朱新彧 高崑 程相凱

[摘 要]近年來，以消費拉動經(jīng)濟增長已成為促進產(chǎn)業(yè)結構升級的重要途徑之一。為探究居民邊際消費傾向?qū)Ξa(chǎn)業(yè)結構升級的推動作用，選取能夠體現(xiàn)居民邊際消費傾向的八項基本指標，對我國31個地區(qū)的城鄉(xiāng)居民邊際消費傾向水平進行計算求解并分區(qū)域進行實證探究。選取金融發(fā)展以及銀行與非銀行金融機構貸款額作為控制變量，采用GMM面板模型估計居民邊際消費傾向水平對產(chǎn)業(yè)結構升級的推動作用。得出結論：我國各省域城鄉(xiāng)居民的邊際消費傾向都在一定顯著性水平上正向影響著產(chǎn)業(yè)結構升級優(yōu)化率且呈現(xiàn)邊際遞減規(guī)律。

[關鍵詞]邊際消費傾向;產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化;ELES模型;GMM動態(tài)面板

[中圖分類號] F121.3? ? ? ? ? ? ?[文獻標識碼] A? ? ? ? ? ? ?[文章編號] 2095-3283（2020）11-0064-04

Abstract： In recent years， economic growth driven by consumption has become one of the important ways to promote industrial structure upgrading. In order to explore the role of residents' marginal propensity to consume in promoting the upgrading of industrial structure， this paper selects eight basic indicators that can reflect residents' marginal propensity to consume， calculates and solves the level of urban and rural residents' marginal propensity to consume in 31 regions of China， and conducts empirical research by region. Select financial development and loan amount of bank and non-bank financial institutions as control variables and use GMM panel model to estimate the driving effect of residents' marginal propensity to consume level on industrial structure upgrading. It is concluded that the marginal propensity to consume of urban and rural residents in all provinces in China is positively affecting the rate of industrial structure upgrading and optimization at a certain significance level and presents the law of marginal decline

Key Words： the Marginal Propensity to Consume; Optimization of Industrial Structure;Eles Model; Gmm Dynamic Panel

一、引言

改革開放以來，我國經(jīng)濟發(fā)展取了舉世矚目的成就。但伴隨經(jīng)濟規(guī)模持續(xù)擴大，產(chǎn)業(yè)結構方面也出現(xiàn)了許多內(nèi)在深層問題，第一、二產(chǎn)業(yè)占GDP比重過大，第三產(chǎn)業(yè)占比較小，且第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部也存在一定程度的失衡。發(fā)展滯后的農(nóng)業(yè)服務業(yè)、過剩的產(chǎn)能、價值鏈末端的制造業(yè)凸顯我國的產(chǎn)業(yè)結構的不合理性，制約了經(jīng)濟發(fā)展。因此，亟須結合國情及全球產(chǎn)業(yè)結構發(fā)展趨勢，進一步加快產(chǎn)業(yè)結構的優(yōu)化升級步伐。

為探究居民消費對產(chǎn)業(yè)結構升級的推動作用，國內(nèi)許多學者進行了實證分析。周蓉、鄭莉（2019）運用ELES模型分析了廣東省各區(qū)域2007—2017年的有關消費水平的數(shù)據(jù)，得出各地域消費結構的差異以及居民收入與各項基本消之間的線性聯(lián)系;張婷（2019）采用靜態(tài)消費理論將三次產(chǎn)業(yè)消費需求進行分類，運用ELES模型預測了中國產(chǎn)業(yè)結構的具體調(diào)整方向;馮婷婷、張淼（2012）基于我國2000—2009年的城鎮(zhèn)居民消費支出數(shù)據(jù)，對擴展型線性支出模型進行一定改進，分析研究了城鎮(zhèn)不同收入水平的居民的邊際消費傾向，得出其有關影響因素。

由此可見，居民消費對產(chǎn)業(yè)結構升級具有十分重要的作用。探討邊際消費傾向?qū)Ξa(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級的影響效應，分析其在產(chǎn)業(yè)結構升級中的作用，為優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構、促進經(jīng)濟全方面協(xié)調(diào)發(fā)展提供理論支撐。

