我国农村居民消费结构的面板数据分析

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1、万方数据安徽农业科学。JournalofAnhuiA班．Sci．2008。36(29l：12959—12960责任编辑李菲菲责任校对马君叶我国农村居民消费结构的面板数据分析秦伟良，徐佳琰(南京信息工程大学数理学院．江苏南京210044)摘要通过面板数据模型，研究全国各城市农村居民的消费结构，从而得出居民的消费倾向及变化趋势，对于政府部门制定相应的经济政策，引导居民向更高的消费层次升级具有重要的参考价值。关键词面板数据；消费结构；分析中图分类号F832．7文献标识码A文章编号0517—66ll(2

2、008)29—12959—02AnalysisofPanelDataofConsumptionStructureofRuralResidentsinChinaQrsWei．1iangetal(CufiegeofblalhematicsandPhysics，NanjingUniversityofInformationScienceandTechnology，Nanjing．Jiangsu2l0044)AbstractThroughpaneldatamodel，consumptionstructur

3、esofthenationalurbanandruralresidentsinChinawerestudiedsoastoobtaintlleconsumptiontrendsandchangetrendofresidents．IthadimportantrefereneevalHcforthegovernmentdepartmenttoformulatethec01Te．spondingeconomicpolicy，andtoguideresidentsforahigherlevelofcon

4、sumption．KeywordsPaneldata；Consumptionstructure；Analysis在我国，13亿人口中有9亿人分布在广阔的农村，所以说，没有农业、农村和农民的现代化就没有中国的现代化，没有农民的小康就没有全国人民的小康。“统筹城乡经济社会发展，建设现代化农业，发展农村经济，增加农民收入，是全面建设小康社会的毫大任务。”这是党的十六大赋予新世纪新阶段解决“三农”问题的新内涵。提高人民的生活水平和质量是发展经济的根本目的。实现全面建设小康社会的奋sl·目标，从坚持扩大内

5、需来看，加快消费增长至关重要，广大农民作为庞大的消费群体意味着农村广阔的市场前景和巨大的消费潜力，需要各级政府予以高度的重视’“。以往在分析收入差距对消费的影响时，常常以支出系统模型为主要分析工具，但这种分析方法只能从横截面角度反映某一年收入差距对消费的影响程度；如果能将这种差距反映在时问序列模型中，并将其对消费的影响程度分离出来，对于国家制定收入分配政策，缓解收入分配不公以及从分配的角度探求刺激消费的办法有着积极的作用。面板数据(PanelData)模型即为一种能够满足以上分析目的的有效方法：

6、2

7、。1模型介绍面板数据(PanelData)也称时间序列截面数据(TimeSe—riesandCrossSectionData)或混合数据(PoolData)。最早是Mundlak(1961)、Balestra和Nerlove(1966)把PanelData引入到经济计量中，并且伴随着经济理论的发展，PanelData在经济学领域的应用逐渐被经济汁量学家推广。在宏观经济领域，它被广泛应用于经济增长、技术创新、金融、税收政策等领域；在微观经济领域，它被大量应用于就业、家庭消费、入学、市场营销等领

8、域。面板数据模型的一般形式为po：)，“=a。+x—吼+Ⅱ。，i=1，⋯，N；t=l，⋯，r(1)式中，，，。是因变量，扎为七Xl维解释向量，n为截面成员个数，r为每个截面成员的观测时期总数。参数a。表示模型的作者简介秦伟良(1965一)，男，江苏常州人，副教授，从事统计学与计量经济学方面的研究。收稿日期2008-07-09常数项，成为对应于回归向量扎的系数向量。随机误差项“。相互独立，且满足均值为0，方差为17"2。在一般情况下，可以分为3种形式：变系数模型、变截距模型和混合回归模型。比较常用

9、的是变截距模型，即斜率系数是常数，截距随个体和时间不同而改变，记为：％=Ot“+z。卢+Ⅱ。(2)如果各组截面数据之间的差别，以及时间序列数据随时间的漂移，影响了模型的参数，并用模型参数随组别和时间的变化来体现这种差异，但每组数据和每个时刻相对应的参数均为确定值，用固定效应模型。如果丽板数据中个体的差异更多地是一种随机因素，在模型中引入随机项可体现组别和时间演变带来的变化，则用随机效应模型。至于最终采用固定效应模型还是随机效应模型，可以根据所研究问题的特点来决定。如果仪对样本自身的效应进行分析，