中国恩格尔系数的计量分析

中国恩格尔系数的计量分析内容摘要恩格尔系数是衡量民众生活水平和经济发展程度的统计指标之一。我国自改革开放以来，随着经济的高速发展，人民越来越富裕，生活水平越来越高。在人均可支配收入增长的同时，恩格尔系数也划出了一条由高到低的轨迹。本文初衷是论述个人可支配收入与恩格尔系数的关系，但是随着探讨的深入，不断加入新的解释变量，并利用我国31个省市的横截面数据建立了一个恩格尔系数的一元回归模型，并对模型不断修正，得出的恩格尔系数计算式能更好的衡量居民生活水平和质量。并算出了我国农村部分省市修正后的恩格尔系数，为政府工作人员制定发展政策提供了理论依据。并且得出结论用修正恩格尔系数代替恩格尔系数的新模型拟合程度更好。关键词：恩格尔系数线性回归食品支出修正恩格尔系数EconometricAnalysisofEngel'sCoefficientinchinaAbstractEngel'sCoefficientisameasureofpeople'slivingstandardsandeconomicdevelopmentlevelofstatisticalindicators.SinceChina'sreformandopeningup,alongwithrapideconomicdevelopment,peoplearegettingricherandricher,livingstandardsareincreasing.Inthepercapitadisposableincomegrowing,theengelcoefficienttodrawatrajectoryfromhightolow.ThisoriginalpurposeistoaddresspersonaldisposableincomeandtherelationshipbetweentheEngel'scoefficient,butastoexplorein-depth,constantlyaddingnewexplanatoryvariables,anduseour31provincesandmunicipalitiessetupacross-sectionaldataEngelcoefficientofaregressionmodel,andcontinuallyrevisedthemodelhasreachedtheEngel'scoefficientcalculationformulacanbeabettermeasureoflivingstandardsandquality.AndcalculatethepartofChina'sruralprovincesrevisedEngelcoefficientforthegovernmentstaffdevelopmentpolicyprovidesatheoreticalbasis.AndconcludedwiththeamendmenttoreplacetheEngel'scoefficientofEngel'sCoefficientofnewdegreeofmodelfitbetter.Keywords：Engel'sCoefficientLinearregressionFoodexpenditureAmendmentstoEngel'sCoefficient中国恩格尔系数的计量分析一．问题的提出权威部门的资料表明，自1996年以来，中国居民消费结构发生了显著变化，以恩格尔系数衡量，城镇居民由1995年的49.9%下降到1999年的41，。9%，农村居民则由58.6%下降到52.6%。去年底，综合看起来，中国城乡居民的恩格尔系数已经下降到了50%以下。由于生活水平的提高，就吃而言，人们会选择除了主食以外更多的食品、如牛奶、速冻食品以及绿色食品。在用的方面，电等耐用消费品的热点长盛不衰。彩电由平面直角而纯平、超平、高清晰度，冰箱由单门而多门、大容量、绿色环保。家用空调器、家庭影院、中高档家具等成为新的消费热点；家用电脑、移动电话、微波炉、影碟机走进普通家庭。从人们的日常生活的各个方面可以看出人民的生活水平已经显著提高，但是仅仅知道这种恩格尔系数和人民生活水平之间的反向关系还远远不够，对于制定经济政策，进行经济预测来说，需要知道的是两者之间的精确的函数关系式。恩格尔系数与各个指标如消费者物价指数、家庭设备用品消费的关系是什么呢？这些变量对于恩格尔系数到底有多大的决定作用呢？二．理论综述1857年，世界著名的德国统计学家恩思特(恩格尔阐明了一个定律：随着家庭和个人收入增加，收入中用于食品方面的支出比例将逐渐减小，这一定律被称为恩格尔定律，反映这一定律的系数被称为恩格尔系数。其公式表示为：恩格尔系数（%）=食品支出总额/家庭或个人消费支出总额×100%恩格尔定律主要表述的是食品支出占总消费支出的比例随收入变化而变化的一定趋势。揭示了居民收入和食品支出之间的相关关系，用食品支出占消费总支出的比例来说明经济发展、收入增加对生活消费的影响程度。众所周知，吃是人类生存的第一需要，在收入水平较低时，其在消费支出中必然占有重要地位。随着收入的增加，在食物需求基本满足的情况下，消费的重心才会开始向穿、用等其他方面转移。因此，一个国家或家庭生活越贫困，恩格尔系数就越大；反之，生活越富裕，恩格尔系数就越小。国际上常常用恩格尔系数来衡量一个国家和地区人民生活水平的状况。根据联合国粮农组织提出的标准，恩格尔系数在59%以上为贫困，50-59%为温饱，40-50%为小康，30-40%为富裕，低于30%为最富裕。在我国运用这一标准进行国际和城乡对比时，要考虑到那些不可比因素，如消费品价格比价不同、居民生活习惯的差异、以及由社会经济制度不同所产生的特殊因素。对于这些横截面比较中的不可比问题，在分析和比较时应做相应的剔除。另外，在观察历史情况的变化时要注意，恩格尔系数反映的是一种长期的趋势，而不是逐年下降的绝对倾向。