四川省金融發(fā)展對(duì)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出的影響研究

鄧杰

(四川農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 四川成都 610000)

在拉動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的三駕馬車(chē)——投資、消費(fèi)、凈出口中，消費(fèi)起到了不可忽視的作用。為了使經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，促進(jìn)消費(fèi)刻不容緩。其中，金融業(yè)作為經(jīng)濟(jì)的重要分支，對(duì)人們的消費(fèi)及經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)起著不容忽視的影響。

四川省統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)顯示，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活水平的不斷提升，四川省人均消費(fèi)支出不斷增加，尤其是城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)支出。1999年西部大開(kāi)發(fā)以來(lái)，四川省城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出呈穩(wěn)步增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，從最初的4499元增長(zhǎng)至2018年的23484元，人均消費(fèi)支出的增長(zhǎng)直接帶動(dòng)了經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。從國(guó)民經(jīng)濟(jì)GDP核算角度來(lái)看，消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用還在不斷增強(qiáng)。截至2018年，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)8%的同時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有56%的比例是由消費(fèi)貢獻(xiàn)的，比2017年提高0.5個(gè)百分點(diǎn)。圖1反映了1978—2018年四川省城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出、人均可支配收入及地區(qū)人均GDP的變化情況，根據(jù)《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》相關(guān)數(shù)據(jù)整理獲得。由圖1不難看出，四川省城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出、人均可支配收入與人均GDP均呈現(xiàn)逐年遞增趨勢(shì)，且增長(zhǎng)速度也同樣表現(xiàn)出逐年增加的趨勢(shì)。

圖1 四川省城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出，人均可支配收入與人均GDP變化情況

金融行業(yè)作為經(jīng)濟(jì)的一個(gè)重要分支，其發(fā)展也同樣帶動(dòng)了消費(fèi)的增長(zhǎng)。1978年，四川省金融業(yè)生產(chǎn)總值只有4.88億元，僅占生產(chǎn)總值的2.6%；2018年，四川省金融業(yè)生產(chǎn)總值已經(jīng)達(dá)到3371.03億元，占地區(qū)生產(chǎn)總值的8.2%。由此可見(jiàn)，四川省金融業(yè)的發(fā)展速度非常快，占比越來(lái)越高。金融行業(yè)的發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)越來(lái)越大，直接促進(jìn)了消費(fèi)的增長(zhǎng)，而消費(fèi)已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最終動(dòng)力。城鎮(zhèn)居民由于自身的生活環(huán)境與收入狀況、消費(fèi)水平大多會(huì)高于農(nóng)村居民，城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)支出更能考察這個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況和生活狀況。所以，影響城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出的因素，是一個(gè)值得思考和研究的問(wèn)題。

西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略實(shí)施以來(lái)，四川省經(jīng)濟(jì)總量年均增速超過(guò)50%，在西部12個(gè)省市中穩(wěn)居龍頭，人民消費(fèi)水平也不斷提升，但目前我國(guó)學(xué)者很少對(duì)四川省城鎮(zhèn)居民的人均消費(fèi)支出與金融發(fā)展的關(guān)系進(jìn)行分析。因此，本文在之前分析指標(biāo)的基礎(chǔ)上，引入城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)(居民家庭中食物支出占消費(fèi)總支出的比重)及金融規(guī)模(地區(qū)貸款余額占地區(qū)人均生產(chǎn)總值的比重)計(jì)量分析影響四川省城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出的因素。

1 研究文獻(xiàn)綜述

國(guó)內(nèi)外學(xué)者通過(guò)長(zhǎng)期的研究和探索，在收集到金融發(fā)展與消費(fèi)支出的相關(guān)數(shù)據(jù)后，得到了很多關(guān)于金融發(fā)展與居民消費(fèi)間關(guān)系的結(jié)論。

一些學(xué)者認(rèn)為，金融發(fā)展能夠促進(jìn)居民的消費(fèi)。Goldsmith Raymond(1960)通過(guò)對(duì)35個(gè)國(guó)家多年來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，認(rèn)為金融業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著密不可分的關(guān)系，金融相關(guān)率與金融發(fā)展呈正相關(guān)關(guān)系。此后，越來(lái)越多的學(xué)者對(duì)金融發(fā)展方式與規(guī)律展開(kāi)研究。我國(guó)學(xué)者江國(guó)才、高文亮(2012)依據(jù)1985—2009年的時(shí)間序列數(shù)據(jù),利用協(xié)整檢驗(yàn)及Granger因果檢驗(yàn)等計(jì)量分析工具,探討了金融發(fā)展與城鎮(zhèn)居民消費(fèi)行為之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明：長(zhǎng)期來(lái)看,金融發(fā)展和城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出之間存在正向穩(wěn)定的關(guān)系。此外，張勛等(2020)將中國(guó)數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)和中國(guó)家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)相結(jié)合,實(shí)證研究了數(shù)字金融發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)支出的影響。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融的發(fā)展顯著提高了居民消費(fèi)，有助于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

