我国居民消费率的重新估算＊

何 昀，毕 波，张 喆

（1．湖南师范大学商学院，湖南长沙 410081； 2．西南财经大学经济学院，四川成都 611130）

我国居民消费率的重新估算
＊

何 昀1，毕 波2，张 喆2

（1．湖南师范大学商学院，湖南长沙 410081； 2．西南财经大学经济学院，四川成都 611130）

分析了造成官方统计低估居民消费的四个原因，并重估了居民消费率。利用CFPS和UHS数据，采用等价租金法重估了城镇居民住房消费；用第三产业增加值增速代替服务性消费增加值增速重估了居民服务消费；将网络购物消费纳入居民消费之中；对广为流行的公司账户付费的私人消费进行了估算，并结合资金流量表中的住户部门可支配收入重新估算出居民消费支出。结果表明，经过重估后2012年我国居民消费率从37．1%升至43．2%，相应地最终消费率从50．8%升至53．8%。因此可以发现，重估后的居民消费率与最终消费率仍然偏低，不能改变消费不足的事实。

国民经济核算；居民消费率；住房消费；重估

一 引 言

根据官方统计数据，我国2010－2014年的最终消费支出占GDP的比例分别为49．1%、50．2%、50．8%、51．0%、51．4%，这意味着我国总的储蓄率高达50%左右，接近一半的收入转化为了投资和出口。从国际上看，近几年各国的最终消费支出占GDP的比例普遍达60%～70%甚至更高，美国、英国等发达国家更是接近90%。经济新常态背景下，我国消费需求不足，建立在失衡的三大需求基础上的经济增长已不可持续，国内外学者和相关政府机构纷纷前所未有地高度重视研究如何调结构、转方式、促消费。问题是，我国的最终消费率真的偏低吗？毕竟从跨国数据看，同样经历过高储蓄、高投资增长阶段的东亚几个国家和地区在经济增长最快的时候，其最终消费率也很少低于60%，相比之下人均GDP已经超过8000美元的我国最终消费率居然仅为50%强，人们有理由怀疑我国的最终消费率是不是真的偏低，投资和储蓄的比例是不是真的偏高。

事实上，在最终消费构成中，居民消费通常占比约80%甚至以上，因此本文通过研究我国官方有关居民消费统计的缺陷，以说明居民消费率究竟是在哪些方面被低估进而影响最终消费率的。研究发现，经过重估后的居民消费率虽然有一定幅度的提升，但和经济合作与发展组织（OECD）主要成员国的情况以及钱纳里等的多国模型中的消费率标准值相比，差距均在10%以上。可见，居民消费率偏低是导致我国最终消费率偏低的主因，加快构建扩大居民消费需求的长效机制从而充分释放消费拉动经济增长的作用任重而道远。

以往文献对消费低估的表现分析不全面，本文主要从以下四方面重估我国的居民消费：第一，利用等价租金法重估城镇居民的住房消费；第二，选择用第三产业增加值增速代替服务性消费增加值增速重估服务消费；第三，将网络购物消费纳入居民消费中；第四，将企业购买和投资中的一部分纳入到居民消费中。本文接下来的结构安排为：第二部分是文献综述，第三部分是城镇居民住房消费重估，第四部分是服务消费与网络购物消费重估，第五部分是企业购买与投资中的居民消费量重估，第六部分是居民消费率和最终消费率的重估情况汇总，第七部分是简要的结论与建议。

