基于協(xié)整理論的新疆消費(fèi)水平實(shí)證研究

林 杉

(西安財(cái)經(jīng)大學(xué) 陜西 西安 710100)

一、緒論

(一)選題的背景和意義

本論文通過建立一個(gè)符合社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)特色和新疆地區(qū)發(fā)展特色的宏觀經(jīng)濟(jì)模型，全面描述國民經(jīng)濟(jì)各領(lǐng)域簡(jiǎn)單的相互關(guān)系及相互影響。本文主要針對(duì)居民消費(fèi)模塊進(jìn)行研究，通過協(xié)整檢驗(yàn)理論，建立誤差修正模型和向量自回歸方程體系，這是年度宏觀經(jīng)濟(jì)模型的重要組成部分。

二、新疆居民收入與消費(fèi)協(xié)整關(guān)系的實(shí)證分析

(一)數(shù)據(jù)來源與說明

本文對(duì)新疆維吾爾自治區(qū)1994-2014年間宏觀經(jīng)濟(jì)中的消費(fèi)模塊進(jìn)行實(shí)證分析，主要針對(duì)消費(fèi)與收入的關(guān)系進(jìn)行研究，試圖通過協(xié)整分析來判斷收入與消費(fèi)是否存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。由于城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民的收入消費(fèi)函數(shù)存在較大的差異，故本文將居民消費(fèi)分為城鎮(zhèn)居民消費(fèi)和農(nóng)村居民消費(fèi)兩部分。

本文的數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。原始數(shù)據(jù)為1994-2014年新疆城鄉(xiāng)居民收入與消費(fèi)數(shù)據(jù)，將其剔除價(jià)格因素的影響。本文選取的統(tǒng)計(jì)變量有城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(YUR)、農(nóng)村居民人均純收入(YRR)、城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出(CUR)、農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出(CRR)。由于各變量數(shù)據(jù)不全都是平穩(wěn)的，為增強(qiáng)其平穩(wěn)性，并消除可能存在的異方差現(xiàn)象，我們對(duì)選取的數(shù)據(jù)進(jìn)行取自然對(duì)數(shù)處理，處理后上述變量分別設(shè)為LYU、LYR、LCU、LCR，對(duì)數(shù)變化不會(huì)改變?cè)兞恐g的協(xié)整關(guān)系。

(二)協(xié)整理論與誤差修正模型的實(shí)證分析

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)(單位根檢驗(yàn))

本文基于單位根檢驗(yàn)原理，利用Eviews6.0軟件采用ADF方法對(duì)各變量及其差分變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)結(jié)果如下表1。

表1 各變量及其差分變量的單位根檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)表

由表1的結(jié)果分析知，上述所檢驗(yàn)的變量均為非平穩(wěn)變量，即均有單位根的存在，故需對(duì)各變量進(jìn)行差分并繼續(xù)利用ADF法進(jìn)行檢驗(yàn)差分后各變量的平穩(wěn)性。

2.協(xié)整關(guān)系的檢驗(yàn)

根據(jù)依據(jù)上一節(jié)變量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在5%的顯著水平下，LYU與LCU、LYR與LCR均為I(1)變量，由于同階單整變量之間可能存在協(xié)整關(guān)系，故在檢驗(yàn)協(xié)整關(guān)系時(shí)只需要檢驗(yàn)LYU與LCU、LYR與LCR的協(xié)整關(guān)系。構(gòu)造的協(xié)整方程具體如下：

(1)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)與收入的潛在協(xié)整方程為：

LCU=-0.225384+0.996167LYU

t值：(-2.506993)(100.1782)

(2)農(nóng)村居民消費(fèi)與收入的潛在協(xié)整方程為：

LCR=0.061892+0.965713LYR

t值：(0.229353)(28.18165)

δt=LCR-0.061892-0.965713LYR

(3)誤差修正模型(ECM)

