新型城镇化发展对居民消费的影响
作者:韩丽红
来源:《商业经济研究》2018年第03期
内容摘要:本文基于我国城镇化发展影响居民消费规模和结构变迁的事实,探讨了新型城镇化发展对居民消费的影响机理,并依据2004-2016年我国省域城镇化发展与居民消费的短面板数据建立协整分析模型。研究发现,城镇化发展对居民消费具有明显正向作用,作用力度大小和区域经济发展水平的高低具有反向关系特征,揭示出城镇化发展对欠发达地区消费拉动的重要性,凸显城镇化建设对内需型经济发展的重要意义。 关键词:新型城镇化 居民消费 面板协整 引言
城镇是商品流的枢纽,也是城乡居民的消费场所,城镇化能有效贯通城乡消费市场,对促进城乡居民消费提升和消费结构改善具有重要作用。国家新型城镇化规划(2014-2020)实施以来,我国围绕新型城镇化建设进一步快速推进城乡统筹变革,在城乡基础设施和居民生活条件不断改善的同时,城乡居民消费水平也进一步提高,消费结构持续改善。随着大规模经济刺激政策的逐步退出和供给侧结构性改革的深入,如何顺应城乡居民消费升级,挖掘和释放城乡居民消费潜力,如何在更高层次上解决消费供求矛盾,使消费成为经济稳定增长的引擎和转型发展的驱动力,已是我国政府和学界关注的焦点之一。城镇化进程带来的不仅是城镇区域人口的集聚,更重要的是其引致的巨大消费需求。面对我国资源红利和人口红利空间不断压缩的基本事实,城镇化已经成为我国扩大内需的强大引擎。尽管针对城镇化发展与居民消费之间的关系已经有众多理论和实证分析的文献,比如赵永平(2015)、王平(2016)、魏楚(2017)等的研究都证实了城镇化发展对居民消费提升的积极意义,但有关我国不同地区城镇化进程影响居民消费的机制和作用力度的研究相对较少。因此,本文在探讨新型城镇化发展拉动居民消费机理基础上,以2002-2016年我国不同省市城镇化发展和居民消费的面板数据为基础,建立协整模型,进一步实证分析城镇化发展对居民消费提升的作用力度及其在不同地区之间的差异,以期对我国相关政策的制定提供启示。
我国城镇化进程影响下的居民消费规模与结构变迁
城镇化进程是乡村人口不断向城镇转移、相关产业不断向城镇集聚的过程。在这个过程中,城镇人口不断增加,城镇规模不断扩大,城镇经济的集约化程度加强,其中蕴含着现代城市生活方式的扩散与传播和地域性质的变迁。城镇经济的集聚和扩散促进民众生产生活方式的转变,城乡就业结构和需求结构发生调整,民众收入和消费的规模与结构都随之变化,社会需求总量不断增长,呈现出城镇化发展对居民消费的拉动效应。这种拉动效应主要通过两个方面表现出来:一是居民消费规模提升,二是居民消费结构优化。
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(一)城镇化发展对居民消费规模的拉动
当前,我国人均耕地面积仅0.1公顷,农户户均经营面积也只有0.6公顷,远达不到农业规模化经营的要求,已经成为阻碍农村经济发展的重要因素。根据国家统计局数据显示,目前我国城镇常住人口的比率为53.7%,户籍人口的城镇化率仅为36%,不仅远低于发达经济体80%的水平,较之与我国人均收入相近的新兴经济体的60%,也有不小的差距,城镇化发展潜力巨大。城镇化发展过程中,农村地区人口不断向城镇转移,推动了非农产业的巨大发展,这在客观上改善了我国当前农村人口多、人均农地少的局面。新型城镇化建设有利于从根本上改善农村产业结构,优化农地使用效率,推动农业生产的现代化升级,进而以现代化的生产经营模式和手段保障农业生产提效增收;而且,城镇化建设不仅推动农业生产结构的调整,有助于拓宽农民收入来源,实现农村地区收入增长,也通过非农产业的发展提供了更多就业机会,就业的扩大改善了城乡居民的收入渠道,缩小了城乡收入差距,也为居民消费增长提供了扎实的收入基础。