居民消费范文10篇

居民消费范文篇1

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

居民消费范文篇2

关键词：消费金融；居民消费；VAR模型

一、引言

改革开放以来相当长一段时间，我国推行出口导向战略并取得了巨大的成功。然而，出口导向型经济是以国际市场为依托的“外循环”发展。该发展模式虽在短期带来巨大成功，但长期来看，存在着一系列隐患。例如，过度关注国外市场而忽视对国内市场的开发；过分依赖国际环境，受外部环境影响较大，风险较大。近年来，面对投资和出口的巨大不确定性，消费成为拉动我国经济增长最重要的一环。作为拉动国内消费的一项重要举措，消费金融在我国经济中扮演着越来越重要的角色。现阶段研究消费金融对居民消费的影响对提振消费，扩大内需，促进国内大循环具有重要的现实意义。

二、实证研究

（一）模型设定与数据选取

1.模型设定。本文选择面板向量自回归模型研究消费金融对居民消费支出的影响。PVAR模型表达式如下：（3）其中，i代表不同省份，t代表不同时间，j表示滞后阶数，ε代表扰动项。2.变量选取与数据来源。选用2013年第一季度至2018年第四季度31个省、自治区和直辖市的面板数据进行分析，用个人消费贷款余额（CCL）反映消费信贷情况，用城镇居民消费支出（CZC）和农村居民消费支出（NCC）分别反映城乡居民消费的实际情况，用人均可支配收入（Y）反映居民收入情况。数据来源于wind数据库。为避免异方差问题，所有变量均取对数，模型所用变量变为LNCCL、LNCZC、LNNCC、LNY。

（二）实证分析

1.单位根检验。为了避免伪回归现象，首先要对各变量进行单位根检验。结果显示，在5%的显著性水平下，各变量均通过了LLC检验和IPS检验，即各变量的水平值均为不存在单位根的平稳序列，满足后续建模的条件。2.最优滞后阶数的确定。结合LR、FPE、AIC、SBIC、HQIC这五个信息准则进行综合考虑。在0—3阶滞后期这五个指标的具体数值如表1所示。可以看到，LR、FPE、AIC、SBIC和HQIC均选择滞后3阶为最优滞后阶数，因此选择的最优滞后阶数为3。3.格兰杰因果关系检验。对各变量间的关系进行格兰杰因果检验，结果见表2。可以看到消费信贷余额是城镇居民消费支出的格兰杰原因，但城镇居民消费支出不是消费信贷余额的格兰杰原因。人均可支配收入与城镇居民消费支出互为格兰杰因果关系，即二者间存在显著的相互影响关系。同样，消费信贷余额与农村居民消费支出互为格兰杰因果关系，说明消费信贷余额影响农村居民消费支出，农村居民消费支出反过来也会对消费信贷余额产生影响。人均可支配收入与农村居民消费支出互为格兰杰因果关系，即人均可支配收入与农村居民消费支出相互影响。4.估计PVAR模型。为使后文分析结果有效，本文对模型做了稳定性检验，从图1可以看出构建的PVAR模型所有根模的倒数均在单位圆内，模型是稳定的。图1模型的稳定性检验结果在检验了模型的稳定性后，本文对PVAR模型进行估计，估计结果见表3。VAR模型是一种非理论性模型，其变量系数的意义难于解释，部分参数的显著性不能通过检验，因此这里并不对系数意义进行分析，而是进一步利用脉冲响应函数进行分析。5.脉冲响应函数分析。城镇居民消费支出（CZC）、农村居民消费支出（NCC）受消费信贷余额（CCL）和人均可支配收入（Y）冲击的响应结果如图2所示。由图2（1）、（3）知，城镇居民消费支出对消费信贷余额的冲击呈现正向响应，且在第三期达到峰值（0.033772），说明消费信贷余额的增长会促进城镇居民消费支出的增加，且这种促进作用在第三期达到最大，第三期之后这种促进作用开始递减。农村居民消费支出对消费信贷余额的冲击同样呈现正向的响应，并在第三期达到最大值（0.035704），说明消费信贷余额的增长对农村居民消费支出具有正向影响，这种影响作用在第三期达到峰值之后开始减弱。对比发现消费信贷余额对农村居民消费支出的影响更大，且随着时间的推移，消费信贷余额对农村居民消费支出的影响程度减弱的幅度更小，即农村居民消费支出对消费信贷余额的依赖性更强，黏性更大。可能的原因是长期以来农村居民面临着较高的融资约束，其对消费信贷有着更强的敏感性，由消费信贷引起的信贷环境的改善能够释放更大的消费支出。由图2（2）、（4）知，城镇居民消费支出和农村居民消费支出对人均可支配收入的冲击呈现正向响应，且均在第2期达到峰值，即人均可支配收入的增长会促进城镇居民消费支出和农村居民消费支出的增加。

（三）进一步研究

进一步研究消费金融对居民不同种类消费的影响，探究消费金融对居住消费支出和非耐用消费品支出影响的差异性。选取的变量包括居民居住消费支出（NYC）、非耐用消费品支出（FNYC）和个人消费信贷（PCL），时间区间为2013年第一季度至2019年第四季度。其中，个人消费信贷数据来源于Wind数据库，居住消费支出和非耐用品消费支出数据来源于国家统计局。采用贝叶斯向量自回归模型（BVAR）进行消费金融对居民居住消费和非耐用品消费影响的实证分析，构建的BVAR模型方程如下：yt=C+B1yt|1+B2yt|2+1+Bpyt|p+εt（4）其中，yt=YNYCt，FNYCt，PCLtYT，εt为残差向量，B1，|，Bp为被估计的系数矩阵。1.单位根检验。由表4的单位根检验结果，居住消费支出（NYC）、非耐用消费品支出（FNYC）和个人消费信贷（PCL）原序列的ADF检验值均大于5%显著性水平下的临界值，变量未通过平稳性检验，均为不平稳序列。将原序列进行差分后，所有变量的ADF检验值均小于1%显著性水平下的临界值，差分序列均为平稳序列，即所有变量服从一阶单整，因此基于一阶差分后DNYC、DFNYC、DPCL建立BVAR模型进行研究。2.协整检验。为防止伪回归现象，要对DNYC、DFNYC和DPCL三个变量间的关系进行协整检验。本文根据信息准则选择最优滞后期为2阶。Jo-hansen协整检验结果显示，在5%的显著性水平下，迹统计值63.27远大于5%时的临界值29.80，拒绝存在0个协整向量的原假设，至少有一个协整向量，DNYC、NFNYC与DPYC之间存在长期稳定的均衡关系。3.脉冲响应函数分析。通过格兰杰因果关系检验发现，个人消费信贷是居民非耐用品支出和居住消费支出的单向格兰杰原因。进一步进行脉冲响应函数分析，为保证脉冲响应函数结果有效性，对模型做了稳定性检验，模型所有根模的倒数都小于1，即模型稳定。脉冲响应函数分析结果如图3所示。由图3可知，当对个人消费信贷施加一个脉冲冲击时，居民非耐用消费品支出呈现正向响应，且在第2期达到峰值（94.55663），即个人消费信贷增加对非耐用消费品支出的影响具有正向促进作用，这种影响在第2期达到最大后快速递减直至为0。个人消费信贷对居住消费支出的影响同样呈现正向响应，这种正向促进作用在第2期达到峰值（49.01832），随后快速减弱直至为0。个人消费信贷的增加会促进居民非耐用消费品支出和居住消费支出的增长，从影响程度看，个人消费信贷对居民非耐用消费品支出的影响更大。

三、结论及政策建议

个人消费信贷可以拉动居民消费，而且消费信贷对农村居民消费支出的影响更大。农村居民收入较低且资金来源较为单一，面临较高的融资约束，对消费信贷有着更强的敏感性，由消费信贷引起的信贷环境的改善能够释放更大的消费支出。另外，个人消费信贷对居民非耐用消费品支出和居住消费支出都具有正向促进作用，且消费信贷对居民非耐用消费品支出的影响更大。随着近些年互联网金融的迅猛发展，居民更加依赖花呗和京东白条等消费信贷进行提前消费，且消费以食品、服装和日用品等非耐用品为主，更加注重消费体验和提升生活品质。综上所述提出以下建议。首先，要延伸消费金融市场，丰富并深化消费金融领域的结构性供给。目前消费金融业务主要集中在家电、汽车、住房等耐用消费品上，被用于非耐用消费品的消费信贷比例较低，存在消费金融结构性供给失衡的问题。因此要提升非耐用消费品的信贷供给比例，以适应市场需求。另外，要发展非银行性的消费金融公司。我国消费金融规模一直在快速增长，目前已形成商业银行、持有牌照的消费金融公司和互联网金融平台为主的消费金融服务体系，但绝大部分消费金融机构都是由商业银行主导的，而传统商业银行消费信贷模式因授信成本过高等会制约消费金融的发展。因此要积极推动非银行性消费金融公司的发展，丰富消费金融机构，增加市场活力，为消费者提供更多的选择。

参考文献：

[1]龙海明，钱浣秋.消费信贷对城镇居民消费水平的平滑效应———基于PSTR模型的实证分析[J].南方金融，2018（5）：38-46.

[2]阮小莉，彭嫦燕，郭艳蕊.不同消费信贷形式影响城镇家庭消费的比较分析[J].财经科学，2017（10）：30-40.

[3]王勇.通过发展消费金融扩大居民消费需求[J].经济学动态，2012（8）：75-78.

