四川省居民消费结构的计量经济学分析

1 四川省居民消费结构的计量经济学分析 一 问题的提出一 问题的提出 人们的消费 总要以一定的消费资料为对象 人们要满足自身存在和发展 需要 满足物质和文化生活的需要 就要消费各种不同类型的消费资料 在一定 的社会经济条件下 人们在消费过程中所消费的各种不同类型的消费资料的比例 关系 就是消费结构消费结构 消费结构反映人们消费的具体内容 反映消费水平和消费 质量 反映人们消费需要的满足状况 如 消费结构按满足消费需要的不同层次 来分类 可把消费资料分为生存资料 享受资料和发展资料 按人们实际消费支 出的不同方面 可以划分为吃 穿 住 用 行等不同形式 按消费品的不同内 容 可划分为实物消费和劳务消费 本文采用的是第二类分类方法 随着社会主 义市场经济的发展 研究消费结构的问题越来越重要 研究消费结构 探讨影响 消费结构的各种因素 揭示消费结构的发展趋势和规律性 寻求合理的消费结构 对于促进国民经济的良性循环 不断满足人们日益增长的物质文化需要 具有重 要的意义 二 理论基础二 理论基础 1 消费是社会再生产的重要环节 是社会经济活动的出发点和归宿 生产决 定消费 消费反作用于生产 因此 从消费结构的状况及变化趋势可以看出社会 经济发展的水平及其动向 随着市场经济体制的初步形成和完善 国民经济的稳 定增长 我国居民的消费结构将得到更大发展 并逐步趋于合理化 张少龙 中国市场消费战略 2 影响消费结构的因素有产业结构 居民收入 价格变化 人口等 其中收 入水平是影响消费结构最重要 最基本的因素 收入水平的高低 反映居民购买 力的大小 为了分析收入水平对消费结构的影响 首先必须分析消费结构的层次 性和消费需要的层次性 需要结构和消费结构是由低层向高层不断变化的 造成 这种变化的原因 主要是收入水平的提高 要根据消费需要的层次性的变化和消 费品的不同类型来具体分析收入水平对消费结构的影响 尹世杰 蔡德容 消费经济学原理 2 3 线性支出系统 LES Linesr Expenditure System 是一个经济意义清楚 广泛应用的需求模型系统 它是一个联立方程模型 PiXi PiXi bi C PjXj 其中 当 I 1 2 n 构成联立方程模型系统 PiXi 表示第 I 种商品的消费支出 PiXi 表示第 I 种商品的基本消费支出 作 为待估计参数 C 表示消费总支出 b 表示边际预算份额 作为待估计参数 LES 将需求区分为基本需求和附加需求 基本需求不随算变化而变化 并假 定事实上边际预算份额对所有人相同 与消费水平无关 英国计量经济学家斯通 R stone 1954 线性支出系统 IES 4 由于在线性支出系统 LES 中 C 虽然是外生变量 但它却难以外生给定 因其满足 C PiXi Pi 外生 不易取得 使参数难以估计 ELES 在 LES 上做了 两点修改 1 以收入 Y 代替总预算支出 C 2 以边际消费倾向 bi 代替边际 预算份额 bi PiXi PiXi bi Y PjXj ELES 相对于 LES 优点在于估计参数不需要借助额外信息 但缺点在于同一 截面上商品价格不随收入变化的假设对于一类商品不一定适用 路迟 Liuch 扩展线性支出系统 ELES 三 模型的建立 2003 年四川居民收入与支出 项目总平均 最低收 入户 低收入 户 中等偏 下户 中等收 入户 中等偏 上户 高收入户 最高收入户 1 人均年 收入 5925 592088 633058 254141 995562 817227 269315 4613282 97 2 人均可 支配收入 5894 272065 413032 544113 475531 457192 529283 0313235 80 3 消费性 支出 4855 782080 022734 453625 764686 805804 387095 1210090 04 4 食品2014 301152 251496 891759 832010 472354 582568 383084 05 5 衣着463 81120 76190 47322 10470 31602 50692 681040 30 6 家庭设备 用品服务 418 8186 72124 47197 78362 77449 20713 991518 08 7 医疗保健266 07118 80131 43194 61312 89301 74321 67559 45 3 8 交通与 通讯 304 5266 45112 30184 53271 50379 94518 96834 19 9 娱乐教育 文化服务 627 18168 88297 61458 62615 93822 89941 661314 37 10 居住531 80323 22319 52410 71464 91591 17839 501062 80 11 杂项229 3042 9561 4397 58177 75302 36498 30676 79 因是对居民支出结构的分析 因此我们选取了对消费资料分为吃 穿 住 用 行的分类方法 在选用数据时 我们选用了 人均可支配收入 因为这个数据较 人均年收入 更能准确反映人们的消费水平 分别对八类消费性支出作线性回 归 PiXi ai bi Y I 1 2 3 4 5 6 7 8 Y 各类住户可支配收入 PiXi 第 I 类商品的消费支出 1 1 食品支出项食品支出项 Y2065 413032 544113 475531 457192 529283 0313235 80 P1X11152 251496 891759 832010 742354 582568 383084 05 Dependent Variable X Method Least Squares Date 05 24 04 Time 19 31 Sample 1 7 Included observations 7 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C1004 873102 31259 0 0002 Y0 0 11 881880 0001 R squared0 Mean dependent var2060 960 Adjusted R squared0 S D dependent var661 7566 S E of regression134 0699 Akaike info criterion12 86956 Sum squared resid89873 65 Schwarz criterion12 85410 Log likelihood 43 04344 F statistic141 1792 Durbin Watson stat0 Prob F statistic 0 回归分析得 P1X1 1004 873 0 Y 4 102 3125 0 