内容摘要：文化对于一国经济社会的发展具有重要作用。本文基于面板VAR模型，选取中国1997-2012年省级面板数据，从长期角度分析城乡居民文化消费、文化产业投资等因素对中国经济增长的动态影响，实证结论显示城乡居民文化消费、政府和企业文化投资不仅与人均收入的增长存在长期协整关系，也是人均收入增长的Granger原因，尤其是城乡居民文化消费能够显著拉动经济长期增长，但由于受到投资规模等因素的限制，文化产业投资和政府文化支出的增长效应并没有有效发挥。因此，需要提高企业和政府文化投资规模，鼓励城乡居民文化消费，促进我国长期经济增长的目标顺利实现。
　　关键词：文化消费 人均产出 面板向量自回归 动态分析
　　引言
　　党的十七届六中全会从经济社会发展大局出发，通过了《中共中央关于深化文化体制改革的决定》，对我国文化事业的发展规划了蓝图，十八大报告中更是把文化做为全面建设小康社会的重要内容，可以说文化作为影响经济增长的重要因素已经得到政府和学界的广泛认同。
　　对于文化如何影响经济增长的研究学界也给予了长期关注，谢植雄和叶妙君（2004）较早在理论上指出文化因素通过提高经济效益、节约能源、调节经济结构三个渠道对于经济发展起到积极作用。庞敦之（2006）则强调文化既是经济发展的精神动力，又是经济发展的行为规范，文化不仅作为软环境支持经济发展，也是构成经济发展的重要资源。和前者相比，向勇和喻文益（2011）从全要素生产率视角对两者的关系进行分析，认为文化和文化产业的发展不仅仅是经济增长的结果，更应该作为经济增长要素推动经济持续增长。黄朝流（2014）进一步强调文化因素不仅为经济增长提供创新动力，还可以作为经济发展的重要组成部分推动区域经济之间的协调与融合。然而，前述学者主要是在理论和机理方面探讨了文化对经济增长的影响，并没有从实证角度对相应理论逻辑进行验证，为弥补这一不足，茶旺春（2010）较早利用关联分析方法指出文化通过产值和结构效应两个维度对经济增长产生积极影响，葛俊与谢颖钦（2014）利用灰色关联度方法也得到了与前者相似的结论。可是关联度方法主要反映了文化与经济增长之间的相关性，却不能很好解释文化影响经济增长程度的大小。基于此，有学者如王婧（2008）利用省级面板数据，通过多元线性回归模型验证了文化产业对经济增长的积极贡献，并指出文化消费和文化投资对于经济增长的贡献较为显著。而杜传忠等（2014）则从区域角度选取省级面板数据，采取逐步回归法对文化影响经济增长的机制进行实证检验，表明文化对于经济增长影响既有直接影响又有间接影响，而间接影响主要表现在对人力资本和固定资产投资的改善方面。
　　可以看出，上述研究无论是在理论框架方面，还是在实证检验方面都取得了有意义的成果，尤其是实证分析为检验文化与经济增长之间关系提供了大量计量模型，但是这些研究受样本时间维度的限制，缺乏对文化影响经济增长的动态分析，而且受线性回归模型约束，无法进一步判断文化对经济增长贡献的大小。正是为了弥补现有实证研究的不足，本文欲在面板向量自回归模型（面板VAR模型）基础上，选取1997-2012年中国省域面板数据，从长期动态角度探讨文化发展与中国经济增长的关系，试图为我国文化事业发展和经济增长相关政策的制定提供现实依据。
　　模型构建和数据说明
　　为了能够从动态角度分析文化发展对经济增长的影响，本文将内生变量向量设定为如下形式，即 yt=（yit，kit，hit，Iitc，citc）T，式中T表示对向量的转置，在此基础上构建本文面板VAR（p）计量模型：yt=α0+A1Yt-1 +A2Yt-2+…+ApYt-p+εt，式中随机扰动向量εt与所有内生变量无关且不存在自相关性，α0是向量自回归模型5×1维的截距项量，p表示向量自回归模型滞后阶数，A表示5×5维系数矩阵，内生变量向量元素：yit表示省域人均产出水平，主要选取各省人均GDP表示；kit表示省域人均资本存量，采用永续盘存法予以估计，即按照多数学者的做法，第t期的资本存量Ki，t=Ii，t+（1-δ）Ki，t-1，其中δ表示资本折旧率，普遍选取5%，而基期资本存量则按照Ki，1997=Ii，1997 /（gi+δ），式中gi表示不同省份年均投资增长率，并在计算过程中以1997年为基期，通过固定资产价格指数进行折算；hit表示省域人力资本水平，沿用多数学者的做法，采用教育年限法进行估计，即按照不同教育人口比例与教育年限乘积之和表示，学者们的普遍做法是将小学、初中、高中、大学的教育年限分别设定为6、9、12、16年；Iitc表示省域人均文化产业投资水平，用文化产业投资额与政府文化支出之和除以总人数计算；citc表示省域人均文化消费水平，通过对城乡家庭居民平均文化消费支出加总平均进行估算。上述数据均来自1998-2013年历年《中国统计年鉴》，对于个别缺失数据我们采用移动评价法进行估算，并以1997年价格水平为基期进行调整，且在实证分析过程中对所选变量取自然对数，以降低数据异方差性对估计结果的影响。
　　实证结果与分析
　　在构建面板VAR模型之前，需要对选取变量进行平稳性检验。考虑本文选取数据属于平衡面板数据类型，且时间维度和截面维度均相对较小，故选取IPS检验方法对所有变量进行平稳性分析，检验结果见表1。由于IPS检验存在多种具体形式，为了检验结果的可比性和一致性，我们选取带有截距项且不含趋势成分的检验形式对各变量进行平稳性分析，结果表明所有变量均为1阶单整变量，均服从I（1）过程，即满足同阶单整性质，符合构建VAR模型的基本条件。
　　通过LR检验、AIC信息准则等检验方法，可知本文所要构建的VAR模型最优滞后阶数p=2（检验结果未列出），并对面板VAR（p=2）模型特征根进行分析（见图1），显示所有特征根均落在单位圆之内，表明在此基础上构建的VAR模型是稳健的，可以从动态角度讨论文化发展对经济增长的影响。

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