但也有一些學(xué)者認(rèn)為，金融發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)有抑制作用，且這種抑制作用大多集中在農(nóng)村或經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)。楊俊等(2006)利用1978—2003年的時(shí)序數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)金融發(fā)展與全國(guó)、城鎮(zhèn)、農(nóng)村及城鄉(xiāng)居民收入分配的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證探討。研究表明，金融發(fā)展顯著擴(kuò)大了城鄉(xiāng)居民收入不平等的程度。在城鎮(zhèn)地區(qū)，金融發(fā)展程度高，能夠顯著促進(jìn)居民消費(fèi)；在農(nóng)村或金融不發(fā)達(dá)的地區(qū)，由于金融市場(chǎng)相對(duì)落后，農(nóng)村居民收入增長(zhǎng)與消費(fèi)增長(zhǎng)緩慢，金融發(fā)展與居民收入消費(fèi)關(guān)系不顯著。

在實(shí)證分析方法方面，王德彬等(2014)選取2002—2012年居民最終消費(fèi)支出及金融發(fā)展相關(guān)指標(biāo)作為樣本，對(duì)影響消費(fèi)支出的諸多因素進(jìn)行多元線性回歸分析，提出應(yīng)發(fā)展基礎(chǔ)證券衍生產(chǎn)品推動(dòng)金融市場(chǎng)化的建議。童百利等(2012)依據(jù)凱恩斯消費(fèi)函數(shù)，運(yùn)用協(xié)整理論和誤差修正模型分析了銅陵市城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對(duì)人均消費(fèi)支出的長(zhǎng)期和短期影響,發(fā)現(xiàn)兩者無(wú)論是在長(zhǎng)期還是在短期內(nèi)，都存在高度的相關(guān)性,并對(duì)提高城鎮(zhèn)居民人均可支配收入提出了相關(guān)建議。時(shí)間序列預(yù)測(cè)不考慮外界因素的影響，當(dāng)外界發(fā)生較大變化時(shí)，往往會(huì)產(chǎn)生較大偏差。吳金旺等(2018)通過(guò)短面板數(shù)據(jù)，引入空間因素，運(yùn)用時(shí)刻固定效應(yīng)的空間自回歸模型分析得出結(jié)論。該文章使用面板數(shù)據(jù)提供了大量的數(shù)據(jù)點(diǎn)，大大提高了計(jì)量模型估計(jì)的有效性。陳振環(huán)等(2020)采用自回歸分布滯后模型，用于刻畫(huà)單一時(shí)間序列方程中的變量關(guān)系，更好地估計(jì)變量之間長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系。

很多學(xué)者對(duì)金融發(fā)展與消費(fèi)支出的關(guān)系進(jìn)行了研究，但四川作為西部大省，很少有學(xué)者對(duì)四川省金融發(fā)展?fàn)顩r和消費(fèi)增長(zhǎng)情況進(jìn)行研究。因此，基于以上學(xué)者的研究，本文選取四川省1978—2018年的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建時(shí)間序列模型，對(duì)四川省金融發(fā)展與城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，并根據(jù)結(jié)果提出相應(yīng)建議。

2 模型與變量

基于本文之前的研究，結(jié)合數(shù)據(jù)獲取的可行性，選取了6項(xiàng)指標(biāo)作為解釋變量和被解釋變量，并構(gòu)建了時(shí)間序列數(shù)據(jù)。本文采用Eviews軟件對(duì)宏觀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，選取四川省城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出作為被解釋變量，人均可支配收入、金融規(guī)模、城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、城鎮(zhèn)居民家庭恩格爾系數(shù)、地區(qū)人均生產(chǎn)總值作為解釋變量。

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

通過(guò)構(gòu)建時(shí)間序列數(shù)據(jù)，分析1978—2018年解釋變量對(duì)被解釋變量的影響。數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒、四川統(tǒng)計(jì)年鑒，部分無(wú)法直接得到的數(shù)據(jù)，通過(guò)計(jì)算得到。

