我國(guó)城鎮(zhèn)居民收入結(jié)構(gòu)對(duì)消費(fèi)的影響

1、19032013河北工業(yè)夫?qū)W我國(guó)城鎮(zhèn)居民收入結(jié)構(gòu)對(duì)消費(fèi)的影響以我國(guó)1997年2012年城鎮(zhèn)居民消費(fèi)變化為例苗豪杰*2014年6月摘要 本文旨在研究我國(guó)城鎮(zhèn)居民收入結(jié)構(gòu)對(duì)消費(fèi)的影響。采用了 1997年2012 年政府公布的城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平、城鎮(zhèn)居民家庭人均收入及恩格爾系數(shù)以及城鎮(zhèn) 居民平均每人全年家庭收入來(lái)源的數(shù)據(jù)，應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型分析城鎮(zhèn)居民收入 結(jié)構(gòu)的波動(dòng)對(duì)消費(fèi)的影響，進(jìn)一步的分析凱恩斯消費(fèi)函數(shù)中的“收入”分類，并 驗(yàn)證它們對(duì)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的影響幅度。本文詳細(xì)的分析了收入的種類和對(duì)消費(fèi)的 影響，對(duì)政府出臺(tái)拉動(dòng)內(nèi)需的政策，以及如何帶動(dòng)居民的何種收入更能促進(jìn)經(jīng)濟(jì) 發(fā)展有一定的提示作用，同時(shí)本文的

2、一些論證分析方法對(duì)后續(xù)研究提供了一定的關(guān)鍵詞消費(fèi)函數(shù)城鎮(zhèn)居民收入結(jié)構(gòu)OLS普通最小二乘法*河北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院學(xué)號(hào)：118573E-mail: 5992623881.序言眾所周知的，消費(fèi)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重大的推動(dòng)作用，在08年世界性金融危機(jī)爆發(fā)時(shí)，我國(guó)政府也是通過(guò)了擴(kuò)大內(nèi)需、刺激消費(fèi)等措施來(lái)應(yīng)對(duì)金融危機(jī)對(duì)我國(guó)的影響。由此可見(jiàn)，消費(fèi)尤其是本國(guó)居民的消費(fèi)以及居民消費(fèi)需求的擴(kuò)張極大地促進(jìn)了我國(guó)的國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā) 展。而“投資”、“出口”與“消費(fèi)”也一直被認(rèn)為是拉動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“三駕馬車(chē)”，所以居民消費(fèi)支出的增長(zhǎng)幅度漸漸成為了影響國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要因素。消費(fèi)函數(shù)是指反映消費(fèi)支出與影響消費(fèi)支出的因素

3、之間的關(guān)系，其中凱恩斯理論假定， 在眾多影響消費(fèi)支出的因素中，收入具有決定性因素。 收入對(duì)消費(fèi)有著決定性影響，而消費(fèi)又對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著極大地影響，所以最終通過(guò)消費(fèi)來(lái)影響國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的其實(shí)還是居民的收入。而對(duì)我國(guó)的城鎮(zhèn)居民來(lái)說(shuō)，收入的來(lái)源大致上可分為工資性收入、經(jīng)營(yíng)性收入、財(cái)產(chǎn)性收入以及轉(zhuǎn)移性收入等四種，這四種收入占據(jù)總收入的比重就構(gòu)成了城鎮(zhèn)居民收入結(jié)構(gòu)。通過(guò)分析證明這四種收入分別對(duì)消費(fèi)的影響程度可以有助于政府以及家庭調(diào)整收入結(jié)構(gòu)，提高對(duì)消費(fèi)影響大的收入， 從而更好的促進(jìn)消費(fèi)的增長(zhǎng)， 拉動(dòng)內(nèi)需，繼而更好的推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的 發(fā)展。本文邏輯結(jié)構(gòu)如圖 1所示。第2頁(yè)共15頁(yè)2.文獻(xiàn)綜述改革開(kāi)放以來(lái)，

