网络购物促进了我国家庭的消费吗
2017-12-25秦芳吴雨魏昭
秦芳+吴雨+魏昭
摘要:利用2015年中国家庭金融调查微观数据,本文实证研究了网络购物对家庭消费的影响。研究发现,网络购物会促进家庭总消费,降低家庭储蓄率。按购物途径将家庭消费分为线上消费与线下消费,研究结果表明网络购物对线下消费存在一定的挤出效应;从家庭群体来看,对于富裕家庭,网络购物的消费促进作用更大,对线下消费的挤出效应较小。对家庭网络购物动机进行分析发现,随着收入和资产的增加,家庭更可能因为便利性和商品服务的多样性而选择网络购物。由此可见,网络购物对家庭总消费水平的提升,更多地是通过降低信息搜寻成本和扩大消费市场供给从而促进消费升级实现的。本文研究为利用“互联网+”扩大内需、促进消费升级提供了经验证据。
关键词:网络购物;总消费;储蓄率;线下消费;挤出效应
文献标识码:A文章编号:100228482017(06)010411
一、 引言
“新常态”下,出口和投资对我国经济增长的边际贡献呈递减趋势,消费正逐渐成为拉动经济增长的动力。统计局数据显示,我国最终消费对GDP的贡献率已经由2011年的516%上升至2015年的664%。2015年《国务院关于积极发挥新消费引领作用加快培育形成新供给新动力的指导意见》指出,“发挥新消费引领作用是加快推动产业转型升级、实现经济提质增效的重要途径;是畅通经济良性循环体系、构建稳定增长长效机制的必然选择”,明确了消费在完善供给侧改革,促进经济持续健康发展中的重要作用。
随着互联网技术的发展和普及,我国电子商务迅猛发展。与历史数据比较,从2008年到2015年,我国网络零售交易额由013万亿元上涨到388万亿元,占社会消费品零售总额的比重从12%上涨到129%①,已成为世界上最大的网络零售市场(见图1)。截止到2015年12月,我国网络购物用户规模已达到413亿②。那么,电子商务的兴起对微观家庭产生了什么样的影响呢?具体而言,规模庞大的网络零售是否会刺激家庭消费?作为线下购物的替代渠道,网络购物支出与线下购物是替代还是互补关系?迄今为止,鲜有研究对此进行过深入和严谨的分析。对该问题的深入思考,不仅有助于从微观层面理解网络零售对家庭消费行为的影响,而且可以为相关政策的制定和完善提供依据。本文将基于中国家庭金融调查微观数据对此进行研究。
网络零售主要通过降低信息不对称,扩大消费市场供给影响家庭消费购买决策,这主要体现在以下两个方面。第一,信息搜寻成本降低。根据交易成本理论,高昂的交易成本有可能减少或消除本来有利的交易。而随着互联网技术的兴起,消费者可以通过购物网站搜寻商品和比对价格,这会降低信息搜寻成本,提高信息匹配质量[12],再加上完善的支付和配送服务,从而促进家庭消费。第二,供给市场的改善。已有研究表明,商品种类和价格水平与市场规模有关。市场规模越大,商品种类越丰富,价格水平越低[34]。而小规模市场实体零售服务相对缺乏,商品可得性较差,家庭的消费选择往往面临更多的约束[5]。阿里研究院报告指出我国零售业发展存在巨大的区域差异,西部地区人均批发零售营业面积只有东部地区的1/3到1/4①,中西部地区商业设施的欠缺制约了居民消费需求的释放。而网络零售消除地理空间上的限制,可以提供价格更便宜②[6],种类更丰富的商品[7]。因此,这会释放家庭消费需求,促进家庭消费支出。
