西北地区服务业发展对农村居民消费升级的影响研究

王君萍 闫 欢

(1.西安石油大学 陕西(高校)油气资源经济管理研究中心，陕西 西安 710065;2.西安石油大学 经济管理学院，陕西 西安 710065)

0 引 言

随着供给侧结构性改革的深入推进，服务业已成为我国经济增长的新引擎。消费性服务业与人民生活息息相关，其快速发展能有力挖掘居民消费潜能，提升居民消费水平和消费质量，主要表现为增加就业机会，提升居民消费能力；提升服务质量，引导居民消费需求；完善基础设施，优化居民消费环境；扩大产品供给，优化消费支出结构等。因此，合理发展和壮大服务业对于促进消费、保障民生、实现经济转型具有重要意义。

我国西北地区受地理区位、资源禀赋、发展基础等因素限制，经济发展明显落后于东、中部地区。除地域带来的经济差异外，城乡发展不均衡在一定程度上也决定了服务业难以均衡协调发展。偏远区域及农村地区服务业相关配套设施落后，使传统消费性服务业的现代化进程缓慢，造成了不同区域、不同群体间的消费断层。尤其在互联网及电商时代背景下，西北地区农村居民在消费能力、消费环境等方面存在明显劣势，加之其长期形成的保守消费观念，严重限制了消费总量的提升和消费结构的优化升级。因此，在“双循环”背景下激活农村消费市场促进乡村全面振兴，探讨我国西北农村地区服务业发展对农村居民消费升级产生的影响有重要的现实意义。

1 文献回顾与研究假设

多数学者对服务业发展和居民消费升级关系的研究侧重于消费性服务业，即关乎居民日常生活性服务业，结果表明服务业的繁荣发展能明显促进居民消费质量的提升和消费结构的改善升级。张颖熙、夏杰长[1]104-112认为服务业消费比重不断提升是消费结构转型升级的重要表现。欧阳艳蓉[2]36-38指出家庭服务、批发零售及住宿餐饮等消费性服务业的合理发展，可以促进消费者的消费方式从生存型、传统型、物质型向发展型和现代型转变。刘学民[3]41-44发现网络化、智能化的服务业新业态为带动居民消费提供了良好载体和发展动力。与消费性服务业对应的是生产性服务业，成康康[4]141-143研究发现农业生产性服务业同样会显著促进农村居民消费升级。

部分学者在研究服务业发展对消费结构升级影响的同时关注其对消费总量的影响，研究结论大多倾向于正向影响。张磊、刘长庚[5]37-46研究发现服务业新业态的发展能扩大网络消费规模，助推消费结构优化转型。郝一帆，田卓景雯[6]7-16指出服务业能有力扩大内需、刺激消费，同时能促进消费品种多样化，消费品质升级。杜逸冬[7]27-29认为服务业发展规模的扩大能有效提升居民消费水平。服务业内部产业结构的优化能带动居民向较高层次的精神文化消费逐步转化，进而推动消费支出结构的优化。

部分学者对此持不同观点，赵越[8]37-40研究发现服务业内部结构的变动会阻碍居民消费水平持续平稳增长。姚星、杜艳等[9]41-48认为服务业发展拉动农村居民消费水平的作用并不显著，原因是我国仍处于传统服务业向现代服务业的过渡期，现代服务业的快速发展改变了传统服务业消费的基础效应，其对居民消费产生的深刻影响是不确定的。

综上所述，已有文献较少关注农村地区相比城镇在服务业发展和消费潜力上的先天劣势，故宏观层面的研究结论集中在其正向影响上。本文基于已有研究，结合西北农村地区服务业发展现状和经济发展基础，从消费总量和消费结构两个层面提出以下假设：

