双循环格局发展下如何提升城镇居民家庭消费——基于402 份家户调查数据的实证研究

齐春宇 李修彪 张宗良

（1.临沂大学 商学院，山东 临沂276005；2.南开大学 经济学院，天津300071）

贸易“去全球化”预计会成为长期典型的国际问题，中国经济对外贸的依赖程度在未来很长的时间内大概率会持续减弱，而“三驾马车”中，政策刺激投资容易引发“后遗症”，消费对GDP 的拉动是相对稳定的，促进消费可以避免对经济的负面影响，因此外贸下降对经济增长的牵制需要由消费的上升来弥补。中央多次重申，要加快形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。双循环新发展格局是对出口导向发展战略的修正和调整。打通国内经济循环通道，需要扩大内需，充分释放居民消费潜力，实现消费升级。这是应对新冠疫情冲击和国际经贸环境变动不利影响的有效路径，更是中国经济长期可持续增长的关键之举。

为研究“拓展消费市场，加快塑造内需驱动型经济新优势”提供数据支撑，我们组织开展了“2020 年临沂市居民个人及家庭消费倾向调查”，调查分为城市问卷和农村问卷进行。本文基于城市问卷调查数据，使用基本的OLS 方法，对影响居民消费的五个关键因素展开实证分析。由于本次调查所采集的数据质量较高，而且在对各个回归模型设定时，均进行了严格和良好的控制变量选择，较好地避免了内生性问题，因此回归结果可信度较高。

本文贡献主要体现在政策启示价值方面。首先，关于住房效应的回归结果显示，住宽敞房子的家庭消费额更高，这符合直觉和理论预期，也是众所周知的常识，但本文的实证研究还发现，住宽敞的房子甚至能够提高消费率，这一结果就有着很强的政策含义，意味着“稳房价”至少是能够“保消费”的。其次，回归结果表明，在控制了相关的变量之后，主城区家庭消费额仍然更高，这就启示我们，城市化不能铺大摊子，向主城区集中更能提升消费。再次，鼓励家电消费对社会消费没有带动作用，而提高互联网网速则能撬动社会消费总量，因此，推动网络通讯基础设施建设，加速发展数字经济，促进新型线上消费发展，相比于鼓励家电消费等传统型的促消费政策措施，更有利于带动全社会总体消费水平的提高。总之，本文的系列实证结果，对于启动内需、消费升级、实现双循环发展格局有着重要启示。

一、调查过程和调查基本情况

为准确了解居民家庭的消费意愿及消费情况， 我们于2020 年7—8 月开展了2020 年临沂市居民个人及家庭消费意愿和消费情况的问卷调查， 本次调查采用入户调查的方式，分为城市问卷和农村问卷，样本住户涉及了临沂市所辖3 区9 县以及2 个国家级高新区和经开区全部14 个行政区划（表1），城市问卷样本具有临沂市城市全市代表性。 城市问卷共调查410 户，回收有效问卷402 份。

表1 访户居住县区分布

城镇住户问卷由总计32 名访员进行入户调查访问， 访员全部为临沂大学商学院在校本科生，入户后通过问卷星调查系统进行访问，完访问卷最多的访员完成了20 份问卷，最少的访员完成了1 份问卷， 人均完成问卷12.6 份。 本次调查共计访问117 个居民小区/社区。 按照受访户居住地类型划分，主城区占178 户，县城169 户，城乡结合部55 户。

城市问卷共设计了90 个问题， 内容涉及受访者个人和家庭的人口学特征、 收入和支出、住房、家电等耐用消费品、汽车、购物途径和场所、旅游、交通、通讯、家政服务、医疗、养老、护理、夜间经济、小区改造、个人对社会经济问题的评价和主观态度等方面，回收问卷之后经清理共计形成了135 个变量。 关键变量的描述统计见表2。

二、变量、数据描述和模型设定

（一）变量

1．被解释变量。

本文被解释变量 （Y） 为消费， 我们选用三个指标衡量家庭消费： 一是家庭消费总额（fcons）；二是家庭人均消费额(pccons)，使用人均消费额时，是为了考虑到家庭之间消费水平的可比性；三是家庭的消费率（fcr）。

