祝 程,崔立志,潘 晴,沈 陈
(安徽工业大学 商学院,安徽 马鞍山 243002)
安徽省城乡收入与消费实证分析
祝 程,崔立志,潘 晴,沈 陈
(安徽工业大学 商学院,安徽 马鞍山 243002)
依据绝对收入消费理论,采用计量经济学方法(多元回归模型),利用1984~2013年的安徽省农村和城镇的人均居民消费与收入、消费者价格指数、历年基尼系数以及一年期定期存款利率数据建立消费模型,并借助于EVIEWS8.0和STATA12.0软件进行回归分析并检验,得出有关安徽省城乡居民消费函数的理论结果。
安徽省;城乡收入;居民消费;回归分析
改革开放以来,安徽省经济在不断发展,城乡居民的收入与消费水平都有了大幅提高,但在经济发展的过程中也出现了一些不利于经济长远发展的现象,其中包括消费对于经济发展的贡献率偏低,城乡居民收入与消费的差距问题。我国有多省都存在类似的情况,所以有很多学者对这一现象进行了研究分析。学者大多是对农村或者城市的收入消费情况或者对安徽省整体的收入消费情况进行单方面的分析且引入变量较少,少有学者分析多个变量对城市和农村收入消费的影响。本文的不同之处就在于引入了多个变量并且对农村和城市的消费情况进行了实证分析和横向比较。笔者主要依据绝对收入消费理论,采用计量经济学方法(多元回归模型),利用安徽省1984年到2013年农村和1985年至2013年城镇的人均居民消费与收入、消费者价格指数、历年基尼系数以及一年期定期存款利率数据建立起消费模型,并借助于EVIEWS8.0和STATA12.0软件进行回归分析并检验,得出有关安徽省城乡居民消费函数的理论结果,对之进行了比较和分析,最后提出有利于提高安徽省居民消费水平的几点建议。
(一)数据来源
本文的数据使用了1984年至2013年安徽农村和1985年至2013年安徽城镇的人均居民消费、人均居民收入、消费者价格指数、一年期定期存款利率及历年基尼系数。数据来源于中国国家统计局、安徽省统计局以及中国宏观经济信息网数据库(由于国家统计局网站中部分相同口径的统计信息只更新到了2013年,因此本文数据只取到2013年)。
(二)农村地区消费模型的建立
影响消费水平的因素有很多,根本因素是经济发展水平,主要因素包括收入水平、物价水平、收入差距、利率、社保制度是否健全、居民的消费心理等。由于消费心理等难以用数据准确衡量,因此主要采用国家统计部门和权威机构可以提供的数据作为分析对象。为去除价格变动对收入与消费的影响,我们使用了经消费价格指数调整后的1984年可比价格计量的人均收入和消费数据作回归分析(下文城市部分数据分析也采用这种方法,不再赘述)。
农村地区选取了30年的数据,为了方便分析,以Y1作为农村地区人均实际消费,X1作为农村人均实际收入,C1是安徽省农村居民消费价格指数(以1984年为基期),一年期定期存款利率为R,基尼系数为J,随机误差项为e,建立消费函数模型:
Y1=a1*X1+a2*C1+a3*R+a4*J+e。
1.农村地区函数模型的参数估计
在EVIEWS8.0中使用OLS法进行回归分析的结果如表1。
由表1内容可知模型的估计结果为:
Y1=-113.1395+0.7996X1-0.3606C1+6.0238R+447.3148J
(59.35)(0.0293)(0.1590)(2.4649)(210.3188)
表1 农村地区函数模型回归分析结果
t=(-1.9064)(27.3252)(-2.2665)(2.4439)(2.1268)
2.模型检验
(1)经济意义检验
此模型的经济意义为:在假设其他变量不改变的情况下,农村每增加1元人均实际收入,则预期农村人均实际消费将会增加0.7996元,此结论符合预期的经济意义;农村居民消费价格指数每增加1,则农村居民实际消费将减少0.3606元,这与预期经济意义相符;一年期定期存款利率每增加一个百分点,则农村居民实际消费将增加6.0238元,一般认为存款利率增加,则居民储蓄增加,消费减少,但是由于存款利率增加,居民获取的存款收入也是增加的,所以实际消费也有可能是增加的,符合预期的经济意义。1985~2013年的城市部分数据同样存在这种情况,还可能说明在改革开放刚开始的一段时期,我国利率的设置与经济市场化程度提高后的利率存在很大差异,其中有一段时期的利率从市场经济的角度看必定是畸形的。而且由于刚开始进行改革开放,政策方面的刺激会使得经济活动的某些方面突然发生变化,由此可能会导致利率在改革开放后至2013年的这段时期利率变化对消费的影响总体是有利于刺激消费增长的。但是随着经济市场化程度越来越高,提高利率就会使储蓄增加但是消费减少。蒯昊在《安徽农村居民消费影响因素的实证分析》一文中证明了这种猜想。他做的是农村部分1993~2013年的消费分析,得出的结论是利率的增加使得消费减少,所以在1984年至1993年这段时期应该是安徽经济的一个突变时期。基尼系数为衡量收入差距的指标,基尼系数增加说明居民收入差距扩大,会导致居民整体的消费水平下降。在其他条件不变的情况下,基尼系数每增加1%,居民要想维持其消费水平,其消费必须要增加447.3148元,符合经济预期。
