中国的消费条件模型和消费敏感性

邵慧燕1孙晶2

2陕西省发展和改革研究中心陕西西安710000

摘要：本文建立了一个消费条件模型来考察影响我国人均消费水平变化的各因素，包括交通运输和通讯等基础设施条件、城市化水平、社会保障体系的发展、以及收入分配差距等。模型发现交通便利程度是除了收入水平以外对消费影响最大的因素，其次是城市化率。模型还发现了收入差距，即城市和农村的基尼系数对消费有着负相关的关系。

关键词：消费条件模型；敏感性；不确定性；流动性约束

一、引言

改革开放以来的30多年中，随着经济高速增长，我国的经济有了很大的发展，人民收入有了极大地提高，但同收入水平的提高相比，中国居民的消费行为则有着不成比例的变化。30年以来，中国人均消费水平翻了两番，国内市场规模也比30年前扩大了三倍以上。但同西方发达国家相比，中国以及其他一些东亚国家的储蓄率明显偏高而边际消费倾向较低。特别是20世纪90年代以来，中国居民消费行为发生了很大的变化：城镇居民平均消费倾向急剧下降，从1991年的0.855降至2000年的0.796；当居民收入增长率从1992年的9.9％下滑至1997年的3.4％时，消费增长率则从15.4%下降到1.3%。同期，城乡居民储蓄仍以每年20％左右的速度高速增长。消费行为的变化造成了这一时期消费需求相对疲软，由于居民需求是经济增长的主要贡献因素，它的疲软直接影响了我国宏观经济运行态势和经济增长速度。为此，本文通过建立一个消费条件模型来考察影响消费变化的各种因素，研究影响消费的条件和深层原因。

二、简单的消费函数

简单消费函数的形式是：C=f(Y)

在这里，C是消费支出，Y是可支配收入。两者如果存在一种线性关系，则可以表示为：

C=A+αY

这里，A是常数，表示收入为零时的“最低消费”；系数α为边际消费倾向，它反映了Y和C之间的相互关系。不同经济发展阶段上的收入水平、消费习惯的差异、未来收入预期、收入分配等因素都会影响最低消费水平和边际消费倾向。物质基础条件和社会环境因素也会对消费形成制约或促进。在这种情况下，A和α就不再是常数了，而是作为一系列若干变量的函数。

对于我国这样经济迅速增长、制度转轨和结构变化中的经济，我们要关注以下因素：

物质基础设施

消费是以各种物质基础设施为条件的。例如工业品的消费需求与购物的便利性有关，从而与公路和铁路交通设施条件相联系。通信设施条件会影响市场信息的供给，从而对消费结构和数量发生影响。这些物质基础设施条件如果发展的不充分，就有可能成为经济发展的瓶颈。

社会环境和金融体制

消费者会在当期消费和未来消费之间进行选择，因此金融资产的利率会通过影响未来预期收入而对当期消费发生影响。同时，社会环境和金融条件的不同也会改变消费者的消费和储蓄行为。例如计划经济体制下，国有单位的职工预期收入稳定，部分消费品还受到政府补贴，这在一定程度上减少了他们的储蓄意愿，但计划经济的分配体制又包含了一定程度上的强制储蓄机制。在向市场经济转轨的过程中，个人未来预期收入的不确定性增加，这会提高居民的储蓄意愿，但市场开放又会刺激消费。

社会保障体制的健全程度也在很大程度上影响消费者的收入预期，从而影响消费者的储蓄和消费行为。健全的社会保障体系可以降低未来收入的不确定性，从而抑制过高的储蓄。

由于城乡之间和不同区域之间消费习惯和消费环境的差别，城市化程度的差别即使在同等收入水平上也会带来消费水平的差异。此外，受国家政策影响的社会条件，也可能在收入增长率不变的情况下导致消费的显著变化。这是因为边际消费倾向在高、低收入阶层之间会有较大差异。

上述这些物质基础设施和金融、社会条件的变化会通过各种形式影响消费的变化。本文中，将这些因素一概归入“消费条件”的概念。或者可以说，将这些影响消费的非收入因素都称之为“消费条件”。

