我国城镇居民消费结构的Bayes分析

张海燕， 吴丽华

（1．长春工业大学基础科学学院，吉林长春 130012；2．辽源职业技术学院基础教学部，吉林辽源 136201）

0 引 言

消费是经济总量的主要成分，对其结构演变的研究及经济的良性发展具有重要意义，因此，人们近年来渐趋具体地计量分析其趋势和动态。比如，Toma Scahlk和Tomas Honzak［1］等建立的动态消费结构模型可以用于分析消费结构的收敛性；Malin和Sveriges［2］建立的DSGE模型描述了开放经济下的消费结构。国内消费结构的研究范围比较集中，主要体现在线性支出系统（LES）和扩展线性支出系统（ELES）模型方面。比如，李娅玲［3］采用ELES系统分别分析了四川省城镇居民的基本消费支出、边际消费倾向和需求收入弹性，并从经济、社会和科技发展等因素入手讨论了造成消费结构变化的原因。殷世贵［3］等对城乡居民消费结构的变化趋势加以分析，并比较了城乡居民消费结构的差异。仇恒喜［5］基于对ELES模型的研究和对需求收入弹性的分析提出了关于城镇居民合理化消费的建议。李海涛［6］进行了城乡居民消费结构的研究，主要是通过需求收入弹性、边际消费倾向和恩格尔系数的比较和相关分析方法。郑浩杰［7］采用ELES系统对河南省城镇居民的消费结构进行了计量分析，并据此提出了优化消费结构的建议。文中将从扩展线性支出系统出发，主要采用Bayes估计方法对我国城镇居民消费结构进行计量分析，以分位数回归分析为基础对其特征及发展趋势进行深入的探讨。

1 扩展线性支出系统（ELES）参数的Bayes估计

实际消费支出可以按照用途进行分类，从而对消费支出结构加以考察，这种分类方法因其直观而经常被研究者所采用，文中也将以此方法为基础研究消费结构。目前，我国在统计年鉴中将居民消费支出分为8类，即食品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通讯、娱乐文化教育服务、居住、杂项商品，这样ELES的数学模型可以写为［8］：

i＝1，2，…，8

式中：Vi——第i类商品（或服务）的价格；

Qi——第i类商品（或服务）的需求量；

X——消费者的收入；

bi——消费者对第i类商品（或服务）的边际消费倾向。

方程（1）也可以写成

i＝1，2，…，8

在方程（2）中，令

则将方程（2）表示为

i＝1，2，…，8

在方程（3）中，第i类商品（或服务）的边际消费倾向bi和参数ai的值可以直接通过线性回归模型估计得到。

对于方程（2）中，i＝1，2，…，8时的8个方程，等号两端对应取和得到

从而解得基本消费支出为

进一步改写方程（3）为计量模型

式中：t——地区，t＝1，2，…，W。

假设误差项μit服从独立、零均值、同方差的正态分布。从而似然函数为［9］：

假设ai，bi和lnσi的先验分布是独立的均匀分布，则

根据Bayes定理推导出参数的联合后验密度为

将式（9）对σi积分，可以得到ai，bi的边缘后验密度为

在式（10）中，令

则可以将其重新写为

2 我国城镇居民需求结构模型的参数估计

首先建立线性支出系统，其次分别采用1986，1991，1996，2001，2006年各个地区的截面数据估计ELES模型的参数，即对于方程（6）利用R软件得到第i类商品的消费模型参数ai，bi的随机数，再将其均值和中位数作为ai，bi的后验估计。最后，对于所得到的各年度需求结构模型的参数估计建立其关于时间的回归模型，用以分析我国城镇居民消费结构的变动趋势，据此深入探讨我国城镇居民消费结构特征和发展趋势。

2.1 数据说明

文中所使用数据除1986年城镇消费来自《新中国五十年统计资料汇编》，其余数据包括1986年城镇收入数据和1991，1996，2001，2006年城镇消费和收入数据均来自《中国统计年鉴》。

2.2 参数估计

首先，使用ELES模型模拟城镇居民消费，得到ai，bi的后验密度，并使用后验均值和后验中位数作为参数估计。

1986年食品消费需求估计为

根据式（5），计算得到1986年城镇居民的基本消费支出

式中：X——可支配收入；

ViQi——第i类商品的实际支出值。

根据公式计算1986年城镇居民的恩格尔系数，即

同样的方法求得1991年、1996年、2001年和2006年模型的参数估计，结果见表1。

表1 城镇居民各年度各类边际消费倾向与基本消费的bayes估计

续表1

3 城镇居民消费结构分析

对城市居民各年度各项消费边际消费倾向与基本消费进行Bayes回归，建立模型

对于食品的消费，参数估计为：

根据后验密度抽取参数的随机数5 000个，得到城镇居民食品系数分位数回归模型为：

根据城镇居民食品边际消费倾向的回归来看，可见在每个分位点上，随着时间的递增，城镇居民食品边际消费倾向都逐渐减小，说明整体来说，城镇居民生活水平均逐年提高；城镇居民食品边际消费倾向下降的速度随着分位点的递增而逐渐变缓，说明近年来随着食品边际消费倾向的下降，其变化速度已趋于上升。

