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一、理論模型

首先構(gòu)建一個代表性農(nóng)村消費(fèi)者兩期的基本經(jīng)濟(jì)模型，消費(fèi)者面臨兩期的最優(yōu)消費(fèi)決策，消費(fèi)者的效用函數(shù)為。考慮政府財政支出和經(jīng)濟(jì)波動的影響。為簡化分析，政府財政支出僅討論財政對農(nóng)支出變量，假定財政對農(nóng)支出Z的經(jīng)濟(jì)效率為δ，經(jīng)濟(jì)波動對收入的影響系數(shù)為ζ。財政對農(nóng)支出對農(nóng)村居民消費(fèi)的影響可以分為兩個方面，一方面投入性支出增加和提升了農(nóng)村公共產(chǎn)品與服務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量，從而改善了農(nóng)村的生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)境，提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，有利于農(nóng)民增加收入從而提高消費(fèi)能力。同時，農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施的完善也有利于營造促進(jìn)農(nóng)民消費(fèi)的客觀環(huán)境，比如在公共產(chǎn)品供給不足時可能轉(zhuǎn)變?yōu)樗饺俗孕刑峁瑪D占私人消費(fèi)，并且基礎(chǔ)設(shè)施性質(zhì)的公共物品缺乏會限制農(nóng)村居民的消費(fèi)，如公路道路和加油站的不足使得農(nóng)民汽車消費(fèi)的意愿不足。另一方面補(bǔ)貼性支出會直接增加農(nóng)民收入，拉動農(nóng)村居民消費(fèi)。如2002年之前的農(nóng)產(chǎn)品價格補(bǔ)貼，2002年之后對耕種農(nóng)戶的直接補(bǔ)貼等。綜上，財政對農(nóng)支出的經(jīng)濟(jì)效率是正值。經(jīng)濟(jì)波動對收入的影響作用存在爭議，一些學(xué)者認(rèn)為經(jīng)濟(jì)波動會導(dǎo)致高產(chǎn)出，如Schumpeter（1934）認(rèn)為經(jīng)濟(jì)波動能降低企業(yè)改進(jìn)效率行為的機(jī)會成本，有利于企業(yè)效率的提高；［29］Mirman（1971）經(jīng)濟(jì)波動會導(dǎo)致更高的預(yù)防性儲蓄和投資，最終促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。［30］還有一些學(xué)者認(rèn)為經(jīng)濟(jì)波動會帶來產(chǎn)出的損失，如凱恩斯（1936）認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)波動導(dǎo)致企業(yè)投資風(fēng)險的上升，從而降低社會投資水平；［31］Bemanke（1983）、Ramey和Ramey（1991）從滯留成本出發(fā)，由于企業(yè)投資的時滯和不可逆轉(zhuǎn)，經(jīng)濟(jì)波動增加了投資回報的不確定性，使得企業(yè)投資意愿減弱。［32］［33］但是，上述研究都是關(guān)于發(fā)達(dá)國家的研究，不能將其研究結(jié)論直接套用于我國。國內(nèi)近年來也出現(xiàn)了一些有代表性的研究成果，如李永友（2006）、陳太明（2008）等。［34］［35］研究結(jié)論的不一致給提出假設(shè)帶來了一定困難，為解決這一問題，我們暫且參照李永友（2006）、陳太明（2008）、盧二坡和曾五一（2008）［36］的研究，假定ζ小于零。當(dāng)然，這一假定還有待于實(shí)證部分的檢驗(yàn)。由式（10）知，代表性農(nóng)村消費(fèi)者的消費(fèi)與財政對農(nóng)支出具有正向關(guān)系，與經(jīng)濟(jì)波動具有反向關(guān)系，故提出如下兩個命題：命題1：財政對農(nóng)支出對農(nóng)村消費(fèi)者的消費(fèi)具有擠入效應(yīng)。命題2：經(jīng)濟(jì)波動對農(nóng)村消費(fèi)者的消費(fèi)具有擠出效應(yīng)。

