李亨 姚思遠(yuǎn) 楊仁濤 郭夢迪 王曉靜

摘 要：本文選取2011—2020年安徽省蚌埠市城鎮(zhèn)居民消費影響因素的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)進行分析。從經(jīng)濟因素的角度出發(fā)，選取4個合理指標(biāo)作為解釋變量，借助Stata軟件構(gòu)建計量模型，對影響安徽省蚌埠市居民消費的因素進行分析、檢驗，并對實證結(jié)果進行分析。結(jié)果表明：人均可支配收入與年末失業(yè)人口對居民消費水平有明顯影響?；诖?，本文結(jié)合當(dāng)前蚌埠市消費水平現(xiàn)狀提出完善相關(guān)制度，健全社會保障體系；拓寬就業(yè)渠道，提升就業(yè)水平；加快發(fā)展普惠金融；力求縮小居民收入差距等相關(guān)政策性建議，以供參考。

關(guān)鍵詞：國內(nèi)國際雙循環(huán)；城鎮(zhèn)居民消費；影響因素；收入；多元回歸模型

本文索引：李亨，姚思遠(yuǎn)，楊仁濤，等.<變量 2>[J].中國商論，2023（09）：-099.

中圖分類號：F063.2 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-0298（2023）05（a）--04

1 引言

21世紀(jì)以來，我國人民對于消費的欲望持續(xù)低迷，投資和出口愈發(fā)成為推動我國經(jīng)濟增長的主力，在拉動經(jīng)濟增長的三駕馬車中，政策刺激投資容易引發(fā)“后遺癥”，且受貿(mào)易“去全球化影響”，外貿(mào)帶來的我國經(jīng)濟增長在未來一段時間內(nèi)可能持續(xù)減弱。消費蘊含著巨大的能量，對GDP的拉動是相對穩(wěn)定的，可以減少對經(jīng)濟造成的負(fù)面影響。在中央提出要大力發(fā)展以國內(nèi)大循環(huán)為主體，國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進的新發(fā)展格局后，擴內(nèi)需保消費已成為我國經(jīng)濟發(fā)展的重心。近年來，我國頒發(fā)了一系列擴內(nèi)需促消費的政策舉措，政策效果逐漸凸顯。2021年，中國消費市場逐漸回暖，全年社會消費品零售總額達(dá)到44.08萬億元，最終消費支出對經(jīng)濟增長貢獻率為65.4%，經(jīng)濟獲得5.3個百分點的增長。在增速方面，2021年全國社會消費品零售總額同比增長12.5%，兩年平均增長3.9%。社會消費品零售總額實現(xiàn)了大幅增長，脫負(fù)轉(zhuǎn)正，且增速擺脫了近幾年一直下滑的局面，意味著我國國內(nèi)大循環(huán)主體作用增強，消費再次成為中國GDP增長的首要驅(qū)動力。因此現(xiàn)階段對城鎮(zhèn)居民消費影響因素進行分析有著重大的意義。

我國有許多學(xué)者針對影響居民消費的因素進行了多角度研究。李敏（2022）[1]提出，在2020年我國消費出現(xiàn)負(fù)增長后積極實施擴大內(nèi)需戰(zhàn)略，消費市場持續(xù)復(fù)蘇，對我國經(jīng)濟增長起到了重要作用。李暉和唐志鵬（2018）[2]提出，無論是發(fā)達(dá)國家，還是其他有著相當(dāng)潛力的發(fā)展中國家，居民消費對經(jīng)濟的推動作用都超過我國，因此擴大內(nèi)需迫在眉睫。孟昊（2006）[3]對我國消費和投資對經(jīng)濟增長的貢獻進行了計量分析，得出當(dāng)期消費對當(dāng)期經(jīng)濟增長的推動力更強的結(jié)論，指出我國實現(xiàn)經(jīng)濟的持續(xù)增長最根本的辦法是擴大需求、刺激消費。李占風(fēng)和袁知英（2009）[4]提出，不僅是居民消費、投資、凈出口三駕馬車帶動經(jīng)濟的發(fā)展，居民消費、投資與凈出口還受到經(jīng)濟增長的正向影響。齊春宇等（2021）[5]通過402份家戶調(diào)查數(shù)據(jù)，對影響家庭消費額和消費率的五個因素進行實證分析發(fā)現(xiàn)，家庭收入水平正向影響消費額，同時低收入群體的消費率更高，應(yīng)致力于提升低收入群體的收入水平。吳旭（2021）[6]通過計量分析得出人均可支配收入對居民消費支出的影響最大，人均GDP對居民消費支出的影響次之。

