作者簡(jiǎn)介：章金龍（1988-），男，漢族，安徽桐城人，數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士，單位：南京財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，研究方向：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論與應(yīng)用。

摘要：香煙對(duì)人的危害很大，但是仍然很多人已經(jīng)對(duì)香煙成癮，因此能夠研究出具體因素對(duì)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(jià)格，受教育年數(shù)，年齡等對(duì)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(jì)方法；方法比較

1、關(guān)于香煙的常識(shí)及其危害

吸煙時(shí)產(chǎn)生的煙霧里有40多種致癌物質(zhì)，其中對(duì)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(xì)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(jià)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(gè)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(xiàng)age2。

3、模型說明

在本文中，將會(huì)采用兩種方法去估計(jì)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(jì)模型，以至于達(dá)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(duì)年收入，每包香煙的價(jià)格做對(duì)數(shù)變換，最后采用OLS方法估計(jì)模型。結(jié)果如下：

采用t檢驗(yàn)，得到式（1）中的收入和香煙價(jià)格都不是統(tǒng)計(jì)顯著的，而且他們的實(shí)際影響也不是很大。此處有必要對(duì)隨機(jī)誤差項(xiàng)是否有異方差做出檢驗(yàn)，將殘差平方和對(duì)式（1）中的自變量做布BP回歸，統(tǒng)計(jì)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(jì)這個(gè)方程，得到的結(jié)果如下：

現(xiàn)在收入效應(yīng)既是統(tǒng)計(jì)顯著的，而且在數(shù)量上也非常大。價(jià)格效應(yīng)明顯增大了，但仍不是統(tǒng)計(jì)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(jì)值變化很小，但基本情況仍然相同。

4.2、利用半?yún)?shù)計(jì)量方法來研究模型

解釋變量中的有年收入，每包香煙的價(jià)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(xiàng)age2是離散型變量，restaurn表示一個(gè)虛擬變量，因此最后只對(duì)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(duì)模型分別做檢驗(yàn)：

5、結(jié)論

通過分析，發(fā)現(xiàn)對(duì)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(jià)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(cái)經(jīng)大學(xué)）

參考文獻(xiàn)

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