2.2 變量設(shè)定

2.2.1 被解釋變量

本文選取四川省城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出作為被解釋變量，居民用于購(gòu)買(mǎi)在滿(mǎn)足家庭日常生活條件下的其他支出稱(chēng)為人均消費(fèi)支出，是一個(gè)能很好衡量消費(fèi)水平的指標(biāo)。對(duì)于城鎮(zhèn)居民來(lái)說(shuō)，基于其自身的生活環(huán)境，有著對(duì)更高級(jí)需求的欲望，相比農(nóng)村居民會(huì)有更多的消費(fèi)支出，更能反映當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展情況。所以，本文選取四川省城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出作為被解釋變量，記為(Expenditure)。

2.2.2 核心解釋變量

本文主要研究金融發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)支出的影響，選擇金融發(fā)展的相關(guān)指標(biāo)作為核心解釋變量。金融學(xué)家雷蒙德·戈德史密斯提出一套衡量金融發(fā)展的指標(biāo)體系，即從金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)和金融效率三個(gè)維度衡量地區(qū)金融的發(fā)展水平。本文的研究對(duì)象是城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)支出，對(duì)于居民來(lái)說(shuō)，接觸到最多的金融資產(chǎn)就是貸款。隨著金融規(guī)模的不斷擴(kuò)大，消費(fèi)貸款和信用貸款的門(mén)檻越來(lái)越低，更多居民能夠通過(guò)貸款的方式實(shí)現(xiàn)超前消費(fèi)的目的。因此，金融規(guī)模能更好地衡量一個(gè)地區(qū)的金融發(fā)展水平，金融規(guī)模越大，意味著居民通過(guò)更多方式和途徑獲得金融資產(chǎn)。本文通過(guò)貸款余額與地區(qū)人均生產(chǎn)總值的比值衡量金融規(guī)模，作為衡量當(dāng)?shù)亟鹑诎l(fā)展的核心解釋變量，記為(Financial Scale)。

2.2.3 控制變量

本文選取居民人均可支配收入、消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、家庭恩格爾系數(shù)、區(qū)域人均生產(chǎn)總值作為控制變量，具體解釋如下：

(1)人均可支配收入。收入水平直接影響消費(fèi)的水平，人均可支配收入與消費(fèi)水平之間存在顯著正相關(guān)關(guān)系。同時(shí)，人均可支配收入能夠最為直接地反映消費(fèi)能力(趙鵬，2022)，因此本文選取人均可支配收入作為解釋變量，記為(Income)。

(2)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)。居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)作為一項(xiàng)宏觀指標(biāo)，能夠更好地反映一個(gè)家庭購(gòu)買(mǎi)的實(shí)際消費(fèi)品或服務(wù)的價(jià)格水平變化。居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)在一定程度上反映了通貨膨脹或通貨緊縮的程度(嚴(yán)莉，2009)。居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)也與消費(fèi)有著某種不可割裂的關(guān)系。因此，本文選取城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)作為解釋變量，以1978年為基期(1978年=100)，記為(Consumer Price Index)。

(3)城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)。恩格爾系數(shù)是食品支出總額占個(gè)人消費(fèi)支出總額的比值，是國(guó)際上衡量居民水平高低的指標(biāo)(宋國(guó)月，2021)，隨著居民收入和生活水平的提升而下降。因此，本文選取城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)作為解釋變量，記為(Engel’s Coeffi cient)。

(4)區(qū)域人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值作為發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)中經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)，是宏觀經(jīng)濟(jì)的重要指標(biāo)之一。區(qū)域人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值=區(qū)域總產(chǎn)出(總產(chǎn)值，社會(huì)商品和服務(wù)的總產(chǎn)出)/區(qū)域總?cè)丝冢粋€(gè)地區(qū)的人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值可以直接反映該地區(qū)人民的生活水平。因此，本文選取地區(qū)人均生產(chǎn)總值作為解釋變量，記為(gross domestic product per capital)。

各變量表達(dá)式與名稱(chēng)如表1所示。

表1 變量解釋

2.3 模型設(shè)定

本文采用最小二乘法線性回歸分析，截面數(shù)據(jù)模型、時(shí)間序列模型、面板數(shù)據(jù)模型共同構(gòu)成了線性回歸模型，選擇時(shí)間序列數(shù)據(jù)模型對(duì)被解釋變量與四個(gè)解釋變量進(jìn)行回歸分析，模型設(shè)定如下：

其中：為 被解釋變量；、、、、為解釋變量；β(=1,2,…,5)為各解釋變量的系數(shù)；為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2.4 描述性統(tǒng)計(jì)