H1：服务业发展水平与西北地区农村居民消费总量呈显著正相关

H2：服务业发展能显著促进西北地区农村居民消费结构升级

H2a：服务业发展明显抑制西北地区农村居民生存型消费

H2b：服务业发展明显抑制西北地区农村居民发展型消费

H2c：服务业发展与西北地区农村居民享受型消费呈显著正相关

2 研究设计

2.1 样本选择及数据来源

西北地区先天的地理区位劣势使其经济文化水平相对落后于中、东部地区，服务业发展对经济以及对居民消费，尤其是对农村居民消费的影响更为显著。因此，本文选取陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区和新疆维吾尔自治区作为研究样本，研究所使用的2005—2019年数据均来自各省统计年鉴及中国农村统计年鉴。

2.2 变量选择及模型构建

2.2.1 变量定义

(1)解释变量：服务业发展水平。服务业发展水平没有直接的统计指标进行度量，因此要通过构建指标体系进行间接的综合评价。我国学者张少杰、林红[10]154-164选取产业结构、科技环境、人文环境等6方面指标构建指标体系，运用因子分析法对“金砖五国”服务业发展水平进行了测度。肖磊、鲍张蓬等[11]111-127构建了由发展基础、经济贡献、增长潜力等指标组成的指标体系，在层次分析法的基础上结合熵权法，对中国34个省域的服务业发展水平进行了测度评价。本文借鉴肖磊、鲍张蓬等学者的方法，全面、综合考虑服务业发展的规模、质量以及内部结构，并且将空间因素尽可能考虑在内，基于统计年鉴及数据库中农村地区服务业数据的可获得性，选取13项代表性指标构建指标体系，测度西北五省区的服务业发展水平，服务业发展水平测度体系如表1所示。

(2)被解释变量：消费总量及消费结构。农村居民人均消费总量Y0，包括食品、服装、住房、家庭设备及用品、交通通信、文化娱乐、医疗保健和其他消费等8大类。食品、服装、住房消费归类为生存型消费Y1；家庭设备及日用品、交通通信消费归类为发展型消费Y2；文化娱乐、医疗保健和其他消费归类为享受型消费Y3。为了避免回归过程中的异方差问题，对以上4个被解释变量进行取常用对数处理。

(3)控制变量。除服务业发展水平之外，其他影响农村居民消费总量和消费结构的因素还有很多，根据现有学者的研究成果和数据的可得性，

表1 服务业发展水平测度体系

本文选取农村居民收入水平、农村居民上网便捷度作为控制变量。

农村居民收入水平Z1：选用农村居民人均纯收入指标，该指标计算方法是，用各地区农村居民获得的年收入扣除所发生的费用，再按照农村人口进行平均后的数值。为不影响研究结果，同样进行取对数处理。

农村居民上网便捷度Z2：选用农村居民移动电话普及率指标，农村居民的移动电话持有率是影响居民线上消费总量的重要因素，该指标表示各地区农村居民每百人拥有的移动电话数量。

变量定义如表2所示。

表2 变量定义

2.2.2 模型构建

根据前文假设，构建表示解释变量、控制变量与被解释变量关系的多元回归模型，农村居民消费相关指标见(1)式：

Yit=α+βXit+γZit+μi+εit

(1)

(1)式中，Yit代表农村居民消费相关指标，包括居民消费总量Y0及消费结构的组成部分，即Y1、Y2、Y3；Xit表示服务业发展水平，通过前文构建的指标体系进行衡量；Zit表示影响农村居民消费的其他因素，μi表示个体效应，εit表示误差扰动项，所有变量的下标i表示省份，t表示时间。

3 服务业发展水平测度

本文运用因子分析法测度西北五省区的服务业发展水平，以2019年为例，服务业发展水平各因子相关系数在0.3以上，且KMO值和巴特利特球形检验均表明变量间相关性较强，可以进行更为可靠的因子分析。运用主成分分析法计算得到公因子后，3个因子的特征值均大于1，其方差贡献率为39.804%、39.668%和17.094%，累计贡献率为96.566%，因子解释的总方差见表3。

