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user: 3. 实证分析 3.1. 投资与消费之间有何冲突？ 成思危先生生前曾明确指出，“近5年来投资的年增速都在20%以上，2010年的投资总额是27.8万亿人民币，我们的GDP是39.8万亿人民币，投资占GDP的比重在70%左右”(成思危，2011)。过度依靠投资来继续维持经济运转和中高速增长，无疑已经成为一个严重问题。然而，历史上依靠高投资率带来的问题更多地表现为产业结构性失衡，未必应该全盘否定投资推动型经济增长模式本身。本轮实证检验侧重于查看投资率与消费增量之间的关系。依据有两方面： 一是前面提及的及时行乐消费理论。贴现率 要足够高(最低高于某一个阀值 )，人们才愿意延迟消费。通常情况下，消费冲动是存在的。反过来说， 越低，耐心就会更加不足，人们会更倾向于及时行乐，即增加眼前的消费量，ΔC。用r表示利率，主观贴现率与实际利率两者虽然可以不必相等，但通常可假定两者呈正相关关系，可以有关系式 ，其中 为大于0的常数；又由于可假定r与I呈反比例关系，同时考虑到中国过去长期高增长或中高速增长这样的已有事实，使用投资的相对比重，即I/Y，应能较为恰当地反映投资力度。其中，Y表示广义的国民收入。显然，这意味着，在其他条件既定情况下，r或 越低，投资率越高，而消费冲动更容易发生，即ΔC越高。因此，可以将及时行乐消费理论演绎成这样的猜想：投资率I/Y与消费增量ΔC之间应有高度正向相关关系。 二是某种程度的路径依赖。中国特色的投资推动型经济曾是一个公认的基本事实，尽管这大致与金融借贷宽松化以及能够利用外资等有关。虽然，从静态来看，投资会直接挤占消费，但是，从动态来看，由于投资曾被发现可驱使GDP高速增长，相应地，城乡居民可支配收入水平也得到了长足的增长，进而消费总量始终呈上升趋势；即使消费占国民收入的比重严重下跌(通常被认为是一个大问题)，但事实上，消费的绝对量每年的增量仍然是惊人的，且某些省市已经快速地变成了典型的高消费地区。这是目前西方早期主流正统消费理论描述难以直接解释的新现象。幸运地，通过我们重新解读以后的、如今仍然存在争论的上述“及时行乐消费理论”与此种解释本质上不矛盾，或者说可以使用同一个检验方程，即下面的方程(3)，且该模型可以视为模型(1)的另一个特例。在模型(1)中，以投资率为唯一解释变量，同时隐含假定只取一期滞后消费项，且 (后文中我们再放宽这类假设)。应该说，这一模型设定也是一种强假设，或许对于防范消费断崖式下降有一定帮助或启发价值。 虽然不能说(3)式是一个完整的实证模型，但是，基于对及时行乐消费理论演绎和国内现实需要，对于亟待重点检验的解释变量——投资率与被解释变量——消费增量的关系而言，暂时是足够的。模型为： (3) 其中ΔC为消费变化量，其下标t表示时间，有时省略。为了尽可能避免或淡化物价变化、经济结构变化、潜在异方差、残差序列相关等多种复杂因素的干扰，本次和后文实证检验中，解释变量投资率、滞后消费和被解释变量消费增量均取其自然对数形式，而在对收入序列对数化之后，其增量指标直接取其差分形式，未重复进行对数化。本文所使用的时间序列原始数据取自于《中国统计年鉴2014》和《中国统计年鉴2015》。最早数据自1978开始，但由于某些指标缺乏数据，为保证指标可信度，后文中的主要时间段限定为1991~2013年。 直观地，不难发现，1978~2013年，投资率 与消费变化量 之间呈现非常明显的正相关关系(图2)。1979至2013年，投资率高低对于消费量变化的一般弹性接近6.6，表明两者之间有非常明显的长期相关性(表1)。OLS估计因D.W.值低而舍弃，表1所报告的是GLS结果，具体使用的是广义差分法，后文内容会更详细地报告该法使用情况。通常认为，投资多了，消费就会减少，但该结果表明，从长期动态关系来看，投资与消费并非完全是此涨彼消的关系。从某种意义上说，该结果也验证了及时行乐消费理论假说，但这里只局限于长期行为：从足够长的时段来看，人们可能倾向于及时行乐，相对缺乏耐心，在一定条件下(比如收入水平提升)，消费规模会日益增大。当然，这一过程中，肯定还会有其他重要因素在发挥作用，其中应包括借贷、抵押和按揭等金融手段。特别地，表1结果使用了广义差分法，GLS结果只是表明，某种形式的投资率的增减量与消费增量的增减量有关，并非投资率与消费增量本身，且在添加有关控制变量后，该效应有可能显得更强或更弱。 