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| 影响农民消费水平的因素分析--实证分析 |
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| 发布时间：2015-03-23 点击： 次 |
摘要
作为农业大国，我国农村居民的消费在国民消费总量中占有很大比重，其指标的高低对国民经济有重大的指导作用。随着新时期各项惠农政策的实施，农村居民的生活水平有了很大提高，面对农村这个巨大的消费市场，如何提高农村居民的消费水平就成了扩大内需、拉动经济所面对的重大问题。本文运用计量经济学的方法，就农村居民的消费水平的主要影响因素进行了简单的分析。
关键词：农村居民消费水平 计量 思考 对策
一、研究目的及意义
我国幅员辽阔，拥有一个巨大的消费市场，但是我国的市场尚未完全开发出来，其中一个很重要的原因是方向没有选择准确。我国巨大的消费市场很大一部分隐藏在农村中，那么如何挖掘农村的消费潜力就成了至关重要的问题。因此研究农村居民消费水平的主要影响因素，对于提高农村居民消费水平，进而促进整个国民经济的发展有重要意义。
二、理论及文献综述
从根本上说，居民消费取决于收入水平。
凯恩斯（Keynesian）在《通论》中提出了绝对收入假说，认为在短期中，收入与消费是相关的，即消费取决于收入，消费与收入之间的关系也就是消费倾向。同时，随着收入的增加消费也将增加，但消费的增长低于收入的增长，消费增量在收入增量中所占的比重是递减的，也就是我们所说的边际消费倾向递减。
J·杜森贝利（Dusenberry 1949）提出相对收入假说，以及后来的生命收入假说、流动性结束假说等等，都间接的说明了消费对于经济周期稳定的作用。
当然，不同理论对理性人的支出安排做出了不同的假设。我国农村居民消费需求也基本上遵循了上述各种假说。在影响居民消费的各种因素中，农村居民收入起着决定性作用。
近年来我国学术界对居民消费尤其是农村居民的消费问题也做了大量研究。朱信凯（2000）在对农村居民收入与消费进行函数检验后，认为我国农村居民消费存在“棘轮效应”。
韩倩、王健（2005）主张认为农民收入不稳定性的增加也在一定程度上制约了农村消费。
郭亚军、郑少锋、李桦（2007）非收入因素以也影响农民消费。
综上所述，国内外学者基本都认为收入是影响居民消费支出的主要因素，这些研究成果的理论借鉴及最终结论为消费需求理论向纵深拓展提供了有利的支撑。但是，具体到我国农村经济的实际情况，不难发现这些研究没有考虑农民收入变动具有时效性，同时没有深入分析农村居民消费行为与收入的变动关系。启动农村居民的消费水平，必须首先要提高他们的收入水平。但并非是每一部分收入水平的边际消费倾向都高，这就需要掌握农村居民消费需求函数的影响因素和消费需求结构的变动。考虑到数据来源问题，文内数据均来自《中国统计年鉴》，希望能够通过对农村居民家庭人均纯收入和商品零售价格指数的研究，得到我国更为具体的农村居民消费水平影响因素。
二、模型设定及数据说明
1、变量选取
为了分析各个因素对农村居民消费水平的影响，选择“中国农村居民消费水平”为被解释变量（用Y表示），选择“农村居民家庭人均纯收入”和“商品零售价格指数”为解释变量（分别用X1，X2表示）。表1为由《中国统计年鉴》得到的1993—2012年的有关数据。
1993年到2012年农村居民的消费水平及其影响因素的统计数据（表1）
|
年份 |
农村居民消费水平Y |
农村居民家庭人均纯收入X1 |
商品零售价格指数X2 |
|
1993 |
549 |
601.5 |
118.8 |
|
1994 |
560 |
686.3 |
102.1 |
|
1995 |
602 |
708.6 |
102.9 |
|
1996 |
688 |
784 |
105.4 |
|
1997 |
805 |
921.6 |
113.2 |
|
1998 |
1038 |
1221 |
121.7 |
|
1999 |
1313 |
1577.7 |
114.8 |
|
2000 |
1626 |
1926.1 |
106.1 |
|
2001 |
1722 |
2090.1 |
100.8 |
|
2002 |
1730 |
2162 |
97.4 |
|
2003 |
1766 |
2210.3 |
97 |
|
2004 |
1860 |
2253.4 |
98.5 |
|
2005 |
1969 |
2366.4 |
99.2 |
|
2006 |
2062 |
2475.6 |
98.7 |
|
2007 |
2103 |
2622.2 |
99.9 |
|
2008 |
2301 |
4039.6 |
102.8 |
|
