区域差异化的广东居民服务消费影响因素研究

周蓉 郑莉

摘要：获取广东省18个市的居民服务消费结构现状数据，分析了广东省城镇和农村居民服务消费总量的差异化;基于Panel Data模型对广东省珠三角、粤东、粤西和粤北四个区域差异化的服务消费进行了实证研究。得出服务供给水平、服务消费倾向和居民收入水平三个影响因素对四个区域的服务消费所产生的不同影响。

Abstract： This paper obtains the current situation of residents' service consumption structure in 18 cities of Guangdong Province， and analyzes the differences in the total service consumption of urban and rural residents. Based on the Panel data model， an empirical study is conducted on the differentiated service consumption in the Pearl River Delta， Eastern， Western， and Northern region of Guangdong province. Results show that level of provided service， tendency of service consumption and level of residents' income have impacted on service consumption differently in the four regions.

关键词：Panel data模型;区域差异化;服务消费;影响因素

Key words： Panel data model;regional differences;service consumption;influencing factors

中图分类号：U455.43                                     文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2019）31-0238-05

0  引言

根据广东统计年鉴的分类，商品分别为食品烟酒、衣着、居住、生活用品及服务、交通通讯、教育文化娱乐（以下简称教育文娱）、医疗保健、其他用品和服务八类[1]。本文将服务消费界定为医疗保健、交通通信和教育文娱。

1  文献简述

国外学者发现，影响居民服务消费的非经济因素非常多。比如消费习惯在消费者的消费支出中具有很大的影响。Duesenberry提出居民在一个周期内的消费水平除了会受当期收入的影响，还会受到附近人群的消费水平以及自身的消费习惯两者的影响;Seckin认为受消费习惯的影响，消费者在一个较长周期内的消费数量是均匀波动的;Dynan指出前一周期的消费变量是影响本周期消费数量的决定因素，这一说法进一步凸显了消费习惯在消费水平中的重要影响作用;Hightower、Brady 和Baker通过对体育赛事中的消費进行研究，在其结果中发现消费服务的环境也对居民的消费产生重要影响;Grace、Cass则通过研究论证了服务消费满意度在居民服务消费行为中的影响作用。而国内研究者多从收入和价格来进行，对服务消费非经济影响因素多来源于经验判断。程大中等人（2006）做的实证研究提出，影响居民服务消费的重要影响因素包括对未来收益稳定性的预期、居民的时间偏好等因素;耿莉萍（2007）认为服务质量、产品消费的便利性、收入水平以及消费信心等是影响居民服务消费的因素。杨碧云等人（2014）认为人口规模、人口结构、生命周期、收入高低等是影响我国居民服务消费结构和服务消费量的核心要素;杨玉英（1999）的成果中也提出收入是制约因素;李江帆（1989）则从服务消费结构的影响因素进行研究，得出相对价格和收入是关键因素。

2  广东省居民服务消费总量差异

2017年广东省人均服务消费7433.4元，其中珠三角平均人均服务消费支出为9287.0元，粤东地区平均人均服务消费支出为3757.8元，粤西地区平均人均服务消费支出为5298.3元，粤北地区平均人均服务消费支出为4822.1元。广东省人均服务消费支出中，交通通信支出为3398.6元，教育文娱支出为2623.2元，医疗保健支出为1411.5元。粤北地区云浮的数据无从查证，故云浮暂不计入数据列表。各个不同区域人均服务消费支出见表1。

2.1 城镇居民的服务消费增长速度放缓

在2007年，广东省城镇居民的人均服务消费支出已达5713.46元，到2017年，人均服务消费支出达到9073.39元。十一年时间人均服务消费增长3359.93元，增长速度在放缓。恩格尔系数由2007年的35.3%降到33.6%，食品支出的费用呈现下降趋势。服务消费在居民总消费中所占的比重在2014年前呈现整体下降的趋势，由2007年的占比39.9%到2014年的占比30.0%，在2015-2017近两年呈现回升，在2017年，服务消费在居民总消费中占比30%。伴随经济的高速发展，城镇居民的收入水平不断提高，居民服务消费的支出总量在不断上升。（图1）

2.2 农村居民的服务消费增长趋势明显、增长速度相对较快

农村居民的服务消费相对于城镇居民服务消费来看，农村居民的服务消费基数相对较小。2007年农村的人均服务消费是897.49元，2017年该项数值达到3531.26元，在2007年到2017年这十一年间，人均服务消费支出增长绝对量为2633.77元，增长速度较之城镇有很大的提升，不过与城镇的居民服务消费水平对比来看，差距还是很显著。以恩格尔系数的角度来看，2017年农村的居民恩格尔系数是40.18%，比2007年城镇居民恩格尔系数35.3%的值还要高，说明在服务消费的具体结构上城镇和农村居民的差异还很大。（图2）

