財政支農、經濟波動與農村居民消費

成謝軍 張偉 江可申

摘 要：在消費者效用最大化的框架基礎上，構建財政對農支出、經濟波動與農村居民消費的動態最優化模型。理論分析表明，財政對農支出能夠促進農村居民消費，經濟波動會抑制農村居民消費。通過運用中國1985—2011年的相關數據，在使用多個工具變量消除內生性后，利用2SLS和GMM方法對理論分析的結論進行實證檢驗。結果發現，財政對農支出確實對農村居民消費有顯著的正向作用，經濟波動則對農村居民消費有顯著的負向作用。實證結果還表明，滯后二期的農村居民消費對當期消費有抑制作用，滯后一期則具有促進作用，這說明農村居民消費具有一定時期內的計劃性和“棘輪效應”。

關鍵詞：財政對農支出；經濟波動；農村居民消費；工具變量

文章編號：2095-5960（2014）06-0010-11；中圖分類號：F832；文獻標識碼：A

當前中國經濟增長趨緩，投資與出口對于經濟增長的作用明顯下降，消費的重要性日益凸顯?！笆叽蟆眻蟾嫣岢隽艘獙崿F“居民消費率穩步提高，形成消費、投資、出口協調拉動的增長格局”，這是首次將消費放在“三駕馬車”的第一位。[1]“十八大”報告進一步指出，要“牢牢把握擴大內需這一戰略基點，加快建立擴大消費需求長效機制，釋放居民消費潛力，保持投資合理增長，擴大國內市場規?！?。[2]自2008年以來，拉動內需一直是政府和學者關注的重要問題，拉動內需的關鍵是居民消費，當前城市居民消費受制于住房、醫療和教育等方面的剛性約束，農村居民消費增長就成為刺激內需的重中之重。同時，自2008年美國次貸危機至今，世界經濟總體低迷，使得外部經濟環境比較惡劣，經濟波動的風險上升，我國經濟發展面臨更嚴峻的挑戰。為更好地討論農村居民消費需求問題，有效開拓和開啟農村市場，促進經濟發展，本文選擇財政對農支出與經濟波動對農村居民消費影響這一新的視角，研究二者對農村居民消費的具體影響，以期通過增加農村消費彌補外部經濟的負面影響，實現經濟的健康持續發展。

一、文獻回顧

凱恩斯主義認為，政府財政支出增加會通過乘數效應使國民收入成倍增長，進而拉動消費增長，新凱恩斯主義的理論分析也得到了相似的結論。但新古典學派卻認為，政府財政支出增加會使稅收水平上升，經濟人將會下調未來的收入預期，最終導致消費水平下降。在現有的諸多研究成果中，政府支出與居民消費之間的關系總體上有兩種觀點，一是認為政府支出對居民消費是擠出的，符合新古典學派的觀點，二是認為政府支出對居民消費是擠入的，支持凱恩斯主義的看法。

Bailey（1971）率先研究了政府支出與私人消費的關系，發現一單位的政府支出相當于α單位的私人消費（0α1），故政府支出對私人消費有一定的期替代作用。[3]Barro（1985）在Bailey研究的基礎上，通過建立一般均衡模型來說明政府支出對居民消費的影響，結論是長期中政府支出對居民消費有擠出效應。[4]Ahmed（1986）對英國與Amano和Wirjnato（1997）對美國的研究也得出了類似的結論，認為政府支出對私人消費是擠出的。[5][6]謝建國和陳漓高（2002）建立了居民消費跨期模型，研究表明政府支出在短期內擠入居民消費，長期內則擠出。[7]黃賾琳（ 2005）建立了三部門真實經濟周期模型，以政府支出作為外生隨機沖擊變量，檢驗結果顯示政府支出對居民消費有一定的擠出效應。[8]王文平（2009）的研究表明，短期內農村財政支出對農村居民消費存在擠入效應，而長期中農村財政支出對農村居民消費具有擠出效應。[9]

