农村居民消费倾向变动实证分析
2019-07-23张宝玲
张宝玲
内容摘要:分析农村居民消费倾向的变化,对于促进我国农村居民合理消费具有重要的指导意义。因此,本文通过建立相关实证模型,分析了不同因素对我国农村居民消费倾向的影响。结果表明:随着我国农村居民绝对收入的提高,农村居民的消费倾向会有所降低;持久收入的增长,对农村居民的消费倾向影响不大;暂时性收入的增加以及平均消费倾向的提高,农村居民消费倾向会所有降低;随着城乡收入差距的增大,农村居民消费倾向会有所降低;预期收入的增加,会促进农村居民消费倾向;消费不确定性的增加,农村居民消费倾向会所有降低。
关键词:消费倾向 绝对收入 收入差距 不确定性因素
我国是农业大国,截至2017年末,农村常住人口数量为5.7661亿。虽然自2013年以来,我国农村销售额占国民经济的比重逐渐增加,但目前我国消费水平和经济水平的提高主要还是依赖城镇居民来实现,农村地区的消费水平和基础设施建设等从总体上看还是相对落后(毕玉江等,2016)。由此可见,农村还有巨大的消费潜力尚待开发,农村居民的消费对我国经济发展具有巨大的推动作用。那么探究我国农村居民的消费倾向对我国经济发展具有什么影响、何种因素制约着我国农村居民的消费水平等问题具有重要意义。我国有学者发现农村居民的消费水平与居民的预期收入有直接联系,预期收入的增加会促进农村居民的消费水平(周慧秋等,2017)。此外,还有学者分析了制约农村居民消费的因素,发现农村居民的城市化迁移、农村地区的医疗水平以及居民的消费观念等都能影响居民的消费水平(张爱辉,2017)。虽然国内外学者对农村居民的消费进行了大量研究,但均未涉及农村居民消费倾向变动带来的影响。因此,本文将农村居民消费与不确定因素相结合,通过探索两者之间的关系分析了农村居民消费倾向变动对消费水平的影响,为促进我国消费水平的提高提供了理论依据。
模型设定与数据说明
(一)模型设定
为分析农村居民消费倾向变动的问题,本文需对绝对收入、持久收入、相对收入和不确定因素进行分析,并建立相关模型:
(二)数据说明
本文均根据2000-2017年《中国统计年鉴》中关于各省市的面板数据作为数据变量,其中ΔAPCit为农村人口的人均消费占人均收入的百分比,ΔYit为农村居民纯收入的增长,ΔU为城镇人口与全国人口总数的比值,ΔAE为财政支农支出占财政总支出的百分比,ΔXit为城镇居民可支配收入占农村居民收入的百分比。
变量的描述性统计分析
为使数据变量更为具体,本文须将数据通过上述公式进行计算,其计算结果如表1所示。表1为变量的描述性统计。由表1可知,从ΔAPC值(农村居民平均消费倾向)角度来看,全国的ΔAPC值为-0.054186,东部地区的ΔAPC值为-0.242723,中部地区的ΔAPC值为-0.268182且标准差为14.13236,说明中部地区的农村居民平均消费倾向波动较大,仅西部地区的ΔAPC值为正,为0.272761。从ΔY值(农村居民人均收入增長)角度来看,全国的农村居民人均增长量为477.4651,其中中部地区与西部地区农村居民人均收入增长低于全国水平,只有东部地区的农村居民人均收入增长高于全国水平,为645.4517。从ΔX值(城乡收入比)角度来看,全国的ΔX值为0.232817,其中中部地区与西部地区的ΔX值均为负值,只有东部地区的ΔX值最大,为0.839965。其中PDR值(心理偏差率)全国与各地区之间均为正值,EDR值(预期收入)全国与各地区之间均为负值。
实证分析
(一)面板平稳性检测
农村居民消费倾向各数据变量从长期来看会呈现一定的相关性,而短期中可能会存在不平稳的序列,这对下面的数据分析容易产生误差,为避免这种数据误差分析的情况出现,需要对数据进行平稳性检验(陈晓飞等,2016),其中包括了LLC检验、IPS检验、ADF检验和PP检验,其检验结果如表2所示。由表2可知,ΔAPC、ΔTY、ΔX、ΔU、ΔAE、EDR和PDR的数值结果在1%水平下均是稳定序列,而ΔY与ΔPY的数值结果在1%水平下不是稳定序列,将两数据变量经过一阶差分后成为稳定序列,且为一阶单整平稳序列。
(二)Hausman检验
本文对数据变量经过平稳性检测后,需要对建立的绝对收入公式和持久收入公式进行Hausman检验,通过分析εi(个体效应)与解释变量之间是否存在相关关系,从而确定对数据变量采用固定效应模型(H1)还是随机效应模型(H0)。其检验结果如表3所示。表3为Hausman检验结果。由表3可知,绝对收入公式和持久收入公式检验的P值分别为0.0882和0.4739,表明对数据变量应采用随机变量模型。
(三)回归结果分析
表4为模型估计结果。由表4可知,经过绝对收入公式和持久收入公式计算的F统计值均为0,说明由这两组公式建立的随机变量模型具有良好的显著性(张敏,2017)。与此不同的是,根据相对收入和不确定性公式建立的动态面板模型需要通过J统计量的P值来衡量,该P值为0.52,则说明相对收入和不确定性公式所建立的动态面板模型是正确的。