4、我國(guó)經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展， 居民收入迅速上升，同時(shí)消費(fèi)漸漸的成為影響國(guó)民 經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素， 國(guó)內(nèi)越來(lái)越多的學(xué)者關(guān)注凱恩斯的消費(fèi)理論， 開(kāi)始研究收入對(duì)消費(fèi)的 影響，以及對(duì)凱恩斯理論的實(shí)際證明，并取得了很多的成果。其中，根據(jù)凱恩斯絕對(duì)收入假說(shuō)我們知道，在短期中，收入對(duì)消費(fèi)支出有著決定性的影響，所以努力的提高居民的當(dāng)期收入可以在短期內(nèi)提高居民的消費(fèi)需求，從而刺激消費(fèi)供給，帶動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展（駱祚炎，2010 ）。但是就我國(guó)目前來(lái)看，農(nóng)村的收入的增長(zhǎng)相較緩慢，制約著消費(fèi)的增長(zhǎng)（杜長(zhǎng)樂(lè)，2002）， 城鎮(zhèn)居民的收入增長(zhǎng)也因?yàn)檗r(nóng)村人口進(jìn)城務(wù)工的用工競(jìng)爭(zhēng)而增長(zhǎng)緩慢，也制約著消費(fèi)支出的增長(zhǎng)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。我國(guó)城

5、鎮(zhèn)居民收入和消費(fèi)關(guān)系間存在著長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系，所以在長(zhǎng)期要刺激城鎮(zhèn)居民消費(fèi)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，必須增加城鎮(zhèn)居民的可支配收入（蔣滿霖、周?chē)?guó)俠， 2006）。而收入的構(gòu)成是由多種收入組成的，常規(guī)上來(lái)講，大致的分為工資性收入、經(jīng)營(yíng)性收入、財(cái)產(chǎn)性收入以及轉(zhuǎn)移性收入等四種。這四種收入代表著四種收入來(lái)源，也代表著收入的難易程度，從常識(shí)上我們不難看出，轉(zhuǎn)移性收入是成本最低的，但這屬于政策性補(bǔ)助，門(mén)檻比較高一般很少以之作為主要收入來(lái)源的，是沒(méi)有或者喪失工作能力，抑或失業(yè)的社會(huì)人員賴于維持基本生活的收入，是屬于社會(huì)保障體系的。工資性收入是指通過(guò)提供勞務(wù)，經(jīng)由薪酬體系發(fā)放的收入，是付出勞動(dòng)后獲得的收入；經(jīng)營(yíng)性收入是指商業(yè)

6、買(mǎi)賣(mài)收入等經(jīng)營(yíng)性的收入， 這兩種收入都是勞動(dòng)者或者經(jīng)營(yíng)者付出一定的勞作成本而獲得的。而財(cái)產(chǎn)性收入類似于資本收益，是擁有的財(cái)富要素獲得的收入，相對(duì)于工資性收入和經(jīng)營(yíng)性收入來(lái)說(shuō)較為輕松一些， 所以如果居民的財(cái)產(chǎn)性收入增加的話，會(huì)更傾向于消費(fèi)。但是我國(guó)目前工薪收入和轉(zhuǎn)移性收入在全部年收入中占據(jù)主導(dǎo)地位，財(cái)產(chǎn)性收入自身數(shù)額很小且來(lái)源渠道廣泛（楊博，2013），而且不同收入階層城鎮(zhèn)居民的財(cái)產(chǎn)性收入存在較大差異，在一定程度上加劇了城鎮(zhèn)居民收入的不平等（陳建東、晉盛武、侯文軒、陳焱，2009）會(huì)對(duì)十七大報(bào)告中指出的“創(chuàng)造條件讓更多群眾擁有財(cái)產(chǎn)性收入”有一定的影響。同時(shí)，影響消費(fèi)的除了收入以外，還有社會(huì)保障體

