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第五章 結論
第一節 文章主要的發現
在家計單位食的支出方面，正向影響且顯著的變數有居住城市(住城市為 1) 與否、家庭人口數、戶長學歷、戶長婚姻、非農人(非農為 1)、租金、擁屋數 量、居住省份(非居住西部為 1)及買房無貸款相對於買房貸款的 mill’s ratio 等；
負相關且顯著的變數有戶長年齡、房價及租房子相對於買房貸款的 mill’s ratio 等，上述的變數行為皆與我們的直覺認定一致，且食物的支出有受到家計單位 租買選擇影響，會因為強迫儲蓄而減少。
在家計單位衣的支出方面，正向影響且顯著的變數有戶長學歷、戶長婚姻、
租金、擁屋數量、家庭所得、居住省份(非居住西部為 1)及買房無貸款相對於買 房貸款的 mill’s ratio 等；負相關且顯著的變數有戶長年齡、房價及租房子相對於 買房貸款的 mill’s ratio 等，上述的變數行為皆與我們的直覺認定一致，且服裝的 支出有受到家計單位租買選擇影響，會因為強迫儲蓄而減少。
在家計單位住的支出方面，正向影響且顯著的變數有戶長學歷、租金、擁屋 數量、居住省份(非居住西部為 1) 及買房無貸款相對於買房貸款的 mill’s ratio 等；
負相關且顯著的變數有戶長年齡、房價及租房子相對於買房貸款的 mill’s ratio 等，
上述的變數行為皆與我們的直覺認定一致，且住宅的支出有受到家計單位租買選 擇影響，會因為強迫儲蓄而減少。
在家計單位行的支出方面，正向影響且顯著的變數有戶長年齡、戶長學歷、
家庭所得及租房子相對於買房貸款的 mill’s ratio 等；負相關且顯著的變數有買房 無貸款相對於買房貸款的 mill’s ratio，行的支出比較特別，因為購車與其他除了 住宅的支出不同，為一項大筆的支出，因此對於未買房也未購車的家庭，車的支 出與住宅的支出有替代的情形，所以像地區及 mill’s ratio 符號方向會相反，但租 買選擇一樣會影響行的支出。
在家計單位育的支出方面，正向影響且顯著的變數有家庭人數、戶長年齡、
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戶長學歷、戶長婚姻、非農人(非農為 1)、房價、租金、擁屋數量、家庭所得、省 份地區(非居住西部為 1)以及租房子相對於買房貸款的 mill’s ratio 等；負相關且 顯著的變數有戶長性別、居住省份(非居住西部為 1)以及買房無貸款相對於買房 貸款的 mill’s ratio 等，育的支出比較特別，因為有義務教育的關係，大部分家計 單位在育的支出差別不會太大，但還是會受到地區影響，故房價的符號方向跟其 他一般支出不同，為正相關，另外偏遠地區其醫療支出會較多，故居住省份與其 他支出的符號方向不同，呈現負相關。
在家計單位樂的支出方面，正向影響且顯著的變數有戶長學歷、租金、擁屋 數量、家庭所得以及居住省份為東或中部地區等；不存在負相關且顯著的變數(接 近顯著的有戶長年齡及租房子相對於買房貸款的 mill’s ratio 等)，我們認為雖然 租買選擇的影響在家計單位樂的支出不顯著，但都相當接近顯著，因此我們在做 家庭樂的支出估計時，不能忽略租買選擇所造成的影響。
第二節 文章受到的限制
從上述我們對於家計單位在食衣住行育樂各支出的分析來看，每一種支出都 會受到家計單位租買選擇影響，現今中國大陸已經發展成熟，房價已漸上揚，各 地區已不像以前一樣，容易擁有自有住宅，但大部分的文獻還並未將此情況納入 分析中，故本研究將中國大陸家計單位在租買選擇決策中所造成的影響率先納入 支出的估計之中，從 mill’s ratio 的顯著性也發現租買選擇的影響非常重要，但還 是有許多可以改進的部分可供以後的學者作為參考，為下列幾點：第一，資料的 缺陷：儘管本研究的資料已經非常齊全，然而有許多的變數太多家計單位未回答 或者不願意而無法使用，像是房屋面積、欠債款項、種族或一些金融資產等等的 因素，而且由於上述幾個變數有著特殊的性質，使得我們不能將不願意回答或者 未回答者以 0 計算，若我們硬是使用這些資料，並將不願意回答或者未回答的觀 察值刪除掉，可能會造成整個估計的結果產生嚴重的偏誤，因此我們未採用一些 值得使用的變數；第二，此份資料為橫斷面(cross-sectional)資料，像租金這類的
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變數可能就需要時序性的觀察才能看得出細微的變化並且作估計或預測，直接使 用租金當變數的話，會無法確定當下的租金是否為高或者低，若租金值很大，我 們只能分析可能是地區的因素使得租金很高，而且上一期的租金可能更高，使得 我們沒有手段分析前後期的變化，因此，若能有 Panel data 的資料，則研究更能 完整；第三，家庭回答的不確定性：雖然資料筆數龐大，但是有接近三分之一的 家庭所得為 0，而農民的家計單位占總資料超過一半，表示有的家庭會將公司的 負債或者一些投資的所得也計入，而這是資料上看不出來的，會造成部分的影響；
第四，交通的支出項目太少，使得我們只能以家計單位在購車的支出作為交通支 出，而大眾交通工具的使用皆並未納入考量，導致支出的𝑅𝑅2太小(0.0035)，若能 有更多交通的方式能納入，勢必為更完整。第五，為模型的改進：本研究為使用 Heckman 兩階段估計，但 AIDS 模型已經發展成熟，只是未加入租買選擇，若未 來的學者能以 AIDS 加入租買選擇估計，對於支出的分析應該會更完整。
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