2009 |
2560 |
4631.2 |
100.8 |
|
2010 |
2847 |
5025.1 |
101 |
|
2011 |
3265 |
5791.1 |
103.8 |
|
2012 |
3756 |
6700.7 |
106.7 |
2、模型数学形式的确定
为分析“农村居民消费水平”Y与“农村居民家庭人均纯收入”X1和“商品零售价格指数”X2之间的关系，做如下散点图：
 
3、建立模型
从散点图可以看出，农村居民消费水平（Y）和农村居民家庭人均纯收入（X1）大体呈现为线性关系，农村居民消费水平（Y）和商品零售价格指数（X2）大体呈现为线性关系。为分析为分析农村居民消费水平与农村居民家庭人均纯收入和商品零售价格指数之间的关系，可以初步建立线性回归模型：
Y=β0+β1X1+β2X2+ui
β0表示在没有任何因素影响下的农村居民消费水平；β1表示农村居民家庭人均纯收入对农村居民消费水平的影响；β2表示商品零售价格指数对农村居民的消费水平的影响；ui为随机扰动项。
4、确定参数估计值范围
因为农村居民收入一部分将用于储蓄，并不会全部用于消费，且当价格指数上升的时候，居民会缩减自己的消费，所以农村居民消费水平与农村居民家庭人均纯收入应为正相关的关系，农村居民消费水平与商品零售价格指数应为负相关的关系，即0＜β1＜1 ,β2＜0。
三、参数估计
利用Eviews软件，做Y对X1、X2的回归，回归结果如下（表2）：
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Dependent Variable: Y |
|
Method: Least Squares |
|
Date: 10/22/13 Time: 21:34 |
|
Sample: 1993 2012 |
|
Included observations: 20 |
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
C |
2020.904 |
738.1351 |
2.737851 |
0.0140 |
|
X1 |
0.477598 |
0.027251 |
17.52564 |
0.0000 |
|
X2 |
-14.13053 |
6.818890 |
-2.072263 |
0.0538 |
|
R-squared |
0.955580 |
Mean dependent var |
1756.100 |
|
Adjusted R-squared |
0.950354 |
S.D. dependent var |
908.3138 |
|
S.E. of regression |
202.3845 |
Akaike info criterion |
13.59570 |
|
Sum squared resid |
696311.6 |
Schwarz criterion |
13.74506 |
|
Log likelihood |
-132.9570 |
F-statistic |
182.8554 |
|
Durbin-Watson stat |
0.569439 |
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
Y = 2020.904 + 0.477598X1 －14.13053X2
（738.1351） （0.027251）（6.818890）
t =（2.737851） （17.52564） （-2.072263）
R2 = 0.955580 F = 182.8554 n = 20
四、模型检验及修正
（一）经济意义检验
所估计的参数β1 =0.477598，β2 = -14.13053，且0＜β1＜1，β2＜0，符合变量参数中确定的参数范围。说明农村居民家庭人均纯收入每增加1单位，平均说来可导致农村居民消费水平增加0.477598单位；商品零售价格指数每减少1单位，平均说来可导致农村居民消费水平增加14.13053单位。这与经济学中边际消费倾向的意义相符。
（二）统计意义检验
1、拟合优度检验（R2检验）
可绝系数R2=0.955580，R2=0.950354，这说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量 “农村居民家庭人均纯收入”和“商品零售价格指数”对被解释变量“农村居民消费水平”的绝大部分差异作了解释。
2、F检验
针对H0：β1=β2=0，给定显著性水平α=0.05，在F分布表中查出自由度为k－1＝2和n－k＝17的临界值Fα（2,17）＝19.4，由表2中得到F＝0.955580＞Fα（2，17）＝19.4，应拒绝原假设H0：β1=β2=0，说明回归方程显著，即“农村居民家庭人均纯收入”和“商品零售价格指数”等变量联合起来确实对“农村居民消费水平”有显著影响。
