我国消费水平影响因素的计量分析

专业水平的认可程度越深；直播间氛围的吸引力、直播平台的可

信度，都将积累直播间信任优势。

六、建议

基于上述研究结论，为提高消费者在直播间购物和观看满

意度，从产品、网红主播、直播环境三个方面提出以下建议：

第一，高度重视产品质量，提高产品性价比。产品的选用材

料、功能特点和实用价值是消费者需求的出发点，因此直播团队

在选品时应重点关注产品质量。直播团队应提前调查产品用料、

制作流程是否符合规范，功能、价值是否存在虚假宣传。向消费

者提供更优惠的产品是直播带货的宗旨之一，直播团队保证产

品质量的同时，利用团购优势压低供货价格，为消费者提供更大

力度的价格优惠，提高产品整体性价比，当消费者感知到的产品

价值高于其预期质量时，有利于提高消费者对产品的满意度,同

时增加粉丝黏性。

第二，网红主播保持正能量社会形象。网红主播作为公众人

物，其在社会公众心中的形象影响消费者对主播个人的满意度。

网红主播应树立正确的三观，不违反法律法规，改善个人生活陋

习，由内而外地向公众散发积极向上的能量。能力范围内积极支

持慈善公益事业，向社会传递善意；参加综艺节目，展现个人隐

形技能，突破网红主播的身份限制，赢得更多流量，打造个人品

牌；通过子IP传递“孝顺”“仗义”“有爱心”等丰富的个人品质，

夯实人气基础。

第三，网红主播提高工作专业水平。掌握说话之道，带货主

播应通过语言快速吸引消费者对产品的注意，借助绚烂的修辞，

穿透消费者好奇心，利用强势的语言表达，激发消费欲望。提高

互动质量，带货主播应熟记产品信息，流畅地介绍产品性能、用

途，真实使用带货产品，对消费者在弹幕、评论中的疑惑进行细

致讲解，并表达真实的使用感受，唤醒消费者同理心，同时传递

其对待工作的专业态度，增加消费者的信任感和满意度。

第四，注重直播场景布置与直播主题的配合。直播场景虽然

在镜头前只作为背景呈现，但任何细节都可以向消费者传递有

用信息。服饰专场带货可以在空旷场地布置衣架、鞋架等，将本

场出现的产品同步在背景区域展示。食品带货专场，可以将直播

场地迁至生产厂区，借助背景向消费者展示食物真实生产过程

或生长环境，有助于增加直播间可信度，提高消费者满意度。

参考文献：

[1]沈卜.刍议直播带货对消费者购物行为的影响[J].中小企业管理与

科技(上旬刊),2021(02):104-105.

[2]李婷,王蓉.直播带货模式下消费者满意度影响因素的实证研究[J].

上海商学院学报,2020,21(05):51-65.

[3]雷艺琳,郭霞,杨璐.基于CCSI模型的移动医疗平台用户满意度研

究———以好大夫在线为例[J].软件,2020,41(03):47-50.

[4]武瑞娟.网店情境中消费者体验价值对满意影响效应研究[J].现代市

场营销,2016,6(4):53-68.