即便如此，由于(3)式的估计结果的调整R平方值低于50%，对于DC的解释力是远远不够的，还需要添加恰当的控制变量。 3.2. 拓展模型及其初步结论 添加控制变量是必须的。方程(4)是对于方程(3)的自然拓展，其OLS和GLS结果报告于表2和表3， 图2. 1978~2013投资率与消费变化量ΔC之间的关系 Table 1 The GLS estimate between the investment rate and the amount of change in consumptio 被解释变量：ln(ΔC) 变量 回归系数 标准误差 t统计量 P值 c −5.27 1.41 −3.73 0.0008 ln(I/Y) 6.59 1.14 5.76 0.0000 R-squared 0.509 F-statistic 33.17 Adjusted R-squared 0.494 Prob(F-statistic) 0.0000 Durbin-Watson stat 1.486 表1. 投资率与消费变化量之间的GLS估计结果 注：样本时间段(调整之后)：1979~2013。 Table 2 The OLS estimate of the Equation (4 自变量 OLS模型1 OLS模型2 OLS模型3 系数 P值 系数 P值 系数 P值 常数项 −7.263 *** (0.0029) −5.666 (0.0109) −5.312 ** (0.016) 投资率 1.949 ** (0.0419) 1.867 (0.0224) 1.488 * (0.079) 滞后消费 0.773 *** (0.0000) 0.669 (0.0000) 0.752 *** (0.000) 城镇居民人均可支配收入 4.461 *** (0.0018) 1.841 (0.225) 农村居民人均可支配收入 3.680 (0.0002) 2.779 ** (0.017) R方 0.944 0.956 0.960 调整R方 0.936 0.949 0.951 D.W. 1.387 1.076 1.183 Prob.(F-statistic) 0.0000 0.0000 0.0000 表2. 方程(4)的OLS估计结果 注：因变量：消费增量ΔC。样本时段：1991~2013。 ***，**和*分别表示1%，5%和10%的显著水平，下同。 Table 3 The GLS estimate of the Equation (4 因变量：消费增量ΔC GLS模型1 GLS模型2 GLS模型3 CO检验 CO检验 CO检验 常数项 −4.584 ** (0.013) −2.095 * (0.087) −2.474 * (0.0691) 投资率 1.460 (0.1432) 0.762 (0.3117) 0.702 (0.3701) 滞后消费 0.859 *** (0.0000) 0.839 *** (0.000) 0.874 *** (0.0000) 城镇居民人均可支配收入 4.896 *** (0.0015) 1.277 (0.3736) 农村居民人均可支配收入 4.881 (0.000) 4.095 *** (0.0018) R方 0.892 0.915 0.930 调整R方 0.875 0.901 0.913 D.W. 1.677 1.515 1.616 Prob.(F-statistic) 0.0000 0.0000 0.0000 表3. 方程(4)的GLS估计结果 注：(1) 样本时段：同上；(2) 未进行常数项还原转换；(3) 括号内为p值。 均分别以模型1、模型2和模型3等进行称呼。 (4) 方程(4)中， 表示上一期消费；DY d 1t 和DY d 2t 分别表示城镇和农村人均个人可支配收入的增量形式，为了简洁起见，后文有时只用城镇收入和农村收入来表述，特此说明。收入使用增量形式，目的在于降低这两个关键指标的非平稳性，同时尽可能降低时间序列变量数据之间自相关程度。实际检验时，上述各项指标均进行了自然对数化处理，其中，收入变量为取了自然对数以后再进行差分变换。鉴于部分变量缺乏早期可信数据，故差分化之前的时段为1990~2013，不涉及更早数据。尽管如此，方程(4)暗示，预计残差仍然有可能出现自相关扰动，但自相关程度会有所降低，对此需要严格的检验并进行修正。 OLS模型1表明，在5%及其以下水平，投资率、上期消费和城镇居民人均可支配收入增量都与消费增量之间有正相关关系，其中，城镇人均可支配收入的系数最高。