财政支出对农村居民消费的动态效应研究

吴昊

[摘 要]通过VAR和VECM框架分析各项财政支出对农村居民消费动态影响，应用DF-GLS检验、KPSS检验、IRF、方差分解等方法研究发现：财政支出中消费性支出、经济建设支出对农村居民消费起到挤出效应，转移支付支出、文教科研支出对农村居民消费起到引致效应。短期内消费性财政支出对农村居民消费影响最为显著，中长期经济建设支出、转移支付支出、文教科研支出则对农村居民消费起到显著影响。

[关键词]财政支出；农村居民消费；动态效应；VAR；VECM

[中图分类号]F810.45 [文献标识码]A [文章编号]1672-2426（2014）09-0057-06

一、研究目标及文献综述

改革开放以来我国GDP扣除价格因素年均增长长期保持在9%以上，可从2012年以来经济年增速已降至8%以下，并形成中国增速出现进一步放缓的担忧。究其原因，最突出的莫过于长久以来的宏观经济结构失衡现象。我国经济增长长期依赖于典型的投资与出口双驱动模式，出口增速曾经在2000-2007年中年均增长24.8%，在2012年下降至6.2%，伴随着发达经济体经济复苏仍不断创下新低；资本形成率1978年为38.2%，到2012年上升至47.8%；最终消费率不升反降，由1978年的62.1%下降至2012年的49.5%。将我国与美国、印度、巴西、墨西哥、印度尼西亚的GDP增长率与总投资、总消费和净出口贡献进行灰色关联度计算发现总消费对经济增长的贡献程度大于总投资与净出口（袁恩帧，2001）[1]。与此同时，我国农村居民消费结构变动对经济增长的影响十分明显，甚至大于产业结构变动带来的影响（汤跃跃等，2011）[2]。正如李克强总理2014年在博鳌亚洲论坛中指出的，中国十三亿人的消费需求巨大，是未来我国乃至世界经济发展的重要来源，有必要采取鼓励居民消费的综合政策以扩大商品和服务消费，更好地发挥消费的支撑作用。

国外学者从不同角度对财政支出对农村居民消费产生的影响进行研究。如Roberto Perotti（1999）[3]在新古典动态随机一般均衡（DSCG）分析框架下研究发现财政支出与农村居民消费之间存在相互影响，但相互关系影响随着不同投入而不同；Ludger Linnemann（2006）[4]则将凯恩斯主义中短期价格黏性、货币非中性的概念引入DSCG框架下研究得出了大多数情况下美国财政支出会挤入农村居民消费的结论；Mountford A等（2005）[5]利用结构向量自回归（SVAR）方法研究认为美国财政支出会挤出投资，但对农村居民消费的影响微弱；Matsuyama等（1991）[6]则在持久收入假说基础之上构建私人部门的消费函数，发现美国财政支出与农村居民消费两者之间存在着显著的替代效应。

我国学者关于政府支出对农村居民消费产生的影响也进行了一些研究，如关于我国政府支出与农村居民消费两者的关系，李晓嘉（2012）[7]使用TVP状态空间模型分析财政支出对农村居民消费的动态影响后认为我国财政支出与居民消费之间存在一个稳定的长期均衡关系；蒋南平等（2009）[8]运用Granger因果关系检验与TVP模型结合研究认为我国政府支出对农村居民消费早期起到促进的引致效应，后期逐步转变为了阻碍的挤出效应；李建强（2012）[9]通过构建DESG模型发现在经济发展的不同阶段财政支出对居民消费造成的影响不同，对不同地区、不同群体的影响也存在异质性特征。关于我国财政支出改革以提高农村居民收入及消费的思路，彭克强（2008）[10]研究认为我国财政支出与金融彼此割裂使得关于农民的财政支出没能发挥杠杆效应，应将财政支出与金融结合，有效提升财政资金使用效率；冷志杰等（2005）[11]认为我国财政政策实施与效果之间存在三年时滞，为了有效提高农民收入、刺激农民消费，财政政策制定时应兼顾长期与短期目标。

