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居民消费水平和总人口、财政收入的关系研究

来源:中国管理信息化 作者:张钟妮,伍震寰
发布于:2021-08-28 共1871字

  摘    要: 文章选取1952-2019年消费水平的时间序列数据,利用VAR模型,对居民消费水平和总人口、国家财政收入的关系进行实证分析。利用脉冲响应和方差分解等方法分析他们之间的关系。结果表明:总人口和国家财政收入均对消费水平造成一定的影响,虽然总人口的变化对居民消费水平产生的影响较小,但它是较为稳定且具有长期趋势的一个影响因素。

  关键词 :     VAR模型;消费水平;财政收入;脉冲响应;

  0 、引言

  随着国家不断发展和强大,我国经济取得了长足的发展,各个产业发展迅速,人们的消费水平和消费观也在不断发生变化。所以针对消费水平进行分析,找出影响消费水平的因素,对经济的发展具有重要意义。

  1 、文献综述

  关于我国居民消费水平的相关问题,国内学者针对不同方面进行了大量研究。李云婧、杨春梅(2016)研究发现居民消费水平和经济发展密切相关,而居民消费水平对经济发展的影响作用又是有限的。曾炬(2020)建立VAR模型表明居民消费水平和产业结构有着密切的联系[1]。牛景旭(2020)分析表明人均可支配收入、国内生产总值与居民消费水平三个变量间存在长期协整关系[2]。彭思维(2021)研究发现城乡居民收入差距大、收入分配不合理抑制了消费水平的提升[3]。陈江磊(2020)通过单位根检验以及脉冲响应函数等方式分析陕西省相关数据,认为陕西省城镇居民消费支出对可支配收入有着正向影响[4]。

  2 、变量选取及检验

  2.1、 数据来源与说明

  本文数据来源于国家统计局,对1952-2019年总共68年的数据进行实证研究。其中C表示全体居民消费水平;T表示总人口;F表示国家财政收入。

  对变量进行对数化处理,它们取对数之后的变量分别记为:LN (C)、LN (T)和LN (F)。本文采用的计量分析软件为Eviews。

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  2.2、 平稳性检验

  为了避免产生伪回归的问题,需要使用ADF检验对原数据C、T、F进行平稳性检验。检验若发现C、T、F这三个时间序列都是非平稳的,并且序列存在指数增长趋势,就采用取对数法,对LN(C)、LN(T)和LN(F)进行一阶差分后,对应的△LN(C)、△LN(T)和△LN(F)是平稳的。

  2.3、 协整性检验

  对于两个和两个以上的非平稳同阶单整时间序列时,需要进行协整检验来验证模型之间是否存在协整关系,以此判断它们是否存在长期均衡关系。因此运用Johansen检验法对模型中的变量进行协整检验。由表1可知,轨迹检验统计量和最大特征根统计量的检验结果均在5%的显着性水平之下,拒绝协整方程中不存在协整关系的假设。所以LN (C)、LN(T)和LN(F)这三个时间序列变量间存在一个协整关系。

  表1 Johansen协整检验

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  3 、实证分析

  3.1 、VAR模型的建立

  基于信息准则,确定LN(C)、LN(T)以及LN(F)三个变量的VAR模型的最优滞后阶数为2阶,建立VAR(2)模型。在5%的显着性水平下,滞后阶数为2的VAR模型为最优模型。

  3.2、 脉冲响应分析

  利用基于居民消费水平(C)、总人口(T)、国家财政收入(F)的VAR模型的脉冲响应函数可以分析LN (C)、LN (T)、LN(F)三者之间的动态特征。如图1、图2所示。

  由图1、图2可以看出,假设总人口对全体居民消费水平实施一个冲击,前4期是一个正向反应,在第4期之后趋于平稳。国家财政收入在前2期对居民消费水平呈现反方向的冲击,而在2~5期为正方向的冲击,并在第5期达到最大值。在第5~7期给居民消费水平反方向冲击,随后影响逐渐减弱直至达到稳定。

  图1 T对C的脉冲响应

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  3.3 、方差分解

  在向量自回归模型的基础上对C进行方差分解,结果如表2所示。由表2可知,T对C贡献程度相对较小,期初值为0,第2~4期迅速上升,后缓慢下降;C对自身的贡献程度在第一期最大,之后呈阶梯性减少,在第10期稳定在86%左右;而F对C贡献程度总体上相对较高,1~5期持续上升,后保持平稳,保持在10%左右。

  图2 F对C的脉冲响应

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  表2 方差分解结果

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  4、 结语

  通过平稳性检验、方差分析、脉冲响应函数等分析,国家财政收入对全国居民消费水平产生了一定的影响,当国家财政收入增加时,全国居民消费水平随之提高。总人口的变化对居民消费水平虽然只产生较小的影响,但是它是稳定且具有长期趋势的一个影响因素,也会对全国居民消费水平产生正面影响。综上所述,总人口和国家财政收入均会对全国消费水平造成一定的影响,且国家财政收入产生的影响更大。

  参考文献

  [1]曾炬.中国居民消费水平对产业结构的影响研究[J] . 龙江工程学院学报, 2020,34(6):44-47.

  [2]牛暴旭.我国居民消费水平影响因素的误差修正模型[J] . 现代商业, 2020(33).3-6.

  [3]彭思维.我国居民消费水平影响因素分析[J] .合作经济与科技, 2021(1):54-56.

  [4]陈江磊.基于VAR模型对陕西省城镇居民消费支出与收入发展关联性分析[J] .广西质量监督导报, 2020(8):238-240.


作者单位:贵州财经大学
原文出处:张钟妮,伍震寰.基于VAR模型的消费水平分析[J].中国管理信息化,2021,24(15):182-183.
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