然而，D.W.值为1.39，在5%和1%水平，均处于无法判定区间。这说明，模型1的结论是不太可靠的，可能因自相关问题影响判断的准确性。OLS模型2的结论类似，只不过此时其中一个解释变量用农村人均可支配收入取代了城镇人均可支配收入，但是，该模型的D.W.值1.076刚好低于5%水平的下限要求，表明存在自相关，故很不可靠。OLS模型3为同时包含投资率、上期消费、城镇人均可支配收入和农村人均可支配收入的模型，其中，投资率、上期消费和农村人均可支配收入分别在10%、1%和5%的水平显著，而城镇人居可支配收入水平不显著。然而，模型3的D.W.值表明，模型处于无法判定有无自相关的状态，故存在一定问题。 进一步，采用Breusch-Godfrey序列相关检验显示，上述模型均存在自相关性，故上述OLS模型的有效性，变量的显著性都失去意义。 容易想到，可通过GLS (广义最小二乘法)来克服自相关问题。结果报告于表3。其中，GLS模型2显示，农村个人可支配收入具有高度显著性。GLS模型3则表明，同时考虑农村和城镇，更为全面。在三种GLS情形中，滞后消费都显著为正，但是，投资率均不显著。特别地，GLS模型3表明，农村居民人均可支配收入的广义差分形式对于消费增量的对应形式有非常显著的积极效应，而城镇收入相应变量则不显著，两者对比非常明显。 本文中，我们更关心原始变量的解释力。不难发现，除了自相关等问题外，对本文模型估计结果影 响的还有一定程度的多重共线性问题，尤其是当两类问题交织在一起的时候，交互影响更加难以避免。一些变量之间的相关性是比较明显的(见表4)。因此，从更高要求角度来看，简单地采用OLS乃至于GLS方法来讨论本主题，尚难以得到比较全面的结果。GLS方法对消除多重共线性帮助不大，故部分结果仍然存疑，特别是投资率等系数和显著性问题。之所以报告该结果，也是为了提醒他人注意这类问题。 幸运地，我们发现，采用新近发展起来的、有助于克服内生性问题的FMOLS估计方法，结果会得到进一步改善(见表5)。此时，滞后消费和农村居民可支配收入两个变量分别在1%和5%水平显著，而城镇居民可支配收入在5%和10%水平均不显著。投资率在5%的水平显著，这与GLS估计下的结果有所不同。 因果关系检验表明，投资率正是消费增量变化的原因。然而，消费增量(合理预期)会反过来影响当期消费，即更大的市场消费增幅的预期与有效实现会对于现期消费水平产生积极影响 3 。这能解释一个现实现象：即使在投资乏力时，推动信贷消费有助于稳定现期消费并提升未来消费水平，然而，这似乎只能算治标不治本的策略。此外，我们还发现，投资率正是其他三个自变量变化的原因而不是结果。显然，从长期来看，投资正是推动消费水平增幅上升的基本力量。 尽管如此，FMOLS依然在某种程度上改变了原变量结构形式，依然有一定局限性。为了更好地体现原始变量的真实影响力，我们引入主成分分析方法。表面上看，引入该方法似乎不是绝对必要的，但是，由于变量含义更直接，且该方法也能处理多重共线性等问题，故值得尝试。作为重要深化内容，同时可与GLS和FMOLS估计结果进行某种程度的对照，本文接下来进行主成分分析。 3.3. 主成分(PC)分析 采用主成分分析方法，我们将看到更新更全面的结果。前面的表4是简单相关系数表，其中阴影部分只涉及被解释变量之间的关系。 表4表明，投资率和滞后消费都分别与消费增量之间有很高的正相关关系。城镇收入增量与消费增 Table 4 Correlation coefficien 列1 1 列2 0.900215 1 列3 0.871119 0.733143 1 列4 −0.00552 0.130968 −0.43507 1 列5 0.369517 0.425731 −0.06662 0.78635 1 表4. 简单相关系数表 注：(1) 顺序是：消费增量、投资率、滞后消费、城镇个人可支配收入增量、农村居民个人可支配收入增量；(2) 有关原始数据已进行对数化。 Table 5 FMOLS Estimated result 被解释变量：消费增量 常数项 投资率 滞后消费 城镇居民人均可支配收入 农村居民人均可支配收入 系数 −6.805 1.806** 0.778*** 2.290 2.473** p值 0.0027 0.0375 0.0000 0.1243 0.0302 因果检验 →** ←*** R方 0.957 调整R方 0.947 D.W． 