成都市农村居民现金收入影响因素实证分析

刘 娜， 陈春生

(西安财经学院 经济学院， 陕西 西安 710100)

一、问题的提出

成都市作为西部城市之一，其金融制度、金融工具的发展远落后于东部发达地区，居民金融意识薄弱。作为货币中最活跃的一部分，现金收入的增长从另一个侧面反映了居民的收入情况。而提高居民收入问题是经济理论研究中永恒的主题，也是经济实践中的重大难题，提高居民收入是经济增长的长期动力，因此研究居民收入问题变得尤为重要。为了研究居民收入问题，从现金收入的角度，对影响现金收入的因素进行动态分析，从而找到提高居民收入的有效途径。

二、文献回归

不同的学者采用不同的方法对农村居民人均收入的影响因素进行实证研究，如吴红霞，张润东(2012)用灰色关联度分析方法研究了农村居民人均年收入中工资性收入、家庭经营性收入、财产性和转移性收入与总收入的关联关系，发现工资性收入是影响总收入的主要因素，并提出了提高农村居民收入的对策[1-5]。芮田生,阎洪(2012)通过协整分析得出家庭经营收入是促进农民增收的重要途径,工资性收入是促进农民增收优先发展的方向[6]。段隐华，王刚(2013)在研究如何提高农民收入问题时，对影响农民现金收入波动因素进行了基于VEC模型的动态计量分析，得出各变量对农民现金收入的影响程度[7]。本文从现金收入的角度对相关变量的动态关系进行了基于VAR模型的分析，在计量上着重探讨人均工资性收入增速、人均家庭经营收入增速、人均转移性和财产性收入增速对人均现金收入增速的影响程度。

三、指标选取与数据描述

(一)指标选取

本文选取成都市1995—2012年的农村居民家庭全年人均现金收入增速(CI)、人均工资性收入增速(WI)、人均家庭经营收入增速(MI)、人均转移性和财产性收入增速(TI)作为变量，其中人均现金收入、人均工资性收入、人均家庭经营收入、人均转移性和财产性收入的数据取自《成都统计年鉴》，单位为元，增速数据经计算求得。本文采用计量经济学软件Eviews5.0进行数据处理和计量实证研究。

(二)数据描述

自1995年以来这十几年间,伴随着成都市经济的快速发展,现金收入也呈现高速增长的态势。1995年全市农村居民人均现金收入为2 387.42元,到2012年增长到14 252.79元,增长了近6倍,年均增长率为11.1%。其中人均工资性收入由1995年的295.96元,增长到2012年的5 411.51元,增长了18倍多,年均增长率为18.6%。1995年人均家庭营业收入为1 468.34元,到2012年增长到6 688.69元,增长了4倍多,年均增长率为9.3%。1995年人均转移性和财产性收入为169.57元,到2012年为2 152.60元,增长了12倍多,年均增长率为16.1%。可见人均工资性收入和人均转移性和财产性收入增长速度最快,但由于基数较小,到2012年这两项收入仍低于家庭营业收入在全市现金收入中的比重。

四、模型的建立与检验

(一)计量模型选择

经济变量间的相互作用是动态的[8],本文利用向量自回归模型(VAR)对成都市现金收入的影响因素进行动态分析。VAR模型的实质是考察多个变量之间的动态互动关系,一般的VAR模型形式为:Yt=C+ϕ1Yt-1+ϕ2Yt-2+…+ϕpYt-p+BXt+εt。其中Yt是一个内生变量向量,Xt是外生变量向量,C代表常数向量,B和ϕt是待估的系数矩阵,εt是误差向量。

(二)单位根检验

为了避免数据模型中出现“伪回归问题”,确保估计结果的有效性,本文利用ADF检验法分别对CI、WI、MI和TI进行单位根检验[1]。从表1可以看出,CI、WI和MI在5%的水平下不存在单位根,各变量平稳。TI在1%的水平下不存在单位根,变量平稳。

表1 各变量单位根检验

(三)滞后阶数检验

对各变量进行ADF检验后,原序列平稳,构建VAR模型,根据初步确立的VAR模型,确定模型的滞后阶数K。由表2综合LR、FPE、AIC、SC 和HQ等准则均判断滞后阶数为2,即k=2,由此可建立滞后阶数为2的VAR模型。

表2 VAR模型滞后阶数的确定

(四)格兰杰因果检验

对各变量进行格兰杰因果检验[2]，确定各变量之间是否存在因果关系，由表3可知，在5%的显著水平下拒绝原假设，WI、MI、TI都能Granger引起变量CI，并在建立VAR模型时将各变量作为内生变量处理。

表3 格兰杰因果检验结果

(五)VAR模型建立与平稳性检验

根据滞后阶数检验确定滞后阶数为2，根据格兰杰因果检验确定各变量都作为内生变量进入VAR模型，因此建立VAR(2)模型。进行AR根图表分析，发现特征根全部落在单位圆内，该模型稳定，见图1。