Karras（1994）使用了多個國家的大量數據，發現政府支出與居民消費具有互補性，政府支出增加可以提高居民消費的邊際效用，從而有利于居民增加消費。[10]Devereus等（1996）在假定存在規模報酬遞增和寡頭競爭的前提下，發現政府支出增加有助于總產出水平的上升，從而增加工人收入，最終增加私人消費。[11]財政部辦公廳課題組（2001）的研究表明政府支出與私人消費之間不是擠出關系，而是互補關系。[12]李永友和叢樹梅（2006）構建了居民消費最優決策模型，發現改革開放以來積極的財政政策不僅沒有對私人部門消費產生擠出效應，反而發揮了引致效應。[13]

研究過程中也有學者選擇政府支出中財政對農支出作為解釋變量分析對居民消費的影響，相對來說研究較少。胡永剛和楊智峰（2009）使用乘數理論和方差分解等工具，發現財政農業支出對居民消費有擠入效應。[14]朱建軍和常向陽（2009）采用面板固定效應模型研究財政對農支出對農村居民的消費影響，結果表明財政對農支出與農村居民消費之間有互補效應。[15]毛其淋（2011）采用中國1995—2008年的省域面板數據，研究發現地方政府財政對農支出每增加1%，農村居民消費將增加0.1367%，具有引致作用。[16]

經濟波動與居民消費的研究集中于經濟波動（產出波動）與消費（波動）的相互關系上。Hansen（1985）研究了美國1955～1984年的產出和消費數據，發現非耐用品和服務的綜合波動小于產出的波動幅度。[17]Lettau and Uhlig（2000）引入消費習慣和休閑習慣，認為如果能通過勞動和休閑習慣調節消費，則經濟波動對消費的影響遠小于產出的波動。[18]Kose and Riezman（2001）考察了22個非洲國家的經濟波動，結論表明消費波動是產出波動的兩倍之多，值得注意的是，這些國家沒有石油出口。[19]Garcia-Cicco，Pancrazi and Uribe（2006）對阿根廷經濟研究表明，消費波動高出經濟波動50%左右。[20]

卜永祥和靳炎（2002）、張耿和胡海鷗（2006）、胡永剛和劉方（2007）研究了中國的消費波動與產出波動的關系，結論都是改革開放前消費波動弱于產出波動，改革開放后消費波動強于產出波動。其中，胡永剛和劉方（2007）的解釋是消費者面臨信貸約束，流動性約束使得消費者無法平滑各期的消費，造成消費波動性增強。[21][22] [23]劉叔中，呂凱波對財政分權度、經濟發展水平對財政支出結構影響的實證分析[24]王朝明和丁志帆（2012）運用中國城鎮七等收入分組與美國城市五等收入分組的消費數據，通過構建包含遞歸效用函數的Lucas模型，發現在同質性偏好假設下，經濟波動對中等收入群體消費的影響最小，而在消費偏好異質性條件下，平抑經濟波動增加的富人消費更多。[25]

從現有國內外研究成果來看，研究結論并不一致，政府支出、經濟波動對居民消費的影響作用還有待于進一步的討論和研究。總的來說，大部分研究是從政府支出總量角度研究對居民消費的影響，從財政對農支出角度的研究還不足；經濟波動對居民消費的影響不同國家的結論迥異，發達國家多支持消費波動小于經濟波動，發展中國家則印證了消費波動大于經濟波動的結論。

特別需要指出的是，現有成果大都是針對全國性樣本的研究，鮮見對農村居民樣本的相關研究，而農村居民是經濟增長的重要影響力量，農村居民消費的潛力不容忽視。[26]我們到目前為止，仍然是典型的城鄉二元經濟，2012年農村人口為6.42億，統計顯示城市人口首次超過農村人口，但國家統計局關于城鎮人口的統計口徑是指居住在城鎮范圍內的全部常住人口，這就意味著涵蓋了從農村流動到城市的大量務工人員，而其中很大比例的進城務工人員沒有城市戶籍，不具備市民資格，沒有自己的住房，不能享受城市的社會保障，自己的子女也不能獲得當地的教育資源，因此這些人員并不是真正的城市人口。比如賀鏗認為扣除不具有市民資格的流動人口后，2012年中國的城市化率不到35%；[27]中國社會科學院發布的《2013城市藍皮書》也指出，2012年中國的城市化率可能被高估了10個百分點，真實的城市化率應該在42.2%左右。[28]國家統計局的統計數據顯示，2012年農村居民的消費水平遠低于城鎮居民，二者的比值是0.43，如果按照賀鏗等人的研究，農村居民與城鎮居民的消費差距更大。因此，在中國經濟面臨重大轉型以及是否能夠成功跨越中等收入陷阱的關鍵時期，研究財政對農支出對農村居民消費的作用影響，為政府提供合理的財政政策制定依據，促進農村居民消費的提高具有重要的理論與現實意義。

