居民消费论文范文

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1.1消费信贷能减弱消费者的流动性约束从而促进消费增长流动性约束的存在是制约居民消费水平提高的主要因素。消费信贷的发展可以减弱居民当期可支配收入的约束，改变预算约束线的位置，从而提高消费者的效用水平并且缓解大额刚性支出对消费的抑制作用。居民一生中会经历置业、结婚、子女教育、养老等阶段，这几类支出可以称作“大额刚性支出”，当不存在消费信贷时，居民为实现“大额刚性支出”就不得不提前进行储蓄，在积累足够多的储蓄前，居民会尽量减少开支，谨慎消费。而且近几年，随着住房、教育、医疗的成本大幅提高，居民为购买此类产品，需要进行一个较长时间的储蓄，这严重制约了居民的消费水平。当居民能够从金融机构获得信贷支持时，那么就能摆脱预算约束，提前实现“大额刚性支出”，从而减少目标性储蓄，增加当期消费。若所有的消费者都可以通过消费信贷来实现对耐用消费品的购买，根据个人需求相应调整消费品组合，则有利于形成新的消费热点，促进社会消费结构的优化升级。

1.2消费信贷通过扩大货币创造乘数从而刺激消费需求由于信贷市场资金供求的不均衡和交易成本的存在，在满足法定准备金的前提下，商业银行提供的信贷资金并不能全部与需求者匹配成功，从而产生部分沉淀资金，即超额准备金。随着消费信贷业务的发展，信贷市场效率得到提高，信贷资金的更容易找到合适的贷款对象，从而降低了超额准备金率，货币创造乘数也随之增大。这样，等量的基础货币供应创造的货币供给总量增加，若货币需求保持不变，社会上的货币供给大于需求，市场利率就会下降，又投资为利率的减函数，因此投资需求会增加，社会总产出和国民收入随之增加，从而拉动居民的消费需求增加。

1.3消费信贷有利于提高消费的边际倾向从而提高消费水平消费信贷能够促进社会边际消费倾向的上升，主要有以下两方面的原因。第一，根据凯恩斯的绝对收入理论，消费是收入的递增函数，但消费增加的幅度小于收入增加的幅度，即边际消费倾向小于1。现实生活中，边际消费倾向一般与收入呈反向关系，即低收入群体有较高的边际消费倾向，而高收入群体的边际消费倾向偏低。通过发展消费信贷，能够提高低收入群体的消费水平和能力，使他们的边际消费倾向提高，而高收入群体的边际消费倾向不会受到影响，从而使整个社会的边际消费倾向上升，扩大居民的消费需求。第二，根据莫迪利安尼的生命周期理论，居民的消费不是取决于当期收入，而是由一生的收入所决定。居民会根据生命的不同阶段有计划地安排自己的消费和储蓄，将一生的收入均匀地分配至生命的各个周期，以实现消费的最优配置。居民的一生可以粗略的分为青年、中年和老年三个时期。一般来说，中年时期收入较高，收入大于消费支出，因为其收入不仅要用来还清以前的债务，还要为养老进行储蓄，此时的边际消费倾向相对较低；青年和老年时期收入较低或没有收入，只能依靠信贷和储蓄来进行消费，收入小于消费支出，此时的边际消费倾向相对较高。通过消费信贷，居民可以将未来收入提前用于当期消费，使青年和老年时期的边际消费倾向得到提高，平滑人们一生之中的消费，从而有效提高整个社会的边际消费倾向。

2消费信贷对居民消费需求影响的实证分析

2.1变量的选取、数据的来源和处理为了实证分析消费信贷对居民消费需求的影响程度，本章以居民人均消费信贷余额CL反映消费信贷的变化情况，以居民人均消费支出CE来衡量居民的消费水平。鉴于消费信贷的统计口径最近几年才完善，2005年以前的数据缺失，所以选取2005－2013年的季度数据作为样本数据，共36期，数据来源于国家统计局与中国人民银行官网。在实证分析之前，先对数据进行预处理。首先，以2005年第一季度的CPI为基期，将每个季度的数据折算为实际的余额，消除价格因素的影响。其次，由于所采取的数据为季度数据，包含季节变动因子和不规则要素，为消除这些因素的影响，我们采用移动平均乘法比率模型对数据进行季节调整。最后，为避免数据的剧烈波动以及模型可能出现的异方差性和多重共线性，我们对所有的变量数据进行对数化处理，表示为LNCE、LNCL。取对数后并不会改变变量之间的经济意义和因果关系，变量之间的关系变为弹性关系，变动体现为百分比关系，误差变为相对误差。

2.2实证过程

2.2.1单位根检验对于所选取的时间序列数据，首先考虑的就是其平稳性问题，若把非平稳时间序列当作平稳时间序列进行回归，就会出现“伪回归”现象，回归结果变得不可靠。统计学中常用的检验序列平稳性的方法为单位根检验法，下表1为各变量进行ADF单位根检验的结果。由上表数据可知，经过一阶差分后，两个变量在5％的显著性水平下能够拒绝原假设，接受备选假设，即ΔLNCE和ΔLNCL为平稳序列，表明原序列是一阶单整序列，记作I（1）。

2.2.2协整检验两个时间序列变量都为同阶单整，可以对它们进行协整检验，协整关系主要用来说明时间序列变量间是否存在长期稳定的关系。先以LNCL为自变量，LNCE为因变量做OLS回归得到方程，再对其残差序列进行单位根检验，ADF检验的结果如下表2所示。由此可知残差序列在5％的显著性水平下不存在单位根，为平稳序列，说明回归结果不是“伪回归”，序列LNCE和LNCL之间存在（1，1）阶协整关系，即两变量之间存在长期稳定的均衡关系。

2.2.3向量自回归模型分析协整分析的结果说明消费信贷与消费支出之间具有长期稳定的静态关系，为了研究两者之间的动态关系以及各变量滞后期所带来的具体影响强度，我们利用ΔLNCE，ΔLNCL两个平稳序列作为内生变量，建立VAR模型进行分析。依据AIC和SC准则取最小值，经过反复比较，将变量滞后期确定1－3期的值作为内生变量。从（2）（3）式的各系数T统计量看，大部分变量是显著的，有少数变量不显著，这是由于模型各滞后项之间存在多重共线性所致，这种VAR模型中常见的问题并不影响模型的效果，可以忽略不计，不需对模型中的变量进行剔除。模型有2个内生变量，3阶滞后项，共6个单位根，经AR根检验后发现所有根的模的倒数小于1，都位于单位圆内，因此，该模型满足平稳性条件。模型的结果显示，人均消费支出受自身滞后一期的影响很大，从第三期开始，影响逐渐减小。滞后一期的消费信贷对消费支出产生抑制作用，从第二期开始，才产生正向的影响，并且影响程度逐渐增大。符合前文协整检验的结果，说明消费信贷会对消费需求产生长期拉动作用。

2.2.4脉冲图形基于VAR模型的结果，我们建立脉冲响应函数，绘制脉冲响应图，以求直观形象地分析消费信贷与消费支出之间的关系。通过脉冲分析，可以衡量来自随机扰动项的一个标准冲击对内生变量当前和未来取值的影响。横轴表示滞后期数，纵轴表示对冲击的响应程度。从图中可以看出，消费支出（ΔLNCE）对自身的一个标准差信息立刻产生了较强的反映。第一期的响应值达到0．023，前5期的响应程度都较大，随着时间的推移，这种冲击的影响逐渐减小，从第10期开始，消费支出波动趋近于0，受到自身的影响趋于平稳。根据“荆轮效应”的解释，居民的消费不仅受本期绝对收入的影响，还受以前消费水平和消费习惯的影响。所以，本期的消费支出与过去几期的消费支出有较强的关联性。期初，消费支出对消费信贷（ΔLNCL）的扰动做出的响应为负值，在第二期达到负向最大的0．043，从第四期开始转为正值，在第五期达到正向最大值，之后这种响应逐渐减弱，趋于稳定的正向反映。这说明消费信贷在前四期对消费支出会产生微弱的负效应，但在以后较长时期内会形成一种稳定的正向影响。

2.3实证结论分析

2.3.1协整检验的结果分析消费信贷的扩张对消费支出的增加有着长期拉动作用，消费信贷规模扩大1％，会使消费支出增加0．3214％。我国的社会保障体系不够完善，支出的不确定性大，居民的预防性储蓄较强，而通过消费信贷，居民可以在形成较稳定的消费预期，从而减少预防性储蓄，增加消费支出。但是，相比于发达国家的高刺激作用，我国消费信贷对消费需求的正向影响程度偏低。这是因为我国的消费信贷市场发展水平较低，信贷体制和结构不完善，导致其对消费需求的拉动作用没有充分发挥。

2.3.2VAR模型和脉冲响应图的结果分析消费信贷短期内会对消费需求产生滞后的抑制作用，但从长期来看，消费信贷能有效扩大居民的消费需求。现实生活中确实如此，居民在利用消费信贷完成购房、结婚等大额支出后，会背上还款的压力，期初的一段时间内，大额负债的冲击会使居民变得谨慎，从而增加储蓄，减少近期的消费支出。但是会产生一个长期的正向影响，因为消费信贷助居民提前完成了置业结婚等大额消费，居民为未来特定支出进行储蓄的压力大大减小，消费倾向增加，未来时期的消费支出也随之增加。另一方面，消费信贷的存在，能够减弱居民的流动性约束，实现消费的跨期转移，使得居民的消费行为更具有计划性，将现在和未来的收入结合起来，平滑各期消费支出，提升整体的消费水平。综述所述，继续完善消费信贷市场，扩大消费信贷规模，对于拉动居民消费需求有重要意义。

3促进消费信贷发展的政策建议

3.1大力发展消费信贷，完善信贷体制虽然我国消费信贷近几年保持高速增长的趋势，绝对规模不断扩大，但占GDP的比重仍然偏低。在居民消费需求日益增长的形势下，继续推动消费信贷的发展，显得尤为重要。目前制约我国消费信贷市场健康发展的关键因素是信贷体制的不完善，主要体现在两个方面的不足：个人征信系统和风险管理体系。加强个人信用体系的建设。我们可以借鉴美国的做法，成立一个专门搜集和保管申请人信用资料的商业信贷报告部门，贷款人通过一定的费用可以从该机构获得申请人的信用资料，这样既能减轻银行系统的调查负担，又保证了信息的全面性和准确性。另外，可以引入国外金融行业普遍采用的“5C个人信用分析模型”即：品德（Character），能力（Capacity），资金（Capital），担保品（Collateral）和商业条件（Conditionofbusiness），结合我国个人消费信贷业务的实际情况，建立适用于我国的个人资信评估模型，以更好的反映个人资信水平。加强信贷资金风险管理。近年来，随着我国消费信贷规模的不断扩大，贷款发生逾期、违约甚至损失的概率也逐步上升，出现信贷风险的主要原因在于商业银行信贷管理机制不健全，信贷管理方法和技术落后，信贷人员风险防范意识欠缺。为此，可以从三个方面完善信贷管理体系：第一，规范信贷操作流程，重点强化贷前调查、贷款审批和贷后管理三个部分的分工和职责。第二，改进信贷管理方法，在坚持财务因素和非财务因素并重的分析原则的基础上，更多地引入定量分析技术，使决策结果更具有科学性和合理性。第三，强化贷款风险意识教育，重视业务知识培训，提高信贷人员的综合素质。

3.2优化消费信贷的外部环境消费信贷的外部环境和内部体制同等重要，良好的法律担保体系在规范消费信贷市场，扩大消费信贷规模，提高消费信贷的可得性和便利性方面发挥重要作用。可以从以下两个方面优化消费信贷的外部环境。第一，构建消费信贷的法律体系。针对日益繁荣的消费金融市场，有必要尽快制定专门的法律来规范市场参与者的行为，明确借贷双方的责任和义务，加大对违约行为的惩罚力度，提高失信成本，防止金融欺诈，切实维护消费者和贷款者的权益。除了制定完善的消费信贷法律体系，还应注重提高法律法规的可行性和操作性，立法时不仅要涵盖所有消费贷款业务，还要对特殊的消费信贷品种做出专章规定；对于消费信贷业务开展的每个程序，既有定性又有定量的规定，提高可执行性。第二，进一步完善信贷担保制度。在强化债务人担保为主要方式的同时，加快建立专门的担保机构。由政府主导，通过财政投入和社会融资的方式建立政策性担保机构、消费贷款担保基金，以此形成稳固的担保网络，降低信贷风险。另外，商业银行可以与保险机构合作，开发消费信贷类保险业务，如住房抵押贷款保证保险，汽车贷款履约保证保险，确保商业银行债权的实现，丰富信贷担保的层次，从而促进消费信贷的健康发展。

