文档介绍：武汉城镇居民消费水平和消费结构实证分析
吴卫华【摘要】通过凯恩斯的消费函数模型和计量经济学的方法对武汉市城镇居民消费水平和消费结构的变化进行了实证分析,建立了武汉市人均总消费支出与食品、居住、娱乐文教服务、%,。
二、武汉市城镇居民消费结构的变化
(一)消费结构模型的建立
为进一步分析武汉市城镇居民收入对消费结构的影响,根据《武汉市统计年鉴》(1993~2007)提供的数据,建立了武汉市城镇居民消费支出与各项支出子项之间的关系,选取双对数模型: 其中InYi=?琢i+?茁iInX+ui(i=1,2,3,4)分别表示食品、居住、设备用品及服务、娱乐文化服务等4项指标,X表示武汉市城镇居民每月平均可支配收入,ui为随机扰动项。β为收入弹性,它表示收入每增加(或减少)1%,平均而言,消费支出增加(或减少)>1 表明随着收入的增加,该项消费支出占家庭消费支出的比例将不断增加;β=1 表明随着收入的增加,该项消费支出占家庭消费支出的比例将不变;β<1 表明随着收入的增加,该项消费支出占家庭消费支出的比例将不断减少。根据统计数据计算出的弹性系数β值,可表示消费结构的变化。
参数估计及检验
根据《武汉市统计年鉴》(1993-2007年数据) ,利用样本数据进行回归分析,得到武汉市城镇居民的人均消费的消费结构函数为:
食品:InY1=+
t=() ()
R2===
居住:InY2=-+
t=(-)()
R2===
设备用品及服务:InY3=+
t=()()
R2===
娱乐文化服务:InY4=-+
t=(-)()
R2===
通过以上分析数据可以看出,, 以上,说明方程的拟合优度较好。F检验也能通过,说明方程是显著的。t统计值符合要求,说明方程的变量都是显著的。在进行DW检验时,食品的DW检验值无法判断其是否存在序列相关性,居住和娱乐文化服务的误差项ut均存在严重的正自相关,而只有设备用品及服务的DW检验通过,不存在自相关。这里将采用AR(1)模型来修正自相关可得各回归估计的结果如下:

对于食品:InY1=++^lt
t=()()
^lt=^lt-1+^?着t
t=()
R2= .=
再对新的残差序列^?着进行LM检验(?籽=2),最终得到的结果如下:

检验结果显示修正后的回归方程不存在序列相关性。用 AR(1)模型修正后的回归方程的估计结果是有效的。所以原模型的最小二乘估计结果是InY1=+
使用AR(1)模型,样本容量减少为14个。查5%显著水平的DW统计量表知dt=,du==>du说明模型中已无自相关。同时可见,可决系数R2,t,F统计量也均达到理想水平。
对于居住:InY2=-12076++^lt
t=(-)()
^lt=^lt-1+^?着t
t=()
R2= .=
使用AR(1)模型修正了残差序列的自相关性,修正后的回归方程的估计结果是有效的。
对于娱乐文化服务:InY4=-++^lt
t=(-)()
^lt=^lt-1+^?着t
t=()
R2= .=
使用AR(1)模型修正了残差序列的自相关性,因此,用修正后的回归方程的估计结果