计量经济学论文(eviews分析)《我国东西部消费差异的实证研究》

我国东西部消费差异的实

证研

摘要：本文选取的是2003年全国31个省市的城镇居民的人均全年可支配收入和人均全年消费支出，以及各地区的失业率。

关键词：消费支出可支配收入失业率(%)

（由于造成消费支出因素很多，笔者只是找到几个关键因素进行分析）

具体数据如下：

消费支出(元/每人全年)

y

可支配收入

(元/每人全年)

X1

失业率

(%)

X2

北京11123.84 13882.62 1.4 天津7867.53 10312.91 3.8 河北5439.77 7239.06 3.9 山西5105.38 7005.03 3 内蒙5419.14 7012.9 4.5 辽林6077.92 7240.58 6.5 吉林5492.1 7005.17 4.3 黑龙江5015.19 6678.9 4.2 上海11040.34 14867.49 4.9 江苏6708.58 9262.46 4.1 浙江9712.89 13179.53 4.2 安徽5064.34 6778.03 4.1 福建7356.26 9999.54 4.1 江西4914.55 6901.42 3.6 山东6069.35 8399.91 3.6

河南4941.6 6926.21 3.1 湖北5963.25 7321.98 4.3 湖南6082.62 7674.2 3.8 广东9636.27 12380.43 2.9 广西5763.5 7785.04 3.6 海南5502.43 7259.25 3.4 重庆7118.06 8093.67 4.1 四川5759.21 7041.87 4.4 贵州4948.98 6569.23 4 云南6023.56 7643.57 4.1 西藏8045.34 8765.45

陕西5666.54 6806.35 3.5 甘肃5298.91 6657.24 3.4 青海5400.24 6745.32 3.8 宁夏5330.34 6530.48 4.4 新疆5540.61 7173.54 3.5 数据来源于《中国统计年鉴（2004）》

一、建立模型并回归

建立回归方程：

Y=a0+a1*X1+a2*X2 +U

Y消费支出(元/每人全年) X1 可支配收入 (元/每人全年) X2失业率(%) 运用OLS估计方法对式1中的参数进行估计，得回归分析结果：（表2）

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/14/10 Time: 12:07

Sample: 1 31

Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 99.66845 512.5545 0.194454 0.8472

X1 0.749028 0.033317 22.48216 0.0000

X2 30.99029 95.80441 0.323475 0.7487

R-squared 0.949335 Mean dependent var 6433.182 Adjusted R-squared 0.945716 S.D. dependent var 1761.376 S.E. of regression 410.3820 Akaike info criterion 14.96382 Sum squared resid 4715575. Schwarz criterion 15.10259 Log likelihood -228.9392 F-statistic 262.3240 Durbin-Watson stat 1.179608 Prob(F-statistic) 0.000000

从表2中可以看出F检验显著，但有几项t检验不过关，说明变量之间存在多重线性。

为此我们进行如下操作：表2可以看出x2的t检验的p值最大，因此将x2因素剔除再进行回归分析。运用OLS估计方法剔除x2的方程进行估计，得回归分析结果：（表3）

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/14/10 Time: 12:08

Sample: 1 31

Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 238.4694 275.9784 0.864087 0.3946

X1 0.746817 0.032101 23.26488 0.0000

R-squared 0.949146 Mean dependent var 6433.182

Adjusted R-squared 0.947392 S.D. dependent var 1761.376

S.E. of regression 403.9972 Akaike info criterion 14.90303

Sum squared resid 4733197. Schwarz criterion 14.99555

Log likelihood -228.9970 F-statistic 541.2545

Durbin-Watson stat 1.220823 Prob(F-statistic) 0.000000

检验到上一步可得到x1 与y的线性关系显著，f检验和t检验合格。得到回归方程

Y = 238.4694336 + 0.7468171058*X1

R-squared 0.949146

Prob(F-sta

tistic) 0.000000

二、经济意义检验