第八章练习题及参考答案Word格式.docx

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2000元

表8.5城镇居民收入与消费的有关数据

城镇家庭平均每人可支配收入

（元）

城镇家庭平均每人全年消费性支出

平均每户城镇家庭就业人口数

（人）

城镇家庭平均每一就业者负担人数（含本人）

1985

739.1

673.2

2.15

1.81

1986

900.9

799

2.12

1.8

1987

1002.1

884.4

2.09

1.79

1988

1180.2

1104

2.03

1989

1373.9

1211

2

1.78

1990

1510.16

1278.89

1.98

1.77

1991

1700.6

1453.8

1.96

1.75

1992

2026.6

1671.7

1.95

1.73

1993

2577.4

2110.8

1.92

1.72

1994

3496.2

2851.3

1.88

1.74

1995

4282.95

3537.57

1.87

1996

4838.9

3919.5

1.86

1997

5160.3

4185.6

1.83

1998

5425.1

4331.6

1999

5854

4615.9

2000

6279.98

4998

1.68

2001

6859.6

5309.01

1.65

2002

7702.8

6029.92

1.58

2003

8472.2

6510.94

1.91

2004

9421.6

7182.1

1.56

2005

10493

7942.88

1.51

2006

11759.45

8696.55

1.53

1.93

2007

13785.81

9997.47

1.54

1.89

2008

15780.8

11242.9

1.48

1.97

若模型设定为：

Consumet=Ct+α1Incomet+α2Consumet-1+α3Employmentt+α4Burdent+α5d1t+α6d2t+α7d3t+α8d4t+εt

其中Consumet表示t期城镇居民家庭人均消费支出，Incomet表示t期城镇居民家庭人均可支配收入,Employmentt表示t期城镇居民家庭平均每户就业人口,Burdent表示t期城镇居民家庭平均每一就业者负担人数，dit（i=1,2,3,4）相应的虚拟变量。

1）构造用于描述个人所得税调整的虚拟变量，并简要说明其理由；

2）用散点图描述两两变量之间的关系，并给出你对模型设定的结论；

3）依据测算，选择你认为更能描述客观实际的模型，并简要说明其理由；

4）根据分析结果，你对提高个人所得税起征点影响居民消费的有效性能得出什么结论?

练习题8.2参考解答：

1）构造用于描述个人所得税调整的虚拟变量，并简要说明其理由

个人所得税起征点调整年份为1987年、1994年、2006年及2008年，为了分析这些个人所得税起征点调整对居民消费支出会产生重要的影响，可分别研究居民消费行为在1987年、1994年、2006年及2008年等不同时期的变化情况，为此引入四个虚拟变量D1、D2、D3和D4，具体如下：

2）用散点图描述两两变量之间的关系，并给出你对模型设定的结论

由相关图可知，收入INCOME与消费CONSUME之间呈现一种线性关系，消费CONSUME与就业人口EMPLOYMENT之间表现为一种负的对数关系，而与每一就业者负担人数BURDEN线性相关程度相较而言不高，相关系数仅为0.7859。

为此，将模型设定调整为

CONSUMEt=C+a1INCOMEt+a2CONSUMEt-1+a3lnEMPLOYMENTt+a4BURDENt+a5D1t+a6D2t+a7D3t+a8D4t+

录入如下数据

obs

CONSUME

INCOME

EMPLOYMENT

D1

D2

D3

D4

673.2000

739.1000

2.150000

0.000000

799.0000

900.9000

2.120000

884.4000

1002.100

2.090000

1.000000

1104.000

1180.200

2.030000

1211.000

1373.900

2.000000

1278.890

1510.160

1.980000

1453.800

1700.600

1.960000

1671.700

2026.600

1.950000

2110.800

2577.400

1.920000

2851.300

3496.200

1.880000

3537.570

4282.950

1.870000

3919.500

4838.900

1.860000

4185.600

5160.300

1.830000

4331.600

5425.100

1.800000

4615.900

5854.000

1.770000

4998.000

6279.980

1.680000

5309.010

6859.600

1.650000

6029.920

7702.800

1.580000

6510.940

8472.200

7182.100

9421.600

1.560000

7942.880

10493.00

1.510000

8696.550

1.530000

9997.470

1.540000

11242.90

15780.80

1.480000

应用最小二乘法估计回归模型

LsCONSUMECINCOMECONSUME（-1）LOG（EMPLOYMENT）BURDEND1D2D3D4

估计结果如下：

=1504.5250+0.6292*INCOME+0.0883*CONSUME（-1）-1086.2756*LOG（EMPLOYMENT）-286.4018*BURDEN+6.8829*D1+197.6548*D2-120.0845*D3-167.3091*D4

尽管模型拟合优度较高，且整体线性关系显著，但在显著性水平0.10下，每一就业者负担人数BURDEN、CONSUMEt-1、D1、D3的回归系数T检验不显著，为此，先删除变量每一就业者负担人数BURDEN，重新估计回归模型：

LsCONSUMECINCOMECONSUME（-1）LOG（EMPLOYMENT）D1D2D3D4

DependentVariable:

CONSUME

Method:

LeastSquares

Date:

08/24/09Time:

13:

14

Sample（adjusted）:

19862008

Includedobservations:

23afteradjustments

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob. 