2．解释变量。

关注的核心解释变量（X）包括五个：收入、房产、人力资本（教育水平）、城市化程度（层级）和家庭宽带的网速。 收入和房产均使用了多个度量口径，其中，收入分为家庭收入和家庭人均收入两种度量，房产分别使用了家庭是否拥有商品房（虚拟变量）、家庭拥有的商品房套数、家庭人均住房面积三种度量。

3．控制变量。

除核心解释变量外，本文还充分考虑了影响家庭消费的其他因素。为了避免内生性，针对每个核心解释变量分别设定模型，并选取相应的前定变量（predetermined variables）作为控制变量。通过选取恰当的控制变量，做出可信的因果识别。主要控制变量包括家庭人口学特征（如性别、年龄、学历）、家庭收入、居住地类型、家庭拥有的耐消品数量等。

（二）关键变量描述性统计

受访者及家庭关键变量的描述性统计如表2 所示。 调查住户家庭收入平均为10881元/月，家庭消费平均4906 元/月，家庭消费率中位数为44.9%。家庭人均收入4134 元/月，人均消费1847 元/月。 可以跟统计局官方数据做一个对比，根据临沂市统计局经济社会发展统计公报，临沂市城镇居民2019 年度人均可支配收入37912 元，人均消费支出18495 元，据此年度数据，我们可以折算得出临沂市城镇人均月度口径收入数据为3159 元/月，人均月消费1541 元/月。 由此可见本次调查的收入和支出数均略微高于统计局官方数据。 需要说明的是，关于收支数据，无论是社会调查，还是官方统计，均存在抽样偏差、住户记忆偏差、受访者故意低报或高报等等问题，所获数据与真实的实际数字难免会存在偏误。总体而言，本次调查所获收支数据跟官方数据的差异完全在可接受的范围，从侧面验证本次调查的数据质量和可信度较高。

（三）回归模型设定

表2 关键变量定义和描述性统计

在回归分析中，针对每个感兴趣的被解释变量，分别设定如下相应的计量模型：

由于本文关注了五个核心解释变量（X），我们分别为每个核心解释变量都设置了一个特定的回归模型，各个特定模型使用的控制变量会有所不同，所以（1）式实际上对应了五个不同的具体模型。 模型的因变量为家庭消费，本文使用了三种口径度量：fcons（家庭消费总额）、pccons(家庭人均消费)，fcr（家庭的消费率）。 其中，对于第一个变量（fcons），在五个模型中均有汇报其回归结果，而对于后两种度量口径（pccons 和fcr）的回归结果，视具体核心解释变量性质和研究需要而定，在部分模型中并未汇报。

需要说明的是，某个特定模型中的核心解释变量，有可能在另外的模型中作为控制变量使用，因为每个模型中控制变量的选择，都是围绕着该模型的核心解释变量而选定的，其目的都是为了一致地估计该模型之核心解释变量的系数。

三、临沂市城镇居民消费主要回归结果

（一）家庭收入水平对家庭消费的影响

1.家庭收入与消费的关系——统计图示。

图1 收入越高，消费水平越高

（1）家庭的收入越高，消费水平越高。

从图1 看出， 居民家庭可支配收入会对当期居民家庭消费支出产生显著的正向影响，即居民可支配收入越高的家庭往往拥有更多资金用于家庭消费支出，家庭的收入越低，消费越低。 我们在调查过程中发现，疫情恢复后并没有出现所谓的“报复性消费”，意味着疫情导致的收入下降，影响了社会的消费水平。

（2）高收入家庭的消费率低。

从图2 可以看出，家庭的消费率随着收入水平的上升而下降，即边际消费倾向随着收入的增加而递减。对高收入人群来说，其收入水平远超过其可消费的最大水平，因为他们对生活必需消费品的消费不可能超过生理极限，致使生活必需消费品在总消费中所占比例较低。 对低收入家庭来说，其收入的大部分用来满足基本生活必需品的购买，小部分用来购买家庭耐用消费品。 最低收入群体的耐用消费品并未普及，如果他们的收入增加，则收入增量的大部分会用于增加消费品的购买。 低收入群体的边际消费倾向要比高收入群体高。总体而言，高收入阶层的低消费倾向拉低了社会平均消费倾向，不利于社会消费总支出的快速增长。 该回归结果具有重要的政策含义， 即提高低收入群体的收入水平能明显提升全社会整体消费倾向。