(2)统计检验
F检验:针对H0:a1=a2=a3=a4=0,在显著性水平为a=0.05时,查F分布表可知自由度为k-1=4和n-k=25的临界值F0.05(4,25)=2.76,由于F=549.4272>F0.05(4,25)=2.76,所以拒绝原假设H0:a1=a2=a3=a4=0,回归方程是显著的,列入模型的“农村人均实际收入”、“农村居民消费价格指数”、“一年期定期存款利率”和“中国历年基尼系数”等解释变量联合起来对被解释变量“农村人均实际消费”有显著影响。
t检验:分别对于H0:a1=0,H0:a2=0,H0:a3=0,H0:a4=0,给定显著性水平为0.05,查t分布表得自由度为n-k=25的临界值t0.025(n-k)=2.060,由表1可知,除了常数项的t统计量为-1.9064,它的绝对值小于2.060,其余的a1,a2,a3,a4的t统计量分别为27.3252、-2.2665、2.4439、2.1268,绝对值都是大于2.060的,这说明在显著性水平为0.05下,分别都应当拒绝H0:a1=0;H0:a2=0;H0:a3=0;H0:a4=0,即解释变量“农村居民人均实际收入”、“农村居民消费价格指数”、“一年期定期存款利率”和“历年基尼系数”在其他解释变量不改变的情形下,分别对被解释变量“农村人均实际消费”都有显著影响。
多重共线性检验:我们对多重共线性检验采用的是方差扩大因子法,使用stata软件对农村部分的数据进行回归处理后,得出如下VIF值(见表2)
表2 农村地区函数模型多重共线性检验结果
由表2可以发现C1的VIF值是大于10的,因此可以判断存在一定的多重共线性。
为了消除多重共线性的问题便对Y1、X1、C1、R、J取对数,得到LNY1、LNX1、LNC1、LNR、LNJ。取对数后的回归结果如表3。
表3 对农村地区原模型数据取对数后的回归分析结果
新模型的估计结果为:
Estimation Equation:
LNY1=C(1)+C(2)*LNX1+C(3)*LNC1+C(4)*LNR+C(5)*LNJ
Substituted Coefficients:
LNY1=0.818427640478+1.00761727742*LNX1-0.165698363677*LNC1+0.121059320937*LNR+0.365865746224*LNJ
3.取对数后农村地区消费函数模型检验:
(1)经济意义检验
新模型的经济意义为:假设其他变量在不改变的情形下,农村人均实际收入每增加1%,则农村人均实际消费会增加1%;农村居民消费价格指数每增加1%,则农村居民实际消费将减少0.16%;一年期定期存款利率增加,则农村居民实际消费也会增加;基尼系数增加,则农村居民实际消费也将增加,即居民要想维持其原来的消费水平,其消费必须要增加。修改后模型的经济意义检验也是符合预期的。
(2)统计检验
F检验:针对H0:C(2)=C(3)=C(4)=C(5)=0,给定显著性水平a=0.05,查F分布表可知自由度为k-1=4和n-k=25的临界值F0.05(4,25)=2.76,由于F=278.61>F0.05(4,25)=2.76,所以拒绝原假设H0:C(2)=C(3)=C(4)=C(5)=0,回归方程是显著的,即列入模型的解释变量联合起来对被解释变量有显著影响。
t检验:分别对于H0:C(2)=0,H0:C(3)=0,H0:C(4)=0,H0:C(5)=0,给定显著性水平为0.10,查t分布表得自由度为n-k=25的临界值t0.05(n-k)=1.708,由表3数据可知,除了常数项的t统计量为1.2604,它的绝对值小于1.708,其余的C(2)、C(3)、C(4)、C(5)的t统计量分别为20.79、-1.92、3.58、1.74,绝对值都是大于1.708的,这说明在显著性水平为0.10下,分别都应当拒绝H0:C(2)=0,H0:C(3)=0,H0:C(4)=0,H0:C(5)=0,也就是说,当在其他解释变量不改变的情形下,解释变量分别对被解释变量都有显著影响。
多重共线性检验:使用Stata软件对数据进行计算后得到vif值(表4):
表4 农村地区数据取对数后模型多重共线性检验结果
