我國城鎮居民文化消費的財政支出效應及其區域差異探析
——基于空間計量模型的研究

張曉麗，陳智國，吳 瀚

（1.中國財政經濟出版社，北京100073；2.國家發改委中國經貿導刊雜志社新發展研究院，北京100044；3.中則智庫（北京）經濟咨詢有限公司，北京100073；4.中國人民銀行營業管理部，北京100045）

近幾年來，文化消費已成為文化建設領域快速崛起的重要領域?！?019中國文化產業發展指數和文化消費指數》顯示，2010—2019年我國文化產業綜合指數、生產力和影響力指數平穩增長，驅動力指數增長較快，文化消費環境越來越好，而文化消費能力有下降趨勢。從居民文化消費群體來看，2019年城鎮居民文化消費占居民文化總消費支出的70%左右，城鎮居民的文化購買力相對于農村居民更強，文化消費意愿更高，對經濟增長的貢獻更大。但目前城鎮居民文化消費尚存在兩個主要問題：居民文化消費供給側一方，財政投入的績效越來越低；居民文化消費需求側一方，文化消費活力還沒有被充分釋放，城鎮居民文化消費占消費支出的比重一直維持在12%左右，遠低于中等發達城市的水平（30%）。面對這樣的“悖論”，可以用區域經濟發展不平衡加以解釋：文化產品的特殊性導致文化消費的區域集聚特征明顯，東中西部文化發展水平、政府財政投入存在落差導致矛盾顯現，東部地區主要是生產過剩和消費不足的矛盾，中西部地區主要是生產不充分無法滿足需求的矛盾。由此可知，任何經濟與生產活動都有其空間范疇，文化消費經濟活動因文化本身的異質性而存在地理空間上的非均勻分布特性。而影響文化消費的因素如地區經濟發展水平和政府財政支出水平的差異與相鄰地區財政政策的雷同性特征，進一步導致城鎮居民文化消費活動具有空間差異性和依賴性。因此本文基于空間計量經濟學視角，圍繞我國不同省域財政支出對城鎮文化消費水平影響問題展開實證研究，分析我國城鎮居民文化消費的空間特點及財政支出對居民文化消費影響的差異和集聚狀況，為制定適宜的財政激勵政策、提升居民文化消費水平提供依據。

1 城鎮居民文化消費的空間自相關分析

我國省域城鎮居民文化消費發展遵循一定的空間分布模式。與其他消費不同，文化消費不僅受制于本地區的經濟發展水平和文化產業的發達程度，還與人們歷經文化積淀形成的文化習慣緊密相關。我國城鎮經濟發展的不均衡性造成了區域間巨大的文化消費差異性，因而形成了文化消費水平層次差異明顯的空間分布格局。

本文采用我國2010—2019年31個?。ㄗ灾螀^、直轄市，不包括港澳臺地區）的年度城鎮居民文化消費水平數據。為減少異方差，模型分析數據均采用對數，做空間數據分析時均以2010年為基期，排除價格指數的影響，取其實際發生值。運用Open Geoda空間統計分析軟件計算我國城鎮居民文化消費能力全局的莫蘭指數（Moran's I），用以衡量我國城鎮居民文化消費能力的空間關聯程度，并判斷其集聚程度，用Moran'sI散點圖反映城鎮居民文化消費支出（Cultural Consumption Expenditure，CCE）與其空間滯后向量的自相關關系。

表1 為城鎮居民文化消費支出的Moran's I歷年統計值。表1測算結果顯示，2010—2019年中國省域城鎮居民文化消費的全局Moran's I均為正值，城鎮居民文化消費支出的Moran's I值始終穩定在0.861 0～0.990 0的區間中，有隨年份增大的趨勢，這表明城鎮居民文化消費能力具有穩定的空間集聚關系且不斷增強，即具有較高城鎮居民文化消費水平的省域和其周圍較高水平的省域相趨近。值得注意的是，這10年間Moran's I數額發生巨大的變動，以安徽省為例，2010—2019年其城鎮居民文化消費支出增加幅度超過6倍，但是城鎮居民文化消費支出的Moran's I值僅變動0.1單位，說明Moran's I的地域空間關系不依數值的變動而變化，而是具有穩定的聯系。因此，我國城鎮居民的文化消費支出具有顯著的空間依賴關系，也就是說我國省域城鎮居民文化消費水平在空間上存在明顯的集聚現象，空間維度因素不容忽視。