图2 家庭的消费率随着收入水平的上升而下降

2.收入水平对消费的影响——回归结果。

前文的散点图和拟合曲线证实了收入水平和消费具有较强的相关性，为了进一步证实两者之间的因果关系，我们使用前文设定的计量模型进行实证研究。 为了一致地识别收入对消费的影响，在回归模型中加入的主要控制变量有外生的学历、年龄、性别和家庭人口数。 回归结果的主要发现（见表3）有：模型（1）显示，家庭收入显著影响家庭消费水平，但消费倾向偏低，具体而言，家庭收入增加1 元，家庭消费额增加0.29 元。 模型（2）显示，家庭人均收入显著影响家庭人均消费，具体而言，人均收入增加1 元，家庭消费额增加0.41 元。 模型（3）显示，家庭人均收入显著降低家庭的消费率。 具体而言，家庭总收入水平增加1000元，家庭消费率降低2 个百分点（计算：1000*（-0.002）=2%）。 综合来看，三个回归结果的收入变量系数符号方向与理论预期以及已有文献的实证结果相一致，即收入水平较高则消费水平较高，但富人的消费率低于穷人消费率。

表3 消费水平和消费率受收入水平的影响

（二）住房财富对家庭消费的影响

收入作为流量因素影响消费水平，而作为存量的财富水平对消费也有明显的影响。 房产是中国城镇家庭的财富构成中比重最大的部分。已有大量文献探讨了房产财富对家庭消费的影响，多数文献发现房产财富促进了家庭消费。周晓蓉等（2014）认为，住房价值的上涨往往能促进家庭消费支出的增加。 Chen 等（2020）的研究结果表明，中国住房财富对家庭消费的影响远大于发达经济体。黄静和屠梅曾（2009）等认为，房价上涨引致的房产财富增加，提高了房产的可兑现价值、未兑现价值、抵押融资能力，促进了有房家庭的消费。周利、易行健（2020）发现持续上涨的房价将显著促进有房家庭的消费，但上涨的房价将抑制无房家庭的消费。 下面以三种不同的方式度量房产财富，考察房产对消费的促进作用。

1.家庭是否有商品房对消费的影响。

前文表1 的数据显示，样本中70%的家庭拥有商品房（不含自建房、还建房等）。下面通过回归模型研究是否拥有商品房对消费的影响（见表4）。 模型（0）未加入任何控制变量，结果显示，拥有商品房的家庭，比不拥有商品房的家庭，月度消费平均多出1131 元/月。 为消除遗漏变量偏误，我们加入了人口学变量，得到模型（1），回归结果显示，有商品房家庭的消费额相比无商品房家庭多出了869 元/月。 人均消费方面，模型（2）显示，有商品房家庭的人均消费额高出438 元/月。 总之，三个实证模型的回归结果均表明，在控制了年龄、学历和家庭规模后，拥有商品房的家庭具有更高的家庭消费总额和人均消费额，实证回归结果具有稳健性。

表4 家庭是否有商品房对消费的影响

2.拥有商品房套数对消费的影响。

根据描述统计，样本中全部家庭平均拥有商品房1.07 套（见表1）。 如果仅统计有商品房的家庭，则户均有商品房1.38 套。 表5 报告了家庭商品房套数对消费的影响。 在控制了人口学变量后，家庭多一套房子，家庭总消费额增加1111 元（模型1），人均消费增加659元（模型2）。 模型（3）和（4）的被解释变量均为家庭消费率，模型（3）未控制家庭收入水平，家庭拥有的商品房套数（nhouse）的回归系数为微小的负值，且统计上不显著。 模型（4）显示，控制了家庭收入，随着商品房套数增加，会提升家庭的消费率，这证实了在截面数据上，住房对消费具有“财富效应”，具体而言，多一套住房，家庭的消费率上升3.7 个百分点。

表5 家庭商品房套数对消费的影响

3.人均居住面积对消费的影响。

变量pcaera（人均居住面积）是根据问卷题目“您家里拥有的人均居住面积”等距分段形成的（仅第一组和最末一组无法实现等距），“20 平米以内”为第一组，赋值为“10”的组；“20—30 平米”为第二组，赋值为“20”的组；“30-40 平”为第三组，赋值为“30”的组……“80平以上”为第八组，赋值为“80”的组，共计8 组。