表3 因子解释的总方差

为了提高各变量在单因子上的载荷，采取最大方差法得到旋转后的成分矩阵，旋转后的成分矩阵见表4。

表4 旋转后的成分矩阵

结合表1，M5、M6、M7、M10、M11、M12可由第一因子解释，反映西北地区服务业的发展质量，命名为质量因素。M1、M2、M3、M4可由第二因子解释，反映西北地区服务业的发展规模，命名为规模因素。M8、M9、M13可由第三因子解释，反映西北地区服务业的发展结构，命名为结构因素。

在进行因子分析时，固定因子后，就可以得出各个因子在样本上的具体数值，计算出的数值就称为因子得分，形成的变量就称为因子变量。通过运算得出成分得分系数矩阵，成分得分系数矩阵见表5。

表5 成分得分系数矩阵

根据表5，主因子F1得分公式为：

F1=-0.135M1-0.077M2-0.042M3-0.053M4+0.201M5+0.130M6-0.188M7+0.051M8+0.063M9+0.193M10+0.273M11+0.162M12-0.003M13

(2)

根据表5，主因子F2得分公式为：

F2=0.259M1+0.288M2+0.201M3+0.212M4-0.058M5+0.034M6+0.027M7-0.018M8-0.034M9-0.036M10-0.155M11+0.002M12+0.169M13

(3)

根据表5，主因子F3得分公式为：

F3=-0.022M1-0.018M2-0.050M3+0.035M4-0.065M5+0.246M6-0.027M7+0.440M8-0.413M9-0.047M10+0.105M11-0.055M12+0.057M13

(4)

综上，构建西北地区服务业发展水平综合得分公式为：

F=0.412 2F1+0.410 8F2+0.177 0F3

(5)

以西北五省区作为数据分析样本，将经过处理的服务业发展水平相关数据代入上述建立的公式(2)至(4)中，计算得到各地区3个主因子得分，最终代入公式(5)计算得到西北五省区2019年的服务业发展水平综合得分，公因子得分与总得分如表6所示。

表6 公因子得分与总得分

同理，参照上述2019年5个省区的服务业发展水平测度方法，运用因子分析法计算出2005—2019年西北五省区的服务业发展水平，2005—2019年西北五省区服务业发展水平见表7。2005—2019年西北五省区服务业发展水平趋势见图1。

表7 2005—2019年西北五省区服务业发展水平

图1 2005—2019年西北五省区服务业发展水平趋势

由表7及图1可知，5个省区在近15年的服务业发展中水平波动各不相同，陕西省和青海省基本稳定，甘肃省在近几年趋于稳定，但宁夏回族自治区和新疆维吾尔自治区在这一时期的服务业发展水平波动较大。各省份之间服务业发展水平相差较大，陕西省居于首位，宁夏回族自治区排名第二，甘肃省和青海省较为落后，主要是由于各省区经济发展水平差异导致，此外还包括消费需求、信息化水平、城市化水平、市场化水平等差异造成的影响。

4 服务业发展与消费升级实证分析

4.1 描述性分析

本文对所有变量进行描述性统计以便观测所有样本情况，变量的描述性统计见表8。

表8 变量的描述性统计

西北地区农村居民消费基本以生存型消费为主，较高层次的消费需求量相对较低，在消费结构升级方面有较大提升空间。服务业发展水平的最大值与最小值差距较大，说明西北地区五省区的服务业发展规模、质量、结构都存在一定差距。农村居民移动电话普及率的均值为76.85%，为农村居民的服务性消费奠定了物质基础，但同时最大值与最小值差距悬殊，侧面反映农村居民的收入水平差距明显。

4.2 相关性分析

为了判断各变量合理性，解释变量的多重共线性结果显示方差膨胀因子分别为1.010、3.192、3.177，均小于10，不存在严重的多重共线性问题。消费总量Y0与各变量之间的相关性分析见表9，生存型消费Y1与各变量之间的相关性分析见表10，发展型消费Y2生存型消费Y1与各变量之间的相关性分析见表11，享受型消费Y3与各变量之间的相关性分析见表12。

