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毕业论文代写:中国居民消费水平的地区差异及影响因素研究

来源:笔锋教育作者:论文代写网址:http://wwwibefront.com浏览数:1913 


摘要:居民消费水平是指一个国家一定时期平均享用的生活消费的产品的数量与质量,或全体消费者按人均物质与文化需要获得满足的程度。居民消费水平是拉动我国经济的主要因素之一,居民消费水平的高低从某方面反映社会经济生活状况,因此要刺激消费、扩大内需,必须找出影响居民消费水平的关键因素。本文利用2001-2015年中国省级区域全体居民消费水平数据,对我国31个省域的居民消费水平的地区差异进行研究,选取了地区生产总值、各省人口数、居民消费价格指数作为解释变量,利用我国2000-2015年的统计数字,建立了居民消费水平的经济模型,对我国居民消费水平进行了实证分析。通过对该模型的经济含义分析得出各种主要因素对我国居民消费水平的影响程度,最后以上研究基础上提出了提高我国居民消费水平的对策建议。

关键字:居民消费水平;地区差异;影响因素;计量模型分析;对策建议

Abstract: the residents' consumptionlevel refers to a country enjoy a period of time the average cost of living inquantity and quality of the product, or the per capita material and culturalneeds the degree of satisfaction. Residents' consumption level is one of themain factors of our country's economy, the level of residents' consumption fromsome aspect reflect the status of social and economic life, thus stimulatingconsumption, expanding domestic demand, must find out the key factorsinfluencing the residents' consumption level. In this paper, by using Chineseprovincial regions in 2001-2015, all the residents' consumption level data of31 provinces in China domain to study the regional difference of residents'consumption level, selected the gross domestic product (GDP), the provincialpopulation, the consumer price index as explanatory variables, using thestatistics of 2000-2015 in our country, establish the economic model ofresidents' consumption level, to make an empirical analysis of the residents'consumption level in China. By analyzing the economic meaning of the model todraw all kinds of main factors to our country the influence degree of theresidents' consumption level, and finally based on the above research putsforward the measures to improve the level of residents' consumption in China.

一、引言

居民消费水平是按国民收入或国内生产总值的使用总量中用于居民消费的总额除以年平均人口计算的,它反映一个国家或一个地区居民的一般消费水平。也指某一消费者及其家庭在某一时期所获得的消费对象的数量与质量,从效用的角度考虑也指某一消费者及其家庭某个时期的生活消费需要获得满足的程度。居民消费水平是GDP中一个重要组成部门,是拉动经济增长的三驾马车之一。

对于居民消费水平的影响因素研究由来已久,包括凯恩斯在《通论》中体处理绝对收入理论假说开始,国内外对消费水平及其影响因素的研究逐渐成熟。徐凤等运用协整理论,对改革开放以来中国经济增长与国内距您消费之间的关系进行研究,并指出两者之间存在着长期稳定的关系,消费对经济增长具有长期、稳定的促进作用。付波航等基于中国29个省份1989-2010年的面板数据,对城镇化、人口年龄结构这些人口消费环境或制度变量与居民消费之间的关系进行了实证研究。

从图中我们可以明显看出我国居民消费水平在不断快速增长。在改革开放以来,市场经济体制的不断完善发展,经济与社会发展都取得了较大的成就,我国居民收入与消费水平不断提高,居民消费结构升级和消费需求扩张成为我国经济高速增长的主要动力,特别是进入20世纪90年代以来,居民消费需求对国民经济发展的影响不断增大,对国民经济产生的拉动作用也越来越显著。消费作为经济社会发展的动力,在推动经济发展中起着很重要的作用,这一点我们可以从消费占GDP的比例中看到,在发达国家和大多数发展中国家中,消费占GDP的比例是最高的。但我国经济逐步由短缺经济走向过剩经济、由卖方市场转向买方市场,社会消费需求不足,居民消费问题显得更加突出。特别是对于如何启动内需,扩大居民消费变得越来越重要。因此,及时把握国民经济发展格局中居民消费需求变动趋势,制定符合我国现阶段情况的国民消费政策,对于提高我国经济增长速度和质量都有重要意义。

本文通过ARCGISEViewsStata等软件对各种数据进行分析,重在研究分析我国居民消费水平的地区差异及影响因素,影响因素方面主要从地区生产总值、各省人口数、居民消费价格指数三个方面进行研究分析。

