（上海師范大學(xué) 商學(xué)院，上海 200234）

省域城鎮(zhèn)居民消費的空間效應(yīng)研究
——基于空間面板數(shù)據(jù)模型

劉偉偉

（上海師范大學(xué) 商學(xué)院，上海 200234）

居民消費一直是宏觀經(jīng)濟研究的熱點話題，本文考慮到居民消費的空間相關(guān)性，基于2002～2014年我國31個省、市的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建空間面板數(shù)據(jù)模型分析省域城鎮(zhèn)居民消費的空間效應(yīng)。實證研究發(fā)現(xiàn)：城鎮(zhèn)居民消費具有空間集聚的特征，對城鎮(zhèn)居民收入和消費價格指數(shù)存在明顯的空間依賴性；相鄰省份間的城鎮(zhèn)居民消費存在空間相關(guān)性。最后，在分析研究結(jié)論的基礎(chǔ)上，提出拉動城鎮(zhèn)居民消費的政策建議。

城鎮(zhèn)居民消費；空間相關(guān)性；空間面板模型

一、引言

消費是拉動經(jīng)濟增長的動力之一，消費的提高不僅能拉動經(jīng)濟增長而且還能發(fā)揮提高投資水平和改善投資結(jié)構(gòu)的作用。國家統(tǒng)計局相關(guān)數(shù)據(jù)顯示2015年我國最終消費支出對GDP增長貢獻率達到59.9%，拉動GDP增長4.1%。中國是發(fā)展中的大國，同時也是人口大國，擁有非常廣闊的消費市場。經(jīng)濟和科技飛速發(fā)展的同時，居民的消費需求也隨之不斷增長，省域各種生產(chǎn)要素的流動越來越頻繁，這提高了省域經(jīng)濟聯(lián)系的密切程度，那么相鄰省域居民消費水平必然會影響本省域的消費行為。本文將重點關(guān)注中國城鎮(zhèn)居民消費，從空間角度實證分析省域城鎮(zhèn)居民消費水平的空間相關(guān)性及其差異化特點。研究結(jié)果不僅有助于我們了解不同地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費的特征規(guī)律，還有利于管理者制定相應(yīng)的政策措施推動經(jīng)濟發(fā)展和提升人民生活水平。本文將構(gòu)建空間自回歸模型和空間誤差模型，運用MATLAB軟件和Geoda軟件對我國城鎮(zhèn)居民消費問題進行研究分析，探索我國城鎮(zhèn)居民消費的特征和影響因素。

二、理論分析與模型設(shè)定

1、空間相關(guān)性

圖1 城鎮(zhèn)居民消費情況空間分布

為了更直觀了解城鎮(zhèn)居民消費狀況空間分布信息，使用地圖對其分布狀況進行展示，這里選擇的消費指標為城鎮(zhèn)居民人均消費（單位：元）。以2014年數(shù)據(jù)為例，將中國大陸31個省、市、自治區(qū)根據(jù)居民消費數(shù)據(jù)分為8組，按自然斷點分割構(gòu)造的城鎮(zhèn)居民消費水平的空間分布圖如圖1所示。由圖1可以看出，一些相鄰省市城鎮(zhèn)居民消費水平比較接近，上海市、江蘇省、浙江省以及廣東省等東部發(fā)達省市的居民消費水平普遍較高，新疆、西藏等西部地區(qū)的城鎮(zhèn)居民消費水平相對較低，中部地區(qū)中既包含有較高消費水平的省市也包含有較低消費水平的省市。

全域空間自相關(guān)檢驗是基于區(qū)域空間的整體角度來研究說明省域城鎮(zhèn)居民消費的空間分布情況。在實際研究中，空間相關(guān)性的檢驗方法依賴于Moran’s I指數(shù)，其取值的大小直接反應(yīng)空間相關(guān)的程度。Moran’s I計算過程如下：

2、空間計量經(jīng)濟模型設(shè)定及估計方法

與傳統(tǒng)計量模型相比，空間計量模型的優(yōu)點在于考慮了變量中普遍存在的空間相關(guān)性?？臻g計量模型包括兩種基本模型，一種是含有空間滯后項的空間間自回歸模型（Spatial Autoregressive Model簡記為SAR），另一種是含有空間誤差項的空間誤差模型（Spatial Error Model簡記為SEM）。

（1）空間自回歸模型

用空間自回歸模型（SAR）研究相鄰省域的城鎮(zhèn)居民消費水平對本省域的城鎮(zhèn)居民消費水平產(chǎn)生的影響。SAR模型的表達式為：

式（3）中，yit為因變量，表示第i省域第t年的城鎮(zhèn)居民人均消費水平；mit、sit、lit、pit為外生解釋變量，分別表示第i省域第t年的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入水平、少兒兒童撫養(yǎng)比、老年人口撫養(yǎng)比和消費價格指數(shù)；Wij為空間權(quán)重矩陣中的元素；為空間滯后被解釋變量；ρ為空間回歸系數(shù)，反映相鄰省域的居民消費對本省域的居民消費的影響，可以說明城鎮(zhèn)居民消費在空間上是否有溢出效應(yīng)；βi=（i=1，2，3，4）為各解釋變量的回歸系數(shù)；εit為隨機誤差項。

