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中国城乡居民收入差距和消费差距之间的回归分析和格兰杰因果分析 摘要：经过平稳性图示判断和单位根检验，发现1995—2010年中国城乡居民收入差距变化率y率和消费差距变化率c率为平稳时间序列。以y率和c率为变量进行回归分析和格兰杰因果分析，发现中国城乡居民收入差距是引起消费差距的主要原因，收入差距每增长1个百分点，中国城乡居民消费差距就会增长0.8684个百分点，这种影响尤其在短期内更为明显，中国城乡居民收入差距和消费差距之间的这种因果的依赖关系是非常强烈的。另一方面，在较短期内，中国城乡居民消费差距对收入差距有着较为显著的影响，中国城乡居民不同的消费水平促进了中国城乡经济的不同程度的发展，进而促进城乡居民收入水平的不同增长。建议可以通过提高农民收入和消费倾向等方面着手来缩小中国城乡收入差距和消费差距。 关键词：城乡；消费差距；收入差距；结构模型；granger因 中图分类号：f014.4 文献标志码：a 文章编号：1673-291x（2012）27-0004-02 随着经济水平的不断发展，中国城乡居民的生活水平逐步提高，2010年中国城镇居民人均可支配收入10 109.4元，农村居民人均纯收入5 919元，分别比2009年城乡人均收入水平上涨11.3%和14.9%，2010年中国城镇居民人均消费支出为13 471.45元，农村居民人均生活费支出为4 381.82元，分别比2009年上涨9.8%和9.7%。但是中国城乡居民的收入差距和消费差距还是很大，2010年中国城乡居民收入差距和消费差距分别为4 190.4元和9 089.63元，城镇居民的人均可支配收入将近是农村居民人均收入的2倍，城镇居民人均消费支出更是农村居民的3倍还要多。那么中国城乡居民消费差距有多大程度上是因为收入差距而引起的，影响的程度又有多大？下面对相关问题进行具体的分析。 一、数据的范围确定及变量的选择 本文根据中国统计年鉴（1996—2011），选取1995—2010年中国城镇居民可支配收入和消费支出，以及中国农村居民人均纯收入和生活消费支出共16年的数据来进行分析。城乡居民收入差距=城镇居民可支配收入-农村居民人均纯收入，城乡居民消费差距=城镇居民人均消费性支出-农村居民人均生活费支出。其中用y表示中国城乡居民收入差距，用c表示中国城乡居民消费差距。 二、变量的平稳性判断 所有关于时间序列之间因果关系分析为基础的结构模型的一个重要前提就是变量要是平稳的，否则的话，通常的t，f等假设检验不可信，容易产生虚假回归或伪回归。所谓平稳的，在图形上表示的是随着时间的变化，表现出一种围绕其均值不断波动的过程；而非平稳序列在图形上则往往表现出在不同的时间段有不同的均值，表现为持续上升或持续下降。变量y和c的时间序列图分别明显地向右上方倾斜，大体上表现为持续上升，均不是平稳的。实践证明大多数非平稳的时间序列一般可通过一次或多次差分变成平稳的。为了使非平稳时间序列y和c变成平稳的，就要对变量y和c进行一阶差分，对一阶差分后的序列△y和△c进行平稳性图示判断，发现还是有非平稳时间序列的特征。为此对变量y和c进行再次变换，为了使变换后的变量不仅能克服非平稳性，同时还具有经济意义和便于分析，因此用y和c的增长率即y率和c率来代替y和c，也就是在对y和c进行一阶差分的基础上进行了简单地变形。图示判断发现时间序列y率和c率应该是平稳性时间序列。为了更准确的判断两者的平稳性。我们采取时间序列平稳性检验的另外一种更准确和重要的检验方法，即单位根检验法。单位根检验方法主要是df检验和adf检验。其中，adf检验是对df检验的扩充。adf检验与df检验的原理一致，它实际检验时是检验三个模型，只要其中一个模型的检验结果拒绝了零假设，即检验值t小于临界值（左侧单尾检验），就拒绝零假设，认为时间序列是平稳的；如果三个模型的检验结果都不能拒绝零假设，则认为时间序列是非平稳的。模型的t检验值（见下页表1）： 三、回归分析模型的建立 以c率为被解释变量，以y率为解释变量，建立一元线性回归模型如下： 在模型（1）中，变量y率很明显地通过了显著性检验，拟合优度和调整后的拟合优度虽值不是很高，但也都大于0.5，而且c率和y率之间的经济关系也是合理的。在样本容量n=15，k=2（包含常数项）时，查表d.w的上下临界值，d1=1.08，du=1.36，1.36＜d.w=2.18＜2.64=4-1.36，因此模型（1）不存在序列相关性。 因此，根据模型（1）可知，中国城乡居民收入差距增长率对消费差距增长率的影响是很大的，收入差距增长率每增加1个百分点，消费差距增长率就会相应增加0.8684个百分点。 四、granger因果分析 根据eviews软件，得出y率和c率两个变量的周期波动图，可以看