经济波动与农村居民消费论文范文

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一、理论模型

首先构建一个代表性农村消费者两期的基本经济模型，消费者面临两期的最优消费决策，消费者的效用函数为。考虑政府财政支出和经济波动的影响。为简化分析，政府财政支出仅讨论财政对农支出变量，假定财政对农支出Z的经济效率为δ，经济波动对收入的影响系数为ζ。财政对农支出对农村居民消费的影响可以分为两个方面，一方面投入性支出增加和提升了农村公共产品与服务的数量和质量，从而改善了农村的生产经营环境，提高了农业生产效率，有利于农民增加收入从而提高消费能力。同时，农村基础设施的完善也有利于营造促进农民消费的客观环境，比如在公共产品供给不足时可能转变为私人自行提供，挤占私人消费，并且基础设施性质的公共物品缺乏会限制农村居民的消费，如公路道路和加油站的不足使得农民汽车消费的意愿不足。另一方面补贴性支出会直接增加农民收入，拉动农村居民消费。如2002年之前的农产品价格补贴，2002年之后对耕种农户的直接补贴等。综上，财政对农支出的经济效率是正值。经济波动对收入的影响作用存在争议，一些学者认为经济波动会导致高产出，如Schumpeter（1934）认为经济波动能降低企业改进效率行为的机会成本，有利于企业效率的提高；［29］Mirman（1971）经济波动会导致更高的预防性储蓄和投资，最终促进经济增长。［30］还有一些学者认为经济波动会带来产出的损失，如凯恩斯（1936）认为，经济波动导致企业投资风险的上升，从而降低社会投资水平；［31］Bemanke（1983）、Ramey和Ramey（1991）从滞留成本出发，由于企业投资的时滞和不可逆转，经济波动增加了投资回报的不确定性，使得企业投资意愿减弱。［32］［33］但是，上述研究都是关于发达国家的研究，不能将其研究结论直接套用于我国。国内近年来也出现了一些有代表性的研究成果，如李永友（2006）、陈太明（2008）等。［34］［35］研究结论的不一致给提出假设带来了一定困难，为解决这一问题，我们暂且参照李永友（2006）、陈太明（2008）、卢二坡和曾五一（2008）［36］的研究，假定ζ小于零。当然，这一假定还有待于实证部分的检验。由式（10）知，代表性农村消费者的消费与财政对农支出具有正向关系，与经济波动具有反向关系，故提出如下两个命题：命题1：财政对农支出对农村消费者的消费具有挤入效应。命题2：经济波动对农村消费者的消费具有挤出效应。

二、数据、变量与模型说明

（一）数据与变量说明农村居民消费（RC）选择农村居民人均消费水平作为变量，为了使历年数据具有可比性，以1978年为不变价对历年数据进行了计算，数据来源于《中国统计年鉴》1986—2012年。财政对农支出（AE）选择国家财政支出中历年支援农村生产支出和各项农业事业费作为变量，1998年和2007年统计口径发生了变化，从1998年开始农业基本建设支出包括增发国债安排的支出，2007年开始统计口径为农林水事务支出。为保证数据的连贯性，我们统一使用中央财政用于“三农”的支出。数据来源于《中国农村统计年鉴》1986—2012年。经济波动（EF）选择历年实际GDP增长率减去预期到的GDP增长率，预期到的GDP增长率采用HP滤波方法得到，为检验结论的稳健性，还采取了BP滤波方法作为参照。数据来源于《中国统计年鉴》1986—2012年。除上述变量外，为了更加真实的反应变量之间的相互影响和因果关系，以及检验变量之间关系的稳健性，我们引入控制变量。经济增长（GDP）用国内生产总值指数（1978年＝100）作为变量，物价水平（RCPI）用农村居民消费价格指数（1985年＝100）作为变量，农村居民收入（RI）用农村居民人均纯收入作为变量，以1978年为不变价进行计算。数据均来源于《中国统计年鉴》1986—2012年。为弱化可能存在的异方差性和偏态性，并降低对极端观测值的敏感性，对所有变量做自然对数处理。为保证解释变量不受到自然对数化后正负号改变的影响，对数值小于1的变量加一后再取自然对数。

（二）模型说明由于考虑了各变量可能存在的滞后性，本文建立分布滞后模型来检验财政对农支出与经济波动对农村居民消费的影响作用。

三、估计结果

（一）数据的统计性描述表1给出了主要变量的基本统计信息，图1、图2和图3给出了农村居民消费、财政对农支出及经济波动的核密度图，从中可以看出三个变量分布密度的动态变化。

（二）单位根检验与协整检验采用ADF检验和PP检验，结果显示变量序列lnRC、lnAE、lnEF、lnGDP、lnRCPI、lnRI均服从非平稳的I（1）过程。为节省篇幅，不再给出具体的检验过程与结果。由于变量序列lnRC、lnAE、lnEF、lnGDP、lnRCPI、lnRI均是一阶单整序列，符合协整检验的要求。采用Johansen协整检验，给出迹检验与最大特征根的两种检验结果，见表2。

