广东省经济特区城镇居民边际消费倾向差异性分析

［摘 要］本文根据广东省三大经济特区(深圳、珠海、汕头)城镇居民1986—2008年人均可支配收入及人均消费性支出的统计资料,运用Quandt-Andrews分割点检验找出结构突变点,然后建立状态空间模型(State Space Model)及卡尔曼滤波(Kalman Filter)来估计其边际消费倾向,从消费倾向服从随机游走规律得出不确定性因素对特区城镇居民消费行为影响深远的结论,并针对性地提出政策建议。

［关键词］状态空间模型；卡尔曼滤波；边际消费倾向

2008年,一场席卷全球的金融危机给世界各国都造成了沉重的打击,随着一系列救市措施的出台,中国经济首先从一片低迷中抬头。同时也让人们开始反思中国经济的结构问题,“后危机时代”的压力有增无减。依靠出口及大规模的投资来发展经济的模式,受到外部市场的约束太大,投资的可持续性也受到制约,因此扩大内需、拉动消费成为我国经济全面复苏、健康发展的关键。

广东作为改革开放的前沿,从1980年开始设立深圳、珠海、汕头三个经济特区,坚定不移地实行对外开放政策,扩大经贸合作,优化生产要素组合。作为改革开放的排头兵,特区享受着税收优惠等各种政策,居民的收入大幅增加,也刺激着居民的消费水平进一步地提升。然而近年来,特区居民的平均消费倾向呈现出逐步下降的态势,而边际消费倾向则出现大幅度的波动,不稳定性加强。可以认为,居民的消费行为发生了结构转换,而传统的固定参数模型表现不出来这种结构的变化。为此需要建立状态空间形式的可变参数模型,估计不可观测的国家政策、外部冲击等因素对居民消费行为的影响。

基于以上考虑,本文采用1986—2008年广东省三大经济特区(深圳、珠海、汕头)城镇居民年人均可支配收入和年人均消费性支出数据,运用Quandt-Andrews分割点检验找出结构突变点,说明居民消费行为已经改变,不适合用固定参数模型。因此运用状态空间形式建立变参数模型,得出其边际消费倾向序列,从消费倾向的变迁来揭示政策因素对特区城镇居民消费行为的影响。本文运用状态空间模型表示动态系统主要有两个优点：第一,状态空间模型可以将不可观测的变量并入可观测模型得到估计结果；第二,状态空间模型的估计利用了强有力的迭代算法——卡尔曼滤波(Kalman Filter)。

广东省经济特区城镇居民边际消费倾向差异性分析