（2）空間誤差模型

當(dāng)?shù)貐^(qū)間由于分布的相對位置不同而導(dǎo)致其居民消費的空間相互作用產(chǎn)生差異時，則需要選用空間誤差模型。SEM的表達式為：

式（4）λ為N×1階的截面因變量向量的空間誤差系數(shù)，衡量了擾動誤差項之中的空間依賴作用，即相鄰省域城鎮(zhèn)居民消費的誤差沖擊對本省域城鎮(zhèn)居民消費的影響程度；為空間滯后誤差變量，μit為正態(tài)分布的殘差擾動項，其他參數(shù)的含義與式（4）相同。

（3）SAR、SEM的選擇和估計方法

一般可以運用Moran’s I檢驗、極大似然LM（Error）檢驗及極大似然LM（Lag）檢驗等方法來判斷省域間的城鎮(zhèn)居民消費是否存在空間相關(guān)性。同時，除了擬合優(yōu)度R2檢驗以外，這些檢驗方法也可以在選擇最適合的空間計量模型時發(fā)揮作用。具體判斷方法為：如果在統(tǒng)計上LM（lag）較之LM（error）更加顯著，且檢驗結(jié)果顯示Robust LM（lag）顯著而Robust LM（error）不顯著，則應(yīng)該選用空間自回歸模型SAR；反之，則應(yīng)該運用空間誤差模型SEM。

由于空間滯后變量違背了傳統(tǒng)計量模型中自變量必須外生的假設(shè)，空間滯后誤差變量違背了傳統(tǒng)計量模型中殘差擾動項獨立同分布的假設(shè)，所以不能用最小二乘法（OLS）進行估計。空間面板數(shù)據(jù)模型需要通過工具變量法（IV）、極大似然法（MLE）等方法來進行估計。因為在實際分析中很難找到合適的工具變量，本文采用MLE方法來實現(xiàn)對空間面板數(shù)據(jù)模型的估計。

三、實證研究結(jié)果與分析

1、數(shù)據(jù)來源

由經(jīng)濟學(xué)原理可知，收入和價格是影響消費的主要因素，同時考慮到家庭中兒童和老人的數(shù)量會影響消費水平，建立的空間面板數(shù)據(jù)模型以城鎮(zhèn)居民的人均消費y（單位：萬元）為被解釋變量，以城鎮(zhèn)居民可支配收入水平m（單位：萬元）、消費價格指數(shù)p、少兒兒童撫養(yǎng)比s和老年人口撫養(yǎng)比l為解釋變量。本文分析的數(shù)據(jù)為2002—2014年我國除港、澳、臺以外31個省市的消費面板數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計局。

2、空間相關(guān)性分析

根據(jù)Moran’s I的計算方法，計算出2002—2014年的城鎮(zhèn)居民消費水平空間相關(guān)系數(shù)如表1所示。這些Moran’s I指數(shù)都大于0并且逐年增加，另外檢驗結(jié)果顯示城鎮(zhèn)居民消費無空間相關(guān)性假設(shè)成立的概率小于0.05，這說明相鄰省域的城鎮(zhèn)居民消費水平存在顯著正向空間相關(guān)性。

表1 2002—2014年省域城鎮(zhèn)居民消費的Moran’s I指數(shù)

全域Moran's I有一定的局限性，不僅不能說明城鎮(zhèn)居民消費的個體空間分布特征，而且不能體現(xiàn)各地區(qū)居民消費的空間關(guān)聯(lián)模式。因此，本文還進行了局域的Moran's I散點分析，具體分析2014年的情況。圖2是2014年我國31個省域城鎮(zhèn)居民人均消費的Moran’s I指數(shù)。從圖2中可以看出，城鎮(zhèn)居民消費水平具有顯著的局部空間相關(guān)性，即城鎮(zhèn)居民消費存在空間聚集現(xiàn)象，呈現(xiàn)出消費水平較高的省域與其他高消費水平的省域相相鄰近的趨勢。

圖2 2014年省域城鎮(zhèn)居民人均消費的Moran's I 指數(shù)散點圖

圖2被分為四個象限，象限按照逆時針從右上角依次為第一、第二、第三和第四象限。位于第一和第三象限的省域符合整體正向空間自相關(guān)消費趨勢，分別表示高-高（HH）和低-低正向空間效應(yīng)的省域集群（LL）。位于第二和第四象限的省域偏離全域正向空間自相關(guān)消費趨勢，分別表示低-高（LH）和高-低負向空間效應(yīng)的省域集群（HL）。表2為城鎮(zhèn)居民消費空間自相關(guān)模式。

