基于向量自回归模型的转移性收入对城镇居民收入增长影响研究

廖加泽

摘要：为了研究转移性收入、城镇居民收入增长的动态关系，本文结合现有的相关资料和数据入手，利用福建省1996—2015年城镇居民可支配收入、城镇居民人均转移性收入的统计数据，通过向量自回归模型实证分析转移性收入对城镇居民收入增长影响，得出了相关结论，该方法具有较高的可行性，将带来显著的学术价值。

关键词：向量自回归模型；转移性收入；居民收入增长

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）11-0192-03

1 概述

目前，国内高等院校、科研机构、专家学者有关转移性收入对收入差距影响方面的研究方法较多，但关于转移性收入对居民收入增长影响方面的研究几乎空白。根据福建省1996-2015年城镇居民可支配收入、城镇居民人均转移性收入的数据看，两者增长趋势基本一致，存在着紧密的联系。

本文使用向自量回归模型是不以经济理论为基础，采用多方程联立的方式，模式所有内生变量的滞后回归是通过建立逐个方程的内生变量完成，最后在对所有内生变量的动态相互之间关系发现规律。将深入研究分析脉冲响应、方差分解转移性收入对城镇居民收入增长影响程度，最终形成基于向量自回归模型的转移性收入对城镇居民收入增长影响的方法。

2向量自回归模型

2.1 向量自回归模型的构造

原来回归模型是用线性回归和非线性回归来表示，以一定的经济理论作为基础，构建相应的模型，对有关经济主体进行描述，在发现模型与实际不符时，通过人为有意识制造一些外生变量来干扰内生变量进修正。这样的模型还存在部分缺陷，一是原先部分的变量当成内生，再把其他当成外生或前定，存在较大主观因素，内生和外生变量之间有可能互动；二是平常为了较快识别相关的模型，人为对某个方程的某些变量进行调整或省去。

为解决这样的问题，本文引入向量自回归模型VAR。不考虑经济理论是VAR模型的核心内容，重点考虑时间序列在各经济变量间的关系。P阶向量自回归模型VAR（P）可表示为：

[yt=A1yt-1+…+Apyt-p+Bxt+μt] [t=1，2，…，T] ⑴

式⑵中，[yt]表示k维内生变量向量，p表示滞后阶数，[xt]表示d维外生变量向量， T表示样本个数。

若向量自回归模型（VAR）扣除外生变量中非限制向量自回归模型，则要把A为系数矩阵表示为：

[yt=A1yt-1+…+Apyt-p+ut] 或者 [A（L）yt=ut] ⑵

若行列式[det[A（L）]]的根均在单位圆内，表示式⑵满足平稳性条件。本文就利用设定的模型预测，并作一步分析。

2.2 向量自回归模型的滞后期

对于滞后期方程的确定往往受多变量影响，最关键是检验变量的平稳性。结合目前常用ADF统计量检验变量方法，先观察是否为平稳序列，若达到条件再用ADF统计量检验，确定最佳滞后期数检验模型如下：

[Δyt=γ yt-1+i=1pβiΔyt-i+εt] ⑶

式⑶中，若目前数据没达到原来条件，还可以进行多次重新差分，直到变量为平稳序列，表示当前条件比较平稳，然后建立所需向量自回归模型，一般采用AIC或SIC准则计算的值，最终确定最佳滞后期数。

2.3 向量自回归模型的脉冲响应函数

脉冲响应函数是向量自回归模型中的一个内生变量的冲击受其他内生变量所带来的影响，可以察看内生变量的当前值、未来值产生的影响，是用一个扰动项、上一次一个冲击分别表示。向量自回归 （p）模型表示为

3 实证分析

3.1数据选取与处理

本文采用1996—2015年的《福建省统计年鉴》数据，变量包括福建省城镇可支配收入（KZP）、转移性收入（ZY）。为了减少干扰因素，对KZP、ZY进行数字化处理，经过转换结果如表1：