表9 消费总量Y0与各变量之间的相关性分析

表10 生存型消费Y1与各变量之间的相关性分析

表11 发展型消费Y2与各变量之间的相关性分析

表12 享受型消费Y3与各变量之间的相关性分析

从相关性检测中可以看出，核心解释变量与被解释变量中的发展型消费Y2通过了1%水平的显著性检验，但与其他被解释变量的相关性不高，具体相关关系还需进一步研究。

4.3 回归分析

4.3.1 服务业发展水平与消费总量的回归分析

为验证假设H1，将农村居民人均消费总量Y0、服务业发展水平X以及控制变量Z1和Z2纳入模型进行回归，服务业发展水平与消费总量Y0之间的回归结果见表13。

表13 服务业发展水平与消费总量Y0之间的回归结果

回归分析中，R2、Adj-R2分别为0.970 1、0.968 8(因篇幅所限，没有在表13中列出，后文相同)，模型拟合度较好。表13中，服务业发展水平与农村居民人均消费总量的回归系数为-0.031 7，显著性为0.159，未通过1%水平显著性测试，表明服务业发展水平不能显著提升农村居民人均消费总量，假设H1不成立。关注控制变量可知，农村居民人均纯收入与人均消费总量的回归显著性为0.000，通过了1%水平的显著性测试。移动电话普及率与农村居民人均消费总量的回归显著性为0.063，表明收入水平是显著影响农村居民消费规模和消费总量的重要因素。

4.3.2 服务业发展水平与消费结构的回归分析

为验证假设H2a，将生存型消费Y1、服务业发展水平X以及控制变量Z1和Z2纳入模型进行回归，具体结果如表14所示。回归分析中，R2、Adj-R2分别为0.972 2、0.971 1，模型拟合度较好。表14中，服务业发展水平与农村居民生存型消费的回归系数为-0.057 7，显著性为0.003，通过了1%水平显著性测试，表明服务业发展水平与农村居民生存型消费显著负相关，假设H2a成立。农村居民人均纯收入与生存型消费的回归结果通过了1%显著性水平，表明农村居民的生存型消费受收入水平支撑作用明显。

表14 服务业发展水平与消费结构Y1、Y2、Y3之间的回归结果

为验证假设H2b，将发展型消费Y2、服务业发展水平X以及两个控制变量进行回归，具体结果如表14所示。回归分析中，R2、Adj-R2分别为0.958 3、0.956 5，模型拟合度较好。表14中，服务业发展水平与农村居民享受型消费的回归系数为-0.110 2，显著性为0.001，通过了1%水平显著性测试，表明服务业发展水平与农村居民发展型消费显著负相关，假设H2b成立。控制变量的回归结果同样表明收入水平能显著促进农村居民的发展型消费。

为验证假设H2c，将享受型消费Y3、服务业发展水平X及控制变量Z1和Z2进行回归，具体情况如表14所示。回归分析中，R2、Adj-R2分别为0.924 6、0.921 4，模型拟合度较好。表14中，服务业发展水平与农村居民发展型消费的回归系数为0.117 0，显著性为0.008，通过了1%水平显著性测试，表明服务业发展水平与农村居民享受型消费显著正相关，假设H2c成立。农村居民移动电话普及率作为控制变量，与享受型消费通过了1%水平的显著性测试，表明农村居民的上网便捷性会显著促进其享受型消费。

综上所述，假设H2成立，西北地区服务业发展明显抑制了农村居民的生存型和发展型消费，而显著促进了享受型消费，即西北农村服务业的发展具有驱动农村居民消费结构从生存型和发展型消费向享受型消费转型升级的显著作用。

研究结果表明，西北地区农村居民在食品、服装、住房为主的生存型消费以及教育、交通、医疗保健为主的发展型消费方面仍然采取传统的消费方式，主要是由于农村居民保守的消费观念使其在这两方面的消费未能与服务业的快速发展相匹配。相反，农村服务业基础设施的不断完善为农村居民享受型的消费提供了物质基础，因此更能显著促进农村居民的享受型消费。

