區(qū)域差異化的廣東居民服務(wù)消費(fèi)影響因素研究

周蓉 鄭莉

摘要：獲取廣東省18個市的居民服務(wù)消費(fèi)結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀數(shù)據(jù)，分析了廣東省城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民服務(wù)消費(fèi)總量的差異化;基于Panel Data模型對廣東省珠三角、粵東、粵西和粵北四個區(qū)域差異化的服務(wù)消費(fèi)進(jìn)行了實(shí)證研究。得出服務(wù)供給水平、服務(wù)消費(fèi)傾向和居民收入水平三個影響因素對四個區(qū)域的服務(wù)消費(fèi)所產(chǎn)生的不同影響。

Abstract： This paper obtains the current situation of residents' service consumption structure in 18 cities of Guangdong Province， and analyzes the differences in the total service consumption of urban and rural residents. Based on the Panel data model， an empirical study is conducted on the differentiated service consumption in the Pearl River Delta， Eastern， Western， and Northern region of Guangdong province. Results show that level of provided service， tendency of service consumption and level of residents' income have impacted on service consumption differently in the four regions.

關(guān)鍵詞：Panel data模型;區(qū)域差異化;服務(wù)消費(fèi);影響因素

Key words： Panel data model;regional differences;service consumption;influencing factors

中圖分類號：U455.43? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2019）31-0238-05

0? 引言

根據(jù)廣東統(tǒng)計(jì)年鑒的分類，商品分別為食品煙酒、衣著、居住、生活用品及服務(wù)、交通通訊、教育文化娛樂（以下簡稱教育文娛）、醫(yī)療保健、其他用品和服務(wù)八類[1]。本文將服務(wù)消費(fèi)界定為醫(yī)療保健、交通通信和教育文娛。

1? 文獻(xiàn)簡述

國外學(xué)者發(fā)現(xiàn)，影響居民服務(wù)消費(fèi)的非經(jīng)濟(jì)因素非常多。比如消費(fèi)習(xí)慣在消費(fèi)者的消費(fèi)支出中具有很大的影響。Duesenberry提出居民在一個周期內(nèi)的消費(fèi)水平除了會受當(dāng)期收入的影響，還會受到附近人群的消費(fèi)水平以及自身的消費(fèi)習(xí)慣兩者的影響;Seckin認(rèn)為受消費(fèi)習(xí)慣的影響，消費(fèi)者在一個較長周期內(nèi)的消費(fèi)數(shù)量是均勻波動的;Dynan指出前一周期的消費(fèi)變量是影響本周期消費(fèi)數(shù)量的決定因素，這一說法進(jìn)一步凸顯了消費(fèi)習(xí)慣在消費(fèi)水平中的重要影響作用;Hightower、Brady 和Baker通過對體育賽事中的消費(fèi)進(jìn)行研究，在其結(jié)果中發(fā)現(xiàn)消費(fèi)服務(wù)的環(huán)境也對居民的消費(fèi)產(chǎn)生重要影響;Grace、Cass則通過研究論證了服務(wù)消費(fèi)滿意度在居民服務(wù)消費(fèi)行為中的影響作用。而國內(nèi)研究者多從收入和價(jià)格來進(jìn)行，對服務(wù)消費(fèi)非經(jīng)濟(jì)影響因素多來源于經(jīng)驗(yàn)判斷。程大中等人（2006）做的實(shí)證研究提出，影響居民服務(wù)消費(fèi)的重要影響因素包括對未來收益穩(wěn)定性的預(yù)期、居民的時間偏好等因素;耿莉萍（2007）認(rèn)為服務(wù)質(zhì)量、產(chǎn)品消費(fèi)的便利性、收入水平以及消費(fèi)信心等是影響居民服務(wù)消費(fèi)的因素。楊碧云等人（2014）認(rèn)為人口規(guī)模、人口結(jié)構(gòu)、生命周期、收入高低等是影響我國居民服務(wù)消費(fèi)結(jié)構(gòu)和服務(wù)消費(fèi)量的核心要素;楊玉英（1999）的成果中也提出收入是制約因素;李江帆（1989）則從服務(wù)消費(fèi)結(jié)構(gòu)的影響因素進(jìn)行研究，得出相對價(jià)格和收入是關(guān)鍵因素。

