個人收入與物價水平對我國城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)影響的實(shí)證分析

個人收入與物價水平對我國城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)影響的實(shí)證分析【摘要】通過利用 eviews 對我國 1995-2011 年居民收入及消費(fèi)水平的數(shù)據(jù)研究，驗(yàn)證恩格爾系數(shù)及定律。【關(guān)鍵詞】恩格爾系數(shù) 恩格爾定律 驗(yàn)證 eviews 十九世紀(jì)中期，德國統(tǒng)計(jì)學(xué)家和經(jīng)濟(jì)學(xué)家恩格爾通過對不同收入的家庭消費(fèi)情況進(jìn)行了調(diào)查，研究了收入增加對消費(fèi)需求支出構(gòu)成的影響，提出了恩格爾定律。其主要內(nèi)容為：一個家庭收入越少，家庭收入中（或總支出中）用來購買食物的支出所占的比例就越大，隨著家庭收入的增加，家庭收入中（或總支出中）用來購買食物的支出則會下降。同樣的，一個國家越窮，每個國民的平均收入中（或平均支出中）用于購買食物的支出所占比例就越大，隨著國家的富裕，這個比例呈下降趨勢。恩格爾定律的公式：食物支出對總支出的比率（R1） =食物支出變動百分比÷總支出變動百分比x100%食物支出對收入的比率（ R2） =食物支出變動百分比÷收入變動百分比 x100%恩格爾系數(shù)是根據(jù)恩格爾定律得出的比例數(shù)，是表示生活水平高低的一個指標(biāo)。其計(jì)算公式如下：恩格爾系數(shù) =食品消費(fèi)支出÷總消費(fèi)支出根據(jù)消費(fèi)理論中斯勒茨基方程的收入效應(yīng)和替代效應(yīng)，收入和物價變動是影響恩格爾系數(shù)最重要的原因。對應(yīng)于一定的收入和物價水平，消費(fèi)者應(yīng)該有一個預(yù)期的最佳恩格爾系數(shù)。但消費(fèi)行為具有一定程度的剛性，消費(fèi)習(xí)慣難以在短時間內(nèi)改變。杜森貝里的相對收入假說就談到了棘輪效應(yīng)，即消費(fèi)習(xí)慣形成之后有不可逆性，易于向上調(diào)整而難于向下調(diào)整。因此，恩格爾系數(shù)的預(yù)期水平在單一周期內(nèi)一般不會完全實(shí)現(xiàn)，而只能得到部分的調(diào)整。本文將據(jù)此建立一個局部調(diào)整模型。局部調(diào)整假設(shè)認(rèn)為，被解釋變量的實(shí)際變化僅僅是預(yù)期變化的一部分，即將上述兩式合并轉(zhuǎn)化形式，得到即為了加深對恩格爾定律的認(rèn)識與理解、分析影響恩格爾系數(shù)大小的影響因素，現(xiàn)設(shè)計(jì)如下恩格爾系數(shù)影響因素的回歸模型，同時選取我國城鎮(zhèn)居民 1995-2011 年個人可支配收入、居民消費(fèi)價格指數(shù)、食品零售價格指數(shù)與恩格爾系數(shù)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，驗(yàn)證恩格爾定律，并討論影響我國城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)大小的因素。實(shí)驗(yàn)步驟與過程如下：根據(jù)以上理論分析，恩格爾系數(shù)作為被解釋變量，以 EC表示；它與解釋變量本期食品零售價格指數(shù)（ FPI）、本期消費(fèi)價格指數(shù)（ CPI）、本期收入（ Y ）、上期的 EC 存在以下關(guān)系（為縮小變量間的數(shù)量級差距，以及使模型更符合斯勒茨基方程的特征，取變量的自然對數(shù)形式） ：接著利用EViews 軟件進(jìn)行回歸分析，得到回歸方程：從回歸估計(jì)結(jié)果來看，R2=0.986611 ，R=0.981742，兩者都很高，說明模型對樣本的擬合很好；F=202.6366 檢驗(yàn)值很大，說明回歸方程顯著，即各解釋變量聯(lián)合起來確實(shí)對被解釋變量“本期恩格爾系數(shù)的對數(shù)”有顯著影響；但在給定顯著性水平 =0.05，變量 LNCPI 、LNY 系數(shù)的 t 統(tǒng)計(jì)量分別為 -2.330525 、3.043037，相應(yīng)的 p 值分別為 0.0398、0.0112，說明 LNCPI 和 LNY 對被解釋變量影響不顯著。綜上所述，模型（ 1）很可能存在嚴(yán)重的多重共線性。下面，使用逐步回歸法加以修正，得到修正后的結(jié)果。我們發(fā)現(xiàn)， 在剔除掉解釋變量LNCPI 后，LNFPI 系數(shù)的t 統(tǒng)計(jì)量值略有上升，但在 10%的顯著性水平下仍然能通過檢驗(yàn)。同時， LNY 系數(shù)的 t 值變得顯著。還保持著較高的水平?？梢哉J(rèn)為，上述回歸結(jié)果基本上消除了多重共線性。接下來進(jìn)行異方差檢驗(yàn)，多元線性回歸模型要求滿足隨機(jī)擾動項(xiàng) t 同方差的基本假設(shè)，如存在異方差現(xiàn)象，就可能出現(xiàn)嚴(yán)重的偏差。利用White 檢驗(yàn)法，進(jìn)行異方差D 檢驗(yàn)，由以上結(jié)果，按路徑 view/residual tests/white heteroskedasticity（ nocross terms）進(jìn)入 White 檢驗(yàn)，結(jié)果如下：由 White 檢驗(yàn)知，在 =0.05 時，查 x2 分布表，得臨界值=12.5916 。因?yàn)?=2.137088