蘇方林 李 臣 張 瑞

(廣西師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣西桂林 541006)

一、引言

消費(fèi)、投資和出口并稱為拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“三駕馬車”。從歐美發(fā)達(dá)國家的經(jīng)驗(yàn)來看，居民消費(fèi)基本占到生產(chǎn)總值的60%至70%，在國民經(jīng)濟(jì)中的地位舉足輕重。相比較之下，我國居民消費(fèi)占GDP的比重偏低，消費(fèi)作為“馬車”的作用不甚明顯。長(zhǎng)久以來，我國居民消費(fèi)所占經(jīng)濟(jì)比重一直不高，存在消費(fèi)率(居民消費(fèi)占GDP的比重)過低的問題。即便是在經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的二十一世紀(jì)，除了2002、2007和2008年，其他年份的居民人均消費(fèi)支出增幅均小于GDP的增速，居民消費(fèi)水平并沒有隨著GDP的快速增長(zhǎng)而相應(yīng)提高(如圖1所示)。2008年的消費(fèi)率只有36.1%，顯著低于發(fā)達(dá)國家的平均水平，甚至不及發(fā)展中國家49.7%的平均水平。消費(fèi)率偏低，表明居民生活未能隨經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)而同步提高，而且也會(huì)造成經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因過度依賴內(nèi)部投資和外部需求而增大波動(dòng)和風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)于中國這樣的一個(gè)龐大經(jīng)濟(jì)體而言，盡量減少投資和外部因素帶來的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，需要強(qiáng)勁旺盛的國內(nèi)消費(fèi)作為支撐。特別是后金融危機(jī)時(shí)代，投資受限、出口遇阻，消費(fèi)作為拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的引擎之一，其作用更加凸顯。擴(kuò)大消費(fèi)尤其是居民消費(fèi)，培育消費(fèi)熱點(diǎn)，拓展消費(fèi)空間，完善消費(fèi)政策，優(yōu)化消費(fèi)環(huán)境，對(duì)于統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展，縮小地區(qū)差距，繼而從容應(yīng)對(duì)國際金融危機(jī)，最終達(dá)到調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，改變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的目的作用巨大，對(duì)中國經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)遠(yuǎn)健康發(fā)展具有重要意義。

截止2008年末，中國城鎮(zhèn)人口總數(shù)已超過6億，約占全國人口總數(shù)的45.7%，城鎮(zhèn)人口比重還將繼續(xù)提高，消費(fèi)支出為全國居民消費(fèi)支出的74.9%，占據(jù)了將近四分之三的份額。伴隨著城鎮(zhèn)化的穩(wěn)步推進(jìn)，城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)還會(huì)逐步提升。較之農(nóng)村居民，城鎮(zhèn)居民收入普遍較高，消費(fèi)方向更加多元化，購買需求更加旺盛，支出能力也較強(qiáng)，城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出是帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)快速騰飛的強(qiáng)有力助推劑。分析城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出的空間效應(yīng)以及影響因素城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的空間作用，有助于了解消費(fèi)市場(chǎng)的空間規(guī)律，從而尋找出提高城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平的收入和價(jià)格機(jī)制，具有一定的實(shí)際意義。

