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农学学报 05,5(5):3-8 Joural of Agriculture www.caaj.org 基于地市区域的吉林省农村居民消费特征研究刘子玉, 肖静, 李静 ( 吉林交通职业技术学院, 长春 300; 长春大学管理学院, 长春 300) 摘要 : 首先对研究吉林省地市区域的农村居民消费特征的必要性进行了分析, 利用空间经济学模型对 986 0 年吉林省 9 个地市的面板数据进行分析, 并得出结论, 即不同地市的农村居民消费呈现空间集聚现象,9 个地市的农村居民消费具有空间自相关性, 在此基础上, 提出各级政府在制定促进吉林省农村居民消费时, 要考虑消费引导的空间作用机制等建议关键词 : 地市区域 ; 农村居民消费 ; 空间自相关检验模型中图分类号 :F6 文献标志码 :A 论文编号 :04-0938 The Research about Characteristics of the Rural Residets Cosumptio Based o City Area i Jili Provice Liu Ziyu, Xiao Jig, Li Jig ( Chagchu Uiversity Maagemet School, Chagchu 300, Jili, Chia Chagchu Uiversity Maagemet School, Chagchu 300, Jili, Chia) Abstract: This paper firstly aalyzes the ecessity of the research about characteristics of the rural residets cosumptio based o city regio i Jili Provice, ad the it uses the spatial ecoometric model to aalyze the pael data about 9 cities from 986 to 0 i Jili provice, ad draws a coclusio that the rural residets cosumptio appears the pheomeo of the spatial cocetratio i differet cities, ad has spatial correlatio i 9 coutry- side. Based o this foudatio, the govermet should cosider the mechaism of the spatial fuctio guided by cosumptio, whe it puts forward to the strategy about promotig ad developig the stadard of rural residet s cosumptio i Jili Provice. Key words: City Area; The Rural Residets Cosumptio; The Test Model of Spatial Autocorrelatio 0 引言近年来, 国际经济形势受到欧债危机和全球经济低迷等一系列因素影响, 中国或多或少的受到了冲击, 吉林省作为中国的农业大省, 也不同程度感受到全球需求暴跌的冲击, 就业压力加剧, 这些都直接影响到吉林省民众的生活为了应对这种冲击, 吉林省应该从发展方式转变上看待问题, 要积极扩大内需, 特别是要加快形成主要依靠消费需求拉动经济增长的格局吉林省通过改变三驾马车中, 从前将投资作为第一位的格局, 把消费放到了首位, 统括扩大居民消费需求实现吉林省经济增长的长期目标吉林省是农业大省, 拥有 49.7 万农村居民, 因此如何解决吉林省农村居民消费问题是摆在吉林省各级政府面前的一个关键问题因为吉林省农村居民的消费长期低迷, 其消费率 [] 一致持续在 60% 以上, 明显高于全国平均水平及邻省而吉林省的农村居民消费所占比重却持续降低, 