2? 廣東省居民服務(wù)消費(fèi)總量差異

2017年廣東省人均服務(wù)消費(fèi)7433.4元，其中珠三角平均人均服務(wù)消費(fèi)支出為9287.0元，粵東地區(qū)平均人均服務(wù)消費(fèi)支出為3757.8元，粵西地區(qū)平均人均服務(wù)消費(fèi)支出為5298.3元，粵北地區(qū)平均人均服務(wù)消費(fèi)支出為4822.1元。廣東省人均服務(wù)消費(fèi)支出中，交通通信支出為3398.6元，教育文娛支出為2623.2元，醫(yī)療保健支出為1411.5元?；洷钡貐^(qū)云浮的數(shù)據(jù)無從查證，故云浮暫不計(jì)入數(shù)據(jù)列表。各個不同區(qū)域人均服務(wù)消費(fèi)支出見表1。

2.1 城鎮(zhèn)居民的服務(wù)消費(fèi)增長速度放緩

在2007年，廣東省城鎮(zhèn)居民的人均服務(wù)消費(fèi)支出已達(dá)5713.46元，到2017年，人均服務(wù)消費(fèi)支出達(dá)到9073.39元。十一年時間人均服務(wù)消費(fèi)增長3359.93元，增長速度在放緩。恩格爾系數(shù)由2007年的35.3%降到33.6%，食品支出的費(fèi)用呈現(xiàn)下降趨勢。服務(wù)消費(fèi)在居民總消費(fèi)中所占的比重在2014年前呈現(xiàn)整體下降的趨勢，由2007年的占比39.9%到2014年的占比30.0%，在2015-2017近兩年呈現(xiàn)回升，在2017年，服務(wù)消費(fèi)在居民總消費(fèi)中占比30%。伴隨經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，城鎮(zhèn)居民的收入水平不斷提高，居民服務(wù)消費(fèi)的支出總量在不斷上升。（圖1）

2.2 農(nóng)村居民的服務(wù)消費(fèi)增長趨勢明顯、增長速度相對較快

農(nóng)村居民的服務(wù)消費(fèi)相對于城鎮(zhèn)居民服務(wù)消費(fèi)來看，農(nóng)村居民的服務(wù)消費(fèi)基數(shù)相對較小。2007年農(nóng)村的人均服務(wù)消費(fèi)是897.49元，2017年該項(xiàng)數(shù)值達(dá)到3531.26元，在2007年到2017年這十一年間，人均服務(wù)消費(fèi)支出增長絕對量為2633.77元，增長速度較之城鎮(zhèn)有很大的提升，不過與城鎮(zhèn)的居民服務(wù)消費(fèi)水平對比來看，差距還是很顯著。以恩格爾系數(shù)的角度來看，2017年農(nóng)村的居民恩格爾系數(shù)是40.18%，比2007年城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)35.3%的值還要高，說明在服務(wù)消費(fèi)的具體結(jié)構(gòu)上城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民的差異還很大。（圖2）

3? 廣東省居民服務(wù)消費(fèi)結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀差異

廣東省城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民的服務(wù)消費(fèi)支出金額上來看，支出費(fèi)用最高的兩項(xiàng)集中在教育文娛和交通通信，也表明廣東省居民總體服務(wù)消費(fèi)已由生存型的服務(wù)消費(fèi)過渡到享受型的服務(wù)消費(fèi)。從近十年的服務(wù)消費(fèi)支出數(shù)據(jù)來看，也發(fā)現(xiàn)雖然城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民的服務(wù)消費(fèi)結(jié)構(gòu)大體相似，但消費(fèi)支出的差距還是很大。

3.1 城鎮(zhèn)居民服務(wù)消費(fèi)支出結(jié)構(gòu)特征

①交通通信方面的服務(wù)消費(fèi)支出在總服務(wù)消費(fèi)支出中占比位居首位。2007到2017的十一年間，交通通信在總服務(wù)消費(fèi)上的比重有小幅波動，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)在48.6%-51.9%之間。在居民的整體服務(wù)消費(fèi)中，交通通信所占比值最高。2017年，城鎮(zhèn)居民的人均交通通信支出是4285.55元，比2007年的高出近1320元，這主要是因?yàn)楦鞔笸ㄐ殴?yīng)商出臺的一系列措施對網(wǎng)絡(luò)提速以及進(jìn)行大力度的降費(fèi)，同時實(shí)現(xiàn)高速寬帶的全覆蓋，對公共場所免費(fèi)上網(wǎng)的范圍進(jìn)行了擴(kuò)大。這一舉措對降低家庭寬帶、企業(yè)寬帶和專線費(fèi)用等帶來明顯的效應(yīng)。

