居民消费结构影响因素的实证分析
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摘 要：众所周知，改革开放以来，随着经济的发展居民的消费结构也随之发生了改变。本文基于1995-2017年《中国统计年鉴》的数据，运用格兰杰因果检验和回归分析研究我國居民消费变动及其影响因素。实证结果表明，城市化率、保障水平均对居民消费结构有正向影响。
关键词：居民消费;影响因素;格兰杰因果检验;回归分析
0 引言
林毅夫、付才辉在《新结构经济学导论》这本书中，对于中国的高储蓄率，从三个方面进行了梳理，即：居民、企业和政府。根据研究方向仅涉及到居民部门，即从居民部门解释消费不足的已有研究逻辑和结论简要概括为：居民即便有钱，也不愿消费、不敢消费、不能消费。不愿消费可以理解为居民由于节俭习性、饥荒经历和特殊的节俭文化等原因从而不愿意消费;不敢消费可以理解为预防性储蓄、竞争性储蓄等原因，程令国和张晔基于其研究认为我国居民偏爱储蓄的特性很可能与经济起飞前人们遭受物质匮乏的经历有关，从而导致不敢消费;对于导致不能消费的原因可能有流动性约束，万广华基于实证研究得出流动性约束型消费者所占比重的上升以及不确定性的增加，造成中国目前低消费增长和内需不足的结论。基于高储蓄率问题也引出见解即：不会消费（一些人即使在有一部分可支配收入时也不知如何进行花费，去哪里或者是买什么东西从而进行消费）。根据以上涉及的问题，本文将对影响消费结构的因素进行分析。
1 消费结构影响因素
1.1 城市化率
城市化率指城镇人口占总人口的比重，况且一般而言，城镇人口与农村人口的消费、储蓄结构有所差别。普遍认为城镇化率高的地方消费水平也通常较高，即城镇化率高意味着设施齐全、交通方便，从而拉动消费。故本文将城市率作为权衡消费结构的一个重要因素。
1.2 受教育水平
居民的消费结构与其消费观念和消费风俗密切相关。在理论上，一个人受教育程度越高，其消费、储蓄观念越科学，储蓄结构的层次越高。况且受教育水平越高，人们除去基本衣食住行外还更加趋向于精神消费。所以本文用国家对教育进行的支出来衡量中国居民的受教育水平。
1.3 城镇居民人均可支配收入
正如我们熟知的收入影响消费，收入的多少也同样影响消费结构。一般情况下，城镇居民因为工作选择多样、机会较多等原因从而影响整体居民消费结构。故本文将城镇居民人均可支配收入作为权衡消费结构的其中一个影响因素。
1.4 农村居民人均纯收入
同理，农村居民因为交通不发达，工作机会不多从而导致收入受到影响，故人均纯收入也作为权衡消费结构的另一个主要影响因素。
1.5 保障水平
人们的生活随时会遭到如金融危机、经济结构调整、失业和疾病等各类经济打击的影响，从而充满了不确定性。这些不确定性事件造成的结果会使居民的预期收入削减或意外支出增加。医疗保险的普及或许可以促使居民增添非生活必需品的支出，从而顺应差别层次人群的消费需求，促进消费结构升级，启动多元消费市场。本文以参加医疗保险的人数作为保障水平的测算依据。
2 中国居民储蓄结构影响因素的实证分析
2.1 模型设定及假设
设是Y的估计值，是的估计值，ε是随机误差。假定：（1）因变量和每一个自变量都是线性关系;（2）误差项互相独立，服从正态分布且具备同方差性;（3）自变量之间相互独立。
2.2 模型检验
2.2.1 相关性检验
对加权后的城市化率等5个影响因素进行相关性检验，判断变量之间的相关性。输出结果显示在置信度为1%下，相关性是显著的，即加权后的居民消费与影响因素X1（城市化率），X2（受教育程度），X3（城镇居民人均可支配收入），X4（农村居民人均可支配收入），X5（保障水平）的相关性都较强。那么在1%显著性水平下其通过检验，接下来进行格兰杰因果关系检验，寻找变量间确定的因果关系。
2.2.2 格兰杰因果关系检验
