四川省居民消費結(jié)構(gòu)的計量經(jīng)濟學(xué)分析

1、四川省居民消費結(jié)構(gòu)的計量經(jīng)濟學(xué)分析一、問題的提出人們的消費，總要以一定的消費資料為對象，人們要滿足自身存在和發(fā)展，需要，滿足物質(zhì)和文化生活的需要，就要消費各種不同類型的消費資料。在一定的社會經(jīng)濟條件下，人們在消費過程中所消費的各種不同類型的消費資料的比例關(guān)系，就是消費結(jié)構(gòu)。消費結(jié)構(gòu)反映人們消費的具體內(nèi)容，反映消費水平和消費質(zhì)量，反映人們消費需要的滿足狀況。如：消費結(jié)構(gòu)按滿足消費需要的不同層次來分類，可把消費資料分為生存資料、享受資料和發(fā)展資料；按人們實際消費支出的不同方面，可以劃分為吃、穿、住、用、行等不同形式；按消費品的不同內(nèi)容，可劃分為實物消費和勞務(wù)消費。本文采用的是第二類分類方法。隨著社

2、會主義市場經(jīng)濟的發(fā)展，研究消費結(jié)構(gòu)的問題越來越重要。研究消費結(jié)構(gòu)，探討影響消費結(jié)構(gòu)的各種因素，揭示消費結(jié)構(gòu)的發(fā)展趨勢和規(guī)律性，尋求合理的消費結(jié)構(gòu)，對于促進國民經(jīng)濟的良性循環(huán)，不斷滿足人們?nèi)找嬖鲩L的物質(zhì)文化需要，具有重要的意義。二、理論基礎(chǔ)1、消費是社會再生產(chǎn)的重要環(huán)節(jié)，是社會經(jīng)濟活動的出發(fā)點和歸宿。生產(chǎn)決定消費，消費反作用于生產(chǎn)。因此，從消費結(jié)構(gòu)的狀況及變化趨勢可以看出社會經(jīng)濟發(fā)展的水平及其動向。隨著市場經(jīng)濟體制的初步形成和完善，國民經(jīng)濟的穩(wěn)定增長，我國居民的消費結(jié)構(gòu)將得到更大發(fā)展，并逐步趨于合理化。張少龍中國市場消費戰(zhàn)略2、影響消費結(jié)構(gòu)的因素有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、居民收入、價格變化、人口等，其中收入水

3、平是影響消費結(jié)構(gòu)最重要、最基本的因素，收入水平的高低，反映居民購買力的大小，為了分析收入水平對消費結(jié)構(gòu)的影響，首先必須分析消費結(jié)構(gòu)的層次性和消費需要的層次性。需要結(jié)構(gòu)和消費結(jié)構(gòu)是由低層向高層不斷變化的，造成這種變化的原因，主要是收入水平的提高。要根據(jù)消費需要的層次性的變化和消費品的不同類型來具體分析收入水平對消費結(jié)構(gòu)的影響。 尹世杰 蔡德容消費經(jīng)濟學(xué)原理 3、線性支出系統(tǒng)（les：linesr expenditure system）是一個經(jīng)濟意義清楚，廣泛應(yīng)用的需求模型系統(tǒng)，它是一個聯(lián)立方程模型。pixi=pixi+bi（c-pjxj）其中：當i=1，2，n構(gòu)成聯(lián)立方程模型系統(tǒng)pixi表示第i

4、種商品的消費支出，pixi表示第i種商品的基本消費支出，作為待估計參數(shù)c表示消費總支出，b表示邊際預(yù)算份額，作為待估計參數(shù)。les將需求區(qū)分為基本需求和附加需求，基本需求不隨算變化而變化，并假定事實上邊際預(yù)算份額對所有人相同，與消費水平無關(guān)。英國計量經(jīng)濟學(xué)家斯通（r.stone）1954“線性支出系統(tǒng)（ies）”4、由于在線性支出系統(tǒng)les中，c雖然是外生變量，但它卻難以外生給定。因其滿足c=pixi，pi外生，不易取得，使參數(shù)難以估計。eles在les上做了兩點修改：（1）以收入y代替總預(yù)算支出c，（2）以邊際消費傾向bi*代替邊際預(yù)算份額bi。pixi=pixi+bi*（y-pjxj）el

