城鄉居民消費結構影響因素實證研究

■ 劉麗娜（鄭州工程技術學院　鄭州　450044）

城鄉居民消費結構影響因素實證研究

■ 劉麗娜（鄭州工程技術學院鄭州450044）

城鄉居民消費結構決定消費需求結構與社會產業結構，要增加居民消費來推動社會經濟發展，就必須以城鄉居民的消費結構研究為切入點。本文以城鎮居民消費結構影響機理為基礎，選擇主要量化檢驗指標，通過ADF檢驗、Johansen協整檢驗、VAR模型對影響因素之間的相關性進行研究，得出城鄉居民消費結構差異與收入差距、二元經濟結構、金融發展水平和公共服務支出有著長期穩定的正相關關系，并針對檢驗結果提出相關對策建議。本文對引導擴大消費、優化消費產業結構和拉動國民經濟發展具有理論與實踐意義。

消費結構ADF檢驗VAR檢驗

引言

消費作為推動國民經濟快速增長的主要因素之一，各級地方政府對城鄉居民消費結構的研究愈來愈重視。由于城鄉居民消費結構決定消費需求結構與社會產業結構，因此政府要增加居民消費以推動社會經濟發展，就必然要從研究城鄉居民消費結構入手。目前關于城鄉居民消費結構的研究主要始于恩格爾提出的“恩格爾系數”理論，Cobb-Douglas在效用函數的基礎上提出了著名的線性支出系統模型，其基本思想是在滿足預算約束的條件下將該效用函數最大化；胡小娟依據我國2003-2013年的城鄉居民收入和消費數據建立ELES模型，從需求收入彈性等角度進行比較分析，發現我國城鄉居民消費結構的差異顯著；鄺小文認為城鄉居民消費差距的擴大將導致消費需求不足，不利于經濟增長，也不利于產業優化升級和社會和諧穩定。

城鄉居民消費結構差異變動會影響我國社會經濟的可持續性發展與社會穩定，合理的城鄉居民消費結構不僅能滿足城鄉居民日益增長的日常消費需求，而且有利于產業結構、社會總體經濟結構與城鄉協調發展。因此，對城鄉居民消費結構影響因素進行比較分析，掌握當前居民消費需求的熱點，對于制定合理的消費政策、引導消費者合理擴大消費、優化消費產業結構、發揮消費對經濟增長的推動作用具有重要的理論與實踐意義。

城鄉居民消費結構影響機理及指標選取

（一）城鄉居民消費結構影響機理

本文通過對相關消費理論的梳理及城鄉居民消費結構差異的實地數據調研考察，發現城鄉居民消費行為主要受居民消費能力、消費意愿和消費環境三個方面影響。其中消費能力主要包括當前工資性收入、經營性收入、財產性收入和轉移性收入水平等；消費意愿包括收入和支出預期水平、消費理念等；消費環境包括商品、信息流通市場環境、信貸市場環境等，而作用于這三個方面的影響因素較多。本文結合學者們的研究，對影響程度進行綜合比較分析后，選取城鄉收入差距、二元經濟結構、金融發展水平、公共服務支出和其它因素五個方面探索其對城鄉居民消費結構的影響，影響機理梳理如圖1所示。

（二）城鄉居民消費結構影響指標選取

在對城鄉居民消費結構影響機理分析的基礎上，考慮指標量化和數據可得性原則，本文選取城鄉居民消費結構差異、城鄉居民收入差距、二元經濟結構、金融發展水平和公共服務支出因素對城鄉居民消費結構差異進行分析，具體指標選取如表1所示。

城鄉居民消費差異指標。本文對城鄉居民消費差異的測度采用消費水平與消費能力兩大指標。消費水平指標可用城鄉居民人均消費支出的比來表示；消費能力可用代表性指標來表示，即城鄉居民的恩格爾系數之比。

城鄉居民收入差距指標。城鄉居民收入差距用城鄉居民可實際支配使用的人均收入之比進行度量，由于農民純收入主要來自農業生產和鄉鎮企業工資收入，繳納個人所得稅款較少，因此在統計上用農民純收入表示可支配收入。

二元經濟結構指標。二元對比系數，通常可用第一產業與第二、三產業的比較勞動生產率的比值來表示。首先考慮比較勞動生產率的計算，比較勞動生產率為一個部門的產值比重同在此部門就業的勞動力比重的比率，設B1與B2分別表示農業部門與非農業部門的比較勞動生產率，G1與G2分別表示農業部門與非農業部門的年產值，G=G1+G2；L1與L2為農業部門與非農業部門的實際有效勞動力數，L=L1+L2；則。由比較勞動生產率計算二元對比系數公式（EY）為EY=B1/B2。

金融發展水平指標。金融發展水平包含存貸款、保險、證券等多個金融客體的發展程度，但由于我國保險和證券業的發展主要興起于20世紀90年代，發展程度不高，金融市場以銀行業存貸款為主，尤其在農村地區，保險經紀和有價證券交易量非常小，本文用金融對經濟支持率指標度量金融發展水平。

