家庭消费论文范文

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篇1

本文采用的数据主要来自两部分，第一部分来自1995年与2002年“中国家庭收入调查”(ChinaHouse-holdIncomeProject，CHIP)，第二部分来自国家统计局在2008年与2009年北京奥尔多投资咨询中心与国家统计局合作进行的“中国城镇居民经济状况与心态调查”项目。四年的数据前后跨度为14年，可以对我国城镇家庭的消费状况进行多期比较，四年的调查数据均提供有关住户收入、消费及住户特征的详细信息。“中国家庭收入项目调查”(CHIP)数据是中国社会科学院经济研究所收入分配课题组于1995年、2002年进行的全国调查中的中国农村和城市居民家庭收入分配调查得到的①。该调查项目收集了详细的中国城镇与农村的家庭与个人信息，包括家庭收入与支出、人口学特征以及工作与就业情况。1995年城镇家庭调查的省份包括北京、山西、辽宁、江苏、安徽、河南、湖北、广东、四川、云南、甘肃这11个省(市、自治区)的城镇，调查了6931户城镇家庭的21696位居民;2002年城镇家庭调查涵盖了1995年调查的全部地区，在此基础上增加了重庆，调查了6835个城镇家庭的20632户居民，这构成了本文1995年与2002年城镇家庭消费的分析样本。“中国城镇居民经济状况与心态调查”是由国家统计局在2009年7－8月与北京奥尔多中心合作完成的，该调查访问了北京、辽宁、河北、山西、山东、河南、江西、江苏、广东、海南、四川、甘肃这12个省级行政区的41个市(区、县)①的5056名城镇居民家庭的户主，详细调查了他们的家庭经济金融、住户特征与家庭收支状况。随后，该项目根据国家统计局2007年1月起执行的《城镇住户调查方案》中“城镇居民家庭消费支出调查”的消费项目，通过对所调查家庭住户的追踪访问，取得了5056个城镇家庭中的4008户家庭(11476位居民)2008年家庭各项消费的数据，并取得了5056个家庭(14295位居民)2009年的家庭各项消费的数据，这构成了本文2008年与2009年分析的样本。由于“中国家庭收入项目调查调查”与“中国城镇居民经济状况与心态调查”均是以家庭作为消费单位的进行数据收集的，以家庭为测度单位的缺陷是没有考虑家庭规模的差异，因此本文对消费不平等的测度均采用人均消费;同时，由于我国地区间价格水平差异很大，因而收入和消费额的实际购买力存在较大的地区差异，这通常会导致高估不平等水平，为了控制这种影响，实现各期城镇家庭消费状况的比较，我们以2009年中国各城镇物价水平为基础，采用Brandt等(2006)［8］根据国家统计局所公布的数据计算的全国各省的城镇消费价格指数，调整1995年、2002年与2008年的我国城镇家庭消费支出。

实证分析

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2回归结果分析

为了确认模型的有效性，本文采用Hausman检验进行验证。运用Eviews6.0软件对模型进行固定效应和随机效应的拟合，再根据检验结果选择相应的估计方法。表1报告了被解释变量为CO2排放总量自然对数的回归结果。根据检验结果，模型I~IV的Hausman检验结果分别通过了1%的显著性水平，表明应当选择固定效应模型。调整的R2统计量显示，方程的拟合优度较好，说明变量之间的联合解释能力较强。模型I~IV中，模型I只包含了基准模型的四个变量，即家庭户总数、家庭户规模、居民消费和能源强度变量的回归结果。为了检验模型I的稳健性，借鉴前人的研究，模型II~IV在模型I的基础上依次添加了产业结构、能源消费结构和外资依存度。根据表1回归结果，家庭户总数的估计系数在各模型中差别不大，都在1%的水平显著为正。家庭户总数的增加意味着需要更多的基础设施建设和住宅单元，导致钢铁、水泥等工业产品的消费需求上升，从而促进CO2排放总量的上升。从弹性系数来看，家庭户总数的变动对我国CO2排放的影响很大。家庭户规模变量与CO2排放总量显著负相关，说明大的家庭规模有利于CO2排放量的减少。一般来说，家庭规模具有规模经济性，较大的家庭规模有利于能源利用效率的提高。由于家庭户是消费的基本单位，有些能源消费是每户家庭(无论规模大小)必不可少的，如住房、制冷、取暖、家用电器等，这种能源消费受家庭户人口数的变化影响不大，大家庭的人均能源消费要少于小家庭的人均能源消费，因而有利于CO2排放量的减少。居民消费对CO2排放总量的影响十分明显，且估计系数都在1%的水平显著为正。随着我国经济的迅速发展，居民的生活水平大幅提高，消费观念也发生了重大转变。家用电器、住宅以及私人汽车等高能耗商品日益成为人们消费的热点。消费产品的高碳化倾向，导致能源消耗总量和CO2排放总量急剧增加。回归结果显示，居民消费是影响我国CO2排放的最重要因素。

