城镇化与农村居民消费论文范文

1协整检验与VAR模型的设定

1.1协整检验根据以上分析，本文采用基于VAR的johansen协整检验对LRC、LRI和UR三者进行协整分析。通过综合考虑AIC、SC信息标准及似然比，选择滞后阶数为4，协整检验结果如表2所示，迹检验和最大特征根检验都说明：三者之间存在两个协整关系。由方程（1）可知，时间序列LRC、LRI、UR之间存在长期均衡关系，城镇化水平的发展、农村居民收入的提高对农村居民的消费有正向的刺激作用。

1.2VAR模型的设定经济理论往往不能为经济变量之间的动态关系提供一个严格的定义，使得在解释变量过程中出现一个问题，即内生变量应该出现在方程的哪边。VAR模型基于数据的统计性质，把每个内生变量作为系统中所有内生变量滞后值的函数来构造模型，就避免了结构方程中需要对系统每个内生变量关于所有内生变量滞后值的建模问题，在预测变量之间的动态关系中比传统方法更准确。LRC、UR和LRI同是一阶单整序列，符合建立VAR模型的前提。模型的滞后阶数选择根据AIC和SC取值最小的准则，经过反复试验，滞后阶数选择为5，即建立LRC、LRI、UR的VAR(5)模型。从表3给出的VAR（5）模型的整体检验结果来看，模型的对数似然函数值足够大（165.9479），AIC(-10.72253)和SC值（-8.3420）值足够小而且在一个相当的水平上，表明模型整体效果不错。为了检验得到的VAR(5)模型的稳定性，采用AR根的图表来验证，如图1所示。从图中可以看出，VAR系统中所有根的模的倒数小于1，即位于单位圆内，得出的VAR系统是稳定的。

2脉冲响应与方差分解分析

2.1脉冲响应分析建立了VAR模型，模型系统中的系数非常多，如果考虑整个VAR系统中的互动关系，单个系数往往只反映了一个局部的函数关系，并未能够捕捉全面复杂的动态过程。基于本文建立的VAR模型是稳定的，因此，采用cholesky分解方法得到正交化的脉冲响应函数，建立与VAR相关的脉冲响应分析，借此全面地反映各个变量之间的动态关系。图2、图3分别显示了农村居民消费对农村居民收入和城镇化率的随机误差项一个标准差冲击的响应函数。横轴表示了脉冲响应冲击的作用的滞后期数，滞后期设定为20年；纵轴表示农村居民消费的变化，实线代表响应函数的计算值，虚线为响应函数值正负两倍标准差偏离带。图4、图5分别显示了城镇化率对农村居民消费和农村居民收入的随机误差项一个标准差冲击的响应函数。横轴表示图2、图3；纵轴表示城镇化率的变化。图6表示了农村居民收入对城镇化率的随机误差项一个标准差冲击的响应函数，纵轴是农村居民收入的变化。首先我们分析农村居民消费对农村居民收入和城镇化率的响应情况和作用路径。（1）由图2可以看出，当给本期居民收入一个单位标准差冲击时，前2期对农村居民消费的影响基本为0，之后对农村居民消费的影响逐渐增大，在第三期达到峰值，使得农村居民消费增长0.05%，之后又呈现波动状态，直到第八期下降到0，之后又上升到第15期的0.03%，此后趋向平稳，并出现收敛。说明不论是短期还是长期，对农村居民人均纯收入的冲击，农村居民消费是上升的并最终趋于稳定。（2）当给城镇化率一个正向标准冲击时，如图3所示，农村居民消费前两期的正向效应为0，此后一直增长，到第四期达到峰值，消费增长0.09%。之后出现波动下降，趋于平稳，到17期又有一个峰值，达到0.08个百分点，表明城镇化的推动对农村居民消费有明显的促进作用，短期内迅速增长，长期收敛并呈现明显的正效应。其次，我们来考察城镇化率对农村消费和农村居民收入的一个单位标准差冲击的响应。（1）由图4可知，本期给农村居民消费一个标准差的正冲击时，城镇化率在第一期基本没有反应，第一期之后，对城镇化率的正效应逐渐增大到19期的0.019并趋于稳定，这表明农村居民消费的增加促进城镇化的发展；（2）给农村居民收入一个标准差冲击时，城镇化率小幅上升，直到第五期峰值0.007，之后呈现下降和平稳趋势，也就是说农村居民收入的增长冲击促进了城镇化率的提高，但作用有限。最后，本文分析下农村居民收入对城镇化率冲击的响应结果。如图6可知，当给城镇化率一个正向的标准差冲击时，对当期农村居民收入基本为0，此后开始有正的响应，第2期为0.05，第三期又下降到0.03，之后又上升到第四期的0.05并接着保持平稳。结果表明，城镇化率的提高，对农村居民收入有一个稳定的促进作用。

