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乡村振兴背景下农村居民消费影响因素的实证研究
———基于我国２０００—２０１７年面板数据
杜 江，方 敏
（武汉轻工大学经济与管理学院，湖北武汉４３００４８）
摘要：自党的十九大以来，乡村振兴战略一直被视为促进农村农业发展的重要战略。农民是“三农”问题的核心，解决农村经济发展问题不仅是实施乡村振兴战略的重点，也是实现全面建成小康社会的重
要一环。笔者在总结已有研究结果的基础上，基于２０００—２０１７年我国３１个省份（港、澳、台除外）的面板数据，选取了可能影响农村居民消费支出的１２个因素，运用固定效应模型对我国农村居民消费支出的影响因素进行实证研究，结果表明，农村居民收入和农村居民食品性消费支出是影响其消费支出水平最重要的因素。乡村振兴背景下，加强农村通信等基础设施建设，助推农村居民互联网意识提升，促进传统农业向“互联网＋”农业转型，将有助于实现农村居民收入与消费支出水平的提升，推动农村消费市场的发展，实现农村经济的转型发展。
关键词：乡村振兴；农村居民；消费支出；面板数据；固定效应模型
中图分类号：Ｆ３２３．８ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００２－１３０２（２０２１）０８－００２２－０９
收稿日期：２０２０－０７－２９
基金项目：湖北省教育厅哲学社会科学研究重大项目（编号：１６ＺＤ０２７）；国家自然科学基金青年基金（编号：７１４０３１９９）。作者简介：杜 江（１９７９—），男，湖北武汉人，博士，教授，主要从事农业经济理论与政策、资源与环境经济研究。Ｅ－ｍａｉｌ：ｄｉｒｋ１９７９＠１６３．ｃｏｍ。
通信作者：方 敏，硕士研究生，主要从事农业经济理论与政策研究。Ｅ－ｍａｉｌ：１２８１４４１２６４＠ｑｑ．ｃｏｍ。
２００４—２０１９年，中央一号文件已连续１６年将焦点放在“三农”问题上，坚持优先发展农业、农村，以农业供给侧结构性改革为重要任务。近年来，“三农”问题无论是在经济社会发展中还是在学术研究领域的热度都居高不下。当前，我国正处于全
面建成小康社会的决胜阶段，打赢脱贫攻坚战是我国实现全面建成小康社会目标的一项重要任务。而农村居民的收入和消费水平与是否能够顺利实现我国农村人口脱贫息息相关，也与我国能否赢得脱贫攻坚战、实现全面建成小康社会息息相关。
居民消费作为推动国家经济发展的“三驾马车”之一，是国民经济的重要组成部分。我国是一个传统的农业大国，农村是我国最大的也是最基础的市场，截至２０１９年底，我国大陆总人口为１４０００５万人，比２０１８年末增加４６７万人，其中乡村常住人口为５５１６２万人，减少１２３９万人，占全国总人口的３９ ４０％（数据来源于国家统计局：ｈｔｔｐｓ／／
ｄａｔａ．ｓｔａｔｓ．ｇｏｖ．ｃｎ／）。农民作为我国消费体中分
量最重的一部分，其消费水平必然在我国的国民消费体系中发挥着不可忽视的作用。研究我国农村居
民收入与消费支出的影响因素，有助于更深入地了解我国农村居民收入与消费支出的发展状况及潜在的问题，有针对性地提出对策建议以提高农村居民的生活水平，促进我国国民经济结构的调整和完善，提高我国整体国民经济水平，实现我国经济向好发展。如何提高农民消费水平，优化农民消费结构，挖掘农民有效需求，扩大农村消费市场，推动“互联网＋”时代下农村经济的快速转型发展，具有很强的现实意义。
１ 研究现状
目前，关于农村居民收入与消费支出领域的研究在学术界热度一直很高。众多学者从不同角度研究了影响农村居民收入、农村居民消费支出的因素，也对农村居民收入与农村居民消费支出之间的关系进行了一系列研究，取得了丰硕的研究成果。１．１ 关于农村居民收入影响因素
