關(guān)于城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的研究

1、小學(xué)期實(shí)踐環(huán)節(jié)結(jié)題報(bào)告課程名稱： 統(tǒng)計(jì)與計(jì)量軟件應(yīng)用 報(bào)告題目：中國城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入變動(dòng)實(shí)證研究 專 業(yè)： 班級(jí)： 學(xué)生姓名： 學(xué)號(hào)： 指導(dǎo)教師： 上課學(xué)期： 摘 要隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，我國城鎮(zhèn)居民人口占我國總?cè)丝诘谋壤苍谥饾u提高。本文選取了中國統(tǒng)計(jì)年鑒中對(duì)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入具有顯著影響的經(jīng)濟(jì)因素，利用Excel2003軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，使用Eviews5.0軟件建立線性回歸模型，以期得到具體可靠的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入影響因素和它們之間的數(shù)量關(guān)系。通過采用時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸建立模型，并對(duì)模型進(jìn)行修正。關(guān)鍵詞：城鎮(zhèn)居民人均可支配收入；時(shí)間序列數(shù)據(jù)回歸模型；檢驗(yàn)；預(yù)測(cè)

2、 1模型的建立與檢驗(yàn)1.1 變量的選取在建立模型的過程中，為了更好的反映我國城鎮(zhèn)居民生活水平的變動(dòng)，選取“城鎮(zhèn)居民人均可支配收入”這個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)作為研究對(duì)象，也就是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中的被解釋變量。城鎮(zhèn)居民人均可支配收入是指家庭成員得到可用于最終消費(fèi)支出和其它非義務(wù)性支出以及儲(chǔ)蓄的總和，即居民家庭可以用來自由支配的收入。計(jì)算公式為：可支配收入=家庭總收入-交納個(gè)人所得稅-個(gè)人交納的社會(huì)保障支出-記賬補(bǔ)貼?？芍涫杖胫饕糜诎才偶彝サ娜粘Ｉ?，也可以用于儲(chǔ)蓄和各種非義務(wù)性支出。城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的使用可以更加有效的說明居民的“實(shí)際收入”水平，這要比包含有各種稅費(fèi)等必要支出成分的“毛收入”更具說服力

3、和解釋力，更能反映當(dāng)代城鎮(zhèn)居民的實(shí)際收入狀況。通過分析試算，選取以下變量建立模型：被解釋變量 Y： 城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（元）解釋變量 X1：城鎮(zhèn)就業(yè)人員數(shù)（萬員） X2：城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資（億元） 1.2 時(shí)間序列數(shù)據(jù)回歸模型的建立過程模型的建立分為：理論模型的設(shè)置、參數(shù)估計(jì)、模型檢驗(yàn)、模型修正、模型應(yīng)用五個(gè)步驟。1.2.1 理論模型的設(shè)定通過分析與試算，最終確定以以下變量建立回歸模型。被解釋變量 Y：城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（元）解釋變量 X1：城鎮(zhèn)就業(yè)人員數(shù)（萬員） X2：城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資（億元）表1.2.1 被解釋變量與解釋變量2002-2011數(shù)據(jù)YearYX1X22002770325

4、15935488.8200384722623045811.7200494222729359028.22005104932838975095.12006117592963093368.720071378630953117464.520081578132103148738.320091717533322193920.420101910934687241430.920112181035914302396.1©數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計(jì)年鑒、新中國50年統(tǒng)計(jì)資料匯編首先，檢查被解釋變量和解釋變量之間的線性關(guān)系是否成立。在Eviews5.0中生成被解釋變量Y與每個(gè)解釋變量X1、X2、之間的散點(diǎn)圖。圖1

5、.2.1 被解釋變量Y與解釋變量X1的散點(diǎn)圖由圖1.2.1中的紅色趨勢(shì)線可以判斷，被解釋變量Y與解釋變量X1之間基本呈正線性關(guān)系。圖1.2.2 被解釋變量Y與解釋變量X2的散點(diǎn)圖由圖1.2.2中的紅色趨勢(shì)線可以判斷，被解釋變量Y與解釋變量X2之間基本呈正線性關(guān)系。通過散點(diǎn)圖可以判斷被解釋變量和解釋變量之間具有明顯的正相關(guān)線性關(guān)系，因此，設(shè)置理論模型為：Y=0+1X1+2X2+1.2.2 使用普通最小二乘法（OLS）進(jìn)行參數(shù)估計(jì)這里設(shè)定顯著性水平為。表1.2.2 普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)輸出結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 08/3