1.45 表5. FMOLS估计结果 注：箭头方向→表示自变量为原因，←表示被解释变量为原因。星号***表示1%显著，以此类推。 量之间相关程度很低，为负值，而相比之下，农村收入增量则与消费增量之间为正相关关系，系数较高。特别地，现在看来，前文GLS模型1中，城镇收入的系数为正且很高，似乎符合人们直觉，但那是一个严重存疑的结果。存疑的原因既在于与简单相关系数结果区别太大，也在于变换处理过程中有些勉强(前面已经指出)。退一步讲，就算GLS模型1成立，也只是表明，对城镇收入增量进行差分化之后，对于差分化之后的消费增量可能具有一定的正面的显著影响，但此时并没有考虑农村收入变量。 主成分方法能有效降低维数，从而避免多重共线性问题。在对对数化以后的被解释变量原始数据进行单位化及求出相关系数矩阵之后(见表4阴影部分)，可以算出特征根和相应的单位化特征向量，后者的平方值可理解为权重大小。依据特征根的大小排序，发现Z 1 占全部自变量方差的比重为48.91%，Z 2 为44.97%，合计93.88%，已经足够高。我们也曾尝试继续取Z 3 ，但其在主成分回归中并不显著，故舍弃。符号∧表示变量已经被标准化(或归一化)。 (5) (6) 显然，第一个主成分侧重表示城乡居民收入增量影响，可姑且称为收入因子；第二个主成分侧重表示滞后消费和投资影响，可姑且称为支出因子。假如我们承认第一种情形更容易发生，则其政策含义应是设法增收，比如减税；相应地，假如我们承认第二种情形更容易发生，则其政策含义应是扩大支出。到底哪种情形更容易发生，或许还有待将来实践检验，或有待深入研究。就本文而言，我们倾向于首先将两者视为一个整体。对此，用上述两个主成分与标准化之后的被解释变量进行回归，我们得到(该处理技术来自多元统计学领域，参见(高惠璇，2001) [ 30 ] ： (7) ； ；调整 括号内为对应t检验的p值，均近乎为0，表明显著性都非常高。D.W.较高，在1%水平，大于临界值上限1.291，即残差不再有自相关现象发生，有效性得到满足。第二个主成分的系数更高，可能表明，在经济疲软时，扩大支出更能直接刺激经济，而这正好与“支出乘数效应大于减税乘数效应”原理一致。 将(5)和(6)带入(7)式，得到： (8) 容易看出，这一系数结果与相关系数矩阵所暗示的大小和方向完全一致。对自变量和因变量进行还原，同时严格表述为本文实际操作形式，则可记为： 或者其等价形式： (9) 该结果显示了上期收入、上期消费、本期收入以及本期投资与消费增(减)量变化之间的定量关系，有较为丰富的政策含义。 例如，前述实证分析中所利用数据的截至年份为2013年(《中国统计年鉴2014》)，由于不久前已公布了2014年相关数据，故我们可以验证(9)式。2013年，城镇和农村人均可支配收入分别是26，955.1和8895.9元，而2014年分别是29381和9892.0元；2014年的投资率是45.9% (计算中使用45.9)，2013年的消费量是301，008.4。通过上述模型和这里的数据，模拟(预测)得到2013至2014年的消费增量为27，528.06，而实际值是28，442.4，前者略微偏低，误差率是−3.21%；预测得到的2014年的消费总量是328，536.5，而实际值是329，450.8 (《中国统计年鉴2015》)，误差率是−0.28%。考虑到数据统计过程中本身难免的误差，可以说，上述模型有足够好的预测精度。当然，本文主要目的并非用于预测未来，而是探寻跨越潜在中等收入陷阱的大方向。PC分析的主要结果总结如下： 第一，农村居民人均个人可支配收入增量与国内消费增量之间是正相关关系，系数较高，暗示农村居民收入水平对消费变化量非常敏感。这表明，提升农户增收机会，早已不再仅仅是公平与否的问题，而很可能还涉及这样的深刻问题：农村帮助了国家成功渡过了低收入陷阱，能否再有效助力国家突破中等收入陷阱？ 第二，滞后消费(上一期消费)对于本期消费增量有正面影响，说明保持消费的连增性或连贯性，有助于消费规模自我增殖，或有助于消费者形成良好的合理预期，反之，则可能带来负面的多米诺骨牌效应。 第三，一个意料之外、情理之中的结果是：城镇居民人均个人可支配收入增量与国内消费增量之间具有(弱的)负相关关系。一种经济学解释是：在城乡收入差距较大情形下，农村边际消费倾向远高于农村，相比之下，农村对于消费增量的贡献更大；相应地，城镇的边际储蓄倾向较高，城镇居民收入更有机会转化为了投资，资产收益会驱使经济增长，但未必会对国内消费有足够的增量贡献。