二、文獻(xiàn)綜述

正因?yàn)橄M(fèi)在國民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的重要地位，如何擴(kuò)大消費(fèi)需求是眾多中國學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)，其中消費(fèi)與收入的關(guān)系是研究重點(diǎn)之一。在相關(guān)計(jì)量文獻(xiàn)中，協(xié)整和誤差修正模型最早被應(yīng)用于實(shí)際分析。秦朵[1]根據(jù)動(dòng)態(tài)設(shè)模理論，建立了中國居民總消費(fèi)的誤差修正計(jì)量模型，利用1952－1987年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了測(cè)算，結(jié)果揭示居民總消費(fèi)與總收入間存在著較固定的比例關(guān)系。此后還有韓立巖[2]、孫慧鈞[3]、儲(chǔ)德銀和經(jīng)庭如[4]等進(jìn)行了類似的研究。由于大多數(shù)使用的都是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，有可能忽略了地區(qū)差異和無法觀測(cè)一些特定的影響。相比之下，面板模型具有能考察地區(qū)差異性，檢測(cè)和度量時(shí)間序列無法觀察到的影響等優(yōu)勢(shì)[5]，于是面板模型開始被廣泛使用。蘇良軍、何一峰和金賽男等[6]采用面板數(shù)據(jù)處理方法，對(duì)中國城鄉(xiāng)居民消費(fèi)和收入之間的關(guān)系進(jìn)行了研究，結(jié)果顯示居民消費(fèi)和收人之間存在顯著的協(xié)整關(guān)系。婁峰和李雪松[7]以城鎮(zhèn)居民基尼指數(shù)作為城鎮(zhèn)居民收入差距指標(biāo)，利用半?yún)?shù)面板數(shù)據(jù)模型，考察城鎮(zhèn)居民消費(fèi)需求與其各主要影響因素之間的關(guān)系，研究表明城鎮(zhèn)居民收入是決定我國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的最主要因素，城鎮(zhèn)居民收入差距對(duì)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)具有顯著的負(fù)向影響。趙元篤[8]基于我國1999年到2008年期間城鎮(zhèn)居民家庭消費(fèi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，使用帶有滯后一期消費(fèi)的面板數(shù)據(jù)模型推導(dǎo)出城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的影響因素及區(qū)域差異。還有一些學(xué)者采用擴(kuò)展線性支出系統(tǒng)、非參數(shù)回歸和狀態(tài)空間模型對(duì)消費(fèi)與收入的關(guān)系做出了分析。杭斌和申春蘭[9]結(jié)合中國實(shí)際建立長(zhǎng)期消費(fèi)函數(shù)，并應(yīng)用狀態(tài)空間模型對(duì)1978－2002年的有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證研究。沈曉棟和趙衛(wèi)亞[10]認(rèn)為傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是無法解釋我國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)行為在不同時(shí)期存在的顯著差異，于是嘗試將非參數(shù)估計(jì)理論引入到回歸模型中，通過建立非參數(shù)回歸模型及普通的線性回歸模型對(duì)我國城鎮(zhèn)居民可支配收入及消費(fèi)支出之間的關(guān)系進(jìn)行比較研究。林文芳[11]采用福建省縣域居民消費(fèi)調(diào)查數(shù)據(jù)，依據(jù)空間相關(guān)性和擴(kuò)展線性支出系統(tǒng)，對(duì)我國縣域居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)與收入關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析。

除了以上的研究外，一些空間經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)者意識(shí)到城鎮(zhèn)居民消費(fèi)在空間上可能存在擴(kuò)散效應(yīng)，他們將空間因素引入到模型中來分析居民消費(fèi)與收入間的關(guān)系。吳玉鳴和陳志建[12]首先通過探索性空間數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)省級(jí)地區(qū)的居民消費(fèi)水平存在著全域正相關(guān)性和低值集聚現(xiàn)象，爾后利用空間計(jì)量模型實(shí)證分析了中國省市地區(qū)消費(fèi)水平的收斂性。孫愛軍[13]借助空間滯后和空間誤差模型，運(yùn)用31個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)考察了1990－2008年間中國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的空間相關(guān)性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)具有明顯的空間集聚特征，收入和消費(fèi)價(jià)格指數(shù)對(duì)不同省域居民消費(fèi)的影響存在空間相關(guān)性。此外還有很多關(guān)于城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的優(yōu)秀文獻(xiàn)，在此不一一列舉。

