驻马店市城乡居民收入差距与消费差距之间的因果关系分析我国城乡居民收入差距的分析

驻马店市城乡居民收入差距与消费差距之间的因果关系分析我国城乡居民收入差距的分析 摘 要：以xx年-xx年平稳性时间序列C差G 和Y差G ，即驻马店市城乡居民消费差距和收入差距的对数增长率为变量进行格兰杰因果关系分析和回归结构模型分析，结果显示驻马店市城乡居民收入差距在短期内对消费差距影响不显著，但较长期趋势表明，驻马店市城乡居民收入差距对消费差距还是有一定的影响，收入差距每增加一个百分点，消费差距会相应的增加0.77个百分点；驻马店市城乡居民消费差距对收入差距的影响在短期内影响较显著，同时驻马店市城乡居民消费差距每增加一个百分点，收入差距就会相应的增加近0.34个百分点，除了消费差距对收入差距的影响外，还有其他因素会对驻马店市城乡居民收入差距造成一定程度的影响。 关键词：驻马店市 城乡 消费差距 收入差距 结构模型 Granger因 1.引言 驻马店市是位于黄淮流域的一个欠发达城市，尽管随着经济水平的发展，驻马店市城镇居民和农村居民的收入水平和生活水平都在逐步提高，十一五期间，驻马店市城镇居民人均可支配收入从xx年的7901元，逐步增长至xx年的13702元，城镇居民人均消费支出也从xx年的5618元逐步增长至xx年的10183元，驻马店市农村居民人均纯收入从xx年的2906元，逐渐增长至xx年的4861元，农村居民人均生活费支出也从xx年的2084元，增加至3670元，但是驻马店城乡居民的收入绝对差距和消费绝对差距都在逐步上涨。我们知道，收入水平是影响消费水平和消费结构的重要因素，那么城乡居民的收入差距与消费差距有着怎样的关系？收入差距的扩大是否会促使消费差距的扩大呢？这就是本文要研究的内容。 2.数据和变量的选择 驻马店市是经 _于2000年6月8日批准设市的，为此选取的是2000年以后的数据，但因为部分数据的缺失，故选择xx-xx年驻马店市城乡居民人均收入和消费支出数据。用 Y1表示驻马店市城镇居民人均可支配收入， Y2表示驻马店市农村居民人均纯收入，用 Y差=Y1-Y2表示xx年至xx年驻马店市城乡居民人均收入之差；用 C1表示驻马店市城镇居民人均消费支出，用 C2表示驻马店市农村居民人均生活费支出，用C差=C1-C2 表示xx年至xx年驻马店市城乡居民人均消费支出之差。C差 和Y差 均为时间序列数据，对时间序列数据进行因果关系分析的前提是这些数据是平稳的，否则会引起虚假回归和伪回归的现象。因此要对驻马店市城乡居民人均收入之差 Y差和消费支出之差 C差进行平稳性检验。下面利用eviews对两组时间序列数据进行平稳性的图示判断，具体结果见下图： 从上面两图可以明显看出，xx-xx年驻马店市城乡居民消费之差和收入之差两组时间序列数据的图形大体上显示的都是向右上方倾斜，这很明显地是属于非平稳时间序列。 如果一个时间序列经过d次差分变成平稳的，就称原序列是d阶单整的，记为I（d）；经过一次差分变成平稳的，就称原序列是1阶单整的，记为I（1）。显然，I（0）代表的是平稳时间序列。对C差 和Y差 的对数值进行一阶差分变换，用C差 G表示驻马店市城乡居民消费差距的对数增长率，即 C差 G=ln=lnC差t-lnC差t-1，同样，用 Y差G表示驻马店市城乡居民收入差距的对数增长率，即 Y差 G=ln=lnY差t-lnY差t-1，可以证明， 和 可以描述驻马店市城乡居民消费差距和收入差距的增长幅度，较好地将原来波动较大的产值指标转化为平稳的时间序列。下面对差分变换后的时间序列数据 C差G和Y差G 进行平稳性检验。 首先，平稳性的图示判断。 C差G和Y差G 两组时间序列数据的时间路径图如下： 根据上图可以粗略判断，时间序列C差G 和Y差G 为平稳性时间序列。 其次，平稳性的单位根检验。单位根检验是统计检验中普遍应用的一种检验方法。主要包括DF检验和ADF检验。其中ADF检验是Dicky和Fuller为了保证DF检验中随机干扰项的白噪声特性，而对DF检验进行的扩充。ADF模型主要是通过三个模型来完成的，实际检验时从模型3开始，然后模型2，模型1。只要其中一个模型的检验结果拒绝了零假设，即计算的t统计量值小于给定显著性水平下的ADF的临界值（左侧单尾检验），就可以认为时间序列是平稳的。当三个模型的检验结果都不能拒绝零假设时，即计算的t统计量值大于给定显著性水平下的ADF的临界值（左侧单尾检验），则认为时间序列是非平稳的。对时间序列C差G 和Y差G 的单位根检验结果如下： 注： *表示拒绝 假设的显著性水平达到1%；*表示5%显著性水平；*表示10%的显著性水平 从表中可以看出，至少在10%的显著性水平下，通过了ADF检验，证明了时间序列 和 为平稳时间序列。所以选择 和 为下面因果关系分析的变量。 3.格兰杰因果关系分析 收入差距和消费差距之间有着怎样的因果关系，是否互为因果，Granger因果分析提供了很好的工具，它是检验时间序列模型预测能力的有效方法，但这种方法需要的是平稳时间序列，根据上述分析，我们已经知道C差G 和Y差G 是平稳时间序列，满足格兰杰因果检验的条件。下面对驻马店市城乡居民收入差距与消费差距之间是否具有因果关系进行格兰杰因果检验： 其具体模型如下： yt=a10+a1iyt-i+e1t yt=a20+a2iyt-i+b2jxt-j+e2t 这里 a1i和 a2i是 yt滞后值的回归系数， b2j是xt 值及其滞后值的回归系数， e1t和 e2t是白噪声。检验从 xt到yt 的单向因果关系，即是检验对 b2j的零假设H0 ： b2j=0(j=1,2,.,k)诊断统计量为： F= 式中 ESS1和 ESS2分别是上述模型最小二乘法回归方程中的残差平方和， T是时间序