方 敏

（温州商学院，浙江 温州 325000）

目前，我国的经济增长模式正处于转型阶段，经济增长的可持续性面临着诸多的挑战。由于国内经济增长依赖着发达国家的消费，同时国内居民消费增长缓慢，出口型经济增长模式严重影响了内需发展，劳动密集型经济的高速发展也使得自然环境受到了严重的破坏。在这种形势下，怎样才能正确认知我国农村居民的消费现状，并对农村居民消费的风险、结构以及总量问题进行深入的剖析，是政府部门实现扩大内需保增长、制定消费政策的基础和前提。要实现我国基于内需的开放性经济模式，使我国经济增长的内生动力稳步提升，这对改善经济结构、提高消费水平以及保持国家宏观经济的可持续增长具有十分重要的意义。本次研究以XX省为例，针对该地区农村消费需求变动对经济增长的拉动作用进行了分析。

1 XX省农村居民消费需求现状

近年来，XX省消费水平不平衡，城乡居民的收入差距也在逐渐变大。随着农村社会经济的发展，该省农村居民虽然在总体生活水平上得到了提高，但是不同群体间的收入不均衡也愈发明显。采用居民消费价格总指数对该省城镇、农村居民人均全年生活消费支出进行缩减，并将价格变动因素予以剔除后，得出城镇、农村居民人均全年生活消费情况，长期以来XX省的城乡居民生活消费差距较为明显，并在1995～2016年间持续扩大。目前，制约XX省居民消费的因素主要为消费负担、社会保障水平、高房价、食品安全、食品价格、消费环境、政策效应。消除居民消费需求受到非收入因素的影响，对拉动经济增强消费尤为重要。2016年，XX省城镇居民人均消费支出比上一年增长了7.6%。在众多的消费支出中，主要的增长点为居住（12.5%）、通信交通（8.38%）和食品（8.35%），拉动人均消费分别为1.0、1.6、2.6个百分点，而相对缓慢的为医疗保健、教育文化娱乐、家庭设备用品和衣着。XX省农村居民人均消费情况，农村居民人均生活消费支出具有生存型消费放缓、发展型消费稳定、享受型消费普遍增长等特点。

2 经济增长的拉动作用评估方法

2.1 平稳性与协整检验方法

通常经济现象会对时间序列进行分析，分析通常需要比较平稳的时间序列资料，否则会导致“伪回归”现象。因此本次研究提出了一种改进的DF统计方法，与ADF统计变量相结合，验证模型如公式（1）所示：

公式（1）中，t表示时间趋势项；β与γ表示系数；ε表示偏差项。该验证方法的原假设为H1∶γ=0，其对立的假设为H0∶γ＜0。由于原始样本无法抗拒原假设，平稳序列和变量之间应进行适当的转换，为VAR模型的创建提供依据。

通常变量协整检验方法包括了极大似然法与EG两步法，其中，在2个变量间进行检验时，通常应用EG两步法；若在2个以上的变量间进行检验时，应用极大似然法与VAR模型相结合，能够更好地发挥其作用，更好地对变量间协整关系进行预估。若存在yt为k×1的I（1）矢量序列，那么VAR模型在yt滞后的p阶段，如公式（2）所示：

公式（2）的差分表达式如公式（3）所示：

2.2 脉冲响应函数与方差分解

VAR模型的特征主要为滞后期与内变量当期的随机冲击项，然后随机冲击并不具备序列，若只存在当期特征，可由正交计算剔除变量，选取下三角矩阵代入，如公式（4）所示：

设Di=AiC，Ut-i=C-1εt-i，代入公式（4），结果如公式（5）所示：

由公式（5）可知，脉冲响应函数是一个整体概括了滞后期和变量当期随机冲向组合的函数，能够随机对内生变量与标准差之间的平稳程度进行扰动，还可以较好地反映出变量之间的交互作用。方差分解也是评价VAR模型优劣的一种方法，主要是通过衡量相对方差贡献率（RVC）来进行评价，并且VAR方差分解可以给出随机信息的相对重要信息。相对方差贡献率计算见公式（6）：

