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基于PVAR模型的居民消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)態(tài)關(guān)系研究
——以貴州省為例

2022-08-05 13:58:40張鴻飛
綠色科技 2022年13期
關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)分析模型

李 念,張鴻飛

(貴州財(cái)經(jīng)大學(xué) 大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)院,貴州 貴陽 550025)

1 引言

消費(fèi)是拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的三架馬車之一,對(duì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起著重要的作用。隨著國內(nèi)居民消費(fèi)力的增強(qiáng),居民消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的基礎(chǔ)性作用也逐步體現(xiàn)。為了使經(jīng)濟(jì)保持增長(zhǎng),需要積極發(fā)揮消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的推動(dòng)作用和基礎(chǔ)性作用。同時(shí),擴(kuò)大居民消費(fèi),通過居民消費(fèi)的增長(zhǎng)推動(dòng)消費(fèi)的增長(zhǎng)。因此,需要運(yùn)用正確合理的消費(fèi)政策刺激消費(fèi),促使我國的經(jīng)濟(jì)更快、更穩(wěn)地高速發(fā)展。

對(duì)于居民消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系研究,已有非常豐富的研究文獻(xiàn)。相關(guān)文獻(xiàn)表明,居民消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)高度相關(guān)。尹世杰[1]提出,消費(fèi)增長(zhǎng)是拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素,要想通過消費(fèi)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),就需要提高居民收入,改善消費(fèi)市場(chǎng)環(huán)境,刺激居民消費(fèi)。劉方棫[2]認(rèn)為,要使消費(fèi)者從不愿消費(fèi)、不敢消費(fèi)、不能消費(fèi)轉(zhuǎn)變?yōu)闃酚谙M(fèi)、敢于消費(fèi)、能夠消費(fèi),進(jìn)而提高居民消費(fèi),促進(jìn)經(jīng)濟(jì)健康可持續(xù)的發(fā)展。楊新妮[3]通過居民消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)分析,提出通過居民消費(fèi),推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的對(duì)策。劉東皇等[4]通過DEA模型對(duì)我國居民消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的協(xié)調(diào)促進(jìn)關(guān)系進(jìn)行了研究,得到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)消費(fèi)的支撐作用與消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)效應(yīng)不同。馮超[5]以黨的“十八大”以來我國居民人均消費(fèi)情況數(shù)據(jù)指標(biāo)為樣本,采用回歸分析,得出結(jié)論經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與居民消費(fèi)之間呈正相關(guān)關(guān)系。郝思甲等[6]通過線性回歸模型對(duì)安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和居民消費(fèi)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)展開實(shí)證分析,得到結(jié)論為居民消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在正相關(guān)性。張建國[7]通過灰色關(guān)聯(lián)分析法,得到我國居民消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)耦合明顯、關(guān)聯(lián)較強(qiáng)的結(jié)論,認(rèn)為應(yīng)不斷改善消費(fèi)結(jié)構(gòu),提振我國經(jīng)濟(jì)又好又快發(fā)展。

基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)對(duì)居民消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系進(jìn)行研究,對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度要求非常嚴(yán)格,難以收集到能夠合理分析的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。為了克服時(shí)間序列數(shù)據(jù)的這一難點(diǎn),許多學(xué)者轉(zhuǎn)變思維,使用了對(duì)時(shí)間跨度要求較低的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。郗篤鵬[8]基于我國東部地區(qū)1990~2010年面板數(shù)據(jù)研究了居民消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)二者存在長(zhǎng)期的協(xié)整關(guān)系。任斌等[9]基于全國15個(gè)省(直轄市、自治區(qū))2008~2013年的省級(jí)面板數(shù)據(jù),運(yùn)用系統(tǒng)GMM方法實(shí)證檢驗(yàn)了我國金融創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。柯瀟[10]基于面板數(shù)據(jù)研究了交通基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的互動(dòng)關(guān)系。喬婧妍[11]基于面板數(shù)據(jù)建模,分別討論影響中國東中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)差異的因素。韓琦[12]基于省級(jí)面板數(shù)據(jù),運(yùn)用面板向量自回歸模型方法驗(yàn)證消費(fèi)升級(jí)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系及其動(dòng)態(tài)變化,得出消費(fèi)升級(jí)就能夠?qū)?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生顯著促進(jìn)作用的結(jié)論。羅忠青和劉坤新[13]基于全國省級(jí)面板數(shù)據(jù),檢驗(yàn)了我國消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的正向提升影響。程方玉[14]用河南省的面板數(shù)據(jù)做實(shí)證研究,認(rèn)為河南省城鎮(zhèn)居民消費(fèi)是消費(fèi)市場(chǎng)的主力軍,居民消費(fèi)對(duì)生產(chǎn)總值存在較強(qiáng)的正向推動(dòng)作用,并且居民消費(fèi)水平與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的共變模式在不同的河南省地級(jí)市之間存在差異。

