要素市场扭曲对城乡居民收入与消费的影响分析

2020-12-05 03:05李莹莹博士生
商业经济研究 2020年23期
关键词:收入水平消费水平回归系数

李莹莹 博士生

(1、辽宁大学经济学院 辽宁沈阳 110036;2、辽宁工程技术大学应用技术与经济管理学院 辽宁阜新 123000)

研究背景

进入新常态以来,我国经济由高速增长转换为高质量发展,经济增长动力结构转换加速,消费对经济高质量增长的驱动作用日益重要,商务部数据显示:2013-2019 年我国消费对经济增长的贡献率徘徊在50% 左右,与英美等发达国家的消费对经济增长的贡献率在70% 以上相比,仍有较多差距。目前,我国农村人口总量占总人口的比重在50% 左右,说明农村地区具有巨大的消费潜力。但是,由于历史原因形成的城乡二元经济结构导致市场要素难以在城乡之间高效流动,造成了农村地区居民与城镇居民之间的收入差距不断扩大,收入差距的不断扩大,也导致了城乡居民消费水平的差异不断扩大。国家统计局公开资料显示:2018 年城镇居民人均消费水平为26112 元,而农村地区居民消费水平仅为12124 元,2018 年的农村居民人均消费水平依然低于2013 年的城镇居民人均消费水平。要素市场扭曲、城乡居民收入与消费差距不断扩大,这必然对我国经济高质量增长造成不利影响。因此,探究要素市场扭曲对城乡居民消费与收入的影响,具有一定的必要性和现实意义。高凡等(2016)利用省际面板数据,探究了劳动力市场扭曲与城乡居民收入、消费的关联性,结果表明劳动力市场扭曲扩大了城乡居民的收入差异,进而加剧了城乡居民消费的差异性。吕承超等(2018)构建门槛模型,对要素市场扭曲对城乡居民收入的影响机制进行检验,结果显示要素市场扭曲对城乡居民收入提升具有负面影响。何春丽(2019)利用我国2008-2014 年的省际面板数据构建模型,对要素市场扭曲与城乡居民消费差异进行探究,结果显示要素市场扭曲程度上升一个单位,则城乡居民消费差距会上升0.031 个单位。

现有研究虽然证实了要素市场扭曲对城乡居民收入、消费的负向影响,但是对其影响机制缺乏必要的理论解析,并且实证分析中忽视了收入与消费的内生性问题。本文在此方面进行了研究补充,余下部分分别是理论机制与假设、实证检验、研究结论与启示。

研究假设

城乡二元经济结构主要有两大表现:其一体现在产业结构上,具体而言是指我国城镇主要是以工业和服务业为主的工业社会,而农村地区主要以农业为主的农业社会;其二体现在空间结构上,具体而言是指某一区域呈现出农村社会与城镇社会共存的局面。在此结构下,农村和城镇在生产要素、技术水平、基础设施等方面出现较大差异,基础设施是要素市场自由流动的设备基础,而技术水平是要素的使用效率。由于农村地区基础设施薄弱,技术水平较低,造成要素市场较多地流向城镇,较少地流向农村地区。若要素市场能够自由流动,则农村与城镇之间的要素会逐步趋同,但是由于城乡二元结构,要素市场在农村与城镇之间出现扭曲,导致农村与城镇要素市场出现扭曲。要素市场扭曲会导致劳动等生产要素无法在市场化的基础上实现自由流动,无法实现农村劳动与城镇劳动的自由交换,造成农村劳动价格偏低,农村进城务工人员与城镇职工同工不同酬,由此降低了农村居民收入水平,扩大了城乡居民收入差异,由此提出假设1。

假设1:要素市场扭曲加剧了城乡居民收入水平的差距。

要素市场扭曲同时也造成了农村与城镇社会保障水平、医疗教育水平的差异,与农村相比,城镇的社会保障体系覆盖面更广,更加健全。社会保障水平是影响居民消费意愿的重要因素,较低的农村社会保障水平导致农村居民倾向储蓄,不敢消费,使农村地区的消费潜力难以转化成为消费现实。同时,由于教育水平的差异,导致农村人力资本水平较低,未来收入水平的提升速度降低,由此提出假设2。

