我国社会消费品零售总额影响因素分析

刘红梅，潘新燕，刘 伟

（成都锦城学院，成都 611731）

一、研究背景

社会消费品零售总额是一个国家经济体系的重要指标之一，研究其影响变动因素有益于分析区域经济发展趋向，引导经济上行轨道，对于目前的中国经济状况来说有着很重要的意义。[1]在对社会消费品零售总额已有的研究中，薛松、周京、张庆凯、李旭、孟雨薇（2020）认为，影响我国社会消费品零售价格的主要因素有乡村社会城镇和农村居民人均可支配收入、财政支出。[2]通过阅读大量文献发现影响社会消费品零售总额的因素很多。我们从中提取几种较为重要的影响因素作为解释变量展开研究。

二、社会消费品零售总额的影响因素分析

（一）变量选取

影响社会消费品零售总额的因素既有政策性因素如增值税的实施，又有非政策性因素如国内生产总值、物价水平、人口数量等因素。近年来随着我国数字经济直线式增长，人民生活日益富裕，其重点反映在生产总值上，生产总值所反映的是一个国家和地区经济能力以及市场经济的发展规模，是评价一个国家和地区的国民经济现状和社会发展水平的主要依据。所以，认为国内生产总值对社会消费品零售价格有显著影响，将国内生产总值选取为变量之一用以研究影响社会消费品零售总额的因素。从我国来看，人口数是一个值得关注的数据，同时也影响着社会消费品的需求; 较高的增值税是影响商品价格水平的一个重要因素。所以选取出国内生产总值、人口总数、国内增值税、财政支出、居民消费价格指数作为解释变量，对社会消费品零售总额的影响展开研究。

（二）数据收集和模型设定

1.数据收集

数据来源于2000—2020年国家统计局年度数据，真实性较强。

2.模型设定

根据上述分析选取以下三个变量作为解释变量。

解释变量X1；国内生产总值（亿元）X2；总人口X3；财政支出（亿元）X4；居民消费价格指数（上年=100）X5；国内增值税（亿元）。

被解释变量Y：社会消费品零售总额（亿元）。

依据解释变量与被解释变量之间的关联，建立以下模型：

其中：β1表示当其他条件不变时，人均地区生产总值每变动一个单位会导致社会消费品零售总额变动β1个单位，β2表示当其他条件不变时，人口总数每变动一单位会导致社会消费品零售总额变动β2个单位，β3表示其他条件不变时，财政支出每变动一个单位会导致社会消费品零售总额变动β3个单位。β4表示当其他条件不变时，居民消费价格指数（上年=100）变动一个单位会导致社会消费品零售总额变动β4个单位，β5表示国内增值税变动一个单位会导致社会消费品零售总额变动β5个单位。

（三）参数估计

1.模型估计

利用计量经济学软件包，用OLS 最小二乘法进行初步回归，得方程如下:

2.经济意义检验

由上述结果可知，所估计的参数

β1=-0.210109717715，β2=0.740226284929，β3=2.06864877771，β4=321.110199356，β5=1.3620476-666，说明社会消费品零售总额1 个单位，平均来说国内生产总值将减少0.210109717715 个单位，总人口将增加0.740226284929 个单位，财政支出将增加2.06864877771 个单位，居民消费价格指数将增加321.110199356 个单位，国内增值税将增加1.3620-476666 个单位。根据理论和经验判断可知，只有X1国内生产总值与预期的经济意义不符合，其他变量与预期的经济意义符合。

3.拟合优度检验

由表1 中数据可知，可决系数R2=0.998965，接近于1 说明拟合优度较好。

表1

4.T 检验

由表 1 中可知，X1的 t 值为 -2.086669 小于临界值t0.025=2.131，说明不通过t 检验。

X2的 t 值为 0.550560 小于临界值 t0.025=2.131，说明不通过t 检验。

X3的 t 值为 6.143298 大于临界值 t0.025=2.131，说明通过t 检验。

X4的 t 值为 0.383405 小于临界值 t0.025=2.131，说明不通过t 检验。

X5的 t 值为 4.471043 大于临界值 t0.025=2.131，说明通过t 检验。

5.F 检验

表1 中可知，其F=2895.345＞临界值2.90，所以通过F 检验

综上所述，只有X1为通过经济意义检验，其他变量都通过经济意义检验，只有X3，X5通过t 检验，X1，X2，X4未通过 t 检验，F 检验通过，所以该模型不是最优模型，接下来将对模型修正与检验。