目前,大部分研究居民消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的文獻(xiàn)都是針對(duì)全國或經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省份。本文的研究樣本是全國經(jīng)濟(jì)發(fā)展排名較后的貴州省,收集2011~2020年貴州省9個(gè)地級(jí)市(州)的面板數(shù)據(jù),并運(yùn)用面板向量自回歸(PVAR)模型深入探討居民消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。通過實(shí)證分析結(jié)果,為貴州省提供合理的發(fā)展建議,促進(jìn)貴州省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與居民消費(fèi)健康的良性互動(dòng),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)貴州省經(jīng)濟(jì)綠色可持續(xù)高速增長(zhǎng)。

2 數(shù)據(jù)選取與變量描述

2.1 數(shù)據(jù)選取

本文的研究目的是分析貴州省居民消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系,研究樣本為9個(gè)城市(州),分別為貴陽、六盤水、遵義、安順、畢節(jié)、銅仁、黔西南州、黔東南州、黔南州。數(shù)據(jù)來源2011~2020年的《貴州統(tǒng)計(jì)年鑒》,包括2011~2020年貴州9個(gè)地級(jí)市(州)的面板數(shù)據(jù)。

2.2 變量描述

本文的研究變量包括經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和居民消費(fèi)兩個(gè)變量。對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),參考了鄧文博[15]的論文,選取貴州省9個(gè)地級(jí)市(州)的地區(qū)生產(chǎn)總值(億元)的對(duì)數(shù)為變量,變量名為lngdp。對(duì)于居民消費(fèi),參考了崔廣亮[16]的論文,選取貴州省9個(gè)地級(jí)市(州)的社會(huì)消費(fèi)品零售總額(億元)的對(duì)數(shù)為變量,變量名為lnconsum。變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表 1所示。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

本文先對(duì)2011~2020年貴州省9個(gè)地級(jí)市(州)的地區(qū)生產(chǎn)總值和社會(huì)消費(fèi)品零售總額變化趨勢(shì)做圖像分析,結(jié)果如圖 1、圖 2所示。由圖 1、圖 2可知,2010~2019年貴州省9個(gè)地級(jí)市(州)的地區(qū)生產(chǎn)總值與社會(huì)消費(fèi)品零售總額均呈上升趨勢(shì)。貴州省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與居民消費(fèi)之間的互動(dòng)關(guān)系,可進(jìn)一步實(shí)證分析。

圖1 貴州省9個(gè)地級(jí)市(州)2010~2020年的地區(qū)生產(chǎn)總值變化

圖2 貴州省9個(gè)地級(jí)市(州)2010~2020年的社會(huì)消費(fèi)品零售總額變化

3 研究模型構(gòu)建

已有的相關(guān)文獻(xiàn)顯示,居民消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在著互動(dòng)關(guān)系,可以使用回歸模型進(jìn)行分析。由于本文所選取的數(shù)據(jù)時(shí)間跨度較小,所以考慮了使用面板數(shù)據(jù)進(jìn)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(yōu)點(diǎn),還考慮了地區(qū)的固定效應(yīng),可以提高實(shí)證分析結(jié)果的精確度,所以本文運(yùn)用PVAR模型對(duì)居民消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)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(shù);αi表示地區(qū)效應(yīng),Yit表示1×n維的內(nèi)生變量,Xit表示1×m維的外生變量,A和B表示待估參數(shù)向量,εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

其中εit滿足,

E(yitεit)=E(xitεit)=E(αitεit)=0

(2)