通過(guò)對(duì)變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，統(tǒng)計(jì)其數(shù)量、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值和最大值，以把握樣本的整體情況。描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如表2所示。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

3 實(shí)證結(jié)果及分析

3.1 單位根檢驗(yàn)

對(duì)每個(gè)變量進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。

表3 ADF單位根檢驗(yàn)

由檢驗(yàn)結(jié)果可知，除變量EC外，其余所有變量的序列都存在單位根，為非平穩(wěn)序列。對(duì)變量進(jìn)行二階差分后，再次進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如表4所示。

表4 二階差分單位根檢驗(yàn)

由檢驗(yàn)結(jié)果可知，各變量在二階差分情況下不存在單位根，為平穩(wěn)序列，即該序列為二階單整序列。

3.2 協(xié)整檢驗(yàn)

通過(guò)E-G兩步法對(duì)序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。以EXP作為被解釋變量，其余變量作為解釋變量進(jìn)行回歸，生成該模型的殘差序列，對(duì)殘差序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如表5所示。

表5 協(xié)整檢驗(yàn)

根據(jù)協(xié)整方程，當(dāng)包含一個(gè)常數(shù)項(xiàng)(截距項(xiàng))，變量個(gè)數(shù)為6，樣本容量為41，在顯著水平α=0.05時(shí)，C(α)=-4.7048-17.12/41-11.17/41=-5.2631＞tao-Stastistic，接受原假設(shè)，認(rèn)為存在協(xié)整關(guān)系。

3.3 多重共線性檢驗(yàn)

由于變量間存在較高的相關(guān)關(guān)系，可能會(huì)因?yàn)槌霈F(xiàn)多重共線性導(dǎo)致模型估計(jì)出現(xiàn)失真現(xiàn)象。因此，對(duì)模型進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，計(jì)算各解釋變量間的相關(guān)系數(shù)，如表6所示。

表6 相關(guān)系數(shù)

由表6來(lái)看，模型存在嚴(yán)重的多重共線性。從實(shí)際情況推導(dǎo)，可能因?yàn)槟Ｐ椭写嬖跓o(wú)關(guān)的變量。觀察可知，解釋變量FS(人均可支配收入)與GDP(地區(qū)人均生產(chǎn)總值)的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.99，兩者之間存在高度線性相關(guān)性。因?yàn)榭芍涫杖霊?yīng)該是決定消費(fèi)支出的決定性因素，因此將解釋變量GDP從模型中刪除。刪除GDP后的相關(guān)系數(shù)矩陣如表7所示。

表7 刪除GDP后的相關(guān)系數(shù)矩陣

由表7可以發(fā)現(xiàn)，各解釋變量的線性相關(guān)性有所下降，但CPI與EC仍有較強(qiáng)的線性相關(guān)性，進(jìn)而計(jì)算各解釋變量的方差膨脹因子(VIF)，如表8所示。由于各解釋變量方差膨脹因子的值都小于10，模型通過(guò)了多重共線性檢驗(yàn)。

表8 方差膨脹因子

3.4 自相關(guān)檢驗(yàn)

自相關(guān)性是指隨機(jī)誤差項(xiàng)和各期望間存在某種相關(guān)關(guān)系，自相關(guān)性的產(chǎn)生可能使模型的預(yù)測(cè)功能失效。本文采用DW檢驗(yàn)和LM檢驗(yàn)的方式對(duì)自相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，并采取相應(yīng)措施對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整，以達(dá)到消除自相關(guān)性的目的。

(1)DW檢驗(yàn)

已知n=41，k=5，取顯著水平α=0.05時(shí)，查表得dL=1.23，dU=1.79，而模型的DW檢驗(yàn)數(shù)為0.7455，小于dL，存在正自相關(guān)。

(2)LM檢驗(yàn)

對(duì)模型進(jìn)行LM檢驗(yàn)，當(dāng)滯后期為2時(shí)，LM檢驗(yàn)結(jié)果如表9所示。

表9 LM檢驗(yàn)

由于nR=22.74198，臨界概率p=0.0000，因此輔助回歸模型是非常顯著的，即存在自相關(guān)性。因?yàn)闇笠浑A和滯后二階的回歸系數(shù)不為0，模型中存在一階和二階自相關(guān)。

