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    我國城鄉(xiāng)居民的內(nèi)生消費估算及預測研究

    2019-12-04 04:11:05李佳豪
    價值工程 2019年31期

    李佳豪

    摘要:內(nèi)生消費的增長趨勢和規(guī)模是經(jīng)濟內(nèi)生力量的重要體現(xiàn)。本文建立長面板模型,通過控制時間效應估算出直轄市和自治區(qū)城鄉(xiāng)居民內(nèi)生消費規(guī)模,并通過建立混合時間序列模型對其進行預測,結(jié)果發(fā)現(xiàn):直轄市和自治區(qū)城鄉(xiāng)居民內(nèi)生消費規(guī)模整體呈現(xiàn)上漲趨勢,但近幾年有所下降;直轄市和自治區(qū)農(nóng)村居民內(nèi)生消費規(guī)模上漲速度比城鎮(zhèn)居民上漲速度快,但穩(wěn)定性相對較差。因此,為進一步擴大居民內(nèi)生消費規(guī)模,城鎮(zhèn)居民需要縮小收入差距和加強消費行為的引導,農(nóng)村居民則需要加強消費市場的挖掘。

    Abstract: The growth trend and scale of endogenous consumption is an important reflection of the endogenous power of the economy. This paper establishes a long panel model to estimate the endogenous consumption scale of urban and rural residents in municipalities directly under the Central Government and autonomous regions by controlling the time effect, and predicts it by establishing a mixed time series model. The results show that the endogenous consumption scale of urban and rural residents in municipalities directly under the Central Government and autonomous regions shows an overall upward trend, but has declined in recent years. The endogenous consumption scale of rural residents in municipalities directly under the Central Government and autonomous regions is rising faster than that of urban residents, but the stability is relatively poor. Therefore, in order to further expand the scale of residents'endogenous consumption, urban residents need to narrow the income gap and strengthen the guidance of consumption behavior, while rural residents need to strengthen the tapping of consumer market.

    關鍵詞:內(nèi)生消費;消費函數(shù);長面板;混合時間序列模型

    Key words: endogenous consumption;consumption function;long panel;mixed time series model

    中圖分類號:F063.2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號:1006-4311(2019)31-0280-05

    0? 引言

    經(jīng)濟新常態(tài)以來,我國經(jīng)濟增長速度放緩,由2013年的7.8%下降到2017年的6.9%,未來經(jīng)濟增長的動力問題成為研究熱點之一。盡管消費、投資與出口相互協(xié)調(diào)能夠有效拉動經(jīng)濟增長[1],但經(jīng)濟現(xiàn)實卻是投資對經(jīng)濟增長的貢獻率下降,消費成為拉動經(jīng)濟增長的主要動力,且其真實貢獻率仍然被低估[2]。2018年《中國統(tǒng)計年鑒》顯示,2017年消費對經(jīng)濟增長的貢獻率為58.8%,相比2013年上漲了近22個百分點,而2017年投資對經(jīng)濟增長的貢獻率為32.1%,相比2013年下降了近23個百分點。近年來,居民家庭儲蓄率居高不下,阻礙了居民消費的增長[3,4],這是否意味著未來經(jīng)濟發(fā)展動力不足?事實上,居民消費可分為內(nèi)生消費和外生消費[5],而由經(jīng)濟制度本身決定的消費水平才能最終決定經(jīng)濟增長的長期發(fā)展速度,即內(nèi)生消費才是經(jīng)濟內(nèi)生增長的動力[6]。因此,內(nèi)生消費增長趨勢和規(guī)模對未來經(jīng)濟發(fā)展具有重要意義。

    1? 文獻綜述

    侯文杰(2015)借鑒內(nèi)生增長概念的內(nèi)涵,將內(nèi)生消費定義為:在現(xiàn)有的經(jīng)濟系統(tǒng)內(nèi),不依靠外部的刺激與推動,僅僅依賴各參與主體自發(fā)的決策行為即居民愿意且能夠消費的量[6]?;谝陨蟽?nèi)生消費的定義,結(jié)合消費函數(shù)理論,居民的內(nèi)生消費規(guī)模就可以進行估算和預測。