3 .2 VAR模型

在做VAR模型的过程中关键是滞后阶数的选取，利用AIC标准方法准则进行计算，Lag Length Creteria、Ar Roots Gragh，分别用两种方法来检验滞后阶数是否合适，确定最佳滞后期数，建立VAR模型。可用两者方式相结合，首先对第一种方法进行确定，有4阶滞后数是最好，出现了4阶滞后期的时候，脉冲响应函数无法做，出现的脉冲响应函数不稳定。因此只好确定VAR模型滞后期为3期，从而建立了相应的VAR（2）模型。表2和图1分别是Lag Length Creteria和Ar Roots Gragh两种方法得到的结果。

3.3 转移性收入对城镇居民收入的脉冲响应分析

本文利用向量自回归模型对LZY和LKZP分别对脉冲响应函数进行分析，得出图2和图3分别表示LZY对自身和对LKZP的脉冲响应函数图。

从图2得出，若在本期受转移性收入自身一个标准差冲击后，立刻作出的反应，这种冲击反应从第一期开始就逐步下降，但是在相当长的时期内，这个冲击反应均是正向影响。从第1—10年脉冲响应曲线基本上处于第一象限，我们可以理解为转移性收入也会受自身变动影响，马上引起变化，没有时间停留。从结果看出，当第1年突然增加转移性收入，对未来转移性收入的增长在一定时期内可以反映出正向刺激效果，随着当前的转移性收入增多有利助未来转移性收入的增多，也会正向刺激呈现逐步减弱。这种现象主要原因是：伴随居民可支配收入的逐步增加，转移性收入所占可支配收入的比重呈现逐步减少，即随着经济的发展，人们的生活水平逐步提高，“赡养收入”“抚恤和社会福利救济”“价格补贴”等等的收入将逐步减少。

从图3得出，若在本期会对居民可支配收入一个标准差冲击后，居民可支配收入会产生一定时间滞后，在第2期开始处于稳步上升通道，当第4期出现了顶点，表示了出现最高的正响应效果；然后在第5期之后，影响程度逐步减少，到第9、10期基本上处于0，说明了这种影响是有一定程度的滞后性。

3.4 转移性收入对城镇居民收入的方差分解

本文利用向量自回归模型对LZY逐个进行方差分解分析，说明转移性收入对居民可支配收入的贡献率和转移性收入对自身贡献率的动态变化过程，结果如表3 ：

从表2中得出，引起对转移性收入变化贡献率最大的是自身的变化过程，它对自身的贡献率是呈现“v”字型的变化趋势，当第1期贡献率为100.00%，至第6期下降到最低点为97.64561%，贡献率一直保持在相对高的水平，从而可以看出今后一段时期内，转移性收入的增长具有直接正向激发效果。当转移性收入变动对居民可支配收入变化的贡献总体仍处于比较低水平，以第1期“0”，以后呈逐年递增的态势，到第6期上升到最高值2.354389；而后第7期开始贡献率逐步下降，变化比较缓慢。可见方差分解得出的结论与脉冲响应分析极为相似，它从另一个角度印证了转移性收入对居民可支配收入增长的刺激效应虽然有滞后性，但持续性较强。

4 结论

使用向量自回归模型，先用脉冲响应分析，最后利用方差分解，经过全面、准确的证实，转移性收入与居民可支配收入之间存在着协整关系，具有长期、稳定的均衡发展关系，两者之间有一个有机协整方程。福建省城镇居民转移性收入对可支配收入影响的弹性系数为0.227，表明转移性收入每增加1%，将会使可支配收入增加0.227%。通过脉冲响应分析和方差分解表明，无论是转移性收入自身的增长，还是转移性收入对居民可支配收入增长，两者相互推动作用还是比较显著。两者能够相互激发， 带来了可持续性发展的效果，前者效果相对较快，且持续时间也比较长；后者效果存在一定滞后性，出现前低-中高-后低的态势，能够高效、准确反映转移性收入与居民可支配收入影响周期变化规律，因此是一种有效填补目前国内对此项研究的空白。

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