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1、计量经济学实践报告（小论文）影响人均猪肉消费量的计量分析小组成员： 班级：国际经济与贸易指导老师：日期：2012年5月10-25日摘要：本文旨在根据我国19982008人均猪肉消费量相关数据，分析出影响其的部分因素。首先基于对猪肉消费的一些调查以及对影响我国人均猪肉消费量的因素分析，同时综合了相关的市场细分和消费分析理论，选取了城镇居民人均可支配收入等四个解释变量建立了理论模型。在收集了相关的数据基础上，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验。最后，我们对所得的结果作了经济意义的分析，并提出一些相应政策建议。关键词：人均猪肉消费量；多重共线性；异方差；自相关一、 问题的提出猪肉是我
2、国重要的畜产品之一，也是我国城乡居民动物性蛋白的主要来源之一。在我国城乡居民中猪肉食品占肉类食品总量的60%以上，是不可缺少的副食品。市场上猪肉的多少，价格的高低，直接影响到老百姓的生活，社会的稳定。在市场经济条件下，猪肉价格有各自的供需均衡决定，本文目的在于研究猪肉需求的影响因素。二、 经济理论陈述需求函数是以商品的需求量作为被解释变量，用影响需求量的因素，如收入、价格等作为解释变量的计量经济学模型。中国猪肉需求函数即选择收入和价格作为解释变量，同时考虑到，猪肉需求主要包括国内需求和国外需求，影响猪肉需求的因素主要是可替代品的产量。因此，笔者将上述对猪肉影响因素作为解释变量。收入选择的是城镇
3、居民家庭每年人均可支配收入。价格选择的是猪肉生产价格指数即猪肉收购价格指数。模型中的被解释变量为国内人均猪肉消费量（Y）。根据其影响因素的大小和资料的可用性以及查阅的相关文献，本文选择以下指标作为模型的解释变量：城镇居民家庭人均可支配收入指数（x1）、猪肉收购价格指数（x2）、猪肉替代品牛羊肉人均产量（x3）、生猪出口量（x4）。参照单方程线性需求的表达式，国内猪肉需求函数模型的形式确定为：Y=0+1X1+2X2+3X3+4X4+其中： Y代表国内人均猪肉消费量（千克）；X1代表城镇居民家庭人均可支配收入指数；X2代表猪肉收购价格指数；X3代表猪肉替代品牛羊肉人均产量（千克）；X4代表生猪出口
4、量（万头）；为随机误差项，描述变量外的因素对模型的干扰；三、 相关数据收集根据我们对影响我国人均猪肉消费量的因素分析，以及解决我们提出的问题的需要，初步选取了以下四个解释变量：城镇居民家庭人均可支配收入指数、猪肉生产价格指数、猪肉替代品人均产量、出口。鉴于我国猪肉消费的阶段性和我们分析的即时性，收集了19982008年最近十一年的统计数据。整理得到所需数据：四、 计量经济模型的建立我们建立了下述的一般模型：其中 1998-2008年各年人均猪肉消费量待定参数 （i=1,2,3,4,5,6,7）城镇居民家庭人均可支配收入指数猪肉生产价格指数猪肉替代品人均产量出口/万头随即扰动项五、 模型的求解和
5、检验OLS回归利用Eviews软件，采用以上数据对该模型进行OLS回归，结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/14/11 Time: 15:00Sample: 1998 2008Included observations: 11VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C22.129768.4997352.6035820.0405X10.0003180.0001911.6689460.1462X2-0.0624030.012448-5.0131680.0024X31.843
6、6741.0141031.8180350.1189X40.0104540.0224430.4657970.6578R-squared0.932230Mean dependent var32.71818Adjusted R-squared0.887050S.D. dependent var1.466164S.E. of regression0.492749Akaike info criterion1.725321Sum squared resid1.456809Schwarz criterion1.906182Log likelihood-4.489265F-statistic20.63369D
7、urbin-Watson stat2.015877Prob(F-statistic)0.001182得出：y=22.12976+0.000318x1-0.062403x2+1.843674x3+0.010454x4JB检验得出：P值较大，说明残差基本服从正态分布。KB检验Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 05/14/11 Time: 17:31Sample: 1998 2008Included observations: 11VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.3
8、632040.5383690.6746360.5169Y2-0.0002150.000500-0.4302330.6771R-squared0.020152Mean dependent var0.132437Adjusted R-squared-0.088720S.D. dependent var0.147161S.E. of regression0.153550Akaike info criterion-0.746618Sum squared resid0.212198Schwarz criterion-0.674273Log likelihood6.106398F-statistic0.1
9、85101Durbin-Watson stat2.221731Prob(F-statistic)0.677144得出：t的绝对值远小于2，说明1极有可能为0，不存在异方差。怀特检验White Heteroskedasticity Test:F-statistic4.111636Probability0.210302Obs*R-squared10.36950Probability0.240043Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 05/14/11 Time: 15:01Sample: 1998 20
10、08Included observations: 11VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C63.1263217.788423.5487320.0710X10.0006090.0002672.2804820.1501X12-3.05E-089.16E-09-3.3257800.0797X20.1037570.0579561.7902650.2153X22-0.0004380.000261-1.6796660.2350X3-25.272447.796109-3.2416730.0834X321.8825160.5970053.1532680.