5、es相對于les優(yōu)點在于估計參數(shù)不需要借助額外信息，但缺點在于同一截面上商品價格不隨收入變化的假設(shè)對于一類商品不一定適用。路遲（liuch）“擴展線性支出系統(tǒng)eles”三、模型的建立2003年四川居民收入與支出項目總平均最低收入戶低收入戶中等偏下戶中等收入戶中等偏上戶高收入戶最高收入戶1人均年收入5925.592088.633058.254141.995562.817227.269315.4613282.972人均可支配收入5894.272065.413032.544113.475531.457192.529283.0313235.803消費性支出4855.782080.022734.4536

6、25.764686.805804.387095.1210090.044食品2014.301152.251496.891759.832010.472354.582568.383084.055衣著463.81120.76190.47322.10470.31602.50692.681040.306家庭設(shè)備用品服務(wù)418.8186.72124.47197.78362.77449.20713.991518.087醫(yī)療保健266.07118.80131.43194.61312.89301.74321.67559.458交通與通訊304.5266.45112.30184.53271.50379.94518.

7、96834.199娛樂教育文化服務(wù)627.18168.88297.61458.62615.93822.89941.661314.3710居住531.80323.22319.52410.71464.91591.17839.501062.8011雜項229.3042.9561.4397.58177.75302.36498.30676.79因是對居民支出結(jié)構(gòu)的分析,因此我們選取了對消費資料分為吃、穿、住、用、行的分類方法。在選用數(shù)據(jù)時，我們選用了“人均可支配收入”，因為這個數(shù)據(jù)較“人均年收入”更能準確反映人們的消費水平。分別對八類消費性支出作線性回歸：pixi=ai*+bi*y（i=1，2，3，4，

8、5，6，7，8；y=“各類住戶可支配收入”，pixi=“第i類商品的消費支出”）1食品支出項y20654130325441134755314571925292830313235.80p1x1115225149689175983201074235458256838308405dependent variable: xmethod: least squaresdate: 05/24/04 time: 19:31sample: 1 7included observations: 7variablecoefficientstd. errort-statisticprob. c1004.873102.3

9、1259.8216000.0002y0.1662970.01399611.881880.0001r-squared0.965795 mean dependent var2060.960adjusted r-squared0.958954 s.d. dependent var661.7566s.e. of regression134.0699 akaike info criterion12.86956sum squared resid89873.65 schwarz criterion12.85410log likelihood-43.04344 f-statistic141.1792durbi

10、n-watson stat0.928949 prob(f-statistic)0.000074回歸分析得p1x1=1004.873+0.166297y（102.3125） （0.013996）t=9.821611.88188r2=0.965795r-2=0.958954f=141.1792dw=0.9289492衣著支出y20654130325441134755314571925292830313235。80p2x2120761904732210470316025069268104030dependent variable: xmethod: least squaresdate: 05/24/

11、04 time: 19:41sample: 1 7included observations: 7variablecoefficientstd. errort-statisticprob. c-24.0041628.57270-0.8401080.4392y0.0811430.00390920.760080.0000r-squared0.988532 mean dependent var491.3029adjusted r-squared0.986238 s.d. dependent var319.1625s.e. of regression37.44154 akaike info crite

12、rion10.31839sum squared resid7009.344 schwarz criterion10.30294log likelihood-34.11438 f-statistic430.9810durbin-watson stat1.447556 prob(f-statistic)0.000005回歸分析得p2x2=-24.00416+0.081143y(28.5727) (0.003909)t=-0.840108 20.76008r2=0.988532r-2=0.986238f=430.981dw=1.4475563設(shè)備用品y206541303254411347553145