从基金项目 : 吉林省教育厅项目吉林省农村居民消费不足问题研究 ( 吉教科文合字 [03] 第 38 号 ); 吉林省教育厅项目居民收入分配差距对吉林省经济增长影响研究 ( 吉教科文合字 [03] 第 505 号 ); 吉林省教育科学十二五规划课题吉林省高等教育投入与经济发展协调研究 (ZC09); 吉林省社会科学基金项目吉林省农业机械化发展的系统分析与对策研究 (0B34) 第一作者简介 : 刘子玉, 男,969 年出生, 吉林蛟河人, 副教授, 博士后, 研究方向 : 居民消费通信地址 :300 长春市新电台街 63 号吉林交通职业技术学院管理工程分院,E-mail:lzy988@6.com 通讯作者 : 肖静, 女,974 年出生, 吉林长春人, 副教授, 博士后, 研究方向 : 物流和消费通信地址 :300 长春市卫星路 6543 号长春大学管理学院物流系,E-mail:jigxiao66006@6.com 收稿日期 :04-09-5, 修回日期 :04--7

4 刘子玉等 : 基于地市区域的吉林省农村居民消费特征研究 980 0 年的 3 年间下降了近 6 个百分点, 因此, 如何提高吉林省农村居民的消费水平, 引导吉林省的农村居民朝着正确的消费方向前进, 也是促进吉林省农村经济增长, 调整好经济结构, 促进吉林省更好的改善民生的重要决策吉林省的农村居民消费又存在着区域性的不同特点, 特别是吉林省不同地市的农村居民消费水平不同, 消费结构也不一样, 如何破解吉林省不同地市之间的农村居民消费水平不同的问题, 防止经济在不同地市之间的不均衡和集聚现象, 同时也是吉林省各级政府改善民生, 制定相应经济政策和消费政策的重要内容之一笔者根据吉林省的省情, 并对吉林省地市区域的农村居民收入和消费价格指数的空间依赖性进行分析, 分析吉林省不同地市的农村居民消费的区域差异和集聚特征, 为吉林省制定相关政策提供有价值的参考文献回顾理论界认为, 消费是一个国家不断向上发展的根本动力, 消费是现阶段投资消费出口等三驾马车中最重要的一部分, 是社会再生产总过程中的重要组成部分关于居民消费问题的研究已不鲜见, 一般是通过消费函数对某一个地区的消费进行估测 [] ; 通过扩展性线性支出系统模型来计算当地的恩格尔系数 [] ; 也有的通过扩展性线性支出系统模型来计算消费倾 [3] [4] 向, 进而进行消费结构的弹性分析等学者王进对中国的农村居民消费进行了不同区域的分类, 并总结 [5] 出不同区域的消费特征 ; 韩爽分析了世界金融危机对中国不同区域的影响, 通过对拉动区域经济增长的主要动力的具体分析, 阐述扩大内需政策对促进区域经济发展的意义 ; 学者 Ravallio [6] 通过对区域性经济与农村居民消费的经济模型的研究来分析不同地域的农 [7] 村居民消费问题 ; 鲜祖德利用消费函数探讨了扩大内需的办法, 通过消费力度来解决农村地区的经济发 [8] 展滞后问题 ; 相丽驰等为了研究浙江的农村居民消费需求问题, 使用了扩展线性支出系统模型 ; 林江鹏等 [9] 采用经济计量函数模型研究中国不同区域的城乡居民收入与消费的支出关系 ; 郑春梅 [0] 胡燕京等 [] 张 [] 锦宗等也利用不同的计量模型, 对不同区域的农村居民消费进行了探讨但是, 作者通过中国知网上的相关文献查找可知, 通过空间相似性消费空间分布格局等方面进行研究农村居民消费的文献并不是很多调查显示, 吉林省地市区域的农村居民消费即存在显著的差异, 同时又存在着显著的集聚现象, 农村居民消费存在着明显的不平衡根据吉林省各地市的统计公报可知, 长春市 0 年的农村居民家庭平均每人全年生活消费支出为 5855 元, 比上一年增长了 9.3%, 是白城的 3.69 倍, 可见吉林省地市区域农村居民的消费空间区域差异比较显著, 而且还存在着集聚现象, 分析吉林省地市区域的农村居民消费与收入之间是否存在着空间的依赖性, 分析吉林省地市区域的农村居民消费是否会产生空间差距现象, 以及分析产生空间差距现象的原因, 等等这些分析都是为提高吉林省各个地级市的消费水平解决各个地级市消费不均衡, 从而提高整个吉林省的消费水平空间计量模型的相关理论笔者利用空间自相关检验模型 (Global Spatial Autocorrelatio) [3-4], 根据变量选择不同的数据并进行处理, 对吉林省地市区域的农村居民消费特征进行分析研究全域空间的自相关是从整个区域空间来探讨吉林省不同地市的农村居民消费的空间分布情况 [5-7] Mora I 的基本公式见式 () Mora I =[ i = j = W ij (Y i - Ȳ)(Y j - Ȳ)]/[S i = j = W ij ] () 这里的 S = (Y i - Ȳ),Ȳ = i = Y i,y i 表示为吉林 i = 省第 i 个地市的农村居民消费量, 表示为吉林省地市的总数,W ij 表示为二进制的邻近空间权值的矩阵 ; 主要是为了对空间对象的相互邻近关系进行描述, 经常被用来设定为相邻的距离的权值, 因此可以表示如式 () W ij = ì 当区域 i 和区域 j 相邻 í î 0 当区域 i 和区域 j 不相邻 () 式中,i=,,,; j=,,,; m= 或者 m 可以针对 Mora I 的指数的计算结果进行标准化见式 (3) Mora I - E(Mora I) Z(d) = (3) VAR(Mora I) 根据地理空间数据的分布情况可以计算标准化 Mora I 的期望值见式 (4) E(Mora I)= - (4) - 对常用正态分布的空间数据假设, 其方差算式见式 (5) VAR(Mora I) = ω + ω + 3ω 0 - ω 0 ( - ) E 0 (Mora I) (5) 利用式 (4) 和式 (6) 的差值来检验吉林省个地市区域的农村居民消费是不是存在着全域空间的自相关

5 关系根据文献 [] 中资料可知, 空间计量模型主要分成两种, 一种是空间滞后模型, 它的形式是 y=pwy+ xβ+ε, 另一种是空间误差模型, 它的形式为 y=xβ+ε, 这里的 ε 是随机误差项向量, 而且 ε=wε+μ, 限于篇幅, 这里就不再赘述 3 吉林省地市区域农村居民消费特征研究的实证本论文把吉林省地市区域农村居民人均消费作为被解释变量, 把吉林省地市区域的农村居民收入水平价格水平为解释变量, 建立模型, 取吉林省的长春市吉林市四平市辽源市通化市白山市松原市白城市延边市 9 个地级市进行回归分析, 以此来验证凯恩斯的绝对收入假说数据来源吉林省各年统计年鉴和吉林省各地市的各年年鉴有的可能缺少某年的居民价格指数, 就用居民消费价格指数代替, 因为分析的空间状态, 所以利用消费价格指数不会影响具体的分析结果为了检验吉林省各地市区域的农村居民消费的差异与集聚的规律, 本文拟提出个假设作为检验的工具, 第一个就是假设吉林省各个地市的农村居民消费行为满足于凯恩斯绝对收入假设理论第二个就是假设吉林省地市区域的农村居民消费存在着空间集聚的特征模型如式 (6) C it = α it + β Y it + β P it + μ r,t =,,,T (6) 这里的 C 表示消费额,Y 表示收入,P 表示消费价格指数,α 与 β i(i=,) 为待估参数,β i 表示为边际消费倾向, 通过分析模型形成整体上是否成立来研究吉林省各地市区域的农村居民的消费支出是否取决于收入的绝对水平笔者选择 0 年的数据进行分析, 所获得的 9 个地市区域的计算结果参见表所示, 拟合优度为 0.875, 大于 0.8,F 值为 35.847, 伴随概率为.774e -0., 说明模型总体上成立, 又由于收入变量的参数 β i 是 0.804,P 是 0, 这也说明了吉林省地市区域农村居民收入决定消费, 而且边际消费倾向还比较大, 所以, 满足第一个假设吉林省农村居民消费符合凯恩斯的绝对收入假说的原理根据表的结果可以看出来, 模型是成立的, 但是模型中还反映出来模型中应该有的常数项没有显现出来, 再有就是价格变量的假设检验接受了原假设为 0, 说明该模型反应的结果与现实生活相违背, 这不符合常理, 这可能是因为吉林省不同地级市所处的地理环境不同, 经济发展不同, 消费文化和消费偏好不同等缘故所以如果利用传统的消费截面数据分析解释不了显著的区域空间差异对消费的影响范围和程度的因此对解释地市区域农村居民的消费与收入价格间的复杂关系如果采用一般的截面回归分析是难以解释的下面利用 