郭燕枝等主要运用格兰杰因果关系检验和典型相关分析方法，对影响我国农村居民收入的重要相关关系变量进行筛选分析，得出统筹农村劳动力市场、加大农业投资和扶持力度、强化农业基础设施建设等都有利于促进农村居民收入的提高［１］。夏林艳从乡村振兴的视角对我国中部地区农村居民收入情况进行研究，通过对中部６个省农村居民收入变化情况的描述及其与全国和东部地区的对比分析，得出中部地区农民收入水平明显落后于全国平均水平和东部地区水平，并针对中部地区实际情况从培育新型农民、推进城镇化建设和创造农民增收环境等３个方面提出促进农民增收的对策［２］。孙义
婷等以山东省为例，运用ＡＤＦ检验法、Ｊｏｈａｎｓｅｎ多重检验法和格兰杰因果检验法对不同阶段影响因素进行分析，得出不同影响因素在不同经济发展阶段对农村居民人均收入的影响程度及相关程度都存在差异［３］。王海平等以福建省为例，运用固定效应模型进行实证分析，得出县域产业升级、农业结构调整、县域经济发展水平和财政农业支出等因素都会对农村居民收入产生显著的正向影响［４］。１．２ 关于农村居民消费影响因素
曾国安等运用双对数模型，采取协整分析方法对制约农村居民消费的因素进行了分析，得出农村居民消费可以对我国的国内生产总值（ＧＤＰ）增长产生较强的拉动作用，促进农村居民消费应当从提高农村居民收入稳定性、完善社会保障制度、改善农村消费市场环境等方面着手［５］。姜涛等通过建立多元线性回归模型分别对农村居民人均纯收入、农村市场价格变动和农村居民消费结构的变化与农村居民消费水平之间的相关关系进行了实证定量研究，结果证明３种因素对农村居民消费水平的影响程度存在着很大差异［６］。宋少青在理论分析的基础上，运用Ｅｖｉｅｗｓ５．０软件建立多元线性回归模型对农村居民收费水平的影响因素进行了实证定量研究，得出农村居民人均消费性支出与人均纯收入、人均国内生产总值、商品销售价格指数等因素之间存在着十分密切的联系［７］。娄灵以居民消费理论为依据，基于对我国农村居民消费现状的分析，构建了我国农村居民的消费模型，深入分析了农村居民边际消费倾向高而实际消费支出少的原因，从扩大农民有效需求、净化农村消费环境、加强农村社会保障和缩小城乡差距等４个方面提出了有效建议［８］。韩振兴等通过多元回归分
析，得出农村居民人均纯收入与农村居民消费水平呈正相关，消费结构的变化与农村居民消费水平呈负相关［９］。栗小丹在理论分析的基础上结合对比分析、实证数据分析等方法对我国农村居民的消费现状进行研究和分析，得出我国农村居民消费总量不断扩大，但与城镇相比仍有很大差距，农村居民消费潜力仍有待挖掘［１０］。
１．３ 关于农村居民收入与消费支出关系
杨颖等在协整理论的基础上以绝对收入假说为理论依据，建立了误差修正模型，运用Ｅｎｇｌｅ－Ｇｒａｎｇｅｒ２步法等实证方法，对我国农村居民的实际纯收入与消费支出之间的关系做实证分析，得出我国农村居民家庭的人均年消费和年收入之间存在协整关系，且农民的边际消费倾向比较高［１１］。徐曙敏运用协整的方法构建出误差修正模型并进行格兰杰因果关系检验，得出虽然农村居民的人均消费支出和人均纯收入的增长呈非平稳状态，但是从长期来看，二者之间存在着稳定的动态均衡关系，发展农村经济是刺激农民消费支出的核心［１２］。成谢军以江苏省农村居民人均消费与人均纯收入年度数据为样本，建立误差修正模型并引入科伊克模型检验对样本数据进行实证分析，得出江苏省农民的消费与收入之间存在着长期动态均衡关系，其消费不仅受当期收入影响，还会受到前期消费水平的影
响［１３］。钟学思等将广西省１４个地级市划分为北部湾经济区、桂西资源富集区和西江经济带，
