(四)实证结果
对于截面单位较多而时期较少这类数据进行估计一般集中于截面的变化,即异方差上。为了减少或消除截面的异方差的影响,我们采用截面加权法进行估计。估计的结果显示,各个模型回归拟合效果较好,都通过了整体性检验(见表5)。
从表1的估计结果我们可知,无论城市还是农村,模型一(产业结构升级对居民消费结构升级的影响)的变系数γi值和模型二(居民消费结构升级对产业结构升级的影响)的变系数λi值绝大多数省份都通过5%或10%的显著性水平检验,且系数几乎为负值。因此,总体上我国城市和农村居民消费结构升级和产业结构升级之间都存在着互相促进的关系。我国产业结构的升级(第一产业比重的下降、第二和第三产业比重的上升)有利于我国城乡居民恩格尔系数的下降,对我国城乡居民消费结构的升级具有积极的影响;与此同时,我国城乡居民消费结构的升级对产业结构的升级也同样具有积极的影响。
表1 变系数γi和λi的估计结果
省区 |
模型 |
模型二 | ||||||
城市 |
农村 |
城市 |
农村 | |||||
γi |
T值 |
γi |
T值 |
λi |
T值 |
λi |
T值 | |
北京 |
-1.80 |
-3.61 |
-1.40 |
-2.28 |
-0.38 |
-3.61 |
-0.33 |
-2.28 |
天津 |
-1.49 |
-2.73 |
-1.37* |
-1.75 |
-0.37 |
-2.73 |
-0.25* |
-1.75 |
河北 |
-0.58 |
-2.35 |
-1.14 |
-2.09 |
-0.82 |
-2.35 |
-0.37 |
-2.09 |
山西 |
-0.44 |
-3.31 |
-1.45 |
-3.98 |
-1.47 |
-3.31 |
-0.50 |
-3.98 |
内蒙古 |
-0.29 |
-4.49 |
-0.38 |
-3.86 |
-2.65 |
-4.49 |
-1.85 |
-3.86 |
辽宁 |
-1.55** |
-1.53 |
-4.67** |
-1.23 |
-0.18** |
-1.53 |
-0.04** |
-1.23 |
吉林 |
-0.85 |
-8.08 |
-0.82 |
-4.87 |
-1.07 |
-8.08 |
-0.97 |
-4.87 |
黑龙江 |
1.47* |
1.80 |
4.56 |
-4.11 |
0.24* |
1.80 |
0.16 |
4.11 |
上海 |
-7.69 |
-4.68 |
-3.61** |
-1.27 |
-0.10 |
-4.68 |
-0.06** |
-1.27 |
浙江 |
-0.91 |
-2.93 |
-1.25 |
-10.19 |
-0.64 |
-2.93 |
-0.75 |
-10.19 |
福建 |
-1.15 |
-10.21 |
-0.49 |
-2.57 |
-0.82 |
-10.21 |
-1.07 |
-2.57 |
江西 |
-0.21** |
-1.43 |
-0.50 |
-2.51 |
-1.19** |
-1.43 |
-1.02 |
-2.51 |
江苏 |
-0.88 |
-4.51 |
-0.06** |
-0.20 |
-0.87 |
-4.51 |
-0.10** |
-0.20 |
山东 |
-0.37 |
-3.21 |
-1.01 |
-5.43 |
-1.70 |
-3.21 |
-0.82 |
-5.43 |
安徽 |
-0.46 |
-2.72 |
-1.06 |
-9.18 |
-1.20 |
-2.72 |
-0.88 |
-9.18 |
湖南 |
-0.24** |
-1.24 |
-1.43 |
-8.53 |
-0.85** |
-1.24 |
-0.65 |
-8.53 |
湖北 |
-0.63 |
-1.73 |
-0.18** |
-0.16 |
-0.53 |
-1.73 |
-0.02** |
-0.16 |
河南 |
-0.18** |
-1.45 |
-1.30 |
-3.79 |
-1.45** |
-1.45 |
-0.54 |
-3.79 |
广东 |
-0.68 |
-8.73 |
-0.10** |
-0.50 |
-1.35 |
-8.73 |
-0.38** |
-0.50 |
广西 |
-0.49* |
