我國(guó)東西部消費(fèi)差異的實(shí)證研究(完整版)
【正文】 中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒（ 2020）》， 具體數(shù)據(jù)如下： 消費(fèi)支出 (元 /每人全年 ) 可支配收入 (元 /每人全年 ) 失業(yè)率 (%) 北京 天津 河北 山西 3 內(nèi)蒙 遼林 吉林 黑龍江 上海 江蘇 浙江 安徽 福建 江西 山東 河南 湖北 湖南 廣東 廣西 海南 重慶 四川 貴州 4 云南 西藏 陜西 甘肅 青海 寧夏 2 新疆 三． 模型 1. 基本模型 根據(jù) 凱恩斯 的絕對(duì)收入假說(shuō)理論， 人的消費(fèi)行為受 邊際消費(fèi)傾向遞減的 心理規(guī)律支配。 再對(duì)其進(jìn)行 Glejser 檢驗(yàn)：檢驗(yàn)結(jié)果表明亦不存在異方差。 所以由回歸結(jié)果我們可以認(rèn)為地域差異的確對(duì)消費(fèi)有著顯著影響。 ②．對(duì)東部地區(qū)的回歸所得： Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C X Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid 1141097. Schwarz criterion Log likelihood Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) 回歸方程為： 223 .6 7 0 .7 5 9yx? ? ? ，從各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)值可以看出回歸的結(jié)果比較好。而西部由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后，收入中的絕大多數(shù)都用于消費(fèi)了。 模型中將居民消費(fèi)水平作為被解釋變量，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)引入國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、城鄉(xiāng)居民人均收入、人口自然增長(zhǎng)率、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，對(duì)模型進(jìn)行回歸分析，以求能使模型具有更高的可操作性。設(shè)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入為 2X ， 農(nóng)村居民人均純收入為 3X ，它們與居民消費(fèi)水平的關(guān)系為： 2222 ??? ??? XYt ， 3333 ??? ??? XYt 運(yùn)用 OLS法估計(jì)結(jié)果如下： 城鎮(zhèn)居民可支配收入對(duì)居民消費(fèi)水平的影響 Dependent Variable: Y 9 Method: Least Squares Date: 12/12/05 Time: 14:51 Sample: 1978 2020 Included observations: 25 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C X2 Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) 25 3 0 2 9 XY t ?? （ ） （ ） 2R = 農(nóng)村居民純收入對(duì)居民消費(fèi)水平的影響 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/05 Time: 14:51 Sample: 1978 2020 Included observations: 25 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C X3 Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) 34 9 1 6 1 1 3 XY t ??? 10 （ ） （ ） R178。因此，下面以人口自然增長(zhǎng)率為解釋變量，設(shè)為 X4進(jìn)行回歸分析。 下面看各變量之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)： X2 X3 X4 X1 Y X2 X3 X4 X1 Y 由上表可以看出，解釋變量之間確實(shí)存在高度線(xiàn)性相關(guān)，于是運(yùn)用 OLS 方法逐一求 Y對(duì)各個(gè)解釋變量的回歸，并結(jié)合經(jīng)濟(jì)意義和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)選出擬合結(jié)果最好的一元線(xiàn)性回歸方程，在此基礎(chǔ)上將其余解釋變量逐一代入并擬合，最終得到如下模型： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/05 Time: 15:19 Sample: 1978 2020 Included observations: 25 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C X2 X3 Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info crit
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