由于转型期下我国农村居民消费的重要性，本文着眼于研究财政支出对农村居民消费的动态效应，依据结论得出扩大我国农村居民消费的财政支出政策改革思路。

二、财政支出对农村居民消费动态影响

（一）模型构建

Sims C A（1980）[12]将VAR（向量自回归模型）引入到经济学中弥补了SEM模型人为划分模型中内、外生变量的缺陷，VAR不以经济理论为基础，是基于数据的统计性质建立的模型，将模型中每一个内生变量都作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型。由于VAR通过提供丰富的结构捕捉到数据更多的特征，在预测方面比传统结构模型更准确，可解释各种经济冲击对经济变量形成的影响，被广泛用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击。VAR需要应用于平稳序列中，而宏观经济数据中大多数却是非平稳序列，虽然可以通过一阶差分得到平稳序列，但使用差分变量的经济含义和原序列并不相同。此时，若多个非平稳序列中共同的随机成分可以通过线性组合抵消的话，这线变量就存在着协整关系，Engle RF等（1987）[13]提出协整的理念并发展出VECM（误差修正模型）。VAR不带任何约束条件，而VECM在VAR形式上施加限制，得到既能和VAR一样反映出数据生成，又更加便于经济解释的方法。

为了便于分析财政支出对农村居民消费（c）的影响，我们根据财政支出结构将财政支出划分为消费性支出（gx）、经济建设支出（gt）、文教科研支出（gw）、转移支付支出（gz）四个部分，按照上面提到的方法构建VAR模型如下：

， （1）

（1）式中 ，Π是系数矩阵，С是截距项，ν是白噪声向量，Τ为样本容量。

（二）数据来源及处理

本文所有数据取自中国统计年鉴（1978-2013），考察期间为1978至2012年，其中农村居民消费支出为支出法国内生产总值结构中居民消费支出下农村居民消费数据；我国财政支出结构的统计口径在2007年发生变化，2007年之前共包括15项，我们将支出项目归入消费性支出、经济建设支出、文教科研支出、转移支付支出4类中，其中消费性支出包含行政事业单位离退休支出、国防支出、行政管理费、价格补贴支出、债务利息支出；经济建设支出包含基本建设支出、企业挖潜改造资金、地质勘探费用、科技三项费用、支援农村生产支出、农林水利气象等部门事业费用、工业交通商业等部门事业费；文教科研支出包含文教科学卫生事业费；转移支付支出包含抚恤和社会福利救济费、社会保障补助支出。

2007年之后我国财政支出根据政府在经济和社会活动中的不同职责划分为中央财政支出与地方财政支出，我们将中央与地方财政支出的项目归入消费性支出、经济建设支出、文教科研支出、转移支付支出4类中，其中消费性支出包含一般公共服务、外交、国防、公共安全支出、城乡社区事务、粮油物资储备事务、国债还本付息支出、其他支出；经济建设支出包节能环保、农林水事务、交通运输、工商业金融等事务、国土资源气象等事务、地震灾后恢复重建支出；文教科研支出包含教育、科学技术、文化体育与传媒、医疗卫生支出；转移支付支出包含社会保障和就业、住房保障支出。

为了进一步提高估计精度，尽可能消除价格因素影响，我们以1978年为基期，采用1978年CPI折算所有数据；同时为了消除城乡人口变动对消费的影响，我们将折算后的数据除以历年乡村人口数得到人均数据用于分析。

（三）模型估计与结果分析

1.平稳性检验

建立VAR模型的前提是所有变量为同阶单位根过程，因此我们首先需要进行平稳性检验，如果变量是非平稳的，就采用协整检验分析。传统的单位根检验方法多采用ADF检验或PP检验，这两种检验的功效较低，在样本容量不大或真实模型接近单位根的情形下尤为明显，具体来说当一个时间序列接近于I（1）的I（0）序列时，这两种检验难以依据数据区分I（1）与I（0）。若在检验中加入了常数项或者时间趋势项，检验结果将更不可信。为此，我们采用DF-GLS检验与KPSS检验来做平稳性检验，从表1检验结果来看，五个变量都为非平稳时间序列，但其一阶差分序列都为I（1）序列。

