对我国人均消费影响因素的实证分析33页 .doc

吴利霞+刘翠翠+黄霞

[摘 要]空间计量分析的思想是通过空间位置建立数据间的统计关系。文章选取2015年我国31个省市区的城市消费支出额数据，借助Geoda095i和GIS空间分析软件，对我国城市人均消费水平区域分布进行可视化描述，揭示城镇消费支出结构的空间分异特征。同时，基于Moran散点图的分析和空间回归分析，得出我国人均消费支出空间依赖效应显著，人均消费支出空间溢出与经济增长是负效应关系，空间统计分析对于分析区域消费水平的空间结构形态以及政策制定具有参考意义。

[关键词]空间分异；消费支出；空间回归模型

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2018.03.024

1 引 言

随着我国国民收入水平上涨和生活质量的提高，我国城镇消费结构得到不断优化。优化消费结构对扩大居民消费需求、促进我国经济尽快走出经济低靡的阴影、拉动我国经济持续良好增长具有重大意义。近年来，一些学者开始运用空间计量经济学的方法来研究经济指标的空间分布特征，Case 和 Rosen 借助于Anselin（1988）提出的空间计量方法，检验了美国各州财政支出的正向空间外部性显著。随着空间计量经济学应用领域的拓展，国内一些学者也开始将此方法应用在消费经济研究中，陈志建（2009）[1]采用地理加权回归（GWR）内生区域分组方法，对中国30个省市地区消费水平的空间不平稳性和区域收敛性进行了实证研究。肖爱清（2010）利用基尼系数、Morans I指数、Moran 散点图和 LISA 等方法，揭示了2008 年中国农村居民消费水平空间自相关和空间异质性。

居民消费结构是指人们在消费过程中各种消费的构成或比例关系。居民消费支出构成包括食品、衣着、居住、文化娱乐用品、医疗保健等几个方面。居民消费支出在一定的地理环境中受收入水平、消费观念、消费环境等因素的影响，并不是随机分布的，而是具有一定的空间分布形态。

2 我国31个省市区消费支出的空间分异

2.1 人均消费支出的空间自相关分析

2.1.1 MoranI指数

空间自相关性分为全局自相关和局部自相关，其测度指标有很多，有MoranI、Cetis、Gearys指数，其中MoranI应用最为普遍，Moran指数反映的是空间邻接或空间邻近区域单元属性值的相似程度。

2.1.2 空间权重矩阵

选择不同的空间权重矩阵，得到的MoranI值也不同，本文选取大部分学者使用的rook空间权重矩阵，且采用一阶权值矩阵，其定义如下：

Wij=1 当区域i和区域j相邻0 当区域i和区域j不相邻；其中i=1，2，…，n；j=1，2，…，m。

2.1.3 人均消费总支出Moran散点图和LISA集聚图

利用空间权重矩阵绘制出以（RJXF-1，W-RJXF-1）为坐标的我国人均消费总支出的Moran散点分布，如下图所示。

人均消费总支出Moran散点分布

从上图可以发现，MoranI=0.3240为正的空间联系，即我国各省人均消费支出的空间分布并非表现出完全随机性，而是表现出一定的空间聚集。

为进一步解释“领域空间”的自相关性，采用空间的局部指示指标LISA来探测单元属性及其周边单元属性相近或差异程度，可以发现：浙江、江苏、上海等地代表的是高集聚的中心区域；四川、青海、西藏、新疆、云南等地区是低水平集聚地区的中心；海南与相邻地区比较，其人均消费支出较低，与内蒙古相邻的地区人均消费总支出都相对较低。利用邻接空间权重矩阵绘制出我国不同类人均消费支出的Moran散点图，得出不同消费支出的MoranI值，不同类型消费支出空间分布均存在一定的正向集聚效应。其中文化娱乐用品和医疗保健空间正向联系效应较强，空间关联特征表现为：较高文化娱乐用品和医疗保健消费支出的省市相对趋于和较高文化娱乐用品和医疗保健消费支出的省市相邻，较低文化娱乐用品和医疗保健消费支出的省市相对趋于和较低人均消费支出的省市相邻，衣着的消费支出空间溢出正效应相对较低。

