1、从计量经济学角度分析 在校大学生 年均在校消费支出 结构 摘要 ： 大学生阶段是人生成长的重要阶段， 了解这一阶段的消费影响因素结构对于大学生合理优化消费结构、树立正确的消费观念有着重要意义。 影响大学生合理消费的因素有很多种，本文主要讨论是否是独生子、家庭人均年收入、教育培训投入、是否谈恋爱和是否持有信用卡等对大学生年均消费情况的影响及影响程度。 文章 以农大的在校大学生为例，从计 量经济学角度定量地对在校大学生年均消费支出影响因素进行计算分析，并提出合理化建议。 关键字 ： 大学生 消费支出 EViews 计量经济学 1、 引言 近年来，大学生年均在校消费支出在不断增加，除了我们的生活水平
2、逐渐提高，学生家庭日渐富裕之外， 很重要的一方面是大学生缺乏理性消费意识。 谈恋爱、信用卡透支等问题直接影响到学生的日常花费 ，突出表现为铺张浪费、谈恋爱花销过大、信用卡透支问题严重等等 。 在消费率较低的中国， 大学生的消费行为将对我国宏观经济产生重要的影响，也会直接影响他们消费习惯的形成。 大学生是我国未来的精英 和支柱， 研究大学生年均在校消费支出的结构， 正确培养大学生的合理消费意识，是当下的重要任务之一，也是培养大学生信誉的一个重要方面。 本文从计量 经济学角度，建立和估计模型，对大学生年均在校消费支出的影响因素进行量化分析，找出大学生消费的主要影响因素， 并对优化大学生合理消费结构
3、做出 政策建议。 2、 文献综述 目前对于大学生在校消费的研究有许多。 钱晨（ 2008）对在校大学生支出的结构分析中定性地对影响消费的因素做出分析，影响因素包括：生活基本所需、通讯费、购物、学习、娱乐等方面， 又对大学生的消费行为做出了定性描述，例如攀比消费、形象消费、情感消费等，主要侧重于对学生消费结构和行为的理论描述 和现象调查。 他指出，目前大学生消费结构较之以前有所改变：满足生 活必需的费用减少，而满足精神上的消费逐渐增多，人情消费也节节攀升。 刘江帆、王齐（ 2005）对大学生消费支出做了实证分析，建立计量经济学模型 ，对学生所在年级、家庭收入、是否谈恋爱 、是否是独生子、生源地、
4、专业等变量对消费进行了回归分析，他们指出当今大学生不处于高消费阶段， 大学生的家庭收人和个人收人对大学生消费不具备决定性的影响。 其他的实际因素是决定大学生消费的决定性因素，随着年龄的增长，大学生的交际增加决定了高年级的学生有更高的关于交际的支出；独生子女更加受到家庭的宠爱，从而有更多消费的习惯，而农村的孩子更加勤 俭。 他们用计量经济学方法定性地对大学生消费的影响因素做出分析并且分析了。大学生在校期间的打工收入等非常之少而且不稳定，这种情况下其个人收入对消费支出的影响程度如何。 Journal of Economic Psychology于2008年收录的一篇 文章讨论了父母在大学生消费中的
5、角色和作用。 文章从定性和定量两个角度分析， 利用 173个观测样本说明父母对学生的监管力度大，学生透支和过度消费的现象比较少， 而家长本身的消费问题与孩子的消费情况并无直接关系，那些相信家长会 帮助 偿还 债务的学生债务反而较少。 3、 模型形式 设定 本文运用最小二乘法对数据进行估计， 构建形如 ii XcY 的 线性模型来定量分析各个因素的影响程度。 其中， iX 为影响因素， i 为待估系数， 为残差项。 3.1 模型中包含的因变量和解释变量确定 在模型中，因变量是 大学生在校年均消费支出， 单位为人民币。 根据经济学意义和 实际经验，我们做出如下假定： （ 1） 由于信用卡独特的透支
6、功能，大学生是否持有信用卡对其 在校消费支出影响比较显著； （ 2） 由于谈恋爱会导致情侣之间额外消费较多，所以大学生是否谈恋爱应该对其在校消费支出有较显著影响 ； （ 3） 由于平时在学习上花费较多时间的同学会减少额外消费时间，所以学习时间对其在校消费支出影响应是显著的； （ 4） 大学生平时聚会次数越多，在餐费、礼品上的额外花费就会越多，所以学生每月聚会的次数对于 消费支出应该是显著的； （ 5） 大学生在校支出也应受到家庭 人均 收入的影响，所以家庭 人均 收入对消费支出是显著的； （ 6） 大学生平时除了日常生活之外，也应有额外的教育培训投入，其对大学生年均消费支出也应有 很大的影响；
7、 （ 7） 在具有相近家庭收入的家庭中，独生子一般比有兄弟姐妹的孩子得到的生活费要多一些，所以 大学生是否是独生子对其生活支出也有显著影响。 根据以上 7个假定，我们初步选择的解释变量是： （ 1） 大学生是否有信用卡，有的为 1，没有的为 0； （ 2）大学生是否有男女朋友，有的为 1，没有的为 0； （ 3）大学生平均每天的学习时间，以小时为单位； （ 4） 大学生每月聚会的次数，以次为单位； （ 5） 大学生家庭 的人均年 收入，单位为人民币； （ 6）额外的年教育培训投入， 单位为人民币； 0500001000001500002000000 10000 20000 30000 4000