3、t检验
分别针对H0：βj＝0（j＝1,2），给定显著性水平α＝0.05，查t分布表的自由度为n－k＝17的临界值tα/2（n－k）＝1.740。由表2中的数据可得，与β1、β2对应的t统计量分别为17.52564、-2.072263，其绝对值均大于tα/2（n－k）＝1.740，这说明在显著水平α＝0.05下，分别都应拒绝H0：βj＝0（j＝1,2），也就是说，当在其他解释变量不变的情况下，解释变量“农村居民家庭人均纯收入”（X1）“商品零售价格指数”（X2）分别对被解释变量“农村居民消费水平”Y都有显著的影响。
（三）计量经济意义检验
1、多重共线性检验
让Y分别对X1、X2做回归。
首先将Y与X1做回归得到结果如表3：
|
Dependent Variable: Y |
|
Method: Least Squares |
|
Date: 10/23/12 Time: 09:41 |
|
Sample: 1993 2012 |
|
Included observations: 20 |
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
C |
500.3204 |
87.09007 |
5.744861 |
0.0000 |
|
X1 |
0.494455 |
0.028289 |
17.47869 |
0.0000 |
|
R-squared |
0.944359 |
Mean dependent var |
1756.100 |
|
Adjusted R-squared |
0.941268 |
S.D. dependent var |
908.3138 |
|
S.E. of regression |
220.1266 |
Akaike info criterion |
13.72092 |
|
Sum squared resid |
872202.8 |
Schwarz criterion |
13.82050 |
|
Log likelihood |
-135.2092 |
F-statistic |
305.5045 |
|
Durbin-Watson stat |
0.367926 |
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
将Y与X2做回归得到结果如表4：
|
Dependent Variable: Y |
|
Method: Least Squares |
|
Date: 10/23/12 Time: 09:44 |
|
Sample: 1993 2012 |
|
Included observations: 20 |
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
C |
6964.538 |
2894.609 |
2.406038 |
0.0271 |
|
X2 |
-49.80339 |
27.61744 |
-1.803331 |
0.0881 |
|
R-squared |
0.153021 |
Mean dependent var |
1756.100 |
|
Adjusted R-squared |
0.105967 |
S.D. dependent var |
908.3138 |
|
S.E. of regression |
858.8410 |
Akaike info criterion |
16.44368 |
|
Sum squared resid |
13276940 |
Schwarz criterion |
16.54326 |
|
Log likelihood |
-162.4368 |
F-statistic |
3.252004 |
|
Durbin-Watson stat |
0.187833 |
Prob(F-statistic) |
0.088102 |
计算各解释变量的相关系数，选择X1、X2的数据，得到相关系数矩阵如表5：
|
变量 |
X1 |
X2 |
|
X1 |
1.000000 |
-0.298504 |
|
X2 |
-0.298504 |
1.000000 |
由表3和表4可知，Y与X1的组合为最优方程，虽然X2与Y的拟合度不是很好，但是由表2可以得知，引入X2后，R-squared＝0.955580，大于Y与X1回归后得出的R-squared＝0.944359，这说明X2这个解释变量对整体模型有改善作用，且t检验符合；又由相关系数矩阵（表5）可以看出，各个解释变量相互之间的相关系数不高，因此解释变量X2不能舍弃，模型可认为不存在多重共线性。
