消费对我国经济增长的贡献研究——基于面板数据的分析

一、引言

在日常生活中，消费时时刻刻都在发生，包括居民消费、企业消费和政府消费。相较于投资和进出口贸易，消费是和广大消费者最紧密相关的一项经济行为。尤其自2008年世界金融危机以来，根据凯恩斯消费需求理论，为了摆脱经济危机所带来的严重负面影响，国家提出了要刺激广大消费者消费需求的宏观经济政策，使经济早日走出衰退的阴霾。对我国而言，各地区拥有不同的经济发展水平，如何更加有效的促进不同地区经济平稳、协调、有序发展，必须清楚的了解各地区消费对经济增长的贡献程度，从而针对不同地区制定有差别的消费需求刺激政策。本文基于此目标，将我国地区分为西部、中部、东部和东北这四大经济区，搜集2005年到2015年各省份地区的最终消费支出、地区生产总值和居民价格消费水平三组时间序列数据，在对数据进行平稳性检验和协整检验的基础上，拟合了各地区消费与生产总值之间的相关关系，有助于今后我国需求消费政策的地区化、差异化目标的实现，因地制宜，使消费真正成为促进经济增长的有力杠杆和强大动力。

二、文献综述

对消费与经济增长关系的研究，国内国外均有丰富的文献资料。主要包括马克思在专著《资本论》及《政治经济学批判》中所提出的不同消费理论，他认为消费作为社会再生产中的重要环节，与生产、分配、交换是互相联系、互相制约的有机整体，此四者之间是辩证统一的；其次，基于凯恩斯理论基础，哈罗德-多玛模型提出了在资本——产出比率不变的条件下，须保证一定的储蓄率或投资率才能实现经济增长；三是新古典经济增长模型在修正哈罗德-多玛模型假定的基础上提出了新古典经济增长模型，即索洛模型，认为由于生产中资本与劳动的比例是可变的，经济增长将同时决定于投资量的增长以及技术进步与劳动要素供给的增长；四是新剑桥学派理论模型基于储蓄倾向的变动，强调经济增长与收入分配之间的关系，并认为经济增长加剧了收入分配比例失调，收入分配比例失调反过来又影响了经济增长，并引起了资本主义的经济与社会问题，经济稳定增长须以调节储蓄或收入分配比例(即增加或减少消费需求)为手段；之后，相继有学者对此问题进行了深入研究，如钱纳里以及库兹涅茨等，使该理论有了长足发展。

就国内文献而言，对消费与经济增长的关系大体可分为三个视角：第一个视角是以探讨消费、投资和净出口需求与经济增长的关系为出发点(黄金竹、肖细银，2004；李敏，查奇芬，2005)；第二个是视角是以对居民消费和经济增长的实证分析为重点(万广华等，2001；孙烽、寿伟光，2001；余华银、孙欣，2005)；第三个视角是以研究最终消费和经济增长的关系为切入点(王文博、闫荣国，2003；吴承业等，2005；马光辉、宁定琴，2006)，上述文献均对消费变化对经济增长的贡献进行了深入研究。

三、基于面板数据论消费对我国经济发展贡献的实证研究

(一)指标选取及数据来源

一般而言，为了增强模型参数估计的有效性，面板数据常常采用大规模的样本数据。本文旨在研究消费对我国经济增长的贡献问题，基于我国四大经济区的划分：东部包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南10个地区；中部包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南6个地区；西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆12个地区；东北包括辽宁、吉林和黑龙江三个地区，因此，本文首先选取了四大经济区从2005年到2015年的地区生产总值GDP、最终消费支出和消费价格指数的统计数据，所有的数据均来自中国统计年鉴，其次，为了避免货币因素对统计数据的干扰，本文采取居民消费价格指数剔除了价格等货币因素的影响。

(二)单位根检验

一般而言，对模型进行估计时，首先必须保证所搜集到的数据序列是平稳的，此时，就要对序列进行单位根检验。面板数据的单位根检验包括两大类，一类为相同根情形下的单位根检验，如LLC、Breitung及Hadri检验，另一类为不同根情形下的单位根检验，如Im-Pesaran-Skin、Fisher-ADF和Fisher-PP检验。本文为了避免虚假回归问题，综合采用四种检验方式，旨在得到更精确的检验结果。

表-1 面板数据单位根检验结果

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平下的统计值。

由表-1可得，两组水平序列均属于非平稳序列，对其进行一阶差分后，序列gdp和最终消费支出序列consume仍然非平稳，对其进行二阶差分后，序列gdp和consume均显著平稳，因此，这两个序列属于二阶单整序列，记为I(2)。

