张肃
内容摘要:本文在面板单位根检验和协整检验的基础上,运用FMOLS估计方法,对2002-2013年我国城乡居民信息消费差距、收入差距与经济增长的关系进行了研究。结果表明:收入差距的扩大会引起信息消费差距的扩大;信息消费差距、消费差距、收入差距随着经济增长呈现“倒U型”变化趋势,但拐点不同;信息消费差距对经济增长的正向作用呈减弱趋势,而消费差距、收入差距对经济增长仍保持正向作用。
关键词:信息消费差距 收入差距 经济增长 面板协整 FMOLS估计
中图分类号:F015 文献标识码:A
引言
我国经济保持了持续高速的增长态势,但总量经济增长仍伴随着城乡二元结构出现反差, 这种反差不仅表征为城乡居民收入差距较为突出,而且表征为城乡居民消费差距在高位徘徊。但随着全球范围内信息技术创新不断加快,信息领域新产品、新服务、新业态大量涌现,不断激发新的消费需求,居民消费意愿在不断增强,信息消费成为消费热点。那么城乡居民的信息消费差距同收入差距、经济增长之间的关系成为重要研究课题。
文献综述
有大量的文献对消费差距、收入差距与经济增长的关系进行了研究。王少平(2007)采用泰尔指数描述我国城乡收入差距,并度量了其对经济增长的效应,结论表明改革初期的城乡收入差距促进了经济增长,而现阶段城乡收入差距的扩大对经济增长产生阻滞作用。梁亚民(2009)对城乡收入差距对经济增长影响进行了分析,得出较发达地区的收入差距对经济增长具有阻碍作用,而欠发达地区的收入差距对经济增长具有促进作用的结论。朱琛(2012)基于1992-2009年经验数据研究了中国城乡居民消费差距与收入差距的相关性,得出了城乡收入与消费差距的相互叠加与强化的结论。朱诗娥(2012)系统研究了城乡居民消费差距与地区经济发展水平的关系,得出我国地区经济发展水平与城乡居民消费差距之间存在显著的负相关关系的结论。高帆(2013)系统分析了我国城乡消费差距、收入差距与经济增长的关系,得出我国城乡消费差距(以及城乡收入差距)存在着库兹涅茨“倒U 型” 曲线所揭示的变动态势。李雄军(2013)基于时间序列数据,通过构造误差修正模型,得出城乡居民消费差距与收入差距有双向的因果关系的结论。孙爱军(2013)得出人均GDP 的增长导致城乡消费差距缩小的结论。高帆(2014)研究了城市化、消费差距同经济增长的关系。孙颖(2015)分析了城乡居民消费差距影响因素,得出随着经济发展水平的提高,城乡消费差距不仅没有缩小,反而有扩大的趋势的结论。
通过对以上文献资料进行分析,可以得出目前对城乡居民信息消费差距、收入差距与经济增长的关系的研究存在以下问题:集中于探讨总消费差距,而对城乡居民信息消费差距的定量描述较少;对于城乡差距的描述方法不同,包括:差值法、比值法、泰尔指数、基尼系数;探讨收入差距同经济增长关系的文献较多,而消费差距较少,并且结论不一致;研究方法上部分文献没有进行单位根检验、协整检验,直接采用平稳面板数据的估计方法;还有在检验方法的选取上没有考虑所选面板数据的特点。针对以上问题,本文在这些研究的基础上,对城乡居民的信息消费差距、收入差距与经济增长关系进行研究。
数据说明及模型构建
(一)数据说明
