科技投入对城市居民消费水平的影响——基于278个地级市的空间计量模型

胡 寅

(华东政法大学 商学院, 上海 201600)

我国城镇居民的收入水平和消费水平自20世纪80年代以来稳步增长,与之相比,居民的消费增长的幅度要小得多。1978—2019年,我国居民的消费率从48.78%下降到38.79%,远低于一些发达国家如美国的68%和德国的52%[1]。著名经济学家H.钱纳里在1988年的研究显示,世界人均消费率在人均GDP约1 000美元时为46%,远高于我国2019年的居民消费水平。可见我国虽然经济增长态势凶猛,但对于整体居民消费的拉高经验欠缺,我国的居民消费在世界范围内处于较低的水平。与此同时2020年召开的中共中央政治局常委会会议提出 “构建国内国际双循环相互促进的新发展格局”,着重强调了需要注重需求侧管理,扩大消费需求。扩大内需以扩大消费为主,本质是促进我国居民消费水平的提高。

科学技术作为“经济拉动效应”中的重要因子,科技进步对经济增长的核心作用已经得到了学术界的普遍认可和实际检验。王德娟和贾建宇[2]细致分析了科技投入和经济增长的关系,以2008—2015年河北省实际情况为案例进行系统阐述;郑世林和张美晨[3]对资本存量进行了处理,重新估计了1990—2017年全国省级层面的科技进步贡献率,结果显示其对经济增长的贡献率达48.97%;江三良和李攀[4]基于技术差距理论,发现中国的科技成果并没有很好的转化成生产力。对于科技投入与科技进步对于居民消费的影响,赵和楠和吴雨婧[5]认为除了科技投入显著提升要素资源的优化配置,促进城乡居民收入增长来带动居民消费以外,经济结构、产业结构、产品结构的不合理和过剩同样会很大程度上抑制居民消费的增长;而产业结构的调整,核心便在于科技进步。尤其是新兴服务业对于传统服务业的改造,更是居民消费的热点,对于一般性产品和新产品领域,科技无疑大大降低了原有产品的生产成本,消费者成为科技进步的巨大受益者。侯石安和赵和楠[6]发现,科技投入对于城乡居民的消费具有显著影响,并主要通过降低成本和优化产业结构来实现这一路径。此外,科技投入对于就业结构的优化能造成居民收入的增加进而提高居民的消费水平,林萍[7]分析了科技进步对于劳动就业的影响,发现科技投入对于劳动就业总量和就业结构都有正面的影响。

综上所述,现有研究已经比较充分地梳理了科技投入、科技进步对于经济增长和居民消费的影响,技术进步是居民消费水平增长和产业结构优化的关键要素。但目前对于这方面的研究大多停留在面板实证方面,空间计量分析较少,而随着我国区域一体化形式加剧,城市群逐渐划分,我国城市空间上的联系越来越紧密,对于科技投入和居民消费是否存在空间上的集聚?居民消费受科技投入影响有无空间溢出?探究其在空间上的分布,对于优化我国区域内的整体科技支出的分配,提升我国整体消费水平具有重大意义。基于此,本文首先分析了科技投入对居民消费产生影响的理论基础,接着利用我国278个地级市的相关数据构建空间计量模型实证检验,研究我国科技投入对居民消费空间层面的影响,最终提出相应的政策建议。

1 理论与机理分析

研究科技投入与居民消费的影响,首先要从理论上进行逻辑说明。与传统消费理论不同的是,传统消费理论认为,消费水平的差异主要归于利率、通货膨胀、政府政策等因素,但伴随着政府科技投入的增加,导致产业结构、产品结构、资源环境、信息获取等诸多因素的变化,而这些因素也是影响居民消费决策不可缺少的重要变量。因此,政府科技投入的增加,使得政府科技水平上升,拉动居民消费提升成为可能。

1.1 技术进步、内需扩大与居民消费

我国经济发展在2010年后进入高速增长期,在2011年我国人均GDP就达到了5 418美元。借鉴世界上其他国家的经济发展经验,我国已经进入了消费的加速转型期,居民消费正经历第三次的升级,具体会表现为消费结构向更高层次转化,消费质量稳步提升。