7、系的完善程度。因?yàn)轭A(yù)防性儲(chǔ)蓄理論認(rèn)為，收未來(lái)收支不確定性的影響，消費(fèi)者會(huì)減少當(dāng)期消費(fèi)而增加當(dāng)期的預(yù)防性儲(chǔ)蓄（Leia nd ,1968）。而可支配收入因而受之影響而下降，繼而減少消費(fèi)，抑制國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā) 展。所以完善社會(huì)保障制度，尤其是完善失業(yè)保險(xiǎn)制度能最大限度的減少城鎮(zhèn)失業(yè)人員致貧 現(xiàn)象的發(fā)生（王軼群，2006），從而減少居民的預(yù)防性儲(chǔ)蓄來(lái)擴(kuò)展消費(fèi)（龍志和，2000;杜海韜，2005）。3模型、變量與數(shù)據(jù)3.1模型設(shè)定本文利用1997年2012年城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平、城鎮(zhèn)居民家庭人均收入及恩格爾系數(shù)以及城鎮(zhèn)居民平均每人全年家庭收入來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究過(guò)程中考慮建立了關(guān)于居民消費(fèi)支出與工資性收入

8、、經(jīng)營(yíng)性收入、財(cái)產(chǎn)性收入以及轉(zhuǎn)移性收入的回歸模型。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析找出這四種收入對(duì)消費(fèi)支出的影響系數(shù)，從而認(rèn)定出這四種收入分別對(duì)消費(fèi)支出的影響程 度?；趧P恩斯絕對(duì)收入假說(shuō)，建立了如下形式的消費(fèi)支出回歸模型：Yi= a 0+ 3 1*X1+ 3 2*X2+ 3 3*X3+ 3 4*X4+ 卩 i其中，Yi為城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出，X1代表城鎮(zhèn)居民人均工資性收入，X2代表城鎮(zhèn)居民人均經(jīng)營(yíng)性收入，X3代表城鎮(zhèn)居民人均財(cái)產(chǎn)性收入，X4代表城鎮(zhèn)居民人均轉(zhuǎn)移性收入，卩i為隨機(jī)誤差項(xiàng)，a 0為常數(shù)項(xiàng)表示自發(fā)性消費(fèi)。本次模型的設(shè)定是根據(jù)凱恩斯絕對(duì)收入假說(shuō)，亦即所謂的絕對(duì)收入假設(shè)消費(fèi)函數(shù)模型。凱恩斯認(rèn)為，在短期中，

9、收入與消費(fèi)是相關(guān)的，即消費(fèi)取決于收入。凱恩斯構(gòu)建的模式如下所示：C= a + 3 *Yt這個(gè)模型中，C為現(xiàn)期消費(fèi)，a為自發(fā)性消費(fèi)亦即必須要有的基本生活消費(fèi)，3為邊際消費(fèi)性傾向，Yt為即期收入，所以3 *Yt就是引致消費(fèi)。模型的含義就是消費(fèi)是自發(fā)消費(fèi)和 引致消費(fèi)之和，消費(fèi)者的消費(fèi)主要取決于即期收入。3.2變量的定義的那部分支出，在收入a 0為自發(fā)性消費(fèi)，亦即是必須要有的基本生活消費(fèi)，是指總消費(fèi)中由于外生變量決定-支出模型中，亦即本文所用的模型中指不是由于收入水平發(fā)生變動(dòng)所引起的那部分消費(fèi)。是屬于消費(fèi)者自發(fā)性組成的一個(gè)部分,主要取決于消費(fèi)者嗜好、價(jià)格水平、社會(huì)風(fēng)尚等因素。X1表示我國(guó)城鎮(zhèn)居民的工資

