李少勇，胡敏怡，王尚九，陳巧娜，余煥杰，竇文江

（1.韶關(guān)學(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，廣東 韶關(guān) 512005；2.韶關(guān)學(xué)院 信息工程學(xué)院，廣東 韶關(guān) 512005）

廣東省2020 年GDP 超11 萬億元，連續(xù)32 年居全國首位，年均增長率保持在12.33%左右［1］.與經(jīng)濟(jì)高增長不同的是，廣東省居民消費(fèi)率由2000 年的52.9%下降至2020 年的49.4%，整體呈下降趨勢，與世界主要經(jīng)濟(jì)體或相同人均GDP 水平的地區(qū)相比，廣東省居民消費(fèi)率明顯偏低［2-3］，表明廣東省經(jīng)濟(jì)發(fā)展可能難以滿足人民的美好生活需要，不符合廣東省高質(zhì)量發(fā)展的要求［4］.

針對居民消費(fèi)意愿低導(dǎo)致的內(nèi)需不足問題，國內(nèi)學(xué)者對其成因進(jìn)行了多角度的探討.盛來運(yùn)等基于微觀家庭面板數(shù)據(jù)探討了人口結(jié)構(gòu)變動對居民消費(fèi)的影響，結(jié)果顯示，少兒撫養(yǎng)比對家庭平均消費(fèi)率起負(fù)向影響，且老齡化加劇不利于平均消費(fèi)率產(chǎn)生但有助于提高消費(fèi)收入彈性［5］.付波航等通過建立動態(tài)面板模型，在考察城鎮(zhèn)化水平和人口結(jié)構(gòu)的同時(shí)，增加了利率、通貨膨脹率、財(cái)政政策等控制變量，探討它們可能對居民消費(fèi)產(chǎn)生的影響，實(shí)證結(jié)果顯示，城鎮(zhèn)化水平的提高對居民消費(fèi)起到了積極的促進(jìn)作用，人口年齡結(jié)構(gòu)的變遷是居民消費(fèi)率下降的原因之一，而利率、通貨膨脹率、財(cái)政政策等對居民消費(fèi)的影響不大［6］.邱俊杰等［7］和畢玉江等［8］探討了消費(fèi)慣性對居民消費(fèi)的影響，結(jié)果表明，居民消費(fèi)水平與其一期滯后項(xiàng)正相關(guān)，即消費(fèi)慣性對居民消費(fèi)有正向的促進(jìn)作用.此外，學(xué)者們還探討了勞動收入差距［9］、消費(fèi)結(jié)構(gòu)［10］等變量對居民消費(fèi)率的影響.

對廣東省18 個(gè)地級市2000—2020 年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用動態(tài)面板GMM 估計(jì)，旨在探究人口年齡結(jié)構(gòu)變動和居民消費(fèi)慣性對居民消費(fèi)低迷的影響，并提供應(yīng)對策略.同時(shí)，還將探討如何應(yīng)對廣東省人口老齡化問題，以期為相關(guān)政策的制定提供參考.

1 計(jì)量模型構(gòu)建及數(shù)據(jù)描述

1.1 計(jì)量模型構(gòu)建

借鑒前述研究，選用簡約型消費(fèi)模型作為研究模型，該模型不依賴于特定的理論或環(huán)境，因此具有一定的通用性［6-7，11］.將解釋變量分為：基本變量、人口環(huán)境變量（筆者主要關(guān)注的變量），以及其他控制變量.據(jù)此，可建立基本的面板回歸方程：

其中，HCRit為i地區(qū)居民在t時(shí)期的居民消費(fèi)率，μi為不可觀測的地區(qū)個(gè)體效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動項(xiàng).

基本變量采用人均收入增長率（IGR）.大多消費(fèi)理論和實(shí)證研究均顯示出，收入是影響消費(fèi)的一個(gè)重要因素［12-13］，因此，人均收入增長率應(yīng)是影響居民消費(fèi)率的重要變量［6］.

人口環(huán)境變量Y，包括少兒撫養(yǎng)比（DRC）、老年撫養(yǎng)比（DRE）、性別比（GR）.

對居民消費(fèi)率有潛在影響的控制變量Z，包括：（1）通貨膨脹率（IR）.賈洪文等和馬樹才等的研究表明，價(jià)格波動或宏觀經(jīng)濟(jì)的不確定性會影響人們對未來商品價(jià)格的預(yù)期，從而進(jìn)一步影響居民的消費(fèi)行為［14-15］.（2）工業(yè)產(chǎn)值占比（PIO）.王芳等研究表明，合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能顯著促進(jìn)居民消費(fèi)［16］；（3）財(cái)政支出占比（PFE）.財(cái)政支出對居民消費(fèi)有正向促進(jìn)作用，對提升民生幸福有顯著影響［17-18］.

