城镇化发展对城镇居民肉类消费影响分析
2018-07-17叶锋谢娟
叶锋,谢娟
(长江大学经济学院,湖北 荆州 434025)
马敬桂
(长江大学经济学院,长江大学湖北农村发展研究中心,湖北 荆州 434025)
随着我国经济的不断发展,城镇化水平也迅猛发展,取得了举世瞩目的成就,1980~2017年我国城镇化率由19.3%上升到58%。在城镇化发展的过程中,我国居民的消费水平和消费结构也发生很大变化。1978年我国城镇居民恩格尔系数为57.5%,到2017年底降为29.3%,城镇居民的人均收入由343元增加到36396元,这表明我国城镇居民生活水平已经开始逐步进入了富裕阶段。我国城镇居民粮食消费量由1985年的人均134.76kg降低到2017年人均77.75kg,而城镇居民对肉类的消费量(本研究中指猪肉、牛羊肉和家禽肉消费量的总和)却由1981年的人均11.65kg增加到2017年的人均38.7kg,增长了2倍多,体现出我国城镇居民肉类消费量的剧增。虽然需求剧增,而供给却没有相应提升,造成了我国从2000年后猪肉价格出现不正常的剧烈波动,牛羊肉价格持续走高,给人民的生活造成了极大的困扰,根源在于缺乏对城镇居民肉类需求的把握。
在考虑影响城镇居民肉类消费的因素时,早期很多学者认为城镇居民肉类消费量主要是由价格因素决定的,因此采用了需求系统模型、ELES模型和非线性的平滑函数来研究价格对肉类消费量的影响[1~3]。后来,越来越多的学者认为除了价格因素,经济、社会和人口也会影响城镇居民肉类消费量。在进行影响因素分析的时候应该将所有因素放入一个系统里,采用系统论的观点来对城镇居民肉类消费量进行分析。谷秀娟等[4]认为随着我国城镇化水平的不断提高,居民在日常用品的支出比重会逐渐下降,而在医疗保健和娱乐方面的支出比重会逐渐上升。随着我国城镇化的不断进程,人们对主食的消费不断减少,对非主食例如肉类的消费将不断增加,并且大城市的肉类消费增量要大于中小城镇消费增量。刘秀梅等[5]采用LA模型研究,认为随着收入不断增加,居民对于猪肉和禽类的消费不断增多。胡冰川等[6]认为随着城镇化的加快,城镇居民对于食品的消费呈现出“增长-稳定”的趋势,并提出了调整现行的农业政策以适应城镇居民食品消费变化的观点。上述研究主要定性分析城镇化水平和城镇居民肉类消费量之间的关系。本研究中,笔者利用协整分析和VAR模型相结合的方法,对我国城镇化水平和城镇居民肉类消费量之间的关系进行了定量分析。
1 变量选择与数据来源
研究城镇化水平对城镇居民肉类需求量的影响时,城镇化水平指标的选取一般采用城镇化率U,即城镇人口占总人口的比例,而城镇居民肉类的需求量指标采用猪肉、牛羊肉和家禽等常用肉类的总量M,通过建立这二者之间的VAR模型来反映城镇化水平和城镇居民人均肉类消费量的内在关系。为了消除时间序列数据所带来的伪回归问题,将这2个变量取自然对数LNU和LNM,通过一阶差分得到DLNU和DLNM。城镇化率数据与城镇居民人均肉类消费量数据均来源于历年中国统计年鉴,数据处理软件为Eviews 8.0和Excel 2007。
2 实证分析
2.1 相关性分析和平稳性检验
表1 城镇化率和城镇居民人均肉类消费量相关性检验结果
在研究变量之间的影响程度以及建立实证分析之前,一般要先对变量之间是否存在相关性进行检验。只有当2个变量之间具有一定的相关性时,才能进行实证分析。变量之间的相关程度一般可以通过相关系数来确定,相关系数的大小在一定程度上决定了二者之间的相关程度,相关系数越接近于1,相关程度越高[7]。根据表1的城镇化率和城镇居民人均肉类消费量相关性检验结果,得到城镇化率和城镇居民人均肉类消费量的关系系数为0.915320,这表明城镇化率与城镇居民人均肉类消费量之间存在着高度的相关性,可以进行下一步分析。
