中国农村居民消费地区差异的实证分析

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2、的结论与启示，以更好的促进农村经济的发展，同时使得我国经济全面协调的发展。关键词：农村居民消费地区差异当前我们国家仍然有70%左右的人口是农村人口，是我国最大的消费群体，因此启动农村消费，开拓农村市场成了全社会关注的焦点。在我国由于经济发展水平的差异，使得东、中、西部地区农村居民消费存在着明显的差异。因此，深入分析我国目前农村消费状况，揭示其地区特性，并探讨根据不同地区消费状况采取不同的对策对扩大内需，促进经济发展具有重要的意义。一.各地区农村居民消费倾向的地区差异分析根据消费理论，居民当期消费支出（Ct）

3、受到即期收入（Yt）和上期消费（Ct-1）的影响。按照易丹辉等人提出的加入价格指数序列（Pt）作为解释变量的效应模型：利用SPSS统计软件中的逐步回归（Stepise）法，对样本数据进行分析，结果见表1。表1.各地区边际消费倾向差异模型回归系数及相关检验东部地区0.8317.32053.5820.946西部地区0.8833.0659.3950.758二.各地区农村居民消费敏感度差异分析消费敏感度理论表明：若消费者关于持久收入的预期是理性的，则当前消费就是本期持久收入的最价预期。为了对消费敏感程度进行检验，根

4、据Campbell和Manki1990年提出的模型：ΔCt=λΔYt+ut式中：ΔCt和ΔYt分别为消费和可支配收入的一阶差分。这个模型也是目前国际上广泛用于研究消费敏感程度的经济计量模型。式中的λ为“超敏感系数”，λ越大消费对同期收入越敏感。同时它表明，消费的变化是同期收入和持久收入变动（ut）共同决定的。有不少学者指出，不确定性也是引起消费过度敏感的重要原因。模型：ΔCt=α+λΔYt+βUCt+u表各地区消费敏感差异模型回归系数及相关检验地区λtλβtβFR2DW中部1.21.08621.1070.9

5、19141.2510.739668由表可知，该模型拟合优度同样存在东、中、西依次降级问题。同时，对收入变化、物价变化的敏感度也呈现出由东到西依次降低的现象。东部地区农村居民消费支出对物价变化尤其敏感，这也充分体现了该地区市场经济的发育程度大大高与中、西部地区。三.各地区农村居民消费支出差异为了克服仅仅利用时间序列数据或截面数据不能满足经济分析的需要，本章才用合成数据（PanelDate）模型。该模型相对于单纯的截面数据模型和单纯的时间序列模型它的优点在于①提高了模型参数估计精度，同时多重共线性的影响被降低；

6、②降低了估计误差，增加样本容量，同时比通常研究使用的描述统计等简单分析方法更能揭示数据的本质特征。最一般化的单方程PanelDate模型的形式为：其中βi为K*1向量，是待估参数向量；Xit为1*K向量，是K个外生变量在特定时间和地区的观测值；N是截面样本观测量；T是时期总数；Uit为随即扰动项，相对独立，且满足零均值、等方差。根据参数的不同假设可以产生两类模型：H01:Yit=αi+βiXit+UitH02:Yit=α+βXit+Uit总支出模型：Yit=118.59+1.28Xit+di（t=3.26）

7、食品支出模型：Yit=-3491.86+6.49Xit+diR2=0.84F=14衣着支出模型：Yit=229.43+21.56Xit+di（t=3.07）R2=0.76F=173（t=41）R2=0.66F=7.73医疗保险支出模型：Yit=1618.41+8.87Xit+di（t=6.45）R2=0.93F=55.43（t=7.65）R2=0.95F=77.72文教支出模型：Yit=1176.54+7.10Xit+di（t=3.04）R2=0.76F=133（t=3.90）R2=0.84F=7.73上述

8、模型总体显著性都相对较为明显（其中家庭设备支出模型显著性不明显而被剔除分析）。利用PanelDate模型中公式：di=i--βi（i-）计算农村居民消费结构的地区因素di结果见表3表3.各地区消费结构差异地区因素di地区总支出食品衣着居住医疗保险交通通讯文教娱乐其他支出中部-106.12-41.64158.87-141.43-245.79-203.20-305.57-258.33从表3可以看出，在总支出方面，东部