我国家庭消费支出的影响因素分析

王少芬

（闽南师范大学 商学院，福建 漳州363000）

改革开放以来，我国经济一直保持较高的增长速度，然而与这形成鲜明对比的是20 世纪90 年代开始的居民消费率的持续下降。 内需不足已经成为制约我国经济持续增长的一个重要因素。 居民消费支出的影响因素很多，国内已有不少学者对此进行探讨。田青等利用1999—2006 年的面板数据分析我国城镇居民消费影响因素，结果表明：消费习惯、收入是影响消费的主要因素[1]。 毛中根，孙武福等认为中国人口老龄化的提高显著降低了城市居民的消费支出[2]。 李翔，朱玉春等采用2005—2011 年陕西农村住户调查数据，并用变参数面板数据模型分析了受教育程度对农村居民消费结构的影响，结果表明：受教育程度与农村居民消费水平成反比，高学历的农村居民的消费水平受到抑制[3]。 邱俊杰、李承政基于我国1991—2011 年省际面板数据对人口年龄结构、性别结构与居民消费之间的关系进行分析，结果认为少儿抚养比、老年抚养比与居民消费率正相关，人口性别比系数为正，养老保险对居民消费率没有显著影响[4]。 范黎波、杨金海等考察我国社会的保障提升与居民消费之间的关系，研究发现，与医疗保险相比，养老保险对居民消费支出起到了更为明显的促进作用[5]。石明明、江舟等基于中国综合社会调查（CGSS）数据研究老龄化对我国家庭消费支出的影响，认为老龄化将使家庭消费支出显著下降[6]。

现有的相关研究大多是基于年度的宏观数据，分析人均可支配收入、少儿抚养系数、老年抚养系数等人口年龄结构变动、教育水平等因素对居民消费均值的影响，方法上较多使用协整理论和误差修正模型。而现实当中，居民消费的分布并不是对称的，而是有偏的，此时仍然采用传统的均值回归分析可能会得到错误的估计结果。 另外，采用宏观数据比较难以考察到消费者在消费行为上不同方面的特征，如果使用的是通过对个人调查得到的微观数据，则能更具体更直接地反映出这种异质性。 因此本文将采用分位数回归方法，运用微观的调查数据，定量地分析收入、年龄、性别、受教育程度、婚姻状况、18 周岁以下未成年子女个数、户口登记状况、身体健康状况、是否参加医疗保险、是否参加社会保险等因素对不同家庭消费支出水平的影响。

一、分位数回归分析方法介绍

一个指标而已。 传统的条件均值回归分析，容易受到极端值的影响，如果能够估计条件分布的重要条件分位数，如1/4 分位数、中位数、3/4 分位数，则可以对得到全面的认识，所以提出分位数回归。 最早是

由肯克(Koenker)和巴塞特(Bassett)提出的分位数回归分析基本思想，它是对普通最小二乘估计(OLS)的一种扩展[7]。

分位数回归采用残差加权平方和作为最小化的目标函数来估计参数，它不需要对模型中的随机误差项作任何分布的假设，不容易受到极端值的影响，整个模型具有较强的稳健性，同时分位数回归还提供了关于条件分布的全面信息。

二、指标说明及对应样本数据的选取

本文所使用的数据来源于2015 年中国综合社会调查（CGSS 2015），中国综合社会调查是中国第一个全国性、综合性、连续性的大型社会调查项目，包含了个人、家庭、社区等多个层面的信息，代表性比较强，而且内容丰富、样本量大，为本文的研究提供了可靠的数据材料。 基于本文的研究目的，将研究的对象即被解释变量定义为家庭支出，在问卷中所对应的问题是“去年您全家的家庭消费支出情况家庭总支出”；而影响家庭消费支出的因素，即为解释变量，主要包括家庭收入、性别、年龄、受教育程度、户口登记状态、婚姻状况、18 周岁以下未成年子女个数、是否参加医疗保险、是否参加社会保险。在变量的处理上，将家庭消费支出和家庭收入进行对数处理。 性别中男性=1、女性=0，年龄和18 周岁以下未成年子女个数均为连续型变量。 在CGSS 数据库中，受教育程度分为文盲、私塾、小学、初中、高中、技校、中专、大专、本科、研究生十大类，按照中国的教育体制，本文将对应的教育年限记为0、10、6、9、12、12、12、15、16、19 年。 户口登记状态、婚姻状况、是否参加医疗保险、是否参加养老保险均为二分类逻辑变量，分别用“0，1”表示。 最后，通过对各变量的数据进行筛选、剔除缺失数据和无效值后，有效样本量为1913 个。 具体各变量的符号、赋值和描述统计性质如下表1 所示。

