喻勝華+張靜

摘要：在變量選擇的基礎上，構(gòu)建基于Lasso方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測模型，并對我國城鄉(xiāng)居民的消費支出進行預測，結(jié)果顯示：基于Lasso方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的組合預測精度要明顯高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡、Lasso方法的預測精度；在2014-2020年，我國農(nóng)村居民消費增長率有所提升，城鎮(zhèn)居民消費增長率減緩，城鄉(xiāng)居民消費增長率之間的差距呈下降趨勢，但是短期內(nèi)城鄉(xiāng)居民消費差距依然難以緩和。

關鍵詞： 消費；Lasso方法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡；預測

中圖分類號：F069

The Study on Prediction of Residents Consumption Expenditure

based on Lasso and BP Neural Network

YU Sheng-hua， ZHANG Jing

（ School of Economics and Trade， Hunan University， Changsha， Hunan 410079 ）

Abstract： On the basis of variable selection， created a multivariate prediction model based on the combination of Lasso method and BP neural network ，and prediction of China's urban and rural residents consumption expenditure. The prediction results showed that：the combination of Lasso method and BP neural network prediction accuracy is higher than that of the BP neural network，the Lasso method，the results also showed that in 2014-2020 years， the growth rate of rural residents consumption has improved，the consumption of urban residents increased slowly， the gap between urban and rural consumption rate showed a downward trend，but the gap between urban and rural consumption is still difficult to ease in the short term.

Key words： consumption； Lasso method； BP neural network； prediction

一、引言及文獻綜述

近年來，歐美經(jīng)濟復蘇乏力，影響世界經(jīng)濟的各種不確定因素有增無減。我國進出口總額的增長速度不如預期，且存在進一步下行的壓力，表明世界經(jīng)濟放緩已對我國外貿(mào)產(chǎn)生較大的影響，凈出口對我國經(jīng)濟增長的拉動已顯得力不從心，目前，中國經(jīng)濟主要靠投資和消費拉動，但如果投資規(guī)模過大，又會引致結(jié)構(gòu)調(diào)整不力、產(chǎn)能過剩和重復建設等問題。為應對極其嚴峻的國內(nèi)外經(jīng)濟形勢，黨和政府多次強調(diào)要著力擴大內(nèi)需，特別是居民消費需求。與世界其他一些國家相比，我國居民的最終消費率仍偏低，屬于典型的高儲蓄、低消費的國家。發(fā)達國家消費對經(jīng)濟增長的貢獻率已達70%-80%，國內(nèi)才30%-40%。從1980年至2013年，最終消費對GDP的貢獻率和拉動率分別由71.8%、5.6個百分點下降到50%、3.85個百分點。在當前及今后一段時間，擴大國內(nèi)消費需求已成為拉動經(jīng)濟增長、保持國民經(jīng)濟持續(xù)健康協(xié)調(diào)發(fā)展的重要途徑和必然選擇。因此，深入探討影響我國居民消費的主要因素并對未來的消費支出進行預測仍然具有十分重要的現(xiàn)實意義。

針對居民消費支出，常用的預測方法有回歸預測法、 時間序列預測法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測法以及灰色預測法等。李文星等[1]基于1952-2004年的宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)，利用回歸方法分析了中國居民消費和人口自然增長率之間的關系，預測結(jié)果表明，人口自然增長率在未來對中國居民消費影響有限。張靖[2]建立了影響山西居民消費水平因素的線性模型，并對山西省城鄉(xiāng)居民2012-2015年的消費水平進行了預測；喬娜[3]利用ARIMA模型對我國未來的居民消費額進行了短期預測。肖劍蘭等[4]， 嚴健標等[5]分別用1997-2007年消費支出的年度時間序列數(shù)據(jù)和1952-2008年我國農(nóng)村居民消費水平的相關數(shù)據(jù)建立了ARIMA模型，他們的研究表明：ARIMA模型在短期預測中具有較高的預測精度。張正球等[6]用BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法預測了我國2014—2020年的煤炭消費量和碳排放量?；疑A測法是一種根據(jù)因素之間發(fā)展態(tài)勢的相似或者相異程度來衡量因素間關聯(lián)程度的預測方法。劉培路[7]以2001-2009年遼寧省農(nóng)村居民人均消費為研究對象，通過建立灰色GM（1，1）模型預測了2010-2014年遼寧省農(nóng)村人均消費支出。達瓦[8]以西藏農(nóng)村居民人均生活消費支出作為研究對象，建立了灰色模型，對西藏農(nóng)村居民未來消費支出的年均增長率做出了預測。沈蓮軍[9]，郝君妮[10]也分別以南京市、山西省居民的歷年消費支出為依據(jù)，建立灰色預測模型，對其未來居民消費水平進行預測。