2.2方差分解通过脉冲响应函数能捕捉一个变量的冲击对另一个变量的动态影响，而方差分解则可以将VAR系统中的一个变量的方差到各个扰动项，以便我们进一步分析特定变量的变化中各种结构冲击的相对重要性。比较这些相对的重要性随时间的变化，就可以估计出对特定变量的影响时滞和影响效应大小。本文分析农村居民消费LRC和城镇化率UR的方差分解结果，通过Eviews7.2在VAR环境下得到的方差分解结果见表4、表5。表4的结果表明，农村居民消费LRC的误差在前两期主要受自身冲击，第二期还在89%左右，随后有下降的趋势；农村居民收入LRI和城镇化率UR对农村居民消费的预测误差解释能力越来越强，其中农村居民收入在第七期达到了17.27%，城镇化率的解释在第五期更是达到了41%左右，二者在第七期的冲击能解释农村居民消费的50%以上。表明了短期下城镇化率和农村居民收入对农村居民消费的影响不显著，而在长期中对农村居民消费的影响不可忽视，同时城镇化率对促进农村居民消费有积极的影响效果，这与脉冲响应分析的结果相同。城镇化率的方差分解结果显示，农村居民收入对城镇化率的预测方差的贡献在一开始就达到了10%，但短期来看，城镇化率的变动主要受自己的冲击，此后有明显的下降幅度，农村居民消费的贡献逐渐增加，从第一期的1.78%到第七期的46%左右，超过了城镇化本身。说明短期城镇化本身的冲击是城镇化率变动的最主要原因，农村居民消费对城镇化率的长期变动具有很深的影响。不论是短期还是长期，农村居民收入对城镇化率的变动有一定的贡献，但有限，这与前面的脉冲的脉冲响应分析的结果一致。

3结论与启示

通过以上分析，我们可以得出以下结论：第一，标准化协整方程的确立说明，农村居民收入的提高对农村居民的消费有正向的刺激作用。第二，通过建立向量自回归（VAR）模型，在此基础上进行的脉冲响应分析和方差分解，结果表明：（1）农村居民收入和城镇化发展对农村居民消费的影响存在时滞，滞后期为2年，从第3年开始对农村居民消费有正向的推动作用，并在长期趋于稳定,同时从农村居民消费对城镇化率的响应图来看，城镇化率对促进农村居民消费有更积极的影响。方差分解的结果也论证了这一点，农村居民消费LRC的误差在前两期主要受自身冲击，随后农村居民收入LRI和城镇化率UR对农村居民消费的预测误差解释能力越来越强，城镇化率的解释在第五期更是达到了41%左右，二者在第七期的冲击能解释农村居民消费的50%以上。（2）农村居民收入提高和消费提高对城镇化的发展存在1年期的时滞，第一期之后，脉冲响应中农村居民消费对城镇化率的正效应逐渐增大到19期的0.019并趋于稳定，这表明农村居民消费的提高，引起城镇化水平有规律的波动。这与劳动力等生产要素在市场间的自由流动有关，只要市场是完善的，这个循环波动过程是持久的。给农村居民收入一个标准差冲击时，城镇化率小幅上升，直到第五期峰值0.007，之后呈现下降和平稳趋势，也就是说农村居民收入的增长冲击促进了城镇化率的提高，但作用有限。第三，本文分析下农村居民收入对城镇化率冲击的响应结果。当给城镇化率一个正向的标准差冲击时，对当期农村居民收入基本为0，此后开始有正的响应，第2期为0.05，第三期又下降到0.03，之后又上升到第四期的0,05并接着保持平稳。结果表明，城镇化率的提高，对农村居民收入有一个稳定的促进作用。城镇化将农产品的供给者变成需求者，扩大了农产品的刚性需求。同时，城镇化的加速有利于提高农业劳动生产率，改善农民的收入结构。鉴于以上结论，对安徽发展新型城镇化的目标，本文提出以下建议：一是安徽省内合肥、马鞍山、芜湖等主要城市发挥好承接沿海东部地区产业转移的优势与潜力，吸纳东部返乡和就近转移的农民工，加快产业集群发展和人口集聚。在此基础上发展小城镇专业化经济的特征，形成若干专业化的城镇群，发展城镇经济，从而进一步解决农村人口向城镇人口转变中的就业问题，促进农民增收，真正实现人口城镇化。二是目前我国服务业增加值占国内生产总值比重仅为46.1%，与发达国家74%的平均水平相距甚远，与中等收入国家53%的平均水平也有较大差距，安徽目前这一数值仅为32.7%，还有较大空间。加快发展安徽服务业应是产业结构优化升级的一个重要方向。三是新型城镇化不仅仅是农村人口向城镇人口的转变，强调在产业支撑、人居环节、生活方式等方面由“乡”到“城”的转变。收入促进城镇化发展的效果有限，因此，在发展产业升级、促进就业的同时，应加快城镇基础医疗服务、教育、公共交通、社会保障等基础设施、公共服务体系的完善和发展，从而做到“以人为本”的城镇化。四是加快推出土地征用市场化改革方案，开展农村集体土地入市，让农民能够获得更多的土地出让收益，从而避免城镇化过程造成的新贫困和不平等。政府在土地市场化的基础上，可以改革土地财税制度，比如可以征收一定比例的土地增值税，作为农村人口进城住房、子女教育等社会保障问题的支出，解决农民的后顾之忧，从而提振农民消费信心，形成新的消费市场和消费热点，这进一步推进了城镇化的有效推进。

作者：陆正和李正明单位：上海理工大学管理学院