10、性收入，所謂工資性收入指的是由工資科目開(kāi)支的，以及 由工資科目以外的其他經(jīng)費(fèi)開(kāi)支的當(dāng)做由單位分配給職工的都應(yīng)計(jì)入為工資性收入。X2表示我國(guó)城鎮(zhèn)居民的經(jīng)營(yíng)性收入，所謂經(jīng)營(yíng)性收入指的是納稅人通過(guò)經(jīng)常性的生產(chǎn) 經(jīng)營(yíng)活動(dòng)而取得的收益，即企業(yè)在銷售貨物、 提供勞務(wù)以及讓渡資產(chǎn)使用權(quán)等日?；顒?dòng)中所產(chǎn)生的收入，通常表現(xiàn)為現(xiàn)金流入、其他資產(chǎn)的增加或負(fù)債的減少。X3表示我國(guó)城鎮(zhèn)居民的財(cái)產(chǎn)性收入，所謂的財(cái)產(chǎn)性收入指的是通過(guò)資本、技術(shù)和管理等要素與社會(huì)生產(chǎn)和生活活動(dòng)所產(chǎn)生的收入，即家庭擁有的動(dòng)產(chǎn)和不動(dòng)產(chǎn)所獲得的收入。X4表示我國(guó)城鎮(zhèn)居民的轉(zhuǎn)移性收入，所謂的轉(zhuǎn)移性收入指的是國(guó)家、單位、社會(huì)團(tuán)體 對(duì)居民家庭間的收入轉(zhuǎn)移

11、，包括政府對(duì)個(gè)人收入轉(zhuǎn)移的離退休金、失業(yè)救濟(jì)金、賠償?shù)?，以及單位?duì)個(gè)人收入轉(zhuǎn)移的辭退金、保險(xiǎn)索賠、住房公積金、家庭間的增速和贍養(yǎng)等。根據(jù)凱恩斯絕對(duì)收入假設(shè)，消費(fèi)者的消費(fèi)支出與消費(fèi)者的收入有著線性關(guān)系，而消費(fèi)者的收入又由工資性收入、經(jīng)營(yíng)性收入、財(cái)產(chǎn)性收入以及轉(zhuǎn)移性收入構(gòu)成，所以這四種收入的每一種發(fā)生變化都會(huì)是消費(fèi)者收入受到影響，而消費(fèi)者的消費(fèi)支出繼而也受到影響。 所以我們構(gòu)造出了這樣的一個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：Yi= a 0+ 3 1*X1+ 3 2*X2+ 3 3*X3+ 3 4*X4+ 卩 i其中卩i表示的隨機(jī)誤差項(xiàng)，也就是除了這四種收入以外的各種可能影響到我國(guó)城鎮(zhèn)居 民消費(fèi)支出的因素，可能會(huì)包括

12、價(jià)格水平等各種因素。3.3數(shù)據(jù)說(shuō)明本文使用的原始數(shù)據(jù)來(lái)自于1997年到2012年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒和中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，以及中國(guó)居民家庭收入調(diào)查（CHIPs）以及中國(guó)家庭動(dòng)態(tài)調(diào)查（CFPS）。之所以選取從1997年開(kāi)始，主要是因?yàn)?1997年之前的很多指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失比較嚴(yán)重。而由于現(xiàn)在官方公布的統(tǒng)計(jì)年鑒上還沒(méi)有發(fā)布 2013年底的年度數(shù)據(jù)，因此本文研究的時(shí)間也就截止到2012年。其中，工資性收入、經(jīng)營(yíng)性收入、財(cái)產(chǎn)性收入以及轉(zhuǎn)移性收入的數(shù)據(jù)在2001年缺失,因此采用相鄰兩年（2000年和2002年）的平均值來(lái)代替。綜上，代入上述樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，再逐步篩選。最終得出以下解釋變量：表1 :變量定義指標(biāo)符號(hào)單

13、位工資性收入X1元經(jīng)營(yíng)性收入X2元財(cái)產(chǎn)性收入X3元轉(zhuǎn)移性收入X4元3.4樣本數(shù)據(jù)所得樣本數(shù)據(jù)如表 2所示： 表2:樣本數(shù)據(jù)年份消費(fèi)工資性收入經(jīng)營(yíng)性收入財(cái)產(chǎn)性收入轉(zhuǎn)移性收入19975823360213312494819986109365215413310831999640537942151291257200068503813270128146220017161477730112817332002748657403321022003200380606410404135211220048912715349416123212005959377986801932651200610618876781024

