基于PVAR模型的居民消費與經濟增長動態關系研究
——以貴州省為例

李 念，張鴻飛

(貴州財經大學 大數據統計學院，貴州 貴陽 550025)

1 引言

消費是拉動經濟增長的三架馬車之一，對推動經濟增長起著重要的作用。隨著國內居民消費力的增強，居民消費對經濟增長的基礎性作用也逐步體現。為了使經濟保持增長，需要積極發揮消費對經濟增長的推動作用和基礎性作用。同時，擴大居民消費，通過居民消費的增長推動消費的增長。因此，需要運用正確合理的消費政策刺激消費，促使我國的經濟更快、更穩地高速發展。

對于居民消費與經濟增長的關系研究，已有非常豐富的研究文獻。相關文獻表明，居民消費與經濟增長高度相關。尹世杰[1]提出，消費增長是拉動經濟發展的重要因素，要想通過消費推動經濟增長，就需要提高居民收入，改善消費市場環境，刺激居民消費。劉方棫[2]認為，要使消費者從不愿消費、不敢消費、不能消費轉變為樂于消費、敢于消費、能夠消費，進而提高居民消費，促進經濟健康可持續的發展。楊新妮[3]通過居民消費對經濟增長貢獻分析,提出通過居民消費,推動經濟增長的對策。劉東皇等[4]通過DEA模型對我國居民消費和經濟增長的協調促進關系進行了研究，得到經濟增長對消費的支撐作用與消費對經濟增長的促進效應不同。馮超[5]以黨的“十八大”以來我國居民人均消費情況數據指標為樣本,采用回歸分析，得出結論經濟增長與居民消費之間呈正相關關系。郝思甲等[6]通過線性回歸模型對安徽省經濟增長和居民消費的時間序列數據展開實證分析，得到結論為居民消費與經濟增長存在正相關性。張建國[7]通過灰色關聯分析法，得到我國居民消費與經濟增長耦合明顯、關聯較強的結論，認為應不斷改善消費結構，提振我國經濟又好又快發展。

基于時間序列數據對居民消費與經濟增長關系進行研究，對數據的時間跨度要求非常嚴格，難以收集到能夠合理分析的時間序列數據。為了克服時間序列數據的這一難點，許多學者轉變思維，使用了對時間跨度要求較低的面板數據進行實證分析。郗篤鵬[8]基于我國東部地區1990～2010年面板數據研究了居民消費和經濟增長的關系，發現二者存在長期的協整關系。任斌等[9]基于全國15個省(直轄市、自治區)2008～2013年的省級面板數據,運用系統GMM方法實證檢驗了我國金融創新對經濟增長的影響?？聻t[10]基于面板數據研究了交通基礎設施與經濟增長的互動關系。喬婧妍[11]基于面板數據建模,分別討論影響中國東中西部地區經濟增長差異的因素。韓琦[12]基于省級面板數據，運用面板向量自回歸模型方法驗證消費升級與經濟增長之間的關系及其動態變化，得出消費升級就能夠對經濟增長產生顯著促進作用的結論。羅忠青和劉坤新[13]基于全國省級面板數據，檢驗了我國消費結構變化對經濟高質量發展的正向提升影響。程方玉[14]用河南省的面板數據做實證研究，認為河南省城鎮居民消費是消費市場的主力軍，居民消費對生產總值存在較強的正向推動作用，并且居民消費水平與經濟增長的共變模式在不同的河南省地級市之間存在差異。

目前，大部分研究居民消費與經濟增長關系的文獻都是針對全國或經濟發達的省份。本文的研究樣本是全國經濟發展排名較后的貴州省，收集2011～2020年貴州省9個地級市(州)的面板數據，并運用面板向量自回歸(PVAR)模型深入探討居民消費與經濟增長之間的關系。通過實證分析結果，為貴州省提供合理的發展建議，促進貴州省經濟增長與居民消費健康的良性互動，進而實現貴州省經濟綠色可持續高速增長。

2 數據選取與變量描述

2.1 數據選取

本文的研究目的是分析貴州省居民消費與經濟增長之間的動態關系，研究樣本為9個城市(州)，分別為貴陽、六盤水、遵義、安順、畢節、銅仁、黔西南州、黔東南州、黔南州。數據來源2011～2020年的《貴州統計年鑒》，包括2011～2020年貴州9個地級市(州)的面板數據。

