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

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(yáng) 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(guó)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(guò)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(guó)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(guò)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?lè)于消費(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(guò)居民消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)分析,提出通過(guò)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(guò)DEA模型對(duì)我國(guó)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(lái)我國(guó)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(guò)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(guó)[7]通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)分析法，得到我國(guó)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(guó)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(guó)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(guó)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(guó)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(guó)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(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)了我國(guó)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(guó)或經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省份。本文的研究樣本是全國(guó)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(guò)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(yáng)、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(lái)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(shuō)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(shuō)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(shuō)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(lái)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(guò)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(méi)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(guò)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(shuō)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(shuō)明，長(zhǎng)期來(lái)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(guò)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(guò)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(guò)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)。