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1、山 东 工 商 学 院SHANDONG INSTITUTE OF BUSINESS AND TECHNOLOGY国民经济学课程论文论文题目 我国农村居民家庭收入和消费支出的关系研究院 系 统计学院 指导老师 姓 名 学 号 完成日期 2014年06月15日 目录【摘要】1一、引言1二、模型的设定2三、数据的搜集和整理2四、模型的估计与调整4(一)建立回归模型4(二)时序图5(三)序列的平稳性检验5(四)协整性检验6(五)误差修正模型8五、结论与建议9(一)结论9(二)建议10六、参考文献11七、附录：数据11我国农村居民家庭收入和消费支出的关系研究【摘要】本文通过观察其收入与消费的协调状况，以
2、1978年-2012年期间中国农村居民家庭纯收入与其生活消费支出的数据为基础，通过简单的描述统计分析，并且运用协整性检验对农村居民家庭纯收入和生活消费支出的关系进行分析。结果显示中国农村居民家庭纯收入与生活消费支出之间存在着长期稳定的均衡关系，同时，在协整分析的基础上建立了相应的误差修正模型，并针对实证分析的结果提出了相应的政策建议【关键字】 农村居民家庭纯收入 生活消费支出 描述统计 协整 误差修正 一、 引言中国是一个农业大国，即使在经历过改革开放后部分地区的经济高起来，人民的生活水平得到了一定程度的提高，但是人口比例上仍旧可以看出农业人口是占大多数的。在这样一个情况下，中国的现代化实质上
3、就是“三农问题”的解决，即实现农业产业化、大量农民向非农产业以及人口城市化；同样的，教育的普及、民主化、法制化等社会的全面发展，也有赖于广大农村和农民改变贫穷落后的面貌。其次“三农问题”的解决是巩固中国共产党政权及实现中国特色社会主义社会目标的必行之路，中国要可持续发展，实现最终共同富裕的目标，农民的生活水平提高是首要关注问题。根据国家统计局公布的统计数据显示，2012年，我国农村居民人均收入为7916.6元，和2011年的6977.3相比增加了939.3元，增长达13.46%。农民纯收入的增长是生活水平提高的最实际表现，同时由于收入增加而导致的消费水平提高也进一步说明了其生活质量得到的改善，
4、故如何客观、合理、准确的分析农村居民纯收入对其消费支出的影响状况，是具有重要的理论和现实意义的。因此本文将应用时间序列分析原理对我国农村居民家庭人均纯收入和消费支出问题进行多元时间序列分析，并提出相应的建议。二、 模型的设定 为了分析我国的农村居民家庭人均纯收入（lnx）与生活消费支出（lny）的关系，需要利用Eviews6.0软件通过普通最小二乘法做y关于x的线性回归，因此模型被设定为: （1）三、 数据的搜集和整理根据中国统计年鉴2013以及中国农村统计年鉴2013提供的1978年-2012年中国农村居民家庭人均纯收入和生活消费支出数据，得出如下表1。表1中国19782012年农村居民家庭
5、人均收入和生活消费支出情况表 单位：元年份农村居民人均纯收入生活消费支出1978133.64.89485116.14.754451979160.75.07954134.54.90151980191.35.25384162.25.088831981223.45.40896190.85.251221982270.15.59879220.25.394531983309.85.73593248.35.514631984355.35.87296273.85.612391985397.65.98545317.45.760161986423.86.049263575.877731987462.66.1368
6、6398.35.987201988544.96.3006476.76.166881989601.56.39943535.46.283011990686.36.53131584.66.370921991708.66.56329619.86.4293919927846.664416596.490721993921.66.82611769.76.64600199412217.107431016.86.9244119951577.77.363721310.47.1780819961926.17.563251572.17.3601619972090.17.644971617.27.38845199821
7、627.678791590.37.3716719992210.37.700881577.47.3635320002253.47.72021670.17.4206320012366.47.769131741.17.46227200224767.81441834.37.5144120032622.27.871771943.37.5721420042936.47.984942184.77.6892320053254.98.087922555.47.84596200635878.1850728297.9476720074140.48.328553223.98.0783420084760.68.4681
