居民消费制约原因研究

我国不断深化经济体制改革，而社会保障制度建设的落后增加了居民收入和支出的不确定性，导致居民预防性储蓄动机加强，消费减少。韩冰、臧旭恒（2006）运用消费计量模型得出城镇居民消费与社会保障支出呈正相关，二者的相关系数为0.171125。张继海（2006）研究得出，随着城镇社会保障水平的增加，城镇居民的消费支出也随之增加，即居民人均消费增加与养老金财富增加相对应。王智慧（2002）也认为我国就业、退休、医疗、住房、教育等制度的变迁，增加了居民生活中的不确定性，而我国社会保障制度的不健全造成消费预期支出上升，使居民不敢即期消费。袁志刚、宋铮(1999)认为在计划经济体制向市场经济体制转轨中，城镇居民的平均消费倾向出现较大幅度的下降。1997年比1987年下降7个百分点，为0.807。(2)居民收入差距扩大的原因。收入差距的扩大，限制了广大低收入者的消费需求。李军（2003）认为改革开放后收入分配差距不断扩大，使得中低收入者的支付能力受到限制，他们的消费需求增长缓慢，从而造成中国居民的消费需求不足。陈斌开(2012)认为收入差距越大，居民消费需求越低，城乡收入差距扩大导致居民消费率在2000—2008年间下降了3.42%，可以解释这一期间30.8%的居民消费率下降。中国传统思想的原因。中国的传统文化与西方不同，导致了我国居民节俭并喜欢储蓄，消费倾向较低。Wei和Zhang(2009)从人口统计学方面对中国居民消费率下降提出了一种新颖的理论。他们认为，因为中国的传统思想与计划生育，导致新生儿中男孩比重越来越高，使得家庭为提高男孩在将来婚姻市场上的竞争力而进行更多储蓄，更少消费。但是，这种机制可能更适用于农村地区，对城镇居民消费的影响有限。

其他方面的原因。方福前（2009）运用面板数据对我国城乡居民消费需求进行计量分析，得出1995—2005年以来我国居民消费函数比较稳定；医疗、教育和住房体制改革对城乡居民消费的影响不同；并运用资金流量表（实物交易）进一步得出在国民收入分配中，政府所占份额越来越大，而居民所占份额越来越小是我国居民消费需求持续低迷的原因之一。李文溥、龚敏（2011）认为CPI的上涨对城乡及不同收入群体的冲击不同，对农村居民与低收入群体影响更大。通胀差异会扩大城乡及不同收入群体的实际收入，并抑制居民的消费需求，使最终消费对经济增长的贡献率持续下滑。路易斯（LouisKuijis）运用世界银行数据库对中国的私人储蓄进行了经验研究，得出中国的高储蓄主要是企业的高储蓄，再次是政府的高储蓄，中国居民的储蓄水平虽然高于大多数西方国家，但低于像印度等国家。因此，他认为企业储蓄过多是中国的消费需求不足主要原因。路易斯进一步指出，中国居民高储蓄水平的原因部分是要支付譬如医疗和教育支出，而这些在国外多数是由政府或者保险公司支付的。此外，中国居民还要在住房投资上花费将近一半的储蓄。上述观点各从一个方面反映了居民消费不足的问题，在前人研究基础上，本文综合影响城乡居民消费的因素，运用面板数据来比较分析它们对城乡居民消费的不同影响，以及各自的影响方向与强度，探明抑制我国居民消费的真实原因，进一步提出扩大内需的政策建议。