2.协整检验

平稳性检验结果说明了上述各变量都是I（1）序列，变量之间可能存在长期稳定的共同趋势。因此我们选用Johansen方法对变量进行协整检验，具体来说就是通过建立迹统计量和最大特征值似然比统计量来确定各变量之间的协整关系（检验结果见表2）。从中我们可以看出，包含常数项与时间趋势项的协整秩检验结果表明r=0时迹特征值大于5%显著性水平下的临界值（93.1950>77.74），可以拒绝r=0的原假设；而在r≤1时迹特征值则小于5%显著性水平下的临界值（52.7134<54.64），无法拒绝r≤1的原假设，说明了只有一个线性无关的协整向量。与此同时最大特征值检验也表明，在5%显著性水平下可以拒绝“协整秩为0”的原假设（38.4816>36.41），但无法拒绝“协整秩为1”的原假设（30.1553<30.33）。由此我们看到在5%显著性水平下存在一阶协整关系。

3.VECM估计

在确定协整关系之后，我们依据LR，FPE，AIC，HQIC，SBIC检验准则测试，得出对应的VAR表示法的滞后阶数。由表3中看出，结合大多数准则的检验结果我们选择滞后4阶。

下面我们使用Johansen的MLE（最大似然估计估计）方法估计VECM，剔除不显著项之后得到方程如下VECM方程：

（-4.82） （3.57） （-3.32） （-2.96） （2.51）

[0.000] [0.000] [0.000] [0.036] [0.012]

（5.49） （-4.79） （-4.77） （4.85） （2.90）

[0.000] [0.014] [0.030] [0.000] [0.001]

（-3.05） （-8.95） （4.76） （-5.09） （4.17）

[0.000] [0.014] [0.000] [0.041] [0.000]

（2）

（-4.35） （3.79）

[0.000] [0.009]

注：（2）式中圆括号（）内为Z统计量，方括号[]内为相应的P。

与此同时我们得到协整方程为：

（3）

VECM和协整方程描绘了我国财政支出与农村居民消费的复杂联系，结合两者我们可以看出：

第一，△Ct-1系数（-0.2139）小于零，△C1与△Ct-1系数正负相反说明了农村居民当期消费数量与下期消费数量是负相关的，印证了经济学中跨期消费的概念，侧面印证了VECM估计结果具有一定可信性。

第二，误差修正机制系数（-0.3483）小于零表明当财政支出发生变动增加或减少时，误差修正机制促使当期农村居民消费相应发生反向调整（对应的减少或增加）。说明在我们考察的1978年至2012年期间，农村居民消费沿着一定的趋势变化中，同时也说明了协整方程在持续发生作用。

第三，从VECM和协整方程估计结果总体来看，消费性财政支出、建设性财政支出对农村居民消费起到“挤出”效应，而转移支付则对农村居民消费起到“引致”效应。

第四，VECM方程中没有包含△gw及滞后项，说明财政支出中文教科研支出没有直接对农村居民消费产生影响，通过协整与长期均衡间接对农村居民消费产生影响。从这一方面印证了协整方程发挥了间接修正农村居民消费变动的作用。

对以上结果可能的解释是财政支出中大部分用于消费性和建设性支出项目，这些财政支出项目并没有有效促进农村居民收入增加，农村居民的消费没有因此增加；转移支付财政支出降低了农村居民的预防性储蓄欲望，缓解了流动性因素对农村消费的制约，对农村居民消费有较好的促进作用；文教科研支出不对农村居民消费产生直接影响，但政府在这方面的投入一方面节约了农村居民教育方面的开支，使农村居民可以将收入投入至其他地方；另一方面文教科研支出促进了农村居民人力资本深化，增加了农村居民的收入，从而间接提高了农村居民消费水平。但财政资金在转移支付与文教科研方面供给不足，消费性和建设性财政支出占用了可以投入到转移支付与文教科研财政支出的资金，阻碍了农村居民消费的增加，反映出我国财政支出结构存在不合理的情况。