Mora I 的统计量和零假设检验来估算吉林省各地市区域之间农村居民消费的相关性从表的结果来看,986 0 年期间 9 个地市区域消费 ( 根据常理, 为了不出现伪回归,ECQ 取对数 ) 的 Mora I 平均值是 0.4748, 而且每一年的无空间相关假设的概率也都在 0.05 以下, 说明了吉林省内相邻的表吉林省地市区域农村居民消费 OLS 回归分析结果变量常数标准差 t P 常数 -5403.7 890.56-0.4754 0.6359 收入变量的参数 0.804 0.0704 0.7458 0.0000 价格变量的参数 54.84 0.98 0.49047 0.64 拟合优度 0.875 F 值 35.847.774e -0. 对数释然函数值 8.569 赤池信息量准则 467.55 施瓦兹信息量准则 475.84 表 986 0 年吉林省地市区域农村居民消费的 Mora I 统计值年份 986 年 987 年 988 年 989 年 990 年 99 年 99 年 993 年 994 年 995 年 996 年 997 年 998 年 999 年 Mora I 0.375 0.39 0.43 0.496 0.475 0.439 0.399 0.38 0.374 0.47 0.465 0.474 0.448 0.40 年份 000 年 00 年 00 年 003 年 004 年 005 年 006 年 007 年 008 年 009 年 00 年 0 年 0 年平均值 Mora I 0.47 0.46 0.45 0.48 0.47 0.409 0.4 0.44 0.44 0.453 0.448 0.4 0.430 0.4748

6 刘子玉等 : 基于地市区域的吉林省农村居民消费特征研究地市区域的消费水平存在着一般意义的正相关, 从这一点来看第二个假设是成立的最后再以 00 年和 00 年为例进行分析图和图是 00 年和 00 年吉林省各地市区域人均消费 Mora I 指数散点图, 根据空间自相关检验模型计算得到 Mora I 的 00 年和 00 年统计值, 吉林省 9 个地市区域农村居民消费指数 00 年 Mora I 为 0.4307,00 年 Mora I 为 0.445 通过计算结果可知, 吉林省农村居民消费行为表现为, 消费水平较高的地市是相邻的, 相邻地市的消费水平也相近 wc00 4 3 0 - -4-0 4 c00 图 00 年吉林省各地市区域人均消费的 MoraI 指数散点图 wc00 4 3 0 - -4-0 4 c00 图 00 年吉林省各地市区域人均消费的 MoraI 指数散点图图和图是 00 年和 0 年吉林省 9 个地市区域的农村居民消费位于四个象限内的空间 Mora I 散点分布情况, 图中反映了地市区域农村居民消费行为的空间集聚特征, 下面来验证第二个假设由图可知,000 年长春位于第一象限, 属于高 - 高的自相关关系的集群, 松原和四平属于第二象限是低 - 高的负空间自相关关系集群, 白城通化白山辽源等地市在第三象限, 是低 - 低的空间自相关关系的集群, 吉林市和延边朝鲜族自治州在第四象限, 是高 - 低的空间自相关关系通过图可知,0 年, 长春吉林延边朝鲜族自治州在第一象限, 是高 - 高的自相关关系的集群, 松原在第二象限是低 - 高的负空间自相关关系集群, 白城通化白山辽源 4 个市位于第三象限, 也是低 - 低的空间自相关关系的集群 ; 四平在第四象限, 属于高 - 低的空间自相关关系因为本论文中线性回归模型中的最小二乘估计忽略了空间效应, 导致了所设定的模型不合理为了进一步验证是否存在着空间的自相关性, 在吉林省范围内进行了地市区域农村居民消费的空间滞后和空间误差模型检验, 检验方法详见参考文献 [], 检验结果详见表 3 最后要把表和表 4 中的检验结果进行对比分析, 通过分析可知,SLM 和 SEM 的 R-squared 都大于 ols 回归的拟合优度, 并且 SEM 的 R-squared(0.957) 的值大于的 R- squared(0.909) 的值, 