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收入增加会导致不同地区消费同步增加?

2017-06-20罗俊超

现代经济信息 2017年7期
关键词:中西部基尼系数噪音

罗俊超

摘要:随着我国经济社会的发展,人民的收入水平不断增加。那么,随着收入的增加个人的消费水平是否也会随之而上升呢?本文基于不同地区的收入和消费比较探寻其中的联系。

关键词:人均GDP;人均消费支出

中图分类号:F127.4 文献识别码:A 文章编号:1001-828X(2017)007-00-01

一、引言

经济社会的进步势必会带来国民收入水平的提高,我国正在经历快速的经济增长期,随之而来的是收入水平的提升。而先发展起来的东部沿海地区的人均收入水平本来就有较大的基数,中西部地区尽管经济在增长率上可以赶超东部沿海地区,但是其自身的人均收入在量上的增长显然赶不上东部沿海地区。基于此,本文先要探讨是否在这种现实基础上,不同地区的人均消费支出是否会相同。

二、数据整理和模型设定

为区别不同地区的不同GDP给人均消费支出带来的影响,本文从东中西三个发展水平不同的地区中每个抽取两个省的人均GDP和人均消费支出进行研究。本文最终使用了东部的浙江和福建,中部的湖北和河南,以及西部的甘肃和云南6个不同省从1995到2004年间所有的数据。每个地区选取两个省份可以避免选择的偏误;同时数据的时间跨度比较长可以避免测量误差。①

从直观角度来看,随着人均GDP的上升,人均消费支出也将随之升高。为检验是否正如预期所想的一样,本文采用最小二乘法估计人均GDP上升对人均消费支出的平均影响效果,模型如下:

其中:Y代表人均消费支出;X代表人均GDP。

其结果如下所示:

这表明,平均而言,人均GDP每上升一个百分点,人均消费支出将上升0.375个百分点,这阐明了随着人民收入水平的上升,人民的消费支出确实也将随之上升,这在整体上是符合的。

下面为了探明是否地区差异不同会导致消费水平的不同,本文沿用区分同一变量的不同方面通常的做法,在上述的基本方程中引入虚拟变量来分别探求随着人均GDP的上升,人均消费支出的变化规律。由于有东中西三个不同地区需要引入两个虚拟变量,模型如下所示:

其中,虚拟变量D1代表当为东部省份时取值为1,为其他省份时取值为0;D2代表当为中部省份时取值为1,为其他省份时取值为0。

其结果如下所示:

这表明以西部作为对照组,平均而言西部的人均GDP每增加一个百分点,其人均消费支出将增加0.59个百分点;平均而言东部的人均GDP每增加一个百分点,其人均消费支出将增加(0.59-0.2=)0.39个百分点;平均而言中部的人均GDP每增加一个百分点,其人均消费支出将增加(0.59-0.17=)0.42个百分点。可以看出,各地区随着人均GDP基数有小到大,其人均消费支出将由大减小。

如下图所示,是加入虚拟变量后方程回归后的残差图,可以直观的看到残差不存在序列相关,是白噪音的。

以上是通過残差图定性可得残差是白噪音的,同时运用白噪音检验,其p值=0.0096,远远小于0.01的临界p值,这说明在1%的显著性水平上可以认为该回归所得的残差是白噪音的。这表明,模型没有出现设定偏误,有足够理由相信其是可以用来进行实证研究的,其回归结果是可靠的。

三、结论和政策建议

通常以直观的认识来看,随着人均GDP的增加,人均消费支出应当随之而增多;但是,通过以上的定性分析可以看出事实恰恰与之相反。其实,其实质是符合经济规律的,当今我国的发展水平及其不平衡,东部地区高度发展,而中西部地区在发展上却要逊色的多,同时我国还并未达到发达国家的水平,因此,在这个基础上,随着人均GDP的增加,由于基尼系数的不同,西部地区的人均消费支出将会比东部和西部地区的人均消费支出要高,这是符合实际的。东部的基尼系数相对较小,其收入当中用于衣食住行的简单日常需求的部分已经相当稳定,其消费增加的部分将是为满足精神境界而对第三产业的消费;而中西部地区则不然,其基尼系数依然比较大,因此,随着收入的增加用于改善生活条件的支出将随之大幅增加。

由此,我国先有一部分发展较快的东部地区已经发展起来,而且,中西部地区也正在向着同一方向在不断发展。可以预见在未来我国的第三产业将会在国民经济当中占据相当大的比重,因此,国家在现在提出转结构的政策是符合实际情况的,是站在长远的目标打算,现在的调结构正是为即将到来的发展时代添砖加瓦。

注释:

①本文数据来源于中国统计年鉴,分别从东中西部选取代表性省份样本进行分析。

参考文献:

[1]田卫民.省域居民收入基尼系数测算及其变动趋势分析[J].经济科学,2012(02):48-59.

[2]陈文成.基于因子分析的区域经济不平衡发展研究[J].数理统计与管理22010(03): 490-501.

[3]耿殿忠.论当代世界政治不平衡发展的特点[J].世界经济与政治,1993(1).

基金项目:本文感谢重庆工商大学成渝经济区城市群产业协同发展创新中心(xt201613)的资助。

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