②城鎮(zhèn)居民的教育文娛服務(wù)支出在總服務(wù)消費(fèi)支出中的所占的比重略低于交通通信，高于醫(yī)療保健方面的支出。2007年到2017年的十一年時間，教育文娛的支出由2007年1994.86元到2017年3284.28元，十一年間人均教育文娛服務(wù)支出增幅空間明顯。但教育文娛服務(wù)消費(fèi)的占總服務(wù)消費(fèi)的比重變化不大，這主要是因?yàn)槌擎?zhèn)居民顯著提高了生活質(zhì)量的同時，對教育加大了投入并越發(fā)重視，同時由于義務(wù)教育的升入貫徹實(shí)施，居民加大了素質(zhì)教育的投入，居民生活的主旋律變成了旅游、健身和娛樂。城鎮(zhèn)居民的業(yè)余生活豐富多彩，旅游業(yè)也隨之跟著發(fā)展迅速。

③城鎮(zhèn)居民的醫(yī)療保健方面的支出，在總服務(wù)消費(fèi)支出量中的比重最低，但醫(yī)療保健的消費(fèi)支出在總服務(wù)消費(fèi)支出中的比值趨勢是增加的。2007年城鎮(zhèn)居民的醫(yī)療保健人均消費(fèi)支出為752.52元，到2017年，城鎮(zhèn)居民在醫(yī)療保健方面的人均消費(fèi)支出為1503.56元，增長了一倍。雖然占服務(wù)消費(fèi)的比值在增加，但在服務(wù)消費(fèi)結(jié)構(gòu)中醫(yī)療保健的比值最低。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，城鎮(zhèn)居民在醫(yī)療保健方面的投入在逐年增加，居民對于健康方面的意識在逐漸增強(qiáng)，由以往的“有病才去醫(yī)院”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸挝床　?。同時，在打通服務(wù)群眾“最后一公里”的目標(biāo)下，我們的醫(yī)療和保險(xiǎn)等制度也在不斷深化改革進(jìn)行完善。

綜合來看，城鎮(zhèn)居民的服務(wù)消費(fèi)結(jié)構(gòu)整體呈現(xiàn)醫(yī)療保健的消費(fèi)支出最少，但是所占的比值還在不斷上升;教育文娛方面的消費(fèi)支出在總體服務(wù)消費(fèi)支出中占居中間位置，在總體服務(wù)消費(fèi)支出中的比值呈現(xiàn)上升趨勢;交通通信方面的消費(fèi)支出在總體服務(wù)消費(fèi)支出中支出最大，但所占比值呈現(xiàn)下降趨勢。

3.2 農(nóng)村居民服務(wù)消費(fèi)支出結(jié)構(gòu)特征

2007-2017年，農(nóng)村居民服務(wù)消費(fèi)支出較之城鎮(zhèn)居民服務(wù)消費(fèi)支出，服務(wù)消費(fèi)總量變化更為明顯，服務(wù)消費(fèi)結(jié)構(gòu)中交通通信、教育文娛和醫(yī)療保健增幅更顯著。

交通通信在廣東省的農(nóng)村人均服務(wù)消費(fèi)支出中占比最高，但所占比值總體是處于下降狀態(tài)。其比值在2007年為49.7%，到2009年提高到51.4%，而在2010-2017年間，比值由50.1%下降到40.3%。2007年交通通信人均支出僅為443.24元，到2017年增長到1423.58元翻了三倍之多，增長速度之快。

