经济增长及宏观调控对我国居民消费的效应分析，本文主要内容关键词为：经济增长论文,宏观调控论文,居民消费论文,效应论文,我国论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F015 文献标识码：A 文章编号：1005-0892(2010)04-0011-08
一、引言
改革开放30年来，我国经济取得了举世瞩目的巨大成就，但这些成就主要依靠投资与出口拉动，高投资率是我国经济增长的主旋律。[1]相比之下，消费始终没有发挥应有的作用。1978至2007年间，我国最终消费率和居民消费率呈总体下降趋势；①2000年以后，下降幅度明显加大，最终消费率和居民消费率分别从1981年最高的67.1％、52.5％下降到2007年最低的48.8％和35.5％。经济学理论表明，消费不仅是生产的最终目的，也是经济发展的源动力。1998-2007年世界年均消费率为78.2％，我国仅为56.9％，[2]我国消费率明显偏低。近些年为了刺激消费、扩大内需，我国先后出台了减税、降低利率、扩大政府支出等一系列的宏观调控政策，但始终达不到预期效果。
当前，受国际金融危机的影响，我国出口下降，原有的经济发展模式越来越难以为继，投资、消费、出口持续失衡，势必影响我国国民经济稳定健康发展。居民消费是我国最终消费的主要组成部分，刺激国内消费需求的关键是刺激居民消费。我国居民消费问题已引起学者们的广泛关注，形成了许多重要成果，例如刘国光(2002)认为，我国城乡居民收入相对于GDP增长缓慢以及贫富差距的不断扩大，导致全社会消费倾向的减弱，是造成消费需求不足和消费率偏低的重要原因；万广华、张茵、牛建高(2001)通过测试霍尔消费函数及其扩展模型，论证了我国居民消费行为在20世纪80年代早期发生了结构性转变，流动性约束型消费者所占比重的上升以及不确定性的增大，造成了我国目前低消费增长和内需不足；袁晓玲和杨万平(2008)等采用协整、向量自回归模型分析了居民消费、政府消费与我国经济增长的因果关系，实证结果表明：三者之间存在长期均衡关系，居民消费增长是经济增长的格兰杰原因，政府消费增长是居民消费增长的格兰杰原因；姜涛、臧旭恒(2008)通过对我国居民最终消费与经济增长关系的协整分析，认为我国居民消费和GDP之间存在单向因果关系，居民消费是GDP的格兰杰原因，我国经济增长在很大程度上得益于居民消费水平的提高。[3-6]
目前的研究对我国居民消费理论的发展作出了重要贡献，但尚存在三个问题：(1)研究的范围宽泛。现有文献大都限于居民消费同经济增长的关系，范围界定比较宽泛，较少考虑我国城乡二元制结构对城镇居民消费和农村居民消费的效应问题；(2)影响因素的选择有限。现有研究很多立足于经典消费理论，验证它们在我国的适用性问题，而关于宏观调控包括财政政策和货币政策对居民消费的影响缺乏严格的实证分析；(3)研究的方法尚待改进。不少文献假设经济变量序列是平稳的，直接采用传统的计量经济方法来研究消费问题，但现实生活中很多经济变量序列往往是非平稳的，这样得出的结果容易造成伪回归并缺乏一定的可靠性。本文将以我国城镇居民人均消费和农村居民人均消费为研究对象，采用协整理论分析经济增长、宏观调控对我国居民消费的影响。
二、我国居民消费的影响因素和理论模型
(一)影响我国居民消费的因素
根据西方经典消费理论，居民消费的影响因素有很多。而我国目前正处于向市场经济转型时期，社会制度发生重大变革，制度的不确定很大程度上影响着我国消费者的消费。20世纪90年代以后，我国国民经济发展基本告别短缺而进入相对过剩时期，经济增长从供给约束转向市场需求约束，消费需求不足成为制约经济发展的主要因素，而以刺激国内消费需求实现经济增长的宏观调控政策始终达不到预期效果。基于此，本文将西方经典理论与我国国情相结合，选择经济增长、居民收入、不确定性、政府支出、利率、价格水平等六个主要影响因素，研究经济增长和宏观调控政策对我国居民消费的影响及效应。
