居民收入和居民消费互动研究

摘要：本文使用2005—2019年我国31个省份（不含港澳台）的面板数据建立面板向量自回归模型（PanelVectorAutoregression，PVAR），在模型通过稳定性检验后进行脉冲响应分析。实证结果表明：城镇化、产业结构升级、居民收入和居民消费都具有很强的自我发展惯性；城镇化、居民消费和居民收入都具有相互促进的作用；产业结构升级对城镇化、居民收入和居民消费都具有促进作用，但其促进作用具有时间滞后性。根据实证结果，本文提出相关建议。

关键词：城镇化；产业结构；居民消费；PVAR模型

一、引言

改革开放以来，我国的经济建设取得了瞩目成就。随着经济水平快速提升，我国的经济增长模式也发生了翻天覆地的变化。新时期政府越来越注重消费和技术进步对经济增长的拉动作用，因此扩大内需，升级产业结构，构造以国内循环为主、国内国外双循环的格局成为当下的主要任务。城镇化、产业结构、居民收入和居民消费两两之间具有明显的相互作用，厘清其相互间的作用对于构造双循环格局、扩大内需、促进居民消费具有一定的指导意义。以往关于城镇化、产业结构、居民收入和居民消费的研究大多都把其中两者或三者放在一个系统中去研究，很少有学者将四者放在统一的框架中去研究。例如，董洪梅、章磷和董大朋认为产业升级扩大了城乡居民收入（农村低技能劳动无法适应），城镇化进程对城乡收入差距具有缩小作用[1]。李宝礼和胡雪萍基于中国345个城市2009—2013年的面板数据建立空间误差模型（SpatialErrorModel，SEM）来探究城镇化对产业结构升级的影响及传导路径，并采用高级多变量技术对影响城市产业结构升级的核心变量进行深入观测。结果表明，人口城镇化通过改变城市物质和人力资本积累来改变城市的要素禀赋结构，进而促进城市产业结构升级；中小城市城镇化同产业结构升级负相关，东部地区大城市和特大城市人口城镇化对产业结构升级的正向作用最大，其次是中部，西部最弱（其中人口在100万人以下为中小城市、100～300万人为大城市、300万人以上为特大城市）[2]。闫星宇和许士道使用中国30个省份2003—2016年的面板数据，采用分位数回归估计法研究收入不确定性对消费的影响。实证结果表明，收入不确定性对消费有抑制作用[3]。邵立杰基于2010—2018年我国30个省市的面板数据构建了空间计量模型，实证了收入结构、预防性储蓄与居民消费的动态关系。实证结果表明，工资性收入、经营性收入、投资性收入预防性储蓄对居民消费都有促进作用[4]。张志新、邢怀振和于荔苑使用中国2005—2018年31个省份的面板数据进行实证研究。实证结果表明，城镇化和产业结构升级可以缩小城乡差距；产业结构升级在东部和中部促进了城镇化，在西部对城镇化有抑制作用（具体原因为基础设施不足，违背比较优势）[5]。

二、研究设计

（一）变量选取

本文采用的变量有人口城镇化率、产业结构升级、居民收入和居民消费四个变量。各个变量的衡量指标如下。城镇化率（urban）：用城镇常住人口与常住总人口的比值来表示城镇化率。产业升级（indup）：参照以往文献构造产业升级指数，具体计算方法如下。

（二）数据来源与描述性统计

本文选取2005—2019年我国31个省份（不含港澳台）的面板数据进行分析，对各个变量取对数，得出各个变量统计特征数据，具体如表1所示。

三、实证结果与分析

首先需要对数据进行平稳性检验，通过稳定性检验后，说明数据为平稳序列，可以进行模型估计。接着进行模型估计并对估计模型进行特征根检验。最后在估计模型的基础上进行脉冲响应分析，分析各个变量之间的相互影响。

（一）数据平稳性检验和最优滞后阶数的确定

本文使用LLC方法进行面板单位根检验，检验结果如表2所示。从表2中可以看出，各个变量序列在1%的显著性水平上都拒绝了原假设，因此各个变量序列都为平稳序列。在进行PVAR模型估计前，必须先确定模型的滞后阶数。常见的判定滞后阶数的方法有赤池信息量准则（AkaikeInformationCriterion，AIC）、贝叶斯信息准则（BayesianInformationCriterion，BIC）和汉南-奎因信息准则（Hannan-QuinnInformationCriterion，HQIC）。本文计算三个信息准则，根据信息准则选择的最优阶数均为一阶。