1.91 |
-0.94 |
-4.38 |
0.77* |
1.91 |
-0.81 |
-4.38 |
云南 |
-0.89 |
5.07 |
-2.56 |
-7.08 |
0.92 |
5.07 |
-0.35 |
-7.08 |
贵州 |
-0.21* |
-1.81 |
-1.00 |
-9.50 |
-1.69* |
-1.81 |
-0.94 |
-9.50 |
海南 |
-0.42* |
-1.77 |
-0.42 |
-2.11 |
-0.81* |
-1.77 |
-1.03 |
-2.11 |
陕西 |
0.09** |
0.55 |
-0.58** |
-1.45 |
0.52** |
0.55 |
-0.45** |
-1.45 |
宁夏 |
-0.06** |
-0.33 |
-0.97 |
-3.37 |
-0.32** |
-0.33 |
-0.68 |
-3.37 |
甘肃 |
-0.35 |
-2.43 |
0.00** |
0.01 |
-1.43 |
-2.43 |
0.00** |
0.01 |
青海 |
-0.75 |
-2.22 |
-2.97 |
-4.80 |
-0.60 |
-2.22 |
-0.27 |
-4.80 |
新疆 |
-0.25** |
-1.29 |
-1.56* |
-1.67 |
-0.85** |
-1.29 |
0.20* |
-1.67 |
四川 |
-0.48* |
-1.97 |
-0.73 |
-2.66 |
-0.82* |
-1.97 |
-0.74 |
-2.66 |
西藏 |
0.36** |
1.59 |
-1.69 |
-3.59 |
0.82** |
1.59 |
-0.40 |
-3.59 |
重庆 |
-0.62 |
-2.87 |
-0.21** |
-0.80 |
-0.93 |
-2.87 |
-0.45** |
-0.80 |
注:*表示通过10%的显著性水平检验,**表示表通过10%的显著性水平检验,其余各系数通过5%显著性水平检验。
表2 面板数据平稳性检验
变量 |
类别 |
LLC |
IPS |
ADF |
pp |
单位根 |
CR |
城市 |
-10.43 (0.0000) |
-0.14 (0.4428) |
70.92 (0.2048) |
125.28 (0.0000) |
有 |
农村 |
-9.38 (0.0000) |
0.22 (0.5883) |
57.85 (0.6258) |
115.35 (0.0000) |
有 | |
DCR |
城市 |
-13.97 (0.0000) |
-4.48 (0.0000) |
130.62 (0.0000) |
169.34 (0.0000) |
无 |
农村 |
-12.51 (0.0000) |
-3.76 (0.0000) |
120.10 (0.0000) |
178.24 (0.0000) |
无 | |
IR |
城乡 |
-8.93 (0.0000) |
0.28 (0.6099) |
56.93 (0.6584) |
101.81 (0.0011) |
有 |
DIR |
城乡 |
-13.51 (0.0000) |
-4.80 (0.0000) |
139.61 (0.0000) |
200.04 (0.0000) |
无 |
注:括号内为概率值,概率值<0.05表明在5%的显著性水平下拒绝单位根的原假设,DCR和DIR表示CR和IR序列的一阶差分序列。
居民消费结构升级与产业结构升级的城乡和省际差异性分析
(一)产业结构升级对居民消费结构升级影响的城乡差异性和省际差异性分析
γi值的差异除了能说明我国产业结构升级对居民消费结构升级的影响存在结构性差异外,γi值大小还能体现出产业结构升级对居民消费结构升级影响的城乡和省际差异性大小。通过对数据的比较(表1的模型一),我们发现,经济相对发达地区的产业结构的升级对城镇居民消费结构的升级的影响较强,比如上海、北京和天津等省份,而其他省份的系数则相对比较弱,比如内蒙古、贵州、甘肃等省份。但是,我们仅能得到这样一个比较粗略的关系,因为产业结构升级对城镇居民消费结构升级的影响强度之间并不存在严格的对应关系。