中國(guó)城鎮(zhèn)居民2003年可支配收入分析

1、中國(guó)城鎮(zhèn)居民2003年可支配收入分析摘要：本文通過(guò)對(duì)影響可支配收入因素的分析，并結(jié)合各種檢驗(yàn)方法，得到計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，以此了解各個(gè)地區(qū)的發(fā)展程度且做出分析。關(guān)鍵字：可支配收入 個(gè)人所得稅 社會(huì)保障補(bǔ)貼 第一部分建模的目的及其經(jīng)濟(jì)意義建立本模型的目的：通過(guò)對(duì)中國(guó)東北三省、長(zhǎng)江中下游及沿海地區(qū)的城鎮(zhèn)居民的人均可支配收入占總收入的比率的估計(jì)，可了解這些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。其經(jīng)濟(jì)意義是：1 通過(guò)對(duì)各個(gè)地區(qū)人均可支配收入占總收入比率的分析，可得各個(gè)地區(qū)的發(fā)展程度以及它們之間的差別；為各地區(qū)政府來(lái)年制定經(jīng)濟(jì)規(guī)劃提供參考，分析各項(xiàng)利弊得失并找出癥結(jié)所在，保證政策的合理性。2 人均可支配收入占總收入的比率還可作

2、為各地區(qū)政府工作績(jī)效考核指標(biāo)，形成各地區(qū)間的良性競(jìng)爭(zhēng)。3 該模型也可對(duì)企業(yè)的投資和經(jīng)營(yíng)提供參考，使優(yōu)勢(shì)資源得到合理配置。第二部分?jǐn)?shù)據(jù)的取得模型所用數(shù)據(jù)均取自2004中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒及2004中國(guó)人口年鑒。現(xiàn)對(duì)所用數(shù)據(jù)做以下說(shuō)明：1 依照研究的目的，我們選擇了17個(gè)省及直轄市作為研究地區(qū)來(lái)估計(jì)模型，它們分布在東北三省、長(zhǎng)江中下游及沿海地區(qū)，這樣減小了由地區(qū)性差異帶來(lái)的誤差。2 所選項(xiàng)目包括：城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)居民人均社會(huì)保障補(bǔ)貼、城鎮(zhèn)居民人均個(gè)人所得稅、城市人口等。3 由于所得稅的征收時(shí)間不長(zhǎng)且年鑒中的數(shù)據(jù)多以年為統(tǒng)計(jì)單位，為了保證取得充足的數(shù)據(jù)，我們選擇了截面數(shù)據(jù)而非時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)

3、。4 由于統(tǒng)計(jì)年鑒上福利補(bǔ)貼項(xiàng)目的數(shù)據(jù)是按各個(gè)城市的補(bǔ)貼總數(shù)來(lái)統(tǒng)計(jì)的，而模型中需要用到的是人平均數(shù)。因此，我們用補(bǔ)貼總數(shù)除以該地區(qū)城鎮(zhèn)居民總?cè)藬?shù)，求得近似值來(lái)估計(jì)。（注：該福利補(bǔ)貼是指養(yǎng)老保險(xiǎn)、住房公積等項(xiàng)目的加總，不考慮農(nóng)村人口）第三部分模型建立首先，在選擇解釋變量時(shí)，我們最初考慮到了通貨膨脹率對(duì)可支配收入的影響，因?yàn)槟Ｐ椭械某擎?zhèn)居民可支配收入是一個(gè)名義收入，而從現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)生活來(lái)看，實(shí)際可支配收入才能真正表現(xiàn)出居民的實(shí)際購(gòu)買(mǎi)力，才是一個(gè)具有實(shí)際經(jīng)濟(jì)意義的變量。但是，我們加入這個(gè)解釋變量時(shí)遇到了問(wèn)題，因?yàn)閷?shí)際可支配收入名義可支配收入*(1通貨膨脹率)，就目前中國(guó)的經(jīng)濟(jì)情況來(lái)看，居民對(duì)通貨膨脹的敏

4、感度不高，而且我們用的是截面數(shù)據(jù)，通貨膨脹率對(duì)這個(gè)模型的影響可以忽略不計(jì)，因此在建立模型時(shí)我們剔除了這個(gè)解釋變量。其次，我們還考慮到了就業(yè)率對(duì)居民可支配收入的影響，一個(gè)地區(qū)的就業(yè)情況越好，那么該地區(qū)的居民收入也會(huì)越多，而可支配收入也會(huì)隨之增加。但在收集資料的過(guò)程中我們發(fā)現(xiàn)就業(yè)率統(tǒng)計(jì)口徑并不一致，而且本文模型所要求的是城鎮(zhèn)居民的就業(yè)率，而統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是以一個(gè)地區(qū)的所有居民為基礎(chǔ)的，因此我們不能采用它作為解釋變量。第三，我們主要是想模擬在一年之中中國(guó)東北三省、長(zhǎng)江中下游及沿海地區(qū)的城鎮(zhèn)人均可支配收入與其總收入、個(gè)人所得稅和社會(huì)保障補(bǔ)貼之間的關(guān)系。我們選擇的被解釋變量是：城鎮(zhèn)人均可支配收入yd我們選擇的