二、方法与数据

(一)、方法

1、区域差异测度

本研究使用Their指数测度资源环境约束居民消费水平的区域差异程度,并进行空间分解,具体测算方法为

T(y;n)=1/n _i▒y_i/ulog y_i/u 1

T(y;n)=T(y^1,y^2,…,y^G;n)

=1/n _g▒〖∑_(i=1)^(n_g)▒(y_i^g)/u_glog (y_i^g)/u_g

=T_a+T_b

=_g▒(n_gu_g)/n_u T(y^g;n_g )+1/n _g▒n_gu_g/u log u_g/u 2

其中,T表示Theil指数,n为样本的个数,即所有省份的个数,n= 12…,n;μ为所有样本的均值;T_a为地区内差异的Theil指数;T_b为地区间差异的Theil指数;g为子群数,即所有样本可被分为g个子群,h=12,…,gu_g为第g个子群的算术平均数;T_g为第g个子群的Theil指数。

2kernel密度估计

核密度估计是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一,现已经成为研究不均衡分布的一种流行的方法。该方法的原理就是在对某一事物的概率分布情况下,如果某一个数在观察中出现了,我们可以认为这个数的概率密度很大,和这个数比较近的数的概率密度也会比较大,而那些离这个数远的数的概率密度会比较小。即该方法主要用于对随机变量的概率密度进行估计,用连续的密度曲线描述随机变量的分布形态。假设随机变量x的密度函数为f(x),在点x的概率密度可以由(3)式来估计。式中,N是观测值的个数,h为带宽,K()是核密度,它是一种加权函数或平滑转换函数,Xi为独立同分布的观测值,x为均值。

f(x)=1/Nh _(i=1)^N▒K((Xi-x)/h)3

根据Kernel密度函数的表达形式不同,核函数可以分为高斯核、Epanechnikov核、三角核、四次核等类型,选择的依据在于分组数据的密集程度。所采用的分组数据越少,选择高斯核函数的可能性越大,本文选择比较常用的高斯核函数对居民消费水平进行估计,高斯核函数的表达式如(4)式,由于非参数估计没有确定的函数表达式,我们需要通过图形对比来考察分布的变化。一般来说根据核密度估计结果的图形,可以得到变量分布的位置、形态、和延展性等三方面的信息。

K(x)=1/2πexp(-x^2/2) 4

3、空间相关性检验

关于空间权重矩阵设置,本文使用了邻接空间权重矩阵,用w_ij表示。是指如果两个空间单元之间相邻,认为二者存在空间相关;反之,不相邻则不相关。二进制的邻接空间权重矩阵元素w_ij满足式(5)。在实际测算过程中,对空间权重矩阵需要进行标准化处理。关于空间相关性检验,本文采用MoransI指数(Anselin1988)对居民消费水平(被解释变量)的空间相关性进行检验,如式(6)所示。

w_ij={(1,空间单元ij相邻,ij@0,空间单元ij不相邻,i=j)5

Moran’s I=(n_(i=1)^n▒_(j=1)^n▒w_ij(x_i-x ̅ )(x_j-x ̅ ) )/(_(i=1)^n▒_(j=1)^n▒w_ij_(i=1)^n▒(x_i-x̅)^2 〗〗)

=(_(i=1)^n▒_(j=1)^n▒w_ij(x_i-x ̅ )(x_j-x ̅ ) )/(S^2_(i=1)^n▒_(j=1)^n▒w_ij) 6

其中,S^2=1/n_(i=1)^n▒(x_i-x̅)^2 〗,x̅=1/n _(i=1)^n▒x_i n为空间单元的总数,w_ij为空间权重矩阵元素,x_i表示第i空间单元的观测值。Moran’sI指数的取值范围为[-1,├1]┤,大于0时表示存在空间正相关,其值越大,空间相关性越明显;小于0时表示存在空间负相关,其值越小,空间差异越大,否则,Moran’sI=0,则表示空间独立分布。具体到空间依赖性问题上,当目标区域数据在空间区位上相似的同时也有相似的属性值时,空间模式整体上就显示出正的空间自相关性;而当在空间上临接的目标区域数据不同寻常地具有不相似的属性值时,就呈现为负的空间自相关性;零空间自相关性出现在当属性值的分布与区位数据的分布相互独立时。除了MoransI指数,可以通过绘制Moran散点图以更加直观地描绘局域的空间集聚特征。

