曾 苑

(河源职业技术学院 工商管理学院，广东 河源 517000)

随着全球产业格局大环境的变化，进一步地优化升级产业结构显得非常迫切。与此同时，各地经济快速发展，居民收入提高，居民消费观念和消费水平不断产生变化。当前，我国居民消费与产业结构均呈升级现象。消费是拉动经济发展的三辆马车之一，对推动经济增长起着重要的作用；而产业结构也是影响经济增长的重要因素；经济的增长也可能在一定程度上影响居民消费及产业结构升级。居民消费、产业结构升级及经济增长三者之间存在怎样的互动关系？

对于居民消费、产业结构升级及经济增长两两之间关系的研究文献非常丰富。相关文献表明，居民消费与产业结构升级高度相关。杨天宇和陈明玉(2018)指出，消费升级可以通过恩格尔效应和鲍莫尔效应带动产业升级，有利于产业结构迈向中高端[1]。宋毅(2018)基于 VAR 模型研究了广东农村居民消费与产业结构升级之间的关联性，发现两者存在长期互动关系[2]。大部分学者也认为居民消费与经济增长之间存在互为促进的关系。韩琦和钊阳(2019)运用面板向量自回归模型方法分析了城乡居民消费与经济增长之间的关系及其动态变化，结果表明居民消费对经济增长解释贡献度均呈递增趋势[3]。冯超(2020)统计分析了十八大以来我国居民消费与经济增长数据与资料，发现十八大以来，经济增长与居民消费之间呈正相关关系[4]。罗忠青和刘坤新(2021)通过对全国省级面板数据进行回归分析，表明消费结构趋于优化时，经济呈现高质量提升[5]。对于产业结构升级与经济增长之间的关系则存在不同的研究结论。任晓燕和杨水利(2020)认为，东中西部地区产业结构升级对经济高质量发展的影响作用存在差异[6]。但张燕(2020)则认为，产业结构升级对不同地区经济增长均具有明显带动作用[7]。史丹等(2020)通过研究也表明，产业结构升级整体上有利于推动经济高质量发展[8]。

关于居民消费、产业结构升级及经济增长三者之间的互动关系的研究相对较少。吴瑾(2017)通过分析中国2000年-2015年城乡居民消费结构，认为消费结构升级显著诱导产业结构优化调整，而产业结构的优化升级有利于实现经济持续健康增长[9]。张翠菊、张宗益(2016)通过研究认为城乡居民消费结构优化对本地区产业结构升级和经济增长具有积极的推动作用[10]。薛军民、靳媚(2019)运用了2002年-2016年的省份面板数据进行实证分析，发现东部和中西部地区消费升级都有效促进了经济增长，并主要通过产业结构合理化来促进发展质量的提高[11]。

目前，大部分研究居民消费、产业结构升级与经济增长关系的文献都是针对全国或东部与中西部地区，笔者主要是立足于经济发达的广东省，并运用PVAR模型深入探讨居民消费、产业结构升级与经济增长的互动关系，有助于提供合理的消费政策和产业政策建议，促进居民消费，推动产业结构升级，实现经济持续增长。

1 研究模型与变量描述

1.1 模型构建

文献研究表明居民消费、产业结构升级与经济增长存在互动关系，可以使用向量自回归模型(VAR)进行分析。VAR将每一个外生变量作为所有内生变量滞后值的函数来构造模型，能很好地分析变量间的动态关系。由于向量自回归模型要求分析的变量数据在时间维度层面的存续时间较长，而单个地区的变量数据样本量十分有限。为保证研究结果的稳健性，可以采集多个地区的面板时间序列数据，在VAR模型的基础上，构建面板向量自回归模型(PVAR)进行分析。PVAR模型不仅继承了传统VAR的优点，还考虑了地区的固定效应，提高了实证分析结果的精确度。

笔者的研究目的是分析广东省21市的居民消费、产业结构升级和经济增长之间动态关系，研究样本包含多个城市，适合选择PVAR模型进行实证分析，据此构建研究模型如下：

Yit=αi+A1Yit-1+A2Yit-2+…+AkYit-k+BXit+εit

(1)

式(1)中，αi表示地区效应；如果有n个内生向量，Yit为1×n维的内生向量，下标i表示城市，下标t表示年份，下标k为滞后阶数；Xit为1×m为外生向量，m为外生向量个数，A和B为待估参数向量；εit为随机扰动项，且满足:

E(yitεit)=E(xitεit)=E(αitεit)=0

(2)

1.2 样本与变量选取

笔者选取研究变量如下:①经济增长。借鉴邓文博(2020)的做法[12]，选取各市人均GDP(元)的对数来衡量，变量名为Lnpgdp。②产业结构升级。笔者首先参考陈建奇(2014)的做法[13]，计算各市产业结构高级化指标Indh=Find×1+Sind×2+Tind×3，其中，Find、Sind、Tind分别为第一产业、第二产业、第三产业比重，Indh越接近3，说明产业结构越高级，进一步将产业结构高级化指标在0～1之间标准化，得到代表产业结构升级的指标Ind=Indh/3。③居民消费。笔者借鉴崔广亮和高铁梅(2020)的做法[14]，选取各市人均社会消费品零居民消费额(元)的对数来代表，变量名为Lncom。表1是3个变量的描述性统计。

2 实证分析

2.1 数据平稳性检验

通常情况下，在运用PVAR模型进行实证分析前需要对变量的平稳性进行检验。与时间序列数据类似，面板时间序列数据的平稳性检验可以采用LLC、IPS检验方法，两种检验方法的原假设都是面板数据非平稳。表2是3个变量及其一阶滞后值的平稳性检验结果。

从表2可以看出，两种检验的结果显示3个变量最少均满足一阶差分值拒绝原假设，说明数据是平稳的，可以进行PVAR模型的分析。

2.2 滞后阶数选择

笔者使用AIC准则、BIC准则和HQIC准则来选择PVAR模型的最适合滞后阶数，运用连玉君的Stata软件程序包PVAR2程序运行结果如表3所示。以上3个标准均为指数值越小，滞后阶数越适合，故选择滞后阶数为一阶。

表3 PVAR模型滞后阶数选择标准

2.3 格兰杰因果检验

进一步选择滞后阶数为1，采用格兰杰因果检验法对居民消费、产业结构升级与经济增长之间的因果关系进行检验。分析结果如表4所示，在1%显著水平下拒绝产业结构升级不是经济增长格兰杰原因的原假设，在5%显著水平下拒绝了经济增长不是产业结构升级格兰杰原因的原假设，说明广东省的产业结构升级与经济增长存在显著双向因果关系；在10%显著性水平下拒绝了产业结构升级不是居民消费格兰杰原因的原假设，说明广东省的产业结构升级能够显著影响居民消费，但居民消费却不是产业结构升级的格兰杰原因；而经济增长和居民消费之间均接受了不是对方格兰杰原因的原假设，说明两者互相不存在因果关系。

表4 格兰杰因果检验结果

2.4 脉冲响应分析

脉冲响应函数能够全面反应各个变量之间的动态关系，它通过对模型中一个内生变量施加一个标准差的冲击对系统中各变量当期值和未来值的影响。重点分析产业结构升级对经济增长、居民消费的影响，以及经济增长对产业结构升级的影响。在基期分别对产业结构升级和经济增长施加一个标准差的正向冲击，将考察周期设定为10期，采用蒙特卡罗随机模拟200次计算得到其他内生变量的95%置信区间脉冲响应图，如图1、图2和图3所示。

图1 产业结构升级对经济增长的脉冲响应

图2 经济增长对产业结构升级的脉冲响应

图3 居民消费对产业结构升级的脉冲响应

图1显示，对经济增长施加一个标准差正向冲击，产业结构升级产生了正向的波动，第二期上升到峰值，第三期以后逐渐下降，并缓慢向0收敛；图2显示对产业结构升级施加一个标准差正向冲击，经济增长产生负向的波动，于第二期达到最低值，第三期以后缓慢回升并向0收敛；图2显示对产业结构升级施加一个标准差正向冲击，居民消费产生负向的波动，于第二期达到最低值，第三期以后缓慢回升并向0收敛于第二期达到最低值，第三期以后缓慢回升并向0收敛。

3 结论

构建了PVAR模型实证检验了广东省21市居民消费、产业结构省级和经济增长之间互动关系的差异。结果表明：①产业结构升级和经济增长为双向因果关系，经济增长对产业结构升级产生正向冲击作用，但是产业结构升级对经济增长产生负向冲击作用；②产业结构升级对居民消费具有单向因果关系，并产生负向冲击作用；③居民消费与经济增长之间并无显著因果关系。