2.2 中国城市人均消费支出的空间计量分析

进行空间计量分析前，首先需要设定分析的基础模型，依据前文对城市人均消费支出结构的定义，得出本文人均消费支出应用的空间滞后模型（SLM）：

RJXFZC=b0+b1SP+b2YZ+b3JZ+b4JTSBJYP+b5JTTX+b6WJYL+b7YLBJ+b8QT+λWy+ε （1）

采用空间误差模型（SEM）的估计模型设定如下：

RJXFZC=b0+b1SP+b2YZ+b3JZ+b4JTSBJYP+b5JTTX+b6WJYL+b7YLBJ+b8QT+ε（2）

ε=ρWε+μ

RJXFZC=b0+b1SP+b2YZ+b3JZ+b4JTSBJYP+b5JTTX+b6WJYL+b7YLBJ+b8QT+λy+（1-ρW）-1μ

2015年各城市间的人均消费支出存在明显的空间相关性，且不同类型的人均消费支出也存在空间依赖特征，因此必须利用空间权重矩阵对模型进行修正，本文首先使用经典普通最小二乘法（OLS）估计方程的各个参数，引入空间矩阵检验中国城市人均消费支出是否存在地理溢出效应，并计算各种消费支出的影响程度和这种地理效应在影响过程中的作用。利用2011年中国城镇人均消费现金支出横截面数据进行OLS估计方法的回归结果R2=99.95%，估计系数都显性通过，布劳殊—培甘和科伦克—巴赛特检验显示，不存在异方差。为了进一步確定是用SLM模型还是SEM模型，由诊断各参数知，LMERR显著而LMLAG不显著，并且R-LMERR显著，而R-LMLAG不显著。根据Anselin等的判断标准，适合的模型是空间误差模型，误差模型估计结果：空间误差模型比OLS回归模型拟合度更高R2=99.97%>99.95%， 空间误差系数λ>0通过了5%水平下的显著性检验，说明省际之间的人均消费支出存在较强的空间依赖作用，空间地理效应对人均消费支出收敛产生正向效应，并且居民人均消费支出的误差项对邻近地区有外溢效应。从相关系数可以发现，我国在食品、衣着、居住、家庭设备及用品的消费对我国人均消费支出的贡献较重，而交通通讯和医疗保健相对较少，这在一定程度上反映了我国城镇居民消费意向和生活水平。

3 结论与建议

本文将空间因素影响考虑到空间经济计量模型中，探讨中国城市人均消费支出的空间分布状况和不同消费支出类型的空间相关性。通过全域空间自相关分析得出我国人均消费总支出的空间集聚特点显著。其中文化娱乐用品和医疗保健的人均消费支出空间正关联效应较显著，而衣着的人均消费支出的空间正关联效应相对较弱。总体来说，我国人均消费支出分布呈现明显核心—外围地域特征，人均消费支出已形成以东南沿海为核心，以西南和东北地区为外围的发展格局。通过选择空间误差模型验证了我国人均消费支出存在空间依赖效应，即一个城市人均消费支出受到相邻城市人均消费支出的影响。除此之外采取空间滞后模型构建了人均消费支出的空间溢出与城市经济增长的回归模型，得出相邻地区的人均消费支出对本地区的人均GDP具有较低负面影响，而本地区人均消费对人均GDP具有较强的正贡献率，这也是我国现阶段各大城市积极扩大消费需求，出台各项消费政策、改善消费环境，提高居民消费意愿的原因所在。

参考文献：

[1]陈志建.我国省域地区消费收敛局域空间差异分析[J].经济前沿，2009（11）：10-16.

[2]肖爱清.中国农村消费水平差异分析[J].三明学院学报，2010，27（5）：406-410.

[基金项目]湖北省教育厅“中心城市外溢性经济发展现状与对策研究”（项目编号：15G154）。

[作者简介]吴利霞（1986—），女，湖北鄂州人，博士，供职于武汉工商学院，研究方向：区域经济、系统工程。刘翠翠（1984—），女，山东人，硕士，供职于三亚学院，研究方向：系统工程、供应链管理。endprint