省際城鎮(zhèn)化率與居民消費(fèi)的面板協(xié)整檢驗(yàn)

胡斌+游新彩

摘 要：自2011年開始，中國城鎮(zhèn)化率已經(jīng)超過50%，新型城鎮(zhèn)化是中國特色道路之一，也是擴(kuò)大居民消費(fèi)的重要影響因素，健全城鄉(xiāng)一體化體制機(jī)制，對城鎮(zhèn)化率與居民消費(fèi)進(jìn)行相關(guān)研究有重要意義?；?005—2012年中國31個省份的城鎮(zhèn)化率和城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)的數(shù)據(jù)，建立了面板數(shù)據(jù)集，用單位根、協(xié)整等計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明，中國各省份城鎮(zhèn)化率與城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)之間時序變化差異和按空間變化差異都很顯著，且兩者之間存在協(xié)整關(guān)系；最后根據(jù)實(shí)證結(jié)果，提出相應(yīng)的政策建議。

關(guān)鍵詞：城鎮(zhèn)化率；消費(fèi)；面板數(shù)據(jù)；協(xié)整

中圖分類號：F12 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-291X（2014）36-0051-03

城鎮(zhèn)化是指人口向城鎮(zhèn)聚集、城鎮(zhèn)規(guī)模擴(kuò)大以及由此引起一系列經(jīng)濟(jì)社會變化的過程，其實(shí)質(zhì)是經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、社會結(jié)構(gòu)和空間結(jié)構(gòu)的變遷。李克強(qiáng)[1]曾經(jīng)在《求實(shí)》期刊著文，講到協(xié)調(diào)推進(jìn)新型工業(yè)化、新型城鎮(zhèn)化，形成新的增長極、增長帶、增長面，拓展擴(kuò)大內(nèi)需的新空間。黨的十八大報(bào)告中提出“堅(jiān)持走中國特色新型工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化道路”。根據(jù)發(fā)達(dá)國家社會變遷經(jīng)驗(yàn)，城鎮(zhèn)化能創(chuàng)造需求。內(nèi)需拉動是推動中國經(jīng)濟(jì)增長的三駕馬車之一，通過新型城鎮(zhèn)化建設(shè)擴(kuò)大國內(nèi)內(nèi)需消費(fèi)市場是中國經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要工作。根據(jù)官方統(tǒng)計(jì)，自2011年開始中國城鎮(zhèn)化率已經(jīng)超過50%，有一半以上人口居住在城鎮(zhèn)，至此迎來一個新時代，這個轉(zhuǎn)型過程尤為需要現(xiàn)代社會治理體系的跟進(jìn)。

由于提出新型城鎮(zhèn)化的中國特色道路，關(guān)于城鎮(zhèn)化的研究如雨后春筍，尤其在近幾年，如劉藝容[2]，李林杰、申波等[3]研究表明城鎮(zhèn)化能改變消費(fèi)習(xí)慣和觀念、對居民消費(fèi)產(chǎn)生示范效應(yīng)和積累效應(yīng)，借此擴(kuò)大內(nèi)需和消費(fèi)率。萬勇[4]從效應(yīng)分解視角出發(fā)，并采用省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證結(jié)果表明，中國城市化的結(jié)構(gòu)效應(yīng)和保障效應(yīng)不明顯，城市化增強(qiáng)了交易的可獲得性、交通的方便性，但沒有提升居民信息的可獲得性，城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大抑制了居民消費(fèi)需求。付波航、方齊云等[5]通過動態(tài)面板一步系統(tǒng)GMM估計(jì)表明：城鎮(zhèn)化水平每提高1%，居民消費(fèi)就會增加0.04%，預(yù)期城鎮(zhèn)化進(jìn)程對社會總體消費(fèi)將起積極的推動作用。劉厚蓮[6]通過省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證表明人口城鎮(zhèn)化率與居民消費(fèi)率呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，并從中可得到連續(xù)增加1%的城鎮(zhèn)化率所能增加的居民消費(fèi)率呈遞減趨勢。分時間段的31個省級樣本數(shù)據(jù)序列有何顯著差異？城鎮(zhèn)化率與居民消費(fèi)數(shù)據(jù)序列是否平穩(wěn)？兩者是否存在協(xié)整關(guān)系？在前人的研究基礎(chǔ)上，對省際城鎮(zhèn)化與居民消費(fèi)的關(guān)系進(jìn)一步實(shí)證分析，試圖回答上述問題，并為中國制定擴(kuò)大內(nèi)需的經(jīng)濟(jì)政策提供參考。