居民消费范文篇3

关键词：城镇居民;消费特征;聚类分析

一、问题的提出及分析

近年来，我国经济高速发展，国民经济快速发展的同时，人民的收入水平也得到了进一步的提升。居民可支配收入的增加使得我国消费水平也进一步增加。城镇居民人均收入增加的同时，消费结构也在不断地发生变化。及时掌握居民消费结构的变化情况及变化趋势，有利于及时地合理调整产业结构。这样，便可使得生产过程优化，合理地调配社会资源。本文采用SPSS聚类分析的方法，对城镇居民消费地域差异统计分析,分析考察我国各地区城镇居民的收入和消费结构是否存在差异。

二、基本假设

假设国家统计局公布的调查数据能基本反映整个中国城镇居民消费结构的平均水平。

三、模型的建立与求解

（一）2002年—2011年消费数据整理

表1、表2是2002-2011年十年间中国城镇居民消费关键数据，资料来源于[1]。

（二）中国城镇居民消费数据分析

首先，通过表1可以看到目前城镇经济与城镇居民消费水平是继续保持稳定增长，2011年消费支出达到了15160.8，跟2010年城镇居民消费相比增加了1689.4。边际消费倾向=消费的增加额/收入的增加额=1689.4/2700.3=0.626,这表明人民消费信心增强，但是城镇居民还是偏向于储蓄的倾向,储蓄比例达到了0.374(因为消费比例和储蓄比例和等于1)。另外，从表1可以清楚地看到，我国城镇各类消费是持续的增长。近十年来，我国城镇居民消费一直在迅速增长，我国城镇居民人均可支配收入由2002年的7703元增加到2011年的21809.7元，翻了=÷8133.277037.21809倍（四舍五入保留到小数点后四位，下文相同），可支配收入增长与消费支出呈现了相对的一致性。由表1可看到食品消费这十年增长了5506.3/2272=2.424倍，由表2可看到我国食品占有的消费比例越来越少，但还是消费的主体。其中肉类食品的消费由2002年的413.54达到1105.93，增长了一倍多，这表明随着生活的改善，人民消费逐渐倾向高蛋白等有营养的食品，人民在蛋类，水产品，奶制品等消费也比较均衡，各项也均相对消费增长了一倍,鲜菜在2011年各类菜类购买中数量是最多的达到114.56千克,表明城镇居民还是喜欢绿色食品。恩格尔系数占用的可支配比较大（食品消费比例即是恩格尔系数）。恩格尔系数总体呈下降趋势，2002年我国城镇居民恩格尔系数为0.377，在2002年至2011年十年间，恩格尔系数最低达0.351，2011年我国城镇居民恩格尔系数为0.363，另外通过观察表1和表2得到我国城镇居民近十年来恩格尔系数在波动中下降，也就是说恩格尔系数总体呈现下降趋势。表2中食品消费比例也由1990年的54.25下降到2011年36.32，我国已经从一个人民徘徊在温饱线水平的国家，达到了发展中的小康社会。但是恩格尔系数在波动中下降与我国人民讲究吃、注重食物质量消费也有不同程度的联系。进一步还可以了解到，我国城镇消费和农村消费差距也越来越小。从表1中看到我国城镇交通通讯消费在这十年增长了2149.6/626=3.4339，表2中，交通费用由1.2增长到14.18，可以看出是增长最快的。这表面了随着我国经济的增长，城镇出行已经逐渐出现了以车代步，居民交通更加便利。随着科技的发展，交通费用成本的增加也不是很显著。由表2可以看到我国城镇居民在衣着、居住、文教娱乐消费比例还是没有多大变化，说明了人民对这几项偏好是比较稳定的。表2中医疗保健消费比例持续增长，可以看到人民注重物质生活改善的同时也越来越注重身体健康，这也是未来城镇居民消费增长的重要点。居民消费在衣着、家庭设备、交通、通讯、居住消费性支出在近十年来涨了三倍左右，在食品、医疗保健、教育文娱消费性支出涨了两倍左右。就这几项全国城镇居民消费范围来说，各种城镇居民人均消费支出均在增加，但是每项消费支出的增幅有所不同，居住的消费一直在国家宏观调控稳定中发展。城镇居民人均住房建筑面积32.7平方米,也是增长比较快，基本上已经达到了平均一家一居室。而通讯业例如手机每百人达到205.25，每一百个人含有电脑81.88台,已经接近一人一台电脑了，消费比例在家庭设备及应用由表2可知是在下降的，消费支出由10.14下降到6.75，说明随着科技的发展，尽管城镇居民在各种家庭设备、电子产品购买实际数额是在增加，但是科技产品行业或者说这种劳动密集型产品消费比例也越来越低。

（三）城镇居民消费地域差异统计分析

本文采用spss19软件对北京、天津、河北、山西、内蒙、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山西、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、西藏，陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆31个省，2011，2010，2009年城镇居民平均每人消费状况进行聚类分析。通过比较K-均值聚类法（快速聚类法）对我国32个省直辖市进行聚类分析，输出分层了3层。比较合理的聚类方法是将所有样本分成3类，第2类包括北京、上海，广东、浙江、广东，第2类的最终中心距离比第三类多4000-5000多左右，第2类的各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出最高。第3类是天津、内蒙古、辽宁、江苏、福建、山西、重庆，比第一类基本上多300多左右。属于中等消费省市区域，剩下的其他样本则属于第1类。很显然，我国城镇消费是不均匀的，我国城镇居民在东部沿海城市消费比较高，这是因为在东部沿海等省市经济发展比较迅速，可支配收入比较高的原因。而中部地区却因为经济发展、地理位置原因和消费习惯，经济发展赶不上东部沿海。归为第三类的城镇居民消费省直辖市有20个，占据了绝大多数，其中绝大多数是西部城市。

综上所述，我国消费水平还处于发展阶段，东部沿海居民消费比较高，而中西部比较落后，更需要提高中西部居民的消费水平。从以上表中我们也可以看到东西部收入，消费差距依然很大，国家应该加大对西部地区的扶持力度，缩小东西部差距，促进全国城镇居民消费均衡。

作者:杨建奇 房树文 黄传名 单位:湖南科技学院理学院

参考文献：

[1]数据来源网站:中国人民共和国国家统计局www.stats.gov.cn/.[EB/OL].

[2]张月,曲坤,林美艳.因子分析在我国城镇居民消费结构研究中的应用[J].大连交通大学学报,2006(1).

[3]胡丽平,何春花.河南省城镇居民消费结构变动的实证分析[J].河南农业大学学报,2011(3).

居民消费范文篇4

关键词：基本养老保险；居民消费；OLS方法

一、引言

基本养老保险是我国社会保障体系中至关重要的组成部分，主要是为了保障我国居民退休后的生活经济来源问题，减轻在职职工的储蓄压力，从而增加现期消费支出。有关基本养老保险对居民消费水平的影响，国内外学者分别从理论研究和实证研究两个方面进行展开。理论研究方面，Barro（1974）基于代际转移理论认为养老保险对居民消费和储蓄不会产生影响。Wilcox（1989）基于理性预期理论认为居民未来的养老金收入一般是相对稳定且可预估的，而一项可预期的收益对居民消费所起的促进作用很小。李建英等（2018）提到我国养老保险制度在进行转轨时，在个人账户“空账”问题上并没有给出很好的解决方案，导致居民对未来养老金收益率存在较低预期，从而为保障自己退休后的基本生活富足稳定，居民倾向于增加现期储蓄、减少消费。实证研究方面，国内外学者多依据理论模型或通过构建经济计量模型进行论证。Melvin（2005）利用追踪调查法研究养老保险对居民消费的影响，结果表明参加养老保险能拉动家庭的消费支出。王翠琴（2020）利用世代交叠（OLG）模型，使用2010～2017年共8年的中国省际面板数据，实证研究表明城乡居保的缴费率、覆盖率与农村居民消费存在显著正向关系。

二、数据来源与描述性统计

（一）数据来源。数据来源为中国健康与养老第四期追踪调查数据，于2020年9月正式对外公布。CHARLS数据库由北京大学国家发展研究院负责主持运营，采用科学的抽样方法收集了代表全国45周岁及以上家庭和个人的信息。文中使用的是2018年截面数据进行统计分析处理，去除缺失值以及奇异值的样本外，最终得到有效样本10，401个。（二）变量选取及描述性统计1、被解释变量。本文以居民的家庭消费支出为被解释变量。包含家庭的总消费支出、食品消费、日常生活消费、衣着消费、文教娱乐消费、医疗消费。以上述5种分项消费支出能够对居民消费进行全面分析。2、解释变量。本文将居民是否参加基本养老保险作为解释变量，将城镇职工养老保险、城镇居民养老保险、新型农村养老保险都纳入基本养老保险的范围，参加赋值为1，未参加赋值为0。3、控制变量。为了更进一步了解居民消费水平的影响因素，本文选取代表个体以及家庭特征的变量作为控制变量。其中，个体特征方面，主要包括了居民的年龄、性别、婚姻状况、受教育情况、健康状况。家庭特征方面，主要包括居民的户口和家庭规模。（表1）CHARLS问卷调查中涉及消费数据以家庭为单位进行展开，处理后的数据如表1所示。我国居民家庭的总消费支出年均值为63，283.731元，说明45岁及以上的居民家庭的消费水平还处于一个相对较低的水平。医疗消费在各分项消费支出的均值中是最高的，这从侧面反映了居民看病贵的问题依然存在。农业户口占比仅为28.5%，从这可看出我国的城镇化进程已处于一个较高的水平。

三、实证结果分析

如表2所示，模型1把家庭总消费支出作为被解释变量，居民参加基本养老保险对家庭总消费支出有正向促进作用，即参加了基本养老保险的家庭总体消费支出更高；户口与居民家庭消费支出为负向关系，这表明城镇居民整体消费水平更高，城镇居民的收入水平相对于农村居民的收入水平更高，所以其消费水平也相对高于农村居民；家庭规模对居民家庭消费支出有正向促进作用，一是由于家庭人数越多，所涉及的各项花销越大，二是因为家庭人口数多，有工作收入来源的人也相对更多，有足够的经济实力支撑其家庭的各项消费。户主的年龄越大，其家庭总消费支出越少，一般认为，户主的工作收入是家庭主要经济来源，户主年龄越大，与劳动力市场的工作要求匹配值会更低，所得到的工作收入也会相对较少，其消费支出也会相对变少；性别对家庭消费总支出影响不显著；婚姻状况对家庭消费支出有正向影响，当户主为已婚且与配偶居住状态时，家庭总体消费支出更高；户主的受教育情况与居民家庭消费支出呈正相关关系，这表明户主受教育年限越长，其家庭消费总支出越多，一般认为受教育年限越长，其工作收入更高，所以其家庭消费支出也会随着变高；户主的健康状况对家庭的消费支出有正向影响，但是不显著。（表2）本文以各分项消费支出为被解释变量在模型2到模型6中分别进行了检验，居民参加基本养老保险除了对居民家庭日常生活消费以及衣着消费没有显著影响外，对其他各分项消费支出的影响各不相同。模型2的回归结果表明，参加基本养老保险的家庭，其食品消费支出更高，这是因为参加了养老保险的居民其消费的心理压力更小，所以在食品消费方面会更多，不同于模型1的是性别对食品消费存在显著的负向影响，这表明当户主为女性时，其家庭在食品消费支出方面比户主为男性的更多；受教育年限越高，其家庭食品消费更多。从模型3的回归结果可知，户口对日常生活消费有负向影响，家庭规模对日常生活消费有正向影响、年龄对日常生活消费成负向影响，跟模型1中这3个因素对家庭总消费支出的回归结果是一致的，但受教育情况对日常消费呈负向影响，其中缘由还有待后续深入探讨。在模型4中，户口、年龄、性别对衣着消费呈负向影响，家庭规模对衣着消费有正向影响，这表明相比农村居民，城镇居民在衣着消费上更多，年龄越大，花在衣着消费上的钱更少，户主为女性时，衣着消费更高，家庭人员越多，衣着消费更多，这也与实际是吻合的。在模型5中，我们可以得知，参加基本养老保险的家庭，其在文教娱乐上消费会更多，可以认为参加基本养老保险的家庭其经济实力更好，所以在该项消费上也更多，户口和婚姻状况对文教娱乐消费为负向影响，家庭规模对文教娱乐消费为正向影响。模型6的回归结果表明，参加基本养老保险对其家庭的医疗消费支出有正向影响，这是因为参加了养老保险的家庭对退休后的健康生活更加关注，因此其在医疗健康方面的消费也会相对应的增多。家庭规模、年龄对医疗消费有正向影响，这是因为家庭成员越多，出现健康方面的问题的概率也会比家庭成员少的更大，所以其医疗消费更多，而年龄越大，身体抵抗能力、自我修复能力都会下降，身体出现问题的情况更多，所以在医疗消费方面的花销也更大，健康状况与医疗消费呈负向影响，这与现实情况以及常识是吻合的，身体越健康，自然在医疗上的消费更少。

