中国城乡居民边际消费倾向比较分析

2010-07-23 07:15郭永建王津港
统计与决策 2010年3期
关键词:边际城镇居民农村居民

郭永建,王津港

(1.天津财经大学,天津 300222;2.华中科技大学 经济学院,武汉 430074)

1 相关文献综述

边际消费倾向伴随着消费函数这一概念最初由凯恩斯(Keynes,1936)在《就业、利息和货币通论》一书中研究有效需求理论时提出。凯恩斯认为总消费是总收入的函数,这一思想用线性函数形式表示为:Ct=a+bYt。其中Ct表示t时期的总消费,Yt表示t时期的总收入,b即为边际消费倾向,衡量的是在每增加一单位收入中,消费增加的比重。凯恩斯的这个消费函数仅仅以收入来解释消费,被称为绝对收入假说。虽然这一假说过于简单粗略,用于预测时误差较大,但消费函数概念反映了人们的消费支出与决定消费支出的各种因素尤其是收入之间的依存关系,一经提出就引起了西方经济学家的重视,成为消费者行为数量研究的重要组成部分,并引发了若干新的假说及相应函数形式的提出。其中具有代表性的有Duesenberry(1949)的相对收入假设、Modigliani(1954)的生命周期假说、Fridman(1957)的持久收入假说及Hall(1978)的理性预期假说。但是,生命周期假说和持久收入假说的最大缺陷是不能合理解释未来不确定因素对消费者行为的影响。因此,Hall将理性预期引入到持久收入假说中。Hall的理性预期假说认为人们可以根据原因变量的实际值对结果变量进行预期,但是实际上往往达不到预期的结果,因此需要对结果变量的预期值进行调整。本文正是基于Hall的理性预期假说及其消费函数,建立动态面板模型,对中国城镇居民的消费函数及边际消费倾向进行估计。

国内学者对中国居民消费行为的研究集中在运用不同消费假说的基本理论模型,通过不同的计量方法拟合中国的数据进行实证分析。由于所使用的消费函数、计量方法不同,对边际消费倾向的估计结果也不尽相同,如:柳建光(2006)通过估计消费收入弹性的协整模型,间接计算的边际消费倾向在0.35~0.44之间;刘长庚 (2005)使用递推估计方法对1978-2002年的数据进行分析,得出居民边际消费倾向的估计值在0.64~0.91之间,并在1993年以前呈递增趋势,1993年之后不断下降;杭斌(2007)使用的协整分析方法估计的结果在0.75~0.90之间,认为随城镇居民财富目标的提高,边际消费倾向呈下降趋势等等。

上述研究在一定程度上加深了对中国居民消费行为的认识,但中国转轨经济的特征以及城乡二元结构所决定的消费行为差异却并没有得到反映。因此,在数据处理及计量方法上对前人的研究进行改进是很有必要的。本文试图结合以下三种易被人们忽略的因素来探讨中国居民的消费行为。①经验分析中所使用的数据按城镇居民和农村居民划分开。中国城镇居民和农村居民的收入、个人资产、社保状况等都不尽相同,消费行为必然有所差异,将二者区分开来进行分析,不仅可以提高结论的可靠性,而且还能从中探讨不同经济背景下扩张消费需求的着力点;②在样本数据选取与计量方法的使用上,尽量克服维度较短的时间序列所带来的缺限。如果样本较小,再加上模型中往往又包含有变量的滞后期,这会使自由度进一步减小,计量结果的可信性也随之降低;③最重要的是,由于原因②,大多计量模型是对整个样本期进行估计,而这样就无法对居民边际消费倾向的变化特征进行考察。中国自改革开放以来,人民生活水平及生活方式发生了显著变化,尤其是近15年来进行的医疗、教育、住房等一系列民生改革,都会对居民的消费行为产生一定程度的影响。在这种情况下,居民边际消费倾向发生变化的可能性非常大,如不考虑这种变化,估计结果很可能出现偏差。动态面板的系统广义矩估计(sys-GMM)方法并结合滚动样本估计能够有效考察估计量及其动态变化特征。本文正是基于Hall的理性预期消费函数建立动态面板模型,应用系统广义矩滚动样本估计方法对我国城镇和农村居民消费函数进行估计,在此基础上,对我国的城镇居民和农村居民边际消费倾的动态变化特征进行考察和比较。

2 数据与和居民消费函数动态面板模型

本文分别以我国城镇家庭平均每人可支配收入、农村家庭平均每人纯收入度量城镇居民和农村居民人均收入水平;以城镇家庭和农村家庭平均每人消费性支出度量城镇居民和农村居民人均消费水平。样本期为1992~2007年,以我国31个省、自治区、直辖市为截面,形成 t=16,i=31的面板数据。文中数据按各地区城镇、农村居民消费价格指数调整为以1992年为基期的可比数据。数据来源于国家统计局官方网站和中经网数据库。

