鄧杰

(四川農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院 四川成都 610000)

在拉動我國經(jīng)濟發(fā)展的三駕馬車——投資、消費、凈出口中，消費起到了不可忽視的作用。為了使經(jīng)濟呈現(xiàn)持續(xù)增長態(tài)勢，促進消費刻不容緩。其中，金融業(yè)作為經(jīng)濟的重要分支，對人們的消費及經(jīng)濟的增長起著不容忽視的影響。

四川省統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)顯示，隨著經(jīng)濟的發(fā)展和人民生活水平的不斷提升，四川省人均消費支出不斷增加，尤其是城鎮(zhèn)居民的消費支出。1999年西部大開發(fā)以來，四川省城鎮(zhèn)居民人均消費支出呈穩(wěn)步增長態(tài)勢，從最初的4499元增長至2018年的23484元，人均消費支出的增長直接帶動了經(jīng)濟的增長。從國民經(jīng)濟GDP核算角度來看，消費對經(jīng)濟增長的拉動作用還在不斷增強。截至2018年，在經(jīng)濟增長8%的同時，經(jīng)濟增長有56%的比例是由消費貢獻的，比2017年提高0.5個百分點。圖1反映了1978—2018年四川省城鎮(zhèn)居民人均消費支出、人均可支配收入及地區(qū)人均GDP的變化情況，根據(jù)《四川統(tǒng)計年鑒》相關(guān)數(shù)據(jù)整理獲得。由圖1不難看出，四川省城鎮(zhèn)居民人均消費支出、人均可支配收入與人均GDP均呈現(xiàn)逐年遞增趨勢，且增長速度也同樣表現(xiàn)出逐年增加的趨勢。

圖1 四川省城鎮(zhèn)居民人均消費支出，人均可支配收入與人均GDP變化情況

金融行業(yè)作為經(jīng)濟的一個重要分支，其發(fā)展也同樣帶動了消費的增長。1978年，四川省金融業(yè)生產(chǎn)總值只有4.88億元，僅占生產(chǎn)總值的2.6%；2018年，四川省金融業(yè)生產(chǎn)總值已經(jīng)達到3371.03億元，占地區(qū)生產(chǎn)總值的8.2%。由此可見，四川省金融業(yè)的發(fā)展速度非常快，占比越來越高。金融行業(yè)的發(fā)展對經(jīng)濟發(fā)展的貢獻越來越大，直接促進了消費的增長，而消費已經(jīng)成為經(jīng)濟發(fā)展的最終動力。城鎮(zhèn)居民由于自身的生活環(huán)境與收入狀況、消費水平大多會高于農(nóng)村居民，城鎮(zhèn)居民的消費支出更能考察這個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展情況和生活狀況。所以，影響城鎮(zhèn)居民人均消費支出的因素，是一個值得思考和研究的問題。

西部大開發(fā)戰(zhàn)略實施以來，四川省經(jīng)濟總量年均增速超過50%，在西部12個省市中穩(wěn)居龍頭，人民消費水平也不斷提升，但目前我國學者很少對四川省城鎮(zhèn)居民的人均消費支出與金融發(fā)展的關(guān)系進行分析。因此，本文在之前分析指標的基礎上，引入城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)(居民家庭中食物支出占消費總支出的比重)及金融規(guī)模(地區(qū)貸款余額占地區(qū)人均生產(chǎn)總值的比重)計量分析影響四川省城鎮(zhèn)居民消費支出的因素。

1 研究文獻綜述

國內(nèi)外學者通過長期的研究和探索，在收集到金融發(fā)展與消費支出的相關(guān)數(shù)據(jù)后，得到了很多關(guān)于金融發(fā)展與居民消費間關(guān)系的結(jié)論。

