基于季度数据的城乡居民消费行为异质性分析

萧 艺，范剑飞，郝云宏

(1.浙江工商大学统计与数学学院，浙江 杭州 310018;2.浙江工商大学经济学院，浙江 杭州 310018;3.浙江工商大学工商管理学院，浙江 杭州 310018)

一、引 言

众所周知，中国经济结构一直存在高储蓄低消费的问题。有数据表明中国居民的最终消费率长期处在50%以下，远不及经合组织(OECD)成员国的55%～57%水平，且2000至2011年间中国居民最终消费率从46.4%下降至35.5%。然而，有研究表明，消费需求每增长1%就能促进国内生产总值增长0.624%(邹红，2007)［1］，因此，需要考虑如何通过刺激消费来推动经济增长。

目前，我国消费信贷市场发展迅速，空间很大。据美国波士顿咨询公司发布的数据显示，2005至2010年间我国消费信贷余额年均增速达29%，同时，他们预测我国的消费信贷额占GDP的比重到2015年将接近30%。同时，二元结构下城乡居民消费现状有很大差异。一方面，农村居民消费需求还只是低端的生活享受层次，他们对很多耐用消费品，如中低档家用汽车、家用电器等有很大的需求(夏传文等，2009)［2］;另一方面，城镇居民对奢侈品的消费需求日益增长，由贝恩管理咨询公司发布的《2012中国奢侈品市场研究报告》指出，虽然2012年中国大陆奢侈品消费市场增速放缓，但海外的奢侈品消费仍增长了31%，中国人消费的奢侈品占世界的25%。

城乡二元结构的存在对居民收入分配有着重要影响，并进而影响居民消费行为。喻胜华(2012)使用协整和误差修正模型研究了城乡居民消费和收入、利率、消费价格指数及消费不确定性间的长期和短期关系，发现城乡居民消费行为差别较大［3］。李凤升等(2011)使用变参数状态空间模型分析比较了中国城乡居民消费和收入间的动态关系，发现农村居民消费水平和增速均低于城镇［4］。唐绍祥等(2010)使用状态空间模型和跨省面板数据研究了在流动性约束下不同因素对城乡居民消费的影响，发现收入的不确定性对城镇居民消费的影响更大［5］。王春娟等(2010)从二元结构的视角研究了城乡居民消费需求的差异，认为城镇居民支出的不确定预期、农村居民收入增长慢以及收入差距扩大是导致目前消费需求不足的主要原因［6］。本文将分析城乡居民消费行为的差异，并分别考察不同因素对城乡居民消费的影响程度，从而归纳出城乡居民消费行为的不同特点，对促进消费增长的政策提出对策建议。

二、相关文献回顾

现有学者主要研究了居民收入、股价、房价及信用卡数量等因素对居民消费的影响。方福前(2009)使用随机效应模型对我国30个省的城乡居民消费及影响因素的面板数据进行分析，发现居民人均可支配收入与居民消费高度相关且关系稳定［7］。梁媛和余翊华(2013)使用时间序列数据实证分析了收入分配差距和住房支出对居民消费的影响，发现扩大前者会抑制消费，而后者的影响不一定［8］。

大多数学者认为股市在长期中对居民消费存在财富效应影响。薛永刚(2012)的研究得出了我国股市存在弱财富效应，与消费间存在长期协整关系的结论［9］。俞静和徐斌(2009)运用协整理论、格兰杰因果效应和脉冲响应理论研究发现我国股票市场在长期中存在财富效应，但在短期不存在［10］。然而，刘仁和及黄英娜(2008)的研究得出与大多学者不同的结论，认为我国股票市场不存在财富效应［11］。

相对股市，房价对居民消费的影响更加不确定。李祥和李勇刚(2013)使用联立方程模型研究发现房地产的财富效应不显著，居民消费主要受消费习惯和收入的影响［12］。谢洁玉和吴斌珍(2012)的研究则表明总体上房价显著抑制了消费，但是在不同群体间显著程度不同［13］。陈健等(2012)运用Hansen门槛模型研究发现房价上升对消费产生抑制作用，且这种抑制作用会随着信贷约束的放松而产生非线性变化［14］。孙克(2012)认为房价通过“财富效应”和“购房压力效应”对居民消费产生方向相反的影响，并经实证研究发现“财富效应”较小，房价上涨对居民消费产生了负面影响［15］。丁攀和胡宗义(2008)则扩展了Lettau―Ludvigson模型，研究股市和房市对居民的消费的影响，发现两者分别对居民消费有弱负效应和正效应［16］

关于信用卡对居民消费影响的实证研究较少。马春峰(1999)介绍了信用卡消费信贷的特点，并指出发展信用卡消费信贷能促进消费增长［17］。王利萍(2011)使用心理学实证研究方法探讨了信用卡消费促进冲动性购买行为的心理机制模型［18］。郭婵和罗剑朝(2005)比较了我国和美国信用卡消费的现状，建议扩大信用卡普及率，从而扩大内需［19］。只有张奎(2009)在理论分析信用卡消费信贷对居民消费行为作用机制的基础上，运用数据证明了信用卡消费信贷对居民的消费倾向有正向影响［20］。

