农村和城镇的人均居民消费对我国人均GDP的影响

农村和城镇的人均居民消费对我国人均GDP的影响 农村和城镇的人均居民消费对我国人均GDP的影响  文章从人均量的角度通过计量经济模型的，得出了农村居民消费成为我国经济增长的主要动力，并分析了目前为何农村市场启动不力，以及给出了一点点解决这个问题的小小的建议，还望老师和同学指点。 文章总共分为四个部分。一：问题的提出。在这一部分里，我们主要谈的是目前中国国内的内需不足严重的影响了我国经济的发展，政府在启动内需的时候是应该把重点放在城镇还是农村市场呢？二：建立计量经济学模型。通过建立计量经济模型来讨论农村和城镇的人均居民消费对我国人均GDP的的影响，得出农村居民人均消费对我国人均GDP的影响要比城镇居民人均消费对我国人均GDP的影响要大。三：问题的分析。为什么我国目前农村市场启动不力。四：问题的补救。对于目前农村市场启动不力的情况，我们给出了自己的一点小建议。 农村和城镇的人均居民消费对我国人均GDP的影响 一、问题的提出         从经济学的角度来讲，一个社会的经济增长主要来自两个方面的的推动：一是生产推动即供给推动，一个是需求拉动即消费拉动。目前我国中国市场已完全消除了日用品和食物短缺的现象。居民消费结构亦发生了很大变化，中国人民的消费观念也发生了很大的转变。因此我国的消费的增长对我国的投资的增长以及所带来的经济的增长，在改革开放的20几年里是显而易见的。在经济时代，我国的经济增长主要是靠高积累低消费来推动的，也就是生产推动经济的增长，使中国在一穷二白的基础上建立了初步的工业现代化；改革开放以后，我国由计划经济体制转变为市场经济体制，经济增长的主要约束已经有短缺经济时代的资源供给约束转变为市场需求的约束，市场需求的规模已成为决定生产规模和投资规模的主要因素。从社会再生产过程来看，投资需求不过是中间需求，只有消费才是社会再生产的终点和新的起点，只有消费需求才是真正的最终需求，消费需求规模的扩大和结构的升级才是经济增长的根本动力。 而在最终消费中，居民消费是最主要的一块。因此，居民的消费是影响消费增长的最主要的因素。在我国，居民的消费占了我国消费总量的绝大部分，占到总消费的80%以上，因此中国人民的消费状况将直接关系到我国的经济增长。但是目前中国的情况已经出现了生产过剩的情况，而消费情况却一直徘徊不前，无法给经济的增长注入新的动力，消费的制约作用明显的显露出来。从我国目前的情况来看，内需不足，特别是消费不足已经成为制约我国经济发展的主要因素。因此扩大居民消费成为拉动我国经济增长的重要力量，国家的经济政策也反映了这一点，“增加消费，扩大需求，启动市场”已经成为我国经济政策的基本目标。  既然居民消费是经济增长的关键，那么通过刺激居民的消费可以在多大程度上促进经济的增长呢？而且，在我国居民消费还存在着两个几乎完全不同的消费群体：农村居民和城市居民。对于两个不同的消费群体，他们各自的消费对我国的经济增长孰轻孰重呢？即我国政府应该将经济的增长点着重放在刺激哪个消费群体上呢？是农村居民呢还是城市居民呢？最近几年来政府已经给公务员加了好几次薪，每次的幅度还是比较大的，政府的行为无非就是想通过提高这些人（主要是城市居民）可支配收入来刺激他们的消费，从而在城市居民中形成一个消费的示范效应，从而带动整个城市居民的消费，以达到刺激经济增长的目的。但是我们政府的这些行为似乎有些失灵，中国的经济增长并没有因此而快速增长起来。那么是不是就是说城市居民的消费对中国的经济增长没有推动呢？政府目前在大力的减轻农民的负担，是不是就是说农村的居民的消费对中国的经济增长的作用更加重要呢？我们不能只是从这些事实来评价孰轻重，下面我们就从人均量的角度出发，建立计量经济模型来对上述问题进行分析。   二、建立计量经济学模型         我们选取人均国民生产总值（GDP）——Y作为因变量，分别以农村居民人均消费X1和城镇人均消费X2作为自变量。具体数据见下： obs Y X1 X2 Y1 X3 X4 1978 379 138 405    1979 417 158 434 38 20 29 1980 460 178 496 43 20 62 1981 489 199 562 29 21 66 1982 525 221 576 36 22 14 1983 580 246 603 55 25 27 1984 692 283 662 112 37 59 1985 853 347 802 161 64 140 1986 956 376 920 103 29 118 1987 1104 417 1089 148 41 169 1988 1355 508 1431 251 91 342 1989 1512 553 1568 157 45 137 1990 1634 