李鳳至

摘 要：消費(fèi)作為拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)的三大馬車之一，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要作用，在當(dāng)前高舉鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略旗幟的背景下，著眼農(nóng)村居民的消費(fèi)問題顯得尤為重要?；谒拇ㄊ?999-2016年的數(shù)據(jù)，首先采用灰色關(guān)聯(lián)度研究農(nóng)村居民消費(fèi)的諸多影響因素之間的關(guān)聯(lián)程度，發(fā)現(xiàn)在諸因素中關(guān)聯(lián)度最強(qiáng)的是農(nóng)村居民收入;其次根據(jù)收入的來源把收入細(xì)分為工資性、轉(zhuǎn)移支付性、家庭經(jīng)營(yíng)性和財(cái)產(chǎn)性四種收入，利用多元線性回歸分析不同的收入對(duì)四川省農(nóng)村居民消費(fèi)的影響，結(jié)果表明在不同收入中，家庭經(jīng)營(yíng)收入對(duì)其消費(fèi)的影響最大。

關(guān)鍵詞：四川省;消費(fèi);影響因素;收入

中圖分類號(hào)：F2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.28.006

1 引言

四川省作為西部經(jīng)濟(jì)的領(lǐng)頭羊，自改革開放以來，地區(qū)生產(chǎn)總值翻了約18倍，隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，居民消費(fèi)水平也不斷提高，但城鄉(xiāng)差異始終較大。農(nóng)村居民人均消費(fèi)雖不斷增加，但依舊和城鎮(zhèn)居民相差較大。而盡管城鎮(zhèn)人口不斷上升，但截至2016年底，農(nóng)村人口始終高于城市人口。所以研究農(nóng)村居民消費(fèi)的影響因素，促進(jìn)農(nóng)村居民消費(fèi)，才能更好發(fā)揮消費(fèi)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用。

當(dāng)前我國(guó)學(xué)者對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)影響因素的研究較多，陶浪平（2018）、韓振興（2018）、宋少青（2017）、紀(jì)路宇（2017）和陳婧（2016）等人都采用多元線性回歸，選取居民收入、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)等因素對(duì)我國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)影響因素進(jìn)行分析，都指出農(nóng)村居民收入是其消費(fèi)的主要影響因素，對(duì)其消費(fèi)起到正向的作用;也有劉小舟（2017）等少部分學(xué)者采用VAR模型進(jìn)行分析。

上述研究在內(nèi)容上只是對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)的消費(fèi)因素進(jìn)行分析，卻很少對(duì)收入進(jìn)行細(xì)分，從而深入分析農(nóng)村居民的不同收入對(duì)消費(fèi)的不同影響，以提出更具針對(duì)性的政策;實(shí)證方法上，大多數(shù)學(xué)者都采用多元線性回歸或者VAR模型，但多元線性回歸不僅要求樣本量要足夠大且要服從典型的概率分布，時(shí)間序列模型均要求數(shù)據(jù)是平穩(wěn)序列，否在無法進(jìn)行分析。這些模型對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量有很高要求，會(huì)使選擇消費(fèi)影響因素時(shí)因數(shù)據(jù)質(zhì)量而受限，而灰色關(guān)聯(lián)法有效克服了數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題。

本文基于四川省18年的數(shù)據(jù)，采用灰色關(guān)聯(lián)分析方法，得出影響農(nóng)村居民消費(fèi)各因素之間的關(guān)聯(lián)程度，但具體影響程度并不能反映，因而在進(jìn)一步細(xì)分收入的實(shí)證中，為了分析每種收入對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)的影響程度，依舊采用多元線性回歸。