对因变量Y与5个自变量分别进行格兰杰因果关系检验，选择滞后阶数为二阶，即在显著性水平为5%下，输出结果有：（1）对于原假设Y不是X1（城市化率）的格兰杰原因的P值为0.762，对于X1不是Y的格兰杰原因的P值为0.018;（2）对于Y不是X2（受教育程度）的格兰杰原因的P值为0.121，对于X2不是Y的格兰杰原因的P值为0.746;（3）对于Y不是X3（城镇居民人均可支配）的格兰杰原因的P值为0.048，对于X3不是Y的格兰杰原因的P值为0.509;（4）对于Y不是X4（农村居民人均可支配收入）的格兰杰原因的P值为0.144，对于X4不是Y的格兰杰原因的P值为0.311;（5）对于Y不是X5（保障水平）的格兰杰原因的P值为0.805，对于X5不是Y的格兰杰原因的P值为0.001。总而言之在5%的显著性水平下，X1（城市化率），X5（保障水平）这2个变量可以做为居民储蓄的自变量，X2（受教育程度），X3（城镇居民人均可支配），X4（农村居民人均可支配收入）没有通过显著性检验，所以剔除该自变量，因此利用2个自变量进行实证分析。
2.3 回归分析
2.3.1 模型拟合及回归系数显著性检验
2.3.2 回归模型显著性检验
对多元回归模型进行模型显著性检验，得出输出结果。同时得到R=0.9788，R2=0.958066，调整R2为0.952824，DW值为0.850218，初步判断模型拟合效果良好。另外F统计量的P值为0.000，小于5%，由自变量和因变量建立的线性关系回归模型具备明显的统计学意义而言，说明回归模型线性关系显著，拟合良好。
2.3.3 回归预测
由回归分析拟合模型得出居民收入与自变量之间的关系，通过查阅数据可知2017年X1=0.5852，X2=13432.4，Y1=22935.0，代入回归模型中，算出2017年居民消费分组数据加权后的居民收入为Y2=23032.4，同时将2011-2017年间的居民消费代入模型进行预测，其结果与真实值相比较，从而判断拟合出的模型的准确率。由预测结果可知，预测误差（2011）=-181.1，预测误差（2012）=141.5，预测误差（2013）=821.4，预测误差（2014）=736.9，预测误差（2015）=1031.6，预测误差（2016）=486.4，预测误差（2017）=-97.4，其中，预测误差=加权后居民收入-预测值。基于现实情况及理论分析可以看出，预测误差在可以接受的范围内，拟合出的模型的可靠度较高。
3 结论与建议
3.1 结论
通过格兰杰因果关系检验可以看出，受教育水平X2（教育支出）、城镇居民人均可支配X3和农村居民人均纯收入X4不是影响居民消费结构的的因素，故没有足够的理由去解释居民消费的变动。这也间接地说明消费结构并非完全取决于城镇居民和农村居民收入的差别，也说明，如今农村居民的消费习惯也逐渐向着城镇居民看齐，差别正在慢慢地减小，另外通过格兰杰因果关系检验看出教育支出对于消费结构的直接影响表现得不是很明显。
通过回归分析模型拟合可以看出，城市化率（X1）、保障水平（X5）均对居民消费结构有正向影响（基于回归模型可以看出）。主要表现为，X1（城市化率）、X5（保障水平）每增加1个单位，居民消费分别增加29696.5，0.135977。意味着每提高一单位的城镇化率，居民消费将增加29696.5单位，同样的国家对居民的保障水平每多关注一单位，居民消费将增加0.135977单位。
3.2 建议
要大幅减少管制，其中包括对土地流转的限制和人口迁徙的户籍障碍，包括对产业准入的管理和控制，必须实现要素的自由流动以及释放新的发展空间。
出台政策使房价稳定在恰当的位置，这是由于在房价过高以及人口老龄化双重影响下，城市活力将受到沉重的打击，我们无法抗拒人口老龄化，但是我们必须尽快压低城市过高的地租，否则，农民买不起房子或者是买房子后没钱消费等货币消费问题和城市服务业成本过高等等一系列问题会抑制城市化的发展与经济的可持续性。
坚持把不断提高人民生活水平作为发展的根本出发点和落脚点，在经济发展的基础上努力提高城乡居民的收入水平和生活质量，保障全体人民共享改革发展成果。
参考文献：
[1]林毅夫，付才辉.新结构经济学导论[M].北京：高等教育出版社，2019.
[2]唐斯斯.信息化对农村居民收入影响的实证分析[J].中国经贸导刊，2012（10）：38-40.
[3]傅聪.我国收入流动性变动趋势及影响因素的实证研究[D].南京：南京财经大学，2013.
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