四、结论及建议

居民消费范文篇5

在仅有的几篇文献中，马双等（2010）研究了新型农村合作医疗保险对农村居民家庭食物消费的影响，发现参保家庭比未参保家庭有更多的营养物质摄入量，参与新农合使农民食品消费支出增加约81元。臧文斌等（2012）使用中国城镇居民入户调查数据探讨了城镇居民基本医疗消费保险对居民消费的影响，发现城职保提高了参保家庭的非医疗消费支出，低收入群体和中等收入群体提高的幅度分别为20.2%和12.6%。马双和甘犁（2010）研究了城镇职工医疗保险对居民食物消费的影响，发现城职保能增加11%的居民消费。现有的研究受数据可获得性的限制，或者仅仅关注居民食物消费，而未将居民家庭全部消费支出作为分析对象；或者只关注某一种社会医疗保险，而未将城居保和城职保两种基本医疗保险综合考虑，未从整体上考察城镇医疗保险对居民消费的影响。因此，目前国内对医疗保险与居民消费关系的研究还很不充分。鉴于此，本文采用奥尔多2009年的调查数据，在收集到较为丰富的居民消费支出和医疗保险信息的基础上，拟对医疗保险与城镇家庭消费的问题进行进一步的研究。

二、数据与模型

1.关于数据。

本文所采用的数据来自北京奥尔多投资咨询中心委托国家统计局开展的较大规模的入户调查，抽样和数据处理方法与国家统计局其他调查大致相同。该调查自2005年开始，每年1至2次，通过更新数据建立了《中国投资者行为调查问卷》数据库。调查问卷设置了受访者的个人特征、家庭财务情况和投资选择等方面的35个~50个具体问题，包含详细的家庭资产、负债、收入、消费以及其他家庭特征信息。李涛（2006）、陈彦斌等（2009）以及梁运文等（2010）利用该数据库进行了有关居民投资行为、居民财产分布等方面问题的研究，结果表明数据质量较为可靠。虽然该数据库最初建立的目的是为了研究中国居民的投资行为，偏向于宏观研究，但由于调查数据中不仅包含丰富的家庭收入和消费等信息，而且有家庭是否参与医疗保险、是否有成员患有大病以及医疗支出等信息（自2009年开始有医疗保险相关信息），因此本文尝试利用该数据库进行医疗保险和居民消费关系的微观研究。本文采用的是奥尔多2009年调查的A卷调查数据，在12个省的41个市（区、县）进行，调查地范围覆盖东部、中部和西部各省市。与目前实证研究使用较多的CHNS数据相比，奥尔多调查数据包含了更为丰富的家庭消费支出信息，因此在家庭总消费支出、非医疗消费支出等关键变量上有准确的数据，而不必如现有文献一样使用耐用消费品存量数据替代消费支出的流量数据。同时，奥尔多2009年调查收集到的样本量也比较大，经过数据整理，本文最终获取的有效样本为4694个家庭。

2.计量模型。

研究医疗保险对家庭消费的影响，必须解决两种由自我选择所导致的内生性问题。一是，医疗保险和家庭消费都与家庭的风险厌恶程度相关。家庭的风险厌恶程度越高，越倾向于选择参加医疗保险；同时，家庭的风险厌恶程度越高，预防性储蓄越高而当期消费越少。二是，医疗保险和家庭消费都受到家庭成员身体健康状况的影响。身体健康情况较差的家庭更可能参与医疗保险；同时，身体健康情况较差的家庭会有更多的医疗消费支出和相对较少的非医疗消费支出。为了解决这两种自我选择问题，本文在计量模型中引入家庭风险厌恶程度和家庭成员健康状况作为控制变量。这样就可以在给定相同的家庭风险厌恶程度和家庭成员健康状况的条件下，研究家庭参与医疗保险对其消费支出的影响，从而很好地解决了上述自我选择问题。同时，本文在计量模型中引入家庭收入、家庭规模、平均年龄、平均受教育程度、女性比例等家庭特征变量作为控制变量。通过将各类控制变量逐步加入，本文得到三组计量模型来分别研究基本医疗保险对家庭总消费支出、医疗消费支出以及非医疗消费支出的影响。其中EXP、MEDEXP和NONMEDEXP分别为家庭总消费支出、家庭医疗消费支出和家庭非医疗消费支出。HI为家庭是否有基本医疗保险，是本文的核心解释变量。SAH为家庭成员平均健康状况，问卷中调查了每个家庭成员对自己身体健康状况的评价，数值从1到5分别对应“非常好”、“较好”、“一般”、“较差”和“非常差”，本文取每个家庭该项指标的平均值作为SAH。RAV为家庭平均风险厌恶程度，调查数据中包含每个家庭成员的风险厌恶程度信息，数值从1到5分别对应“很喜欢冒险”、“喜欢冒险”、“一般”、“不喜欢冒险”、“很不喜欢冒险”，与SAH一样，本文取每个家庭该项指标的平均值作为RAV。Xi为控制变量，包含一系列家庭特征变量，主要有：（1）INC，即家庭总收入，在回归中取对数。（2）SCA，即家庭规模（家庭人数）。（3）AGE，家庭成员平均年龄。（4）EDU，家庭成员平均受教育程度。（5）FEM，家庭成员中女性占比。（6）PTY，家庭成员中是否有党员，是二值变量（1代表是，0代表否）。（7）MIN，家庭成员中是否有少数民族，是二值变量（1代表是，0代表否）。

三、实证结果

1.医疗保险对家庭总消费支出的影响。

本文对回归结果进行了异方差检验，发现模型存在异方差问题。为了解决这个问题，本文使用了异方差—稳健估计，以使回归结果更具有可靠性。表1报告了家庭总消费支出的估计结果。第一列只估计了参与医疗保险对家庭总消费支出的影响，第二列和第三列分别加入了家庭成员健康状况、风险厌恶程度和其他家庭特征变量。三个回归模型都表明，参与基本医疗保险可以显著增加家庭总消费支出。具体来说，与没有基本医疗保险的家庭相比，参与基本医疗保险的家庭的总消费支出会高出6%，并且在5%的水平上显著。这个结果与Gruber和Yelowitz（1999）对美国20世纪80年代中后期医疗保险制度的研究结果非常接近，他们发现放宽Medicaid条件会使美国家庭消费上升5.2%。

2.医疗保险对家庭医疗消费支出的影响。

表2报告了家庭医疗消费支出的估计结果。虽然在前两个模型中，是否参与医保的系数显著为正，但加入其他家庭特征的控制变量之后，该项系数变得不再显著（即使在10%的水平上也没有统计显著性）。这表明，是否参与基本医疗保险对家庭医疗消费支出并无显著影响。虽然现有的研究曾认为医疗保险的普及会使家庭医疗消费支出增加，但是本文的回归结果却并不支持这一观点。事实上，苏春红等（2013）利用2009年CHNS微观调查数据进行的实证研究发现，城镇居民基本医疗保险、城镇职工基本医疗保险并未对居民患病就诊行为产生显著的影响。因此，参与基本医疗保险并不能使城镇家庭的医疗消费支出呈现显著增加。

3.医疗保险对家庭非医疗消费支出的影响。

表3报告了家庭非医疗消费支出的估计结果。医疗保险对家庭非医疗消费支出的影响是本文的关注重点。从表3中可以看出，参与基本医疗保险对提高家庭非医疗消费支出有显著的促进作用：从模型（3.1）到模型（3.4），是否参与医保的系数始终显著为正；在控制家庭成员健康状况、家庭风险厌恶程度和其他家庭特征系列变量之后，参与基本医疗保险会使家庭非医疗消费支出增加6%，并且在5%的水平上显著。这说明，社会医疗保险的普及能够降低预防性储蓄，在一定程度上对居民消费起到保障作用。

四、结论与政策建议

居民消费范文篇6

(一)日本财政支出结构状况1．日本全国性财政支出结构。伴随着“经济复兴”计划的实施，战后的日本经济经历了20世纪50年代至70年代的高速增长时期，相应地日本财政支出的规模不断增加，从1990年的692690亿日元增加到2010年的967280亿日元。特别是随着人口老龄化和家庭结构因素的变化，需要日本政府不断将财政支出的重点放在与居住民密切相关的领域，满足居住民多样化的需求。进入21世纪以来，日本财政支出规模不断增加，财政支出结构具体情况见表1。从财政支出的费用类别来看，日本财政支出主要分为社会保障费、文化教育科学费、养老金、公共事务费、国防费、经济协作费、小企业援助费、地方转移支付费及国债还本利息费等。其中与居民生活密切相关的社会保障、文化教育科技和养老金支出，合计占比从2000年的45.2%上升到2010年的55.1%，而且以社会保障支出为主。国债利息支出仍是财政支出的主要内容之一，平均占财政支出的21.4%。同期，地方转移支付占比振荡上升，从2000年的17.7%，上升到2010年的19.4%。国防支出因为受到国防军费开支约束一直较为平稳发展，2000－2010年期间基本上保持在5.5%－6%之间，而在经济协作和小企业援助方面的财政支出占比一直较小。2．地方政府财政支出结构。随着日本社会经济结构的变化，地方政府财政支出结构也发生了相应的变化，体现出地方政府的民生导向型政府职能的特点。2000－2008年涉及居住民福祉改进的福利支出占比不断提高，从初始的13.70%上升到19.90%，卫生和教育支出占比平均保持在6.41%、18.43%，而为经济建设服务的农林水产事业支出占比、工商支出占比和土木支出占比平均为4.79%、5.43%、17.00%。其中土木支出占比呈不断下降的趋势，从20.00%下降到14.40%。会议、总务、警察、消防等行政管理服务类支出占比基本上保持在16%以下，2008年国债支出占比为14.7%，比2000年提高了2个百分点(见表2)。

(二)日本居民消费现状1．日本居民消费率。居民消费率即在一定时期内(经常为一年)，居民消费占GDP的比重。其反映了一国居民消费的整体发展水平。从居民消费率的纵向比较来看，日本居民消费率整体上不民消费的长期与短期变动关系，本文建立了VEC计量经济模型。