对于衣着的消费参数估计为：

分位数回归模型为：

根据城镇居民衣着边际消费倾向的回归来看，可见在不同分位点上，随着时间的递增，城镇居民衣着边际消费倾向呈现先减后增的现象，总体来说，衣着比重有较小幅度增加；衣着边际消费倾向取值较大或者较小时，随时间变化的速度均较快，而当衣着边际消费倾向取值适中时，随时间变化较慢。

对于住房的消费参数估计为：

分位数回归模型为：

根据城镇居民住房边际消费倾向的回归来看，当住房边际消费倾向很小时，住房边际消费倾向随着时间递增而逐渐减小，当住房边际消费倾向增大时，住房边际消费倾向随时间的递增而逐渐增加；住房边际消费倾向增加的速度随着分位点的递增而逐渐变快，说明近年来随着住房边际消费倾向的增加，其变化速度呈现上升趋势。

对于恩格尔系数的参数估计为：

分位数回归模型为：

根据城镇居民恩格尔系数的回归来看，在每个分位点上，恩格尔系数均随时间递增而逐渐减小，说明城镇居民生活水平在逐年提高；城镇居民恩格尔系数减小的速度随着分位点的递增而逐渐变缓，说明近年来随着恩格尔系数的减小，其变化速度越来越快。

对于基本消费参数估计为：

分位数回归模型为：

根据城镇居民基本消费的回归来看，在每个分位点上，基本消费均随时间递增而逐渐上升，说明城镇居民生活水平在逐年提高；基本消费上升的速度随着分位点的递增而逐渐增加，说明近年来随着基本消费的增加，其变化速度呈现上升形势。

对于文化生活服务支出的消费参数估计为：

分位数回归模型为：

根据城镇居民文化生活服务支出的回归来看，在每个分位点上，文化生活服务支出均随时间递增而逐渐上升，说明城镇居民生活中文化生活正在逐渐丰富；文化生活服务支出上升的速度随着分位点递增而逐渐增加，说明近年来随着文化生活水平的提高，其变化速度呈现上升形势。

对于医疗保健的消费参数估计为：

分位数回归模型为：

根据城镇居民医疗保健的回归来看，在每个分位点上，医疗保健消费随时间递增而逐渐上升，说明城镇居民医疗保健意识正在逐渐增强；医疗保健上升的速度随分位点递增而逐渐增加，说明近年来随着医疗保健消费的增加，其变化速度也有所上升。

4 结 语

根据需求结构模型的参数估计和Bayes回归结果可以得到以下结论，并据此提出一些政策建议：

1）恩格尔系数逐年下降，从1986年的52．91%到2006年的35．78%，一共下降了17．13个百分点。该比例的变化说明，我国城镇居民已经由温饱型过渡到富裕型，并且逐步迈进最富裕型。

2）住房消费持续增加。随着生活水平的提高，越来越多的城市居民有能力购买经济适用房和商品房，人们对住房的环境要求也在逐步提高，伴随着城市化进程的加快和现有房屋的自然折旧，住房的需求也将增加。

3）医疗保健、交通和通讯方面的消费成为新的消费增长点。随着城镇居民生活质量的改善，人们的医疗保健意识也逐渐增强，国家出台的医疗制度改革政策也一定程度上解决了求医问题，预防保健更加及时，从而医疗支出持续增加；随着城市化进程的加快，人们的生活节奏普遍加快，从而促进了交通和通讯工具的现代化，促使家用汽车和移动电话等交通和通讯设备成为消费热点。

4）文化教育方面支出持续上升。随着经济的发展和科学技术的进步，人们普遍意识到知识的重要性及其更新速度的加快，促使家庭中教育的投入不断增加；文艺娱乐支出的增长，反映出随着物质生活的富足人们开始逐步追求精神生活。

我国经济在经过改革开放30年的持续快速发展，居民消费观念和消费结构都发生了根本性的转变，但是在消费结构升级过程中仍然存在一些由观念等原因引起的问题，为了更好地引导和促进消费，提出以下建议：保证内需以促进经济持续稳定增长；逐步健全社会保障制度以增强人们的消费信心；推行科学消费观以合理地引导消费。

［1］ Tomas Cahlik，Tomas Honzak，Jana Honzak Onazkova，et al．Convergence of consumption structure，working paper［J］．UK FSV－IES，2005，99：2－12．

［2］ Malin Adolfson，Stefan Laseen，Jesper Lindeetal．Bayesian estimation of an open economy DSGE model with incomplete pass－through［J］．Journal of International Economics，2007，72（2）：481－511．

［3］ 李娅玲．四川省城镇居民消费水平与消费结构研究［D］：［硕士学位论文］．成都：四川大学，2008．

［4］ 殷世贵，尤启明．近年来我国城乡居民消费结构及趋势分析［J］．价值工程，2009（4）：161－162．

［5］ 仇恒喜．我国城镇居民消费结构分析［J］．商业研究，2001（9）：103－106．

［6］ 李海涛．中国城乡居民消费结构比较［J］．统计与决策，2003（2）：38－40．

［7］ 郑浩杰，董栓成．河南省城镇居民消费结构实证分析［J］．价格月刊，2007（3）：70－72．

［8］ 张海燕，王红芳．我国农村居民消费结构动态的Bayes分析［J］．长春工业大学学报：自然科学版，2010，31（5）：481－485．

［9］ 阿诺德泽尔纳．计量经济学Bayes推断引论［M］．上海：上海财经大学出版社，2005．