二、數(shù)據(jù)、變量與模型說明

（一）數(shù)據(jù)與變量說明農(nóng)村居民消費(fèi)（RC）選擇農(nóng)村居民人均消費(fèi)水平作為變量，為了使歷年數(shù)據(jù)具有可比性，以1978年為不變價對歷年數(shù)據(jù)進(jìn)行了計算，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》1986—2012年。財政對農(nóng)支出（AE）選擇國家財政支出中歷年支援農(nóng)村生產(chǎn)支出和各項(xiàng)農(nóng)業(yè)事業(yè)費(fèi)作為變量，1998年和2007年統(tǒng)計口徑發(fā)生了變化，從1998年開始農(nóng)業(yè)基本建設(shè)支出包括增發(fā)國債安排的支出，2007年開始統(tǒng)計口徑為農(nóng)林水事務(wù)支出。為保證數(shù)據(jù)的連貫性，我們統(tǒng)一使用中央財政用于“三農(nóng)”的支出。數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》1986—2012年。經(jīng)濟(jì)波動（EF）選擇歷年實(shí)際GDP增長率減去預(yù)期到的GDP增長率，預(yù)期到的GDP增長率采用HP濾波方法得到，為檢驗(yàn)結(jié)論的穩(wěn)健性，還采取了BP濾波方法作為參照。數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》1986—2012年。除上述變量外，為了更加真實(shí)的反應(yīng)變量之間的相互影響和因果關(guān)系，以及檢驗(yàn)變量之間關(guān)系的穩(wěn)健性，我們引入控制變量。經(jīng)濟(jì)增長（GDP）用國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)（1978年＝100）作為變量，物價水平（RCPI）用農(nóng)村居民消費(fèi)價格指數(shù)（1985年＝100）作為變量，農(nóng)村居民收入（RI）用農(nóng)村居民人均純收入作為變量，以1978年為不變價進(jìn)行計算。數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》1986—2012年。為弱化可能存在的異方差性和偏態(tài)性，并降低對極端觀測值的敏感性，對所有變量做自然對數(shù)處理。為保證解釋變量不受到自然對數(shù)化后正負(fù)號改變的影響，對數(shù)值小于1的變量加一后再取自然對數(shù)。

（二）模型說明由于考慮了各變量可能存在的滯后性，本文建立分布滯后模型來檢驗(yàn)財政對農(nóng)支出與經(jīng)濟(jì)波動對農(nóng)村居民消費(fèi)的影響作用。

三、估計結(jié)果

（一）數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性描述表1給出了主要變量的基本統(tǒng)計信息，圖1、圖2和圖3給出了農(nóng)村居民消費(fèi)、財政對農(nóng)支出及經(jīng)濟(jì)波動的核密度圖，從中可以看出三個變量分布密度的動態(tài)變化。

（二）單位根檢驗(yàn)與協(xié)整檢驗(yàn)采用ADF檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)，結(jié)果顯示變量序列l(wèi)nRC、lnAE、lnEF、lnGDP、lnRCPI、lnRI均服從非平穩(wěn)的I（1）過程。為節(jié)省篇幅，不再給出具體的檢驗(yàn)過程與結(jié)果。由于變量序列l(wèi)nRC、lnAE、lnEF、lnGDP、lnRCPI、lnRI均是一階單整序列，符合協(xié)整檢驗(yàn)的要求。采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，給出跡檢驗(yàn)與最大特征根的兩種檢驗(yàn)結(jié)果，見表2。

（三）估計結(jié)果

對被解釋變量序列進(jìn)行自相關(guān)與偏自相關(guān)分析，如圖4：由自相關(guān)分析圖可知，當(dāng)滯后期k＝7時，序列的樣本自相關(guān)系數(shù)才明顯落入隨機(jī)區(qū)間，自相關(guān)函數(shù)表現(xiàn)為拖尾；偏自相關(guān)分析圖顯示，滯后一期的偏自相關(guān)系數(shù)明顯不為零，滯后2期以后的偏自相關(guān)系數(shù)都在置信區(qū)間內(nèi)，偏自相關(guān)函數(shù)具有截尾性。故可建立AR（p）模型，p值可以取1或2，最終經(jīng)AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則判定。正態(tài)性檢驗(yàn)：估計的參數(shù)在統(tǒng)計學(xué)意義上是否顯著十分關(guān)鍵，在進(jìn)行ARMA模型回歸之前，我們是假定εt服從正態(tài)分布的，所以有必要檢驗(yàn)這一假定是否成立。利用Jarque－Bera統(tǒng)計量對標(biāo)準(zhǔn)化殘差的正態(tài)性進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)顯示Jarque－Bera統(tǒng)計量是0．634，伴隨概率是0．728，即在5％顯著水平下不顯著，故接受殘差服從正態(tài)性的假設(shè)。異方差檢驗(yàn)：在存在異方差的條件下，使用最小二乘法得到的參數(shù)估計量仍然是無偏的，但參數(shù)的方差是有偏的，則會導(dǎo)致假設(shè)檢驗(yàn)失效，所以需要檢驗(yàn)表4的ARMA模型是否存在異方差。采用Breusch－Pagan－Godfrey和White兩種檢驗(yàn)方法，結(jié)果顯示Breusch－Pagan－Godfrey檢驗(yàn)的ObsR－squared的值是6．183，伴隨概率是0．186，即5％顯著水平下不顯著，故接受同方差的原假設(shè)；White檢驗(yàn)的ObsR－squared的值是3．895，伴隨概率是0．691，即在5％顯著水平下不顯著，故同樣接受同方差的原假設(shè)。此外，在表4中我們特別報告了穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，結(jié)果顯示穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤遠(yuǎn)小于所對應(yīng)估計的參數(shù)值。結(jié)合T檢驗(yàn)、正態(tài)性檢驗(yàn)和異方差檢驗(yàn)的結(jié)果，說明表4的ARMA模型是可以接受的。由表4的回歸方程知，長期均衡過程中，財政對農(nóng)支出對農(nóng)村居民消費(fèi)有擠入效應(yīng)，經(jīng)濟(jì)波動對農(nóng)村居民消費(fèi)有擠出效應(yīng)，經(jīng)濟(jì)增長與農(nóng)村居民消費(fèi)價格指數(shù)都能夠促進(jìn)農(nóng)村居民消費(fèi)，相對來說經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用更大。同時，農(nóng)村居民消費(fèi)具有滯后影響，滯后一期對當(dāng)前消費(fèi)有正向作用，滯后二期有反向作用。這樣，命題1和命題2以及理論模型中關(guān)于ζ的假設(shè)都得到了證實(shí)。