2 蚌埠市消費現(xiàn)狀及問題分析

蚌埠市地處安徽省東北部、淮河中游，為淮河沿線的重要交通樞紐，曾經(jīng)的工業(yè)總產(chǎn)值位居安徽省第一，是安徽最主要的工業(yè)城市，但進入21世紀(jì)以來經(jīng)濟總量增長一直不樂觀。2020年生產(chǎn)總值增速明顯失速，總額為1042.9億元，同比增長只有8.29%；2021年生產(chǎn)總值為1989億元，同比下降2.1%，居安徽省第8位。2021年，蚌埠市GDP增速為0，遠(yuǎn)低于安徽省平均GDP增速，已連續(xù)兩年居安徽省倒數(shù)第一。蚌埠市在經(jīng)濟發(fā)展中出現(xiàn)如此失速，是宏觀層面需求萎縮、供給沖擊、預(yù)期轉(zhuǎn)弱在一個點上的體現(xiàn)。這與新冠疫情對整體宏觀經(jīng)濟的沖擊有關(guān)，也與全球經(jīng)濟復(fù)蘇乏力及國內(nèi)區(qū)域經(jīng)濟再調(diào)整有密切聯(lián)系，但最主要的是蚌埠市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整能力沒有跟上經(jīng)濟發(fā)展的變化。蚌埠市制造業(yè)不強，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)明顯沒有競爭力，因此要在擴大內(nèi)需市場上多下功夫，以消費刺激經(jīng)濟。

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

為了更加準(zhǔn)確地分析安徽省蚌埠市城鎮(zhèn)居民消費的影響因素，本文選取2011—2020年蚌埠市消費的有關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來自2011—2020年蚌埠市統(tǒng)計年鑒。設(shè)定模型，代入數(shù)據(jù)進行線性回歸分析，找到各數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，并得出結(jié)論。

2.2 模型設(shè)定

本文以2011—2020年安徽省蚌埠市城鎮(zhèn)居民消費相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本進行分析，初步建立模型。根據(jù)變量的初步設(shè)定，構(gòu)造線性回歸方程如下：

Y=β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+μ （1）

式中，β1、β2、β3、β4是解釋變量的偏回歸系數(shù)（待估參數(shù)）；μ為隨機擾動項。

2.3 變量解釋

2.3.1 被解釋變量

Y：城鎮(zhèn)居民消費水平（元）

城鎮(zhèn)居民人均實現(xiàn)的消費額，即城鎮(zhèn)居民的消費總額除以對應(yīng)的人口數(shù)。

2.3.2 解釋變量

X1：人均GDP（元）

某地區(qū)人均GDP的增加代表該地經(jīng)濟正向發(fā)展，經(jīng)濟正向發(fā)展使收入增加，消費也隨之增加，因此兩者應(yīng)是正相關(guān)的關(guān)系。

X2：人均可支配收入（元）

某地居民的收入水平不斷提升，其消費支出也會相應(yīng)增加，因此兩者之間應(yīng)是正相關(guān)的關(guān)系。

X3：價格指數(shù)

某地CPI上漲較快，該地居民工資收入小于CPI漲幅，消費支出就會相應(yīng)減少，因此兩者之間應(yīng)是負(fù)相關(guān)的關(guān)系。

X4：年末失業(yè)人口（萬人）

年末失業(yè)人口人數(shù)是指每年末總?cè)丝谥形磪⒓咏?jīng)濟活動的人口數(shù)，該指標(biāo)能夠反映一個地區(qū)的就業(yè)狀況，就業(yè)狀況與人均收入有關(guān)，進而影響該地區(qū)的消費水平，因此兩者之間應(yīng)為負(fù)相關(guān)關(guān)系。

2.4 OLS參數(shù)估計

本文運用Stata軟件，輸入2011—2020年的所有消費相關(guān)數(shù)據(jù)，通過繪制趨勢圖和相關(guān)圖進行最小二乘估計，得到模型估計結(jié)果如表1所示。

模型估計公式如下：

Y=-29939.6-0.242329X1+0.8558925X2+321.125X3-361.1764X4 （2）

由此可見，該模型 R2=0.9793，F(xiàn)=59.13，被解釋變量Y有97.93%的可能性被解釋變量X1、X2、X3、X4、X5所解釋，F(xiàn)檢驗顯著，該模型的擬合程度較高，但除了X2以外，各參數(shù)T檢驗P值均大于0.05，結(jié)果不顯著，因此可能出現(xiàn)多重共線性問題。

