我国城镇居民消费对我国农村居民消费的影响

我国城镇居民消费对我国农村居民消费的影响

作者：臧 微 赵清源

来源：《消费导刊》2009年第12期

[摘 要]文章利用我国1990- 2007年的相关数据,基于协整检验与格兰杰因果检验结果,并通过建立向量误差修正模型,对改革开放后我国城镇居民消费行为和我国农村居民消费行为进行了实证分析。研究结果表明城镇居民消费行为对我国农村居民消费行为存在“示范效应”。 [关键词]城镇居民 农村居民 消费 协整分析 格兰杰因果检验 一、引言

消费是经济活动的起点,又是经济活动的终点,一方面,所有经济活动的最终目的都是为了满足人们的消费需求,另一方面,消费也是一切经济活动的增长源泉。据各国的统计显示,消费支出一般要占到GDP的2/3左右,因此消费的决定及其变动对宏观经济有着重要的影响。国家统计局发布的《2007年国民经济和社会发展统计公报》指出, 2007年末我国总人口数为13.2亿,其中乡村人口7.275亿,占全国总人口的55.1% ,是城镇人口数量的1.23倍,虽然这个比例呈逐年减小的趋势,但从目前来看,我国人口的绝大多数仍然是在农村,农村人口是一个潜力巨大的消费群体。基于此,为了保持我国经济平稳较快的增长,开辟潜力巨大的农村消费市场无疑是扩大内需、增加消费的理性选择。杜森贝利1949年提出相对收入假说,认为由于消费者受自己过去的消费习惯以及周围消费水准的影响, 即所谓的“示范效应”,证明了消费者的消费是非独立的。 1978年以前,在计划经济体制时期我国农村居民消费的攀附意识较弱。但经过改革开放30年的发展,我国农村居民的外部环境发生了较大变化,农村居民由传统计划体制下的消费者向市场体制下的消费者转变:农户消费日益理性化,但其理性判断会受到人性弱点的影响,如从众行为和攀比行为等。基于此,本文试图在相对收入假说理论的基础上, 采用1990-2007年我国农村居民人均消费和城镇居民人均消费这两组时间序列数据进行实证研究,运用协整分析、格兰杰因果检验与向量误差修正模型等方法以深入分析改革开放后我国城镇居民消费行为对我国农村居民消费行为产生的影响,并为政策的合理制定提供参考。

二、实证分析

(一)模型选择、样本数据和来源

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本文在研究方法上,采用协整分析、格兰杰因果检验和向量误差修正模型来研究我国城镇居民人均消费与农村居民人均消费这二者之间的关系,这也是分析时间序列数据的常用方法。因为大部分时间序列数据都是非平稳的,不满足分析方法对数据平稳性的要求,否则,即使变量间没有联系,也会显示出一个很高的显著关系,这就是所谓的谬误回归或伪回归问题。另一方面,协整分析是事后假定,需要先判断变量的单整阶数,只有变量的单整阶数相同,或者不同阶数的变量经过某种组合后,理论上可能存在着长期的均衡关系,才可以假定方程式。同时,建立格兰杰因果检验,对于变量间因果关系的判断更加全面和准确。最后,运用向量误差修正模型比较二者的短期均衡和长期均衡。具体分析步骤如下:(1)单位根检验;(2)协整检验;(3)格兰杰因果检验;(4)向量误差修正模型。

考虑到计划经济时期我国农村居民消费能力较低以及消费选择的局限性很大,因此本文数据选取从1990年建立市场经济体制时开始, 运用1990-2007年的实际数据进行实证分析。在数据处理上,城镇居民人均消费额CRC和农村居民人均消费额RRC分别是按照1990年价格水平所计算的城镇、农村居民人均消费性支出的实际值。为了考察CRC对RRC的影响.我们以CRC作为解释变量,RRC作为被解释变量。同时,为了避免自相关性和数据的剧烈波动,我们取自然对数记为LNCRC、LNRRC。所有数据均来源于2008年中国统计年鉴。 (二)计量分析

1.样本数据的平稳性检验

在进行协整分析前,首先要对时间序列数据进行平稳性检验,又称为单位根检验,因此本文采用ADF方法(Augmented Dickey- Fuller test)对所有变量的水平值和一阶差分进行ADF单位根检验,所得结论见表1。

上列检验结果表明,原始序列经过一阶差分后达到平稳,即原始序列是一阶单整序列,符合实证分析的要求。 2.协整检验

对于一些时间序列虽然本身是非平稳的,但是它们的线性组合却有可能是平稳序列。对于同阶单整序列可以构造平稳的线性组合被称为协整方程,协整(Co-integration) 可看作变量之间的长期稳定的均衡关系。协整检验(Co-integration Test) 从检验的对象上可以分为两种:一种是基于回归残差的协整检验,主要适用针对于两个变量的协整分析,如EG两步检验法;另一种是基于回归系数的协整检验,如JJ协整检验,主要适用于多个变量的协整分析。本文采用EG两步检验法来验证农村人均消费支出RRCt 和城镇居民人均消费支出Ct之间是否存在通常意义上的协整关系。EG两步检验法是Engle&Granger (1987) 提出,它首先构造变量间的回归方程,再检验残差序列是否平稳,如果残差序列是平稳的,那么变量间存在协整关系,回归方程也就不存在伪回归。我们采用OLS 法对上述变量进行回归,得到如下结果: LNRRCt=-0.2899+0.6158LNCRCt(1)