从消费者的角度看,马斯洛的需求层次理论提及,随着经济的发展和居民收入水平的提升,居民的消费偏好会更趋于多样化,并会趋于高级化。我国城乡居民的消费结构在20世纪90年代末至2010年大多是食品、服装等生存性的消费;随着经济的发展,科技水平的上升,基本生存性的消费占比不断下降,而交通、娱乐、医疗保健等发展型的消费占比不断上升。消费在技术进步的带动下不再拘泥于基本生存性的需求,转而向享受型、发展型的消费靠拢,从这一方面来看,科技投入的增加无疑会对居民消费的倾向和结构产生巨大的影响,能够促进居民消费的扩张和升级。

从产品的角度看,消费需求向高水平高质量的方向发展,产品的质量、功能、环保、安全程度成为中高层次消费者首要关注的焦点。科技投入的增加带动的技术创新有助于产品质量功能的提升和改善,无论是环保、安全的消费还是创新的产品都离不开相关产业的科技水平的进步,离不开财政科技投入的支持。

1.2 农村消费释放依赖科技投入

在世界历史的发展进程中,经济的发展存在明显的“城市偏好性”,而我国提出的整体发展战略恰好也是“先富带动后富”,沿海城市的发展与内陆和乡村之间的差距在发展的初期不断扩大,农村地区的发展存在整体滞后的现象。

张义薄和涂圣伟[8]提出扩大农村消费是构建新发展格局的关键举措,更是实现乡村振兴和共同富裕的核心抓手。严先溥[9]研究发现我国1979—2019年农村居民可支配收入年均增长7.6%,比城镇居民高0.6个百分点,农村居民收入增速快于城镇居民收入增速。但我国目前的城乡消费差距仍然十分显著,截至2019年底,农村居民的人均消费为13 327.7元,远低于城镇居民人均消费的28 063.4元[10]。此外农村居民消费相对于城镇居民消费,更集中于耐用消费品,这些都在一定程度上体现了我国农村消费潜力还没有得到充分的释放。

从科技投入对农村消费的影响看,农村消费的增长和农村市场潜力的开发在相当的程度上科技投入的增加。当前环境下,农业经营收入受限于农业基础设施、农业生产技术的落后及农民整体科技文化水平不高。因而,加大科技支农力度,有助于破除农业生产的“技术瓶颈”,促进农业消费结构的转型升级。

1.3 科技投入增加区域创新与联系,扩大居民消费范围

科技投入中很大的比例是加强基础性科技的发展和创新型产业的发展及相互联系。扩大区域的科技创新型,有助于建立起区域之间的紧密联系,居民消费的范围将会得到进一步的提升,从而提升居民消费水平。

雷淑琴等[11]研究发现,“互联网+”水平有利于居民消费的升级,高端技术创新建立起的联系对城乡居民消费起到了显著促进的作用。从区域经济学的角度看,科技投入有助于缩小地区间的时—空格局,增强创新技术及要素的区际流动频率,扩大居民的消费范围,增强居民的消费频率。因此,增大科技投入,不仅能够从时间上影响居民消费的上涨,更能通过基础科技水平和创新从空间上通过消费范围,消费联系的扩大化来激发居民的消费潜力。

综上所述,科技投入对居民消费的影响成为可能,其中也有部分学者提到了科技投入对于区域差距缩小的问题,而我国存在明显的东部地区发展优势,无论是科技投入还是居民消费,都在空间集聚上呈现东强西弱的局面,而对于科技投入对居民收入的影响是否具有空间溢出性是本文讨论的重点,本文将围绕空间相关性及空间溢出性讨论两者在空间上的关系。

2 研究设计与数据说明

2.1 研究设计

2.1.1 研究方法

科技投入带来的效应可能具有空间的外溢性,科技投入对于居民消费的影响可能受到空间互动作用的影响,即某地区的科技投入可能对周边的地区存在显著的影响。因此,首先对科技投入和居民消费的空间相关性进行验证,之后构建空间计量模型来探究科技投入对居民消费的影响。

2.1.2 空间权重矩阵的选择

常见的空间权重矩阵主要分为邻接矩阵、地理距离矩阵、经济距离矩阵和嵌套矩阵4类。邻接矩阵和地理距离矩阵主要是从地理位置的角度来反映经济变量的空间相关性,经济距离矩阵是从经济属性的角度衡量区域的空间效应,嵌套矩阵同时考虑地理、经济两方面的因素。本文主要探究科技投入增加对于区域自身及邻接地区的居民消费促进究竟有无影响,故选取邻接矩阵作为空间权重W。