組合預測法在經(jīng)濟預測方面也得到了廣泛的應用，劉子玉[11]根據(jù)吉林省1994-2007年農(nóng)村居民消費需求量和消費結(jié)構(gòu)中的各因素與居民收入的數(shù)據(jù)，分別應用回歸預測法、灰色預測法和神經(jīng)網(wǎng)絡預測法對吉林省農(nóng)村居民消費水平和消費結(jié)構(gòu)的發(fā)展趨勢進行預測，在此基礎上再利用權(quán)重計算方法構(gòu)建組合預測模型。馬玉琪[12]分別應用二次指數(shù)平滑法和灰色預測法對我國“十二五”期間農(nóng)村居民消費支出進行預測，再以一定的權(quán)重將它們綜合作為最終預測結(jié)果。從信息利用的角度來說， 任何單一預測方法都只利用了部分有用信息， 而且信息利用的程度也是不同的， 組合兩種或兩種以上的預測方法， 可以彌補單一預測方法在某些方面的不足之處。

二、Lasso與BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法

設有線性回歸模型：

（1）

其中 為常數(shù)項， 為回歸系數(shù)， 是隨機擾動項。

設 ， 是變量的 組觀測值，不妨假定數(shù)據(jù)已經(jīng)中心標準化，記 ， 則模型（1）中未知參數(shù) 與 的Lasso估計[13]定義為：

，使得 （2）

這里 是懲罰參數(shù). 令 表示 的最小二乘估計， . 當 時，（2）式中的最優(yōu)解即為 ，而當 時，（2）式中的部分最優(yōu)解可能會等于0，而相應的變量則會從模型中刪除，從而達到變量選擇的目的。由于數(shù)據(jù)已中心標準化，所以，對任意的 ，（2）式中 的解恒為 .即（2）式等介于

，使得 （3）

（3）式的最優(yōu)解稱為Lasso解，通過改變 值可得到所有Lasso解，這時，我們可用 準則、赤池信息準則（AIC）或貝葉斯信息準則（BIC）等選擇最佳模型，Lasso方法在選擇變量的同時也實現(xiàn)了對未知參數(shù)的估計，該方法能較好地解決模型中存在的多重共線性問題，尤其適合處理高維數(shù)據(jù)。

