While we estimated Eqs. 1 and 2 usi

While we estimated Eqs. 1 and 2 using linear regression, as a sensitivity check (available upon request) we also estimated these models using an ordered probit model. All results were qualitatively similar whether estimated using an ordered probit or linear regression. Because of concern that collinearity among the consumption variables might contribute to large standard errors, we calculated the proportion of the total variation in each consumption variable that can be explained by the other explanatory variables, . These values range between 0.11 (for health care) to 0.58 (for leisure spending). Larger values of can result in relatively high standard errors (Greene 2003).Footnote3

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในขณะที่เราประมาณสมการ 1 และ 2 โดยใช้การถดถอยเชิงเส้น เป็นการตรวจสอบความไว (ตามคำขอ) เรายังประมาณแบบจำลองเหล่านี้โดยใช้แบบจำลอง probit ที่สั่งไว้ ผลลัพธ์ทั้งหมดมีความคล้ายคลึงกันในเชิงคุณภาพ ไม่ว่าจะประมาณโดยใช้ออร์เดอร์โพรบิตหรือการถดถอยเชิงเส้น เนื่องจากความกังวลว่าความสอดคล้องกันระหว่างตัวแปรการบริโภคอาจส่งผลให้เกิดข้อผิดพลาดมาตรฐานขนาดใหญ่ เราจึงคำนวณสัดส่วนของความแปรผันรวมในตัวแปรการบริโภคแต่ละรายการที่สามารถอธิบายได้ด้วยตัวแปรอธิบายอื่น ๆ ค่าเหล่านี้อยู่ระหว่าง 0.11 (สำหรับการดูแลสุขภาพ) ถึง 0.58 (สำหรับการใช้จ่ายเพื่อการพักผ่อน) ค่าที่มากขึ้นอาจส่งผลให้เกิดข้อผิดพลาดมาตรฐานที่ค่อนข้างสูง (Greene 2003)เชิงอรรถ3

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในขณะที่เราใช้การถดถอยเชิงเส้นในการประมาณสมการ 1 และ 2, เช่นเดียวกับการตรวจสอบความไว (มีตามคำขอ), เรายังใช้แบบจำลอง probit ตามลำดับเพื่อประมาณแบบจำลองเหล่านี้. ผลลัพธ์ทั้งหมดมีความคล้ายคลึงกันในเชิงคุณภาพ ไม่ว่าจะใช้ probit ที่เป็นระเบียบหรือการประมาณการถดถอยเชิงเส้น ด้วยความกังวลว่าเส้นตรงเดียวกันระหว่างตัวแปรการบริโภคอาจส่งผลให้เกิดความคลาดเคลื่อนมาตรฐานมากขึ้นเราคำนวณสัดส่วนของการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดในตัวแปรการบริโภคแต่ละตัวที่สามารถอธิบายได้ด้วยตัวแปรอธิบายอื่น ๆ ตัวเลขเหล่านี้อยู่ระหว่าง 0.11 (สำหรับการดูแลสุขภาพ) ถึง 0.58 (สำหรับค่าใช้จ่ายเพื่อการพักผ่อนหย่อนใจ) ค่าขนาดใหญ่อาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดมาตรฐานที่ค่อนข้างสูง (Green 2003) เชิงอรรถ 3

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เมื่อเราประเมินสมการ 1และ2ใช้การถดถอยเชิงเส้นเป็นการตรวจสอบความไว(พร้อมใช้งานตามคําขอ)และเราประเมินโมเดลเหล่านี้โดยใช้โมเดลหน่วยความน่าจะเป็นที่สั่งซื้อ ผลลัพธ์ทั้งหมดมีความคล้ายคลึงกันทั้งในเชิงคุณภาพโดยใช้หน่วยความน่าจะเป็นที่สั่งซื้อหรือการประมาณการถดถอยเชิงเส้น เนื่องจากความกังวลว่าcollinearityระหว่างตัวแปรการบริโภคอาจนําไปสู่ข้อผิดพลาดมาตรฐานขนาดใหญ่เราจึงคํานวณสัดส่วนของความแปรปรวนทั้งหมดในตัวแปรการบริโภคแต่ละตัวที่สามารถอธิบายได้โดยตัวแปรอธิบายอื่นๆ ค่าเหล่านี้อยู่ระหว่าง0.11 (การดูแลสุขภาพ)ถึง0.58 (การบริโภคเพื่อการพักผ่อนหย่อนใจ) ค่าที่สูงขึ้นอาจทําให้เกิดข้อผิดพลาดมาตรฐานที่ค่อนข้างสูง( Greene 2003 )