鑒于以上原因，筆者擬從理論推導出發，采用中國數據對財政對農支出與經濟波動對農村居民消費的影響進行實證檢驗，作出有說服力的結論。

二、理論模型

首先構建一個代表性農村消費者兩期的基本經濟模型，消費者面臨兩期的最優消費決策，消費者的效用函數為：

考慮政府財政支出和經濟波動的影響。為簡化分析，政府財政支出僅討論財政對農支出變量，假定財政對農支出Z的經濟效率為δ，經濟波動對收入的影響系數為ζ。

財政對農支出對農村居民消費的影響可以分為兩個方面，一方面投入性支出增加和提升了農村公共產品與服務的數量和質量，從而改善了農村的生產經營環境，提高了農業生產效率，有利于農民增加收入從而提高消費能力。同時，農村基礎設施的完善也有利于營造促進農民消費的客觀環境，比如在公共產品供給不足時可能轉變為私人自行提供，擠占私人消費，并且基礎設施性質的公共物品缺乏會限制農村居民的消費，如公路道路和加油站的不足使得農民汽車消費的意愿不足。另一方面補貼性支出會直接增加農民收入，拉動農村居民消費。如2002年之前的農產品價格補貼，2002年之后對耕種農戶的直接補貼等。綜上，財政對農支出的經濟效率是正值。

經濟波動對收入的影響作用存在爭議，一些學者認為經濟波動會導致高產出，如Schumpeter（1934）認為經濟波動能降低企業改進效率行為的機會成本，有利于企業效率的提高；[29]Mirman（1971）經濟波動會導致更高的預防性儲蓄和投資，最終促進經濟增長。[30]還有一些學者認為經濟波動會帶來產出的損失，如凱恩斯（1936）認為，經濟波動導致企業投資風險的上升，從而降低社會投資水平；[31]Bemanke（1983）、Ramey和Ramey（1991）從滯留成本出發，由于企業投資的時滯和不可逆轉，經濟波動增加了投資回報的不確定性，使得企業投資意愿減弱。[32][33]但是，上述研究都是關于發達國家的研究，不能將其研究結論直接套用于我國。

國內近年來也出現了一些有代表性的研究成果，如李永友（2006）、陳太明（2008）等。[34][35]研究結論的不一致給提出假設帶來了一定困難，為解決這一問題，我們暫且參照李永友（2006）、陳太明（2008）、盧二坡和曾五一（2008）[36]的研究，假定ζ小于零。當然，這一假定還有待于實證部分的檢驗。 命題1：財政對農支出對農村消費者的消費具有擠入效應。

命題2：經濟波動對農村消費者的消費具有擠出效應。

三、數據、變量與模型說明

（一）數據與變量說明

農村居民消費（RC）選擇農村居民人均消費水平作為代理變量，為了使歷年數據具有可比性，以1978年為不變價對歷年數據進行了計算，數據來源于《中國統計年鑒》1986—2012年。

財政對農支出（AE）選擇國家財政支出中歷年支援農村生產支出和各項農業事業費作為代理變量，1998年和2007年統計口徑發生了變化，從1998年開始農業基本建設支出包括增發國債安排的支出，2007年開始統計口徑為農林水事務支出。為保證數據的連貫性，我們統一使用中央財政用于“三農”的支出。數據來源于《中國農村統計年鑒》1986—2012年。

經濟波動（EF）選擇歷年實際GDP增長率減去預期到的GDP增長率，預期到的GDP增長率采用HP濾波方法得到，為檢驗結論的穩健性，還采取了BP濾波方法作為參照。數據來源于《中國統計年鑒》1986—2012年。