571 1686 122 18 118 1991 1879 621 1925 245 50 239 1992 2287 718 2356 408 97 431 1993 2939 855 3027 652 137 671 1994 3923 1118 3891 984 263 864 1995 4854 1434 4874 931 316 983 1996 5576 1768 5430 722 334 556 1997 6054 1876 5796 478 108 366 1998 6307 1895 6217 253 19 421 1999 6547 1918 6750 240 23 533      数据来源《中华人民共和国年鉴2001》 在建立模型之前，我们先来分析数据的残差是否成正态分布。利用图形：        从图表和JB值我们可以认为残差是成正态分布的。所以我们可以进行计量经济模型的建立。        我们根据以上数据可以通过线形回归模型对我国人均GDP值与农村居民消费水平和城镇居民消费水平之间的关系进行计量模型分析。通过计算机的EVIEWS的计算，我们得到以下的结果。 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/16/02   Time: 21:23 Sample: 1978 1999 Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  C -108.9537 22.31052 -4.883513 0.0001 X1 1.187216 0.207986 5.708155 0.0000 X2 0.665068 0.060974 10.90741 0.0000 R-squared 0.999378     Mean dependent var 2332.818 Adjusted R-squared 0.999313     S.D. dependent var 2165.980 S.E. of regression 56.78700     Akaike info criterion 11.04262 Sum squared resid 61270.51     Schwarz criterion 11.19139 Log likelihood -118.4688     F-statistic 15266.17 Durbin-Watson stat 1.119108     Prob(F-statistic) 0.000000    所以我们得到以下的结果：Y=-108.9537+1.187216X1+0.665068X2                                                               (22.31052)   (0.207986)       (0.060974)                                                            （t=-4.883513）(5.708155)         (10.90741)                                                        R-Squared=0.9994  df=21        从上面的估计的结果可以看出：可决系数R-Squared=0.9994，表明模型在整体的拟和非常好。系数显著性检验：对于C、X1、X2的系数，t的统计量的绝对值都>2,都通过了检验。        下面我们进行模型的检验。         我们先进行多重共线性的检验。利用相关系数距阵。  X1 X2 X1  1.000000  0.995478 X2  0.995478  1.000000          从相关系数距阵我们可以看出X1和X2两个解释变量之间存在很强的多重共线性。          下面我们进行异方差的检验。我们利用ARCH检验。得到下面的结果。 