西安市城镇居民消费函数研究

［摘要］ 本文对西安市城镇居民消费行为的分析研究是在当前转型经济背景下，利用1989年～2005年西安市城镇居民人均收入和人均消费的时间序列数据，采用回归分析和协整分析的方法，研究了西安市城镇居民的消费函数。

［关键词] 消费函数 回归 协整

一、绪言

西安市是我国中西部地区重要的科研、高等教育、国防科技工业和高新技术产业基地。在全国区域经济布局上，西安具有承东启西、东联西进的区位优势，在西部大开发战略中具有重要的战略地位。然而居民收入稳定增长，未来收入信心增强，却并未促进居民消费意愿升高。有关专家指出，目前西安市居民消费受政策影响明显，教育、医疗、水电等服务收费水平居高不下，使居民消费的“挤出效应”突出，低收入居民更为严重。在收入有限的情况下，要保证必要的开支，就要削减其它方面的支出，这将极大地影响消费质量的提高和消费结构升级。

这些充分说明西安城镇居民并没有能充分享受到近年来快速的经济增长带来的实惠，消费需求不足是制约转型时期经济发展的一个关键因素。因此，研究消费需求不足的原因，深入分析制度转型时期各类不确定性因素对居民消费行为的影响，探寻转型时期西安市居民消费行为规律及其变化趋势。在“十一五”时期真正启动消费，切实提高西安居民消费水平，促进西部发展，是转换经济增长方式的必要前提。只有充分考虑到经济发展特定阶段的制度背景，加强公共管理与服务，制定切合实际的扩大城镇居民消费的基本对策，才能使西安经济社会的平稳发展和构建和谐社会的目标得以实现。

二、数据的来源

本章中用到的统计数据均来自西安统计年鉴和西安年鉴，限于数据的可获得性，数据取自1989年～2005年。具体情况如表1：

以上西安城镇居民的相关数据经过相应指数的调整，均为可比数据。

1989年～2005年，西安城市居民家庭人均消费支出和可支配收入逐年增长，2005年的人均消费支出是1989年的2.57倍，2005年的人均可支配收入是1989年的2.85倍，表明收入的增长高于消费的增长。持久性收入也稳步增加，但暂时性收入和暂时性消费却有很大的波动，消费倾向也波动性很强。

三、回归分析

运用eviews5.0软件，应用理论模型，收入和支出的不确定性分别用西安城镇居民各收入组间的收入和消费标准差来替代，对模型进行检验，回归分析得到如下模拟结果:

首先对方程设定整体性进行检验。显然，方程拟合优度良好，各统计量均在10％的水平上显著，总体显著性也很好。统计检验和计量经济学检验均能通过。从方程结果来看，持久性收入对居民的消费影响最大，只有西安城镇居民各收入组间的收入标准差与居民消费成负相关关系，收入差距对居民消费有着反向的影响。收入组的收入标准差对消费的影响说明改革开放二十多年来，贫富差距不断扩大的实际状况对居民消费需求较低的现实影响是不容忽视的。当前，收入分配差距不断扩大，成为影响居民消费的又一重要因素。

再将收入和支出的不确定性分别用暂时性收入和暂时性消费来替代，分析得到:

这里对方程设定进行整体性检验。解释变量 不能通过T检验，因此剔除该变量再进行模拟回归得到:

log(C)=0.3592+0.9274log(Yp)+0.0012UCc

t=(2.73) （45.96)(6.26)

此时方程的各项统计量显著，符合经济学的一般规律，方程拟合优度良好，各项统计检验R2＝0.9976，F＝2490.956，DW＝1.55。当N＝15，q＝2时，dl＝0.70，dμ＝1.25，dμ

传统的线性回归是分析变量间的静态均衡，而几乎所有的经济变量都是随时间的变化而变化，因此仅分析收入消费的静态均衡，具有理论意义。而对变量动态均衡的分析，预测消费者行为的变化，进行宏观调控，更有着很强的现实意义。下一节应用协整分析分方法对西安城镇居民消费收入进行动态分析。

四、协整分析

1.协整概念及检验

协整是对经济时序变量之间相互关系的一种表征，可以理解为经济时序变量之间存在着一种均衡力量，既存在着一种机制的作用，使非平稳的不同变量在长期内一起运动，按照经验的观点，协整可以理解为两经济时序变量{Xt,Yt}在以Xt为横坐标，Yt为纵坐标上，其散点图围绕在某一条直线Yt=a+bXt的周围，直线对点 (Xt,Yt)起着引力线的作用，当(Xt,Yt)偏离该直线时，引力线的作用会使它们回到直线附近，虽然不能立即到达直线上，但存在着回归这条直线的总趋势，下面给出定义:

如果Xt，Yt是I(1)，但存在某个线形组合Zt=m+aXt+bYt是I(0)，且具有零均值，则称Xt,Yt是协整的，(a,b)称为协整向量。一般地，如果Xt,Yt，都是I(I)，则aXt+bYt是I(1)。

根据Engle-Granger两步检验法，首先通过协整回归求得非均衡残差序列，即作静态回归。为检验I(1)序列Xt=(X1t,X2t,L,Xpt)之间的协整关系，选取其中某个变量对其他变量进行回归:

然后，检验残差序列的平稳性，若非均衡残差序列平稳，说明变量间存在协整关系。对上述回归残差Vt作ADF检验:

2.误差修正模型

协整反映了两个或多个非平稳序列之间的一种长期动态均衡关系，组合的结果就是这些序列与均衡之间的误差，称为均衡误差。在模型中包含协整关系，即是用协整组合的均衡误差对模型进行修正，这类模型称为误差修正模型，其思想可简单概括为：某一期出现的非均衡误差将在下一期予以修正。

本文首先对序列进行协整分析，以发现序列之间的协整关系，求出协整系数，并以这种关系构成误差修正项，然后将误差修正项看作一个解释变量，建立误差修正模型。

作个简单的趋势图，发现消费和收入数据具有明显的时间趋势，对消费和收入进行单位根检验，具体分析结果如下表2和表3：

注:（c，t，k）表示检验类型，c表示常数项，t表示带有时间趋势，k代表滞后阶数，0表示没有，下同。

从表中可以看出，取显著性水平为α＝0.05，消费c的统计量为0.0867，大于ADF检验的临界值－3.791。同时，收入y的统计量大于ADF检验的临界值，因此不能拒绝存在单位根的零假设，所以c和y都是存在单位根的非平稳序列。

对消费和收入序列进行一次差分后，进行ADF检验，结果如下表4和表5:

结果显示，ΔC的ADF的t检验统计量为－5.187，小于其α＝0.05的临界值，同样，ΔY的ADF的t检验统计量为－3.853，也小于临界值。所以，得出拒绝含有单位根的零假设，即都是不含单位根的平稳序列。

于是建立消费和收入的协整方程，

C=38.318+.832Y

t=(1.84)(41.51)

R2＝0.991DW＝1.61

方程中的系数0.832是收入弹性，表明收入每增加1％会使消费增加0.832％。对残差序列e进行单位根检验，得到的e是平稳序列。为了考察西安城镇居民消费和收入之间的动态关系，通过估计得到西安居民消费和收入的误差修正项ecm，即回归模型的残差序列e，建立下面的误差修正模型：

ΔC＝17.793＋0.502ΔY-0.224ecmt-1

t = (1.104) (2.456) (-0.652)

R2＝0.473 DW＝2.53

以上模型中的回归系数都可以通过显著性检验，通过DW检验，可以证明模型中不存在序列相关性。误差修正模型描述了均衡误差对消费的短期动态影响，误差修正系数－0.224为负数，符合相反修正机制，也就是说，上一期的均衡误差对消费短期变动有显著影响，如果上一期消费偏低，为负值，本期消费就会相应调高；反之，若上一期消费偏高，本期消费就会调低，从而保证了消费与收入的关系不会明显偏离均衡状态。

五、结果分析

通过以上对统计数据的分析可知，西安市城镇居民的消费确实受到不确定性的影响，这种不确定性即来自收入方面，也来自支出方面。

从模型中可以看到，短期收入变动1%将引起居民消费变动0.830l0，所以，短期收入波动对居民消费的影响是非常大的。国民经济的增长要保持一定的平稳性，这就需要在消费政策的制定方面要保持政策的连续性，对于居民收入波动影响较大的政策制定方面应该谨慎。由此也可以看出，启动居民消费是一项系统工程，需要各项系统措施的平稳推进，保证居民消费水平的平稳过渡，防止大起大落对经济发展造成大的影响。

协整反映的是一种长期均衡关系。消费与收入的长期均衡是受长期因素的影响所致，因此，一些短期措施只能对居民的当前消费起到一定的作用，对长期消费的拉动收效甚微，对于影响短期收入的相关政策，亦是如此。所以，在制定相关政策时应该着眼于政策的长期效果。

在协整模型中，消费倾向为0.832，收入的很大部分都用于消费。在误差修正模型中，误差修正系数(－0.224)，即每年有－22.4％的调整，说明误差修正项对短期消费的调整力度非常大。主要是由于西安城镇居民限于流动性约束的影响等原因，进行跨时资源配置是不容易的，因此，由于不确定性因素的存在，居民在上期出现过度消费后，必然导致本期消费做大幅度的调整。同时，本期的收入在居民消费中还是起着重要的作用。

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注：“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。”