    宏觀經(jīng)濟學家的消費函數(shù)理論一般作為研究消費的基礎。Keynes(1936)提出“絕對收入假說”,即消費會隨著收入增加而增加,但消費的增加幅度小于收入的增加幅度[7]。Duesenberry(1949)提出“相對收入假說”,即消費是現(xiàn)期收入與以前最高收入水平之比的函數(shù),只要現(xiàn)期收入與按物價指數(shù)調(diào)整過的以往達到的最高收入之比是一個常數(shù),那么現(xiàn)期儲蓄與現(xiàn)期收入之比也就是一個常數(shù)[8]。Friedman(1957)“提出持久收入假說”,即消費者的持久消費與持久收入是固定的比例關系[9]。Modigliani(1949)與Modigliani & Brumberg(1954)提出“生命周期假說”,即個人的現(xiàn)期消費取決于個人現(xiàn)期收入、預期收入、開始時的資產(chǎn)和個人年齡的大小[10,11]。Deaton和Muellbauer(1980)提出“近似理想需求系統(tǒng)”(Almost Ideal Demand System,AIDS),這一模型由一系列的方程組成,用以表明消費者對于不同商品和服務的需求,及其隨商品價格、消費者收入和人口因素的變化而發(fā)生的變化[12]。

    國內(nèi)早期研究著重于結(jié)合中國經(jīng)濟現(xiàn)實來驗證西方消費函數(shù)理論。尹清非(1992)分階段討論了生命周期理論在我國居民消費儲蓄中的適用性,并指明其在經(jīng)濟生活中的作用日益彰顯出來[13]。吳有昌(1995)通過實證分析,發(fā)現(xiàn)“絕對收入假說”和“持久收入假說”對我國城鄉(xiāng)居民的消費狀況具有較強的解釋力[14]。劉嵐芳(1995)認為“相對收入假定”中的示范效應和制輪效應存在于我國居民消費中[15]。余永定和李軍(2000)認為“持久收入假說”和“生命周期假說”無法說明我國消費者的行為特征,并依據(jù)選擇理論推導出了符合我國國情的宏觀消費函數(shù)[16]。臧旭恒和孫文祥(2005)利用ELES模型和AIDS模型發(fā)現(xiàn)我國城鄉(xiāng)居民消費結(jié)構(gòu)存在顯著差異[17]。

    在消費研究的基礎上,理論界開始關注內(nèi)生消費增長問題。付紅(2006)通過實證發(fā)現(xiàn)工資增速與居民消費支出增速有顯著的正相關關系,并指明勞動力無限供給的終結(jié)和工資收入內(nèi)生性加速增長將支持未來居民消費內(nèi)生性增長[18]。姜百臣和馬少華(2011)通過對內(nèi)生財富派和內(nèi)生消費派的理論基礎、作用機制和研究方法進行評介,發(fā)現(xiàn)內(nèi)生消費派相對于內(nèi)生財富派在作用機制上更加符合理論和實際[19]。何濤(2014)通過對我國居民消費水平的橫、縱向?qū)Ρ?,發(fā)現(xiàn)總體消費率偏低,并指出縮小收入差距能夠促進我國居民內(nèi)生消費增長[20]。白萍和伊成山(2019)認為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展已經(jīng)成為城鄉(xiāng)居民消費升級的主要內(nèi)生力量,并通過拓展的AIDS模型證明了其結(jié)論的準確性[21]。

