財政支出對農村居民消費的動態效應研究

吳昊

[摘 要]通過VAR和VECM框架分析各項財政支出對農村居民消費動態影響，應用DF-GLS檢驗、KPSS檢驗、IRF、方差分解等方法研究發現：財政支出中消費性支出、經濟建設支出對農村居民消費起到擠出效應，轉移支付支出、文教科研支出對農村居民消費起到引致效應。短期內消費性財政支出對農村居民消費影響最為顯著，中長期經濟建設支出、轉移支付支出、文教科研支出則對農村居民消費起到顯著影響。

[關鍵詞]財政支出；農村居民消費；動態效應；VAR；VECM

[中圖分類號]F810.45 [文獻標識碼]A [文章編號]1672-2426（2014）09-0057-06

一、研究目標及文獻綜述

改革開放以來我國GDP扣除價格因素年均增長長期保持在9%以上，可從2012年以來經濟年增速已降至8%以下，并形成中國增速出現進一步放緩的擔憂。究其原因，最突出的莫過于長久以來的宏觀經濟結構失衡現象。我國經濟增長長期依賴于典型的投資與出口雙驅動模式，出口增速曾經在2000-2007年中年均增長24.8%，在2012年下降至6.2%，伴隨著發達經濟體經濟復蘇仍不斷創下新低；資本形成率1978年為38.2%，到2012年上升至47.8%；最終消費率不升反降，由1978年的62.1%下降至2012年的49.5%。將我國與美國、印度、巴西、墨西哥、印度尼西亞的GDP增長率與總投資、總消費和凈出口貢獻進行灰色關聯度計算發現總消費對經濟增長的貢獻程度大于總投資與凈出口（袁恩幀，2001）[1]。與此同時，我國農村居民消費結構變動對經濟增長的影響十分明顯，甚至大于產業結構變動帶來的影響（湯躍躍等，2011）[2]。正如李克強總理2014年在博鰲亞洲論壇中指出的，中國十三億人的消費需求巨大，是未來我國乃至世界經濟發展的重要來源，有必要采取鼓勵居民消費的綜合政策以擴大商品和服務消費，更好地發揮消費的支撐作用。

國外學者從不同角度對財政支出對農村居民消費產生的影響進行研究。如Roberto Perotti（1999）[3]在新古典動態隨機一般均衡（DSCG）分析框架下研究發現財政支出與農村居民消費之間存在相互影響，但相互關系影響隨著不同投入而不同；Ludger Linnemann（2006）[4]則將凱恩斯主義中短期價格黏性、貨幣非中性的概念引入DSCG框架下研究得出了大多數情況下美國財政支出會擠入農村居民消費的結論；Mountford A等（2005）[5]利用結構向量自回歸（SVAR）方法研究認為美國財政支出會擠出投資，但對農村居民消費的影響微弱；Matsuyama等（1991）[6]則在持久收入假說基礎之上構建私人部門的消費函數，發現美國財政支出與農村居民消費兩者之間存在著顯著的替代效應。

我國學者關于政府支出對農村居民消費產生的影響也進行了一些研究，如關于我國政府支出與農村居民消費兩者的關系，李曉嘉（2012）[7]使用TVP狀態空間模型分析財政支出對農村居民消費的動態影響后認為我國財政支出與居民消費之間存在一個穩定的長期均衡關系；蔣南平等（2009）[8]運用Granger因果關系檢驗與TVP模型結合研究認為我國政府支出對農村居民消費早期起到促進的引致效應，后期逐步轉變為了阻礙的擠出效應；李建強（2012）[9]通過構建DESG模型發現在經濟發展的不同階段財政支出對居民消費造成的影響不同，對不同地區、不同群體的影響也存在異質性特征。關于我國財政支出改革以提高農村居民收入及消費的思路，彭克強（2008）[10]研究認為我國財政支出與金融彼此割裂使得關于農民的財政支出沒能發揮杠桿效應，應將財政支出與金融結合，有效提升財政資金使用效率；冷志杰等（2005）[11]認為我國財政政策實施與效果之間存在三年時滯，為了有效提高農民收入、刺激農民消費，財政政策制定時應兼顧長期與短期目標。