11、0876X40.1405430.1410520.9963880.4240X42-0.0003910.000360-1.0860320.3909R-squared0.942682Mean dependent var0.132437Adjusted R-squared0.713410S.D. dependent var0.147161S.E. of regression0.078781Akaike info criterion-2.312674Sum squared resid0.012413Schwarz criterion-1.987123Log likelihood21.71971F-sta
12、tistic4.111636Durbin-Watson stat3.331322Prob(F-statistic)0.210302p值大于百分之五，不存在异方差。LM检验Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic0.157585Probability0.707768Obs*R-squared0.336094Probability0.562092Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 05/14/11 Time: 15:09Presampl
13、e missing value lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-0.6106959.295826-0.0656960.9502X1-3.04E-050.000220-0.1385620.8952X2-0.0020650.014399-0.1434270.8916X30.1745761.1788890.1480860.8881X4-0.0002940.024218-0.0121400.9908RESID(-1)-0.2227900.561226-0.3969700.7078R-
14、squared0.030554Mean dependent var5.72E-15Adjusted R-squared-0.938892S.D. dependent var0.381682S.E. of regression0.531469Akaike info criterion1.876108Sum squared resid1.412297Schwarz criterion2.093142Log likelihood-4.318597F-statistic0.031517Durbin-Watson stat1.799949Prob(F-statistic)0.999142多重共线对y分别
15、关于x1，x2，x3，x4作最小二乘回归，得（1）Y=29.6061+0.000336x1（33.24089）（3.700729）R2=0.603444 =0.559382 DW=2.052172 F=13.69539（2）y=30.86865+0.017639x2(11.60181) (0.705464)R2=0.052400 =-0.052889 DW=1.324922 F=0.497680(3) y=20.32760+1.869635x3 (6.642933) (4.065815)R2=0.647485 =0.608317 DW=2.605745 F=16.53085(4)y=43.90
16、744-0.059540x4(12.38814) (-3.169933)R2=0.527521 =0.475024 DW=2.106679 F=10.04847其括号里的是t值。根据经济理论分析和回归结果，易知猪肉替代品人均产量x3是最重要的解释变量，所以选取第三个回归方程为基本回归方程。（1）加入x1，对Y关于x1，x3作最小二乘回归，得Y=20.34679+7.65E-07x1+1.865670x3（2.186783）（0.002201）（0.999745）R2=0.647486 =0.55937 DW=2.604873 F=7.347053可以看出，加入x1后，拟合优度R2和均有所增加，
17、参数估计值的符号也正确，并且没有影响x3系数的显著性，所以在模型中保留x1。（2）加入x2，对y关于x1，x2，x3作最小二乘回归，得Y=25.39154+0.000298x1-0.062187x2+1.673006x3（ 5.592637 ） （1.702961） （-5.304779） （1.877374）R2=0.929779 =0.899685 DW=2.002185 F=30.89526可以看出，加入x2后，拟合优度R2和均有所增加，参数估计值的符号也正确，并且没有影响x3系数的显著性，所以在模型中保留x2。（3）加入x4,对y关于x1，x2，x3，x4作最小二乘回归，得Y=22.1
18、2976+0.000318x1-0.062403x2+1.843674x3+0.010454x4(2.603582) (1.668946) (-5.013168) (1.818035) (0.465797)R2=0.932230 =0.887050 DW=2.015877 F=20.63369可以看出，加入x4后，拟合优度R2增加不显著，有所减小。并且x1，x2，x4的系数均不显著，说明存在严重的多重共线性。模型中应略去x4。综上所述，得到Y关于x1，x2，x3的回归方程，Y=25.39154+0.000298x1-0.062187x2+1.673006x3（ 5.592637 ） （1.70
19、2961） （-5.304779） （1.877374）R2=0.929779 =0.899685 DW=2.002185 F=30.89526该模型中系数均显著且符号正确，虽然解释变量之间仍存在高度线性关系，但多重共线性并没有造成不利后果，所以该模型是较好的人均猪肉消费量方程。六、 经济意义解释和分别衡量人均猪肉消费量关于我国城镇居民家庭人均可支配收入指数的弹性和分别衡量人均猪肉消费量关于猪肉替代品人均产量的弹性（1）城镇居民家庭人均可支配收入指数每增加1%，人均猪肉消费量增加0.000318%（2）猪肉生产价格指数每增加1%，人均猪肉消费量减少0.062403%（3）猪肉替代品人均产量每增
20、加1%，人均猪肉消费量增加1.843674%（4）猪肉出口数每增加1%，人均猪肉消费量增加0.010454%七、 政策建议猪肉的需求量与猪肉替代品牛羊肉人均产量关系密切，通过改变牛羊肉产量和牛羊肉价格是对猪肉价格宏观调控的有效手段。城镇居民人均可支配收入与猪肉的需求量直接所存在的关系是否可能是伪相关，需要进一步进行分析。猪肉的出口量对国内人均消费量也有影响，而且通过了各项检验，说明是长期的均衡关系。本文的研究对于对猪肉的价格控制有特殊的意义，可以根据相关因素的控制进而控制猪肉价格。另外，本文的研究也说明30年来中国人民的生活水平有了显著的提高，对于中国饮食文化的研究也会有帮助。参考文献：1（美）Gujarati,D.N著；张涛译.经济计量学精要.北京:机械工业出版社，20072李恩辕 商有光. 计量经济学. 哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2007.3国家统计局 1996年-2009年统计年鉴4徐瑜青，张云静. 西部大开发农产品流通四川省猪肉需求计量经济模型分析.农村经济，2003（06）:25-30