网络购物是否会促进我国家庭的消费?如果确实存在,其作用机制是什么?为了回答上述问题,本文基于2015年中国家庭金融调查微观数据(CHFS),探讨了网络购物对家庭消费的影响,同时分析了网络购物与线下消费的关系,并在此基础上考察了网络购物对不同收入水平家庭消费的异质性影响及其作用机制。研究发现,网络购物会促进家庭总消费,降低家庭储蓄率。按购物途径将家庭消费分为线上与线下消费,研究结果表明网络购物对线下消费存在一定的挤出效应;从家庭群体来看,网络购物对富裕家庭消费促进作用更大,而对线下消费的挤出效应更小。对家庭网络购物动机进行分析发现,随着收入和资产的增加,家庭选择网络购物的原因更多是基于网络购物的便利性和商品服务的多样性。由此可见,网络购物对家庭总消费水平的提升,更多地是通过降低信息搜寻成本和扩大消费市场供给从而促进消费升级来实现的。
本文与当前文献的主要区别是:第一,运用家庭微观调查数据研究网络购物对中国居民家庭消费的影响。第二,探討了网络购物对线下消费的影响。第三,本文探讨了网络购物对居民消费的异质性影响及其作用机制,补充和完善了已有文献。本文后续结构安排如下:第二部分回顾影响家庭消费支出的相关文献;第三部分对文章使用数据和变量进行介绍和说明;第四部分实证分析研究网络购物对家庭消费支出的影响,探讨网络购物对家庭消费的异质性影响及其作用机制;第五部分是稳健性检验;第六部分对文章进行总结。二、 文献综述
关于家庭消费的研究,可以分为两类。一类是研究家庭消费支出的影响因素,主要集中在以下几个方面。首先,家庭财富对居民消费的影响。李涛和陈斌开[8]基于城镇家庭数据,考察家庭固定资产对消费支出的影响,认为住房价格上涨并不会提高我国居民消费率。其次,家庭人口特征与储蓄率的关系。根据生命周期理论[10],居民储蓄率和年龄呈倒U形关系。而中国家庭储蓄率与户主年龄呈现U形关系,即老年人和年轻人的储蓄率更高[11]。再次,户籍制度与居民消费。陈斌开[12]等发现户籍制度是制约居民消费的重要因素,城镇移民的边际消费倾向低于居民。张勋[25]等在二元经济框架下,从理论上分析了家庭的消费储蓄决策,也发现农民工的边际储蓄倾向更低。最后,社会网络对家庭消费的影响。易行健[13]等基于“中国农村金融调查”数据,考察家庭社会网络对农户储蓄行为的影响,发现社会关系越广泛,农户储蓄率越低。
另外一类主要是关注中国家庭高储蓄率的成因。这类文献较为丰富,从不同角度进行讨论,并提
①数据源自阿里研究院“互联网+”研究报告。endprint
②麦肯锡《中国网络零售革命:线上购物助推经济增长》指出网上价格平均比线下价格低6%~16%。出众多解释。第一种解释以生命周期理论为基础[14],认为劳动力人口比例上升将提高居民储蓄率。第二种解释以流动性约束理论为基础,认为中国金融市场不发达导致家庭面临流动性约束,降低了我国居民消费率[15]。第三种解释主要基于预防性储蓄理论,认为我国养老、医疗、教育和住房体系改革提高了居民收入和支出的不确定性,同时,劳动力市场上的失业风险也有所增加,增强了居民预防性储蓄动机,导致居民储蓄率的上升[16]。Chamon and Prasad[17]发现住房可能是城镇居民储蓄率最重要的影响因素之一。陈斌开和杨汝岱[18]指出住房价格上涨使得居民不得不“为买房而储蓄”,从而提高居民储蓄率。第四种解释涉及文化、习惯、家庭偏好等方面因素[19]。第五种解释从收入分配视角研究了居民消费下降的原因,认为居民收入差距扩大是消费不足的重要原因[20]等。此外,Wei and Zhang[21]提出了竞争性储蓄假说,他们发现,由于中国男孩所占比重越来越高,使得家庭为提高男孩在婚姻市场上的竞争力而进行更多储蓄。