2.2 變量描述

本文的研究變量包括經濟增長和居民消費兩個變量。對于經濟增長，參考了鄧文博[15]的論文，選取貴州省9個地級市(州)的地區生產總值(億元)的對數為變量，變量名為lngdp。對于居民消費，參考了崔廣亮[16]的論文，選取貴州省9個地級市(州)的社會消費品零售總額(億元)的對數為變量，變量名為lnconsum。變量的描述性統計如表 1所示。

表1 變量的描述性統計

本文先對2011～2020年貴州省9個地級市(州)的地區生產總值和社會消費品零售總額變化趨勢做圖像分析，結果如圖 1、圖 2所示。由圖 1、圖 2可知，2010～2019年貴州省9個地級市(州)的地區生產總值與社會消費品零售總額均呈上升趨勢。貴州省經濟增長與居民消費之間的互動關系，可進一步實證分析。

圖1 貴州省9個地級市(州)2010～2020年的地區生產總值變化

圖2 貴州省9個地級市(州)2010～2020年的社會消費品零售總額變化

3 研究模型構建

已有的相關文獻顯示，居民消費與經濟增長存在著互動關系，可以使用回歸模型進行分析。由于本文所選取的數據時間跨度較小，所以考慮了使用面板數據進行分析。面板向量自回歸模型(PVAR)不僅繼承了向量自回歸(VAR)模型的優點，還考慮了地區的固定效應，可以提高實證分析結果的精確度，所以本文運用PVAR模型對居民消費與經濟增長之間的關系進行分析。

研究模型如下，

Yit=αi+A1Yit-1+A2Yit-2+…+AkYit-k+BXit+εit

(1)

式(1)中，i表示城市，t表示年份，k表示滯后階數；αi表示地區效應，Yit表示1×n維的內生變量，Xit表示1×m維的外生變量，A和B表示待估參數向量，εit為隨機擾動項。

其中εit滿足，

E(yitεit)=E(xitεit)=E(αitεit)=0

(2)

4 實證分析

4.1 數據平穩性檢驗

在使用PVAR模型進行實證分析之前，需要對變量進行平穩性檢驗。一般情況下，原變量不平穩，需要對原變量做滯后處理。文本使用了LLC檢驗法與IPS檢驗法對數據進行平穩性檢驗，LLC檢驗法與IPS檢驗法均在5%顯著性水平下進行，檢驗結果如表 2所示。從表 2可知，對于lngdp變量，LLC檢驗法與IPS檢驗法的P值均小于0.05，說明lngdp變量是平穩的，不需要做滯后處理。對于lnconsum變量，LLC檢驗與IPS檢驗的P值同樣均小于0.05，不需要做滯后處理，lnconsum變量是平穩的。因此，可使用lngdp變量與lnconsum變量進行PVAR模型的分析。

表2 平穩性檢驗

4.2 滯后階數選擇

使用PVAR模型進行分析，還需要確定PVAR模型的滯后階數。本文使用AIC準則、BIC準則和HQIC準則共同確定PVAR模型最合適的滯后階數。本文運用Stata14.0軟件和連玉君pvar2程序包運算3個準則的指數值，運算的結果如表 3所示。當AIC準則、BIC準則和HQIC準則的指數值越小，滯后階數就越適合PVAR模型。從表 3可知，滯后四階時，AIC準則、BIC準則和HQIC準則的指數值均是最小值，所以本文選擇的PVAR模型滯后階數為四階。

表3 AIC準則、BIC準則和HQIC準則運算結果

4.3 格蘭杰因果檢驗

確定PVAR模型滯后階數后，可進一步使用格蘭杰因果檢驗對居民消費與經濟增長之間的因果關系進行分析，格蘭杰因果檢驗是在5%的顯著性水平下進行，分析結果如表 4所示。當P值小于0.05時顯著，顯著時，去掉的變量不是此時變量的格蘭杰原因。由表 4可知，去掉lnconsum變量時，P值為0.427，不顯著，說明lnconsum變量是lngdp變量的格蘭杰原因。而去掉lngdp變量時，P值為0.000，顯著，說明lngdp變量不是lnconsum變量的格蘭杰原因。從格蘭杰因果檢驗可知，貴州省居民消費對經濟增長存在單向的格蘭杰原因。

表4 格蘭杰因果檢驗結果

4.4 脈沖響應分析

脈沖響應函數可以全面反應各個變量之間的動態關系。脈沖響應函數的運算原理是向模型中一個內生變量施加一個標準差的沖擊，然后計算各變量當期值和未來值。本文中，將考察周期設定為10期，95%的置信區間，脈沖響應結果如圖3、4所示。

