四川省居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析

四川省居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析

一、問(wèn)題的提出

人們的消費(fèi)，總要以一定的消費(fèi)資料為對(duì)象，人們要滿(mǎn)足自身存在和發(fā)展，需

要，滿(mǎn)足物質(zhì)和文化生活的需要，就要消費(fèi)各種不同類(lèi)型的消費(fèi)資料。在一定的社

會(huì)經(jīng)濟(jì)條件下，人們?cè)谙M(fèi)過(guò)程中所消費(fèi)的各種不同類(lèi)型的消費(fèi)資料的比例關(guān)系，

就是消費(fèi)結(jié)構(gòu)。消費(fèi)結(jié)構(gòu)反映人們消費(fèi)的具體內(nèi)容，反映消費(fèi)水平和消費(fèi)質(zhì)量，反

映人們消費(fèi)需要的滿(mǎn)足狀況。如：消費(fèi)結(jié)構(gòu)按滿(mǎn)足消費(fèi)需要的不同層次來(lái)分類(lèi)，可

把消費(fèi)資料分為生存資料、享受資料和發(fā)展資料；按人們實(shí)際消費(fèi)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(fèi)品的不同內(nèi)容，可劃分為實(shí)物

消費(fèi)和勞務(wù)消費(fèi)。本文采用的是第二類(lèi)分類(lèi)方法。隨著社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，

研究消費(fèi)結(jié)構(gòu)的問(wèn)題越來(lái)越重要。研究消費(fèi)結(jié)構(gòu)，探討影響消費(fèi)結(jié)構(gòu)的各種因素，

揭示消費(fèi)結(jié)構(gòu)的發(fā)展趨勢(shì)和規(guī)律性，尋求合理的消費(fèi)結(jié)構(gòu)，對(duì)于促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的良

性循環(huán)，不斷滿(mǎn)足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的物質(zhì)文化需要，具有重要的意義。

二、理論基礎(chǔ)

1、消費(fèi)是社會(huì)再生產(chǎn)的重要環(huán)節(jié)，是社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的出發(fā)點(diǎn)和歸宿。生產(chǎn)決

定消費(fèi)，消費(fèi)反作用于生產(chǎn)。因此，從消費(fèi)結(jié)構(gòu)的狀況及變化趨勢(shì)可以看出社會(huì)經(jīng)

濟(jì)發(fā)展的水平及其動(dòng)向。隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制的初步形成和完善，國(guó)民經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定增

長(zhǎng)，我國(guó)居民的消費(fèi)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(guó)市場(chǎng)消費(fèi)微略》

2、影響消費(fèi)結(jié)構(gòu)的因素有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、居民收入、價(jià)格變化、人口等，其中收

入水平是影響消費(fèi)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(gòu)買(mǎi)力

的大小，為了分析收入水平對(duì)消費(fèi)結(jié)構(gòu)的影響，首先必須分析消費(fèi)結(jié)構(gòu)的層次性和

消費(fèi)需要的層次性。需要結(jié)構(gòu)和消費(fèi)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(fèi)需要的層次性的變化和消費(fèi)品的不

同類(lèi)型來(lái)具體分析收入水平對(duì)消費(fèi)結(jié)構(gòu)的影響。

尹世杰蔡德容《消費(fèi)經(jīng)濟(jì)學(xué)原理》

3、線(xiàn)性支出系統(tǒng)(LES：LinesrExpenditureSystem)是一個(gè)經(jīng)濟(jì)意義清楚，廣

泛應(yīng)用的需求模型系統(tǒng)，它是一個(gè)聯(lián)立方程模型。

PiXi=PiXi,+bi(C-EPjXj)

其中：當(dāng)1=1,2,……n構(gòu)成聯(lián)立方程模型系統(tǒng)

PiXi表示第I種商品的消費(fèi)支出，PiXi'表示第I種商品的基本消費(fèi)支出，作

為待估計(jì)參數(shù)C表示消費(fèi)總支出，b表示邊際預(yù)算份額，作為待估計(jì)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(shí)上邊際預(yù)算份額對(duì)所有人相同，與消費(fèi)水平無(wú)關(guān)。

英國(guó)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家斯通(R.stone)1954“線(xiàn)性支出系統(tǒng)(IES)”

4、由于在線(xiàn)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(mǎn)足C=EPiXi,Pi外生，不易取得，使參數(shù)難以估計(jì)。ELES在LES上做了兩