二、模型構建與數(shù)據(jù)獲取

（一）邊際消費傾向的計算

在居民服務消費中，各種服務消費品在總服務消費中所占的比重，構成了服務消費的結構。隨著居民在服務消費上的訴求從基本生存需求上升到生活品質(zhì)需求，服務消費的結構也在不斷變化升級。學者們對居民服務消費結構的研究中，普遍存在一個共識，在居民收入水平增加以及經(jīng)濟發(fā)展水平提升時，居民的服務消費結構將更多由生存型轉向享樂型，由低端消費轉向高端消費。

從《中國統(tǒng)計年鑒》中獲取了2009—2018年中國各省域內(nèi)農(nóng)村以及城鎮(zhèn)居民家庭平均每人全年消費性支出和平均每人全年可支配收入的數(shù)據(jù)。根據(jù)調(diào)查分類，將消費性支出分為居住、交通通訊、醫(yī)療保健、食品煙酒、教育文化娛樂、生活用品及服務、衣著、其他用品和服務八項。

ELES模型的模型假設和意義具有極強的實用性和解釋性，它的參數(shù)估計可以在不需要各消費品類價格的前提下進行，同時還可以對不同消費品類進行邊際消費傾向、一般消費支出、需求自價格彈性以及收入彈性的分析，也可以直接運用截面數(shù)據(jù)來進行參數(shù)估計。邊際消費傾向是指消費者在收入增加一個單位時用于消費某類商品支出額的變化，它從基本層面直接表明了居民對不同種類消費品的消費偏好順序和商品購買傾向。這幾點正符合本研究的特點，基于研究的需求，本研究采用ELES模型從邊際消費傾向全國各地區(qū)居民消費結構進行實證分析。

其中，αi為不變的截距項，βi表示為邊際消費傾向，兩者均為待估參數(shù)項，為隨機擾動項。消費者的收入水平I用城鄉(xiāng)居民一般可支配收入水平來衡量，實際基本消費支出額Ci用居民各分類項的消費性支出來衡量。對收集到的各個地區(qū)居民的八類消費支出和一般可支配收入數(shù)據(jù)分別進行最小二乘估計計算，最終得出各自的參數(shù)估計值αi和βi，由此即可呈現(xiàn)出城鄉(xiāng)居民的邊際消費傾向。

（二）GMM動態(tài)面板回歸模型構建

由于產(chǎn)業(yè)結構轉型升級具有滯后性，也就是前一期的產(chǎn)業(yè)轉型升級會對當期產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化產(chǎn)生影響效應，因此為了確保之后研究的科學性和可信性，首先確立相關變量，且包含產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化率的變量一般要求滯后一期，最后運用GMM動態(tài)面板模型進行估計。計量模型設定如下：

其中，i表示截面數(shù)，t表示年份。ISUit表示省域i第t年產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化率;ISUit-1表示省域i第t-1年產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化率;RCPit表示省域i第t年居民消費傾向;FIDit表示省域i第t年金融發(fā)展;FOLit表示省域i第t年銀行與非銀行金融機構貸款額;μit表示隨個體和時間改變的隨機擾動項。

在上述計量模型中，產(chǎn)業(yè)結構升級（INF）作為被解釋變量，居民消費傾向（RCP）作為解釋變量。產(chǎn)業(yè)結構升級用省域第二第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占省域GDP的比重衡量，而居民消費傾向則用八類商品的邊際消費傾向和來表示。

由于選用指標中某些特殊數(shù)據(jù)難以獲得，內(nèi)生變量遺漏的現(xiàn)象幾乎難以避免，因此為避免內(nèi)生性遺漏變量與所有解釋變量存在一定關聯(lián)而導致研究結果偏差過大，將內(nèi)生性遺漏變量歸進隨機擾動項，并選取銀行與非銀行金融機構貸款額（FOL）、金融發(fā)展（FID）作為控制變量。相關數(shù)據(jù)來源于中國指數(shù)研究院及國家統(tǒng)計局，用EPS DATA對數(shù)據(jù)進行篩選整理。

GMM動態(tài)面板回歸模型的所有基本變量及其所對應的一般釋義和說明符號如表1所示。

三、實證分析

（一）我國居民消費傾向的ELES模型估計

搜集了中國2009—2018年31個省份的城鄉(xiāng)居民家庭平均每人全年消費性支出和平均每人全年可支配收入的數(shù)據(jù)，分別為居住、交通通訊、醫(yī)療保健、食品煙酒、教育文化娛樂、生活用品及服務、衣著、其他用品和服務及平均每人全年可支配收入。運用最小二乘法對以上模型中的參數(shù)Xi與Bi進行回歸，并對r2以及殘差擾動項進行估計。得到各個分類項目的回歸結果如表2所示。

