内容摘要：为了研究不同省域居民消费的差异性和依赖性，本文通过引入空间权重矩阵，建立空间计量经济学模型，分析了2006-2010年城市化与居民消费的空间关系。居民消费的Moran`I指数表明样本期间我国省域的居民消费存在显著的正相关关系，表现为居民消费在相对较高或者相对较低的省域在空间上趋于集群，并且绝大部分的省域及其邻近的省域居民消费水平存在高度的空间稳定性，政策需向更有助于突破行政区域界线的城镇体系建设方向引导。空间误差模型的建立优化了普通最小二乘法估计模型，更精确地估计了城市化与居民消费之间的关系。

　　关键词：消费城市化Moran`I指数空间误差模型空间滞后模型

　　引言

　　消费、投资、出口常常被喻为拉动经济快速增长的"三驾马车"，但目前我国的消费拉动经济增长的支柱作用不显著，内需不足一直困扰着我国经济的健康发展，为了稳步地推动居民消费的快速增长，消费理论的研究也成为很多国内外学者研究的重点。在实证方面，国内研究消费理论的文章较多，大量地使用了计量方法，田雪原（2000）使用统计指标研究了我国改革开放以来人口城市化驱动消费需求效应，谢晶晶等（2004）使用协整检验和向量误差修正模型研究了城市化对投资和消费需求的拉动效应；李通屏等（2005）使用横截面数据对比分析了我国人口城市化的投资效应和消费效应；王建军（2006）研究了城市化、第三产业发展与消费需求扩张之间的关系；何海鹰等（2006）使用向量自回归模型分析了城市化与消费需求的相互拉动效应，刘艺容（2007）也使用向量自回归方法研究了我国1978-2005年城市化率与消费率的相互变动关系，于淑波（2010）使用向量自回归方法提出了提高人口城市化率、增加我国消费的根本途径。

　　但是这些对城市化和居民消费的研究一般都集中于传统的分析方法和计量模型，没有考虑到区域居民消费需求的空间依赖性、消费强度和区域之间的空间关系，隔断了整体样本的空间依赖性，难以得出真正反映居民消费与城市化之间关系的实证结论。因此，在处理省域截面数据模型的时候，需要适当地引入空间计量的分析方法（Anselin，1988），以期弥补现存研究中存在的不足之处。

　　空间计量模型

　　空间滞后模型（SpatialLagModel，SLM）主要探讨各变量在一地区是否存在溢出效应，反映了被解释变量不仅受本区域解释变量的影响，还受到邻近区域被解释变量对其的影响，具体表达式如下：

　　y=ρWy+Xβ+ε

　　其中，y为被解释变量，X为N*K的外生解释变量矩阵，W为空间权重矩阵，ρ为空间自回归系数。

　　空间误差模型（SpatialErrorModel，SEM）空间相关作用存在于随机误差项向量中，度量了邻近地区关于解释变量的误差冲击对被解释变量的影响程度，其数学表达式如下：

　　ε=λWε+η

　　其中，ε为随机误差项向量，λ为N*1阶的截面因变量向量的空间误差系数，η为正态分布的随机误差向量，I为单位矩阵。

　　鉴于空间回归模型由于自变量的内生性，为保证模型估计结果的无偏性和有效性，Anselin（1988）建议采用极大似然法去估计SLM和SEM。同时，为判断区域变量的空间溢出性是否存在，以及SLM、SEM两者中更为恰当的模型选取，一般通过Moran`I指数检验、两个拉格朗日乘数（LagrangeMultiplier）形式LMLAG、LMLAG及其稳健的R-LMLAG、R-LMLAG等形式实现。Anselin等（1996）提出以下判别标准来决定SLM和SEM模型哪种更加符合客观实际：如果在空间依赖性的检验中发现，LMLAG较之LMERR在统计上更加显著，且R-LMLAG显著而R-LMERR不显著，则可以断定适合的模型是空间滞后模型；相反，则可以断定空间误差模型是恰当的模型。

　　模型构建

　　本研究采用各省的年度截面数据，检验近来年我国的城镇化发展与消费水平的关系，同时考虑到数据的可获得性，本文选择样本区间为：2005-2010年。数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国人口统计年鉴》和各省市统计年鉴。并根据需要进行了相应的加工和处理，其中，居民的消费水平为被解释变量，第三产业占GDP的比重和各省市的城市化水平为解释变量。具体的模型构建如下：

　　C0=C+α1IS+α2UR+ε

　　其中，C表示常数项，ε为随机误差项向量。

　　实证分析

　　（一）Moran`I指数

　　首先使用Geoda软件对我国31个省份的居民消费做全局自相关检验，分析是否存在空间交互作用，结果如表1所示。

　　表1指出了2006-2010年31个省域居民消费的空间自相关Moran`I指数及其指标。结果表明，省域居民消费的Moran`I指数均在小于5%的显著性水平下通过了强有力的空间自相关的证据，这意味着居民消费在空间上随机分布的假设被拒绝了，居民消费在地理上存在着显著的正相关关系：相对较高消费水平的省域倾向于和其它消费水平高的省域邻近；相对较低消费水平的省域倾向于和其它较低消费水平的省份邻近。这说明居民消费水平在省域上是相关的。因此，不应当将其假定为一个独立的观测值，传统的经典线性回归模型的估计结果及解释是有一定偏差的。