3  广东省居民服务消费结构现状差异

广东省城镇和农村居民的服务消费支出金额上来看，支出费用最高的两项集中在教育文娱和交通通信，也表明广东省居民总体服务消费已由生存型的服务消费过渡到享受型的服务消费。从近十年的服务消费支出数据来看，也发现虽然城镇和农村居民的服务消费结构大体相似，但消费支出的差距还是很大。

3.1 城镇居民服务消费支出结构特征

①交通通信方面的服务消费支出在总服务消费支出中占比位居首位。2007到2017的十一年间，交通通信在总服务消费上的比重有小幅波动，数据呈现在48.6%-51.9%之间。在居民的整体服务消费中，交通通信所占比值最高。2017年，城镇居民的人均交通通信支出是4285.55元，比2007年的高出近1320元，这主要是因为各大通信供应商出台的一系列措施对网络提速以及进行大力度的降费，同时实现高速宽带的全覆盖，对公共场所免费上网的范围进行了扩大。这一举措对降低家庭宽带、企业宽带和专线费用等带来明显的效应。

②城镇居民的教育文娱服务支出在总服务消费支出中的所占的比重略低于交通通信，高于医疗保健方面的支出。2007年到2017年的十一年时间，教育文娱的支出由2007年1994.86元到2017年3284.28元，十一年间人均教育文娱服务支出增幅空间明显。但教育文娱服务消费的占总服务消费的比重变化不大，这主要是因为城镇居民显著提高了生活质量的同时，对教育加大了投入并越发重视，同时由于义务教育的升入贯彻实施，居民加大了素质教育的投入，居民生活的主旋律变成了旅游、健身和娱乐。城镇居民的业余生活丰富多彩，旅游业也随之跟着发展迅速。

③城镇居民的医疗保健方面的支出，在总服务消费支出量中的比重最低，但医疗保健的消费支出在总服务消费支出中的比值趋势是增加的。2007年城镇居民的医疗保健人均消费支出为752.52元，到2017年，城镇居民在医疗保健方面的人均消费支出为1503.56元，增长了一倍。虽然占服务消费的比值在增加，但在服务消费结构中医疗保健的比值最低。随着经济的快速发展，城镇居民在医疗保健方面的投入在逐年增加，居民对于健康方面的意识在逐渐增强，由以往的“有病才去医院”转变为“治未病”。同时，在打通服务群众“最后一公里”的目标下，我们的医疗和保险等制度也在不断深化改革进行完善。

综合来看，城镇居民的服务消费结构整体呈现医疗保健的消费支出最少，但是所占的比值还在不断上升;教育文娱方面的消费支出在总体服务消费支出中占居中间位置，在总体服务消费支出中的比值呈现上升趋势;交通通信方面的消费支出在总体服务消费支出中支出最大，但所占比值呈现下降趋势。

3.2 农村居民服务消费支出结构特征

2007-2017年，农村居民服务消费支出较之城镇居民服务消费支出，服务消费总量变化更为明显，服务消费结构中交通通信、教育文娱和医疗保健增幅更显著。

交通通信在广东省的农村人均服务消费支出中占比最高，但所占比值总体是处于下降状态。其比值在2007年为49.7%，到2009年提高到51.4%，而在2010-2017年间，比值由50.1%下降到40.3%。2007年交通通信人均支出仅为443.24元，到2017年增长到1423.58元翻了三倍之多，增长速度之快。

农村居民服务消费支出中比值位居第二的是教育文化娱乐服务。2007年教育文娱的支出为28.4%，到2010年下降为25.7%，而在2011-2017年期间，比值由27.2%上升到33.6%。2007年农村居民人均教育文娱服务消费支出仅为254.94元，到2017年支出值为1185.96，支出翻了近五番，增长速度快于交通通信。以上数据呈现也揭示出：虽然义务教育的普及和推广使得农村居民用于义务教育阶段的支出减少，但同时用于文化素质提升以及旅游娱乐方面的支出增多。

医疗保健作为农村居民服务消费的第三个组成部分，其比值在服务消费总量中位居第三。2007年医疗保健的支出比值为22.2%，到2008年上升为25.5%，2009年呈现最低比值21.3%，2011年呈现最高比值26.8%，到2017年比值为26.1%。医疗保健的具体数值由2007年199.31元到2017年921.72元，支出翻了四番，增长速度快于交通通信而慢于教育文娱。