在分析不同因素對居民消費(fèi)率的影響時(shí)，將面板回歸方程（1）簡化，僅考慮基本變量和人口環(huán)境變量，即有式（2）的基本模型：

然后，在式（2）的基礎(chǔ)上，將可能對居民消費(fèi)率產(chǎn)生潛在影響的控制變量Z納入回歸方程，得到擴(kuò)展模型，即：

考慮到居民消費(fèi)行為存在消費(fèi)慣性，將居民消費(fèi)率的一階滯后項(xiàng)加入到模型（3）中，得到最終的動態(tài)面板模型為：

式（4）中，HCRit-1為地區(qū)居民在t-1 時(shí)期的居民消費(fèi)率，IGRit、DRCit、DREit、GRit、IRit、PIOit和PFEit分別表示i地區(qū)t時(shí)期的人均收入增長率、少兒撫養(yǎng)比、老年撫養(yǎng)比、性別比、通貨膨脹率、工業(yè)產(chǎn)值占比和財(cái)政支出占比.考慮到模型（4）因包含居民消費(fèi)率一階滯后項(xiàng)所帶來的可能存在的內(nèi)生性問題，同時(shí)為了克服遺漏變量問題，選擇采用動態(tài)面板系統(tǒng)GMM 估計(jì)方法［6，11］.

1.2 數(shù)據(jù)來源及描述

筆者采用2000—2020 年廣東省18 個(gè)地級市的面板數(shù)據(jù)，其中云浮、河源、陽江等3 市因數(shù)據(jù)大面積缺失，所以模型的實(shí)證分析中沒有將這3 個(gè)城市包括在內(nèi).表1 列出了模型（4）中各變量的定義及描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果.其中，居民消費(fèi)率（HCR）、人均收入增長率（IGR）、少兒撫養(yǎng)比（DRC）、老年撫養(yǎng)比（DRE）、性別比（GR）、地區(qū)通貨膨脹率（IR）、工業(yè)產(chǎn)值占比（PIO）和財(cái)政支出占比（PFE）的數(shù)據(jù)均取自2000—2020 年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《廣東統(tǒng)計(jì)年鑒》與18 個(gè)地級市的統(tǒng)計(jì)年鑒或經(jīng)過簡單計(jì)算得到［6-7，11］.

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì) %

2 實(shí)證結(jié)果

2.1 基本模型

由表2 第2、3 列的估計(jì)結(jié)果可知，Hausman 檢驗(yàn)的P值為0.098 3，故應(yīng)選擇隨機(jī)效應(yīng)模型.結(jié)果顯示，在控制其他變量的前提條件下，人均收入增長率每增加1%，居民消費(fèi)率將減少0.42%，少兒撫養(yǎng)比每上升1%將導(dǎo)致居民消費(fèi)率下降0.58%，老年撫養(yǎng)比每上升1%將導(dǎo)致居民消費(fèi)率增長0.16%，而性別比的系數(shù)在隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)中均不顯著.因此，基本模型的估計(jì)結(jié)果表明，人均收入增長率、少兒撫養(yǎng)比與居民消費(fèi)率負(fù)相關(guān)，老年撫養(yǎng)比與居民消費(fèi)率正相關(guān)，該結(jié)果與生命周期假說預(yù)期不完全一致，與王宇鵬提出的觀點(diǎn)相符［19］.

表2 靜態(tài)模型的估計(jì)結(jié)果

2.2 擴(kuò)展模型

通過添加通貨膨脹率、工業(yè)產(chǎn)值占比和財(cái)政支出占比等3 個(gè)潛在解釋變量，將模型（2）擴(kuò)展為模型（3），進(jìn)一步檢驗(yàn)基本模型識別的穩(wěn)健性.表2 第4、5 列擴(kuò)展模型的估計(jì)結(jié)果顯示，Hausman 檢驗(yàn)P值為0.005，故擴(kuò)展模型應(yīng)選擇固定效應(yīng).此時(shí)，人均收入增長率、老年撫養(yǎng)比的參數(shù)正負(fù)與基本模型中一致，而少兒撫養(yǎng)比的參數(shù)符號由負(fù)變?yōu)檎?，同時(shí)檢驗(yàn)結(jié)果變得不顯著，性別比系數(shù)依然是不顯著的.在新增解釋變量中，通貨膨脹率的系數(shù)在隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)中均不顯著，工業(yè)產(chǎn)值占比和財(cái)政支出占比對居民消費(fèi)率均有顯著影響，可初步認(rèn)為提升工業(yè)產(chǎn)值占比和財(cái)政支出占比有助于提升居民消費(fèi)率.

2.3 動態(tài)模型

為了避免遺漏變量的偏誤，采用滯后一期的居民消費(fèi)率作為消費(fèi)慣性的替代變量，將靜態(tài)面板模型（3）轉(zhuǎn)化為動態(tài)面板模型（4），使用差分GMM 方法和系統(tǒng)GMM 方法對模型（4）進(jìn)行估計(jì)，并進(jìn)行聯(lián)合顯著Wald 檢驗(yàn)和Sargan 檢驗(yàn).結(jié)果顯示，系統(tǒng)GMM 的工具變量有效，而差分GMM 的工具變量無效.因此，筆者主要分析系統(tǒng)GMM 的估計(jì)結(jié)果.通過AR（2）檢驗(yàn)，表明擾動項(xiàng)不存在二階自相關(guān)，即差分GMM 與系統(tǒng)GMM 成立，因此初步認(rèn)為所設(shè)定的動態(tài)模型是合理的.