3 模型构建与实证分析

本次研究将XX省的经济增长指标选取为农村人均生产总值（GDP），农村居民消费的指标选取为农村人均生活消费支出（C）。对该省农村居民人均全年消费RC和人均GDP采用对数化处理。最终确定了本次研究的变量为LRC（元）和LGDP（元/人），并选取该省1995～2016年的年度数据。变量稳定性检验结果表明，LRC与LGDP的ADF检验值均高于显著性水平10%临界值，仍然存在单位根零假设的可能性，因此LRC与LGDP为非平稳时间序列。一阶差分序列D（LRC）和D（LGDP）的ADF检验值均小于显著性水平5%临界值，不存在单位根零假设的可能性，均为平稳时间序列。所以LRC与LGDP均是一阶单整变量，那么LGDPt～I（1），LRCt～I（1）。

一阶单整序列LRC与LGDP在都满足协整检验的前提下，检验2个变量的协整关系，并评估经济增长与消费间的短期动态与长期均衡关系。农村居民人均消费与GDP的一阶差分时间序列图，农村居民人均消费与GDP具有相似的变化特征，反映出2个变量存在协整关系的可能性较大。将解释变量设为LRC，被解释变量设为LGDP，应用OLS进行最小二乘法估算，同时应用ADF单位根检验残差，对变量间的协整关系进行检验。如果变量间存在协整关系，那么OLS估算的残差序列应该是平稳的，如公式（7）所示：

由表1可以看出，全部评价统计量均反映出的最小滞后阶数为一阶滞后，因此可以创建VAR（1）模型，并检验该模型的稳定性，以使脉冲响应函数的收敛性得到保证。VAR模型稳定性检验结果可以反映出VAR模型AR根均在单位圆内，值均＜1，该系统处于平稳状态，表明模型具有稳定性。

表1 VAR模型最优滞后阶数的选取

应用脉冲响应函数对误差项进行分析，以得到内生变量和标准差之间的相互影响关系。同时需要通过经济理论将变量进行排序，由于消费与GDP间会相互影响，排序困难度较大。应用广义脉冲响应分析法，以防止排序不当造成模型运算结果的偏差。

经济增长受到消费、消费受到经济增长冲击影响的响应函数，如图1所示。将正标准差新息冲击赋予农村居民消费后，起初GDP会产生一定的正面影响，并在当期达到最高值0.01216，但是随后的第2期降为0，在第3期以后变为持续的负面影响，且波动较小。这反映出XX省农村居民消费支出不能匹配经济增长的速度，这也与XX省目前经济发展的实际情况相一致，这也是由于现阶段地方政策和经济等各方面原因所导致的。

图1 2个变量之间冲击影响的响应函数

将正标准差新息冲击赋予GDP后，起初居民消费持续增加，在第15期时达到最高值0.04571，随后逐渐变弱，在40期时降至0.03415。在这个样本区间内，居民消费指标始终为正，反映出XX省经济增长受到冲击时，农村居民消费会受到相同的影响，对消费支出产生了积极的拉动作用，并且具有较强的持续性，体现出XX省经济增长对农村居民消费具有显著的拉动作用。

本次研究还应用了方差分解法对内生变量的冲击贡献度进行了分析，并评价了各个内生变量冲击的重要性。2个变量之间的相互冲击影响的贡献率，如图2所示。

由图2（a）可知，XX省经济增长预测误差受到农村居民消费的贡献率是持续上升的，并且能够在今后的20年内达到稳定。由图2（b）可知，XX省在第5年时，农村居民消费受到经济增长的贡献率变化最大，并且能够在第14年时达到最大为57.09%，之后会出现一定程度的下降，但还是可以保持在50%左右，体现了XX省农村居民消费在短期内对经济增长的推动作用不明显。

图2 2个变量之间的相互冲击影响的贡献率

4 结论及建议

本次研究采用向量自回归（VAR）模型对样本数据进行实证分析。研究结果表明，XX省农村居民的2个时间序列均呈现出一个长期稳定且持续上升的趋势；农村经济增长和居民消费间存在着长期稳定的协整关系；农村居民消费需求变动并不是拉动GDP增长的主要原因，农村居民消费增长并未对GDP的增长产生明显的推动作用；农村居民消费支出不能匹配得上经济增长的速度。本研究提出几点建议：稳定物价，把控好通货膨胀；调整收入分配力度；完善社会保障体系和扶贫标准；完善劳动力就业服务体系；发展消费信贷市场；坚持农业特色产业。同时，政府应该转变经济发展方式，创建出切实有效的农村居民消费新模式，有重点、有区别地进行市场调整，将资金投入到消费领域，使地方经济得到发展。