    盡管理論界一直關注居民內(nèi)生消費,但對其規(guī)模缺乏一定的定量分析?!敖^對收入假說”將影響消費的因素分為主觀因素和客觀因素,且主觀因素引起的消費動機看成已知的常量,客觀因素中的工資因素即收入作為消費的主要影響因素,由此建立凱恩斯消費函數(shù),公式表示為:C=a+bY[22]。由上文對內(nèi)生消費的定義可知,內(nèi)生消費規(guī)模與凱恩斯消費函數(shù)中的常數(shù)項基本一致,因此可以估算出內(nèi)生消費規(guī)模。本文以凱恩斯消費函數(shù)理論為基礎,建立長面板模型,通過控制時間效應估算出直轄市和自治區(qū)城鄉(xiāng)居民的內(nèi)生消費規(guī)模,其后通過建立混合時間序列模型對內(nèi)生消費規(guī)模進行預測,以此對居民的內(nèi)生消費進行定量分析,以期為內(nèi)生消費研究提供一些思路。

    2? 方法介紹

    2.1 內(nèi)生消費的估算方法

    由于本文個體較少,時間維度較大,所以選擇長面板模型對內(nèi)生消費進行估計。在長面板中,由于n相對于T較小,對于可能存在的固定效應,只要加入個體虛擬變量即可(即LSDV法)。對于時間效應,可以通過加上時間趨勢項或其平方項來控制。

    為此,考慮以下模型:

    其中,xit可以包括常數(shù)項、時間趨勢項及其平方項、個體虛擬變量以及不隨時間變化的解釋變量zit。下面考慮擾動項?著it存在異方差或自相關的幾種情況。

    ①記個體的擾動項方差為。如果存在,則稱擾動項?著it存在“組間異方差”。

    ②如果存,則稱擾動項?著it存在“組內(nèi)自相關”。

    ③如果存在,則稱擾動項?著it存在“組間同期相關”。

    對于擾動項?著it可能存在的組間異方差、組內(nèi)自相關或組間同期相關,主要有兩類處理方法。方法一,繼續(xù)使用OLS(即LSDV)來估計參數(shù),只對標準誤差進行校正。方法二,對異方差或自相關的具體形式進行假設,然后使用可行廣義最小二乘法(FGLS)進行估計。

    2.2 內(nèi)生消費的預測方法

    設變量表示時間序列yt,?駐yt表示其一階差分(增長量)??紤]擬合模型如下:

    傳統(tǒng)時間序列分析利用模型(1)預測yt的長期趨勢,誤差項ut反映除了yt的長期趨勢以外的波動情況,是構(gòu)成yt的預測誤差的一個主要來源,它的未來不可預測?,F(xiàn)代時間序列分析的一個有效應用是對該誤差項uh序列建立ARMA模型,將ut用ARMA模型替代。ARMA模型幫助解釋模型(1)中時間變量t無法解釋的那部分變差。這種混合時間序列模型為:

    其中B為滯后算子,?著t是服從正態(tài)分布的白噪聲誤差項,它的方差比ut的方差要小。

    3? 實證分析

    3.1 內(nèi)生消費估算

    3.1.1 變量選取、模型設定及數(shù)據(jù)說明

    參照凱恩斯消費函數(shù)的基本思想,本文將消費水平和收入水平分別作為被解釋變量和解釋變量,用線性形式來估計二者之間的數(shù)量關系,同時通過引入時間效應,確定各年份的常數(shù)項,以估算各年份目標對象的內(nèi)生消費規(guī)模。所以,模型形式設定如下:

    上式中,ct代表消費水平,其衡量指標為居民人均消費支出,?琢為基期的自發(fā)消費數(shù)額,即內(nèi)生消費規(guī)模的初始值,?茁為邊際消費傾向,代表收入水平,其衡量指標為居民人均可支配收入[23],?酌t為時間效應,對應著各年份居民的自發(fā)消費數(shù)額與基期數(shù)額之差。

    本文選取了1978年至2017年直轄市和1985年至2017年自治區(qū)城鄉(xiāng)居民的收支數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于《北京統(tǒng)計年鑒》、《天津統(tǒng)計年鑒》、《上海統(tǒng)計年鑒》、《重慶統(tǒng)計年鑒》、《內(nèi)蒙古統(tǒng)計年鑒》、《廣西統(tǒng)計年鑒》、《新疆統(tǒng)計年鑒》、《寧夏統(tǒng)計年鑒》和《西藏統(tǒng)計年鑒》,部分缺失數(shù)據(jù)用插值法進行補充。運用Stata11軟件,估算直轄市和自治區(qū)城鄉(xiāng)居民的內(nèi)生消費規(guī)模。變量描述性統(tǒng)計如表1所示。