除上述變量外，為了更加真實的反應變量之間的相互影響和因果關系，以及檢驗變量之間關系的穩健性，我們引入控制變量。經濟增長（GDP）用國內生產總值指數（1978年=100）作為代理變量，物價水平（RCPI）用農村居民消費價格指數（1985年=100）作為代理變量，農村居民收入（RI）用農村居民人均純收入作為代理變量，以1978年為不變價進行計算。數據均來源于《中國統計年鑒》1986—2012年。

為弱化可能存在的異方差性和偏態性，并降低對極端觀測值的敏感性，對所有代理變量做自然對數處理。為保證解釋變量不受到自然對數化后正負號改變的影響，對數值小于1的變量加一后再取自然對數。

（二）模型說明

由于考慮了各代理變量可能存在的滯后性，本文建立分布滯后模型來檢驗財政對農支出與經濟波動對農村居民消費的影響作用。模型基本形式為：

四、估計結果

（一）數據的統計性描述

（二）單位根檢驗與協整檢驗

采用ADF檢驗和PP檢驗，結果顯示變量序列lnRC、lnAE、lnEF、lnGDP、lnRCPI、lnRI均服從非平穩的I（1）過程。為節省篇幅，不再給出具體的檢驗過程與結果。

由于變量序列lnRC、lnAE、lnEF、lnGDP、lnRCPI、lnRI均是一階單整序列，符合協整檢驗的要求。采用Johansen協整檢驗，給出跡檢驗與最大特征根的兩種檢驗結果，見表2。

上述兩種檢驗結果都表明，變量lnRC、lnAE、lnEF、lnGDP、lnRCPI、lnRI之間存在多個協整關系。

（三）估計結果

圖4 序列lnRC自相關——偏自相關分析圖由自相關分析圖可知，當滯后期k=7時，序列的樣本自相關系數才明顯落入隨機區間，自相關函數表現為拖尾；偏自相關分析圖顯示，滯后一期的偏自相關系數明顯不為零，滯后2期以后的偏自相關系數都在置信區間內，偏自相關函數具有截尾性。故可建立AR（p）模型，p值可以取1或2，最終經AIC準則和SC準則判定。

比較AR（1）與AR（2）模型發現，AR（2）模型更為合適，為節省篇幅，不再給出AR（1）的回歸結果，僅給出AR（2）的回歸方程。

正態性檢驗：估計的參數在統計學意義上是否顯著十分關鍵，在進行ARMA模型回歸之前，我們是假定εt服從正態分布的，所以有必要檢驗這一假定是否成立。利用Jarque-Bera統計量對標準化殘差的正態性進行檢驗，檢驗顯示Jarque-Bera統計量是0.634，伴隨概率是0.728，即在5%顯著水平下不顯著，故接受殘差服從正態性的假設。

異方差檢驗：在存在異方差的條件下，使用最小二乘法得到的參數估計量仍然是無偏的，但參數的方差是有偏的，則會導致假設檢驗失效，所以需要檢驗表4的ARMA模型是否存在異方差。采用Breusch-Pagan-Godfrey和White兩種檢驗方法，結果顯示Breusch-Pagan-Godfrey檢驗的Obs*R-squared的值是6.183，伴隨概率是0.186，即5%顯著水平下不顯著，故接受同方差的原假設；White檢驗的Obs*R-squared的值是3.895，伴隨概率是0.691，即在5%顯著水平下不顯著，故同樣接受同方差的原假設。

此外，在表4中我們特別報告了穩健標準誤，結果顯示穩健標準誤遠小于所對應估計的參數值。結合T檢驗、正態性檢驗和異方差檢驗的結果，說明表4的ARMA模型是可以接受的。

由表4的回歸方程知，長期均衡過程中，財政對農支出對農村居民消費有擠入效應，經濟波動對農村居民消費有擠出效應，經濟增長與農村居民消費價格指數都能夠促進農村居民消費，相對來說經濟增長的促進作用更大。同時，農村居民消費具有滯后影響，滯后一期對當前消費有正向作用，滯后二期有反向作用。這樣，命題1和命題2以及理論模型中關于ζ的假設都得到了證實。