二 文献综述

近年来，一些学者认为统计核算错误导致了我国最终消费率被低估。连平指出，由于我国服务业消费统计不完全和价格过低导致真实的服务业消费被大幅度低估［1］。王庆等根据官方数据估算出我国的住房消费仅占个人消费的3%，医疗消费仅占个人消费的6%，这肯定不符合现实情况，他们认为由于住房和医疗等服务性消费被低估，官方消费支出数据大大偏低于真实规模［2］。朱天和张军指出了居民消费支出被低估的三个原因，即住房消费、企业公款支付的个人消费及高收入群体消费估计不足［3］。Garner和Qiao通过微观数据发现，我国居民消费支出占GDP的比例比官方数据多出11%［4］。康远志认为官方的统计数据低估了居民消费率，除对居民自有商品定价过低外，还表现为对服务业的统计不全面、企业付费对个人社会化消费的替代及住户调查数据技术性低估了居民收入和消费等［5］。马建堂认为电子商务对传统社会消费品零售统计带来了很大挑战，居民网购消费支出可能存在统计不完全的现象，应利用大数据把网上零售更好地纳入社会消费品零售统计中［6］。朱天和张军认为，部分私人消费是由企业的账户支付的，并不在官方的统计数据以内，这使得居民消费被低估了约4．5%，而最终消费率则被低估了约1%［7］。

综观相关文献，在认为居民消费支出有可能被系统低估的来源中，住房消费是最重要的一项。李洁通过比较中日在自有住房虚拟租金中核算方面的区别，发现我国国民经济核算中对住房消费的处理存在严重缺陷，我国自有住房服务被严重低估［8］。徐昕和崔小勇认为，我国应将居民购买住房的支出直接纳入到私人消费中，而不应采用SNA1993体系来核算住房服务［9］。很显然，这种完全推翻国际通行标准的做法不具有现实性，更合理的措施应该是改进已有的统计方法，目前已有少数学者就此开展了探索性的工作。郭万达等采用使用成本法核算住房租赁活动，他们发现2010年“北上广深”这四个国内一线城市城镇居民住房消费支出占GDP的比重达9%～17%，明显高于现行的统计数据［10］；朱天和张军重估了城乡自有住房的虚拟租金，发现2004－2011年城乡住房消费占GDP的比例都超过了12%［7］；刘洪玉等采用市场租金法和宏观数据对城镇居民消费支出进行估算，发现1996－2000年居民住房消费的增加值占GDP的7．2%～10．3%［11］；赵奉军、高波利用宏观数据采用新的估计方法核算发现，城乡居民住房消费总额增加了8562亿元，但是这一重估后的住房消费数据并未显著提高消费在GDP中的占比［12］；赵奉军利用微观数据和市场租金法重新估算了2010年城镇居民住房消费，但重估后的住房消费同样没有显著提高消费占GDP的比

例［13］。

三 我国城镇居民住房消费重估

（一）住房消费估计的核算方法与国际经验

准确核算住房消费对于总产出的贡献无疑非常棘手。SNA2008推荐了两种具体核算操作方法即使用成本法（User Cost Approach）和等价租金法（Rental Equivalence Approach）［14］。使用成本法通过计算住房的使用成本来估计住房提供的服务价值，而等价租金法（市场租金法）则是估计住房的市场租金。使用成本法在确定住房的使用成本时通常参照的公式是：

式中UC为住房成本、p为住房价格、rtf为无风险利率、w为物业税税率、t为所得税率、rm为按揭贷款利率、γ为住房无风险成本、δ为折旧率、π为房价预期零利率。显而易见，上述公式在运用中存在着许多难以解决的问题，因此联合国推荐在租赁房市场比较发达的地方采用等价租金法。而Juntto和Reijo更为精确地指出，只要租赁房的比例超过住房存量的10%，在核算自有住房服务提供的虚拟租金时就可以考虑采用等价租金法［15］。

截至目前，主要发达国家均采用SNA2008核算体系，且多采用等价租金法。中国经济与社会发展统计数据库提供的数据表明，2010年，除韩国、美国外，OECD主要成员国住房消费（均包括水、电、燃料等支出）占居民总消费的比例在20%以上。其中，加拿大为23．97%、美国为19．19%、法国为25．45%、澳大利亚为22．55%、德国为24．6%、英国为22．65%、韩国为16．57%、日本为25．37%。

