中國(guó)農(nóng)村家庭消費(fèi)方程估計(jì)與預(yù)測(cè)1

曹靜 胡文皓

0 引言

自改革開放以來，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，我國(guó)城鄉(xiāng)居民的消費(fèi)水平有了很大的提高。城鎮(zhèn)家庭和農(nóng)村家庭的年人均消費(fèi)分別從1980年的1945元和845元增長(zhǎng)到了2015年的21392元和9223元(均按照2015年價(jià)格)。雖然我國(guó)居民消費(fèi)水平提高非常顯著，但是消費(fèi)占GDP 的比重卻從1980年的64.8%下降到了2015年的51.6%。與發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體相比，我國(guó)GDP中消費(fèi)的占比明顯偏低。而從長(zhǎng)期來看，投資占比過高，對(duì)于未來經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展有著一定的負(fù)面影響。

正是在這一背景下，黨的十九大報(bào)告提出要“完善促進(jìn)消費(fèi)的體制機(jī)制，增強(qiáng)消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性作用”。為了更好地實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，我們需要對(duì)我國(guó)城鄉(xiāng)家庭消費(fèi)的結(jié)構(gòu)和特征，例如不同類型家庭消費(fèi)偏好的差異、家庭消費(fèi)的各類彈性，以及這些特征未來可能的變化趨勢(shì)有更深入的研究。

目前，對(duì)于我國(guó)家庭消費(fèi)的研究，很少有利用家庭微觀數(shù)據(jù)來分析各類商品消費(fèi)比例和消費(fèi)彈性的研究。這些研究或是從運(yùn)用宏觀數(shù)據(jù)從家庭消費(fèi)支出與價(jià)格的角度闡述我國(guó)居民家庭消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)(Fan et al.，1995；穆月英等，2001；張凡永，2007；王志剛和許前軍，2012);或是從政策影響的角度分析不同政策(如養(yǎng)老、醫(yī)療保險(xiǎn)、住房改革)對(duì)于家庭消費(fèi)的影響(尹志超和甘犁，2009;甘犁等，2010；白重恩等，2012；臧文斌等，2012);或是研究家庭的財(cái)富狀態(tài)及儲(chǔ)蓄和保險(xiǎn)等金融行為對(duì)于家庭消費(fèi)的影響(陳玉宇和行偉波，2006;雷欽禮，2009；張大永和曹紅，2012；李濤和陳斌開，2014)；或是對(duì)特定部類的商品進(jìn)行了相關(guān)消費(fèi)參數(shù)和彈性的估計(jì)(Ortega et al.,2009;Chen and Xing, 2011;Hovhannisyan and Gould, 2014)。目前文獻(xiàn)中，梁慧芳(2015)對(duì)我國(guó)城鎮(zhèn)家庭全部類消費(fèi)，使用Translog模型進(jìn)行了詳細(xì)的估計(jì)，但是其并沒有對(duì)農(nóng)村家庭的消費(fèi)進(jìn)行相關(guān)的研究。

本文根據(jù)我國(guó)農(nóng)村家庭微觀消費(fèi)數(shù)據(jù)，從一般均衡模型的角度估計(jì)了農(nóng)村家庭全部類消費(fèi)方程，特別是估計(jì)了農(nóng)村家庭的各類消費(fèi)彈性，對(duì)以上文獻(xiàn)做出了重要補(bǔ)充，具有非常重要的現(xiàn)實(shí)和政策意義。

首先，相比于城鎮(zhèn)家庭，農(nóng)村家庭在消費(fèi)總量上有更大的潛力。根據(jù)2016年的數(shù)據(jù)，農(nóng)村家庭人均消費(fèi)只有城鎮(zhèn)家庭的43.9%，城鄉(xiāng)家庭在消費(fèi)總量上差異明顯。而隨著農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施的不斷改善以及網(wǎng)絡(luò)的不斷普及，農(nóng)村家庭的這部分消費(fèi)潛力是有條件被充分地激發(fā)出來的。