14、42899200712130102359413493385200813653112991454387392820091490412382152943245152010165461370817145205092201119108154122210649570920122112017336254870763684.回歸分析4.1估計(jì)回歸方程利用eviews軟件，根據(jù)上述數(shù)據(jù)，采用普通最小二乘法（OLS）對(duì)模型進(jìn)行初步估計(jì)。得到結(jié)果如表3所示：表3:消費(fèi)函數(shù)的估計(jì)Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/28/14 Time: 15:30S

15、ample (adjusted): 1 16Included observations: 16 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.X10.1624510.0876161.8541270.0907X21.3659010.4809112.8402350.0161X36.1477961.1400805.3924250.0002X41.0940910.2824883.8730550.0026C3331.089185.600817.947600.0000R-squared0.999496Mean dependent

16、 var10904.88Adjusted R-squared0.999313S.D. dependent var4855.229S.E. of regression127.2595Akaike info criterion12.78064Sum squared resid178144.7Schwarz criterion13.02207Log likelihood-97.24512Hannan-Quinn criter.12.79300F-statistic5455.713Durbin-Watson stat1.473251Prob(F-statistic)0.000000Y=3331.09+

17、0.162451x1 + 1.1365901x2+6.147796x3+1.094091x4(185.60)(0.087616)(0.480911)(1.140080)(0.282488)N=17F=5455.713 RA2=0.9994.1.1經(jīng)濟(jì)意義由上述回歸結(jié)果表示，我國(guó)城鎮(zhèn)居民自發(fā)性消費(fèi)為3331.09元，意味著即使是沒(méi)有收入，平均每人每年也要消費(fèi)3331.09元來(lái)滿足自己的基本生活要求。而 3 1=0.162451 , 3 2=1.1365901 , 3 3=6.147796, 3 4=1.094091，其符號(hào)與預(yù)期的相一 致。而其代表的經(jīng)濟(jì)意義分別為：(1) 3 1=0.16245

18、1，表示每增加一元的工資性收入，消費(fèi)者會(huì)增加0.162451 元的消費(fèi)支出；(2) 3 2=1.1365901 ,表示每增加一元的經(jīng)營(yíng)性收入，消費(fèi)者會(huì)增加1.1365901 元的消費(fèi)支出；6.147796(3) 3 3=6.147796，表示每增加一元的財(cái)產(chǎn)性收入，消費(fèi)者會(huì)增加元的消費(fèi)支出；(4) 3 4=1.094091，表示每增加一元的轉(zhuǎn)移性收入，消費(fèi)者會(huì)增加1.094091元的消費(fèi)支出。這個(gè)結(jié)果和文中開(kāi)始時(shí)預(yù)測(cè)的較為吻合。首先，這四種收入來(lái)源的難易程度反映出這四種收入對(duì)消費(fèi)支出影響的大小程度，工資性收入是勞動(dòng)者出賣(mài)體力或者腦力勞動(dòng)為別人工作所賺取的收入，在四種收入中最為困難，所以當(dāng)工資性

19、收入增長(zhǎng)的時(shí)候?qū)οM(fèi)支出的影響程 度是較小的。這是因?yàn)橛捎谑杖氩蝗菀祝詴?huì)是消費(fèi)者舍不得動(dòng)用工作賺取的工資，所以31在四個(gè)系數(shù)中是最小的；其次，由于轉(zhuǎn)移性收入是一種特殊的社會(huì)轉(zhuǎn)移支付，是用來(lái)彌 補(bǔ)低收入、低勞動(dòng)能力者的一種財(cái)政手段，所以接受這部分收入的大多數(shù)為收入偏低的家庭 或個(gè)人。所以，雖然轉(zhuǎn)移性收入的獲得是最為輕松的，但是其帶來(lái)的對(duì)消費(fèi)支出的影響比財(cái)產(chǎn)性收入低了很多，甚至都不如經(jīng)營(yíng)性收入對(duì)消費(fèi)支出的影響。4.1.2參數(shù)顯著性檢驗(yàn)上述統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明， RA2=0.999,也就是說(shuō)消費(fèi)支出的變化中的 99.9%是可以由這四種收 入解釋的，因此，能夠由變量解釋的部分基本上已經(jīng)是全部了。當(dāng)然，也有