二、日本财政支出结构与居民消费关系

(一)变量说明及数据来源1．日本财政支出结构。基于与日本居民消费的密切关系程度，本文主要研究社会保障、文教科支出、国债支出与地方转移支出，分别用js、je、jt、jl表示这些变量占整个财政支出的比重。2．日本居民消费支出主要用日本居民消费支出占GDP的比重来表示，记为jc。本部分的数据选择区间为1990－2009年，所有的数据是根据日本财务省网站的历年统计资料整理得到，所有变量的检验均通过Eviews5.0软件验证。

(二)计量分析1．日本财政支出结构对居民消费的长期均衡。基于科学分析的需要，首先应对变量jc、js、je、jt、jl进行单位根检验，以验证变量的平稳性，检验结果见表3。由表3的ADF检验可以看出变量jc、js、je、jt、jl非平稳，但是经过一阶差分后变成平稳的时间序列，各个解释变量与被解释变量均是I(1)过程。通过协整检验的迹检验法或是最大特征值检验法，可以发现变量jc、js、je、jt、jl之间存在至少一个协整关系，检验结果见表4。因此，日本财政性社会保障支出占比、文教科支出占比、国债支出占比、地方转移支出占比，与居民消费率存在长期稳定的协整关系。根据各个解释变量前的系数来看，变量jt前的系数最大，为2.88187，这表明日本国债支出占整个财政支出的比重每增加一个单位，长期来看将会导致居民消费占GDP的比重提高2.88187个单位。另外，变量jl与je前的系数也较大，分别为2.70939、2.58409，这表明日本地方转移支付支出占比、文教科支出占比每提高一个单位，将导致居民消费支出占GDP的比重提高2.70939个、2.58409个单位。变量js前的系数为0.9242，这表明日本社会保障支出占比每提高一个单位将导致居民消费率提高0.9242个单位。因此，从总体情况来看，日本社会保障支出、文教科支出、国债支出与地方转移支出，均能在一定程度上促进日本居民消费。2．日本财政支出结构对居民消费的短期影响。由于变量jc、js、je、jt、jl之间存在协整关系，可以相应建立VEC模型，得到的误差修正模型如式(4)所示。

三、结论及启示

(一)主要结论1．日本国债支出对居民消费存在正向效应。因为日本国债支出占比对居民消费率的弹性系数为2.88187，这意味着在现阶段日本国债支出适度增长及向居民消费领域的倾斜，会促进本国居民消费水平的提高。因为根据凯恩斯有效需求理论，当内需严重不足，政府通过大规模的举债将有效刺激本国消费需求与投资需求。但是，举债取得的国家财政收入这是透支年度的财政收入来满足当前居民消费需求，替代未来年度的居民消费需求。因此，上一年度的国债将导致本年度居民消费需求反方向变动。表现在日本两者短期的动态关系上，上一年度的国债支出占比的变动会导致本年度居民消费率反方向变动0.1407745885个单位。但是，日本历年的债务规模过于庞大，在缺乏有效国债监管的情况下，会造成该国经济发展的沉重负担。根据相关资料显示，2012年日本国债负担率高达235%，远高于美国、希腊和葡萄牙等国。因此，日本政府为了避免陷入债务危机，已经开始缩减财政支出规模，从而影响日本财政支出用于居民消费领域的支出安排，最终将影响该国居民消费水平与消费质量的提高。2．日本地方转移支出占比的提高有利于日本居民消费水平的提高。因为日本地方政府转移支出占比对居民消费率的弹性系数为2.70939，这意味着地方转移支出与居民消费存在长期的正向变动关系。目前，日本通过完善的“收支均衡型”转移支出制度，缩小各地经济发展差距，增强各地经济发展实力，从而提高地方政府提供产品的能力，促进本辖区内居民生活改善和消费水平的提高;同时，通过与地方转移支付相关的法律制度建设，如《地方自治法》、《地方财政法》、《地方税收法》、《地方交付税法》、《地方分权改革一揽子法》、《地方分权推进法》［3］等，进一步明确中央与地方政府的支出责任和收入权限，为居民消费的合理增长奠定良好的基础。另外，短期内，上一年度地方转移支出占比的变动，会导致本期居民消费率正向变动0.02505479121个单位。3．日本文教科卫支出占比的增加可以提高日本居民消费能力。从长期来看，日本文教科卫支出占对居民消费率的影响系数为2.58409，即两者之间长期存在正向的变动关系。日本政府加大在文教科卫领域的财政倾斜力度，有利于人力资本的形成，为居民消费起点公平奠定基础，最终促进居民消费和缩小居民消费差距。从短期来看，上一年度文教科支出占比的增加将引起本期居民消费率水平的提高，变动幅度为0.05869451325个单位。4．日本社会保障支出为居民消费提供“安全网”，增强居民消费意愿。从长期来看，日本社会保障支出占比对居民消费率的影响系数为0.9242，这意味着财政性社会保障支出占比每增加一个单位，将导致居民率提高0.9242个单位。作为社会“稳定器”的财政性社会保障支出可以熨平经济波动对居民消费造成的冲击，降低居民消费时面临的各种不确定性风险，从而增强居民消费意愿。从短期来看，上一期日本财政性社会保障支出占比的变动与本期居民消费率的变动同方向。

居民消费范文篇7

金融集聚对居民消费升级影响效应文献述评

关于金融集聚对居民消费升级的影响效应研究的相关文献相对较少，现有的研究更多地局限于金融业发展对居民消费的影响作用，普遍观点认为，金融业的发展能够促进居民消费规模的扩大，特别是银行的发展，给居民提供了获取利息收入而增加财富，方便居民获得贷款，从而有利于居民消费。盘和林（2018）研究了消费金融促进居民消费升级的作用机制，提出应该扩大消费金融的规模，来促进消费规模的扩大，进而促进居民消费升级的步伐。钱箐旎（2018）则认为，当前我国面临投资和出口乏力的背景下，通过扩大金融支持消费来促进居民消费升级，拉动经济增长大有可为。王平和王琴梅（2018）从消费金融对城镇居民消费影响的视角分析了消费金融促进城镇居民消费规模扩大，并提出了如何通过消费金融的扩大来进一步推动消费金融对城镇居民消费的带动作用。潘锡泉（2016）则从更加宽泛和更加细化的金融发展视角，研究了金融发展对金砖国家之间贸易发展和消费的影响，认为金融发展深度和金融机构优化对贸易发展和消费具有促进作用，而银行业和证券业金融资源配置效率的提升对消费促进具有更大的推动作用。从金融集聚的视角，研究金融业集聚对居民消费升级的相对较少，但也存在一些零星的研究，抑或是从侧面研究金融集聚对居民消费的影响。譬如，孙晶和李涵硕（2012）研究了金融集聚对产业结构的影响，而从宏观描述性的角度略微提到了金融集聚有利于产业结构的转型升级，对居民消费会产生一定的影响。余泳泽、宣烨和沈扬扬（2013）则研究了金融集聚对工业效率提升的空间外溢效应，提到了空间外溢效应中对消费的影响。也有少许研究分析了金融发展对我国不同区域之间的影响差异性，譬如，肖利平和洪艳（2017）利用我国2003-2014年的宏观面板数据，研究了我国东部地区和中西部地区金融发展对居民消费的影响效应，发现金融发展对我国东中西部地区居民消费具有显著的促进效应，东部地区的促进效应要大于中西部地区。比较典型的研究金融集聚对居民消费的影响的文献主要有：董秀良、满媛媛、王轶群（2019）研究了农村金融集聚对农村居民消费的影响，马建辉（2018）则引入房价中介变量，分析了金融集聚对居民消费的影响作用，金融集聚对居民消费的影响存在非线性效益，当房价低于某一门槛时，金融集聚对居民消费具有显著促进作用，而超于该门槛则变为抑制效应，而随着超越门槛值的房价越高，突破第二门槛之后，这种抑制效应就会越强。总体而言，关于金融集聚对居民消费升级的影响研究较少，尤其是研究不同金融业集聚水平对消费升级的影响方面。同时，关于金融发展对居民消费具有促进作用，这些文献更多地是着眼于银行视角为主，研究也更多地着眼于宏观描述性为主，缺乏系统的理论研究（金融发展如何影响居民消费升级的渠道），更缺乏实证研究进行验证。

金融集聚对居民消费升级的影响效应理论分析

金融集聚与居民消费升级之间存在密切的关系，金融集聚主要通过对经济的发展和产业结构的优化升级促进居民收入的增长和消费需求，以及收入增长预期效应和社会保障体系完善机制促进消费升级、金融消费信贷发展降低流动性约束，以及金融机构之间竞争加剧来降低金融资源获取成本来影响居民消费，传递到对居民消费升级的影响。具体影响传导机制如图1所示。经济发展的收入增长渠道。金融的天职是服务实体经济，作为资金供给者和需求者的中介，金融集聚能够为资金供需双方架构起桥梁，更加方便有效地为城乡居民融资主体提供金融资源供给，降低消费者融资成本，实现金融资本的有效配置，提高社会公共部门和私人部门（居民消费者）获得金融资本的能力，从而促进投资和经济的增长，继而实现居民收入水平的增加，而收入水平的增长是促进居民消费规模扩大和消费质量提升的最关键因素。金融集聚在有力促进经济增长的同时能够为居民消费者提供丰富多样的金融产品，满足居民对闲置资金的投资利用，帮助居民进一步增加财富，刺激居民消费，从而实现对居民消费升级的推动作用。产业结构优化升级的收入增长和需求创造渠道。产业结构优化升级需要大量的金融资金支持，而金融集聚可以为产业发展提供大量的资金支持，促进产业结构从低端向中高端转型升级。产业主体借助于金融资源对产业的投入，能够促进劳动、知识和技术的进步，并应用于产业中，通过金融资源的优化配置提高生产要素投入的成效，实现生产要素向效益好的产业流动，实现产业的优化升级，同时在产业升级的过程中，高级化的产业结构又能够为社会发展提供大量的就业岗位和更高收入水平的岗位，增加居民的收入水平必然会引发居民从满足最基本的生活需求向购买更高层次的享受型和发展型消费转型，减少对基本生存型消费品的支出，对个性化、智能化等高端消费品需求的支出增加，继而改变居民消费结构，促进居民消费升级。收入增长预期效应和社会保障体系完善机制促进消费升级渠道。银行、保险、证券等金融业集聚之后对国民经济发展具有促进作用，自然就能够提高居民的收入增长预期，通过金融业的集聚，金融机构能够为居民提供多种银行理财、基金、保险产品等，在一定程度上完善了社会保障体系，为居民提供了除基本的社会保障以外的更多保障，降低了居民对未来不确定性的担忧，降低了预防性储蓄的需求。根据凯恩斯货币需求理论，居民对储蓄性货币需求的减少，会促使居民大量的消费，继而能够促进居民消费规模的扩大和对高质量消费品的追求，带动居民消费升级。消费信贷发展降低流动性约束渠道。收入是影响消费的重要因素，金融业集聚为居民消费开辟了新的渠道。金融业集聚促进大量各种各样、品种丰富的金融创新产品出现，特别是在当前社会信用体系逐步完善起来的背景下，消费信贷、信用贷款等变得日益普通化，满足了市场上各类融资主体对资金的需求，促进了居民的提前消费，帮助降低了原先由于流动性约束而无法进行消费的限制，激活了居民的消费动力，释放了居民的消费活力，继而为居民消费升级提供了坚实的助推力。竞争加剧降低金融中介成本渠道。金融业集聚加剧了金融机构之间的竞争，金融机构为了在竞争中脱颖而出，往往会通过降低金融中介服务成本，提高金融服务质量来吸引更多的消费者，譬如：银行提高存款利率，降低贷款利率等方式。由于金融业在地理空间位置上的集聚使得市场上各类金融服务供给者处于同城竞争，金融业的竞争促进了金融产品的创新和金融机构自身为消费者提供更高服务的动力，降低了金融中介提供金融产品和服务的成本，使得居民能够更容易获得金融资源，降低了居民流动性约束，为居民提前释放消费铺垫了基础。