點(diǎn)修改：(1)以收入Y代替總預(yù)算支出C,(2)以邊際消費(fèi)傾向bi*代替邊際預(yù)算

份額bio

PiXi=PiXi'+bi*(Y-￡P(guān)jXj')

ELES相對(duì)于LES優(yōu)點(diǎn)在于估計(jì)參數(shù)不需要借助額外信息，但缺點(diǎn)在于同一截

面上商品價(jià)格不隨收入變化的假設(shè)對(duì)于一類(lèi)商品不一定適用。

路遲(Liuoh)“擴(kuò)展線(xiàn)性支出系統(tǒng)ELES”

三、模型的建立

2003年四川居民收入與支出

最低收低收入中等偏中等收中等偏

項(xiàng)目總平均高收入戶(hù)最高收入戶(hù)

入戶(hù)戶(hù)下戶(hù)入戶(hù)上戶(hù)

1人均年

5925.592088.633058.254141.995562.817227.269315.4613282.97

收入

2人均可

5894.272065.413032.544113.475531.457192.529283.0313235.80

支配收入

3消費(fèi)性

4855.782080.022734.453625.764686.805804387095.1210090.04

支出

4食品2014.301152.251496.891759.832010.472354.582568.383084.05

5衣著463.81120.76190.47322.10470.31602.50692.681040.30

6家庭設(shè)備

418.8186.72124.47197.78362.77449.20713.991518.08

用品服務(wù)

7醫(yī)療保健266.07118.80131.43194.61312.89301.74321.67559.45

8交通與

304.5266.45112.30184.53271.50379.94518.96834.19

通訊

9娛樂(lè)教育

627.18168.88297.61458.62615.93822.89941.661314.37

文化服務(wù)

10居住531.80323.22319.52410.71464.91591.17839.501062.80

11雜項(xiàng)229.3042.9561.4397.58177.75302.36498.30676.79

因是對(duì)居民支出結(jié)構(gòu)的分析，因此我們選取了對(duì)消費(fèi)資料分為吃、穿、住、用、

行的分類(lèi)方法。在選用數(shù)據(jù)時(shí).，我們選用了“人均可支配收入”，因?yàn)檫@個(gè)數(shù)據(jù)較

“人均年收入”更能準(zhǔn)確反映人們的消費(fèi)水平。分別對(duì)八類(lèi)消費(fèi)性支出作線(xiàn)性回歸:

PiXi=ai*+bi*Y（1=1,2,3,4,5,6,7,8；Y=“各類(lèi)住戶(hù)可支配收入”，PiXi=

“第I類(lèi)商品的消費(fèi)支出”）

1食品支出項(xiàng)

Y2065.413032.544113.475531.457192.529283.0313235.80

PIX11152.251496.891759.832010.742354.582568.383084.05

DependentVariable:X

Method:LeastSquares

Date:05/24/04Time:19:31

Sample:17

Includedobservations:7

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C1004.873102.31259.8216000.0002

Y0.1662970.01399611.881880.0001

R-squared0.965795Meandependentvar2060.960

AdjustedR-squared0.958954S.D.dependentvar661.7566

S.E.ofregression134.0699Akaikeinfocriterion12.86956

Sumsquaredresid89873.65Schwarzcriterion12.85410

Loglikelihood-43.04344F-statistic141.1792

Durbin-Watsonstat0.928949Prob(F-statistic)0.000074

回歸分析得

PlXI=1004.873+0.166297Y

(102.3125)(0.013996)

t=9.821611.88188

R2=0.965795R-2=0.958954F=14L1792DW=0.928949

2衣著支出

Y2065.413032.544113.475531.457192.529283.0313235。80

P2X2120.76190.47322.10470.31602.50692.681040.30

DependentVariable:X

Method:LeastSquares

Date:05/24/04Time:19:41

Sample:17

Includedobservations:7

VariableCcefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-24.0041628.57270-0.8401080.4392

