多元线性回归分析论文范文第六篇：以多元线性回归分析实证居民消费与政府支出的关系
摘要：为改善政府的支出结构，扩大居民消费需求。本文利用SPSS 17.0对我国2013-2018年政府支出及城镇和农村居民的不同消费支出类型数据做多元线性回归分析，统计结果表明我国居民消费与政府支出无关，但与人均工资收入有关。当人均工资收入提高时，农村居民会减少生活发展支出类（教育文化娱乐与医疗保健）方面的消费，城镇居民会增加在生活发展支出类方面的消费，因此政府支出应该向农村教育文化娱乐与医疗保健支出方面倾斜，补齐农村消费短板。
关键词：多元线性回归分析； 政府支出； 居民消费；
一、文献综述
凯恩斯主义对消费持"绝对收入假说",认为在经济衰退时，增加政府支出可以刺激社会消费，由于"乘数作用"将驱动居民消费增长。新古典宏观经济学派则和凯恩斯主义完全不同，认为政府支出的增加，作为有理性的个人会预期到政府将来必然提高税收，为了应付税收负担的增加和保持消费模式不变，就会把收入增加部分储蓄起来而不是消费掉，并由此将导致居民消费的减少，即政府支出的增加导致居民消费的减少存在挤出效应。目前国内流行的观点有四种，第一种观点胡书东[1]、石柱鲜等[2]认为政府支出的增加促进居民消费的增加，即存在挤入效应。第二种观点彭晓莲等[3]、方福前等[4]认为政府支出的增加将导致居民消费的减少，即存在挤出效应。第三种观点认为政府支出增加对居民消费既存在挤入效应又存在挤出效应。例如有王延军[5]、胡蓉等[6]、严玉华等[7].第四种观点认为政府支出与居民消费无关。例如（谢子远等，2006）通过实证检验指出政府支出与居民消费之间既不存在因果关系，也不存在负相关关系。[8]政府支出对农村和城镇居民的影响是不同的，因此需要细分政府支出类型和居民类别。农村和城镇居民最显著的差别是劳动收入的不同，需要将劳动收入引入模型中，进一步研究政府支出对农村与城镇居民消费的影响。在当前"政府过紧日子，群众过好日子"的新形势下对于优化财政支出结构，促进居民消费支出结构升级，也具有一定的现实意义。
二、回归模型的建立
为了研究政府支出对居民消费影响，我们将劳动收入引入模型建立回归模型：LogC=A+α1LogY+α2LogG+μ
其中，α1,α2为系数，μ为随机扰动项。
（一）变量说明及数据描述
1.C代表消费类别，借鉴（申昊宇，2017）[9]根据《中国统计年鉴》的统计指标解释并且结合目前情况适当改进，可将居民消费支出类别划分为三大类有：日常生活支出类（sc）、生活居住支出类（sj）及生活发展支出类（sf）。日常生活支出类具体包括食品烟酒、交通通信、衣着和生活用品及服务；生活居住支出类具体包括居住；生活发展支出类具体包括教育文化娱乐与医疗保健。
2.Y代表劳动收入，用就业人员人均工资收入来代表，分为城镇（us）和农村（rs）所以α1LogY可以写成ε1Log（us）+ε2Log（rs）。农村就业人员人均工资收入由于收集数据的困难可以近似用农、林、牧、渔业其他单位就业人员平均工资（元）来替代。
3.G表示政府支出，我们用国家财政人均支出（当年财政支出/就业人口总数）来表示，借鉴国家财政支出的类别并适当更改合并为三大类。具体可以分为民生生活支出（mc）、民生保障支出（bc）、公共支出（gc）三大类。民生生活支出类具体包括教育支出、文化体育与传媒支出、医疗卫生支出、交通运输支出和城乡社区事务支出；民生保障支出类具体包括环境保护支出和社会保障和就业支出和农林水事务支出；国家财政支出其他类为公共支出。
为消除价格波动和通货膨胀因素带来的影响，本文用2012年居民消费价格水平1362为基期调整。此外，经济时间序列有可能存在异方差现象，所以本文将调整后的数据进行对数Log处理。即 Log（G）和Log（C）分别为实际人均政府支出和实际人均居民消费的对数状态。
因此多元回归模型可以表示为：
LogCi=α0+ε1Log（us）+ε1Log（rs）+ε1Log（mc）+ε1Log（bc）+ε1Log（gc）+μi（17）
该模型又称全对数模型，表示成这样的好处是，其中系数εi可以看成作为反映变量Ci对相应变量的弹性，即C相对于相应变量的百分比变化。利用SPSS 17.0做多元线性回归，为了避免多重共线性采用逐步回归法（显著水平为0.05）。除特别声明之外，2013-2018年数据均来自历年国家统计局官网数据《中国统计年鉴》和《中国宏观经济数据》等。
三、统计结果
（一）日常生活支出类（sc）
表1 模型汇总
a.预测变量：（常量），rs
表2 系数a
a.因变量：sc
模型中因变量是sc即日常生活支出类，自变量为农村就业人员人均工资（rs）；其他的自变量被剔除了模型。根据表2可以看出其R2=0.660,含有农村就业人员人均工资（rs）自变量回归方程中，其调整的R2=0.575.表明模型的拟合程度较差，可能由于是数据收集量少的原因。
（二）生活居住支出类（sj）
表3 模型汇总
预测变量：（常量），us
表4 系数a
a.因变量：sj
模型中因变量是生活居住支出类（sj），自变量为城镇就业人员人均工资（us）；其他的自变量被剔除了模型。根据表3可以看出其R2=0.816,含us自变量回归方程中，其调整的R2=0.769.表明模型的拟合程度很好。表4给出了模型参数的估计值，即回归系数与标准化的回归系数以及用于检验的t统计量和相应的显著水平，其（常量）结果为0.836不显著。但是可以知道城镇就业人员工资（us）与生活居住支出类（sj）的弹性为0.775.