ARCH Test: F-statistic 0.022026     Probability 0.995372 Obs*R-squared 0.083334     Probability 0.993760      Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 09/19/99   Time: 00:15 Sample(adjusted): 1981 1999 Included observations: 19 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  C 3014.068 1686.728 1.786931 0.0942 RESID^2(-1) -0.073599 0.304019 -0.242087 0.8120 RESID^2(-2) 0.011864 0.301051 0.039409 0.9691 RESID^2(-3) 0.010485 0.316632 0.033115 0.9740 R-squared 0.004386     Mean dependent var 2896.181 Adjusted R-squared -0.194737     S.D. dependent var 4330.869 S.E. of regression 4733.814     Akaike info criterion 19.94751 Sum squared resid 3.36E+08     Schwarz criterion 20.14634 Log likelihood -185.5014     F-statistic 0.022026 Durbin-Watson stat 1.759988     Prob(F-statistic) 0.995372 从上面的检验我们可以看出模型不存在异方差。        但是我们使用的数据是时间序列数据，所以有可能会产生自相关性，那么我们就需要检验方程是否能通过D-W检验。从上面的结果表中我们可以得出D-W=1.119108，给定显著性水平a=0.05，查D-W表，n=22,k`=2，得到下限临界值dl=1.147,上限临界值du=1.541,所以我们无法判断是否存在自相关，在这种情况下，上面的模型的参数估计量和参数显著性检验就可能失去意义。所以我们对原始数据采取一阶差分，得到Y1=Y(i+1)-Y(i)，X3=X1(i+1)-X1(i),  X4=X2(i+1)-X2(i),采用新的变量Y1,X3,X4建立新的计量经济模型。通过计算机Eviews软件得到： Dependent Variable: Y1 Method: Least Squares Date: 12/16/02   Time: 21:30 Sample(adjusted): 1979 1999 Included observations: 21 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  X3 1.362537 0.227887 5.978999 0.0000 X4 0.590932 0.071165 8.303733 0.0000 R-squared 0.962749     Mean dependent var 293.7143 Adjusted R-squared 0.960789     S.D. dependent var 293.9663 S.E. of regression 58.21082     Akaike info criterion 11.05641 Sum squared resid 64381.49     Schwarz criterion 11.15589 Log likelihood -114.0923     Durbin-Watson stat 1.809116 所以我们得到以下结果：Y1=1.362537X3+0.590932X4 (0.227887） （0.071165）                                                   （t=5.978999）(8.303733)                                                R-squared=0.962749  df=21        从上面的结果我们可以看出：模型拟和的比较好，各个参数通过了显著性检验.我们再次对第二个模型进行检验。        首先进行多重共线性的检验。利用相关系数距阵。  X3 X4 X3 1 0.814562452658 X4 0.814562452658 1         从距阵可以看出：多重共线性有所降低，但是还是很大。由于我们考虑的二者对因变量的共同影响，所以我们可以容忍存在多重共线性。        接着我们进行异方差的检验。利用ARCH检验。 