比如,对于山东等少数经济发达的省份来说,产业结构升级对城镇居民消费结构升级的影响强度比较低,而对于青海等少数中西部省份,其产业结构升级对城镇居民消费结构升级的影响强度相对较高。此外,广西、云南和黑龙江这三个省份的影响系数为正,表明近年来这三个省份的产业结构对城镇居民消费结构产生了限制的影响。此外,辽宁、江西、湖南、河南、陕西、宁夏、新疆和西藏这八个省区产业结构升级对城镇居民消费结构升级影响的γi值没有通过10%的显著性水平检验,表明近年来这几个省产业结构的升级对城镇居民消费结构的升级的影响不显著。通过分析产业结构升级对农村居民消费结构升级影响的γi值后,我们也得到类似的结论。经济相对发达地区的产业结构的升级对农村居民消费结构的升级的影响较强,比如北京、天津和浙江等省份,而其他地区省份的系数则相对比较弱,比如内蒙古、江西、海南等省份。产业结构升级对农村居民消费结构升级的影响强度之间也不存在严格的对应关系。比如,对福建等少数经济发达的省份来说,产业结构升级对农村居民消费结构升级的影响强度并不突出,而对于西藏、青海等少数中西部省份,其产业结构升级对农村居民消费结构升级的影响强度较高。黑龙江这个省份的影响系数为正,表明近年来黑龙江省的产业结构对农村居民消费结构产生了限制的影响。此外,辽宁、上海、江苏、湖北、广东、陕西、甘肃和重庆这八个省区产业结构升级对农村居民消费结构升级的影响没有通过10%的显著性水平检验,表明这几个省产业结构的升级对农村居民消费结构的升级的影响不显著。因此,综合来说,产业结构的升级有利于城乡居民消费结构的升级,处于东部等经济相对发达地区的产业结构的升级对城乡居民消费结构的升级的影响效果更为显著。
通过对城市和农村的γi值进行对比,我们还发现,除北京、天津、内蒙古、吉林和浙江等不到一半的省份的γi值的大小相差不大外,其他省份的城乡γi值相差较大,辽宁、江西、湖南、河南、陕西、宁夏、新疆和西藏这八个省区产业结构的升级对城镇居民消费结构的升级没有影响,然而江西、湖南、河南、宁夏、新疆和西藏这几个省区产业结构对农村居民消费结构的影响却显著地存在。因此,我国产业结构升级对居民消费结构升级的影响存在城乡差异性。
(二)居民消费结构升级对产业结构升级影响的城乡差异性和省际差异性分析
同理,λi值的大小也能体现出我国居民消费结构对产业结构影响的城乡差异性和省际差异性大小。通过对表1模型二的数据进行排序后,我们也发现,经济相对发达地区的城乡居民消费结构的升级对产业结构的升级的影响较弱,比如上海、北京和天津等省份,而其他地区省份的系数则相对比较强,比如内蒙古、安徽、贵州、海南等省份。但是,我们也仅能得到一条相对比较粗略的关系轨迹,我国省际居民消费结构升级对产业结构升级的影响强度之间并不存在严格的对应关系,而且城市和农村的居民消费结构的升级对产业结构的影响强度在很多省份也表现出城乡差异性。比如,对于山东等少数经济发达的省份来说,城乡居民消费结构的升级对产业结构的影响强度却很突出,而对于青海和湖北等少数中西部省份,其城乡居民消费结构的升级对产业结构的升级的影响相对却较弱。黑龙江省的城乡影响系数都为正,表明近年来该省的城乡居民消费结构升级对产业结构升级产生了限制的影响,广西和云南两省城镇居民消费结构的升级对产业结构升级的影响也表现为负向的。此外,辽宁、江西、湖南、河南、陕西、宁夏、新疆和西藏这八个省、自治区城镇居民消费结构升级对产业结构升级的影响没有通过10%的显著性水平检验,辽宁、上海、江苏、湖北、广东、陕西、甘肃和重庆这八个省、直辖市农村居民消费结构升级对产业结构升级的影响没有通过10%的显著性水平检验,表明这几个省城镇居民消费结构升级或农村居民消费结构升级对产业结构的升级的影响不显著。居民消费结构升级对产业结构升级影响强度在城乡之间和大多数省份都不存在对应关系,这也反映了居民消费结构升级对产业结构升级影响的城乡差异性和省际差异性。
表3 面板协整检验结果
检验方法 |
城市 |
农村 | |||
统计值 |
概率值 |
统计值 |
概率值 | ||
Pedroni |
面板v |
1.6233 |
0.0523 |
0.1759 |
0.4302 |
面板rho |
-0.6205 |
0.2675 |
0.5447 |
0.7070 | |
面板PP |
-5.2161 |
0.0000 |
-3.9284 |
0.0000 | |
面板ADF |
-5.5410 |
0.0000 |
-5.1819 |
0.0000 | |