若用二次規(guī)劃方法求解（3）式，則計算量很大，直到Efron，B等[14]提出最小角回歸算法才有效地解決了Lasso方法的計算問題。

Lasso方法本質(zhì)上還是線性回歸方法，它不適合處理非線性問題，而神經(jīng)網(wǎng)絡方法可以彌補Lasso方法在這方面的不足之處。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種有隱含層的多層前饋網(wǎng)絡，層與層之間的神經(jīng)元采用全互聯(lián)的方式并通過相應的權(quán)系數(shù) 連接，但每層內(nèi)的神經(jīng)元之間沒有聯(lián)系，由于其具有很強的非線性映射能力和柔性的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)而受到眾多領域的應用工作者的重視。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡的學習過程分為正向傳播和反向傳播兩個階段，在正向傳播階段，隱含層把輸入層的原始信息向前傳播到輸出層，并輸出相應的信息。在通常情況下，網(wǎng)絡的實際輸出值與期望輸出值之間會存在較大的差異，第二階段（反向傳播階段），如果在輸出層沒有得到期望的輸出值結(jié)果，即網(wǎng)絡的實際輸出與期望輸出之間存在誤差，這時，要通過反向傳播把誤差反饋給網(wǎng)絡，并通過調(diào)節(jié)層與層之間各神經(jīng)元的連接權(quán)值使誤差達到最小，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡中，一般通過梯度下降算法來調(diào)整權(quán)值。與Lasso方法不同，BP神經(jīng)網(wǎng)絡可基于歷史數(shù)據(jù)并通過自動調(diào)整網(wǎng)絡的連接權(quán)值建立預測對象與預測變量之間的非線性關系，這種非線性映射關系并沒有一個具體的函數(shù)關系式，而是以激活函數(shù)與連接權(quán)值的方式隱性表示。本文在變量選擇的基礎上，構(gòu)建了基于Lasso方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測模型，并對我國城鄉(xiāng)居民的消費支出進行預測。

三、建模與實證分析

（一） 變量的選取

根據(jù)經(jīng)濟學理論及已有的研究結(jié)論，我們共選取了影響居民消費支出（ ）的16個變量。具體如下：居民可支配收入（ ）、GDP增長率（ ）、通貨膨脹水平（ ）、第一產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值（ ）、第三產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值（ ）、年度固定資產(chǎn)投資額（ ）、利率（ ）、人口數(shù)量（ ）、少年撫養(yǎng)比（ ）、教育情況（ ）、社會保障支出（ ）、就業(yè)人數(shù)（ ）、收入分配差距（ ）、消費習慣（ ）、公路里程數(shù)（ ）和郵電業(yè)務量（ ）。建模時我們用消費者價格指數(shù)（CPI）表示通貨膨脹水平，用高等學校在校生人數(shù)表示教育情況，以基尼系數(shù)表示收入分別差距，以上一期的居民消費支出表示消費習慣。我們預期收入分配差距對居民消費支出有負向影響，利率的影響方向難以確定，而其它變量都有正向影響。

（二） 數(shù)據(jù)的來源和預處理

本文選取的數(shù)據(jù)區(qū)間是1981-2013年，其中少年撫養(yǎng)比數(shù)據(jù)來自《中國人口統(tǒng)計年鑒》，利率數(shù)據(jù)來自中國人民銀行網(wǎng)站，其它變量的數(shù)據(jù)來自1981-2013年各期的《中國統(tǒng)計年鑒》。

利率水平以央行規(guī)定的一年期利率為準，若一年有多個利率值，則進行加權(quán)平均，權(quán)重為該利率實行的月份占12個月的比例。為了消除各變量之間的量綱的影響，且比較容易得到平穩(wěn)序列，需要對部分數(shù)據(jù)進行對數(shù)處理。除 、 、 、 外，我們把其他變量的時序數(shù)據(jù)取自然對數(shù)，建立如下的線性模型：

進行實證分析前需要對數(shù)據(jù)進行中心標準化處理。

（三） 實證分析

考慮到城鄉(xiāng)居民之間消費支出的差異性，我們分別建立城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民的消費支出模型：

1. 基于Lasso的城鎮(zhèn)居民消費支出模型

只需要31步就可以得到全部的Lasso解，當參數(shù) 時，變量全部進入模型.我們根據(jù)AIC準則選擇最優(yōu)Lasso解，在10步時，AIC值最小，從而模型最優(yōu)，最終選取了 、 、 、 、 、 、 7個變量。下表列出了Lasso回歸的前10步結(jié)果：

表1 Lasso回歸的參數(shù)估計及變量選擇（城鎮(zhèn)）

系數(shù) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

0 0 0.3278 0.3302 0.6580 0.5686 0.5693 0.5698 0.5687 0.5617

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0.1074 0.1082 0.1201 0.1104 0.1072 0.1087

