論文：對中國農(nóng)村消費(fèi)需求不足原因的探析

論文：對中國農(nóng)村消費(fèi)需求不足原因的探析——基于分省數(shù)據(jù)

摘要：本文運(yùn)用2000--2006年的除西藏外的各省、直轄市、自治區(qū)的農(nóng)村數(shù)據(jù)，建立面板數(shù)據(jù)模型，對中國農(nóng)村居民生活消費(fèi)需求的影響因素分別進(jìn)行了計量回歸，最顯著的結(jié)果是：中國農(nóng)村居民人均可支配收入與人均生活消費(fèi)支出高度相關(guān)。在此基礎(chǔ)上，對當(dāng)前我國采取的經(jīng)濟(jì)刺激方案做了評價。最后是結(jié)論和政策含義。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村消費(fèi)；可支配收入；面板數(shù)據(jù)

一、引言

世界經(jīng)濟(jì)的不確定性，使得外需對我國經(jīng)濟(jì)的拉動能力充滿變數(shù)。如何有效地擴(kuò)大內(nèi)需，轉(zhuǎn)變出口拉動型的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，已成為推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必然選擇。雖然我國過去一直保持著較高的GDP增長速度，但消費(fèi)不足特別是農(nóng)村消費(fèi)不足一直是我國經(jīng)濟(jì)面臨的突出問題，農(nóng)村居民消費(fèi)增長一直落后于GDP的增長（見圖1）。農(nóng)村人口占我國人口的一半以上，啟動這部分人的消費(fèi)需求對我國轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，實現(xiàn)國民經(jīng)濟(jì)又好又快發(fā)展意義深遠(yuǎn)。



圖1 中國2000—2006年GDP、農(nóng)村居民消費(fèi)（RCONS）增長率
數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局編《2007中國統(tǒng)計年鑒》


本文第二部分為有關(guān)農(nóng)村居民消費(fèi)的研究綜述，第三部分是關(guān)于數(shù)據(jù)的說明，第四部分是模型設(shè)定分析，第五部分
……（新文秘網(wǎng)http://120pk.cn省略876字，正式會員可完整閱讀）……　
村居民沒有養(yǎng)老保險，老年人口負(fù)擔(dān)率越大，家庭消費(fèi)支出就越大。農(nóng)民獲得的貸款越多，就越能夠來改善其經(jīng)營條件，這會增加其預(yù)期收入，從而增加消費(fèi)支出。
基于此，我們做出如下假設(shè)：
假設(shè)1：農(nóng)村居民消費(fèi)支出與農(nóng)民的人均可支配收入呈正相關(guān)關(guān)系，農(nóng)民人均可支配收入水平越高，農(nóng)村居民生活消費(fèi)支出就越大。
假設(shè)2：農(nóng)村居民消費(fèi)支出與政府對農(nóng)業(yè)的支出呈正相關(guān)關(guān)系，政府對農(nóng)業(yè)的支出越大，農(nóng)村居民生活消費(fèi)支出就越大。
假設(shè)3：農(nóng)村居民消費(fèi)支出與醫(yī)療支出呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。醫(yī)療價格越高，生活消費(fèi)支出就越小。
假設(shè)4：農(nóng)村居民獲得的貸款額越多，其越能夠改善其生產(chǎn)條件，預(yù)期的收入會增加，生活消費(fèi)支出越大。
假設(shè)5：農(nóng)村居民消費(fèi)支出與老年人口負(fù)擔(dān)率呈正相關(guān)關(guān)系。家庭老年人口越多，生活消費(fèi)支出就越大。
本文所采用的數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局發(fā)布的各種年鑒，時間從2000-2006年。農(nóng)村居民生活消費(fèi)支出、農(nóng)村居民人均可支配收入、人均醫(yī)療支出直接取自《中國農(nóng)村住戶調(diào)查年鑒》，政府對農(nóng)業(yè)的人均支出根據(jù)《中國財政年鑒》整理得出。 人均貸款額用《中國金融年鑒》中的農(nóng)村信用合作社的貸款余額表示。老年撫養(yǎng)比直接取自《中國統(tǒng)計年鑒》。