Hall将理性预期引入消费函数,认为消费者可以根据原因变量的实际值对结果变量进行预期,但是实际上往往达不到预期的结果,因此需要对结果变量的预期值进行调整。在消费函数中,假设第t期消费预期值是收入W的函数,即用Ct代表可以近似的表达为以Wt和Ct-1为解释变量的函数形式:Ct=f(Wt,Ct-1),将该函数引入到生命周期或持久收入模型中,并表达为面板数据形式,得出本文所采用的计量模型:

其中Cit和Wit分别为第i个截面t时期的消费和收入,随机误差项由两部分组成:ηi为个体效应,εit~i.i.d(0,)为异质性冲击,并且假定的系数 β1即为边际消费倾向。

3 城乡居民边际消费倾向动态面板系统广义矩滚动样本估计

3.1 动态面板系统广义矩估计

不同于时间序列的自回归模型,动态面板模型(1)中的滞后项与随机误差项相关而形成内生性,Hsiao(1986)和 Nickell(1981)的研究表明使用固定效应和随机效应的OLS估计将产生有偏与非一致的估计,因此,模型(1)的一致性估计只能基于与扰动项的差分正交的工具变量所形成的一阶差分的广义矩(Generalised Methods of Moment,简记为GMM)估计方法 (Arellaon-Bond,1991)。GMM估计基于滞后内生回归元的水平值与随机误差项的一阶差分正交而构成矩函数:

不难看出,当t=3时s=1,工具变量为Ci1,依此类推,由式(2)产生的工具变量记为ZD,但是,当工具变量与扰动项的一阶差分弱相关时,ZD就成为弱工具变量,GMM估计量具有较大的偏误 (Blundell,1998)。为解决这一问题,Blundell在Arellano和 Bover(1995)的基础上提出了系统广义矩(system GMM,简记为Sys-GMM)估计,其核心在于个体效应外生于内生滞后项的差分,即E(Δcitηi)=0。于是,基于εit本身序列无关,以及 E(ηi)=E(εit)=E(ηiεit)=0,有:

类似的,当 t=3时,s=1,工具变量为△Ci1,依此类推,由式(3)产生的工具变量为ZL。于是,将式(2)和式(3)联立,就形成Sys-GMM估计的总体矩函数:

3.2 滚动样本估计

本文所研究的样本期包含了我国典型的一个增长周期及不同形态的通货膨胀调整过程,其间,教育、医疗、住房改革不断深化,货币及财政政策几经变化,这些因素都会对消费者产生影响,改变其消费行为,即边际消费倾向很有可能发生变化。因此,如果只是对模型的整个样本期进行估计其结果不仅可能是有偏的,而且是非一致的Wachter(2004)。为此,本文应用Sys-GMM动态面板滚动估计方法对城镇、农村居民消费函数进行估计,设置滚动窗口为5(即5年),工具变量为滞后2-3期。基于此,利用窗口期的样本对模型(2)进行Sys-GMM估计,不断滚动窗口,直至样本的终点。由此产生的全部估计结果由表1所示。

表1中,城镇、农村居民消费函数的边际消费倾向的所有滚动窗口估计量在1%的水平下都是显著的,Sargan检验表明(原假设为工具变量有效),除个别窗口外,选择的工具变量是联合有效的。为更直观的比较城镇、农村居民边际消费倾向的差异及其动态变化特征,将表1的估计结果用折线图图1表示。

表1 城乡居民边际消费倾向滚动估计结果

从图1可以清楚的看出:①城镇、农村居民边际消费倾向都大体呈现出U型走势,分别在以1999年、1998年为起始点的滚动窗口的达到最低点,结合发生突变时的经济背景,1997年亚洲金融危机爆发,中国经济增长率从1997年的9.6%下降到1998年的7.3%,1999年的7.9%,经济增长的放缓直接影响到居民的收入水平及对未来收入的预期,促使人们减少消费;值得强调的是,农村居民消费函数较城镇居民早一年发生结构突变,本文认为这与大量农业人口在外向型经济的企业里打工,而亚洲金融危机对中国经济冲击最直接和最大就是出口,出口总额增幅由1997年的21%下降到1998年的0.5%,外向型企业经营困难,农民工的就业和收入就更早的受到影响,而这些农民工的收入往往是其家庭的主要经济来源,因此农村居民的边际消费倾向就较城镇居民更早及更显著的下降。②农村居民边际消费倾向高于城镇居民,原因不在于农村居民更具有消费愿意,而是其收入更低,增长更缓慢:城镇居民和农村居民的收入比由1992年的2.47︰1,扩大到 2000年的 2.79︰1,到 2007年更是达到了3.33︰1,城乡居民收入差距呈扩大趋势;2007年城镇居民消费支出占可支配收入的比重为72.5%,同期,农村居民的人均现金支出占其现金收入的比重已经超过了90%,农村居民维持其基本生活的支出在收入中的比重较城镇居民更高。③在最后一个滚动窗口,即,包含2007年度数据的估计样本,城镇、农村居民边际消费倾向都较前一个窗口期发生了下降,本文认为,这一方面由于应对2007年4月发生的通货膨胀,我国实行的是从紧的货币政策,从而在一定程度上抑制了居民的消费;另一方面,始发于2007年初的美国次贷危机,逐渐扩大为全球性的金融危机,并侵蚀到实体经济,对我国的经济增长,特别是就业形式产生了较大压力,增加了消费者对未来经济走势和收入状况预期的不确定性,从而促使人们增加储蓄,减少消费。