由表2可以很直觀地看出：中國城鄉(xiāng)居民的邊際消費傾向約為0.685，即居民在滿足生活基本需求后的剩余收入中，被用于其他各項生活消費支出的比例為68.5%。邊際消費傾向排名依次為：居?。?.232）、食品（0.159）、交通通信（0.093）、教育文化娛樂服務（0.068）、醫(yī)療保?。?.047）、生活用品以及服務（0.045）、衣著（0.026）、其他用品及服務（0.015）。

從以上數(shù)據(jù)及相關分類項的比較分析能夠看出，中國各區(qū)域的消費結構優(yōu)化升級具有普遍特點：第一，無論是城鎮(zhèn)居民還是農(nóng)村居民，都普遍對住房的需求很高，消費多集中于居住方面，表明中國城鄉(xiāng)居民的投資意識越來越強，已不僅僅具備儲蓄意識，這是群眾理財觀念廣泛普及的表現(xiàn)，也與近年來房地產(chǎn)企業(yè)日益壯大具有一定關聯(lián)性，同時也說明我國城鄉(xiāng)居民的生活消費正由生存型消費轉向發(fā)展型和享受型消費;第二，食品的邊際消費傾向較高，說明居民對于飲食逐步開始重視，全國餐飲業(yè)火爆發(fā)展跟人們的這種消費偏好緊密相關;第三，居民更加重視出行的方便性以及通訊的高效性和快捷性;第四，人們對衣著的邊際消費傾向極低，僅高于其他用品及服務項支出，表明人們對衣著的要求只是保暖等基本功用，對花色、檔次、款式、名牌等時尚性追求不多，我國的時裝業(yè)的發(fā)展還大有潛力。

r2是判斷回歸擬合效果的指標，從r2的值來看，各類消費品的r2值大部分都在0.60以上，考慮到所采用的截面數(shù)據(jù)，認為模型這樣的擬合度可以接受，參數(shù)能比較好的解釋現(xiàn)實，具有一定的可信性，由此判斷ELES模型可以用來進行上述的數(shù)據(jù)分析。

（二）分區(qū)域城鄉(xiāng)居民消費傾向的ELES模型估計

采用matlab軟件對ELES模型進行求解。一般來說，異方差現(xiàn)象多產(chǎn)生于截面數(shù)據(jù)的處理中，由于城鎮(zhèn)居民的消費計劃大多都具有彈性，收入支配的不確定性因素較大，因此變量之間常存在異方差，為減小其對計算結果的影響，對變量數(shù)據(jù)進行取對數(shù)處理，處理之后根據(jù)數(shù)據(jù)所包含信息量的大小對其進行加權處理，即運用加權最小二乘法做出調(diào)整，選用權數(shù) ，同時選用當年和附近兩年的數(shù)據(jù)回歸所得的參數(shù)估計值作為當年的值，將八項消費支出的邊際消費傾向累加，最終求解得到2009—2018年我國31個省份的城鄉(xiāng)居民消費傾向值，并對31個省份進行分區(qū)域討論，結果如表3所示。

由上述結果可以看出，我國31個省份的城鄉(xiāng)居民消費傾向呈現(xiàn)出一定的空間區(qū)域異質(zhì)性。具體表現(xiàn)為，城鄉(xiāng)居民的食品煙酒、生活用品及服務、交通通訊、教育文化娛樂、醫(yī)療保健的邊際消費傾向表現(xiàn)為：東部<中部<西部;衣著和居住的邊際消費傾向表現(xiàn)為：中部<東部<西部;其他用品及服務的邊際消費傾向表現(xiàn)為：西部<中部<東部。除了不同地區(qū)居住的邊際消費傾向差異較大外，其他七類項目區(qū)域間差異不大。

（三）全國面板回歸結果與分析

使用截面數(shù)據(jù)常常存在內(nèi)生性遺漏變量的問題，因此應用廣義矩估計方法估量分析需要的計算模型并對模型進行一定的檢驗，以此確保研究結果的準確性和科學性。運用Sargan檢驗和Hansen檢驗來判斷所選用的工具變量是否合理。若檢驗表明過度識別檢驗高于0.05，則接受原假設，拒絕備擇假設，也就是證明本模型使用的工具變量都是有效工具變量。如果檢驗符合要求，則繼續(xù)進行面板回歸分析，得出的回歸結果見下表。