農(nóng)村居民服務(wù)消費(fèi)支出中比值位居第二的是教育文化娛樂服務(wù)。2007年教育文娛的支出為28.4%，到2010年下降為25.7%，而在2011-2017年期間，比值由27.2%上升到33.6%。2007年農(nóng)村居民人均教育文娛服務(wù)消費(fèi)支出僅為254.94元，到2017年支出值為1185.96，支出翻了近五番，增長速度快于交通通信。以上數(shù)據(jù)呈現(xiàn)也揭示出：雖然義務(wù)教育的普及和推廣使得農(nóng)村居民用于義務(wù)教育階段的支出減少，但同時用于文化素質(zhì)提升以及旅游娛樂方面的支出增多。

醫(yī)療保健作為農(nóng)村居民服務(wù)消費(fèi)的第三個組成部分，其比值在服務(wù)消費(fèi)總量中位居第三。2007年醫(yī)療保健的支出比值為22.2%，到2008年上升為25.5%，2009年呈現(xiàn)最低比值21.3%，2011年呈現(xiàn)最高比值26.8%，到2017年比值為26.1%。醫(yī)療保健的具體數(shù)值由2007年199.31元到2017年921.72元，支出翻了四番，增長速度快于交通通信而慢于教育文娛。

4? 廣東省居民服務(wù)消費(fèi)區(qū)域差異化影響因素實(shí)證研究——基于Panel data模型

4.1 數(shù)據(jù)收集與模型建立

①數(shù)據(jù)收集。

由于交通通信、教育文娛及醫(yī)療保健這三項(xiàng)主要服務(wù)消費(fèi)支出占廣東省居民服務(wù)消費(fèi)支出的70%以上，本研究通過對2008-2017年廣東省統(tǒng)計(jì)局及各地市統(tǒng)計(jì)年鑒以及相關(guān)統(tǒng)計(jì)年鑒出版物中的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集處理，整理出2007-2016年近十年廣東省居民消費(fèi)支出中的交通通信、教育文娛及醫(yī)療保健消費(fèi)支出數(shù)據(jù)，并將這三項(xiàng)作為廣東居民服務(wù)消費(fèi)結(jié)構(gòu)的組成部分，居民服務(wù)消費(fèi)的粗略值由這三項(xiàng)加總求和來確定。本研究以2007年作為基礎(chǔ)年，將居民消費(fèi)以及服務(wù)消費(fèi)結(jié)構(gòu)中各項(xiàng)支出等數(shù)據(jù)例如人均可以配收入、消費(fèi)總量等進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。在19個市中，由于云浮的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)無從查證和收集，所以云浮市的數(shù)據(jù)省略。

樣本數(shù)據(jù)由N=18，T=11的面板數(shù)據(jù)構(gòu)成。其中將廣東省分為珠三角、粵東、粵西和粵北四個區(qū)間，其中粵北包括韶關(guān)、清遠(yuǎn)、河源、梅州（云浮無數(shù)據(jù)）4市;珠三角地區(qū)包括廣州、深圳、東莞、佛山、中山、珠海、江門、惠州、肇慶9 市，粵東包括潮州、汕頭、揭陽、汕尾4 市，粵西包括湛江、茂名、陽江3 市。

②確定變量構(gòu)建模型。

由于截面數(shù)據(jù)是在某個時點(diǎn)收集的不同對象的數(shù)據(jù)，它只能用于針對某一時點(diǎn)上的社會現(xiàn)象進(jìn)行探索性與描述性研究，而這往往難以滿足社會科學(xué)研究中因果機(jī)制推斷的需要。例如，無法準(zhǔn)確判別現(xiàn)象發(fā)生的先后順序、模型容易產(chǎn)生忽略變量偏倚及內(nèi)生性問題等。除非截面數(shù)據(jù)中包含回顧性信息，否則截面數(shù)據(jù)信息反映的都是調(diào)查時點(diǎn)處的狀態(tài)和行為。即使截面數(shù)據(jù)中包含回顧性信息，其準(zhǔn)確性也值得懷疑。為解決這一問題，利用對同一樣本進(jìn)行重復(fù)觀察與追蹤測量，利用追蹤研究收集到的數(shù)據(jù)，也稱為Panel Data面板數(shù)據(jù)。若一個數(shù)據(jù)集完整，將會有N×T個觀測值，即包含N個個體在T個時間點(diǎn)中的信息。假如對X與Y建立線性回歸模型，就一定會存在一些無法觀測、也無法控制的個體異質(zhì)性的影響因素。那些因人而異且無法觀測到的潛在影響因素被稱為不可觀測的異質(zhì)性，它與個體特征中不能解釋個體變異部分的誤差項(xiàng)合并，統(tǒng)稱為個體異質(zhì)性誤差項(xiàng)或特定個體誤差項(xiàng)，并成為回歸方程復(fù)合誤差項(xiàng)的一部分。