一、計(jì)量模型和數(shù)據(jù)

（一）變系數(shù)模型[7]

在面板變截距模型中，橫截面成員的個體影響是用變化的截距來反映的，即用變化的截距來反映模型中忽略的反映個體差異的變量的影響。然而現(xiàn)實(shí)中變化的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)或不同的社會經(jīng)濟(jì)背景等因素有時會導(dǎo)致反映經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的參數(shù)隨著橫截面?zhèn)€體的變化而變化。因此，當(dāng)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)不支持變截距模型時，便需要考慮這種系數(shù)隨橫截面?zhèn)€體的變化而改變的變系數(shù)模型。

變系數(shù)模型的基本形式如下：

其中：yi 為因變量向量，xi 為 T×k 維解釋變量矩陣，參數(shù)ai 表示模型的常數(shù)項(xiàng)，βi 為對應(yīng)于解釋變量矩陣 xi 的系數(shù)向量。隨機(jī)誤差項(xiàng) ui 相互獨(dú)立，且滿足零均值、等方差的假設(shè)。

在式（1）所表示的變系數(shù)模型中，常數(shù)項(xiàng)ai和系數(shù)向量βi都是隨著橫截面?zhèn)€體的改變而變化的，因此可以將變系數(shù)模型改寫成如下形式：

其中：i=（1，xi），δi=（αi，βi′）′類似于變截距模型，變系數(shù)模型也分為固定影響變系數(shù)模型和隨機(jī)影響變系數(shù)模型兩種類型。

（二）數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)選自中國2005—2012年的統(tǒng)計(jì)年鑒及各省統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

二、建模實(shí)證

（一）Hausman檢驗(yàn)[7]

對于如何檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭袀€體影響與解釋變量之間是否相關(guān)，Hausman（1978）提出了一種嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法——Hausman檢驗(yàn)。Hausman統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)的原假設(shè)與備擇假設(shè)是：H0：個體效應(yīng)與回歸變量（CZHLit）無關(guān)（個體隨機(jī)效應(yīng)回歸模型）；H1：個體效應(yīng)與回歸變量（CZHLit）有關(guān)（個體固定效應(yīng)回歸模型）。檢驗(yàn)結(jié)果（見表1）：

Test cross-section random effects即是否存在個體固定效應(yīng)的Hausman檢驗(yàn)。Hausman統(tǒng)計(jì)量的值是345.09，相對應(yīng)的概率是0，說明檢驗(yàn)結(jié)果拒絕了隨機(jī)效應(yīng)模型原假設(shè)，應(yīng)該建立個體固定效應(yīng)模型。表中第2部分給出的是Hausman檢驗(yàn)中間結(jié)果比較。823.99是個體固定效應(yīng)模型對參數(shù)的估計(jì)，335.36是隨機(jī)效應(yīng)模型對參數(shù)的估計(jì)。691.88是相應(yīng)兩個參數(shù)估計(jì)量的分布方差的差Var（Diff.）。

（二）選擇固定效應(yīng)模型

固定效應(yīng)模型根據(jù)截距的變化和系數(shù)的變化有不同的面板模型對應(yīng)。就估計(jì)個體固定變截距回歸模型、時點(diǎn)固定變截距回歸模型和固定影響變系數(shù)回歸模型三類模型的各類參數(shù)情況，其中可決系數(shù)和殘差平方和兩個參數(shù)估計(jì)結(jié)果：R2個體固定變截距回歸模型0.889984，時點(diǎn)固定變截距回歸模型0.842326，固定影響變系數(shù)回歸模型0.993006；SSE個體固定變截距回歸模型1 405.579，時點(diǎn)固定變截距回歸模型1 599.685，固定影響變系數(shù)回歸模型387.7899?？梢钥闯觯兿禂?shù)模型的可決系數(shù)最大，為0.99，變系數(shù)模型的殘差平方和為391.73，是最小。又因?yàn)榭蓻Q系數(shù)越大，殘差平方和越小，線性回歸模型的擬合程度就越優(yōu)，所以選擇固定影響變系數(shù)回歸模型對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋。

