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user: 4. 多层模型的建立及分析 4.1. 变量选取及数据来源 4.1.1. 变量与指标选取 基于嵌入性视角下的消费函数理论模型：当期消费支出 C t 不仅受当期收入 Y t 和前期消费 C t − 1 影响，还会受消费活动所嵌入的社会环境影响。 层一变量：选取31个省级行政区的城镇居民当期人均最终消费支出 C t 作为第一层的被解释变量。 其中， C t = 第 t 年 城 镇 居 民 最 最 消 费 支 出 第 t 年 城 镇 总 人 口 数 。城镇居民家庭人均可支配收入 Y t 和城镇居民前一期人均最终 消费支出 C t − 1 作为第一层的解释变量，其中 C t − 1 的计算方法与 C t 一样。居民的收入与支出按照居民消费价格指数(CPI)换算成2000年的不变价。 层二变量：认知嵌入采用王海珍等(2016)对泛珠三角地区经济的研究中所采用的认知嵌入 [ 17 ] ，使用百度指数(BI)衡量不同地区人们对于“消费”的认知程度；关系嵌入使用各地区的外贸依存度(DFC)，即进出口总额与GDP的比值；结构嵌入使用各地区的产值结构(GDS)，即地区GDP与全国GDP的比值；文化嵌入用各地区的城市化率(UR)表示，即各省城镇总人口数占各省年末总人口的比重表示；政治嵌入用各地区财政支出规模(FSD)表示，即当地政府财政支出占当地GDP的比重。 4.1.2. 数据来源 层一数据：城镇居民最终消费支出、城镇总人口数、城镇居民家庭人均可支配收入的数据来自于各地区统计年鉴，选取了2000~2015年的数据，并且对所有消费与支出的数据都进行了取对数处理，以消除异方差。 层二数据：百度指数来自于百度公司对关键词“消费”的搜索趋势指数查询，截止到2015年12月，并求年平均值使用；外贸依存度、产值结构、城市化率和财政支出规模的数据是通过对《中国统计年鉴》和各地区的统计年鉴从2000~2015年的数据计算整理得到，并取年平均值。 4.2. 实证分析 4.2.1. 零模型 使用零模型将消费支出的方差分解，由层一基本因素和层二社会嵌入性因素两个部分解释，通过计算组内相关系数( ρ )决定是否使用多层统计模型。 层一模型： ln C i j = β 0 j + r i j 层二模型： β 0 j = γ 00 + u 0 j 其中， C i j 表示合并后的第j个地区的第i年城镇居民人均消费支出， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， 31 ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， 16 ， ε i j 表示一层随机误差， u 0 j 表示二层随机误差。该模型的方差分解结果见表1。 由表1可知，每个地区“城镇居民当期人均最终消费支出”的平均值在各地区之间有着显著的差异， 由社会嵌入性因素解释的差异程度，可用组内相关系数 ρ = 0.10293 0.10293 + 0.25455 ≈ 28.79 % 。表示约有71.21% 的差异可以用当期消费支出内部因素解释，而剩余的大约30%无法由单层模型来解释。这表明各地区人均当期消费的影响机制较为复杂，仅仅考虑内部因素是不够的。因此，在研究当期消费支出的影响因素时，社会嵌入性因素的作用不可忽视。 4.2.2. 随机相应系数模型 将内部因素 Y t 和 C t − 1 引入当期收入与前期消费支出中，进行随机效应系数分析： 层一模型： ln C i j = β 0 j + β 1 j ln Y i j + β 2 j ln C i − 1 ， j + r i j 层二模型： β 0 j = γ 00 + u 0 j β 1 j = γ 10 + u 1 j β 2 j = γ 20 + u 2 j 其中，层一模型中的解释变量都用组中心化后的数据参与运算的，运算结果见表2。 Table 1 Explaining result of the variance of urban residents’ consumptio 随机效应 标准误 方差成分 自由度 卡方值 p-值 层二， u 0 0.32082 0.10293 30 211.95591 <0.001 层一， r 0.50453 0.25455 表1. 居民消费支出方差的分解结果 Table 2 Random effect coefficients’ regression result of inner factors of urban residents’ consumptio 解释变量 回归系数和显著性检验 方差成分和显著性检验 回归系数 标准误 T-检验 方差成分 卡方值 截距1， β 0 截距2， γ 00 6.938762 ** 0.061179 113.417 0.11579 ** 875.55316 lnY ij 斜率， β 1 截距2， γ 10 0.470529 ** 0.101743 4.625 0.29895 ** 244.26075 lnC i -1，j 斜率， β 2 截距2， γ 20 0.422290 ** 0.015692 26.912 0.00189 19.77000 表2. 