同时,通过表4可以看出,ΔY(农村居民纯收入增长)值的系数(β1)为-0.004867,这说明随着我国农村居民绝对收入的提高,导致农村居民的消费倾向的降低。这与理论中绝对收入的提高会促进居民消费倾向的提高相违背,造成这种情况的原因是,随着我国经济的增长,我国居民的基本物质生活已经得到满足,我国居民由消费逐渐向储蓄过渡,所以使我国农村居民的消费倾向下降。ΔPY(农村居民持久收入增长)值的系数(β4)为-0.001167,这表明持久收入的增长对农村居民的消费倾向影响不大。ΔTY(暂时性收入变动)值的系数为-0.008487,ΔAPC(平均消费倾向变动)值的系数为-0.554481,两者均与农村居民的消费倾向呈负相关,这说明暂时性收入的增加以及平均消费倾向的提高会降低农村居民的消费倾向。
此外,ΔX(城乡收入比)值的系数(β6)为-0.026135,这说明随着城乡收入比的提高,越不利于提高农村居民消费倾向,造成这种现象主要是由于城乡收入比提高表明我国城乡收入差距的提高,则会导致我国农村居民消费倾向的降低。EDR(预期收入离差率)值的系数为0.371589,这说明预期收入离差率与农村居民消费倾向呈正相关,表明随着预期收入的增加会促进农村居民消费倾向,这也说明了我国农村居民的实际所得会高于预期所得。而与之相反的是PDR数值,即心理偏差率,其系数为-1.168172,这说明消费不确定的增加会使农村居民的消费倾向降低。将EDR数值与PDR数值进行对比可知,心理偏差率能够直接影响预期收入离差率,表明不确定性会导致农村居民消费倾向的降低。
由表4还可以看出,绝对收入公式和持久收入公式中的ΔU(城镇化率)值均为正,表明随着城镇化率的提高会促进农村居民消费倾向的提高。而两种公式中的ΔAE(财政支农支出比重)值均为负数,财政支农支出的增加会降低农村居民消费倾向。
(四)协整检验
通过之前的面板平稳性检测可知,ΔY与ΔPY序列变量结果在1%水平下不是稳定序列,所以需要对绝对收入公式和持久收入公式中的变量进行协整检验,并通过八个统计量进行判断分析(马小勇等,2017),其分析结果如表5所示。由表5可知,上述八个统计量中,只有面板v的统计量值在1%水平上与各序列变量之间没有协整关系,而其余面板统计量值在1%水平上与各序列变量之间均存在协整关系,这表明绝对收入公式和持久收入公式中各数据变量不会出现伪回归现象。
结论与建议
本文通过建立相关随机变量模型和动态面板模型,分析了不同因素对我国农村居民消费倾向的影响。可以得到以下结论:农村居民纯收入增长值的系数为-0.004867,这说明随着我国农村居民绝对收入的提高,农村居民的消费倾向会有所降低;农村居民持久收入增长值的系数为-0.001167,这表明持久收入的增长对农村居民的消费倾向影响不大;暂时性收入变动值的系数为-0.008487,平均消费倾向变动值的系数为-0.554481,两者均与农村居民的消费倾向呈负相关,这说明暂时性收入的增加以及平均消费倾向的提高会降低农村居民的消费倾向;城乡收入比值的系数为-0.026135,这说明随着我国城乡收入差距的增大,农村居民消费倾向会所有降低;预期收入离差率的系数为0.371589,这说明预期收入离差率与农村居民消费倾向呈正相关,表明随着预期收入的增加會促进农村居民消费倾向;心理偏差率的系数为-1.168172,这说明消费不确定性的增加会使农村居民的消费倾向降低。
为了进一步促进我国农村居民消费水平的提升,我国政府在大力推进城镇化发展的过程中,还需完善以产业结构调整、消除劳动力转移障碍为目标的收入分配政策,实现城乡协同发展;坚持广覆盖、保基本、多层次、可持续的指导方针,完善农村养老机制与医疗保险制度,完善覆盖面广的农村社会保障体系,逐步解决农村的养老难与看病难等问题;加强宣传教育力度,转变农村居民消费观念,培养其形成良好的消费习惯,引导其自觉抵制腐朽文化、封建迷信思想及不良消费习俗,树立科学的消费理念;设置专门的农村金融机构,降低农村居民的信贷消费门槛,设定适合农村居民的信贷准入条件;完善农村金融抵押担保机制,创新抵押担保模式;建立档案信息共享平台,降低违约可能性,使得信用良好的农村居民可以享受较低的贷款利率;保障农村信贷的合法性,避免由于信息不对称导致农村居民利益受损。
参考文献:
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7.张敏.我国城乡居民文化消费比较研究——基于虚拟解释变量模型应用和消费升级视角[J].调研世界,2017(12)
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