（二）模型的GMM估计和稳定性检验

本文使用系统广义矩（GeneralizedMethodofMoments，GMM）方法进行估计，消除了内生性产生的影响。模型估计结果如表3所示。从表3中可以看出，滞后一期的城镇化、产业结构升级、居民收入和居民消费对当期值都具有显著影响，其系数估计值均为正，且在1%的显著性水平上拒绝原假设，这说明城镇化、产业结构升级、居民收入和居民消费具有较强的自我发展惯性；滞后一期的产业结构升级对城镇化具有负向影响，而居民消费对城镇化有正向影响；滞后一期的居民收入对产业结构升级具有正向影响；滞后一期的产业结构升级对居民收入有负向影响，而居民消费对居民收入有正向影响；滞后一期的产业结构升级对居民收入具有显著的负向影响。对模型进行稳定性检验，所有的特征根均在单位圆内，模型通过稳定性检验，可以进行脉冲响应分析。

（三）脉冲响应分析

脉冲响应结果如图1所示。从图1中可以看出，城镇化、产业结构升级、居民收入和居民消费在受到自身一个单位的冲击时都会在第一期产生最大的正向影响，随着时间增加，正向影响逐渐减小，最终趋于零，这说明四个变量均具有自我发展惯性。产业结构升级一个单位的冲击对城镇化在第一期产生一个负向影响，这个负向影响在第七期达到最大，之后逐渐减少。居民收入和居民消费一个单位的冲击对城镇化和产业结构升级在第一期都产生一个逐渐增大的正向影响，收入对城镇化和产业结构的正向影响变动较快，分别在第四期和第三期达到最大值，之后逐渐减小，且正向影响的峰值较小。而居民消费对城镇化和产业结构的正向影响变动较慢，都在第五期到达最大值，之后逐渐减小，且每一期的正向影响都大于居民收入冲击带来的正向影响。城镇化、居民消费和居民收入一个单位的冲击对居民消费和居民收入的影响具有相似的趋势，都是具有一个逐渐减弱的正向影响，冲击对居民消费的影响程度小于对居民收入的消费程度，这是因为居民收入中只有部分用于消费，所以城镇化、居民收入和居民消费的冲击都能使消费和收入上升，但对居民收入的影响较大。图1脉冲响应函数。

四、结论和政策建议

本文使用了2005—2019年我国31个省份（不含港澳台）的面板数据建立了PVAR模型并进行了相关分析，实证结果表明：城镇化、产业结构升级、居民收入和居民消费都具有很强的自我发展惯性；城镇化、居民消费和居民收入都具有相互促进的作用；产业结构升级对城镇化、居民收入和居民消费都具有促进作用，但其促进作用具有时间滞后性。针对以上结论，本文提出以下几条建议。第一，可以通过推进新型城镇化进程来提升居民消费和居民收入，进而形成良性循环。我国的城镇化进程走的是古典主义刘易斯模式道路，通过高投资、低消费模式来实现资本积累和经济增长，但随着我国新型城镇化建设的发展，新型城镇化进程对居民消费具有显著的促进作用，因此应该进一步推动新型城镇化进程，促进居民消费和收入。第二，应注重城镇化和产业结构升级的协调发展。产业结构升级是提升经济发展质量、促进居民消费的重要途径，在产业结构升级中要注重第三产业的发展，第三产业的占比越高，产业结构越高级，对居民消费和居民收入的促进作用越强。

参考文献

[1]董洪梅,章磷,董大朋.老工业基地产业结构升级、城镇化与城乡收入差距：基于东北地区城市的实证分析[J].农业技术经济,2020(5):107-118.

[2]李宝礼,胡雪萍.城镇化、要素禀赋与城市产业结构升级：基于中国345个城市的空间计量分析[J].贵州财经大学学报,2016(3):10-19.

[3]闫星宇,许士道.收入不确定性与居民消费：以房价为门槛变量的实证研究[J].北京工商大学学报(社会科学版),2019,34(2):116-126.

[4]邵立杰.收入结构、预防性储蓄与居民消费动态关系研究[J].商业经济研究,2020(14):66-69.

[5]张志新,邢怀振,于荔苑.城镇化、产业结构升级和城乡收入差距互动关系研究：基于PVAR模型的实证[J].华东经济管理,2020,34(6):93-102.

作者：王晓东 单位：河南财经政法大学经济学院