t 9 821611 88188 R2 0 R 2 0 F 141 1792DW 0 2 2 衣着支出衣着支出 Y2065 413032 544113 475531 457192 529283 0313235 8 0 P2X2120 76190 47322 10470 31602 50692 681040 30 Dependent Variable X Method Least Squares Date 05 24 04 Time 19 41 Sample 1 7 Included observations 7 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C 24 0041628 57270 0 0 4392 Y0 0 20 760080 0000 R squared0 Mean dependent var491 3029 Adjusted R squared0 S D dependent var319 1625 S E of regression37 44154 Akaike info criterion10 31839 Sum squared resid7009 344 Schwarz criterion10 30294 Log likelihood 34 11438 F statistic430 9810 Durbin Watson stat1 Prob F statistic 0 回归分析得 P2X2 24 00416 0 Y 28 5727 0 t 0 20 76008 R2 0 R 2 0 F 430 981DW 1 3 3 设备用品设备用品 Y2065 413032 544113 475531 457192 529283 0313235 8 0 P3X386 72124 81197 78362 77449 20713 991518 08 Dependent Variable X Method Least Squares Date 05 24 04 Time 19 47 Sample 1 7 Included observations 7 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C 295 5461102 5577 2 0 0345 5 Y0 0 8 0 0003 R squared0 Mean dependent var493 3357 Adjusted R squared0 S D dependent var501 0464 S E of regression134 3912 Akaike info criterion12 87434 Sum squared resid90304 92 Schwarz criterion12 85889 Log likelihood 43 06020 F statistic78 39996 Durbin Watson stat1 Prob F statistic 0 回归分析得 P3X3 295 5461 0 1242Y 102 5577 0 t 2 8 R2 0 R 2 0 F 78 39996 DW 1 4 4 医疗保健医疗保健 Y2065 413032 544113 475531 457192 529283 0313235 8 0 P4X4118 80131 43194 61312 89301 74321 67559 45 Dependent Variable X Method Least Squares Date 05 24 04 Time 19 55 Sample 1 7 Included observations 7 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C41 0649433 753011 0 2780 Y0 0 8 0 0005 R squared0 Mean dependent var277 2271 Adjusted R squared0 S D dependent var150 9300 S E of regression44 22980 Akaike info criterion10 65163 Sum squared resid9781 374 Schwarz criterion10 63618 Log likelihood 35 28071 F statistic64 86707 Durbin Watson stat2 Prob F statistic 0 回归分析得 P4X4 41 06494 0 Y 33 75301 0 t 1 8 R2 0 R 2 0 F 64 86707DW 2 6 5 5 交通通讯交通通讯 Y2065 413032 544113 475531 457192 529283 0313235 8 0 P5X566 45112 30184 53271 50379 94518 96834 19 Dependent Variable X Method Least Squares Date 05 24 04 Time 20 00 Sample 1 7 Included observations 7 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C 97 2310014 63798 6 0 0012 Y0 0 34 246770 0000 R squared0 Mean dependent var338 2671 Adjusted R squared0 S D dependent var268 7516 S E of regression19 18154 Akaike info criterion8 Sum squared resid1839 657 Schwarz criterion8 Log likelihood 29 43255 F statistic1172 841 Durbin Watson stat1 Prob F statistic 0 回归分析得 P5X5 97 231 0 Y 14 63798 0 t 6 34 24677 R2 0 R 2 0 F 1172 841DW 1 6 6 娱乐教育文化娱乐教育文化 Y2065 413032 544113 475531 457192 529283 0313235 8 0 P6X6168 88297 61458 62615 93822 89941 661314 37 Dependent Variable X Method Least Squares Date 05 24 04 Time 20 06 Sample 1 7 Included observations 7 