居民消费支出内部因素的随机效应系数回归结果 注： * ：p < 0.05， ** ：p < 0.01。 从表2中可知， ln Y i j 为正向显著影响城镇居民当期人均最终消费支出。回归系数为0.320872，表明 Y i j 每增加1，即居民当期收入增加e元(e为自然常数，其值约为2.72)， ln C i j 会增加0.320872，即当期收入对当期消费呈现出正相作用。但 ln C i − 1 ， j 的卡方检验的值为19.77，没有通过显著性水平为0.1的卡方检验，故该项不存在随机变量，是个常数，应该作为固定效应系数处理。上述影响符合绝对收入假说对于消费函数的分析。 同时，由表2可知，需求的收入弹性 β 1 j 在各个地区之间存在显著性差异(p值小于0.001)。这说明 ln Y i j 与 ln C i − 1 ， j 的回归系数是随机的， ln C i j 对 ln Y i j 的影响随着地区的不同而显著不同。对于这种不同，在 ln Y i j 中引入社会嵌入性变量可以在一定程度上做出解释。 4.2.3. 全模型 为研究嵌入性如何影响第一层基本变量对当期消费的影响，即跨层交互作用，需要将嵌入性变量引入随即系数 β 0 j ， β 1 j ， β 2 j 中。为尽可能增大二层变量之间的方差，使之更易被分解，本文的“外贸依存度”、“产业规模”和“财政支出规模”所代表的数据均为原始数据的做倒数。其运算结果见表3。 层一模型： ln C i j = β 0 j + β 1 j ln Y i j + β 2 j ln C i − 1 ， j + r i j 层二模型： β 0 j = γ 00 + γ 02 V R E j + γ 04 V C E j + u 0 j ， β 1 j = γ 10 + γ 13 V S E j + u 1 j ， β 3 j = γ 30 由表2与嵌入变量对消费函数回归系数的影响的随机效应结果表可计算出嵌入性变量对 β 0 j ， β 1 j ， β 2 j 的方差成分解释程度，见表4。 由表4可知，嵌入性变量对 ln Y i j 与 ln C i j 之间关系的变异解释较好。当期收入 ln Y i j 对当期消费影响的变动有50.01%是由嵌入性变量“产值结构”(GDS)来解释。层二模型的具体分析由表3中可知。 关系潜入和文化嵌入对城镇居民人均当期消费支出由直接影响，而结构嵌入对当期消费支出由间接影响。 Table 3 Result of influences of social embeddednes 解释变量 回归系数 标准差 T检验 自由度 p值 截距1， β 0 截距2， γ 00 6.938762 0.044654 155.391 28 <0.001 VRE， γ 02 0.476377 0.080824 5.894 28 <0.001 VCE， γ 0 4 0.366354 0.193575 1.893 28 0.069 lnY ij 斜率， β 1 截距2， γ 1 0 0.584887 0.091932 6.362 29 <0.001 VSE， γ 13 0.505967 0.171041 2.958 29 0.006 lnC i -1，j 斜率， β 2 截距2， γ 20 0.322859 0.018537 17.417 402 <0.001 表3. 社会嵌入变量影响效应结果 Table 4 Variance components and rates from the explaining of embeddedness variant 随机效应 加入嵌入性变量前 加入嵌入性变量后 解释程度 截距1，u 0 0.06156 0.06068 50.36% lnY ij 斜率， u 1 0.34193 0.34178 50.01% 表4. 嵌入性变量所解释的方差成分和比例 直接影响的具体表现为，关系嵌入，即外贸依存度对居民人均当期消费由正向显著性作用，其回归系数为0.476377，表明外贸依存度每增加一个单位，城镇居民人均当期消费( C i j )大约增加61.02%，即外贸依存度越高，其消费支出就会增加。文化嵌入对当期消费为正向显著性影响。文化嵌入的回归系数为0.366354，这表明文化嵌入，即城市化率每增加一个单位，城镇居民人均当期消费增加44.25%；城市化率越高说明城市化建设越快，越来越多的购物商店及消费场所的建设增加了城镇居民人均消费支出。 间接影响主要表现在 ln Y i j 对 ln C i j 的影响因地区的不同而不同，而这种不同在一定程度上可以用社会嵌入性变量来衡量。 ln Y i j 的斜率， β 1 方程中，结构嵌入(VSE)有正向显著性影响。结构嵌入，即产值结构每增加一个单位， β 1 就会增加0.505967，结构嵌入对城镇居民人均当期消费支出的影响增加65.86%；这表明，当地GDP对全国的GDP贡献越大，城镇居民人均当期消费支出越大。