人均居住面积能够更好地代理家庭的财富存量水平。通常，财富越高，消费水平和消费倾向越高。表6 的回归结果显示，控制有关变量后，人均居住面积每多出10 平方米，家庭消费增加31 元/月，人均消费增加15 元/月，家庭消费率增加非常微小的0.36 个百分点，统计上均是显著的。因此，回归结果意味着，住得宽敞，不仅消费水平更高，而且消费率也会略有提升。

表6 家庭人均居住面积对消费的影响

（三）城市化有利于提升消费水平和消费率

人口城市化是衡量地区城市化水平的重要指标，直接反应了一个地区农村人口向城市迁移的状况，对一个地区的经济发展有极其重要的推动作用。 关于人口城市化与居民消费之间的关系，已有众多学者进行了研究分析，城市化对居民消费的促进作用已得到绝大多数学者的论证。周少甫、范兆媛（2017）发现城镇化质量对居民消费率存在显著的正向影响。郑得坤、李凌（2020）发现城市人口规模的扩大并不能提升居民消费率，城市人口密度的增大才能提升居民消费率。

我们按照城乡结合部、县城、中心城区的层级递进顺序，作为城市化程度的度量，即城乡结合部城市化程度最低（赋值为1），中心城区城市化程度最高（赋值为3），以此考察城市化程度对居民消费的影响。

1.城市化提升消费水平——统计图示。

消费与城市化层级关系的描述统计（图3）显示，按照城乡结合部、县城、中心城区的递进顺序，家庭消费额依次上升。

图3 城市化水平越高，消费越高

2. 城市化提升消费水平——回归结果。

图3 代表的是一元回归，会存在遗漏变量偏误， 所以需加入控制变量。表7 的模型（1）在控制了家庭收入水平之后，家庭的月消费额， 以城郊为参照基准，在收入相等的条件下，县城每户消费额多出446 元，但统计上不够显著（p=0.306），主城区居民消费额增加704元， 统计显著性水平较高 （p=0.13）。 模型（2）在控制更多变量之后仍得出类似的结果，相比城郊，住在中心城区家庭月消费增加919 元。 可见，人口的城镇化发展层级对居民消费水平的提升起正向促进作用。

表7 城市化程度对消费的影响

注：（1）括号内的数值为标准误；（2）***、**、* 和 # 分别代表在 1%、5%、10%和 15%水平下显著。

（四）教育水平有利于促进消费

随着经济发展水平的提高和教育事业的发展，我国居民的平均受教育年限和高学历人口比例逐渐上升，社会人力资本存量不断提高。人力资本影响消费的途径主要有以下两个：一是人力资本增加能够为个人及家庭带来更高的收入，并能提高收入预期，进而提高家庭的消费水平；二是通过教育改变个人或家庭的认知模式和消费观念，使家庭的消费偏好和消费行为产生差异（李通屏，王金营，2007）。 一般来说，户主人力资本水平高的家庭掌握了较多的消费知识和技能，其消费观念更能与时俱进，对新消费形式的接受度较高，且由于存在较高的收入预期， 人力资本水平高的家庭具有较高的边际消费倾向和较强的财富效应，其消费水平也相对较高(周弘，2011；张学敏、陈星，2016)。

1.描述统计。

为了进行实证分析，我们简单地将受访者视为户主，或者认为其代表了家庭的教育层次。 按照受访者学历组统计的收入和支出均值如表8 所示，除消费率之外，家庭收入、消费总额、人均收入、人均消费额等各项指标，均严格随着学历上升而递增（高中和中专教育年限相同，可视同一组）。

表8 按照学历层次组统计的收入和支出均值

2.教育对消费的影响——回归结果。

已有文献显示，人力资本水平能够提升消费水平。 本文回归结果（见表9）显示，无论是模型（1）的家庭消费额还是模型（2）的人均消费额，相比小学学历，大致上存在依次递增趋势，但部分系数统计上不显著。家庭消费率则并不存在显著的趋势。可以得出家庭消费水平有随着受访者学历上升而递增的趋势；而在控制了有关变量之后，消费率与教育水平之间不存在明显的单调关系。