关于信息消费的内涵,一种观点认为是居民所有用于信息类商品和服务的支出;另一种观点认为信息消费是对基于互联网的新型信息产品和新型信息服务的消费,新型信息产品包括功能手机、智能手机、平板电脑、微型计算机、智能电视、IPTV终端等网络化终端产品;信息服务主要包括语音服务、互联网接入服务、信息内容服务以及软件应用服务(任兴洲等,2014)。可以看出,后一种观点中的新型信息消费包括在第一种观点中。鉴于目前信息消费统计数据获取的难度,参照大多数学者的做法,本文将我国城乡居民人均消费性支出中的交通通讯、娱乐文化教育、医疗保健三项消费支出总额加总作为居民信息消费支出的替代。
考虑到2002年来城乡居民信息水平的迅猛发展,选取我国26个省(不包含直辖市、西藏),2002-2013年的样本数据。所有数据均来源于历年的中国统计年鉴和各省(区、市)的统计年鉴。
信息消费差距(XJ):衡量城乡居民的信息消费支出的差异性,本文选用城乡居民信息消费之差表示。很多文献中用泰尔指数来表示城乡消费水平差距,但是存在的问题是泰尔指数为小数,同人均GDP之间有较大的数量级差距,因此直接做回归分析并不合适。
消费差距(ZXJ):为了对比信息消费差距同总消费差距的区别,本文选用城乡居民消费之差表示。
收入差距(SJ):衡量城乡居民的收入支出的差异性,本文选用城乡居民收入水平之差表示。
经济增长(PGDP):用人均GDP来表示。很多文献中采用对数化后的人均GDP来表示经济增长,因此所得结果其实是经济增长对收入差距的弹性。本文直接采用未取对数的人均GDP,分析实际经济增长变动情况。
为了剔除物价因素的影响,利用以2002年为基期的分省城乡居民消费价格指数对信息消费差距、消费差距、收入差距进行了平减;利用以2002年为基期的分省居民消费价格指数对人均GDP进行了平减。
(二)实证模型的构建
凯恩斯的消费函数理论问世以来受到很多经济学家的质疑。杜森贝里认为消费受自己过去的消费习惯以及周围人们消费水平的影响来决定消费。莫迪利亚尼则认为人们会在更长的时间范围内计划消费支出,以达到在整个生命周期内消费的最佳配置。弗里德曼则认为消费是由永久收入决的,而不是由当期的可支配收入决定的。实际上这几种消费模型均可转化为如下模型(马立平,2009):
其中,Ct、Ct-1、Yt分别表示消费支出、前期消费支出、收入;σ0表示自发消费水平;σ1表示消费的棘轮效应;σ2表示边际消费倾向;μt为误差项。
于是本文建立如下面板数据模型对我国城乡居民信息消费的差异性进行分析:
其中,前缀CZ、NC表示城镇居民、农村居民;被解释变量XFit为省份i的人均信息消费支出;解释变量XFi,t-1表示滞后一期的居民信息消费,α1、β1用来表示信息消费的棘轮效应;解释变量SRit表示省份i的居民人均可支配收入,α2、β2即为信息消费的边际消费倾向;α0、β0表示截距项;εit、ηit为误差项。
用式(2)和式(3)相减可得式(4), 用来描述收入差距对信息消费差距的影响。
那么,信息消费差距和收入差距同经济增长有何关系呢?需要从两个方面建立模型加以分析。
首先,分析经济增长对信息消费差距、收入差距的影响,分别构建模型(5)、(6)、(7),用以分析信息消费差距、消费差距、收入差距是否随着经济增长存在拐点或是存在“倒U型”趋势?