对应的VIF值,都小于10,都能通过检验,说明已经消除了之前的多重共线性。
异方差检验(见表5)。
表5 农村地区数据取对数后模型异方差检验结果
由Harvey检验可知P.(F)>0.05,所以不能拒绝原假设,因此可以判定该模型并不存在异方差。
自相关检验:由回归分析的结果可知:Durbin-Watson stat值为1.227062。本文选取样本量30个,有4个解释变量,查过DW统计表后可知,dl=1.143,du=1.739。而dl 表6 农村地区数据取对数后模型自相关检验结果 由表6可知:P.(F)>0.05,因此接受原假设,模型不存在自相关,回归方程的估计结果有效。 (三)城镇地区消费模型的建立 鉴于农村地区使用的几种数据建立消费函数模型后的回归和分析结果都比较令人满意,城市部分首先也采用这些影响因素作为影响收入的几个解释变量,建立消费模型为: Y2=b1*X2+b2*C3+b3*R+b4*J+e。 1.城镇地区函数模型的参数估计 在EVIEWS8.0中使用OLS法进行回归分析的结果如下(见表7)。 表7 城镇地区函数模型回归分析结果 模型的估计结果为 Y2=77.6200+0.6764X2-0.1922C3+0.2834R+344.8358J (33.8243)(0.0052)(0.0880)(1.5010)(116.4934) T= (2.2948)(129.8461)(-2.1836)(0.1889) (2.9601) 2.未对变量取对数的消费模型检验 (1)经济意义检验:在假设其他变量不改变的情况下,城镇地区每增加1元人均实际收入,则预期城镇人均实际消费将会增加0.676421元;城镇居民消费价格指数每增加1,则城镇居民实际消费将减少0.192163元,这与预期的经济意义相符;一年期定期存款利率每增加一个百分点,则城镇居民实际消费将增加0.283383元;基尼系数每增加一个百分点,则城镇居民实际消费将增加344.8358元,在其他条件不变的情况下,基尼系数每增加1%,居民要想维持其消费水平,其消费必须要增加344.8358元,符合预期意义。 (2)统计检验: F检验:针对H0:b1=b2=b3=b4=0,在显著性水平a=0.05时,查F分布表可知自由度为k-1=4和n-k=24的临界值F0.05(4,24)=2.78,由于F=549.4272>F0.05(4,25)=2.78,所以拒绝原假设H0:a1=a2=a3=a4=0,回归方程是显著的,即列入模型的4个解释变量联合起来对被解释变量“城镇人均实际消费”有显著影响。 t检验:分别对于H0:b1=0,H0:b2=0,H0:b3=0,H0:b4=0,给定显著性水平为0.05,查t分布表知自由度为n-k=24的临界值t0.025(n-k)=2.064,由图表中数据可知,除了R的t统计量为0.1888,它的绝对值小于2.060,其余的b1、b2、b4的t统计量的绝对值都是大于2.060的,R的t统计量过小,说明在这种情况下,模型存在问题,不能通过t检验。 3.对变量取对数后的回归分析 为了消除t检验无法通过的情况,同样尝试将各变量的数据取对数进行回归分析(见表8)。 表8 对城镇地区原模型取对数后的回归分析结果 取对数后的城镇地区消费函数模型回归结果为: Estimation Equation: LNY2=C(1)LNX2+C(2)LNC3+C(3)LNR+C(4)LNJ + C(5) Substituted Coefficients: LNY2= 0.914749529185LNX2-0.0926914194235LNC3+0.0183613418277LNR+0.127905983283LNJ+1.01120643843 4.对变量取对数后的模型检验 (1)经济意义检验 新模型的经济意义为:假设在其他变量不改变的情形下,城镇人均实际收入每增加1%,则城镇人均实际消费将增加0.915%;城镇居民消费价格指数若增加,则城镇居民实际消费将会减少;一年期定期存款利率增加,则城镇居民实际消费将增加;基尼系数增加,则城镇居民实际消费也会增加,即居民要想维持其消费水平,其消费必须要增加,对经济意义的检验符合预期。 (2)统计检验 F检验:针对H0:C(2)=C(3)=C(4)=C(5)=0,给定显著性水平a=0.05,查F分布表可知自由度为k-1=4和n-k=24的临界值F0.05(4,24)=2.78,由于F=278.61>F0.05(4,24)=2.78,所以拒绝原假设H0:C(2)=C(3)=C(4)=C(5)=0,回归方程是显著的,即列入模型的解释变量联合起来对被解释变量有显著影响。 