3 模型檢驗

3.1 多重共線性檢驗

3.1.1 簡單相關(guān)系數(shù)檢驗

由表2可知，部分解釋變量之間相關(guān)系數(shù)大于0.8，表明模型存在多重共線性。

3.1.2 輔助回歸檢驗

為了進一步驗證是否存在多重共線性，本文建立多個輔助回歸模型，得到診斷結(jié)果如表3所示。

在輔助回歸模型中，本文通過計算方差膨脹因子（VIF），部分結(jié)果大于10，認(rèn)定模型存在多重共線性。

3.1.3 逐步回歸法

為了消除多重共線性，本文使用逐步回歸法，分別做Y和 X1 、X2 、X3 、X4 之間的回歸，得到回歸結(jié)果如表4所示。

由表4可知，Y受X2影響最大，選擇Y=5317.797+0.38435X2，作為初始回歸模型。

將其他解釋變量依次代入上述初始回歸模型，逐步進行回歸，尋找最有效的回歸方程（見表5）。

加入X4的方差R2=0.9576，進步最大，且各參數(shù)的t檢驗顯著，選擇保留X4。在X2，X4基礎(chǔ)上加入X1和X3，得到R2分別為0.9687和0.9593。其中，加入X1有所上升，但X1參數(shù)的t檢驗為0.195，結(jié)果不顯著，因此舍去；加入X3上升并不明顯，且X3參數(shù)的t檢驗為0.633，結(jié)果不顯著，因此去掉X1和X3，得到修正多重共線性影響后的模型公式如下：

Y=6716.565+0.37007X2-451.9139X4 （3）

以上分析檢驗最終確定的解釋變量為：X2人均可支配收入、X4年末失業(yè)人口（見表6），得到最終確立的模型如下：

Y=6716.565+0.37007X2-451.9139X4 （4）

說明人均可支配收入每增加1元，居民消費水平增加0.37007元；年末失業(yè)人數(shù)每增加1萬人，居民消費水平減少451.9139元。

3.2 模型預(yù)測

根據(jù)蚌埠市統(tǒng)計年鑒得知，2021年蚌埠市人均可支配收入為42656元，年末登記失業(yè)人數(shù)1.22萬，將以上數(shù)據(jù)代入模型中，得到2021年居民消費水平Y(jié)的估計值為22020.31元，比較接近蚌埠市2021年居民消費水平的真實值22135元。方程的總體預(yù)測情況如圖1所示，各年的預(yù)測結(jié)果和實際結(jié)果較為接近，說明方程預(yù)測效果良好。

4 結(jié)語

4.1 結(jié)論

根據(jù)模型分析可知，城鎮(zhèn)居民人均消費支出與可支配收入與年末登記失業(yè)人口數(shù)有關(guān)，人均可支配收入每增加1元，居民消費水平增加0.37007元；年末失業(yè)人數(shù)每增加1萬人，居民消費水平減少451.9139元。居民消費很大一部分受到可支配收入的影響，人均可支配收入的增加，使居民有了根本的物質(zhì)保障，可以放心大膽地進行消費。因此，后疫情時代，政府要提高居民消費能力和意愿，適應(yīng)常態(tài)化防控需要，加快建立健全生活物資保障體系，適時制定出臺相關(guān)政策措施，穩(wěn)步提高居民消費意愿和消費能力。同時，減少失業(yè)人口數(shù)能較大提升消費水平，政府要穩(wěn)定和促進就業(yè)，拓寬就業(yè)渠道，鼓勵自主創(chuàng)業(yè)，加強就業(yè)培訓(xùn)，提高勞動力素質(zhì)，為失業(yè)人口打開再就業(yè)通道。

4.2 政策建議

（1）完善相關(guān)制度，健全社會保障體系。人均可支配收入是居民可用于最終消費支出和儲蓄的綜合，中國的社會保障體系一直在完善，但醫(yī)療、教育、養(yǎng)老等領(lǐng)域因人口與經(jīng)濟發(fā)展的限制，還存在不足，居民對這些領(lǐng)域的不確定支出有著較大的擔(dān)憂，因此消費預(yù)期受到高度影響。政府需要完善社會福利保障制度，提高居民的安全感，讓居民即時消費。

（2）拓寬就業(yè)渠道，提升就業(yè)水平。失業(yè)人口增多會極大影響居民消費意愿，因此政府要創(chuàng)造更多就業(yè)機會，大力發(fā)展經(jīng)濟、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；提高勞動力素質(zhì)，加強就業(yè)培訓(xùn)，提高就業(yè)技能，鼓勵創(chuàng)新，降低創(chuàng)業(yè)門檻，加強對重點群體的就業(yè)支持力度。

（3）加快發(fā)展普惠金融。普惠金融降低了金融行業(yè)參與者的門檻，讓更多人享受到金融服務(wù)，可以糾正和拉近現(xiàn)有金融體制導(dǎo)致的收入差距陷阱。發(fā)展普惠金融可加快貨幣流通速度，讓更多中小企業(yè)受益，為小微企業(yè)、農(nóng)民、城鎮(zhèn)低收入群體貸款提供服務(wù)，給企業(yè)發(fā)展提供保障，也可提高居民就業(yè)率，減少失業(yè)人口。

（4）力求縮小居民收入差距。一般來說，高收入水平群體的邊際消費傾向較中低收入水平的邊際消費傾向要低，收入水平差距的增加對消費擴張有不良影響。然而我國居民的基尼系數(shù)一直處在較高水平，2022年上升至0.48，在世界排名較靠前。因此，我國要進一步改善國民收入分配的初次分配與再分配環(huán)節(jié)，進一步規(guī)范收入分配秩序，增加收入分配的透明度。

參考文獻

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