西部地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費問題研究

摘要：在西部大開發(fā)戰(zhàn)略持續(xù)推進的背景下，研究西部地區(qū)城鎮(zhèn)居民的消費問題有著重要的理論價值和實踐意義。通過采用西部地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費的面板數(shù)據(jù)，首先對西部地區(qū)城鎮(zhèn)居民人均消費和人均可支配收入進行了面板單位根檢驗及面板協(xié)整檢驗，發(fā)現(xiàn)二者之間具有協(xié)整關(guān)系；進而進行了面板數(shù)據(jù)模型選擇與估計，結(jié)果發(fā)現(xiàn)應(yīng)建立個體隨機效應(yīng)模型。從個體隨機效應(yīng)模型可以看出西部城鎮(zhèn)居民消費支出受收入影響較大，因此西部地區(qū)要提高消費需求就必須增加居民收入。

關(guān)鍵詞：西部地區(qū)；城鎮(zhèn)居民消費；面板數(shù)據(jù)

中圖分類號：F124.7 文獻標志碼：Ａ 文章編號：１６７３－２９１Ｘ（２０11）20－０045－02

引言

消費對國民經(jīng)濟增長的推動具有持續(xù)性作用，隨著我國改革開放的不斷深化，消費需求在我國區(qū)域經(jīng)濟增長中的作用明顯增強。根據(jù)錢納里多國工業(yè)化模型，進入工業(yè)化初期的標準是最終消費率為87%，其中，居民消費率為73%，政府消費率為14%。我國2008年最終消費率為48.6%，其中居民消費率為35.33%，政府消費率為13.27%；而農(nóng)村居民消費率更低，僅占最終消費的8.87%。顯然，我國政府消費率與錢納里工業(yè)化初期標準比較接近，但是居民消費率偏低。在當(dāng)前繼續(xù)推進西部大開發(fā)戰(zhàn)略的背景下，研究西部地區(qū)城鎮(zhèn)居民的消費問題有著重要的理論價值和實踐意義。

國內(nèi)關(guān)于城鎮(zhèn)居民消費問題的研究層出不窮，但是關(guān)于西部地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費問題的研究則不是很多，主要是以某個西部省份來研究，而對西部地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費的比較研究則較少。下文將通過對我國西部地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費的比較分析，企圖尋找一些規(guī)律性的東西，并以此作為擴大西部地區(qū)城鎮(zhèn)消費需求的突破口，促進西部地區(qū)經(jīng)濟均衡協(xié)調(diào)發(fā)展。

一、面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗

（一）數(shù)據(jù)來源

本文采用1992—2008年西部地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費及收入的面板數(shù)據(jù)，選取城鎮(zhèn)居民的人均消費支出和人均可支配收入為經(jīng)濟變量，以1978年為基期使用城鎮(zhèn)消費價格指數(shù)消除價格影響，并對人均消費和人均可支配收入取自然對數(shù)。這里所指西部地區(qū)包括廣西、四川、貴州、云南、西藏、內(nèi)蒙古、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆等11個省份。

（二）面板數(shù)據(jù)單位根檢驗與協(xié)整檢驗

1.面板單位根檢驗

由于考慮到宏觀經(jīng)濟變量可能是非平穩(wěn)的，為了避免面板數(shù)據(jù)模型估計中出現(xiàn)“虛假回歸”問題，在進行模型估計之前應(yīng)對面板數(shù)據(jù)進行面板單位根檢驗。本文主要采用了LLC檢驗、IPS檢驗、Fisher-ADF檢驗、Fisher-PP檢驗、Breitung t-stat檢驗、Hadri Z-stat檢驗等面板單位根檢驗方法。西部城鎮(zhèn)居民人均消費支出和人均可支配收入面板數(shù)據(jù)單位根檢驗結(jié)果如表1所示。通過分析可知，面板單位根檢驗不能拒絕面板數(shù)據(jù)存在單位根的假設(shè)。

2.面板協(xié)整檢驗

協(xié)整檢驗是考察變量之間長期均衡關(guān)系的方法。為了避免非平穩(wěn)面板數(shù)據(jù)的虛假回歸，下面進行面板協(xié)整分析，結(jié)果如表2所示。通過Fisher和Kao檢驗發(fā)現(xiàn)西部地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費與人均可支配收入之間存在協(xié)整關(guān)系，即西部地區(qū)城鎮(zhèn)居民的消費和人均可支配收入之間存在長期均衡關(guān)系，所以可以對該面板數(shù)據(jù)進行面板模型回歸分析。