t检验:分别对于H0:C(1)=0,H0:C(2)=0,H0:C(3)=0,H0:C(4)=0,给定显著性水平为0.05,查t分布表的自由度为n-k=24临界值t0.025(n-k)=2.064,由表8数据可知, C(1)、C(2)、C(3)、C(4)、C(5)的t统计量的绝对值都是大于2.064的,这说明在显著性水平为0.05下,分别都应当拒绝H0:C(1)=0、H0:C(2)=0,H0:C(3)=0,H0:C(4)=0,H0:C(5)=0,也就是说,当在其他解释变量不变的情况下,解释变量分别对被解释变量都有显著影响。 多重共线性检验:使用Stata软件对数据进行计算后得到vif值(见表9)。 表9 城镇地区数据取对数后模型多重共线性检验结果 取对数后对应的VIF值也都小于10,都能通过检验。 5.异方差检验(见表10) 表10 城镇地区数据取对数后模型异方差检验结果 由Harvey检验可知P.(F)>0.05,所以可以接受原假设,判定也不存在异方差。 6.自相关检验 由表8可知:Durbin-Watson stat值为1.619122。城镇地区数据选取样本量29个,有4个解释变量,查DW统计表可知,dl=1.124,du=1.743。而dl 再用LM检验做自相关检验,使用滞后阶数为2,得出如下结果: 表11 城镇地区数据取对数后模型自相关检验结果 由表11可知P.(F)>0.05,因此接受原假设,已不存在自相关。 第一,从城市和农村地区的实际消费和收入数据可以看出安徽省城乡收入、消费的差距非常大,而且从1985年到2013年的数据还可以看出这种差距在继续扩大。1985年的数据中,农村人均收入是347元,人均实际消费是281元;城市人均收入为634元,人均实际消费为566元。城市人均收入为农村的1.82倍,人均实际消费为农村的2.01倍。到了2013年,城市人均收入为农村的2.67倍,实际消费为农村的2.9倍。 第二,通过安徽省城乡居民的消费函数对比可看出安徽省的农村居民边际消费倾向比城镇居民高。安徽省为农业大省,农村人口比重大,农村地区的收入增加可以大幅促进安徽省整体的消费。因此在制定促进消费的政策时,一定要把重心向农村地区倾斜。农村地区边际消费倾向较高,这可能是因为农村居民贷款消费少,偿还贷款的压力较小,所以农村居民更敢于消费;此外也可能与城镇地区居民受教育程度比农村地区高,城镇居民理性消费的能力更强有关。 第三,通过对农村和城市地区消费函数经济意义的对比,还可看出城市地区的CPI升高对其消费的减少程度会比农村地区更低。这主要是由于城市地区的居民收入比农村地区的居民收入高,城市居民抵抗意外事故、生病等风险的能力更强,而农村居民的收入较低,抗风险能力较差,一旦物价升高,其消费水平下降会比城市地区更明显。 第一,促进消费水平提高的根本方法是要努力促进安徽省经济水平的提高,增加总体居民收入。从文中对数据取对数后进行的回归分析中可以看出来这一点,收入增长引起农村和城镇的消费增长都很高。我省应更多地引进和培育有技术创新能力的企业,改善产业结构,对于有成长空间的创新型技术企业给予大力扶持,减少企业成长的障碍。同时给予更多的优惠政策鼓励创业,针对不同的人群可以提供不同类型的鼓励措施,例如:针对大学生创业可以给予更大的政策优惠,因为当代大学生的思想较为开放,可行的创新型项目较多,可以对其提供较高额度的低息贷款或无息贷款;针对普通百姓的创业则需考虑到实际情况,对优秀项目给予关照。 第二,要继续完善收入分配制度,强化各种税收的征管,极力缩小城乡差距,提前做好征收遗产税的准备工作。从城乡收入数据中能够看出农村地区的收入和消费水平与城市地区相比有很大差距,强化税收征管特别是将来遗产税的征收无疑可以使国家有足够财力能够对农村地区给予全面扶持,从而扩大总体消费水平。但以目前的情况来看,遗产税的征收并不现实,很多家庭的财产情况根本无从调查,为了以后遗产税的征收能够更加顺畅,我省政府在现阶段就应该提前研究好将来在征收遗产税时可能会遇到的难题,提前做好应对策略。 第三,政府机构要加强对物价水平的监控,及时发现居民物价水平的异常情况,对不正常的物价水平变动要及时寻找原因和对策,并且要严打哄抬物价影响市场秩序的不良行为。这样能保证物价处于合理的范围,使居民对于商品价格的合理性有更大的认同感,在消费的时候不用犹豫不决地等待价格不合理的商品降价,营造良好的商品市场氛围。此外,由于农村地区消费水平对物价变动的反应较为明显,特别要加大对农村地区物价波动的监管。 第四,要建立健全社会保障体系,加强医疗保险的保障程度。我省经济中消费对经济的贡献不足,其中一个重要原因就是居民的储蓄率过高,不愿意消费,而不愿意消费的原因在于居民缺乏安全感,老百姓更愿意将钱储蓄起来以应对生活中的突发状况,比如生病、事故等。