由于轉型期下我國農村居民消費的重要性，本文著眼于研究財政支出對農村居民消費的動態效應，依據結論得出擴大我國農村居民消費的財政支出政策改革思路。

二、財政支出對農村居民消費動態影響

（一）模型構建

Sims C A（1980）[12]將VAR（向量自回歸模型）引入到經濟學中彌補了SEM模型人為劃分模型中內、外生變量的缺陷，VAR不以經濟理論為基礎，是基于數據的統計性質建立的模型，將模型中每一個內生變量都作為系統中所有內生變量的滯后值的函數來構造模型。由于VAR通過提供豐富的結構捕捉到數據更多的特征，在預測方面比傳統結構模型更準確，可解釋各種經濟沖擊對經濟變量形成的影響，被廣泛用于預測相互聯系的時間序列系統及分析隨機擾動對變量系統的動態沖擊。VAR需要應用于平穩序列中，而宏觀經濟數據中大多數卻是非平穩序列，雖然可以通過一階差分得到平穩序列，但使用差分變量的經濟含義和原序列并不相同。此時，若多個非平穩序列中共同的隨機成分可以通過線性組合抵消的話，這線變量就存在著協整關系，Engle RF等（1987）[13]提出協整的理念并發展出VECM（誤差修正模型）。VAR不帶任何約束條件，而VECM在VAR形式上施加限制，得到既能和VAR一樣反映出數據生成，又更加便于經濟解釋的方法。

為了便于分析財政支出對農村居民消費（c）的影響，我們根據財政支出結構將財政支出劃分為消費性支出（gx）、經濟建設支出（gt）、文教科研支出（gw）、轉移支付支出（gz）四個部分，按照上面提到的方法構建VAR模型如下：

， （1）

（1）式中 ，Π是系數矩陣，С是截距項，ν是白噪聲向量，Τ為樣本容量。

（二）數據來源及處理

本文所有數據取自中國統計年鑒（1978-2013），考察期間為1978至2012年，其中農村居民消費支出為支出法國內生產總值結構中居民消費支出下農村居民消費數據；我國財政支出結構的統計口徑在2007年發生變化，2007年之前共包括15項，我們將支出項目歸入消費性支出、經濟建設支出、文教科研支出、轉移支付支出4類中，其中消費性支出包含行政事業單位離退休支出、國防支出、行政管理費、價格補貼支出、債務利息支出；經濟建設支出包含基本建設支出、企業挖潛改造資金、地質勘探費用、科技三項費用、支援農村生產支出、農林水利氣象等部門事業費用、工業交通商業等部門事業費；文教科研支出包含文教科學衛生事業費；轉移支付支出包含撫恤和社會福利救濟費、社會保障補助支出。

2007年之后我國財政支出根據政府在經濟和社會活動中的不同職責劃分為中央財政支出與地方財政支出，我們將中央與地方財政支出的項目歸入消費性支出、經濟建設支出、文教科研支出、轉移支付支出4類中，其中消費性支出包含一般公共服務、外交、國防、公共安全支出、城鄉社區事務、糧油物資儲備事務、國債還本付息支出、其他支出；經濟建設支出包節能環保、農林水事務、交通運輸、工商業金融等事務、國土資源氣象等事務、地震災后恢復重建支出；文教科研支出包含教育、科學技術、文化體育與傳媒、醫療衛生支出；轉移支付支出包含社會保障和就業、住房保障支出。

為了進一步提高估計精度，盡可能消除價格因素影響，我們以1978年為基期，采用1978年CPI折算所有數據；同時為了消除城鄉人口變動對消費的影響，我們將折算后的數據除以歷年鄉村人口數得到人均數據用于分析。

（三）模型估計與結果分析

1.平穩性檢驗

建立VAR模型的前提是所有變量為同階單位根過程，因此我們首先需要進行平穩性檢驗，如果變量是非平穩的，就采用協整檢驗分析。傳統的單位根檢驗方法多采用ADF檢驗或PP檢驗，這兩種檢驗的功效較低，在樣本容量不大或真實模型接近單位根的情形下尤為明顯，具體來說當一個時間序列接近于I（1）的I（0）序列時，這兩種檢驗難以依據數據區分I（1）與I（0）。若在檢驗中加入了常數項或者時間趨勢項，檢驗結果將更不可信。為此，我們采用DF-GLS檢驗與KPSS檢驗來做平穩性檢驗，從表1檢驗結果來看，五個變量都為非平穩時間序列，但其一階差分序列都為I（1）序列。

2.協整檢驗

平穩性檢驗結果說明了上述各變量都是I（1）序列，變量之間可能存在長期穩定的共同趨勢。因此我們選用Johansen方法對變量進行協整檢驗，具體來說就是通過建立跡統計量和最大特征值似然比統計量來確定各變量之間的協整關系（檢驗結果見表2）。從中我們可以看出，包含常數項與時間趨勢項的協整秩檢驗結果表明r=0時跡特征值大于5%顯著性水平下的臨界值（93.1950>77.74），可以拒絕r=0的原假設；而在r≤1時跡特征值則小于5%顯著性水平下的臨界值（52.7134<54.64），無法拒絕r≤1的原假設，說明了只有一個線性無關的協整向量。與此同時最大特征值檢驗也表明，在5%顯著性水平下可以拒絕“協整秩為0”的原假設（38.4816>36.41），但無法拒絕“協整秩為1”的原假設（30.1553<30.33）。由此我們看到在5%顯著性水平下存在一階協整關系。