表1 城鎮居民文化消費支出的Moran's I歷年統計值

應用截面數據可得出相似的結論，代入2019年城鎮居民文化消費支出數據，得出全局Moran's I數值為0.171 5，說明城鎮居民的文化消費水平具有明顯的空間相關性，必須引入空間因素建立模型才能準確揭示城鎮居民文化消費支出水平的真實狀況。此外，通過繪制2019年的Moran's I散點圖可將我國各省的城鎮居民文化消費支出分為4個象限的集群模式，分別識別各省與相鄰省份的關系（見圖1）。

圖1 2019年我國城鎮居民文化消費支出Moran's I散點圖

圖1 的4個象限從右上到右下方向分別代表4種集群模式，即High-High模式、Low-High模式、Low-Low模式、High-Low模式。High-High模式表示高文化消費支出的省份被其他高文化消費支出的省份包圍，我國有4個省份處于這種模式，代表了城鎮居民文化消費的非均衡性分布特征；Low-High模式代表低文化消費支出的省份被高文化消費支出的省份包圍，表明該省份的文化消費支出有增長的趨勢，我國有8個省份處于這種模式；Low-Low模式表示低文化消費支出的省份周圍也是低文化消費支出的省份，代表了欠發達區域連片發展的獨立態勢，我國有10個省份處于這種模式；High-Low模式則反映高文化消費支出的省份被低文化消費支出的省份包圍，我國有9個省份處于這種模式。

2 財政支出對城鎮居民文化消費影響空間效應分析

2.1 變量、數據及空間計量經濟模型

本文選取文化財政支出（Financial Expenditure on Culture，FEC）來測算財政支出對居民文化消費的影響程度；經濟發展水平在很大程度上影響人們文化消費支出的數量和結構，是衡量一個地區文化發展和文化消費水平的關鍵因素，選取城鎮居民可支配收入水平（DIUR）來表示城鎮經濟發展水平。因此為了研究城鎮居民文化消費水平影響因素的空間效應，在已有研究基礎上（未說明3個變量間的邏輯關系和理論相關性），本文選取2019年CCE作為被解釋變量，FEC，DIUR作為解釋變量?？紤]到城鎮居民文化消費支出可能受到文化財政支出的空間溢出和相鄰地區城鎮居民文化消費行為的雙重影響，同時觀測數據間可能出現因地理位置不同而相互干擾的情況，本文分別建立空間滯后模型（Spatial Lag Model，SLM）和空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM），更準確地度量空間關系。

2.1.1 空間滯后模型

SLM探討城鎮居民文化消費行為的空間擴散現象和溢出效應，即相鄰地區對其他省域城鎮居民文化消費行為的影響。該模型假定因變量不僅依賴于所觀測的鄰近個體的因變量，還與所觀測的整個系統的特征有關。模型表達式為

式中：CCE為被解釋變量；ρ為空間自回歸系數，反映觀測值的空間依賴作用；W為空間權重矩陣，本文采用鄰接權重（ROOK）；β1為文化財政支出系數矩陣；FEC為解釋變量；β2為城鎮居民可支配收入系數矩陣；DIUR為解釋變量；εi為隨機干擾項向量。

2.1.2 空間誤差模型

城鎮居民文化消費行為不僅受自身特征的影響，還受到鄰近地區城鎮居民文化消費行為特征的影響，但這種相互作用因所處相對位置的不同而存在差異。SEM測度模型的誤差項在空間上的相互依賴關系，即相鄰區域關于城鎮居民文化消費密度的誤差沖擊對本區域城鎮居民文化消費密度的影響程度。SEM通過不同區域的空間協方差反映，模型表達式為

式中：CCE'為被解釋變量；β1為文化財政支出系數矩陣；FEC為解釋變量；β2為城鎮居民可支配收入系數矩陣；DIUR為解釋變量；ε'i為隨機誤差項向量；λ為空間誤差系數，反映相鄰省份城鎮居民文化消費支出的擾動誤差對本省城鎮居民文化消費支出的沖擊程度；W為空間權重矩陣；μi為正態分布隨機誤差向量。

2.2 實證結果

為保證實證結果的準確性，先計算各變量的統計特征（見表2）。由表2可知，被解釋變量CCE的標準差為0.056 7，在[0.072 7，0.361 1]的區間內小幅變動，標準差較小，接近正態分布。解釋變量FEC數值也接近正態分布特征，標準差為0.071 0；解釋變量DIUR的均值為2.754 2，標準差為0.700 9，變動幅度較小，符合正態分布統計特征。