　　（二）OLS模型结果

　　本文首先用Geoda软件对样本期间的我国各省份的居民消费水平与城市化水平、第三产业发展水平之间的关系进行传统的最小二乘法估计，结果如表2所示。

　　从表2中可以看到，样本期间内第三产业对居民消费水平的影响系数除了2009年和2010年通过5%的显著性水平检验外，其余的都一致性地通过了1%的显著性水平检验，说明第三产业对居民消费的提高有重要带动作用；省域城市化水平对居民消费水平的影响都通过了5%的显著性水平检验，这说明城市化对居民消费水平的提高是显著的。对比2006-2010年的各年省域城市化水平的系数可以发现，城市化水平的系数是逐年提高的，说明城市化对居民消费水平提高的影响程度逐渐加深，而且模型的拟合程度比较好。

　　从空间按依赖性检验可以看出，各年份的LMERR检验较LMLAG检验显著，R-LMERR检验也较LMERR检验更加显著，而且各年份的LMERR和R-LMERR的统计值均通过了1%的显著性水平检验，因此应建立空间误差模型。

　　（三）SEM模型结果

　　采用空间误差模型的估计结果如表3所示，对比表2和表3的结果的值可以看出，空间误差模型后的估计结果整体上一致好于采用加权最小二乘法估计的结果。结果表明，第三产业对居民消费水平的影响系数都一致性地通过了1%的显著性水平，结果优于传统的最小二乘法模型；城市化水平对居民消费水平的影响系数也均一致地通过了1%的显著性水平检验，省域城市化对居民消费水平的影响是显著的，对比2006-2010年的5年省域城市化水平的系数可以发现，城市化水平的系数是逐年提高的，说明城市化对居民消费水平提高的影响程度逐渐加深；各年份的空间误差系数也均一致地通过了1%的显著性水平检验，说明各省份的居民消费水平在空间上存在依赖效应，具体而言，第一，省域的经济水平相当、消费的示范效应和攀比效应导致相近的省域具有一定的相似性效应，例如，连续多年北京、天津、江苏、浙江、上海都位于第一象限，是高-高的正自相关关系的集群。第二，经济发展的政策性导向导致了消费的集聚效果，使得消费从东、中、西呈现一定的消费梯度和依赖效应。

　　结论及政策建议

　　本文通过引入空间权重矩阵对我国省域的消费水平与城市化之间的关系进行了空间计量分析，相比传统的计量模型，空间模型更适应测算区域的数据特征，得到的结果也更加可信。结果表明我国省域居民消费有明显的空间依赖性和较为明显的空间差异性，本文的空间误差模型分析证实，对我国居民消费的理论和实证研究，不能忽略地理空间效应对居民消费的影响作用。

　　根据研究结果发现，我国各省份的城市化水平的推进对居民消费有着显著的影响，城市化对居民消费水平提高的影响程度逐渐加深，同时，省域消费水平的空间依赖性说明了我国拉动内需、提升居民生活水平的政策应该从全国范围内统筹安排，单纯依靠本省市或者局部的推动可能效果并不明显。为此，中央层次的政策导向需要更有助于突破行政区域界限的城镇体系建设方向靠拢，建设中国城镇体系一体化。

　　参考文献：

　　1.田雪原.人口城市化驱动消费需求效应研究[J].中国人口科学，2000（2）

　　2.谢晶晶，罗乐勤.城市化对投资和消费需求的拉动效应分析[J].改革与战略，2004（3）

　　3.李通屏，成金华.城市化驱动投资与消费效应研究[J].中国人口科学，2005（5）

　　4.王建军.城市化、第三产业发展与消费需求扩张[J].经济与管理，2006（8）

　　5.何海鹰，朱建平.城市化与消费需求相互拉动的效应分析[J].南方工程学院学报，2005（25）

　　6.刘艺容.我国城市化率与消费率关系的实证研究[J].消费经济，2007（23）

　　7.于淑波.人口城市化对消费需求的影响分析[J].南方农村，2010（3）

　　8.Anselin.L.SpatialEconomereics：MethodsandModels[M].Dordrecht：KluwerAcademicPublishers，1988

　　9.Anselin.L.，BeraA.K.，Florax.R.，Yoon.M.J.SimpleDiagnosticTestsforSpatialDependence[J].RegionalScienceandUrbanEconomics，1996，26（1）

　　10.Rey.S.J.SparialEmpiricsforEconomicGrowthandConvergence[J].GeographicalAnalysis，2001（33）

 

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