從圖1中可以看到，近10年內(nèi)，農(nóng)村的基礎(chǔ)設(shè)施狀況有了非常明顯的改善。農(nóng)村公路的總里程在10年間增加了1/3，2010年時(shí)，基本上所有的行政村就已經(jīng)通上了公路。而到了2016年，超過96%的行政村已經(jīng)通上了硬化路面的公路。可以說，在物流運(yùn)輸方面，并不存在著阻礙農(nóng)村家庭消費(fèi)的因素。相比之下，城鄉(xiāng)家庭在消費(fèi)上的差異，主要還是消費(fèi)行為上的差異。

一方面，城鄉(xiāng)家庭在網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物行為上差異明顯。圖2顯示了城鄉(xiāng)的網(wǎng)絡(luò)及網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的普及率，可以看到從2005年以來，城鄉(xiāng)家庭的網(wǎng)絡(luò)普及率都有快速的增長(zhǎng)，到2017年，已有約40%的農(nóng)村家庭在上網(wǎng)。但是，城鄉(xiāng)家庭在網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物行為上的差異卻非常之大。到2017年，也只有約18%的農(nóng)村家庭通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行消費(fèi)，而通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行消費(fèi)的城鎮(zhèn)家庭的比例是該數(shù)值的3倍，約53%。

圖1 農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施狀況

注： 數(shù)據(jù)來源：交通部《交通運(yùn)輸行業(yè)發(fā)展公報(bào)》

圖2 城鄉(xiāng)網(wǎng)絡(luò)及網(wǎng)購(gòu)普及率

注： 數(shù)據(jù)來源：《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》

另一方面，城鄉(xiāng)家庭在消費(fèi)結(jié)構(gòu)上也有較明顯的差異。由于農(nóng)村家庭的消費(fèi)水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于城鎮(zhèn)家庭，其消費(fèi)結(jié)構(gòu)與10多年前城鎮(zhèn)家庭的消費(fèi)結(jié)構(gòu)相似。具體來說，農(nóng)村家庭食品消費(fèi)的占比更高，而耐用品、商品及服務(wù)的消費(fèi)占比相對(duì)更低。從表1中可以看到，城鎮(zhèn)家庭對(duì)于一些商品和服務(wù)(例如家用電器、交通和通訊服務(wù))的消費(fèi)已經(jīng)趨于飽和，單位家庭擁有的空調(diào)、電冰箱、洗衣機(jī)的數(shù)量已經(jīng)接近人均1臺(tái)，計(jì)算機(jī)的數(shù)量達(dá)到人均0.8臺(tái)；而農(nóng)村家庭擁有的耐用品數(shù)量則相對(duì)少得多，其中空調(diào)人均只有0.48臺(tái)，而計(jì)算機(jī)人均只有0.28臺(tái)。

表1 2016年城鄉(xiāng)家庭人均耐用品擁有量

以上幾個(gè)方面，都可以說明，我國(guó)農(nóng)村家庭的消費(fèi)需求還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有得到滿足，農(nóng)村家庭還有著非常大的消費(fèi)潛力。隨著農(nóng)村家庭網(wǎng)絡(luò)及網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物覆蓋率的進(jìn)一步提高，農(nóng)村家庭在消費(fèi)上的潛力完全可以通過政策的合理引導(dǎo)來有效地激發(fā)。