对变量的选择和说明如下：(1)居民消费。考虑数据的可得性和我国的城乡二元制结构，这里用城镇居民人均消费支出(CX)及农村居民人均消费支出(NX)来表示，并比较各因素对两者影响的异同。(2)经济增长。用人均国内生产总值(GDPP)来表示：GDP反映了一个国家或地区的经济活动总量，人均GDP通常用以评价一国的富裕程度，一般对居民消费有正面的影响，但近些年我国居民消费率的变化趋势并不与经济增长一致，有待模型做出检验和说明。(3)居民收入。分别用城镇居民人均可支配收入(CY)和农村居民人均纯收入(NY)表示。收入的高低直接影响着消费，影响程度通常以边际消费倾向表示，因此居民收入是消费最重要的影响因素。(4)不确定性。不确定性是指消费过程中，外部环境导致的一些风险性或不可预期性。不确定性会增加居民预防性储蓄从而抑制消费。不确定性一般是不可能直接观测的，需要通过某种方式得到其代理变量。因为居民收入分为持久收入和暂时收入两部分，前者可预期，具有确定性，后者风险大，具有很大的不确定性，因此本文以暂时收入的平方项作为不确定性的代理变量，[8]城镇居民和农村居民的收入不确定性分别用CUY和NUY表示。(5)政府支出。政府支出(GC)反映一国财政政策的变动，通常在经济萧条时实施扩张性财政政策，经济过热时采用紧缩性财政政策。政府支出和居民消费既可能存在替代关系，也可能存在互补关系，即扩大政府支出既可能促进居民消费也可能挤出居民消费，因此我国政府支出对居民消费的关系有待检验。(6)利率。利率(R)变化对居民消费也存在两个方面的效应，替代效应会使利率上升而抑制居民消费，收入效应使得利率上升而促进居民消费。以往经验判断认为降息会抑制储蓄，增加消费。我国近年来多次降低居民存贷款利率并加征利息税以分流储蓄存款，促进居民消费，但效果并不理想，因此利率和居民消费之间的关系也有待检验。(7)价格水平。价格水平(P)是社会总供给与社会总需求各方面因素的综合反映，在价格水平提高时，如果实际收入不同比例提高，则消费者的实际收入水平会降低，消费者为了维持原有的生活水平，则必须增加消费支出，导致消费倾向提高。因此，把物价水平控制在合理的范围是货币政策的一部分，本文用居民消费价格指数CPI来表示价格水平。(8)其他因素(u)。居民消费与上述变量外的其他因素也存在一定的因果关系，如流动性约束、消费环境、消费结构等，u代表所有未经指明的对居民消费有影响的其他因素。
(二)模型构建及数据来源
上述涉及到的变量共10个，对变量逐一分析，将宏观调控的3个影响因素组成一组，其余3个影响因素为一组，构建四变量的理论模型如下：
本文选用1978-2007年共30年的数据，原始数据来源于《新中国五十年统计资料汇编》和历年的《中国统计年鉴》。[9-10]为了使数据具有可比性，所有数据以1978年为基期进行处理，得到相应的实际值CX、CY、NX、NY，具体是分别以相应的名义值与城镇居民消费价格指数和农村居民消费价格指数计算得到，GDPP用国内生产总值指数调整得到，GC及R以同期商品零售价格指数计算得到，其中名义利率用一年期人民币存款利率的加权平均值表示。由于对数据取自然对数并不改变变量之间的协整关系，并能消除异方差的影响，对各变量取自然对数后分别记为LnCX、LnNX、LnCY、LnNY、LnCUY、LnNUY、LnGDPP、LnGC、LnR、LnP。本文分析工具采用计量经济分析软件Eviews5.0。
三、计量经济分析和实证结果
(一)变量平稳性检验
如果一个序列的均值和自协方差不随时间而改变，就说它是平稳的；反之，则是非平稳的。差分平稳序列称为单整，记为I(d)。本文采用ADF(Augment Dickey-Fuller)单位根检验方法来检验10个变量的平稳性，检验结果如表1所示。由表1可知，10个变量皆为一阶单整序列I(1)，需要通过协整检验来验证它们之间是否存在长期均衡关系。
(二)协整检验
依照已建立的四个计量经济模型，本文采用JJ迹统计量法来检验LnCX、LnNX分别与不同的经济变量组成四变量系统的协整关系，滞后阶数根据SIC和SC准则来确定。检验结果如表2所示。
根据检验结果，4个四变量VAR系统各变量之间在5％水平上分别存在唯一的协整关系，共生成4个协整方程。
模型中括号内为估计标准差，协整关系说明居民消费与经济增长、居民收入、不确定性、政府支出、利率和价格水平等变量之间存在长期均衡关系。从长期来看，各变量对城镇居民消费和农村居民消费的趋势影响方向一致，不同的是影响程度即弹性有所区别：人均GDP与居民消费正相关，LnCX、LnNX关于LnGDPP的弹性分别是0.050、0.105；人均收入与居民消费正相关，城镇和农村居民人均可支配收入每增加1％，各自的人均消费支出将分别增加0.979％和1.051％；不确定性与居民消费呈负相关关系，城镇和农村居民的不确定性每增加1％，各自的人均消费支出将分别减少0.03％和0.003％；在宏观调控政策中，增加政府支出能够促进居民消费，即政府支出表现为对居民消费的挤入效应，政府支出对于城镇和农村居民消费的弹性分别是0.541和0.753；利率的收入效应大于替代效应，表现对居民消费的正向影响，对二者的弹性分别是0.025和0.268；价格水平与居民预期一致，呈正相关关系，对二者的弹性分别为0.105和0.102。