表2 2015年城鎮(zhèn)居民消費空間自相關(guān)模式

由表2中可知，我國多數(shù)省域分布于第一和第三象限，說明我國省域城鎮(zhèn)居民消費存在顯著的空間相關(guān)性，應(yīng)運用空間計量模型進行分析。

3、空間計量模型回歸分析

OLS估計忽略了變量間的空間相關(guān)性不適用于估計空間計量模型。為了更準確地檢驗空間自相關(guān)性的存在，對空間計量模型進行拉格朗日乘數(shù)檢驗，兩個拉格朗日乘數(shù)的空間依賴性檢驗結(jié)果如表3所示。為了選出合適的模型進行估計，由表3看出：LM（error）在0%水平上比LM（lag）更有顯著性，從穩(wěn)健性檢驗來看，Robust LM（lag）在0%水平上比Robust LM（error）更有顯著性。從表4中的估計結(jié)果發(fā)現(xiàn)，SEM的擬合優(yōu)度和SAR的擬合優(yōu)度且超過了0.9。因此兩類模型相比，SEM模型是相對較優(yōu)的模型。本文借鑒Baltagi的研究，如果某樣本回歸分析僅僅用來研究某些個體，且不必通過某一個個體的特質(zhì)來推斷總體特質(zhì)時，相對較好的模型為固定效應(yīng)模型。綜合上面的分析，適合分析省域城鎮(zhèn)居民消費的空間計量模型為固定效應(yīng)SEM。

表3 空間相關(guān)性檢驗結(jié)果

SAR模型的空間滯后項參數(shù)ρ的估計結(jié)果表明，城鎮(zhèn)居民消費在省域之間存在空間溢出效應(yīng)，表現(xiàn)為城鎮(zhèn)居民消費的空間依賴現(xiàn)象。由表4的SEM得出：空間誤差項參數(shù)λ的估計結(jié)果意味著相鄰地區(qū)關(guān)于因變量的誤差沖擊對本地區(qū)觀察值有影響；人均可支配收入（M）在顯著性水平5%和1%上都顯著，說明收入對消費的影響較大，人均可支配收入每增加一單位引起人均消費增加0.8393單位；少年兒童撫養(yǎng)比、老年人口撫養(yǎng)比和消費價格指數(shù)的p值都大于10%，說明這三個變量不顯著，對消費的影響較小；參數(shù)λ的估計結(jié)果說明相鄰地區(qū)關(guān)于居民消費的誤差沖擊對本地區(qū)居民消費的影響較大。

表4 省域城鎮(zhèn)居民消費的固定效應(yīng)空間自回歸和空間誤差模型估計結(jié)果

四、結(jié)論與建議

本文運用空間數(shù)據(jù)分析方法，構(gòu)建了SAR和SEM模型對我國城鎮(zhèn)民消費問題進行研究，得到如下基本結(jié)論：第一，我國城鎮(zhèn)居民的消費水平整體上呈現(xiàn)出東高西低的特征，但局部區(qū)域又有所不同。第二，我國31個省域的城鎮(zhèn)居民消費存在顯著的空間自相關(guān)性。Moran’s I指數(shù)檢驗說明城鎮(zhèn)居民消費確實存在空間溢出效應(yīng)。拉格臘日乘數(shù)檢驗結(jié)果顯示，固定效應(yīng)SEM模型更適合來研究省域城鎮(zhèn)居民消費的空間。第三，城鎮(zhèn)居民收入對省域消費有顯著的正向促進作用。

目前，在我國經(jīng)濟“新常態(tài)”的背景下要依靠13億人民的內(nèi)需來拉動我國經(jīng)濟增長。綜合以上分析結(jié)果提出以下幾點建議：第一，轉(zhuǎn)變居民消費觀念。我國居民一直以來重視儲蓄而輕視消費，且西部地區(qū)居民的消費意識弱于東部沿海地區(qū)居民的。所以，政府應(yīng)采取措施增強西部地區(qū)居民消費意識，鼓勵居民進行消費。第二，完善社會保障制度。我國應(yīng)完善社會保障體系，加大對社會保險的財政投入力度，降低居民對未來的不確定預(yù)期，從而提高居民消費水平。第三，消費政策的制定需要考慮空間依賴性的作用。促進居民消費要根據(jù)各省域具體情況制定相應(yīng)政策，同時要考慮相鄰省域消費政策變化對本地區(qū)居民消費的影響。第四，提高居民收入水平。政府應(yīng)盡快建立居民收入穩(wěn)定增長的長效機制，加大政府轉(zhuǎn)移支付力度，增加居民收入進而促進居民消費。

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（責(zé)任編輯：占雨秀）