表9 学历层次对消费的影响

（五）互联网带宽与消费

张勋等（2020）将中国数字普惠金融发展指数和中国家庭追踪调查数据相结合，实证研究发现，数字金融的发展显著地提升了居民消费。马香品（2020）认为，数字技术改变了居民消费行为与消费决策，重塑了居民消费的信息传递模式、心理情景模式、需求动能模式，优化了消费循环升级的实现路径。我们把网络带宽分为四类，研究带宽对家庭消费的影响。本部分的回归策略有所调整，同时也仅报告了因变量的一个度量指标，即家庭消费额的回归结果。为了研究网速对家庭消费的影响，分别以家庭宽带网速、家庭拥有的三大主要家电数（空调、冰箱和洗衣机合计数）、家庭拥有的汽车数作为解释变量，对家庭消费额进行回归，然后把回归结果（表10）进行比较。

模型（1）是以网速为核心解释变量的模型，回归结果显示，在控制了收入等变量之后，以家庭无宽带为基准，随着带宽增加，家庭消费依次增加。具体而言，“100M 以下”网速统计上不显著；“100M—300M”家庭，消费额高出无宽带家庭732 元/月（以20%的统计显著水平）；“300M 以上”家庭，消费额显著高出无宽带家庭1027 元/月。 因此可以得出结论，网速能够促进家庭消费。

模型（2）以家庭的家电数为核心解释变量，结果发现，家电数对家庭消费额没有影响。

模型（3）以家庭汽车数为核心解释变量，结果发现，家庭多出一辆汽车，家庭消费额显著增加 597 元/月。

对回归结果可做如下解释。网速快的家庭，数字经济意识比较强，而且线上消费也更为便利，因此即使控制了家庭收入水平和房产财富存量，消费额仍然显著高出较多；类似地，汽车也同样为消费提供了便利，因此家庭拥有汽车对家庭消费额有显著的正向效应；而耐消品中的三大家电，带有纯粹消费性质，所以在控制了家庭收入和房产财富存量后，家电数不对消费产生影响。李涛等（2020）也发现，当收入水平越过门槛值后，基础设施投资促进居民消费。本文的回归结果同样也证明了数字基础设施有助于家庭消费提升。因此，本文回归结果具有很强的政策含义：从消费支出结构来看，推动网络通讯基础设施建设，加速发展数字经济，促进新型线上消费发展，相比于鼓励家电消费等传统型的促消费政策措施，更有利于带动全社会总体消费水平的提高。

表10 网速、家电、汽车对消费的影响对比

注：（1）括号内的数值为标准误；（2）***、**、* 和 # 分别代表在 1%、5%、10%和 15%水平下显著。

四、回归结果的政策启示

本文的实证回归结果有丰富的政策含义。 为应对疫情冲击和中美经贸摩擦，需要提升消费，建立内需型经济新优势，结合实证结果，提出如下五条建议。

（一）提升市民收入水平，尤其是低收入群体的水平

新冠疫情冲击下居民收入下降成为制约消费的关键点，提升消费最为根本的是提升居民收入水平。 一是要提高居民收入在收入分配中所占的比重。 二是要增加就业。 增加居民收入占比不能只依靠提高工资和其他收入，必须要提高经济体的效率和效益。 需要思考如何解决减员增效与增加就业的矛盾。 考虑到现在民营企业占中国就业的80%以上，要想增加就业，就要大力优化营商环境，包括减税降费等，以支持民营企业的发展。

回归结果也显示低收入群体的消费倾向更高，因此提升低收入人群的收入水平，对提振消费的效果更佳。要提升低收入家庭的收入水平，首先是继续加大稳就业的力度，落实帮扶中小微企业政策，让资金真正进入这些企业中，稳定好基本盘；其次，可以适当加大财政资金对低收入群体的帮扶力度，支持灵活创业就业；最后是进一步完善好各种社会保障措施，提高消费意愿。

