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    基于協(xié)整理論的新疆消費(fèi)水平實(shí)證研究

    2020-04-11 02:05:28
    關(guān)鍵詞:單位根城鎮(zhèn)居民協(xié)整

    林 杉

    (西安財經(jīng)大學(xué) 陜西 西安 710100)

    一、緒論

    (一)選題的背景和意義

    本論文通過建立一個符合社會主義市場經(jīng)濟(jì)特色和新疆地區(qū)發(fā)展特色的宏觀經(jīng)濟(jì)模型,全面描述國民經(jīng)濟(jì)各領(lǐng)域簡單的相互關(guān)系及相互影響。本文主要針對居民消費(fèi)模塊進(jìn)行研究,通過協(xié)整檢驗理論,建立誤差修正模型和向量自回歸方程體系,這是年度宏觀經(jīng)濟(jì)模型的重要組成部分。

    二、新疆居民收入與消費(fèi)協(xié)整關(guān)系的實(shí)證分析

    (一)數(shù)據(jù)來源與說明

    本文對新疆維吾爾自治區(qū)1994-2014年間宏觀經(jīng)濟(jì)中的消費(fèi)模塊進(jìn)行實(shí)證分析,主要針對消費(fèi)與收入的關(guān)系進(jìn)行研究,試圖通過協(xié)整分析來判斷收入與消費(fèi)是否存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。由于城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民的收入消費(fèi)函數(shù)存在較大的差異,故本文將居民消費(fèi)分為城鎮(zhèn)居民消費(fèi)和農(nóng)村居民消費(fèi)兩部分。

    本文的數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》。原始數(shù)據(jù)為1994-2014年新疆城鄉(xiāng)居民收入與消費(fèi)數(shù)據(jù),將其剔除價格因素的影響。本文選取的統(tǒng)計變量有城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(YUR)、農(nóng)村居民人均純收入(YRR)、城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出(CUR)、農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出(CRR)。由于各變量數(shù)據(jù)不全都是平穩(wěn)的,為增強(qiáng)其平穩(wěn)性,并消除可能存在的異方差現(xiàn)象,我們對選取的數(shù)據(jù)進(jìn)行取自然對數(shù)處理,處理后上述變量分別設(shè)為LYU、LYR、LCU、LCR,對數(shù)變化不會改變原變量之間的協(xié)整關(guān)系。

    (二)協(xié)整理論與誤差修正模型的實(shí)證分析

    1.平穩(wěn)性檢驗(單位根檢驗)

    本文基于單位根檢驗原理,利用Eviews6.0軟件采用ADF方法對各變量及其差分變量進(jìn)行單位根檢驗,其檢驗結(jié)果如下表1。

    表1 各變量及其差分變量的單位根檢驗統(tǒng)計表

    由表1的結(jié)果分析知,上述所檢驗的變量均為非平穩(wěn)變量,即均有單位根的存在,故需對各變量進(jìn)行差分并繼續(xù)利用ADF法進(jìn)行檢驗差分后各變量的平穩(wěn)性。

    2.協(xié)整關(guān)系的檢驗

    根據(jù)依據(jù)上一節(jié)變量的單位根檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn),在5%的顯著水平下,LYU與LCU、LYR與LCR均為I(1)變量,由于同階單整變量之間可能存在協(xié)整關(guān)系,故在檢驗協(xié)整關(guān)系時只需要檢驗LYU與LCU、LYR與LCR的協(xié)整關(guān)系。構(gòu)造的協(xié)整方程具體如下:

    (1)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)與收入的潛在協(xié)整方程為:

    LCU=-0.225384+0.996167LYU

    t值:(-2.506993)(100.1782)

    (2)農(nóng)村居民消費(fèi)與收入的潛在協(xié)整方程為:

    LCR=0.061892+0.965713LYR

    t值:(0.229353)(28.18165)

    δt=LCR-0.061892-0.965713LYR

    (3)誤差修正模型(ECM)

    通過軟件擬合得到誤差修正模型及其相關(guān)檢驗量和擬合指標(biāo)如下:

    ΔLCUt=0.003706+0.954634ΔLYUt-1.191605ecmt-1

    (0.313335) (9.183232) (-5.0165)

    此時得到殘差是否自相關(guān)檢驗的結(jié)果與滯后期的結(jié)果如表2所示:

    表2 誤差修正模型殘差自相關(guān)檢驗結(jié)果

    顯然,直到滯后5期的殘差自相關(guān)檢驗結(jié)果都表明殘差是不相關(guān)的,因此上述誤差修正模型是合理的。

    上述誤差修正模型顯示,城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)短期波動一方面受到收入的短期波動影響,影響程度為0.954634,但并不受到消費(fèi)和收入差分滯后期的影響,因此這種影響是沒有滯后效應(yīng)的。城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)短期波動另一個影響就是反應(yīng)在誤差修正模型的修正項ECM中。對于兩個變量的誤差修正模型來說,誤差修正想系數(shù)一定顯著為負(fù),從而實(shí)現(xiàn)偏離均衡的調(diào)整機(jī)制,其系數(shù)反映了變量波動偏離長期均衡時的調(diào)整速度與能力。就本文的實(shí)證結(jié)果而言,新疆城鎮(zhèn)居民的誤差修正指數(shù)為-1.191605,相對于短期波動的系數(shù)而言,調(diào)整速度和力度相當(dāng)強(qiáng)烈。