6、1/13 Time: 00:33Sample: 2002 2011Included observations: 10VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X10.7225210.1128906.4002180.0004X20.0244600.0045985.3194340.0011C-11601.432849.099-4.0719650.0047R-squared0.996822    Mean dependent var13551.00Adjusted R-squared0.9

7、95914    S.D. dependent var4794.332S.E. of regression306.4580    Akaike info criterion14.53136Sum squared resid657415.4    Schwarz criterion14.62214Log likelihood-69.65682    F-statistic1097.854Durbin-Watson stat1.517065

8、    Prob(F-statistic)0.000000得到利用普通最小二乘法（OLS）估計(jì)得到的初始模型為：Y= -11601.43+0.7225X1+0.0245X2t (-4.0720) (6.4002) (5.3194) Prob (0.0047) (0.0004) (0.0011)R2=0.9968 Adjusted R2=0.9959 F=1097.854 D.W.= 1.51711.2.3 模型檢驗(yàn)要對(duì)建立的模型進(jìn)行包括：經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)、預(yù)測(cè)檢驗(yàn)在內(nèi)的四級(jí)檢驗(yàn)。1.2.3.1 經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)解釋變量的系數(shù)估計(jì)值分別為

9、1=0.7225,2=0.0245。兩個(gè)解釋變量系數(shù)均為正，符合被解釋變量與解釋變量之間的正相關(guān)關(guān)系，符合解釋變量增長(zhǎng)帶動(dòng)被解釋變量增長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)實(shí)際，與現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)意義相符；同時(shí)，常數(shù)項(xiàng)0=-11601.43，表示當(dāng)解釋變量X1、X2、均為0時(shí)，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入為負(fù)值，這也是符合常理的，因此可以認(rèn)為模型通過經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)。1.2.3.2 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)（1）擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：可決系數(shù)R2=0.9968、調(diào)整后的可決系數(shù)Adjusted R2=0.9959，可見樣本可決系數(shù)和調(diào)整后的樣本可決系數(shù)都很高，接近于1，模型對(duì)樣本擬合效果非常理想。（2）變量的顯著性檢驗(yàn)：t檢驗(yàn)表1.2.3 模型系數(shù)顯著性檢驗(yàn)，t檢

10、驗(yàn)結(jié)果VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X10.7225210.1128906.4002180.0004X20.0244600.0045985.3194340.0011C-11601.432849.099-4.0719650.0047從檢驗(yàn)結(jié)果表1.2.3中看到，包括常數(shù)項(xiàng)在內(nèi)的所有解釋變量系數(shù)的t檢驗(yàn)的伴隨概率均小于顯著性水平5%，故在5%的顯著水平下X1、X2、的系數(shù)顯著不為零，通過顯著性檢驗(yàn)；常數(shù)項(xiàng)也通過顯著性檢驗(yàn)，保留在模型之中。（3）方程總體線性顯著性檢驗(yàn)：F檢驗(yàn)表1.2.4 模型系數(shù)顯著性檢驗(yàn)，F(xiàn)檢驗(yàn)結(jié)

11、果    F-statistic1097.854    Prob(F-statistic)0.000000方程總體線性顯著性檢驗(yàn)的伴隨概率小于0.00000，在5%的顯著水平下被解釋變量與解釋變量之間的總體線性關(guān)系顯著成立。1.2.3.3 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)方程通過經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，下面進(jìn)行居于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型檢驗(yàn)核心的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)。（1）異方差性檢驗(yàn)首先用圖示法對(duì)模型的異方差性進(jìn)行一個(gè)大致的判斷。令橫軸為方程被解釋變量Y的預(yù)測(cè)值（擬合值，yf），縱軸為估計(jì)模型參數(shù)過程中產(chǎn)生的殘差項(xiàng)（eols），做帶有回歸線的散

12、點(diǎn)圖。圖1.2.3 初始模型的異方差性檢驗(yàn)散點(diǎn)圖通過圖1.2.3看到，回歸線雖然是水平的，但散點(diǎn)分布有一定規(guī)律，大致判斷存在異方差性，但是圖示法并不準(zhǔn)確，下面使用White異方差檢驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn)，選擇不帶有交叉項(xiàng)的White異方差檢驗(yàn)。得到的檢驗(yàn)結(jié)果表1.2.5所示：表1.2.5 不帶有交叉項(xiàng)的White異方差檢驗(yàn)結(jié)果White Heteroskedasticity Test:F-statistic0.629019    Probability0.663029Obs*R-squared3.347592    Prob