(3)自相關(guān)性的調(diào)整與補(bǔ)救

對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整，引入AR項(xiàng)，并采用迭代估計(jì)法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)。調(diào)整后，模型的DW=2.1587，n=41，k=4，在顯著水平α=0.05時(shí)，查表得dL=1.29，dU=1.72，4-dU=2.28。因?yàn)?.72 ＜ DW ＜ 2.28，所以模型不具有一階自相關(guān)性。LM檢驗(yàn)結(jié)果表明，該模型不具有高階自相關(guān)性。綜上，模型通過(guò)自相關(guān)檢驗(yàn)。

3.5 異方差檢驗(yàn)

異方差的存在會(huì)造成參數(shù)估計(jì)量失效、t檢驗(yàn)失去作用及模型預(yù)測(cè)功能被破壞等不良后果。本文通過(guò)White檢驗(yàn)，來(lái)檢驗(yàn)異方差是否存在，檢驗(yàn)結(jié)果如表10所示。

表10 異方差檢驗(yàn)

3.6 回歸結(jié)果與模型分析

對(duì)模型進(jìn)行回歸，最終回歸結(jié)果如表11所示。

表11 回歸結(jié)果

通過(guò)以上分析，本文擬合出如下回歸模型：

從上述模型可以看出，在其他條件相同的情況下，四川省城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出與金融規(guī)模(FS)、人均可支配收入(IC)及消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)呈正相關(guān)，與居民恩格爾系數(shù)(EC)成負(fù)相關(guān)；整 體模型的擬合優(yōu)度達(dá)到了98.19%，模型擬合效果非常好。根據(jù)回歸結(jié)果，對(duì)各解釋變量分析如下。

3.6.1 四川省金融規(guī)模正向影響城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出

四川省金融規(guī)模的系數(shù)為2.0960，在5%的水平上顯著，因此正向影響居民消費(fèi)支出。隨著四川省金融行業(yè)的發(fā)展及消費(fèi)信貸的普及，居民能夠通過(guò)貸款的方式達(dá)到超前消費(fèi)的目的。近年來(lái)，居民人均貸款額的增長(zhǎng)速度已經(jīng)高于人均GDP的增長(zhǎng)速度，所占比重也越來(lái)越大。這表明，四川省金融規(guī)模在不斷擴(kuò)大，更多居民通過(guò)消費(fèi)信貸和貸款的方式提前消費(fèi)，金融的發(fā)展為居民帶來(lái)更多的超前收入，極大促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。因此，金融業(yè)的發(fā)展能夠更好地促進(jìn)消費(fèi)，進(jìn)而帶動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

3.6.2 四川省城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的增加促進(jìn)消費(fèi)

城鎮(zhèn)居民人均可支配收入顯著性高，充分表明人均可支配收入是影響居民人均消費(fèi)支出的重要因素。當(dāng) 人均可支配收入每增加1元，人均消費(fèi)支出將增加0.6880元。四川省城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出的增長(zhǎng)在很大程度上取決于居民的可支配收入，而金融的發(fā)展、金融規(guī)模的擴(kuò)大能更好地增加居民的可支配收入，提高居民的購(gòu)買(mǎi)力。

3.6.3 消費(fèi)價(jià)格指數(shù)正向影響城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出

消費(fèi)價(jià)格指數(shù)與四川省城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出成正比。當(dāng)消費(fèi)價(jià)格指數(shù)每增加1個(gè)單位，消費(fèi)支出就會(huì)增加2.7613個(gè)單位。因此，政府要努力讓價(jià)格指數(shù)處于合理水平，與居民人均消費(fèi)相適應(yīng)，維持宏觀經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展。

3.6.4 四川省城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)對(duì)消費(fèi)支出有負(fù)向影響

城 鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)與消費(fèi)支出成反比，說(shuō)明恩格爾系數(shù)每減少1個(gè)單位，城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出將增加7.1038個(gè)單位。恩 格爾系數(shù)反映的是居民在食品方面的支出占所有消費(fèi)支出的比例，當(dāng)家庭恩格爾系數(shù)越低時(shí)，居民才會(huì)更多用于其他消費(fèi)。

4 結(jié)語(yǔ)

4.1 結(jié)論

通過(guò)最終回歸結(jié)果，城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出與金融規(guī)模、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)及恩格爾系數(shù)存在緊密的聯(lián)系。金融發(fā)展不僅能直接促進(jìn)消費(fèi)的增長(zhǎng)，還能通過(guò)增加居民收入的方式促進(jìn)消費(fèi)。隨著金融機(jī)構(gòu)和消費(fèi)信貸的發(fā)展，居民能夠通過(guò)貸款等途徑提前消費(fèi)，極大促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。所 以，不斷擴(kuò)大金融規(guī)模，推動(dòng)金融市場(chǎng)化是帶動(dòng)消費(fèi)的關(guān)鍵。