一、数据的选择与处理

本文选取1997年至2010年的30个省分城乡年度面板数据（paneldata），由于西藏数据不全所以不予包括。出现在本文中的变量有：人均消费支出（城镇与农村）、人均可支配（纯）收入（城镇与农村）、人均财富水平(城镇与农村)、物价指数（城镇与农村）、人均财政性教育经费、老年人抚养比、少儿抚养比、医疗状况、一年期平均存款利率、国内生产总值（GDP）、财政收入等。其中物价指数以1997年为基期，为100%，并以此对以后年份进行调整。一年期平均存款利率为央行公布的一年期银行存款基准利率的加权平均值，由于医疗支出数据难以取得且准确率不高，而医疗机构床位数统计已有多年，所以本文采用医疗机构床位数千人每张作为医疗状况的代替变量。人均财富水平为城乡人均储蓄存款余额。为便于分析及减小变量异方差，本文对于人均消费支出、人均可支配收入、人均财富水平、人均财政性教育经费均取对数。本文的数据来源是中国国家统计局编写的相关年份的《中国统计年鉴》和各省的统计年鉴、中华人民共和国教育部编写的相关年份的《中国教育统计年鉴》和各省教育统计年鉴、中华人民共和国卫生部编写的相关年份的《中国卫生统计年鉴》和各省卫生统计年鉴、中国人民银行公布的相关年份的金融机构一年期人民币存款基准利率。

二、面板数据模型

由于本文采用1997—2010年的30个省、自治区和直辖市的面板数据，所以采用面板数据模型分析。研究居民消费需求，既要考虑短期因素，如可支配收入（农民纯收入）、财富水平、医疗状况、通货膨胀、利率；也需要考虑长期因素，如未成年人口抚养比和老年人口抚养比。本文构建的模型包含8个解释变量，将影响我国居民消费需求的主要因素尽可能地纳入模型。面板数据基本模型为：yi，t=C+αi+γt+x''''i，tβ+μi，ti=1，2……N，t=1,2……T其中，y表示被解释变量，C表截距项，x''''为k维解释变量向量，i表示横截面数据，t表示时间序列数，β为回归系数向量；其中，αi度量个体间的差异，γt度量时间上的差异；μi,t表示随机误差项。面板数据模型主要有三种形式：1.普通混合回归模型。此类模型假设αi和γt不随个体i和时间t变化。即α1=α2=α3=……=αn，γ1=γ2=γ3=……=γt。此时模型可以写为yi，t=α+x''''i，tβ+μi，t2.固定影响模型。此类模型假设αi和γt随个体i和时间t变化，并认为αi和γt与解释变量相关，具体可分为如下三种情况。（1）个体固定影响模型。即αi在个体i上变化，而γt在时间上无变化。（2）时期固定影响模型。即αi在个体i上无变化，而γt在时间上变化。（3）个体和时期固定影响模型。即截距项αi在个体i上变化，且γt在时间t上变化。3.随机影响模型。此类模型假设αi，γt，μi，t均服从于正态分布，且相互独立，即各自不存在截面自相关、时间自相关、混合自相关。

三、面板数据模型设定分析

对于以上三种模型的选择，可以采用以下方法判断：1.固定影响模型检验。由于固定影响模型分三种情况，所以检验也相应可分为以下三种情况。（1）个体固定影响检验。原假设为αi不随个体i变化，即α1=α2=α3=……=αn=0。若原假设成立，则服从F分布：F=(SSEr-SSEu)(N-1)SSEu(NT-N-k)~F(N-1，NT-k)其中SSEr为普通混合模型的残差平方和，SSEu为个体固定影响模型的残差平方和。若F大于临界值，则拒绝不存在个体固定影响的原假设。本文中，城镇居民回归方程F统计量为24.5521，大于1％的临界值，即认为可以建立个体固定影响模型；农村居民回归方程中，F统计量为39.85917，大于1％的临界值，同样可以建立固定影响模型。（2）时期固定影响模型检验。原假设为γt不随时间t变化，即γ1=γ2=γ3=……=γt=0。依然构造F统计量，但其中的SSEu改为时期固定影响模型的残差平方和。若F大于临界值，则拒绝无时期固定影响的原假设。在本文城镇居民和农村居民的回归模型中，由于存在奇异矩阵，所以无法建立时期固定影响模型，也无法检验。（3）个体和时期固定影响检验。原假设为αi和γt不随个体i和时间t变化，即α1=α2=α3=……=αn=0，γ1=γ2=γ3=……=γt=0。构造F统计量，此时的SSEu为基本模型的残差平方和。如果F大于临界值时，则拒绝不存在个体和时期固定影响的原假设。同样由于存在奇异矩阵，因此无法检验。2.H检验。在利用面板数据建模时，可用Hausman来确定选用固定影响模型或是随机影响模型，并且随机影响模型优先考虑。Hausman检验的原假设为：随机影响模型中个体影响与解释变量不相关。构造统计量：W=[b-β]''''VARb-β[b-β]其中b为固定影响模型中回归系数的估计，β为随机影响模型中回归系数的估计。在原假设下，统计量W服从χ2(k)，k为模型中解释变量的个数。无论在城镇和农村居民的模型中，Hausman检验结果P值均大于10%，不能拒绝原假设，所以都可以选用随机影响模型。本文决定采用随机影响模型估计。