表2 變量描述性結果

考慮變量之間的空間依賴關系，本文借助OpenGeoda軟件進行SLM和SEM的極大似然估計。為了判斷模型的最優估計，需要借助Anselin[1]判別準則確定（見表3）。由表3可知，模型沒有通過Moran's I檢驗和LM-error檢驗，說明SEM不適用于本文的變量關系研究，但是拉格朗日乘數（LMlag）檢驗和穩健拉格朗日乘數檢驗數值都非常接近臨界值，說明模型間存在穩定的空間依賴關系，使用SLM測度變量關系更加準確。

表3 模型選擇檢驗

為了比較空間計量模型的合理性，本文也對多元回歸模型進行了估計，運行STATA軟件空間統計命令[2]，測算出SLM，SEM以及多元回歸模型的計量結果（見表4）。

表4 我國城鎮居民文化消費支出的影響因素模型估計結果

通過對比OLS模型、SLM與SEM的估計結果，發現OLS方法估計的模型擬合優度為0.711，解釋變量FEC的系數只通過了1%顯著性檢驗，解釋變量DIUR的系數相伴概率值低于0.001，兩變量的顯著性水平存在明顯差異。SLM比SEM和多元回歸模型更加準確地揭示了我國城鎮居民文化消費支出及其影響因素的關系。SLM的系數全部符合1%的顯著性水平，擬合優度為0.764，優于SEM的0.755，說明了SLM對數據的擬合程度更加準確，解釋力更優。

因此本文用SLM的估計結果來說明文化財政支出和城鎮居民可支配收入等自變量對城鎮居民文化消費水平的影響程度。模型表達式為

空間計量分析結果顯示，空間滯后系數值為0.015 8，說明我國各城鎮居民的文化消費支出存在正向的空間溢出效應。從整體上看，各地區的居民文化消費支出不僅受到本地區經濟發展水平、財政政策與消費偏好的影響，還受到相鄰地區文化消費的影響，總體影響程度為0.015 8個單位[3]。FEC系數為-0.201 0，說明財政支出對城鎮居民文化消費支出具有“擠出”效應，即本地區財政支出越高，城鎮居民用于文化消費的支出就越低，而相鄰地區的居民文化消費支出越高對本地區的文化消費水平越有不利影響。本文認為主要是因為城鎮居民文化消費品資源是稀缺的，鄰近地區城鎮經濟發展越好，對文化消費需求越強烈，從而使文化資源爭奪越具競爭力，因此對本地區城鎮居民文化消費水平有高度的競爭效應[4]。DIUR系數為0.071 3，說明城鎮居民人均可支配收入對城鎮居民文化消費支出具有正向的集聚效應，鄰近地區城鎮居民可支配收入增加對本地區居民文化消費水平存在正向效應，反映了居民可支配收入對文化消費的拉動作用，進一步證明了我國城鎮居民文化消費的收入依賴性[5]。

3 研究結論及進一步研究空間

1）不同省域城鎮居民文化消費水平呈空間集聚。普通線性回歸的最小二乘法估計遺漏了空間自相關性和空間滯后項，導致變量前的參數將有偏差，因此本文采用SLM，反映出省域城鎮居民文化消費水平與文化財政支出、人均可支配收入具有明顯的空間依賴性，體現地理空間效應對省域城鎮居民文化消費水平及其影響因素的作用。和經典線性模型相比，SLM更好地解釋了省域城鎮居民文化消費的特征。

2）分析SLM表明，各地區文化財政支出對城鎮居民文化消費存在空間異質性，具有“擠出效應”。改革開放以來，中央政府考量地方政府的工作質量時主要是對地方GDP進行衡量。一方面，各地方政府在招商引資、地方公共建設投入力度和稅收優惠方面進行激烈的競爭，忽略了與相鄰省份的合作發展；另一方面，在地方大力追求GDP時，相鄰省份的GDP增加不同而使居民文化消費產生了空間異質性。因此，我國對文化財政支出的規模要適當調節，以使其在短期內能夠促進居民文化消費，而不是一味地依靠增加文化財政支出規模來推動GDP的增長，同時加強與相鄰省份的公共文化合作。

3）引入自變量DIUR后，SLM驗證了城鎮居民省域文化消費存在正向效應。要提高居民文化消費水平，收入變量是解決消費需求的關鍵因素之一。鄰近地區的城鎮經濟發展越好，對本地區城鎮居民文化消費水平越有利，但如果地區收入差距拉大，則有可能減弱集聚趨勢甚至可能導致發散，導致人們文化消費水平的下降。實證研究顯示，在考慮了空間因素后，城鎮居民文化消費空間集聚結果表明，要縮小城鎮居民文化消費水平的區域差異，政府制定旨在有助于促進文化消費集聚的空間協調和縮小地區收入差距的政策是非常有必要的。