财政支农、人口转变与农村居民消费的门限效应分析
2014-05-14董玲
董玲
内容摘要:本文使用我国30个省市区1995-2008年的面板数据资料,采用面板门限模型探讨财政支农、人口转变与农村居民消费非线性影响。实证分析发现,财政支农对农村居民消费的直接影响有限,而老年人口比重与农村居民消费之间存在两个门限效应,门限值分别为5.62%和9.21%。所形成的三个门限区间范围内,农村人均纯收入每增加1%,分别引起农村居民人均消费水平提高0.8069%、0.8160%及0.8201%。该结论的政策启示在于,在提高农村居民消费的财政政策制定中,应更多地考虑与包含人口、社会保障等其他相关政策的协调。
关键词:财政支农 人口转变 农村居民消费 面板数据门限回归模型
问题的提出
统计资料显示,2010年我国农村人口6.71亿,占总人口的50.05%。而同时期,农村居民消费性支出总额为2.94万亿元,只占居民消费总额的24.58%,远低于城镇居民的消费水平。庞大的人口规模与极低的消费总量很不对称,所以如何提高农村居民的消费水平就显得尤为重要。
作为宏观调控的重要措施,财政支出政策的实施对农村经济发展势必会产生一定影响。整体来说,财政支农政策的实施会同时影响农村居民的收入与消费水平。曹子坚、魏巍、宋亚(2007)发现财政支农对农民增收有着显著促进作用,财政支农综合效用指标数据和农民纯收入之间弹性为0.8009,误差修正模型的调整系数为-0.116,符合负反馈修正机制。杨林娟、戴亨钊(2008)对甘肃省的财政支农支出与农民的收入增长关系的研究结果表明:当财政对农业每增加1%的投入,农民人均收入将增加148.8元。杨敏、蒋远胜(2011)运用协整检验及误差修正模型分析了1991-2008年财政支农支出对农民人均家庭经营收入的长期和短期影响,发现财政支农支出对农民家庭经营收入的影响系数仅为0.2333。与此同时,相当一部分文献也在关注财政支农与农村居民消费的关系。孔祥利、司强(2007)的研究表明,政府财政对农业的各项支出提高了我国农村居民的可支配收入,从而促进了农村消费的增长,农村消费需求与GDP增长存在着显著的正相关性;储德银、闫伟(2009)运用面板数据分析方法,发现地方政府人均财政支农支出对农村居民消费有显著的正向影响,地方政府人均财政支农支出每增加1%,农村居民人均消费支出平均增加0.01个百分点。姜洋、林霞(2009)发现政府支出对居民消费的影响效应较小,1978-2006年影响系数为0.102,即政府支出每增加1%,居民消费增长0.102%,而1996-2006年的影响系数下降为0.046,表明随着经济的发展,政府支出对居民消费的互补程度有所下降;朱建军、常向阳(2009)发现地方财政支农支出对农村居民消费的影响显著,其影响系数为0.501,而中央政府支农支出对农村居民消费的影响为负,且不显著。
有关人口转变对经济发展的影响源于Modigliani和Brumberg于1954年提出的生命周期假说。该理论认为,人口转变会影响一国或一个地区的消费水平,进而影响一国或一个地区的经济增长水平。此后,多名学者从实证角度探讨了人口因素对宏观经济的影响。美国学者Solow(1965)将人口变量作为内生变量加入生产函数;此后,Bloom和Williamson(1998)以东亚国家为研究对象,认为人口转变(Demographic Transition)是东亚国家20世纪经济快速增长的主要原因,他们甚至把这种现象称为“人口红利”。Erlandsen和Nymoen(2008)利用挪威季度时间序列数据,发现65岁及以上人口所占比重每提高1%,长期来看,会导致人均消费水平下降0.31%;短期来看,65岁及以上人口所占比重每提高1%,会导致人均消费水平下降0.344%。李响、王凯、吕美晔(2010)对人口年龄结构变化对农村居民消费的影响进行实证研究的结果显示,农村少儿抚养比下降与老人抚养比上升都不利于农村居民消费率的提升。
综上所述,在影响农村居民消费的诸多因素中,既有国家的宏观经济政策的影响,也有人口转变的影响。但由于不同学者选取的研究方法和数据不尽相同,得出的研究结论也存在较大差异。本文与上述研究不同的是,内容上同时考虑财政支农及农村人口转变对农村居民消费的影响,方法上采用面板数据门限回归模型,该模型的优点之一就是可以从结构层面发现变量之间的非线性关系。
模型与估计方法
(一)面板数据门限回归模型的估计
Hansen(1999)首先介绍了具有个体固定效应的面板数据门限回归模型,并提出相应的估计和检验方法。面板数据双门限回归模型为:
(1)
其中, yit是被解释变量,zit是受门限效应影响的解释变量,xit是不受门限效应影响的解释变量,qit是门限变量,γ1 、γ2 为门限值,I(·) 是示性函数,并且,εiti.i.d~N(0, σ2) 。