一些學者認為，金融發(fā)展能夠促進居民的消費。Goldsmith Raymond(1960)通過對35個國家多年來的數(shù)據(jù)進行分析研究，認為金融業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟發(fā)展有著密不可分的關(guān)系，金融相關(guān)率與金融發(fā)展呈正相關(guān)關(guān)系。此后，越來越多的學者對金融發(fā)展方式與規(guī)律展開研究。我國學者江國才、高文亮(2012)依據(jù)1985—2009年的時間序列數(shù)據(jù),利用協(xié)整檢驗及Granger因果檢驗等計量分析工具,探討了金融發(fā)展與城鎮(zhèn)居民消費行為之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明：長期來看,金融發(fā)展和城鎮(zhèn)居民消費支出之間存在正向穩(wěn)定的關(guān)系。此外，張勛等(2020)將中國數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)和中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)相結(jié)合,實證研究了數(shù)字金融發(fā)展對居民消費支出的影響。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融的發(fā)展顯著提高了居民消費，有助于經(jīng)濟增長。

但也有一些學者認為，金融發(fā)展對居民消費有抑制作用，且這種抑制作用大多集中在農(nóng)村或經(jīng)濟不發(fā)達地區(qū)。楊俊等(2006)利用1978—2003年的時序數(shù)據(jù)，對我國金融發(fā)展與全國、城鎮(zhèn)、農(nóng)村及城鄉(xiāng)居民收入分配的關(guān)系進行了實證探討。研究表明，金融發(fā)展顯著擴大了城鄉(xiāng)居民收入不平等的程度。在城鎮(zhèn)地區(qū)，金融發(fā)展程度高，能夠顯著促進居民消費；在農(nóng)村或金融不發(fā)達的地區(qū)，由于金融市場相對落后，農(nóng)村居民收入增長與消費增長緩慢，金融發(fā)展與居民收入消費關(guān)系不顯著。

在實證分析方法方面，王德彬等(2014)選取2002—2012年居民最終消費支出及金融發(fā)展相關(guān)指標作為樣本，對影響消費支出的諸多因素進行多元線性回歸分析，提出應發(fā)展基礎證券衍生產(chǎn)品推動金融市場化的建議。童百利等(2012)依據(jù)凱恩斯消費函數(shù)，運用協(xié)整理論和誤差修正模型分析了銅陵市城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對人均消費支出的長期和短期影響,發(fā)現(xiàn)兩者無論是在長期還是在短期內(nèi)，都存在高度的相關(guān)性,并對提高城鎮(zhèn)居民人均可支配收入提出了相關(guān)建議。時間序列預測不考慮外界因素的影響，當外界發(fā)生較大變化時，往往會產(chǎn)生較大偏差。吳金旺等(2018)通過短面板數(shù)據(jù)，引入空間因素，運用時刻固定效應的空間自回歸模型分析得出結(jié)論。該文章使用面板數(shù)據(jù)提供了大量的數(shù)據(jù)點，大大提高了計量模型估計的有效性。陳振環(huán)等(2020)采用自回歸分布滯后模型，用于刻畫單一時間序列方程中的變量關(guān)系，更好地估計變量之間長期穩(wěn)定的關(guān)系。

很多學者對金融發(fā)展與消費支出的關(guān)系進行了研究，但四川作為西部大省，很少有學者對四川省金融發(fā)展狀況和消費增長情況進行研究。因此，基于以上學者的研究，本文選取四川省1978—2018年的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建時間序列模型，對四川省金融發(fā)展與城鎮(zhèn)居民消費支出的關(guān)系進行實證分析，并根據(jù)結(jié)果提出相應建議。

2 模型與變量

基于本文之前的研究，結(jié)合數(shù)據(jù)獲取的可行性，選取了6項指標作為解釋變量和被解釋變量，并構(gòu)建了時間序列數(shù)據(jù)。本文采用Eviews軟件對宏觀數(shù)據(jù)進行分析，選取四川省城鎮(zhèn)居民人均消費支出作為被解釋變量，人均可支配收入、金融規(guī)模、城鎮(zhèn)居民消費價格指數(shù)、城鎮(zhèn)居民家庭恩格爾系數(shù)、地區(qū)人均生產(chǎn)總值作為解釋變量。