4 實(shí)證分析

4.1 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在使用PVAR模型進(jìn)行實(shí)證分析之前,需要對(duì)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。一般情況下,原變量不平穩(wěn),需要對(duì)原變量做滯后處理。文本使用了LLC檢驗(yàn)法與IPS檢驗(yàn)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),LLC檢驗(yàn)法與IPS檢驗(yàn)法均在5%顯著性水平下進(jìn)行,檢驗(yàn)結(jié)果如表 2所示。從表 2可知,對(duì)于lngdp變量,LLC檢驗(yàn)法與IPS檢驗(yàn)法的P值均小于0.05,說明lngdp變量是平穩(wěn)的,不需要做滯后處理。對(duì)于lnconsum變量,LLC檢驗(yàn)與IPS檢驗(yàn)的P值同樣均小于0.05,不需要做滯后處理,lnconsum變量是平穩(wěn)的。因此,可使用lngdp變量與lnconsum變量進(jìn)行PVAR模型的分析。

表2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

4.2 滯后階數(shù)選擇

使用PVAR模型進(jìn)行分析,還需要確定PVAR模型的滯后階數(shù)。本文使用AIC準(zhǔn)則、BIC準(zhǔn)則和HQIC準(zhǔn)則共同確定PVAR模型最合適的滯后階數(shù)。本文運(yùn)用Stata14.0軟件和連玉君pvar2程序包運(yùn)算3個(gè)準(zhǔn)則的指數(shù)值,運(yùn)算的結(jié)果如表 3所示。當(dāng)AIC準(zhǔn)則、BIC準(zhǔn)則和HQIC準(zhǔn)則的指數(shù)值越小,滯后階數(shù)就越適合PVAR模型。從表 3可知,滯后四階時(shí),AIC準(zhǔn)則、BIC準(zhǔn)則和HQIC準(zhǔn)則的指數(shù)值均是最小值,所以本文選擇的PVAR模型滯后階數(shù)為四階。

表3 AIC準(zhǔn)則、BIC準(zhǔn)則和HQIC準(zhǔn)則運(yùn)算結(jié)果

4.3 格蘭杰因果檢驗(yàn)

確定PVAR模型滯后階數(shù)后,可進(jìn)一步使用格蘭杰因果檢驗(yàn)對(duì)居民消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的因果關(guān)系進(jìn)行分析,格蘭杰因果檢驗(yàn)是在5%的顯著性水平下進(jìn)行,分析結(jié)果如表 4所示。當(dāng)P值小于0.05時(shí)顯著,顯著時(shí),去掉的變量不是此時(shí)變量的格蘭杰原因。由表 4可知,去掉lnconsum變量時(shí),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(shí),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(yàn)可知,貴州省居民消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在單向的格蘭杰原因。

表4 格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果

4.4 脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)可以全面反應(yīng)各個(gè)變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。脈沖響應(yīng)函數(shù)的運(yùn)算原理是向模型中一個(gè)內(nèi)生變量施加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊,然后計(jì)算各變量當(dāng)期值和未來值。本文中,將考察周期設(shè)定為10期,95%的置信區(qū)間,脈沖響應(yīng)結(jié)果如圖3、4所示。

圖3表示了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)居民消費(fèi)的脈沖響應(yīng),對(duì)居民消費(fèi)施加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差正向沖擊。在10期分析過程中,lngdp變量對(duì)lnconsum變量的脈沖響應(yīng)呈正效應(yīng),但脈沖響應(yīng)強(qiáng)度的波動(dòng)很小,在1%的水平上小幅浮動(dòng),先輕微上升,后輕微下降,但沒有持續(xù)下降。圖像的波動(dòng)表明貴州省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)居民消費(fèi)前幾期有輕微的促進(jìn)作用,但促進(jìn)強(qiáng)度逐漸降低,總體是促進(jìn)作用。圖4表示了居民消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脈沖響應(yīng),同樣對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)施加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差正向沖擊。在10期分析過程中,lnconsum變量對(duì)lngdp變量的脈沖響應(yīng)先呈正效應(yīng),后呈負(fù)效應(yīng),脈沖響應(yīng)強(qiáng)度先升后降,降為負(fù)效應(yīng)后又稍上升變成正效應(yīng),然后又降為負(fù)效應(yīng),之后保持為負(fù)效應(yīng)。圖像的變化趨勢(shì)表明,貴州省的居民消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)前兩期有明顯的促進(jìn)作用,然后促進(jìn)強(qiáng)度逐漸下降,變?yōu)榉创龠M(jìn)作用,再經(jīng)歷兩期后又有輕微的促進(jìn)作用,短暫促進(jìn)后,促進(jìn)作用變?yōu)榉创龠M(jìn)作用,之后保持反促進(jìn)作用。

