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1、April Ditto我国城镇居民收入结构对消费的影响以我国1997年2012年城镇居民消费变化为例苗豪杰*2014年6月摘要 本文旨在研究我国城镇居民收入结构对消费的影响。采用了1997年2012年政府公布的城镇居民消费水平、城镇居民家庭人均收入及恩格尔系数以及城镇居民平均每人全年家庭收入来源的数据，应用计量经济学模型分析城镇居民收入结构的波动对消费的影响，进一步的分析凯恩斯消费函数中的“收入”分类，并验证它们对城镇居民消费的影响幅度。本文详细的分析了收入的种类和对消费的影响，对政府出台拉动内需的政策，以及如何带动居民的何种收入更能促进经济发展有一定的提示作用，同时本文的一些论证分析方法对后
2、续研究提供了一定的参考。关键词 消费函数 城镇居民收入结构 OLS普通最小二乘法*河北工业大学经济管理学院 学号：118573E-mail：1.序言众所周知的，消费对国民经济的发展具有重大的推动作用，在08年世界性金融危机爆发时，我国政府也是通过了扩大内需、刺激消费等措施来应对金融危机对我国的影响。由此可见，消费尤其是本国居民的消费以及居民消费需求的扩张极大地促进了我国的国民经济发展。而“投资”、“出口”与“消费”也一直被认为是拉动国民经济增长的“三驾马车”，所以居民消费支出的增长幅度渐渐成为了影响国民经济增长的主要因素。消费函数是指反映消费支出与影响消费支出的因素之间的关系，其中凯恩斯理论假
3、定，在众多影响消费支出的因素中，收入具有决定性因素。收入对消费有着决定性影响，而消费又对国民经济的发展有着极大地影响，所以最终通过消费来影响国民经济发展的其实还是居民的收入。而对我国的城镇居民来说，收入的来源大致上可分为工资性收入、经营性收入、财产性收入以及转移性收入等四种，这四种收入占据总收入的比重就构成了城镇居民收入结构。通过分析证明这四种收入分别对消费的影响程度可以有助于政府以及家庭调整收入结构，提高对消费影响大的收入，从而更好的促进消费的增长，拉动内需，继而更好的推动国民经济的发展。本文逻辑结构如图1所示。选择变量建立模型收集数据检验模型修正模型政策评价图12.文献综述改革开放以来，我
4、国经济迅速发展，居民收入迅速上升，同时消费渐渐的成为影响国民经济发展的重要因素，国内越来越多的学者关注凯恩斯的消费理论，开始研究收入对消费的影响，以及对凯恩斯理论的实际证明，并取得了很多的成果。其中，根据凯恩斯绝对收入假说我们知道，在短期中，收入对消费支出有着决定性的影响，所以努力的提高居民的当期收入可以在短期内提高居民的消费需求，从而刺激消费供给，带动国民经济的发展（骆祚炎，2010）。但是就我国目前来看，农村的收入的增长相较缓慢，制约着消费的增长（杜长乐，2002），城镇居民的收入增长也因为农村人口进城务工的用工竞争而增长缓慢，也制约着消费支出的增长和国民经济的发展。我国城镇居民收入和消费
5、关系间存在着长期稳定的关系，所以在长期要刺激城镇居民消费拉动经济增长，必须增加城镇居民的可支配收入（蒋满霖、周国侠，2006）。而收入的构成是由多种收入组成的，常规上来讲，大致的分为工资性收入、经营性收入、财产性收入以及转移性收入等四种。这四种收入代表着四种收入来源，也代表着收入的难易程度，从常识上我们不难看出，转移性收入是成本最低的，但这属于政策性补助，门槛比较高一般很少以之作为主要收入来源的，是没有或者丧失工作能力，抑或失业的社会人员赖于维持基本生活的收入，是属于社会保障体系的。工资性收入是指通过提供劳务，经由薪酬体系发放的收入，是付出劳动后获得的收入；经营性收入是指商业买卖收入等经营性的
6、收入，这两种收入都是劳动者或者经营者付出一定的劳作成本而获得的。而财产性收入类似于资本收益，是拥有的财富要素获得的收入，相对于工资性收入和经营性收入来说较为轻松一些，所以如果居民的财产性收入增加的话，会更倾向于消费。但是我国目前工薪收入和转移性收入在全部年收入中占据主导地位,财产性收入自身数额很小且来源渠道广泛（杨博，2013），而且不同收入阶层城镇居民的财产性收入存在较大差异，在一定程度上加剧了城镇居民收入的不平等（陈建东、晋盛武、侯文轩、陈焱，2009）会对十七大报告中指出的“创造条件让更多群众拥有财产性收入”有一定的影响。同时，影响消费的除了收入以外，还有社会保障体系的完善程度。因为预防
7、性储蓄理论认为，收未来收支不确定性的影响，消费者会减少当期消费而增加当期的预防性储蓄（Leland，1968）。而可支配收入因而受之影响而下降，继而减少消费，抑制国民经济的发展。所以完善社会保障制度，尤其是完善失业保险制度能最大限度的减少城镇失业人员致贫现象的发生（王轶群，2006），从而减少居民的预防性储蓄来扩展消费（龙志和，2000；杜海韬，2005）。3.模型、变量与数据3.1模型设定本文利用1997年2012年城镇居民消费水平、城镇居民家庭人均收入及恩格尔系数以及城镇居民平均每人全年家庭收入来源的数据进行分析，研究过程中考虑建立了关于居民消费支出与工资性收入、经营性收入、财产性收入以及
