用R语言进行分位数回归(6)

taus = c(0.05,0.25,0.5,0.75,0.95) data = dat2[,c(\ res = MM2005(lnfoodexp ~ lnincome,taus, data, group, pic=F, m.rq=\ # 分位数 总差异 回报影响 变量影响 # 0.05 -0.051089859 0.06520406 -0.11629392 # 0.25 -0.056506090 0.04647729 -0.10298338 # 0.50 -0.014632774 0.08108505 -0.09571782 # 0.75 0.009629691 0.10826533 -0.09863564 # 0.95 0.028791246 0.10291667 -0.07412543 write.csv(res,\# 将结果保存为csv表格，方便整理 结果： 表3-2 分位数分解：按城乡的分解 分位数 0.05 0.25 0.50 0.75 0.95

总差异 -0.22 -0.18 -0.23 -0.27 -0.41

回报影响 -0.04 -0.01 -0.06 -0.10 -0.23

变量影响 -0.18 -0.17 -0.17 -0.17 -0.17

以上结果显示，无论对于高收入家庭还是低收入家庭，个体对食品支出的影响都差不多。但对于高收入家庭（分位数较高），总差异和回报影响更大。说明城乡高收入人群的食品消费差异较大，其中主要的差异来自于斜率的不同，即食品消费关于收入的敏感性不同带来的差异。