0 0 0 0.0459 0.0173 0.0112 0.0670 0 0 0

0 0 0 0 0 0.1057 0.1082 0.1263 0.1397 0.2312

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0.0032 0.0064 0.0014

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0.0045 0.0022 0.0021 0.0021

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0624

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0.2167 0.3564 0.3593 0.3118 0.3108 0.2063 0.2093 0.2158 0.2535

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

AIC 23.4 2.5993 1.0882 0.0517 0.0352 0.0274 0.0237 0.0169 0.0161 0.0157

從表1可以看出：所選出的7個變量對城鎮(zhèn)居民消費支出都有正向影響，可支配收入是影響城鎮(zhèn)居民消費的最重要因素，然后依次是居民的消費習慣、第三產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值、通貨膨脹水平、就業(yè)人數(shù)、少年撫養(yǎng)比以及利率等因素，而其他因素對城鎮(zhèn)居民消費支出的影響不顯著，未被選入模型中，相應的預測模型為：

在此基礎上，對我國城鄉(xiāng)居民2006-2013年的消費支出進行預測，預測結(jié)果如表2.

表2 基于Lasso的城鎮(zhèn)居民消費支出預測

年份 真實值（億元） 預測值（億元） 絕對誤差（億元） 相對誤差（%）

2006 60789.49 60687.87 -101.62 0.1672

2007 72126.93 72305.42 178.49 0.2475

2008 83993.15 84077.41 84. 26 0.1003

2009 94579.29 94238.71 -340. 58 0.3601

2010 108784.05 108341.66 -442. 39 0.4066

2011 129987.04 129834.66 -152. 38 0.1172

2012 148113.39 147468.09 -645. 34 0.4357

2013 167278.14 166819.76 -458. 38 0.2740

2. 基于Lasso的農(nóng)村居民消費支出模型

在農(nóng)村居民消費支出模型中，同樣只需要31步就可以得到全部的Lasso解.在9步時，AIC值最小，從而模型最優(yōu)，最終選取了 、 、 、 、 、 6個變量，表2列出了Lasso回歸的前9步結(jié)果：

表3 Lasso回歸的參數(shù)估計及變量選擇（農(nóng)村）

系數(shù) 1 2 3 4 5 6 7 8 9

0 0.2338 0.3385 0.3452 0.3458 0.3503 0.3428 0.3882 0.3892

0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0.0514 0.0364 0.0562 0.0584

0 0 0 0.0548 0.0541 0.0438 0.0236 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 -0.0017 -0.0023 -0.0026

0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 -0.0003 -0.0003 -0.0002 -0.0002

0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0.0687 0.0874

0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0.1047 0.1174 0.1421 0.1814 0.2348 0.2731 0.3023

0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0

AIC 31.4985 2.9125 2.6743 0.0902 0.0518 0.0357 0.0318 0.0251 0.0192

從表3可以看出：可支配收入也是影響農(nóng)村居民消費的最重要因素，但其影響程度不及城鎮(zhèn)居民，這主要是因為農(nóng)村居民收入低，消費觀念比較保守，而且所處的消費環(huán)境也在一定程度上制約了農(nóng)村居民的消費；排在第二位的仍然是居民的消費習慣，但其影響程度要大于城鎮(zhèn)居民，究其原因，農(nóng)村居民已習慣于“勤儉節(jié)約”的生活方式，而城鎮(zhèn)居民在消費中很容易受到所謂的“面子心理”、“從眾心理”的影響。然后依次是社會保障支出、通貨膨脹水平、利率及少年撫養(yǎng)比等因素. 前4個變量對農(nóng)村居民消費支出有正向影響，利率與少年撫養(yǎng)比對農(nóng)村居民消費支出有負向影響，而其他因素對農(nóng)村居民消費支出的影響不顯著，未被選入模型中，相應的模型為：

在此基礎上，對我國城鄉(xiāng)居民2006-2012年的消費支出進行預測，預測結(jié)果如表4.