8、33660.78.2054020095153.28.547373993.58.29242201059198.685924381.88.3852120126977.38.850415221.18.5604620137916.68.9767159088.68406数据来源：中国统计年鉴2011 中国农村统计年鉴2011对数据做出1978-2012农村居民收入与消费的时间序列趋势图图1 1978-1999时序图由上图可以看出，自从改革开放以来，我国农村地区的收入与消费均呈上升趋势，由图中可以看出1978年-1998年上升趋势较为平稳，20世纪以来，农村地区收入与消费的增长幅度明显高于20世纪以前。正
9、符合我国进入20世纪以来经济的高速增长。而且，消费支出随着收入的增加而增加，两者之间存在着某种关系。下面通过建立相关模型来探讨收入与消费之间存在何种关系。四、 模型的估计与调整(一) 建立回归模型由表1所提供的数据对所设定模型（式1）通过OLS法进行一元线性回归验证，得到结果见表2。 表2 OLS回归结果Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 06/15/14 Time: 15:08Sample: 1978 2012Included observations: 35CoefficientStd. Errort-StatisticPro
10、b.C0.0468730.0469850.9976230.3257LNX0.9615690.006553146.73040.0000R-squared0.998470Mean dependent var6.850694Adjusted R-squared0.998423S.D. dependent var1.129265S.E. of regression0.044842Akaike info criterion-3.315908Sum squared resid0.066356Schwarz criterion-3.227031Log likelihood60.02839Hannan-Qui
11、nn criter.-3.285228F-statistic21529.81Durbin-Watson stat0.413656Prob(F-statistic)0.000000回归结果表现为 （2） t =（0.9976）（146.7304） R2 =0.998 DW=0.414 F=21529.81从回归结果看，R2非常高，农村居民家庭人均纯收入（）的t统计量也非常大，而且系数通过了显著性检验，边际消费倾向符合经济假设。但是由于该序列是时间序列，可能会由于数据的非平稳性出现“伪回归”现象，所以对数列做时序图(见图一)，观察其变化的情况，判断以上回归结果是否有效。(二) 时序图图二 农村居民
12、家庭人均纯收入与生活消费支出对数时间序列图由图一可以看出，该序列可能存在趋势项，数据显示非平稳序列，因此初步判定表2中的回归结果为“伪回归”，需要进行具体的序列平稳性检验。(三) 序列的平稳性检验通过Eviews6.0软件操作，对表1中生活消费支出（）和农村居民家庭人均纯收入（）序列分别进行ADF检验，进一步检验其平稳性。ADF检验有三种类型的单位根检验：第一种类型：无常数均值、无趋势的p阶自回归过程。 第二种类型：有常数均值、无趋势的p阶自回归过程。第三种类型：既有常数均值又有线性趋势的p阶自回归过程。对农村居民家庭人均纯收入（）序列单位根检验结果如下表3。表3 lnx序列单位根检验结果变量
13、检验形式ADF检验统计量临界值结论lnx（c，t，0）-2.9820191% leve l-4.262735由于ADF的检验统计量均大于三种水平的临界值，故接受原假设，序列lnx非平稳。5% level-3.55297310% level-3.209642lnx（c，t，1）-2.5804951% leve l-4.262735由于ADF的检验统计量均大于三种水平的临界值，故接受原假设，序列lnx一阶差分非平稳。5% level-3.55297310% level-3.209642lnx（c，t，2）-5.2585801% leve l-4.262735由于ADF的检验统计量均小于三种水平的临
14、界值，故拒绝原假设，序列lnx二阶差分平稳。5% level-3.55297310% level-3.209642表3中数据显示对数差分后纯收入序列是平稳序列2阶自相关的，记作I（2）。对生活消费支出（）序列单位根检验结果如下表4。表4 lny序列单位根检验结果变量检验形式ADF检验统计量临界值结论lny（c，t，0）-3.2802531% leve l-4.262735由于ADF的检验统计量没有全部大于三种水平的临界值，故接受原假设，序列lnx非平稳。5% level-3.55297310% level-3.209642lny（c，t，1）-3.9712111% leve l-4.26273