其次，研究農(nóng)村家庭消費(fèi)，也有助于我們通過分析相關(guān)政策的效果，就促進(jìn)農(nóng)村家庭消費(fèi)提出適當(dāng)?shù)慕ㄗh。從2009年開始，為了促進(jìn)農(nóng)村居民對(duì)家電耐用品的消費(fèi)，財(cái)政部陸續(xù)推出了“家電下鄉(xiāng)”“家電以舊換新”及“節(jié)能家電補(bǔ)貼”政策?！凹译娤锣l(xiāng)”等政策主要通過向購(gòu)買一定范圍內(nèi)的家電產(chǎn)品的農(nóng)村家庭給與一定比例(13%)的補(bǔ)貼，來激發(fā)農(nóng)村家庭對(duì)相關(guān)耐用品的購(gòu)買潛力。根據(jù)商務(wù)部的公告，2010—2012年，“家電下鄉(xiāng)”政策分別實(shí)現(xiàn)家電銷售6730萬(wàn)臺(tái)、1.03億臺(tái)和7492萬(wàn)臺(tái)，極大地激發(fā)了農(nóng)村家庭對(duì)相關(guān)耐用品的購(gòu)買潛力。這也間接地印證了我們?cè)谏厦嫣岬降模r(nóng)村家庭有著巨大的消費(fèi)潛力，而且這種潛力可以通過政策的合理引導(dǎo)來有效地激發(fā)。而通過對(duì)農(nóng)村家庭消費(fèi)的研究，特別是消費(fèi)彈性的估計(jì)，我們可以更好地理解這些政策的效果，以及該如何對(duì)這些政策進(jìn)行改進(jìn)。如果農(nóng)村家庭的消費(fèi)價(jià)格彈性較大，而收入彈性相對(duì)較小，說明農(nóng)村家庭對(duì)商品的價(jià)格更加敏感，收入不是限制農(nóng)村家庭消費(fèi)的主要因素，則此時(shí)實(shí)施“家電下鄉(xiāng)”這類價(jià)格補(bǔ)貼政策是有效的；相反，如果農(nóng)村家庭的消費(fèi)價(jià)格彈性較小，而收入彈性相對(duì)較大，這說明農(nóng)村家庭對(duì)商品的價(jià)格并不敏感，收入才是限制農(nóng)村家庭消費(fèi)的主要因素，則此時(shí)實(shí)施“家電下鄉(xiāng)”這類價(jià)格補(bǔ)貼政策的效果就不太明顯，而以直接對(duì)農(nóng)村家庭的收入進(jìn)行補(bǔ)貼的政策更為合適。

再次，研究農(nóng)村家庭消費(fèi)，有助于理解城鎮(zhèn)化對(duì)于我國(guó)消費(fèi)的影響。隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的推進(jìn)，農(nóng)村居民不斷轉(zhuǎn)變?yōu)槌擎?zhèn)居民，其消費(fèi)行為也隨之發(fā)生著劇烈的變化。通過比較農(nóng)村家庭與城鎮(zhèn)家庭消費(fèi)結(jié)構(gòu)、特征的差異，以及不同城鄉(xiāng)家庭結(jié)構(gòu)的差異，我們就能夠估計(jì)城鎮(zhèn)化對(duì)整體居民消費(fèi)帶來的影響。

最后，提高農(nóng)村家庭消費(fèi)水平，也是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的需要。黨的十九大報(bào)告指出“農(nóng)業(yè)農(nóng)村農(nóng)民問題是關(guān)系國(guó)計(jì)民生的根本性問題，必須始終把解決好‘三農(nóng)’問題作為全黨工作重中之重。要堅(jiān)持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展，按照產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風(fēng)文明、治理有效、生活富裕的總要求”。因此，研究農(nóng)村家庭消費(fèi)，不僅有助于提高我國(guó)居民消費(fèi)，也有助于縮小城鄉(xiāng)區(qū)域差距，實(shí)現(xiàn)農(nóng)村居民生活富裕的目標(biāo)。

因此，研究并理解農(nóng)村居民家庭消費(fèi)結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀與未來變化趨勢(shì)，不僅有助于我們理解城鎮(zhèn)化對(duì)我國(guó)整體消費(fèi)的影響，對(duì)國(guó)家完成十九大報(bào)告提出的目標(biāo)、制定宏觀消費(fèi)政策與促進(jìn)未來經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也具有重要作用。而要想更深入地了解農(nóng)村家庭消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化的內(nèi)在機(jī)理和分析政策對(duì)不同家庭的影響，我們必須從微觀層面著手，針對(duì)農(nóng)村家庭在家庭人口、結(jié)構(gòu)等方面不同的特征進(jìn)行具體分析。正是基于這方面的考慮，本文將使用我國(guó)農(nóng)村家庭消費(fèi)的微觀數(shù)據(jù)，來估計(jì)農(nóng)村家庭的消費(fèi)方程。