從上述研究文獻(xiàn)不難看出，已經(jīng)有學(xué)者開始注意到消費(fèi)的空間擴(kuò)散現(xiàn)象，將空間因素納入計(jì)量模型。但是他們所采用的都是多省份(31個(gè)省份)樣本數(shù)據(jù)，選取模型可能已不適合選取的樣本數(shù)據(jù)，也無法考慮自變量的空間作用。一般的空間模型都是在SLM(空間滯后模型)和SEM(空間誤差模型)中進(jìn)行選擇，這樣的做法在樣本規(guī)模非常小時(shí)是適用的。如果以全國眾多省份作為一個(gè)樣本，利用SLM或SEM進(jìn)行空間分析，很有可能導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏。而空間杜賓模型(SDM)適合大樣本數(shù)據(jù)，并涵括了SLM和SEM的特點(diǎn)，能夠產(chǎn)生與已包含變量相關(guān)的遺漏變量，而且能同時(shí)考察自變量的空間效應(yīng)，從而能夠更好地估計(jì)模型結(jié)果(Lesage and Pace，2009)[14]，因而被越來越多的學(xué)者采用。基于此，筆者收集中國30個(gè)省份1999－2008年的900個(gè)數(shù)據(jù)，擬利用加入了自變量的空間滯后效應(yīng)的空間杜賓模型來分析我國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的空間溢出問題，并在估計(jì)結(jié)果的基礎(chǔ)上給出相應(yīng)政策建議。

三、模型與數(shù)據(jù)

1、空間計(jì)量的理論模型

Anselin[15]于1988年開創(chuàng)性地提出了空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義，隨后眾多的學(xué)者開始將空間因素納入自身的研究領(lǐng)域，大量的空間文獻(xiàn)也相繼涌現(xiàn)。研究人員進(jìn)行空間計(jì)量分析時(shí)，運(yùn)用的空間常系數(shù)實(shí)證模型主要是以下三種:

(1)空間滯后模型

空間滯后模型(SLM)主要探討因變量在一個(gè)地區(qū)是否有擴(kuò)散現(xiàn)象(溢出效應(yīng))。其模型表達(dá)式為:

式(1)中Y為因變量;X為n*k的外生自變量矩陣;ρ為空間自回歸系數(shù);W為n*n的空間權(quán)值矩陣;WY為空間滯后因變量;α為常數(shù)項(xiàng)系數(shù)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

(2)空間誤差模型

空間誤差模型(SEM)的表達(dá)式為:

式(2)中ε是隨機(jī)誤差項(xiàng)向量;λ為n*1的截面因變量的空間誤差系數(shù);μ為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量。參數(shù)λ衡量了樣本觀察中的空間依賴作用，參數(shù)β反映了自變量X對(duì)因變量Y的影響。

(3)空間杜賓模型

空間杜賓模型(SDM)由空間滯后模型擴(kuò)展而來，基本表達(dá)式為:

同式(1)相比，式(3)既包含了因變量的空間滯后，還加入了自變量的空間滯后WX。

現(xiàn)在大量的實(shí)證分析使用一種或多種空間回歸模型來檢驗(yàn)相鄰地區(qū)是否存在空間溢出效應(yīng)，然而Lesage and Pace[14]指出這可能會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論，在空間面板模型中，他們采用自變量的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)來檢驗(yàn)空間影響。筆者也將采用此方法。其中直接效應(yīng)來源于所有地區(qū)自變量所引起的本地區(qū)因變量變化總和的平均值，總效應(yīng)代表所有地區(qū)的自變量所能引起的本地區(qū)因變量和其余相鄰地區(qū)因變量變化總和的平均值，間接效應(yīng)為所有地區(qū)自變量的變化引起的其余相鄰地區(qū)因變量變化總和的平均值，其值為總效應(yīng)與直接效應(yīng)間的差值。需要說明的是，直接效應(yīng)值不等同于模型估計(jì)結(jié)果中的β，因?yàn)樗€包含本地區(qū)作用于相鄰地區(qū)而相鄰地區(qū)再作用于本地區(qū)的反饋循環(huán)效應(yīng)。具體的計(jì)算過程如下:

首先由式(3)可得:

式(4)中的第二個(gè)式子由一個(gè)地區(qū)一個(gè)變量擴(kuò)展為n個(gè)地區(qū)一個(gè)變量，轉(zhuǎn)變成矩陣形式:

直接效應(yīng)為式(5)中的對(duì)角線成分的平均值，間接效應(yīng)為非對(duì)角線成分的平均值，矩陣之和即為總效應(yīng)。

由Sr(W)可以計(jì)算出總效應(yīng)和直接效應(yīng)，兩者相減即為間接效應(yīng)。

2、空間計(jì)量模型的選擇

在實(shí)際應(yīng)用中，由于空間效應(yīng)的存在，使得空間滯后變量和忽略的空間相關(guān)誤差項(xiàng)作為模型的解釋變量，如果仍以普通最小二乘法(OLS)估計(jì)SLM有偏且非一致，估計(jì)SEM無偏但非有效，所以一般采用極大似然法(ML)估計(jì)。對(duì)于SLM和SEM兩種模型的進(jìn)一步選擇，目前可主要借助空間相關(guān)性極大似然估計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)Lagrange Multiplier(lag)、Lagrange Multiplier(error)及其 Robust(穩(wěn)健)形式 Robust Lagrange Multiplier(lag)、Robust Lagrange Multiplier(error)等方法。具體識(shí)別方法為:LM(lag)較之LM(error)在統(tǒng)計(jì)上更加顯著，則適用空間滯后模型SLM;若LM(error)較之LM(lag)在統(tǒng)計(jì)上更加顯著，則適用空間誤差模型SEM。如果LM(lag)和 LM(error)在統(tǒng)計(jì)上都顯著，就由RobustLM(lag)和 Robust LM(error)的顯著性決定空間依賴模型。Robust識(shí)別原理與LM(lag)和LM(error)的識(shí)別相同?？臻g相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果見表1。

表1 空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果

表1顯示LM(lag)值在10%水平上顯著，而LM(error)test值卻不顯著，表示SEM不適用于本文。Robust LM(lag)test的值是高度顯著的，所以SLM是可適用模型。

但是筆者最終選取的模型為SDM，它也需要符合一些特定的條件。判斷SLM、SEM和SDM的適用性，主要依據(jù)是Wald tset所計(jì)算出的P值。如果Wald_spatial_lag、Wald_spatial_error的 P值都顯著，那么SDM是適用的。假如兩者都不顯著:如果Wald_spatial_lag系數(shù)的P值不顯著，而且LM(lag)也表明適用SLM，則SLM適用;Wald_spatial_error的P值不顯著，而且LM(error)test的值顯著，則SEM適用。但是一旦有一個(gè)條件不符合，例如Wald tset的結(jié)果顯示W(wǎng)ald_spatial_error的P值不顯著，而LM(error)test也是不顯著的，兩者的模型指向相反，將采用SDM，因?yàn)镾DM是SLM和SEM的總結(jié)和歸納(Elhorst，2010)[16]。

表2 Wald檢驗(yàn)結(jié)果

Wald檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。根據(jù)表2的結(jié)果，可以看出兩個(gè)檢驗(yàn)值都顯著，說明SDM適用于本文樣本數(shù)據(jù)。結(jié)合表1，LM(lag)test的顯著值指向SLM，而Wald_spatial_lag的顯著值指向卻與前者相悖，進(jìn)一步表明SDM為適用模型。

既然是面板模型，就會(huì)涉及到固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)的選擇。通行的做法是進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，通過Hausman統(tǒng)計(jì)值和P值來判斷適用的效應(yīng)。經(jīng)過Hausman檢驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)值為8.7550，P值為0.1192，結(jié)果不顯著，所以隨機(jī)效應(yīng)更適合本文的空間面板模型。

綜合以上的檢驗(yàn)，可以得知適用于本文的模型為附有隨機(jī)效應(yīng)的空間面板杜賓模型。按照前文所述的基本模型，借鑒雙對(duì)數(shù)模型經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合本文實(shí)際，得到本文將采用的空間面板杜賓模型如下:

其中LNCit為地區(qū)年的城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出的自然對(duì)數(shù)，LNINCit是地區(qū)年的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的自然對(duì)數(shù)，LNPit表示i地區(qū)t年的城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的自然對(duì)數(shù)，W為所選取的空間權(quán)值矩陣，α和εit分別是常數(shù)項(xiàng)和誤差項(xiàng)。