表4 基于Lasso的農(nóng)村居民消費支出預測

年份 真實值（億元） 預測值（億元） 絕對誤差（億元） 相對誤差（%）

2006 21785.96 21725.51 -60. 45 0.2775

2007 24205.56 24347.96 142. 94 0.5883

2008 27677.26 27579.71 -97. 55 0.3525

2009 29005.33 28918.50 -86. 83 0.2994

2010 31974.60 32113. 36 138.76 0.4340

2011 38969.59 38859.11 -110. 48 0.2835

2012 42310.38 42072.11 -238. 27 0.5631

2013 46647.81 46478.32 169. 49 0.3634

3. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的居民消費支出模型

選取三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，分別是輸入層、隱含層和輸出層，輸入變量為歷年的居民消費支出數(shù)據(jù)。輸入層神經(jīng)元選取5個，隱含層神經(jīng)元數(shù)的選取范圍是3-12個，輸出層神經(jīng)元為1個。 把1981-2005年的居民消費支出數(shù)據(jù)作為訓練樣本，并對數(shù)據(jù)進行歸一化處理。設定網(wǎng)絡訓練的次數(shù)為10000，目標誤差為0.00001，同時在3-12的范圍內(nèi)不斷調(diào)整隱含層的節(jié)點數(shù)，反復訓練網(wǎng)絡，當隱含層節(jié)點數(shù)為7時，城鎮(zhèn)居民消費支出預測模型的誤差達到最小；當隱含層節(jié)點數(shù)為9時，農(nóng)村居民消費支出預測模型的誤差達到最小。在此基礎上用滾動預測法對2006-2013年的居民消費支出進行預測，結(jié)果如下：

表5 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的城鎮(zhèn)居民消費支出預測

年份 真實值（億元） 預測值（億元） 絕對誤差（億元） 相對誤差（%）

2006 60789.49 60662.92 -126.57 0.2082

2007 72126.93 71832.55 -294.38 0.4081

2008 83993.15 83900.74 -92.41 0.1100

2009 94579.29 93994.51 -584.78 0.6183

2010 108784.05 107970.47 -813.58 0.7479

2011 129987.04 129871.35 -115.69 0.0890

2012 148113.39 147344.96 -768.43 0.5188

2013 167278.14 167735.40 457.26 0.2734

城鎮(zhèn)居民消費支出的預測值都比真實值小，8個測試樣本中，只有2008年的絕對誤差在100億元以下，2010年的絕對誤差達到最大值813.58億元；2006、2007、2008、2011、2013年的相對誤差都在0.5% 以下，2009、2010、2012年的相對誤差在0.5%-1%的范圍內(nèi)。一般來說，5% 以內(nèi)的相對誤差都是可以通過檢驗的，因此，基于單變量的BP神經(jīng)網(wǎng)絡城鎮(zhèn)居民消費支出預測模型可通過檢驗。

表6 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的農(nóng)村居民消費支出預測

年份 真實值（億元） 預測值（億元） 絕對誤差（億元） 相對誤差（%）

2006 21785.96 21721.18 -64.78 0.2973

2007 24205.56 24046.73 -158.83 0.6562

2008 27677.26 27556.84 -120.42 0.4351

2009 29005.33 28917.37 -87.96 0.3033

2010 31974.60 31762.52 -212.08 0.6633

2011 38969.59 38827.22 -142.37 0.3653

2012 42310.38 41975.76 -334.62 0.7909

2013 46647.81 46906.50 258.69 0.5546

從表6可以看出，農(nóng)村居民消費支出的預測值也普遍存在低估的現(xiàn)象；2006、2009年的絕對誤差在100億元以下，其他6年的絕對誤差都超過100億元； 2006、2008、2009、2011年的相對誤差處在0.5%以內(nèi)，其他年份的相對誤差都處在0.5%-1%的范圍內(nèi)，該預測模型可通過檢驗。