（二）稳定住房价格，减轻房价对消费的挤出效应

对于自有住房家庭来说，房价上涨是否能够促进家庭消费存在争议，一般认为效应不明显；对于无自有住房家庭来说，房价上涨会通过两种路径影响家庭消费。 第一，当住房作为一种商品价格上涨时，在家庭收入不变的前提下，会使家庭真实收入水平相对下降，家庭消费能力减弱，结果是挤出消费。 而且，房价上涨往往伴随着住房租金价格的上涨，从而使得家庭收入的边际消费倾向下降。第二，房地产价格增长过快时，无房家庭要么只能购买一套更小的住房，要么就必须依靠减少当期消费以增加储蓄，以便在未来购买高价的住房，同样不利于消费增长。 本文实证结果显示，有房、房子多、住房更宽敞的那些家庭，消费更高，这就意味着，保持房价稳定或者慢速增长，让居民都买得起房子、乃至住上大房子，对于保消费非常重要。

（三）继续推进城市化进程

城市化能够提升消费水平，城市人口密度的增大能提升居民消费率。 在控制了家庭收入和财富水平等有关变量之后，主城区人口的消费仍高于县城，县城高于城郊，因此，需要逐步改变过去“摊大饼”式、粗放扩张的城镇化发展模式，着力增强城区的人口吸纳能力、提升城市人口密度，从而降低运人的成本、运物的成本和知识传播的成本，充分发挥城市集聚效应对居民消费率的提升作用。

（四）“重视教育”要落实于行动，而非停留于口号

教育和人才要内培外引。 “外引”是指实施人才政策，引进和留下较高学历的人才；“内培”要求“重视教育”不能仅停留于口号，而是要落实于“行动”。 教育作为人力资本投资，不仅有利于科技创新，改善经济的供给面，而且本文实证结果表明了学历层次在经济需求侧的效应，即在控制了收入水平和财富存量之后，教育水平仍有利于促进消费。 因此，政府决策部门必须真正重视教育，而不是仅仅停留在口号上。 由于教育和人力资本是影响经济发展的“长”变量、“慢”变量，在中、短期里很难看到其“效果”，无法彰显“政绩”，而政府官员的任期较短，这就导致了往往在口头上重视教育，在行动上则把发展教育排在次要甚至最后的位置。

客观而言，有不少类似临沂的三线城市，无论是基础教育还是高等教育，并未得到各届政府的充分重视。 以临沂为例，即使在主城区，如北城新区的中小学，也存在着大比例的临时代课老师。临时老师无事业编制、工资收入低，教学效果自然难以保证。人事编制不足、经费短缺，这种局面实质上还是由于决策部门忽视教育，不重视对教育事业的财政投入造成的。 从本次调查数据来看，临沂城镇全部人口平均收入已达4134 元/月，如果仅考虑劳动年龄就业人口的收入，则平均收入会比这个数字更高。与此形成对照，临沂市城区代课老师近年来的月收入一直维持在仅2000 元/月左右，这很难聘任到高水平教师、激励教师认真上课。因此亟需变革体制，通过制度设计确保政府部门在“行动上”重视教育，从而保证“长期”加大政府对人力资本投资的承担力度， 弱化人力资本投资对家庭即期消费的挤出效应，促进家庭消费长期稳定的增长。

（五）加速发展数字经济，促进消费升级

疫情的反复对消费市场产生的负面效应是多方面的。 疫情缓解之后消费市场并没有“满血复活”，只是呈现出缓慢恢复态势。这说明疫情对消费的影响不仅是市场层面的，也延伸到人们的消费心理中，加之社交距离没有完全取消，消费者行为不能完全放开。因此建议大力发展数字经济，发挥新型线上消费模式对总体消费的扩散和带动作用。

回归结果启示，网络带宽发展对消费有着明显的“撬动”作用，因此建议加强数字基础设施建设，推动无接触式、线上线下融合等新型消费。 国务院常务会议指出，基于网络数字技术的新业态新模式，支撑了新型消费逆势快速发展。新型消费结合了互联网，覆盖的消费和服务领域也在持续扩张，占总体消费的比重越来越高。 虽然消费市场尚未完全恢复到疫前水平，但线上新型消费模式不仅在加速调整人们的消费习惯，也在催化人们的消费行为，优化人们的消费结构，调适人们的消费心理，实现真正的消费升级。 中长期内要加快5G、物联网等新型基础设施的应用推广，形成新型消费和新型基建的良性互动，形成供需互促、产销并进的良性循环，新型消费将逐步成为百姓消费的“新常态”模式，更大推动消费和升级释放内需，助力双循环格局的形成。