中国农村消费支出的面板数据模型分析
市场调研
中国农村消费支出的面板数据模型分析
杨晓东 潘海涛 西安财经学院统计学院
［摘 要］ 本文参考一些研究农村消费理论，运用面板数据模型对消费和收入建立函数关系，对３１个省的消费与收入的平面数据模型进行分析，并对农村消费的现状提出可行性建议。
［关键词］ 消费函数 面板数据 社会主义新农村本文利用
（ｔ＝１，２，…，Ｔ）（农村居民的年
即有：
，
，模型为：
人均消费量ｃｏｎｓ 为被解释变量，以年均每人纯收入ｉｎｃ为解释变量，其中为反映地区间差异的不同常数）。其次，本文利用也即消费收入弹性系数大小，利用面板数据模型对地区进行分析，并得出消费收入方程。
一、面板数据
所谓面板数据（ＰＡＮＥＬ ＤＡＴＡ），也被翻译成平行数据，指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。平行数据模型是一类线性经济学模型，其一般形式为：
（１）
其中， 等方差。
Ｃｈｅｎｇ Ｈａｉｓｏ（１９８６年）著《平行数据分析》（英文版）一书被认为是介绍平行数据最早最系统的著作。平行数据计量经济学模型是近２０ 年来计量经济学理论方法的总要发展之一，具有很好的应用价值。
１．面板数据模型的优点和局限性
相对于只用截面数据或是只用时间序列分析而言，面板数据模型具有很大的优点：
第一，它提供研究者很多的节点数据，这就增加了自由度并减少了数据之间的共线性，从而改进了估计的有效性。
第二，它可以从多层面分析问题，既可以分析时间序列中的时间延续的时间效应，也可以反映界面数据之间的差异，这是单独用其中一个模型所不能反映的。
第三，截面变量和时间变量的结合信息能够显著的减少不可观测变量所带来的问题
当然，它也会有许多的局限性，详见Ｃｈｅｎｇ Ｈａｉｓｏ（１９８６ 年）。２．模型的分类
根据截距项α和系数向量β中各分量的不同限制，可将面板数据分为以下３种类型：
（１）回归斜率系数和截距都相同即有：
，
，模型为：
为１×Ｋ 向量，βｉ为Ｋ×１ 向量， Ｋ为解释变量的
数目。Ｔ是时期总数，随机扰动项 相互独立，且满足零均值，
（３）
在该模型中，假设个体成员存在个体影响而无结构变化，并且个体影响可以用截距项 的差别来说明，即在该模型中各个成员方程的截距项αｉ不同，而ｋ＊１维系数β相同，故称该模型为变截距模型。
（３）回归斜率系数和截距都不同即有：
，模型为：
（４）
在该模型中，假设在个体成员上既存在个体影响，又存在结构变化，即在允许个体影响由变化的截距项αｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）来说明的同时还允许ｋ＊１维系数βｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）依个体成员的不同而变化，用以说明个体成员之间的结构变化。称这种模型为变系数模型。
二、利用面板数据模型的实证分析
选取从１９９７年到２００５年中国大陆３１个省、市、自治区、直辖市的数据建立面板数据模型农村居民年人均纯收入（ＩＮＣ）和消费性支出（ＣＯＮＳ），二者都经过相应年度的居民消费价格指数（Ｐ）平减（以１９９７年为基期）。数据在时间方向有９个取值点，每个截面有３１个单元，总样本量为２７３．
１．农村居民消费支出的面板数据模型分析（１）模型的选择
对模型进行识别。在进行实际估计前，首先进行识别，分别对（２）（３）（４）的模型进行估计，由ＥＶＩＥＷＳ３．１，求得Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３。因为ｎ＝３１，Ｋ＝１，Ｔ＝９据此求得：Ｆ１＝５．６６２１，Ｆ２＝－０．９８６４４
取显著性水平为０．０５，则Ｆ（６０，１２７）＝１．４８，Ｆ（３０，２１７）＝１．６５，由于Ｆ１＞Ｆ（６０，１２７），所以不能按联合回归来估计模型；又Ｆ２＜Ｆ（３０，１２７），所以应选择变截距模型进行研究．又由于模型仅就我国各省市之间数据资料进行研究，故宜选择确定效应模型。
模型形式为：（２）模型的分析
由于各省市的农村居民消费结构存在一定程度上的差异，所以使用ＧＬＳ法对模型进行估计，估计结果如下：
，
（２）
对于该模型，假设在个体成员上既无给体影响也没有结构变化，只是将个体成员的时间序列数据堆积在一起作为样本数据，利用普通最小二乘法便可求出α和β的一致有效估计。因此，该模型也被称为联合回归模型。
（２）回归斜率系数相同但截距不同
年５５７４期
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在分析中，本文使用可行的广义最小二乘法（ＧＬＳ），目的是减少由于截面数据造成的异方差影响。
得出消费模型中截面单元的参数估计结果。结果中的系数０．５６８５和０．１３７３分别表示β１和β２的估计值。后面三项分别是估计标准误差，ｔ检验统计量值和相伴概率，可以看出回归系数显
从估计结果可以看出，对于本例中的３１个省市来说，虽然它们的农村居民消费倾向相同，但是其农村居民的自发性消费存在显著的差异，其中上海的自发性消费最高，其次是浙江，而农村居民自发性消费最低的是天津，其次是河北。Ｄ．Ｗ值为１．１８，说明残差存在正自相关，模型拟合优度为０．９５，总体来说，模型拟合比较好，但并不能说明当前农村消费与收入的正确关系。
２．经济现实分析
根据消费经济理论，居民消费支出不仅受到即期收入的影响，还应考虑前期消费支出的大小，这种消费习惯的继承性，被称为“棘轮效应”。在我国，农村居民不仅受到即期收入的影响，还考虑到消费行为的影响，因此考虑建立一个包含消费的滞后期和收入水平的二元回归模型：
（８）
采用ＥＶＩＥＷＳ３．１进行估计，估计结果为；
……………
其他地区模型以此类推。
表２是加权条件下的检验结果，结果表明，调整后的决定系数达０．９９４２，说明模型的拟合优度很高，Ｄ．Ｗ．检验值为２．１０，证明残差无序列相关。从整体上讲，该模型效果非常好。
从这一步的实证分析结果可以看出，我国农村居民消费行为主要受到消费习惯的影响，影响系数为０．５６８５，而收入增长对消费影响较小，系数为０．１３７３，这也是为什么近年来农民收入持续增长，但内需仍不足的主要原因。这也在一定程度上说明我国农村改革步伐还是太慢，另外，从各地区的消费差异来看，自主性消费部分各地相差很大，从上面的结果我们可以大致归纳出，经济较发达的地区、文化教育水平高的地区，自主性消费往往比较高，如：北京、上海、江苏、浙江、福建、广东等地；经济较落后的地区，主要是中西部地区、某些内陆地区等，自主性消费往往比较低，如：河北、山西等地。所以从短期来讲，收入增加对消费增加的贡献不是很大，但从长期来讲，增加收入才是消费增加的主要源泉。
（１０） （１１）
著不为０．表中下半部分是各地区截距估计值。如各地农村居民消费模型可表示为：
（９）
年