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(1)提取因子以及因子解释原有变量的情况，进行尝试性分析．根据原有变量的相关系数矩阵，采用主成分分析法提取因子并选取特征值大于1的特征根．根据计算结果，第一个因子的特征根值为3．579，解释原有8个变量总方差的44．732%(3．579÷8×100)，累计方差贡献率为44．732%;第二个因子的特征根为2．461，解释原有8个变量总方差30．760%(2．461÷8×100)，累计方差贡献率为75．492%((3．579+2．461)÷8×100)．可以看到，两个因子共解释了原有变量总方差的75．492%．总体上，原有变量的信息丢失较少，因子分析效果较理想．(2)因子的命名解释，在这里采用方差最大化对因子载荷矩阵实施正交旋转以使因子具有命名解释性．指定按第一因子载荷降序的顺序输出旋转后的因子载荷以及旋转后的因子载荷图(表2所示)．从表2可以看出，医疗保健、衣着、教育娱乐文化、居住在第一个因子上有较高的载荷，第一个因子主要解释了这几个变量，根据城市居民的消费习惯可解释为生活型消费(精神享乐商品);交通和通讯、家庭设备用品、杂项商品与服务、食品变量在第二个因子上有较高的载荷，第二个因子主要解释了这几个变量，可解释为生存型消费(物质必须商品)．(3)计算因子得分，这里采用回归法估计因子得分系数，并输出因子得分系数．根据表3可以写出因子得分函数．F1=0．013*食品+0．317*衣着+0．031*家庭设备用品+0．247*医疗保健+0．160*交通和通讯－0．286*教育娱乐文化－0．240*居住+0．044*杂项商品与服务F2=0．209*食品－0．024*衣着+0．286*家庭设备用品－0．211*医疗保健－0．303*交通和通讯－0．023*教育娱乐文化－0．061*居住+0．300*杂项商品与服务

1．2农村居民消费结构因子分析

(1)考察原有变量是否合适进行因子分析，由于在因子分析之前一定要考察变量之间是否存在一定的线性关系，这里也用KMO检验方法进行检验．表4中，巴特利特球度检验统计量的观测值为149．603，相应的概率p接近0．如果显著水平a为0．05，由于概率p小于显著水平a，应拒绝零假设，认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异．同时KOM值为0．252，根据Kaiser给出KMO度量标准可知原有变量适合进行因子检验．可以看出农村居民消费数据的数据结构良好，具有可操作性，与城镇居民的消费数据一样都能进行因子分析．(2)提取因子以及因子解释原有变量的情况．与城镇居民消费结构数据一样，根据原有变量的相关系数矩阵，采用主成分分析法提取因子并选取特征值大于1的特征根．根据计算结果，提取因子的情况非常理想．第一个因子的特征根值为4．908，解释原有7个变量总方差为61．352%(4．908÷8×100)，累计方差贡献率为61．352%;第二个因子的特征根为1．241，解释原有8个变量总方差15．506%(1．241÷8×100)，累计方差贡献率为76．858%((4．908+1．241)÷8×100)．总体上，因子分析效果较理想．(3)因子的命名解释，通过对比观察表2，表5，农村居民消费与城镇居民消费是有区别的．在农村居民消费数据中，食品、衣着、家庭设备用品、教育娱乐文化在第一个因子上有较高的载荷，第一个因子主要解释了这几个变量，根据农村地区的消费习惯可解释为生活型消费(精神享乐商品)．医疗保健、交通和通讯、杂项商品与服务、居住在第二个因子上有较高的载荷，第二个因子主要解释了这几个变量，可解释为生存型消费(物质必须商品)．通过指标体系的构建，了解到城镇居民与农村居民在消费偏好上的差异:同是生活型消费或者同是生存型消费，但由于农村与城镇的环境条件不同，消费习惯不同，同类型消费下的指标构成是不尽相同的．(4)计算因子得分，这里采用回归法估计因子得分系数，并输出因子得分系数．根据表6可以写出因子得分函数．

2重庆市城乡居民消费结构对比

2．1城镇居民消费结构演变特征

根据因子得分计算结果绘制出农村居民消费两因子得分散点图，如图1所示(F1因子一;F2因子二)．观察图1，从2000年至2011年重庆城镇居民的生存型消费因子得分高于生活型消费因子得分，但是重庆城镇居民的生活服务型消费因子得分一直在不断提高并逐渐接近生存型消费因子得分．总的来看，生存型消费因子所占比重逐渐下降，生活型消费因子所占比重不断上升，这说明随着重庆市GDP的不断提高，重庆市城镇居民的收入增加，消费观念转变，再加上近几年来医疗、住房制度的改革和教育收费改革的逐步见效，居民生活服务型消费支出出现减少，居民的基本生活服务得到了保障，在物质享受消费充足的城镇，居民将更多的钱以及注意力投入到了自身的生活环境与精神文明的消费中去．从以上分析可看出，重庆城镇居民的消费结构在加速演进，已经不再只追求物质生活质量，而且更加注重精神文化生活的消费，消费结构趋向合理化．

2．2农村居民消费结构演变特征

根据上述SPSS软件的因子得分计算结果绘制出农村居民消费情况的两因子得分散点图，如图2所示(F1因子一;F2因子二)．观察图2，生活型消费因子所占比重从2000年到2004年是递减的，到了2005年开始上升．生存型消费因子所占比重从2000年到2009年从总体上来说是一直递减的，2010年的时候突然上扬，占了较大的消费比重，但到了2011年又继续递减．目前，居民生存型消费支出在减少，用于居家享受型消费支出也出现相应的增加．这说明重庆市的GDP增加了，重庆市居民的收入增加了，医疗、住房制度的改革和教育收费改革正在不断实施，农村居民的生活质量确实在不断提高．但仍然要注意2010年生存型消费出现的反弹迹象．相对于城镇居民的消费情况，农村居民的消费情况还不太稳定，从中反映出重庆市政府政策对农村地区的影响力与农村的生活服务保障情况都不太稳定．这可能是由于城镇居民收入的增加突出、明显，但农村居民不那么明显，农村居民收入增加比重不高，医疗、住房制度改革和教育收费改革等政策在农村地区起效慢，效果不明显;另一方面也应该考虑到，农村的消费观念落后，在经济不断增长的年份里，农村居民始终保持着较高的生活服务型消费，居家享受型消费比重一直不高．说明农村居民一直注重生存的消费，而忽略了享受的消费．从以上分析可看出，重庆农村居民的消费结构在最近几年演进较慢，更加注重物质生活方面的消费，消费结构不太合理，需要进一步的调整．今后政府应该加强宏观经济政策的执行效果，引导农村居民消费结构向更加健康、合理的方向演进．

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（二）消费调控的目标、方式和手段更加多样化改革开放以来，我国消费调控的目标日益多元，消费调控的方式和手段也更加的多样化。首先，消费调控的目标变得多元，不仅强调要鼓励居民消费，而且更加注重居民的可持续消费。例如从2006年开始，国家对小汽车消费税税率的调整，以及2008年“限塑令”的执行等等，其目的都是倡导绿色消费。其次，在调控方式上，政策主导取代计划主导调节。与此同时，调控手段也更加多样，“财政政策和货币政策成为消费调控的主要手段”，产业政策、价格政策、收入政策、消费信贷政策、社会保障政策等都成为我国消费调控的重要手段。

二、我国居民消费制度存在的问题

（一）消费者保护法律体系尚未完善改革开放后，尽管保护消费者的法律法规逐步增多，它们对于维系以往居民消费制度的运行起到了不可或缺的作用。但从总体上看，我国消费者保护法律体系还有待完善。首先，立法模式存在缺陷。我国现行的消费者保护法律体系采用的是“一般法律模式”，即《消费者权益保护法》直接规定了消费者与经营者的基本权利与义务，而有关物价、广告等行政管理立法，以及电信、金融、旅游等行业立法中保护消费者权益的法律规范与其构成一个消费保护法律体系［5］。已颁布的几部法律是居民消费内容和非居民消费内容混合在一起，但又不能作为实施有关居民消费制度的直接法律依据。消费者保护法的立法宗旨和法律原则无法寻找到其“载体”即立法表现形式，由此一来，消费者保护法必然成为一团散沙，难以达到保护消费者权利的目的。其次，《消费者权益保护法》仍需改进。我国的消费者权益保护法出现较晚，与许多发达国家同类法律规定相比过于笼统。虽然新的《消费者权益保护法》规范了网络购物等新消费方式，首次将保护消费者的个人信息确认为经营者的一项义务以及进一步明确行政部门的监管职责，强化虚假广告者的责任，加大惩罚性赔偿力度等方面作了细致、突出的规定，但是依然存在对消费者权益保障的全面性以及维权操作的可行性设计考虑不足的问题。“如新法赋予消协发起公益诉讼的职能，但是否发起公益诉讼的主动权、选择权在消协”［6］。最后，执法方面存在的问题。目前，我国在消费者保护方面并不是无法可依，而是有法不依或执法不严。其原因可能在于，一是虽然制定了法律法规，但是许多地方过于简略，缺乏实施细则的制定，从而增加了执行上的难度；二是执法方面队伍不健全、执法效率低等问题，导致消费者权益得不到真正的保护。

（二）消费市场体系尚不健全虽然我国消费市场体系已经建立，但是还没有形成全国统一的、结构完善的消费市场体系。第一，与消费品市场相比，消费业市场发展相对滞后。消费行业是我国“十一五”规划中提出和强调的概念，主要是指为适应居民消费结构升级趋势，继续发展主要面向消费者的服务业，扩大短缺服务产品供给，满足多样化的服务需求。其内容主要包括商贸服务业，房地产业，旅游业，市政公用事业，社区服务业，体育产业。虽然我国的消费结构已经明显升级，但消费业市场的发展依然滞后于消费品市场的发育程度。长期以来我国消费水平保持两位数增速，然而服务消费从未出现过两位数的增长，因此，消费市场的‘短板’主要是服务消费。第二，城乡以及区域之间消费市场的发育程度具有较大差异性。在二元经济结构下，我国城乡经济发展不均衡，城乡消费市场无论在市场规模、市场竞争和商品种类等方面都存在较大差距。首先，农村消费品市场规模小。“以2006年为例，农村（县及县以下）社会消费品零售额16389.5亿元，仅占全部社会消费品零售总额的21.46%”。其次，在市场竞争方面，城乡消费市场也有较大差异。在城市消费市场上，虽有价格竞争，但更主要的是产品质量和服务的竞争，而现阶段农村消费市场的竞争则是低层次的竞争，即以简单的价格竞争为主。这种低层次的市场竞争态势为各种假冒伪劣产品提供了生存空间。最后，农村消费品市场商品种类较少、供需结构失衡。农村消费市场的商品种类少，品种单一，大大限制了农民就地购物的选择面。长期以来，由于城市居民的消费能力显著高于农村居民，所以，生产企业在生产产品时过多地关注城市消费者的需求，往往忽视农村市场的消费需求，造成供需失衡。此外，由于多方面原因，我国各地区消费市场发展不均衡，表现在东部地区消费水平和市场发展水平远远高于中、西部地区。

（三）消费政策缺乏系统性和持续性改革开放之后，虽然政府逐渐认识到居民消费的重要性，但客观地说，长期以来我国对消费政策的研究是很不够的，在“制定和运用消费政策上显得不够成熟，往往是出现问题之后才去从政策上想办法解决，未能及时根据形势变化调整消费政策”［9］，导致消费政策缺乏系统性和持续性。首先，各项消费政策之间不协调。消费政策涉及到政府的财政政策、货币政策、产业政策、就业政策、环保政策等一系列宏观经济政策。单项推进的消费政策的功力是有限的，甚至存在两种政策效应相互抵消的情况。其次，当前的消费政策大多是短期性、临时性的政策，不能确保消费需求的长期稳定增长，政策措施一旦调整，极易引起消费需求的反复和波动。例如，由于“家电下乡”、“节能惠民”和“家电以旧换新”三大拉动政策到期，家电类消费增速出现明显回落。家用电器和音像器材类商品实现销售额4056亿元，增速为21.6%，比2010年却回落6.1个百分点。2012年5月16日，国务院常务会议决定安排财政补贴265亿元，启动推广符合节能标准的空调、平板电视、电冰箱、洗衣机和热水器的补贴政策，6月份家电消费增速企稳回升，进入上升通道。