而且,城镇化建设带来的非农产业发展不仅创造出更多就业岗位和就业机会,吸纳了更多农业富余人口,为农业规模化生产方式变革创造了条件,也使得伴随城镇人口的不断上升,农业人口在非农产业领域的就业预期改善,就业的稳定性提升,居民收入增长预期随之调整,为城乡居民消费潜力的释放奠定了产业基础。进一步地,随着农村人口向城镇的转移,增量城镇人口将带来对衣食住行、教育、医疗等方面的增量消费需求,从而带动如物流、旅游、餐饮、金融、商贸等行业的产出在质和量上的升级,从而不断推动社会总需求在更高层面上的持续拓展。这种居民生活和就业的地理结构调整所带来的收入和消费变化,有助于从质变的角度挖掘新型“人口红利”,以缓解当前不断趋弱的“人口红利”对经济发展的不利影响。2014-2016年的经济数据对此提供了佐证,见表1。
2014年国家新型城镇化规划(2014-2020)实施以来,2016年末全国常住人口城镇化率达到57.35%,和2015年相比上升1.25%,户籍人口城镇化率达到41.2%,相比2015年上升了1.3%,农村人口继续向城镇转移,2016年城镇常住人口较2015年增加2182万人,农村地区人口减少1373万人;从全国就业人口看,2016年全国就业规模为77603万人,和2015年年末相比多150多万人,增量就业主要集中于城镇,2016年城镇就业规模比2015年年末多1018万人;2016年年末居民人均可支配收入比2015年年末提高了6.3%,无论是名义增速还是实际增速,农村居民人均可支配收入的变化强于城镇居民;与此同时,居民消费在2016年较2015年提高近5%,达到64.6%,对经济增长做出了较大贡献。 (二)城镇化发展对居民消费结构优化的拉动
居民消费结构优化是城镇化发展对城乡居民消费的另一个重要影响,农村人口向城镇居民转化的过程中,受城镇居民消费观念、消费模式和消费条件的影响,原有的消费心理、消费理念和消费习惯会发生很大变化,从而产生庞大的消费需求;农村居民转化为城市人口过程中的消费行为变化,又会对原有城镇居民的消费习惯产生回馈性影响,从而引起新型城镇消费结构的持续变迁。2014-2016年我国居民消费结构变化如表2所示,反映出我国居民消费结构的升
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级,一方面是食物等消费在总消费中的比重不断降低,服务性消费比重不断提升;另一方面是民众消费观念变化、消费满意度不断提升、消费环境状况持续改善,城乡居民的品质型消费需求不断上升,如旅游、医疗、家政、家装、汽车、通信等领域消费增加迅速。以2016年为例,当年居民人均通讯、教育文娱、医疗保健等的消费比重分别为13.7%、11.2%和7.6%,较之2015年分别提高0.4%、0.2%和0.2%,汽车消费较2015年增长21.9%,每百户拥有家用汽车27.7辆,空调和冰箱较2015年分别增长11.5%和5%,消费结构持续优化。
城镇化对居民消费影响的过程从三个层面反映出来:一是由于收入渠道增加,收入水平提高,生活质量不断改善,进城农民开始将城市生活模式作为潮流加以模仿,消费心理和消费习惯向城镇居民消费趋同;二是新型城镇本身就是现代物流和信息流的枢纽,各种消费商品以及消费信息糅杂交汇,消费渠道更加丰富,消费模式空前多样,城镇消费对身处其中的居民形成巨大的消费示范和牵引作用,比如在农村地区本不受重视的健康、家政等方面的消费,进城农民却在城镇消费观念的影响下日渐关注这些领域的消费;三是城镇是商品流的枢纽,也是城乡居民的消费枢纽,城镇规模的扩张也带来消费类型的增多和消费模式的推陈出新,更多的新型消费品开始进入居民生活,大型国际化都市的消费心理逐步得到认同。多种因素的共同作用和影响,城镇化不断推动着居民消费需求的扩张,加速了居民消费结构的优化。