Y0.0811430.00390920.760080.0000

R-squared0.988532Meandependentvar491.3029

AdjustedR-squared0.986238S.D.dependentvar319.1625

S.E.ofregression37.44154Akaikeinfocriterion10.31839

Sumsquaredresid7009.344Schwarzcriterion10.30294

Loglikelihood-34.11438F-statistic430.9810

Durbin-Watsonstat1.447556Prob(F-statistic)0.000005

回歸分析得

P2X2=-24.()0416+0.081143Y

(28.5727)(0.003909)

t=-0.84010820.76008

R2=0.988532R2=0.986238F=430.981DW=1.447556

3設(shè)備用品

Y2065.413032.544113.475531.457192.529283.0313235o80

P3X386.7212^.81197.78362.77449.20713.991518.08

DependentVariable:X

Method:LeastSquares

Date:05/24/04Time:19:47

Sample:17

Includedobservations:7

VariableCcefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-295.5461102.5577-2.8817540.0345

Y0.1242220.0140298.8543750.0003

R-squared0.940048Meandependentvar493.3357

AdjustedR-squared0.928058S.D.dependentvar501.0464

S.E.ofregression134.3912Akaikeinfocriterion12.87434

Sumsquaredresid90304.92Schwarzcriterion12.85889

Loglikelihood-43.06020F-statistic78.39996

Durbin-Watsonstat1.362412Prob(F-statistic)0.000305

回歸分析得

P3X3=-295.5461+0.1242Y

(102.5577)(0.014029)

t=-2.8817548.854375

R2=0.940048R-2=0.928058F=78.39996DW=1.362412

4醫(yī)療保健

Y2065.413032.544113.475531.457192.529283.0313235o80

P4X4118.80⑶.43194.61312.89301.74321.67559.45

DependentVariable:X

Method:LeastSquares

Date:05/24/04Time:19:55

Sample:17

Includedobservations:7

VariableCcefficientStd.Errort-StatisticProb.

C41.0649433.753011.21G6300.2700

Y0.0371870.0046178.0540090.0005

R-squared0.928436Meandependentvar277.2271

AdjustedR-squared0.914123S.D.dependentvar150.9300

S.E.ofregression44.22980Akaikeinfocriterion10.65163

Sumsquaredresid9781.374Schwarzcriterion10.63618

Loglikelihood-35.28071F-statistic64.86707

Durbin-Watsonstat2.276898Prob(F-statistic)0.000478

回歸分析得

P4X4=41.06494+0.037187Y

(33.75301)(0.004617)

t=1.2166308.054009

R2=0.928436R-2=0.914123F=64.86707DW=2.276898

5交通通訊

Y2065.413032.544113.475531.457192.529283.0313235o80

P5X566.45112.30184.53271.50379.94518.96834.19

DependentVariable:X

Method:LeastSquares

Date:05/24/04Time:20:00

Sample:17

Includedobservations:7

VariableCcefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-97.2310014.63798-6.6423800.0012

Y0.0685760.00200234.246770.0000

R-squared0.995755Meandependentvar338.2671

AdjustedR-squared0.994906S.D.dependentvar268.7516

S.E.ofregression19.18154Akaikeinfocriterion8.980730

Sumsquaredresid1339.657Schwarzcriterion8.965276

Loglikelihood-29.43255F-statistic1172.841

Durbin-Watsonstat1.373875Prob(F-statistic)0.000000

回歸分析得

P5X5-97.231+0.068576Y

(14.63798)(0.002002)

t=-6.64238034.24677

R2=0.995755R-2=0.994906F=1172.841DW=1.373875

6娛樂(lè)教育文化

Y2065.413032.544113.475531.457192.529283.0313235o80

P6X6168.88297.61458.62615.93822.89941.661314.37

DependentVariable:X

Method:LeastSquares

Date:05/24/04Time:20:06

Sample:17

Includedobservations:7

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C18.9866340.666310.4668880.6602

Y0.1009370.00556318.144410.0000

R-squared0.985040Meandependentvar659.9943

AdjustedR-squared0.982048S.D.dependentvar397.7200

S.E.ofregression53.28894Akaikeinfocriterion11.02429

Sumsquaredresid14198.56Schwarzcriterion11.00884

Loglikelihood-36.58502F-statistic329.2195

Durbin-Watsonstat1.028663Prob(F-statistic)0.000009

回歸分析得

P6X6=18.98663+0.100937Y

(40.66631)(0.005563)

t=0.46688818.14441

R2=0.985040R-2=0.982048F=329.2195DW=1.028663

7居住

Y2065.4I3032.544113.475531.457192.529283.0313235。80

P7X7323.22319.52410.71464.91591.17839.501062.80

DependentVariable:X

Method:LeastSquares

Date:05/24/04Time:20:10

Sample:17

Includedobservations:7

VariableCcefficientStd.Errort-StatisticProb.