(二)、数据来源及变量选取

本文使用了分省面板数据,考虑开数据的可得性,本文在实际测算过程中,测算了除中国香港、澳门、台湾外的31个省、直辖市、自治区2001年至2015年的居民消费水平。同时,将上述决策单元分为东、中、西、东北三大地区,其中东部地区主要包含北京、天津、河北、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东和海南共10个省市;中部地区主要包括山西、安徽、河南、湖北、江西和湖南共6个省市;西部地区主要包括新疆、陕西、宁夏、西藏、云南、贵州、四川、重庆、甘肃、青海、内蒙古和广西共12个省市;东北地区主要包括黑龙江、吉林以及辽宁3个省市。

在计量计算过程中所使用的居民消费水平,以及选取的变量地区生产总值、各省人口数以及居民消费价格指数(CPI)等数据均来自国家统计局。变量的名称、符号及定义参考表1。考虑到其发布的数据包括通货膨胀,为消除通货膨胀的影响,所以选取2000年为基期作平减。在进行空间模型分析中,为了消除异方差的影响,对地区生产总值、各省人口数取以e为底的对数。

变量名符号      定义

居民消费水平   y     居民在物质产品和劳务的消费过程中,对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度

地区生产总值   k     本地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果

各省人口数       l      各省年末人口两年的加权平均数

居民消费价格指数  m    反映居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标

1变量的选取、符号及定义

三、中国居民消费水平的地区差异及其分解

(一)、中国居民消费水平的可视化描述

我们以我国各省居民消费水平作为指标,利用地理信息系统(ARCGIS)的可视化方法,绘制了2001年、2005年、2010年、2015年中国居民消费水平的分布图,分别如图2、图3、图4、图5所示。

22000年我国居民消费水平分布32005年我国居民消费水平分布

42010年我国居民消费水平分布52015年我国居民消费水平分布

从图中我们可以直观地发现,我国的居民消费水平存在明显的空间分布不均衡,从整体上看,东部地区的居民消费水平普遍较高,尤其是北京、上海、天津,东北地区和中部地区差别不大,但西部地区相对来说居民消费水平偏低,呈现“东高、西低”的态势。

2000年我国居民消费水平分布可由图二看出,上海处于领先地位,居民消费水平达到了11606元,北京位于第二位,达到8820元,整地均值达到5364.3元,可以看出东部地区整体居民消费水平较高;东北地区居民消费水平均值为3647元,不及东部地区的均值,其中辽宁省居民消费水平最高,达到4490元;中部地区和西部居民消费水平落后于前两个地区,前者均值为2491.667元后者均值为2379.083元,可看出中部地区领先于西部地区,中部地区是湖南省以3034元位居第一,西部地区整体较低,最高的内蒙古为2687元,不及东部地区和东北地区的均值,而最低的西藏仅为1823元,上海为其的6.07倍。

2005年,整体居民消费水平较2000年有了提高,东部地区均值达到了8291.283元,其中上海到达了16926.83元,北京也突破一万元,达到了12339.134元;东北地区的均值达到5499.615元,其中辽宁省最高为6554.3566元;中部地区、西部地区均值分别为3741.785元、3551.589元,其中居民消费水平最低的由西藏变为贵州,为2940.434,上海为其5.76倍。

2010年整体居民消费水平提高幅度变大。东部地区的均值破万,达到13307.79元,其中上海突破两万,达到25218.751元,仍为中国居民消费水平最高的省市。东北地区、中部地区、西部地区均值分别为8986.694元、6546.645元、5784.748元,其中居民消费水平最低的地变为甘肃为4209.8513元,上海为其6倍。

2015年居民消费水平大幅度提高,东部地区均值接近两万为19747.49元,上海仍为我国居民消费水平最高的省市,突破三万元,为34908.251元。东北地区和中部地区均值均突破一万,分别为14365.39元、10533.99元,西部地区也有较大提升,均值达到9651.466元,其中居民消费水平最低的仍为甘肃,为7673.9067元,但差距有所缩小,上海为其4.55倍。

