■吴一凡 崔文凯(安徽财经大学金融学院)
农村居民的生活情况一直是外界关注的重点问题,农村居民消费支出情况则是农民生活状态的具体表现。近些年来,由于我国对“三农”问题的不断重视以及各种攻坚扶贫项目的推进,农村居民的生活情况逐步得到了一定的改善,越来越多的人脱贫奔小康,恩格尔系数不断变化。农村居民的生活质量也在稳步提升,甚至有不少城镇居民表示很羡慕他们的生活,农民生活质量的改善则是国家政策有效的一种体现。因此,对农村居民消费支出影响因素进行具体的定量研究具有着非常重要的意义,运用计量经济学的相关知识进行实证分析则能确定其最主要的影响因素。
在此之前,已有不少人对农村居民消费情况进行了相关研究。如徐天舒[1]运用VAR 模型对相关数据进行分析,探讨了不同的指标对农村居民的消费影响,发现互联网的发展对农村消费市场有促进作用。杨莉、余倩倩[2]以海南省城乡居民生活实物消费数据为基础,运用生态足迹模型,发现消费足迹与区域生态承载力存在结构性失衡。贾琳琳[3]运用灰色模型对新疆农村消费结构演变进行预测分析,发现随着时间的推移,新疆农村消费结构得到了显著优化,农村居民的生活水平得到了有效提高。罗健萍、刘佳[4]以面板数据为基础,对电子商务影响农村居民消费进行了实证检验,发现电子商务的发展对农村居民的消费水平有一定的促进作用。
如今,研究农村居民消费水平提高、消费结构改变的文献不在少数,但是以特定的某个省份为例,研究农村居民消费水平影响因素的文章较少。鉴于此,本文以福建省为例,运用计量经济学知识建立合适的线性回归模型,对农村居民消费水平的影响因素进行实证研究。
1.固定资产投资
固定资产投资是以货币形式表现的、企业在一定时期内建造和购置固定资产的工作量以及与此有关的费用变化情况。这个因素在一定程度上反应了经济的发展状况、国家对地区发展的重视情况,它也会对农村居民的生活产生一定的影响,是一个从侧面体现农村居民生活水平变化的指标。因此将福建省的固定资产投资设为一个解释变量(X1)。
2.地区生产总值
地区生产总值是指本地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果,它是一个地区经济发展、经济状况的重要体现。一般而言,地区生产总值越大的地区,经济也就相对越发达,人们的消费水平一般也就较高。所以地区生产总值在一定程度上可能会影响农村居民的消费支出情况,因此选择地区生产总值作为一个解释变量(X2)。
3.农村人均家庭经营纯收入
这个因素反映的是农村居民在经营方面获得的总收入。根据西方经济学的相关知识,收入是影响消费水平的一个重要因素,它在一定程度上确定了居民消费的区域。对于农村居民来说,经营性收入至关重要。所以选择农村人均家庭经营纯收入作为一个解释变量(X3)。
4.农村人均工资收入
此项指标是指农村居民在工资、报酬方面获得的收入。根据凯恩斯消费函数可知,工资的高低会在一定程度上影响人们的消费和储蓄,从而影响居民的消费情况和生活水平。因此将农村人均工资收入作为一个解释变量(X4)。
Y 代表农村人均生活消费支出,X1 固定资产投资,X2 代表地区生产总值,X3 代表农村人均家庭经营纯收入,X4 代表农村人均工资收入。
基于以上数据,初步建立多元线性回归模型:
Y= C+C1*X1+C2*X2+C3*X3+C4*X4 + ε
根据福建省的统计年鉴,本文收集了福建省1995 年至2017 年各项指标的数值。
根据普通最小二乘法和计量经济学相关知识,运用eviews9 软件进行回归分析,得到以下结果:
检验:根据所学的西方经济学知识可知,四个自变量越大,因变量也就应该越大。换言之,农村居民人均生活消费支出与选取的四个解释变量应该都呈现正相关关系,因此C1、C2、C3、C4 应该均为正值。而上述模型中,得到的C2 为负值,经济意义检验不通过,因而此回归模型并不合适。判定系数:R2=0.995048 接近于1,表明模型对样本数据拟合优度很好。F 检验:F=904.1776,在显著性水平给定为0.05 的情况下,F(4,18)=2.93,F >F(4,13),拒绝方程不显著的原假设,回归方程显著。其F 统计量的P值0.000000 也明显小于从整体上看,解释变量X1、X2、X3、X4 对被解释变量 Y 有显著影响,模型具有显著的线性关系。t检验:四个解释变量中,只有固定资产投资t 检验的检验值的绝对值大于2 ,从单个影响因素来看,只有X1 对被解释变量有显著性影响。由上述分析结果可知,模型存在一定的问题,下面进行计量经济检验并对相应现象进行修正。
首先分析各个解释变量与被解释变量之间的关系,以及各个解释变量之间的相关程度,并利用COR Y X1 X2 X3 X4 命令进行相关系数检验。
通过计算表明,各解释变量与被解释变量的相关系数都较大,且各个解释变量之间两两高度相关,模型存在多重共线性,因此按照逐步回归原理建立回归模型。
1.建立一元模型
根据以上分析中的t 统计值检验以及相关系数矩阵可以看出,只有固定资产投资(X1)这个解释变量的t 检验通过,它是影响农村居民人均生活消费支出的主要因素,所以以Y=a+bX1+ ε 作为最基本的模型。
2.运用逐步回归法,确定最合适的模型
先建立只含有X1 的一元回归模型,再分别加上X2、X3、X4。当方程仅含X1 一个自变量时,拟合优度为0.993421;当方程含有X1 和X2 两个自变量时,X2 的t 检验值的绝对值小于2,计量经济检验未通过;当方程含有X1 和X3 两个自变量时,经济意义检验通过且两个自变量的t 检验通过,拟合优度为0.994646;当方程含有X1 和X4 两个自变量时,经济意义检验通过且两个自变量的t 检验都通过,拟合优度为0.994691;当方程含有X1、X2 和X4 三个自变量时,X2 的经济检验不通过且X2 和X4 的t 检验不通过;当方程含有X1、X3、X4 三个自变量时,X3 和X4 的t 检验都未通过。所以,以X1 和X4 两个自变量建立线性回归模型是最合适的,两个自变量不仅都能通过经济意义检验和t 检验,而且模型调整后的拟合优度也比一元的模型更好。综上所述,较为理想的线性回归模型为:
根据需要运用eviews9 软件绘制异方差的相应图形,根据散点图推测模型可能存在异方差。图形虽然看起来非常直观,但是它体现的结果可能并不准确,为了得到准确的结论,此时运用怀特检验法对线性回归模型进行异方差检验,根据检验结果,可以看出nR2对应的P 值为0.1058>0.05,固模型不存在异方差。
运用eviews 软件对线性回归模型进行BG 检验,结果显示,resid(-1)和resid(-2)t 检验值的绝对值都小于2,所以此多元线性回归模型不存在自相关性。因此,模型即为Y=1580.732+0.412053X1+0.319098X4,说明农民人均生活消费支出主要由固定资产投资和农民人均工资收入影响。由于X1 的t 检验值更大,所以地区的固定资产投资是影响农村人均生活消费支出的重要因素。
农村属于基层,农业是一项非常基础的行业,农民则是与农村和农业之间联系最紧密的群体。为了使农村居民消费水平得到有效发展,国家应该推出各项优质政策,促进农业的快速转型与优质发展,适当进行产业结构的调整。农村居民则应该积极响应政府的号召,不断接受新兴政策和新生事物,努力打造属于自己的品牌,为“三农”贡献自己的力量。同时居民应该根据自己的情况进行合理消费,尽可能追求效用最大化,提高整体的福利水平。