8、0L IF E C O S TE D U C O S TL O V EC R E D ITC H IL D R E NIN C O M ES T U D Y H O U RD A T E（ 7） 大学生是否是独生子，是的为 1，否 的为 0。 3.2 选定模型的数学形式 本文选择最简单的线性函数形式作为模型的数学形式，根据散点图，设计模型形如 ii XcY ， 其中， iX 为影响因素， i 为待估系数， 为残差项。 3.3 事先判断模型中参数的符号 根据经济学理论和实际经验，大学生有无男女朋友、有无信用卡、每月聚会次数、 是否是独生子、 教育培训投入和家 庭人均年收入与大学生年均在校消费支出
9、呈正相关，即贝塔为正；大学生每天的学习时间应和大学生年均在校消费支出呈反比，即贝塔为负。 3.4 因变量和误差项的统计分布形式 习惯上，我们先假定因变量和误差项为服从正态分布的变量。 4、 收集数据 本文的样本采集是通过抽样调查中国农业大学的部分学生得到的，数据类型属于截面数据。删除缺失后得到样本共 186份，以调查问卷的形式定量地得到数据。从数据质量来看，基本能保持完整性、准确性、可比性和一致性。 5、 估计模型 利用 EViews对模型进行估计得到结果如图所示： 由模型可知，所得到的数学表达式为： LIFECOST = 12601.36275 + 3158.524136*CREDIT +
10、1194.585408*LOVE - 7.519892363*STUDYHOUR + 16.00457292*DATE + 0.04993965164*INCOME + 1.109104457*EDUCOST - 415.0044959*CHILDREN 通过观察 F-statistic、 R-squared和 Prob.值我们可以看出，模型的拟合程度 只有 34.4%左右，拟合程度不好，并且 除去大学生是否有信用卡、家庭人均年收入和教育培训投入 较显著之外， 其余 4个解释变量均不显著。综上所述，需要检验模型的多重共线性和异方差性，并对模型进行校正。 6、 模型检验 6.1 经济意义的检验
11、分析估计后的各个系数，发现： （ 1）学生是否有信用卡的系数为正，说明学生持有信用卡可以进行透支消费与年均在校消费支出呈正相关，支持我们前面的理论假设，并且符合经济学意义； （ 2） 学生是否有男女朋友的系数为正，说明大学生有男女朋友对年均在校消费支出有正向影响，支持我们前面的理论 假设； （ 3）学生的学习时间系数为负，说明学生花费在学习上的时间越多，年均在校消费支出就越少，支持我们前面的假设； （ 4） 大学生每月聚会的次数系数为正，说明聚会与年均在校消费支出呈正相关，符合经济学意义，支持我们前面的假设； （ 5）大学生家庭人均年收入的系数为正，家庭人均年收入越高，学生个人的消费水平越高，
12、支持我们前面的假设； （ 6）大学生教育培训投入的系数为正，说明教育培训投入对年均在校消费支出有正向的影响，符合经济学意义，支持我们前面的假设； （ 7）是否是独生子的系数为负，说明同等条件下的家庭，独生子获得 的生活费比非独生子获得的生活费少，与我们前面的假设不符合。 综上所述，除了是否是独生子对因变量的影响与我们前面的假定不相符之外，其余解释变量均与我们的假定相符合，且与经济理论相符。 6.2 计量经济学检验 6.2.1 多重共线性检验 用 EViews对模型进行 多重共线性 检验，相关系数矩阵 如下表： 从表中可以看出，模型不存在多重共线性问题。 6.2.2 异方差检验 利用怀特检验方法
13、 对模型进行异方差检验，结果如下： 从表中可以看出 P值很 小，说明模型存在明显的异方差性 ，需要修正 。 6.2.3 检验模型形式设定问题 利用 RESET检验方法来检验模型形式设定是否不正确或者遗漏了重要的解释变量，检验结果如下： 由于 P值只有 0.058左右，我们可以判断模型形式设定不恰当，需要修改。 综上所述，由于模型存在多重共线性、异方差性和形式设定不正确等问题，我们需要对原先设定的模型进行修改和调整。 6.3 对模型进行调整和校正 6.3.1 异方差调整 利用 GLS方法校正模型的异方差，校正结果如下： 通过校正发现， 模型 R-squared变得很大，拟合程度很好，但是仍然有两
14、个变量不显著，即大学生每天学习时间和每月聚会的次数。 再次对模型设定形式进行 RESET检验，结果如下： 通过观察 P 值我们发现模型设定形式仍然不是很理想，需要重新设定模型形式。 6.3.2 模型形式设定调整 通过校正异方差，我们发现大学生每天学习时间和每月聚会的次数这两 个变量不显著，且变量间不存在多重共线性，所以很可能多添加了变量。 删除不显著的变量，对模型再次估计，估计结果如下图： 由估计结果看出，是否有男女朋友和是否是独生子仍然不显著，我们对修改后的模型再进行检验： （ 1）多重共线性检验，结果如下图： 观察相关系数矩阵，解释变量之间不存在多重共线性； （ 2） 异方差检验： 通过