在城镇化不断发展的基础上,城镇内部第三产业规模也不断膨胀。人口集中也使得一些具有较高规模经济门槛的行业获得快速发展,比如医疗、法律咨询、教育培训等专业技术服务和公共服务等领域消费需求日渐旺盛,各种类型消费信息传播速度加快,新产品、新服务、新消费热点不断加速成长和扩散。日益完善的公共服务设施和服务条件使得居民社会保障水平不断提高,比如城乡公共服务均等化发展带来的教育、医疗、社保、就业、养老等服务,不仅创造了巨大的就业岗位和就业机会,增加了居民收入,服务规模和质量的提升也为城乡居民生产生活提供了更高水平的保障,不断弱化了城乡居民消费的后顾之忧,形成居民消费水平提升和结构优化的重要基础力量。 模型设计
(一)变量选择与数据说明
本文采用2004-2016年我国省域城镇化发展与居民消费的面板数据建立分析模型。其中,城镇化发展水平采用了广泛认同的、国家统计局所使用的城镇化率指标,即以不同省份“城镇人口占总人口的比重”度量不同省、市、自治区的城镇化发展水平,记为CR;居民消费以常住人口为基础计算居民消费支出并剔除人口规模变动因素和价格影响,即以消费价格指数计算出以2004年不变价格为基础的各年居民消费水平,记为RC。相关数据来自2004-2016年《中国统计年鉴》、《中国城市化进程报告》和各省统计年鉴。由于城镇化率是百分比值,根据双对数面板数据模型所得到的弹性系数是城镇化率的单位增量变动对消费增长的百分数,而非城镇化率的单位变动所带来的消费增长,因此,从所研究的问题出发,本文选择半对数面板数据模型展开分析,即以居民消费水平的对数与城镇化率进行回归处理。所得到的参数估计即为城镇
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化率的单位增量变动对消费的拉动,且便于模型可能存在的异方差因素的消除。以IPS(Im Pesaran Shin)检验和Fisher PP检验和ADF检验分析各省、市、自治区的城镇化率和居民消费与收入水平对数值的单位根检验情况如表3所示,结果说明,各省、市、自治区的城镇化率和居民年人均消费的对数值是非平稳的,但其一阶差分数据平稳,变量间可能存在长期稳定关系。
然后基于Pedroni检验来判断各变量之间的协整关系。Pedroni(2004)指出,在短面板情况下,GroupADF和PanelADF的检验结果具有良好效力。检验结果如表4所示,在5%的显著性水平下,CR和lnRC之间存在协整关系。 (二)面板协整模型构建
剔除数据不完整的西藏自治区,在截面数和时长分别为N=33和T=13下建立基础面板模型为:
lnRCi,t=aRC,i+bRC,iCRi,t+ei,t,i=1,2…,t=1,2…
式中,lnRCi,t为i省在t年居民消费水平的对数值,CRi,t是i省在t年的城镇化率,a和b分别表示截距项和解释变量系数,ei,t是相互独立的随机因素且满足零均值和同方差条件。
在实际中,若各省、市和自治区之间的截距项和解释变量的系数均不相同,存在个体影响和结构变化,即面板模型应为变系数模型;若各省、市和自治区之间的截距项各不相同,但解释变量的系数均相同,则存在个体影响而无结构变化,此时面板模型应为变截距模型;若各省、市和自治区之间的截距项和解释变量的系数均相同,则不存在个体影响,面板模型应为固定系数模型。考虑到我国各省、市和自治区之间在城镇化发展、居民收入和居民消费水平方面的差异,相关模型应选择具有个体影响因素的变系数模型;由于模型存在随机效应和固定效应的差别,对此进行Hausman检验,如表5所示,在5%显著性水平下拒绝随机效应模型。这些检验说明对各省、市和自治区的城镇化发展和居民消费水平之间的短面板数据以固定效应的变系数模型进行二者之间的长期关系分析比较合适。 面板协整模型的估计与检验