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C18 9866340 666310 0 6602 Y0 0 18 144410 0000 R squared0 Mean dependent var659 9943 Adjusted R squared0 S D dependent var397 7200 S E of regression53 28894 Akaike info criterion11 02429 Sum squared resid14198 56 Schwarz criterion11 00884 7 Log likelihood 36 58502 F statistic329 2195 Durbin Watson stat1 Prob F statistic 0 回归分析得 P6X6 18 98663 0 Y 40 66631 0 t 0 18 14441 R2 0 R 2 0 F 329 2195DW 1 7 7 居住居住 Y2065 413032 544113 475531 457192 529283 0313235 8 0 P7X7323 22319 52410 71464 91591 17839 501062 80 Dependent Variable X Method Least Squares Date 05 24 04 Time 20 10 Sample 1 7 Included observations 7 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C121 044035 662563 0 0194 Y0 0 14 591900 0000 R squared0 Mean dependent var573 1186 Adjusted R squared0 S D dependent var281 6381 S E of regression46 73205 Akaike info criterion10 76169 Sum squared resid10919 42 Schwarz criterion10 74624 Log likelihood 35 66593 F statistic212 9236 Durbin Watson stat1 Prob F statistic 0 回归分析得 P7X7 121 0440 0 Y 35 66256 0 t 3 14 59190 R2 0 R 2 0 F 212 9236DW 1 8 8 杂项杂项 Y2065 413032 544113 475531 457192 529283 0313235 8 0 8 P8X842 9561 4397 58177 75302 36498 30676 79 Dependent Variable X Method Least Squares Date 05 24 04 Time 20 14 Sample 1 7 Included observations 7 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C 123 902128 78612 4 0 0077 Y0 0 15 563810 0000 R squared0 Mean dependent var265 3086 Adjusted R squared0 S D dependent var242 1377 S E of regression37 72120 Akaike info criterion10 33328 Sum squared resid7114 444 Schwarz criterion10 31782 Log likelihood 34 16647 F statistic242 2322 Durbin Watson stat1 Prob F statistic 0 回归分析得 P8X8 123 9021 0 Y 28 78612 0 t 4 15 56381 R2 0 R 2 0 F 242 2322DW 1 四 检验四 检验 一 经济意义检验 在收入与支出的线性回归模型中 参数 P 的先验符号应该为正 在所得出的 8 个方程中 的符号都为正 因此 该模型符合经济意义 二 统计推断检验 在 a 0 05 的显著性水平下 对以上 8 个方程进行显著性检验 发现方程 2 4 6 的常数项与消费支出的回归系数不显著 因此回归方程不能投入使用 在此 我们剔除不显著的常数项进行回归 得到以下回归结果 2 P2X2 0 0783Y 0 002 t 41 4716 R2 0 9869R 2 0 9869DW 1 3114 4 P4X4 0 042Y 0 0024 9 t 17 7007 R2 0 90725R 2 0 90725DW 1 6440 6 P6X6 0 1032Y 0 0026 t 40 1620 R2 0 9844 R 2 0 9844 DW 1 0330 三 计量经济学检验 1 异方差性检验 采用 GOLDFELD QUANDT 方法检验 对修正后的方程进行异方差性检验 去掉居中的哪个观测值 将样本分为两 个部分 每部分的观测值为 3 提出假设 H Ui 为同方差性 H1 Ui 为异方差性 分别对两部份观测值求回归 模型 计算两部分的剩余平方和 el2 与 e22 他们的自由度均为 1 于是构造 F el2 e22 F 服从 F 1 1 分布 在 a 0 05 的显著性水平下 F i F 1 1 161 则接受 H 不存在异方差 2 自相关检验 用 D W 检验 在显著性水平 a 0 05 查 DW 表 n 7 k 1 得下限临界值 di 0 435 du 1 036 发现方程 1 处于不确定区间 对其进行 DW 修正 得到方程为 P1X1 649 1002 0 1288Y 44 3480 0 0093 t 14 636513 8599 R2 0 9796R 2 0 9745F 192 0964DW 2 7767 五 扩展性线性支出系统模型结果五 扩展性线性支出系统模型结果 由前面方程总结得下表 食品衣着用品医疗交通文娱居住杂项 Ai 1004 873 295 5461 97 273121 044 123 9021 Bi 0 0 07830 12420 0420 0 10320 0 PiXi1359 162167 208 30 3289 6949 263220 38273 097 003 比重63 65 7 83 1 42 4 2 2 31 10 32 11 80 0 33 1 由 PiXi ai 1 bi ai 609 0378 bi 0 7148 得基本消费总支出 2135 476 由 PiXi ai bi ai 1 bi 得到各类商品的基本消费支出如上表 由 PiXi PiXi bi Y PjX j 得