四、模型設(shè)定分析

基本的面板數(shù)據(jù)模型框架如下：

這里 指K個可觀察的解釋變量，不包含常數(shù)項，當(dāng)然也是K*1 向量了。為個體異質(zhì)或個體效應(yīng)，其中包含常數(shù)項和一系列不隨時間而變化的組別變量，它可能是可觀察的個體效應(yīng)（如種族、性別、地理位置等），或者是不可觀察的個體效應(yīng)（如家庭特征、個體能力和偏好等），或者兩者都有。
一般地，面板數(shù)據(jù)模型有下列三種類型：
1．普通混合回歸模型
如果都是可觀察的，那么整個模型就可以看作普通線性模型，使用OLS進(jìn)行估計，這就是一般意義上的混合OLS回歸，簡寫為POLS（即不含有不可觀察的個體效應(yīng)）。
如果只包含一個常數(shù)項（應(yīng)該說，常數(shù)項為元素1的列向量，為系數(shù)），這是最原始的POLS 回歸，模型為

該 POLS方法所估計的共同的α以及斜率向量β是一致和有效的。這里與* 中任一變量顯然都是不相關(guān)的，否則POLS估計量就是有偏和不一致的。
2．固定效應(yīng)模型
如果不可觀察，且與相關(guān)，這時就類似于忽略了重要變量的情形（不可觀察，所以可以進(jìn)入干擾項；與解釋變量相關(guān)，說明為重要變量），因此，的OLS 估計量有偏且不一致。
在這種情況下，模型可以寫為

其中，，體現(xiàn)了所有不可觀察的個體效應(yīng)，而且設(shè)計成一個可估計的條件均值。因此，固定效應(yīng)方法取為回歸模型中的一個具體的組別常數(shù)項。注意，這里的“固定”只是指不隨時間而變化，而不是說是非隨機(jī)的。
3．隨機(jī)效應(yīng)模型
如果不可觀察，且與不相關(guān)，則模型可以寫成

這是一個具有復(fù)合干擾項（或復(fù)合誤差）的線性回歸模型，可以利用OLS進(jìn)行估計，且估計量是一致的，雖然不是有效的。這里，隨機(jī)效應(yīng)方法把設(shè)計成一個具體的組別隨機(jī)項，與相似，只是不隨時間而變化。
由于本文采用的是時期較短而橫截面單位較多的數(shù)據(jù)，故假定人均消費(fèi)支出的差異主要表現(xiàn)在橫截面的不同個體之間，即參數(shù)不隨時間變化。此外，我們還假定個體差異只體現(xiàn)在橫截面上，其它參數(shù)對所有個體都是相同的。
在對固定還是隨機(jī)模型的選擇時，判別方法是Hausman檢驗，但實際應(yīng)用中往往根據(jù)所研究具體問題的特點來決定，如果僅以樣本本身的個體差異情況進(jìn)行分析，則可以使用固定效應(yīng)模型；如果用樣本推斷總體的個體差異，則應(yīng)該用隨機(jī)效應(yīng)模型。本文要研究的是模型中解釋變量對被解釋變量的影響方向和影響程度。因此，采用固定效應(yīng)模型。
根據(jù)以上的假設(shè)，構(gòu)造如下面板數(shù)據(jù)模型

其中，
（1）cons代表一個地區(qū)農(nóng)村居民的人均生活消費(fèi)支出（單位：元）；
（2）dinc代表一個地區(qū)農(nóng)村居民的人均可支配收入，即純收入（單位：元）；
（3）ae代表一個地區(qū)人均政府對農(nóng)業(yè)的支出（單位：元）；
（4）mdc代表一個地區(qū)農(nóng)村居民的人均醫(yī)療支出（單位：元）；
（5）loan代表一個地區(qū)農(nóng)村居民人均貸款額（單位：元）；
（6）odr代表一個地區(qū)農(nóng)村居民的老年撫養(yǎng)比（%）；

五、檢驗結(jié)果

根據(jù)Eviews6.0結(jié)果如下：

解釋變量 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  
c 227.8763 157.6919 1.445073 0.1503
dinc 0.514771 0.050893 10.11472 0.0000
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