然而，我国基本上采用使用成本法的变种方法来核算居民住房消费。比如，在2012年的核算方案中，居民消费支出分为12大类，其中住房消费支出主要包括第3类居住类支出及第10类自有住房服务的虚拟支出。具体而言，主要包括租赁房房租、装修和其他消费，也可以分解为住房支出、水电燃料费、居住服务费等。我国国家统计局的中国城镇住户调查（UHS）数据包含了12万个家庭样本，此数据包含了包括居住支出在内的城镇居民家庭的收支等信息。

在上述核算方案中，自有住房虚拟房租支出居于主体地位且主要采用成本法的变种方法进行核算。需要注意的是，2010年之前我国城市住房、农村住房的折旧率分别为4%、2%，2010年开始相应地调整为2%、3%。与此同时，废除了以往的历史成本价格估价，改为按当期建筑成本价格估计。

国家统计局的解释是，这个居住支出仅仅是住户调查中发生的实际房租、水电燃料费、装潢维修以及管理服务费等，完全不包括自有住房的虚拟租金支出。尽管从2010年以来我国在居民住房消费核算上已经有所改进，但采用当期建筑成本估价显然会存在一定程度的低估。其中的根源在于，核算时依据现行的2%的折旧率，即使采用当期建筑成本来估价必然仍不足以体现城镇住房的市场等价租金，更何况在使用成本法的计算中，住房价格应是当前交易价格而非房屋的造价。

（二）数据来源与估计结果

本文利用微观数据计算出全国城镇住房的平均租金价格，再乘以全国城镇住房总面积，得出全国城镇的住房总租金，加上不变的农村住房消费支出和城镇水电燃料等支出，最后得出重估后的全国住房消费支出。日本自有住房虚拟消费服务核算中采用的也是这种方法［8］。

本文采用样本覆盖25个省（区、市）、目标样本规模为16000户的中国家庭追踪调查（CFPS）数据。CFPS于2008、2009年开展了初访与追访的测试调查，2010年正式开展访问，并在2012年进行了回访。本文采用的是2012年的回访数据，样本共包括13316户家庭，我们截取了其中的城镇家庭6067户。根据问题“您家现在住的房子归谁所有？”统计得出，家庭成员拥有完全产权房（自有住房）4814户，从市场上租的商品房228户，可供研究样本5042个，剩下的家庭属于部分产权、公房（单位提供的房子）、廉租房、公租房、亲戚或朋友的房子等类型。在完全产权房和市场租房的5042户家庭中，还要剔除一些无法使用的样本，如拒绝回答、不知道市场租金水平的家庭1055户，不知道住房建筑面积的家庭150户。经过剔除后的可供研究的样本数为3837户，其中完全产权房家庭3626户，市场租房家庭211户。

从该数据库可以获得我国城镇住房平均而言的每平方米的租金价格（只是汇报价格并非实际价格）。粗略统计表明，如果不区分完全产权房和市场租房，租金均值为每月925．54元，居住建筑面积均值为115．36平方米，从而可以计算得到每平方米的月租平均为8．02元。2010年全国第六次人口普查的数据显示，我国截至2010年底的城镇住房总存量建筑面积为178．98亿平方米。《中国统计年鉴》的数据显示，2011、2012年我国城镇新建住房面积分别为10．25亿平方米和10．73亿平方米［16］，忽略住房存量的折旧率，那么2012年的城镇住房总量建筑面积为199．96亿平方米，从而我们得出最终的住房租金总价值为19 244．15亿元。

这种估计存在一定问题，因为有一部分完全产权房的家庭不了解实际市场租金水平。市场租房家庭共有228户，对市场租金回答“不知道”或拒绝回答的有12户，占总租房家庭的5．3%；而在完全产权房的4814户家庭中，回答“不知道”的有1129户，占完全产权房家庭户数的23．5%。显而易见，完全产权房家庭不了解市场租金水平的比例远高于市场租房家庭。我们通过进一步的数据挖掘发现，市场租房家庭的实际租赁价格水平明显超过完全产权房家庭所汇报的市场租金水平。如表1所示，市场租房家庭的实际租赁价格水平平均为968．34元／月，每平方米租金价格为14．78元／月（根据其实际房租支出计算），而完全产权房家庭汇报的租赁价格水平平均为923．05元／月，每平方米租金价格只有7．81元／月（根据汇报价格计算），远低于市场租房家庭的房租价格水平，这可能与完全产权房家庭不了解市场行情有关。

