福建农村居民消费与收入及消费价格指数的实证分析
（闽江学院经济系07金融二班 吴国树）
摘要：本文从计量经济学角度，以凯恩斯绝对收入假说和消费函数为经济理论基础，研究福建省农村居民的人均消费问题。由于我国是从1992年开始确立社会主义市场经济的(1)，所以本文以1992年—2007年是的数据为样本来确立福建省农村居民的消费函数模型，通过E VIEWS3.1 软件利用OLS方法来进行参数估计，并对模型进行检验，在此基础上进行模型的修正，最后得出结论及一些建议。
关键词：农村居民 消费支出 人均收入 消费价格指数 福建
一、引言
作为一个农业大国，“三农问题”是当前我国政府工作的重中之重。在2008年全球性金融危机的冲击下，中国政府启动四万亿资金来拉动内需，农村市场并成了最主要也是最有力的突破口。对于这样一片广阔且需求潜力巨大的市场，中国政府启动了“家电下乡”，“服务下乡”等一系列拉动内需的举措。农村市场的打开对拉动国内需求有积极作用，打开农村市场关键在于刺激农村居民消费，为此本文主要研究我省（福建省）农村居民的消费问题。
二、模型的设定
（1）影响因素
有关消费的研究，主要围绕消费函数进行。消费理论主要有凯恩斯的绝对收入假说、杜森贝利的相对收入假说、莫迪利安的生命周期消费理论和弗里德曼的永久收入假说。由马歇尔的消费者行为理论可知，农村居民的人均消费支出受居民人均收入、居民消费价格指数、储蓄、消费者个人偏好、人均GDP、心里预期等因素的影响。为了讨论方便，本文只讨论前两个因素，即居民人均收入、居民消费价格指数对农村居民消费支出的影响。本文以凯恩斯的消费理论为前提，研究福建省农村居民消费与收入及消费价格指数之间的关系。
（2）变量选择
被解释变量： 农村居民人均消费， 用农村居民人均生活性消费支出( 元) 表示， 记为Y
解释变量： 农村居民人均纯收人( 元) ， 记为X1
解释变量：消费价格指数，记为X2
随机误差项: 影响农村居民人均生活性消费支出的其他变量和随机因素， 如居民财富，家庭人口，消费习惯等，记为u
（3）数据定义
农村居民消费支出Y：农村常住居民用于日常生活的全部开支。是反映和研究农民家庭实际生活消费水平高低的重要指标。
农村居民人均收入X1：农村居民每人每年的收入。
农村居民消费价格指数X2：反映一定时期内农村居民家庭所购买的生活消费品价格和服务项目价格变动趋势和程度的相对数。
释：（1）来源：沈声才.福建城镇居民消费和收入之间关系的计量分析.《管理科学文摘》2008/3
（4）样本数据
单位：元
|
年份
|
消费性支出（现价）
|
人年均纯收入
（现价）
|
消费价格指数
（1992年为100）
|
人均实际消费性支出(1992年的可比价)
|
人均实际纯收入
（1992年的可比价）
|
|
1992
|
820.74
|
984.1
|
100.00000
|
820.74000
|
984.10000
|
|
1993
|
1069.79
|
1210.5
|
116.77876
|
916.08268
|
1036.57548
|
|
1994
|
1439.53
|
1577.7
|
146.12389
|
985.14347
|
1079.70022
|
|
1995
|
1793.68
|
2048.6
|
170.08850
|
1054.55692
|
1204.43184
|
|
1996
|
1913.25
|
2492.5
|
181.80531
|
1052.36200
|
1370.97206
|
|
1997
|
1994.26
|
2785.6
|
186.33628
|
1070.24782
|
1494.93161
|
|
1998
|
2025.09
|
2946.4
|
186.33628
|
1086.79317
|
1581.22720
|
|
1999
|
2038.57
|
3091.4
|
183.92920
|
1108.34493
|
1680.75539
|
|
2000
|
2409.69
|
3230.5
|
189.80531
|
1269.55879
|
1702.00718
|
|
2001
|
2503.07
|
3380.7
|
186.58407
|
1341.52395
|
1811.89101
|
|
2002
|
2583.16
|
3538.8
|
185.09735
|
1395.56837
|
1911.85886
|
|
2003
|
2715.50
|
3733.9
|
186.40708
|
1456.75798
|
2003.08916
|
|
2004
|
3015.58
|
4089.4
|
193.48673
|
1558.54619
|
2113.53000
|
|
2005
|
3292.63
|
4450.4
|
197.16814
|
1669.96046
|
2257.15978
|
|
2006
|
3591.40
|
4834.8
|
199.32743
|
1801.75901
|
2425.55674
|
|
2007
|
4053.47
|
5467.1
|
205.09735
|
1976.36395
|
2665.61227
|
数据来源：《福建统计年鉴2008》
（5）建立理论模型
根据凯恩斯的绝对收人假设理论及消费者行为理论可知，农村居民人均消费与收入成正比，与消费物价指数成反比，它们之间呈线性关系，建立如下模型：Y= C+β1X1+β2X2+u
三、参数估计
运用OLS方法得到下表：
|
Dependent Variable: Y
|
||||
|
Method: Least Squares
|
||||
|