2.1 數(shù)據(jù)來源

通過構(gòu)建時間序列數(shù)據(jù)，分析1978—2018年解釋變量對被解釋變量的影響。數(shù)據(jù)來自中國統(tǒng)計年鑒、四川統(tǒng)計年鑒，部分無法直接得到的數(shù)據(jù)，通過計算得到。

2.2 變量設定

2.2.1 被解釋變量

本文選取四川省城鎮(zhèn)居民人均消費支出作為被解釋變量，居民用于購買在滿足家庭日常生活條件下的其他支出稱為人均消費支出，是一個能很好衡量消費水平的指標。對于城鎮(zhèn)居民來說，基于其自身的生活環(huán)境，有著對更高級需求的欲望，相比農(nóng)村居民會有更多的消費支出，更能反映當?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展情況。所以，本文選取四川省城鎮(zhèn)居民人均消費支出作為被解釋變量，記為(Expenditure)。

2.2.2 核心解釋變量

本文主要研究金融發(fā)展對居民消費支出的影響，選擇金融發(fā)展的相關(guān)指標作為核心解釋變量。金融學家雷蒙德·戈德史密斯提出一套衡量金融發(fā)展的指標體系，即從金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)和金融效率三個維度衡量地區(qū)金融的發(fā)展水平。本文的研究對象是城鎮(zhèn)居民的消費支出，對于居民來說，接觸到最多的金融資產(chǎn)就是貸款。隨著金融規(guī)模的不斷擴大，消費貸款和信用貸款的門檻越來越低，更多居民能夠通過貸款的方式實現(xiàn)超前消費的目的。因此，金融規(guī)模能更好地衡量一個地區(qū)的金融發(fā)展水平，金融規(guī)模越大，意味著居民通過更多方式和途徑獲得金融資產(chǎn)。本文通過貸款余額與地區(qū)人均生產(chǎn)總值的比值衡量金融規(guī)模，作為衡量當?shù)亟鹑诎l(fā)展的核心解釋變量，記為(Financial Scale)。

2.2.3 控制變量

本文選取居民人均可支配收入、消費價格指數(shù)、家庭恩格爾系數(shù)、區(qū)域人均生產(chǎn)總值作為控制變量，具體解釋如下：

(1)人均可支配收入。收入水平直接影響消費的水平，人均可支配收入與消費水平之間存在顯著正相關(guān)關(guān)系。同時，人均可支配收入能夠最為直接地反映消費能力(趙鵬，2022)，因此本文選取人均可支配收入作為解釋變量，記為(Income)。

(2)城鎮(zhèn)居民消費價格指數(shù)。居民消費價格指數(shù)作為一項宏觀指標，能夠更好地反映一個家庭購買的實際消費品或服務的價格水平變化。居民消費價格指數(shù)在一定程度上反映了通貨膨脹或通貨緊縮的程度(嚴莉，2009)。居民消費價格指數(shù)也與消費有著某種不可割裂的關(guān)系。因此，本文選取城鎮(zhèn)居民消費價格指數(shù)作為解釋變量，以1978年為基期(1978年=100)，記為(Consumer Price Index)。

(3)城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)。恩格爾系數(shù)是食品支出總額占個人消費支出總額的比值，是國際上衡量居民水平高低的指標(宋國月，2021)，隨著居民收入和生活水平的提升而下降。因此，本文選取城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)作為解釋變量，記為(Engel’s Coeffi cient)。

(4)區(qū)域人均國內(nèi)生產(chǎn)總值。國內(nèi)生產(chǎn)總值作為發(fā)展經(jīng)濟學中經(jīng)濟發(fā)展的指標，是宏觀經(jīng)濟的重要指標之一。區(qū)域人均國內(nèi)生產(chǎn)總值=區(qū)域總產(chǎn)出(總產(chǎn)值，社會商品和服務的總產(chǎn)出)/區(qū)域總?cè)丝冢粋€地區(qū)的人均國內(nèi)生產(chǎn)總值可以直接反映該地區(qū)人民的生活水平。因此，本文選取地區(qū)人均生產(chǎn)總值作為解釋變量，記為(gross domestic product per capital)。