从描述统计量中的均值来看，样本中男性人数和女性人数所占比例相差不大；年龄均值为57.4，区间为23—97 岁，说明被调查者中以中年人居多；受教育程度均值为8.49，说明样本的平均教育程度不高，平均为初中水平；婚姻状况中已婚的占88%，与年龄项相对应，即样本个体大都为有家庭的人；子女个数平均值为0.43，即样本中18 周岁以下未成年子女个数为0 的家庭有1301 个，究其原因可能是：一方面子女已经成年，另一方面是现在大城市生活压力大，很多家庭都不愿意生小孩；户口登记状况显示样本中有39%为非农村户口；身体健康状况均值为3.53，说明样本对象整体还是比较健康的；样本当中参加医疗保险的占93%，参加养老保险的占76%。

表1 各变量的赋值和描述性统计

变量 变量符号 均值 赋值性别 sex 0.49 男性=1，女性=0年龄 age 57.4 被调查者实际年龄/岁文盲=0，小学=6，私塾=10，初中=9，高中、中专和技校=12，大专=15，本科=16，研究生及以上=19婚姻状况 mari 0.88 未婚=0，已婚=1子女个数 chil 0.43 被调查者实际18 周岁以下未成年子女个数户口登记状况 hk 0.39 农业户口=0，非农户口=1身体健康状况 heal 3.53 很不健康=1，比较不健康=2，一般=3，比较健康=4，很健康=5是否参加医疗保险 yb 0.93 参加=1，没参加=0是否参加养老保险 lb 0.76 参加=1，没参加=0受教育程度 edu 8.49

三、分位数回归结果分析

本文以家庭总支出的对数为因变量，选取家庭总收入对数、性别、年龄、受教育程度、婚姻状况、18 周岁以下未成年子女个数、户口登记状态、身体健康状况、是否参加医疗保险、是否参加养老保险等10 个因素为自变量，来探究影响家庭消费支出的主要因素。 通过分析因变量家庭总支出的密度分布图，以及计算得出家庭总支出的偏度为-0.411，发现家庭总支出数据确实存在左偏态的非对称分布，使用常规的估计和推断都容易产生较大的偏差，适合进行分位数回归。因此构造分位数回归模型，并运用stata 13.0 软件进行分位数回归分析。 在做分位数回归之前，先建立因变量与所有自变量的多元线性回归模型，并用普通最小二乘法进行回归，回归结果中显示婚姻状况与是否参加医疗保险这两个因素对家庭消费支出的影响不显著，因此先给予剔除。之后，本文选取了四个分位数点，分别是0.2、0.5、0.75、0.9，分析剩余8 个因素对家庭总支出的影响关系，并与普通最小二乘回归结果进行对比，数据分析结果如下表2 所示。

表2 多元线性分位数回归模型系数估计及检验

从实证结果可以看出，在10%的显著性水平下，普通最小二乘法回归结果显示8 个解释变量对被解释变量的影响都是显著的；在5%的显著性水平下，在0.25、0.5 和0.75 分位点下，除了是否参加养老保险外，其余的7 个解释变量对被解释变量的影响是显著的；而在0.9 分位点处，显著的解释变量只有家庭收入对数、年龄、受教育程度以及身体健康状况4 个解释变量。