实证分析

（一）模型设计。下面本文通过实证分析不同业态金融对居民消费升级的作用效应，检验金融集聚对消费升级的影响（实证研究的样本时间为2014-2018年，样本区域为全国省级面板数据）。其中将银行业、证券业和保险业三大类不同类别金融业加以区分，并根据我国不同区域之间的域情差异性，采用省际面板数据进行研究。 （1）consumeit表示居民消费升级变量。模型中包含三个不同业态金融集聚的变量：bankit表示银行业集聚水平，stockit证券业集聚水平，insuranceit表示保险业集聚水平。controlit表示影响居民消费升级的一些控制变量，μit为误差项，α、β1、β2、β3、γ为待估计参数。（二）变量与数据来源说明。居民消费升级（consumeit）：由于当前人民收入和支出渠道较多，可计算的、不可计算的交叉存在，在这种比较复杂的情况下根据统计数据得出的恩格尔系数显然很难真实反映出居民消费升级情况。为了验证本文所选消费升级变量的可靠性和合理性，同时也对纳入恩格尔系数衡量的居民消费升级变量进行研究，以作为稳健性检验。由于统计局缺乏对各省区市恩格尔系数的统计，因此，各省区市恩格尔系数计算采用各省区市居民食品类消费支出占全部消费支出的比列予以近似代替，作者根据各省区市统计局提供的食品类消费支出和总消费支出，自行测算各省区市恩格尔系数。将七大类消费支出根据生存型消费、享受型消费和发展型消费的特点来划分，将享受型消费支出和发展型消费支出（主要包括家庭设备用品及服务消费支出、医疗保健消费支出、交通和通信消费支出、教育文化娱乐和服务消费支出）与全部消费支出的比例来衡量居民消费升级情况。一般而言，享受型消费支出和发展型消费支出的占比越高，越能够反映一个地区的居民消费升级情况较好。银行业集聚水平（bankit）：银行业集聚水平采用该省区市银行业市场集中度衡量：  （2）其中，n、N表示银行数量，MSk表示第k家银行所占的市场份额，参照现有文献的做法（Demirgüç-Kunt等，2004），取n=3，也即以最大3家银行年末存贷款余额占该省区市银行业存贷款余额的比例予以衡量，该占比越高，表明该地区金融发展水平越好，金融集聚水平也就越高。数据来自于各地人民银行的金融业统计数据。同样，证券业集聚水平（stockit）和保险业集聚水平（insuranceit）也采用行业的市场集中度来反映。证券业集聚水平则采用该省份上市公司市值占全国上市公司市值的比例予以简单衡量，上市公司市值数据均根据各上市公司年报进行整理，而保险业集聚水平则采用各省份前三大保险公司规模（投保额）占该省区市保险公司规模（投保额）的比例衡量，数据来自于各省份历年的保险统计数据。控制变量（controlit）：影响居民消费升级的因素很多，特别需要关注的则是收入因素（incomeit），除此之外，还有很重要的人力资本因素（capitalit）。从前述理论分析可知，居民收入水平越高，居民对消费的需求越大，对消费的品质也越高，必然会对居民消费升级产生正向的积极效应。本文采用各省区市的人均可支配收入来衡量居民收入情况，为降低异方差现象，对人均可支配收入进行取对数处理。人力资本采用就业人员中高中（中专、职高）文化程度就业人员占比来衡量每个地区的人力资本水平。各地区就业人员数据来自于《中国人口和就业统计年鉴》，以及各省市区的历年统计年鉴。（三）实证模型估计及结果分析。采用stata 15.0软件，并针对模型采取固定效应模型还是随机效应模型进行检验，最后得到模型估计方法为固定效应模型估计比较合理，且各数据统计量较为显著，异方差和内生性均能得到较合理的控制。实证估计结果如表1所示。根据表1金融集聚对居民消费升级的影响效应实证估计结果可知，总体而言，金融业集聚对居民消费升级是存在一定影响效应的，但是不同类型金融业集聚对居民消费升级的影响效应存在显著差异性：1.银行业集聚对我国居民消费升级具有显著的正向促进效应，以恩格尔系数衡量的居民消费升级稳健性检验也佐证了该结论。这表明金融集聚通过银行业渠道的传递影响机制较为明显。结合前面的理论分析，按照我国的实际情况，银行业不断集聚，可以增强一个区域的资本造血、信贷供给、产业结构优化能力，增强居民对收入的预期，从而刺激消费增长。通过银行渠道，可以为居民积累更多财富，于是有助于产生财富效应，同时银行提供丰富的金融产品，可以引导居民通过消费性金融渠道来增加对相应产品的消费。同时，银行信贷对制造业和服务业的大力扶持，普遍提升了产品和服务的供给能力，为居民参与更多高品质消费创造了更多前提。2.与银行业态不同，证券业金融集聚对居民消费升级的影响效应却存在负向的溢出效应。可能的原因在于，一方面，证券市场的发展容易让居民产生投机行为，将更多的资金投入到股票、债券等证券中去，于是实际在手可自由支配的资金就相应减少，进而会降低实物商品和服务等的消费热情，尤其是对通信、娱乐、文体、健康等享受型或者发展型消费的热情可能会下降。另一方面，我国证券市场仍然是一个不够成熟的资本市场，居民通过股票市场获取财富效应的概率并不高，且由于股票市场的剧烈震荡，对于我国以居民散户为主体的股票市场而言，基本上都无法获得财富效应，反而会遭受股票市场的剧烈震荡而深深被套牢在资本市场中，对居民消费不仅没有产生正向的促进效应，反而起到了抑制消费的作用，进而也抑制了消费升级。3.保险业集聚对居民消费升级则产生了显著的正向促进效应。从我国实际来看，保险业的服务与消费相关的领域基本上都是属于大额支出的消费，尤其是高端消费，包括教育、医疗、文体等，但是对于生存型消费的服务范围较狭窄。随着居民对保险意识的增强，以及保险对居民日常保障作用的日益体现，降低了居民为了防范可能发生的生病，养老等预防性动机的货币需求，激发了居民的消费活力和动力，使得保险业集聚对居民消费升级也产生了一定的正向促进作用。4.居民收入和人力资本因素也是影响居民消费升级的重要因素，且居民收入是影响消费升级的最主要因素，人力资本因素则决定了居民的消费品质，对居民消费升级的影响效应也不容小觑。

居民消费范文篇8

文献综述

在房价对居民消费影响的研究中，“财产财富效应”假说产生较早，影响深远。这一理论认为，房价上涨将导致业主消费增加。庇古提出的财富效应对这一问题做了深入分析。其认为家庭财富的增长会增加居民消费需求，家庭财富不仅包括收入，还包括各种形式的家庭资产，具体到本文就是住房等不动产。莫迪利亚尼和布隆伯格也指出，住房价格上涨，直接导致住房拥有者增量财富增加，可以刺激居民消费意愿。基于中国房地产市场的研究方向，尽管我国房地产市场仍处于发展中，但仍然具有财富效应。基于生命周期储蓄假设，Quigley和Hiller研究了20世纪80年代和90年代美国各州的面板数据和25年来14个国家的跨境面板数据发现，“财产财富效应”是显著的。21世纪初，美国股票价格大幅波动，虽然居民工资增长迟缓，但居民消费和投资并未呈现颓势，甚至有强劲的趋势。对于这一现象的解释，他们认为，无摩擦和预期粘性成为用财富效应解释这一现象的关键。尽管住房的财富效应和抵押贷款效应很有利地解释了房价与消费之间的关系，但是住房价格波动的消费挤出效应也为学者所关注。Sheiner认为，房价上涨将迫使潜在的购房者节省更多的首付，减少家庭开支。由Yoshikawa和Takagi对日本进行的一项研究发现，当本地房价上涨时，打算买房的租户花费更少，从而提高了储蓄率。Aoki、Prodman和River使用了伯南克未定义的金融加速器模型。他们认为，房地产市场的再分配效应将抵消动态总体均衡中的部分财富效应。房价上涨不仅刺激了卖方消费，还抑制了买方消费。因此，从国家层面而言，房价并未体现出应有的财富效应刺激消费。颜色与朱国忠建立了一个动态的生命周期模型来模拟房价与家庭消费的关系，通过刻画市场摩擦，改变传统模型假设中无摩擦的市场假设，传统意义上的财富效应会由于住房抵押贷款效应而减弱。基于这一假设，买房者在买房后，会受制于还款压力而压缩消费需求。