C121.044035.662563.3941490.0194

Y0.0711860.00487814.591900.0000

R-squared0.977056Meandependentvar573.1186

AdjustedR-squared0.972467S.D.dependentvar281.6381

S.E.ofregression46.73205Akaikeinfocriterion10.76169

Sumsquaredresid10919.42Schwarzcriterion10.74624

Loglikelihood-35.66593F-statistic212.9236

Durbin-Watsonstat1.922396Prob(F-statistic)0.000027

回歸分析得

P7X7=121.0440+0.071186Y

(35.66256)(0.0C4878)

t=3.39414914.59190

R2=0.977056R-2=0.972467F=212.9236DW=1.922396

8雜項(xiàng)

Y2065.413032.544113.475531.457192.529283.0313235o80

P8X842.9561.4397.58177.75302.36498.30676.79

DependentVariable:X

Method:LeastSquares

Date:05/24/04Time:20:14

Sample:17

Includedobservations:7

VariableCcefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-123.902128.78612-4.3042310.0077

Y0.0612870.00393815.563810.0000

R-squared0.979776Meandependentvar265.3086

AdjustedR-squared0.975731S.D.dependentvar242.1377

S.E.ofregression37.72120Akaikeinfocriterion10.33328

Sumsquaredresid7114.444Schwarzcriterion10.31782

Loglikelihood-34.16647F-statistic242.2322

Durbin-Watsonstat1.658688Prob(F-statistic)0.000020

回歸分析得

P8X8=123.9021+0.061287Y

(28.78612)(0.003938)

(=-4.30423115.56381

R2=0.979776R2=0.975731F=242.2322DW=1.658688

四、檢驗(yàn)

(-)經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)

在收入與支出的線(xiàn)性回歸模型中，參數(shù)P的先驗(yàn)符號(hào)應(yīng)該為正，在所得出的8

個(gè)方程中，P的符號(hào)都為正。因此，該模型符合經(jīng)濟(jì)意義

(二)統(tǒng)計(jì)推斷檢瞼

在a=0.05的顯著性水平下，對(duì)以上8個(gè)方程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)方程(2)、

(4)、(6)的常數(shù)項(xiàng)與消費(fèi)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(xiàng)進(jìn)行回歸，得到以下回歸結(jié)果：

(2)P2X2=0.0783Y

(0.002)

1=41.4716

R2=0.9869R-2=O.9869DW=1.3114

(4)P4X4=0.042Y

(0.0024)

t=17.7007

R2=0.90725R-2=0.90725DW=1.6440

(6)P6X6=0.1032Y

(0.0026)

t=40.1620

R2=O.9844R-2=0.9844DW=1.0330

(三)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)

1、異方差性檢驗(yàn)(采用GOLDFELD-QUANDT方法檢驗(yàn))

對(duì)修正后的方程進(jìn)行異方差性檢驗(yàn)，去掉居中的哪個(gè)觀測(cè)值，將樣本分為兩個(gè)

部分，每部分的觀測(cè)值為3

提出假設(shè)H。：Ui為同方差性；Hl：Ui為異方差性。分別對(duì)兩部份觀測(cè)值求歸模

型，計(jì)算兩部分的剩余平方和112與Ze22,他們的自由度均為1,于是構(gòu)造

F*=Xel2/Xe22,F*服從F(1,1)分布。在a=0.05

的顯著性水平下，F(xiàn)*i<F(1,1)=161,則接受H。不存在異方差。

2、自相關(guān)檢驗(yàn)(用D-W檢驗(yàn))

在顯著性水平a=0.05,查DW表，n=7,k=l得下限臨界值di=0.435du=1.036,

發(fā)現(xiàn)方程(1)處于不確定區(qū)間，對(duì)其進(jìn)行DW修正，得到方程為

P1X1=649.1002+0.1288Y

(44.3480)(0.0093)

t=14.636513.8599

R2=0.9796R-2=O,9745F=192.0964DW=2.7767

五、擴(kuò)展性線(xiàn)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(xiàng)

-295.546

Ai*1004.873-97.273121.044-123.9021

1

Bi*0.1662970.07830.12420.0420.0685760.10320.0711860.061287

PiX

1359.162167.208-30.3289.6949.26322