它是在熨平短期的波动中求得长期的趋势。我国劳动和社会保障部根据恩格尔系数测算并确定了最低工资标准，并于近年宣布“总体达到小康”；王进，刘维政（2008）做了关于西部10省份城乡居民恩格尔系数的实证分析；陈君（2006）运用逐步回归法对上海市城镇居民恩格尔系数的变化趋势做了分析研究；罗国柱（2006）分析了影响我国恩格尔系数变化的主要因素。由此可见，研究恩格尔系数具有很重要的理论和现实意义。三．指标设定及数据F——食品支出FOODOUTT——总的消费性支出TOTALOUTDP——个人可支配收入DPIFU——家庭设备用品消费FURNITUREOUTH——住房消费HOUSEOUT，代表耐用消费品的消费M——医疗保健MEDICALOUTE——教育支出EDUCATIONOUTCL——服装支出CLOTHESOUTCP——代表物价水平高低的消费者物价指数CPIF/T——恩格尔系数数据来源于2005年《中国统计年鉴》，详见附表四、分析方法与模型设计本文使用OLS建立简单的线性回归方程，使用模型变换法处理多重共线性问题，运用White检验异方差性，以及DW检验法检验自相关问题。由于本文研究的是各个因素对恩格尔系数的影响，寻找能够合理估算恩格尔系数的方法。将模型设定为：Y=0+1DP+2FU+3H+4M+5E+6CL+7CP+五、数据处理与统计分析运用最小二乘法对估计的模型方程中的参数进行估计表（1）Eviews的最小二乘计算结果DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/03/09Time:22:18Sample:131Includedobservations:31VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C0.4709250.9250060.5091050.6155DP-9.65E-061.67E-05-0.5771540.5694FU0.0018560.0004154.4719690.0002H-0.0002798.89E-05-3.1363040.0046M-0.0001550.000241-0.6456980.5249E-0.0002720.000183-1.4868450.1506CL-0.0005240.000289-1.8128950.0829CP0.0011330.0088230.1284660.8989R-squared0.774016Meandependentvar0.475135AdjustedR-squared0.705238S.D.dependentvar0.072896S.E.ofregression0.039577Akaikeinfocriterion-3.403511Sumsquaredresid0.036025Schwarzcriterion-3.033450Loglikelihood60.75442F-statistic11.25385Durbin-Watsonstat1.961433Prob(F-statistic)0.000004为了进行模型比较，对所建立的计量经济模型用最小二乘法进行参数估计，得出：Y=0.470925-9.65E-06*DP+0.001856FU-0.000279H-0.000155M-0.000272E-0.000524CL+0.001133CP模型一1．经济意义检验由上述分析我们在理论上已经知道，DP、H、M、E、CL的系数都小于零，说明恩格尔系数随着这些解释变量的提高而降低，这个结论与实际是相符合的，而FU、CP的系数大于零，说明恩格尔系数随着FU、CP的提高而提高，这是具有实际经济意义的。但是解释变量的系数大多数都不能通过t检验，其中CP最为严重，根据表（1）看出CP与恩格尔系数不具有线性相关性，所以应该剔除这个变量。2．统计推断检验（1）t检验t检验是针对每一个参数进行的检验首先提出假设：H0:i=0（i=0，1，2，3，4，5，6，7）H1:i0（i=0，1，2，3，4，5，6，7）选定显著性水平为给定的显著性水平=0.05，样本个数n=31,查表的t(31)=1.6955而各参数估计的t统计量分别为0.509105，-0.577154，4.471969，-3.136304，-0.645698，-1.486845，-1.812895，0.128466所以在显著性水平为0.05的条件下，只有FU、H、CL的参数拒绝原假设，认为可以认为这三个参数显著异于零。也可以通过各个t统计量的相伴概率的大小判断，FU的相伴概率为0.0002，H的相伴概率为0.0046，也可以得出结论拒绝原假设（2）F检验给定显著性水平为=0.05，样本个数n=31,查表得，F(6,24)=2.51,最小二乘回归方程的F值为11.25385，FF(6,24),所以，在显著性水平为0.05的条件下，这些解释变之间存在显著的线性关系。并且相伴概率为0.000004，模型通过了F检验，整体显著性水平较高。（3）可决系数R^2用这个量来评价最小二乘直线对平面上离散的观察点拟合的优劣程度如何。R^2越大，残差平方和越小，所以R^2越大越好，回归得到的值为0.774016，修正R^2为0.705238，Y（F/T）的总变化中只有0.705238可以由各解释变量的变动来解释，说明模型的拟合效果不是很好。由于恩格尔系数是食物支出总额占总支出的比重，所以其他支出应该与恩格尔系数成反向关系，而FU的符号与预期相反，说明存在严重的多重共线性。在置信水平为5%，样本数据个数为31和解释变量个数为7的情况下，dU值为2.018，dL值为0.950，而模型的DW值为1.961433，dLDWdU,所以需要对该模型的自相关问题进行进一步处理。3.计量经济学检验（1）修正多重共线性修正模型一的多重共线性问题，由于在上述检验中CP的T检验最不显著，所以应该剔除CP。具体方法采用先在上述回归结果的基础上对方程两边同