由表3的估計結果可見：前一期產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化率在1.4%的顯著性水平上影響著本期的產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化率，前期產(chǎn)業(yè)結構每優(yōu)化14%，本期的產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化水平將上升0.4210%，表示本期產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化率對上一期的產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化率有一定依賴性。也說明產(chǎn)業(yè)結構的優(yōu)化升級調(diào)整是動態(tài)的，故采取動態(tài)面板模型，比靜態(tài)模型更適合描述現(xiàn)實產(chǎn)業(yè)結構變化現(xiàn)象，使得的模型選擇方面更加具備科學性的特征。

同時，中國城鄉(xiāng)居民的消費傾向在1.4%的顯著性水平上正向影響著產(chǎn)業(yè)結構的升級優(yōu)化率，也就是中國各區(qū)域城鄉(xiāng)居民的消費傾向每提高14%，產(chǎn)業(yè)結構升級優(yōu)化率則提高0.0192%。這表明城鄉(xiāng)居民消費傾向的提高能夠促進居民消費結構的合理調(diào)整，進而推動產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級。

金融發(fā)展，即金融機構貸款額占地區(qū)GDP的比重，金融機構貸款額越低，說明金融更有能力通過自身資金的協(xié)調(diào)滿足機構良好運轉，也證明金融的發(fā)展處于健康狀態(tài)。因此本文面板回歸結論中金融發(fā)展的影響系數(shù)為負符合現(xiàn)實情況，也表示金融發(fā)展越健康，產(chǎn)業(yè)越能夠快速迅猛地發(fā)展壯大，也意味著產(chǎn)業(yè)結構的升級優(yōu)化。

（四）平穩(wěn)性檢驗

為了避免估算結果中存在偽回歸現(xiàn)象，對所有變量采用單位根檢驗。本文使用了LLC檢驗方法，結果顯示：所有變量都拒絕有單位根存在的原假設，即所有變量都是平穩(wěn)的，保證了模型估計的可行性。

四、對策建議

我國各省域產(chǎn)業(yè)結構的長期發(fā)展滯后使得其經(jīng)濟發(fā)展速度持續(xù)減緩，經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展難以得到滿足。因此，我國必須合理協(xié)調(diào)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構，堅持踐行“保增長、擴內(nèi)需、調(diào)結構”的理念，標本兼治，解決經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展中的內(nèi)在問題，促進經(jīng)濟高質(zhì)量穩(wěn)定發(fā)展，提升中國城鄉(xiāng)居民的幸福感和歸屬感。為解決產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級中存在的關鍵問題，提供合理化建議。

應進一步增強自主創(chuàng)新能力，創(chuàng)建新型技術創(chuàng)新體系，將市場與企業(yè)結合起來，根據(jù)我國城鄉(xiāng)居民的邊際消費傾向改變市場及部分企業(yè)的導向，合理調(diào)整有關消費品的配置結構，使得其綜合效益得到提升，以提高有關產(chǎn)業(yè)部門的整體智能技術水平，進而優(yōu)化升級產(chǎn)業(yè)結構;同時，應加速產(chǎn)業(yè)結構重新配置和升級，引導產(chǎn)業(yè)從“高消耗”轉變?yōu)椤案哔|(zhì)量高效率”，加工出高端消費品，從而滿足我國城鄉(xiāng)居民的消費需求，再通過消費結構的優(yōu)化配置加快中國各區(qū)域產(chǎn)業(yè)結構的再次優(yōu)化。

政府可以通過調(diào)整中國城鄉(xiāng)居民的一般可支配性收入水平，找到我國城鄉(xiāng)居民的消費有效增長點，以反映出的現(xiàn)實情況提升居民的邊際消費傾向，提升經(jīng)濟內(nèi)需水平，加快產(chǎn)業(yè)結構的優(yōu)化升級，完成經(jīng)濟可持續(xù)性健康高質(zhì)量發(fā)展的目標;制定有關政策，加大對社會產(chǎn)業(yè)保障資金的支持力度，以鼓勵產(chǎn)業(yè)投資的方式促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級;正確引導市場進行調(diào)節(jié)，保證市場中各部分資源合理化配置，以滿足產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量生產(chǎn)的需要，從而優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構。

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（責任編輯：張彤彤 藍 亮）