    3.1.2 模型估計

    從數(shù)據(jù)來看,本文個體數(shù)量較少,時間維度較大,即是長面板數(shù)據(jù)。由于隨機擾動項的特征對長面板模型的估算效率產(chǎn)生影響,因此本文對組間異方差、組內(nèi)自相關和組間同期相關進行檢驗。模型Ⅰ對應Co1和y1,模型Ⅱ?qū)狢o2和y2,模型Ⅲ對應Co3和y3,模型Ⅳ對應Co4和y4。由表2可知,模型Ⅱ和Ⅳ在5%的顯著性水平下均存在組間異方差、組內(nèi)自相關和組間同期相關,而模型Ⅰ僅存在組間同期相關,模型Ⅲ僅存在組內(nèi)自相關和組間同期相關。因此,模型Ⅰ使用面板校正標準誤進行估計,而模型Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ使用可行廣義最小二乘法(FGLS)進行估計。結(jié)果如表3所示。

    由表4和表5可知,直轄市城鎮(zhèn)和自治區(qū)農(nóng)村居民的時間效應均能通過5%的顯著性水平的檢驗,直轄市農(nóng)村和自治區(qū)城鎮(zhèn)居民的時間效應僅前6個年份不能通過10%顯著性水平的檢驗。由此可以斷定,以上內(nèi)生消費規(guī)模估計是有效地,因此可以進行預測分析。

    3.2 內(nèi)生消費預測

    根據(jù)上文估算出的內(nèi)生消費規(guī)模初始值和各年份的時間效應,得到各年份直轄市和自治區(qū)城鄉(xiāng)居民的內(nèi)生消費規(guī)模。本文以1978年至2017年直轄市城鄉(xiāng)居民和1985年至2017年自治區(qū)城鄉(xiāng)居民的數(shù)據(jù)建立混合時間序列模型,在此基礎上對2018年至2025年直轄市和自治區(qū)城鄉(xiāng)居民的內(nèi)生消費規(guī)模進行預測。

    3.2.1 趨勢外推模型的建立和分析

    趨勢外推模型一般采用冪函數(shù)的模型形式,為了確定冪函數(shù)的次數(shù),分別建立直轄市和自治區(qū)城鄉(xiāng)居民內(nèi)生消費規(guī)模的趨勢圖,如圖1所示。

    由圖1可知,直轄市和自治區(qū)城鎮(zhèn)居民內(nèi)生消費增長速度明顯小于農(nóng)村居民,利用stata11軟件,利用逐步回歸法,最終確定城鎮(zhèn)居民為一次冪函數(shù)形式,農(nóng)村居民為二次冪函數(shù)形式,趨勢外推模型的估計結(jié)果如表6所示。

    由表3可知,各個模型的修正可決系數(shù)均大于0.9,F(xiàn)統(tǒng)計量均能通過1%顯著性水平的檢驗,可見各模型的擬合優(yōu)度和整體顯著性水平較高,同時,各時間變量均通過5%顯著性水平的檢驗,說明時間的確對內(nèi)生消費產(chǎn)生重要影響。在此基礎上,對各模型的殘差進行平穩(wěn)性檢驗,本文選用ADF單位根檢驗各殘差的平穩(wěn)性,結(jié)果如表7所示。

    由表7可知,和能在5%的顯著性水平上呈現(xiàn)平穩(wěn)性,不能在10%的顯著性水平上呈現(xiàn)平穩(wěn)性,經(jīng)過一階差分后,能在1%的顯著性水平上呈現(xiàn)平穩(wěn)性。在此基礎上,對殘差建立ARIMA模型,結(jié)合自相關系數(shù)、偏相關系數(shù)和AIC準則,確定模型的最終估計結(jié)果,如表8所示。