而完善社保和医疗保险,提高其保障程度可以降低老百姓对于突发状况的担忧,使百姓可以更加放心地消费。 第五,加强商业保险的宣传推广,全面增加有条件居民的抗风险能力。这个道理同社保和医疗保险类似,但是购买商业险对居民的收入要求较高,可以更多地针对城市居民进行推广,这样能够进一步增强城市居民消费信心和能力。 第六,出台针对某些高价格商品的消费优惠政策。例如:针对国产的新能源汽车消费,我省可以提高地方补贴,使我省新能源汽车的实际价格降低,这样使更多人可以买得起车,无疑也可以促进省内消费水平的提高。此外,目前的房价过高,就可以降低贷款首付比例,对部分人群增加购房补贴奖励,这样既可以响应国家目前对房地产行业去库存的要求,又可以极大地促进省内消费。 [1]蒯昊.安徽农村居民消费影响因素的实证分析[J].商业现代化,2015(2):46-47. [2]张岗岗.安徽省居民消费与收入函数关系探讨[J].经济研究导刊,2014(14):67-69. [3]牛凯,向平.我国农村居民消费行为的实证研究[J].中国农业大学学报,2012(4):185-194. [4]刘海蓉,王琴梅.陕西农村居民消费需求影响因素的实证分析[J].西安财经学院学报,2009(6):21-26. [5]张荣斌,谭文伟,陈践.影响陕西农村居民消费率变动因素的实证分析[J].现代商业,2014(35):104-105. [6]于国庆.中国农村居民消费函数模型研究[J].商,2014(21):151. [7]孙婷.农村居民人均消费支出的计量经济学分析[J].知识经济,2013(1):10. [8]胡保玲,孙丽娜.山东省农村居民消费需求影响因素实证研究[J].山东商业职业技术学院学报,2012(6):1-4. [9]胡婷,李余生,陈园.基于凯恩斯消费函数的成都市城乡居民消费差异研究[J].价值工程,2012(8):310-311. [10]庞皓. 计量经济学[M].北京:科学出版社,2014:150. [11]晋宗义.安徽省城镇居民收入与消费结构的关联分析[J].价值工程,2009(7):131-134. (责任编辑 汪继友) An Empirical Analysis of Urban and Rural Income and Consumption in Anhui Province ZHU Cheng, CUI Li-zhi, PAN Qing, SHEN Chen (School of Business, Anhui University of Technology, Ma’anshan 243002, Anhui,China) Based on the theory of absolute income consumption, and the econometric method (multiple regression model), this paper adopts per capita consumption and income of the rural and urban areas in Anhui Province from 1984 to 2013, the consumer price index, the Gini coefficient over the years and the one-year term deposit rate to establish the consumption model. In addition, EVIEWS8.0 and STATA12.0 are used to make regression analysis and tests, in order to obtain the theoretical results on the consumption function of urban and rural residents in Anhui Province. Anhui Province; income of urban and rural residents; residential consumption; regression analysis 2016-04-15 安徽工业大学国家级大学生创新创业训练计划项目(201210360034) 祝 程(1993-),男,安徽六安人,安徽工业大学商学院学生。 崔立志(1978-),男,安徽庐江人,安徽工业大学商学院副教授,博士。 F221 A 1671-9247(2016)04-0003-05二、安徽省城乡居民收入、消费的比较
三、对提高安徽省消费水平的建议