（四）消费调控缺少顶层设计和战略规划改革开放后，我国迅速建立起与市场经济相适应的间接的消费调控方式，尽量减少了对居民消费的直接干预，充分运用价格、利率、工资等经济杠杆，运用各种消费政策间接地影响居民消费。但与此同时，由于缺少消费调控的顶层设计和战略规划，各项消费政策具有“一时一策”和“一事一策”的临时性特征，导致政策效果大大减弱，消费调控能力不强。消费调控缺乏顶层设计的主要表现一是在调控方式上缺乏前端预防性，往往着眼于末端补救或治理，是一种逆风向的事后调控；二是在调控目标上缺乏确定性，如一方面连续降息刺激人们即期消费，另一方面社会保障政策又增加了居民的长期消费倾向，这种不确定性使消费政策的效果大打折扣。

三、完善我国居民消费制度的对策

（一）完善消费者保护法律体系法律法规作为正式制度，是居民消费制度进一步发展的关键，在我国社会主义市场经济条件下，需要在立法、司法和执法方面进一步完善消费者保护法律体系。首先，在立法模式上，可以抛弃外国有关立法所采取的“基本政策模式”和“一般法律模式”，大胆创新，根据中国的国情，借鉴外国的先进立法经验和教训，探索和确定中国消费者保护法之全新的立法模式。其次，及时更新或修正消费法律法规。由于居民消费本身的复杂性特征以及科技飞速发展，消费形式多种多样，新消费方式层出不穷，如网络消费、预付式消费、信用消费等等，这些新的消费形式要求消费法律法规的及时更新或完善，在立法时加大对新消费方式、渠道、内容的研究和调查，注重具体规则的设计。例如在消费信贷立法方面，可借鉴澳大利亚的立法思路，针对具体问题制定单行法规和地方性法规，实施这些法规的经验成熟之后，再制定具有综合性、统一性的消费信贷法。在内容上完善信息披露，以及消费信贷交易的担保与保证制度。设立专门的信用消费者保护机构，加强对金融消费者的教育。在预付式消费方面，大陆可以借鉴台湾做法，建立强行性、多元化的履约担保机制，以确保消费者的资金安全。在消费者应承担的相应责任方面，可以增加有关消费者责任的立法。如欧美国家都制定了有关垃圾分类、回收之类的法律。通过消费者社会义务的法律化，促使消费者抛弃不良消费习惯。最后，加强司法和执法的力度，促进消费法律法规的实施。《消费者权益保护法》实施后，消费者权益依然受损害，原因在于虽有法律规范，但审判难、执行难。如“个人信息保护”的具体落实、公益诉讼中对企业的责任进行更明确的规定等，都有待司法解释来确定。对于执法，应从程序和机制建设上入手，规范执法人员的执法程序，建立并完善相关配套制度建设，达到法律实现的效果。

（二）健全消费市场体系一方面，出台相关刺激政策推动服务消费的增长，补齐服务消费短板，让潜力变为现实。对近年来迅猛发展的旅游、健身以及各种文化休闲娱乐活动等闲暇服务消费，“应加大投资力度，大幅度降低服务性消费成本，引进国外先进的管理经验和服务模式，提高服务消费水平，鼓励和吸引居民扩大服务消费，并建立准确可靠的服务消费信息系统和服务平台，让消费者能及便捷地获得旅游、文化、体育、教育培训、电影电视、网络信息等服务消费，引导消费，创造消费”［15］。另一方面，积极消除地区行政封锁和行业分割，加快全国统一市场的形成。“十二五”时期要通过各项财政税收政策，鼓励企业开发适应农村消费特点的产品，完善农村市场的流通和服务网络，积极启动农村消费市场。加快完善城乡各项基础设施建设，促进城乡基础设施一体化。继续推进和完善“家电下乡”、“汽车下乡”等财政补贴政策，增加补贴品种，促进扩大农村消费需求。继续加大政策性住房投入力度，稳定房地产价格。完善消费市场的信息系统和监管公共服务平台，提升信息化水平并形成和扩大新兴消费领域。

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本文作者：徐其东工作单位：周口师范学院

农村居民消费行为特征及成因

生活性消费糊口化农村居民当前还是把保证温饱放到首位，消费行为的“糊口化”趋势较为明显。调查显示：户主对衣食住行娱乐等消费类别按重要性排序时，82.4%（385户）的家庭户主选择满足基本衣食生活需要，排在首位。家庭年收入在2.0万元以下的家庭户主90%以上认为收入低，家庭年收入在3.0万元以下的家庭户主90%以上认为家庭支出大，几乎所有收入阶段的家庭户主都认为当前物价高，这一比重高达98.9%，说明经济因素决定了农村居民的消费结构和消费水平，在经济发展水平（尤其是收入）一定时，消费结构层次会与其相适应。2011年河南省农村居民家庭恩格尔系数为36.1%，农村居民食品消费支出占消费总支出的比重仍然很大，居民消费糊口化倾向明显，居民进行消费时期受到民以食为天等传统消费习俗的影响，从骨子里认为追求温饱需求是人生的头等大事，潜意识里把温饱问题作为人生的基本需求。个人消费城市示范化农村居民的个人消费城市示范化是指农村居民在消费时受到城市居民消费影响所诱发的不顾自身经济条件去模仿城市过高消费水平和消费方式的经济现象。调查发现，农村居民个人消费的城市示范化特征趋势较为明显，家庭收入和文化程度越高，这种城市示范化特征越明显。从问卷调查结果来看，样本家庭户主在对“城市居民消费行为对你的消费有影响吗？”的回答中，仅有14.3%的户主回答“没有”，58.5%回答“有”，27.2%回答“说不清”，在对“哪类生活消费受城市居民消费影响较大？”回答中，农村居民的生活消费都存在着一定程度的个人消费城市化现象，医疗保健、衣着和文化娱乐用品及服务城市示范化特征最为显著，60%以上的家庭户主认为受到城市居民消费的影响。这说明家庭收入和文化程度越高，这种城市示范化特征越明显。农村居民的个人消费城市化趋势受到农村经济的快速发展、城镇化的稳步推进、城乡一体化发展的日趋紧密和农村居民消费观念的改变等因素共同影响而产生的。河南省近年来农村经济发展较快，按农村居民家庭按收入来源分组的平均每人纯收入从2006年的2871元增加到2010年的5524元，年均增长率18.5%，收入的增长为农村居民消费城市化提供了经济基础；河南2011年城镇化率40%以上，加速了城乡一体化的融合，加之多年来的大量农村富余劳动力常年外出进城务工，这都为农村居民消费仿效城市化提供了更多的机会和现实参照。当今农村居民传统消费观念发生了很大的变化，在追求小康富裕生活的同时又不失时机地展现自我个性成为许多农村居民消费理想，在一定程度上满足了他们显露其居地社会地位的隐性炫耀和攀比的心理需求。消费决策思考集体化农村居民消费以家庭观念为中心，农村居民在做出消费决策时，以惠及家庭成员的集体性思考表现出很高的一致性，笔者称之为消费决策思考的集体化特征。在对农业生产消费问卷调查中，农业生产类消费诸如种子、肥料、农用机械等家庭户主表现出集体性思考的一致性，94.9%的样本家庭户主认为其价值观影响农业生产类消费行为。笔者认为农村家庭户主的消费决策是理性的行为，户主要考虑家庭集体需要，也是由农民职业化定位的长期历史角色所决定，况且当前农业生产机械化程度较高，农村劳力能长时间抽身出来从事非农经营，使农业生产相对变成简单的非主业化经营，较少的投入即能实现家庭基本生活的满足。在对生活消费类调查中，家庭户主对居住、家庭设备用品及服务、文化娱乐用品及服务、交通通讯和医疗保健的消费影响较大，均超过六成，以家庭观念为中心的消费决策集体化特征也较为明显。原因是农民虽然重视基本生活消费但已基本得到满足，把注意力集中到耐用品及教育医疗等。由于这类消费对于居民家庭生活的发展、改善和享受密切相关，同农村居民家庭社会角色地位心理预期相符合，所以在农村居民家庭收入相对较低且不确定性加大、支出较大的生活现实和物价高涨的心理预期下，家庭消费十分谨慎而理性，考虑家庭预期的整体需要。家庭代际消费非均衡化农村家庭消费支出在农村家庭成员之间的分配以老人和其子女代际之间非均衡化进行，即老人消费支出比例相对于其子女消费支出比例较小，表现出家庭消费代际间的非均衡化特征。我们调查中筛选出二代以上同堂的家庭，在全部有效样本家庭中有379户家庭符合这一条件。在回答“在您消费时是以子女为中心还是以自我为中心”时，90.2%样本家庭户主回答以子女为中心，仅有9.8%的样本家庭户主回答以自我为中心；回答“请列举出子女的哪项开支较大”时，为子女的建房、婚事、教育是家庭开支的居前三位，分别有66.8%、56.5%和35.9%的户主回答开支大。之所以农村居民消费呈现代际的非均衡化，可以从我国的家庭特有的血缘亲情关系和我国农村居民家庭现实状况考虑。在我国家庭生活中，父辈一代人对自己的后代普遍存在着恩爱有加的情愫，当农村居民家庭收入水平较低时，为使家庭有限的经济收入实现价值最大化，老一代人表现出消费利他主义的价值倾向，在消费时常常把自己的需求放在末位考虑，优先满足家庭其他成员的消费需求，再加上今天子辈的年轻人消费理念和传统消费习俗与父辈们相比已经发生了巨大变化，他们的消费动机已经成为家庭消费的主要驱动力，强化了家庭消费的非均衡化。