通过以上分析可见居民消费水平东西分布差异很大,东部地区整体领先,其次是东北地区、中部地区,西部地区居民消费水平处于落后地位,地区分布很不均衡。但可见在研究时间区间内,东西部的差距还是在缩小的。

(二)、泰尔指数

为了进一步考察我国居民消费水平的地区差异,利用泰尔指数的测算及分解方法,得出了2000-2015年全国及东中西东北地区居民消费水平的泰尔指数,如表2所示。另外还绘制了两个图,图6为全国及地区内、地区间泰尔指数的变动趋势,图7位四大地区泰尔指数的变动趋势。

总体     地区内  地区间  东部      中部      西部      东北

2000       0.055336      0.024514      0.030822      0.045476       0.003661      0.003222      0.005791

2001       0.05448 0.023485      0.030995      0.043228      0.004066       0.003326      0.006025

2002       0.055735      0.024282      0.031454      0.045031       0.002543      0.003197      0.006601

2003       0.056633      0.024031      0.032602      0.044643       0.003105      0.002973      0.004658

2004       0.058034      0.024277      0.033757      0.044629       0.002956      0.003184      0.004921

2005       0.057098      0.023684      0.033413      0.04315 0.003425       0.003774      0.00486

2006       0.057174      0.023053      0.034122      0.041495       0.002448      0.004503      0.005309

2007       0.05655 0.023108      0.033441      0.040611      0.003608       0.006264      0.00497

2008       0.054082      0.021824      0.032257      0.037565       0.003573      0.007428      0.006319

2009       0.051939      0.020382      0.031557      0.034889       0.002856      0.007505      0.006688

2010       0.050888      0.020343      0.030544      0.034603       0.003183      0.0075   0.008027

2011       0.047164      0.019104      0.02806 0.031517      0.004954       0.007773      0.009604

2012       0.044195      0.018247      0.025948      0.029859       0.004698      0.0078   0.010784

2013       0.042341      0.017392      0.024949      0.028575       0.005187      0.007096      0.010295

2014       0.040782      0.016749      0.024032      0.027429       0.00624 0.006923      0.008929

2015       0.038889      0.015969      0.022921      0.026182       0.006094      0.006344      0.009516

2居民消费水平泰尔指数及其分解

由表1和图6可知,2000-2015年我国居民消费水平的总体泰尔指数呈下降趋势,除了2001-2004年略有上升外,其他年度下降幅度明显,其中泰尔指数最高值为20040.058034,最低值为20150.038889。地区间与地区内居民消费水平的泰尔指数与总体泰尔指数变动趋势大体相同,均随年度呈下降趋势。

通过观察分析图7可得,东部地区数值最大,而西部、中部、东北地区差别不大。这说明东部地区的省份之间居民消费水平的差异较大,其他三个地区之间居民消费水平相对平均。从各地区泰尔指数变化趋势来看,东部地区泰尔指数呈下降趋势,而其他三个地区泰尔指数呈上升趋势,其中东北地区上升幅度最为明显,最高值出现在2012年,最低值出现现在2005年。中部地区和西部地区上升幅度较小,中部地区在2000-2007年呈小幅度上升趋势,2008-2015年租相对趋于稳定;西部地区呈波动上升趋势,整体呈现有升有降的趋势,最高值出现在2012年,最低值出现在2004年。

(三)、Kernel密度估计

本文用高斯核密度函数获得了我国31个省、自治区、直辖市的密度函数估计二维图,如图89101112分别为2000-2015年我国及四大地区居民消费水平的核密度函数图。

8、我国居民消费水平的分布演进

8从整体上呈现了我国居民消费水平在研究年度内的分布演进。相较于2000年,2005年的核密度函数中心略向右移,峰值明显变小,且波峰变宽变化区间变大,说明2005年我国居民消费水平的地区差异变大,同时波峰数表明200年出现的两极分化现象在2005年依然存在。于2005年相比,2010年核密度函数中心继续向右移动,峰值明显减小,波峰变宽且变化区间进一步变大,表明相较于2005年,2010年我国居民消费水平差异进一步增大,同时通过对波峰数的观察发现,两级分化现象已经有了很好的改善。2015年与2010年相比,密度函数中心进一步右移,峰值又减小,波峰进一步变宽,变化区间进一步扩大,这说明我国居民消费水平差异进一步变大,两级分化现象有所缓和。综上可得,我国居民消费水平的地区差异呈上升趋势逐年增大,两级分化正在逐渐削减。

