城镇化发展水平和城乡居民消费关系探究

城镇化发展水平和城乡居民消费关系探究

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1、城镇化发展水平和城乡居民消费关系探究摘要:"十二五”规划指出:积极稳妥推进城镇化是未来经济发展的需要。城镇化的健康发展不仅为经济发展提供广阔的市场和持久的动力,而且有利于优化城乡结构,促进国民经济良性循环,推进城乡发展一体化。本文选取我国1978〜2011年相关数据,构建城镇化水平和城乡居民消费增长的向量自回归(VAR)模型,并结合脉冲响应函数和方差分解方法来分析城镇化发展对城镇居民和农村居民消费增长的动态影响。实证结果表明:城镇化发展对居民消费增长有促进作用,特别是城镇化发展对农村居民消费增长的累积效应大于对城镇居民消费的累积效应,并且正向

2、拉动效应的持续时间更长也更稳定。最后在此基础上提出相应的对策建议。关键词:城镇化居民消费VAR脉冲响应函数方差分解一、引言当今我国经济处于供给过剩而需求不足的阶段,所以扩大内需就成为了国家的重大经济战略和我国经济发展方式转变的重要任务。当前的国内外学者普遍认为只有不断加快城市化进程,才能为刺激消费需求提供持久的动力,从而扩大内需。这些研究在一定程度上为政府制定政策提供了一些具有建设性的意见和措施,但大多属于理论上的定性和政策分析,缺乏实证有效的支持。因此,本文尝试通过建立向量自回归模型来进行实证分析,并在此基础上结合脉冲响应函数和方差分解方法

3、从动态发展的角度来研究城镇化发展和城乡居民消费增长之间的动态相关性,来验证城镇化发展对提高居民消费水平是否具有促进作用以及对城乡居民消费效用是否存在差异性。二、城镇化发展促进城乡居民消费增长的作用机制分析城镇化是指农村人口不断向城镇转移,第二、三产业不断向城镇聚集,从而使城镇数量增加、规模扩大并且促使居民消费不断增加的一种历史过程。城镇化发展促进居民消费增长的作用机制具体如下:首先,城镇化可以提高城乡居民收入水平。一方面,对于城镇居民而言,随着越来越多的农村人口、资金、技术等生产要素聚集到城市,将会在城市产生出巨大的聚集效益和规模效益,使生产

4、要素市场特别是劳动力市场能够得到更好地完善,从而在城市获得比农村工资更高的就业机会,并促进城镇服务行业的迅猛发展,进而提高了城镇居民的收入水平。另一方面,对于农民居民来说,随着大量的剩余农村劳动力向城镇转移,将会为农产品提供更大的消费市场,规模效益以及价格水平等也可以得到根本的改善,人均资源不足的矛盾可以得到根本改变,收入的资源约束也可以在一定程度上消除,政府支农的效果必然会明显提高,进而使农村居民的整体收入水平得到显著提高。其次,城镇化可以促进城乡居民消费结构的升级。消费结构升级是促使消费需求不断增长的重要因素,随着城镇化的推进,居民收入水

5、平的提高,消费环境的改善,必然会使消费领域不断的拓展,消费结构发生重大的变化。对于城市居民而言,随着收入水平的提高,对医疗、教育、娱乐、旅游等服务型消费的需求会越来越高,消费水平以及消费结构将随之不断提高。另外对于农村居民而言,随着城镇化的推进,也会产生示范效应,原本在农村看不到的产品和服务会不断被农村居民所熟知,进而就会使他们产生消费的欲望,使得农村的消费领域不断拓展,消费结构得以升级。最后,城镇化可以提高消费的集聚程度。消费者对产品的多样性需求以及厂商对规模经济的追求会促使消费者和厂商在能产生集聚效应的城镇地区循环累积,从而导致消费集聚效

6、应的不断增大。城乡之间必然也会形成类似效应,随着城镇人口不断增加和收入水平不断的提高,城镇需求包括对农产品的需求就会扩张;而日益增多的城镇人口对农产品需求的增加,必然使农村居民收入增加和消费的扩大,从而促进城市工业和服务业进一步发展,而且吸收更多的农村人口向城镇转移,由此形成了消费需求的良性扩张和循环累积效应。三、实证分析(一)数据来源与变量选取在用VAR模型研究城镇化发展水平和居民消费增长的关系时,城镇化水平用城镇人口占总人口的比例来衡量,居民消费主要指的是城市居民和农村居民的人均消费。此外为了剔除通货膨胀因素的干扰,使得结论更具有说服力,

7、已经分别通过消费价格指数将它们换算为实际值。本文中1978年至2011年的年度数据全部来自《中国统计年鉴》。为了使数据更好地运用到模型中和消除异方差问题,对三个时间数列分别取对数后在进行一阶差分,从而使得LnURl.LnUCl和LnRCl分别表示城镇化水平的增长率、城镇居民消费增长率和农村居民消费增长率。(二)单位根检验为了建立VAR模型,首先要进行单位根检验。通过检验,原序列UR、RC和UC在5%的显著水平下都存在单位根,故三个时间序列均为非平稳数列。然后分别对三个时间序列求对数后在进行一阶差分,得到的新时间序列LnURl、LnRCl和Ln

8、UCl在5%的显著水平,时间序列是非平稳数列的原假设被拒绝,即新数列不存在单位根,所以新时间序列为平稳数列。(三)VAR模型的估计结果由单位根检验过程可知LnURl

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