13、71925292830313235。80p3x386.72124.81197.78362.77449.20713.991518.08dependent variable: xmethod: least squaresdate: 05/24/04 time: 19:47sample: 1 7included observations: 7variablecoefficientstd. errort-statisticprob. c-295.5461102.5577-2.8817540.0345y0.1242220.0140298.8543750.0003r-squared0.940048 mea

14、n dependent var493.3357adjusted r-squared0.928058 s.d. dependent var501.0464s.e. of regression134.3912 akaike info criterion12.87434sum squared resid90304.92 schwarz criterion12.85889log likelihood-43.06020 f-statistic78.39996durbin-watson stat1.362412 prob(f-statistic)0.000305回歸分析得p3x3=-295.5461+0.

15、1242y(102.5577)(0.014029)t=-2.8817548.854375r2=0.940048r-2=0.928058f=78.39996dw=1.3624124醫(yī)療保健y20654130325441134755314571925292830313235。80p4x4118.80131.43194.61312.89301.74321.67559.45dependent variable: xmethod: least squaresdate: 05/24/04 time: 19:55sample: 1 7included observations: 7variablecoeff

16、icientstd. errort-statisticprob. c41.0649433.753011.2166300.2780y0.0371870.0046178.0540090.0005r-squared0.928436 mean dependent var277.2271adjusted r-squared0.914123 s.d. dependent var150.9300s.e. of regression44.22980 akaike info criterion10.65163sum squared resid9781.374 schwarz criterion10.63618l

17、og likelihood-35.28071 f-statistic64.86707durbin-watson stat2.276898 prob(f-statistic)0.000478回歸分析得p4x4=41.06494+0.037187y(33.75301) (0.004617)t= 1.216630 8.054009r2=0.928436r-2=0.914123f=64.86707dw=2.2768985交通通訊y20654130325441134755314571925292830313235。80p5x566.45112.30184.53271.50379.94518.96834.

18、19dependent variable: xmethod: least squaresdate: 05/24/04 time: 20:00sample: 1 7included observations: 7variablecoefficientstd. errort-statisticprob. c-97.2310014.63798-6.6423800.0012y0.0685760.00200234.246770.0000r-squared0.995755 mean dependent var338.2671adjusted r-squared0.994906 s.d. dependent

19、 var268.7516s.e. of regression19.18154 akaike info criterion8.980730sum squared resid1839.657 schwarz criterion8.965276log likelihood-29.43255 f-statistic1172.841durbin-watson stat1.373875 prob(f-statistic)0.000000回歸分析得p5x5=-97.231+0.068576y(14.63798) (0.002002)t=-6.642380 34.24677r2=0.995755r-2=0.9

20、94906f=1172.841dw=1.3738756娛樂教育文化y20654130325441134755314571925292830313235。80p6x6168.88297.61458.62615.93822.89941.661314.37dependent variable: xmethod: least squaresdate: 05/24/04 time: 20:06sample: 1 7included observations: 7variablecoefficientstd. errort-statisticprob. c18.9866340.666310.4668880

21、.6602y0.1009370.00556318.144410.0000r-squared0.985040 mean dependent var659.9943adjusted r-squared0.982048 s.d. dependent var397.7200s.e. of regression53.28894 akaike info criterion11.02429sum squared resid14198.56 schwarz criterion11.00884log likelihood-36.58502 f-statistic329.2195durbin-watson sta

22、t1.028663 prob(f-statistic)0.000009回歸分析得p6x6=18.98663+0.100937y(40.66631) (0.005563)t=0.466888 18.14441r2=0.985040r-2=0.982048f=329.2195dw=1.0286637居住y20654130325441134755314571925292830313235。80p7x7323.22319.52410.71464.91591.17839.501062.80dependent variable: xmethod: least squaresdate: 05/24/04 t

23、ime: 20:10sample: 1 7included observations: 7variablecoefficientstd. errort-statisticprob. c121.044035.662563.3941490.0194y0.0711860.00487814.591900.0000r-squared0.977056 mean dependent var573.1186adjusted r-squared0.972467 s.d. dependent var281.6381s.e. of regression46.73205 akaike info criterion10