从因果关系检验来看，城镇收入水平在一定程度上是投资的结果而非原因(表6)。有可能与房地产投资等有密切关联。这样看来，出现上述弱负相关结果不足为奇。在前面GLS和FMOLS检验中，该变量则均未能通过显著性检验。因此，至此，至少可以认为：城镇居民收入增量对于改善消费结构的直接贡献不大甚至有可能是一种负担。 然而，如果考虑到在10%的显著水平下，城镇居民收入对于农村收入还存在一定程度的因果关系，即前者是因，后者是果，而后者对于改善消费结构有足够贡献和潜力，那么，其间接效应是存在的，故不宜简单地通过劫富济贫方式来推进结构调整(表6)。另外，从前面的结果来看，在完全不考虑农村居民收入变量的影响的情况下，我们也并未彻底排除城镇收入增量的某种差分变换可能有一定程度的积极效应，尽管GLS估计本身存疑(表3，GLS模型1)。 第四，相比之下，农村居民收入增量系数的绝对值远高于城镇居民，可能蕴含某些特别重要的含义。假如农村收入水平增量长期大大低于城镇，其后果不仅仅表现为城乡相对和绝对收入差距扩大，在其他条件相同情况下，消费在国民收入中的份额也将更加难以上升，反而有可能延续下降趋势，最终则令城 Table 6 Granger causality between the respective variable X1 X2 X3 X4 X1 ─ →*** →** →** X2 ←*** ─ ←*** ←*** X3 ←** →*** ─ →* X4 ←** ←*** ←* ─ 表6. 各自变量之间的Granger因果关系检验矩阵式表示 注：X1至X4依次表示四个自变量，→表示因果关系方向，***和**分别表示在1%和5%水平显著。 乡收入差距和低的消费占比结构彻底演变为诱发中等收入陷阱的主要因素。幸运地，借助于(9)式，我们发现这是可以测算的，底线是：假如城镇人均可支配收入增加了10%，农村该指标提升不应低于1.20% (或者等价地，收入原始数据均对数化处理以后，假如前者增量的增速为10%，则后者的提升不应低于1.20%)，个人可支配收入增量才有助于改善消费在国民经济中的比例 4 。这对于扩大消费需求，最终改善国民收入结构或许会是一个难得的数字依据。由于2013年城镇和农村人均可支配收入分别是26，955.1和8895.9元，而2014年分别是29381和9892.0元(《中国统计年鉴2015》)，幸运地，易知增速分别是9.0%和11.2%，表明农村相对增速已大大超出上述底线，显示出了收入分享趋势利于跨越潜在中等收入陷阱的良好势头，可谓短期积极信号。 第五，投资率系数为正且较大。引入主成分分析技术后，一并克服了前面OLS的共线性问题和残差自相关问题两大缺陷。该结果与FMOLS估计比较吻合，且更直接。 如何看待这一结果呢？从PC统计上看，由于中间过程并没有要求投资率必须显著，而只是某种与其他变量的线性组合显著，故并不能表明投资率在提升消费水准中有强大的单独直接效应。投资率在FMOLS中，在5%水平显著，而在1%水平并不显著，故可以初步承认其影响力，但似也应留一点余地，不必相信投资具有万能作用，特别是在强调深化供给侧改革的新背景下。 然而，相对于其他重要变量而言，长期消费水平增量直接取决于投资率的贡献可能尽管并不算特别突出，但其存在广泛的间接效应。表6结果可证实，投资也正是其他三个自变量的原因而不是结果。或许正因为如此，其系数为始终正且在PC统计中显得比较大，故会对于消费波动水平有较大影响。因此，可以初步认为：与其否定或夸大投资的作用，不如关注投资方向和人们的合理预期。 特别地，鉴于因果关系检验已充分表明投资率既是消费增量的原因而不是结果，也分别是上期消费(可能通过某种程度的理性预期方式)、城镇居民收入和农村居民收入水平的原因而非结果，故可以肯定，投资至少具有极大的间接效应(表6)。保持一定合理水准的投资率，不仅仅是维持合理经济增长的直接所需，同样有助于提振消费，投资与消费并非是绝对完全矛盾的关系。动态来看，投资行为特别是面向城乡生态文明建设的投资行为同样甚至更有助于逐步改善消费结构，而不是简单地通过降低投资来体现消费在国民收入中的占比水平变化。 准确地说，考虑到全国地区差别大，不同区域发展阶段不同，即使在全国层面不再一味追求高投资率，也并不排除某些资本相对稀缺地区或特殊地区(例如雄安新区)仍然可以借助于投融资来获取经济增长和消费水平提升双重效应。在局部地区，投资对于创新驱动也依然是很重要的。当然，这属于另外的学术问题了。