公共服務支出指標。政府公共服務支出水平包括政府在科教文衛、社會保障和就業等公共服務項目中的支出，對公共服務支出水平的測度主要側重地方政府公共服務支出水平，其中地方政府公共服務支出=科教文衛支出+社會保障與就業支出。

其它因素。在前述的四種主要影響因素以外，還存在消費理念、消費習慣等內生因素，由于該類因素難以量化，故本文未將該類指標納入具體分析。

模型構建

在關于收入差距、二元經濟結構、金融發展、公共服務支出及其它因素對城鄉消費結構差異影響的途徑分析基礎上，本文以VAR模型為基礎，運用ADF檢驗、Johansen協整檢驗對上述因素的影響效應進行實證分析。

（一）序列平穩性檢驗方法（ADF檢驗）

ADF檢驗由Dickey和Fuller在DF檢驗法的基礎上拓展，是序列平穩性檢驗中常用的一種方法，其原理是在回歸方程中，等式右側加入被解釋變量yt的分項以達到高階序列相關的目的，如下所示：

擴展定義將檢驗：

結果只有兩個，即存在一個單位根與不存在單位根。可令假設為序列存在一個單位根，則另一個假設為序列不存在單位根。被解釋變量yt通常還會包含時間趨勢和常數項等因素?？梢耘袛唳堑闹?，判定是接受原假設還是備選假設，從而判定AR（p）過程是否存在單位根。

（二）向量自回歸（VAR）模型構建

向量自回歸（VAR）是在具有統計性質的數據基礎上建立回歸模型，其通常可用于不同預測因素之間的關聯性以及在時間序列上的不同變量之間的互動關系，可用來檢驗各項經濟影響因素對待檢測經濟總量與結構造成的影響。P階VAR模型的一般表達式為：

式中，xt表示d維的外生變量；yt表示k維的內生變量，p則為該模型的滯后階數，T是待檢測的樣本數目。k×k維的矩陣α1，…，αp與k×d維的矩陣β是檢測中待估計的矩陣系數。εt表示k維的隨機擾動向量因素，εt與k同期相關，其和矩陣的滯后期與矩陣等式右邊的自變量不相關。則可以假設∑是εt的協方差矩陣，∑是k×k正定矩陣：

即含有k個時間序列變量的VAR（p），模型由k個方程組成。還可以將上式作簡單變換，表示為式中是yt關于外生變量xt回歸的殘差?？紤]不含外生變量的非限制向量自回歸模型yt=α1yt-1+…+αpyt-p+βXt+εt，若行列式det［α（L）］的特征根的模都小于1，落在單位圓內，則滿足平穩性條件。

實證分析

（一）數據來源及說明

本文指標均選取1978-2011年的年度數據，其中城鄉居民消費水平、社會保障支出、科教文衛支出數據整理自《江蘇省統計年鑒》，城鄉居民的年人均可自由支配收入、三次產業產值與就業人數、金融機構存貸款余額數據來自《新中國60年統計資料匯編》及近兩年的《江蘇省統計年鑒》，對于個別年份缺失的數據采用均值填補法進行填補。本文用SP表示城鄉居民消費水平差距，JG表示城鄉居民消費結構差距，SR表示城鄉居民收入差距，JR表示金融發展水平，GG表示公共服務支出水平，EY表示二元對比系數。為使數據波動更為平穩，本文將原始數據進行對數處理，得到LnSP、LnJG、LnSR、LnEY、LnJR和LnGG六個序列，并以處理后數列進行實證檢驗。

（二）數據檢驗

ADF檢驗。對于時間序列數據，其平穩性將影響回歸結果的可靠性，非平穩性序列可能導致偽回歸的發生，因此在研究各影響因素與城鄉居民消費結構的關系時，需要對收集的數據進行平穩性—單位根（ADF）檢驗。其平穩性判斷方法為：在原假設為序列不平穩的情況下，若ADF值>臨界值，則接受原假設即序列非平穩；若ADF值<臨界值，則拒絕原假設即原序列不平穩。表2是各變量的單位根檢驗結果。

從ADF檢驗結果看，各項指標序列在1%的顯著性水平下接受原假設，序列是非平穩的，而序列的一階差分拒絕原假設，具有平穩性，因此原序列是一階單整序列，這為下一步的協整檢驗奠定了基礎。

Johansen協整檢驗。雖然各序列都不是平穩序列，但其組合可能是平穩的，即變量間存在長期均衡關系，因此本文利用Johansen協整檢驗，分別對LnSP、 LnSR、LnEY、LnJR、LnGG和LnJG、LnSR、LnEY、LnJR、LnGG兩組序列進行協整分析。在進行協整檢驗之前，利用AIC準則和SIC準則確定兩組序列的滯后階數均為1，并分別對兩組序列進行特征根跡檢驗和最大特征值檢驗。