15、5由于ADF的检验统计量未全部大于三种水平的临界值，故接受原假设，序列lnx一阶差分非平稳。5% level-3.55297310% level-3.209642lny（c，t，2）-4.4432941% leve l-4.262735由于ADF的检验统计量均小于三种水平的临界值，故拒绝原假设，序列lnx二阶差分平稳。5% level-3.55297310% level-3.209642表4中数据显示对数差分后生活消费支出序列是平稳序列2阶自相关的，记作I（2）。(四) 协整性检验协整检验的常用方法有恩格尔、格兰杰（简称为EG）两步检验法和约翰森（Johansen）检验法。对于多变量之间基于回
16、归系数的协整检验，可以使用约翰斯检验法。EG检验通常用于检验两变量之间的协整关系。本文检验的是生活消费支出（）和农村居民家庭人均纯收入（）的协整性，所以采用EG两步检验法。第一步，对生活消费支出对数序列（）和农村居民家庭人均纯收入对数序列（）首先构造回归模型，利用最小二乘估计法，构造出的模型见式（2） （2） t =（0.9976）（146.7304） R2 =0.998 DW=0.414 F=21529.81通过计算残差为 （3）第二步，残差序列单位根检验。即检验其平稳性，判断其是否是平稳序列。（1） 残差序列图图二 数据残差序列图残差单位根的检验结果如表5所示。表5 残差序列单位根检验结果
17、变量检验形式ADF检验统计量临界值结论e（c，t，0）-1.951% leve l-2.63根据ADF的检验统计量，我们可以有95%的把握故拒绝原假设，认为序列e平稳序列。5% level-1.9510% level-1.61 显而易见，残差序列的ADF值的绝对值为1.95达到了显著性水平为5%的临界值的绝对值1.95，所以可认为残差序列是平稳序列。因此可以说，存在和的平稳线性组合，即生活消费支出和农村居民家庭人均纯收入之间存在着长期稳定的均衡关系，保持着长期共同趋势。(五) 误差修正模型 误差修正模型简称为ECM，最初由Hendry和Anderson于1977年提出，它常常作为协整回归模型的
18、补充模型出现。由协整模型度量序列之间的长期均衡关系，而ECM模型则解释序列短期的波动关系。通过协整检验得到：与存在长期协整关系。下面建立生活消费支出和农村居民家庭人均纯收入关系的误差修正模型，进行分析。表5 误差修正模型Dependent Variable: D(LNY)Method: Least SquaresDate: 06/15/14 Time: 17:44Sample (adjusted): 1979 2012Included observations: 34 after adjustmentsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-0.00233
19、00.011345-0.2054120.8386D(LNX)0.9818190.08545011.489950.0000E(-1)-0.2183050.119793-1.8223460.0781R-squared0.820767Mean dependent var0.115577Adjusted R-squared0.809204S.D. dependent var0.064452S.E. of regression0.028153Akaike info criterion-4.218248Sum squared resid0.024570Schwarz criterion-4.083570L
20、og likelihood74.71022Hannan-Quinn criter.-4.172319F-statistic70.97965Durbin-Watson stat1.576367Prob(F-statistic)0.000000建立误差修正模型的标准形式，通过普通最小二乘法回归得到误差修正模型为： （4） t=（-0.2054）（11.48995）（-1.8223） R2=0.82 DW=1.576 F=70.97对修正模型查显著水平的DW统计表可知下限临界值=1.352，上限临界值=1.489，模型中DW=1.576，说明在5%显著性水平下误差修正模型无自相关，同时可决系数R2、