房价波动影响居民消费的双边机制分析

（一）房价波动促进消费增长的机制。根据古典经济学家庇古对消费、物价水平与金融资本的研究，其认为物价下降有利于促进经济增长，从而实现充分就业。可以观察到，由于物价下降，虽然消费者本身自有财富总量没有变化，但是他本身所感知的财富量是增加的，因而会激发消费者增加消费。根据凯恩斯的宏观增长理论，消费的扩张直接刺激生产活动的增加，有利于扩大生产规模，增加产出，进而刺激经济增长，实现就业率的提高。随后，庇古进一步提出庇古效应，也可以称作是实际货币余额效应。其认为，由于价格下降，会导致可感知的各种财富的实际总量会增加，财富收入比会提高，其实这也是家庭财富的一部分。这一结果会诱发居民降低储蓄率，增加消费支出，刺激社会总体消费需求，增加国民收入水平。由于传统的财富效应分析中，仅仅关注金银货币等传统家庭财富价值的变动，但经济社会逐渐发展的过程中，财富形式不仅仅局限于传统的金银货币。开始出现了房地产、股票债券、基金等资产形式，因此社会财富形式也开始呈现多元化特征。结合本文的研究，房地产作为个人财富的一部分，会直接导致家庭财富效应的变动，进而会引起居民消费行为变化。当房价上涨，居民可感知的财富余额会增加，消费者感觉自身拥有的财富价值会增加，从而会激发消费者增加消费，提高消费支出。因此，房价波动会对居民产生财富效应，对居民消费产生刺激作用。（二）房价波动抑制消费增长的机制。传统经济理论对挤出效应的解释在于，政府支出增加，会抬高商品价格，从而会挤出私人投资和消费。根据这一理论思路将其运用到房价波动研究中发现，房价波动挤出效应是由于房价上涨导致居民负债增加，从而挤出居民消费和投资。从1998年房地产市场改革以来，加上国家政策推动，金融市场的泡沫化操作，房价呈现连续20多年猛涨的态势。对那些投资者来说，房地产价格上涨为他们带来了财富效应，会增加他们的财富总额，刺激其消费，产生消费刺激作用。而对于那些房屋刚性需求者来说，房价上涨会限制其获得住房，并进一步抑制其消费行为。首先，城镇化深入发展的过程中，大量农村剩余劳动力涌入城市，而要想获得城市户口，有一部分政策是需要与住宅挂钩的。因此，对于想要获得城市户口的外来务工人员而言，他们是住宅的刚性需求者，为了实现拥有住房的目的，他们不得不减少消费，提高储蓄率。其次，还有一部分租房者，由于房价上涨，会导致房地产市场供需紧张，由此抬高房租价格，也会挤压居民消费支出。最后，房价上涨会引起社会恐慌，形成必须拥有一套住房的社会氛围。尤其在婚姻市场，为结婚而买房成为标配，这又会增加为结婚而储蓄，降低消费。综合以上三点，房价波动会对消费产生抑制效应。模型设定与数据说明根据上文的理论机制分析，房价波动对居民消费存在刺激作用和抑制作用，借鉴石大千（2018）的实证模型，利用双边随机前沿模型测算房价波动影响消费的双边效应，具体双边随机前沿模型设定如下：其中，xit为一些影响居民消费的控制变量，这些控制变量包括财政支出水平、城市化、对外开放、基础设施、金融发展和产业结构。δ为参数估计向量，i(xit)为与经济发展水平相适应的消费水平。i(xit)=λxit，λ为特征变量估计参数。复合残差项ζit=ωit-μit+εit，εit为随机误差项。ωit表示房价波动对居民消费水平影响的刺激效应，为正效应，且ωit≥0；μit表示房价波动影响居民消费水平的抑制作用，为负效应，且μit≥0。本文的被解释变量为居民消费水平变量，核心解释变量为房价波动变量，控制变量包括财政支出水平、城市化、对外开放、基础设施、金融发展和产业结构。表1为主要变量的描述性统计。本文所使用数据为2003-2016年中国实证结果分析房价波动对居民消费的影响存在正反两种效应，为了测算这两种效应的大小，并比较净效应的大小，本文基于双边随机前沿模型进行分析，估计结果如表2所示。为了对两种效应进行分解，首先估计了五个模型，然后从五个模型中选取一个最优模型来进行效应分解。从表2结果可以看出，模型4的对数似然比值最大，因而选取模型4作为最后的分解模型。从模型4的估计结果来看，房价波动影响消费的正效应显著为正，负效应显著为负，表明房价波动的正负两种效应均是显著的。基于上述模型估计结果，本文基于模型的两个残差进行方差分解（见表3），结果表明，房价波动刺激消费的正效应系数为0.3426，房价波动抑制消费的负效应为0.8348，总体而言，房价波动的负效应超过了正效应。

为了便于比较，进一步测算了两种效应影响消费的比重，发现刺激效应的影响比重明显小于抑制效应的比重，也就是说，房价波动总体而言抑制了消费增长。在上述方差分解的基础上，最终分解出房价波动影响居民消费的双边效应大小及其净效应。表4结果表明，房价波动影响居民消费的刺激效应提高了居民消费19.03，而房价波动影响居民消费的抑制作用降低了居民消费29.26%，两者净效应大小为房价波动抑制了居民消费10.23%。通过对不同百分位数的估计表明，只有在90百分位数上的那些群体房价波动对居民消费才产生了刺激作用，而50百分位数以下的群体，房价波动对居民消费的作用总体以抑制作用为主。结论与建议本文通过理论分析房价波动影响居民消费的双边效应，基于2003-2016年中国283个地级市的面板数据，利用双边随机前沿模型实证分解了房价波动影响居民消费的双边效应。理论分析表明，房价会产生财富效应进而增加居民消费，具有正向作用，但另一方面，房价增长增加了居民生活成本，形成对居民消费的挤出效应。而最终两者效应孰大孰小将由两种效应的净效应决定。基于这一理论分析，不同于以往实证分析只能估计房价对消费的单方面影响的文献，本文将两种效应纳入统一模型框架下，借助双边随机前沿模型优势估算两种效应的大小，实证结论表明，房价波动对居民消费同时存在刺激和抑制两种效应，房价增长导致的财富效应可以增加居民消费19.03%，而房价增长挤出居民消费29.26%，房价的财富效应小于挤出效应，房价波动总体而言挤出效应占主导地位，抑制了10.23%的居民消费增长，对居民消费增长产生了不利影响。基于上述结论本文认为，继续坚持中央“房子是用来住的”基本思想，保持房价平稳发展，警惕房价过快增长。具体而言，一方面，避免一刀切政策，产生打压刚需的负面效应。采取有针对性措施坚决遏制投资性房地产需求，保持房价稳定。另一方面，需要不断提高居民收入水平，降低房价收入比过高的现实，逐渐提高居民收入可支配能力，降低房价波动的负面影响。从政策制定的角度而言，一是要采取更加积极的税收政策，增加居民个人收入水平，真正藏富于民。只有当居民收入水平提高了，才能平抑房价过高带来的负面冲击。二是采取更加规范和稳健的金融政策，防范金融体系风险。尽量控制金融资源向房地产等泡沫行业的投放，更多支持实体经济企业。只有当实体经济发展了，经济增长的动力基础才能稳定，经济发展便彰显活力。

参考文献：

1.张世涵.房价对居民消费的影响及其区域差异研究[J].商业经济研究，2018（23）

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3.石大千.收入不平等影响经济增长的双边效应——机会不平等和努力不平等的不同作用[J].财贸经济，2018，39（8）

4.吴洁芳.房价变动对居民消费影响效应研究[J].合作经济与科技，2018（12）

5.赵丽霞.山西省房价波动对居民消费的影响研究[J].商业经济，2018（4）

6.黎泉，张波，林靖欣.住房价格对居民消费的影响研究——基于我国35个大中城市面板数据分析[J].消费经济，2018，34（2）

居民消费范文篇9

【关键词】建国70年;居民消费价格;消费层级;消费类型

一、引言

长期以来，作为重要的宏观经济变量，居民消费价格指数是政府、学界、百姓的关注热点，它关系着人民的基本生活水平，是宏观货币政策调控的依据和靶子。[1][2]中共报告指出，中国特色社会主义已进入新时代，现阶段我国社会的主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾；有数据显示，消费连续5年成为经济上升的第一动力，2018年消费对经济增长的贡献率高达76.2%。因此，分析与消费上升和消费升级密切相关的居民消费价格水平具有重要的经济意义和理论价值。通过梳理建国70年居民消费价格的演变历程，对比分析农村消费价格和城市消费价格的差异，通过居民消费价格指数结构分析不同消费类型和消费层级的价格变化，总结CPI变化对我国的启示，并提出稳定物价、完善价格机制的相关建议。

二、数据来源及处理

判断建国以来我国居民消费价格指数（CPI）的变动趋势必须以定基指数为基础，笔者以1950年为基期，通过各年同比指数连乘计算定基比的方法计算各年CPI指数。其他定基数据的计算亦采用此方法，同时，年均涨幅均为几何平均涨幅。由于数据缺失，城市和农村居民消费价格指数的最新数据仅从1985年开始，为了保证可比性，笔者假设1985年城市和农村居民消费价格指数与全国居民消费价格指数相等，即1985年城市和农村CPI的基期值相等，且等于189.99%，之后年份的数据据此推算。按商品用途分，可以把CPI分为八大类，即食品类、烟酒及用品类、衣着类、家庭设备用品及维修服务类、医疗保健及个人用品类、交通和通讯类、娱乐教育文化用品及服务类，以及居住类。居民消费价格指数八大类的数据始于1994年，为此，以1994年为基期，计算各年八大类商品价格指数。其中农村居民消费价格指数八大类的数据始于1997年，城市居民消费价格指数八大类的数据始于1998年。因此，在分析农村和城市居民消费价格指数八大类时以1997年为基期。[3]从居民消费结构来看，居民消费一般经历生存型消费、发展型消费和享受型消费3个层次。受制于不同经济发展阶段及不同家庭收入约束，居民消费一般先满足生存型，再向发展型、享受型过渡。为了更好地从消费价格的角度反映我国居民消费转型升级的特点，将食品类、衣着类和居住类定义为代表生存型消费；家庭设备用品及维修服务类、医疗保健及个人用品类、交通和通讯类定义为代表发展型消费；烟酒及用品类定义为享受型消费。此外，娱乐教育文化用品及服务类中教育一般属于发展型，而娱乐一般属于享受型，此处简单地将其对半计入发展型和享受型消费中。所有数据来源于wind数据库及国家统计局官网。