通过对面板数据的单位根检验、协整分析以及回归分析检验，得出广西壮族自治区农村居民的总收入与总支出具有显著的正相关关系，总体上处于稳定的均衡状态，北部湾地区农民消费受收入波动影响较小，边际消费倾向略低［１４］。王丹通过建立ＰａｎｅｌＤａｔａ模型，分别从整体和区域２个角度分析了农民收入结构对其消费行为的影响，得出不同性质的农民收入对其消费支出的促进作用也有所不同，并且具有明显的区域性差异［１５］。
在借鉴和总结已有研究成果的基础上，本研究主要选取２０００—２０１７年我国３１个地区的面板数据，分析我国农村居民消费支出与收入的现状，采用固定效应模型对农村居民消费支出与农村居民收入、农民消费恩格尔系数、农民消费价格总指数、农民消费倾向、第一产业占地区生产总值的比重、乡村总人口、农村商品零售价格总指数、农业机械总动力、作物总播种面积以及粮食总产量等因素之间的关系进行实证研究，最终从乡村振兴背景和“互联网＋”时代下农业农村转型发展及农村互联网消费市场拓展与完善等角度对提高农村居民收入与消费水平、实现农村人口脱贫提出可行性对策。
２ 我国农村居民人均收入与消费支出现状
据统计，２０１９年我国居民人均可支配收入为３０７３３元，扣除价格因素比上年实际增长５．８％；人均消费支出为２１５５９元，扣除价格因素比上年实际增长５．５％。其中，农村居民人均可支配收入为１６０２１元，扣除价格因素比上年实际增长６．２％；农村居民人均消费支出为１３
３２８元，扣除价格因素比上年实际增长６．５％（数据来源于国家统计局：ｈｔｔｐｓ／／ｄａｔａ．ｓｔａｔｓ．ｇｏｖ．ｃｎ／）。此外，２０１８年我国居民消费达到３５４１２４．４亿元，其中农村居民消费为７７２０８．５亿元，在全国居民消费中仅占比２１ ８％（数据来源于国家统计局：ｈｔｔｐｓ／／ｄａｔａ．ｓｔａｔｓ．ｇｏｖ．ｃｎ／）。可见，农村消费市场在我国整体消费市场中所占比重仍然较小，农村市场的消费需求仍有待挖掘。反映了我国农村居民消费的现状，农村居民消费支出数额在不断提高，但整体消费水平仍较弱，农村消费市场结构仍存在不合理之处［１６］。
从图１可以看出，进入２１世纪以来我国农村居民收入与消费支出的变化情况，农民人均纯收入与消费支出在数额上逐年上涨，而且增长幅度也越来越大，人均消费支出从２０００年的１６７０．１元增长到２０１９年的１３３２８．０元，农村居民消费支出水平明显提升。２００６年以后，农村居民收入与消费支出的增长幅度都明显增大，这与我国近年来出台的一系列农业发展政策有关。２００６年，我国正式全面取消农业税，这一政策的实施不仅在一定程度上减轻了农村居民的负担，而且也提高了农村居民的生产积极性。从数据上来看，农村居民人均纯收入确实出现了明显的增长。农村居民人均纯收入的增长幅度变大也就意味着农村居民的消费能力会随之提高，即表现在农村居民人均消费支出伴随着收入的增加而增长。
３ 数据来源与变量选取
３．１ 样本选取与数据来源
样本选取２０００—２０１７年我国３１个省份（港、澳、台除外，下同）农村居民人均消费支出、农民人均纯收入、农民食品性消费支出、
农民消费价格总
指数、农林牧渔业总产值、第一产业增加值占地区生产总值的比重、农村商品零售价格总指数等数据。数据主要来自２００１—２０１８年《中国农村统计年鉴》和《中国统计年鉴》，部分数据由整理计算后得出。整个实证分析过程主要依托于Ｅｘｃｅｌ和Ｓｔａｔａ１３软件展开。
为消除通货膨胀的影响，农林牧渔业总产值选取的是以可比价格计算后的数值，农民消费价格总指数和农村商品零售价格总指数选取的是以上一年为基期计算后的数值。