4  广东省居民服务消费区域差异化影响因素实证研究——基于Panel data模型

4.1 数据收集与模型建立

①数据收集。

由于交通通信、教育文娱及医疗保健这三项主要服务消费支出占广东省居民服务消费支出的70%以上，本研究通过对2008-2017年广东省统计局及各地市统计年鉴以及相关统计年鉴出版物中的数据进行收集处理，整理出2007-2016年近十年广东省居民消费支出中的交通通信、教育文娱及医疗保健消费支出数据，并将这三项作为广东居民服务消费结构的组成部分，居民服务消费的粗略值由这三项加总求和来确定。本研究以2007年作为基础年，将居民消费以及服务消费结构中各项支出等数据例如人均可以配收入、消费总量等进行标准化处理。在19个市中，由于云浮的统计数据无从查证和收集，所以云浮市的數据省略。

样本数据由N=18，T=11的面板数据构成。其中将广东省分为珠三角、粤东、粤西和粤北四个区间，其中粤北包括韶关、清远、河源、梅州（云浮无数据）4市;珠三角地区包括广州、深圳、东莞、佛山、中山、珠海、江门、惠州、肇庆9 市，粤东包括潮州、汕头、揭阳、汕尾4 市，粤西包括湛江、茂名、阳江3 市。

②确定变量构建模型。

由于截面数据是在某个时点收集的不同对象的数据，它只能用于针对某一时点上的社会现象进行探索性与描述性研究，而这往往难以满足社会科学研究中因果机制推断的需要。例如，无法准确判别现象发生的先后顺序、模型容易产生忽略变量偏倚及内生性问题等。除非截面数据中包含回顾性信息，否则截面数据信息反映的都是调查时点处的状态和行为。即使截面数据中包含回顾性信息，其准确性也值得怀疑。为解决这一问题，利用对同一样本进行重复观察与追踪测量，利用追踪研究收集到的数据，也称为Panel Data面板数据。若一个数据集完整，将会有N×T个观测值，即包含N个个体在T个时间点中的信息。假如对X与Y建立线性回归模型，就一定会存在一些无法观测、也无法控制的个体异质性的影响因素。那些因人而异且无法观测到的潜在影响因素被称为不可观测的异质性，它与个体特征中不能解释个体变异部分的误差项合并，统称为个体异质性误差项或特定个体误差项，并成为回归方程复合误差项的一部分。

其中，？滋i既包含特定个体的异质性误差，也包含不可测量的异质性，称为个体异质性误差，它暗含了个体异质性或个体独特属性的影响，并代表个体异质性的截距项。针对这个误差项，我们通常存在两种假定：若假定？滋i为常量，则认为它的影响为固定影响或固定效应;若假定？滋i服从某一种概率分布且是随机抽取的，则认为它的效应为随机影响或随机效应。基于这两种假定，我们建立的模型一般线性表示进行如下：

式中，yit代表了在个体i和时间t上因变量的取值。若假定？着it为常量，则建立的是固定效应模型;假设？着it是随机变量，则建立的模型是随机效应模型。随机效应模型中，收集到的面板数据，数据之间的区别和差异是随机因素。如果模型中？滋i是固定不变的，这种模型即为固定效应模型;如果模型中？滋i是随机变化的，这种模型即为随机效应模型。

面板数据模型有三种，依据其中随个体或者时间而发生变化的参数不同而不同，具体如下：

1）变系数模型：

yit=αit+βitXit+μit，i=1，2，…，N;t=1，2，…，T

2）变截距模型：

yit=αi+βXit+μit，i=1，2，…，N;t=1，2，…，T

3）混合回归模型：

yit=α+βXit+μit，i=1，2，…，N;t=1，2，…，T

通过协方差F检验来确定模型，检验变截距模型时，假设

H01：H01：α1=α2=…=αn，β1=β2=...=βt：

检验混合回归模型时，假设H02：β1=β2=...=βt：

其中ε1 、ε2、ε3是变系数、变截距和混合回归这三个模型进行估计后得到的残差平方和值。若F1大于等于给定置信区间的临界值，则变截距模型的假设不成立;若F2大于等于给定置信区间的临界值，则混合回归模型的假设不成立。如果F2小于给定置信区间的临界值，应采纳混合回归模型;如果混合回归模型的假设不成立，则模型可能是变截距模型或变系数模型，如果F1小于给定置信区间的临界值，则变截距模型的假设通过验证，应采纳变截距模型;如果变截距模型的假设未通过验证，则变系数模型被采纳。

③确定模型。

根据 Panel data 模型的需要以及广东省消费发展及目前服务消费的现有情况，本研究选取服务供给水平（服务业占比）、居民消费倾向（前期服务消费支出）、居民收入水平（可支配收入）作为服务消费结构的主要影响因素，其中服务供给水平以服务业占比指标来进行衡量，用符号FWYB来表示;居民消费倾向以前期服务消费支出来进行衡量，用符号QQZC来表示;居民收入水平以居民可支配收入来进行衡量，用符号JMSR来表示;通过以上具体指标数据来构建模型，用以对服务消费影响因素的检验。