群rho |
1.8731 |
0.9695 |
2.7032 |
0.9966 | |
群PP |
-6.8484 |
0.0000 |
-7.8289 |
0.0000 | |
群ADF |
-7.4200 |
0.0000 |
-9.3756 |
0.0000 | |
Kao |
ADF |
-1.7445 |
0.0405 |
-2.3444 |
0.0095 |
表4 面板数据模型类型的判定
|
类别 |
S1 |
S2 |
S3 |
F2 |
F1 |
模型类型 |
模型一 |
城市 |
0.02706 |
0.05531 |
0.27408 |
28.3 |
6.5 |
变系数 |
农村 |
0.08501 |
0.13706 |
0.62129 |
19.6 |
3.8 |
变系数 | |
模型二 |
城市 |
0.06057 |
0.10094 |
0.98496 |
47.3 |
4.1 |
变系数 |
农村 |
0.04198 |
0.06595 |
0.61739 |
42.5 |
3.5 |
变系数 |
表5 面板数据模型的估计结果
|
类别 |
C |
R2 |
Ad R2 |
F值 |
D-W值 |
模型一 |
城市 |
0.985(13.4) |
0.948 |
0.931 |
55.6 |
1.95 |
农村 |
1.335(13.4) |
0.970 |
0.960 |
98.0 |
1.98 | |
模型二 |
城市 |
1.105(32.3) |
0.992 |
0.989 |
376.1 |
1.30 |
农村 |
1.106(42.0) |
0.991 |
0.987 |
318.1 |
1.45 |
结论和建议
我国居民消费结构升级和产业结构升级之间总体上存在着相互促进的关系。从实证分析的结果可以看出,我国居民消费结构升级和产业结构升级之间总体上存在着相互促进的关系。近年来,随着我国人民生活水平的不断提高,居民的消费需求不断增长,居民的消费结构发生了巨大的变化,由过去注重温饱转向追求生活质量。居民消费结构的升级相应地刺激或限制相关行业的发展,这无疑对产业结构产生影响。而我国产业结构的升级除了能创造新的消费需求外还通过推动经济发展,从而提高人均收入水平影响居民消费结构,产业结构的升级对居民消费的结构的优化起到了很大的促进作用。
我国居民消费结构升级与产业结构升级关系存在着省际差异性和城乡差异性。近年来我国居民消费结构升级与产业结构升级之间相互关系存在着省际差异性和城乡差异性。总体来说,经济相对发达地区的产业结构的升级对居民消费结构的升级的影响较强,而城乡居民消费结构的升级对产业结构的升级的影响较弱。而经济相对落后地区则反之。
促进居民消费结构和产业结构协调互动,促进居民消费结构升级和产业结构升级以推动我国经济持续健康发展。由于我国居民消费结构升级与产业结构升级之间关系存在着省际差异性和城乡差异性,经济相对发达地区一般来说应该更加重视产业结构的升级,而经济相对落后地区则应该更加重视居民消费结构的升级,各地区应根据自身的情况,量身制定适宜的政策,努力促进居民消费结构和产业结构的和谐。
总之,随着改革开放的深入,我国国民经济有了较快的发展,居民收入水平持续提高,在这种情况下,按照居民消费结构升级的市场需求配置资源,按照产业结构升级型的经济增长来引导居民消费,可以促进居民消费结构和产业结构良性互动,促进居民消费结构升级和产业结构升级,推动我国经济持续健康发展。
注:此项研究得到江苏技术师范学院新增教授、博士科研启动基金项目(编号:KYY11043)资助
参考文献:
1.邬德政.我国农村居民消费结构与产业结构相关性分析[J].学术论坛,2008(4)
2.西蒙·库兹涅茨.现代经济增长[M]北京经济学院出版社,1989
3.王晖.扩展线性支出系统在河南省城镇居民消费结构定量分析中的应用[J].焦作工学院学报,2004(8)
4.文启湘等.消费结构与产业结构的和谐:和谐性及其测度[J].中国工业经济,2005
5.庄燕君.区域产业结构与消费结构关联分析[J].统计与决策,2005(1)
6.吴定玉等.居民消费结构与产业结构的关联性分析—以湖南省为例[J].消费经济,2007(5)
7.杜俊平等.基于VAR模型的农村居民消费结构演进与经济增长关系分析[J].湖南农业科学,2008(5)
责任编辑:夏雨