浅谈农村公共品供给的农民消费效应实证分析

内容摘要：农村是拉动内需的主战场，针对农村公共品供给和农民收入这两个主要影响农民消费的因素，本文利用协整分析具体研究农村公共品供给和农民消费支出的长期稳定关系，同时通过误差修正模型分析农村公共品供给和农民收入对农民消费支出长期效应和短期效应，并进行相应的比较。

关键词：农村公共供给品 协整分析 误差修正模型 效应

在当前金融危机影响还未消退的背景下，国家采取了一系列的“保增长、扩内需、调结构、惠民生”的政策措施。我国农村公共品供给不足问题较为严重，在很大程度上，农村公共品供给影响农民消费结构和消费规模。我国目前仍是农业大国，基于农民人口基数大、农民收入水平低这一基本事实，公共品供给仍然是影响农民消费最主要因素之一。本文主要以农村公共品供给和农民收入这两个影响农民消费的因素为研究对象，通过实证分析，具体比较农村公共品供给和农民收入这两个因素对农民消费的长期效应和短期效应，为政策措施制定提供相应的实证依据论文下载。

农村公共品供给对农民消费影响的一致性分析

(一)数据选取与说明

通过《中国统计年鉴》选取1985-2008年人均财政支出(x1)、人均现金消费支出(yc)和农村居民人均纯收入(x2)指标。需要说明的是：首先，关于农民消费支出，本文采用农民人均现金消费支出指标，主要原因是：农民消费支出包括生活消费总支出和生活消费现金支出，在生活消费总支出中，较多消费部分是自足自给的，这种消费对于拉动内需效应不大，因此，本文采取生活消费现金支出指标。其次，本文采用农村居民人均纯收入代替农民收入，主要是考虑与农民消费支出水平指标的统计口径一致性以及数据可获得性。最后，关于农村公共品供给的数据较难以整理，同时考虑与前两个指标的统计口径一致性，因此本文采用人均财政支出作为农村公共品供给指标。

(二)变量变化趋势描述及其分析

根据1990-2008年人均财政支出(x1)、人均现金消费支出(yc)和农村居民人均纯收入(x2)的相关指标，作出图1和图2的变化趋势图。

由图1可以看出，自1985年，我国人均现金消费支出整体处于不断上升趋势，在1999年之后，更以加速度上升。相比之下，人均财政支出整体上虽处于不断上升趋势，但上升幅度较小。从二者变化趋势来看，人均现金消费支出和人均财政支出具有一致变化趋势，这在一定程度上表明，二者具有一致相关性，农村公共品供给影响农民消费支出。但是，从各自的上升幅度来看，人均财政支出的上升幅度不及人均现金消费支出的上升幅度，这说明，一方面，我国的农村公共品供给处于发展缓慢状态，农村公共品供给不足。另一方面，影响农民消费支出的因素不仅仅是农村公共品供给，还有其他因素。或者是因为农村公共品供给是间接地影响农民消费支出。

根据图2的农村居民人均纯收入和人均现金消费支出变化情况来看，二者具有一致变化趋势，这说明，我国农村居民人均纯收入和人均现金消费支出具有一致相关性，农民收入影响着农民消费。同时，从图2可以看出，我国农村居民人均纯收入大于农民人均现金消费支出，这说明，我国农村居民收入不完全用于消费支出。因此，农村公共品供给对农民消费的影响具有间接性和不完全性。所谓不完全性是指，一单位公共品供给带动少于一单位消费支出。所谓间接性是指，农村公共品供给可以通过影响农民收入、农民消费习惯以及其他因素来影响农民消费。

农村公共品供给的农民消费效应

(一)数据平稳性检验

对于时间序列数据要进行平稳性检验，本文采用最常用的ADF检验法。在Eviews环境下，检验结果见表1。从表1显示来看，这些变量在二阶5%的显着水平下是平稳的。

(二)Granger因果检验

要具体研究变量间的相互依存关系，必须进行因果检验，其主要目的是具体知道每个变量在相互依存关系中的地位，即哪个变量是因，哪个变量是果，一旦知道了因果关系，就可以对本质因素进行分析。本文采用Granger因果关系检验，结果如表2所示。

由表2可以看出，在5%的显着性水平下X1 是 YC的原因，X2 是 YC的原因，X1 是 X2的原因。农村公共品供给的农民消费效应实证分析，即农村公共品供给引起农民消费支出变化，农民收入引起农民消费支出变化，农村公共品供给引起农民收入变化。农村公共品供给和农民收入是农民消费支出的原因，农村公共品供给是农民收入变化的原因。

(三)协整分析

协整分析是检验变量是否具有长期稳定的关系，由表2可知，人均财政支出(x1)、人均现金消费支出(yc)和农村居民人均纯收入(x2)的对数的二阶差分是平稳的，即log(yc)～I(2)，log(x1) ～I(2)， log(x2) ～I(2)。由于这些变量是同阶平稳的，因此可以继续做协整分析。具体分析

首先，协整回归：

log(yct)=0.212.8log(x1t)+0.792269log(x2t)

et=log(yct)-log(yct)

其次，检验et的单整性：非均衡误差项et的单整性检验如表3所示，表3显示表明，非均衡误差项et在5%的显着水平下是平稳的。

因此，变量log(yc)、log(x1) 、log(x2)是协整，他们之间存在长期稳定的关系，为接下来的分析奠定基础。

(四)效应分析

为了具体明确log(x1)、log(x2)对log(yc)的影响情况以及它们之间的长期和短期效应关系，同时有上面的协整分析，因此本文可以建立如下误差修正模型：

在Eviews环境下的回归结果

△log(yct)=0.634554△log(x1t)-0.332041

(5.78934)(4.98754) D.W=1.8

[log(yct-1)-1.366096-0.789609log(x1t-1)(1)

R2=0.937