农村居民消费影响因素的实证分析

李其雪　苏胜强

扩大农民消费不仅可以有效化解和消除当前相对过剩的生产能力，而且可以在更大程度上创造就业机会，促进农民增收、改善农村生活质量，是当前我国经济实现持续快速增长的关键所在。

一、变量选择及数据说明

本文重点研究我国农村居民消费的影响因素，考虑与消费的关联性，选取农村居民人均纯收入（X1）、国家财政对农业的支出（X2）、恩格尔系数（X3）、农民储蓄（X4）、人均GDP（X5）、人口增长率（X6）、农村居民消费价格指数（X7）、基尼系数（X8）、第一产业增加值（X9）等变量作为本文的自变量。样本期选取为2000至2014年，数据来源于wind数据库以及中国统计年鉴。本部分内容除了比率等变量外，所有数据都使用当期CPI指数进行了调整，并取对数以使变量分布正态化和减少异方差性。

二、模型构建

本文采用多元分析方法建立线性回归模型，揭示相关变量对我国农村居民消费水平的影响程度。以Y作为因变量（被解释量），X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9作为自变量（解释变量）进行多元统计分析，于是多元回归方程模型可以表示为：

三、回归分析

由于本部分数据有不同的单位，为消除不同量纲的影响，用z-score标准化方法先对其进行标准化，然后再利用标准化后的数据，对上述模型进行多元线性回归。

回归方程的调整决定系数达到了0.929，F统计量的相伴概率为0，可以看出回归方程的拟合度很好，但从系数看出ZX6、ZX9的相伴概率过大，所以剔除相伴概率最大的ZX6，类似地，采用逐步回归的方法，再依次剔除相伴概率最大的ZX9、ZX7、ZX5得到回归方程的检验结果和回归系数及其检验结果（分别见到表1和表2）。

从表1可见，回归方程的调整决定系数为1.000，F统计量的相伴概率为0，可以看出回归方程拟合度很好。其回归系数的相伴概率也符合要求。解释变量的数目n=22，观察值的数目K=5，查表得DW检验上下界为0.96

由表3可知，第一主成分与第二主成分的方差百分比和为97.233%，含有原始5个变量接近98%的信息量。因此，取第一、第二主成分。用Y对第一、第二主成分得分进行回归，其结果为：

通过主成分回归法，消除了解释变量间的多重共线性。方程（1-5）中每个回归系数的解释都与预期的相符。从此方程可以看出，我国农村居民消费水平的主要影响因素有农村居民人均纯收入（ZX1）、国家财政对农业的支出（ZX2）、恩格尔系数（ZX3）、农民储蓄（ZX4）、基尼系数（ZX8）并且，农村居民人均纯收入（ZX1）、国家财政对农业的支出（ZX2）对我国农村居民消费水平成正相关影响。恩格尔系数（ZX3）、农民储蓄（ZX4）、基尼系数（ZX8）对我国居民消费水平成负相关影响，其中基尼系数对我国农村居民消费水平的影响较小。

由（1-5）可知，影响我国农村居民消费水平的主要因素有农村居民人均纯收入（ZX1）、国家财政对农业的支出（ZX2）、恩格尔系数（ZX3）、农民储蓄（ZX4）、基尼系数（ZX8）。如果居民人均纯收入、国家财政对农业的支出各上升一个单位，我国农村居民消费水平则分别对应上升0.262和0.254个单位。如果恩格尔系数、农民储蓄、基尼系数各上升一个单位，我国农村居民消费水平则分别对应下降0 244、0.260、0.024个单位。因此，应努力提高农村居民纯收入、继续加大对农业的扶植力度、促进收入分配等，以提高我国农村居民的消费水平。