4.2 建議

4.2.1 擴(kuò)大金融規(guī)模，推進(jìn)金融市場(chǎng)化

回歸結(jié)果表明，金融發(fā)展不僅能直接促進(jìn)消費(fèi)，還可以通過(guò)增加收入的方式促進(jìn)消費(fèi)。政府應(yīng)推行消費(fèi)信貸等金融衍生產(chǎn)品的發(fā)展，并對(duì)其加以監(jiān)管。例如，發(fā)展信用貸，理財(cái)產(chǎn)品能夠增加居民的現(xiàn)期消費(fèi)，提高金融資產(chǎn)的配置比率(曲霄，2020)。此外，隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)字金融的發(fā)展得到強(qiáng)有力的支撐。數(shù)字金融的發(fā)展在一定程度上降低了居民消費(fèi)的支付成本，同時(shí)便捷、高效、靈活的數(shù)字化支付方式為居民消費(fèi)的發(fā)生創(chuàng)造了便利條件(張勛等，2020)。因此，在互聯(lián)網(wǎng)背景下，發(fā)展數(shù)字金融對(duì)促進(jìn)居民消費(fèi)是有利的，也使金融服務(wù)的可得性大大提高，促進(jìn)了財(cái)政資源配置的科學(xué)優(yōu)化。

同時(shí)，要大力推進(jìn)金融市場(chǎng)化，降低金融中介的成本和消費(fèi)者參與金融的門(mén)檻，使消費(fèi)者(尤其是欠發(fā)達(dá)地區(qū)的農(nóng)民)更容易獲得消費(fèi)信貸(史清華、陳凱，2002)，以達(dá)到擴(kuò)大需求，進(jìn)一步促進(jìn)居民消費(fèi)的目的。

4.2.2 增加居民可支配收入，提高購(gòu)買(mǎi)力

最終結(jié)果表明，可支配收入對(duì)促進(jìn)消費(fèi)來(lái)說(shuō)非常重要，收 入不僅可以通過(guò)發(fā)展金融來(lái)提高，還可以通過(guò)其他途徑實(shí)現(xiàn)。例如，提供更多的優(yōu)質(zhì)就業(yè)崗位，鼓勵(lì)自主創(chuàng)業(yè)，增加就業(yè)的規(guī)模等。通過(guò)大力推進(jìn)服務(wù)產(chǎn)業(yè)或勞動(dòng)性密集的產(chǎn)業(yè)發(fā)展，為更多人提供就業(yè)機(jī)會(huì)，增加可支配收入，達(dá)到促進(jìn)消費(fèi)的目的。

4.2.3 創(chuàng)造有利政策，合理引導(dǎo)消費(fèi)

近年來(lái)，四川省城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出不斷增加，其中絕大部分增加都是由非食品支出增加導(dǎo)致的。政府應(yīng)創(chuàng)造良好的政策環(huán)境，增加居民在娛樂(lè)、教育、衛(wèi)生、旅游等方面的支出，合理引導(dǎo)居民消費(fèi)(谷秀娟、霍道偉，2017)。

此外，政府應(yīng)充分發(fā)揮稅收的調(diào)節(jié)作用，如通過(guò)降低對(duì)煙、酒、化妝品消費(fèi)稅的方式，引導(dǎo)合理消費(fèi)，為消費(fèi)者減負(fù)。例如，2016年10月1日國(guó)家稅務(wù)局提出普通美容、修飾類(lèi)化妝品免征消費(fèi)稅，高檔化妝品消費(fèi)稅稅率由30%下調(diào)為15%，普通化妝品成為日常消費(fèi)品，有助于降低居民消費(fèi)稅負(fù)，釋放鼓勵(lì)消費(fèi)的積極信號(hào)。

4.2.4 控制物價(jià)水平，與居民消費(fèi)相適應(yīng)

居 民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)是社會(huì)產(chǎn)品和服務(wù) 的最終價(jià)格，與人們的生活密切相關(guān)。政府應(yīng)該引導(dǎo)物價(jià)指數(shù)在合理的水平上，與居民人均消費(fèi)水平相適應(yīng)。在注重經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，合理調(diào)控物價(jià)，控制通貨膨脹，并建立通貨膨脹預(yù)警和調(diào)節(jié)機(jī)制，維持宏觀經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)和較快發(fā)展。