由表3 可知，居民消費(fèi)率與上一期居民消費(fèi)率存在正相關(guān)關(guān)系（表3 第4、5 列），同時(shí)“兩步估計(jì)”的結(jié)果具有顯著性，這表明居民的消費(fèi)行為呈現(xiàn)出較強(qiáng)的慣性［11］.估計(jì)結(jié)果表明（見表3），人均收入增長率、少兒撫養(yǎng)比和老年撫養(yǎng)比的影響是顯著的，但少兒撫養(yǎng)比的估計(jì)結(jié)果與靜態(tài)模型相反，而性別比系數(shù)由靜態(tài)模型的不顯著變?yōu)轱@著.根據(jù)動態(tài)模型的估計(jì)結(jié)果，少兒撫養(yǎng)比和老年撫養(yǎng)比對居民消費(fèi)率產(chǎn)生的影響符合生命周期理論的預(yù)期，且現(xiàn)階段廣東省居民消費(fèi)率斷崖式下降與社會整體撫養(yǎng)系數(shù)的降低密切相關(guān)［7］.經(jīng)系統(tǒng)廣義矩兩步估計(jì)，工業(yè)產(chǎn)值占比的估計(jì)結(jié)果不顯著，表明工業(yè)儲蓄對居民消費(fèi)沒有影響，這與以往的研究結(jié)果一致［7］.工業(yè)產(chǎn)值變得不顯著，說明目前廣東省的工業(yè)生產(chǎn)水平較低，當(dāng)前水平并不能滿足現(xiàn)階段居民的消費(fèi)需求，無法真正有效地拉動居民消費(fèi).財(cái)政支出占比的估計(jì)結(jié)果都強(qiáng)顯著，且與居民消費(fèi)率正相關(guān)，可認(rèn)為財(cái)政支出的增加能解決居民消費(fèi)不振.部分變量估計(jì)系數(shù)在靜態(tài)與動態(tài)模型中不一致的原因可能是：靜態(tài)模型中不包含居民消費(fèi)習(xí)慣，且不同年齡結(jié)構(gòu)的消費(fèi)者的消費(fèi)傾向不一致，故靜態(tài)模型中可能遺漏部分重要變量.筆者還嘗試將“性別比”引入居民消費(fèi)率模型中，結(jié)果顯示性別比系數(shù)為正，說明性別比的上升有助于居民消費(fèi)率提高，初步認(rèn)為廣東省家庭消費(fèi)領(lǐng)域中存在對女性的性別歧視.

表3 動態(tài)面板的估計(jì)結(jié)果

3 結(jié)束語

選取2000—2020 年廣東省18 個(gè)地級市的面板數(shù)據(jù)和動態(tài)面板GMM 估計(jì)，分析了廣東省人口年齡結(jié)構(gòu)和消費(fèi)慣性對居民消費(fèi)率的影響，結(jié)果顯示少兒撫養(yǎng)比、老年撫養(yǎng)比、性別比以及財(cái)政支出占比與居民消費(fèi)率呈正相關(guān).與此同時(shí)，其它變量如人均收入增長率、消費(fèi)慣性等對居民消費(fèi)率的影響十分顯著.實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段廣東省居民消費(fèi)率斷崖式下降與社會整體撫養(yǎng)系數(shù)的下降密切相關(guān).從廣東省目前人口年齡結(jié)構(gòu)的變動趨勢來看，未來，廣東省的老齡化問題將會逐漸加劇，這意味著老年撫養(yǎng)比對居民消費(fèi)率的影響可能會更加顯著.

基于這些結(jié)論，提出建議：（1）政府可以制定相關(guān)優(yōu)惠政策，從教育、醫(yī)療、住房、稅收和生育休假等多方面，減輕育齡夫妻的生養(yǎng)成本，實(shí)現(xiàn)人口年齡結(jié)構(gòu)的改善，促進(jìn)居民消費(fèi)意愿提升；（2）通過政策鼓勵企業(yè)加強(qiáng)技能培訓(xùn)和人才引進(jìn)，幫助居民提高就業(yè)和薪資水平，同時(shí)，優(yōu)化財(cái)政支出結(jié)構(gòu)，增加對消費(fèi)的支持，如降低個(gè)人所得稅率、擴(kuò)大消費(fèi)稅減免范圍等，提高居民消費(fèi)能力；（3）積極推動消費(fèi)升級，鼓勵居民消費(fèi)更多的高品質(zhì)、高附加值產(chǎn)品和服務(wù)，同時(shí)提高消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)力度，增強(qiáng)消費(fèi)者信心；（4）加強(qiáng)財(cái)政支出對于民生領(lǐng)域的投入，提高社會保障水平，特別是關(guān)注老年人的養(yǎng)老、醫(yī)療等問題，增強(qiáng)老年人的消費(fèi)信心和能力.