4. 基于Lasso和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的居民消費支出模型

將前面基于Lasso方法所選擇的變量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入變量，輸出變量分別為城鎮(zhèn)居民消費支出和農(nóng)村居民消費支出，仍然把1981-2005年的居民消費支出作為訓練樣本，其他的是測試樣本。城鎮(zhèn)居民消費支出的組合預測模型有7個輸入變量，隱含層神經(jīng)元數(shù)的選取范圍是3-15個，農(nóng)村居民消費支出的組合預測模型有6個輸入變量，隱含層神經(jīng)元數(shù)的選取范圍是3-13個。設定網(wǎng)絡訓練的次數(shù)為10000，目標誤差為0.00001，通過調(diào)整隱含層的節(jié)點數(shù)，反復訓練網(wǎng)絡。當隱含層節(jié)點數(shù)為10時，城鎮(zhèn)居民消費支出預測模型的誤差達到最小；當隱含層節(jié)點數(shù)為12時，農(nóng)村居民消費支出預測模型的誤差達到最小。

表7 城鎮(zhèn)居民消費支出的組合預測結(jié)果

年份 真實值（億元） 預測值（億元） 絕對誤差（億元） 相對誤差（%）

2006 60789.49 60750.29 -39. 2 0.0645

2007 72126.93 72111. 56 -15. 37 0.0213

2008 83993.15 84011. 60 18. 45 0.0220

2009 94579.29 94660.05 80.76 0.0854

2010 108784.05 108711.67 -72. 38 0.0665

2011 129987.04 130060. 58 73. 54 0.0566

2012 148113.39 148055.71 -57.68 0.0389

2013 167278.14 167352.67 74. 530 0.0446

從表7可以看出，2006、2007、2010、2012年的預測值小于真實值，其他3年的預測值均大于真實值。2007年的絕對誤差為最小值15.37億元，其他年份的絕對誤差都在100億元以內(nèi)；2007、2008、2012、2013年的相對誤差都在0.05%之下，其他預測樣本的相對誤差均在0.05%-0.1%的范圍內(nèi)。

表8 農(nóng)村居民消費支出的組合預測結(jié)果

年份 真實值（億元） 預測值（億元） 絕對誤差（億元） 相對誤差（%）

2006 21785.96 21776. 55 -9.41 0.0432

2007 24205.56 24188. 32 -17. 24 0.0712

2008 27677.26 27690. 41 13. 15 0.0475

2009 29005.33 28990. 47 -14. 86 0.0512

2010 31974.60 31964. 33 -10. 27 0.0321

2011 38969.59 38941. 22 -28. 37 0.0728

2012 42310.38 42287. 74 -22. 64 0.0535

2013 46647. 81 46678. 06 30. 25 0.0648

從表8可以看出，僅2008、2013年的預測值高于真實值，其他預測樣本的預測值均小于真實值，說明預測值普遍存在低估的現(xiàn)象。2006的絕對誤差處在10億元之下，其他樣本的絕對誤差處在10-35億元的范圍內(nèi)；2006、2008、2010年的相對誤差在0.05%之下，其他年份的相對誤差處在0.05%-0.1%的范圍內(nèi)。

經(jīng)過上述反復嘗試得到的網(wǎng)絡具有較強的泛化能力，預測誤差比較小，因此，可以使用基于Lasso和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的組合預測方法來對我國城鄉(xiāng)居民未來的消費支出進行預測，其中各因子的數(shù)值由二次指數(shù)平滑法進行預測，結(jié)果如下：