15、P 值发现，模型存在严重的异方差性，需要修正，修正后的结果如下图： 对模型进行异方差修正后发现，所有解释变量的显著性水平很高，模型拟合程度也很好，达到了对异方差修正的目的；再对模型进行 RESET检验，检验模型形式设定是否仍然存在问 题，检验结果如下： 从检验结果看出，模型形式设定基本正确，可以确定这 5个变量对年均在校消费支出的 影响。 总结以上修正，我们最终选择学生是否有信用卡、学生是否有男女朋友、大学生家庭人均年收入、大学生教育培训投入和是否是独生子这 5个变量作为估计的解释变量，最终估计的方程为： LIFECOST = 12615.39376 - 494.4111769*CHILDRE
16、N + 3051.543605*CREDIT + 1.077694937*EDUCOST + 0.04844340886*INCOME + 1252.308154*LOVE 再对最终模型进行经济意义的检验，发现学生是否有信用卡、学生是否有男女朋友、大学生家庭人均年收入、大学生教育培训投入这 4个变量对因变量的影响与之前的假定一致，但是是否是独生子与假定仍然不相符，所以很可能是我们的假定错误，所基于的经济理论和 实际经验出现错误。 7、 数据分析 Data 7.1 描述数据的集中趋势： 利用 EViews统计各个变量的均值、 中值、 最大值、最小值，如图： 7.2 描述数据的离散趋势： 利用 E
17、Views 统计各个变量的标准误、偏态、峰态，如图： 8、 模型应用（估计结果分析） 8.1 结构分析 （ 1）大学生是否是独生子对年均在校消费支出的影响因素分析： 根据模型估计结果，大学生是否是独生子与年均在校消费支出呈负相关，系数为 - 494.4111769，说明是独生子的平均每年在校消费支出比不是独生子的少大约 494元。 一方面可能是由于许多非独生子所在的家庭比独生子所在家庭要相对富裕一些，学生从父母那里得到的生 活费更多一些；另一方面也可能由于独生子的节约意识比非独生子要强； （ 2）大学生是否持有信用卡对年均在校消费支出的影响因素分析：根据模型估计结果，大学 生是否持有信用卡 与
18、年均在校消费支出呈正相关，系数为3051.543605，说明持有信用卡的学生比没有信用卡的学生每年多花费约 3051元。是否持有信用卡在很大程度上影响年均消费支出，其原因是由于信用卡特殊的透支功能， 使学生肆无忌惮地超前消费 ， 导致在校消费支出过多； （ 3）大学生在教育培训方面的投入对年均在校消费支出的影响因素分析：根据模型估计结果，大学生的教育培训投入与年均在校消费支出呈正相关，系数为1.077694937，说明教育培训每增加 1单位，年均在校消费支出增加大约 1单位。由于教育培训支出也应计作年均 在校消费支出中， 所以当教育培训费增加时，在校消费支出必然增加； （ 4） 大学生所在家庭
19、人均年收入对年均在校消费支出的影响因素分析：根据模型估计结果，大学生所在家庭人均年收入每增加 1 元，其在校支出增加0.04844340886元，说明家庭人均年收入对在校消费支出有显著性的影响； （ 5）大学生是否谈恋爱对年均在校消费支出的影响因素分析：根据模型估计结果，大学生是否谈恋爱与年均在校消费支出呈正相关，系数为 1252.308154，说明有男女朋友的学生比没有男女朋友的学生平均每年 多花费约 1252 元。由于男女朋友间经常要 送礼物、吃饭、娱乐等等，这些都是花费较大的项目， 所以消费支出自然也较多。 8.2 经济预测 在开始拟合模型之前，我们预留了两个数据用于模型预测： （ 1）
20、 LIFECOST=13900 CHILDREN=1 CREDIT=0 EDUCOST=0 INCOME=20000 LOVE=0 LIFECOST=12615.39376 - 494.4111769*1+ 3051.543605*0 + 1.077694937*0 + 0.04844340886*20000 + 1252.308154*0=13089.85058 （ LIFECOST=13900） （ 2 ） LIFECOST=18900 CHILDREN=1 CREDIT=0 EDUCOST=5000 INCOME=30000 LOVE=0 LIFECOST=12615.39376 - 494.4111769*1+ 3051.543605*0 + 1.077694937*5000 + 0.04844340886*30000 + 1252.308154*0=18962.75927 （ LIFECOST=18900） 利用预留的数据对模型进行预测，计算结果 表明解释变量能够反映因变量的情况，模型拟合程度不错。 8.3 政策评价 根据对模型的拟合情况和对影响大学生年均在校消费支出的因素分析，我们给予