13、ability0.501427使用White檢驗(yàn)法（無交叉項(xiàng)）所得的檢驗(yàn)伴隨概率大于5%，在5%的顯著水平下接受方程不存在異方差性的原假設(shè)。（2）多重共線性檢驗(yàn)本文中的回歸模型有兩個(gè)解釋變量X1、X2，因此只需要做兩個(gè)輔助回歸，輔助回歸模型的形式為：X1=0+1X2+X2=0+1X1+VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X20.0394570.00357411.041020.0000C25188.29558.751545.079600.0000R-squared0.938416   &#

14、160;Mean dependent var30368.00Adjusted R-squared0.930718    S.D. dependent var3646.366S.E. of regression959.7767    Akaike info criterion16.74813Sum squared resid7369371.    Schwarz criterion16.80865Log likelihood-81.74067   

15、 F-statistic121.9040Durbin-Watson stat0.451821    Prob(F-statistic)0.000004VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X123.783172.15407411.041020.0000C-590973.065837.97-8.9761740.0000R-squared0.938416    Mean dependent var131274.3Adjusted R-

16、squared0.930718    S.D. dependent var89522.52S.E. of regression23563.63    Akaike info criterion23.14965Sum squared resid4.44E+09    Schwarz criterion23.21017Log likelihood-113.7483    F-statistic121.9040Durbin-Watson st

17、at0.488480    Prob(F-statistic)0.000004利用方差膨脹因子公式計(jì)算，分別得到兩個(gè)解釋變量X1、X2的方差膨脹因子為VIFX1=16.24、VIFX2=16.24。方差膨脹因子大于10，認(rèn)為解釋變量之間出現(xiàn)了較為嚴(yán)重的多重共線性，可見本文中選擇的兩個(gè)解釋變量X1、X2、之間存在著比較嚴(yán)重的多重共線性，需要修正。（3）自相關(guān)性檢驗(yàn)因?yàn)楸灸Ｐ椭械臉颖救萘啃∮?5，所以不能進(jìn)行自相關(guān)性檢驗(yàn)，在后文中會(huì)得到修正。1.2.3.4 預(yù)測(cè)檢驗(yàn)圖1.2.4 模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn)結(jié)果圖模型預(yù)測(cè)的平均絕對(duì)百分比誤差MAPE=1.656412%，MA

18、PE小于10，預(yù)測(cè)效果可以接受。通過參數(shù)估計(jì)和四級(jí)檢驗(yàn)，得到的初始模型是：Y= -11601.43+0.7225X1+0.0245X2t (-4.0720) (6.4002) (5.3194) Prob (0.0047) (0.0004) (0.0011)R2=0.9968 Adjusted R2=0.9959 F=1097.854 D.W.= 1.5171綜上所述，通過上述四級(jí)檢驗(yàn)，可以看到，模型不存在異方差性、存在多重共線性、正自相關(guān)性，需要對(duì)模型進(jìn)行修正和再檢驗(yàn)，以克服模型所尚未滿足的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)典假設(shè)。2模型的修正與再檢驗(yàn)2.1 擴(kuò)大樣本容量表2.1.1 被解釋變量與解釋變量1996-

19、2011數(shù)據(jù)YearYX1X219964838.91992217627.719975160.32078119194.219985425.12161622491.4199958542241223732200062802315126221.8200168602394030001.2200277032515935488.8200384722623045811.7200494222729359028.22005104932838975095.12006117592963093368.720071378630953117464.520081578132103148738.3200917175333221

20、93920.420101910934687241430.920112181035914302396.1©數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計(jì)年鑒、新中國50年統(tǒng)計(jì)資料匯編在Eviews5.0中生成被解釋變量Y與每個(gè)解釋變量X1、X2之間的散點(diǎn)圖。圖2.1.1 被解釋變量Y與解釋變量X1的散點(diǎn)圖由圖2.1.1中的紅色趨勢(shì)線可以判斷，被解釋變量Y與解釋變量X1之間基本呈正線性關(guān)系。圖2.1.2 被解釋變量Y與解釋變量X2的散點(diǎn)圖由圖2.1.2中的紅色趨勢(shì)線可以判斷，被解釋變量Y與解釋變量X2之間基本呈正線性關(guān)系。通過散點(diǎn)圖可以判斷被解釋變量和解釋變量之間具有明顯的正相關(guān)線性關(guān)系，因此，設(shè)置理論模型為：Y=

21、0+1X1+2X2+2.2. 使用普通最小二乘法（OLS）進(jìn)行參數(shù)估計(jì)這里設(shè)定顯著性水平為。表2.2.1 普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)輸出結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 08/31/13 Time: 08:45Sample: 1996 2011Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X10.5157930.04069912.673520.0000X20.0324390.00237613.654610.0000C

22、-6362.616914.4559-6.9578160.0000R-squared0.997295    Mean dependent var10620.52Adjusted R-squared0.996878    S.D. dependent var5407.911S.E. of regression302.1432    Akaike info criterion14.42704Sum squared resid1186777.   

