变量商品零售物价价格指数X2、利率X3对于被解释变量社会消费品零售总额Y的影响具有偶然性，应从回归模型中剔除，由此就可以得到新的线性回归模型：

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Y=1581.698+1.216064X1-18.22342X4+0.1293966X5 R2=0.9995，R2=0.9994，F=15342.6

（3）F檢验和t检验。从表3中可以看出，在其他解释变量保持不变的情况下，Prob>F=0.0000，通过F检验。

解释变量居民人均可支配收入X1、城乡居民人均收入比值X4和社会保障基金收入X5三项经济指标对社会消费品零售总额Y影响显著，各个变量的t值为0.000也较为合理，通过t检验。R2=0.9995，修正后的可决定系数为2=0.9994，两项数据显示该模型对样本的拟合程度非常好。 4.应用和预测

根据以上多元线性回归模型，以居民人均可支配收入X1、城乡居民人均收入比值X4和社会保障基金收入X5为自变量，预测得出1990年～2017年的社会消费品零售总额的预测值与真实值之间的对比情况如下：

1998年～2017年的预测值分别为：679.2266.592.1543、579.8859、626.8383、941.8766、1420.319、1904.757、2134.475、2247.942、2360.427、2504.281、2724.026、2996.261、3334.174、3902.934、4520.299、5236.753、6360.799、7284.728、8532.551、9975.845、12008.99、13968.35、15568.53、17312.88、19125.16、21087.38、23768.37;

1998年～2017年的实际值分别为：532.54、604.11、705.36、915.59、1194.85、1515.06、1819.59、2005.19、2141.54、2287.17、2509.03、2762.44、3088.41、3369.45、3817.59，4385.51、5077.97、6003.57、7367.52、8536.39、10137.8、12011.2、13758、15580.8、17444.9、19307.8、21321.5、23499.4;

1998年～2017年的误差率分别为：0.2754、0.0197、0.1778、0.3153、0.2117、0.0625、0.0468、0.0644、0.0496、0.0320、0.0018、0.0139、0.0298、0.0104、0.0223、0.0307、0.0312、0.0595、0.0112、0.0004、0.0159、0.0001、0.0152、0.0007、0.0075、0.0094、0.0109、0.0114。

从上可以看出，从1998年以来20年期间，各个年份的预测结果和真实值之间的误差率除了2007年份的0.0595略高于0.05之外，其余各年份的误差率均小于0.05，这种拟合程度相当好，意味着居民人均可支配收入、城乡居民人均收入比值和社会保障基金收入是影响社会消费品零售总额的主要三个因素，国家为扩大内需在制定宏观经济政策时可以参考这三个方面。 三、结论

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本文运用多元线性回归模型对我国社会消费品零售总额的影响因素开展了研究，研究结果表明：

影响我社会消费品零售总额的主要因素是居民人均可支配收入、城乡居民人均收入比值、社会保障基金收入。其中，居民人均可支配收入与社会保障基金收入与社会消费品零售总额正相关，城乡居民人均收入比值与社会消费品零售总额负相关。

（1）收入是居民消费的主要约束，收入增加，消费相应有所增加;收入减少，消费也会相应有所减少。如要维持社会消费品零售总额的增长，就要保证居民可支配收入持续稳定的增加。

（2）增加农村居民收入，缩小我国城乡居民收入差距将有利于社会消费品零售总额的增长。政府应持续稳步推进城市化和促进劳动力自由流动。

（3）我国积极完善社会保障制度，扩大社保覆盖范围，为居民提供更便捷更有效的社会福利，是促进社会消费品零售总额增长的有力措施。 参考文献：

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