能源强度估计系数与CO2排放总量显著正相关。这主要由于我国当前的经济发展依赖于大量的能源消耗，仍然处于粗放式发展阶段，以煤炭为主的能源消费结构以及能源利用率不高，技术水平落后，对CO2排放产生了直接的促进作用。产业结构对CO2排放的影响显著为正，说明第二产业比重的提高对CO2排放产生了推动作用。第二产业的能源消耗往往要比第一产业和第三产业高很多，尤其是重工业，往往都是高耗能产业。当前我国正处于工业化进程的快速发展阶段，第二产业比重过高造成能源的大量消耗，引起CO2排放量的上升等一系列环境污染问题。能源消费结构与CO2排放总量存在负相关关系，即加大天然气在能源消费结构中的比重有利于CO2排放总量的降低。与煤炭相比，天然气作为一种清洁高效的能源，热量值和燃烧效率高，CO2排放量小，是实现我国能源低碳化发展的重要力量。在我国当前能源技术水平条件下，通过提高天然气等清洁能源在能源消费中的比重对于转变能源消费结构和实现可持续发展具有重要意义。外资依存度估计系数为正，表明外商直接投资对中国环境的影响是负面的。由于我国当前的环境规制力度不够，外商直接投资更多地进入了碳关联度较高的产业，同时通过加工贸易将高碳产品返销回国内，导致了能源消费需求的增加和CO2排放总量的上升[12]。

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1 体育消费研究状况

1.1研究概况

查阅CNKI，以“家庭”和“体育消费”为标题的论文有39篇。文章发表在2005年之前的文章篇数为12，2006年及其之后发表文章数量为27篇。文章发表在体育期刊为19篇，其中核心期刊数量为9篇，体育非核心期刊数量为10篇；非体育类期刊16篇，学位论文和会议论文4篇。论文作者来自湖北、吉林、山西、广东、安徽、河南、江西、上海、贵州、四川、新疆、宁夏、河北、陕西、辽宁等省。

1.2研究内容

研究内容可分为体育消费现状与特征、消费结构、消费心理、影响因素及理论分析方面，分类见下表。从内容分类看，体育消费现状的文章数量最多，为23篇，比例接近60%；体育消费结构文章数量占18%。体育消费的理论分析及影响因素研究比例为15%。

体育消费现状与特征。体育消费现状中体育消费包括物质产品和服务产品的消费形式、消费金额、消费品牌、消费趋势等。王晓东分析太原市居民家庭体育消费现状，认为居民家庭体育消费中物质类消费多，体育消费总体水平偏低。健身类体育消费主要在乒乓球等室内小球及游泳等项目上。没有时间、体育场馆太少、经济条件差是制约太原市居民家庭体育消费的主要因素。韩改玲等分析了体育教师家庭体育消费，认为体育教师体育消费观念合理，消费方式以实物型消费为主，具有逐步向观赏型和参与型体消费发展的趋势。

在消费现状基础上总结了体育消费特征。骆秉全分析北京市六种主要家庭类型在时间、空间、结构、观念和行为等五个方面所表现出来的体育消费特征；在时间上，除空巢家庭外，闲暇时间相对不足仍是制约北京市家庭体育消费的主要因素；在空间上，除空巢家庭外，其他家庭类型主要在中低档体育健身场所；在结构上，六种家庭类型居民仍以实物性消费为主，观赏性、参与性消费也占据一定比例；在观念上，家庭体育消费决策以共同协商型为主，体育消费动机明确，强调强身健体和娱乐休闲特点。整体看，不同家庭类型体育消费上月均体育消费支出偏低，具有体育信息消费整体水平不高特征。这些研究中未提到家庭中青少年或少儿体育消费状况。

体育消费结构。体育消费结构具有现实指导意义。何国民对武汉市居民家庭体育消费需求结构定量分析，具体列举武汉市居民家庭基本体育消费需求支出额，体育彩票、体育门票、体育报刊图书、运动服装鞋帽的收入弹性系数小于1，而体育场馆、体育器材的收入弹性系数大于1。刘巍分析了西安市家庭体育消费结构。

体育消费的理论分析。研究内容有对策探讨、消费问题及其经济学分析等。王耀文探讨了河南省城市家庭体育消费发展对策研究。马利对家庭体育消费进行经济学分析。

1.3研究述评

从研究视角看，相对单一。心理学和行为学占有一定比例，比如探讨体育消费态度、体育需求结构和体育消费特征等。经济学视角的分析文章数量更少。

从研究方法看，不规范。调查研究中抽样的过程及其表达不够清晰，样本的代表性以及结论的可靠性等值得商榷。

从研究内容看，创新性不够。不同地区的家庭体育消费现状研究泛滥，很少涉及家庭成员的消费影响、变量之间关系研究较少。

2 体育消费研究思考

2.1关注家庭中孩子的体育消费问题

家庭体育消费不仅关注家长及整个家庭，孩子的体育消费及其社会化问题值得重视。从消费社会化影响的三个重要因素看，家庭放在首要位置。这在以往研究中缺少关注。

2.2教养方式对青少年体育消费影响

父母教养方式有以下分类：权威型、专断型、溺爱型、忽视型。不同研究对分类略有差异。教养方式有不同问卷量表。不同教养方式影响青少年体育消费。具体在中国环境和背景下，教养方式对青少年体育消费影响有何差异。与国外的相关研究进行比较不仅检测研究规范性，更能反映出跨文化的差异。