在对面板模型的变系数固定效应模型的分析中,影响居民消费的各种因素,除了城镇化发展之外的其他因素,如收入变化等均纳入随机误差因素中,由于这些因素的影响存在区际之间的相关性,从而导致随机误差因素在不同省份之间具有一定的相互影响,因而估计中采用GLS估计方法,估计结果如表6所示。
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从表6可以看出,拟合优度和调整拟合优度分别为0.9912和0.9765,F统计量480.5743远大于临界值,D.W.统计量为1.0826,说明无严重的序列相关性。根据GLS回归结果,如表7所示,各个回归系数显著,P值均为0.0000,说明我国省域城镇化对居民消费的拉动作用比较显著;居民消费对城镇化发展的半弹性为正值,且最低值约为0.0523,最高值为0.1532,即城镇化发展每提高一个单位,可以拉动居民消费最低为5.23%,最高为15.32%;但各省城镇化发展对居民消费的影响存在一定差异性。为了更清晰地比较不同省份城镇化发展对区域居民消费的拉动作用,可以将面板模型的半弹性系数调整为城镇化发展对区域居民消费的贡献率,定义该贡献率(g)为城镇化带来的消费增量除以实际的居民消费增量,如表7所示。 从表7可见,无论是东部、中部还是西部,城镇化率对居民消费的半弹性系数的值均在5%-15%之间,只是中西部地区系数值的中心较东部地区略有上移,反映出城镇化率对居民消费的影响缺乏明显的地域性规律,各省、市、自治区的差异化特征比较明显,二者之间相互关系的分析需要考虑省域经济社会发展的具体情况。从城镇化发展对区域居民消费的贡献水平来看,总体上,西部地区城镇化发展对居民消费贡献值的平均水平最高,中部地区其次,东部地区最低,反映出城镇化发展在经济发展相对落后地区具有较好的拉动消费作用,城镇化过程中新增城区人口的收入提高和消费心理与消费习惯转变可能是影响区域居民消费水平的重要因素。计算全部省份的城镇化率对居民消费影响系数的平均值为0.0894,简单地看,这意味着在全国范围城镇化率提高一个百分点平均会带动消费增加8.94个百分点;计算全部省份的城镇化率对居民消费贡献值的平均水平为0.1323,这意味着在全国范围城镇化发展对居民消费带来的消费增量对实际总消费增量的贡献水平为13.23个百分点。 结论
本文基于我国城镇化发展影响居民消费规模和结构变迁的事实,探讨了新型城镇化发展对居民消费的影响机理,并依据我国省域城镇化发展与居民消费的面板数据建立协整分析模型。结果显示,无论是经济比较发达的东部地区还是经济相对落后的中西部地区,城镇化发展对居民消费的影响都缺乏稳定的一致水平,表现为面板协整模型中城镇化水平回归系数的差异。但是从总体上看,城镇化发展对居民消费具有明显的正向作用,全国范围内城镇化率的单位变化能带来居民消费水平大约8.94个百分点的变化;城镇化发展对居民消费影响力度的最大差异约为10个百分点,作用力度大小和区域经济发展水平的高低具有反向关系,这与城镇化发展在区域带来的消费增量的高低有关。这个结论佐证了城镇化建设对内需型经济发展的重要意义,而且经济相对欠发达地区加速城镇化显得格外重要。进一步地,从城镇化发展对区域居民消费的贡献率来看,西部地区城镇化发展对居民消费贡献值的平均水平最高,中部地区其次,东部地区最低,进一步揭示出城镇化发展对于经济发展相对落后地区消费拉动的重要意义。城镇化建设对居民消费影响的区域差异说明中西部城镇化建设进程中不能照搬东部经济发达地区的经验,而应该根据本地经济社会发展的实际水平和结构特征,因地制宜,灵活制定区域城镇化建设和促进消费的政策措施,这为区域发展中差异化政策的制定提供了重要的理论依据和政策启示。
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