2、自相关检验
DW检验
由表2可得Durbin-Watson stat＝0.569439。
对样本量为20、两个解释变量的模型、5%显著水平，查DW统计表可知，dL＝1.100，dU＝1.537，模型中DW＜dL，显然消费模型中有正自相关。
利用科克伦-奥克特迭代法对自相关检验进行处理。
ρ＝1－DW/2＝0.7152805
|
Dependent Variable: Y1 |
|
Method: Least Squares |
|
Date: 10/23/12 Time: 16:36 |
|
Sample(adjusted): 1994 2012 |
|
Included observations: 19 after adjusting endpoints |
|
Convergence not achieved after 100 iterations |
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
C |
96626.85 |
7429669. |
0.013006 |
0.9898 |
|
X11 |
0.259561 |
0.083759 |
3.098900 |
0.0073 |
|
X12 |
1.258396 |
4.659943 |
0.270045 |
0.7908 |
|
AR(1) |
0.999099 |
0.070569 |
14.15783 |
0.0000 |
|
R-squared |
0.986717 |
Mean dependent var |
1819.632 |
|
Adjusted R-squared |
0.984061 |
S.D. dependent var |
886.3742 |
|
S.E. of regression |
111.9050 |
Akaike info criterion |
11.85162 |
|
Sum squared resid |
187840.9 |
Schwarz criterion |
12.65667 |
|
Log likelihood |
-114.3495 |
F-statistic |
371.4321 |
|
Durbin-Watson stat |
0.913490 |
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
|
Inverted AR Roots |
1.00 |
经过一次迭代后，可以从表6中看出Durbin-Watson stat＝0.913490，仍然小于dL的值，由此可见一次迭代对模型的影响并不显著。因此需进行二次迭代，结果如下表（表5）
|
Dependent Variable: Y1 |
|
Method: Least Squares |
|
Date: 10/23/12 Time: 16:45 |
|
Sample(adjusted): 1995 2012 |
|
Included observations: 17 after adjusting endpoints |
|
Convergence achieved after 10 iterations |
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
C |
2660.276 |
956.8822 |
2.780150 |
0.0156 |
|
X11 |
0.433150 |
0.031665 |
13.67895 |
0.0000 |
|
X12 |
-18.56683 |
9.154426 |
-2.028181 |
0.0635 |
|
AR(1) |
1.039001 |
0.186789 |
5.562426 |
0.0001 |
|
AR(2) |
-0.500703 |
0.191418 |
-2.615760 |
0.0214 |
|
R-squared |
0.988030 |
Mean dependent var |
1889.611 |
|
Adjusted R-squared |
0.984348 |
S.D. dependent var |
856.3618 |
|
S.E. of regression |
107.1392 |
Akaike info criterion |
12.41627 |
|
Sum squared resid |
149224.6 |
Schwarz criterion |
12.76937 |
|
Log likelihood |
-106.7464 |
F-statistic |
31.47822 |
|