三、建国70年城乡居民消费价格的演变

通过分析建国以来我国的CPI数据，发现居民消费价格指数的变化呈现以下3大趋势：（一）从总体看，居民消费价格呈上升趋势。建国以来，居民消费价格指数实现了快速攀升。以1950年为基期，2018年CPI指数为943.8%，其中，2018年城市居民消费价格指数比1950年上升10.0倍，农村居民消费价格指数比1950年上升9.3倍。从年均涨幅来看，1950年~2018年CPI年均涨幅达3.3%。分阶段看，建国以来CPI波动大体可以分为4个阶段：第一，1950年~1978年较长稳定期。以1950年为基期，1978年居民消费价格指数为144.9%，年均涨幅为1.3%。这一时期价格比较稳定，主要是当时我国实行计划经济体制，消费品和服务价格均由政府定价，没有反映市场的供需情况。第二，1979年~1997年快速上升期。1979年，我国开始实行价格改革，价格开始由政府定价向市场形成转变，消费品和服务价格扭曲逐渐被市场纠正，CPI价格水平快速上升。1979年CPI指数为147.6%，1997年上升到640.6%，年均上升8.0%。第三，1998年~2007年缓慢上升期。1997年7月一场罕见的金融风暴席卷亚洲主要国家，我国也在一定程度上受到影响，中国政府做出人民币不贬值的决定，在一定程度上抑制了物价的快速上涨和通货膨胀，CPI由快速上升进入缓慢上升。1998年全国CPI为635.5%，历经10年上升至715.6%，年均上升1.2%。同期，城市和农村居民消费价格指数出现了大幅下滑，年均上升分别为1.1%和1.4%。第四，2008年~2018年稳定上升期。受2008年全球金融危机，以及雪灾等影响，当年居民消费价格快速上升至757.8%，比2007年提高42.2个百分点。随着我国经济快速发展以及房价上升支撑，居民消费价格进入稳定上升期。2018年末全国CPI为943.8%，较2008年上升24.5个百分点。这一时期，居民消费价格指数年均上升2.0%，城市和农村的价格差异不断缩小，城市年均上升2.0%，农村年均上升2.1%。（二）从年度看，居民消费价格波动呈趋稳态势。从整体趋势看，居民消费价格的年度波动逐渐趋稳，说明我国价格机制在不断成熟。自建国以来居民消费价格波动历经4个阶段，分别是1950年~1965年震荡期、1966年~1977年平稳期、1978年~1998年剧烈波动期以及1999年~2018年温和波动期。第一，1950年~1965年震荡期。以1950年为基期，1965年居民消费价格指数为98.8%，这一阶段居民消费价格指数呈震荡式波动，最高值为1961年的116.1%，最低值为1963年的94.1%，两者相差22.0百分点。从波动程度来看，1950年~1965年居民消费价格的标准差为5.5百分点，说明价格波动较大，也表明建国初期，经济发展较为滞后，物价很容易受到自然灾害等影响，物资短缺，居民需求长期得不到有效满足，加上当时我国实行计划经济体制，对物价的调控缺乏经验，导致1950年、1961年均发生通货膨胀。第二，1966年~1977年平稳期。这一时期物价波动最小，波动标准差仅为0.9百分点，称之为平稳期。1966年CPI为98.8%（这一时期的最低值），1977年为102.7%（这一时期的峰值），两者差距不过3.9百分点。这一时期物价变动不明显，可能是因为的特殊背景，国家的主要力量没有集中在经济建设，价格水平难以反映现实供需。第三，1978年~1998年剧烈波动期。1978年我国开启了改革开放的大门，价格改革也拉开了序幕，随着价格逐渐市场化，一旦供求关系变化，价格便会随之改变，因此这一时期的CPI波动最为剧烈。1978年价格水平为100.7%，1998年价格水平为99.2%，期间最高值为1994年的124.1%，最低值为1998年的99.2%，波动标准差高达7.0百分点。这期间发生了4次通货膨胀，第一次是1980年，物价上涨5.6%，这是因为我国刚开始实行改革开放政策，国家的工作重心开始转移到经济建设上来，宏观经济迅速好转，投资、财政支出、进口迅猛增长导致价格上涨。第二次是1985年，价格指数为109.3%，其中城市CPI高达111.9%；这次通胀是由于固定资产投资过大引起工资过快上涨带来消费价格上涨。第三次是1988年，居民消费价格指数为118.8%，其中城市和农村分别为116.3%和119.3%；这次通胀主要是政策造成的，上一轮通胀的调控政策尚未完全见效的情况下，1986年政策全面放松导致了物价上涨和抢购潮。第四次是1994年，也是有史以来最严重的通货膨胀，当年居民消费价格指数为124.1%，究其原因是固定资产投资规模过猛扩张与金融持续混乱引起的。第四，1999年~2018年温和波动期。进入21世纪以来，价格机制由计划体制成功转为市场机制，在市场调节下，价格水平很难大幅或长期偏离供求关系，居民消费价格进入温和波动期。1999年全国、城市及农村的CPI分别为98.6%、98.7%、98.5%，2018年三者趋同，均为102.1%。如果不考虑特殊时期，这一时期的价格是建国以来最为稳定的，波动标准差仅2.0百分点，其中城市为1.9%，农村为2.1%。（三）分地区看，城乡居民消费价格差异呈缩小趋势。1985年以来，城乡居民消费价格的差异不断缩小。从年均变化看，1985年，城市居民消费价格指数为111.9%，农村居民消费价格指数为107.6%，两者相差4.3百分点。从历史看，1984年城市进入改革初期，基建投资较热、城市消费需求大增，信贷投放过量，导致城乡价格水平差异较大。随后政府开始加强城市物价管理，农村消费价格开始上涨，1990年农村CPI高于城市3.2%。之后随着价格机制的完善以及政府监管的加强，城乡居民的消费价格差逐步缩小，至2018年城乡居民消费价格指数趋同，差异为0。从历史变化看，城乡居民消费价格差异基本上经历了4个阶段。第一阶段为差异明显期，1985年~1990年，城市和农村的消费价格差异时高时低，如1989年，以1985年为基期的城市CPI为163.4%，农村CPI为140.5%，城市高于农村22.9个百分点；而1990年，农村CPI上涨为167.6%，城市仅上涨为165.5%，农村比城市高2个百分点。第二阶段为差异突出期，即1991年~1997年，这一阶段，城市物价最高比农村高60.9个百分点。第三个阶段为差异波动期，1998年~2012年城市物价仍高于农村，两者差异最大为30.7百分点。第四个阶段为差异不明显期，2013年~2018年城市物价水平基本高于农村11.3个百分点，两者差异较为稳定。

四、建国70年不同消费类别价格指数的变迁

（一）食品类价格上涨最快，工业消费品类和服务类价格变化不大。根据1994年居民消费价格的八大类，设置为食品类产品消费价格、工业消费品类价格、服务类消费价格的起始年，将1994年设定为基期。[4]食品类产品消费价格在前3年经历了短期快速上涨，3年间其价格指数迅速从100上涨到132.2%，随后经历了6年的下降期，其价格指数于2002年达到低点为118.6%，2003年～2018年呈现出逐年上升的态势，并于2018年其价格指数达到最大值267.3%，年均涨幅为4.0%，远大于工业消费品类价格和服务类消费价格的年均涨幅。工业消费品类价格在前4年同样经历了短期快速的上涨，4年间其价格指数从100上升到125.6%，随后经历了8年的下降期，于2005年达到低点115.2%，随后呈现出稳步上升的趋势，并于2018年其价格指数达到最大值140.3%，年均涨幅为1.4%。服务类消费价格前4年经历了缓慢上涨，同食品类产品消费价格一样，随后经历了6年的下降期，2004年～2018年其价格指数呈现出逐年上升趋势，并于2018年达到最高值147.0%，年均涨幅为1.6%。（二）城乡工业消费品和服务类价格差异大。由于城市和农村居民消费价格细项数据从1997年开始，因此将1997年设定为基期，计算城市和农村的食品类、工业消费品类和服务类价格。数据显示，农村和城市的食品类产品消费价格都经历了同样的先下降再逐步上涨的态势，农村食品类产品消费价格和城市食品类产品消费价格差别不大，其中城市食品类产品消费年均涨幅为3.3%，与农村食品类产品消费年均涨幅持平，这说明食品类产品作为居民消费的最基本需求，在农村和城市之间的价格差异不大。农村工业消费品价格和城市工业消费品价格均呈现出先下降再上涨的同步走势，其中农村工业消费品价格前期经历了8年的下降期，城市工业消费品价格前期经历了9年的下降期，且两者价格相差较大，农村工业消费品价格指数在2004年达到最低点94.1%，而城市工业消费品价格指数在2005年达到最低点为90.4%，两者相差3.7个百分点；农村工业消费品价格指数于2018年达到最大值114.1%，城市工业消费品价格指数于2018年达到最大值109.8%，两者相差4.3个百分点；农村工业消费品类价格年均涨幅为0.60%，城市工业消费品价格年均涨幅为0.43%，两者相差0.17个百分点，而无论是农村工业消费品价格年均涨幅还是城市工业消费品价格年均涨幅，其值均远低于食品类产品消费价格和服务类消费价格的年均涨幅。农村服务类消费价格和城市服务类消费价格均经历了前期下降4年后短暂上升1年再下降1年的短期波动期，随后经历了长期稳定的上升期，并于2018年达到最高值，其中农村服务类消费价格指数为124.5%，城市服务类消费价格指数为121.2%，两者相差3.3个百分点；城市服务类价格年均涨幅低于农村0.12个百分点。

五、建国70年不同消费层级价格指数的变迁

（一）不同层级价格指数均稳步上升，生存型上升最快。以1994年为基期。生存型消费价格从1994年至2018年呈现逐年稳步上涨趋势，其价格指数于2018年达到最大值207.3%，年均涨幅为2.96%，涨幅远高于发展型消费价格和享受型消费价格的年均涨幅。1994年～2018年发展型消费价格呈现出先上涨后下降再上涨的震荡趋势，具体为其价格指数从1994年100%上升到1997年112.8%，随后逐年下降，下降趋势一直到2007年才发生转折，其价格指数从2007年的105.6%逐步上升到2018年125.4%，年均涨幅为0.91%。享受型消费价格同样经历了前期短暂的上涨后，1997年～2002年间处于下降期，随后呈现逐年稳步上涨的趋势，其价格指数于2018年达到最高值143.8%，年均涨幅为1.46%，涨幅处于生存型消费价格和发展型消费价格年均涨幅之间。究其原因，生存型消费价格上涨较快，主要是食品类和居住类消费价格上涨带来的。1994年~2018年食品类消费价格指数年均上升4.0%，居八大类消费之首；居住类消费价格指数年均涨幅仅次于食品类，为3.43%。这也说明食品类对价格的变动最为敏感，一旦国家宏观政策或外部环境发生变化，食品类受到的冲击最大，而且经常会出现“超调”。[5]而居住类消费价格上涨较快主要是1998年住房改革后，商品房价格快速上涨造成的。发展型消费价格上涨较慢，从结构看，主要是交通和通信类消费价格负上涨带来的。1994年~2018年，交通和通信类消费价格指数年均涨幅为-1.31%，这与交通通信产品的行业特征有关，受摩尔定律影响，交通通信类产品技术更迭快、行业竞争激烈，因此价格下降速度也是最快的。享受型消费价格变化不大，主要因为其构成细项———烟酒类和娱乐类消费品的价格弹性较小，变化不大。（二）从地区看，城乡生存型消费价格均明显高于发展型和享受型。根据1997年农村和城市居民消费价格的八大类，[6]分别设置了农村居民消费价格和城市居民消费价格中的生存型消费价格、发展型消费价格和享受型消费价格，并以1997年为基期。农村生存型消费价格走势与城市生存型消费价格走势具有差异，其中农村生存型消费价格指数前期经历了6年下降后转变为持续上升，并于2018年达到最高值157.3%，而城市生存型消费价格指数前期经历了1年上升后下降了1年再上升了1年又再次下降了2年，于2002年达到最低点99.6%，随后开展了持续的上升期，于2018年达到最高值160.4%，两者相差3.1个百分点；农村生存型消费价格指数年均涨幅为2.07%，城市生存型消费价格指数年均涨幅为2.17%，均大幅高于各自发展型消费价格指数年均涨幅和享受型消费价格指数年均涨幅。农村发展型消费价格趋势与城市发展型消费价格趋势也具有一定差异，农村发展型消费价格指数前期经历了4年下降短暂上升1年后再次下降1年，随后进入了持续上升期，并于2018年达到最大值114.2%；而城市发展型消费价格指数前期经历了长达10年的下降，在2006年达到最低点89.2%，随后转变为稳步的上升期，于2018年达到最大值104.7%，两者相差9.5个百分点。农村享受型消费价格指数和城市享受型消费价格指数走势基本相似，前期均经历了4年下降，随后呈现长期持续地上升，于2018年达到最高值，分别为114.7%和112.8%，两者相差1.9个百分点，且两者年均涨幅差异也较小，仅为0.08%。

