城镇居民消费结构、产业结构与区域效应差异

　　引言与文献回顾
　　改革开放以来中国经济高速发展，国内生产总值（GDP）由1978年的3605.6亿元增长到2011年的465731.3亿元，增长了约128倍；城镇居民的人均可支配收入由343.4元增长到21810元，增长了约63倍。经济发展带来了城镇居民收入水平的提升，而收入水平的提升则增强了城镇居民的消费能力。城镇居民的人均消费支出由1978年的311.2元增长到2011年的15161元，增长了近50倍。在消费结构方面，城镇居民家庭恩格尔系数由1978年的0.575下降到2011年的0.363，食品支出占消费总支出的比重持续下降，表明随着收入水平的提高，城镇居民减少其基本消费支出，消费结构由"温饱型"向"发展型"和"享受型"转变。"配第-克拉克定理"认为，随着经济的发展，国民收入（劳动力）的布局会由一、二、三产业向三、二、一产业转移。产业结构方面数据显示：1980年我国一、二、三产业分布情况分别是30.2%、48.2%和21.6%，2011年我国一、二、三产业分布情况变为10.0%、46.6%和43.4%。我国第一产业比重持续下降，第二产业比重在波动中稳定，第三产业比重持续上升，产业结构在持续升级。
　　理论上，"恩格尔定律"同"配第-克拉克法则"存在相互推动的内在联系，学者们进行了大量的实证研究，文启湘等（2005）、吴定玉等（2007）和周辉（2012）分别以河南省、湖南省和上海市为例，研究消费结构和产业结构的协调性，提出消费结构要与产业结构相协调的观点。庄燕君（2005）基于区域层面实证检验了区域产业结构与区域消费结构的关系。邬德政（2008）则运用协整检验实证研究了我国农村居民消费结构与产业结构的关系。考虑到城镇居民和农村居民的消费层次不同，再加上地区经济发展水平差距，我国产业结构和消费结构的关系具有很大的城乡差异性和地区差异性（孟范昆等，2012）。由此，本文采用城镇样本，基于面板数据模型实证检验城镇居民消费结构与产业结构间的互动关系，考察两者的协调发展问题，以推动我国经济的持续健康发展。
　　模型、变量与数据说明
　　（一）计量模型
　　面板数据模型一般形式为：
　　（1）
　　i为省区标志，t为时期标志。本文建立如下分析城镇居民消费结构与产业结构关系的面板数据模型：
　　模型一：（2）
　　模型二：（3）
　　其中，α、β、Γ、φ、ν、λ均为待估系数，模型一可以分析产业结构（IR）对城镇居民消费结构的影响，模型二则可以分析城镇居民消费结构（CR）对产业结构的影响。要使理论上的城镇居民消费结构和产业结构相互推动关系成立，则相关系数和应为负值。
　　（二）变量与数据说明
　　样本数据包括31个省市。基于数据完整性的考虑，本文数据均来自于2000-2012年各年《中国统计年鉴》。由于使用的是相对量指标，并不需要剔除价格的影响。具体指标选取如下：
　　产业结构指标（IR）：衡量产业结构升级的程度可以用第二产业增加值/GDP、第三产业增加值/GDP和（第二产业增加值+第三产业增加值）/GDP这些指标，本文选用产业结构升级程度的指标为当年第二、三产业增加值之和/GDP，其值越大，说明产业结构层次越高。
　　城镇居民消费结构指标（CR）：恩格尔系数是其通用的指标，本文选择恩格尔系数（食品支出占消费支出的比重）衡量居民消费结构，其值越小，说明消费结构层次越高。
　　实证分析及结果
　　（一）单位根检验
　　为确保估计有效性，避免伪回归现象，首先需要对各面板序列的平稳性进行检验，本文采用的是LLC、IPS、ADF和PP四种检验方法。由于各原始变量均存在时间趋势，故采用含截距和含时间趋势的检验方式，对一阶差分后序列则采用含截距的检验方式，滞后期数根据SC准则自动选取。单位根检验结果如表1所示。
　　检验结果表明，对于消费结构LLC、IPS、ADF和PP四种检验方法均拒绝其存在单位根的原假设，而对于产业结构IPS检验未拒绝其存在单位根的原假设，对其变量一阶差分后则显著地拒绝有单位根的原假设。由此，CR和IR满足I（1）。
　　（二）面板协整检验
　　由于面板数据满足I（1），需要进一步判别变量间协整关系是否存在。本文采用Pedroni的7个统计量和Kao的ADF统计量进行判断（见表2）。根据Pedroni的检验方法，群rho未拒绝没有面板协整关系的原假设，面板rho等其他的统计量都在10%的显著性水平上拒绝了原假设。根据Kao面板协整检方法，ADF统计量显著地拒绝没有面板协整关系原假设。综合分析后本文认为城镇消费结构和产业结构间存在面板协整关系。
　　（三）回归结果
　　由于本文侧重分析城镇居民消费结构与产业结构相关性的区域差异，考虑东、中、西部地区内部的差异性相对较小，回归模型选用变截距模型。为减少或消除截面异方差的影响，本文估计时采用截面加权法。表3和表4的Ad-R2和A-D值显示，各回归模型拟合效果较好，都通过整体性检验。

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