据此构建需求函数模型如下：

FFZCit=αi+β1FWYBit+β2QQZCit+β3JMSRit

其中FFZCit表示居民人均服务消费支出。本研究的数据来自广东省的19个市的11年面板数据，在这个过程中，截面数据较长而样本周期较短，在此背景下，本研究判定模型参数与个体差异有关，与时间无关。同时对2007年到2017年的数据进行Hausman检验和F 检验，结果认定选择固定效应模型更适合，因此，本研究的开展基于固定效应模型来进行。分别就上述三个影响因素对广东省的四个区域进行实证研究，表4为Panel data模型进行的F检验结果。

从表4可以看到，在α=5%显著水平下，珠三角区域的F1值大于F（32，54），F2值大于F（24，54）;粤东地区的F1值大于F（12，24），F2值大于F（9，24）;说明这两个区域都的假设1和假设2都不成立，在模型选择上应选择变系数模型;同时也说明珠三角和粤东地区各城市之间在变量服务供给水平、居民消费倾向、居民收入水平上，对居民服务消费的影响差异是很大的。粤西地区的F1值小于F（8，18），F2值小于F（6，18）;粤北地区的F1值小于F（12，24），F2值小于F（9，24）;粤西和粤北地区模型中各参数与居民个体变化的关系不大，居民消费倾向差别不大，在模型选择上应选择混合回归模型。

4.2 实证结果分析

通过上面的模型判定分析，可以确定珠三角区域和粤东区域在用panel data模型进行数据分析时采用变系数模型。珠三角变系数模型分析结果如表5所示，模型中R2值0.9943表明回归效果显著，DW值2.0350表明变系数模型对珠三角地区具有很好的估计结果。珠三角内部城市之间居民消费支出差异显著，居民服务消费受消费倾向影响不明显，受收入水平的影響明显。

粤东地区变系数模型分析结果如表6所示，模型中R2值0.9735表明回归效果显著，DW值2.1565表明变系数模型对粤东地区具有很好的估计结果。粤东服务消费与服务供给水平和居民消费倾向不具有显著影响，与居民收入水平两者具有显著影响。

FFZCit=-631.47+0.85FWYBit+1.54QQZCit+4.87JMSRit

粤西地区采用混合回归模型公式来进行估算，通过公式可以得出R2=0.9651，DW=2.171，说明混合回归模型对粤西地区的实证有较好的估计效果。模型的F检验结果显示，粤西地区三个城市的服务消费倾向基本一致。从统计年鉴的数据指标来看，各市经济发展水平相接近，这可能是消费倾向一致的原因。服务供给水平对服务消费支出的影响不明显，这可能跟粤西地区服务供给整体水平偏低相关。居民的服务消费更多受居民消费倾向即前期消费习惯和居民收入水平即人均可支配收入这两个因素的影响。

FFZCit=-75.53+0.61FWYBit+0.58QQZCit+0.17JMSRit

粤北地区同样采用混合回归模型公式来进行估算，通过公式可以得出R2=0.939，D.W.=2.162，具有很好的估计效果。粤北地区居民的服务消费需求基本一致，服务消费受服务供给水平、服务消费倾向和可支配收入影响均不显著。这可能与北部地区整体经济水平发展相对落后，居民的收入水平相对较低相关。居民服务消费需求整体处于比较低的层次，在服务消费方面还有很大的提升空间。

5  結论

经过上述的实证研究，结果表明服务供给水平、服务消费倾向和居民收入水平三个影响因素对广东省四个不同区域的影响是不同的。珠三角与其他三个区域的差异较大，粤东、粤西和粤北的服务消费总量差别不大。珠三角内部城市之间居民消费支出差异显著，居民服务消费受消费倾向影响不明显，受收入水平的影响明显。粤东服务消费与服务供给水平和居民消费倾向不具有显著影响，与居民收入水平两者具有显著影响。粤西服务供给水平对服务消费支出的影响不明显，这可能跟粤西地区服务供给整体水平偏低，居民的服务消费更多处于基本需求阶段有关系。居民的服务消费更多受居民消费倾向即前期消费习惯和居民收入水平即人均可支配收入这两个因素的影响。粤北地区居民的服务消费需求基本一致，服务消费受服务供给水平、服务消费倾向和可支配收入影响均不显著。这可能与北部地区整体经济水平发展相对落后，居民的收入水平相对较低相关，居民服务消费整体处于比较低的层次，在服务消费方面还有很大的提升空间。

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