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2004-2012年我国城镇居民消费结构变动分析
——基于ELES模型的实证研究

2018-03-10陈蔓玲

北方经贸 2018年2期
关键词:消费结构城镇居民变动

陈蔓玲

(湖南师范大学,长沙410012)

一、引言

消费结构研究是经济结构研究中的重要模块,居民消费结构可以从侧面体现出居民的消费水平,反映出居民的消费需求以及消费需求的满足程度。在当前我国社会主义市场经济不断发展与城镇化进程不断加快的背景下,研究我国城镇居民消费结构的变动情况,分析其变动原因,探讨其发展趋势,这对于促进消费水平的提高,优化升级消费结构具有重要意义。

二、文献综述

关于居民消费结构变动的研究已有很多,而且多数国内研究者是基于ELES模型或AIDS模型对居民消费结构变动进行分析,尤其当模型各变量呈线性关系时,ELES模型是首选。黄志建和李传志利用山西省1994年截面数据,基于ELES模型分析山西城镇居民消费结构的变动情况。臧旭恒和张治军利用1998-2001年山东城镇居民可支配收入及各项消费支出数据对山东城镇居民的消费结构变动进行了分析,但是在做实证分析时只是简单的将四年数据进行“平均”,未建立各年截面ELES模型进行比较分析。黄赜琳和刘社建利用2003-2005年上海市城镇居民人均收入与各项消费支出数据,分别建立各年的ELES模型,比较分析上海市城镇居民消费结构在这三年间的变动特征,认为交通通讯是近年来刺激消费的关键商品。何先平等利用1997-2006年全国分省数据分析我国居民消费结构的变动情况。赵卫亚将ELES模型推广到双效应面

从(1)式可看出,消费者在满足基本消费支出piri后,再按照边际消费倾向βi的比例将剩余收入板ELES模型,并分年度分析2002-2012年我国城镇居民消费结构的变动情况。

由以往的研究可以发现,大多数研究是基于截面数据利用ELES模型进行消费结构变动的实证分析,并且有些研究虽然利用的是面板数据,但未分年度比较各年的消费结构变动情况。在基于全国的角度分析消费结构变动时,大多数研究是运用全国分省数据,较少研究运用我国城镇居民按收入分组数据。笔者认为按收入分组数据的实证结果可以为扶贫工作提供相关信息,以了解最低、低收入户组城镇居民基本需求尚未满足但又有消费需求的领域。本文将运用《中国统计年鉴》中按收入分组的数据逐年进行估计,能够更清楚地从实证结果中看出2004-2012年我国城镇居民消费结构的变动情况。

三、ELES模型的基本介绍

ELES模型是Luich于1973年在LES模型的基础之上提出的,其基本形式为:用于消费商品i,piqi表示消费者对第i种商品的实际消费支出。[3]

令 Vi=piqi,(1)式可写成

对(4)式进行OLS估计可得参数ki和βi的估计值,进一步地可估计出基本消费支出、需求收入弹性、自价格弹性。

四、对我国城镇居民消费结构的实证分析

(一)数据来源

基本消费支出为:

2013年前国家统计局对城镇居民收支数据的采集是通过城镇住户抽样调查,而2013年及2013年后是通过城乡一体化住户收支与生活状况调查。基于此,本文选取《中国统计年鉴》2004-2012年按收入分组的城镇居民家庭人均可支配收入和各项人均消费支出数据。

(二)模型估计与分析

运用2004-2012年各年按收入分组的截面数据为基础进行估计,以公式(4)所示计量模型进行估计。本文模型估计均用Eviews6.0完成。

表1 2004-2012年历年边际消费倾向

1.边际消费倾向分析

由表1可知2004-2012年我国城镇居民总边际消费倾向趋于下降;从各项消费支出来看,呈明显下降趋势的是食品、医疗保健、教育文化娱乐服务、居住;呈比较稳定状态的是衣着、家庭设备用品及服务;呈上升趋势的是交通通信、杂项商品和服务。这些变化特征表明随着收入水平提高,居民对食品的需求已开始由解决温饱向追求质量转变。而衣着、家庭设备用品及服务是居民维持其生活要满足的基本生存需要,因此比较稳定。随着我国交通运输、现代通信技术、旅游服务、互联网技术等快速发展以及收入水平的提高,大大促进了我国城镇居民对交通通信及杂项商品和服务的消费。而当前一线城市“炒房热”以及各城市住房价格普遍上涨的现象,加上大多数居民传统的买房自住的消费观念都使得我国城镇居民倾向于增加储蓄用于购置房产以自住或保值增值,使得居住消费的边际消费倾向呈下降趋势。

