陕西省农村居民消费抑制因素研究.doc

陕西省农村居民消费抑制因素研究 　　摘要：基于陕西省1978-2013年数据，运用协整检验方法，对陕西省农村人均消费及其影响因素的相互关系进行分析。结果表明，陕西省农村人均消费、农村居民人均收入、城镇化率和受教育程度之间存在长期稳定的均衡关系。陕西省农村居民纯收入、城镇化率对农村人均消费增长具有长期正效应作用，而受教育程度则会抑制农村居民消费水平，此研究可为促进地区农村经济发展提供理论依据。 　　关键词：消费；农村居民；抑制因素；陕西省 　　中图分类号：F047.3；F328 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2016）09-2404-04 　　随着经济增长中投资和出口贡献率的下降，消费正在成为转型阶段促进中国经济持续发展的重要保障。陕西省作为关中一天水经济带的核心区和向西开放的重要支点，在投资的驱动下以年均10%的速度迅速增长，如图1所示，投资对GDP影响显著。但从2013第一季度至2015年第三季度投资和GDP增速下降趋势较为明显，随着投资乘数效应的减弱，经济下行压力增大，加快地区经济结构调整迫在眉睫，并将逐步由投资型经济进入消费型经济新阶段。作为消费对经济影响的主要指标，从对GDP贡献率来看，2014年陕西省最终消费贡献率为51.0%，其中占总人口45.2%的农村居民的消费对地区GDP贡献率仅为8.5%，可见陕西省农村居民消费能力赢弱。农村居民与城镇居民相比，未来消费潜力大。因此，有必要研究影响农村居民消费的抑制因素，为扩大内需提供参考意见。在此对陕西省1978-2013年农村居民消费面板数据进行协整分析。研究陕西省农村居民消费的影响因素，为刺激农村居民消费，缩小城乡差距以及为政府制定相关政策提供相关建议。 　　1 数据来源 　　研究数据来源于《陕西统计年鉴》。采集1978-2013年36年的年度数据，以陕西省农村人均消费（C）、农村人均纯收入（NI）、城镇化率（UR）、受教育程度（ED）为变量指标。其中，陕西省农村人均消费反映陕西省农村居民的平均消费水平：农村人均纯收入反映陕西省农村居民的平均收入水平：城镇化率采用人口城镇化率指标，反映人口的城镇化程度：受教育程度来源于农村高等院校在校学生人数，反映农村居民接受高等教育的程度。 　　2 研究方法 　　研究运用协整检验理论，在确定变量数据是否具有平稳性的基础上，剔除调整过程中因数据丢失产生的问题，进一步分析非平稳数据之间的长期均衡性。通过协整检验理论，将陕西省农村人均消费与农村人均纯收入、城镇化率、受教育程度三个自变量自改革开放后36年的短期动态和长期均衡结合起来，探讨四个变量之间的影响及对农村居民消费的整体影响。 　　首先，运用ADF方法检验时间序列变量的平稳性。 　　其次，通过EG方法分析自变量与因变量之间是否协整，即是否存在长期稳定均衡。主要思路为：两变量之间的回归模型为yt=α+βxt+εt，其中，yt解释因变量；xt解释自变量，ε、β解释回归系数，εt为随机误差项。用ε表示εt的估计值，α和β表示回归系数的估计值，则残差估计值为：ε=yt-α-βxt。如果回归方程残差平稳，则因变量和自变量有协整关系。 　　最后，采用DHSY模型检验变量短期波动偏离长期的程度，公式为：?yt=β0+β1?xt+（β2-1）（y-（（β1-β3）/（1-β2））x）+ε。模型中yt的短期波动?yt既受到短期波动?xt的影响，也取决于ecm。如果yt和xt存在长期均衡关系则可简化为：?yt=β0+β1?xt+λecmt-1+εt。 　　3 实证分析 　　3.1 协整检验分析 　　在不影响数据属性的基础上对各因素数据通过取对数，使数据相对平稳以便于分析。利用Eviews6.0软件将处理后数据进行单位根检验（表1），结果得出变量结果均小于ADF临界值，变量序列经过二阶差分后是平稳的，通过平稳性检验且具有常数项。其中，c/t/n分别表示含有常数项：包含常数项、趋势项；无常数项，含有趋势项。p表示滞后阶数，由AIC和SC来确定。***、**、*分别表示1%、5%和10%的显著性水平下的临界值。 　　由于采取多变量分析，变量间是否存在长期稳定均衡关系需要进一步采用多重协整检验法。在此，选取有截距无趋势假设检验情况。结合AIC（-3.544992）和SC（-2.903733）取值最小化原则，最优滞后阶数为3，得到表2。 　　从Johansen检验结果可以看到变量间存在一个协整关系，再对模型进行VECM分析，使变量间联系在长期具有较好稳定性，向量修正模型矩阵如下： 　　VECM系数取值为负，符合模型检验反向修正的基本要求，对VECM系数序列进行单位根检验，发现在5%显著水平上是平稳序列，通过检验，协整关系正确。因此，根据VECM估计检验结果，可