2.1.3 空间相关性的检验

空间相关性数据分析主要有全局空间Moran’sI指数测度和局部Moran’sI指数测度[12]两种测度方法。本文对所研究的解释变量和核心解释变量分别进行Moran’sI检验,进行空间相关性分析。

2.1.4 空间计量模型的构建

为了充分考虑空间因素的影响,构建空间计量模型探究科技投入对居民消费的影响,构建的具体模型如下:

(1)

μ=λW+ε,ε～N[0,σ2I]

(2)

式中:cr为i城市t年度的被解释变量居民消费水平;Xitj为i城市t年度的一系列的自变量在本文中包含核心解释变量科技投入量和一系列控制变量;W为n×n维的空间邻接权重矩阵;βj为自变量集X的相关系数;ρ和θ为空间相关系数;λ为空间误差系数;μ和ε为随机误差,且ε服从正态分布。

这样的模型设定下可以包含所有空间计量模型,ρ≠0、θ=0且λ=0时,模型符合的是空间自回归模型SAR;ρ=0、θ=0且λ≠0时,模型符合空间误差模型SEM;ρ≠0、θ≠0且λ=0时,模型符合空间杜宾模型SDM。

2.2 变量选取与描述性统计

2.2.1 变量选取

1)被解释变量。居民消费(cr):该指标选用2015—2019年全国278个地级市总的人均消费额来体现,反映一个城市区域内居民平均消费水平。由于数据的可获得性,部分数据使用临近值补齐,部分值用插值法补齐。

2)核心解释变量。科技投入(tc):该指标选用2015—2019年全国278个地级市的科学技术支出来衡量,客观反映一个地区的科学技术发展情况,符合本文的影响机理解读。

3)控制变量。职工平均工资(ps):据消费理论和已有研究可知,收入是影响居民消费行为的关键因素[13],一般而言,消费者的收入与消费存在明显的正相关关系。居民医疗水平(health):医疗保障作为公共服务的重要组成部分之一,能够明显地影响居民的生活福利,我国目前仍然存在“看病难、看病贵”的客观现象,提高居民的医疗水平,完善居民的医疗保障制度势必可以提高居民的消费倾向。居民受教育水平(ec):在全球化市场的大环境下,信息在消费中占据了重要的比例,而居民的受教育水平很大程度上决定了居民的信息获取度,对于先进的技术科技的利用率与受教育水平存在明显的正相关关系,我国教育结构、教育水平的变化对人均收入、收入差距都有显著的影响[14]。从这一方面看,居民受教育水平能明显地影响一个地区的居民消费倾向、居民消费结构。选取各市教育事业费支出来衡量一个地区的居民受教育水平,此外居民用于教育消费的比例越来越大,对居民教育事业进行补助有助于解放居民资金对于教育的留存度,提高居民的消费倾向。人口密度(pd):城市人口密度的增大能提升居民消费率,增强地区对人口的吸附力,拒绝“摊大饼”的发展模式提高人口密度,是提高居民消费率的重要途径。人均地区生产总值(gdp):人均GDP和人均收入及人均消费总体存在相同的趋势。

2.2.2 数据来源及处理

所有数据均来自国家统计局发布的《中国统计年鉴》《中国人口就业统计年鉴》《中国城镇统计年鉴》《中国卫生统计年鉴》《中国卫生与健康统计年鉴》以及各省市的统计年鉴,且由于研究年份为2015—2019年,因此所有经济类指标均以2015年为基期。此外,为了统一量纲,减少异方差的影响,对所有数据均做对数处理。

2.2.3 描述性统计

基于我国278个地级市2015—2019年共计1 390个样本观测值进行研究,其中剔除了数据不可获得的部分地级市以及在地级市行政划分过程中被合并的部分地级市的数据。描述性分析结果如表1所示。