以现有文献为基础,本文对网络购物和家庭消费支出的关系进行探讨。网络零售通过降低信息搜寻成本,改善零售市场商品供给,从而影响家庭消费决策。一方面,购物搜索能使消费者获得更多的卖方和产品信息,更容易比较价格,从而提高网上购物的效率[12]。Kim and Lennon[9]研究指出,消费者获得的信息越丰富,认知风险就越低,购物意愿就越高。同时,消费者通过网络可以快速筛选高性价比的商品,而价格越便宜消费者越容易产生购物冲动[2223]。另一方面,网络零售提供的商品种类更丰富,消费者购物不再受到地理空间的限制。特别是消费市场发展较为落后的地区,由于存在较高的信息搜寻成本和交通成本,购物往往被限制在局部地区,消费者需求难以满足。而通过网络购物,消费者可以购买当地市场不提供的商品,这会释放消费需求。总之,网络零售提高了购物的便利性,而购物便利化会刺激消费者购买支出[22]。
综上所述,尽管关于家庭消费的研究较多,但是从信息搜寻和市场供给角度进行的研究较少,尤其在国内还缺少相关的探讨。所以,本文基于此,从网络购物视角研究了其对家庭消费的影响。本文的研究是对已有文献的重要补充和完善,接下来将采用计量模型进行深入分析。三、 数据及变量说明
(一)数据来源
本文使用的数据来自西南财经大学2015年在全国范围内开展的中国家庭金融调查项目(CHFS)。该调查采用三阶段分层抽样的方法,样本分布于全国29个省(自治区,直辖市)、363个县(区,市)、1439个村(居)委会,共获得3万多户家庭微观数据,样本在全国,省和副省级城市具有代表性。中国家庭金融调查主要采集了家庭人口统计特征,收入与消费、资产与负债、保险与保障方面的微观信息。其中,消费包含家庭食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐服务、其他商品和服务等8类,全面反映了家庭消费支出的基本状况。在2015年调查中,还重点询问了家庭的网络购物情况,这为本文的研究提供了重要的数据支撑。
(二)家庭网络购物现状描述
中国家庭金融调查详细询问了每个家庭网络购物情况,包含网络购物商品种类,网络购物支出,网络购物原因以及网络购物对家庭消费影响的主观感受。如果受访者对问题“上个月,您家是否有过网上购物的经历?”选择“是”,则认为该家庭有网络购物经历。表1给出了我国家庭网络购物参与情况。总体而言,我国约有302%的家庭有网络购物经历。同时,网络购物参与率城乡差异较大。约有384%的城镇家庭有网络购物的经历,在农村这一比重只有74%,这说明农村网络零售市场发展较为落后。(三)变量介绍
1.家庭消费率
本文的目的在于分析网络购物对家庭消费支出的影响。家庭消费率是本文关心的被解释变量。根据张勋[25]等以及陈斌开和杨汝岱[18]等的研究方法,家庭消费率定义为家庭消费性支出占总收入比重。家庭消费性支出包含食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐服务、其他商品和服务等8类消费支出。家庭总收入包含家庭工资性收入,生产经营性收入,财产性收入和转移性收入。此外,参照白重恩[24]等研究,本文还采用总消费对数值考虑到相关变量存在零值和极小值的可能性,我们取对数的方法为:lnX=ln(1+X),X为相应的变量,包括家庭总消费、总收入、净资产和网络购物支出等。衡量家庭消费支出。表3网络购物对家庭总消费支出的影响(主观感受)显著增加增加一些基本没有影响减少一些显著减少0%~20%收入组40%164%716%75%05%20%~40%收入组41%237%657%57%07%40%~60%收入组68%257%629%45%02%60%~80%收入组68%265%633%31%03%80%~100%收入组99%284%587%28%02%全样本75%263%621%37%03%
2.网络购物
本文关注的解释变量是家庭网络购物。如果受访者对问题“上個月,您家是否有过网上购物的经历?”选择“是”,则认为该家庭有网络购物行为。此外,2013年中国家庭金融调查询问的是“去年,您家是否有过网上购物的经历?”。为避免误差,文中还采用2013年数据进行稳健性检验。