（三）估计结果

对被解释变量序列进行自相关与偏自相关分析，如图4：由自相关分析图可知，当滞后期k＝7时，序列的样本自相关系数才明显落入随机区间，自相关函数表现为拖尾；偏自相关分析图显示，滞后一期的偏自相关系数明显不为零，滞后2期以后的偏自相关系数都在置信区间内，偏自相关函数具有截尾性。故可建立AR（p）模型，p值可以取1或2，最终经AIC准则和SC准则判定。正态性检验：估计的参数在统计学意义上是否显著十分关键，在进行ARMA模型回归之前，我们是假定εt服从正态分布的，所以有必要检验这一假定是否成立。利用Jarque－Bera统计量对标准化残差的正态性进行检验，检验显示Jarque－Bera统计量是0．634，伴随概率是0．728，即在5％显著水平下不显著，故接受残差服从正态性的假设。异方差检验：在存在异方差的条件下，使用最小二乘法得到的参数估计量仍然是无偏的，但参数的方差是有偏的，则会导致假设检验失效，所以需要检验表4的ARMA模型是否存在异方差。采用Breusch－Pagan－Godfrey和White两种检验方法，结果显示Breusch－Pagan－Godfrey检验的ObsR－squared的值是6．183，伴随概率是0．186，即5％显著水平下不显著，故接受同方差的原假设；White检验的ObsR－squared的值是3．895，伴随概率是0．691，即在5％显著水平下不显著，故同样接受同方差的原假设。此外，在表4中我们特别报告了稳健标准误，结果显示稳健标准误远小于所对应估计的参数值。结合T检验、正态性检验和异方差检验的结果，说明表4的ARMA模型是可以接受的。由表4的回归方程知，长期均衡过程中，财政对农支出对农村居民消费有挤入效应，经济波动对农村居民消费有挤出效应，经济增长与农村居民消费价格指数都能够促进农村居民消费，相对来说经济增长的促进作用更大。同时，农村居民消费具有滞后影响，滞后一期对当前消费有正向作用，滞后二期有反向作用。这样，命题1和命题2以及理论模型中关于ζ的假设都得到了证实。

（四）内生性讨论如果回归方程存在内生性，则OLS的估计结果可能会产生有偏性和非一致性。上述ARMA模型中，财政对农支出有可能是内生变量，这是因为财政对农支出与农村居民消费之间可能互为因果关系，一方面财政对农支出有利于增加农民收入，从而带动消费；另一方面农村居民消费水平的提高意味着农民对农业经营投入的增加，反过来对财政对农支出有一定的影响。为了证实财政对农支出是内生变量的猜测，采用Durbin－Wu－Hausman检验，选择财政对农支出滞后一期作为工具变量（其原因随后进行解释），财政对农支出作为被解释变量，工具变量连同原模型中其他解释变量一起作为解释变量，运用OLS进行回归，得到残差项μ；将残差项μ与原模型中所有解释变量作为解释变量，财政对农支出作为被解释变量，运用OLS进行回归，发现μ的回归系数的检验结果为t－Statistic＝－245，prob．＝003，显著，故变量财政对农支出确实是内生变量。为解决这一问题，我们采取工具变量法。运用工具变量必须注意工具变量的有效性，也就是说工具变量不仅要与财政对农支出高度相关，还必须满足外生性，即该工具变量只能通过财政对农支出间接影响农村居民消费，而不能直接作用于农村居民消费。如果只使用唯一一个工具变量，则无法从统计上检验工具变量的外生性假设，但如果能够寻找到两个或两个以上的工具变量，则可以通过过度识别来检验工具变量组是否都符合外生性的要求。为了充分保证回归结果的稳健性，本文使用两个工具变量，通过过度识别检验来保证工具变量组确实是合适的。①检验财政对农支出过程中，我们运用了其滞后一期作为工具变量，是因为当期的农村居民消费不会影响上一期的财政对农支出，即滞后一期的财政对农支出与原模型的随机干扰项不会存在同期相关性，可视为外生的。而滞后一期的财政对农支出与当期财政对农支出是高度相关的，检验得到财政对农支出与其滞后一期的相关系数是0986，所以滞后一期的财政对农支出是一个合适的工具变量。另外考虑农村土地面积，农村土地面积越大，意味着农村居民对公共物品的需求越大，农村基础设施建设的投入也越大，即政府为实现既定的服务目标必然要加大对农支出，所以农村土地面积与财政对弄支出密切相关。另一方面，土地面积不会直接影响居民消费水平。土地面积的大小可能会影响该区域的消费总量，但人均消费主要与个体因素有关，故土地面积不会影响人均消费值，而本文采用的就是农村人均消费水平，很好地规避了可能存在的土地面积对消费总量的影响这一点，因此农村土地面积可视为外生的。由于各类年鉴均无农村土地面积的直接数据，我们使用耕地面积与住宅面积之和作为替代值，其中住宅面积等于农村人均住房面积与农村人口数量之积。检验发现财政对农支出与农村土地面积的相关系数为0695，所以农村土地面积是一个合适的工具变量。为了更进一步的检验选择的两个工具变量是否合适，我们检验滞后一期的财政对农支出和农村土地面积是否会直接影响农村居民消费水平。检验方法是：将滞后一期的财政对农支出和农村土地面积分别放入回归方程，考察回归系数相应的p值，查看p是否大于01，大于则说明不存在直接影响，即认为是好的IV。检验结果显示，滞后一期的财政对农支出的系数p值为0116，农村土地面积的系数p值为0347，进一步说明了滞后一期的财政对农支出和农村土地面积是合适的工具变量。由于工具变量数量多于内生变量，需要采用过度识别方法检验工具变量的有效性。首先使用2SLS方法估计模型，得到残差ε，将残差ε对所有外生变量回归，获得R2，在所有IV都与扰动项不相关的零假设之下，nR2服从自由度为q的卡方分布，q等于工具变量个数减去内生变量个数，若nR2超过设定的显著性水平的临界值，则拒绝原假设，即至少部分IV不是外生的，工具变量失效。按照上面方法，得到R2＝0075，样本量是24，故nR2＝180，小于自由度为1的卡方分布的临界值384，不能拒绝原假设，说明我们选择的工具变量都是有效的。至此，我们充分检验了所选择的两个工具变量是好的IV。下面利用滞后一期的财政对农支出与农村土地面积作为工具变量，为检验结果的稳定性，分别使用2SLS和GMM方法对前面的ARMA模型进行回归，分析结果是否发生变化，见表5。表5回归结果显示，2SLS和GMM的回归结果基本是一致的，说明工具变量法的回归结果是可信的。2SLS回归结果与表4的回归结果相比较，财政对农支出的系数基本不变，由0144变为0149；经济波动的影响略微弱化，由－23669变为－21606；经济增长的系数变大，由27218增大为25039；农村居民消费价格指数不变，由0608变为0638。GMM回归结果与表4的回归结果相比较，财政对农支出的系数略有下降，由0144下降为0130；经济波动的影响略微变弱，由－23669变为－21792；经济增长的系数也变大，由27218增大为25036；农村居民消费价格指数基本不变，由0608变为0624。综合2SLS和GMM的回归结果，说明直接用OLS回归的结果确实是有偏的，使用多个工具变量以后，财政对农支出、经济波动、经济增长以及农村居民消费价格指数对农村居民消费的影响程度有所变动但变动的方向是一致的。运用工具变量得到的方程同样证明了命题1和命题2以及理论模型中关于ζ的假设是成立的。