Durbin-Watson stat |
2.302138 |
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
经过二次迭代后收敛，ρ1、ρ2的估计值分别为1.039001、-0.500703，并且t检验显著，这说明原模型确实存在一阶和二阶的自相关性。其中因为Durbin-Watson stat＝2.302138，n＝18，k＝2，查德宾-沃森d统计量表可得dL＝1.05，dU＝1.53，由此可知DW＝2.302138＞dU，这表明模型已经不存在一阶自相关性。接着进行便相关系数检验和B-G检验，也表明不存在高阶自相关性。
因此可以得出结论：模型已经消除了自相关性的影响。模型的回归方程为：
Yt=2660.276 +0.433150X1-18.56683X2 [AR(1)=1.039001 AR(2)=-0.500703]
t =（2.780150）（0.031665）（9.154426） t =（0.18678）
R2=0.988030 DW=2.302138
五、模型应用总结
现实生活中，农村居民消费水平是受多方面的影响的，不仅包括经济层面的还包括社会层面的。这其中经济层面主要包括收入、储蓄、商品价格、通货膨胀率等等，这些方面基本上都是可以计量的；但是居民的消费水平还很大程度上受到社会层面的影响，例如居住地区、医疗社会保障程度、家庭人口状况、受教育程度等等，这些因素好多都是难以计量的，但它们对于消费水平的影响又是不能低估的。
但总的来说，制约我国农村居民消费水平的因素主要有：
1）农民收入水平低
一是农业科技含量低，农业与工业及其他的产业相比，其劳动力生产率低，因而农产品的附加值较其他产业较小，同时农业抵御自然灾害的能力较差，农民在很大的层度上是靠天吃饭，自然环境好的情况下能有很好的收成，否则，则可能会颗粒无收。因此，农民的收入得不到很好的保证，这使得农民基本上形成了存储消费能力的习惯，这极大的制约了农民的消费意愿。二是农业结构不合理，大多数农村地区的种植都没有形成规模化的生产，这就显露出极大的结构性矛盾。主要表现为农产品中一般性产品多而经济型作物偏少；农产品大多数都直接出售，而未经过加工或深加工，这使得农产品的附加值低，农民的收入少；欠缺合理的规划，容易形成扎堆种植，这样的现象在各个地方都很常见，常常是一种农产品前一年的价格可观的话，则在下一年就会有大量的农户选择此种作物，而遭受到由于供大于而带来的农产品价格下降，从而影响了农民收入的提高。
2）消费环境差
一是基础设施落后。近几年来，扩大内需的重点主要是在扩大广大农村居民的消费需求，这使得对于基础设施建设的财政投入资金增加很快，农村的基础设施在一定曾度上得到了改善，近年来村村通公路的政策为农村道路的畅通提供了政策保证，但对农村交通、水利、教育、卫生等基础设施建设项目来说，资金的投入量还远远满足不了建设的发展需要，甚至还有许多农村地区的供水、供电问题根本还没提到日程上来，这相应的抑制了家电的消费需求。
二是市场环境差。农村商业网点少，并且规模小，品种少，这使得农民可选择的商品不多，极大的打消了农民的购买欲望。同时农村市场上充斥着假冒伪劣商品，而农民又都得不到很好的信息来指导自身的消费，这也就严重的打击了消费者的购买积极性。
3）农村居民的消费观念落后
农村居民由于受我国传统文化的熏陶崇尚节俭，提倡“量入为出”的消费方式饿强调储蓄，并且这样的现象在农村尤为突出，这一方面也是由于农村居民的收入得不到保障，因而农民需要不今天的钱存储起来以备不时之需。这样的消费观念，极大的阻碍了农村居民的当前消费。
4）政府支农惠农力度不够
进入“十二五”以来，政府进一步大幅度增加了农机具购置补贴规模，扩大了良种补贴范围和品种，并且继续实施种粮直补、农资综合补贴、渔业柴油补贴，中央财政四补贴规模为1540亿元，比2011年增长了18%。但仍没有达到农村的需求水平，使农村中公共品供给没有得到很好的满足，现今，除了部分经济发达的地区外，大多数农村仍然没有享受到完善公共服务。
政府政策在确定了以扩大内需来促进经济发展的方略之后，各项惠农工程得以逐渐制定并实施，并有了多项免税、粮食补贴政策，但是这样的补贴规模并不能真正的改善农民的消费状况，并没有实际的转化为消费力，因而政府政策应该在深度和宽度上加大投入力度，使得各项政策能够切实的服务于民。
参考文献：
中国统计年鉴［Y］
中华人民共和国统计局［EB/OL］http://www.stats.gov.cn/
高铁生，郭东乐.扩大农村消费问题研究[M] 北京：中国社会出版社 2007.10
张瑞清.计量经济学［M］北京：中国农业出版社2007.08
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