9、东部地区居民消费水平的分布演进

10、中部地区居民消费水平的分布演进

9从整体上呈现了东部地区省份间居民消费水平在研究年度内的分布演进。可以看出,相比于2000年,2005密度函数向右移动,峰值降低,双峰现象有所减弱,同时变化范围增大,表明2005年东部地区省份之间居民消费水平差异进一步扩大,但两极分化现象有所改善,不过依然存在。相比于2005年,2010年密度函数进一步右移,峰值变小,双峰现象基本消失,同时变化区间扩大,这表明2010年东部地区各省份之间居民消费水平差异增大,两极分化进一步减弱。相比于2010年,2015年东部地区居民消费水平核密度函数进一步右移,峰值下降,变化区间扩大,说明2015年东部各省份之间差异进一步扩大,但两级分化现象基本消失。综上可知,我国东部地区各省份之间居民消费水平的地区差异存在扩大的趋势,同时近年来两级分化现象基本消失。

10从整体上呈现了中部省份间居民消费水平在研究年度内的分布演进。由图可知,相较于2000年,2005年核密度函数明显右移,函数区间变化不大,波峰向下移动,函数右侧出现了另一个波峰,说明与2000年相比,20005年中部地区各省份间居民消费水平差异扩大,并且出现了两极分化现象。2010年核密度函数比2000年右移,函数峰值减小,区间明显变大,说明2010年差异进一步扩大,但两极分化现象有多缓和。2015年与2010年相比,核密度函数峰值明显右移,同时峰值进一步减小,波峰变得更加平缓,右侧又出现了一个波峰,这说明2015年中部地区各省份之间居民消费水平进一步扩大,同时两极分化现象严重。综上可知,我国中部地区各省之间居民消费水平有扩大的趋势,并且显现出两级分化现象,并且有增大的趋势。

11、西部地区居民消费水平的分布演进

11从整体上呈现了我国西部地区居民消费水平在研究年度内的分布演进。相较于2000年,2005年的核密度函数中心略向右移,峰值明显变小,且波峰变宽变化区间变大,同时出现了双峰,说明2005年我国西部地区各省份间居民消费水平的地区差异变大,并且出现两级分化现象。于2005年相比,2010年核密度函数中心继续向右移动,峰值明显减小,波峰变宽且变化区间进一步变大,表明相较于2005年,2010年我国西部地区各省份间居民消费水平差异进一步增大,同时通过对波峰数的观察发现,两级分化现象基本消失。2015年与2010年相比,密度函数中心进一步右移,峰值略有减小,波峰进一步变宽,变化区间进一步扩大,并且在右侧出现一个波峰,这说明我国西部地区各省份间居民消费水平差异进一步变大,又出现两级分化现象。综上可得,我国西部地区各省份间居民消费水平的地区差异呈上升趋势逐年增大,并且存在两级分化现象。

12、东北地区居民消费水平的分布演进

12从整体上呈现了我国东北地区居民消费水平在研究年度内的分布演进。相较于2000年,2005年的核密度函数中心略向右移,峰值明显变小,且波峰变宽变化区间变大,说明2005年我国东北地区各省份间居民消费水平的地区差异变大,并且两级分化现象依然存在。于2005年相比,2010年核密度函数中心继续向右移动,峰值略减小,波峰变宽且变化区间进一步变大,表明相较于2005年,2010年我国西部地区各省份间居民消费水平差异进一步增大,同时依然存在严重的两级分化现象。2015年与2010年相比,密度函数中心进一步右移,峰值略有减小,波峰进一步变宽,变化区间进一步扩大,这说明我国西部地区各省份间居民消费水平差异进一步变大,两级分化现象严重。综上可得,我国东北地区各省份间居民消费水平的地区差异逐年上升,并且存在严重的两级分化现象。

四、中国居民消费水平的影响因素研究

(一)、空间相关性检验

为了检验我国居民消费水平的分布是否存在空间相关性,本文选用空间统计学中的MoransI指数对其相关程度进行测度。表3提供了在空间邻接权重矩阵基础上我国居民消费水平分布的MoransI指数测度结果。