图1 分位数回归结果

观察回归结果中各影响因素系数的变化， 可以看出：（1） 家庭收入是影响家庭消费支出的最主要因素，它在四个分位点上的系数都是显著的，但是随着家庭消费支出的增长，家庭收入的影响在条件分布的不同位置也是有区别的，从图1 可以看出，家庭收入的系数变动呈“倒U 型”，在0.25 分位点处的系数值为0.555，在0.5 分位点处为0.558，0.9 分位点处为0.458，在中低等家庭消费支出水平处，家庭收入的弹性更大。 随着家庭消费支出水平的提高，家庭收入影响有所减弱，所以社会保障制度应该针对不同的支出程度给予对应的支出保障。 （2）年龄和身体健康状况的系数估计值都为负数，在四个分位点上都比较显著，说明年龄越大，家庭消费支出变低了，老龄化使家庭消费支出下降。 主要是老年人的社会活动减少了，教育未成年子女的费用支出不需要了，所以对总的家庭消费支出的影响为负数。 身体健康状况方面，对于身体健康状况指标，它是越健康指标值越大，它是个逆向指标，因此它与家庭消费支出的关系为负相关，身体健康状况越好，那么所需要的医疗消费就越少，在家庭消费支出中所占的比重就小。且该指标在0.75 分位点处的绝对影响是最大的。 （3）受教育程度对家庭消费支出的影响为正，且在低分位上的影响系数高于对家庭消费支出的平均系数，人口受教育程度对低等家庭消费支出的影响高于对中、高等家庭消费支出水平的影响，说明低等家庭消费支出水平受人口受教育程度的影响更加敏感和有弹性。 当今社会教育的重要性不言而喻，即使是不富有的家庭也会舍得在教育上投资。 家庭收入低的家庭更加懂得教育对于改变家庭命运的重要性，更加注重教育。 （4）18 周岁以下未成年子女个数对家庭消费支出的影响也是正向的，而且未成年子女个数在0.25 分位点处对家庭消费支出的影响显著地高于其它分位点。这说明未成年子女个数越多，对于低支出家庭的影响是越大的。 现代社会养育小孩的成本较高，占家庭消费支出的很大一部分，这也是在大城市中很多家庭不想也不敢轻易生小孩或者是生二胎的主要原因。 所以国家应该多出台一些有利于妇女和幼儿的政策，以鼓励生育，延缓人口老龄化。 （5）婚姻状态的参数估计不显著，即婚姻状态对家庭消费支出并无显著影响，这可能是由于现代人们婚姻观念的改变，社会压力的增大，更多的人群偏向晚婚晚育，甚至不少不婚者或不想生育者，离婚现象也是十分普遍，因此，已婚者、未婚者之间的家庭消费支出差异变得不是很明显。 （5）性别对家庭消费支出的影响也不显著，可能是因为现代社会男妇平等的思想越来越深入人心，男女不平等的差异在变小，而且很多女性都能实现经济独立，特别是在城市，一般都是男女双方共同养家，因此在家庭消费支出上性别的影响不显著。 （6）户口状态对家庭消费支出的影响在各分位点上都是显著正相关的，但差异也比较大，在0.25 分位点上为系数为0.109，随着分位点的上升，系数值减少，在0.9 分位点上为0.02。 可见非农业户口对于低分位点处家庭消费支出的影响显著大于高分位点。 （7）在0.25、0.5、0.75、0.9 这些分位点水平下，是否有参加医疗保险和是否有参加养老保险都对家庭消费支出的影响不显著，但是在普通最小二乘估计下，在1%的显著性水平下，是否购买养老保险对家庭消费支出具有负向影响，即购买养老保险可以减少家庭消费支出，减轻家庭负担。 在前面也已经分析过，样本中93%的人有购买医疗保险，76%的人有购买养老保险，说明我们国家的医疗保险制度以及养老保险制度正在逐步完善，虽然现在看来它们对家庭消费支出影响还不是很明显。

四、结论及建议

本文基于2015 年中国综合社会调查（CGSS2015）的微观调查数据，运用分位数回归方法分析家庭消费支出的主要影响因素。 实证结果表明，不同的影响因素在不同的分位点上对家庭消费支出的影响强弱及作用方式是不同的。 其中家庭收入、年龄、受教育程度、18 周岁以下未成年子女个数、户口登记状况、身体健康状况这几个因素都对于家庭消费支出有显著影响。 家庭收入对家庭消费支出的影响呈“倒U 型”；年龄和身体健康状况是负向影响，其余的因素为正向影响，且在不同的分位数下，影响程度存在差异；受教育程度和户口登记状况的影响作用是随着分位点的升高而降低；18 周岁以下未成年子女的个数以及户口登记状况在低分位点处的影响最大；而婚姻状况、是否购买医疗保险、是否购买养老保险对家庭消费支出的影响不显著。

根据上述主要结论，提出以下几点建议：一、人口年龄因素对家庭消费支出的冲击主要体现在低分位家庭。 因此，在制定和推进促进消费等政策的过程中，应当适当考虑老龄化在不同分位点上对家庭消费支出冲击的异质性；二、不断完善医疗保险和养老保险等社会保障体系，以增强居民特别是老年人的消费信心，这样老年家庭才敢消费、愿意消费；三、儿童是未来的希望，也是家庭消费支出的重头，国家应当根据当前社会居民的人口结构特征及时调整人口政策。 同时也可以尝试在一些经济比较发达的地区全面放开计划生育政策，或者是鼓励高学历人群多生，从而优化人口结构，通过调整增加少儿人口数来拉动居民消费。 另外国家更应注重儿童的发展，市场上可推进一些有特色的儿童营养计划和教育计划等，来提高我国家庭的消费支出。 对于老年人，可以通过大力开发老年人消费产业，推进老龄产业与养老事业的发展，更好满足老龄人口美好生活的需要。