23、60;Schwarz criterion14.57190Log likelihood-112.4163    F-statistic2396.174Durbin-Watson stat1.001428    Prob(F-statistic)0.000000得到利用普通最小二乘法（OLS）估計(jì)得到的初始模型為：Y= -6362.616+0.5158X1+0.0324X2t (-6.9578) (12.6735) (13.6546) Prob (0.0000) (0.0000) (0.0000)R2=0.9973 A

24、djusted R2=0.9969 F=2396.174 D.W.= 1.00142.2.1 模型檢驗(yàn)要對(duì)建立的模型進(jìn)行包括：經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)、預(yù)測(cè)檢驗(yàn)在內(nèi)的四級(jí)檢驗(yàn)。2.2.1.1 經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)解釋變量的系數(shù)估計(jì)值分別為1=0.5158,2=0.0324。兩個(gè)解釋變量系數(shù)均為正，符合被解釋變量與解釋變量之間的正相關(guān)關(guān)系，符合解釋變量增長(zhǎng)帶動(dòng)被解釋變量增長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)實(shí)際，與現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)意義相符；同時(shí)，常數(shù)項(xiàng)0=-6362.616，表示當(dāng)解釋變量X1、X2、均為0時(shí)，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入為負(fù)值，這也是符合常理的，因此可以認(rèn)為模型通過經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)。2.2.1.2 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)（1）擬合

25、優(yōu)度檢驗(yàn)：可決系數(shù)R2=0.9973、調(diào)整后的可決系數(shù)Adjusted R2=0.9969，可見樣本可決系數(shù)和調(diào)整后的樣本可決系數(shù)都很高，接近于1，模型對(duì)樣本擬合效果非常理想。（2）變量的顯著性檢驗(yàn)：t檢驗(yàn)表2.2.2 模型系數(shù)顯著性檢驗(yàn)，t檢驗(yàn)結(jié)果VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X10.5157930.04069912.673520.0000X20.0324390.00237613.654610.0000C-6362.616914.4559-6.9578160.0000從檢驗(yàn)結(jié)果表2.2.2中看到，包括常數(shù)項(xiàng)在

26、內(nèi)的所有解釋變量系數(shù)的t檢驗(yàn)的伴隨概率均小于顯著性水平5%，故在5%的顯著水平下X1、X2、的系數(shù)顯著不為零，通過顯著性檢驗(yàn)；常數(shù)項(xiàng)也通過顯著性檢驗(yàn)，保留在模型之中。（3）方程總體線性顯著性檢驗(yàn)：F檢驗(yàn)表2.2.3 模型系數(shù)顯著性檢驗(yàn)，F(xiàn)檢驗(yàn)結(jié)果    F-statistic2396.174    Prob(F-statistic)0.000000方程總體線性顯著性檢驗(yàn)的伴隨概率小于0.00000，在5%的顯著水平下被解釋變量與解釋變量之間的總體線性關(guān)系顯著成立。2.2.1.3 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)方程通過經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)和

27、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，下面進(jìn)行居于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型檢驗(yàn)核心的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)。（1）異方差性檢驗(yàn)首先用圖示法對(duì)模型的異方差性進(jìn)行一個(gè)大致的判斷。令橫軸為方程被解釋變量Y的預(yù)測(cè)值（擬合值，yf），縱軸為估計(jì)模型參數(shù)過程中產(chǎn)生的殘差項(xiàng)（eols），做帶有回歸線的散點(diǎn)圖。圖2.2.1 初始模型的異方差性檢驗(yàn)散點(diǎn)圖通過圖2.2.1看到，回歸線雖然是水平的，但散點(diǎn)分布有一定規(guī)律，大致判斷存在異方差性，但是圖示法并不準(zhǔn)確，下面使用White異方差檢驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn)，選擇不帶有交叉項(xiàng)的White異方差檢驗(yàn)。得到的檢驗(yàn)結(jié)果表2.2.4所示：表2.2.4 不帶有交叉項(xiàng)的White異方差檢驗(yàn)結(jié)果White Heteroskedast