5、解釋變量是：城鎮(zhèn)人均總收入y 城鎮(zhèn)人均個(gè)人所得稅t 城鎮(zhèn)人均社會(huì)保障補(bǔ)貼e我們所用的模型為： 經(jīng)濟(jì)意義如下：這里的城鎮(zhèn)人均總收入是指城鎮(zhèn)居民的勞動(dòng)收入以及其他的非勞動(dòng)收入，但其中不包括政府的補(bǔ)貼。因此，可支配收入yd與其總收入y是成正比的關(guān)系：即y增加，yd也應(yīng)增加，也即是說(shuō)系數(shù)應(yīng)該為正。這里的t是指城鎮(zhèn)居民上繳的個(gè)人所得稅。因此yd與t成反比的關(guān)系：即t增加，yd應(yīng)減少，即是說(shuō)系數(shù)應(yīng)該為負(fù)。個(gè)人所得稅和人均總收入之間可能存在多重共線性，這是因?yàn)閲?guó)家在征收個(gè)人所得稅時(shí)是以居民的總收入作為稅基的，因此總收入的變化要引起個(gè)人所得稅的變化，二者存在著密切的關(guān)聯(lián)度。這里的e是指政府補(bǔ)貼給城鎮(zhèn)居民的社會(huì)

6、保障補(bǔ)貼。因此yd與e成正關(guān)系：即e增加，yd也應(yīng)增加，即是說(shuō)系數(shù)應(yīng)該為正。政府補(bǔ)貼與人均總收入應(yīng)該也存在一定程度上的共線性。第四、為了估計(jì)，我們選用的數(shù)據(jù)如表1：省份項(xiàng)目城鎮(zhèn)居民人均可支配收入yd（元）城鎮(zhèn)居民人均總收入y（元）城鎮(zhèn)居民人均個(gè)人所得稅t（元）城鎮(zhèn)居民人均社會(huì)保障支出e(元)北京13882.6214959.35878.612824131.6296753天津10312.9110971.57221.0705467485.0952381河北7239.067608.43140.1560207433.1628949遼寧7240.587832.7112.2632607608.3262641

7、吉林7005.177311.2369.28470004439.858005黑龍江6678.96968.0188.25094446498.5555823上海14867.4916380.24504.3380855232.664513江蘇9262.469912.14178.1565287150.6242513浙江13179.5314295.38287.2976534138.2300163安徽6778.037155.9175.76353774451.5564954福建9999.5410816.32206.722427582.38864034江西6901.427153.6583.08175383473.

8、2484586山東8399.919057.58108.5103189144.0304357湖北7321.987745.7769.64209888294.492569湖南7674.28145.07135.1655924531.9226495廣東12380.4313451.13440.901647172.1731646海南7259.257605.69143.9720352451.9368203表1 統(tǒng)計(jì)資料第四部分模型檢驗(yàn) 先對(duì)17個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析用ols方法回歸得到表2dependent variable: ydmethod: least squaresdate: 06/03/05 time:

9、 16：00sample: 1 17included observations: 17variablecoefficientstd. errort-statisticprob. c496.4948132.23053.7547670.0024y0.8808630.00950292.702860.0000t0.0346010.0168192.0572190.0603e0.0367980.1572640.2339860.8186r-squared0.999303 mean dependent var9199.028adjusted r-squared0.999142 s.d. dependent v

10、ar2763.035s.e. of regression80.91209 akaike info criterion11.82693sum squared resid85107.96 schwarz criterion12.02298log likelihood-96.52889 f-statistic6215.012durbin-watson stat2.477990 prob(f-statistic)0.000000 表2從表2中可以看到稅收的參數(shù)的估計(jì)值0.0346010，這與我們開(kāi)始所估計(jì)的有出入。究其原因我們發(fā)現(xiàn)，北京的數(shù)據(jù)與其他地區(qū)的數(shù)據(jù)差距太大，因此我們?nèi)サ袅诉@個(gè)異常數(shù)據(jù)北京的數(shù)

11、據(jù)，而只采用了16個(gè)數(shù)據(jù)。 對(duì)這16個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析將數(shù)據(jù)錄入后用ols法對(duì)模型 進(jìn)行回歸，得到表3dependent variable: ydmethod: least squaresdate: 06/03/05 time: 16:10sample: 2 17included observations: 16variablecoefficientstd. errort-statisticprob. c444.3489211.26522.1032760.0572y0.8887940.02636633.710240.0000t-0.1364760.527820-0.2585660.8004e0