假设2:要素市场扭曲扩大了城乡居民消费水平的差距。

假设检验

(一)变量、模型及检验

变量选取与测度。本文的被解释变量是城乡居民收入差距、城乡居民消费差距,由于公开数据中并没有直接指标衡量城乡居民收入差异、消费差异,本文参考现有学者的做法使用泰尔指数,测算城乡居民收入差距和城乡居民消费差距,分别如方程(1)和(2)所示:

如方程(1)和(2)所示:ins表示城乡居民收入差距,cos表示城乡居民消费差距,j=2 分别表示城市和农村,c为该时期总可支配收入,p为该时期总人口数量,y为该时期总消费量。本文研究对象i为30 个省市(香港、澳门、台湾、西藏数据缺失),时间跨度为2008-2018 年,数据均来源于国家统计局。

本文的核心解释变量为要素市场扭曲程度,借鉴林伯强等人的做法,采用各地区市场化程度与所研究对象要素市场化程度相对差额进行度量,计算方法如方程(3)所示:

如方程(3)所示:MAR是要素市场扭曲程度,max表示最大值,数据来源于国家统计局。

参考现有学者的实证模型,本文选取了相关的控制变量。人口老龄化水平,使用地区65 岁以上老年人口占总人口的比重衡量,使用peo 表示。城镇化水平,使用地区城镇人口总数与常住人口总量比重衡量,使用city表示。地区经济发展水平,使用地区生产总值衡量,用gdp表示。产业结构水平,使用第三产业生产总值除以地区生产总值的比重衡量,用str表示。对外开放水平,使用地区进出口贸易水平衡量,用进出口贸易总额(open)表示。

模型设计。根据面板数据模型的特性,本文构建了回归模型,如方程(4)所示:

如方程(4)所示:ins 表示城乡居民收入差距,cos表示城乡居民消费差距,MAR为市场要素扭曲程度,peo表示人口老龄化水平,city表示城镇化水平,lngdp为地区经济发展水平的对数,str为产业结构水平,lnopen为进出口贸易水平的对数,ε为随机误差项,i表示地区,t表示年份,c为常数项。

模型异方差检验。为避免模型出现异方差影响实证的准确性,本文首先对模型(4)进行OLS 回归,计算残差,如图1 所示。

如图1 所示,残差相对平稳,说明模型异方差性并不明显,但为避免异方差,本文在回归中依然使用聚类稳健标准误。

多重共线性检验。面板数据模型必须要进行多重共线性检验,将多重共线性检验值高于10 的变量剔除,以保证模型的稳健。多重共线性检验结果如表1 所示。

如表1 所示,MAR 的VIF 值为1.477,peo 的VIF 值为1.377,city 的VIF 值1.294,lngdp 的VIF 值为1.126,str 的VIF 值为1.124,lnopen 的VIF 值为1.118,均低于10,说明模型(4)不存在多重共线性。

表1 多重共线性检验结果

图1 异方差检查结果

(二)实证结果及分析

面板数据模型有三种回归形式,需要经过F 检验和豪斯曼检验判断最优的回归形式。表2 的F 检验值为13.78,在1% 的水平上显著;豪斯曼检验值为163.13,在1% 的水平上显著,说明表2 适用固定效应形式进行回归分析。同理,表3 的F 检验值为24.18,在1% 的水平上显著;豪斯曼检验值为107.15,在1% 的水平上显著,说明表3适用固定效应形式进行回归分析。

如表2 和表3 所示,MAR 与ins 的回归系数为0.277,在1% 的水平上显著,与cos 的回归系数为0.251,在1%的水平上显著,说明要素市场扭曲程度与城乡居民收入水平差距、城乡居民消费差距之间为明显的正相关关系,具体而言就是要素市场扭曲程度每提升一个单位,会导致城乡居民收入水平差距上升0.277 个单位,会导致城乡居民消费水平差距上升0.251 个单位。由此,说明本文的假设1 和假设2 成立。