20、著極少部分的影響因素放在了隨機(jī)誤差項(xiàng)中。在上述的回歸結(jié)果中表明，X1的系數(shù)是0.162451，標(biāo)準(zhǔn)差為0.087616 , t1統(tǒng)計(jì)量的值為1.854127 , P值為0.0907 ,因此在10%的顯著性水平上，我們可以拒絕3仁0的原假設(shè)， 因此可以認(rèn)為在統(tǒng)計(jì)上來(lái)說(shuō)，X1即工資性收入對(duì)消費(fèi)支出有顯著性的影響。同理，由于P2=0.0161 V 0.1 , P3=0.0002 v 0.1 , P4=0.0026 v 0.1 ,所以在 10% 的顯著性水平上，我們 可以拒絕3 2、3 3、3 4=0的原假設(shè)，所以在統(tǒng)計(jì)上來(lái)說(shuō)，經(jīng)營(yíng)性收入、財(cái)產(chǎn)性收入、轉(zhuǎn) 移性收入對(duì)消費(fèi)支出有顯著性的影響。4.1.3整

21、體性檢驗(yàn)在上述的回歸結(jié)果中表明，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量為 5455.713，其對(duì)應(yīng)的 P值為0.000000。由于F=5455.713 > Fa (1, n-2) =1.53。所以回歸方程在統(tǒng)計(jì)上是顯著的，即：工資性收入、經(jīng)營(yíng) 性收入、財(cái)產(chǎn)性收入以及轉(zhuǎn)移性收入這四個(gè)解釋變量對(duì)于消費(fèi)支出有顯著性影響。4.2多重共線性檢驗(yàn)與消除多重共線性的本質(zhì)是解釋變量之間存在某種線性關(guān)系，所以我們可以通過(guò)讓每一個(gè)解釋變量對(duì)其他的解釋變量和常數(shù)項(xiàng)回歸，來(lái)檢驗(yàn)解釋變量之間是否存在著某種線性關(guān)系，從而來(lái)驗(yàn)證是否存在嚴(yán)重的多重共線性。結(jié)果如表4所示：表4:解釋變量對(duì)其他的解釋變量和回歸的結(jié)果Dependent Variable

22、: X1Method: Least SquaresDate: 06/28/14 Time: 16:17Sample (adjusted): 1 16Included observations: 16 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.X2-0.5837351.575510-0.3705060.7175X30.7637723.7498370.2036810.8420X42.7818940.4704855.9128190.0001C541.3880591.20570.9157350.3778R-squared

23、0.992938Mean dependent var8492.375Adjusted R-squared0.991172S.D. dependent var4462.588S.E. of regression419.2920Akaike info criterion15.12733Sum squared resid2109669.Schwarz criterion15.32048Log likelihood-117.0186Hannan-Quinn criter.15.13722F-statistic562.3834Durbin-Watson stat0.655174Prob(F-statis

24、tic)0.000000Dependent Variable: X2Method: Least SquaresDate: 06/28/14 Time: 16:23Sample (adjusted): 1 16Included observations: 16 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.X1-0.0193750.052295-0.3705060.7175X31.8231800.4374244.1679910.0013X40.2898490.1474871.9652520.0730C-323.6779

25、60.67612-5.3345200.0002 R-squared0.992181Adjusted R-squared0.990226S.E. of regression76.38969Sum squared resid70024.61Log likelihood-89.77512F-statistic507.5780Prob(F-statistic)0.000000Mean dependent var886.8125S.D. dependent var772.6906Akaike info criterion11.72189Schwarz criterion11.91504Hannan-Qu

26、inn criter.11.73178Durbin-Watson stat2.664948Dependent Variable: X3Method: Least SquaresDate: 06/28/14 Time: 16:23Sample (adjusted): 1 16Included observations: 16 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.X10.0045110.0221470.2036810.8420X20.3244060.0778334.1679910.0013X4-0.042473

27、0.070469-0.6027200.5579C82.5691940.502022.0386440.0641R-squared0.979439Mean dependent var282.5625Adjusted R-squared0.974299S.D. dependent var200.9955S.E. of regression32.22286Akaike info criterion9.995547Sum squared resid12459.75Schwarz criterion10.18869Log likelihood-75.96438Hannan-Quinn criter.10.