其次,分析信息消费差距、收入差距对经济增长产生何种效应,并考虑经济增长的惯性作用,采用信息消费差距、收入差距和经济增长未取对数的数据,建立模型(8)、(9)、(10)如下:
实证分析
(一)面板单位根检验
面板数据大都是非平稳变量,用非平稳变量进行回归分析结果很大程度上表现为伪回归。为避免时间序列的不平稳所造成的伪回归问题,需要对数据进行面板单位根检验。考虑全国范围2002-2013年样本数据短面板的特点,本文采用HT检验和IPS检验(陈强,2013)。另外,考虑可能存在的截面相关,先将各面板数据减去各截面单位的均值,然后进行检验。
从表1的检验结果可以得出,变量XJ、ZXJ、SJ均为一阶单整序列;变量PGDP、PGDP2以及两个交叉项的HT检验的结果均不为一阶单整序列,但是在IPS检验的结果均为一阶单整序列。实际上由于HT检验要求每位个体的自回归系数都相等,此共同根假设在实践中可能过强,各个省份的经济发展状况实际并不相同,而IPS检验允许有不相同的自回归系数,所以本文以IPS检验的结果为准,认定变量PGDP、PGDP2以及三个交叉项均为一阶单整序列。
(二)面板协整检验
上文的面板单位根检验结果表明模型的各变量都是一阶单整序列,满足面板协整性检验的要求,可继续进行面板协整检验。Pedroni面板协整检验以协整方程的回归残差为基础,包括7 个统计量检验面板数据变量之间的协整关系,其中有4 个组内统计量和3 个组间统计量。在小样本中,即对于T<20 这类时间较短时间序列的计量分析,Panel ADF 和Group ADF的检验效果更为可靠。考虑到本文实证研究的样本期间只有12年(属于小样本),所以以Panel ADF和Group ADF检验为准,具体结果如表2所示,据此可判定变量之间存在协整关系。另外,由于ADF统计量的概率值在1%的显著性水平上拒绝原假设,所以Kao检验进一步支持了变量之间存在协整关系的结论。
(三)估计结果
经过检验,由于所有的变量均为I(1)的非平稳变量,所以传统的面板固定效应、随机效应、动态面板的系统GMM方法并不适用,这一点在大量的实证研究中被忽视。在上文得出变量之间存在协整关系的基础上,考虑到解释变量的内生性(遗漏变量或滞后被解释变量引起)以及存在的相关性问题,文章运用完全修正的FMOLS方法进行估计。并考虑面板异质性,每个截面单元有不同的长期协方差矩阵,利用Pedroni(2000;2001)提出的Group-Mean FMOLS方法进行估计。估计结果如表3、表4、表5所示。
从表3可以看出,收入差距对信息消费差距有一定的正向影响,即随着收入差距的增大信息消费差距也在增大;但由于消费差距惯性的影响,从而使得收入差距的影响下降,否则应为0.2001。
从模型(5)的估计结果可以看出,信息消费差距随着经济增长呈现“倒U型”趋势。对模型(5)求其一阶导数可以得出,信息消费差距随着经济增长由增到减的拐点为145901.6元。而本文样本选取的26个省份在2013年的人均GDP(以2002年为基期计算不变价)均未达到此拐点,即信息消费差距随着经济增长呈上升趋势。
从模型(6)的估计结果可以看出,消费差距随着经济增长也呈现“倒U型”趋势。对模型(6)求其一阶导数可以得出,消费差距随着经济增长由增到减的拐点为48862.56元。而本文样本选取的26个省份在2013年的人均GDP(以2002年为基期计算不变价)超过拐点的有:内蒙古(2011年)、辽宁(2012年)、江苏(2010年)、浙江(2010年)、福建(2012年)、山东(2012年)、广东(2012年),即这些省份的消费差距随着经济增长呈下降趋势。
而从模型(7)的估计结果可以看出,收入差距随着经济增长也呈现“倒U型”趋势。对模型(7)求其一阶导数可以得出,收入差距随着经济增长由增到减的拐点为53588.96元。而本文样本选取的26个省份在2013年的人均GDP(以2002年为基期计算不变价)超过拐点的有:
内蒙古(2011年)、辽宁(2012年)、江苏(2011年)、浙江(2011年)、福建(2013年)、山东(2013年)、广东(2013年),即这些省份的收入差距随着经济增长呈下降趋势。
从模型(8)的估计结果可以看出,城乡居民的信息消费差距对经济增长起到正向影响,但随着经济的增长,作用减弱。
而从模型(9)、(10)的估计结果可以看出,消费差距、收入差距对经济增长仍起到正向影响。
结论
综上所述,本文通过2002-2013年的省际面板数据,根据面板协整理论对城乡居民的信息消费差距、收入差距与经济增的关系进行了相关实证分析,可以得出以下几个结论:城乡居民的收入差距加大了信息消费差距,但受信息消费差距的惯性影响,收入差距的作用下降。信息消费差距和总消费差距与经济增长的关系不尽相同。信息消费差距、收入差距同经济增长之间有相互的影响,具体表现为:信息消费差距、收入差距随着经济增长呈现“倒U型”趋势;信息消费差距对经济增长起到正向影响,但随着经济的增长,作用减弱;而收入差距对经济增长仍有一定的正向影响。
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