中国农村消费水平的实证分析
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作者: 李小璐
摘要:本文以如何提高我国农村居民的消费水平为研究目的建立计量经济模型,分析表明中国农村居民家庭人均年消费支出受到下面三个因素影响:农村居民家庭年人均纯收入、农村从业人员从事非农产业的人口比重和农产品生产价格指数。
Abstract:The article sets up econometric model with the purpose of how to raise the level of consumption of urban residents. The analysis indicates that there are 4 factors that affect residents of Chinese countries: former consumption, per capital net income of rural residents, the population of rural workers who are engaged in non-agricultural industries, price index of agricultural production.
关键词:农村居民消费 人均纯收入 生产价格指数
Key words:consumption of urban residents; per capital net income; price index of agricultural production
【中图分类号】F328 【文献标识码】A【文章编号】1004-7069(2009)-09-0045-02
一、引言
“三农问题”一直是中国的民生焦点,它不是中国特有的, 但有中国特有的客观实际。三农问题的本质在于如何给广大农民带来实惠,如何实现农民增收,如何拉动农民的消费。本文建立模型分析农民人均年消费支出与农村居民的人均年纯收入、乡村从业人员从事非农业产业的人口比重和农产品生产价格指数的关系。
正文我们将从消费水平上采用计量经济学方法对其进行分析。
陈艳,(2006)在《农民收入:一个基于计量经济模型的综合分析框架》中认为,说明对农民的农业收入起正向作用的主要因素为增加农民家庭经营费用支出、提高化肥使用量、提高农产品收购价格指数。而对农民的非农业收入起正向作用的主要因素为增加全社会固定资产投资总额、提高城市化水平。
康和平, 武晓健(2007)在《我国农村消费水平的计量经济分析―――基于收入与消费的协整检验》中采用杜森贝利的持久收入假说,得出了这样的结论:我国农村居民的消费水平不仅受短期收入影响而且也受到收入长期波动的影响。因此要刺激农村消费就要千方百计的增加农民收入。
潘丽(2008),在《提高农民收入的实证分析》指出,要实现农民增收应当深化各项制度改革,不断提高工业化和城市化进程,建立资源节约型环境友好型生产体系等。
二、我国农村居民消费水平的计量分析
表1:ADF检验结果
2.1模型设定与数据来源
本文数据取自中国统计年鉴1978-2007
模型中的变量:
农村居民人均年消费支出:y
农村居民年纯收入:x1
农村从业人员从事非农产业的人口比重:x2
农产品生产价格指数:x3
考虑到模型中存在1个指数型解释变量:农产品生产价格指数,为了尽量消除建模过程中可能出现的误差,我们在建立模型前先将农村居民人均年消费支出,农村居民人均年纯收入这两个时间序列指数化,然后对指数化后两个变量和从事非农产业的人口比重,农产品生产价格指数分别取对数,相应的将这四个对数序列分别用lny, lnx1,lnx2,lnx3表示。
2.2时间序列的单位根检验
在研究时间序列建模时,经常要求时间序列是平稳的,而实际生活中大多数数据是非平稳的,如果直接将非平稳时间序列当做平稳时间序列来进行回归分析,可能造成伪回归。为了避免这种情况,我们先进行时间序列的单位根检验。
由表1可得出,在1%的显著性水平下,变量lny, lnx1,lnx2的一阶差分的t统计量绝对值都小于临界值,所以不能拒绝存在单位根的原假设,表明lny, lnx1,lnx2时间序列都是非平稳序列,同时图中也表明lnx3是一阶单整时间序列。而接着我们对lny, lnx1,lnx2取一阶差分序列,再作单位根检验,将它们的一阶差分序列表示为:D(lny),D(lnx1),D(lnx2)结果如下:
由此可见,变量D(lny),D(lnx1),D(lnx2)和lnx3都是一阶单整序列,它们之间必定存在一种确定的均衡关系。
2.3 协整检验
我们采用基于回归残差的Johansen协整检验来分析这四个时间序列之间是否存在某种平稳的线性组合。
表3.Johansen协整检验结果
表3中四个假设的似然比统计量大于5%和1%显著性水平下的临界值,因而原假设都被否定,表明这四个变量之间存在长期稳定的均衡关系。
2.4异方差检验―怀特检验
我们对D(lny),D(lnx1),D(lnx2)和lnx3作OLS回归估计,将得到的估计结果写成下面的标准形式::
D(lny)=-1.2555 + 0.6143D(lnx1)+ 0.0467D(lnx2+ 0.2774lnx3
(-3.9067) (5.8874) (1.0636) (3.9209)
R2=0.8847, R-2=0.8709, DW=1.8826
采用怀特检验异方差性,在5%的显著性水平下,nR2=7.66
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