研究结论及政策建议

通过调查研究，我们得出了当前农村居民消费行为特征的基本结论：农村居民消费在一定的经济条件下首先考虑满足生存需求的温饱问题，在具体的消费过程中追求发展和享受型的、体现个性需求的、城市居民消费示范化的消费行为，在以家庭为单位的农村居民消费决策时表现出很高的集体化的决策思考，消费行为结果家庭代际消费非均衡化的消费特征较显著。本文得出的研究结论是基于我们对当前农村调查分析，有利于我们把握现阶段农村经济的新特点，有针对性地采取适当的措施开拓和刺激农村消费市场，合理引导农村居民消费，促进农村经济的发展。因此，笔者特提出以下政策建议：拓宽农村居民收入渠道，增强农村居民消费信心农村居民消费相对于城市居民消费层次总体上较低，收入是制约消费的基本因素。因此，拓宽农村居民收入渠道，关键是努力寻求和增加农村居民持久收入来源，提高持久收入水平而增强其消费信心。一是继续提高农村居民的工资性收入，尤其是提高农村常住人口外出从业得到的收入。二是大力增加农村居民家庭经营收入，在稳定农林牧渔等第一产业收入的主体地位的同时，努力拓展第二第三产业的收入。三是逐步改善农村居民财产性收入和转移性收入比重偏低的现状，发挥农村居民家庭财产性收入积累性作用，稳定并适时增加国家各项支农惠农政策的力度，切实提高农村居民转移性收入，调动农村居民发展农村经济和从事农业的积极性。优化农村消费市场环境，挖掘农村消费市场潜力在城乡发展规划、产业布局、基础设施、商品流通以及社会管理等方面建立现代化的市场经济制度，为农村消费市场发展营造良好的基础条件，进一步开发农村消费市场潜力。一是以城市商品流通体系为参照，以符合各地特色的农贸市场为依托，整合当地的资源优势、产业结构、基础设施等，建立起与城市商品流通体系相对接的农村商品流通体系，便捷而高效地服务农村消费市场。二是继续加强农村基础设施建设，打破城乡发展不平衡现状，为农村消费市场发展提供可持续的基本保障，优先支持农村基础设施建设，为农资和生活产品进入农村消费市场创造良好的条件。三是加强工商、税务、质检、农业等机关的行政管理职能，从源头上保证农村市场产品的安全，防止伤农、坑农现象发生，规范农村消费市场秩序。健全社会保障制度，消除农村居民对未来不确定性的心理顾虑挖掘农村消费市场的潜力，消除影响农村居民消费对未来不确定性的心理顾虑，应改变我国农民一直沿袭的“土地和家庭保障”模式，建立起城乡居民在社会保障的基本方面统一的、覆盖全社会的、符合农村经济发展水平的农村社会保障体系，增强农村居民的消费信心，改变农村居民不能消费、不敢消费和非均衡消费的现象。一是建立和完善符合农民的最低生活需求、经济发展水平、政府财政和集体经济承受能力农村最低生活保障制度。二是健全“保大病”为主的新型合作医疗制度。应根据群众意愿和农村经济发展水平，选择多种合作医疗形式，逐步形成以村合作医疗组织为基础、乡(镇)合作医疗组织为重点的合作医疗组织体系，积极探索多层次、多类型的农村医疗保障制度和其他形式的农村合作医疗制度，例如在条件成熟的农村地区可以鼓励农民参加商业医疗保险。三是创新农村养老保险制度，按照农民自愿和政府积极引导相结合的原则，坚持家庭养老保障与社会养老保险相结合，建立满足不同层次农村居民需要的、多样化的养老保险制度，逐步提高社会化养老的程度。培育积极健康的消费观念，正确引导农村居民消费行为积极健康的消费观念的形成有利于正确引导农村居民合理的消费行为。一方面政府要以社会主义新农村建设为契机，在农村大力倡导文明消费、理性消费、绿色环保消费等积极的消费行为，制定正确的促进农村消费的政策，形成符合农村生产力发展要求的、结构合理的消费行为。另一方面农村居民应根据自身经济条件和合理的消费需求进行理性消费，在保持勤俭持家、量入为出的优良传统消费观念的同时，适时地提升自身的消费层次，逐步培育出与新农村建设要求相适应的积极健康的农村新消费观念，减少超越农村实际的盲目地仿效城市那种显示地位和生活水平冲动性的短期购买行为，力戒过度的炫耀性消费和相互攀比性消费行为，消除片面追求物质消费的畸形现象。

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想要发展通河县农村消费信贷，必须从降低支出和增加收入两方面着手，而降低农村居民的收入波动性则更为重要。一是降低支出波动性方面。要使农民的非预期支出得到降低，就必须完善农村的医疗和养老保障体系，这样就会减少重大疾病及意外事故对农村居民家庭的影响。这不仅可以提高居民的财务稳定性，还在一定范围内控制了农户未来面对的不确定因素，对农村居民消费信贷的发展产生了促进作用。二是降低收入波动性方面。首先，农村具有先天地理条件优势，可以有效的利用自有的耕地资源，在种植和养殖业上实行多方位多层次的发展方向。开展分散种植，既可以使市场的价格风险得到降低，还可以避免农民在丰收的季节收入却下降的尴尬局面；另一方面也分散农业风险，降低自然灾害对农业收入的影响。其次，通河县拥有大量闲置劳动力，可以鼓励这些农村居民进城务工，一方面可以提高农村居民的收入；另一方面，这种劳动力的转移，也为城镇的经济发展提供便利条件。

（二）改变农村居民的贷款成本

农民的贷款成本因其对消费信贷的影响作用不同，可以分为利息成本和非利息成本，我们可以根据其不同的特点，进而采取相应的措施。一是利息成本支出。提高利率水平，不仅可以加强农村金融机构应对贷款风险的能力，还可以降低银行的贷款标准，进而提升农村消费信贷的市场需求。而一些农民的还款能力良好，由于其没有适合的抵押物而没有获得贷款，这样会制约农村消费信贷的发展。而提高利率水平，可以使他们更容易参与到信贷市场，促进农村消费信贷的发展水平。二是非利息成本支出。在降低农村居民贷款的过程中，非利息成本可以充分改善农村居民消费信贷的发展状况，它是影响农村居民获取消费信贷的一个重要因素。首先，为了降低借款双方的信息不对称问题，可以通过引入第三方来解决，比如设立第三方担保公司。开设第三方担保公司的合伙人必须来自同一村镇，同时得到当地政府部门的资格许可，并要缴纳一定数量的资本金，才能保证对外提供担保业务。除此之外，还需保证有效流通及共享的信息，提升违约付出的代价，这样可以使借贷款两方信息不对称的问题得到缓解，保证农村消费信贷健康有序的发展。其次，可以允许民间资本按照规定进入农村的消费信贷市场，试点发展村镇信用合作社。由于村镇信用社立足于本区域农村，对周围的人文地理环境都有较深的了解，这样能够掌握贷款农户的实际经济情况及信用记录，从而降低借贷款双方信息的不对称。这样能够保证识别与警惕不良贷款人，同时降低优质贷款人的非利息成本支出。

（三）改变农村居民的预期收入水平

为了能够更好的促进农村消费信贷的发展，就需要提高农村居民的预期收入水平，而提高农村居民的文化程度，则是最为行之有效的途径。这主要体现在以下两个方面：首先，随着文化水平的提高，农村居民对部分金融方面的知识更为了解，同时也更容易接受。这样就可以通过合理运用一些例如金融、保险等金融工具，来降低风险，减少不必要的损失。

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二、东部地区居民消费水平影响因素的面板stata检验

（一）单自变量固定截距变系数模型（1）居民物价指数的上涨对居民消费的贡献作用迥然不同，除上海以外的其他东部地区如天津、河北、辽宁、黑龙江等CPI较上期上涨指数对消费支出具有明显负向作用，说明上海居民的消费思想中价格预期的作用发挥较大，根据消费假说理论，上海居民能够在CPI上涨的同时有一种更长远的通胀预期，在未来价格大可能上涨、货币面临进一步贬值的情况下，增大现期消费是一种明智的选择。而在其他地区，普遍存在物价上扬和消费抑制的双重压抑局面，这比较适合当今我国居民的消费习惯，当前房价高涨、医疗及教育成本逐年攀升的大背景下居民收入的增幅没有跟上，造成储蓄动机增强。从表1中的贡献系数绝对值可以看出，河北、黑龙江和吉林的CPI对消费负面影响最大，分别达到了CPI每上涨1个点，引起－151501、144758、－140108程度的消费减少。北京的CPI贡献系数不显著，说明北京居民消费支出的影响因素中通胀因素可以忽略不计。有趣的是东部地区共同具有的原始消费为3076221，普遍高于各地区的实际消费值，这个说明当今我国的通货膨胀是造成内需不足的重要原因。（2）居民平均工资收入在大多数地区对消费支出的贡献作用不显著，体现为t值过小，其中比较合理的解释仅体现为北京，可支配收入增长1元将增加0338元的消费。这种现象主要是两点原因引起的，一是工资性收入在当今社会占个人收入的比重越来越低，而财产性收入比重越来越大，所以消费支出与工资性收入不敏感。本文的计量结果与田青（2008）年的结论完全一致，她将原因归结为“量入未出”的传统消费思想。其次，吕宗耀（2010）通过国民收入核算公式推导了收入分配与总收入之间的关系，认为高收入群体中收入每增加一个单位将会引起总收入1个单位的减少［3］，在当前收入贫富差距日益增大的情况下，在有限的社会资源下所生产出的财富随着贫富差距的拉大和通胀加剧的情况下使得低收入人群的消费能力急剧下滑，很多居民仅仅依靠工资来维持基本生活支出，这种支出的非常缺乏弹性的。

（二）多元面板回归这里将居民物价指数和平均工资收入一起纳入pooldata模型，具体模型。表2的结果显示在三种回归方法（不变系数面板回归，混合回归和虚拟变量回归）得到结果相同，即我国东部地区整体上居民物价指数是带动了居民消费上涨的，即东部地区CPI平均指数较上年上涨一个单位，将会引起292元的消费支出，而收入所引起的消费支出较少，可以将0343视为东部地区的收入消费弹性数值。

（三）随机效应及固定效应检验对于面板模型，检验方法有Hausman法，我们可以运行该检验以检测原假设：服从随机效用模型，比如对CPI指标的运行结果如表3。一般而言，chi2（1）＜05采用固定效用模型，所以从表3和表4的结果可以看出，物价指数CPI和人均工资收入averwage对居民支出的面板贡献计量所采取的方法是不同的，前者适用固定效应模型，后者适用随机效应模型。在上述基础上，为了对两个自变量的面板模型形式进行统计，再利用命令3，（将两个自变量CPI和averwage全部纳入），进行检验，得到的chi2（2）＝7058，表明支持随机效应模型。这样采用random形式的广义最小二乘法（GLS）回归后得到的结果如下公式。各项统计指标均通过检验，说明将物价指数和平均工资收入指标结合在一起进行随机效应面板检验后，平均工资每增加1元将会给东部地区带来0．37元的消费增加，可以视为工资收入支出弹性。而居民物价指数指标显示物价指数每较上期上升一个百分比，将会引起37．1元的消费增加，但检验系数不显著，呈弱相关性。

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河南省城镇和农村居民的收入近年来都有明显的提升，但是城镇居民和农村居民的收入差距有不断变大的趋势。另外，我们还可以用相对收入差距来进一步表示城乡收入差距状况。无论是从名义量上来看，还是从实际量上来看，城乡收入比都经历了先缩小，后扩大，再缩小，再扩大的变化。从1978年到1984年，相对收入差距从总体上看是下降的。到1984年，城乡名义收入比从1978年的3.01下降到1.78;实际收入比下降到1.64。(城乡居民名义收入之比=城镇居民名义人均可支配收入/农村居民名义人均纯收入;城乡居民实际收入比为以上二者的实际量之比)从八十年代中期到九十年代中期，城乡收入比变大，1994年名义收入比达到2.88;而实际收入比达到2.24。随后的四年间，城乡收入比再一次下降。到1998年，名义收入比下降到2.26;实际收入比则下降到1.79。而这种下降并没有在此后的几年继续下去。从1999年开始，我省城乡收入比再次扩大，到2003年达到最高水平，名义收入比为3.10;实际收入比为2.47。名义收入比为改革开放以来的最大值。2003年以后，城乡收入比变化不大，名义收入比基本稳定在3.00左右，而实际收入比则在2.40左右徘徊。

(二)城镇和农村居民消费水平的对比

2013年城镇居民的消费支出达到14821.98元，是1978年的54倍;农村居民的消费支出为5627元，是1978年的68倍。虽然城镇和农村消费额都在不断提高，但城镇居民的消费的绝对量远远高于农村居民水平。从总体上来看，无论是城镇还是农村，平均消费倾向是趋向于降低的。这符合凯恩斯的假设，即随着收入水平的提高，居民的边际消费倾向递减，从而带动了平均消费倾向的降低。此外，我们还能看出，在改革开放的大部分时间内，城镇居民的平均消费倾向要高于农村居民的平均消费倾向。这与凯恩斯的理论相悖，按照凯恩斯的理论高收入人群应该有较低的消费倾向，而低收入人群具有相对高的消费倾向。产生这样的现象的主要原因在于农村居民不得不拿出收入的很大一部分来进行储蓄，从而导致当期的平均消费倾向降低。

二、收入差距对消费需求影响的理论分析

(一)城乡收入差距过大会影响平均消费倾向的提高

根据凯恩斯的消费函数，居民的边际消费倾向是随着收入的增加而递减的。而收入差距的扩大使得社会的大部分财富分配给有低消费倾向的高收入者，有高消费倾向的低收入者只占社会总财富的一小部分，从而降低了整个社会的平均消费倾向，进而导致消费的增长缓慢。四、政策建议为了刺激消费，一方面就是要缩小城乡居民的收入差距;另一方面，在现在的收入分配状况下，要通过各种途径来刺激消费。(一)提高农村居民收入过大的收入差距，不在于城镇居民收入过高，而在于农村居民收入太低。因此，最直接且见效最快的方法就是增加农村居民的收入。我们可以通过以下几个途径来提高:进一步提高农产品收购价格。我省农村人口大部分都从事务农工作，其主要收入还是靠出卖农产品。提高农产品价格就相当于直接增加了农民的收入。

