我国城镇居民收入差距对平均消费倾向的影响

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1、我国城镇居民收入差距对平均消费倾向的影响摘要本文利用1985-2009年的时间序列数据,通过建立我国平均消费倾向、基尼系数及居民消费物价指数的误差修正模型,对城镇居民的收入差距对平均消费倾向进行实证研究。协整检验的结果说明我国居民平均消费倾向与收入差距、消费物价指数之间存在协整关系,即三者之间存在长期的均衡关系。从实证结果看,无论是长期均衡还是短期影响,城镇居民的收入差距对平均消费倾向都是有较为显著地负向影响,且其长期影响尤为显著。  关键词平均消费倾向基尼系数误差修正模型  :F126:A  一、引言  自1978年改革开放以来,我国的经济在保持高增长率的同时,居民收入差距也在不断的拉

2、大。根据世界银行和其他中外研究者的计算,我国的基尼系数在1980年为0.320,到1984年一度下降到0.257,到1990年上升到0.355,2005年进一步达到了0.415(The)对平均消费倾向与收入差距之间的关系进行实证研究。  二、收入差距与平均消费倾向的实证分析  (一)数据及处理。  本文采用《中国统计年鉴》中1985~2009年的相关数据,计算得出平均消费倾向(APC)及基尼系数(Gini),其中基尼系数是国际上用来综合考察一个国家收入差异的一个重要分析指标。本文计算得出的为城镇居民基尼系数。  城镇居民的平均消费倾向(APC)=城镇居民的消费性/城镇居民的可支配收入。虽

3、然我国城镇居民的平均消费倾向有一定的波动,但总体的趋势是下降的。同时通货膨胀也会影响居民的消费需求,进而影响到居民的平均消费倾向,因此我们也将通货膨胀率纳入模型中。这里我们用物价指数(CPI)来替代通货膨胀率。  (二)平稳性检验。  由于时间序列数据回归检验的前提是相关变量的平稳,在非平稳情况下进行回归分析可能会产生为回归现象。因此在对变量进行回归分析之前,要进行单位根检验以检查各个变量是否平稳。APC、Gini及CPI是非平稳的,但经过一阶差分之后都为平稳数列。  (三)协整检验。  协整检验的目的是决定一组非平稳序列的线性组合是否具有协整关系。本文采用Engle和Granger提出

4、的协整检验方法。由上面的各个变量的单位根检验我们知道APC、Gini、CPI是I(1)。接下来我们建立回归模型:  APC=GiniCPIutt=1,2,…,T  估计后得到:  APC=-0.60377*GINI1.01580*CPI  [-4.544006][20.44541]  (0.0001)(0.0000)  R2=0.674477D.模型)建立。  经济变量之间经常存在长期均衡关系式,但从短期来说可能是失衡的;借助于误差纠正机制,一个期间的失衡的部分就可以在下一期得到纠正。我们采用最常用的ECM模型的估计方法:Engle和Granger两步法。  第一步,首先建立1985~2

5、009年期间的平均消费倾向与基尼系数、物价消费指数的长期均衡方程,对其进行回归分析,估计结果为:  APC=0.945-1.128*Gini0.322*CPI  [8.601432][-12.65501][3.820517]  (0.0000)(0.0000)(0.0000)  R2=0.925389D.t-1-0.13236△Gini0.15677△CPIt  [-1.781837][-0.405546][1.815429][-2.242328]  (0.0900)(0.6894)(0.0845)(0.0364)  R2=0.247704D.项系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度。

6、从系数估计值看,调整力度很小。  居民消费价格指数CPI项无论是在短期还是长期,对居民平均消费倾向都有较明显的正的影响。CPI对于居民平均消费倾向的影响为正,主要是由于目前我国CPI的统计构成基本是以居民生活必需品为主。由于生活必需品缺乏价格弹性,因此物价上涨居民只会对消费品的购买量进行稍微的消减。相对于物价上涨,虽然消费量有所减少,但总的货币支出是增加的,因此CPI对居民的平均消费倾向有正向影响。  三、总结  通过对1985~2009年我国城镇居民的平均消费倾向、基尼系数及居民消费价格指数的实证分析,得出收入差距与平均消费倾向是显著负相关的。收入差距的扩大的会影响我国平均消费倾向的降

7、低,而较低的平均消费倾向不利于我国经济的快速持续发展。基于我国平均消费倾向下降的现实,我们要努力缩小城镇居民的收入差距,通过建立有效的收入分配政策,提高低收入者的收入水平,扩大中等阶层,有效控制大多数的财富向少数人群集中的趋势。我国正处于经济转型和经济结构战略性调整过程中,健全社会保障体系,是现实而紧迫的任务。必须全面落实城市居民最低生活保障制度,积极推进医疗保险体制改革,完善城镇职工基本养老保险制度。因此加快社会保障体系的完善,改

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