对于模型(1)首先通过组内变换消除个体固定效应,进而得到模型(2):
(2)
(二)门限效应检验和门限值个数确定
对于单门限模型,使用Hansen的LR统计量:
检验假设,
其中,S0是无门限模型的残差平方和,S1是单门限模型的残差平方和,σ12是单门限模型误差项的方差估计值。
显然,在零假设下,模型不存在门限效应,即门限值不可识别,于是,经典检验具有非标准分布。为此,利用Hansen的自举法(Bootstrap)可得到LR统计量的经验分布。如果LR1大于经验临界值,则可推断门限效应是显著的,即确定模型中存在一个门限值。
为了进一步确定模型中门限值的个数,分别使用Hansen(1999)的 统计量:LR2=(S1-S2)/σ22和LR3=(S2-S3)/ σ32 检验假设H02:有一个门限值,H12:有两个门限值和假设H03:有两个门限值,H13:有三个门限值。endprint
其中,S2和S3分别为双门限和三门限模型的残差平方和;σ22和σ32分别是双门限和三门限模型误差项的方差估计值。以此类推,即可确定模型的门限个数。
财政支农、人口转变与居民消费的非线性效应
(一)变量与样本
本文以老年人口所占比重为门限变量qit,设定了面板数据门限回归模型(1),其中包含的变量如表1所示。各省的财政支农支出、居民消费、收入数据来源于《中国统计年鉴》(1996-2009年),人口年龄结构数据来自《中国人口统计年鉴》(1996-2009年)。为了使数据具有价格上的可比性,以1995年为基期,对农民人均消费支出采用农村居民消费价格指数,对农民人均纯收入采用人均纯收入指数,人均财政支农支出采用农村居民消费价格指数进行了消胀处理。
(二)模型估计
首先,基于模型(1)估计门限值为 5.62%和9.21%,及其相应95%渐近置信区间分别为[5.02%,6.09%]和[8.62 %,11.81%]。表2为利用LR统计量对模型的门限效应进行显著性检验结果。在99%的显著性水平下,第一个LR统计量拒绝了不存在门限效应的零假设,第二个拒绝存在一个门限效应的零假设,第三个接受了存在两个门限效应的零假设。因此,可以运用面板数据双门限回归模型(1)进行统计推断。
从表3中各列的回归结果发现:
第一,财政支农支出(xit)对居民消费的影响作用有限。该变量弹性系数为 0.0488,说明财政支农支出增加1%,会引起农村居民消费增加 0.0488%。
第二,农村居民收入和消费之间存在显著的非线性关系,收入增长对需求的的动态影响过程可以划分为三个不同的体制。
当65岁及以上人口所占比重不高于5.62%时,收入对消费的弹性系数约为0.8069;当65岁及以上人口所占比重介于5.62%-9.21%之间时,收入对消费的弹性系数约为0.8160;然而,当65岁及以上人口所占比重高于9.21%时,收入对消费的弹性系数约为0.8201,这时,收入水平每增加1%,农村居民消费水平平均增加0.8201%。间接说明,随着农村老龄化程度的提高,未来农村居民会将更多的消费用于老年人口的抚养。
结论及政策启示
本文的分析表明,一方面,政府财政对农业的各项支出间接促进了农村居民消费的增长,但该项作用程度有限。其原因可能为:财政支农主要用于农业生产性支出,而不是消费性支出,也就是说该项政策的实施并非直接作用于农民消费水平的增加,而是通过改善农业生产条件,进而提高农业产出效率的基础上,通过农民收入水平的提高,来达到促进农民消费水平提高的目的。
另一方面,本文发现农村老年人口抚养比的上升并非是阻碍当前农村消费的因素,而是具有促进作用。按照联合国的标准,1989年我国农村人口中65岁及以上人口所占的比重为5.82%,1998年首次超过7%,达到7.05%,标志着我国农村人口开始进入老龄化阶段。此后,人口老龄化程度逐渐加剧,2009年达到9.80%,我国农村65岁及以上人口规模达到6986万人。相较于城镇居民,农村居民的养老问题面临着更多的不确定性,国家层面的社会保障还不能够完全满足越来越多的农村老年人口的需求,巨大的需求缺口只能通过个人或家庭的积蓄来弥补,所以收入中的大部分用于支付老年人口的生活需要,即老年人口越多,消费水平就越高。这恰恰说明当前我国农村地区社会保障体系的滞后性。
基于以上分析,在提高农村居民消费的对策中本文提出财政政策与其他政策相互协调的总体思路。即财政支农政策中应以完善农村居民教育、医疗及社会保障为侧重点,在此基础上,通过持续增加农业其他投入,不断为我国农村消费需求的增长提供新的空间。
参考文献:
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