Date: 12/06/09 Time: 12:24
|
||||
|
Sample: 1992 2007
|
||||
|
Included observations: 16
|
||||
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
C
|
336.5634
|
119.9672
|
2.805462
|
0.0149
|
|
X1
|
0.720993
|
0.061543
|
11.71524
|
0.0000
|
|
X2
|
-1.606288
|
1.050818
|
-1.528607
|
0.1503
|
|
R-squared
|
0.959772
|
Mean dependent var
|
1285.269
|
|
|
Adjusted R-squared
|
0.953583
|
S.D. dependent var
|
334.5237
|
|
|
Log likelihood
|
-89.48449
|
F-statistic
|
155.0792
|
|
|
Durbin-Watson stat
|
0.901306
|
Prob(F-statistic)
|
0.000000
|
|
运用OLS方法对该模型进行估计，估计结果如下：
Y=336.5634+0.720993X1--1.606288X2
(119.9672) (0.061542) (1.050818)
t=（2.805462）（11.71524）（-1.528607）
R2=0.959772 F=155.0792 df=13 DW=0.901306
其中可决系数R2=0.959772，从回归结果可以看出，模型的拟合程度很好，可决系数很高，这表明人均收入和农村居民消费价格指数对农村居民人均消费支出有显著影响。
四、模型的检验
（1） 经济意义检验：
从经济意义上考虑，检验参数估计估计值符合经济意义。自发性消费C为336.5634元，表明即使农村居民没有经济来源也要举债或借钱消费以此来满足最低层次的消费需求。β1表示边际消费倾向，数值为0.720993，且为正值，表明农村居民的消费性支出与收入成正相关的关系。随着农村居民收入的增加，消费支出也在不断增加，且人均收入每增加一元，就有0.720993用于消费，符合现实经济意义。β2为负值同样符合当前的现实经济意义，表明人年均消费与消费价格指数成负相关的关系。
（2）统计意义检验：
从统计经验来看，R2=0.959772，拟合效果很好，计算得到F=155.0792，给定显著性水平a=0.05,查F分布表得到一个临界值F0.05（2，13）=3.81，得到F=155.0792> F0.05（2，13）=3.81，所以模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。在5%的显著性水平下，t0.025(13)=2.160，见上图有11.71524>2.160，而见上表-1.528607＜0＜2.160，所以农村居民人年均收入对农村居民的人均消费性支出有显著影响，而农村居民消费价格指数对农村居民的人均消费性支出影响不显著。
（3） 计量经济意义检验：
虽然表面上看本文所选的数据是时间序列的数据，但是研究福建省的人均年消费性支出与收入及消费价格指数的关系，如果消费价格指数以上年的为基期的话，依此类推，那么最后计算出来模型及参数与现实是有很大的差距的，且不符合现实经济意义。）如果消费价格指数以每一年的前一年为基期的话，最后计算出的模型是Y=—1231.257+0.760343X1+11.09447X2 ,很明显的模型参数错误：
第一，自发性消费C=-1231.257，与现实经济意义不符合，难道没经济来源了，连最基本的消费都满足不了了，还要把钱拿出去？
第二，农村居民的人均消费性支出与消费价格指数明显是成负相关的关系，而计算的数值却是正值，且为11.09447，与现实消费情况明显不符合。没有一个统一的标准，所以很明显地数据不具有可比性。
所以本文数据以1992年的消费价格指数为100，其他年份的以1992年为基期，这样本文的数据就从时间序列数据变成了截面数据。
下面对模型进行异方差检验：
|
White Heteroskedasticity Test:
|
||||
|
F-statistic
|
0.675728
|
Probability
|
0.651617
|
|
|
Obs*R-squared
|
4.040640
|
Probability
|
0.543580
|
|
|
Test Equation:
|
||||
|
Dependent Variable: RESID^2
|
||||
|
Method: Least Squares
|
||||
|
Date: 12/06/09 Time: 14:39
|
||||
|
Sample: 1992 2007
|
||||
|
Included observations: 16
|
||||
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
C
|
-44762.00
|
137653.0
|
-0.325180
|
0.7517
|
|
X1
|
-27.19854
|
206.8474
|
-0.131491
|
0.8980
|
|
X1^2
|
0.008510
|
0.041856
|
0.203325
|
0.8430
|
|
X1*X2
|
-0.045528
|
1.824748
|
-0.024950
|
0.9806
|
|
X2
|
956.5221
|
1173.821