3.VECM估計

在確定協整關系之后，我們依據LR，FPE，AIC，HQIC，SBIC檢驗準則測試，得出對應的VAR表示法的滯后階數。由表3中看出，結合大多數準則的檢驗結果我們選擇滯后4階。

下面我們使用Johansen的MLE（最大似然估計估計）方法估計VECM，剔除不顯著項之后得到方程如下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）式中圓括號（）內為Z統計量，方括號[]內為相應的P。

與此同時我們得到協整方程為：

（3）

VECM和協整方程描繪了我國財政支出與農村居民消費的復雜聯系，結合兩者我們可以看出：

第一，△Ct-1系數（-0.2139）小于零，△C1與△Ct-1系數正負相反說明了農村居民當期消費數量與下期消費數量是負相關的，印證了經濟學中跨期消費的概念，側面印證了VECM估計結果具有一定可信性。

第二，誤差修正機制系數（-0.3483）小于零表明當財政支出發生變動增加或減少時，誤差修正機制促使當期農村居民消費相應發生反向調整（對應的減少或增加）。說明在我們考察的1978年至2012年期間，農村居民消費沿著一定的趨勢變化中，同時也說明了協整方程在持續發生作用。

第三，從VECM和協整方程估計結果總體來看，消費性財政支出、建設性財政支出對農村居民消費起到“擠出”效應，而轉移支付則對農村居民消費起到“引致”效應。

第四，VECM方程中沒有包含△gw及滯后項，說明財政支出中文教科研支出沒有直接對農村居民消費產生影響，通過協整與長期均衡間接對農村居民消費產生影響。從這一方面印證了協整方程發揮了間接修正農村居民消費變動的作用。

對以上結果可能的解釋是財政支出中大部分用于消費性和建設性支出項目，這些財政支出項目并沒有有效促進農村居民收入增加，農村居民的消費沒有因此增加；轉移支付財政支出降低了農村居民的預防性儲蓄欲望，緩解了流動性因素對農村消費的制約，對農村居民消費有較好的促進作用；文教科研支出不對農村居民消費產生直接影響，但政府在這方面的投入一方面節約了農村居民教育方面的開支，使農村居民可以將收入投入至其他地方；另一方面文教科研支出促進了農村居民人力資本深化，增加了農村居民的收入，從而間接提高了農村居民消費水平。但財政資金在轉移支付與文教科研方面供給不足，消費性和建設性財政支出占用了可以投入到轉移支付與文教科研財政支出的資金，阻礙了農村居民消費的增加，反映出我國財政支出結構存在不合理的情況。

為了確認估計結果的可信性，我們先檢驗殘差的正態性，Jarque-Bera檢驗結果（Prob>chi2）表明拒絕“殘差是正態白噪聲”的原假設，表明殘差中可能還包含了可供提取的有用信息，有必要對VECM系統進行穩定性檢驗；、Skewness、Kurtosiss檢驗結果中也表明殘差的偏度與峰度檢驗不能完全拒絕“正態性”的假設。因此我們對VECM系統的穩定性加以診斷檢驗，從穩定性檢驗結果我們看出有4個根為1，VECM模型的單位根除了本身所假設的單位根以外，伴隨矩陣的所有特征值均落在單位圓之內（如圖1所示），VECM系統是穩定的，估計效果良好。

4.VECM的脈沖響應及方差分解

為了更加清晰的了解各項財政支出與農村居民消費之間的動態影響，我們在VECM的基礎上估計農村居民消費的脈沖響應函數（IRF）。IRF描繪的是在VECM擾動項上加上一個單位標準差大小的新信息沖擊，將對各變量的當前值和未來值產生影響。我們將VECM的脈沖響應函數命名為caizheng，為了便于經濟解釋，我們使用響應幅度更大的正交化脈沖響應圖（如圖2所示），橫軸表示滯后階數，縱軸代表各變量對新信息沖擊的響應程度。從中我們可以看出，消費性財政支出、建設性財政支出增加將使農村居民消費下降；文教科研財政支出、轉移支付財政支出的增加將使農村居民消費上升，這與我們通過VECM得到的結論是一致的。

IRF描繪出了VECM模型中一個內生變量的沖擊給其他內生變量所帶來的動態影響。接下來，為了了解每一個結構沖擊對內生變量變化的貢獻程度，我們進行方差分解（由于這種變化用方差衡量）。方差分解就是將系統的均方差分解為各個變量的沖擊對農村居民消費所產生的影響，進而提供不同沖擊對各變量提前預測誤差的影響程度，給出對VECM模型中變量產生影響的每個隨機擾動的相對重要性。