(三)误差修正模型
通过对变量进行协整分析可以发现变量之间的长期均衡关系，但无法得知这些变量偏离它们共同的随机趋势时的调整速度，误差修正模型可以解决这个问题。根据Granger定理，如果一组变量是协整的，则它们间的短期非均衡关系总能由一个误差修正模型表述，即任何一组相互协整的时间序列变量都存在误差修正机制，通过短期波动的调节行为，达到变量之间长期均衡关系的存在。本文采用Hendry从一般到特殊的动态建模原则，[19]根据AIC和SC准则，确定从滞后3期开始逐步删除不显著的变量，最终得到4个误差修正模型。
误差修正模型1：
上述括号中的为T检验值，ECM表示误差修正项。在5％显著水平下，对以上四个误差修正模型进行检验，各方程回归残差均满足正态性，不存在自相关和异方差，证明了模型的有效性。其中的误差修正项反映了长期均衡对短期波动的影响，其系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度。四个模型中，误差修正项的系数均为负值，符合反向修正机制，且系数的绝对值较大，说明调整力度较大。
(四)Granger因果关系检验
协整检验表明CX和NX与各变量之间存在协整关系，但并不能判断是否存在因果关系及因果关系的方向。因此，本文根据Granger和Sims提出的因果关系检验法进行检验，检验结果如表3和表4所示。
检验结果显示，在10％的显著水平下，ΔLn(CX)、ΔLn(NX)与各变量的因果关系既有相同之处又有区别，相同之处表现在：ΔLn(CY)、ΔLn(NY)与ΔLn(CX)、ΔLn(NX)均存在单向因果关系，且方向相同；ΔLn(R)与ΔLn(CX)、ΔLn(NX)均不存在任何因果关系。不同的是：ΔLn(CUY)与ΔLn(CX)存在单向因果关系，而ΔLn(NUY)与ΔLn(NX)不存在任何因果关系；ΔLn(GDPP)、ΔLn(GC)与ΔLn(CX)存在单向因果关系，而与ΔLn(NX)不存在任何因果关系；ΔLn(P)与ΔLn(CX)存在双向因果关系，而与ΔLn(NX)只存在单向因果关系。
(五)基于VAR模型的脉冲响应和方差分解
向量自回归模型通常用于相关时间序列系统的预测和随机扰动对变量系统的动态影响。它是用模型中所有内生当期变量对它们的若干滞后值进行回归，从而估计全部内生变量的动态关系，其优点在于对外生变量和内生变量不必加以区别而同等对待。根据滞后期的不同，已构建的四变量VAR模型分别是VAR(2)、VAR(1)、VAR(2)、和VAR(1)。考察VAR模型时，可以利用脉冲响应函数和方差分解技术来研究模型的动态特征。
1.脉冲响应函数IRF
IRF衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响，刻画了内生变量对随机扰动(信息Innovation)的动态反应，显示任意变量的随机扰动如何通过模型影响其他变量，并反馈到自身的动态过程。这里根据四变量VAR模型，分析LnCX、LnNX对于各变量冲击的响应。
LnCX对LnGDPP一个标准差冲击的响应在1—8期为弱的负向效应，第9期开始变为正向效应，并呈上升趋势；LnCX对来自LnCY的一个标准差信息的冲击立即有较强的反应，第1期后慢慢上升，第3期达到峰值，为0.03，此后趋于平缓但始终保持较强的正向效应；LnCX对LnCUY的响应一直为负，第4期最低，为-0.02，此后略有上升，但始终为负；LnCX对LnGC的响应一开始较强，第2期达到峰值0.01，此后一直下降，第10期几乎为0；LnCX对LnR一个标准差冲击的响应一开始为正，第2期达到峰值0.01，此后逐渐下降，第5期开始表现为负向效应；LnCX对LnP一个标准差冲击的响应在1—8期为负，第9期开始为正，但效应不是很强。
LnNX对于LnGDPP一个标准差冲击的响应在1—3期表现为弱的正向效应，第4期开始效应逐渐增强；LnNX对于LnNY一个标准差冲击的响应一开始反应强烈，第2期达到峰值0.06，此后逐渐下降，但始终保持正向效应；LnNX对于LnNUY一个标准差冲击的响应具有初始的负向效应，第2—9期表现为弱的正向效应，第10期又变为负向效应；LnNX对于LnGC的冲击，始终表现为正向效应且效应逐渐增强，第9期后趋于平缓；LnNX对于LnR冲击的响应，一开始反应强烈，第3期达到峰值0.05，第5期后快速下降，第10期表现为弱的负向效应；LnNX对于LnP冲击的响应一开始较强，第3期达到峰值0.02，此后逐渐下降，但始终保持正向效应。