    結(jié)合以上的趨勢外推模型和ARIMA模型,最終確定直轄市和自治區(qū)城鄉(xiāng)居民內(nèi)生消費的混合時間序列模型,公式表示如下:

    將其應用到2018年至2025年的內(nèi)生消費規(guī)模預測中,如圖2所示。

    由圖2可知,2015年至2025年直轄市和自治區(qū)城鄉(xiāng)居民內(nèi)生消費規(guī)模整體成上漲趨勢,但近幾年有所下降。從規(guī)模大小上看,直轄市農(nóng)村居民內(nèi)生消費規(guī)模遠遠高于城鎮(zhèn)居民,自治區(qū)農(nóng)村居民內(nèi)生消費規(guī)模逐漸超過城鎮(zhèn)居民,且直轄市農(nóng)村居民最高,其城鎮(zhèn)居民最低;從上漲速度來看,農(nóng)村居民內(nèi)生消費規(guī)模上漲速度快于城鎮(zhèn)居民,且直轄市農(nóng)村居民最快,其城鎮(zhèn)居民最慢;從波動程度來看,農(nóng)村居民內(nèi)生消費規(guī)模波動較大,城鎮(zhèn)居民波動較大,且直轄市農(nóng)村居民波動最大,其城鎮(zhèn)居民波動最小。由此可見,我國城鄉(xiāng)居民的內(nèi)生消費存在較大的區(qū)域差異。

    4? 結(jié)論

    內(nèi)生消費的增長趨勢和規(guī)模是經(jīng)濟內(nèi)生力量的重要體現(xiàn),對其進行估算和預測就顯得尤為重要。由消費主體自身決定的內(nèi)生消費規(guī)模與凱恩斯消費函數(shù)中衡量主觀因素的常數(shù)項基本一致,依據(jù)凱恩斯消費函數(shù)理論,通過建立計量模型就可以對居民的內(nèi)生消費規(guī)模進行估計??紤]到數(shù)據(jù)的特征性,本文選用長面板模型,通過控制時間效應對居民的內(nèi)生消費規(guī)模進行估計,經(jīng)檢驗,直轄市城鎮(zhèn)和自治區(qū)農(nóng)村居民內(nèi)生消費規(guī)模均能通過5%的顯著性水平的檢驗,直轄市農(nóng)村和自治區(qū)城鎮(zhèn)居民內(nèi)生消費規(guī)模僅前6個年份不能通過10%顯著性水平的檢驗。在此基礎上,建立由趨勢外推模型和ARIMA模型結(jié)合的混合時間序列模型,對直轄市和自治區(qū)城鄉(xiāng)居民的內(nèi)生消費規(guī)模進行預測研究,結(jié)果表明:直轄市和自治區(qū)城鄉(xiāng)居民內(nèi)生消費規(guī)模整體呈現(xiàn)上漲趨勢,但近幾年有所下降;直轄市和自治區(qū)農(nóng)村居民內(nèi)生消費規(guī)模上漲速度比城鎮(zhèn)居民上漲速度快,但穩(wěn)定性相對較差。

    針對城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民內(nèi)生消費規(guī)模的差異性,需要通過不同的途徑以進一步擴大居民的內(nèi)生消費規(guī)模。為進一步擴大城鎮(zhèn)居民內(nèi)生消費規(guī)模,需側(cè)重于居民收入和消費行為兩個方面。在居民收入方面,通過開征壟斷稅,完善社會保障制度,提高低收入人群的收入水平,以縮小收入差距,從而擴大內(nèi)生消費規(guī)模[6,20];在居民消費行為方面,通過把握各年齡段的消費心理特征,加強消費引導,以增加居民深涉型消費,減少淺涉型和無知型消費,減少失調(diào)的購買行為,養(yǎng)成良好的購買習慣[24]。為進一步擴大農(nóng)村居民內(nèi)生消費規(guī)模,則需側(cè)重于消費市場方面,如進一步推進供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,完善社會主義市場經(jīng)濟體制,促進流通體制改革,推動線上線下融合,以充分挖掘消費市場[25]。

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