C

744.7966

378.0662

1.970017

0.0676

CONSUME（-1）

0.084873

0.050907

1.667221

0.1162

0.633118

0.035198

17.98729

0.0000

LOG（EMPLOYMENT）

-762.9720

478.5280

-1.594414

0.1317

37.43460

50.23445

0.745198

0.4677

221.0765

38.30840

5.770966

-122.0493

73.81439

-1.653461

0.1190

-178.8688

65.87071

-2.715452

0.0160

R-squared

0.999861

Meandependentvar

4428.906

AdjustedR-squared

0.999796

S.D.dependentvar

3060.917

S.E.ofregression

43.70477

Akaikeinfocriterion

10.66100

Sumsquaredresid

28651.61

Schwarzcriterion

11.05595

Loglikelihood

-114.6015

F-statistic

15413.79

Durbin-Watsonstat

2.977604

Prob（F-statistic）

由上表可知，尽管模型拟合优度较高，且整体线性关系显著，但在显著性水平0.10下，变量lnEMPLOYMENT、CONSUMEt-1、D1、D3的回归系数T检验不显著，为此，先删除变量D1，将D1归入D2中重新估计回归模型:

LsCONSUMECINCOMECONSUME（-1）LOG（EMPLOYMENT）D2D3D4

871.9310

332.6627

2.621067

0.0185

0.083576

0.050165

1.666017

0.1152

0.629922

0.034447

18.28676

-889.4616

441.1508

-2.016230

0.0609

226.0361

37.19791

6.076579

-110.8884

71.26752

-1.555946

0.1393

-171.6924

64.25105

-2.672211

0.0167

0.999856

0.999802

43.09316

10.61040

29712.33

10.95598

-115.0196

18496.74

2.787479

由上表可知，尽管模型拟合优度较高，且整体线性关系显著，但在显著性水平0.10下，变量CONSUMEt-1、D3的回归系数T检验不显著，为此，先删除变量D3，将D3归入D2和D4中重新估计回归模型:

LsCONSUMECINCOMECONSUME（-1）LOG（EMPLOYMENT）D2D4

15

1204.936

265.1054

4.545122

0.0003

0.099314

0.051147

1.941709

0.0689

0.599165

0.029366

20.40320

-1325.942

354.4143

-3.741222

0.0016

251.3675

34.81573

7.219940

-141.7710

63.81647

-2.221543

0.0402

0.999834

0.999785

44.85802

10.66434

34208.12

10.96056

-116.6399

20483.46

2.638666

=1204.936+0.599*INCOME+0.0993*CONSUME（-1）-1325.94*LOG（EMPLOYMENT）+251.37*D2-141.77*D4

（265.1054）（0.0511）（0.0294）（354.4143）（34.8157）（63.8165）

（4.5451）（1.9417）（20.4032）（-3.7412）（7.2199）（-2.2215）

R2=0.9998F=20483.46DW=2.6387

估计结果经检验模型拟合优度较高，整体线性关系显著，不存在自相关性，在显著性水平0.10下，所有变量的回归系数T检验均显著，但在显著性水平0.05下，变量CONSUMEt-1的回归系数T检验不显著，可重新估计模型，结果如下：

表明1994年及2008年个税调整对居民消费在截距上有影响。

16

Sample:

19852008

24

1460.937

233.2922

6.262263

0.653101

0.009132

71.51539

-1651.937

314.1501

-5.258431

277.4048

33.62783

8.249261

-154.2742

66.05969

-2.335377

0.0306

0.999810

4272.418

0.999769

3090.239

46.92598

10.71807

41838.91

10.96350

-123.6169

24931.15

2.292463

=1460.937+0.6531*INCOME-1651.937*LOG（EMPLOYMENT）+277.4048*D2--154.2742*D4

（233.2922）（0.0091）（314.1501）（33.6278）（66.0597）

（6.2623）（71.5154）（-5.2584）（8.2493）（-2.3354）

R2=0.9998F=24931.15DW=2.2925

估计结果经检验模型拟合优度较高，整体线性关系显著，不存在自相关性，且在显著性水平0.05下，所有变量的回归系数T检验均显著，表明1994年及2008年个税调整对居民消费在截距上有显著影响，收入INCOME与对数就业人口EMPLOYMENT对居民消费也有显著影响。

8.3在统计学教材中，采用了