（四）內(nèi)生性討論如果回歸方程存在內(nèi)生性，則OLS的估計結(jié)果可能會產(chǎn)生有偏性和非一致性。上述ARMA模型中，財政對農(nóng)支出有可能是內(nèi)生變量，這是因?yàn)樨斦r(nóng)支出與農(nóng)村居民消費(fèi)之間可能互為因果關(guān)系，一方面財政對農(nóng)支出有利于增加農(nóng)民收入，從而帶動消費(fèi)；另一方面農(nóng)村居民消費(fèi)水平的提高意味著農(nóng)民對農(nóng)業(yè)經(jīng)營投入的增加，反過來對財政對農(nóng)支出有一定的影響。為了證實(shí)財政對農(nóng)支出是內(nèi)生變量的猜測，采用Durbin－Wu－Hausman檢驗(yàn)，選擇財政對農(nóng)支出滯后一期作為工具變量（其原因隨后進(jìn)行解釋），財政對農(nóng)支出作為被解釋變量，工具變量連同原模型中其他解釋變量一起作為解釋變量，運(yùn)用OLS進(jìn)行回歸，得到殘差項(xiàng)μ；將殘差項(xiàng)μ與原模型中所有解釋變量作為解釋變量，財政對農(nóng)支出作為被解釋變量，運(yùn)用OLS進(jìn)行回歸，發(fā)現(xiàn)μ的回歸系數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果為t－Statistic＝－245，prob．＝003，顯著，故變量財政對農(nóng)支出確實(shí)是內(nèi)生變量。為解決這一問題，我們采取工具變量法。運(yùn)用工具變量必須注意工具變量的有效性，也就是說工具變量不僅要與財政對農(nóng)支出高度相關(guān)，還必須滿足外生性，即該工具變量只能通過財政對農(nóng)支出間接影響農(nóng)村居民消費(fèi)，而不能直接作用于農(nóng)村居民消費(fèi)。如果只使用唯一一個工具變量，則無法從統(tǒng)計上檢驗(yàn)工具變量的外生性假設(shè)，但如果能夠?qū)ふ业絻蓚€或兩個以上的工具變量，則可以通過過度識別來檢驗(yàn)工具變量組是否都符合外生性的要求。為了充分保證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文使用兩個工具變量，通過過度識別檢驗(yàn)來保證工具變量組確實(shí)是合適的。①檢驗(yàn)財政對農(nóng)支出過程中，我們運(yùn)用了其滯后一期作為工具變量，是因?yàn)楫?dāng)期的農(nóng)村居民消費(fèi)不會影響上一期的財政對農(nóng)支出，即滯后一期的財政對農(nóng)支出與原模型的隨機(jī)干擾項(xiàng)不會存在同期相關(guān)性，可視為外生的。而滯后一期的財政對農(nóng)支出與當(dāng)期財政對農(nóng)支出是高度相關(guān)的，檢驗(yàn)得到財政對農(nóng)支出與其滯后一期的相關(guān)系數(shù)是0986，所以滯后一期的財政對農(nóng)支出是一個合適的工具變量。另外考慮農(nóng)村土地面積，農(nóng)村土地面積越大，意味著農(nóng)村居民對公共物品的需求越大，農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入也越大，即政府為實(shí)現(xiàn)既定的服務(wù)目標(biāo)必然要加大對農(nóng)支出，所以農(nóng)村土地面積與財政對弄支出密切相關(guān)。另一方面，土地面積不會直接影響居民消費(fèi)水平。土地面積的大小可能會影響該區(qū)域的消費(fèi)總量，但人均消費(fèi)主要與個體因素有關(guān)，故土地面積不會影響人均消費(fèi)值，而本文采用的就是農(nóng)村人均消費(fèi)水平，很好地規(guī)避了可能存在的土地面積對消費(fèi)總量的影響這一點(diǎn)，因此農(nóng)村土地面積可視為外生的。