也大于 ols 回归的 R- squared(0.875); 比较 Logl,AIC 和 SC 的值也发现, SEM 模型的 Logl 值为 - 34.664, 大于 SLM- 37.557, SEM 模型的 AIC 和 SC( 分别为 460.854 和 469.578) 也小于 SLM 的 ( 分别为 469.570 和 49.57), 因此 SEM 模型是相对较优的模型再从参数的估计结果来看, SEM 模型的常数项为 4497.6 元, 是吉林省 9 个地市区域农村居民的一年基本消费的平均水平, 价格指数前的参数为 -45.99, 表明价格的上升对于农村居民的消费下降有强烈的反映, 但是 SLM 模型的常数估计结果为负数, 价格指数前的参数为正数, 不符合经济事实, 综合上面的分析,SEM 模型是最优的模型从表 4 中可以看出, 吉林省的各个地级市的农村居民消费在各个市域之间存在空间的扩散效应, 说明吉林省相邻地级市之间消费是互相影响的, 而且地市区域的消费也具有空间的相互影响现象虽然在表 4 中显示的价格变量通过了显著性水平为 5% 的显著性表 3 空间滞后模型和空间误差模型检验结果检验 MI/DF value P Mora s I 指数 ( 误差 ) 0.347 3.450 0.00 拉格朗日乘数 ( 滞后 ) 0.564 0.473 稳健的拉格朗日乘数 ( 滞后 ) 0.0744 0.759 拉格朗日乘数 ( 误差 ) 6.087 0.040 稳健的拉格朗日乘数 ( 误差 ) 5.6077 0.08 稳健的拉格朗日乘数 ( 季节性自回归移动平均模型 ) 6.754 0.0459

7 表 4 吉林省地市区域农村居民消费的空间滞后和空间误差模型 ML 估计结果变量系数 a Std.E SLM Z-value 系数 b Std.E SEM Z-value 常数 -550.73 47.84-0.468 0.639 4497.6 5097.66 0.574 0.0587 滞后常数 0.08044 0.079 0.699 0.49 价格变量的参数 50.74 0.579 0.49 0.645-45.99 75.647-0.5997 0.0574 收入变量的参数 0.7058 0.079 9.0544 0.000 0.8040 0.0664.79 0.0000 λ 0.73543 0.40 6.07 0.0000 统计检验 DF DF 拟合优度 0.909 0.957 对数释然函数值 -37.557-34.664 赤池信息量准则 469.570 460.854 卡方检验 047 4309 施瓦兹信息量准则 49.57 469.578 似然比检验 0.59 0.4687 9.046 0.007 检验, 可是却没有通过 % 的检验, 这也充分证明了吉林省的物价还是比较稳定的, 农村居民消费的物价弹性小, 这是主要是因为吉林省各个地市区域的农民消费基本上都集中在生活必需品, 价格方面的作用不是很强, 因此对消费量的影响不是很大 4 结论笔者借助空间经济计量模型, 在考虑到空间因素影响的条件下, 探讨了吉林省地市区域的农村居民消费所具有的特征, 通过研究表明 : () 吉林省不同地市间的农村居民消费呈现出空间集聚现象经济发展水平决定了消费水平, 由于吉林省相邻地市的经济水平相当也就导致了相邻地市的消费水平也接近, 消费模式也是伴随着当地经济发展而定的自从吉林省实行了长吉图开发开放先导区的国家战略, 国家给予很多政策支持, 更为长吉两市的经济联动增长提供了动力支持, 只有农村居民的收入水平提高了, 才能提高消费水平农村居民的消费环境不好, 消费理念消费文化也比较低, 导致消费性价比也比较低, 不仅如此, 农村居民还存在着习惯于维持性消费和示范和攀比的现象 () 吉林省 9 个地市的农村居民消费具有明显的空间自相关性利用空间滞后模型, 通过对吉林省地市区域的农村居民消费特征进行分析, 反映出吉林省地势区域的农村居民消费具有明显的空间依赖性, 地理空间效应对吉林省 9 个地级市的农民消费起着一定的作用通过前文中的检验可知, 空间误差模型还是能够很好地解释吉林省不同地级市的农民消费的变化规律及其影响因素的空间作用机制 (3) 吉林省在制定农村居民消费政策时应该考虑空间的相关性根据吉林省的地图来看, 地域狭长, 区域跨度较大, 各个市域的发展各不相同, 从地市区域的范围来看, 每个地级市的消费结构都不一样, 消费存在着空间的正向依赖性, 邻近地市的农民可以说有着传染性, 存在着溢出效应, 基于此, 吉林省在制定农村居民消费政策时就应该把空间相关性考虑进来, 同时制定政策时要向发展比较落后的地市倾斜, 通过稳定物价, 建立完善的社会保障机制, 增强消费信心, 改进农村地区销售网络, 完善农村基础设施问题等下功夫 5 讨论 () 针对居民消费方面的研究有很多, 以往的文献主要是针对收入与消费之间的关系进行分析, 如果说采用计量经济模型进行分析, 一般采用的都是利用误差修正模型或者是采用扩展的误差修正模型进行研究, 如果针对多个地区进行不同时序的研究就会采用面板数据模型, 但是面板数据模型只能反映出各个主体之间的差别, 不能反应某一主体发生变动时对周围各个主体带来的影响以及相互之间的依赖性, 而空间相关模型就解决了这一问题 () 根据空间经济学理论, 任何经济活动都不能脱离其特定的空间载体本论文采用 Mora I 的统计量对吉林省 9 个地市的农村居民消费的空间性进行了分析, 可以认为, 该理论不仅应用于消费, 而且还可以应用到金融气候投资等各个方面

8 刘子玉等 : 基于地市区域的吉林省农村居民消费特征研究参考文献 [] 刘子玉. 吉林省农村居民消费问题研究 [D]. 长春 : 吉林大学,00 (6):90-0. [] 耿晋娟. 基于改进的 ELESM 法的城市居民最低生活保障标准测算以山西省为例 [J]. 兰州学刊.03():99-07. [3] 车茹雅. 陕西城镇居民消费结构的 ELES 模型分析 [J]. 统计与决策.008(3):84-87. [4] 王进. 中国农村消费区域分类及其特征分析 [J]. 农业经济,0 (0):87-89. [5] 韩爽. 扩大内需与区域经济发展 [J]. 科技信息,008(3):4-4. [6] Ravallio. Geographic poverty traps A mico model of cosumptio growth i rural Chia[J].Joural of Applied Ecoometrics,00,8 (7):39-346. [7] 鲜祖德. 从农民消费行为看扩大内需的对策 [J]. 统计研究,003(8): 8-. [8] 相丽驰, 金晓彤. 基于扩展线性支出系统的浙江农民消费需求研究 [J]. 统计与决策,006(8):60-6. [9] 林江鹏, 刘旺霞. 中国城乡居民收入与消费支出关系的实证研究 [J]. 经济问题探索,007(4):6-9. [0] 郑春梅, 孙颖. 范丙文. 中国农民消费特征实证分析 [J]. 经济问题, 008(3):78-80. [] 胡燕京, 董迎迎. 中国农民消费问题的计量分析 [J]. 西安财经学院学报,006():59-65. [] 张锦宗, 朱瑜馨. 山东省各市地农村居民消费结构差异性对应分析 [J]. 中国农学通报,00(8):9-95. [3] 曹娜. 基于 ELES 模型的河南省城乡居民消费结构比较分析 [J]. 怀化学院学报,04():67-70. [4] 孙爱军. 中国省域农民消费的空间计量分析 [J]. 农村经济,009(8): 5-56. [5] 曾国平, 罗航艳, 曹跃群. 我国农业区域经济发展的空间计量分析 [J]. 统计与决策,0(9):00-0. [6] 吴玉鸣. 空间计量经济模型在省域研发与创新中的应用研究 [J]. 数量经济技术经济研究,006(5):44-50 [7] 姚建平. 中国城市最低生活保障标准水平分析 [J]. 中国软科学, 0():57-67. [8] 杨立雄. 最低生活保障制度存在的问题及改革建议 [J]. 中国软科学,0(8):7-84. [9] 赵成柏. 地区生产服务业发展差异的空间计量分析 [J]. 商业研究, 00(4):68-73. [0] 孙洋. 空间计量模型中空间矩阵的物用及其影响 [J]. 统计研究, 009(6):87-9.