（三）生活发展支出类（sf）
表5 模型汇总
a.预测变量：（常量），us b.预测变量：（常量），us,rs
表6 系数a
a.因变量：sf
模型中因变量是生活发展支出类（sf），自变量为城镇就业人员人均工资（us）、农村就业人员人均工资（rs）；其他的自变量被剔除了模型。根据表6可以看出其=0.959,含us自变量回归方程中，其调整的=0.948;含rs的=1.000,调整的=1.000.表7给出了模型参数的估计值，即回归系数与标准化的回归系数以及用于检验的t统计量和相应的显著水平，其结果均为显著。其估计方程为：sf^=-1.848+1.513（us）-0.422（rs）
根据以上模型的回归方程可以分析得出，生活居住支出类与城镇就业人员人均工资收入弹性为0.775;生活发展支出类（教育文化娱乐与医疗保健）与城镇就业人员人均工资收入弹性为1.513,与农村就业人员人均工资收入弹性为-0.422.
当农村就业人员人均工资收入提高时，会减少生活发展支出类（教育文化娱乐与医疗保健）方面的消费，即收入每提高1%,则消费相应减少约为0.4 %;城镇居民就业人员人均工资收入提高，会增加居住方面的消费，即收入每提高1%,居住消费就会提高约0.8%,在生活发展支出类方面的消费更高为1.5%.
四、结语
根据统计结果我们可以知道，居民消费与政府支出无关，这看起来与（谢子远等，2006）的结论相似，即政府支出与居民消费之间既不存在因果关系，也不存在负相关关系但与人均工资收入有关。随着人均工资收入水平的提高，城镇居民除了从目前居住类消费中得到满足外更加追求生活发展支出类方面的消费，如教育文化和娱乐、医疗保健。相反农村居民会减少这方面的消费支出，长期以往将带来不良后果。例如教育文化和娱乐对于个人长期发展将起到重要作用，伴随着目前经济转型，消费结构的升级，未来服务业的发展将对劳动力素质提出更高要求，在用人需求上将会越来越倾向于城镇居民，农村居民将会越来越难以就业。城镇居民对居住消费也有旺盛的需求，随着人均工资收入的提高对居住消费也将提高，这也许可以简单看出目前城镇"房价"虚高的原因。因此政府可以将支出政策的重点放在：第一，优化政府支出结构，提高工资收入水平。特别是与居民消费者息息相关的民生支出为重点，给予居民消费者适当补贴进一步刺激消费的愿望释放消费潜力。第二，改善政府支出区域偏好，补齐特殊地区消费短板。注重政府支出的公平性以及普惠性，向农村地区、老少边穷地区适当倾斜，提高消费能力。第三，完善社会保障体系，稳定消费心理预期。加强对医疗、教育、住房等方面的支出，转变居民消费观念，改善居民消费习惯，优化居民消费环境，解决阻碍居民消费的痛点、难点问题。
参考文献
[1]胡书东。中国财政支出和民间消费需求之间的关系[J].中国社会科学，2002（06）：26-32+204.
[2]石柱鲜，刘俊生，吴泰岳。我国政府支出对居民消费的挤出效应分析[J].学习与探索，2005（06）：249-252.
[3]彭晓莲，李玉双。我国政府支出对居民消费的影响分析[J].统计与决策，2013（10）：135-137.
[4]方福前，孙文凯。政府支出结构、居民消费与社会总消费-基于中国2007-2012年省级面板数据分析[J].经济学家，2014（10）：35-44.
[5]王延军。政府支出与居民消费：替代或互补-基于非线性有效消费函数的实证[J].经济经纬，2007（01）：31-34.
[6]胡蓉，劳川奇，徐荣华。政府支出对居民消费具有挤出效应吗[J].宏观经济研究，2011（02）：36-41.
[7]严玉华，王燕武。中国财政扩张的消费倾斜效应研究[J].中国经济问题，2016（01）：40-49.
[8]谢子远，杨义群。我国政府消费与居民消费的关系研究[J].中央财经大学学报，2006（12）：54-57.
[9]申昊宇。我国个人所得税工资薪金费用扣除标准研究[D].集美大学，2017.