由于各類年鑒均無農(nóng)村土地面積的直接數(shù)據(jù)，我們使用耕地面積與住宅面積之和作為替代值，其中住宅面積等于農(nóng)村人均住房面積與農(nóng)村人口數(shù)量之積。檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)財政對農(nóng)支出與農(nóng)村土地面積的相關(guān)系數(shù)為0695，所以農(nóng)村土地面積是一個合適的工具變量。為了更進(jìn)一步的檢驗(yàn)選擇的兩個工具變量是否合適，我們檢驗(yàn)滯后一期的財政對農(nóng)支出和農(nóng)村土地面積是否會直接影響農(nóng)村居民消費(fèi)水平。檢驗(yàn)方法是：將滯后一期的財政對農(nóng)支出和農(nóng)村土地面積分別放入回歸方程，考察回歸系數(shù)相應(yīng)的p值，查看p是否大于01，大于則說明不存在直接影響，即認(rèn)為是好的IV。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，滯后一期的財政對農(nóng)支出的系數(shù)p值為0116，農(nóng)村土地面積的系數(shù)p值為0347，進(jìn)一步說明了滯后一期的財政對農(nóng)支出和農(nóng)村土地面積是合適的工具變量。由于工具變量數(shù)量多于內(nèi)生變量，需要采用過度識別方法檢驗(yàn)工具變量的有效性。首先使用2SLS方法估計模型，得到殘差ε，將殘差ε對所有外生變量回歸，獲得R2，在所有IV都與擾動項(xiàng)不相關(guān)的零假設(shè)之下，nR2服從自由度為q的卡方分布，q等于工具變量個數(shù)減去內(nèi)生變量個數(shù)，若nR2超過設(shè)定的顯著性水平的臨界值，則拒絕原假設(shè)，即至少部分IV不是外生的，工具變量失效。按照上面方法，得到R2＝0075，樣本量是24，故nR2＝180，小于自由度為1的卡方分布的臨界值384，不能拒絕原假設(shè)，說明我們選擇的工具變量都是有效的。至此，我們充分檢驗(yàn)了所選擇的兩個工具變量是好的IV。下面利用滯后一期的財政對農(nóng)支出與農(nóng)村土地面積作為工具變量，為檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)定性，分別使用2SLS和GMM方法對前面的ARMA模型進(jìn)行回歸，分析結(jié)果是否發(fā)生變化，見表5。表5回歸結(jié)果顯示，2SLS和GMM的回歸結(jié)果基本是一致的，說明工具變量法的回歸結(jié)果是可信的。2SLS回歸結(jié)果與表4的回歸結(jié)果相比較，財政對農(nóng)支出的系數(shù)基本不變，由0144變?yōu)?149；經(jīng)濟(jì)波動的影響略微弱化，由－23669變?yōu)椋?1606；經(jīng)濟(jì)增長的系數(shù)變大，由27218增大為25039；農(nóng)村居民消費(fèi)價格指數(shù)不變，由0608變?yōu)?638。GMM回歸結(jié)果與表4的回歸結(jié)果相比較，財政對農(nóng)支出的系數(shù)略有下降，由0144下降為0130；經(jīng)濟(jì)波動的影響略微變?nèi)酰桑?3669變?yōu)椋?1792；經(jīng)濟(jì)增長的系數(shù)也變大，由27218增大為25036；農(nóng)村居民消費(fèi)價格指數(shù)基本不變，由0608變?yōu)?624。綜合2SLS和GMM的回歸結(jié)果，說明直接用OLS回歸的結(jié)果確實(shí)是有偏的，使用多個工具變量以后，財政對農(nóng)支出、經(jīng)濟(jì)波動、經(jīng)濟(jì)增長以及農(nóng)村居民消費(fèi)價格指數(shù)對農(nóng)村居民消費(fèi)的影響程度有所變動但變動的方向是一致的。運(yùn)用工具變量得到的方程同樣證明了命題1和命題2以及理論模型中關(guān)于ζ的假設(shè)是成立的。