表1 2012年不同类型城镇家庭住房面积与租金价格

如前所述，市场租房家庭的实际租金为每平方米14．78元／月，假如我们即以这一租金水平作为真实市场租金水平来重新核算全国的住房租金总额，那么2012年我国199．96亿平方米城镇住房的租金总额约为35 464．91亿元。与前述根据所有住房汇总所报告的不区分自有住房和市场租房的租金水平核算的住房租金总额相比较，这一数值要高出84%。我们在本文中以这一数值为城镇居民住房租金支出上限。

由于国家统计局只核算2012年居住类现金消费支出，未核算居住类消费支出，因此只能根据前两年的居住类消费支出估计2012年居住类消费支出。由表2可知，由于2011年农村居住类消费与城镇居住类消费分别比上年增长15%、13%，我们依此增长率计算出2012年总居住类消费为31 064亿元。

表2 2010－2012年我国住房消费情况

统计数据显示，2012年我国支出法GDP为534 744．5亿元，其中居民消费为198 536．8亿元［16］。当采取月租14．78元每平方米计算，同时加上水电燃料费及其他费用6 403．4亿元，2012年重估后我国城镇居民住房消费达41 868．31亿元，如果农村住房消费仍然采用原有数据，那么重估后总住房消费＝（重估后城镇住房消费＋农村住房消费），相应地，重估后的居民消费＝（居民消费＋重估后城镇住房消费－城镇住房消费），重估后的GDP＝（GDP＋重估后城镇住房消费－城镇住房消费），结果见表3。

表3 2012年重估后的住房消费和居民消费

由表3可知，按照月租14．78元／平方米计算，我国2012年城乡居民住房类支出会达到48 529．31亿元，按照月租8．02元／平方米计算，则我国2012年城乡居民住房类支出会达到32 308．55亿元，按不同的月租所计算的差额超过16 000亿元。那么重估后，居民消费率是否有明显提高呢？答案是否定的。表4展示了重估前后住房消费占GDP比例、住房消费占居民消费比例和居民消费占GDP比例。

由表4可知，在上限值下，重估后的城乡居民消费占GDP比例由37．1%升至39．1%，可见其提高的幅度并不显著。由此可以发现，即便考虑到城镇居民自有住房的虚拟租金消费支出，我国城乡居民消费在GDP中所占比例仍然相当之低。需要注意的是，重估后的住房消费虽然没有显著提高其占GDP比例和居民消费占GDP比例，却显著提高了其占居民消费的比例，由原来的15．7%升至22．5%。重估后的住房消费占GDP和占居民消费的比例与OECD国家的平均水平已经较为接近，因此，真正值得研究的是如何从整体上提高居民消费在GDP中的比重。

表4 2012年重估前和重估后的住房消费占比

赵奉军利用CFPS微观数据和相同方法估计2010年的城镇居民住房租金总额大约为1．9万亿～2．3万亿元［13］，这与本文估计的2012年的城镇居民住房租金总额大约1．9万亿～3．5万亿元存在差异。这可能主要缘于：2012年市场租房家庭样本为228个，远少于2010年家庭样本801个；2012年实际月租为14．78元／平方米，高于2010年的10．57元／平方米。2012年重估后住房消费占GDP比例、住房消费占居民消费比例、居民消费占GDP比例的提升幅度均要大于2010年，其中一个原因可能是2012年市场租金样本容量偏小，另一个原因可能是2011－2012年房价大幅提升。