28、00544F-statistic190.5425Durbin-Watson stat2.005607Prob(F-statistic)0.000000Dependent Variable: X4Method: Least SquaresDate: 06/28/14 Time: 16:23Sample (adjusted): 1 16Included observations: 16 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.X10.2676130.0452605.9128190.0001X20.8400430.4

29、274481.9652520.0730X3-0.6918061.147807-0.6027200.5579C144.4729185.02390.7808340.4500R-squared0.995347Adjusted R-squared0.994184S.E. of regression130.0469Sum squared resid202946.2Log likelihood-98.28788F-statistic855.6436Prob(F-statistic)0.000000Mean dependent var2966.625S.D. dependent var1705.195Aka

30、ike info criterion12.78598Schwarz criterion12.97913Hannan-Quinn criter.12.79588Durbin-Watson stat1.054574從這幾個(gè)回歸結(jié)果來(lái)看， 回歸模型的擬合優(yōu)度都很大， 所以解釋變量之間存在著很大的多重共線性。從中不難看出對(duì)于 X1亦即工資性收入來(lái)說(shuō)是多余變量，所以我們進(jìn)行刪除。修正后得出結(jié)果如表5所示：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/28/14 Time: 17:02Sample (adjusted): 1 16Included o

31、bservations: 16 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.X21.2710720.5245112.4233480.0321X36.2718721.2483775.0240220.0003X41.5460120.1566329.8703750.0000C3419.038196.821217.371290.0000R-squared0.999339Mean dependent var10904.88Adjusted R-squared0.999173S.D. dependent var4855.229

32、S.E. of regression139.5886Akaike info criterion12.92759Sum squared resid233819.6Schwarz criterion13.12074Log likelihood-99.42075Hannan-Quinn criter.12.93748F-statistic6045.086Durbin-Watson stat1.348968Prob(F-statistic)0.000000Y=3419.038+1.271.72X2+6.271872X3+1.546012X4(196.8212)( 0.524511)( 1.248377

33、)( 0.156632)N=16F=6045.086RA2=0.9993394.3異方差檢驗(yàn)本文中使用的是懷特（ White）檢驗(yàn)法，其結(jié)果如表6所示:表6: White異方差檢驗(yàn)的結(jié)果第12頁(yè)共15頁(yè)F-statistic1.112256Prob. F(9,6)0.4653Obs*R-squared10.00386Prob. Chi-Square(9)0.3502Scaled explained SS4.612788Prob. Chi-Square(9)0.8667Test Equation:Dependent Variable: RESIDA2Method: Least SquaresDa

34、te: 06/28/14Time: 17:07Sample: 1 16Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C114479.1224318.10.5103430.6280X2A20.1351300.8976910.1505300.8853X2*X316.437678.2753861.9863330.0942X2*X4-1.8961261.113123-1.7034290.1394X2548.2305940.43080.5829570.5812X3A2-29.5074213.71040-2.15

35、21930.0749X3*X4-0.8316701.165725-0.7134360.5024X34944.2532664.8401.8553660.1129X4A20.4534320.2591121.7499470.1307X4-720.9184481.6006-1.4969220.1851R-squared0.625241Mean dependent var14613.72Adjusted R-squared0.063103S.D. dependent var19325.33S.E. of regression18705.65Akaike info criterion22.78021Sum squared resid2.10E+09Schwarz criterion23.26308Log likelihood-172.2417Hannan-Quinn criter.22.80494F-statistic1.112256Durbin-Watson stat2.772059Prob(F-statistic)0.465350從White檢驗(yàn)的結(jié)果來(lái)看，Obs*R-squared的值為10.00386 , P值為0.3502，因此，模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)并不具有異方差性。4.4序列相關(guān)檢驗(yàn)本文使用的是 D.W. (D