为了消除异方差的影响、提高数据的稳定性，使实证结果更具准确性，分别对变量农村居民人均消费支出（Ｙ）、农民人均纯收入（Ｘ）、农民食品性消费支出（ＦＣ）、农民消费水平（ＣＬ）、乡村人口数（Ｐ）、农林牧渔业总产值（Ｖ）、农业机械总动力（ＡＭＰ）、农作物总播种面积（ＳＡ）、粮食总产量（ＧＰ）进行对数化处理。通过处理，各变量的描述性统计见表１。
表１ 指标变量的描述性统计
变量名称样本量均值标准差最小值最大值
省（市）５５８１６８．９５２１３１
年份５５８２００８．５００５．１９３２０００２０１７
ｌｎＹ５５８８．２８２０．７１４６．９０８９．８４２
ｌｎＸ５５８８．５４９０．６９６７．１９４１０．２３４ｌｎＦＣ５５８７．３７７０．５７３６．２５３８．７１８
ＥＣ５５８０．４１３０．０８５０．２４７０．７９３
ＡＰＣ５５８０．７７２０．１０１０．４８４１．１６２
ＭＰＣ５５８０．８５２１．１８４－９．５２８１６．３６８ｌｎＣＬ５５８８．４０４０．７４６６．９０１１０．１９４
Ｘ１５５８１２．６１５６．７０８０．４００３７．９００
ｌｎＰ５５８７．３７６１．００５５．２６８８．９８３
ｌｎＶ５５８６．９５５１．２５４３．３２１９．２０８
ＰＩ５５８１０１．８４３２．４８０９６．９００１１２．５００
ＣＩ５５８１０２．５１０２．２４６９７．２００１１２．３００ｌｎＡＭＰ５５８７．３９８１．０９０４．５５７９．４９９
ｌｎＳＡ５５８８．１０８１．１４９４．７９５９．６０９
ｌｎＧＰ５５８６．９３５１．２２６３．７１６８．９１１
注：资料通过Ｓｔａｔａ１３计算整理而得。下同。
３．２ 变量选取说明
３．２．１ 被解释变量 农村居民人均消费支出指农村居民在家庭日常生活中的全部消费支出，通常分为现金消费支出和实物消费支出。本研究选取２０００—２０１７年全国３１个地区农村居民人均消费支出作为变量的衡量指标。
３．２．２ 核心解释变量 本研究选取了全国３１个地区２０００—２０１７年农村居民人均纯收入作为反映农
村居民收入状况的变量指标。由于２０１３年之后国家不再公布居民人均纯收入，而是以居民人均可支配收入作为衡量指标。故本研究在选取农村居民收入数据时，２０１３年之后的数据是用农村居民人均可支配收入来反映农村居民收入状况。
农村居民消费恩格尔系数（ＥＣ）。农村居民消费恩格尔系数的计算公式为ＥＣ＝农村居民食品性消费支出（ＦＣ）
农村居民消费总支出（Ｃｏｓｔ）
×１００％。本研究选取２０００—２０１７年全国３１个地区农村居民人均消费支出与农村居民人均食品性消费支出，通过二者比值计算得出人均消费恩格尔系数作为衡量指标。农民在食品性消费的支出占消费总支出的比值越小，则恩格尔系数越低，表示农民收入和总体生活消费水平越高，也反映出农村居民消费结构越合理。３．２．３ 控制变量 笔者在借鉴已有研究成果的基础上，遵循数据可获取性和准确性的原则，选取了可能影响农村居民消费支出的５个因素作为控制变量（表２）。
此外，还选取了农民食品性消费支出（ＦＣ）、农民平均消费倾向（ＡＰＣ）、农民消费水平（ＣＬ）、农民边际消费倾向（ＭＰＣ）、农村商品零售价格总指数
（ＰＩ）、第一产业增加值占地区生产总值比重（Ｘ
１
）、乡村人口数（Ｐ）等一系列影响因素作为控制变量。
经查阅发现，２０１６年各地区农作物总播种面积和粮食总产量的数据在《中国农村统计年鉴》２０１８年和２０１７年２个版本中存在差异，本研究所选取的数据以《中国统计年鉴２０１８》为准。此外，由于统计年鉴中缺乏北京市、天津市、上海市、重庆市等４个直辖市的农村商品零售价格总指数和农村居民消费价格总指数的有效数据，所以在数据处理过程中对这４个地区的相关指标采用全国平均水平的数值作为替代。
３．３ 模型构建
对相关变量进行对数化处理后，建立多元线性回归模型，具体表达式如下：
ｌｎＹ
ｉｔ
＝Ｃ＋β
１
ｌｎＸ