（三）固定影響變系數(shù)回歸模型

從估計(jì)結(jié)果可以看出，對于31個省市來說，2005—2012年間城鎮(zhèn)化率對消費(fèi)的傾向由于各地發(fā)展基礎(chǔ)不同而不同，排在第一位的是上海，后續(xù)位數(shù)依次為北京、內(nèi)蒙古、天津、廣東等，在最末位的是西藏，從后往前依次為吉林、黑龍江、山西、甘肅等。而且各省市的自發(fā)消費(fèi)也存在顯著地差異，其中吉林的自發(fā)消費(fèi)為最高，后續(xù)為西藏、黑龍江、山西等。endprint

（四）單位根檢驗(yàn)

CZHL？原序列各種方法的單位根檢驗(yàn)結(jié)果都接受原假設(shè)，CZHL？序列存在單位根，是非平穩(wěn)的。一階差分后的CZHL？序列各種方法的結(jié)果都拒絕原假設(shè)，所以可以得出結(jié)論：CZHL？序列是I（1）的。同樣XF？原序列各種方法的單位根檢驗(yàn)結(jié)果都接受原假設(shè)，XF？序列存在單位根，是非平穩(wěn)的。一階差分后的XF？序列各種方法的結(jié)果都拒絕原假設(shè)，可得出結(jié)論：XF？序列也是I（1）的。因?yàn)閮蓚€序列數(shù)據(jù)都是一階單整過程，故下一步對兩個序列數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

（五）協(xié)整檢驗(yàn)

用建立在Engle and Granger二步法檢驗(yàn)基礎(chǔ)上的面板協(xié)整檢驗(yàn)，具體方法為Pedroni檢驗(yàn)和Kao檢驗(yàn)來實(shí)證面板數(shù)據(jù)。從表4的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，中國29個省市的城鎮(zhèn)居民消費(fèi)和收入的面板數(shù)據(jù)之間存在協(xié)整關(guān)系。

三、結(jié)論與建議

基于2005—2012年中國31個省際面板數(shù)據(jù)，使用面板單位根、面板協(xié)整檢驗(yàn)的計(jì)量分析方法建立了面板變系數(shù)固定效應(yīng)回歸模型，對城鎮(zhèn)化率與居民消費(fèi)的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證，得到如下結(jié)論：（1）面板單位根檢驗(yàn)來看，各變量都是一階單整的序列。（2）通過變系數(shù)固定效應(yīng)回歸模型的參數(shù)估計(jì)，各省際單位城鎮(zhèn)化率對消費(fèi)的傾向由于各地發(fā)展基礎(chǔ)不同而不同，如內(nèi)蒙古的城鎮(zhèn)化快速推進(jìn)，對居民消費(fèi)也起到很大作用，而吉林的城鎮(zhèn)化一直處于低位，城鎮(zhèn)化對居民消費(fèi)影響不大，而居民的自發(fā)性消費(fèi)還是快速增長。（3）長期來看，城鎮(zhèn)化率與居民消費(fèi)存在協(xié)整關(guān)系，城鎮(zhèn)化率能對擴(kuò)大內(nèi)需起積極作用。

還有許多不足，面板實(shí)證還可以多增加變量，比如第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、受教育情況、居民收入水平等，多元回歸使模型更具有解釋力度。城鎮(zhèn)化數(shù)據(jù)是近年來開始統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)，隨著城鎮(zhèn)化數(shù)據(jù)的更新，增加最新的數(shù)據(jù)系列再運(yùn)用運(yùn)用Johansen面板協(xié)整檢驗(yàn)，與傳統(tǒng)的Kao檢驗(yàn)和Pedroni檢驗(yàn)作比較，還有面板模型的分析方法上還可以引進(jìn)面板誤差修正模型[8]、交互因果模型[9]等，這是以后要進(jìn)行的工作。

參考文獻(xiàn)：

[1] 李克強(qiáng).保持經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)較快發(fā)展[J].求實(shí)，2009，（15）.