24、.76169sum squared resid10919.42 schwarz criterion10.74624log likelihood-35.66593 f-statistic212.9236durbin-watson stat1.922396 prob(f-statistic)0.000027回歸分析得p7x7=121.0440+0.071186y(35.66256) (0.004878)t=3.39414914.59190r2=0.977056r-2=0.972467f=212.9236dw=1.9223968雜項y206541303254411347553145719252928

25、30313235。80p8x842.9561.4397.58177.75302.36498.30676.79dependent variable: xmethod: least squaresdate: 05/24/04 time: 20:14sample: 1 7included observations: 7variablecoefficientstd. errort-statisticprob. c-123.902128.78612-4.3042310.0077y0.0612870.00393815.563810.0000r-squared0.979776 mean dependent

26、var265.3086adjusted r-squared0.975731 s.d. dependent var242.1377s.e. of regression37.72120 akaike info criterion10.33328sum squared resid7114.444 schwarz criterion10.31782log likelihood-34.16647 f-statistic242.2322durbin-watson stat1.658688 prob(f-statistic)0.000020回歸分析得p8x8=-123.9021+0.061287y( 28.

27、78612) (0.003938)t=-4.30423115.56381r2=0.979776r-2=0.975731f=242.2322dw=1.658688四、檢驗(一)經(jīng)濟意義檢驗在收入與支出的線性回歸模型中，參數(shù)p的先驗符號應(yīng)該為正，在所得出的8個方程中，的符號都為正。因此，該模型符合經(jīng)濟意義（二）統(tǒng)計推斷檢驗在a=0.05的顯著性水平下，對以上8個方程進行顯著性檢驗，發(fā)現(xiàn)方程（2）、（4）、（6）的常數(shù)項與消費支出的回歸系數(shù)不顯著，因此回歸方程不能投入使用。在此，我們剔除不顯著的常數(shù)項進行回歸，得到以下回歸結(jié)果：（2）p2x2=0.0783y（0002）t=41.4716r2=0.9

28、869r-2=0.9869dw=1.3114（4）p4x4=0.042y（00024）t=17.7007r2=0.90725r-2=0.90725dw=1.6440（6）p6x6=0.1032y (0.0026) t=40.1620r2=0.9844 r-2=0.9844 dw=1.0330（三）計量經(jīng)濟學(xué)檢驗1、異方差性檢驗（采用goldfeld-quandt方法檢驗）對修正后的方程進行異方差性檢驗，去掉居中的哪個觀測值，將樣本分為兩個部分，每部分的觀測值為3提出假設(shè)h。：ui為同方差性；h1：ui為異方差性。分別對兩部份觀測值求回歸模型，計算兩部分的剩余平方和el2與e22，他們的自由度均

29、為1，于是構(gòu)造f*=el2/e22，f*服從f（1，1）分布。在a=0.05的顯著性水平下，f*if（1，1）=161，則接受h。不存在異方差。2、自相關(guān)檢驗（用d-w檢驗）在顯著性水平a=0.05，查dw表，n=7，k=1得下限臨界值di=0.435 du=1.036，發(fā)現(xiàn)方程（1）處于不確定區(qū)間，對其進行dw修正，得到方程為p1x1=649.1002+0.1288y（443480） （0.0093）t=14.636513.8599r2=0.9796r-2=0.9745f=192.0964dw=2.7767五、擴展性線性支出系統(tǒng)模型結(jié)果由前面方程總結(jié)得下表：食品衣著用品醫(yī)療交通文娛居住雜項ai*1004873-295.5461-97.273121044-123.9021bi*01662970078301242004200685760103200711860061287pixi1359162167208-30.3289694926322038273097003比重6365%783%-1.42%42%231%1032%1180%033%1、由pixi=ai*/（1-bi*）ai*=609.0378bi*=0.7148得基本消費總支出=2135.476由pixi=ai*+bi*ai*/（1-bi*），得到各類商品的