本文在借鉴已有研究的基础上扩展Lettau和Ludvigson(2001)的模型，加入信用卡数量作为自变量，并使用城乡季度数据分析居民收入、股价、房价及信用卡数量等因素对居民消费的影响，以期获得更为丰富的结论。

三、计量模型的构建

(一)变量选择与数据来源

1．变量选取。(1)被解释变量:城镇居民和农村居民人均消费支出。(2)解释变量:本文选取城镇居民和农村居民的人均收入作为收入因素，选取沪深两市股票流通市值总值作为反映居民持有的股票价值的变量，选取住房销售价格指数反映居民拥有的房产价值，选取信用卡数量作为反映消费信贷影响消费的变量。具体的变量定义与数据处理如表1所示。

表1 变量定义和处理

2．数据来源。本文城镇居民和农村居民每季度人均消费支出和人均收入数据来自中经专网。信用卡累计发卡量数据来自2008第4季度至2012年第4季度共17个季度的《中国人民银行季度支付体系运行总体情况报告》，经整理获得。股票流通市值的月度数据来自国泰安数据库2008年10月至2012年12月的数据。住房销售价格指数来自国家统计局，2008年10月至2010年12月的月度定基指数(2008年10月为基期100)能直接获得，2011年1月至2012年12月的数据则根据国家统计局提供的同比增速乘上前一年相同月份的指数得到。

(二)计量模型设定

Lettau和Ludvigson(2001)使用消费-财富比预测股票回报率时，构建了包含收入、财富等可观测变量的消费函数模型［21］。此模型的优点是充分考虑了财富积累对居民消费的影响，更贴近实际。故本文采用此模型，并对其进行改进，力求得到更贴近中国实际的消费函数模型。

Lettau和Ludvigson的原始模型是:假设在一个代理人经济体中，所有财富(包括人力资本和持有的资产)都可交易。用Wt表示t时期的总财富，Ct表示t时期的总消费水平，RW，t+1表示总财富的净回报率，则财富的积累方程为:

设r≡log(1+R)，且用小写字母表示各变量取对数的结果。根据Campbell和Mankiw(1989)［22］的证明，若消费-总财富比是稳定的，则式(1)可通过1级泰勒展开得到式(2):

其中，k是常数，ρw是新投资-总财富的稳态比。进一步另limi→∞ρiw(ct+i－wt+i)=0且取期望值得到:

在此模型的基础上，本文参照丁攀和胡宗义(2008)［13］的改进，将模型中的财富分解为可支配收入、拥有的房产价值和持有的股票价值。令Wt=(Yt+Ht+St)，其中Yt为t期可支配收入，Ht为t期拥有的房产价值，St为t期持有的股票价值。且根据他们的变换，有:

其中，wt，yt，ht和St分别是社会总财富、可支配收入、房产价值和股票资产价值取对数后的值，λ和θ分别是可支配收入和房产价值占社会总财富的比重。将式(4)代入式(3)中得到:

此外，人们持有的信用卡数量也会影响其消费行为。首先，信用卡作为一种获取消费信贷的渠道，可以均匀消费者生命周期中的收入，消费者在收入不足时可以通过消费信贷来满足消费需要，而在收入超出时将超出部分用于偿还前期的信贷;其次，根据芝加哥大学查德·塞勒教授提出的心理账户概念，消费者使用信用卡消费时，感受到的心理账户损失要远小于现金消费时心理账户的损失，这促进了更多的消费行为;最后，根据杜森贝利的相对收入理论，消费者的消费行为不仅受自身收入的影响，而且也受周围人消费水平的影响［23］。在前述两点的影响下，部分消费者的消费倾向扩大，通过示范效应的作用又会影响周边的消费者，使其消费倾向变大。如此循环，整个消费者人群的边际消费倾向也会变大。因此，本文在消费函数模型中考虑引入一个代表信用卡扩张消费作用的乘数βt。

设考虑信用卡扩张效应后的居民消费为C*t=βtCt，βt是信用卡扩张消费的乘数，应大于1。Ct是信用卡零使用率时的消费。两边取对数后有(小写字母表示取对数后的变量):

结合式(5)和式(6)，且将 看成常数 l，得到:

其中，βt可被视作信用卡数量的一个单调增函数，信用卡数量越多，拥有信用卡的消费者也就越多，意味着更多的人易于获取消费信贷，受心理账户影响的人也愈多，因此，发挥消费示范效应影响的基数人群也就愈多，从而消费扩张的效果就愈大。因此，用βt=f(CARDt)(CARDt为信用卡数量)的一个单调增函数代入(7)式，得到式(8):