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[3] 李林杰，申波，李楊.借助人口城市化促進(jìn)國內(nèi)消費(fèi)需求的思路與對策[J].中國軟科學(xué)，2007，（7）：30-40.

[4] 萬勇.城市化驅(qū)動居民消費(fèi)需求的機(jī)制與實(shí)證—基于效應(yīng)分解視角的中國省級區(qū)域數(shù)據(jù)研究[J].財(cái)經(jīng)研究，2012，（6）.

[5] 付波航，方齊云，宋德勇.城鎮(zhèn)化、人口年齡結(jié)構(gòu)與居民消費(fèi)——基于省際動態(tài)面板的實(shí)證研究[J].中國人口·資源與環(huán)境，

2013，（11）.

[6] 劉厚蓮.人口城鎮(zhèn)化、城鄉(xiāng)收入差距與居民消費(fèi)需求—基于省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].人口與經(jīng)濟(jì)，2013，（6）.

[7] 高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建?！猠views應(yīng)用及實(shí)例（第2版）[M].北京：清華大學(xué)出版社，2009.

[8] 吳錚，李廣泳.滯后的城鎮(zhèn)化對中國居民消費(fèi)的影響效應(yīng)——基于省際面板數(shù)據(jù)的協(xié)整與誤差修正模型分析[J].青海師范大

學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會科學(xué)版），2012，（7）.

[9] [美]Steven E.Finkel.用面板數(shù)據(jù)做因果分析[M].李丁，譯.上海：格致出版社，2012.[責(zé)任編輯 劉嬌嬌]endprint

（四）單位根檢驗(yàn)

CZHL？原序列各種方法的單位根檢驗(yàn)結(jié)果都接受原假設(shè)，CZHL？序列存在單位根，是非平穩(wěn)的。一階差分后的CZHL？序列各種方法的結(jié)果都拒絕原假設(shè)，所以可以得出結(jié)論：CZHL？序列是I（1）的。同樣XF？原序列各種方法的單位根檢驗(yàn)結(jié)果都接受原假設(shè)，XF？序列存在單位根，是非平穩(wěn)的。一階差分后的XF？序列各種方法的結(jié)果都拒絕原假設(shè)，可得出結(jié)論：XF？序列也是I（1）的。因?yàn)閮蓚€序列數(shù)據(jù)都是一階單整過程，故下一步對兩個序列數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

（五）協(xié)整檢驗(yàn)

用建立在Engle and Granger二步法檢驗(yàn)基礎(chǔ)上的面板協(xié)整檢驗(yàn)，具體方法為Pedroni檢驗(yàn)和Kao檢驗(yàn)來實(shí)證面板數(shù)據(jù)。從表4的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，中國29個省市的城鎮(zhèn)居民消費(fèi)和收入的面板數(shù)據(jù)之間存在協(xié)整關(guān)系。

三、結(jié)論與建議

基于2005—2012年中國31個省際面板數(shù)據(jù)，使用面板單位根、面板協(xié)整檢驗(yàn)的計(jì)量分析方法建立了面板變系數(shù)固定效應(yīng)回歸模型，對城鎮(zhèn)化率與居民消費(fèi)的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證，得到如下結(jié)論：（1）面板單位根檢驗(yàn)來看，各變量都是一階單整的序列。（2）通過變系數(shù)固定效應(yīng)回歸模型的參數(shù)估計(jì)，各省際單位城鎮(zhèn)化率對消費(fèi)的傾向由于各地發(fā)展基礎(chǔ)不同而不同，如內(nèi)蒙古的城鎮(zhèn)化快速推進(jìn)，對居民消費(fèi)也起到很大作用，而吉林的城鎮(zhèn)化一直處于低位，城鎮(zhèn)化對居民消費(fèi)影響不大，而居民的自發(fā)性消費(fèi)還是快速增長。（3）長期來看，城鎮(zhèn)化率與居民消費(fèi)存在協(xié)整關(guān)系，城鎮(zhèn)化率能對擴(kuò)大內(nèi)需起積極作用。