四、結(jié)論與建議

文章在理論分析的基礎(chǔ)上，通過對中國1985—2011年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，首先進(jìn)行單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)，排除虛假回歸的可能性，建立了ARMA模型，又考慮到財政對農(nóng)支出的內(nèi)生性，尋找合適的工具變量后，使用2SLS與GMM兩種方法進(jìn)行估計，保證了結(jié)論的可信性，結(jié)論如下：一是財政對農(nóng)支出對農(nóng)村居民消費(fèi)水平有明顯的擠入效應(yīng)。財政對農(nóng)支出每增加1％，農(nóng)村居民消費(fèi)會增加013％，說明財政對農(nóng)支出可以提高農(nóng)村居民消費(fèi)，改善農(nóng)民生活。二是經(jīng)濟(jì)波動對農(nóng)村居民消費(fèi)水平有較強(qiáng)的擠出效應(yīng)。實(shí)證結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)波動變動1％，農(nóng)村居民消費(fèi)將變動21792％。很可能是由于經(jīng)濟(jì)波動大幅的改變了農(nóng)村居民的收入水平，導(dǎo)致消費(fèi)水平也有較大的變動。三是農(nóng)村居民消費(fèi)有一定的滯后效應(yīng)。滯后一期的消費(fèi)水平對當(dāng)期消費(fèi)有顯著的正向作用，說明農(nóng)村居民消費(fèi)存在“棘輪效應(yīng)”，能上不能下；滯后二期的消費(fèi)水平則會抑制當(dāng)期的消費(fèi)，意味著早期的消費(fèi)支出對當(dāng)前消費(fèi)由一定的制約作用，農(nóng)村居民消費(fèi)有著一定時期（比如三年）內(nèi)的計劃性。四是經(jīng)濟(jì)增長與農(nóng)村居民消費(fèi)價格水平對農(nóng)村居民消費(fèi)有正向作用，特別是在所有考察的變量中，經(jīng)濟(jì)增長的作用最大，系數(shù)達(dá)到25036，意味著經(jīng)濟(jì)增長1％，農(nóng)村居民消費(fèi)支出將增加25036％。結(jié)合農(nóng)村居民消費(fèi)價格水平對農(nóng)村居民消費(fèi)也有正向影響，我們認(rèn)為一方面經(jīng)濟(jì)增長帶來了收入的增長進(jìn)而拉動消費(fèi)需求，另一方伴隨經(jīng)濟(jì)增長日益上升的物價水平也導(dǎo)致了消費(fèi)支出的被迫增加。本文的政策含義主要有兩點(diǎn)：第一，由于財政對農(nóng)支出對農(nóng)村居民消費(fèi)水平的顯著擠入效應(yīng)，在當(dāng)前階段增加財政對農(nóng)支出對啟動農(nóng)村市場有重要意義。目前財政對農(nóng)支出占財政支出的比重很小，增長空間很大，政府可以通過改善財政支出結(jié)構(gòu)來增加財政對農(nóng)支出。同時，科學(xué)的對財政對農(nóng)支出進(jìn)行管理，積極整合財政支農(nóng)資金，允許和鼓勵各地探索多渠道、多形式的支農(nóng)資金來源，以提高農(nóng)業(yè)競爭力，切實(shí)增加農(nóng)民收入，擴(kuò)大農(nóng)村居民消費(fèi)需求。第二，經(jīng)濟(jì)波動對農(nóng)村居民消費(fèi)有顯著的擠出效應(yīng)，并且消費(fèi)的變動幅度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高出經(jīng)濟(jì)波動。農(nóng)村居民收入偏低，對風(fēng)險較為厭惡，一旦出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)波動會引發(fā)嚴(yán)重的恐慌情緒，對消費(fèi)的抑制非常明顯。一般來說，高收入群體偏好增長，低收入群體偏好平抑波動。因此，政府應(yīng)在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的同時，充分重視對經(jīng)濟(jì)波動的平抑。此外，政府也應(yīng)當(dāng)適度增加面向“三農(nóng)”的投入，完善面向農(nóng)民的社會保障體系，消除他們面臨的風(fēng)險，使農(nóng)村居民消費(fèi)時無后顧之憂。

作者：成謝軍張偉江可申單位：南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院南京師范大學(xué)中北學(xué)院江蘇第二師范學(xué)院