4 结论及政策含义

通过对我国城镇和农村居民边际消费倾向进行估计。我们发现:我国城镇和农村消费函数在1992-2007年整体上呈U型走势,农村居民边际消费倾向大于城镇居民,且二者在2007出现下降趋势。这在一定程度上说明整体经济形势的衰退会对居民消费倾向的改变产生消极影响。基于上述分析,我们认为,为了更快地恢复居民对未来经济发展的信心,提升居民的消费意愿,缓解金融危机对中国经济发展的压力,促进中国经济的持续增长,应该进一步坚持与完善中国政府现行的扩大内需的经济政策。具体包括:

(1)进一步深化与居民生活息息相关的一系列民生改革,增强居民消费信心。

(2)进一步完善、健全现行的社会保障体系,稳定居民的收支预期。

(3)进一步调整收入分配政策,逐步缩小居民收入差距。

要充分发挥税收等经济杠杆的作用,加大收入分配调节力度,合理调整国民收入分配格局,切实缩小居民收入差距。积极利用税收政策和财政转移支付手段来缓解收入分配差距悬殊的问题,提高社会分配的总体公平程度。对于高收入者,要加强个人收入所得税征管工作,适时开征遗产税、赠与税等税种,适当扩大消费税的征税范围,对一些奢移品课以高税。对于城乡低收入者,政府有责任保障他们的最低消费水平,应当把向高收入者征收的部分税收转移给这个群体。

[1]R Hall.Stochastic Implications of the Life Cycle-Permanent Income Hypothesis:Theory and Evidence[J].Journal of Political Economy,1978,(5).

[2]柳建光,李子奈.关于投资乘数及边际消费倾向计算方法的讨论[J].统计研究,2006,(12).

[3]刘长庚,吕志华.改革开放以来我国居民边际消费倾向的实证研究[J].消费经济,2005,(8).

[4]杭斌.基于持久收入和财富目标的跨时消费选择[J].统计研究,2007,(2).

[5]C Hsiao.Analysis of Panel Data[M].Cambridge:Cambridge University Press,1986.

[6]C Morley.The Slow Adjustment of Aggregate Consumption to Permanen Income[J].Journal of Money,Credit,and Banking,Forthcoming,2005,21.

[7]Levinsohn,J.,A.Petrin,Estimating Production Functions Using Inputs to Control for Unobservables[J].Review of Economic Studies,2003,70.

[8]Newey,W.K.,F.Windmeijer.GMM with Many Weak Moment Conditions[C].Working Paper,MIT,2007.

[9]S Nickell.Biases in Dynamic Model with Fixed Effects[J].Econometrics,1981,(49).

[10]M Arrelano,S Bond.Some Tests of Specification for Panel Data:Monte-Carlo Evidence and an Application to Employment E-quation[J].Review of Economic Studies,1991,(58).

[11]R Blundell,S Bond.Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models[J].Journal of Econometrics,1998,(87).

[12]D Wachter,E Tzavalis.Detection of Structural Breaks in Linear Dynamic Panel Data Models[C].QM University of London Working Paper,2004,(12).

[13]D Andrews,B Lu.Consistent Model and Moment Selection Procedures for GMM Estimation with Application to Dynamic Panel Data Models[J].Journal of Econometrics,2001,(101).

[14]S Ahn,H Lee.GMM Estimation of Linear Panel Data Models with Time-Varying Individual Effects[J].Journal of Econometrics,2001,(101).

[15]D Wachter,E Tzavalis.Monte Carlo Comparison of Model and Moment Selection and Classical Inference Approaches to Break Detection in Panel Data[J].Economics Letters,2005,(88).

[16]秦熠群,赵玉玲.论提高边际消费倾向与扩大内需[J].社会科学辑刊,2003,(3).

猜你喜欢
边际城镇居民农村居民
城镇居民住房分布对收入不平等的影响
基于ELES模型的河北省城镇居民消费结构分析
住在养老院,他们过得好吗?——陕西农村居民养老情况调查
超可加对策的边际等分集
追求骑行训练的边际收益
促进农村居民心理健康与实现精准扶贫
社会治理的边际成本分析
天津城镇居民增收再上新台阶
能源投资基本功之正确认识能源的边际成本
滇辽两省城镇居民体育锻炼行为的比较研究