其中，？滋i既包含特定個體的異質(zhì)性誤差，也包含不可測量的異質(zhì)性，稱為個體異質(zhì)性誤差，它暗含了個體異質(zhì)性或個體獨(dú)特屬性的影響，并代表個體異質(zhì)性的截距項(xiàng)。針對這個誤差項(xiàng)，我們通常存在兩種假定：若假定？滋i為常量，則認(rèn)為它的影響為固定影響或固定效應(yīng);若假定？滋i服從某一種概率分布且是隨機(jī)抽取的，則認(rèn)為它的效應(yīng)為隨機(jī)影響或隨機(jī)效應(yīng)?；谶@兩種假定，我們建立的模型一般線性表示進(jìn)行如下：

式中，yit代表了在個體i和時間t上因變量的取值。若假定？著it為常量，則建立的是固定效應(yīng)模型;假設(shè)？著it是隨機(jī)變量，則建立的模型是隨機(jī)效應(yīng)模型。隨機(jī)效應(yīng)模型中，收集到的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)之間的區(qū)別和差異是隨機(jī)因素。如果模型中？滋i是固定不變的，這種模型即為固定效應(yīng)模型;如果模型中？滋i是隨機(jī)變化的，這種模型即為隨機(jī)效應(yīng)模型。

面板數(shù)據(jù)模型有三種，依據(jù)其中隨個體或者時間而發(fā)生變化的參數(shù)不同而不同，具體如下：

1）變系數(shù)模型：

yit=αit+βitXit+μit，i=1，2，…，N;t=1，2，…，T

2）變截距模型：

yit=αi+βXit+μit，i=1，2，…，N;t=1，2，…，T

3）混合回歸模型：

yit=α+βXit+μit，i=1，2，…，N;t=1，2，…，T

通過協(xié)方差F檢驗(yàn)來確定模型，檢驗(yàn)變截距模型時，假設(shè)

H01：H01：α1=α2=…=αn，β1=β2=...=βt：

檢驗(yàn)混合回歸模型時，假設(shè)H02：β1=β2=...=βt：

其中ε1 、ε2、ε3是變系數(shù)、變截距和混合回歸這三個模型進(jìn)行估計(jì)后得到的殘差平方和值。若F1大于等于給定置信區(qū)間的臨界值，則變截距模型的假設(shè)不成立;若F2大于等于給定置信區(qū)間的臨界值，則混合回歸模型的假設(shè)不成立。如果F2小于給定置信區(qū)間的臨界值，應(yīng)采納混合回歸模型;如果混合回歸模型的假設(shè)不成立，則模型可能是變截距模型或變系數(shù)模型，如果F1小于給定置信區(qū)間的臨界值，則變截距模型的假設(shè)通過驗(yàn)證，應(yīng)采納變截距模型;如果變截距模型的假設(shè)未通過驗(yàn)證，則變系數(shù)模型被采納。

③確定模型。

根據(jù) Panel data 模型的需要以及廣東省消費(fèi)發(fā)展及目前服務(wù)消費(fèi)的現(xiàn)有情況，本研究選取服務(wù)供給水平（服務(wù)業(yè)占比）、居民消費(fèi)傾向（前期服務(wù)消費(fèi)支出）、居民收入水平（可支配收入）作為服務(wù)消費(fèi)結(jié)構(gòu)的主要影響因素，其中服務(wù)供給水平以服務(wù)業(yè)占比指標(biāo)來進(jìn)行衡量，用符號FWYB來表示;居民消費(fèi)傾向以前期服務(wù)消費(fèi)支出來進(jìn)行衡量，用符號QQZC來表示;居民收入水平以居民可支配收入來進(jìn)行衡量，用符號JMSR來表示;通過以上具體指標(biāo)數(shù)據(jù)來構(gòu)建模型，用以對服務(wù)消費(fèi)影響因素的檢驗(yàn)。