3.控制变量
参考现有文献详见李涛等[8],陈斌开和杨如岱[18],何兴强和史卫[26]等文章。,在实证分析中,我们还控制了影响家庭消费支出的其他因素,包含:家庭收入水平、资产、户主年龄、户籍、教育水平、性别、婚姻状况、家庭成员健康状况、家庭劳动人口平均年龄、劳动人口平均教育年限、工作人口数以及家庭规模等。
根据收入和生命周期理论,家庭财富是影响家庭消费的主要原因。文中采用家庭总收入的对数和家庭净资产的对数衡量家庭财富。已有文献认为,人口特征因素,如户主年龄、户籍、教育水平、性别、婚姻状况、家庭健康状况和家庭结构特征等的差异会对家庭消费产生影响。文中控制了户主年龄,教育年限问卷中文化程度的选项为“没上过学”、“小学”、“初中”、“高中”、“中专/职高”、“大专/高职”、“大学本科”、“硕士研究生”、“博士研究生”,分别折算为教育年限0、6、9、12、12、15、16、19、22。。设定户主户籍虚拟变量,1为农业户籍,0为非农户籍;户主性别虚拟变量,1为男性,0为女性;户主婚姻状况虚拟变量,1为已婚,0为未婚。健康状况问卷中判断健康状况的题为:与同龄人相比,现在的健康状况如何?1、非常好;2、好;3、一般;4、不好;5、非常不好。选1或2视为健康状况好,该虚拟变量为1,否则为0。采用家庭健康人口比重衡量。家庭结构特征包含家庭劳动人口平均年龄,劳动人口平均教育年限,工作人口数以及家庭规模。家庭规模采用家庭人口数量衡量。为了控制家庭所在市(区、县)的社会、经济、文化因素对其消费的影响,我们引人了城市虚拟变量。endprint
四、 估计结果
基于以上数据和变量,本部分重点研究网络购物对家庭消费支出的影响,并考察网络购物对家庭消费的异质性影响及其作用机制。为检验网络购物与家庭消费支出的关系,本文构建如下实证模型:
y=α+β1OnLine+β2X+ε(1)
公式(1)中,y表示家庭消费支出,我们用消费率和总消费对数值衡量,其中消费率定义为家庭消费性支出占总收入的比重。OnLine为关注变量,是家庭是否有网络购物经历的虚拟变量,若家庭有网络购物经历,该变量取值为1;否则取值为0。X为影响居民消费的一系列控制变量,包含家庭收入水平、资产、户主年龄、户籍、教育水平、性别、婚姻状况、家庭成员健康状况、家庭劳动人口平均年龄、劳动人口平均教育年限、工作人口数以及家庭规模。此外,为了剔除城市固定效应的影响,在估计中我们控制了城市虚拟变量,ε为误差项。
(一)网络购物与家庭消费
本文主要从总消费和线下消费支出两方面分析网络购物对家庭消费行为的影响。其中,线下消费支出定义为总消费扣除网络购物消费支出的部分。
1.网络购物与总消费
表5给出了网络购物对家庭总消费支出影响的估计结果。其中第(1)列采用家庭消费率作为被解释变量;第(2)列采用家庭总消费的对数值作为被解释变量。
首先,对关注变量进行分析。在控制了家庭财富和人口结构特征后,第(1)列中,采用消费率衡量家庭消费支出,我们发现,网络购物对家庭消费率有显著的正向影响,网络购物系数为0094,在1%的水平上显著,即网络购物家庭消费率比没有网络购物家庭高94个百分点。这表明,网络购物有利于促进家庭消费。第(2)列中,采用总消费的对数值衡量家庭消费支出,网络购物系数为0193,在1%水平上显著,进一步表明网络购物刺激了家庭总消费支出。