3居民消费水平的MoransI指数

由表可知,空间邻接权重矩阵在5%的水平下显著异于0MoransI指数均大于0,这表示我国居民消费水平具有显著的正向空间自相关关系,即我国居民消费水平在空间分布上呈现一定的空间集聚现象。通过MoransI统计量表明我国各个区域全体居民消费水平的全域空间相关性是显著的,但该统计量不能显示局域地区的之间居民消费水平水平空间集聚的确切特征和模式。基于此,通过局部MoransI指数进行分析。

借助Moran散点图能够较为直观的刻画出局域空间相关性。Moran散点图分为四个象限,分别对应于区域单元与其相邻单元之间的四种类型的局部空间联系形式:第一象限代表了高观测值的区域单元被同是高观测值的区域所包围的空间联系形式,称为高-高集聚类型(HH);第二象限代表了低观测值的区域单元被同是高观测值的区域所包围的空间联系形式,称为低-高集聚类型(LH);第三象限代表了低观测值的区域单元被同是低观测值的区域所包围的空间联系形式,称为低-低集聚类型(LL);第四象限代表了高观测值的区域单元被同是低观测值的区域所包围的空间联系形式,称为高-低集聚类型(HL)。基于此,Moran散点图能够识别出样本单元属于哪一种局部空间集聚类型。如图13141516分别绘制了2000年、2005年、2010年、2015年空间邻接权重下Moran散点图。

132000年居民消费水平Moran散点图14 2005年居民消费水平Moran散点图

152010年居民消费水平Moran散点图16 2015年居民消费水平Moran散点图

从图13可知,在邻接空间权重矩阵基础上,处于二、四象限的省份较少,第二象限有5个,这些省份的居民消费水平表现为LH集聚类型;第四象限仅有2个,这些省份的居民消费水平表现为HL集聚类型。处于第一象限的省份有6个,这些省份的居民消费水平表现为HH集聚类型。大多数省份都处于第三象限,这18个省份的居民消费水平表现为LL集聚类型。从图14可知,处于二、四象限的省份较少,第二象限有5个,这些省份的居民消费水平表现为LH集聚类型;第四象限仅有3个,这些省份的居民消费水平表现为HL集聚类型。第一象限有6个省份,这些省份的居民消费水平表现为HH集聚类型。大多数省份都处于第三象限,这17个省份的居民消费水平表现为LL集聚类型。从图15可知,大部分仍集聚在第三象限,这17个省份的居民消费水平表现为LL集聚类型。第一象限有6个,第二象限有5个,第四象限仅有3个。从图16可知,第一象限有5个,第二象限有5个,第四象限仅有3个。大多数省份仍位于第三象限,这18个省份的居民消费水平表现为LL集聚类型。

通过以上分析可知,多数省份位于一、三象限,尤其是第三象限,这说明居民消费水平高的周围是居民消费水平高的,居民消费水平低的周围是居民消费水平低的,这进一步说明了我国的居民消费水平存在明显的空间依赖性和空间集聚性。

(二)、模型估计结果分析

1、空间计量模型的选取

空间相关性表现出的空间效应可以用空间滞后模型和空间误差模型来刻画。空间滞后模型是指当被解释变量之间的空间依赖性对模型显得非常关键而导致了空间相关,描述的是空间实质相关。其经济学意义是如果所关注的经济变量存在利用空间矩阵表示空间相关性,则仅仅考虑其自身的解释变量不足以很好的估计和预测该变量的变化趋势,而在模型中考虑适当的由于空间结构造成的影响,便可以较好的控制这一空间效应造成的影响。空间误差模型是指模型的误差项在空间上相关,描述的是空间扰动相关和空间总体相关。其经济学意义在于,在某一个截面个体发生的冲击会随着这一特殊的协方差结构形式而传递到相邻个体,而这一传递形式是具有很长的时间延续性并且是衰减的,也就是说,空间影响具有高阶效应。