四 我国服务消费和网络购物消费重估

（一）服务消费的重估

本文中的居民家庭年人均服务性消费＝（城镇居民家庭年人均服务性消费×我国城镇居民人数＋农村居民家庭年人均服务性消费×我国农村居民人数）／（我国城镇居民人数＋我国农村居民人数）。计算结果如表5所示，可见居民家庭年人均服务性消费呈现出逐年递增的态势，服务性消费总额也在不断上涨，但是服务消费水平仍然较低。尤其是农村居民家庭年人均服务性消费增长十分缓慢，这可能是因为农村基础设施建设比较缓慢，导致诸如医疗保健、文化娱乐等方面的服务性消费较为欠缺。

表5 2009－2012年我国居民家庭服务性消费

多年来，无论是城镇还是农村，服务性消费统计过程中漏统的现象都比较普遍，比如教育方面的补课费、金融保险方面的服务费等均未被完全计入相关统计数据当中去，这一定程度上造成了城乡居民家庭年人均服务性消费低估。考虑到我国对于第三产业增加值的统计比对于居民服务性消费的统计涵盖范围更广，为了修正这部分低估，本文选择使用第三产业增加值增速代替服务性消费增加值增速对居民服务消费重新进行估计。以前一年居民家庭年人均服务性消费为基数，使其以本年的第三产业增加值增速来变化，从而得到本年度居民家庭年人均服务性消费。新得到居民家庭年人均服务性消费与原居民家庭年人均服务性消费间存在一个变化值，通过以下公式则可计算出以第三产业增加值增速替换服务性消费增速后的新居民消费率：新居民消费率＝原居民消费率＋（居民消费水平变化值×我国居民总数）／GDP，结果如表6所示。可以看出，替换之后居民家庭年人均服务性消费水平均有上升，但是增长幅度仍然较小，2010－2012年的变化值分别仅为105元、309元和323元，居民消费率分别增至36．3%、37．6%和37．9%。主要原因是，虽然相比之下第三产业增加值的统计比居民服务性消费的统计更全面，但是就其本身而言仍然没有避免统计核算范围不完整、容易出现漏统和低估的现象。因此我们可以认为，真实服务性消费水平仍是高于本文估计值的，只不过受限于统计方法的不完善以及准确数据无法获得，导致我们无法进行更为准确的估算。

（二）网络购物消费的重估

网络零售以C2C、B2C为主，交易双方以互联网为媒介，借助互联网组织和传递信息，实现有形商品和无形商品的交易、消费。根据我国电子商务研究中心的监测数据，2014年网络零售市场交易规模占社会消费品零售总额的10．6%，2013年为8．0%，同比增长32．5%。我国电子商务研究中心预计，这一比例还将继续保持扩大态势。图1是2009－2014年我国网络零售市场交易规模增长趋势图，网络零售市场交易额由2009年的2 600亿元增长到2014年的28 211亿元。初步观察，网络零售市场交易规模以指数形式增长。

表6 2009－2012年以第三产业增加值增速替换服务性消费增速后的服务消费

2013年以前国家统计局未统计网络零售的数据，本文根据我国电子商务研究中心公布的数据将网络零售纳入居民消费中，因此重估后的居民消费＝（重估前的居民消费＋网络零售）。重估前后数据见表7。总体来看，重估后的居民消费率与重估前的居民消费率差别不大，但是重估前后居民消费率的差距随着时间延伸而扩大。主要的原因应该在于，我国网络零售用户数近年来持续大幅提升，网络零售交易额亦相应地大幅增加。因此，完善网络零售消费的统计以正确核算我国居民消费率显得越来越迫切。

五 我国企业购买与投资中的居民消费量重估

居民消费“企业化”“投资化”“公款化”等企业付费对个人社会化消费的替代导致了企业购买与投资中的居民消费量被漏统。具体来看，企业购买与投资中的个人消费主要包括了两个部分：一是接待及差旅费，二是公车私用费用。

