我国农村居民消费函数模型实证探究

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1、我国农村居民消费函数模型实证探究摘要:对国内外关于消费函数理论和模型的发展研究进行了简要述评,整理了1985-2011年我国农村居民人均消费支出和人均纯收入的相关数据,在误差修正模型(ECM)的基础上建立了我国农村居民的消费函数模型,并对如何促进我国农村居民消费、扩大内需提出了政策建议。关键词:农村居民;消费函数;误差修正模型中图分类号:F323.8;F224文献标志码:A文章编号:1673-291X(2013)23-0065-04改革开放30多年来,中国经济迅猛发展,人民生活水平显著提高。但与此同时也伴随着很多

2、突出问题亟待解决:城乡居民收入差距不断扩大,经济运行存在下行压力,物价上涨压力持续不断,经济增长内生动力不强。在此情况下,广大学者提出以扩大内需为加快转变经济发展方式的方向,切实加强经济增长的内生动力。消费是国民经济生产与再生产运行过程中非常关键的环节,消费既是生产的出发点,也是生产的落脚点。农村居民是我国人口构成的主要部分,其消费行为对国民经济的推动作用至关重要,因此,我国农村居民消费问题已成为政策制定者关注的核心内容之一。利用消费函数理论和模型进行农村居民消费数量经济研究对我国农村经济建设与改革、国民经济的持

3、续稳定发展具有重要的意义和作用。一、西方消费函数理论的发展消费函数理论是建立在消费者行为假设基础之上、阐述消费与收入之间存在相关关系的系列假说。凯恩斯(1936)提出绝对收入假设,开创了消费函数理论的先河。杜森贝里(1949)提出了相对收入假设,莫迪利安尼提出生命周期假说,霍尔(1978)提出了随机游走假说,促进了传统消费理论的进一步发展[1]。这些假说以及近年来的研究成果共同构建了西方消费函数理论的研究框架体系。(一)绝对收入假说凯恩斯(1936)在《就业、利息与货币通论》中首先提出了消费函数理论。他指出,消费

4、支出与收入水平密切相关,消费水平取决于收入的绝对水平,即为绝对收入假说。该假说的基本思想为:当期消费水平随绝对收入水平的变化而变化,且边际消费倾向递减[2]。数学表达式如下:Ct=bO+blYt+ut其中,Ct表示当前消费支出;Yt表示当前收入;bO表示自发消费;bl表示边际消费倾向(0(—)绝对收入假说理论的研究臧旭恒(1994)从中国改革前后的两个时期,以城镇居民和农村居民两个群体验证了确定性条件的消费函数模型,其数学形式如下:Ct=B0+BtYt+ut其中,Ct表示居民消费,Yt表示居民可支配收入,B0为自

5、发性消费,Bt为长期边际消费倾向。凯恩斯绝对收入假说可以解释我国1978年以前的消费模式,但对之后的居民消费进行解释时并不合适。王宏伟(2000)通过对我国农村数据的实证分析也证实了两阶段论。刘建国(1999)对《中国统计年鉴》中的数据进行实证分析后指出我国城镇居民的消费倾向明显高于农村居民,与凯恩斯的“边际消费倾向递减规律”相违背。而王检贵(2000)对1985—1997年的数据进行实证研究后发现,我国城镇居民的消费倾向低于农村居民。杨天宇和文焕瑾(2008)也证实了我国农村消费不存在特殊性。(二)相对收入假说

6、理论的检验臧旭恒(1994)对1981—1991年间的城镇居民和农村居民两类群体进行实证计量研究时发现,相对收入假说可以更好地解释我国居民消费行为。许允彬和赵卫亚(2007)把绝对收入假说和相对收入假说进行了整合,建立了更符合我国农民消费实际的模型,提出城镇消费给农村消费带来的示范效应会影响农民的消费行为。(三)LC-PI1I理论的研究厉以宁(1992)研究后发现,LC-PIH假说不能合理解释改革开放以来全部时期的数据。王信、赵志君(1996,1998)检验后发现,通过该模型得出的理论值与中国实际值拟合度不够理想

7、。然而,臧旭恒(1994)分别采用时间序列总量数据和家庭预算抽样数据两类数据进行分析,都证明该模型可较好地解释我国居民消费行为。高梦滔等(2008)利用1995-2002年8个省份的面板数据进行实证研究后指出,我国农村居民的消费行为与LC-PIH的预期较好吻合。艾春荣和汪伟(2010)发现LC-PIH假说在很多发展中国家农村得到了证实。(四)不确定性条件下的消费函数理论研究臧旭恒(1994)通过对1978—1991年相关数据实证研究后发现,随机游走假说不能适用于我国居民的消费实际。万广华等(2001)利用农业部的

8、农户家庭调查面板资料分析影响农民储蓄的因素,发现我国农民的确存有显著的预防性储蓄动机。朱信凯(2005)通过实证分析得出我国农民消费行为表现出较强的过度敏感性,其主要原因在于农民预期收入的不稳定性及较强的流动性约束。周建(2005)使用变参数模型构造状态空间模型,研究了1979—2003年我国农村居民消费的过度敏感系数。田青和高铁梅(2009)检验了不同收入群体消费的过度

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