如表3所示，兩組序列的協整檢驗的特征根跡（Trace）檢驗和最大特征值（Maximum Eigenvalue）檢驗結果均顯示在5%的顯著性水平下拒絕原假設“None”（表示無協整關系），而接受“At most one”即最多僅存在一個協整關系的原假設，即表示各影響因素與城鄉居民消費結構間均存在協整關系，且僅分別存在唯一的協整方程。

（三）VAR模型統計檢驗

在檢驗數據的序列平穩性并證實相關變量間存在唯一的協整關系后，本文通過構建向量自回歸（VAR）模型對變量間變動關系進行分析。

滯后期的選擇。通常自變量對因變量的影響關系不一定是當期影響，可能存在時間上的滯后性，在VAR模型估計中，一個重要問題就是該滯后階數的確定。本文首先運用Eviews6.0建立VAR模型，在模型中選擇滯后長度準則功能（Lag Length Criteria）確定滯后階數，如表4所示，似然比（LR）檢驗、最后預測誤差（FRE）、最小信息準則（AIC）表明兩組序列的滯后階數均選擇2較為合適。

VAR模型顯著性水平與統計量確定。確定VAR的滯后階數后，分別建立LnSP與LnJG與各影響因素的VAR模型，對兩組VAR（2）模型進行估計和統計檢驗。

LnSP與LnSR、LnEY、LnJR、LnGG的VAR模型參數估計與統計檢驗結果如下：

F統計量：Fsp=23.73；Fsr=34.82；Fey=8.09；Fjr=75.54；Fgg=16.91

LnJG與LnSR、 LnEY、LnJR、LnGG的VAR模型參數估計與統計檢驗結果如下：

其顯著性水平

F統計量：

圖1　城鄉居民消費結構影響機理

圖2　VAR模型穩定性檢驗結果

表1　選取指標名稱及公式

表2　各變量的單位根檢驗結果

表3　特征根跡與最大特征值檢驗結果統計

表4　VAR模型滯后期選擇

從R2、F統計量水平看，兩組模型的擬合優度都較好，需要對VAR模型的穩定性進行分析，才能確認城鄉居民收入差距、二元經濟結構、金融發展水平和公共服務支出因素對城鄉居民消費結構具有巨大影響。

（四）模型穩定性檢驗

穩定的VAR模型，其估計才是有效的。結合AIC和SC原則，最優滯后階數為2，運用Eviews6.0對VAR進行穩定性檢驗，如圖2所示，兩組數據所有特征根的倒數值均落在單位圓內，兩組模型均是穩定的。結果顯示城鄉居民收入差距、二元經濟結構、金融發展水平和公共服務支出因素對城鄉居民消費結構具有巨大影響作用。

結論

本文先后采用協整檢驗和VAR模型分析城鄉居民消費結構與各變量之間是否存在長期關系。檢驗顯示，城鄉居民消費結構差異與城鄉居民收入差距、二元經濟結構、金融發展水平、公共服務支出四大影響因素間存在長期均衡關系。城鄉居民收入差距無論在短期還是長期，對城鄉居民消費水平差距和消費結構差距的擴大都具有持續、顯著的拉動作用，縮小城鄉消費結構差距首先需要縮小城鄉收入差距，實現城鄉居民的合理收入分配；二元經濟結構的改善對城鄉消費水平差距和消費結構差距的擴大有持續、顯著的抑制作用，二元經濟結構的沖擊對城鄉居民消費波動貢獻不斷增強，城鄉消費差距的縮小要著力破解城鄉二元經濟結構；金融發展水平的提升對城鄉消費差距的擴大具有拉動作用，短期內對城鄉消費水平差距的影響具有時滯性，但對城鄉消費結構差距的影響較大，長期中金融發展水平的沖擊對城鄉消費結構差距的貢獻逐漸減?。怀青l消費結構差距受公共服務支出水平的影響較強，這主要源于公共服務支出覆蓋醫療、教育、社會保障等改善民生的消費項目，能直接促進居民食品以外的消費支出增加，居民消費結構得以改善，使農村居民恩格爾系數下降快于城鎮居民。通過消費結構的傳導，居民消費水平也會隨之改變，但該響應存在一定滯后性，短期內公共服務支出水平沖擊對城鄉居民消費差距波動的貢獻率較低，隨著時間推移，該貢獻率不斷提高。

綜上所述，縮小城鄉居民消費結構差異需要減小城鄉收入差距、破解城鄉二元經濟結構、注重金融資源的均衡投入、適度均衡和可持續地增加地方政府公共服務支出。

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F124.7

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劉麗娜（1977-），女，河南鄭州人，經濟學碩士，鄭州工程技術學院講師，從事宏觀經濟、產業經濟、區域經濟研究。