新时期中国城市化与消费水平关系(2)

　　模型构建
　　本研究采用各省的年度截面数据，检验近来年我国的城镇化发展与消费水平的关系，同时考虑到数据的可获得性，本文选择样本区间为：2005-2010年。数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国人口统计年鉴》和各省市统计年鉴。并根据需要进行了相应的加工和处理，其中，居民的消费水平为被解释变量，第三产业占GDP的比重和各省市的城市化水平为解释变量。具体的模型构建如下：
　　C0=C+α1IS+α2UR+ε
　　其中，C表示常数项，ε为随机误差项向量。
　　实证分析
　　（一）Moran`I指数
　　首先使用Geoda软件对我国31个省份的居民消费做全局自相关检验，分析是否存在空间交互作用，结果如表1所示。
　　表1指出了2006-2010年31个省域居民消费的空间自相关Moran`I指数及其指标。结果表明，省域居民消费的Moran`I指数均在小于5%的显著性水平下通过了强有力的空间自相关的证据，这意味着居民消费在空间上随机分布的假设被拒绝了，居民消费在地理上存在着显著的正相关关系：相对较高消费水平的省域倾向于和其它消费水平高的省域邻近；相对较低消费水平的省域倾向于和其它较低消费水平的省份邻近。这说明居民消费水平在省域上是相关的。因此，不应当将其假定为一个独立的观测值，传统的经典线性回归模型的估计结果及解释是有一定偏差的。
　　（二）OLS模型结果
　　本文首先用Geoda软件对样本期间的我国各省份的居民消费水平与城市化水平、第三产业发展水平之间的关系进行传统的最小二乘法估计，结果如表2所示。
　　从表2中可以看到，样本期间内第三产业对居民消费水平的影响系数除了2009年和2010年通过5%的显著性水平检验外，其余的都一致性地通过了1%的显著性水平检验，说明第三产业对居民消费的提高有重要带动作用；省域城市化水平对居民消费水平的影响都通过了5%的显著性水平检验，这说明城市化对居民消费水平的提高是显著的。对比2006-2010年的各年省域城市化水平的系数可以发现，城市化水平的系数是逐年提高的，说明城市化对居民消费水平提高的影响程度逐渐加深，而且模型的拟合程度比较好。
　　从空间按依赖性检验可以看出，各年份的LMERR检验较LMLAG检验显著，R-LMERR检验也较LMERR检验更加显著，而且各年份的LMERR和R-LMERR的统计值均通过了1%的显著性水平检验，因此应建立空间误差模型。
　　（三）SEM模型结果
　　采用空间误差模型的估计结果如表3所示，对比表2和表3的结果的值可以看出，空间误差模型后的估计结果整体上一致好于采用加权最小二乘法估计的结果。结果表明，第三产业对居民消费水平的影响系数都一致性地通过了1%的显著性水平，结果优于传统的最小二乘法模型；城市化水平对居民消费水平的影响系数也均一致地通过了1%的显著性水平检验，省域城市化对居民消费水平的影响是显著的，对比2006-2010年的5年省域城市化水平的系数可以发现，城市化水平的系数是逐年提高的，说明城市化对居民消费水平提高的影响程度逐渐加深；各年份的空间误差系数也均一致地通过了1%的显著性水平检验，说明各省份的居民消费水平在空间上存在依赖效应，具体而言，第一，省域的经济水平相当、消费的示范效应和攀比效应导致相近的省域具有一定的相似性效应，例如，连续多年北京、天津、江苏、浙江、上海都位于第一象限，是高-高的正自相关关系的集群。第二，经济发展的政策性导向导致了消费的集聚效果，使得消费从东、中、西呈现一定的消费梯度和依赖效应。
　　结论及政策建议
　　本文通过引入空间权重矩阵对我国省域的消费水平与城市化之间的关系进行了空间计量分析，相比传统的计量模型，空间模型更适应测算区域的数据特征，得到的结果也更加可信。结果表明我国省域居民消费有明显的空间依赖性和较为明显的空间差异性，本文的空间误差模型分析证实，对我国居民消费的理论和实证研究，不能忽略地理空间效应对居民消费的影响作用。