西部地区城镇居民消费问题研究

摘要：在西部大开发战略持续推进的背景下，研究西部地区城镇居民的消费问题有着重要的理论价值和实践意义。通过采用西部地区城镇居民消费的面板数据，首先对西部地区城镇居民人均消费和人均可支配收入进行了面板单位根检验及面板协整检验，发现二者之间具有协整关系；进而进行了面板数据模型选择与估计，结果发现应建立个体随机效应模型。从个体随机效应模型可以看出西部城镇居民消费支出受收入影响较大，因此西部地区要提高消费需求就必须增加居民收入。

关键词：西部地区；城镇居民消费；面板数据

中图分类号：F124.7 文献标志码：A 文章编号：1673－291X（2011）20－0045－02

引言

消费对国民经济增长的推动具有持续性作用，随着我国改革开放的不断深化，消费需求在我国区域经济增长中的作用明显增强。根据钱纳里多国工业化模型，进入工业化初期的标准是最终消费率为87%，其中，居民消费率为73%，政府消费率为14%。我国2008年最终消费率为48.6%，其中居民消费率为35.33%，政府消费率为13.27%；而农村居民消费率更低，仅占最终消费的8.87%。显然，我国政府消费率与钱纳里工业化初期标准比较接近，但是居民消费率偏低。在当前继续推进西部大开发战略的背景下，研究西部地区城镇居民的消费问题有着重要的理论价值和实践意义。

国内关于城镇居民消费问题的研究层出不穷，但是关于西部地区城镇居民消费问题的研究则不是很多，主要是以某个西部省份来研究，而对西部地区城镇居民消费的比较研究则较少。下文将通过对我国西部地区城镇居民消费的比较分析，企图寻找一些规律性的东西，并以此作为扩大西部地区城镇消费需求的突破口，促进西部地区经济均衡协调发展。

一、面板数据协整检验

（一）数据来源

本文采用1992―2008年西部地区城镇居民消费及收入的面板数据，选取城镇居民的人均消费支出和人均可支配收入为经济变量，以1978年为基期使用城镇消费价格指数消除价格影响，并对人均消费和人均可支配收入取自然对数。这里所指西部地区包括广西、四川、贵州、云南、、内蒙古、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆等11个省份。

（二）面板数据单位根检验与协整检验

1.面板单位根检验

由于考虑到宏观经济变量可能是非平稳的，为了避免面板数据模型估计中出现“虚假回归”问题，在进行模型估计之前应对面板数据进行面板单位根检验。本文主要采用了LLC检验、IPS检验、Fisher-ADF检验、Fisher-PP检验、Breitung t-stat检验、Hadri Z-stat检验等面板单位根检验方法。西部城镇居民人均消费支出和人均可支配收入面板数据单位根检验结果如表1所示。通过分析可知，面板单位根检验不能拒绝面板数据存在单位根的假设。

2.面板协整检验

协整检验是考察变量之间长期均衡关系的方法。为了避免非平稳面板数据的虚假回归，下面进行面板协整分析，结果如表2所示。通过Fisher和Kao检验发现西部地区城镇居民消费与人均可支配收入之间存在协整关系，即西部地区城镇居民的消费和人均可支配收入之间存在长期均衡关系，所以可以对该面板数据进行面板模型回归分析。

二、面板数据模型估计

常见的面板数据静态模型主要有混合估计模型、固定效应模型、随机效应模型等。下面分别简单介绍这三种模型估计方法。

对于面板数据来说，如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异，从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以把面板数据混合在一起，用普通最小二乘法估计参数，即可得到混合效应模型。混合效应模型假设了解释变量对被解释变量的影响与个体无关。如果解释变量对被解释变量的效应不随个体和时间变化，并且其解释被解释变量的信息不够完整时，即在解释变量中不包含一些被解释变量的不可观测的确定性因素时，可以采用反映个体特征或时间特征的虚拟变量或者分解模型的截距项来描述这些缺失的确定性信息，这就是固定效应模型。如果从时间和个体上看，面板数据回归模型的解释变量对被解释变量的边际影响均是相同的，而且除模型的解释变量之外，影响被解释变量的其他所有确定性变量的影响只是随个体变化而不随时间变化时，面板数据应设定为个体固定效应模型。面板数据的固定效应模型中包含了许多虚拟变量，减少了模型估计的自由度，同时，固定效应模型的随机误差项难以满足模型的基本假设，易于导致参数的非有效估计，为弥补固定效应模型的不足，Maddala将混合数据回归的随机误差项分解为截面随机误差分量、时间随机误差分量和个体时间随机误差分量三部分。如果模型中只存在截面随机误差分量，而不存在时间随机误差分量，则称为个体随机效应模型，如果二者同时存在，则称为个体时间随机效应模型。本文讨论个体随机效应模型。

（一）混合效应模型估计结果

西部地区城镇居民消费及收入的面板数据混合效应模型估计结果如下：

lcit＝0.627981+0.880640liit

（8.15） （81.23） R2＝0.97，RRSS＝0.542709

（二）个体固定效应模型估计结果

西部地区城镇居民消费及收入的面板数据个体固定效应模型估计结果如下：

lcit＝0.641519-0.012718D1+0.0491889D2-0.028553D3

-0.005732D4+0.017050D5-0.037538D6+0.022186D7+0.002309D8

+0.020634D9+0.004685D10-0.031511D11+0.878734liit

（8.82） （85.86）

R2＝0.98，URSS＝0.42651

其中，虚拟变量D的定义是：

Di＝1，如果属于第i个个体，i＝1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11。0，其他

其中，i取1代表广西，取2代表四川，取3代表贵州，取4代表云南，取5代表，取6代表内蒙古，7代表陕西，8代表甘肃，9代表青海，10代表宁夏，11代表新疆。以下分析中D的含义和取值与此一致，不再解释。

下面进行个体固定效应模型设定检验。从表3可以看出，混合模型与个体固定效应模型相比，设定为个体固定效应模型更为合理。

（三）个体随机效应模型估计结果

西部地区城镇居民消费及收入的面板数据个体随机效应模型估计结果如下：

下面进行个体随机效应模型设定检验。H检验结果如表4所示，可以看出，95%的概率下模型应设定为个体随机效应模型。

三、结论及建议

通过对西部城镇居民的人均消费和人均可支配收入的面板单位根检验发现，人均消费和人均可支配收入均存在单位根。为了避免虚假回归，进而进行了面板协整检验。通过检验发现，西部地区人均消费和人均可支配收入之间存在协整关系。由此对西部地区人均消费和人均可支配收入的面板数据进行面板回归分析，发现设定为个体随机效应模型是适合的。从上文的个体随机效应估计结果可以看出，在我国西部地区随着城镇居民可支配收入的不断增加，消费以收入增加量的87.91%的比例增加。虽然西部地区边际消费倾向较高，但在另一方面表明西部城镇居民的收入较低，因此，当前西部城镇地区要提高居民的消费需求就必须以提高居民可支配收入为目标。

参考文献：

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[2] 尹世杰.消费经济学[M].北京：高等教育出版社，2003.

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