28、icity Test:F-statistic2.086837    Probability0.151096Obs*R-squared6.903146    Probability0.141096使用White檢驗(yàn)法（無交叉項(xiàng)）所得的檢驗(yàn)伴隨概率大于5%，在5%的顯著水平下接受方程不存在異方差性的原假設(shè)，原型不存在異方差性。（2）多重共線性檢驗(yàn)本文中的回歸模型有兩個(gè)解釋變量X1、X2，因此只需要做兩個(gè)輔助回歸，輔助回歸模型的形式為：X1=0+1X2+X2=0+1X1+VariableCoefficientStd. E

29、rrort-StatisticProb.  X20.0541500.0058259.2961050.0000C22304.71724.909630.768960.0000R-squared0.860582    Mean dependent var27218.88Adjusted R-squared0.850624    S.D. dependent var5133.688S.E. of regression1984.130    Akaike info

30、criterion18.14022Sum squared resid55114834    Schwarz criterion18.23679Log likelihood-143.1217    F-statistic86.41757Durbin-Watson stat0.202827    Prob(F-statistic)0.000000VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X115.892521

31、.7095899.2961050.0000C-341825.747302.65-7.2263550.0000R-squared0.860582    Mean dependent var90750.69Adjusted R-squared0.850624    S.D. dependent var87948.00S.E. of regression33991.22    Akaike info criterion23.82206Sum squared resid1.62E+1

32、0    Schwarz criterion23.91863Log likelihood-188.5765    F-statistic86.41757Durbin-Watson stat0.248741    Prob(F-statistic)0.000000利用方差膨脹因子公式計(jì)算，分別得到兩個(gè)解釋變量X1、X2的方差膨脹因子為VIFX1=7.1727、VIFX2=7.1727。方差膨脹因子小于10，認(rèn)為解釋變量之間出現(xiàn)了不存在嚴(yán)重的多重共線性，修正成功。（3）自相關(guān)性檢

33、驗(yàn)?zāi)Ｐ秃薪鼐囗?xiàng)（常數(shù)項(xiàng)），因此，可以使用DW檢驗(yàn)法來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷碾S機(jī)誤差項(xiàng)是否具有自相關(guān)性。該模型中，樣本量n=16，解釋變量的個(gè)數(shù)為k=2個(gè)，查DW檢驗(yàn)表知顯著性5%的上下界為du=1.37、4-du=2.63、dl=1.10。本模型的DW檢驗(yàn)值為：DW=1.0014，在5%的水平下DW<dl<du，落在正自相關(guān)區(qū)，可以判斷本模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)是具有正自相關(guān)性，修正成功。2.2.1.4 預(yù)測(cè)檢驗(yàn)圖2.2.2 模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn)結(jié)果圖模型預(yù)測(cè)的平均絕對(duì)百分比誤差MAPE=2.317502%，MAPE小于10，預(yù)測(cè)效果可以接受。通過參數(shù)估計(jì)和四級(jí)檢驗(yàn)，得到的初始模型是：Y= -6362.61

34、6+0.5158X1+0.0324X2t (-6.9578) (12.6735) (13.6546) Prob (0.0000) (0.0000) (0.0000)R2=0.9973 Adjusted R2=0.9969 F=2396.174 D.W.= 1.0014綜上所述，通過上述四級(jí)檢驗(yàn)，可以看到，模型存在正自相關(guān)性，不存在多重共線性、異方差性，修正后的模型較之前有了很大改進(jìn)，可以進(jìn)入到模型應(yīng)用階段。2.2.2 結(jié)構(gòu)分析與經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)2.2.2.1 結(jié)構(gòu)分析利用加權(quán)最小二乘法（WLS）估計(jì)參數(shù)得到的修正模型為：Y= -6362.616+0.5158X1+0.0324X2t (-6.9578) (12.6735) (13.6546) Prob (0.0000) (0.0000) (0.0000)R2=0.9973 Adjusted R2=0.9969 F=2396.174 D.W.= 1.0014模型具有較好的性質(zhì)，通過了主要檢驗(yàn)，符合現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)理論，可以較好地提供經(jīng)濟(jì)信息和預(yù)測(cè)研究對(duì)象的趨勢(shì)。模型是可以應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)意義分析和預(yù)測(cè)。在進(jìn)行預(yù)測(cè)之前，首先要明確模型每個(gè)元素的經(jīng)濟(jì)意義。模型的常數(shù)項(xiàng)0=-6362.616，表示城鎮(zhèn)居民人均可支配收入，這里