還有許多不足，面板實(shí)證還可以多增加變量，比如第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、受教育情況、居民收入水平等，多元回歸使模型更具有解釋力度。城鎮(zhèn)化數(shù)據(jù)是近年來開始統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)，隨著城鎮(zhèn)化數(shù)據(jù)的更新，增加最新的數(shù)據(jù)系列再運(yùn)用運(yùn)用Johansen面板協(xié)整檢驗(yàn)，與傳統(tǒng)的Kao檢驗(yàn)和Pedroni檢驗(yàn)作比較，還有面板模型的分析方法上還可以引進(jìn)面板誤差修正模型[8]、交互因果模型[9]等，這是以后要進(jìn)行的工作。

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[8] 吳錚，李廣泳.滯后的城鎮(zhèn)化對中國居民消費(fèi)的影響效應(yīng)——基于省際面板數(shù)據(jù)的協(xié)整與誤差修正模型分析[J].青海師范大

學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會科學(xué)版），2012，（7）.

[9] [美]Steven E.Finkel.用面板數(shù)據(jù)做因果分析[M].李丁，譯.上海：格致出版社，2012.[責(zé)任編輯 劉嬌嬌]endprint

（四）單位根檢驗(yàn)

CZHL？原序列各種方法的單位根檢驗(yàn)結(jié)果都接受原假設(shè)，CZHL？序列存在單位根，是非平穩(wěn)的。一階差分后的CZHL？序列各種方法的結(jié)果都拒絕原假設(shè)，所以可以得出結(jié)論：CZHL？序列是I（1）的。同樣XF？原序列各種方法的單位根檢驗(yàn)結(jié)果都接受原假設(shè)，XF？序列存在單位根，是非平穩(wěn)的。一階差分后的XF？序列各種方法的結(jié)果都拒絕原假設(shè)，可得出結(jié)論：XF？序列也是I（1）的。因?yàn)閮蓚€序列數(shù)據(jù)都是一階單整過程，故下一步對兩個序列數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

（五）協(xié)整檢驗(yàn)

用建立在Engle and Granger二步法檢驗(yàn)基礎(chǔ)上的面板協(xié)整檢驗(yàn)，具體方法為Pedroni檢驗(yàn)和Kao檢驗(yàn)來實(shí)證面板數(shù)據(jù)。從表4的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，中國29個省市的城鎮(zhèn)居民消費(fèi)和收入的面板數(shù)據(jù)之間存在協(xié)整關(guān)系。

三、結(jié)論與建議

基于2005—2012年中國31個省際面板數(shù)據(jù)，使用面板單位根、面板協(xié)整檢驗(yàn)的計(jì)量分析方法建立了面板變系數(shù)固定效應(yīng)回歸模型，對城鎮(zhèn)化率與居民消費(fèi)的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證，得到如下結(jié)論：（1）面板單位根檢驗(yàn)來看，各變量都是一階單整的序列。（2）通過變系數(shù)固定效應(yīng)回歸模型的參數(shù)估計(jì)，各省際單位城鎮(zhèn)化率對消費(fèi)的傾向由于各地發(fā)展基礎(chǔ)不同而不同，如內(nèi)蒙古的城鎮(zhèn)化快速推進(jìn)，對居民消費(fèi)也起到很大作用，而吉林的城鎮(zhèn)化一直處于低位，城鎮(zhèn)化對居民消費(fèi)影響不大，而居民的自發(fā)性消費(fèi)還是快速增長。（3）長期來看，城鎮(zhèn)化率與居民消費(fèi)存在協(xié)整關(guān)系，城鎮(zhèn)化率能對擴(kuò)大內(nèi)需起積極作用。

還有許多不足，面板實(shí)證還可以多增加變量，比如第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、受教育情況、居民收入水平等，多元回歸使模型更具有解釋力度。城鎮(zhèn)化數(shù)據(jù)是近年來開始統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)，隨著城鎮(zhèn)化數(shù)據(jù)的更新，增加最新的數(shù)據(jù)系列再運(yùn)用運(yùn)用Johansen面板協(xié)整檢驗(yàn)，與傳統(tǒng)的Kao檢驗(yàn)和Pedroni檢驗(yàn)作比較，還有面板模型的分析方法上還可以引進(jìn)面板誤差修正模型[8]、交互因果模型[9]等，這是以后要進(jìn)行的工作。

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