3、數(shù)據(jù)來源與處理

研究使用的空間樣本為我國30個(gè)省市(西藏除外)的城鎮(zhèn)居民消費(fèi)數(shù)據(jù)，樣本區(qū)間為1999－2008年，城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出、人均可支配收入以及城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和《新中國六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》。

被解釋變量為城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出，解釋變量為城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，其中城鎮(zhèn)居民人均可支配收入為絕對(duì)收入以1999為基期采用價(jià)格指數(shù)折算而得到的實(shí)際值，城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)以1999年=100逐年折算而來。

四、城鎮(zhèn)居民消費(fèi)空間效應(yīng)分析

1、模型回歸結(jié)果分析

根據(jù)選定的變量與模型，利用空間面板程序“spatial－panel”進(jìn)行估計(jì)，就能產(chǎn)生回歸估計(jì)結(jié)果。直接效應(yīng)值和間接效應(yīng)值通過“direct_indirect_estimates”程序生成。為了便于比較，筆者將OLS回歸、空間面板滯后模型以及空間面板杜賓模型的結(jié)果同時(shí)列出，結(jié)果見表3。這些結(jié)果都是在Matlab7.1中運(yùn)行得到。

表3 不同模型的回歸結(jié)果(基于距離最近的4個(gè)鄰居)

首先從擬合優(yōu)度來看，SDM最高，為0.4556，其次是SLM，為0.4219，均比OLS回歸的擬合優(yōu)度要高。再 來看 Loglikelihood值，依 次為 －126.4516、－110.0787和 －101.4361，加入了空間滯后變量的空間模型明顯優(yōu)于OLS模型，說明加入空間滯后變量的空間模型是可取的。從SDM的結(jié)果來看，當(dāng)其他變量保持不變的情況下，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入每上升1%，城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出將平均提高0.4092%，收入依然是決定消費(fèi)的主要因素之一。而城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)則對(duì)消費(fèi)支出產(chǎn)生負(fù)面影響，當(dāng)其他變量保持不變時(shí)，價(jià)格指數(shù)每上升1%，城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出將平均下降2.1387%。物價(jià)上漲，導(dǎo)致居民手中的貨幣貶值，購買力水平下降，在收入提高不明顯的情況下，居民消費(fèi)支出將不可避免減少?？臻g滯后因變量的系數(shù)為0.3880，高度顯著，顯示城鎮(zhèn)居民消費(fèi)在省域間存在擴(kuò)散現(xiàn)象，溢出效應(yīng)明顯。這也驗(yàn)證了地區(qū)間的消費(fèi)不可能是相互獨(dú)立的觀點(diǎn)。以往沒有加入空間因素的模型的設(shè)定可能是不可靠的，參數(shù)也不一定準(zhǔn)確。所以也再次說明本文考慮空間因素的必要性。自變量城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的空間滯后系數(shù)為－0.3880，在1%水平上顯著，這表明人均可支配收入在影響本省份居民的消費(fèi)支出的同時(shí)，也作用于相鄰省份，產(chǎn)生了消費(fèi)支出空間擠出效應(yīng)。本省份和相鄰省份的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入同時(shí)在增加，但如果收入基礎(chǔ)和增加幅度不同，這就有可能造成收入差距。中國幅員遼闊，經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、人均收入水平以及收入增長(zhǎng)水平因省而異，造成了特定省份(本省份)與相鄰省份間的居民收入差距，而收入差距的存在會(huì)降低居民消費(fèi)支出(婁峰，李雪松，2009)[7]。因而本省份城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的上升可能擠出了相鄰省份的城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出。