为了确认估计结果的可信性，我们先检验残差的正态性，Jarque-Bera检验结果（Prob>chi2）表明拒绝“残差是正态白噪声”的原假设，表明残差中可能还包含了可供提取的有用信息，有必要对VECM系统进行稳定性检验；、Skewness、Kurtosiss检验结果中也表明残差的偏度与峰度检验不能完全拒绝“正态性”的假设。因此我们对VECM系统的稳定性加以诊断检验，从稳定性检验结果我们看出有4个根为1，VECM模型的单位根除了本身所假设的单位根以外，伴随矩阵的所有特征值均落在单位圆之内（如图1所示），VECM系统是稳定的，估计效果良好。

4.VECM的脉冲响应及方差分解

为了更加清晰的了解各项财政支出与农村居民消费之间的动态影响，我们在VECM的基础上估计农村居民消费的脉冲响应函数（IRF）。IRF描绘的是在VECM扰动项上加上一个单位标准差大小的新信息冲击，将对各变量的当前值和未来值产生影响。我们将VECM的脉冲响应函数命名为caizheng，为了便于经济解释，我们使用响应幅度更大的正交化脉冲响应图（如图2所示），横轴表示滞后阶数，纵轴代表各变量对新信息冲击的响应程度。从中我们可以看出，消费性财政支出、建设性财政支出增加将使农村居民消费下降；文教科研财政支出、转移支付财政支出的增加将使农村居民消费上升，这与我们通过VECM得到的结论是一致的。

IRF描绘出了VECM模型中一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的动态影响。接下来，为了了解每一个结构冲击对内生变量变化的贡献程度，我们进行方差分解（由于这种变化用方差衡量）。方差分解就是将系统的均方差分解为各个变量的冲击对农村居民消费所产生的影响，进而提供不同冲击对各变量提前预测误差的影响程度，给出对VECM模型中变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性。

从表4结果我们可以看出在前期，农村居民消费最重要的影响分别来自于自身与消费性财政支出，转移支付、文教科研两方面财政支出对农村居民消费的影响不大；而在中长期，消费性财政支出的影响大致不变，建设性财政支出、文教科研财政支出、转移支付财政支出的影响却不断增加。表明短期内消费性财政支出的影响十分显著，而长期建设性财政支出、文教科研财政支出、转移支付财政支出有着十分重要的影响。分解结果给我们的启示是短期内应注重优化消费性财政支出，缩减不必要的成本，将有限的财政资金投入到其他财政支出项目中；中长期应注重建设性财政支出、文教科研财政支出、转移支付财政支出的投入，其中建设性财政支出的投入不应减少，但投向和投入过程应经过科学的论证与严格监管；文教科研财政支出、转移支付财政支出则应加大资金供给。

三、针对农村居民消费我国财政支出政策改进思路

在VAR与VECM分析框架下我们得出：消费性和建设性财政支出并没有有效促进农村居民消费增加，而转移支付财政支出和文教科研支出促进了促进农村居民消费增加。同时，短期内消费性财政支出对农村居民消费影响最为显著，中长期经济建设支出、转移支付支出、文教科研支出则对农村居民消费起到显著影响。各项财政支出与农村居民消费之间的这种统计关系背后的深层次原因是我国财政政策制定不科学，结构不合理的情况尤其突出。基于以上结论，我们针对提高农村居民消费给出改进财政支出政策的参考思路：