圖3表示了經濟增長對居民消費的脈沖響應，對居民消費施加一個標準差正向沖擊。在10期分析過程中，lngdp變量對lnconsum變量的脈沖響應呈正效應，但脈沖響應強度的波動很小，在1%的水平上小幅浮動，先輕微上升，后輕微下降，但沒有持續下降。圖像的波動表明貴州省經濟增長對居民消費前幾期有輕微的促進作用，但促進強度逐漸降低，總體是促進作用。圖4表示了居民消費對經濟增長的脈沖響應，同樣對經濟增長施加一個標準差正向沖擊。在10期分析過程中，lnconsum變量對lngdp變量的脈沖響應先呈正效應，后呈負效應，脈沖響應強度先升后降，降為負效應后又稍上升變成正效應，然后又降為負效應，之后保持為負效應。圖像的變化趨勢表明，貴州省的居民消費對經濟增長前兩期有明顯的促進作用，然后促進強度逐漸下降，變為反促進作用，再經歷兩期后又有輕微的促進作用，短暫促進后，促進作用變為反促進作用，之后保持反促進作用。

圖3 經濟增長對居民消費的脈沖響應

圖4 居民消費對經濟增長的脈沖響應

4.5 方差分解

方差分解描述了不同時刻的不同沖擊對內生變量變化的解釋程度，根據得到的指數判斷不同因素對同一變量的重要程度。本文中預測了10期，表 5顯示了PVAR模型中lngdp變量與lnconsum變量的方差分解結果，反應了lngdp變量對自身和lnconsum變量的解釋程度，以及lnconsum變量對自身和lngdp變量解釋程度。由表 5可知，隨著預測期數的增加，lngdp變量對自身的解釋程度逐漸下降，但lngdp變量對lnconsum變量的解釋程度逐漸上升。這說明，長遠考慮，貴州省經濟增長對自身的影響程度會逐漸下降，貴州經濟增長對居民消費的影響程度會逐漸上升。同時，隨著預測期數的增加，lnconsum變量對自身的解釋程度有升有降，有小幅度的波動，解釋程度總體較高；lnconsum變量對lngdp變量的解釋程度同樣有升有降，存在小幅度的波動，總體解釋程度較低。這說明，長期來看，貴州省居民消費對自身的影響有強有弱，但總體影響程度較強；貴州省居民消費對經濟增長的影響同樣有強有弱，且總體影響程度較弱。

表5 方差分解結果

5 結論與發展建議

5.1 結論

本文基于PVAR模型，借助Stata14.0軟件和連玉君pvar2程序包，對貴州省居民消費與經濟增長之間的關系進行分析。通過格蘭杰因果檢驗、脈沖響應函數等分析方法，得到以下結論：①用LLC檢驗法與IPS檢驗法對數據進行平穩性檢驗，兩種檢驗法得到的lngdp變量與lnconsum變量均是平穩的，不需要做滯后處理；②通過格蘭杰因果關系滯后四階檢驗分析，得到貴州省居民消費對經濟增長存在單向的格蘭杰原因；③通過脈沖響應函數對貴州省居民消費與經濟增長之間的動態關系進行分析，得到貴州省的經濟增長對居民消費的脈沖響應呈正效應，經濟增長對居民消費保持一個較低的平穩促進作用；而貴州省的居民消費對經濟增長的脈沖響應同時存在正效應與負效應，居民消費對經濟增長同時存在促進作用與反促進作用；④利用方差分解分析結果表明，貴州省經濟增長對居民消費的影響程度保持平穩增加的狀態，而貴州省居民消費對經濟增長的影響程度有強弱的浮動。

5.2 發展建議

根據貴州省的實證分析可知，貴州省經濟增長對居民消費的促進作用大于居民消費對經濟增長的促進作用，為了使貴州省經濟增長與居民消費之間保持可持續促進關系，本文提出以下幾點建議：①貴州省居民消費對經濟增長同時存在促進和反促進作用，若能合理分析產生反促進作用的原因，將反促進作用轉為促進作用，使居民消費與經濟增長之間保持雙向促進作用與良性互動，就能夠增加居民消費推動經濟增長的程度；②貴州省經濟增長對居民消費有促進作用，為使經濟增長可以長期的、有力的推動居民消費發展，需制定合理的消費政策，鼓勵城鄉居民積極、健康、可持續消費，從而推動經濟增長。