（四）模型的检验与修正

1.多重共线性检验

从表 2 结果可以看出，X1，X2，X3，X5之间的相关系数较高，说明各解释变量之间线性相关关系和互相影响程度高。

表2 相关系数矩阵检验

方差扩大因子检验：

为了进一步检验模型是否存在严重的共线性，通过可决系数和方差扩大因子可知，X1，X2，X3，X5的VIF＞10，我们认为 X1，X2，X3，X5之间多重共线性较强。

2.多重共线性修正

通过方差扩大因子检验可知，该模型存在着严重的共线性，所以接下来对模型进行多重共线性的更正。利用逐步回归对其进行更正，首先分别对X1、X2、X3、X4、X5进行简单一元回归。

（1）对 X1简单回归

对模型单个解释变量进行参数估计，用EViews得出以下回归结果：

从回归结果可以看出可R2=0.994567，可决系数接近1，说明该模型拟合优度较好。

对回归系数的t 检验：X1的t=58.97391 大于临界值t0.025=2.093，拒绝原假设，所以国内生产总值对社会消费品零售总额有显著影响。

（2）对 X2简单回归

用EViews 对X2进行参数估计结果如下：

由回归结果得R2=0.953932，接近于1 拟合优度较好。

对回归系数的t 检验:X2的t=19.83521 大于临界值t0.025=2.093，拒绝原假设，所以人口对社会消费品零售总额有显著影响。

（3）对 X3简单回归

用EViews 对X3进行参数估计结果如下：

由回归结果可知R2=0.997467，接近于1 拟合优度较好。

对回归系数的t 检验:X3的t=86.49181 大于临界值t0.025=2.093，拒绝原假设，所以财政支出对社会消费品零售总额有显著影响。

（4）对 X4 简单回归

用EViews 对X4进行参数估计结果如下：

由回归结果可知R2=0.013945，接近于0 说明拟合优度较差。

对回归系数的t 检验:X4的t=0.518361 小于临界值t0.025=2.093，接受原假设，居民消费价格指数对社会消费品零售总额没有显著影响，t 检验不通过。

（5）对 X5简单回归

用EViews 对X5进行参数估计结果如下：

通过回归结果R2=0.956235，接近于1 拟合优度较好。

对回归系数的t 检验:X5的t=20.37499 大于临界值t0.025=2.093，拒绝原假设，所以国内增值税对社会消费品零售总额有显著影响。

（6）X1、X2、X3、X4、X5的拟合优度对比：

X3＞X1＞X5＞X2＞X4所以 X3的拟合优度最好。

综上，通过经济意义检验、t 检验和拟合优度检验比较，剔除未通过t 检验的解释变量X4，以Y=β1+β2X3方程为基础，再逐个引入变量 X1，X2，X5，进行二元回归。

（7）二元回归：

根据参数估计结果显示，Y=β1X1+β2X2+β3X5该模型拟合程度最好，经济意义检验、统计检验都通过，最后以X3，X5为最终解释变量，确定模型为：

3.异方差检验

异方差检验用计量经济学软件包进行ARCH检验：

由检验结果可知，NR2=3.572936，在置信区间为95%下，查卡方分布表，得临界值X2（1）=3.8416，因为NR2=0.756601＜X2（1）=3.8416，所以接受原假设，表明该模型不存在异方差。

4.自相关检验

因为DW 检验有明显的缺陷和局限性，所以用EViews 软件进行（Breusch-Godfrey）LM检验。

由图可知，NR2=0.407406，在置信区间为95%下，查卡方分布表，得临界值X2（1）=3.8416，因为NR2=0.407406＜X2（1）=3.8416，同时，伴随概率P=0.5233是大于临界值0.05 的，所以接受备择假设，表明模型不存在自相关。因此不需要对此进行修正。

综上所述，最终最优模型为：

三、结论

根据以上实证分析，我们可以得出结论:财政支出和国内增值税会对社会消费品零售总额变动有明显的影响，而国内生产总值、人口对社会消费品零售总额有弱小的影响，因此我们可以对社会消费品零售总额的有效变动提出指向性的政策建议。

首先，适当地扩张全国财政的支出规模。可以考虑从以下两个主要方面入手来逐步扩大公共财政支出:一方面是要通过增加政府采购，改善社会消费品的流通速度;二是通过政府转让性支付，转化成城市居民和乡村居民的可支配收入，对其产生间接的作用。因此，适当地扩大全国财政性支出对改善民生和提高社会消费品零售总额增长速度具有重要作用。[3]

其次，完善我国的税收政策，制定合理的税收分配制度，使消费者和商家按照合理的税收比例进行缴纳增值税，按照合理区间的税负进行缴纳，使消费者和商家都能承担税负，国家不失之偏颇，让供给与需求均匀变动，达到平衡，社会消费品零售总额匀速增长。