2.3沟通方式对青少年体育消费影响

家庭沟通方式是直接关系到家庭生活状态的主要因素之一，不同沟通方式具有不同的功能。有研究将家庭沟通分为四个沟通类型：概念型、交互型、保护型和放任型。不同沟通方式影响孩子的体育消费社会化。

2.4代际间体育消费的相互作用

父母体育消费观念、行为、品牌倾向一定程度上影响青少年体育消费行为；青少年在某些体育消费观念上也影响父母，这形成一个互动过程。代际间在不断交互中不断培养着自己的体育消费技巧、知识和技能，促进各自消费社会化形成。

参考文献：

[1]王晓东.太原市居民家庭体育消费现状调查研究[J]，中北大学学报(社会科学版)，2006，22（5）：93-96.

[2]韩改玲，杜祥居，朱春山.河南省新乡市高校体育教师家庭体育消费现状调查研究[J].2011，3（4）：19-20.

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一：引言

金融资源需求问题一直受到许多学者的关注。温铁军（2001）通过对农户借贷规模分布的研究，认为1985年前农户的贷款主要来自于农业银行与信用社，而在1990年后农户从银行与信用社的贷款规模有所下降，民间借贷活动日趋频繁。史清华（2002）通过对山西745农户的调查研究，发现正规金融在农户的生产生活中的形象较差金融论文，农户已经把其排除在自己的生产生活之外。朱守银（2003）通过调查，认为收入水平较高的农户向信用社借款的比例较高，而收入水平较低的农户更倾向于亲朋好友借贷。叶敬忠等（2004）从社会学角度对农村金融资源的供求进行分析，发现农村正规金融的供给对象主要是富裕的、拥有较高社会资本的农户，贫困农户主要的融资渠道是民间金融。

然而国内的研究主要着重于从金融供给方面来实现农村金融资源需求，主要包括增加金融机构的布点、扩大融资的途径来解决农村金融的需求问题，而对于将农户作为有效的需求主体则较少作系统深入的分析论文提纲格式。已有文献表明，农户是金融服务的消费者与金融市场提供者，农户才是农村金融资源的有效消费者。因此，有必要对各地区农村金融资源的需求进行科学的评估与分析，在此基础上厘清金融资源的有效需求的影响因素金融论文，为优化农村金融资源配置，推动社会主义新农村的又好又快发展提供有益的借鉴。基于以上思考，本文运用Tobit模型探索出农村金融资源需求的影响因素。

二、研究方法及说明

本研究考虑在给定一组农户的特征向量的条件下,农户如何选择金融资源。而在一般状况下, 农户选择金融资源的比例 ∈[0，1]，数据被截断，普通最小二乘法（OLS）估计的参数是严重的有偏和不一致。所以，采用Tobit回归分析，该方法可解释截取数据，以此来判断各因素对农村资源应用比例的影响程度。

Tobit模型是James.Tobin（1958）在研究耐用消费品需求时提出的一个经济计量学模型。Tobit模型的一个重要特征是,解释变量是可观测的(即取实际观测值),而被解释变量只能以受限制的方式被观测到,即我们观察到的取值被限制在一定范围之内,具体来讲“无限制”观测值均取实际的观测值,“受限”观测值均截取为0。

对于第j地区，标准的Tobit模型为：

其中， 为潜在变量金融论文，为观察到的因变量，为自变量，为相关系数向量，为独立的且～N(0, )

三：指标的选取及数据说明

一：指标的选取

运用Tobit模型分析农户特征对金融资源需求的影响时，首先要确定其影响因素的具体指标。本研究的核心是每个指标的改变对农村金融资源的需求产生显著的影响。基于以上考虑，并兼顾样本数据的可比性、可得性、科学性与影响的重要程度，本研究构建了影响金融资源需求的量因素的指标体系（见表1）。

表1 变量的选取

 

变量类别

变量

代码

变量定义

预期影响方向

决策者特征

户主年龄（岁）

按户主实际年龄计算

-

户主受教育程度（年）

按户主实际受教育年限计算

+

最高受教育年（年）

按家庭成员中最高受教育者年限计算

+

户主性别

按男性户主比例计算

+

家庭负担

在学人数（人）

按家庭中实际上学人数计算

-

65岁以上老人（人）

按家庭中65岁（含）以上人数计算

-

金融资源存量及利用

劳动力（人）

按家庭中成人劳动力人数计算

+

户场收入（元）

按2006年家庭户场收入计算

+

户场财产与资产情况

耕地面积（亩）

按家庭实际拥有的耕地面积计算

+

生产经营总值（千元）

按家庭生产经营总值计算

+

果树林木总值（千元）

按家庭果树林木生产总值计算

+

牲畜总值（千元）

按家庭从事畜牧业所产生的生产总值计算

+

常数项

常数项

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