    三、居民消費(fèi)向量自回歸模型(VAR)體系的構(gòu)建

    (一)模型變量的設(shè)定

    本章具體就消費(fèi)、收入、價格以及金融的關(guān)系利用向量自回歸的理論建立相應(yīng)的VAR模型體系,所選取的內(nèi)生變量有城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)(LYU)、農(nóng)村居民人均消費(fèi)(LYR)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(LCU)、農(nóng)村居民人均純收入(LCR)、城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價格指數(shù)(LCPIU)、農(nóng)村居民消費(fèi)價格指數(shù)(LCPIR)。

    (二)模型的構(gòu)建

    1.單位根檢驗

    表3 各變量的單位根檢驗結(jié)果表

    由表4-1結(jié)果分析知,上述的兩種價格指數(shù)變量均含有單位根,即為非平穩(wěn)變量。進(jìn)一步檢驗非平穩(wěn)變量的一階差分的平穩(wěn)性可得:在1%的顯著水平下,兩個變量都為一階單整變量,即I(1)變量。結(jié)合上一章的單位根檢驗結(jié)果知,LYU、LCU、LCPIU均為I(1)變量,LYR、LCR、LCPIR也為I(1)變量,這滿足協(xié)整關(guān)系的前提條件。

    2.協(xié)整檢驗

    表4 城鎮(zhèn)的VAR模型各個標(biāo)準(zhǔn)與滯后期的關(guān)系

    表5 農(nóng)村的VAR模型的各個標(biāo)準(zhǔn)與滯后期的關(guān)系

    注:*表示該信息指標(biāo)下應(yīng)該選擇的階數(shù)

    上一章中對協(xié)整關(guān)系的檢驗采用的方法是EG兩步法,這種方法只適用于單方程的協(xié)整關(guān)系的檢驗,而本章的兩個模型中均含有三個變量,故不能繼續(xù)采用EG法進(jìn)行檢驗,本章采用Johansen和Juselius的特征根跡檢驗(trace檢驗)和最大特征值檢驗兩種方法進(jìn)行檢驗。JJ法不僅檢測出變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系,而且能夠確定出協(xié)整變量的個數(shù)。具體檢驗結(jié)果如表6、表7所示:

    表6 城鎮(zhèn)消費(fèi)體系中各序列協(xié)整檢驗的結(jié)果

    注:**表示在1%的顯著水平下拒絕原假設(shè)

    表7 農(nóng)村消費(fèi)體系中各序列協(xié)整檢驗的結(jié)果

    注:*表示在1%的顯著水平下拒絕原假設(shè)

    由表3、表4知,在1%的顯著水平下,變量LYU、LCU、LCPIU三個變量之間存在協(xié)整關(guān)系,且只有一個協(xié)整向量;在1%的顯著水平下,變量LYR、LCR、LCPIR、三個變量之間也存在只有一個協(xié)整向量的協(xié)整關(guān)系,這為VAR模型建立的合理性提供了前提。

    3.VAR模型的構(gòu)建

    (1)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)VAR(1)模型:

    (2)農(nóng)村居民消費(fèi)VAR(3)模型:

    模型整體檢驗結(jié)果如表8。從整體檢驗結(jié)果來分析,兩個模型的AIC和SC值都很低,擬合的效果也都很好,故可以進(jìn)行預(yù)測。

    表8 居民VAR模型的整體檢驗結(jié)果

    (三)VAR模型的模擬與預(yù)測

    1.對歷史數(shù)據(jù)的模擬

    為了更加客觀地描述模型的預(yù)測能力,本文將先采用“樣本內(nèi)預(yù)測”的方式,針對1994-2014年進(jìn)行“預(yù)測”,依據(jù)上一節(jié)求解的VAR模型,對各變量的殘差進(jìn)行分析,得出相對誤差表。即對已知的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,得出的預(yù)測值與我們所知道的真實(shí)值進(jìn)行比較,得出模型的預(yù)測誤差,預(yù)測的相對誤差(預(yù)測誤差/實(shí)際值)如表9所示,由此可評價模型的預(yù)測能力,這樣做的好處是不需要花費(fèi)更長的時間等待新數(shù)據(jù)的產(chǎn)生。

    表9 居民消費(fèi)VAR模型預(yù)測絕對誤差表 (單位:%)

    由表4-8知,城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)的最大預(yù)測誤差約為0.963%,城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的最大預(yù)測誤差約為1.078%,城鎮(zhèn)居民消費(fèi)指數(shù)的最大預(yù)測誤差約為1.039%。同理,由表4-9知,農(nóng)村居民人均消費(fèi)的最大預(yù)測誤差約為0.855%,農(nóng)村居民人均純收入的最大預(yù)測誤差約為1.906%,農(nóng)村居民消費(fèi)指數(shù)的最大預(yù)測誤差約為3.171%。由此可見,除了城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)的預(yù)測效果低于農(nóng)村居民人均消費(fèi)之外,其它兩項指標(biāo)的預(yù)測最大誤差都是城鎮(zhèn)消費(fèi)體系的指標(biāo)較低??傮w來說,所有指標(biāo)的預(yù)測的最大誤差均在5%以內(nèi),因此預(yù)測誤差整體滿足要求,這說明模型的短期預(yù)測能力很高,可以進(jìn)行預(yù)測。

    四、結(jié)論與建議

    可以采取措施來改善人民的消費(fèi)觀念的差異,逐步改善農(nóng)村經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)及農(nóng)村設(shè)施,大力發(fā)展旅游業(yè),豐富農(nóng)民收入來源,充分提高農(nóng)民的收入,同時,加大對農(nóng)業(yè)發(fā)展的扶持力度,降低農(nóng)民對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投資的風(fēng)險度。為進(jìn)一步促進(jìn)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平的提高,政府可放寬買房、買車的限度,完善社會保障體系及信用體系,提高中低層收入者的工資水平,促使人們將儲蓄轉(zhuǎn)化為消費(fèi)。

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