二、面板數(shù)據(jù)模型估計

常見的面板數(shù)據(jù)靜態(tài)模型主要有混合估計模型、固定效應(yīng)模型、隨機效應(yīng)模型等。下面分別簡單介紹這三種模型估計方法。

對于面板數(shù)據(jù)來說，如果從時間上看，不同個體之間不存在顯著性差異，從截面上看，不同截面之間也不存在顯著性差異，那么就可以把面板數(shù)據(jù)混合在一起，用普通最小二乘法估計參數(shù)，即可得到混合效應(yīng)模型。混合效應(yīng)模型假設(shè)了解釋變量對被解釋變量的影響與個體無關(guān)。如果解釋變量對被解釋變量的效應(yīng)不隨個體和時間變化，并且其解釋被解釋變量的信息不夠完整時，即在解釋變量中不包含一些被解釋變量的不可觀測的確定性因素時，可以采用反映個體特征或時間特征的虛擬變量或者分解模型的截距項來描述這些缺失的確定性信息，這就是固定效應(yīng)模型。如果從時間和個體上看，面板數(shù)據(jù)回歸模型的解釋變量對被解釋變量的邊際影響均是相同的，而且除模型的解釋變量之外，影響被解釋變量的其他所有確定性變量的影響只是隨個體變化而不隨時間變化時，面板數(shù)據(jù)應(yīng)設(shè)定為個體固定效應(yīng)模型。面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)模型中包含了許多虛擬變量，減少了模型估計的自由度，同時，固定效應(yīng)模型的隨機誤差項難以滿足模型的基本假設(shè)，易于導(dǎo)致參數(shù)的非有效估計，為彌補固定效應(yīng)模型的不足，Maddala將混合數(shù)據(jù)回歸的隨機誤差項分解為截面隨機誤差分量、時間隨機誤差分量和個體時間隨機誤差分量三部分。如果模型中只存在截面隨機誤差分量，而不存在時間隨機誤差分量，則稱為個體隨機效應(yīng)模型，如果二者同時存在，則稱為個體時間隨機效應(yīng)模型。本文討論個體隨機效應(yīng)模型。

（一）混合效應(yīng)模型估計結(jié)果

西部地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費及收入的面板數(shù)據(jù)混合效應(yīng)模型估計結(jié)果如下：

lcit＝0.627981+0.880640liit

（8.15） （81.23） R2＝0.97，RRSS＝0.542709

（二）個體固定效應(yīng)模型估計結(jié)果

西部地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費及收入的面板數(shù)據(jù)個體固定效應(yīng)模型估計結(jié)果如下：

lcit＝0.641519-0.012718D1+0.0491889D2-0.028553D3

-0.005732D4+0.017050D5-0.037538D6+0.022186D7+0.002309D8

+0.020634D9+0.004685D10-0.031511D11+0.878734liit

（8.82） （85.86）

R2＝0.98，URSS＝0.42651

其中，虛擬變量D的定義是：

Di＝1，如果屬于第i個個體，i＝1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11。0，其他

其中，i取1代表廣西，取2代表四川，取3代表貴州，取4代表云南，取5代表西藏，取6代表內(nèi)蒙古，7代表陜西，8代表甘肅，9代表青海，10代表寧夏，11代表新疆。以下分析中D的含義和取值與此一致，不再解釋。

下面進行個體固定效應(yīng)模型設(shè)定檢驗。從表3可以看出，混合模型與個體固定效應(yīng)模型相比，設(shè)定為個體固定效應(yīng)模型更為合理。

（三）個體隨機效應(yīng)模型估計結(jié)果

西部地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費及收入的面板數(shù)據(jù)個體隨機效應(yīng)模型估計結(jié)果如下：

下面進行個體隨機效應(yīng)模型設(shè)定檢驗。H檢驗結(jié)果如表4所示，可以看出，95%的概率下模型應(yīng)設(shè)定為個體隨機效應(yīng)模型。

三、結(jié)論及建議

通過對西部城鎮(zhèn)居民的人均消費和人均可支配收入的面板單位根檢驗發(fā)現(xiàn)，人均消費和人均可支配收入均存在單位根。為了避免虛假回歸，進而進行了面板協(xié)整檢驗。通過檢驗發(fā)現(xiàn)，西部地區(qū)人均消費和人均可支配收入之間存在協(xié)整關(guān)系。由此對西部地區(qū)人均消費和人均可支配收入的面板數(shù)據(jù)進行面板回歸分析，發(fā)現(xiàn)設(shè)定為個體隨機效應(yīng)模型是適合的。從上文的個體隨機效應(yīng)估計結(jié)果可以看出，在我國西部地區(qū)隨著城鎮(zhèn)居民可支配收入的不斷增加，消費以收入增加量的87.91%的比例增加。雖然西部地區(qū)邊際消費傾向較高，但在另一方面表明西部城鎮(zhèn)居民的收入較低，因此，當(dāng)前西部城鎮(zhèn)地區(qū)要提高居民的消費需求就必須以提高居民可支配收入為目標。

參考文獻：

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