2 四川省農(nóng)村居民消費(fèi)影響因素的灰色關(guān)聯(lián)度分析

2.1 農(nóng)村居民消影響因素的選取

影響農(nóng)村居民消費(fèi)的因素較多，地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、農(nóng)村居民的收入、當(dāng)?shù)氐奈飪r(jià)水平、農(nóng)村居民的偏好程度，存款數(shù)量、農(nóng)業(yè)稅等都對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)有影響。而消費(fèi)偏好不易度量，農(nóng)業(yè)稅雖會(huì)影響消費(fèi)，但都是直接影響農(nóng)村居民的收入，再對(duì)消費(fèi)產(chǎn)生作用。同時(shí)在統(tǒng)計(jì)年鑒中，2013年到2016年農(nóng)村居民人均儲(chǔ)蓄量數(shù)據(jù)缺失，所以未納入這3個(gè)因素。最后選取地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、收入、物價(jià)、農(nóng)民富足程度四個(gè)重要因素，其指標(biāo)構(gòu)建如表1。

2.2 數(shù)據(jù)

采用四川省統(tǒng)計(jì)局1999年-2016年的數(shù)據(jù)。其中，農(nóng)村人均消費(fèi)數(shù)據(jù)列為參考數(shù)據(jù)列，記為X0（t）;與農(nóng)村居民消費(fèi)相關(guān)的影響因素為待比較的數(shù)據(jù)列Xi。

2.3 灰色關(guān)聯(lián)度模型的計(jì)算步驟及結(jié)果

2.3.1 計(jì)算步驟

第二步：原始數(shù)據(jù)的初始化處理。這是計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度較為重要的一步，其計(jì)算方法一般是用待比較的數(shù)據(jù)列分別除以參考數(shù)據(jù)列。

第三步：計(jì)算各子序列與母序列的差值。用子序列數(shù)據(jù)分別對(duì)應(yīng)減去母序列數(shù)據(jù)得到各子序列與母序列的差值。

第四步：計(jì)算出極大差和級(jí)小差。

第五步：計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)R。在計(jì)算關(guān)聯(lián)度系數(shù)R時(shí)，涉及分辯系數(shù)，記為η，一般在0-1之間選取，然后根據(jù)公式計(jì)算出關(guān)聯(lián)系數(shù)R：

2.3.2 計(jì)算結(jié)果

依照上述步驟，分辨系數(shù)取0.5，計(jì)算結(jié)果如表2。

2.4 結(jié)果分析

4個(gè)因素的關(guān)聯(lián)度都大于70%，對(duì)農(nóng)村居民的影響程度都很大。其中，對(duì)其消費(fèi)影響最顯著的是全年人均可支配收入，其關(guān)聯(lián)度大于90%;其他因素關(guān)聯(lián)度都小于80%，雖對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)影響也很大，但與全年人均可支配收入相比，關(guān)聯(lián)程度則相對(duì)較弱。

3 不同收入對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)影響程度的分析

通過上述分析，農(nóng)村居民的可支配收入對(duì)其消費(fèi)的影響最大。而收入來源方式很多，不同的收入來源會(huì)對(duì)農(nóng)村居民的消費(fèi)產(chǎn)生不同的影響，按四川省統(tǒng)計(jì)年鑒的劃分，本文將收入分為：工資性、家庭經(jīng)營(yíng)性、收入財(cái)產(chǎn)性和轉(zhuǎn)移性支付四種收入。用多元線性回歸分析四種不同的收入對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)的不同效應(yīng)。

3.1 指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源

3.2 實(shí)證分析

農(nóng)村居民消費(fèi)與四種不同收入的回歸模型如下：

3.2.1 多重共線性檢驗(yàn)

模型R2=0.997，擬合優(yōu)度較好，各個(gè)變量的統(tǒng)計(jì)量來看，在5%的顯著性水平下，LNX1、LNX3和LNX4均不顯著，通過變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣發(fā)現(xiàn)變量間存線性相關(guān)。通過逐步回歸法，消除變量間的多重共線性，先后剔除了LNX3和LNX4，得到新的模型，結(jié)果如下：

3.2.2 自相關(guān)檢驗(yàn)

回歸結(jié)果中DW=1.101010，介于1.05與1.53之間，不能確定是否存在自相關(guān)。采用LM檢驗(yàn)對(duì)模型進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)，結(jié)果如下：

因?yàn)镻rob.Chi-Square（1）=0.0889>5%，接受原假設(shè)，所以不存在自相關(guān)。

3.2.3 異方差檢驗(yàn)

對(duì)模型做white檢驗(yàn)，結(jié)果如下：