四、实证分析

基于以上检验分析，运用面板数据的随机影响模型，分别建立城镇居民与农村居民的消费方程，计量结果如表1和表2所示。城镇和农村居民人均消费支出为被解释变量，人均可支配收入、老年人口抚养比、未成年人口抚养比、通货膨胀率、人均财富水平、人均财政性教育经费、医疗水平、利息率为解释变量。回归方程的F统计量的P值均接近于0，R2均大于0.9，说明方程整体上显著。由以上计量结果可知：1.居民人均可支配（纯）收入对居民消费有着决定性作用，其中对城镇居民的影响程度大于农村居民，0.918844对0.785993。这种影响程度的不同可能是城镇居民消费更无后顾之忧，收入稳定性高，且福利等社会保障因素好于农村，还有一部分原因可能是农村居民的消费有一部分是自给自足的缘故，数据上显示不出来。2.老年人抚养比、少儿抚养比对城镇居民和农村居民影响不同。对城镇居民消费无显著影响（10%显著性水平上不显著），原因可能是城镇居民大部分均有退休金，而少儿支出占比较小；但老年人抚养比对农村居民消费影响显著，有着促进作用，而这也符合我们的预期，农村老年人大都是活到老忙到老，对于家庭的负担很小，而少儿抚养比对农村居民消费影响不显著，表明社会福利如养老保险等对我国现期居民消费影响不大。3.物价指数(CPI)对城镇居民、农村居民消费均有明显影响，但作用的方式却不一样。对城镇居民消费抑制，系数为-0.2363，表明城镇居民对物价水平的高度敏感的，主要原因是城镇居民大都靠货币计量的工资；而对农村居民却有着明显促进作用，系数为0.3882，可能由于知识水平的不同，农村居民整体有着习惯性预期，在价格未升时加快消费。4.财富水平对城镇居民和农村居民也有着不同影响。对城镇居民在10%水平下显著，但却是抑制作用，一个重要原因是我国城市房价的高涨，居民存钱买房，抑制了城镇居民的消费；对农村居民消费影响不显著，原因之一是农村居民财富水平普遍较低，且农村预防性储蓄动机很强。这与路易斯的结论相吻合，居民将大量储蓄用在住房投资而不是消费上。5.财政性教育经费与医疗状况对城镇和农村居民消费影响情况不同。对城镇居民消费的影响不确定，对农村居民有显著影响，但影响程度不大，原因可能是现阶段我国教育与医疗支出水平都还很低，对于农村居民的低收入而言比较重要，但对城镇居民却无明显影响；也可能是因为数据的粗糙性，财政性教育经费只占居民教育支出的一部分，且医疗情况这里是用床位数代替的。6.一年期平均存款利率对城镇居民影响不确定，对农村居民消费有促进作用，但作用都不明显，系数分别为0.002769和0.009904。整体上看，利率对居民消费有着轻微促进作用，表明利率对农村居民的收入效应大于替代效应。为进一步探明医疗支出对我国居民消费的影响，特别是近几年来我国推行的新型农村合作医疗制度对农村居民消费的影响，我们通过城乡居民消费结构来分析。无论城镇居民还是农村居民在医疗方面的支出都呈显著增长趋势，而且增长率很多都超过了收入的增长，表明我国居民在医疗保健方面需求的强烈。而农村居民医疗保健支出的增长更快，表明医疗保健是影响我国特别是农村居民消费的重要因素。