據(jù)此構(gòu)建需求函數(shù)模型如下：

FFZCit=αi+β1FWYBit+β2QQZCit+β3JMSRit

其中FFZCit表示居民人均服務(wù)消費(fèi)支出。本研究的數(shù)據(jù)來自廣東省的19個市的11年面板數(shù)據(jù)，在這個過程中，截面數(shù)據(jù)較長而樣本周期較短，在此背景下，本研究判定模型參數(shù)與個體差異有關(guān)，與時間無關(guān)。同時對2007年到2017年的數(shù)據(jù)進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)和F 檢驗(yàn)，結(jié)果認(rèn)定選擇固定效應(yīng)模型更適合，因此，本研究的開展基于固定效應(yīng)模型來進(jìn)行。分別就上述三個影響因素對廣東省的四個區(qū)域進(jìn)行實(shí)證研究，表4為Panel data模型進(jìn)行的F檢驗(yàn)結(jié)果。

從表4可以看到，在α=5%顯著水平下，珠三角區(qū)域的F1值大于F（32，54），F(xiàn)2值大于F（24，54）;粵東地區(qū)的F1值大于F（12，24），F(xiàn)2值大于F（9，24）;說明這兩個區(qū)域都的假設(shè)1和假設(shè)2都不成立，在模型選擇上應(yīng)選擇變系數(shù)模型;同時也說明珠三角和粵東地區(qū)各城市之間在變量服務(wù)供給水平、居民消費(fèi)傾向、居民收入水平上，對居民服務(wù)消費(fèi)的影響差異是很大的。粵西地區(qū)的F1值小于F（8，18），F(xiàn)2值小于F（6，18）;粵北地區(qū)的F1值小于F（12，24），F(xiàn)2值小于F（9，24）;粵西和粵北地區(qū)模型中各參數(shù)與居民個體變化的關(guān)系不大，居民消費(fèi)傾向差別不大，在模型選擇上應(yīng)選擇混合回歸模型。

4.2 實(shí)證結(jié)果分析

通過上面的模型判定分析，可以確定珠三角區(qū)域和粵東區(qū)域在用panel data模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時采用變系數(shù)模型。珠三角變系數(shù)模型分析結(jié)果如表5所示，模型中R2值0.9943表明回歸效果顯著，DW值2.0350表明變系數(shù)模型對珠三角地區(qū)具有很好的估計(jì)結(jié)果。珠三角內(nèi)部城市之間居民消費(fèi)支出差異顯著，居民服務(wù)消費(fèi)受消費(fèi)傾向影響不明顯，受收入水平的影響明顯。

粵東地區(qū)變系數(shù)模型分析結(jié)果如表6所示，模型中R2值0.9735表明回歸效果顯著，DW值2.1565表明變系數(shù)模型對粵東地區(qū)具有很好的估計(jì)結(jié)果。粵東服務(wù)消費(fèi)與服務(wù)供給水平和居民消費(fèi)傾向不具有顯著影響，與居民收入水平兩者具有顯著影響。

FFZCit=-631.47+0.85FWYBit+1.54QQZCit+4.87JMSRit

粵西地區(qū)采用混合回歸模型公式來進(jìn)行估算，通過公式可以得出R2=0.9651，DW=2.171，說明混合回歸模型對粵西地區(qū)的實(shí)證有較好的估計(jì)效果。模型的F檢驗(yàn)結(jié)果顯示，粵西地區(qū)三個城市的服務(wù)消費(fèi)傾向基本一致。從統(tǒng)計(jì)年鑒的數(shù)據(jù)指標(biāo)來看，各市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相接近，這可能是消費(fèi)傾向一致的原因。服務(wù)供給水平對服務(wù)消費(fèi)支出的影響不明顯，這可能跟粵西地區(qū)服務(wù)供給整體水平偏低相關(guān)。居民的服務(wù)消費(fèi)更多受居民消費(fèi)傾向即前期消費(fèi)習(xí)慣和居民收入水平即人均可支配收入這兩個因素的影響。