各變量表達式與名稱如表1所示。

表1 變量解釋

2.3 模型設定

本文采用最小二乘法線性回歸分析，截面數(shù)據(jù)模型、時間序列模型、面板數(shù)據(jù)模型共同構(gòu)成了線性回歸模型，選擇時間序列數(shù)據(jù)模型對被解釋變量與四個解釋變量進行回歸分析，模型設定如下：

其中：為 被解釋變量；、、、、為解釋變量；β(=1,2,…,5)為各解釋變量的系數(shù)；為隨機誤差項。

2.4 描述性統(tǒng)計

通過對變量進行描述性統(tǒng)計分析，統(tǒng)計其數(shù)量、均值、標準差、最小值和最大值，以把握樣本的整體情況。描述性統(tǒng)計分析結(jié)果如表2所示。

表2 描述性統(tǒng)計分析結(jié)果

3 實證結(jié)果及分析

3.1 單位根檢驗

對每個變量進行ADF單位根檢驗，結(jié)果如表3所示。

表3 ADF單位根檢驗

由檢驗結(jié)果可知，除變量EC外，其余所有變量的序列都存在單位根，為非平穩(wěn)序列。對變量進行二階差分后，再次進行單位根檢驗，結(jié)果如表4所示。

表4 二階差分單位根檢驗

由檢驗結(jié)果可知，各變量在二階差分情況下不存在單位根，為平穩(wěn)序列，即該序列為二階單整序列。

3.2 協(xié)整檢驗

通過E-G兩步法對序列進行協(xié)整檢驗。以EXP作為被解釋變量，其余變量作為解釋變量進行回歸，生成該模型的殘差序列，對殘差序列進行單位根檢驗，結(jié)果如表5所示。

表5 協(xié)整檢驗

根據(jù)協(xié)整方程，當包含一個常數(shù)項(截距項)，變量個數(shù)為6，樣本容量為41，在顯著水平α=0.05時，C(α)=-4.7048-17.12/41-11.17/41=-5.2631＞tao-Stastistic，接受原假設，認為存在協(xié)整關(guān)系。

3.3 多重共線性檢驗

由于變量間存在較高的相關(guān)關(guān)系，可能會因為出現(xiàn)多重共線性導致模型估計出現(xiàn)失真現(xiàn)象。因此，對模型進行多重共線性檢驗，計算各解釋變量間的相關(guān)系數(shù)，如表6所示。

表6 相關(guān)系數(shù)

由表6來看，模型存在嚴重的多重共線性。從實際情況推導，可能因為模型中存在無關(guān)的變量。觀察可知，解釋變量FS(人均可支配收入)與GDP(地區(qū)人均生產(chǎn)總值)的相關(guān)系數(shù)高達0.99，兩者之間存在高度線性相關(guān)性。因為可支配收入應該是決定消費支出的決定性因素，因此將解釋變量GDP從模型中刪除。刪除GDP后的相關(guān)系數(shù)矩陣如表7所示。

表7 刪除GDP后的相關(guān)系數(shù)矩陣

由表7可以發(fā)現(xiàn)，各解釋變量的線性相關(guān)性有所下降，但CPI與EC仍有較強的線性相關(guān)性，進而計算各解釋變量的方差膨脹因子(VIF)，如表8所示。由于各解釋變量方差膨脹因子的值都小于10，模型通過了多重共線性檢驗。

表8 方差膨脹因子

3.4 自相關(guān)檢驗

自相關(guān)性是指隨機誤差項和各期望間存在某種相關(guān)關(guān)系，自相關(guān)性的產(chǎn)生可能使模型的預測功能失效。本文采用DW檢驗和LM檢驗的方式對自相關(guān)性進行檢驗，并采取相應措施對模型進行調(diào)整，以達到消除自相關(guān)性的目的。

(1)DW檢驗

已知n=41，k=5，取顯著水平α=0.05時，查表得dL=1.23，dU=1.79，而模型的DW檢驗數(shù)為0.7455，小于dL，存在正自相關(guān)。