(三)协整检验

一般而言，非平稳序列的线性组合可能是平稳序列，说明这些非平稳的经济变量之间具有长期稳定的均衡关系，同时，我们也称此种平稳序列为协整方程。此外，协整检验的一个必要前提是各组序列必须同阶单整，而根据上表我们对着两组数据进行的单位根检验，可得这两组数据均属于二阶单整序列I(2)。文章通过Pedroni协积检验认为序列GDP和CONSUME之间有协整关系，及这两个序列之间存在长期稳定均衡关系；之后又采用Kao协积检验得出ADF统计量的值为-3.1678，对应的P值为0.0008，在1%水平下显著，故序列GDP和序列CONSUME之间存在协整关系。

(四)估计、选择面板模型

1、混合模型估计。本文通过建立混合模型，得到如下估计结果，混合模型得到的相应的表达式是：

CONSUMEit=2419.587+0.4402GDPit

(4.2480) (80.1268)

R2=0.995967 SSE=88452389

以上结果表示，我国四大经济区的最终消费支出占各经济区生产总值的44.02%。

2、个体固定效应回归模型。本文通过建立个体固定效应回归模型，得到其参数估计相应的表达式为：

CONSUMEit=3093.541+0.4320GDPit+402.5488D1+(8.5456) (103.9538)

…-2753.691 D4

R2=0.999561 SSE=9623707

由估计模型可以得出，四大经济区的最终消费支出占各经济区生产总值的43.20%，从上面的结果可以看出东部地区的最终消费支出明显高于其他三个经济区。

接下来需要用F统计量检验应该建立混合回归模型，还是个体固定效应回归模型。首先假设：

H0：ai=a，模型中不同个体的截距相同(真实模型为混合回归模型)；

H1：模型中不同个体的截距ai不同(真实模型为个体固定效应回归模型)。

就本文而言，F统计量的值为：

3、时点固定效应回归模型。本文根据时点固定效应模型，对序列GDP和序列CONSUME进行估计后所得相应的表达式为：

CONSUMEit=2243.837+0.4424GDPit-542.3756D1+

(3.370655) (66.83110)

…-299.9644D7

R2=0.996205 SSE=83217746

根据估计得到的相应表达式，四大经济区的最终消费支出占各个经济区生产总值的44.24%，而且在2008年时，消费明显低于其他年份，而这刚好和2008年那次金融危机所导致的消费需求不足相吻合。

4、个体随机效应回归模型。本文根据个体随机效应回归模型，对序列GDP和序列CONSUME估计，得到序列GDP和序列CONSUME相应的表达式为：

CONSUMEit=3060.664+0.4324GDP+360.6576D1+

(2.514086) (106.1018)

…-2702.532D4

R2=0.997757 SSE=56617386

接着，需用Hausman检验应该建立个体随机效应回归模型还是个体固定效应回归模型。由检验结果可知，Hausman统计量为0.005011，对应概率是0.9436，即不拒绝原假设，应该建立个体随机效应回归模型。个体固定效应模型对参数的估计值为0.440896，随机效应模型对参数估计值为0.441083，两个参数的估计量的分布方差之间相差0.000007。

四、结论

本文依据2005年到2015年我国各省消费支出和地区生产总值这一面板数据，利用居民价格消费指数剔除了上述两大序列中的价格因素，并根据我国四大经济区的划分对数据进行了重新整理，得出两大面板数据GDP和CONSUME，通过平稳性检验，得出这两大序列均属于二阶单整，即I(2)，通过协整检验，得出这两大序列之间存在协整关系，即两者有长期稳定的均衡关系，适合建立计量模型。本文首先对其进行了混合模型估计和个体固定效应模型估计，并通过F统计量检验排除了混合模型估计；接着又对这两大面板数据做了时点固定效用回归模型估计和个体随机效应回归模型估计，最后用Hausman统计量检验得出应该建立个体随机效应回归模型的结论。从所得出的个体随机效应回归模型来看，最终消费支出占生产总值的43.24%，即在GDP增长总额中，有43.24%是由最终消费支出所带来的，消费对经济增长具有明显的拉动作用。同时，比较西部，中部，东部和东北四大经济区的消费和经济增长关系，不难得出西部地区的消费支出对经济增长的拉动作用最大，其次是东部、中部，最后是东北地区。因此，通过对这四大经济区中消费和经济增长之间相关关系的比较研究，得出消费对经济增长的区域性不同的拉动作用，将对我国目前的消费需求刺激政策具有很大指导意义和借鉴价值。

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