接下来,分析其他控制变量对家庭消费支出的影响。以第(1)列报告估计结果为主,家庭收入估计系数为-0317,在1%水平上显著,说明家庭收入越高,消费率越低①,与甘犁等发现类似。家庭净资产系数为正,在1%的水平上显著。意味着资产越多,家庭消费率越高,这与生命周期理论相一致[10],即居民的最优选择是将家庭资产“平滑”地分配到各期消费中去,因此家庭资产越多,居民生命周期各个阶段的消费水平越高。户主年龄对家庭消费率存在显著正向影响,户主年龄平方对消费率影响存在负向影响,即家庭消费率与户主年龄呈现出倒U型关系,与李蕾和吴斌珍[11]发现类似。李蕾和吴斌珍[11]发现“共同居住”是该现象产生的重要原因,认为在生活成本高昂、养老体系不完善的情况下,高消费率的年轻人(老年人)倾向于选择与他们的中年父母(子女)居住在一起,这不仅提高了中年户主家庭的消费率,还拉低了其余独立居住的青年户主家庭和老年户主家庭的平均消费率,进而使得家庭消费率与户主年龄呈现倒U型关系。已婚户主的家庭消费率较高。家庭劳动人口的平均年龄越大,家庭消费率越高。家庭劳动人口平均教育年限对消费率影响显著为正,一个可能的原因是平均受教育程度越高的家庭收入越稳定,预防性储蓄倾向越低,因此家庭消费率越高。家庭工作人口数对家庭消费支出有显著正向影响,与标准生命周期理论相符。家庭规模越大,消费率越高,这与易行健[13]等发现一致。户主是农业户籍的家庭消费率更低。农村地区家庭消费率显著低于城市家庭。
2.网络购物与线下消费
上述分析结果表明,网络购物对家庭总消费有显著的促进作用。那么,网络购物对家庭线下购物影响如何?从常识性的认知来看,网络购物对线下消费存在替代效应,但是还缺乏严谨的统计检验。接下来,本文将进一步探讨网络购物对家庭线下消费支出的影响,回归结果如表6所示。
表6中第(1)列采用线下消费支出占总收入比重作为被解释变量。其中,网络购物系数为-0015,在5%水平上显著,这表明网络购物降低了家庭线下消费支出占总收入的比重。第(2)列采用线下消费支出的对数值作为被解释变量,从估计结果来看,网络购物对线下消费额的影响同样为负,但并不显著。
通过以上分析,网络购物会促进家庭的总消费水平(消费率),但会对线下消费造成一定替代和挤出效应,但这种替代效应是非完全的。因而,网络购物总体上促进了我国消费水平的提升。
(二)网络购物对家庭消费的异质性影响及机制分析
为了进一步厘清网络购物对消费的促进作用,接下来本文尝试对其机制进行分析。中国长期是一个高储蓄的国家,相对而言富裕家庭的消费倾向更低,而富裕家庭的低消费是我国家庭高储蓄的重要原因。因而,通过比较网络购物对不同收入(财富)群体消费的影响差异,可以更好地理解网络购物对
促进消费的影响机制。
1.不同收入水平家庭影响差异
甘犁[28]等指出,富裕家庭储蓄率高于低收入家庭,收入不平等是我国高储蓄率的成因。金烨[20]等和陈斌开[27]研究也发现收入差距扩大是我国居民消费率不足的原因。那么,网络购物对不同收入水平家庭消费促进作用是否存在显著差异?为此,在估计中加入了高收入家庭与网络购物虚拟变量的交互项,以考察网络购物对消费影响在不同收入水平家庭间的差异性。其中,高收入家庭定义为收入高于均值的家庭,即家庭收入高于平均收入水平在实证分析中,我们还把高收入家庭定义为收入前30%的家庭,所得结论一致。,则取值为1,否則为0,估计结果如表7所示。表7中第(1)列和第(3)列给出的是家庭总消费的估计结果;第(2)列和第(4)列给出的是家庭线下消费支出的估计结果。
表7第(1)列中,高收入虚拟变量的系数显著为负,说明高收入家庭消费率低于低收入家庭。网络购物与高收入家庭交互项系数为0036,在1%水平上显著。这表明,相对于低收入家庭,网络购物对高收入家庭消费的刺激效果更强。第(3)列,以总消费对数值作为被解释变量,网络购物与高收入家庭交互项系数为负,但不显著。可见,网络购物对高收入家庭的消费促进效果更显著。endprint