研究表明，我国企业在账面上可查的接待费和差旅费开支平均占到了企业增加值的3%。我们可以根据资金流量表计算得到，企业部门增加值大约占全社会增加值的2／3，所以这笔开支约占GDP的2%。毫无疑问的是，这部分公款消费中的相当一部分原本属于居民私人消费。此外，除了前述账面上能够看到的公款消费开支，还有数量不菲的私人购物消费支出以发票到公司进行了报销，相关数据是难以甄别和准确掌握的。本文在比较保守的前提下假设，所有这类公款消费中应该计入居民实际消费的支出大致占官方公布GDP的2%，同时这些消费也应该作为被低估的居民实际收入加到GDP中。

图1 2009－2014年我国网络零售市场交易规模

在公车私用方面，本应属于居民消费的公车购置与使用成本并未被统计到居民消费中去，从而引起了我国居民消费率被低估。公车私用的费用主要分为两个部分：一是汽车的购置费用，二是汽车每年的运行维护费用。

表7 2009－2012年重估前后居民消费率比较（单位：亿元、%）

为了计算每年的汽车购置费用，我们需要计算每年新增公车的私用数量。统计年鉴中的民用汽车包括私人用车、政府用车、企业用车、农用汽车，本文将每年民用汽车增量减去私人汽车增量的部分看作是公车增量。公车私用无疑主要是对小微型载客汽车的使用，由于缺乏相关数据，本文姑且假设公车中的1／2是被私用的企业公车，那么每年新增企业公车私用数量＝（小微型载客民用汽车增量－小微型载客私人汽车增量）／2。我们进一步假设每辆汽车购置总费用为15万元，就能估算出每年新增公车中私用公车的购置价值，如表8所示。结果显示，2009－2011年新增公车的私用数量是逐年递增的，与此对应的每年的购置费用也同步上升；2012年新增公车的私用数量则略有回跌，低于之前三年的数值。

除了车辆的购置费用以外，企业还需负担私用公车每年的部分运行维护费用。统计年鉴记录了小微型载客民用汽车数量与小微型载客私人汽车数量，两者相减即可算出每年的公车存量。与之前一样，假设公车中有一半是被私用的企业公车，且每辆车每年运行费用为3万元，则可估算出每年私用公车所花费的总的运行费用，如表9所示。随着企业公车私用存量逐年上升，总的公车私用的运行费用也随之不断上涨，2012年达到了1 663．38亿元。把新增公车的私用价值和公车私用运行费用进行加和，即可得到公车私用消费支出总额的估算结果。结果显示，2009－2011年公车私用消费支出的总额基本呈逐年上升趋势，2012年稍有下降。但总的来说，公车私用消费在GDP中所占比重还是比较小的，甚至有逐年下降的趋势，这是因为近几年我国各行业发展迅猛，GDP攀升速度较快，高于了公车私用消费支出的增加速度。

表8 2009－2012年企业公车私用的价值和总运行费用估算

再将公款接待与差旅费计算进来，所得估算结果如表10所示。由于这部分公款消费支出是已经计入了GDP的，只不过之前是被算入了政府与企业消费，现在我们把这部分重新算进居民消费，因此这部分消费占GDP的比例即是重估后居民消费率的增加值。结果显示，在将企业购买与投资中的居民消费考虑进去后，居民消费率的重估结果增加了2．41%，不过所占比例并不大。但是考虑到本文在每辆汽车的购置费用和每辆汽车每年运行费用上的估计值偏向保守，且企业购买与投资中的居民消费本身就是一个难以统计的灰色数字，则这部分的实际值很可能仍是高于我们的重估值的。

表9 2009－2012年公车私用消费支出总额

表10 2009－2012年企业购买与投资中的居民消费

六 我国居民消费率和最终消费率的重估情况汇总

表11是重估前后我国居民消费率和最终消费率的汇总情况，需要特别说明的是，企业购买与投资算作居民消费的部分，虽然增加了居民消费，但未增加政府与企业消费和GDP。因此，重估后的居民消费＝（重估前的居民消费＋住房消费增加额＋网络零售额＋服务消费增加额＋企业购买与投资消费化增加额）；重估后的最终消费＝（重估前的最终消费＋住房消费增加额＋网络零售额＋服务消费增加额）；重估后GDP＝（重估前的GDP＋住房消费增加额＋网络零售额＋服务消费增加额）。