ｉｔ
＋β
２
ＥＣ
ｉｔ
＋∑３１
ｉ＝１
αｉｌｎ（ｃｏｎｔｒｏｌ）＋μｔ＋εｉｔ。
式中：ｌｎＹ是被解释变量，表示农村居民人均消费支出的对数；ｌｎＸ和ＥＣ为核心解释变量，分别表示农民人均纯收入的对数和农民消费的恩格尔系数；ｃｏｎｔｒｏｌ表示一系列控制变量构成的向量；ｉ表示各省
表２ 主要控制变量
变量名称含义
选取原因
农村居民消费价格总指数（ＣＩ）
该指数是反映农民家庭在一定时期内购买生活消费
品价格和服务项目价格的变动趋势和变化程度的相对数
选取农民消费价格总指数作为重要控制变量之一，可以直观地反映出农民消费支出水平的变动情况，分析其对农村居民消费支出结构的影响
农林牧渔业总产值（Ｖ）指的是采用货币来体现农林牧渔业全部产品和农林牧渔业生产活动的各种支持性服务活动的价值总量这项指标代表了某一时间段内农林牧渔业生产的总成果，通过该指标可以了解到该特定时期内农民收益的总体规模农业机械总动力（ＡＭＰ）指所有用于农业生产的机械动力的额定功率总和
它在一定程度上反映了农业现代化的程度，与农业产值和农民种植效率有着紧密的联系
农作物总播种面积（ＳＡ）
指农业生产经营者应在日历年度内收获农作物在全
部土地上的播种或移植面积，包括上年或本年播种应在本年内收获的农作物面积，但不包括本年播种应在下年收获的农作物面积
选取农作物总播种面积作为一个重要的控制变量，是因为它可以直观地反映出当年的农业产量，为本实证研究提供了直观的依据
粮食总产量（ＧＰ）
指农业生产经营者在日历年度内生产的所有粮食的总产量
该指标是农民生产成果的一个重要衡量指标，粮食总产量
的多少也与农民收入的增加或减少有着很直接的联系
（市），ｔ表示年份；β１、β２、αｉ为待定系数；Ｃ为截距项；μｔ表示时间固定效应；εｉｔ为随机扰动项。４ 实证结果与分析４．１ 正态分布检验
为了验证被解释变量选取的合理性，在Ｓｔａｔａ１３中运用核密度估计（ｋｅｒｎｅｌｄｅｎｓｉｔｙｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）对被解释变量进行正态分布检验，分析结果见图２
、图３
。 对比图２、图３可以看出，农村居民人均消费支出的分布为非对称分布，明显与正态分布不符，称为“向右偏”。而农村居民人均消费支出对数的分布则基本接近正态分布，这个结果证实使用农村居民人均消费支出的对数作为被解释变量比直接使用农村居民人均消费支出作为被解释变量具有更强的合理性和实证意义。４．２ Ｈａｕｓｍａｎ检验
在Ｓｔａｔａ１３中对本研究所选用的面板数据结构进行检验，结果显示所选数据样本是一个平衡的短面板数据。选用面板数据进行实证研究时，通常要考虑是采用固定效应模型（ＦＥ）还是随机效应模型（
ＲＥ），所以本研究在进行实证分析时首先采用了Ｈａｕｓｍａｎ检验对模型进行筛选以选择恰当的实证分析方法。
在加入年度虚拟变量后，对所有年度虚拟变量的联合显著性进行检验，得到Ｆ值为２．６０，Ｐ为０ ０１０８，在５％的显著性水平上拒绝无时间固定效应的原假设，即认为在模型中应包括时间固定效应。
Ｈａｕｓｍａｎ检验的结果显示，Ｐ为０．００３０，在１％的显著性水平上强烈拒绝模型为随机效应的原假设，而且由于各省的农村经济发展水平和农民消费水平存在差异，可能存在不随时间而变动的遗漏变量，因此，本研究采用固定效应模型。４．３ 被解释变量的时间趋势图显示
为了解不同省（市）农村居民消费支出对数随时间的变化趋势，在Ｓｔａｔａ中画出３１个省（市）的农村居民消费支出对数时间趋势（图４）。
从图４可知，虽然不同省（市）的农村居民消费
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