圖3 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)居民消費(fèi)的脈沖響應(yīng)

圖4 居民消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脈沖響應(yīng)

4.5 方差分解

方差分解描述了不同時(shí)刻的不同沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的解釋程度,根據(jù)得到的指數(shù)判斷不同因素對(duì)同一變量的重要程度。本文中預(yù)測(cè)了10期,表 5顯示了PVAR模型中l(wèi)ngdp變量與lnconsum變量的方差分解結(jié)果,反應(yīng)了lngdp變量對(duì)自身和lnconsum變量的解釋程度,以及l(fā)nconsum變量對(duì)自身和lngdp變量解釋程度。由表 5可知,隨著預(yù)測(cè)期數(shù)的增加,lngdp變量對(duì)自身的解釋程度逐漸下降,但lngdp變量對(duì)lnconsum變量的解釋程度逐漸上升。這說明,長(zhǎng)遠(yuǎn)考慮,貴州省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)自身的影響程度會(huì)逐漸下降,貴州經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)居民消費(fèi)的影響程度會(huì)逐漸上升。同時(shí),隨著預(yù)測(cè)期數(shù)的增加,lnconsum變量對(duì)自身的解釋程度有升有降,有小幅度的波動(dòng),解釋程度總體較高;lnconsum變量對(duì)lngdp變量的解釋程度同樣有升有降,存在小幅度的波動(dòng),總體解釋程度較低。這說明,長(zhǎng)期來看,貴州省居民消費(fèi)對(duì)自身的影響有強(qiáng)有弱,但總體影響程度較強(qiáng);貴州省居民消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響同樣有強(qiáng)有弱,且總體影響程度較弱。

表5 方差分解結(jié)果

5 結(jié)論與發(fā)展建議

5.1 結(jié)論

本文基于PVAR模型,借助Stata14.0軟件和連玉君pvar2程序包,對(duì)貴州省居民消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行分析。通過格蘭杰因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)等分析方法,得到以下結(jié)論:①用LLC檢驗(yàn)法與IPS檢驗(yàn)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),兩種檢驗(yàn)法得到的lngdp變量與lnconsum變量均是平穩(wěn)的,不需要做滯后處理;②通過格蘭杰因果關(guān)系滯后四階檢驗(yàn)分析,得到貴州省居民消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在單向的格蘭杰原因;③通過脈沖響應(yīng)函數(shù)對(duì)貴州省居民消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行分析,得到貴州省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)居民消費(fèi)的脈沖響應(yīng)呈正效應(yīng),經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)居民消費(fèi)保持一個(gè)較低的平穩(wěn)促進(jìn)作用;而貴州省的居民消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脈沖響應(yīng)同時(shí)存在正效應(yīng)與負(fù)效應(yīng),居民消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同時(shí)存在促進(jìn)作用與反促進(jìn)作用;④利用方差分解分析結(jié)果表明,貴州省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)居民消費(fèi)的影響程度保持平穩(wěn)增加的狀態(tài),而貴州省居民消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響程度有強(qiáng)弱的浮動(dòng)。

5.2 發(fā)展建議

根據(jù)貴州省的實(shí)證分析可知,貴州省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)居民消費(fèi)的促進(jìn)作用大于居民消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用,為了使貴州省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與居民消費(fèi)之間保持可持續(xù)促進(jìn)關(guān)系,本文提出以下幾點(diǎn)建議:①貴州省居民消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同時(shí)存在促進(jìn)和反促進(jìn)作用,若能合理分析產(chǎn)生反促進(jìn)作用的原因,將反促進(jìn)作用轉(zhuǎn)為促進(jìn)作用,使居民消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間保持雙向促進(jìn)作用與良性互動(dòng),就能夠增加居民消費(fèi)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的程度;②貴州省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)居民消費(fèi)有促進(jìn)作用,為使經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可以長(zhǎng)期的、有力的推動(dòng)居民消費(fèi)發(fā)展,需制定合理的消費(fèi)政策,鼓勵(lì)城鄉(xiāng)居民積極、健康、可持續(xù)消費(fèi),從而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

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