ARCH Test: F-statistic 1.969106     Probability 0.165025 Obs*R-squared 5.341338     Probability 0.148442      Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 09/19/99   Time: 00:33 Sample(adjusted): 1982 1999 Included observations: 18 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  C 1517.984 1391.947 1.090548 0.2939 RESID^2(-1) -0.004187 0.259137 -0.016157 0.9873 RESID^2(-2) 0.312535 0.279035 1.120056 0.2815 RESID^2(-3) 0.478138 0.344707 1.387085 0.1871 R-squared 0.296741     Mean dependent var 3467.403 Adjusted R-squared 0.146043     S.D. dependent var 4682.496 S.E. of regression 4327.086     Akaike info criterion 19.77631 Sum squared resid 2.62E+08     Schwarz criterion 19.97417 Log likelihood -173.9868     F-statistic 1.969106 Durbin-Watson stat 1.836653     Prob(F-statistic) 0.165025 从上面的检验结果我们可以看出模型不存在异方差。 我们再来进行自相关的检验。利用图示法： 从图形我们可以看出随机误差不存在明显的自相关。        所以我们利用第二个模型进行分析。        从第二个模型我们可以看出：在其他条件保持不变的情况下，只要农村居民人均消费1元，那么所带来的人均GDP的增长为1.363元，而城镇居民人均消费1元，所带来的人均GDP的增长只有0.5909元。因此我们可以得出：在影响我国人均GDP增长的居民消费的因素中，农村居民的人均消费的增长对人均GDP的影响要大于城镇居民人均消费的增长的影响，因此国家想通过扩大居民消费来拉动我国经济增长，就必须把刺激农村居民的消费放在首要的位置。         我国农村有8亿多居民在农村，占全国人口的70%以上，可以说是世界上最大的一个消费群体，农村人均消费的任何的一点的增长，汇总起来就是一个惊人的数值。但是从实际的情况我们可以看出，农村目前的消费并不是很活跃，可以说是停滞不前，为什么会产生这种情况呢？下面我们就来分析目前农村的消费情况。 三、问题的分析：当前我国农村居民的消费形势        从前20年的长期趋势可以看到，最终消费在经济增长中的贡献份额下降，并不是城镇居民造成的，城镇居民消费对经济增长的贡献率20年来基本持平，大幅下降的是农村居民的消费份额。国务院发展研究中心有关专家完成的一份研究指出，农村居民消费对经济增长的贡献份额整个80年代基本在35%上下波动，90年代以后，降到了20%左右，减少了15个百分点。如果把城乡人民消费作为100，农村居民已从1979年的68%降到1998年的47.1%，城市居民则从32%提高到52.9%。在城市消费品零售额中，乡村所占比重，1978年是52%，1984年达到最高的59%，之后就直线下降，1997年已降到43.4%。这表明，这两年的内需不足，主要是农民的最终消费需求不足。  为什么会出现这种情况呢？一个重要的原因就是农村居民对经济增长和收入的提高有着十分不乐观的预期。在80年代初，农村实施家庭联产承包责任制，顺应了经济的发展形势，极大的提高了农民兄弟的生产积极性，农村居民的收入增长速度一度超过了城市居民的收入增长速度。但是随后我国的经济进入调整阶段，经济增长速度开始放慢。而1997年的东南亚金融危机使得我国经济受到较大的影响，我国的经济形势也有通货膨胀转为通货紧缩，这对农村经济的影响是很严重的，乡镇企业在经历了高速发展之后，随着全国的经济形势的转变，开始走下坡路，同时农产品的过剩导致农产品价格的下降，城市化进程不快等等这些因素，都直接导致了农村居民的收入增幅持续的下滑。从一些数据我们可以看出，1997年，农村居民人均纯收入比上年仅增长4.6%，增幅下跌4.4个百分点；1998年农村居民人均纯收入的增长率也仅为4.3%,1999年为3.8%；而同期城镇居民家庭人均可支配收入年均增长率在8.15%。长期的经济低迷和收入增长缓慢使农村居民收入对未来的收入预期降低，储蓄倾向增强，当前消费倾向减少。98年的人均消费仅仅增长了19元，99年也只增长了23元，几乎农村居民的消费水平降到了历史的最低水平.从目前农村经济运行情况来看，农村居民收入增长缓慢，农民对未来增收的预期不稳，产生了当前消费紧缩的倾向。        