5 结论与建议

5.1 研究结论

本文主要结论如下：

第一，我国西北五省区服务业发展总体呈现平稳缓步上升态势，但五省区之间服务业发展水平存在较大差异。陕西省居于首位，青海省排名末位，且陕西省领先较多，主要是由于各省之间的经济发展水平、信息化水平、城市化水平、市场化水平等存在显著差距。

第二，西北农村地区服务业发展对消费总量的影响并不显著，但能显著促进农村居民消费结构从生存型和发展型消费向享受型消费转型升级，主要表现为：服务业发展对生存型和发展型消费具有抑制作用，对享受型消费具有显著正向促进作用。时代发展和科技进步为服务业发展繁荣提供了沃土，农村居民逐渐注重生活享受，因而服务业发展对享受型消费的正向促进作用更加显著，即服务业的发展能显著提升农村居民消费的“质”。

第三，西北地区农村居民收入水平是影响农村居民消费总量的重要因素，尤其对生存型和发展型消费发挥显著正向促进作用，即西北地区农村居民的收入水平能显著提升农村居民消费的“量”。移动电话的持有率即农村居民的上网便捷度会显著带动农村居民的享受型消费。

5.2 建议

根据以上研究结论，为实现西北地区农村居民的消费总量增长和消费结构转型升级，通过消费增长扩大内需，促进经济高质量增长，提出以下政策建议。

首先，要引导农村居民建立现代化的消费观念。政府要逐步引导农村消费者的消费理念从传统、保守、储蓄型向更为绿色、健康和开放的方向转变，主动刺激居民消费潜能，助力消费升级。此外，农村大部分老年群体受条件限制已经脱离了现代化的消费方式，要关注中老年人的需求，提高他们对电子产品的接受和适应水平，提高网络消费能力，使其能够充分体验到现代化消费平台的便捷。由于农村留守儿童较多以及家庭教育缺失，要注意引导青少年形成健康、科学的消费理念，提高年轻人对新型的、现代化的消费方式以及健康、舒适的生活方式的向往，整体上鼓励消费，从而起到挖掘消费潜力的作用。同时要关注先进的数字化平台与农村居民掌握程度的匹配程度，普及消费者权益相关知识，提高维权意识，使其享受美好服务。

其次，要注重农村消费性服务业相关配套设施的改善。由于现代服务业呈现出“互联网+”的发展趋势，电商发展对农村地区线上消费起着关键作用。然而，事实上我国大部分农村地区并没有完善的电商基础设施，无法与农村居民日益增长的消费需求相适应，传统的消费性服务业仍然在以极其缓慢的进程向现代化服务业过渡，导致农村居民消费欲望和消费潜力被抑制。因此必须针对农村地区尤其是西部偏远地区加大基础设施投入，做好对服务业发展的长期投资支持，关键在于加快网络、通信、交通等设施的建设，为居民享受网络便捷性消费夯实“硬件”基础，同时还需要大力扶持和补贴农村电商物流发展，努力克服地域壁垒，为偏远地区居民的线上消费提供良好的环境。

最后，要做好三大产业融合，提升农村居民的收入水平。从根本上看，消费结构的差异是由收入水平差异导致的，我国城乡二元化的差距造成了社会经济的不平衡发展，要采取措施推动一体化进程，齐心协力助力农民“增收”，缩小城乡居民收入差距，进而从源头上提升农村居民的消费能力。例如，因地制宜大力发展以“乡村旅游”为代表的农村服务业；利用好“网络直播”等线上平台，扩大特色农产品销路；通过引进技术做好农业与第二、第三产业融合，发展特色产业，同时增加就业岗位。此外，在金融、信贷、保险等机制的协同作用下，鼓励农村“能手”创新，以点带面，拓展农村居民收入渠道。