（一）缩减消费性财政支出

前文我们得出短期内消费性财政支出影响最显著且消费性财政支出对农村居民消费起到挤出效应，因此首先应该对政府的消费性财政支出进行缩减，精简行政机构，降低行政管理费等不必要的成本，对各项开支建立严格的绩效考核机制。减少财政资金的浪费，将有限的财政资源配置到其他财政支出项目中，这方面的改革在短期内带来效果最明显，有利于短期内有效扩大农村居民消费。

（二）经济建设财政支出应贴近实际

前文分析中我们得出建设性财政支出对农村居民消费起到挤出效应，该分类财政支出的冲击在中长期十分明显。农村基础设施等公共品建设十分需要财政资金，但建设性资金的规模和流向缺乏监管，因此我们建议应立足于实际情况拨付经济建设财政支出，在划拨财政支出之前增加透明的反复论证机制，投入后应加强监管，同时增加考核反馈机制，对低效项目、存在腐败舞弊的项目责任人进行问责。

（三）形成文教科研财政支出的稳步增加机制

前文分析中我们了解到文教科研财政支出对农村居民消费有着“引致效应”，但在短期内该分类财政支出影响不显著，因此我们需要建立文教科研财政支出的稳步增加机制。通过加强教育、科研的财政支出，一方面降低农村居民在教育方面的支出，使农村居民可以将节约下的教育资金用于消费；另一方面在长期实现农村居民人力资本的纵深增值，通过提升农业生产的全要素生产率提高农民收入，从而间接提升农村居民消费。

（四）扩大转移支付财政支出的投入

前文分析中我们了解到转移支付财政支出对农村居民消费有着“引致效应”，且直接增加农村居民消费，效果比较明显。扩大转移支付财政支出的投入，不断完善社会保障制度，减少农村居民生活中的不确定性，降低农村居民在医疗、就业方面的成本，从而稳定农村居民的收入和支出预期，增加农村居民的消费。另一方面，救济等扶助资金给予消费边际倾向较高的弱势群体，可以更进一步有效增加农村居民的消费。

参考文献：

[1]袁恩帧.扩大内需论[M].上海：上海社会科学院出版社，2001，35-54.

[2]汤跃跃，张毓雄.农村居民消费结构与转变经济发展方式—基于1978-2010年经验数据的实证检验[J].经济经纬，2011，（9）：104-112.

[3]Roberto Perotti.Fiscal Policy When Things are Going Badly[J].Quarterly Journal of Economics？熏1999？熏？穴111？雪：1399-1436.

[4]Ludger Linnemann.The Effect of Government Spending on Private Consumption？押a puzzle？芽[J].Journal of Money？熏Credit？熏and Banking，2006，？穴38？雪：1715-1736.

[5]Mountford A，H Uhlig.What are the Effects of Fiscal Policy Shocks？芽[J].SFB Discussion Paper，2005，？穴2？雪：5-39.

[6]Matsuyama，Kiminori.Agricultural Productivity？熏Comparative Advantage？熏and Economic Growth[J].Journal of Economic Theory，1991，？穴3？雪：17-34.

[7]李晓嘉.财政支农支出与农村居民消费的动态效应分析[J].经济学动态，2010，（9）：31-34.

[8]蒋南平，朱琛，刘巍巍.政府支出对我国农村居民消费的动态影响研究[J].广东商学院学报，2009，（4）：34-38.

[9]李建强.我国财政支出结构与居民消费异质性动态关系[J].山西财经大学学报，2012，（1）：9-21.

[10]彭克强.财政支农杠杆效应的实证研究：1987-2007[J].统计研究，2008，（11）：30-36.

[11]冷志杰，唐焕文.农业财政政策效率实证分析[J].农业技术经济，2005，（2）：33-39.

[12]Sims C A.Macroeconomics and reality[J].Econometrica，1980，48？穴1？雪：1-47.

[13]Engle R F，Granger C W J.Co-integration and error correction？押representation？熏estimation and testing[J].Econometrica，1987，55？穴2？雪：251-276.

责任编辑 魏亚男