(二)加速我省的城市化进程

从长远来看，城市化是我们发展的必然趋势。要从根本上消除城乡收入差距，唯一的办法就是促进我省的城市化进程，逐步消除二元的经济结构。因为城市具有聚集效应，在城市有更高的劳动生产率，劳动者的回报更高。城市化可以使农村居民分享到城市的产出。而加快我省的城市化可以通过以下两种途径:

(1)加快中小城镇的建设。大力发展小城镇，可以使大批农民进行产业转移离开农业，进入第二、三产业就业，伴随收入来源的增多，收入水平将会有不同程度提高。同时，因大批农民进入小城镇就业，减少了直接从事农业的劳动力数量，相应地增加了农业劳动力的人均自然资源，有利于扩大农业经营规模和提高农民收入，也有利于缩小城乡收入差距。

(2)推进城乡一体化的户籍制度改革。当前我国把居民分为城镇户口和农村户口。农民身份制度使得那些外出务工的农民在各个方面的权益都得不到保障。而他们想要获得城镇户口是十分困难的，这就从某种程度上限制了他们迁徙的自由，没有工作的时候还要回到农村。因此，如果能推进户籍制度的改革，给予农村居民更大的迁徙自由，我想这会大大加速我省的城市化进程。

三、政策建议

为了刺激消费，一方面就是要缩小城乡居民的收入差距;另一方面，在现在的收入分配状况下，要通过各种途径来刺激消费。

(一)提高农村居民收入

过大的收入差距，不在于城镇居民收入过高，而在于农村居民收入太低。因此，最直接且见效最快的方法就是增加农村居民的收入。我们可以通过以下几个途径来提高:进一步提高农产品收购价格。我省农村人口大部分都从事务农工作，其主要收入还是靠出卖农产品。提高农产品价格就相当于直接增加了农民的收入。

(二)加速我省的城市化进程

从长远来看，城市化是我们发展的必然趋势。要从根本上消除城乡收入差距，唯一的办法就是促进我省的城市化进程，逐步消除二元的经济结构。因为城市具有聚集效应，在城市有更高的劳动生产率，劳动者的回报更高。城市化可以使农村居民分享到城市的产出。而加快我省的城市化可以通过以下两种途径:

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1．国外学者的研究。贝利（M．J．Bailey）在其《国民收入与价格水平》一书中最先研究了政府支出与私人消费的关系，他通过对三部门国民收入决定模型的经验检验证明二者之间存在一种替代关系，即政府支出会部分挤出居民消费支出。［1］巴罗（R．J．Barro，1981）认为，政府支出增加将通过财富效应和替代效应两条渠道挤出私人消费，并且，暂时性的政府支出比持久性的政府支出产生更大的对私人消费的挤出效应。［2］科孟迪（R．C．Kormendi，1983）根据美国的经验数据估计出政府支出替代私人消费的系数约为0．2。［3］阿乔（AlanAschauer，1985）以霍尔（Ro－Hall，1978）的最优化消费模型和由此推导出的欧拉方程为基础，构造了一个带有辅助方程的消费方程，并用美国的经验数据估计出政府支出对私人消费替代程度的区间为［0．23，0．42］。［4］埃姆德（S．Ahmed，1986）用跨期替代模型证明英国的政府支出挤出了居民消费。［5］阿玛诺和威简托（R．Amano＆T．Wirjanto，1997）估计了政府支出与居民消费的跨期替代弹性和期内替代弹性，发现美国政府支出与居民消费存在替代关系，且期内替代弹性为0．9。［6］霍（T．W．Ho，2001）通过对24个OECD国家1981—1997年的面板数据计量分析发现，政府支出与私人消费呈现显著的替代关系，替代系数为0．5387。［7］埃斯惕威和桑切斯－劳皮斯（V．Esteve＆J．Sanchis－Llopis，2005）根据持久收入假说和1960—2003年的西班牙统计数据分析发现，西班牙的政府消费性支出与居民消费之间存在Edgeworth－Pareto意义上的替代关系。［8］但是另一些研究者发现，政府支出与私人消费之间是一种互补关系，政府支出增加不是挤出而是挤入私人消费。卡拉斯（G．Karras，1994）将政府支出函数直接引入了消费者的目标效用函数，应用30个国家1950—1987年的数据对消费的欧拉方程进行了计量分析，结果显示从总体上来说私人消费与政府支出是一种互补关系，即政府支出可以挤入私人消费，并且这种互补关系与政府规模呈反比关系。［9］奈伊和霍（C．C．Nieh＆T．W．Ho，2006）运用面板协整方法和1981—2000年的数据估计了23个OECD国家和地区私人消费与政府支出的期内替代弹性和跨期替代弹性，其结论是，从总体上看，私人消费和政府支出是互补的。布朗和韦尔斯（A．Brown＆G．Wells，2008）将面板协整方法运用于分析澳大利亚6个州的经验数据，其结论是澳大利亚的私人消费与政府支出呈现互补关系。［11］一个有趣的现象是，使用标准的随机动态一般均衡模型（DSGE）的研究者往往得出政府支出①冲击会挤出私人消费的判断，而一些使用向量自回归（VAR）技术的经验研究得出的结论却是，政府支出冲击通常会挤入私人消费。但是，有些学者又认为，政府支出挤入私人消费的结论可能是由于VAR技术本身的原因引起的。还有一些学者发现，政府支出与居民消费之间的关系是不确定的或不相关的。阿玛诺和威简托（R．Amano＆T．Wirjanto，1994）沿着霍尔（Rob－ertE．Hall）模型最优化的思路分析了1953—1993年加拿大政府支出对私人消费的影响，但在对欧拉方程进行计量分析时考虑了时间序列数据的协整和非协整两种情况，结果发现，在协整的假设下私人消费与政府支出是互补的，但是在非协整的假设下私人消费与政府支出则是替代的。［12］阿玛诺和威简托（R．Amano＆T．Wirjanto，1998）依据持久收入假说构建了一个嵌入了替代弹性不变函数的跨期替代弹性的效用函数，其结论是：当跨期替代弹性（对于跨期替代弹性的效用函数来说）大于、小于、等于期内替代弹性（对于替代弹性不变的效用函数来说）时，私人消费与政府支出呈现Edge－worth－Pareto意义上的互补、替代、不相关的关系。他们还进一步使用1953—1994年美国的季度数据估计出这两个替代弹性系数都约等于1．56，这意味着美国的私人消费和政府支出在Edgeworth－Pareto意义上是不相关的。［13］克旺（Y．K．Kwan，2006）将协整方法用来分析东亚9个国家和地区的面板数据发现，在印度尼西亚和新加坡，私人消费和政府支出之间存在互补关系，而其他7个国家或地区的私人消费和政府支出之间存在着替代关系，不过替代程度大小不同。

2．国内学者的研究。我国学者对政府支出与居民消费的关系的研究始于1998年我国第一次大规模实施积极的财政政策、扩大内需以后。国内学者在这个问题上的结论也是莫衷一是。财政部办公厅课题组（2001）认为，关于私人消费和政府支出，有人认为它们具有某种替代关系，这需要具体分析。从财政支出结构看，某些种类的政府支出例如招待费，的确是私人支出的替代品；但其他一些支出诸如交通设施支出，则是私人消费的互补品；其他许多公共支出可能既是私人消费的替代品又是互补品。［15］胡东书（2002）使用2000年以前中国的时间序列数据所做的回归分析表明，政府支出变动与居民消费之间呈正相关关系，二者之间从整体上看是互补关系而不是替代关系，政府支出增加对居民消费的作用是挤入的而不是挤出的。［16］谢建国和陈漓高（2002）通过建立一个居民消费的跨期替代模型，分析了中国的政府支出与居民消费之间的关系，认为在短期内，中国政府可能通过增加政府支出的方式增加总需求，但在长期均衡时政府支出完全挤占了消费支出。［17］黄颐琳（2005）通过构建实际的经济周期（RBC）模型，利用随机动态一般均衡（DSGE）方法对中国经济进行实证检验。结果表明，改革开放后政府支出对居民消费产生了一定的挤出效应。［18］李广众（2005）在消费者最优选择欧拉方程基础上推导出用以分析政府支出与居民消费之间关系的模型，然后对全国、城镇和农村的样本进行估计，结论是：改革开放以来，中国政府支出与居民消费之间表现为互补关系。［19］张治觉和吴定玉（2007）利用可变参数模型对我国1978—2004年的数据进行了动态分析，结果表明，从总体上分析，在大多数年份政府支出对居民消费产生引致效应；从结构上分析，政府投资性支出对农村居民消费和城镇居民消费产生了挤出效应；从1998年开始，政府消费性支出对农村居民消费和城镇居民消费产生了引致效应；政府转移性支出在大多数年份对农村居民消费和城镇居民消费产生了引致效应。申琳和马丹（2007）对1978—2005年我国政府支出影响居民消费的两个渠道（消费倾斜渠道和资源撤销渠道）进行了经验分析，发现我国人均政府支出增加通过消费倾斜渠道促使人均居民消费上升，通过资源撤销渠道使得人均居民消费下降；综合来看，人均政府支出增加通过两种渠道最终导致人均居民消费下降，即政府支出与居民消费存在长期替代关系。楚尔鸣和鲁旭（2008）通过构建政府支出与居民消费跨期替代模型，并利用1990—2005年我国27个省、直辖市和自治区的相关数据进行面板协整检验和完全修正普通最小二乘估计，发现中国地方政府支出与居民消费呈现较弱的互补关系。杨子晖等人（2009）通过面板协整分析发现，中国政府消费支出与私人消费成互补关系。陈创练（2010）所做的面板数据实证分析的结果表明，我国政府消费与居民消费呈互补关系。但是，他又指出，政府消费与居民消费的互补程度可能受政府支出规模的影响。比如，随着政府支出规模的扩大，政府将减少与居民消费呈互补关系的公共物品（如国防支出）的提供，而增加与居民消费呈替代关系的公共服务（如科学教育卫生事业支出和学校午餐等）的供给。［24］胡蓉等人（2011）利用我国城乡居民1978—2009年的人均消费、政府支出和可支配收入等数据，通过建立协整方程和误差修正模型对政府支出如何影响居民消费进行了实证研究。结果发现，政府支出在短期内对居民消费具有挤入效应，而在长期则具有挤出效应。由上我们看到，我国学者主要是从总量上研究政府支出对（城乡）居民消费需求的影响，或把政府支出划分为消费性支出和投资性支出，再分别研究这两类支出对居民消费的影响。只有石柱鲜等人（2005）等少数几篇文章尝试从我国的财政支出结构或财政支出分类上分别考察这些政府支出对城乡居民消费的影响。在这个专题研究上，研究者大多把居民消费函数看做是线性的，把函数关系看做是已知的或确定的。不少研究者得出的结论与直觉或事实明显相悖，例如，有的文章认为，政府消费性支出增加会促进居民消费；还有的文章认为，政府支出与居民消费正相关；也有的文章认为，政府支出增加对居民消费没有影响；还有一些研究者把政府（财政）支出等同于政府消费。已有的研究成果提示我们，对中国财政支出与居民消费需求的关系有进一步深入研究的必要，可行的研究路径可能是要改变模型方法选择。

二、中国政府支出结构对居民消费影响的初步分析

笔者认为，从总量上研究中国政府支出对居民消费的影响可能过于综合，过于笼统，无法反映政府支出对居民消费的真实效应。因为我国政府支出既包括政府消费支出，也包括政府投资支出，还包括转移支出和民生支出，这些不同性质的支出对居民消费的影响应该是不同的，并且某些支出可能对城乡居民的消费需求影响也是不同的。因此，本文试图从政府支出的不同分类上来考察它们分别对城乡居民消费产生了什么样的影响。2007年我国国家统计局对财政支出项目分类进行了重大调整，由原来的5类27个项目调整为22个项目，不再按功能性质分类。1978年到2006年，我国政府财政支出按其功能性质划分为5大类：经济建设费支出、社会文教费支出、国防费支出、行政管理费支出和其他支出。图2显示的是1978—2006年我国政府的5大类支出分别在政府财政支出总额中所占比例的变化。可以看出，从1978年到2006年，经济建设费支出占比呈现明显的下降趋势；社会文教费支出占比呈现先上升后平稳的趋势；国防费占比自20世纪80年代中期以后呈现缓慢下降的趋势；行政管理费支出占比和其他支出占比都呈现明显的上升趋势。政府支出结构的变化从一个侧面映射了改革开放以来我国经济体制和经济结构的变化：随着我国经济体制由高度集中的计划经济体制向社会主义市场经济体制转型，政府和市场在资源配置中的作用呈现出此消彼长的变化趋势，经济建设的任务越来越多地由企业和个人承担，国家对经济建设的直接干预不断减少，这就导致了经济建设费支出占比大幅度下降。随着科教兴国战略的实施和社会保障制度建设，社会文教费支出占比不断提高。行政管理费支出占比上升较快反映了我国政府规模扩张较快，公部门控制和消费的资源过多。这5大类财政支出对城乡居民消费的影响应当是不同的。经济建设费支出。这类支出是国家用于生产性投资和基础设施建设方面的财政支出，它们主要形成物资资本和公共物品，如铁路、公路、机场、水利、电力、环境保护等。这类支出在短期可能会排挤居民消费，但是在长期可能会促进居民消费。经济建设费支出的资金主要来源于国家对企业和个人征收的税收，并且这类支出代表政府配置资源的规模，因此它在短期内可能会排挤居民消费。