作者简介：王澜(2000-)，女，汉族，浙江绍兴人，浙江财经大学会

计学院本科生，研究方向：市场营销、企业管理、信息管理、财务管理；柳

凌镕(2000-)，女，汉族，福建泉州人，浙江财经大学东方学院会计学院

本科生，研究方向：市场营销、企业管理、信息管理、财务管理商业研究

我国消费水平影响因素的

计量分析

■张彩虹西安财经大学

摘要：本论文选取了1990年-2015年中国消费水平、国

民总收入、税收、物价指数、人口增长率等相关数据，运用统计

学和计量经济学原理从时间序列分析出发，探索我国消费水平

的主要影响因素，并利用Eviews软件，分析我国消费水平、国

民总收入、税收以及物价指数等之间的相关性等，在建立多元

线性回归模型的基础上对模型进行分析，根据时间序列数据的

特性来具体分析避免伪回归，也从相关性等角度对影响因素进

行最终的甄别选取。结果表明，可支配收入、税收、CPI、人口自

然增长率、第三产业占比人数对我国消费水平有着显著的影

响。这对于我国刺激消费、促进GDP稳步增长都有重要意义，

为制定相关政策提供了理论依据。

关键词：消费水平；异方差；计量经济分析

一、引言

近年来，随着经济全球化程度提高，我国社会取得飞跃式的

进步，国民人均收入逐步提升，相对应我国国民的生活水平有了

质的变化。无论从宏观还是微观的层面来分析，我国国民的消费

支出会直接影响国家的发展以及经济的运行情况。就目前来说，

我国面临两个方面的难题，分别为产业的结构升级以及经济结

构的调整，而我国国民的消费水平到底处于怎样的层次，对其造

成影响的因素具体是哪些，这些因素对经济具有什么样的影响，

都是非常值得关注的问题。

通过分析以往学者对经济问题的研究文献来看，最初的研

究中在实证部分，学者更多地使用统计、数理等模型进行研究；

在20世纪后半叶，随着计量学科的不断丰富，在经济问题的研

究中，学者也逐渐在研究中更多地使用计量模型，也发现计量模

型在某些经济问题研究中其实更有效，这也使得学者对经济问

题的研究角度更为丰富、贴切，也相辅相成地促进了计量这门学

科的快速发展。

对比国内和国外学者对于消费问题的研究发现，尽管国内

在这方面的研究取得了飞跃性的进步，但其实存在一定的不足

和欠缺。比如首先，国内学者对于国民消费问题的研究，主要是

从整体居民、城镇或者农村居民来作为研究对象，对于居民个体

的消费问题关注度较少。其次，目前来看国内的研究对国民消费

行为问题研究较少，尚未形成完善的理论体系以及实证分析，更

多的是集中关注于国民的消费层次、消费构成等方面，对于消费

的影响因素关注度较少。最后，通过对以往文献分析得出，国民

消费行为不仅会与社会发展等具有相关关系，并且与个体也具

有很显著的影响，如果想要研究国民消费行为的影响因素，可能

需要通过大量数据来实际地分析各指标的影响，但是结合实际

情况来看，大量的实际数据可能是研究的较大难点，因此在研究

中需要忽略个体对消费行为的影响，从整体具有共性的角度出

发，通过建立统计等相关模型来进行实证分析。而以往在对国民

消费问题的研究中，运用计量模型的研究较少，更多的是使用统

72021年7期总第940

期商业研究

计或者数学模型来进行实证，并且通过对其他经济方面文献的

研究分析已知，在经济问题的研究中运用计量模型可以比较有

效解释问题。因此本文将从计量的角度，利用统计年鉴上的数

据，对我国居民的消费行为影响建模，对其进行各种计量角度的

分析，从而对消费的影响因素有一个全方面且定量的了解。

二、实证分析

1.模型的初步建立

经过理论的分析，可能影响居民消费水平的相关量化指标

主要包括：国民总收入、居民消费价格指数、人口自然增长率、税

收、第三产业就业人员占比、国内游客总量等。为了确保数据的

准确性，从中国统计年鉴上收集了1990年-2015年上述指标的

统计数据。

拟建立以居民消费水平为被解释变量，以国民总收入、居民

消费价格指数、人口自然增长率、第三产业就业人员占比、游客

总量和税收为解释变量的线性回归模型：

其中，Y-居民消费水平、X1-国民总收入、X2-居民消费价

格指数、X3-人口自然增长率、X4-税收、X5-第三产业就业人

员占比、X6-国内游客总量。

2.平稳性检验

对于时间序列数据，为了避免伪回归，有必要先对模型进行

平稳性检验。直接对原序列、一阶差分进行平稳性检验，结果均

为非平稳，对序列进行二阶差分，结果表明，P<0.05，可以拒绝

ρ=0的原假设，即序列的二阶差分序列不存在单位根，是平稳序

列，为二阶单整I（2）序列，二阶差分结果如下所示。

表1各变量单整阶数

由检验结果可知，在0.05的置信水平下，所有变量都是非平

稳序列，但都是二阶单整序列。

3.协整检验

当且仅当多个非平稳变量构成的回归协整时，回归的模型

在长期来看才是平稳的，模型才有意义，也即是由这些变量构成

的回归不是伪回归。由这些变量构成的平稳序列就可以描述这

些变量的长期均衡关系。

我们选择的是基于回归残差的单位根检验，在检验时，需要

利用到计算判断是否协整的临界值的公式：

通过查表可知，在5%的显著性水平下，=-4.7048，

=-17.120，=-11.17，T=25，求得：C（0.05，25）=-5.407472＞t=-7.

47，所以拒绝原假设，残差序列不存在单位根，是平稳序列。即居

民消费水平、国民总收入、居民消费价格指数、人口自然增长率、

税收等是协整的，变量组成的回归从长期来看是稳定的关系，不

存在伪回归。

4.参数估计

根据上述数据，用Eviews对模型进行OLS估计，从OLS估计结果中得出，当α=0.05时，F统计量远大于其临界值，则拒绝

原假设，表明在5%的显著性水平下，从总体来看，回归方程是显

著的。R2=0.999401，证明模型拟合优度比较好，除tourists外其余

变量均显著。较大的R2和tourists较小的t值让笔者怀疑模型存

在多重共线。

5.多重共线性检验

由上面的OLS回归结果图发现变量TOURISTS系数并不显

著，考虑是否有多重共线性，计算自变量的相关系数，如表2：

表2各变量相关系数

相关系数图中有些变量之间的相关性还是较强的，为了进

一步验证多重共线性，采用方差扩大因子来判断，结果发现，绝

大部分变量的VIF远大于10，证明变量间存在着严重的多重共

线性，为了剔除自变量之间的交互影响，采用逐步回归试图剔除

这种自变量。经过逐步回归的修正，剔除了tourist变量，此时的

模型R2和F统计量都很大，证明模型拟合良好且显著，各变量

在0.05的显著性水平下也都显著了。

6.异方差检验

将CON01与残差平方的散点图画出，以图形角度观察是否

存在异方差现象，结果如下：

图1CON01与残差平方的散点图由图形可以看出，残差并非是一个常数，所以猜测模型存在

异方差现象。下面为了得出更精确的结果，我们采用White检验，

由White检验结果得出，辅助回归方程全部斜率系数的P值均

大于0.05，也就不能拒绝各个系数为零的原假设，另外White检

验的检验统计量的P值为0.7467，表明不能拒绝原假设，只好认

为模型并不存在异方差现象。

由于我们的数据为时间序列数据，所以也可以采用ARCH

检验，由ARCH检验结果得出，滞后两期，仍不能拒绝原假设（因

为P值为0.9546），也即只能接受原假设，认为模型同方差。进行

滞后三期、四期的ARCH检验。滞后三期、四期的ARCH检验仍

不显著，综合以上可知，该模型的确没有异方差现象。

7.自相关检验

（1）图形检验法

从图2、图3可以看出，E1和E两者大致呈线性关系，也即

说明可能存在自相关。

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