四川省农村居民消费影响因素的实证研究

2019-10-06李凤至

现代商贸工业 2019年28期

李凤至

摘要：消费作为拉动经济的三大马车之一，对经济发展具有重要作用，在当前高举乡村振兴战略旗帜的背景下，着眼农村居民的消费问题显得尤为重要。基于四川省1999-2016年的数据，首先采用灰色关联度研究农村居民消费的诸多影响因素之间的关联程度，发现在诸因素中关联度最强的是农村居民收入;其次根据收入的来源把收入细分为工资性、转移支付性、家庭经营性和财产性四种收入，利用多元线性回归分析不同的收入对四川省农村居民消费的影响，结果表明在不同收入中，家庭经营收入对其消费的影响最大。

关键词：四川省;消费;影响因素;收入

中图分类号：F2 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.28.006

1 引言

四川省作为西部经济的领头羊，自改革开放以来，地区生产总值翻了约18倍，随着经济增长，居民消费水平也不断提高，但城乡差异始终较大。农村居民人均消费虽不断增加，但依旧和城镇居民相差较大。而尽管城镇人口不断上升，但截至2016年底，农村人口始终高于城市人口。所以研究农村居民消费的影响因素，促进农村居民消费，才能更好发挥消费推动经济发展的作用。

当前我国学者对农村居民消费影响因素的研究較多，陶浪平（2018）、韩振兴（2018）、宋少青（2017）、纪路宇（2017）和陈婧（2016）等人都采用多元线性回归，选取居民收入、居民消费价格指数等因素对我国农村居民消费影响因素进行分析，都指出农村居民收入是其消费的主要影响因素，对其消费起到正向的作用;也有刘小舟（2017）等少部分学者采用VAR模型进行分析。

上述研究在内容上只是对农村居民消费的消费因素进行分析，却很少对收入进行细分，从而深入分析农村居民的不同收入对消费的不同影响，以提出更具针对性的政策;实证方法上，大多数学者都采用多元线性回归或者VAR模型，但多元线性回归不仅要求样本量要足够大且要服从典型的概率分布，时间序列模型均要求数据是平稳序列，否在无法进行分析。这些模型对数据质量有很高要求，会使选择消费影响因素时因数据质量而受限，而灰色关联法有效克服了数据质量的问题。

本文基于四川省18年的数据，采用灰色关联分析方法，得出影响农村居民消费各因素之间的关联程度，但具体影响程度并不能反映，因而在进一步细分收入的实证中，为了分析每种收入对农村居民消费的影响程度，依旧采用多元线性回归。

2 四川省农村居民消费影响因素的灰色关联度分析

2.1 农村居民消影响因素的选取

影响农村居民消费的因素较多，地区的经济发展程度、农村居民的收入、当地的物价水平、农村居民的偏好程度，存款数量、农业税等都对农村居民消费有影响。而消费偏好不易度量，农业税虽会影响消费，但都是直接影响农村居民的收入，再对消费产生作用。同时在统计年鉴中，2013年到2016年农村居民人均储蓄量数据缺失，所以未纳入这3个因素。最后选取地区经济发展程度、收入、物价、农民富足程度四个重要因素，其指标构建如表1。

2.2 数据

采用四川省统计局1999年-2016年的数据。其中，农村人均消费数据列为参考数据列，记为X0（t）;与农村居民消费相关的影响因素为待比较的数据列Xi。

2.3 灰色关联度模型的计算步骤及结果

2.3.1 计算步骤

第二步：原始数据的初始化处理。这是计算灰色关联度较为重要的一步，其计算方法一般是用待比较的数据列分别除以参考数据列。

第三步：计算各子序列与母序列的差值。用子序列数据分别对应减去母序列数据得到各子序列与母序列的差值。

第四步：计算出极大差和级小差。

第五步：计算关联系数R。在计算关联度系数R时，涉及分辩系数，记为η，一般在0-1之间选取，然后根据公式计算出关联系数R：

2.3.2 计算结果

依照上述步骤，分辨系数取0.5，计算结果如表2。

2.4 结果分析

4个因素的关联度都大于70%，对农村居民的影响程度都很大。其中，对其消费影响最显著的是全年人均可支配收入，其关联度大于90%;其他因素关联度都小于80%，虽对农村居民消费影响也很大，但与全年人均可支配收入相比，关联程度则相对较弱。