表9 2014-2020年城鄉(xiāng)居民消費支出預測

時間 城鎮(zhèn) 農(nóng)村

預測值（億元） 增長率（%） 預測值（億元） 增長率（%）

2014 189225. 03 13. 12 51709. 95 10. 78

2015 214675. 76 13. 45 57149. 84 10. 52

2016 243163. 24 13. 27 63242. 02 10. 66

2017 274993. 30 13. 09 70129. 07 10. 89

2018 310384. 94 12. 87 77927. 42 11. 12

2019 349214. 10 12. 51 86686. 47 11. 24

2020 391608. 69 12. 14 96551. 39 11. 38

上述預測結(jié)果表明：在今后幾年，我國農(nóng)村居民消費增長率會逐年提升，城鎮(zhèn)居民消費增長率減緩，城鄉(xiāng)居民消費增長率之間的差距呈下降趨勢，但是短期內(nèi)城鄉(xiāng)居民消費差距依然難以緩和。

四、結(jié)論與政策建議

1. 結(jié)論

本文分別用Lasso方法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法以及基于Lasso和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的組合預測方法對我國城鄉(xiāng)居民的消費支出進行了預測.從預測結(jié)果可以看出，盡管城鎮(zhèn)居民的消費水平要遠高于農(nóng)村居民，但三種預測方法的預測效果基本相同。另一方面，無論是城鎮(zhèn)居民消費支出預測，還是農(nóng)村居民消費支出預測，三種預測方法的相對誤差都存在較大的差異。組合預測方法的平均相對誤差最小，Lasso方法的平均相對誤差次之，BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法的平均相對誤差最大；從預測的穩(wěn)健性來看，組合預測方法最穩(wěn)健，Lasso方法次之，BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法最不穩(wěn)健，預測誤差呈現(xiàn)出相對偏低或偏高的現(xiàn)象。整體而言，Lasso方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法的預測效果比較接近，而組合預測方法的預測效果要大大優(yōu)于兩種單一的預測方法。

可支配收入是影響城鄉(xiāng)居民消費支出的最重要因素，居民消費習慣的影響程度次之，但可支配收入對城鎮(zhèn)居民消費支出的影響更大，而消費習慣對農(nóng)村居民消費支出的影響要大一些。除此之外，影響城鎮(zhèn)居民消費支出的主要因素還有第三產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值、通貨膨脹水平、就業(yè)人數(shù)、少年撫養(yǎng)比以及利率等，影響農(nóng)村居民消費支出的主要因素還有社會保障支出、通貨膨脹水平、利率及少年撫養(yǎng)比等。影響城鎮(zhèn)居民消費支出的7個主要因素都有正向影響，而在影響農(nóng)村居民消費支出的6個主要因素中，利率與少年撫養(yǎng)比有負向影響，其他因素有正向影響。

2. 政策建議

從居民消費支出的預測結(jié)果來看，我國農(nóng)村居民的消費需求嚴重不足，基本上屬于生存型消費，而城鎮(zhèn)居民的消費也處于較低的水平。提高居民消費，尤其是農(nóng)村居民消費，是促進經(jīng)濟發(fā)展的重要途徑。為此，我們提出如下政策建議：

（1）著力提高城鄉(xiāng)居民的收入水平

一是實施積極的就業(yè)政策：強化公共就業(yè)服務平臺建設，加強公共就業(yè)培訓機構(gòu)和實訓基地建設；建立鼓勵高校畢業(yè)生到基層就業(yè)的各項扶持補貼政策。二是完善創(chuàng)業(yè)幫扶機制，扶持居民自主創(chuàng)業(yè)；加大創(chuàng)業(yè)項目推介力度，幫助城鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)者尋找合適的創(chuàng)業(yè)項目，加快形成全方位、多層次、寬領域的創(chuàng)業(yè)格局。三是健全與經(jīng)濟社會發(fā)展水平相適應的工資增長機制。四是通過對農(nóng)村富余勞動力進行實用上崗技術(shù)培訓，實現(xiàn)農(nóng)村富余勞動力向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移，擴大農(nóng)民收入來源。

（2）逐步轉(zhuǎn)變居民的傳統(tǒng)消費觀念

積極引導城鄉(xiāng)居民在消費觀念上破舊立新，將潛在需求變?yōu)楝F(xiàn)實需求；著力改進商業(yè)銀行的消費信貸服務，進一步擴大消費信貸的范圍和資金，尤其是推廣以住房、汽車等高檔耐用消費品為主的信貸形式，提倡收入穩(wěn)定的消費者適度負債和超前消費。