21、t、F统计量都均达理想水平。方程检验结果显示该方程显著线性相关。参数检验结果显示收入的当期波动对生活消费支出的档期波动有显著性影响，但上期误差（ECG）对当期波动的影响不显著。而且从回归系数的绝对值大小可以看出收入的档期波动对生活消费支出的档期波动调整幅度很大，每增加1元的收入会增加0.9818元的生活消费支出，但上期误差（ECM）对生活消费支出的档期波动调整幅度不大，单位调整比例为-0.2183。五、 结论与建议(一) 结论1、我国农村居民家庭纯收入和生活消费支出之间存在着协整关系。也就是说尽管在短期内，农村家庭纯收入的增长与生活消费支出之间存在波动关系，但从长期来看两者之间是满足一阶协整的
22、，因此可见纯收入与消费支出之间存在长期稳定的均衡关系。通过误差修正模型进而发现，误差修正项的系数为负，符合反向修正机制。当消费支出短期偏离均衡状态时，误差修正项将消费支出向长期均衡状态收敛。2、农村居民人均纯收入能显著作用于农村居民的消费，是影响消费的关键因素。从长期看，农村居民的当期消费和农行村居民的纯收入间具有长期稳定的关系，但随着社会的发展，人们的消费行为越来越符合“理性经济人”的特征，特别是在当今形势下，受金融危机的影响，各种商品的物价都存在不确定性，农民对未来农村经济发展没有足够的信心，预期收入将会大幅度减少，虽然预期收入可能出现下降趋势，当农村居民还可以通过减少储蓄，或通过增加劳动
23、获得收入以维持原有消费水平的强烈愿望。从短期看，农村居民消费具有波动性，当主要受收入的影响，因为消费习惯是在一个较长的时期内形成的，起短期作用并不明显。(二) 建议根据上述结论，在新的形势下为促进我国经济健康平稳发展，应从以下方面着手。1、树立农村居民的信心去消费，改善消费预期。因为从以上分析可知，农村居民的消费行为与其一生的消费习惯和收入之间存在稳定的关系，农村居民会根据自己的预期收入来合理安排消费。政府应采取是的适当放松货币的政策，增加就业，并对农产品实施一定的保护措施，增加农民的收入，从而使其形成一个良好的经济预期，树立农民消费的信心。2、引导农村居民转变消费观念，培养良好的消费习惯。因
24、为我国农村地区传统的“量入为出”“无债一身轻”等消费观念已经根深蒂固，不利于拓展农村消费市场，因此，政府应该宣传合力的消费形式，引导农民树立正确的消费理念，形成良好的消费习惯。激发农民的消费潜力。3、调整转移性扶持的方向，引导农村居民消费结构合理改变。从消费结构中我看到农村居民用于文教方面的支出所占比重很少，并且教育资源在城乡之间的分配一直不均，政府除了从农业生产方面进行政策的扶持，同时还需要加大力度完善农村的教育体系，提高农村居民的受教育程度，才能从根本上改善农村居民的生活状况。4、完善农村社会保障体系。由于没有完善的社会保障体系，在制定政策时应充分考虑我国“二元”经济的特性，建立适合我国农
25、村的养老保险制度和医疗保险制度，让他们敢于消费，从而刺激经济增长。六、 参考文献1 成谢军，农村居民收入与消费支出的实证分析J，江苏农业科学，2013，41( 3) : 404 4072 王鹏山东农村居民收入与消费的协整分析J东方企业文化，2011（3）3 马智利.重庆市农村居民收入和消费的协整分析J.福建论坛，2007，（4）：89-92.4高铁梅.计量经济分析方法与建模M.北京：清华大学出版社，20055彭必源.我国农村居民消费现状分析.农业经济，20086 许韶杰. 中国农村居民收入与消费均衡关系分析J. 统计教育，2007，（8）：57-59.7达瓦，晓红，卓玛.2007年中国农村居民
26、家庭纯收入和消费支出的多元回归分析，安徽农业科学，2009,37（4）：1387-13898 国家统计局. 中国统计年鉴2013. 北京：中国统计出版社，2013年版9 国家统计局. 中国农村统计年鉴2013. 北京：中国统计出版社，2013年版七、 附录：数据年份农村居民人均纯收入单位：元农村居民生活消费支出 单位：元1978133.6116.11979160.7134.51980191.3162.21981223.4190.81982270.1220.21983309.8248.31984355.3273.81985397.6317.41986423.83571987462.6398.31
27、988544.9476.71989601.5535.41990686.3584.61991708.6619.819927846591993921.6769.7199412211016.819951577.71310.419961926.11572.119972090.11617.2199821621590.319992210.31577.420002253.41670.120012366.41741.1200224761834.320032622.21943.320042936.42184.720053254.92555.420063587282920074140.43223.920084760.63660.720095153.23993.5201059194381.820116977.35221.120127916.6590813