2.方差分解
方差分解表示的是当系统的某个变量受到了一个单位的冲击以后，以变量的预测误差方差百分比的形式反映变量之间的交互作用程度，它的主要思想是：把系统中每个内生变量(共M个)的波动按其成因分解为与各方程信息相关联的M个组成部分，从而了解各信息对模型内生变量的相对重要性。本文利用方差分解技术分析各变量对居民消费支出的贡献率。
从LnCX、LnNX方差分解结果可以看出，LnCX的预测误差主要是由自身的波动和LnCY的影响引起的，其余变量对LnCX的影响较小，LnCUY和LnGC对LnCX的影响略高于LnGDPP、LnR、LnP；LnNX的波动大部分也是由自身的波动和LnNY的波动引起，LnGC对LnNX的影响逐渐增大，但始终未超过30％，LnR对LnNX的影响在第5期达到最大，约为32％，随后又逐渐下降，LnGDPP、LnNUY和LnP对LnNX的影响较小。
因此，在六个影响因素中，城镇居民和农村居民的人均可支配收入是影响各自人均消费支出的主要原因，且收入对农村居民消费的贡献略大于对城镇居民的贡献；政府支出和利率对于农村居民消费的影响大于对城镇居民的影响，这与前面的协整关系相一致，政府支出在一定程度上促进了居民消费，但如果控制不好规模，容易产生挤出效应，因而从长期看对消费的影响较小，作用有限；利率对消费的收入效应大于替代效应且对消费的贡献较小，这是我国近些年不断下调利率而储蓄率却不断攀升的重要原因。根据实证结果分析，现阶段刺激居民消费的有效措施在于提高居民的可支配收入。
四、结论与启示
本文根据四变量VAR模型，采用1978-2007年的数据，分析了人均GDP、人均收入等六个主要因素对城镇和农村居民消费支出的影响，可以得出如下结论：
(1)人均GDP、人均可支配收入、不确定性、政府支出、利率及价格水平与城镇和农村居民消费之间存在着稳定的长期均衡关系和短期波动的特性；各因素对城镇和农村居民消费具有相同的趋势影响，但弹性有所区别，除了不确定性与居民消费呈负相关关系外，其余五个因素均对居民消费表现出正向影响。
(2)短期内，城镇和农村居民人均收入对各自的消费支出具有单向因果关系，即居民收入增加是引起居民消费增加的Granger原因，而居民消费增加不是引起居民收入增加的Granger原因；不确定性、人均GDP、政府支出与城镇居民消费存在单向因果关系，而与农村居民消费支出不存在任何因果关系；价格水平与城镇居民消费存在双向的因果关系，而与农村居民消费支出只存在单向因果关系；利率与城镇居民和农村居民消费之间不存在任何因果关系。
(3)从脉冲响应和方差分解来看，居民消费主要受居民可支配收入的影响，其他因素影响不明显，不确定性对消费的冲击并没有预期的那么大，主要原因可能是不确定性无法用具体数据表示，只能选用代理变量，因而结果可能受到影响；宏观调控措施中，政府支出、利率和价格水平均表现为对居民消费的正面影响，且对农村居民消费的影响大于对城镇居民消费的影响。
根据实证结果及上述结论，现阶段对于如何刺激居民消费，可得到如下启示：
(1)提高居民可支配收入以增加消费。现阶段应不断提高居民可支配收入特别是提高农村居民和城镇中低收入阶层消费者的收入，可采取增加城镇居民的工资、提高个税起征点、增加对农民的补贴等措施提高居民可支配收入。另外，有研究指出，从经济增长所带来的资产性财富升值中，国家拥有76％，民间只占24％，这种财富结构决定了经济增长和财富增值对居民消费增长的影响只能是有限的，还富于民有利于促进居民消费。[12]
(2)降低居民收入的不确定性以提高居民消费倾向、增强居民消费信心。
(3)宏观调控刺激居民消费。应把政府支出控制在合理的范围之内，防止政府支出对居民消费的挤出效应。其次，应使利率控制在合适的水平上，根据实际情况发挥利率的替代和收入效应的双重作用；最后，通货膨胀一方面可以刺激居民消费，另一方面会降低居民的生活水平，因此可以保持温和的通货膨胀以刺激内需，保持国民经济较快平稳发展。
注释：
①我国最终消费包括居民消费和政府消费，其中居民消费是最终消费的主要组成部分；最终消费率=最终消费/支出法GDP，居民消费率=居民消费/支出法GDP。