城镇居民消费性支出与可支配收入的回归分析

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摘 要：根据1993—2011年珠海城镇居民家庭消费性支出与可支配收入的统计数据，采用一元线性回归模型进行回归分析，研究珠海城镇居民消费性支出与可支配收入的变化趋势及相关关系，发现珠海城镇居民消费性支出与可支配收入存在较优的回归关系，且呈正相关关系。为珠海市政府研究制定相关政策措施提出例如增加居民收入、改善消费环境、推动消费结构的优化升级等建议。

关键词：城镇居民；消费性支出；可支配收入；回归分析

中图分类号：F22 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）24-0229-04

珠海市位于广东省珠江口的西岸，是中国南方港口城市，经济特区。珠海1953年建县，1979年建市，1980年成立经济特区，2008年国务院颁布实施珠江三角洲地区改革发展规划纲要（2008—2020年），并明确珠海为珠江口西岸的核心城市。珠海建市以来，经济持续快速增长，从一个默默无闻的边陲小镇发展成为初具规模的现代化花园式海滨城市。随着珠海经济的快速发展，珠海城镇居民的消费性支出与可支配收入水平也持续稳步提高。研究珠海城镇居民消费性支出与可支配收入的变化趋势及相关关系，发现二者之间在数量关系上的基本规律，对增加居民收入，提高人民生活水平具有重要的现实意义。本文根据1993—2011年珠海城镇居民家庭消费性支出与可支配收入的统计数据，采用一元线性回归模型进行回归分析，为珠海市政府研究制定相关政策措施提供可靠的依据。

一、一元线性回归模型

对于变量间的相关关系，我们可以根据大量的统计资料，找出它们在数量变化方面的规律（即“平均”的规律），这种统计规律所揭示的关系就是回归关系，所表示的数学方程就是回归方程或回归模型。在研究变量间的相关关系时，一般将引起某一现象变化的因素（或原因）称为自变量，将被引起变化的现象（即结果）称为因变量。在直角坐标系中将大量数据绘制成散点图，这些点不在一条直线上，但可以从中找到一条合适的直线，使各散点到这条直线的纵向距离之和最小，这条直线就是回归直线，这条直线的方程叫做线性回归模型。

（四）模型检验

1.显著性检验。表3中，相关系数是R=0.979，预定显著性水平a=0.05，在自由度n-2=17下查相关系数表知Ra=0.45553。因为|R|Ra，所以消费性支出与可支配收入呈正相关关系，说明可支配收入是决定消费性支出的关键因素，因此，该一元线性回归模型通过显著性检验。

2.R2检验。R2是样本决定系数（R-square），它测度了在y的总变异中，由回归模型解释的那个部分所占的比例，所以R-square反映回归方程的拟合优度，取值范围在0～1之间，越接近1，则拟合越好，拟合优度高；越接近0，则拟合越差，拟合优度低。表3中我们可以看到，R-square为0.958，数值较大，并且接近于1，因此我们认为该一元线性回归模型拟合好，拟合优度高，因此，该一元线性回归模型通过R2检验。

3.正态性检验。假设在一元线性回归模型中，ε服从正态分布，即ε～N（0，σ2）。我们可以绘出回归残差值的直方图来检验这一假设能否成立，如果绘出回归残差值的直方图是钟状图形，假设成立。我们用SPSS软件绘制回归模型的残差值直方图（如图2所示）。从图2来看，该直方图接近于钟状图形，即正态分布，因此，该一元线性回归模型通过正态性检验。

4.异方差性检验。绘制自变量可支配收入的回归残差值散点图，可以检验自变量可支配收入的回归残差值的异方差性。我们使用SPSS软件绘制可支配性收入的回归残差值散点图（如图3所示）。图3中，回归模型中自变量可支配收入的残差值的分布是乱七八糟的，没有规律，因此，该一元线性回归模型通过异方差性检验。

三、结论

通过上述分析，我们可以得出以下三个结论。

1.珠海城镇居民消费性支出与可支配收入存在较优的回归关系，且呈正相关关系。经过对回归模型的各项检验，可以确定珠海城镇居民年人均消费性支出与可支配收入之间的一元线性回归模型为： i=913.718+ 1.227xi。

2.可支配收入是决定消费性支出的关键因素。政府应合理调整收入分配格局，努力增加居民收入，实现居民收入增长和经济发展同步，提高低收入群体的收入水平，缩小贫富差距，才能真正刺激内需，促进消费，从而推动经济持续健康发展。

3.可支配收入不是影响消费性支出的唯一因素，非收入因素对消费的影响也十分重要。政府应高度重视这些非收入因素，尽可能完善促进消费的政策措施，巩固扩大传统消费，积极培育热点消费，推动消费结构的优化升级，改善消费环境，加快商贸流通环境等基础设施建设，扩大消费信贷，整顿和规范市场价格秩序，为广大消费者提供更加便利、安全、放心的消费环境。

参考文献：

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