由图2可知，重估后我国2012年的居民消费率由37．1%上升到43．2%，但与OECD国家比较，仍有较大差距，我国居民消费率比主要发达国家低了10%以上。而根据钱纳里等的研究结论，处在工业化进程中的初期、中期和末期的国家，其居民消费率有一个大致的标准值，分别为71%、65%和59%［19］。我国正处在工业化中后期，可以认为居民消费率较之标准值也低了十几个百分点。

表11 2012年我国居民消费率与最终消费率重估前后情况汇总

相应地，重估后的2012年最终消费率由50．8%上升到53．8%，但与OECD国家平均70%以上的最终消费率比较，我国的最终消费率大致有15%的差距。而钱纳里等的多国模型中的最终消费率标准值，处于工业化初期、中期和末期的国家分别为85%、80%和77%［19］，处于工业化中后期的我国最终消费率差距更为显著。

图2 2010年部分OECD国家的居民消费率

七 结论与建议

传统的核算方法低估了我国居民的住房消费、服务消费、网络购物消费、企业购买和投资中的居民消费量等。本文首次综合利用和比对“中国家庭追踪调查（CFPS）”“中国国家统计局城镇住户调查（UHS）”等微观数据库以及《中国统计年鉴》、地市县级宏观总量数据等宏观数据，分别详细实证测度和重新估算了我国城镇住房消费、服务消费、网络购物消费、企业购买与投资中的居民消费量，在此基础上重新估算了我国真实居民消费率和最终消费率。经过重估后，2012年我国居民消费率从37．1%增至43．2%，最终消费率从50．8%增至53．8%，水平仍然偏低，与OECD国家情况和钱纳里标准值比较差距较大。

我国要改变最终消费率长期偏低的问题需要多管齐下，但完善居民消费核算统计制度对准确衡量我国居民消费率具有重要作用。我们认为，进一步改革、完善我国的居民消费核算统计制度，要大力调整与改革消费统计调查指标体系；要大力整合统计调查力量，理顺各种统计调查组织之间的关系；要充分发挥各种统计调查方法的长处，大力解决各种统计调查活动相互脱节的问题；要完善网上零售、服务消费统计调查方法体系，关注未被观测的其他经济估算；要建立统计调查数据质量检测评价系统等。

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［19］H·钱纳里，等．工业化和经济增长的比较研究［M］．上海：上海三联书店，上海人民出版社，1995．72－75．

A Re－estimation of Chinese Residents Consumption Rate

HE Yun1，BI Bo2，ZHANG Zhe2
（1．School of Business，Hunan Normal University，Changsha 410081，China；2．School of Economics，Southwestern University of Finance and Economics，Chengdu 611130，China）

This paper mainly analyzed four reasons of official statistics underestimation，and re－estimated the residents consumption rate．First of all，this paper re－estimated the housing consumption of urban residents through the equivalent rent method with CFPS and UHS data．Then，the paper re－estimated the residents service consumption by the third industrial added value growth，which replaced service consumption added value growth．Besides，network consumption was also included by residents consumption．Finally，the paper estimated personal consumption of the widely popular company account，and re－estimated residents consumption expenditure by disposable income of household sector in flow of fund statement．The results showed that Chinese residents consumption rate rose to 43．2%from 37．1%，and final consumption rate rose to 53．8%from 50．8%accordingly．It was undeniable to say that the re－estimation of residents consumption and the final consumption rate were still low，and would not be able to change the reality of inadequacy of residents consumption．

system of national accounts；residents consumption rate；housing consumption；re－estimation

F014．5

A

1008—1763（2017）02—0082—08

2016－10－10

国家社科基金重大项目：促进消费持续增长的长期政策和长效机制研究（12＆ZD050）

何 昀（1972—），男，湖南衡阳人，湖南师范大学商学院副教授，博士。研究方向：消费经济。