图1 VAR模型的平稳性检验结果

建立VAR模型为CI=1.989*CI(-1) -1.947*CI(-2)+0.751*WI(-1)-1.066*WI(-2)-1.054*MI(-1)+1.249*MI(-2)-0.524*TI(-1)+0.662*TI(-2)+12.262；通过VAR模型发现，CI受到自身滞后期及WI、MI、TI滞后期值的影响。其中WI滞后一期值对CI影响弹性为0.751，WI滞后二期值对CI影响弹性为-1.066，可见居民外出务工或本地劳务收入增速的上升使现金收入增速提高，而居民工资水平的提高又会使其产生惰性，阻碍人均现金收入增速的增加；MI滞后一期值对CI的影响弹性为-1.054，MI滞后二期值对CI的影响弹性为1.249，说明前一期人均家庭自主创业增速的上升会使人均现金总收入增速下降，但人均家庭自主创业增速上升所带来的收入增加使人均现金总收入增速的上升；TI滞后一期值对CI的影响最小且为负数，TI滞后二期值对CI的影响最小为正数，说明人均转移性和财产性收入增速的增加会降低下一期人均现金收入的增速，可见前一期人均转移性和财产性收入增速的增加会打击居民的工作积极性，而人均转移性和财产性收入增速的增加所带来的收入总量增加使人均现金收入增速会上升。

(六)脉冲响应分析

为进一步考察模型中对内生变量的冲击会给因变量的当前值和未来值所带来的影响，使用脉冲响应函数刻画这种动态过程[3]。图2中，横轴表示冲击作用的滞后期间数，纵轴表示受到影响的变量，实线表示脉冲响应函数。本文确定进入VAR模型的变量顺序为：CI、WI、MI、TI，基于VAR(2)系统进行脉冲响应分析，结果见图2。

图2 各变量对CI冲击的脉冲响应结果

通过分析发现，人均现金收入增速受到人均工资性收入增速的一个单位正向冲击在第一期会增加，到第二期会下降[4]，表明人均工资收入增速上升使人均现金总收入增速提高，而居民工资水平的提高又会使其产生惰性，阻碍人均现金收入增速的增加；人均现金收入增速受到人均家庭经营收入增速的一个单位正向冲击在第一期会增加，到第二期会下降，说明人均家庭自主创业增速增加会降低人均现金总收入增速，但人均家庭自主创业增速增加所带来的收入可以提高人均现金总收入增速；人均现金收入增速受到人均转移性和财产性收入增速的一个单位正向冲击在第一期会减少，到第二期会增加，可见人均转移性和财产性收入增速增加会打击居民的工作积极性，但人均现金总收入增速会增加。这与VAR模型结果一致。

(七)方差分解

为将VAR的预测均方误差分解为系统内各变量冲击所做的贡献[4]。下面对模型进行方差分解，以测算CI、WI、MI、TI冲击的相对贡献率，结果见表4。

表4 LNCI的方差分解图

通过方差分解发现，CI受WI冲击的贡献率在第二期为19.7%，第三期为17.2%，直到第十期为25%；受WI冲击的贡献率在第二期为15%，第三期为16.3%，直到第十期为19.8%；受TI冲击的贡献率在第二期为5.9%，第三期为6.2%，直到第十期为7.9%。说明从短期来看人均现金收入增速的波动主要受人均工资性收入增速冲击的影响，但影响程度逐渐减弱，受人均家庭经营收入增速的影响次之，受人均转移性和财产性收入增速的影响最小；从长期来看人均现金收入增速的波动也主要受人均工资性收入增速冲击的影响，受人均家庭经营收入增速的影响次之，受人均转移性和财产性收入增速的影响最小。

五、结论与启示

通过对1995—2012年成都市农村居民家庭人均全年现金收入增速、人均工资性收入增速、人均家庭经营收入增速、人均转移性和财产性收入增速进行分析及对VAR模型脉冲效应分析及方差分解发现：成都市农村居民家庭人均工资性收入增速、人均家庭经营收入增速、人均转移性和财产性收入增速均是人均现金收入增速提高的原因，通过建立VAR模型、脉冲效应及方差分解发现，人均工资性收入增速是推动人均现金收入增速增长的最大影响因素，人均家庭经营收入增速次之，人均转移性和财产性收入增速最小。综合上述结果和成都市的经济发展情况，应该采取各种措施来提高农村居民的收入增长速度。成都市政府应逐步形成合理的职工工资增长机制，根据经济发展、物价变动等因素，适时调整最低工资标准，加强国有企业高管薪酬管理，优化工资结构，提高基本工资占比。制定一系列的相关措施，鼓励大学生、下岗职工等自主创业，开展多渠道、多层次的创业培训活动，帮助他们树立主动创业的精神，掌握企业经营与管理知识，提高捕捉商机的本领和处理问题的能力。同时多渠道增加农村居民的转移性收入和财产性收入，加快健全以社会保障、转移支付为主要手段的再分配调节机制，落实上市公司分红制度，保护中小投资者合法权益，推进利率市场化改革，适度扩大存贷利率浮动范围，保护存款者权益。

参考文献：

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[3]徐国祥．金融统计学[M]．北京：格致出版社，2009：22-38．

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[5]吴红霞，张润东．基于灰色理论的河北省农村居民收入构成分析及预测[J]．安徽农业科学，2012(25)：12694-12697．

[6]芮田生，阎洪．我国农民收入影响因素分析[J]．湖南社会科学，2012(2)：149-153．

[7]段隐华，王刚．影响四川农民现金收入波动因素的动态计量分析—基于VEC模型的实证[J]．四川农业大学学报，2013(1)：110-114．

[8]费 磊．青海省现金净投放影响因素实证分析[J]．工作研究，2013(6)：51-54．