關(guān)于香煙日需求量的分析

作者簡介：章金龍（1988-），男，漢族，安徽桐城人，數(shù)量經(jīng)濟學(xué)碩士，單位：南京財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，研究方向：計量經(jīng)濟學(xué)理論與應(yīng)用。

摘要：香煙對人的危害很大，但是仍然很多人已經(jīng)對香煙成癮，因此能夠研究出具體因素對日香煙需求量的影響大小還是很有意義的。本文將用參數(shù)模型和半?yún)?shù)模型分別研究年收入，每包香煙的價格，受教育年數(shù)，年齡等對香煙日需求量的影響。最后比較這兩種方法的優(yōu)劣，發(fā)現(xiàn)在此問題中還是采用參數(shù)模型效果更好。

關(guān)鍵詞：日香煙需求量；半?yún)?shù)估計方法；方法比較

1、關(guān)于香煙的常識及其危害

吸煙時產(chǎn)生的煙霧里有40多種致癌物質(zhì)，其中對人體危害最大的是尼古丁、一氧化碳和多種金屬化合物。香煙煙霧中的一氧化碳同血紅蛋白的結(jié)合能力比氧大240～300倍，嚴(yán)重地削弱了紅細胞的攜氧能力，使血液凝結(jié)加快，容易引起心肌梗塞、中風(fēng)、心肌缺氧等心血管疾病。更嚴(yán)重的是，吸煙者還嚴(yán)重妨礙他人健康。

2、數(shù)據(jù)說明

本文中選擇的被解釋變量是日香煙需求量cigs；解釋變量選擇的有年收入income，每包香煙的價格cigpric（以美分為單位），受教育年數(shù)educ，年齡age（以年為單位），restaurn表示一個虛擬變量（若此人居住的州禁止在餐館抽煙，則取值1，反之為0），以及年齡age的平方項age2。

3、模型說明

在本文中，將會采用兩種方法去估計模型：一種是多元線性回歸模型，另一種是采用半?yún)?shù)方法。目的就是通過結(jié)果分析，看看到底哪一種方法能夠更好地估計模型，以至于達到更好解釋問題的效果。

4、模型建立

4.1、建立多元線性回歸模型

首先將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Eviews中，再分別對年收入，每包香煙的價格做對數(shù)變換，最后采用OLS方法估計模型。結(jié)果如下：

采用t檢驗，得到式（1）中的收入和香煙價格都不是統(tǒng)計顯著的，而且他們的實際影響也不是很大。此處有必要對隨機誤差項是否有異方差做出檢驗，將殘差平方和對式（1）中的自變量做布BP回歸，統(tǒng)計量LM=807×0.040=32.28，p<0.05，因此接受存在異方差的備擇假設(shè)。利用可行WLS重新估計這個方程，得到的結(jié)果如下：

現(xiàn)在收入效應(yīng)既是統(tǒng)計顯著的，而且在數(shù)量上也非常大。價格效應(yīng)明顯增大了，但仍不是統(tǒng)計顯著的，原因是cigpric只隨著樣本中不同的州而變化，所以log（cigpric）的變異性比log（income）、educ和age都要小得多。其他變量的估計值變化很小，但基本情況仍然相同。

4.2、利用半?yún)?shù)計量方法來研究模型

解釋變量中的有年收入，每包香煙的價格是連續(xù)型變量，而受教育年數(shù)，年齡以及年齡的平方項age2是離散型變量，restaurn表示一個虛擬變量，因此最后只對income和cigpric分別做非參形式，而其他的變量都只采用線性的形式。接著對模型分別做檢驗：

5、結(jié)論

通過分析，發(fā)現(xiàn)對本文研究的問題，半?yún)?shù)方法不是很好。由式子（2）可知州政府的禁煙政策是影響香煙日需求量的主要因素，其次是香煙價格，因此通過此模型能夠找出控制香煙的有效方法。（作者單位：南京財經(jīng)大學(xué)）

參考文獻

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