在长期，这类支出可能会促进居民消费。例如，交通便捷会促进居民出行和旅游消费，电力供给有了保障会促进居民购买和消费家用电器。从市场经济中政府与市场的关系来看，政府通过经济建设费支出来配置资源的规模必须适度，不宜过大，否则会挤占市场和居民消费。社会文教事业费支出。这是国家用于科学研究、文化、教育、卫生、出版、广电、抚恤和社会福利救济等方面的事业费支出。这类支出主要是形成人力资本和民生工程，它有助于提高社会及其成员的科学文化素养和受教育水平，有助于提高社会福利水平。这类支出应当会促进居民消费。显而易见，政府投资九年制义务教育，提供教育、文化、体育、医疗卫生设施，必然会促进居民在教育、文化、体育和医疗卫生等方面的消费。国防费。这是国家用于国防建设的各种经费支出。国防是一个国家最大和最重要的公共物品，是防止企业和个人遭受外来侵略和掠夺的保障。因此，国防费支出虽然可能会挤占居民收入和消费，但是一个强大和稳固的国防会大大降低国民生存、发展、生产、消费的风险和不确定性。行政管理费。这是一种社会消费性支出，主要用于国家各级权力机关、行政管理机关和外事机构行使其职能所需要的开支，包括人员经费支出和公用性经费支出。在我国行政管理费支出中，直接用于行政人员开支的费用约占50％上下。近几年受诟病较多的“三公”经费就是行政管理费中的一大部分。在行政管理费支出中，一部分是政府为企业和居民提供公共服务的，这是经济和社会发展所必需的。但是在我国的行政管理费支出中，相当一部分是政府行政人员的纯粹性消费，这部分支出与公共服务供给的数量和质量没有什么相关性。一个公务员使用公款消费得越多越好，不意味着他提供的公共服务水平和质量就越高，反而有可能会降低公共服务水平和质量。其他支出。这包括政府财政年初预留的预备费，其他政府性基金支出，地震捐赠支出，彩票发行销售机构业务费安排的支出，等等。这类支出很可能对居民消费的影响是中性的或影响不大。

三、基于可加模型的经验研究

笔者在文献综述部分提到过，在政府支出与居民消费的关系问题上，我国一些研究者得出的结论与直觉或事实明显不符，其中的一个重要原因是这些研究者把居民消费函数看做是线性的，把函数关系看做是已知的或确定的。本文尝试改变这种经验研究方法，使用可加模型来进行研究。1．可加模型简介。可加模型（additivemodels）是非参数统计分析中很重要的模型之一，它是线性模型的推广。与线性模型相比，可加模型具有以下特点：（1）假设自变量和因变量之间的函数关系未知；函数关系根据数据本身而得到。相比线性模型这更符合变量之间的实际关系要求。（2）对于因变量的分布没有限制，估计的结果具有稳健性。与线性模型要求因变量服从某个分布相比，可加模型更为合理。因为因变量是否服从某种分布实际上很难验证。虽然计量经济学给我们提供了很多检验服从分布的方法，但是严格来说，它们往往是检验其不服从某种分布，很难检验出服从某种分布。因为它们的原假设是服从某种分布。不拒绝原假设不等于接受原假设，这是两个概念。分析政府支出结构对城乡居民消费需求的影响，可加模型具有先天优势。政府支出结构对居民消费的影响不是一个静态过程，应该是一个动态过程；也可以说随着政府支出的变化，它们对居民消费的边际效应也是变化的，而不是一成不变的。另外，计量经济学分析中通常假定模型中变量之间的关系是线性关系，但是这些线性关系是在很强的假设下得到的，而实际经济活动中的变量之间关系呈线性关系的极少，绝大多数都是非线性的。因为影响变量的因素很多，在实际研究中，由于研究者受到主观和客观原因的制约，或为了研究的简化和方便，不可能考虑到所有这些因素，所以很强的假设易于构建模型和得出结论，但是很难符合实际和刻画变量之间的实际关系。2．可加模型应用。（1）数据来源与选取。

由于国家统计局在2007年对政府财政支出统计口径进行了重大调整，使得2007年前后的数据不可比，所以本文选取的是1978—2006年的政府支出数据，这些数据均来自1979—2007年《中国统计年鉴》。1978—2006年按照功能和性质我国政府财政支出划分为五大类：经济建设费支出、社会文教费支出、国防费支出、行政管理费支出和其他支出。下面我们将分析1978—2006年政府支出结构对城乡居民消费的影响①。为了消除数量级的影响，将数据进行自然对数变换。另外，为了方便，我们作如下记号：x1为经济建设费，x2为社会文教费，x3为国防费，x4为行政管理费，y1为农村居民消费，y2为城镇居民消费。（2）政府支出结构对农村居民消费需求影响分析。根据（1．1），政府支出结构与农村消费需求的可加模型为。从图3可以看出：（1）政府支出中的经济建设费支出对农村居民消费需求在一定范围内是有促进作用的，但当经济建设费支出超过该范围便会出现阻碍作用。（2）社会文教费支出对农村居民消费产生了“挤入效应”，促进了农村居民消费的增加。下图②显示，随着社会文教费支出的增加，农村居民消费支出也在增加。（3）国防费支出和行政管理费支出对农村居民消费产生了挤出效应，即这两类支出挤占了一部分农村居民的消费支出。下图③和图④显示这两类支出增加导致了农村居民消费支出减少。从图4可以看出：（1）财政支出中的经济建设费支出对城镇居民的消费需求在一定范围内是有促进作用的，但当经济建设费支出超过该范围便会出现阻碍作用。（2）社会文教费支出对城镇居民消费产生了“挤入效应”，促进了城镇居民消费的增加。下图②显示，随着社会文教费支出的增加，城镇居民消费支出也在增加。（3）国防费支出在一定范围内对城镇居民消费支出具有促进作用，但超出这一范围其影响变小。（4）行政管理费支出降低了城镇居民的消费支出。下图④显示这类支出增加导致了城镇居民消费支出的减少。（4）比较政府支出结构对农村、城镇居民消费需求的影响。综合起来看，政府财政支出中的经济建设费支出、社会文教费支出和行政管理费支出对农村居民和城镇居民消费需求的影响几乎是一样的。但国防费支出的影响不同。国防费支出对农村居民的消费有一定的阻碍作用，而对城镇居民在一定范围内有促进作用。我们认为，这个结果符合实际，许多军用设施和军民两用设施位于城镇，农村则很少，这在一定程度上有利于促进城镇居民消费需求的增加。当然，这个差异也可能是由于城乡居民对国防保障带来的安全性的认知程度不同，这种认知程度不同可能导致城乡居民消费函数中的不确定性的大小不同。（5）模型效果评价。为了评价模型，我们引入MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）和MAPE（平均绝对百分误差）指标。从表1可以看出这三个误差指标都比较小。在应用可加模型时，如果MAPE＜10，模型预测的精确度就较高，而我们现在得到的MAPE小于0．5，可见我们使用的可加模型的效果非常好。［32］模型的拟合结果如图5和图6所示。从两个拟合图看，模型的效果也很好。

篇9

下面，本文将利用我国各地区城镇居民1994~2006年的有关数据建立经济计量模型，就这一问题进行实证研究。

二、文献回顾

国外学术界关于分析养老保险对储蓄、消费影响的文献十分丰富。最早可以追溯到Diamond（1965）在经济增长模型中引入社会保险，从此，多年来社会保险对储蓄和资本积累的影响就成为学术界争论不休的问题。

Feldstein(1974)利用美国1930-40/1947-71样本数据估计包含养老保险指标的生命周期消费函数，通过实证，他认为社会养老保险可消减个人储蓄。然而Barro(1974)指出，当存在代际转移时，社会养老保险对储蓄没有影响。较早的关于研究这些问题的文献都没有一致的结论，例如，Feldstein（1982，1996）、Barro和Macdonald(1979)、Leimer和Lesnoy(1982)等都提出自己的观点。Cigno和他的合作者（1992）年通过对多个国家的时间序列数据实证分析，认为在完全基金制的情况下，扩大社会保险覆盖范围对储蓄有显著正的影响。Abel（1985），Kotlifoff，Shoven和Spivak（1987）以及Hubbard（1987）等人利用部分均衡模型分析了社会保障制度与预防性储蓄的关系。他们均发现，提高社会保障水平可以显著减少预防性储蓄，进而降低储蓄率。

近几年，研究社会养老保险对储蓄的影响，国外研究者考虑更多的因素，研究方法也多有创新。

戴维斯（1995）利用生命周期理论研究养老基金对个人生命周期储蓄的影响。他认为由于以下几个原因，养老保险制度并不会使个人储蓄减少。第一，由于养老承诺的非流动性和未来收益的不确定性，尤其是在通货膨胀压力下，个人储蓄不会随着养老金收益的增加而一对一地减少；第二，流动性约束的存在使个人自由借债的能力受限，那么，个人在年轻时就应该为年老的消费积累资金，这样，个人储蓄就不会因为强制储蓄而减少；第三，为了追求闲暇，职工可能希望提前退休，这会使他增加工作期的储蓄；第四，如果从当前消费转向未来消费的税收方面有优惠政策，也会为提高个人的总储蓄而提供激励。然而，戴维斯在分析12个OECD国家、智利和新加坡的养老金后，并没有发现养老基金对个人储蓄有规律性影响。因此，他认为，基金制养老金计划对个人储蓄的影响要依各个国家经济的具体情况而定。

在《宏观经济学》（1998）一书中，奥利维尔•琼•布兰查德和斯坦利•费希尔采用戴蒙德的代际交叠模型分析养老保险对储蓄和资本积累的影响。他们得出以下结论：在完全基金制下，社会养老保险对储蓄没有影响；在现收现付制条件下，社会养老保险贡献会使私人储蓄减少。

Zhang(1995)分析养老保险对经济增长的影响时，认为非基金制条件下的社会养老保险可以通过降低出生率和增加人力资本投资来促进经济增长。但他指出，社会养老保险对储蓄没有影响。

Ehrlich和Zhong（1998）用多国数据检测养老金/GDP这一比率与出生率、储蓄和经济增长的关系。他们发现，社会养老保险对出生率、储蓄和经济增长有显著负的影响。

AlessandroCigno、LucaCasolaro和FurioC.Rosati（2000）通过建立VAR模型，用德国数据估计社会养老保险对储蓄和出生率的影响。他们发现，社会养老保险覆盖率对家庭储蓄有正的影响，但对出生率有负的影响。

Cigno和Werding(2003)基于家庭网络原理，认为社会养老保险可以增加总储蓄。

中国国内关于研究社会养老保险对储蓄影响的文献还不是很多。朱青（2002）对养老金计划实行部分积累制的模式进行了经济分析，并研究养老金计划对家庭储蓄率的影响。柳清瑞和穆怀中（2003）利用代际交叠模型分析养老保险对储蓄的影响，他认为，“伴随中国人口老龄化进程的加快和制度赡养率的提高，现收现付制将出现养老金需求增加和供给不足的两难困境。同时，现收现付制将对家庭储蓄产生负面影响”。刘俊霞（2003）认为在需求不足的条件下，实行现收现付制的养老保险制度，有利于提高边际消费倾向，从而有利于扩大消费需求。岳远斌（1997）认为养老保险基金的支付，无论从某一个年度，还是从整个生命周期考虑，总表现为社会储蓄的减少，只有在现收现付制的传统体制下，才不会对储蓄产生太大的影响。