(2)LM檢驗

對模型進行LM檢驗，當滯后期為2時，LM檢驗結(jié)果如表9所示。

表9 LM檢驗

由于nR=22.74198，臨界概率p=0.0000，因此輔助回歸模型是非常顯著的，即存在自相關(guān)性。因為滯后一階和滯后二階的回歸系數(shù)不為0，模型中存在一階和二階自相關(guān)。

(3)自相關(guān)性的調(diào)整與補救

對模型進行調(diào)整，引入AR項，并采用迭代估計法對模型進行估計。調(diào)整后，模型的DW=2.1587，n=41，k=4，在顯著水平α=0.05時，查表得dL=1.29，dU=1.72，4-dU=2.28。因為1.72 ＜ DW ＜ 2.28，所以模型不具有一階自相關(guān)性。LM檢驗結(jié)果表明，該模型不具有高階自相關(guān)性。綜上，模型通過自相關(guān)檢驗。

3.5 異方差檢驗

異方差的存在會造成參數(shù)估計量失效、t檢驗失去作用及模型預測功能被破壞等不良后果。本文通過White檢驗，來檢驗異方差是否存在，檢驗結(jié)果如表10所示。

表10 異方差檢驗

3.6 回歸結(jié)果與模型分析

對模型進行回歸，最終回歸結(jié)果如表11所示。

表11 回歸結(jié)果

通過以上分析，本文擬合出如下回歸模型：

從上述模型可以看出，在其他條件相同的情況下，四川省城鎮(zhèn)居民人均消費支出與金融規(guī)模(FS)、人均可支配收入(IC)及消費價格指數(shù)(CPI)呈正相關(guān)，與居民恩格爾系數(shù)(EC)成負相關(guān)；整 體模型的擬合優(yōu)度達到了98.19%，模型擬合效果非常好。根據(jù)回歸結(jié)果，對各解釋變量分析如下。

3.6.1 四川省金融規(guī)模正向影響城鎮(zhèn)居民消費支出

四川省金融規(guī)模的系數(shù)為2.0960，在5%的水平上顯著，因此正向影響居民消費支出。隨著四川省金融行業(yè)的發(fā)展及消費信貸的普及，居民能夠通過貸款的方式達到超前消費的目的。近年來，居民人均貸款額的增長速度已經(jīng)高于人均GDP的增長速度，所占比重也越來越大。這表明，四川省金融規(guī)模在不斷擴大，更多居民通過消費信貸和貸款的方式提前消費，金融的發(fā)展為居民帶來更多的超前收入，極大促進了經(jīng)濟的發(fā)展。因此，金融業(yè)的發(fā)展能夠更好地促進消費，進而帶動地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展。

3.6.2 四川省城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的增加促進消費

城鎮(zhèn)居民人均可支配收入顯著性高，充分表明人均可支配收入是影響居民人均消費支出的重要因素。當 人均可支配收入每增加1元，人均消費支出將增加0.6880元。四川省城鎮(zhèn)居民人均消費支出的增長在很大程度上取決于居民的可支配收入，而金融的發(fā)展、金融規(guī)模的擴大能更好地增加居民的可支配收入，提高居民的購買力。

3.6.3 消費價格指數(shù)正向影響城鎮(zhèn)居民消費支出

消費價格指數(shù)與四川省城鎮(zhèn)居民人均消費支出成正比。當消費價格指數(shù)每增加1個單位，消費支出就會增加2.7613個單位。因此，政府要努力讓價格指數(shù)處于合理水平，與居民人均消費相適應，維持宏觀經(jīng)濟平穩(wěn)發(fā)展。

3.6.4 四川省城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)對消費支出有負向影響

城 鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)與消費支出成反比，說明恩格爾系數(shù)每減少1個單位，城鎮(zhèn)居民人均消費支出將增加7.1038個單位。恩 格爾系數(shù)反映的是居民在食品方面的支出占所有消費支出的比例，當家庭恩格爾系數(shù)越低時，居民才會更多用于其他消費。