表9中的第(1)和(2)是網络购物对家庭总消费支出的影响,被解释变量分别为消费率和总消费的对数值。网络购物系数为正,均在1%水平显著。估计系数的方向与前文一致,且在统计上都非常显著,再次说明网络购物确实有利于促进家庭消费。因此,前文的估计结果是稳健的。表9中的第(3)和(4)列检验网络购物对线下消费支出的影响,被解释变量分别为线下消费占总收入的比重和线下消费支出的对数值。网络购物系数均不显著。回归结果进一步支持了网络购物促进家庭总消费支出的结论。
六、 结论
居民消费不足已成为阻碍中国经济持续健康发展的最重要因素之一,扩大内需促进消费已成为研究者和政策制定者关注的核心问题。随着电子商务的迅猛发展,网络零售会对家庭消费行为产生怎样影响?基于2015年中国家庭金融调查微观数据,本文从微观层面上实证研究了网络购物对家庭消费的影响。研究发现,网络购物会促进家庭总消费,降低家庭储蓄率。按购物途径将家庭消费分为线上消费与线下消费,研究结果表明网络购物对线下消费存在一定的挤出效应;从家庭群体来看,网络购物对富裕家庭消费促进作用更大,对富裕家庭线下消费的挤出效应较小。对家庭网络购物动机进行分析发现,随着收入和资产的增加,家庭选择网络购物更多基于网络购物的便利性和商品服务的多样性。采用2013年中国家庭金融调查数据和倾向匹配得分方法,估计结果进一步表明网络购物对家庭总消费存在显著促进作用。
本文研究为利用“互联网+”扩大内需、促进家庭消费提供了经验证据。网络零售对高收入家庭消费促进效果更明显。甘犁等[28]指出我国高储蓄率主要源于高收入家庭,收入最高的前10%的家庭,储蓄率约为606%,储蓄金额占当年总储蓄的749%。高收入家庭通过网络购物可以购买到质量更好甚至定制化的商品,增加了家庭的消费支出,这有利于降低我国居民储蓄率。低收入家庭因为价格便宜而网络购物,对提高消费者福利有积极的作用。
总之,本文在验证传统解释因素的同时,检验了网络购物对家庭消费支出的影响。本文研究结果表明,随着电子商务的发展,家庭通过网络购物,提高购物便利性,获得丰富而且价格便宜的商品,促进家庭消费支出,对改善民生有积极作用。这有利于释放消费需求,提高家庭效用水平,增进整个社会的福利。从宏观的角度看,网络购物通过扩大国内的消费需求,有利于降低居民储蓄率,客观上对加快我国向消费性经济体转型,推动经济增长有积极影响。
当然,本文的研究也存在一定的局限性。网络购物对线下消费支出的影响以及成因,需要进一步深入分析。网络购物有可能改变家庭的线下消费结构,家庭衣服鞋帽以及日用品的网络购物行为有可能挤出线下的消费支出,这会影响和淘汰落后的线下零售实体店。同时,会促进一体化的综合购物商场的出现。这需要更加翔实的数据支持,也是我们进一步研究的方向。参考文献:
[1]Kroft K, Pope D G. Does online search crowd out traditional search and improve matching efficiency? Evidence from Craigslist [C]∥Vancouver School of Economics, 2012: 259303.
[2]Ellison G, Ellison S F. Match quality, search, and the internet market for used books [R]. Massachusetts Institute of Technology, 2014.
[3]Handbury J, Weinstein D E. Goods prices and availability in cities [J]. The Review of Economic Studies, 2014, 82(1): 258296.
[4]Krugman P. Geography and trade [M]. MIT press, 1991.