從表4結果我們可以看出在前期，農村居民消費最重要的影響分別來自于自身與消費性財政支出，轉移支付、文教科研兩方面財政支出對農村居民消費的影響不大；而在中長期，消費性財政支出的影響大致不變，建設性財政支出、文教科研財政支出、轉移支付財政支出的影響卻不斷增加。表明短期內消費性財政支出的影響十分顯著，而長期建設性財政支出、文教科研財政支出、轉移支付財政支出有著十分重要的影響。分解結果給我們的啟示是短期內應注重優化消費性財政支出，縮減不必要的成本，將有限的財政資金投入到其他財政支出項目中；中長期應注重建設性財政支出、文教科研財政支出、轉移支付財政支出的投入，其中建設性財政支出的投入不應減少，但投向和投入過程應經過科學的論證與嚴格監管；文教科研財政支出、轉移支付財政支出則應加大資金供給。

三、針對農村居民消費我國財政支出政策改進思路

在VAR與VECM分析框架下我們得出：消費性和建設性財政支出并沒有有效促進農村居民消費增加，而轉移支付財政支出和文教科研支出促進了促進農村居民消費增加。同時，短期內消費性財政支出對農村居民消費影響最為顯著，中長期經濟建設支出、轉移支付支出、文教科研支出則對農村居民消費起到顯著影響。各項財政支出與農村居民消費之間的這種統計關系背后的深層次原因是我國財政政策制定不科學，結構不合理的情況尤其突出?；谝陨辖Y論，我們針對提高農村居民消費給出改進財政支出政策的參考思路：

（一）縮減消費性財政支出

前文我們得出短期內消費性財政支出影響最顯著且消費性財政支出對農村居民消費起到擠出效應，因此首先應該對政府的消費性財政支出進行縮減，精簡行政機構，降低行政管理費等不必要的成本，對各項開支建立嚴格的績效考核機制。減少財政資金的浪費，將有限的財政資源配置到其他財政支出項目中，這方面的改革在短期內帶來效果最明顯，有利于短期內有效擴大農村居民消費。

（二）經濟建設財政支出應貼近實際

前文分析中我們得出建設性財政支出對農村居民消費起到擠出效應，該分類財政支出的沖擊在中長期十分明顯。農村基礎設施等公共品建設十分需要財政資金，但建設性資金的規模和流向缺乏監管，因此我們建議應立足于實際情況撥付經濟建設財政支出，在劃撥財政支出之前增加透明的反復論證機制，投入后應加強監管，同時增加考核反饋機制，對低效項目、存在腐敗舞弊的項目責任人進行問責。

（三）形成文教科研財政支出的穩步增加機制

前文分析中我們了解到文教科研財政支出對農村居民消費有著“引致效應”，但在短期內該分類財政支出影響不顯著，因此我們需要建立文教科研財政支出的穩步增加機制。通過加強教育、科研的財政支出，一方面降低農村居民在教育方面的支出，使農村居民可以將節約下的教育資金用于消費；另一方面在長期實現農村居民人力資本的縱深增值，通過提升農業生產的全要素生產率提高農民收入，從而間接提升農村居民消費。

（四）擴大轉移支付財政支出的投入

前文分析中我們了解到轉移支付財政支出對農村居民消費有著“引致效應”，且直接增加農村居民消費，效果比較明顯。擴大轉移支付財政支出的投入，不斷完善社會保障制度，減少農村居民生活中的不確定性，降低農村居民在醫療、就業方面的成本，從而穩定農村居民的收入和支出預期，增加農村居民的消費。另一方面，救濟等扶助資金給予消費邊際傾向較高的弱勢群體，可以更進一步有效增加農村居民的消費。

參考文獻：

[1]袁恩幀.擴大內需論[M].上海：上海社會科學院出版社，2001，35-54.

[2]湯躍躍，張毓雄.農村居民消費結構與轉變經濟發展方式—基于1978-2010年經驗數據的實證檢驗[J].經濟經緯，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]李曉嘉.財政支農支出與農村居民消費的動態效應分析[J].經濟學動態，2010，（9）：31-34.

[8]蔣南平，朱琛，劉巍巍.政府支出對我國農村居民消費的動態影響研究[J].廣東商學院學報，2009，（4）：34-38.

[9]李建強.我國財政支出結構與居民消費異質性動態關系[J].山西財經大學學報，2012，（1）：9-21.

[10]彭克強.財政支農杠桿效應的實證研究：1987-2007[J].統計研究，2008，（11）：30-36.

[11]冷志杰，唐煥文.農業財政政策效率實證分析[J].農業技術經濟，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.

責任編輯 魏亞男