4 結(jié)語

4.1 結(jié)論

通過最終回歸結(jié)果，城鎮(zhèn)居民人均消費支出與金融規(guī)模、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、居民消費價格指數(shù)及恩格爾系數(shù)存在緊密的聯(lián)系。金融發(fā)展不僅能直接促進消費的增長，還能通過增加居民收入的方式促進消費。隨著金融機構(gòu)和消費信貸的發(fā)展，居民能夠通過貸款等途徑提前消費，極大促進了經(jīng)濟的發(fā)展。所 以，不斷擴大金融規(guī)模，推動金融市場化是帶動消費的關(guān)鍵。

4.2 建議

4.2.1 擴大金融規(guī)模，推進金融市場化

回歸結(jié)果表明，金融發(fā)展不僅能直接促進消費，還可以通過增加收入的方式促進消費。政府應推行消費信貸等金融衍生產(chǎn)品的發(fā)展，并對其加以監(jiān)管。例如，發(fā)展信用貸，理財產(chǎn)品能夠增加居民的現(xiàn)期消費，提高金融資產(chǎn)的配置比率(曲霄，2020)。此外，隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，數(shù)字金融的發(fā)展得到強有力的支撐。數(shù)字金融的發(fā)展在一定程度上降低了居民消費的支付成本，同時便捷、高效、靈活的數(shù)字化支付方式為居民消費的發(fā)生創(chuàng)造了便利條件(張勛等，2020)。因此，在互聯(lián)網(wǎng)背景下，發(fā)展數(shù)字金融對促進居民消費是有利的，也使金融服務的可得性大大提高，促進了財政資源配置的科學優(yōu)化。

同時，要大力推進金融市場化，降低金融中介的成本和消費者參與金融的門檻，使消費者(尤其是欠發(fā)達地區(qū)的農(nóng)民)更容易獲得消費信貸(史清華、陳凱，2002)，以達到擴大需求，進一步促進居民消費的目的。

4.2.2 增加居民可支配收入，提高購買力

最終結(jié)果表明，可支配收入對促進消費來說非常重要，收 入不僅可以通過發(fā)展金融來提高，還可以通過其他途徑實現(xiàn)。例如，提供更多的優(yōu)質(zhì)就業(yè)崗位，鼓勵自主創(chuàng)業(yè)，增加就業(yè)的規(guī)模等。通過大力推進服務產(chǎn)業(yè)或勞動性密集的產(chǎn)業(yè)發(fā)展，為更多人提供就業(yè)機會，增加可支配收入，達到促進消費的目的。

4.2.3 創(chuàng)造有利政策，合理引導消費

近年來，四川省城鎮(zhèn)居民消費支出不斷增加，其中絕大部分增加都是由非食品支出增加導致的。政府應創(chuàng)造良好的政策環(huán)境，增加居民在娛樂、教育、衛(wèi)生、旅游等方面的支出，合理引導居民消費(谷秀娟、霍道偉，2017)。

此外，政府應充分發(fā)揮稅收的調(diào)節(jié)作用，如通過降低對煙、酒、化妝品消費稅的方式，引導合理消費，為消費者減負。例如，2016年10月1日國家稅務局提出普通美容、修飾類化妝品免征消費稅，高檔化妝品消費稅稅率由30%下調(diào)為15%，普通化妝品成為日常消費品，有助于降低居民消費稅負，釋放鼓勵消費的積極信號。

4.2.4 控制物價水平，與居民消費相適應

居 民消費價格指數(shù)(CPI)是社會產(chǎn)品和服務 的最終價格，與人們的生活密切相關(guān)。政府應該引導物價指數(shù)在合理的水平上，與居民人均消費水平相適應。在注重經(jīng)濟增長的同時，合理調(diào)控物價，控制通貨膨脹，并建立通貨膨脹預警和調(diào)節(jié)機制，維持宏觀經(jīng)濟的平穩(wěn)和較快發(fā)展。