六、启示与建议

（一）政府适度调控对稳定物价至关重要。从建国以来居民消费价格的走势可以看到，不考虑“”特殊时期，物价波动频繁的一个重要原因是政府过度干预导致市场机制发挥受限；然而如果只靠市场调节价格的话也会产生物价暴涨或暴跌，因为市场调节虽然是资源配置的最佳手段，但许多时候也会调节过度，产生严重的负面效应。因此，政府适度干预对稳定物价至关重要。为此，应充分发挥市场调节机制，在正常的经济环境下，尽可能减少政府干预，由市场定价；当国际或国内经济环境发生较大变化时，如金融危机等特殊时期，政府需要采取必要措施防止物价大起大落和供需严重失衡，平滑经济不确定性对物价的扰动。（二）深化服务业价格改革，完善价格市场机制。建国以来，尽管我国服务业在许多领域已经市场化，甚至国际化，但仍存在一定程度的价格管制，主要体现为服务价格的扭曲。从历史回顾也可以看到，服务业价格变化较小，与服务业快速发展的趋势不太吻合，城乡服务业价格仍存在较大差异。因此，服务业要实现跨越式发展，就要区别性放松价格管制，深化价格改革，提高服务业类消费的市场化程度。一是区分竞争性服务产品、准公共服务产品和公共服务产品，对生活服务、旅游服务、餐饮服务、中介服务等竞争性服务产品实行市场化经营和竞争性的价格；对电视广播服务、政府信息服务等公共服务产品实行政府定价；对准公共产品可采取半市场化经营方式，将其分为盈利和非盈利两个部分，对前者放开价格，对后者管住价格，但价格的制定必须科学合理。二是要区分自然垄断业务和非自然垄断业务，对自然垄断环节的服务继续实行政府定价，但要规范政府定价行为，以利于竞争机制发挥；对非自然垄断环节的业务，要放松价格管制和市场准入条件，推动市场化经营。（三）进一步建立“低生存成本型社会。”建国以来，尽管我国经济发展取得了重大飞跃，人民生活水平得到了质的提高，但生存型消费成本较高，也影响居民消费结构升级，以及全面建成小康社会的进程。从CPI的历史梳理来看，造成目前我国生存型成本较高的原因主要是食品类消费品和居住类消费品价格较高、涨幅较大。因此，为了建立“低生存成本型社会”，一方面要完善消费品税收制度，按照消费层次进行征税，降低房地产交易税收成本；另一方面要稳定房地产价格，加快保障型住房建设，加强租房市场管理，降低居住成本。

【参考文献】

[1]喻胜华.我国城乡居民消费行为的比较研究[J].中南财经政法大学学报，2012(2)：22-26.

[2]程若愚.改革开放40年来我国城乡居民消费价格演变及对策启示[J].价格月刊，2018(12)：80-83.

[3]张伟进，胡春田，方振瑞.农民工迁移、户籍制度改革与城乡居民生活差距[J].南开经济研究，2014(2)：30-53.

[4]渠慎宁，吴利学，夏杰长.中国居民消费价格波动：价格粘性、定价模式及其政策含义[J].经济研究，2012(11)：88-102.

[5]赵留彦.通货膨胀预期与粮食价格动态[J].经济科学，2007(6)：30-42.

居民消费范文篇10

“保增长，扩内需，调结构”将是2009年我国政府的工作主线，而提高居民收入、扩大居民消费是扩内需的关键。

那么，2009年和2010年农村和城镇居民在42个产业部门的消费潜力（即下一期可增加的居民消费额）及其出口替代能力（即下一期可增加的居民消费额占基准期出口额的比例）分别是多少？居民消费潜力的消费乘数是多少？农村和城镇居民消费潜力对2009年和2010年各个产业部门增加值和整个经济系统GDP的拉动作用分别是多大？这是政府部门在“保增长，扩内需，调结构”时必需的重要参考依据。中科院预测科学研究中心应用投入产出分析和计量经济方法，分别就上述问题进行了测算，并根据测算结果提出相关的政策建议。

农村居民和城镇居民的消费潜力

测算结果表明，2009年农村居民消费潜力为2319亿元。在42个产业部门中，农村居民消费潜力最大的前10个产业部门及其数值分别是：住宿和餐饮业，243亿元；服装、皮革、羽绒及其制品业，220亿元；食品制造及烟草加工业，207亿元；卫生、社会保障和社会福利事业，192亿元；金融保险业，178亿元；信息传输、计算机服务和软件业，162亿元；交通运输及仓储业，154亿元；教育，136亿元；批发和零售贸易业，119亿元；电气、机械及器材制造业，89亿元。2010年，农村居民消费潜力为2506亿元，农村居民消费潜力最大的前10个产业部门与2009年的相同，其数值分别为2009年对应部门数值的1.08倍左右。

2009年城镇居民消费潜力为5048亿元。在42个产业部门中，城镇居民消费潜力最大的前10个产业部门及其数值分别是：食品制造及烟草加工业，673亿元；农业，562亿元；燃气生产和供应业，360亿元；卫生、社会保障和社会福利事业，348亿元；服装、皮革、羽绒及其制品业，347亿元；房地产业，346亿元；金融保险业，299亿元；交通运输及仓储业，288亿元；批发和零售贸易业，275亿元；教育，250亿元。2010年，城镇居民消费潜力为5653亿元，城镇居民消费潜力最大的前10个产业部门与2009年的相同，其数值分别为2009年对应部门数值的1.12倍左右。

2009年，城镇居民的消费潜力平均为农村居民消费潜力的2.2倍。其中交通运输设备制造业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，房地产业，食品制造及烟草加工业，居民服务和其他服务业的城镇居民消费潜力，分别为农村居民的13.5倍、4.6倍、4.1倍、3.1倍和2.4倍。2010年，城镇居民的消费潜力平均为农村居民消费潜力的2.3倍。

农村居民和城镇居民消费潜力的出口替代能力

在42个产业部门中，2009年农村居民消费潜力的出口替代能力最大的前10个产业部门和其对应数值分别是：水利、环境和公共设施管理业，961.1；金融保险业，2.6；电力、热力的生产和供应业，1.2；信息传输、计算机服务和软件业，0.5；住宿和餐饮业，0.4；文化、体育和娱乐业，0.1；食品制造及烟草加工业，0.1；租赁和商务服务业，0.1；其他制造业，0.06；交通运输及仓储业，0.04。2010年，农村居民消费潜力的出口替代能力最大的前10个产业部门与2009年的相同，其数值分别为2009年对应部门数值的1.08倍左右。

2009年城镇居民消费潜力的出口替代能力最大的前10个产业部门和其对应数值分别是：水利、环境和公共设施管理业，1143.2；金融保险业，4.1；电力、热力的生产和供应业，1.8；农业，0.73；信息传输、计算机服务和软件业，0.63；住宿和餐饮业，0.57；食品制造及烟草加工业，0.33；文化、体育和娱乐业，0.24；邮政业，0.19；租赁和商务服务业，0.12。2010年，城镇居民消费潜力的出口替代能力最大的前10个产业部门与2009年的相同，其数值分别为2009年对应部门数值的1.12倍左右。

居民消费对经济的拉动作用

如果农村居民消费潜力可以实现，各个产业部门的增加值会有不同程度的增加。2009年42个产业部门中，增加值的增加量排在前10位的产业部门及其数值分别是：农业，531亿元；批发和零售贸易业，305亿元；金融保险业，282亿元；交通运输及仓储业，269亿元；食品制造及烟草加工业，237亿元；化学工业，237亿元；房地产业，217亿元；住宿和餐饮业，185亿元；信息传输、计算机服务和软件业，169亿元；电力、热力的生产和供应业，167亿元。2010年增加值的增加量排在前10位的产业部门与2009年的相同，其数值分别为2009年对应部门数值的1.08倍左右。

如果城镇居民消费潜力可以实现，各个产业部门的增加值会有不同程度的增加。2009年42个产业部门中，增加值的增加量排在前10位的产业部门及其数值分别是：农业，1708亿元；批发和零售贸易业，680亿元；房地产业，617亿元；食品制造及烟草加工业，608亿元；交通运输及仓储业，567亿元；金融保险业，565亿元；化学工业，535亿元；住宿和餐饮业，349亿元；电力、热力的生产和供应业，347亿元；信息传输、计算机服务和软件业，302亿元。2010年增加值的增加量排在前10位的产业部门与2009年的相同，其数值分别为2009年对应部门数值的1.12倍左右。

从整个经济系统来看，居民消费潜力的消费乘数为1.83。如果测算出的2009年和2010年农村居民消费潜力可以实现，将使2009年和2010年GDP增长1.4%和1.5%；如果测算出的2009年和2010年城镇居民消费潜力可以实现，将使2009年和2010年GDP增长3.3%和3.4%。总体来看，居民消费潜力将使2009年和2010年GDP增长4.7%和4.9%。

政策建议

根据测算结果，针对2009年“保增长，扩内需，调结构”的政府工作主线，提出如下政策建议：

1.针对居民消费潜力大的产业部门，制定相应的政策、法规，建设基础设施等配套措施，最大限度地发挥这些产业部门的居民消费潜力。农村和城镇居民消费潜力都比较大的产业部门为：住宿和餐饮业；服装、皮革、羽绒及其制品业；食品制造及烟草加工业；卫生、社会保障和社会福利事业；金融保险业；交通运输及仓储业；批发和零售贸易业；教育等。

2.进行管理体制的改革与创新，将是一些产业部门扩大居民消费的关键。在1987年~2005年投入产出表中，科学研究事业、综合技术服务业、公共管理和社会组织属于完全由政府消费的产业部门，如果没有管理体制的较大变动，2009年和2010年它们的居民消费潜力仍为0。

3.扩大居民消费可成为部分产业部门保增长的主要动力。这些产业部门是：水利、环境和公共设施管理业；金融保险业；电力、热力的生产和供应业；农业；信息传输、计算机服务和软件业；住宿和餐饮业。它们的居民消费潜力的出口替代能力大于1。