进行相关性检验后,为了防止回归分析出现伪回归现象,采用单位根值对城镇化率和城镇居民人均肉类消费量进行平稳性检验。对变量LNU、LNM、DLNU、DLNM进行检验平稳性的ADF检验值如表2所示。LNU和LNM在10%的置信水平下也不能通过显著性检验,表明这2个变量是不平稳的。当取对数后的变量不平稳时,可以通过一阶差分得到DLNU和DLNM,结果表明DLNU和DLNM在1%的置信水平下能够显著性检验,这说明通过一阶差分后的2个变量DLNU和DLNM是平稳的,可进行后续的分析。
表2 ADF检验值
2.2 协整检验
通过ADF检验可知LNU和LNM序列是不平稳的,但是这2个变量的一阶差分DLNU和DLNM是平稳的,因此可以把序列LNU和LNM看成是一阶单整序列,记作I(1)。换言之,LNU和LNM均为不平稳序列,不能够用传统的计量经济学理论来构建模型,需要用现代计量经济学的协整理论来分析二者之间长期的均衡关系(表3)。
从表3可以看出,在5%的置信水平下,LNM和LNU存在长期的协整关系,即城镇化率与城镇居民人均肉类消费量之间存在着长期的协整关系。因此,通过OLS法可以得到二者之间的协整方程:
表3 Johansen协整检验结果
注:“*”表示5%的置信水平,“**”表示根据MacKinnon-Haug-Michelis(1999)提出的临界值所得到的P值。
LNM=0.49170LNU+1.569239(R2=0.84,t=13.25)
(1)
由式(1)可知,城镇化率与城镇居民人均肉类消费量存在着正向相关的关系,也就是说城镇化水平越高,城镇居民人均肉类消费量就会越大。这种正向关系具体表现如下:如果城镇化率每提升1个百分点,则城镇居民对城镇居民人均肉类需求量将会增加约0.42%。因此,从长期来看,城镇化水平对城镇居民人均肉类消费量有着显著的正向影响。
2.3 滞后阶数确定和格兰杰因果检验
在进行VAR模型的估计之前,需要确定模型的滞后阶数。采用多指标法来综合决定滞后阶数长度(表4)。由表4可知,建立VAR(2)模型比较合理,因而选择滞后阶数为2期来建立模型。
表4 滞后阶数确定准则
注:*表示该准则认为此滞后阶数最合理。
经过协整检验,认为城镇化率和城镇居民人均肉类消费量之间存在长期的协整关系。但是,这种长期均衡关系是否因为城镇化率变动引起城镇居民人均肉类消费量的变动,这需要运用格兰杰因果检验进一步分析。通过格兰杰因果检验(表5)可以看出,在5%的置信水平下DLNU能引起DLNM的变化,即拒绝原假设,也就是说DLNM是DLNU的格兰杰关系;但是在5%显著性水平下DLNM不能引起DLNU的变化,即接受原假设,也就是说DLNU是DLNM的格兰杰关系,这表明城镇化水平和城镇居民肉类消费量是呈单向相关的。
表5 格兰杰因果检验
2.4 VAR模型估计和模型稳定性检验
采用最小二乘法对VAR(2)模型进行估计可以得到:
DLNM=-0.338924*DLNM(-1)-0.408590*DLNM(-2)+0.827407*DLNU(-1)+0.792294 *DLNU(-2)-0.024662
(2)
根据建立的VAR(2)方程中系数可以知道,DLNU(-1)和DLNU(-2)前面的系数为正,表明城镇化水平上升会对接下来2期城镇居民人均肉类消费量起正向推动作用。DLNM(-1)和DLNM(-2)前面的系数为负,表明当期猪肉价格上涨会抑制接下来2期猪肉价格的上涨。