[5]Broda C, Weinstein D E. Globalization and the gains from variety [J]. The Quarterly Journal of Economics, 2006, 121(2): 541585.
[6]Brown J R, Goolsbee A. Does the internet make markets more competitive? Evidence from the life insurance industry [J]. Journal of Political Economy, 2002, 110(3): 481507.
[7]Brynjolfsson E, Hu Y, Smith M D. Consumer surplus in the digital economy: Estimating the value of increased product variety at online booksellers [J]. Management Science, 2003, 49(11): 15801596.
[8]李涛, 陈斌开. 家庭固定资产、财富效应与居民消费: 来自中国城镇家庭的经验证据 [J]. 经济研究, 2014(3): 6275.
[9]Kim M, Lennon S J. Television shopping for apparel in the United States: Effects of perceived amount of information on perceived risks and purchase intentions [J]. Family and Consumer Sciences Research Journal, 2000, 28(3): 301331.endprint
[10]Ando A, Modigliani F. The “life cycle” hypothesis of saving: Aggregate implications and tests [J]. The American economic review, 1963, 53(1): 5584.
[11]李蕾, 吴斌珍. 家庭结构与储蓄率U型之谜 [J]. 经济研究, 2014(S1): 4454.
[12]陈斌开, 陆铭, 钟宁桦. 户籍制约下的居民消费 [J]. 经济研究, 2010(S1): 6271.
[13]易行健, 张波, 杨汝岱, 等. 家庭社会网络与农户储蓄行为: 基于中国农村的实证研究 [J]. 管理世界, 2012(5): 4351.
[14]Modigliani F, Cao S L. The Chinese saving puzzle and the lifecycle hypothesis [J]. Journal of Economic Literature, 2004, 42(1): 145170.
[15]Aziz J, Cui Li. Explaining Chinas low consumption: the neglected role of household income [R]. IMF Working Paper No. 181, 2007.
[16]Meng Xin. Unemployment, consumption smoothing, and precautionary saving in urban China [J]. Journal of Comparative Economics, 2003, 31(3): 465485.
[17]Chamon M D, Prasad E S. Why are saving rates of urban households in China rising? [J]. American Economic Journal: Macroeconomics, 2010, 2(1): 93130.
[18]陈斌开, 杨汝岱. 土地供给、住房价格与中国城镇居民储蓄 [J]. 经济研究, 2013(1): 110122.
[19]杭斌. 习惯形成下的农户缓冲储备行为 [J]. 经济研究, 2009(1): 96105.
[20]金烨, 李宏彬, 吴斌珍. 收入差距与社会地位寻求: 一个高储蓄率的原因 [J]. 经济学(季刊), 2011, 10(2): 887912.
[21]Wei Shangjin, Zhang Xiaobo. The competitive saving motive: Evidence from rising sex ratios and savings rates in China [J]. Journal of Political Economy, 2011, 119(3): 511564.
[22]Stern H. The significance of impulse buying today [J]. The Journal of Marketing, 1962: 5962.
[23]Zhou Lianxi, Wong A. Consumer impulse buying and instore stimuli in Chinese supermarkets [J]. Journal of International Consumer Marketing, 2004, 16(2): 3753.
[24]白重恩, 李宏彬, 吴斌珍. 医疗保险与消费: 来自新型农村合作医疗的证据 [J]. 经济研究, 2012(2): 4153.
[25]张勋, 刘晓, 樊纲. 农业劳动力转移与家户储蓄率上升 [J]. 经济研究, 2014(4): 130142.
[26]何兴强, 史卫. 健康風险与城镇居民家庭消费 [J]. 经济研究, 2014(5): 3448.
[27]陈斌开. 收入分配与中国居民消费——理论和基于中国的实证研究 [J]. 南开经济研究, 2012(1): 3551.
[28]甘犁, 尹志超, 贾男, 徐舒, 马双. 中国家庭金融调查报告 [M]. 成都: 西南财经大学出版社, 2012.
责任编辑、 校对: 郑雅妮endprint