8、转移性收入的回归模型。经过数据分析找出这四种收入对消费支出的影响系数，从而认定出这四种收入分别对消费支出的影响程度。基于凯恩斯绝对收入假说，建立了如下形式的消费支出回归模型：Yi=0+1*X1+2*X2+3*X3+4*X4+i其中，Yi为城镇居民人均消费支出，X1代表城镇居民人均工资性收入，X2代表城镇居民人均经营性收入，X3代表城镇居民人均财产性收入，X4代表城镇居民人均转移性收入，i为随机误差项，0为常数项表示自发性消费。本次模型的设定是根据凯恩斯绝对收入假说，亦即所谓的绝对收入假设消费函数模型。凯恩斯认为，在短期中，收入与消费是相关的，即消费取决于收入。凯恩斯构建的模式如下所示：C=+*
9、Yt这个模型中，C为现期消费，为自发性消费亦即必须要有的基本生活消费，为边际消费性倾向，Yt为即期收入，所以*Yt就是引致消费。模型的含义就是消费是自发消费和引致消费之和，消费者的消费主要取决于即期收入。3.2变量的定义0为自发性消费，亦即是必须要有的基本生活消费，是指总消费中由于外生变量决定的那部分支出，在收入-支出模型中，亦即本文所用的模型中指不是由于收入水平发生变动所引起的那部分消费。是属于消费者自发性组成的一个部分，主要取决于消费者嗜好、价格水平、社会风尚等因素。X1表示我国城镇居民的工资性收入，所谓工资性收入指的是由工资科目开支的，以及由工资科目以外的其他经费开支的当做由单位分配给职
10、工的都应计入为工资性收入。X2表示我国城镇居民的经营性收入，所谓经营性收入指的是纳税人通过经常性的生产经营活动而取得的收益，即企业在销售货物、提供劳务以及让渡资产使用权等日常活动中所产生的收入，通常表现为现金流入、其他资产的增加或负债的减少。X3表示我国城镇居民的财产性收入，所谓的财产性收入指的是通过资本、技术和管理等要素与社会生产和生活活动所产生的收入，即家庭拥有的动产和不动产所获得的收入。X4表示我国城镇居民的转移性收入，所谓的转移性收入指的是国家、单位、社会团体对居民家庭间的收入转移，包括政府对个人收入转移的离退休金、失业救济金、赔偿等，以及单位对个人收入转移的辞退金、保险索赔、住房公积
11、金、家庭间的增速和赡养等。根据凯恩斯绝对收入假设，消费者的消费支出与消费者的收入有着线性关系，而消费者的收入又由工资性收入、经营性收入、财产性收入以及转移性收入构成，所以这四种收入的每一种发生变化都会是消费者收入受到影响，而消费者的消费支出继而也受到影响。所以我们构造出了这样的一个计量经济学模型：Yi=0+1*X1+2*X2+3*X3+4*X4+i其中i表示的随机误差项，也就是除了这四种收入以外的各种可能影响到我国城镇居民消费支出的因素，可能会包括价格水平等各种因素。3.3数据说明本文使用的原始数据来自于1997年到2012年中国统计年鉴和中经网统计数据库，以及中国居民家庭收入调查（CHIPs
12、）以及中国家庭动态调查（CFPS）。之所以选取从1997年开始，主要是因为1997年之前的很多指标数据缺失比较严重。而由于现在官方公布的统计年鉴上还没有发布2013年底的年度数据，因此本文研究的时间也就截止到2012年。其中，工资性收入、经营性收入、财产性收入以及转移性收入的数据在2001年缺失，因此采用相邻两年（2000年和2002年）的平均值来代替。综上，代入上述样本数据进行回归，再逐步筛选。最终得出以下解释变量：指标符号单位工资性收入X1元经营性收入X2元财产性收入X3元转移性收入X4元表1：变量定义3.4样本数据表2：样本数据所得样本数据如表2所示：年份消费工资性收入经营性收入财产性收
13、入转移性收入199758233602133124948199861093652154133108319996405379421512912572000685038132701281462200171614777301128173320027486574033210220032003806064104041352112200489127153494161232120059593779868019326512006106188767810244289920071213010235941349338520081365311299145438739282009149041238215294324515
14、2010165461370817145205092201119108154122210649570920122112017336254870763684.回归分析4.1估计回归方程利用eviews软件，根据上述数据，采用普通最小二乘法（OLS）对模型进行初步估计。得到结果如表3所示：表3：消费函数的估计Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/28/14 Time: 15:30Sample (adjusted): 1 16Included observations: 16 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.X10.1624510.0876161.8541270.0907X21.3659010.4809112.8402350.0161X36.1477961.1400805.3924250.0002X41.0940910.2824883.8730550.0026C3331.089185.600817.947600.0000R-squared0.999