三、理论模型

本文的实证分析采用了杜森贝利的相对收入假设消费理论。他认为，一方面，消费者的消费支出不仅受其自身收入的影响，而且也受周围人的消费行为及收入与消费相互关系的影响，即消费具有“示范性”或“攀附性”;另一方面，消费者的消费支出不仅受自己目前收入的影响，而且也受自己过去收入和消费水平的影响，即消费又具有“不可逆性”。根据这一理论假设，杜森贝利的相对收入假设消费函数可近似地简化为下式：

（3.1）

在该模型中考虑养老保险的影响，本文使用养老保险覆盖率指标，养老保险的实施对人们消费行为的影响可能存在滞后性，故建立模型如下：

（3.2）

其中，C表示消费；Y表示收入；fgl表示养老保险覆盖率。

四、实证分析

（一）、数据来源。

由于养老保险的相关数据只能收集到1989年到2003年，时间序列数据不足。通过近几年的《中国统计年鉴》、《中国劳动和社会保障年鉴》的相关资料进行整理，可以得到1994~2006年各地区的城镇居民人均实际可支配收入、人均实际消费支出数据、城镇就业人数及参保职工人数。本文定义养老保险覆盖率为参保职工人数与城镇就业人数的比值。

（二）、模型设计

根据理论分析，建立模型如下：

（4.1）

其中，、分别表示城镇居民的人均实际消费支出、人均实际可支配收入（以各地区1993年的城市居民消费价格为100，从人均消费支出和人均可支配收入中剔除物价波动因素）；i表示省或自治区（除外），t表示年份；表示养老保险覆盖率。

（三）、模型估计

对于模型4.1，涉及到固定与随机效应的选择问题。考虑到各个省或自治区在政策实施、经济进展、及消费行为上有许多不同，本文旨在考虑各自的影响因素对居民消费支出的影响，故不把截面单元看成来自同一总体的一组样本，故选择固定效应模型。对模型4.1用eviews5.0估计结果见表4-1：

表4-1：模型（4.1）基于1994—2006年样本数据的拟和结果

DependentVariable:SJZC?Sample(adjusted):19962006

Cross-sectionsincluded:30Method:PooledLeastSquares

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C206.785432.037996.4543810.0000

SJSR?0.4770650.02527918.872200.0000

FGL?(-2)237.931359.028374.0307960.0001

SJZC?(-1)0.3073890.0409867.4998610.0000

FixedEffects(Cross)

BEIJIN--C258.0200

TIANJIN--C24.37011

HEBEI--C-121.7037

SHANXI--C-112.2286

NEIMENGGU--C-76.06340

LIAONING--C32.22301

JILIN--C4.572188

HEILONGJIANG--C-109.0851

SHANGHAI--C69.67936

JIANGSU--C-130.9523

ZHEJIANG--C73.10777

ANHUI--C-49.16519

FUJIAN--C-7.967918

JIANGXI--C-200.9693

SHANDONG--C-153.0759

HENAN--C-159.7379

HUBEI--C25.39022

HUNAN--C58.26863

GUANGDONG--C288.8604

GUANGXI--C-7.368855

HAINAN--C-80.54226

CHONGQIN--C292.2889

SICHUAN--C53.43304

GUIZHOU--C-27.22416

YUNNAN--C40.11709

SHANNXI--C103.2125

GANSU--C33.62868

QINGHAI--C-30.13145

NINGXIA--C48.95082

XINJIANG--C-60.19158

EffectsSpecification：Cross-sectionfixed(dummyvariables)

R-squared0.995020F-statistic1835.850

AdjustedR-squared0.994478Prob(F-statistic)0.000000

注：SHANNXI表示陕西；SHXNXI表示山西

调整后的达到0.9945；参数都显著不为零。可见，养老保险的实施对人们的消费行为起到促进作用，养老保险覆盖率每增加一个百分点，两年后人均实际消费支出增加238元。为了检验模型的合理性，本文从以下两个角度进行检验：1残差的平稳性；2模型阶段性的适应性。

（四）模型合理性检验

1、残差平稳性检验

最早使用面板数据进行单位根检验的是Bhargava等（Bhargavaetal,1982）。他们利用修正的DW统计量提出了一种可以检验固定效应动态模型的残差是否为随机游走的方法。Abuaf和Jorion（1990）基于SUR回归(seeminglyunrelatedregression)模型，采用GLS估计方法提出了面板单位根检验方法——SUR-DF检验。LevinandLin(1993)建立的LLC法也是对面板数据进行单位根检验的早期版本。Im、Pesaran和Shin在1997年建立了IPS法，但Breitung（1999）发现IPS法对限定性趋势的设定极为敏感。MaddalaandWu(1999)建立了MW法。2003年Im、Pesaran和Shin在考虑异方差和残差自相关后，建立了面板数据单位根检验的W检验。为了避免单一方法可能存在的缺陷，本文选择用Levin,Lin和Chu检验、Im,PesaranandShinW-stat检验、ADF-FisherChi-square检验和PP-FisherChi-square检验(MaddalaandWu(1999)和Choi(2001))。这些方法出发点很类似，都考虑paneldata如下的AR（1）处理过程：

（4.2）

表示外生变量，包括固定影响及各自的趋势。表示自相关系数。假定独立同分布。如果，，则认为是平稳的；如果，，则认为包含一个单位根。为了检测，通常对有两个假定：一是=对于所有的i，Levin,Lin和Chu检验方法就包含这个假定；二是允许随i的不同而变化，Im,Pesaran和Shin(2003),Fisher-ADF和Fisher-PPtests检验方法包含这个假设。

用Eviews5.0检验模型残差水平数据单位根存在情况，在检验时选取具有固定效应的面板数据模型，结果见表4-2，可见残差是平稳的。

表4-2：残差平稳性检验结果

Cross-

MethodStatisticProb.**sectionsObs

Null:Unitroot(assumescommonunitrootprocess)

Levin,Lin&Chut*-10.01010.000030295

Breitungt-stat-4.629390.000030265

Null:Unitroot(assumesindividualunitrootprocess)

Im,PesaranandShinW-stat-5.806380.000030295

ADF-FisherChi-square134.0580.000030295

PP-FisherChi-square141.8050.000030297

2、模型的阶段性适应性检验

考虑面板数据模型对数据比较敏感，考虑到合理的模型对样本内的阶段性数据也应该有一定的适应性。由于在2000年，国务院出台了《关于完善城镇社会保障体系的试点方案》，提出了进一步完善社会保障体系的基本原则、目标任务，确定了进一步调整和完善我国养老保险制度的主要政策，故以2000年为间断点，分别以1994~2000、2000~2006为样本拟和模型结果如下：

表4-3：模型（4.1）基于1994—2000年样本数据的拟和结果

DependentVariable:SJZC?Sample(adjusted):19962000

Method:PooledLeastSquaresCross-sectionsincluded:30

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C145.540584.112921.7302990.0863

SJSR?0.5797030.03507216.528980.0000

FGL?(-2)292.2467127.20742.2974030.0234

SJZC?(-1)0.1872210.0672792.7827410.0063

FixedEffects(Cross)

BEIJIN--C194.6629

TIANJIN--C-67.36612

HEBEI--C-113.7160

SHANXI--C-42.34672

NEIMENGGU--C-152.1187

LIAONING--C-18.23536

JILIN--C-7.334862

HEILONGJIANG--C-91.12028

SHANGHAI--C29.50539

JIANGSU--C-81.55497

ZHEJIANG--C59.36932

ANHUI--C-44.54383

FUJIAN--C40.25343

JIANGXI--C-170.0938

SHANDONG--C-90.54050

HENAN--C-61.56922

HUBEI--C60.57644

HUNAN--C71.32459

GUANGDONG--C266.7200

GUANGXI--C117.4767

HAINAN--C-133.5591

CHONGQIN--C300.0115

SICHUAN--C52.16358

GUIZHOU--C32.38790

YUNNAN--C75.32675

SHANNXI--C40.96239

GANSU--C-2.537140

QINGHAI--C1.434211

NINGXIA--C19.44210

XINJIANG--C-104.9737

EffectsSpecification：Cross-sectionfixed(dummyvariables)

R-squared0.994404F-statistic633.0670

AdjustedR-squared0.992833Prob(F-statistic)0.000000

表4-4：模型（4.1）基于2000—2006年样本数据的拟和结果

DependentVariable:SJZC?Sample:20002006

Method:PooledLeastSquaresCross-sectionsincluded:30

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C337.337460.330065.5915320.0000

SJSR?0.5562310.03554515.648550.0000

FGL?(-2)171.359988.297121.9407190.0539

SJZC?(-1)0.1734440.0564273.0737480.0024

FixedEffects(Cross)

BEIJIN--C334.1456

TIANJIN--C67.76995

HEBEI--C-153.9622

SHANXI--C-178.6641

NEIMENGGU--C-62.23352

LIAONING--C80.42176

JILIN--C18.66479

HEILONGJIANG--C-142.6986

SHANGHAI--C102.6244

JIANGSU--C-189.8810

ZHEJIANG--C76.18871

ANHUI--C-68.51849

FUJIAN--C-82.69486

JIANGXI--C-290.2331

SHANDONG--C-221.1987

HENAN--C-250.6841

HUBEI--C31.67648

HUNAN--C87.74826

GUANGDONG--C407.4439

GUANGXI--C-71.42074

HAINAN--C-65.65503

CHONGQIN--C329.7631

SICHUAN--C76.00520

GUIZHOU--C-68.37576

YUNNAN--C29.75507

SHANNXI--C151.9292

GANSU--C65.71205

QINGHAI--C-56.22428

NINGXIA--C88.13489

XINJIANG--C-45.53898

EffectsSpecification：Cross-sectionfixed(dummyvariables)

R-squared0.995132F-statistic1130.692

AdjustedR-squared0.994252Prob(F-statistic)0.000000

从表4-3、4-4可见模型有很好的适应性，但也从看出一些问题：养老保险覆盖范围的扩大对消费的促进作用逐渐降低。

五、小结和意见

通过面板数据实证分析，认为养老保险的实施解决了人们的后顾之忧，居民在工作期间就可以放心消费，从而减少储蓄，但养老保险覆盖范围的扩大对消费的促进作用逐渐降低。这可能是由于目前的养老保险覆盖范围依然不能达到应保尽保，见表5-1，这使得养老储蓄依然是很重要的储蓄动机；另外，养老保险金空账问题日益严重造成的（见表5-2），也可能加剧了人们对未来预期的不确定性。因而，作建议如下：

一方面，在“社会统筹”向“统账结合”的过渡阶段，政府应加大投资，包括对养老金支付的补贴和对个人缴纳养老费的补贴。确保“统账结合”政策实施前参加养老保险且已经离退休人员养老金按时发放，确保政策实施后的个人账户资金不被挪用。

另一方面，进一步扩大养老保险覆盖范围，将养老保险覆盖面扩展到经济效益较好的私营、个体和外资企业。确保养老保险资金更多的来源渠道。

表5-1：中国历年城镇在职职工养老保险覆盖率

时间城镇就业人数（万人）参保在职职工人数（万人）覆盖率（%）

19905200.7011704130.51876

19915653.71746532.3716

19927774.71786143.52892

19938008.21826243.85171

19948494.141865345.53766

19958737.7931904045.89177

19968758.41992243.96346

19978670.92078141.72513

19988475.82161639.21077

19999501.82241242.39604

200010447.52315145.12763

200110801.892394045.12066

200211128.82478044.91041

200311646.52563945.42494

200412250.32647646.26945

200513120.42733148.00556

200614130.92831049.91487

注：城镇就业人数、参保在职职工人数数据来源《中国统计年鉴2007》，中国统计出版社，2007年

表5-2：养老金“空账”金额

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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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二、实证分析