五、CPI程度对消费的影响

通货膨胀一直是我国比较关注的问题，通货膨胀对我国居民消费的影响到底如何也值得我们关注。通过以上的分析我们得出通胀对我国城镇居民农村居民消费都有显著的影响，但以上分析并没有考虑通胀程度。政府从2005年开始确定通货膨胀目标，为4%，以后每年都有变动；2006也为3%，以点目标的形式；2007年设置了3%的通货膨胀上限；2008年确定通胀水平为4.8%附近（周好文，2010）。因此本文在这里将CPI增长率按5%分为两个部分：超过5%和低于5%，并运用邹至庄检验来比较两者对消费的影响是否显著不同。此处选择数据对象为全国范围。邹至庄（Chowtest）检验：若回归方程不存在结构变动，则分解后的两个回归方程其RSS之和RSSUR与总体回归方程RSSR在统计上不应该不同。因此可以构造如下统计量：F=(RSSR-RSSUR)/kRSSUR/(n1+n2-2k)～F[k,(n1+n2-2k)]其中，n1、n2分别表示子回归方程的观测次数，k表示所估参数个数。通过邹至庄检验得：城镇居民F=2.235，农村居民F=1.230，而F[4,16]在5%显著性水平临界值为3.26，不拒绝无影响的原假设。所以无论城镇还是农村居民消费水平对5%通胀标准均不敏感，CPI程度对居民消费影响不显著。

六、收入分配的分析

消费有政府消费和居民消费，在一国经济水平的情况下，政府消费的过高必然抑制居民消费。在收入分配中，政府财政收入高，居民消费就必然会低。通过本文分析，收入是对居民消费有着决定性影响，而我国需求不足始于1997到1998年。从有关数据可知，从1997年开始，我国财政收入增长率开始大于居民可支配收入增长率，并一直持续到现在，而从本文前面分析知：居民消费与可支配收入均也是从1997年起低于GDP增速。这与我国需求不足始于1997年正好吻合。在经济总量一定情况下，居民消费与政府消费之间存在此消彼长的关系，政府收入太多，但教育、医疗、养老等福利制度的建设却滞后，严重打压了居民的消费热情。因此，扩大内需必须改变收入分配格局，藏富于民是提高居民消费的重要手段，无论是对城镇还是农村居民。

七、结论与政策建议

我国经济增长过于依赖投资与出口，消费不足，所以，研究我国居民消费的制约因素非常重要。通过以上分析，本文得出收入是当期消费的决定性因素，而城镇居民消费对收入更加敏感；政府收入与支出过高挤出了部分居民消费，降低了居民消费率。CPI也是影响我国居民消费的原因，但对城乡居民消费的影响不同，对我国城镇居民消费有明显的抑制作用（-0.2363），对农村居民消费有促进作用（0.3882），并且无论城镇居民还是农村居民能容忍较高的通胀水平（5%）。因此，提高居民消费率必须要将增加人民可支配收入放在首要位置，我国近几年居民消费需求不足，居民在国家收入分配中所占比例越来越低可能是一个重要原因，从长远考虑，为促进居民消费，我们需要提高居民收入在整个国民财富分配中的比重，积极减税，藏富于民；为使居民消费无后顾之忧，必须健全完善城乡一体的福利制度，完善城镇医疗保健制度，加快推进新型农村医疗合作制度建设等，农村居民消费市场巨大，必须将农村地区公共投入放在重要位置；此外，要有效释放居民消费需求，需要将房价控制在适度的范围。

作者：李宝仁平成雄