将(8)式简化，根据扩张乘数同信用卡数量间的单调性，同时考虑对数函数严格单调递增，可以将上式看成:

其中，cardt是取对数的信用卡数量，式(9)为本文实证模型，该模型考虑了生命周期理论中的财富因素，并结合中国国情对财富进行了细分，同时考虑了消费信贷环境对消费的影响。

四、结果分析

本文将分别对城镇居民和农村居民建立消费函数。首先检查了解释变量间的共线性，表2的结果显示各解释变量间有较高共线性，因此可分别对城镇和农村消费函数的解释变量提取主成分。表3所示的结果表明，城镇和农村的消费函数都只需取3个主成分就能表达其解释变量99%以上的信息。进一步使用SAS程序得到主成分的特征向量值计算得到主成分序列。主成分序列和被解释变量序列均为一阶单整(见表4)，表4显示两个回归方程的残差序列resid01和resid02都是平稳序列，故以上回归非伪回归。因此可进行协整分析，主成分回归得到的城镇和农村消费函数结果如表5所示。根据特征向量矩阵显示出的各主成分得分系数，可将表5中的各主成分换算回原始变量，得到城镇和农村的消费函数如式(10)和式(11)所示。

表2 解释变量相关系数矩阵

表3 主成分累计方差贡献率

表4 单位根检验

表5 回归结果

城镇消费函数:lncz=9.07+0.027*lnnh+0.083*lncard+0.040*lns2+0.089*lnyz (10)

农村消费函数:lnncz=7.847+0.035*lnnh+0.123*lncard+0.051*lns2+0.134*lnnyz (11)

式(10)、(11)中lnnh、lncard、lns2、lnyz(lnnyz)前的系数分别表示城镇(农村)居民人均消费增长率对房价增长率、信用卡数量增长率、股市流通市值增长率和人均收入增长率的弹性。

总体上，各项系数都为正，表明各变量对消费均有正向影响，且农村居民消费函数的各项系数即弹性都大于城镇居民，表明城乡居民的消费行为有所差异。出现城镇居民消费函数的各项弹性大于农村居民消费函数的原因是农村居民整体消费水平低，任何收入增加项的边际消费倾向都更高(胡彭辉，2008)［24］。因此，在制定刺激消费的政策时，要重视利用农村消费市场的发展空间。另外，从不同解释变量的影响程度来看，收入对消费的影响弹性最大，其次是信用卡数量，再次是股票市场流通市值，最后是住房销售价格指数，这些影响程度的差异为刺激消费政策的侧重点提供了依据。

五、结论与建议

农村消费弹性大于城镇居民意味着城乡二元结构制约了我国居民消费总水平上涨，因而消除城乡二元结构对内需的长期增长十分关键。具体来看，各因素对城乡居民消费影响程度不同为政策的侧重点提供了依据:(1)居民可支配收入对消费影响最大，说明了居民增收对扩大内需的重要性，从更多渠道帮助居民增收意义重大。同时，考虑到城乡居民收入来源的差别，政策应区别对待。对于农村居民，增加财产性收入、减少劳动力流动限制值得考虑。(2)信用卡数量对消费的影响较其他因素较大，表明了信贷消费拉动内需的潜力。中国人传统的保守消费观念不利于扩大内需，适当的“借钱消费”能带来良性刺激。同时，实证表明信用卡数量对农村居民消费的影响大于城镇，提高农村居民消费信贷的可获得性有利于扩大内需，且其拉动作用大于城镇。(3)股市对消费的影响屈居第三，反映了我国股票市场未能发挥好居民财富保值增值作用的事实［25］。房价对居民消费的影响最小，说明靠房价拉动内需的想法并不靠谱。根据以上结论和分析，本文提出以下建议:

1．弱化户籍制度和土地流转限制。弱化户籍制度的约束，方便农村就业人口的流通，有助于农民增收和城乡就业市场的统一。另外，增加农民财产性收入也是解决三农问题的重要方面，而土地流转受限使得农民无法利用其土地财产增收，因此，我们建议在健全监督法规的基础上逐渐使其自由化。

2．促进信用卡行业健康发展。从实证的结果看，信用卡对居民消费的影响弹性居于第二，可见其刺激消费增长的重要性。信用卡行业的健康发展不单单对信用体系的建立提供方便，还引导着我国居民消费观念的变化。健康发展信用卡行业将对中国居民消费的长期稳定增长产生重要促进作用。

3．稳定股票市场，增强保值增值作用。我国股票市场长期以来的大起大落使得投机色彩浓重，不像西方发达国家的股票市场那样发挥很好的保值增值作用，不利于居民财富的增长，制约了消费增长的潜力。而且，股市的不稳定会造成居民投资信心下降，转而投向诸如房市等市场，造成房市波动，给经济带来负面影响。因此，股票市场的稳定从长期上能促进居民财富增长和扩大内需。

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