表1 描述性统计结果

由表1可知,在人均消费支出最大值和最小值相差4倍之多、平均值偏低的同时,全国各地区的居民消费水平存在较大差异,这说明大部分居民的消费水平还是偏低的。各地科学技术的支出虽然随着时间变化总体呈现上升的趋势,但差异更为明显。由于最小值过小可以发现我国仍然有部分地区基础科学技术水平处于起步阶段,科学技术支出水平地区异质性明显。被解释变量和核心解释变量极可能存在空间上的不均衡现象。

3 实证分析

3.1 空间相关性检验

运用全局空间 Moran’sI指数分别对278个地级市2015—2019年居民消费水平和科技投入水平所对应的指标进行空间自相关检验,如表2和表3所示。

表2 居民消费水平的全局空间Moran’s I指数

3.2 空间计量模型的选择

对普通静态面板回归(OLS)进行空间相关性检验,包括LM-Lag和稳健的LM-Lag检验及LM-Error和稳健的LM-Error检验,来判断空间效应的类型,选择模型的形式。4个检验均拒绝了原假设H0,说明选择的样本具有空间滞后和空间误差自相关的双重效应,空间杜宾模型(SDM)同时考虑这两种效应,初步判断选择空间杜宾模型(SDM)是合理的。

对所选变量分别使用空间杜宾模型(SDM)进行固定效应(fe)和随机效应(re)的回归后进行Hausman检验,检验结果prob>chi2=0.000,选择固定效应模型。

比对模型,并进行LR检验。分别构建了SAR模型、SEM模型、SDM模型,限于篇幅仅汇报部分回归结果。在SAR、SEM、SDM中,SDM模型的拟合程度是最理想的,因此选择SDM(fe)模型较为合适。回归结果如表4所示。由表4可知,LR检验的指标值分别为237.57和115.86,在1%的显著性水平上拒绝了H0。

3.3 空间杜宾模型的结果分析

由表4中空间杜宾模型(SDM)的回归结果可知,科技投入的衡量指标系数为正值,且在1%的显著性水平下通过了假设检验,这表明各地级市的科技投入越大,本市的居民消费水平就越高。对于其他控制变量,可以发现人均生产总值、职工平均收入、人口密度对居民消费水平的影响均为正向,且在1%的显著水平下通过了假设检验。其中,职工平均收入、人均生产总值影响程度较大,符合现实逻辑与理论依据。但由本文考察的空间滞后项系数可得,地级市个体科技投入对相邻地区的居民消费有明显的影响,说明科技投入在我国的确存在空间上的集聚性,我国各地级市科技投入之间壁垒不明显,科技投入的跨区域影响效果存在。而对于个控制变量的空间经济相关性,本文并未一一列举,其中,人口密度、受教育水平、医疗水平及职工工资水平存在对居民消费水平的空间溢出效应,原因可能为以上几项水平在政策响应上常惠及多个地级市,多个地级市相关水平整体上升。此外,受教育水平和医疗水平的空间集聚也会导致对消费和人口的吸引力度增强。

4 结论

增强居民消费水平是扩大消费、拉动内需、保障内循环、促进经济增长的战略落脚点。本文从理论上梳理了科技投入对居民消费水平的影响渠道和影响机制,以及空间作用机制,并基于2015—2019年我国278个地级市的面板数据,构建空间杜宾模型进行了实证检验,得出以下结论:科技投入与居民消费水平在我国空间上存在显著的相关性,且两者在全国范围内的差异明显,发展水差距较大。科技投入的增加能够显著促进居民消费水平的增长,并且这种效应具有显著的空间溢出效应。

根据本文的研究结论,可以得到以下政策启示:第一,加大各地区科技投入的力度,当今环境下科学技术仍是第一生产力,科技投入能从多方面多渠道提升影响我国居民的消费水平。第二,加强地区间的科技技术的交流与联系,科技投入对居民消费水平的影响具有正向的空间溢出效应,利用技术在地区区域内的交流性,充分发挥科技技术要素的灵活性和渗透性,促进各地区之间的相互影响,促进各地区居民消费水平的提高。第三,因地制宜规划科技投入的力度,我国科技发展和居民消费水平都存在空间上的巨大差异性,我国部分地区科学技术发展水平薄弱,并不适用于科技投入的增多,在增加科技投入的同时,需要密切关注地区间对于科技的适配程度,才能充分发挥提升科技投入对城市居民消费水平的正向影响。