FFZCit=-75.53+0.61FWYBit+0.58QQZCit+0.17JMSRit

粵北地區(qū)同樣采用混合回歸模型公式來進(jìn)行估算，通過公式可以得出R2=0.939，D.W.=2.162，具有很好的估計(jì)效果?；洷钡貐^(qū)居民的服務(wù)消費(fèi)需求基本一致，服務(wù)消費(fèi)受服務(wù)供給水平、服務(wù)消費(fèi)傾向和可支配收入影響均不顯著。這可能與北部地區(qū)整體經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展相對落后，居民的收入水平相對較低相關(guān)。居民服務(wù)消費(fèi)需求整體處于比較低的層次，在服務(wù)消費(fèi)方面還有很大的提升空間。

5? 結(jié)論

經(jīng)過上述的實(shí)證研究，結(jié)果表明服務(wù)供給水平、服務(wù)消費(fèi)傾向和居民收入水平三個影響因素對廣東省四個不同區(qū)域的影響是不同的。珠三角與其他三個區(qū)域的差異較大，粵東、粵西和粵北的服務(wù)消費(fèi)總量差別不大。珠三角內(nèi)部城市之間居民消費(fèi)支出差異顯著，居民服務(wù)消費(fèi)受消費(fèi)傾向影響不明顯，受收入水平的影響明顯?；洊|服務(wù)消費(fèi)與服務(wù)供給水平和居民消費(fèi)傾向不具有顯著影響，與居民收入水平兩者具有顯著影響。粵西服務(wù)供給水平對服務(wù)消費(fèi)支出的影響不明顯，這可能跟粵西地區(qū)服務(wù)供給整體水平偏低，居民的服務(wù)消費(fèi)更多處于基本需求階段有關(guān)系。居民的服務(wù)消費(fèi)更多受居民消費(fèi)傾向即前期消費(fèi)習(xí)慣和居民收入水平即人均可支配收入這兩個因素的影響?；洷钡貐^(qū)居民的服務(wù)消費(fèi)需求基本一致，服務(wù)消費(fèi)受服務(wù)供給水平、服務(wù)消費(fèi)傾向和可支配收入影響均不顯著。這可能與北部地區(qū)整體經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展相對落后，居民的收入水平相對較低相關(guān)，居民服務(wù)消費(fèi)整體處于比較低的層次，在服務(wù)消費(fèi)方面還有很大的提升空間。

參考文獻(xiàn)：

[1]廣東省統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng).廣東統(tǒng)計(jì)年鑒 2008-2017[M].北京：中國統(tǒng)計(jì)出版社.

[2]胡霞.收入結(jié)構(gòu)對中國城鎮(zhèn)居民服務(wù)消費(fèi)的影響分析——基于不同收入階層視角[J].嶺南學(xué)刊，2017（03）：108-115.

[3]葉胥，毛中根.服務(wù)消費(fèi)增長的難點(diǎn)與對策分析——基于四川省的數(shù)據(jù)[J].消費(fèi)經(jīng)濟(jì)，2015（3）.

[4]羅躒.制約當(dāng)前我國居民服務(wù)消費(fèi)增長的因素及政策建議[J].中國商論，2016（12）：001-003.

[5]洪豐.廣東省城鄉(xiāng)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)研究[J].廣東石油化工學(xué)院學(xué)報(bào)，2011（04）：71-74.

[6]程艷.中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)整合：泛一體化視野的分析[M].杭州：浙江大學(xué)出版社，2010.

[7]陳雪琪.長江中游城市群產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷影響因素研究[D].湖南大學(xué)，2014.

[8]張磊，劉長庚.供給側(cè)改革背景下服務(wù)業(yè)新業(yè)態(tài)與消費(fèi)升級[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2017（11）：37-46.

[9]夏杰長，張穎熙.我國城鄉(xiāng)居民服務(wù)消費(fèi)現(xiàn)狀、趨勢及政策建議[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2012（4）：14-21，47.

[10]沈家文，劉中偉.促進(jìn)中國居民服務(wù)消費(fèi)的影響因素分析[J].經(jīng)濟(jì)與管理研究，2013（1）：53-58.

[11]廣東統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng).廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒及19個市統(tǒng)計(jì)年鑒.http：//www.gdstats.gov.cn/tjsj/gdtjnj/.

[12]夏杰長，齊飛.習(xí)慣性偏好、人口結(jié)構(gòu)與城鎮(zhèn)居民服務(wù)消費(fèi)——基于 2000-2011 年省級動態(tài)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)[J].北京工商大學(xué)學(xué)報(bào)，2014（5）.