本文采用面板数据进行研究,考察地区生产总值,各省人口数,居民消费价格指数对居民消费水平的影响程度。由此构建了SAR模型(式(7))、SDM模型(式(8))以及SEM模型(式(9))。

y_t=ρwy_t+βx_t+ε7

y_y=ρwy_t+βx_t+θwx_t+ε8

y_y=βx_t+v,v=wv_t 9

在模型中,y是因变量;x是解释变量;w是空间权重矩阵;ρ为空间回归相关系数,反映了样本观测值中的空间依赖作用,即相邻区域的观测值wy_t对本地区观察值y的影响方向和程度;参数β表示本地区的变量对本地y的影响,属于直接效应,θ表示外地区的变量对本地区y的影响,属于间接效应,为空间溢出。Ε表示随机误差项,参数衡量了样本观察值的误差项引起的一个区域间溢出部分。

2实证结果分析

本文基于Hausman检验选择固定效应或随机效应,检验得到的结果伴随概率p0.000,所以得出结论固定效应的估计系数比随机效应更为合理,基于此本文后续列出的模型回归结果均为固定效应的。表4报告了邻接空间权重下SLM模型、SDM模型和SEM模型的具体估计结果。

模型     SAR      SDM      SEM

Main    

lnk 0.5478078***

(17.17) 0.5049016***

(13.39) 0.6951903***

(33.93)

lnl  -0.2416996***

(-4.53)  -0.1182646

(-1.48)  -0.1995423***

(-3.55)

m   .0037585***

(5.91)   0.0041679***

(3.44)   0.0053395***

(8.18)

Spatial  

rho 0.232456***

(5.85)   0.1367463**

(2.46)  

lambda 0.0584147

(1.02)

Variance      

sigma2_e     0.0030411***

(15.71) 0.002982***

(15.72) 0.0032775***

(15.74)

Wx      

lnk 0.1410681***

(2.73)  

lnl  -0.3232521**

(-2.28)  

m   -0.000666

(-0.46)  

Number of obs   496 496 496

R2 0.9846   0.9847   0.9835

Log-likelihood   730.3397      737.3049      714.7415

AIC      -1450.679     -1458.61       -1419.483

附注1tstatistics in parentheses * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001

4空间面板模型估计结果

从总体估计结果来看,模型的R2均超过0.98,反映出模型能够较好地拟合变量数据集。进一步通过赤池信息准则(AIC)以及对数似然函数值(Log-likelihood,LogL)在不同模型中进行选择,发现与SAR模型、SEM模型相比,SDM模型的AIC值最小,Log-likelihood的值最大,SDM模型的回归结果更加合理。为了更好的分析居民消费水平的各类因素的空间影响效应,本文基于空间德宾模型的估计结果,又做出了空间直接效应、间接效应及总效应的测算和分解,如表5

效应     变量      邻接空间权重

直接效应    lnk  0.5128523***

(13.67)

lnl  -0.1323235*

(-1.79)

m   0.0042539***

(3.78)

间接效应    lnk  0.2344798***

(5.61)

lnl  -0.3805293**

(2.60)

m   -0.000158

(-0.11)

总效应 lnk  0.7473321***

(28.92)

lnl  -0.5128528***

(-4.38)

m   0.0040958***

(4.93)

附注2tstatistics in parentheses * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001

5空间溢出效应的分解

1)、考察地区生产总值对居民消费水平的影响效应

地区生产总值对居民消费水平的直接效应在1%水平下显著为正,当地区生产总值提升一个单位时,该省份居民消费水平提高0.5128523个单位。发达的经济水平能够促进居民消费水平的提高。同时,地区生产总值对居民消费水平的间接效应在1%水平下显著为正,当本省的地区生产总值提升一个单位时,与之临接的其他省份居民消费水平将提高0.2344798个单位。表明经济发展的带动作用能让相邻地区居民消费水平升高。将二者综合起来可获得地区生产总值对居民消费水平的总效应,可以看出,地区生产总值对居民消费水平的总效应为正,且在1%检验水平下的显著性异于0,这说明地区生产总值对居民消费水平具有显著性的正相关关系,地区生产总值的提高将有助于提升居民消费水平。

2)、考察各省人口数对居民消费水平的影响效应

各省人口数对居民消费水平的直接效应在10%水平下显著为负,当人口数提升一个单位,该省份居民消费水平下降0.1323235个单位。说明人口数与居民消费水平存在负相关关系。同时,人口数对居民消费水平的间接效应在5%水平下显著为负,当本省的人口数提升一个单位时,与之临接的其他省份居民消费水平将降低0.3805293个单位。表明人口的增多能让相邻地区居民消费水平降低。从总效应可以看出,人口数对居民消费水平的总效应在1%检验水平下的显著为负,这说明各省人口数对居民消费水平具有显著性的负相关关系,人口增多会降低居民消费水平。