12、.0573310.1748400.3279030.7486r-squared0.999146 mean dependent var8906.304adjusted r-squared0.998933 s.d. dependent var2567.006s.e. of regression83.84934 akaike info criterion11.90824sum squared resid84368.55 schwarz criterion12.10139log likelihood-91.26591 f-statistic4682.238durbin-watson stat1.8707

13、53 prob(f-statistic)0.000000表3 由表3我們看到，和很大，且f值顯著大于給定顯著性水平（0.05）下的臨界值，而變量對(duì)應(yīng)的偏回歸系數(shù)的t值不顯著，因此我們懷疑該模型存在多重共線形。 對(duì)該模型進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)：檢驗(yàn)方法：相關(guān)系數(shù)矩陣法，得到表4ytey 1.000000 0.941332-0.629425t 0.941332 1.000000-0.497713e-0.629425-0.497713 1.000000表4從表4可以看出y與t具有較強(qiáng)的相關(guān)性，兩者的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.941332，且y與e相關(guān)系數(shù)為 -0.629425，說(shuō)明該模型存在多重共線性。因此我們

14、對(duì)該模型進(jìn)行了修正。修正方法：比率法我們對(duì)解釋變量和被解釋變量重新定義令 yd1=yd/yt1=t/ye1=e/y 各個(gè)變量的經(jīng)濟(jì)意義如下：yd1 可支配收入在總收入中占的比重t1 個(gè)人所得稅在總收入中占的比重e1 社會(huì)保障補(bǔ)貼在總收入中占的比重將模型修正為 其中，為t1對(duì)yd1的影響程度；為e1對(duì)yd1的影響程度。 對(duì)修正模型進(jìn)行ols回歸得到表5：dependent variable: yd1method: least squaresdate: 06/03/05 time: 16:14sample: 2 17included observations: 16variablecoeffici

15、entstd. errort-statisticprob. c0.9407470.01268674.154770.0000t1-0.9228880.490180-1.8827530.0823e10.3304810.1317822.5077800.0262r-squared0.623324 mean dependent var0.938916adjusted r-squared0.565374 s.d. dependent var0.016573s.e. of regression0.010926 akaike info criterion-6.028021sum squared resid0.

16、001552 schwarz criterion-5.883160log likelihood51.22416 f-statistic10.75620durbin-watson stat1.519451 prob(f-statistic)0.001753 表5 對(duì)修正模型擬合優(yōu)度的檢驗(yàn)由表5可得：可決系數(shù)為0.623324，0.565374雖然可決系數(shù)和修正的可決系數(shù)比較低，但是考慮到經(jīng)濟(jì)意義，我們?nèi)匀唤邮苓@樣的可決系數(shù)程度。 對(duì)修正模型回歸參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)檢驗(yàn)方法：t檢驗(yàn)法在顯著性水平為0.1下，自由度為n-k=16-3=13查t分布表有，(13)=1.782由表5有： -1.882753,

17、顯著不為0的。 對(duì)修正模型回歸方程的顯著性檢驗(yàn)檢驗(yàn)方法：f檢驗(yàn)法在顯著性水平為0.05下，自由度為（k-1,n-k）=(2,13)查f分布表，有（2，13）3.81由表5，f=10.75620（2，13）,因此我們認(rèn)為方程具有整體顯著性。 對(duì)修正模型的多重共線性進(jìn)行檢驗(yàn)檢驗(yàn)方法：相關(guān)系數(shù)矩陣法，得到表6t1e1t1 1.000000-0.549320e1-0.549320 1.000000 表6由上表我們可以看出t1與e1之間的相關(guān)系數(shù)為-0.549320，因此我們可以認(rèn)為此模型已不存在多重共線性。 對(duì)修正模型的異方差性進(jìn)行檢驗(yàn)檢驗(yàn)方法為：goldfeld-quandt檢驗(yàn)法截取第一部分樣本2

18、-6，進(jìn)行ols回歸，得到0.000145截取第二部分樣本13-17，進(jìn)行ols回歸，得到 0.000120計(jì)算f統(tǒng)計(jì)量：f=0.827586查f分布表，給定顯著性水平0.05，得到臨界值(3，3)=9.28f,則接受:,表明隨機(jī)誤差項(xiàng)不存在顯著異方差性。 對(duì)修正模型的自相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)檢驗(yàn)方法：圖示法和d-w檢驗(yàn)法圖示法：繪制和的二維坐標(biāo)圖如下d-w檢驗(yàn)法:給定顯著性水平0.01，2，n16，查表可得：0.737，1.252，4-2.748由表5可以得到，dw1.519451 ，因此可以得出dw4-表明修正模型隨即誤差項(xiàng)不存在自相關(guān)性。 最終回歸模型= 0.940747 - 0.922888t1 + 0.330487e1 t= (74.15477) (-1.882753) (2.507780) 0.565374 f=10.75620 帶入數(shù)據(jù)檢驗(yàn)上海：t1=0.030789 e1=0.014204yd1=0.907648將t1和e1代入回歸方程=0.