2、直接效應(yīng)與間接效應(yīng)分析

表4 直接效應(yīng)和間接效應(yīng)結(jié)果

通過直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，可以更好地了解各變量的空間效應(yīng)。表4中，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的直接效應(yīng)值分別為0.3906和－2.2036，這意味著OLS回歸結(jié)果中的人均可支配收入和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)系數(shù)值分別被低估了0.1342和3.5024。城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的直接效應(yīng)值比SDM中的0.4092小0.0186，說明本地區(qū)的人均可支配收入作用于相鄰地區(qū)，然后通過相鄰地區(qū)再又傳遞給本地區(qū)的反饋效應(yīng)為－0.0186，為直接效應(yīng)的－4.762%。城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的反饋效應(yīng)為－0.0649，為直接效應(yīng)值的2.945%?？梢钥闯鲞@些反饋效應(yīng)都很小，但是間接效應(yīng)卻不同，沒有考慮空間作用的間接效應(yīng)為0，而加入了空間因素后，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的間接效應(yīng)值分別是直接效應(yīng)的96.52%和86.42%。如果一個(gè)特定省份(本省份)的人均可支配收入增加，本省份和相鄰省份的城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出將成反方向變化;如果本省份的消費(fèi)價(jià)格指數(shù)上漲，本省份和相鄰省份的城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出都會(huì)減少，表明消費(fèi)價(jià)格上漲不但打壓了本省份的城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的積極性，而且會(huì)抑制相鄰省份城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)支出。本省份的人均消費(fèi)支出和相鄰省份的人均消費(fèi)支出因人均可支配收入和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的變化而產(chǎn)生的變化比例分別為1.036∶－1和1.155∶1，間接效應(yīng)值近似于直接效應(yīng)值，空間作用非常明顯。兩者的間接效應(yīng)值均顯著，充分說明了影響城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出的因素也具有空間效應(yīng)。

五、結(jié)論與建議

1、研究結(jié)論

基于1999至2008年的中國省級(jí)數(shù)據(jù)，筆者運(yùn)用空間杜賓模型分析城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出以及影響消費(fèi)的兩個(gè)因素——城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的空間效應(yīng)。研究結(jié)果揭示城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出在相鄰省份間存在空間溢出效應(yīng);增加城鎮(zhèn)居民人均可支配收入是讓本省份居民擴(kuò)大消費(fèi)的重要前提，但與此同時(shí)，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入水平的提升也會(huì)在一定程度上擠出相鄰省份城鎮(zhèn)居民的人均消費(fèi)支出;城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)不僅壓縮了本省份的人均消費(fèi)支出，還通過空間作用抑制了相鄰省份城鎮(zhèn)居民的人均消費(fèi)支出。由此可見在分析城鎮(zhèn)居民消費(fèi)問題時(shí)，需要考慮自身的空間影響，影響因素的空間地理效應(yīng)也不能忽視。

2、政策建議

(1)改善區(qū)域發(fā)展不平衡的狀況，縮小省域間城鎮(zhèn)居民收入差距

隨著可支配收入的提高，城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出水平相應(yīng)提升。但是特定省份與相鄰省份的收入水平不一致或存在收入差距會(huì)在一定程度上擠出相鄰省份的消費(fèi)支出，因此政府在努力追求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，提高居民收入水平的同時(shí)，應(yīng)適當(dāng)給予不發(fā)達(dá)地區(qū)傾向性政策措施，大力扶持落后地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，并在財(cái)政支出和財(cái)政補(bǔ)貼項(xiàng)目上有所傾斜，著力改變地區(qū)發(fā)展不平衡的局面，縮小居民間的收入差距。

(2)建立省域間價(jià)格協(xié)調(diào)機(jī)制，共同維護(hù)物價(jià)的穩(wěn)定

居民消費(fèi)價(jià)格的調(diào)控也很重要。消費(fèi)價(jià)格上漲，會(huì)使本省份和相鄰省份的城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出同時(shí)下降。在當(dāng)前金融危機(jī)后國家實(shí)行的寬松貨幣政策的大背景下，大多數(shù)商品價(jià)格有所上漲，通貨膨脹加劇，嚴(yán)重壓縮了居民的消費(fèi)支出。地方政府應(yīng)形成區(qū)域價(jià)格協(xié)調(diào)機(jī)制，積極攜手維護(hù)物價(jià)的穩(wěn)定，遏制商品價(jià)格的無序上漲，還要建立完善的社會(huì)保障機(jī)制，使城鎮(zhèn)居民的基本生活消費(fèi)支出保持在相對(duì)固定的水平。

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