只有稳定的VAR模型才能进行脉冲响应函数和方差分解,因而采用判定AR根法对VAR模型稳定性进行检验。如果VAR模型中的所有滞后根值都小于1,也就是说如果所有滞后根值都落在半径为1的单位圆以内,则可以认为建立的VAR模型是比较稳定的。
VAR模型稳定性检验如图1所示。可以看出,所有的AR滞后根值都在单位圆内,这表明建立的VAR(2)模型是稳定的,可以进行脉冲响应函数和方差分解。
图1 VAR模型稳定性检验
2.5 脉冲响应函数分析
通过上述分析可知,虽然城镇化率和城镇居民人均肉类消费量之间存在长期的协整关系,但不能反映二者的动态关系。脉冲响应函数分析能够反映变量在受到1个标准差的冲击后在不同时期对这种冲击的反应程度。图2为城镇居民人均肉类消费量受到自身变化和城镇化发展水平的脉冲后的响应函数图(图中虚线代表1倍标准差的置信区域,实线表示相应脉冲函数值。横坐标代表的是设定的滞后期数,因为研究需要设定的脉冲响应期数为10期;纵坐标代表的是城镇居民人均肉类消费量面对不同变量的脉冲的敏感程度)。
图2 DLNM的脉冲响应函数图
从图2可以看出,城镇居民人均肉类消费量对于自身的脉冲响应在第1期的时候为正向,到第2期和第3期的时候变为负向,然后逐渐循环收敛为零。城镇居民人均肉类消费量对于城镇化率的响应存在着滞后现象,在第2期的时候达到最大值,在第4期左右逐渐衰减为0。这表明提高城镇化水平在短期内对于城镇居民人均肉类消费量有着促进作用,但是随着时间的延续,4年后这种促进作用会逐渐衰减为0。
2.6 方差分解
表6 DLNM方差分解表
通过方差分解能够分析不同变量对于冲击的贡献程度,从而能够判断不同内生变量的重要性。将城镇居民人均肉类消费量进行方差分解,得到表6(经过反复试验,发现在第5期时方差分解趋于稳定,因此选取的期数为5)。
由表6可知,从第1期开始,城镇居民人均肉类消费量受到其自身变化的影响和城镇化发展水平的影响,在第1期时城镇化率的贡献程度为1.72%。到第2期后,城镇化率的贡献程度上升到了11.32%,然后逐渐开始达到均衡状态。达到均衡时城镇居民人均肉类消费量对其自身变化的贡献程度为88.67%,城镇化率对城镇居民肉类消费量的贡献程度为11.33%。从短期来看,城镇居民人均肉类消费量受自身变化的影响较多;从长期来看,城镇化发展对城镇居民人均肉类消费量也产生显著影响。
3 结语
通过城镇化率和城镇居民人均肉类消费量的关系研究,采用相关性分析、单位根检验、协整方程、格兰杰因果检验,最后通过建立二者之间的VAR模型并进行脉冲响应函数分析和方差分解,得出以下结论:城镇化率和城镇居民人均肉类消费量具有长期的协整关系,城镇化率每增加1%,城镇居民人均肉类消费量增加0.42%;城镇化率的变化是促使城镇居民人均肉类消费量发生变化的一个重要原因,但是反之不成立,城镇居民人均肉类消费量并不是城镇化率发生变化的原因;城镇化的快速发展会极大的刺激城镇居民对肉类的需求量,这个刺激会在4年内逐步衰减为0;从短期来看城镇居民人均肉类消费量变化主要由自身原因引起,从长期来看城镇化的发展也对城镇居民人均肉类消费量的增加作出了一定贡献,达到均衡时为11.3%,这表明城镇化的发展会促进居民的肉类消费。目前,我国畜牧养殖具有明显的分散性,大多都由小农户来经营。从生产的角度来看,应该调整产业结构,发展现代畜牧业,积极鼓励和推广规模化和标准化的养殖方式,对达到一定规模的养殖户给予相应补贴。从市场的角度看,建立养殖户与市场对接的有效机制,使得肉类的供求在一定程度上达到供求平衡,尽量平抑肉类价格的剧烈波动。从消费的角度来看,应当倡导市民对肉类进行合理、健康和绿色的消费。