表2 2004-2012年我国城镇居民各项消费的基本消费支出 单位:元

2.基本消费支出分析

从表2可知,2004-2012年我国城镇居民的基本消费支出呈上升趋势,但其在实际消费支出中的比重却在下降,这表明城镇居民的消费支出中用于满足其基本需求的比重在下降,而用于提高其生活质量的比重在上升。并且各项基本消费支出的增长速度不同,家庭设备用品及服务、医疗保健、衣着、居住的基本消费支出增长较快,但结合边际消费倾向分析可知医疗保健和居住的追加消费却趋于下降。根据2004年及2012年《中国统计年鉴》数据,2004年最低、低收入户人均消费支出分别为2855.2元、3942.2元,说明2004年最低收入户基本需求还未得到满足,但低收入户已达到基本消费支出水平。但2012年最低收入户人均消费支出为7301.4元,已经超过总基本消费支出。从各项消费来看,2012年最低收入户的食品、衣着、医疗保健的基本消费支出还未得到满足,说明还需进一步改善社会保障条件;但交通通信、杂项商品和服务的实际消费支出已大大超过基本消费支出水平,成为消费热点。

3.需求收入弹性分析

从图1可知,2004-2012年交通通信、杂项商品和服务的需求收入弹性均大于1,这说明我国城镇居民对这两类商品或服务的消费支出的增长幅度大于收入的增长幅度。食品、衣着的需求收入弹性比较稳定,且小于1,因为食品、衣着是居民必需的生存资料消费,当可支配收入增加时,居民会将增加的收入更多的用于消费享受资料和发展资料。家庭设备用品及服务的需求收入弹性基本可以达到1,随着可支配收入增加,城镇居民对耐用消费品的需求必然增加,乐于追求更高档的家具设备。教育文化娱乐服务的需求收入弹性基本可以达到1且趋于上升,这也与当前人们乐于追求文化精神消费的情况相符。医疗保健、居住的需求收入弹性趋于下降,这也与前面的边际消费倾向分析相符。

4.自价格弹性分析

图2 2004-2012年各项消费的自价格弹性

由图2可知,计算结果都为负数,这与实际情况是相符的。一般情况下,消费者会因为一种商品价格的提高而倾向于减少这种商品的消费。结果显示自价格弹性较大的是交通通信、家庭设备用品及服务、教育文化娱乐服务、杂项商品和服务,说明这四类商品或服务的价格变动会对我国城镇居民的消费产生较大的影响,消费者的消费需求因为受到较大的价格约束,限制了其消费支出。

五、促进我国城镇居民消费结构优化升级的政策建议

(一)提供多档次的商品和服务,促进个性化消费

我国城镇居民的收入差距较大,而不同收入阶层的消费选择是不同的,因此市场应该提供不同档次的商品和服务,充分发挥不同收入阶层的消费潜力,促进消费者实现个性化消费。例如,对于医疗保健类,政府可以大力发展基层医疗,增加基层医疗机构网点数量,鼓励大型医院与基层医疗以合作的方式每年按区域提供流动性医疗人才,进一步改善低收入阶层的看病、治病条件;通过引进国内外先进医疗设备及人才,满足高收入阶层对医疗保健类商品或服务的消费需求。

(二)努力提升城镇居民收入水平,完善扶贫政策

提高收入水平是改善我国城镇居民消费结构的根本性措施,这就需要政府深入推进收入分配体制改革,鼓励劳动者自主创业,重点提升中低收入者的收入水平。根据最低收入户城镇居民的基本消费支出小于实际消费支出的情况来进一步完善扶贫政策,使扶贫真正达到促进居民消费并缓解贫困的作用。例如,实证结果显示2012年我国最低收入户城镇居民总的基本消费支出已得到满足,但食品、衣着和医疗保健的基本消费支出还未得到满足,因此可以参考估计的基本消费支出来提供合理的最低生活保障金。

(三)适时发展消费热点,刺激城镇居民消费

基于交通通信、教育文化娱乐服务、杂项商品和服务的需求收入弹性基本大于1且趋于上升的情况,可以将目前的消费热点定为交通通信、教育文化娱乐服务、杂项商品和服务这三类。因此,政府应该大力推动交通通信业、教育文化娱乐业以及各服务业的发展,并通过加大教育的投入以提高消费者的素质,同时促进城镇居民理智消费,避免陷入重视享受、忽视发展和盲目消费的消费误区。

(四)稳定物价,改善城镇居民消费预期

交通通信、教育文化娱乐服务、杂项商品和服务容易受到较大的价格约束,因此,政府应该通过税收、补贴等手段稳定这三类商品或服务的价格,避免价格大幅上涨。在“互联网+”时代的今天,政府还可以通过引导、鼓励电商和互联网金融的健康发展,加大行业内以及行业之间的竞争,使各类商品的价格水平更趋市场化,改善城镇居民的消费预期。

[1] Luich,C.The Extended Linear Expenditure System[J].European Economic Review,1973,4(1):21-32.

[2] 黄志建,李传志.扩展线性支出系统在山西城镇居民消费结构分析中的应用 [J].数理统计与管理,1997(5):19-21.

[3] 臧旭恒,张治军.山东省城镇居民消费结构的实证分析与政策建议[J].山东经济,2004(1):104-108.

[4] 黄赜琳,刘社建.基于ELES模型的上海城镇居民消费结构动态变迁分析[J].上海经济研究,2007(6):52-58.

[5] 何先平,冯建中,张三霞.基于面板数据的我国农村居民消费结构分析[J].安徽农业科学,2011(5):2827-2828.

[6] 赵卫亚.双效应面板ELES模型的构建与实证研究[J].统计研究,2015(5):76-83.

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