|
0.814879
|
0.4341
|
|
X2^2
|
-2.691585
|
8.982328
|
-0.299653
|
0.7706
|
|
R-squared
|
0.252540
|
Mean dependent var
|
4220.394
|
|
|
Adjusted R-squared
|
-0.121190
|
S.D. dependent var
|
6309.398
|
|
|
Log likelihood
|
-159.8548
|
F-statistic
|
0.675728
|
|
|
Durbin-Watson stat
|
2.016624
|
Prob(F-statistic)
|
0.651617
|
|
由上表可以看出，nR2=4.040640，由White检验知，在a=0.05下，查 x2分布表得到临界概率值P=0.102587，nR2=4.040640> P=0.102587，表明存在异方差。
下面用加权最小二乘法来消除异方差，结果如下：
|
Dependent Variable: Y
|
||||
|
Method: Least Squares
|
||||
|
Date: 12/06/09 Time: 15:38
|
||||
|
Sample: 1992 2007
|
||||
|
Included observations: 16
|
||||
|
Weighting series: Y*Y
|
||||
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
C
|
385.5744
|
179.7594
|
2.144947
|
0.0514
|
|
X1
|
0.787642
|
0.046263
|
17.02527
|
0.0000
|
|
X2
|
-2.523347
|
1.325522
|
-1.903663
|
0.0793
|
|
Weighted Statistics
|
|
|
|
|
|
R-squared
|
0.998464
|
Mean dependent var
|
1450.369
|
|
|
Log likelihood
|
-83.27930
|
F-statistic
|
4224.213
|
|
|
Durbin-Watson stat
|
1.042594
|
Prob(F-statistic)
|
0.000000
|
|
|
Unweighted Statistics
|
|
|
|
|
|
R-squared
|
0.956121
|
Mean dependent var
|
1285.269
|
|
|
Adjusted R-squared
|
0.949370
|
S.D. dependent var
|
334.5237
|
|
|
S.E. of regression
|
75.27158
|
Sum squared resid
|
73655.54
|
|
|
Durbin-Watson stat
|
0.979472
|
|
|
|
由上图我们可以估计出消除异方差后的方程：
Y=385.5744+0.787642X1-2.523347X2
(179.7594) (0.046263) (1.325522)
t=（2.144947）（17.02527）（-1.903663）
R2=0.998464 F=4224.213 DW=0.979472
可以看出，无论是拟合优度（0.998464>0.959772），还是各参数的 t统计量都有了显著的改进。所以上述模型比较符合福建省农村居民消费性支出与收入及消费价格指数的分析。
五、结论及建议
（1）由上面的实证分析可知，农村居民的人均收入对农村居民的人均消费性支出影响远远大于农村居民消费价格指数对人呢军消费性支出的影响。
（2）要刺激农村居民的消费，激发农村的市场活力，让我国政府的为应对全球性金融危机的影响所提出的“4万亿”拉动内需显示其效果，农村居民的消费应该是一块很大的“蛋糕”，而得到这块“蛋糕”的首要问题还是在于我们的政府要采取积极措施来提高农村居民的人均收入。
（3）以下是个人的一些建议：
a) 福建省虽然沿海，但是福建的经济发展在港口资源上的利用程度上还不够，所以增加农村居民的收入，港口资源是一个可以考虑的突破口。
b) 福建省的大多数农村居民住宅地以丘陵为主，道路交通状况还不是很乐观，导致很多的经济作物不能很好地转化为经济收入，有时甚至以贱价出售，农村居民的收入可想而知。所以交通状况的改善也是增加农民收入的一个途径。
c) 福建省的农村金融环境已经形成了县、区、乡、村有信用分社的金融机构网络，几乎在农村形成了垄断，这样农民可以选择的机会很小，业务品种也很单一。所以应完善农村金融体系建设，让广大的农民也能享受现代金融服务带来的方便、快捷。同时，进一步稳定农村政策，改革农村税费制度，减轻农民负担以增加农民收人，推动农村消费水平的提高，提高农民的购买力
参考文献：
（1） 庞皓. 《计量经济学》 北京：科学出版社 2009年
（2） 沈声才.福建城镇居民消费和收入之间关系的计量分析.《管理科学文摘》2008/3
（3） 张天宇. 中国城乡居民消费函数研究.《现代经济》（现代物业下半月刊）2007 /6 /10
（4） 韦晓娜. 安康市农村居民消费问题实证分析.《西部金融》2007/8
（5） 韩克强. 中国居民消费问题研究. 经济论坛 2001 （1）1-2
（6） 严莉. 浅析收入及消费价格指数对农村居民人均消费支出的影响.《农村经济与科技》，2009 /20 /04
（7） 《福建统计年鉴2008》. 中国金融出版社
（8） 中经专网