四、结论与建议

文章在理论分析的基础上，通过对中国1985—2011年的相关数据进行实证分析，首先进行单位根检验和协整检验，排除虚假回归的可能性，建立了ARMA模型，又考虑到财政对农支出的内生性，寻找合适的工具变量后，使用2SLS与GMM两种方法进行估计，保证了结论的可信性，结论如下：一是财政对农支出对农村居民消费水平有明显的挤入效应。财政对农支出每增加1％，农村居民消费会增加013％，说明财政对农支出可以提高农村居民消费，改善农民生活。二是经济波动对农村居民消费水平有较强的挤出效应。实证结果表明，经济波动变动1％，农村居民消费将变动21792％。很可能是由于经济波动大幅的改变了农村居民的收入水平，导致消费水平也有较大的变动。三是农村居民消费有一定的滞后效应。滞后一期的消费水平对当期消费有显著的正向作用，说明农村居民消费存在“棘轮效应”，能上不能下；滞后二期的消费水平则会抑制当期的消费，意味着早期的消费支出对当前消费由一定的制约作用，农村居民消费有着一定时期（比如三年）内的计划性。四是经济增长与农村居民消费价格水平对农村居民消费有正向作用，特别是在所有考察的变量中，经济增长的作用最大，系数达到25036，意味着经济增长1％，农村居民消费支出将增加25036％。结合农村居民消费价格水平对农村居民消费也有正向影响，我们认为一方面经济增长带来了收入的增长进而拉动消费需求，另一方伴随经济增长日益上升的物价水平也导致了消费支出的被迫增加。本文的政策含义主要有两点：第一，由于财政对农支出对农村居民消费水平的显著挤入效应，在当前阶段增加财政对农支出对启动农村市场有重要意义。目前财政对农支出占财政支出的比重很小，增长空间很大，政府可以通过改善财政支出结构来增加财政对农支出。同时，科学的对财政对农支出进行管理，积极整合财政支农资金，允许和鼓励各地探索多渠道、多形式的支农资金来源，以提高农业竞争力，切实增加农民收入，扩大农村居民消费需求。第二，经济波动对农村居民消费有显著的挤出效应，并且消费的变动幅度远远高出经济波动。农村居民收入偏低，对风险较为厌恶，一旦出现经济波动会引发严重的恐慌情绪，对消费的抑制非常明显。一般来说，高收入群体偏好增长，低收入群体偏好平抑波动。因此，政府应在促进经济增长的同时，充分重视对经济波动的平抑。此外，政府也应当适度增加面向“三农”的投入，完善面向农民的社会保障体系，消除他们面临的风险，使农村居民消费时无后顾之忧。

作者：成谢军张伟江可申单位：南京航空航天大学经济与管理学院南京师范大学中北学院江苏第二师范学院