【摘要】本文旨在以2002-2009年全国经济统计数据为依据，着重以社会经济因素中农产品生产价格、商品住宅销售价格以及衣着类工业品价格等因素，通过建立回归模型，讨论其居民消费价格的影响。在数据处理过程中，通过对数据异方差检验、序列自相关性检验、多重共线性检验，发现不存在异方差和序列自相关，存在多重共线性。本文通过逐步回归分析法克服了多重共线性的影响，最终得到了能够解释居民消费价格指数的回归方程，发现农产品生产价格和衣着类工业品价格对居民消费价格影响显著。

　　【关键词】居民消费价格指数，农产品生产价格指数，商品住宅销售价格指数，衣着类工业品出厂价格指数

　　一、引言

　　在经济学上，零售价指数，亦称居民消费价格指数 （Consumer Price Index，CPI）是考察城市工薪居民购买的特定系列商品价格平均值的一个统计指标。CPI稳定、就业充分及GDP增长往往是最重要的社会经济目标。因此研究CPI的变动因素对于宏观经济调控具有深远的意义。

　　本文选取环比时序数据，主要研究农产品价格指数、商品住宅销售价格指数以及衣着类工业品出厂价格指数对居民消费价格指数的影响，进一步剖析其对居民消费水平的影响程度。

　　二、计量经济模型的建立

　　建立初步的回归模型：

　　CPIt=β0+β1X1t+β2X2t+β3X3t+ut，

　　t=2002Q1，2002Q2，……，2009Q4（Q表示季度，例如：Q1代表第一季度）

　　其中： CPI：居民消费价格指数（上年=100）； X1：农产品生产价格总指数（上年=100）；X2：商品住宅销售价格指数（上年=100）； X3：衣着类工业品出厂价格指数（上年=100）。

　　三、相关数据的收集

　　（一）数据来源说明。本文数据来源为中经网统计数据库，其中选取了中国居民消费价格指数、农产品生产价格总指数、商品住宅销售价格指数、衣着类工业品出厂价格指数四个指标数据（均为以上年=100为基期的环比季度数据）。

　　（二）数据的收集情况。采用时间序列数据，收集了2002---2009年8年共32个季度的样本数据。

　　四、模型的参数估计、检验及修正

　　（一）模型的参数估计及其经济意义、统计推断的检验

　　根据回归模型及数据，利用最小二乘法估计参数，采用Eviews软件进行回归分析的结果如下：

　　CPI=-7.799717+0.214565X1+0.064137X2+0.799369X3

　　t： （-0.7073） （10.8950） （1.4093） （7.1830）

　　R2=0.9579 ，F=212.5140

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