（四）內生性討論

如果回歸方程存在內生性，則OLS的估計結果可能會產生有偏性和非一致性。上述ARMA模型中，財政對農支出有可能是內生變量，這是因為財政對農支出與農村居民消費之間可能互為因果關系，一方面財政對農支出有利于增加農民收入，從而帶動消費；另一方面農村居民消費水平的提高意味著農民對農業經營投入的增加，反過來對財政對農支出有一定的影響。為了證實財政對農支出是內生變量的猜測，采用Durbin-Wu-Hausman檢驗，選擇財政對農支出滯后一期作為工具變量（其原因隨后進行解釋），財政對農支出作為被解釋變量，工具變量連同原模型中其他解釋變量一起作為解釋變量，運用OLS進行回歸，得到殘差項μ；將殘差項μ與原模型中所有解釋變量作為解釋變量， 財政對農支出作為被解釋變量，運用OLS進行回歸，發現μ的回歸系數的檢驗結果為t-Statistic=-2.45，prob.=0.03，顯著，故變量財政對農支出確實是內生變量。

為解決這一問題，我們采取工具變量法。運用工具變量必須注意工具變量的有效性，也就是說工具變量不僅要與財政對農支出高度相關，還必須滿足外生性，即該工具變量只能通過財政對農支出間接影響農村居民消費，而不能直接作用于農村居民消費。如果只使用唯一一個工具變量，則無法從統計上檢驗工具變量的外生性假設，但如果能夠尋找到兩個或兩個以上的工具變量，則可以通過過度識別來檢驗工具變量組是否都符合外生性的要求。為了充分保證回歸結果的穩健性，本文使用兩個工具變量，通過過度識別檢驗來保證工具變量組確實是合適的。① ①詳細的解釋可以參見方穎和趙揚發表在《經濟研究》2011年第5期的《尋找制度的工具變量：估計產權保護對中國經濟增長的貢獻》一文。

檢驗財政對農支出過程中，我們運用了其滯后一期作為工具變量，是因為當期的農村居民消費不會影響上一期的財政對農支出，即滯后一期的財政對農支出與原模型的隨機干擾項不會存在同期相關性，可視為外生的。而滯后一期的財政對農支出與當期財政對農支出是高度相關的，檢驗得到財政對農支出與其滯后一期的相關系數是0.986，所以滯后一期的財政對農支出是一個合適的工具變量。

另外考慮農村土地面積，農村土地面積越大，意味著農村居民對公共物品的需求越大，農村基礎設施建設的投入也越大，即政府為實現既定的服務目標必然要加大對農支出，所以農村土地面積與財政對弄支出密切相關。另一方面，土地面積不會直接影響居民消費水平。土地面積的大小可能會影響該區域的消費總量，但人均消費主要與個體因素有關，故土地面積不會影響人均消費值，而本文采用的就是農村人均消費水平，很好地規避了可能存在的土地面積對消費總量的影響這一點，因此農村土地面積可視為外生的。由于各類年鑒均無農村土地面積的直接數據，我們使用耕地面積與住宅面積之和作為替代值，其中住宅面積等于農村人均住房面積與農村人口數量之積。檢驗發現財政對農支出與農村土地面積的相關系數為0.695，所以農村土地面積是一個合適的工具變量。

為了更進一步的檢驗選擇的兩個工具變量是否合適，我們檢驗滯后一期的財政對農支出和農村土地面積是否會直接影響農村居民消費水平。檢驗方法是：將滯后一期的財政對農支出和農村土地面積分別放入回歸方程，考察回歸系數相應的p值，查看p是否大于0.1，大于則說明不存在直接影響，即認為是好的IV。檢驗結果顯示，滯后一期的財政對農支出的系數p值為0.116，農村土地面積的系數p值為0.347，進一步說明了滯后一期的財政對農支出和農村土地面積是合適的工具變量。

由于工具變量數量多于內生變量，需要采用過度識別方法檢驗工具變量的有效性。首先使用2SLS方法估計模型，得到殘差ε，將殘差ε對所有外生變量回歸，獲得R2，在所有IV都與擾動項不相關的零假設之下，nR2服從自由度為q的卡方分布，q等于工具變量個數減去內生變量個數，若nR2超過設定的顯著性水平的臨界值，則拒絕原假設，即至少部分IV不是外生的，工具變量失效。按照上面方法，得到R2=0.075，樣本量是24，故nR2=1.80，小于自由度為1的卡方分布的臨界值3.84，不能拒絕原假設，說明我們選擇的工具變量都是有效的。至此，我們充分檢驗了所選擇的兩個工具變量是好的IV。