（一）数据说明本文采用的数据主要来自相关年份的《中国统计年鉴》和中经网，其中rjxf为以人均实际居民消费度量的居民消费支出，rjsr为人均实际收入，ybgg为各省人均一般财政服务支出，ggaq为各省人均财政安全支出，wj为各省人均文教支出，shbz为各省人均社会保障的支出，ylws为各省人均医疗卫生支出，hjbh为各省人均环境保护支出，cxsq为各省人均城乡事务支出，nlsw为各省人均农林水务支出，qtzc为各省人均其他支出。

（二）模型估计首先选择模型种类，分为混合数据模型，采用POLS估计；固定效应模型，采用固定效应（组内）估计量；随机效应模型，采用混合效应（GLS）估计量。第一步是Ftest（表1），检验固定效应和混合数据模型，零假设为混合模型。一般来说，p值小于0.05，我们拒绝零假设，p值大于0.1，则接受零假设。如果p值在0.05到0.1之间，则需要进一步斟酌。p值为0.0000<0.05，表示拒绝零假设，也就是拒绝混合模型，应该使用固定效应模型。第二步是BP检验，在随机效应和混合数据模型之间。零假设为混合模型，根据p值来判断。如上，p值为0.0000<0.05，拒绝零假设，接受随机效应。很显然，p值为0.0000<0.05，拒绝零假设，也就是我们应该采用固定效应。第三步，检查是否存在序列相关性和异方差性和截面相关性（表4）。结果显示，三种都存在。为了得出更稳定的结果，可以用FGLS修正。

（三）结果说明由表可以看出，在5%的显著性水平下，四项通过显著性检验，分别是人均收入（边际消费弹性为1.277）、文教支出（边际消费弹性为0.111）、社会保障支出（边际消费弹性为0.157）、城乡社区支出（边际消费弹性为-0.058）、农林水务支出（边际消费弹性为0.216）。可以看出人均收入对居民消费起挤入作用，文教、城乡水务和医疗卫生支出也对居民消费起挤入作用，而农林水务支出则是挤出了居民消费。第一，人均收入挤入了居民消费，在1%的水平显著。人均收入每增加1个百分点，居民消费将上升1.277个百分点。这是显而易见的，因为消费的最主要来源就是收入，一旦居民收入增加，那么可供支出的钱就增加了，自然会刺激居民增加开支来提高生活水平，从而提升了消费支出。第二，文教支出挤入了居民消费，在5%的水平显著。文教支出每增加1个百分点，居民消费将上升0.111个百分点。随着政府越来越重视教育，加大教育的支出力度，其实也引导居民加大重视，增加教育投入，比如政府多建学校，扩大招生规模，让更多的学生上大学，这就加大了开支，教育支出也是属于居民消费的一部分。第三，社会保障支出挤入了居民消费，在1%的水平显著。社保支出每增加1个百分点，居民消费将上升0.157个百分点。随着医疗技术提升，看病成本提高，国家增加社保的支出，则会在一定程度上减轻居民身上的负担，自然会留出有一部分钱可以用于消费。第四，城乡社区支出挤入了居民消费，城乡社区支出每增加1个百分点，居民消费将上升0.058个百分点。这方面可以理解为政府在社区方面增大了支出，相当于给予了居民补贴，完善社区基础配置等，生活环境变好了，正如广场舞，就是因为有一个好的大的广场，居民在锻炼器具、服饰等方面的支出就会增加。第五，农林水务支出挤出了居民消费，在1%的水平显著。农林水务支出每增加1个百分点，居民消费将下降0.216个百分点。国家增加农林水务方面的支出，使得农林水方面的投资效益被看好，居民增加了对农林方面的投资，因此较少了消费支出。

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二、简约式计量模型和变量

(一)基本回归结果

我们首先分析政府公共基础设施率和居民消费率之间的简约式回归结果，基本回归采用双向(two－way)固定效应模型:hconsmpit=α0+α1pubinvit+βXit+vi+vt+uit(1)其中，hconsmpit是第i个省第t年居民消费率;pub-invit是第i个省第t年政府公共设施投资率;Xit是一组协变量，包括地方政府财政收入占GDP比重、地方人均GDP(万元)及其平方项、地方贸易开放度(进出口总额/GDP)、第二产业从业人员比例;vi和vt分别代表省份和年份的固定效应;uit是独立同分布的残差项;α0，α1，β是待估系数。在这里，如果政府公共基础设施投资率与居民消费率是负相关，则α1应为负。下面讨论引入的协变量。本文用地方政府财政收入占比来控制政府公共基础设施投资率对居民消费率的直接“挤出”效应，这一点可从GDP恒等式得出。C/Y+G/Y+I/Y+(X－M)/Y=1(2)其中，C/Y代表居民消费率，G/Y代表政府支出占GDP比重，I/Y代表私人投资率，(X－M)/Y代表净出口额占比。通过控制G/Y，回归方程(1)中的α1即衡量了政府公共基础设施投资率对居民消费率的间接效应。然而，地方政府财政支出很大一部分是来自中央政府的转移支付，如2008年地方政府支出总额为4．92万亿，而地方政府收入总额仅为2．86万亿，两者之差即为中央政府的转移支付。如果中央政府的转移支付更多用在非资本项目上，如社会医疗保障，那么该省的居民消费率就会提高。由于地方政府的财政收入与当地经济情况联系更紧密，因此政府收入占比所带来的“挤出”效应更明显，故在本文的基本回归中用政府收入占比代替了政府支出占比，在后面的分析中也会用政府支出占比来进行稳定性检验。加入地方人均GDP及其平方项是基于李稻葵等(2009)的结论:劳动收入份额随经济增长呈U型曲线，而劳动收入份额越高，居民消费率也越高［7］，因此地方人均GDP对地方居民消费率也应有二次项的影响。此外，由于我国出口是劳动密集型，因此，贸易开放度越高的省份所属的劳动密集型产业越多，劳动收入份额也越高，居民消费率也应越高。最后，地方第二产业从业人员比例也对该地区的居民消费率有影响:一方面，第二产业是资本密集型，其从业人员比例越多，则劳动收入份额越低;另一方面，第二产业从业人员的工资更高一些，使得劳动收入份额也会更高。在基本模型的回归中，可以验证这两种效应的大小关系。表1是本文使用的主要变量的统计描述。对于回归中可能出现的反向因果及联立性问题，其中，贸易开放度及第二产业从业人员比例这两个控制变量不太可能出现联立性问题，因为这两个变量衡量的是一个省份的经济结构，与居民消费没有太大关系。而人均GDP及政府收入这两个变量则可能受到私人消费影响而出现反向因果问题，不过这个问题并不严重:首先，正如传统消费理论的研究认为，居民收入决定居民消费，因此将收入视为先于消费决定的变量更合理些。同理，地方政府收入与地方GDP及税收联系更紧密，也是一个先验的控制变量。其次，即使这两个变量中存在与消费相关的因素，也可以被回归模型中的省份及年份的固定效应所控制。另外，由于公共基础设施投资来源于政府收入，因而公共基础设施投资率也没有严重的联立性问题。对于可能出现的遗漏变量问题，基本回归模型采用了含省份和年份的双向固定效应模型。表2给出了简约式计量回归结果。表2中第1列给出了基本计量模型(双向固定效应模型)的回归结果，所有待估系数都是统计上高度显著的。其中，政府公共基础设施投资率对居民消费率的影响为负:政府公共基础设施投资率提高1%，居民消费率将会降低0．13%，这符合我们的假设。更有趣的结论是，由于样本中平均的政府收入占GDP比例为0．066，因此政府公共基础设施投资占GDP比例提高1%，意味着政府公共基础设施投资率(占政府收入的比例)提高15．15%，那么，回归的结果表明居民消费率将会降低0．132*15．15%=2%，即居民消费占GDP的比例下降的幅度是政府投资占GDP比例的2倍。表2还显示，政府财政收入对居民消费会产生负向作用，政府收入占比每提高1%，居民消费率则下降0．465%，正如前面的分析，这一系数衡量了财政收入对消费的直接“挤出”效应，从GDP恒等式出发，回归的系数小于1，表明政府财政收入还存在其他途径来补偿居民消费，如中央转移支付等。此外，人均GDP对消费的影响呈现出了U型关系，即一次项系数为负，两次项系数为正，这符合了李稻葵等(2009)的结论。进一步，贸易开放度越高，居民消费率越高，这也符合关于我国的出口是劳动密集型的假设。虽然这一影响很微弱:贸易开放度提高1%，消费率仅提高0．036%，但由于我国的出口地是高度集中的，沿海省份几乎贡献了全国总出口额的90%。因此，贸易开放度的提高，会使沿海省份的居民消费率增加更多。最后，第二产业从业人员比例越高，则居民消费率也越高，这表明第二产业对消费的后一种效应更加显著，即第二产业有更高的工资待遇，使得居民劳动收入提高，带动了居民消费。

(二)稳定性检验

在表2的第2－4列分别采用了不同的模型来检验模型的稳定性。在第2列，将所有的解释变量滞后一期，一方面是为了减少模型可能出现的联立性问题，另一方面是考虑到政府公共基础设施投资可能会产生滞后的影响。在前面的分析中，我们假设公共基础设施投资通过改变产业结构和收入分配，从而影响消费，而这些影响都需要经过一段时间才能发生。计量回归的结果表明，滞后一期的影响与原模型基本一致。在表2的第3列，将基本模型中的政府收入占GDP比例替换为政府支出占GDP的比例，更直接的表示出对消费的直接“挤出”效应。虽然此时公共基础设施投资率的系数仍然为负，但已不显著。并且政府支出的影响小于基本模型中政府收入的影响，这表明中央政府的转移支付的确促进了地方私人消费。因此，政府收入占比是控制直接“挤出”效应更合理的变量。在前面的分析中，我们一直研究的是政府公共基础设施投资对消费产生的影响，但并未检验私人投资是否也会对消费产生影响。在表2的第4列，我们用私人投资率代替政府投资率，重新回归了原模型。结果表明，私人投资率并未对居民消费产生显著影响。因此，降低居民消费水平的投资确实是来源于政府部门，我们的基本假设是成立的。

三、结构式计量模型

我们通过回归结构式计量模型来着重研究政府公共基础设施投资是如何影响消费的。在此，本文提出一个先验的假设:政府公共基础设施投资促进了经济中更资本密集型的部门即第二产业的发展，而更庞大的第二产业部门会导致劳动收入份额减少，最终使得居民消费水平降低。我们通过以下的关联方程组来表明这一影响渠道。其中，laborshareit是第i个省第t年的劳动收入份额(劳动收入/GDP)，secondaryit是第i个省第t年的第二产业增加值占GDP比例，vi，vt分别代表省份和年份的固定效应，u为随机残差项，X为一组协变量:其中方程(3)中并未包括任何协变量，因为我们主要关心的是劳动收入份额增加会对居民消费产生的定性影响;方程(4)中包含的协变量有政府收入占比、人均GDP及贸易开放度。这里人均GDP对劳动收入份额没有U型关系，且若包含第二产业从业人员比例易产生多重共线性的问题;方程(5)中包含的协变量有政府收入占比、人均GDP、贸易开放度及私人投资率。之所以加入私人投资率，是考虑到无论是政府投资还是私人投资都会对产业结构产生影响。表3给出了SUR和3SLS回归的结果。首先，SUR的回归中，主要变量的待估系数均为高度显著。方程(5)表明，政府公共基础设施投资越多，第二产业比重越高，验证了前面的假设。并且政府公共基础设施投资对第二产业的经济影响力很大:政府投资率每增加1%，第二产业占地方GDP的比重提高0．21%。政府财政收入对第二产业产生了负向影响，原因可能是由于较高的政府财政收入要求更高的税收，因而削弱了工业部门的发展。此外，人均GDP、贸易开放度和私人投资率均对第二产业的发展有正向促进作用。在方程(4)中，第二产业比重增加对劳动收入份额产生了显著的负向作用:第二产业比重提高1%，劳动收入份额下降0．54%。而政府收入占比、人均GDP及贸易开放度均对劳动收入份额产生负向影响。方程(3)中，劳动收入份额增加1%，居民消费率增加0．64%，即劳动收入越高，居民消费也越高，这验证了白重恩等(2009)的结论。表3中3SLS的回归结果和SUR大体一致，主要变量的待估系数符号均相同。不过，方程(4)中，第二产业比重的增加对劳动收入份额的影响更大，但人均GDP和贸易开放度这两个协变量变得不显著，这可能跟方程组的三个残差项的协方差矩阵有关。