可支配收入、价格消费指数与消费的截断模型分析
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摘 要：随着改革开放以来经济的发展，中国城乡居民的收入和物价水平都有较大幅度增长，同时城乡居民的消费水平也快速增长。对此，对有关经济指标做出相关分析，根据指标数值的特性，采用截断模型进行分析。并对模型结果作出解释及提出相关政策方案。
关键词：经济指标；截断模型；参数估计；模型优化
中图分类号：F12 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）06-0006-03
以2010年中国各地区城镇居民人均消费额与人均可支配收入、价格消费指数为研究对象，表1为2010年3个指标的数据。
从理论上说，影响消费的因素就是影响需求的因素。经济学认为，需求有两个条件：一是购买欲望，二是购买能力。一种商品的需求量由很多因素构成。从社会宏观层面看，一定时期的社会消费需求主要取决于一定时期的物价水平和人们的收入水平。因为人们的购买欲望和购买能力是受到物价水平和收入水平决定或制约的。
1.收入水平对消费水平的影响。尽管影响消费需求的因素很多，但收入是决定消费支出最重要的因素。经济学通过消费函数来表示收入和消费之间的依存关系。消费函数一般以收入为自变量，在其他条件不变的情况下，消费随收入的变动而呈现同方向的变动，即收入增加，消费增加；收入减少，消费减少。
2.物价水平对消费水平的影响。物价水平是影响消费水平的重要因素和直接因素。从社会宏观角度看价格因素对消费需求的影响，主要表现在：当其他因素不变的情况下，一定时期的物价总水平越高，社会消费水平越低；反之，物价总水平越低，消费水平越高。
在研究与消费有关的问题时，消费作为被解释变量，理论上，消费数据应该从零到正无穷，但是在研究中国各地区的人均消费额与人均年可支配收入、价格消费指数的关系时，消费额过低或过高的数据不具有代表性，所以我们研究的省份是人均年消费额在10 000元～20 000元范围内的地区。表2是经过预处理过程后的数据。
此次研究的课题，没有考虑到人均消费额过低或过高的省份，所以我们删除了5个省份的数据。而截断问题就是掐头或者去尾，即在很多实际问题中，不能从全部个体中抽取因变量的样本观测值，而只能从大于或小于某个数的范围内抽取样本的观测值，所以此时我们建立截断因变量模型来分析。截断回归模型可以表示成：
Yi=c+x1iβ1+x2iβ2+μi
模型估计如下：
1.截断回归模型方程如下：
Yi=c+x1iβ1+x2iβ2+μi
Y：全国各地区城镇居民人均消费额； X1：城镇居民人均可支配收入；X2：各地区居民消费价格指数。
2.运用Eviews5.0，将上述数据带入做截断回归模型分析，对参数进行估计，得到以下结果：
通过相伴概率值看出，只有解释变量X1小于0.05，由此看出，这个变量对于全国各地区城镇居民人均消费额有显著的影响。相比之下，X2对于全国各地区城镇居民人均消费额影响不大。
下面我们对模型进行优化：
1.截断回归模型与最小二乘法模型比较。将P7表2样本看做不受任何限制下随即抽取的样本，采用普通最小二乘法估计模型，运用Eviews5.0得到以下结果：
Yi=16 351.52+0.6101x1i-140.8236x2i
因为所用样本没有考虑到人均年消费额过高或过低的地区，显然样本具有选择性。同样的样本观测值，所建立的模型发生了变化，估计结果也发生了变化。
2.做多重共线性检验。对上述2个变量采用相关系数检验法，做多重共线性检验，以剔除不合理的变量。得到以下结果：
Correlation Matrix
一般认为，当相关系数大于0.8，则存在严重的多重共线性。
结论：由表3看出，除自身变量相关系数为1外，其他各个变量间的相关系数值均较小，可认为这两个变量之间不存在严重的多重共线性。因此，该模型可认为是最佳模型。
所以最终模型可以确定，如下：
其中：Y代表中国各地区城镇居民人均年消费额，X1代表人均年可支配收入，X2代表价格消费指数。Y=54 928.54-
526.1001*100=2317.53（令X1=0，X2=100），表示没有发生通货膨胀时的城镇居民的人均年自发消费额，β1=0.6706表示可支配收入每增加1元，就有0.6706元用于消费，β2=-526.1001表示价格消费指数每增长1单位，消费就会减少526.1001元。
研究影响消费的因素其实际意义是多方面的，研究消费的截断回归模型可以为国家制定宏观经济政策导航。（1）现阶段中国经济增长有“三驾马车”，即扩大国内投资，刺激国内消费和扩大外贸出口，而扩大内需的主要手段是提高居民可支配收入。（2）提高居民消费的另一种方式就是国家控制通货膨胀率，使物价保持在一个稳定的水平上。