通過軟件擬合得到誤差修正模型及其相關(guān)檢驗(yàn)量和擬合指標(biāo)如下：

ΔLCUt=0.003706+0.954634ΔLYUt-1.191605ecmt-1

(0.313335) (9.183232) (-5.0165)

此時(shí)得到殘差是否自相關(guān)檢驗(yàn)的結(jié)果與滯后期的結(jié)果如表2所示：

表2 誤差修正模型殘差自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果

顯然，直到滯后5期的殘差自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果都表明殘差是不相關(guān)的，因此上述誤差修正模型是合理的。

上述誤差修正模型顯示，城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)短期波動(dòng)一方面受到收入的短期波動(dòng)影響，影響程度為0.954634，但并不受到消費(fèi)和收入差分滯后期的影響，因此這種影響是沒有滯后效應(yīng)的。城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)短期波動(dòng)另一個(gè)影響就是反應(yīng)在誤差修正模型的修正項(xiàng)ECM中。對(duì)于兩個(gè)變量的誤差修正模型來說，誤差修正想系數(shù)一定顯著為負(fù)，從而實(shí)現(xiàn)偏離均衡的調(diào)整機(jī)制，其系數(shù)反映了變量波動(dòng)偏離長期均衡時(shí)的調(diào)整速度與能力。就本文的實(shí)證結(jié)果而言，新疆城鎮(zhèn)居民的誤差修正指數(shù)為-1.191605，相對(duì)于短期波動(dòng)的系數(shù)而言，調(diào)整速度和力度相當(dāng)強(qiáng)烈。

三、居民消費(fèi)向量自回歸模型(VAR)體系的構(gòu)建

(一)模型變量的設(shè)定

本章具體就消費(fèi)、收入、價(jià)格以及金融的關(guān)系利用向量自回歸的理論建立相應(yīng)的VAR模型體系，所選取的內(nèi)生變量有城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)(LYU)、農(nóng)村居民人均消費(fèi)(LYR)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(LCU)、農(nóng)村居民人均純收入(LCR)、城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(LCPIU)、農(nóng)村居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(LCPIR)。

(二)模型的構(gòu)建

1.單位根檢驗(yàn)

表3 各變量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果表

由表4-1結(jié)果分析知，上述的兩種價(jià)格指數(shù)變量均含有單位根，即為非平穩(wěn)變量。進(jìn)一步檢驗(yàn)非平穩(wěn)變量的一階差分的平穩(wěn)性可得：在1%的顯著水平下，兩個(gè)變量都為一階單整變量，即I(1)變量。結(jié)合上一章的單位根檢驗(yàn)結(jié)果知，LYU、LCU、LCPIU均為I(1)變量，LYR、LCR、LCPIR也為I(1)變量，這滿足協(xié)整關(guān)系的前提條件。

2.協(xié)整檢驗(yàn)

表4 城鎮(zhèn)的VAR模型各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)與滯后期的關(guān)系

表5 農(nóng)村的VAR模型的各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)與滯后期的關(guān)系

注：*表示該信息指標(biāo)下應(yīng)該選擇的階數(shù)

上一章中對(duì)協(xié)整關(guān)系的檢驗(yàn)采用的方法是EG兩步法，這種方法只適用于單方程的協(xié)整關(guān)系的檢驗(yàn)，而本章的兩個(gè)模型中均含有三個(gè)變量，故不能繼續(xù)采用EG法進(jìn)行檢驗(yàn)，本章采用Johansen和Juselius的特征根跡檢驗(yàn)(trace檢驗(yàn))和最大特征值檢驗(yàn)兩種方法進(jìn)行檢驗(yàn)。JJ法不僅檢測(cè)出變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系，而且能夠確定出協(xié)整變量的個(gè)數(shù)。具體檢驗(yàn)結(jié)果如表6、表7所示：

表6 城鎮(zhèn)消費(fèi)體系中各序列協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果

注：**表示在1%的顯著水平下拒絕原假設(shè)