peo 与ins 的回归系数为0.717,在5% 的水平上显著,与cos 的回归系数为0.661,在1% 的水平上显著,说明人口老龄化水平与城乡居民收入水平差距、城乡居民消费差距之间为明显的正相关关系,具体而言就是人口老龄化水平每提升一个单位,会导致城乡居民收入水平差距上升0.717 个单位,会导致城乡居民消费水平差距上升0.661 个单位。city 与ins 的回归系数为-0.754,在5% 的水平上显著,与cos 的回归系数为-0.529,在5% 的水平上显著,说明城镇化水平与城乡居民收入水平差距、城乡居民消费差距之间为明显的负相关关系。具体而言,就是城镇化水平每提升一个单位,会促进城乡居民收入水平差距下降0.717 个单位,会促进城乡居民消费水平差距下降0.529个单位。lngdp 与ins 的回归系数为-1.569,在10% 的水平上显著,与cos 的回归系数为-0.142,在10% 的水平上显著,说明经济发展水平与城乡居民收入水平差距、城乡居民消费差距之间为明显的负相关关系。具体而言,就是经济发展水平每提升一个单位,会促进城乡居民收入水平差距下降1.569 个单位,会促进城乡居民消费水平差距下降0.142 个单位。str 与ins 的回归系数为-1.395,在5% 的水平上显著,与cos 的回归系数为-1.433,在10%的水平上显著,说明产业结构水平与城乡居民收入水平差距、城乡居民消费差距之间为明显的负相关关系。具体而言,就是产业结构水平每提升一个单位,会促进城乡居民收入水平差距下降1.395 个单位,会促进城乡居民消费水平差距下降1.433 个单位。lnopen 与ins 的回归系数为-0.703,在1% 的水平上显著,与cos 的回归系数为-0.581,在1% 的水平上显著,说明对外开放水平与城乡居民收入水平差距、城乡居民消费差距之间为明显的负相关关系,具体而言就是对外开放水平每提升一个单位,会促进城乡居民收入水平差距下降0.703 个单位,会促进城乡居民消费水平差距下降0.581 个单位。

表2 被解释变量为城乡居民收入水平差距(ins)的回归结果

表3 被解释变量为城乡居民消费水平差距(cos)的回归结果

结论与展望

理论分析表明:要素市场扭曲造成农村劳动价格偏低,农村进城务工人员与城镇职工同工不同酬,由此降低了农村居民收入水平,扩大了城乡居民收入差异。同时,要素市场扭曲房价也造成了农村与城镇社会保障水平、医疗教育水平的差异,而较低的农村社会保障水平导致农村居民倾向储蓄,不敢消费,使农村地区的消费潜力难以转化成为消费现实。教育水平的差异,导致农村人力资本水平较低,未来收入水平的提升速度降低,消费水平下降。实证分析进一步表明:要素市场扭曲程度每提升一个单位,会导致城乡居民收入水平差距上升0.277 个单位,会导致城乡居民消费水平差距上升0.251 个单位。人口老龄化水平每提升一个单位,会导致城乡居民收入水平差距上升0.717个单位,会导致城乡居民消费水平差距上升0.661 个单位。城镇化水平每提升一个单位,会促进城乡居民收入水平差距下降0.717 个单位,会促进城乡居民消费水平差距下降0.529 个单位。经济发展水平每提升一个单位,会促进城乡居民收入水平差距下降1.569 个单位,会促进城乡居民消费水平差距下降0.142 个单位。产业结构水平每提升一个单位,会促进城乡居民收入水平差距下降1.395 个单位,会促进城乡居民消费水平差距下降1.433 个单位。对外开放水平每提升一个单位,会促进城乡居民收入水平差距下降0.703 个单位,会促进城乡居民消费水平差距下降0.581个单位。

本文局限于公开的相关指标种类和时间跨度,时间跨度为11 年,研究对象只包含了北京、上海等30 个省市,样本的容量相对较小,需要在日后的研究中将研究指标的范围、时间跨度进行扩展,同时需要将评价对象扩大到地级市层面。以城乡居民收入与消费差距作为核心解释变量,参考以往学者的研究选取了经济发展水平、对外开放水平等变量作为控制变量,未来需要选择更多的数据变量进行全面的分析。

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