我国城镇化背景下居民收入差距对消费的影响研究--基于动态面板数据模型的估计.pdf

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1、2015年3月天津大学学报(社会科学版)第17卷第2期Mar．2015JOURNALOFTIANJINUNIVERSITY(SOCIALSCIENCES)V01．17No．2我国城镇化背景下居民收入差距对消费的影响研究——基于动态面板数据模型的估计杨勇(1．天津大学管理与经济学部，天津300072；2．天津职业技术师范大学经济与管理学院，天津300222)摘要：在我国极力推进城镇化建设的背景下，为了考察我国城镇居民收入与消费的关系，通过动态面板数据模型与静态变截距面板数据模型的估计显示出城镇居民收入对消费的影响。城镇居民的收入与消费之间存在

2、着动态均衡机制的内部关系，城镇居民的前期收入将直接影响到当期或者后期的消费水平，且后期消费对当期消费在一定程度上产生正向影响。关键词：相对收入；动态面板数据模型；消费；城镇居民中图分类号：F047．3文献标志码：A文章编号：1008~339(2015)02—129—05当前，我国正进一步推进城镇化建设，基于目前国过去高峰收入时期对当前收入所产生的消费影响。该有企业进一步发展促使部分企业进行改革改制现状所假设认为，现期消费支出很大程度上受过去的高峰收导致的社会的激烈竞争，城镇的就业形势也愈发严峻，入的影响：消费支出随收入提高而提高，但只能随收

3、入随着农民工的大规模涌人，城市失业人员的数量持续减少而有限地减少，形成“自上不能下”的棘轮效增长，比例也越来越高。在这个过程中收入低和靠失应。当前，研究城镇居民收入对消费影响的主要方业金生活的人群的数量就更多，逐渐地城市中出现了法是因子分析法和协整分析法，但这两种方法存在一一个相对贫困的群体。这个群体使城镇居民之间的收定的不足。动态面板数据模型的使用，实现了在某种入差距越来越大，这个水平比城乡之问居民的收入差程度上弥补以上两种方法的局限性，即可以在不同的距明显更大J。同时，我国城镇居民存在消费需求不时间点上选择不同的居民收入数据作为样本来进

4、行观振的问题，而消费不振与我国城镇居民收入差距扩大测。这一方法的使用，既实现了对不同的城镇居民在之间是否存在一定的联系，正被越来越多的专家所关收入方面的不同进行分析，且对消费受居民收入不同注与探讨。的影响进行了分析。本文通过对城镇居民消费的动态从经济学角度出发，城镇居民的消费问题正成为面板数据模型的分析，重点考察了城镇居民收入差距国家与社会普遍关注的问题，根据相对收入假说消费对消费的影响和消费的“棘轮效应”。理论，消费具有不可逆性，当期的消费除了受到当期收入等因素的影响外，还被前一期消费水平影响。相对一、固定效应动态面板数据模型及估计收人假

5、说认为，收入水平是决定消费支出的主要因素。相对收入包括两层含义：一是强调较之前收入增长的截面个体变截距动态面板数据模型表达式为消费者所组成的消费群体和消费集团二者均对低收入Q：Q“一l+Xi+Ot+咖个人和群体的消费行为有示范性和攀比性；二是强调i：1，⋯，；1，⋯，收稿日期：2014~)6-26．基金项目：天津市高等学校人文科学研究基金资助项目(20122123)；天津市教育科学“十二五”规划课题基金资助项目(CEYP5007)；国家科技基础工作专项基金资助项目(2013IM030100)．作者简介：杨勇(1982一)，男，博士，副教授．

6、通讯作者：杨勇，yangyongl080@126．tom．天津大学学报(社会科学版)2015年3月y_-=y．一1+Qp++cnE=。，E={=且=ci=1，⋯，n；t=1，⋯，(8)将滞后被解释变量作为解释变量引入模型，得出式中：Q是不随时间变化的1×H阶属性外生变量向=X／3++量；是随时间变化的1×阶外生变量向量，且使它的第一个元素为1，表示为随机效应变截距中不变的Il<1；i=1，⋯，／'t；t=1，⋯，7T(2)主体部分，得出变截距为(+O／)；c=+；是11．不包含外生解释变量的动态面板数据模型估计首先考虑不包含外生解释变量的截

7、面个体变截距×1阶，』9和／3分别表示H×1阶和×1阶的参数变E[6-7]动态面板数据模型里0=1++咖n这里，随机，即假定是均值为们，方差为2们的随机变量，表示为=咖佃+。该假设的合理性在Il<1；：1，⋯，n；t=1，⋯，T(3)如果是正态分布，且是具体的给定常数c，于人们只会关心达到目的的状态结果，不会关心是如何达到这种初始状态的，只需要这种分布的结果具有则式(4)的MT估计在71较小时是存在偏估计的。则有限的均值和方差J。对于截面个体相关的估计模型，固定不变、n一∞时2．随机效应动态面板数据估计与估计一致。得假定Ot和服从正态分布，

8、初始条件的不同假定(一一．一，)：y(y一一)+(一一1)．：存在着不同的似然函数J。i=1，⋯，n；t=1，⋯，T(4)进一步把(一)作为(一)的工(1)固定下的似然函数为，．