为了更好的理解消费C的变化，需要将所有这些变量都包括在消费函数中，由此重新定义的消费函数如下：

定义一组变量Xj=X1，X2，…，Xn（j=1,2,…n）,分别表示上述各种消费条件变量。

从理论意义上来讲，一部分Xj可能影响的是最低消费水平，而另一部分Xj可能影响的是边际消费倾向。所以能够充分反映上述观点的一种消费函数的形式可以表示为：

C=A（X1，X2，…，Xn）＋α（X1，X2，…，Xn）Y

但是此函数的形式比较复杂，难以进行回归。在近似的意义上，用如下的线型函数形式替代：

称以上函数为用于进行经济计量检验的“消费条件模型”。该模型假定所有的影响变量Xj和Y相互独立，且与被解释变量C呈线性关系。

三、消费条件模型

为了将上述理论观点应用于实践和统计分析中，用如下指标表示各“消费条件”变量，对消费函数进行计量模型检验：

rds:铁路运输设施：单位面积上铁路线路密度，公里／平方公里

hds：公路运输设施：单位面积上标准公路线路密度，公里／平方公里

power：人均电力消费

tel：一般通讯普及率：平均百人拥有的电话机数量

ugini：城市地区收入分配差异：城市基尼系数

rgini：农村地区收入分配差异：农村基尼系数

pen:社会保障:按人口平均计算的养老保险覆盖率

ur：城市化率：城镇人口占总人口的比重

模型如下：

模型中的其他变量定义如下：Cit：人均消费水平（不变价格），元／人年；inc：人均收入水平（不变价格），元／人年；ε:残差；t：年份。

本文的主要工作是将可支配收入以外的其他“消费条件”变量纳入到消费函数中去。非收入“消费条件”变量主要指能够促进或阻碍消费的物质基础设施、金融体制等。这暗含着，对于中国这样的发展中国家，一个经济或地区消费需求的大小并不是由人口和人均可支配收入单独决定的，而是由基础设施、体制安排、人口和可支配收入因素共同决定的。正如以上函数所表示，对消费起促进或抑制作用的物质和社会条件可以部分地或者很大程度上的解释地区间消费增长或变异。

因此，只要估计出如上函数中的系数，就可以识别出各种“消费条件”变量对消费的贡献，能够更具体的解释整个时期内消费的变化，运用非收入因素来解释地区间消费增长的差距。而且，还可以进一步根据哲学因素变量的变动趋势预测不同地区消费的变化。

以上模型是利用1997-2015年的统计数据进行回归计算分析的。由表1可以看出，在不包括虚拟变量的9个影响变量中，估计系数最大（也就是影响程度最大）的是人均收入水平，其估计系数接近1。其次，铁路线密度、公路线密度、城市化率这三个变量的估计系数也是比较大的，说明交通便利程度和城市化程度对消费的影响是比较大的。从表中还可以看出城市基尼系数和农村基尼系数的估计系数为负，说明这两个变量与实际消费水平是负相关的关系。

与以上四个变量相比，其余五个变量并不显著，由它们的估计系数可以看出，这几个变量起到的作用并不明显。导致这些变量不显著的原因可能很多，主要有以下几个：

1、有些变量代表的社会影响趋势正处于形成过程中，例如社会保障系统正在建立过程中；再如城镇和农村的收入差距扩大的趋势也许还不是十分严重，目前正处于扩大的初期阶段；这些因素对消费的正面或者负面的影响表现得还不够明显，但随着时间的推移，这些因素很可能会趋于明显。

2、有些变量对应的数据统计起来比较困难，可能存在数据不完整的情况。例如养老保险普及率，因为这些因素是近年来才在我国普遍存在的，所以只有部分年份的数据资料，无法真实反映出这些因素在消费条件模型中的完整意义。

3、有些数据反映的信息不完全、不够全面。例如铁路线路密度和公路线路密度，这些只包括了交通设施中的部分方面，但并不能完全代表某时期某地区的交通状况。

参考文献：

申朴、刘康兵（2003）：《中国城镇居民消费行为过度敏感性的经验分析》，《世界经济》第1期

樊纲、王小鲁（2004）：《消费条件模型和各地区消费条件指数》，《经济研究》第5期

齐天翔（2000）：《经济转轨时期的中国居民储蓄研究》，《经济研究》第9期

龙志和、周浩明（2000）：《中国城镇居民预防性储蓄实证研究》，《经济研究》第11期

万广华、张茵、牛建高（2001）：《流动性约束、不确定性与中国居民消费》，《经济研究》第11期

叶海云（2000）《试论流动性约束、短视行为与我国消费需求疲软的关系》，《经济研究》第11期

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