表7 農(nóng)村消費(fèi)體系中各序列協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果

注：*表示在1%的顯著水平下拒絕原假設(shè)

由表3、表4知，在1%的顯著水平下，變量LYU、LCU、LCPIU三個(gè)變量之間存在協(xié)整關(guān)系，且只有一個(gè)協(xié)整向量；在1%的顯著水平下，變量LYR、LCR、LCPIR、三個(gè)變量之間也存在只有一個(gè)協(xié)整向量的協(xié)整關(guān)系，這為VAR模型建立的合理性提供了前提。

3.VAR模型的構(gòu)建

(1)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)VAR(1)模型：

(2)農(nóng)村居民消費(fèi)VAR(3)模型：

模型整體檢驗(yàn)結(jié)果如表8。從整體檢驗(yàn)結(jié)果來分析，兩個(gè)模型的AIC和SC值都很低，擬合的效果也都很好，故可以進(jìn)行預(yù)測(cè)。

表8 居民VAR模型的整體檢驗(yàn)結(jié)果

(三)VAR模型的模擬與預(yù)測(cè)

1.對(duì)歷史數(shù)據(jù)的模擬

為了更加客觀地描述模型的預(yù)測(cè)能力，本文將先采用“樣本內(nèi)預(yù)測(cè)”的方式，針對(duì)1994-2014年進(jìn)行“預(yù)測(cè)”，依據(jù)上一節(jié)求解的VAR模型，對(duì)各變量的殘差進(jìn)行分析，得出相對(duì)誤差表。即對(duì)已知的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得出的預(yù)測(cè)值與我們所知道的真實(shí)值進(jìn)行比較，得出模型的預(yù)測(cè)誤差，預(yù)測(cè)的相對(duì)誤差(預(yù)測(cè)誤差/實(shí)際值)如表9所示，由此可評(píng)價(jià)模型的預(yù)測(cè)能力，這樣做的好處是不需要花費(fèi)更長的時(shí)間等待新數(shù)據(jù)的產(chǎn)生。

表9 居民消費(fèi)VAR模型預(yù)測(cè)絕對(duì)誤差表 (單位：%)

由表4-8知，城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)的最大預(yù)測(cè)誤差約為0.963%，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的最大預(yù)測(cè)誤差約為1.078%，城鎮(zhèn)居民消費(fèi)指數(shù)的最大預(yù)測(cè)誤差約為1.039%。同理，由表4-9知，農(nóng)村居民人均消費(fèi)的最大預(yù)測(cè)誤差約為0.855%，農(nóng)村居民人均純收入的最大預(yù)測(cè)誤差約為1.906%，農(nóng)村居民消費(fèi)指數(shù)的最大預(yù)測(cè)誤差約為3.171%。由此可見，除了城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)的預(yù)測(cè)效果低于農(nóng)村居民人均消費(fèi)之外，其它兩項(xiàng)指標(biāo)的預(yù)測(cè)最大誤差都是城鎮(zhèn)消費(fèi)體系的指標(biāo)較低。總體來說，所有指標(biāo)的預(yù)測(cè)的最大誤差均在5%以內(nèi)，因此預(yù)測(cè)誤差整體滿足要求，這說明模型的短期預(yù)測(cè)能力很高，可以進(jìn)行預(yù)測(cè)。

四、結(jié)論與建議

可以采取措施來改善人民的消費(fèi)觀念的差異，逐步改善農(nóng)村經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)及農(nóng)村設(shè)施，大力發(fā)展旅游業(yè)，豐富農(nóng)民收入來源，充分提高農(nóng)民的收入，同時(shí)，加大對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的扶持力度，降低農(nóng)民對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投資的風(fēng)險(xiǎn)度。為進(jìn)一步促進(jìn)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平的提高，政府可放寬買房、買車的限度，完善社會(huì)保障體系及信用體系，提高中低層收入者的工資水平，促使人們將儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化為消費(fèi)。