虽然农村居民的消费水平在总体上是不断提高的，生活质量也得到了巨大的改善。但是农村居民消费的外部环境比较差，极大的制约了农村市场的启动。由于目前在我国农村地区没有一个稳定的社会保障体系，再加上农村目前实行的也是独生子女政策，农民必须将本来就不高的收入储存起来，以应付未来的诸多不确定性。在农村，农民必须要考虑自己的住房、终身大事、子女的教育、老人的后事等等这一系列的巨额支出。因为在农民的心里一个人的生老病死是很重要的，在操办这些事的时候必须隆重，这些必要的支出几乎就成为了农民一生的“奋斗”目标，他们不可能拿出多余的钱来进行所谓的其他消费。而信贷消费在我国城市也只是刚刚兴起，在农村“寅吃卯粮”的事情是会被认为是“败家子”的行为，所以这一套在农村的最近的几年以及将来的一段时间里都是行不通的。所以农村的消费环境、农民的消费习俗等因素也是制约我国农村居民消费的难以增长的一个瓶颈。  在整体上，我国目前的买方市场和消费不足还有明显的体制性。而且只要阻碍居民消费扩大的体制性、环境因素未得到有效的遏制和消除，即使通过提高收入来扩大消费需求，政策效应也会弱化,实施增加收入以刺激消费增长的政策效应也会受到影响.农村的这种情况更是如此,体制的约束作用极为显著.国家实行城乡分离的政策使得一些已经富裕的农村人口无法城市化,大量的农村剩余劳动力无法转移出去,这些都直接制约了农村居民收入的提高和消费水平的提高,只要的他们消费观念不转变,即使转移到了城市,他们的消费方式也很难发生转变,也就无法提高消费水平.   四、问题的补救：如何促进农村居民的消费        目前农村居民收入增幅持续回落，农村市场消费需求不旺，回升乏力的现象，如何采取有效的激励农民进行消费，进而促进中国的经济增长便成为了当务之急。         首先就是要通过各种有效的途径提高农民的收入，增加农村居民的现期的消费需求能力。在西方经济学里，我们认为在各种假定的条件下，消费是收入的函数，收入是决定消费的重要变量。从前面的数据也可以看出：在90年代初及中期，农民的人均消费的增幅较大，这其中的主要原因就是因为在这个时期，农村人均纯收入有较大幅度的增长。因此，增加收入会有效的的扩大消费需求。在现期，农村居民正面临着由吃穿转变为以用为特征的消费结构的升级，居民家庭正处于家电普及的阶段，潜在的需求很大。对于彩电、电冰箱、洗衣机等家用电器，农村居民不是没有需求，而是没有购买能力，收入的水平大大的影响了农村居民的消费水平的提高。而且根据传统的消费经济理论，低收入阶层有较高的消费倾向，高收入阶层只有较低的消费倾向。所以，农村居民的消费倾向是高于城镇居民的消费倾向的，提高农民的实际收入水平所带来的消费的需求的增加会比城镇的居民收入水平增加所带来的效果大。        从增加农民收入这点来考虑，我们首先就要调节好目前农产品的结构。目前农产品结构趋同造成农产品相对过剩，直接导致了农产品的价格下跌。因此，更新观念，调整优化农业生产结构是新形势下农民增收的重要举措。其次国家要继续支持乡镇企业的发展，给予乡镇企业优惠的政策和资金等各方面的支持，是乡镇企业能增强吸纳就业的能力，提高农民报酬的收入水平。再次目前中国对农业的补贴还不到农产品总产值的2％，和其它发达国家比起来相差很大。中国目前的发展情况已经到了工业反哺农业的时候了，那么国家可以通过搞好农田水利基本建设，加大农村基础设施建设的投资力度，积极开拓农村市场。当然最主要的还是要将减轻农民的负担，这才是增加农民收入的可靠保证。         其次就是要健全农村社会保障制度，稳定农村居民的支出预期。无论从那个方面来讲，建立完善的社会的保障制度是有利于维持和稳定居民未来收入和消费预期的。但是目前我国的社会保障制度一直是为城镇居民建立的，不管是在计划经济形势下的对国家职工实行的“从摇篮到坟墓“的全方位的社会保障体制，还是目前市场经济体制下出台的住房、医疗、教育、养老等体制改革统统是为城镇居民准备的。毛主席时代曾经在农村地区实行的“赤脚医生”可以说是一种医疗保障体制，但是最后也被取消了。所以对于农村居民来说，遇到上面这些事情就只能完全靠自己平时的储蓄，或是向自己的亲戚朋友借用。如果能够建立一套完整的农村居民的社会保障体系，使得农村居民对未来可能发生的不确定的事件做到心里有数，自然就可以有效的刺激农村居民的当前消费。         再次积极推进农村城镇化，消除城乡之间的体制差别。目前的城市化滞后是我国农产品和工业品双重过剩的症结所在。因此农村城镇化应当是中国启动内需的重要内容。通过农村城镇化进程，转化农村剩余劳动力，提高劳动生产率，增加农民的收入，改变农民的生活方式，提高消费水平。       参考书籍：《中华人民共和国年鉴2001》 《中国年度发展报告》  《关于当前居民消费增长的几个问题》  《多方位启动居民消费需求的对策思考》