基于ELES模型的中国城镇居民居住消费需求动态分析

首先描述了中国城镇居民居住消费现状,然后以2005-2013年中国统计年鉴为基础,利用扩展线性支出系统模型(ELES),并借助于SPSS13.0统计软件对2004-2012年中国城镇居民居住消费需求进行了实证分析。结果表明,中国城镇居民居住消费需求与收入相关性强;自2004年以来城镇居民居住边际消费倾向呈下降趋势,增加的居住消费在增加的可支配收入中所占的比例越来越小;城镇居民居住需求收入弹性大于0小于1,且呈下降趋势,居住消费需求是城镇居民的刚性需求;城镇居民居住基本需求得到了充分满足,不同收入户居住消费差距缩小;中国城镇居民对居住的消费需求已经由生存型转变为发展型和享受型,居住质量得到了提高。最后提出了缩小城镇居民内部收入差距和区域收入差距、确立科学合理的居住消费理念、加大调控力度,抑制住房投机行为、完善城镇住房保障制度等建议。     

基于静态与动态空间面板模型分析城镇化对雾霾的影响

该研究以中国30省区为研究对象,首先考察了雾霾污染的空间效应。全局Moran’s I指数为0.3875,中国雾霾污染存在着空间集聚。Moran’s I指数散点图显示中国雾霾污染存在着正的空间自相关,绝大部分省区位于高-高集聚和低-低集聚。然后,基于雾霾污染的空间效应,建立静态与动态空间面板计量经济学模型,实证考察了城镇化、能源强度、交通压力等对雾霾污染的影响。城镇化与雾霾污染之间存在环境库兹涅茨曲线;交通压力每上升一个百分点,将使雾霾污染上升0.2075个百分点。从效应的分解来看,该地区以及全局城镇化与雾霾污染之间存在环境库兹涅茨曲线。人均GDP的间接效应、总效应显著为负,该地区人均收入的上升可以使相邻地区的雾霾污染下降,并且会减少全局雾霾污染。能源强度下降会减轻本地区雾霾污染程度,但会导致相邻地区雾霾污染上升。能源消费结构直接效应为正,间接效应与总效应显著为正,煤炭消费比例的下降不但会减少本地区雾霾污染,也会显著抑制相邻地区的雾霾污染,进而减少全局雾霾污染。交通压力的直接效应显著为正,但间接效应显著为负,交通压力的上升会明显加重本地区雾霾污染程度,然而相邻地区交通压力上升会抑制本地区雾霾污染。动态空间杜宾面板计量模型中被解释变量滞后一期系数高达0.6114,且通过了1%水平下的显著性检验,中国雾霾污染存在时空依赖。动态空间面板计量模型比静态更为合适,估计结果更为准确,遗漏因素对雾霾污染的影响也很重要。