下面利用滯后一期的財政對農支出與農村土地面積作為工具變量，為檢驗結果的穩定性，分別使用2SLS和GMM方法對前面的ARMA模型進行回歸，分析結果是否發生變化，見表5。

表5回歸結果顯示，2SLS和GMM的回歸結果基本是一致的，說明工具變量法的回歸結果是可信的。2SLS回歸結果與表4的回歸結果相比較，財政對農支出的系數基本不變，由0.144變為0.149；經濟波動的影響略微弱化，由-23.669變為-21.606；經濟增長的系數變大，由27.218增大為25.039；農村居民消費價格指數不變，由0.608變為0.638。GMM回歸結果與表4的回歸結果相比較，財政對農支出的系數略有下降，由0.144下降為0.130；經濟波動的影響略微變弱，由-23.669變為-21.792；經濟增長的系數也變大，由27.218增大為25.036；農村居民消費價格指數基本不變，由0.608變為0.624。綜合2SLS和GMM的回歸結果，說明直接用OLS回歸的結果確實是有偏的，使用多個工具變量以后，財政對農支出、經濟波動、經濟增長以及農村居民消費價格指數對農村居民消費的影響程度有所變動但變動的方向是一致的。運用工具變量得到的方程同樣證明了命題1和命題2以及理論模型中關于ζ的假設是成立的。

五、結論與建議

文章在理論分析的基礎上，通過對中國1985—2011年的相關數據進行實證分析，首先進行單位根檢驗和協整檢驗，排除虛假回歸的可能性，建立了ARMA模型，又考慮到財政對農支出的內生性，尋找合適的工具變量后，使用2SLS與GMM兩種方法進行估計，保證了結論的可信性，結論如下：

一是財政對農支出對農村居民消費水平有明顯的擠入效應。財政對農支出每增加1%，農村居民消費會增加0.13%，說明財政對農支出可以提高農村居民消費，改善農民生活。

二是經濟波動對農村居民消費水平有較強的擠出效應。實證結果表明，經濟波動變動1%，農村居民消費將變動21.792%。很可能是由于經濟波動大幅的改變了農村居民的收入水平，導致消費水平也有較大的變動。

三是農村居民消費有一定的滯后效應。滯后一期的消費水平對當期消費有顯著的正向作用，說明農村居民消費存在“棘輪效應”，能上不能下；滯后二期的消費水平則會抑制當期的消費，意味著早期的消費支出對當前消費由一定的制約作用，農村居民消費有著一定時期（比如三年）內的計劃性。

四是經濟增長與農村居民消費價格水平對農村居民消費有正向作用，特別是在所有考察的變量中，經濟增長的作用最大，系數達到25.036，意味著經濟增長1%，農村居民消費支出將增加25.036%。結合農村居民消費價格水平對農村居民消費也有正向影響，我們認為一方面經濟增長帶來了收入的增長進而拉動消費需求，另一方伴隨經濟增長日益上升的物價水平也導致了消費支出的被迫增加。

本文的政策含義主要有兩點：第一，由于財政對農支出對農村居民消費水平的顯著擠入效應，在當前階段增加財政對農支出對啟動農村市場有重要意義。目前財政對農支出占財政支出的比重很小，增長空間很大，政府可以通過改善財政支出結構來增加財政對農支出。同時，科學的對財政對農支出進行管理，積極整合財政支農資金，允許和鼓勵各地探索多渠道、多形式的支農資金來源，以提高農業競爭力，切實增加農民收入，擴大農村居民消費需求。

第二，經濟波動對農村居民消費有顯著的擠出效應，并且消費的變動幅度遠遠高出經濟波動。農村居民收入偏低，對風險較為厭惡，一旦出現經濟波動會引發嚴重的恐慌情緒，對消費的抑制非常明顯。一般來說，高收入群體偏好增長，低收入群體偏好平抑波動。因此，政府應在促進經濟增長的同時，充分重視對經濟波動的平抑。此外，政府也應當適度增加面向“三農”的投入，完善面向農民的社會保障體系，消除他們面臨的風險，使農村居民消費時無后顧之憂。

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責任編輯：蕭敏娜