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《中國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)分析》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、中國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)分析1.居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)消費(fèi)結(jié)構(gòu)分析主要是考察食品、衣著、家庭設(shè)備、醫(yī)療保健、交通、娛樂、居住和其他消費(fèi)占總消費(fèi)支出的比重關(guān)系。一個(gè)國家的居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)與其收入水平、人口結(jié)構(gòu)、自然資源、風(fēng)俗文化、教育水平甚至社會制度等眾多因素密切相關(guān)。這其中，收入水平對消費(fèi)結(jié)構(gòu)有著決定性的影響。一般來說，收入水平越低，食品等生活必需品所占比重越高，而娛樂等高檔消費(fèi)或奢侈品所占比重越低；收入水平越高，則剛好相反。分析消費(fèi)結(jié)構(gòu)問題通常有下列兩種方法：（1）利用各類消費(fèi)品支出占消費(fèi)品總支出的比重關(guān)系來說明問題；（2）通過估計(jì)各類消費(fèi)品支出的收入彈性來考察居民對各類消費(fèi)品“想要消費(fèi)”的程度，利用各類消費(fèi)
2、品支出的收入彈性結(jié)構(gòu)來進(jìn)行分析。在本案例中，我們主要采取第二種方法。2.擴(kuò)展線性支出系統(tǒng)模型1954年英國計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家Stone首先提出線性支出系統(tǒng)（LES）用以描述消費(fèi)者對各種消費(fèi)品的需求規(guī)律，隨后美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家Luch于1973年對其進(jìn)行了擴(kuò)展，并最終形成擴(kuò)展線性支出系統(tǒng)(ExtendLinearExpenditureSystem,ELES)。目前，ELES是經(jīng)濟(jì)學(xué)界研究居民消費(fèi)的最重要工具之一。該系統(tǒng)假定某一時(shí)期人們對各種商品(服務(wù))的需求量取決于人們的收入和各種商品的價(jià)格,而且人們對各種商品的需求分為基本需求和超過基本需求之外的需求兩部分,并且認(rèn)為基本需求與收入水平無關(guān),居民在基本需求得
3、到滿足之后才將剩余收入按照某種邊際消費(fèi)傾向安排各種非基本消費(fèi)支出。擴(kuò)展線性支出系統(tǒng)的模型為i=1,2,3,…n(1)式（1）中Pi為第i種商品的價(jià)格，Vi為消費(fèi)者對第i種商品的消費(fèi)支出，Y表示居民實(shí)際收入，Xi為消費(fèi)者對第i種商品的基本需求量，PiXi是對第i種商品的基本需求支出，表示滿足基本消費(fèi)需求后剩下的收入對第i種商品的邊際消費(fèi)傾向或投向需求系數(shù)，它應(yīng)該滿足0<<1，<1。對于橫截面數(shù)據(jù)，價(jià)格Pi在同一時(shí)點(diǎn)上是不變的，又因?yàn)槟Ｐ图俣▽Φ趇種商品的基本需求與消費(fèi)者收入水平無關(guān)，因此式(1)中的是一項(xiàng)只與i有關(guān)的常數(shù)，設(shè)為。即：(2)則模型(1)可化簡為： (3
4、)將(3)式改寫為計(jì)量模型形式：(4)其中，i表示第i種商品，j表示第j個(gè)（類）消費(fèi)者。用最小二乘法可求出(4)式中參數(shù)和的估計(jì)值。然后利用和的估計(jì)值可以求得商品i的基本需求支出PiXi：(5)同時(shí)可求出對商品i需求的收入彈性：(6)3.模型回歸從《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》獲得我國31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市2003年城鎮(zhèn)居民家庭消費(fèi)性支出和可支配收入數(shù)據(jù)。由于城市住戶調(diào)查將城鎮(zhèn)居民家庭消費(fèi)性支出分為食品（food）、衣著（cloth）、家庭設(shè)備用品及服務(wù)（equip）、醫(yī)療保健（med）、交通通訊（tran）、娛樂教育文化服務(wù)（edu）、居?。╤ousing）、雜項(xiàng)商品與服務(wù)（service）八種類型，因
5、而在回歸模型中，i=1，2，……8，j＝1，……31?？紤]到橫截面數(shù)據(jù)可能帶來的異方差問題，在回歸中，我們一致采用懷特異方差相一致的標(biāo)準(zhǔn)差（WhiteHeteroskedasticity-ConsistentStandardErrors）。結(jié)果見下表：DependentVariable:FOODVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C257.6396138.62091.8585910.0733YD0.2596490.01594916.280290.0000R-squared0.816284Meandependentvar2411.382Adju
6、stedR-squared0.809948S.D.dependentvar660.3453S.E.ofregression287.8768Akaikeinfocriterion14.22528Sumsquaredresid2403319.Schwarzcriterion14.31780Loglikelihood-218.4919F-statistic128.8519Durbin-Watsonstat1.417727Prob(F-statistic)0.000000DependentVariable:CLOTHVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb
7、.C449.406574.757196.0115490.0000YD0.0235220.0087442.6900370.0117R-squared0.118937Meandependentvar644.5132AdjustedR-squared0.088556S.D.dependentvar156.7151S.E.ofregression149.6152Akaikeinfocriterion12.