3)、考察居民消费价格指数对居民消费水平的影响效应

居民消费价格指数对居民消费水平的直接效应与间接效应呈同向影响关系。居民消费价格指数对居民消费水平存在显著的正向影响,当居民消费价格指数提升一个单位时,该省份居民消费水平提高0.0042539个单位。居民消费价格指数对居民消费水平的间接效应估计值没有通过显著性水平检验,可见居民消费价格指数的变化对相邻省份之间没有显著的空间扩散效应。综合直接效应以及间接效应可知,居民消费价格指数对居民消费水平的总效应在1%水平下显著为正,这说明居民消费价格指数对居民消费水平具有显著性的正相关关系。

五、结论与建议

(一)、结论

ArcGIS2000-2015年我国居民消费水平进行了可视化分析,表明我国居民消费水平存在明显的空间分布不均衡,东部地区的居民消费水平普遍较高,西部地区相对来偏低,呈现“东高、西低”的态势。为进一步考察我国居民消费水平的地区差异,首先利用泰尔指数及其分解方法研究我国居民消费水平的省际间差异,得出结论:我国省际间的居民消费水平分布呈现明显的地区差异特征,地区间差异大于地区内差异,四大地区中东部地区居民消费水平差异最大且差异水平呈下降趋势,东北、西部、中部地区差异水平均总体呈逐年上升趋势。其次利用核密度函数估计方法对我国居民消费水平的分布演进进行研究,结论为:我国居民消费水平的分布演进不论是从整体来看还是从四大地区来看,居民消费水平均呈逐年上升趋势,同时伴随着一定程度的两极分化。

通过构建空间计量模型对我国居民消费水平的影响因素进行经验分析,得出结论如下:MoransI指数测算表明我国居民消费水平分布存在显著的全局空间相关性,Moran散点图表明我国居民消费水平表现出显著的集聚特征。采用空间邻接权重,通过计量模型从地区生产总值、各省人口数和居民消费价格指数三个方面对我国居民消费水平进行分析,表明一个省份的居民消费水平不仅受到本省因素的影响,还会受到其他省份因素的或正或负的影响,因此省际间居民消费水平的提高必须考虑时空的影响。

(二)、建议

一是努力提高国民生产总值。后进地区要加快改革开放步伐,增强自身发展的活力。适时调整区域政策,大力发展扶贫政策是缩小居民消费水平地域差异的重要举措,比如西部大开发。二是控制通货膨胀。政府有必要建立通货膨胀的预警和调节机制,以此来保证我国经济的健康、可持续发展三是严格控制人口增长。我们要继续实行计划生育政策,实现控制人口规模的既定目标。根据我国人口现状和经济发展水平,要把控制人口出生率、提高人口素质和解决人口老龄化等问题通盘考虑,制定一个合理增长、提高质量、优化年龄结构的综合人口方案。

参考文献:

[1]刘华军,. 环境污染、时空依赖与经济增长[J].经济研究.2014

[2]刘华军,.中国二氧化碳排放强度的地区差异分析[J].统计研究.2012

[3]刘华军,杨.中国二氧化碳排放的分布动态与演进趋势[J].资源科学.2013

[4]刘华军,何礼伟.中国人口老龄化的空间非均衡及分布动态演进[J].人口研究.2014

[5] 储德银,经庭如.我国城乡居民消费影响因素的比较分析[J].中国软科学,2010,(4):99-105.

[6] 庞皓:《计量经济学(第二版)》,科学出版社,2010年版。

[7] [ ]威廉•H•格林:《计量经济分析(第五版)》,中国人民大学出版社。

[8] [ ]多恩布什•费希尔•斯塔兹:《宏观经济学(第七版)》,中国人民大学出版社,2009年版。

[9]郝卉.居民消费水平影响因素的计量分析[J].经济纵横,2011 ( 08)

[10]李子奈.计量经济学[M].北京.高等教育出版社,200007

[11]郝卉.居民消费水平影响因素的计量分析[J].经济纵横.

[12]马立平.居民消费定量研究——方法与应用.

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