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(-0.804612)(15.86025) R2=0.9465 DW=0.9462

括号里为对应系数的t统计值。然后对协整方程残差项的平稳性进行检验, 结果如表2。 可见,模型(1)的残差均在5%显著性水平上拒绝原假设,即不存在单位根过程,εt是平稳序列。因此,方程(1)的回归不是伪回归,是协整方程。说明LNCRC和LNRRC在5%显著性水平下存在长期均衡的协整关系。 3.格兰杰因果性检验

上述协整检验结果告诉我们变量之间存在长期的相关关系, 但这种关系是否构成因果关系, 以及因果关系的方向并不明确,这就要对变量之间的关系进行格兰杰因果检验。在因果检验时,由于因果方向对滞后期n的选择非常的敏感。故本文利用赤池信息准则(AIC) ,滞后期分别选择为2,3,4,5和6进行综合考虑,结果见表3

从上述检验可以得到结论:当滞后期选择为2,3,4,5,6时,拒绝LNCRC不是引起LNRRC变化的格兰杰原因的犯错概率都大概近于0,在滞后期选择6时,拒绝零假设的犯错概率同样很低,从而结论为:城镇居民消费支出是引起农村居民消费支出变动的原因。同理,拒绝LNRRC不是LNCRC的格兰杰的原因在滞后期选择为2,3,4,5,6时虽然概率是逐渐减少但仍接近于1,因此,农村居民消费行为不是引起城镇居民消费行为变动的原因。 4.向量误差修正模型(VEC)

向量误差修正模型是包含协整约束条件的VAR 模型,应用于具有协整关系的非平稳时间序列建模。它不是单纯地使用变量的原始值或变量的差分建模,而是把两者有机地结合在一起,充分利用这两者所提供的信息。被解释的波动可以分为短期波动和长期均衡两部分,短期波动由各变量的差分项来反映;长期均衡由误差项得到反映,协整关系式起到了引力线的作用,将非均衡状态拉回均衡状态。由于一系列的部分短期调整可以修正长期均衡的偏离,所以协整项被称为误差修正项,误差修正项是短期动态模型。根据无约束VAR 模型的最优滞后期为2,在此将误差修正模型的滞后期确定为1,使残差满足白噪声的要求。构建向量误差修正模型为:

△LNRRCt=0.097-0.717ECt-1+0.494△LNRRCt-1-0.334△LNCRCt-1 (2) ECt-1=LNRRCt-1-0.891LNCRCt-1+0.1915(3) Loglikehood=35.35 AIC=-3.91 SC=-3.63

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从(2)、(3)两个模型检验结果来看,整体拟合程度较好,AIC、SC值都比较小。模型(2)描述了城镇居民消费对农民居民消费的短期动态的影响,误差修正项系数为负数,符合反向修正机制。(3)式描述了这两个变量之间长期均衡关系。长期均衡趋势误差校正项对农村居民消费的调整幅度0.717。从误差修正项来看,城镇居民消费对农村居民消费支出短期内每变动1个单位,农村居民消费将反方向变动0.334个单位。这一数值较长期协整方程中的系数要小,且为反方向变动,这说明城镇居民消费对农民居民消费的长期影响更为显著。

三、结论及其含义

本文从城镇居民消费支出是引起这两个变量出发, 利用协整分析、格兰杰因果检验等实证方法, 选取1990-2007年间的年度数据, 考察了城镇居民消费行为对农村居民消费行为的影响。结果表明:

第一, 通过利用我国农村居民人均消费支出和城镇居民人均消费支出的有关数据(1990-2007)分析得出:随着我国经济的不断发展,我国城镇居民消费行为和农村居民消费支行为存在着长期的均衡关系。并且由协整方程可知,我国城镇居民消费支出的每增长1% , 农村居民消费支出增加0.616%,这说明伴随着我国社会的开放进程,我国城市居民消费行为对农村居民消费行为存在着显著影响。

第二,在因果方向检验上,在选择了多个滞后期进行格兰杰因果关系检验后,进一步证实了农村居民消费与城镇居民消费之间存在单向因果关系,即在5%显著水平下, 城镇居民消费是引起农村居民消费变动的原因,而农村居民消费不是引起城镇居民消费变动的原因。说明在改革开放后,我国城镇居民的消费行为对农村居民的消费行为确实存在影响,“示范作用”确实存在,并且有愈演愈烈之势。在思想观念上引导城镇居民、农村居民树立正确的消费观念,转变示范、攀比这些不健康的消费习惯,提倡科学合理的消费方式。

第三,向量误差修正模型表明: 农村居民人均消费支出和城镇居民人均消费支出之间存在密切的关系, 误差修正项系数为-0.717,说明长期均衡趋势误差校正项对农村居民消费的调整幅度0.717。从误差修正项来看,城镇居民消费对农村居民消费支出短期内每变动1个单位,农村居民消费将反方向变动0.334个单位。这一数值较长期协整方程中的系数要小,且为反方向变动,这说明相对于短期影响,城镇居民的消费行为对农民居民的消费行为的长期影响更为显著。 参考文献

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