（3）健全社會保障體系

只有在住房、醫(yī)療、教育、養(yǎng)老等方面沒有思想壓力時，人們才會放心消費，舒心生活。一是要以新的醫(yī)療體制改革為契機，切實減輕城鄉(xiāng)居民、特別是困難群眾的醫(yī)療負擔；二是在免費義務教育的基礎上，公平分配教育資源，減少普通居民家庭在子女教育上額外的教育消費支出；三是要加快推進廉租房、保障性住房的建設，解決好中低收入家庭的住房問題；此外，要多渠道增加貧困群眾的保障性收入，以基本養(yǎng)老、基本醫(yī)療、城鄉(xiāng)低保為重點，加快推進覆蓋城鄉(xiāng)居民的社會保障體系。

（4）調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

在新的歷史條件下，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，積極培育新的消費熱點，適時推進居民消費結(jié)構(gòu)的升級換代，對促進消費，擴大內(nèi)需，拉動經(jīng)濟增長有著不可低估的作用[15]。為此，一是大力提供綠色商品和綠色服務，挖掘綠色消費潛力；二是促進通訊、文化、旅游等領域的消費，在改善物質(zhì)生活的同時，充實精神生活，美化生活環(huán)境，提高生活質(zhì)量。

參考文獻

[1] 李文星，徐長生.中國人口結(jié)構(gòu)變動對農(nóng)村居民消費的影響研究[J]. 中國人口科學，

2008， 7（3）： 29—37.

[2] 張靖.山西省“十二五”時期城鄉(xiāng)居民消費預測模型研究[J].區(qū)域發(fā)展，2013，3（14）：62-65

[3] 喬娜.基于ARIMA模型對我國居民消費支出的預測[J].現(xiàn)代經(jīng)濟，2009， 8（7）：43-45

[4] 肖劍蘭，張運東.基于ARIMA模型的消費支出建模與預測[J].經(jīng)濟研究， 2010（10）：170-171

[5] 嚴健標，李強.基于ARIMA模型的我國農(nóng)村居民消費水平預測分析[J].安徽農(nóng)業(yè)科學，2011，39（14）： 8754-8756.

[6] 張正球，陳婭. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的我國煤炭消費和碳排放量預測[J].湖南大學學報（社會科學版），2015，29（1）：

[7] 劉培路.遼寧農(nóng)村居民消費支出的灰色預測及其因素分析[J].遼寧石油化工大學學報，2011，31（1）：79-83

[8] 達瓦.西藏農(nóng)村居民消費支出發(fā)展趨勢的GM（1，1）預測模型及因素分析[J].統(tǒng)計研究，2010，27（4）：79-82

[9] 沈蓮軍.灰色GM（1，1）模型在南京居民消費預測中的應用[J].價值工程，2008（2），244-245

[10] 郝君妮. 山西省農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)的分析與預測[J].決策借鑒，2013（6）：55-66

[11] 劉子玉.吉林省農(nóng)村居民消費問題研究[D]：[吉林大學博士學位論文].長春：吉林大學，2010，145-172

[12] 馬玉琪.我國農(nóng)村居民消費支出的預測分析[J].產(chǎn)業(yè)與科技論壇，2012，11（7）： 99-100

[13] Tibshirani，R.Regression Shrinkage and Selection Via the Lasso[J].Journal of the Royal Statistical Society，1996（58）：267-288

[14] Efron，B.， Hastie，T.， Johnstone，I. and Tibshirani，R. Least Angle Regression[J]. Ann.Statist.，2004（32）：407-499

[15] 杜焱. 經(jīng)濟增長的需求動力結(jié)構(gòu)調(diào)整研究述評[J].湖南大學學報（社會科學版），2014，28（1）：