目前在消費(fèi)研究領(lǐng)域最常用的是AIDS(Almost Ideal Demand System)模型(Deaton and Muellbauer，1980)和超越對(duì)數(shù)(Translog)模型(Christensen et al.，1975)。AIDS模型及經(jīng)其改進(jìn)而成的QUAIDS模型能夠以一階逼近任何一種需求系統(tǒng)模型，且能容納其他社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征變量，并具有經(jīng)濟(jì)解釋力強(qiáng)、彈性估計(jì)靈活等特點(diǎn)，通常被大部分學(xué)者用于居民家庭消費(fèi)領(lǐng)域的研究。目前，對(duì)于農(nóng)村家庭消費(fèi)結(jié)構(gòu)的研究，主要集中在食品消費(fèi)領(lǐng)域。而在這些研究中，AIDS模型都被廣泛的應(yīng)用，既有針對(duì)國(guó)外發(fā)展中國(guó)家的農(nóng)村家庭進(jìn)行的(Molina and Gil,2005;Mittal,2010;Kumar et al.,2011)，也有對(duì)我國(guó)農(nóng)村家庭進(jìn)行的(Gould and Villarreal,2006;Zhuang and Abbott,2007;Zheng and Henneberry,2009)。

譚濤等(2014)率先嘗試通過QUAIDS模型，使用2010年農(nóng)村固定觀測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)結(jié)合他們估算的區(qū)域價(jià)格數(shù)據(jù)，來估計(jì)我國(guó)農(nóng)村家庭全部類商品的消費(fèi)方程，并計(jì)算了相應(yīng)各類商品的彈性。雖然他們的工作對(duì)估計(jì)我國(guó)農(nóng)村家庭消費(fèi)方程有一定的開創(chuàng)性，但是，在使用農(nóng)村家庭消費(fèi)價(jià)格、消費(fèi)品種分類中明顯地存在著一些不足，且僅采用橫截面數(shù)據(jù)，在估計(jì)上存在著一定偏差。[注]首先，他們估算的分地區(qū)農(nóng)村家庭消費(fèi)價(jià)格不準(zhǔn)確。其文中采用 2011年《中國(guó)物價(jià)年鑒》統(tǒng)計(jì)的各省(區(qū)、市)的各項(xiàng)生活消費(fèi)中主要產(chǎn)品的價(jià)格進(jìn)行加權(quán)平均，計(jì)算出農(nóng)村居民家庭各項(xiàng)生活消費(fèi)的價(jià)格。但事實(shí)上，《中國(guó)物價(jià)年鑒》中只有36個(gè)大中城市的平均價(jià)格。而且，《中國(guó)物價(jià)年鑒》中覆蓋的商品部類不全面，也沒有任何關(guān)于農(nóng)村家庭自產(chǎn)自銷商品價(jià)格的信息，只有農(nóng)產(chǎn)品的零售價(jià)。另外，由于只使用了一年的橫截面數(shù)據(jù)來進(jìn)行估計(jì)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)在時(shí)間維度上沒有變化，這樣的做法，一方面降低了識(shí)別的精度；另一方面，也進(jìn)一步放大了分地區(qū)農(nóng)村家庭消費(fèi)價(jià)格不準(zhǔn)確對(duì)估計(jì)導(dǎo)致的偏誤。最后，他們使用的商品分類也有一些問題，他們使用的分類，與農(nóng)村固定觀察點(diǎn)數(shù)據(jù)的分類有所沖突。在農(nóng)村固定觀察點(diǎn)數(shù)據(jù)中，交通通訊、醫(yī)療保健、文化教育的商品消費(fèi)部分與耐用品合并在用品項(xiàng)目中，并不像他們文中使用的那樣能夠單獨(dú)識(shí)別。

針對(duì)以往研究中存在的一些不足，我們?cè)谖闹蟹謩e進(jìn)行了相應(yīng)地改進(jìn)。

首先，本文在方法上，使用了解釋力更強(qiáng)的超越對(duì)數(shù)(Translog)模型。超越對(duì)數(shù)(Translog)模型與AIDS模型一樣能夠容納其他社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征變量，與AIDS模型相比，其函數(shù)形式更為靈活，經(jīng)濟(jì)的解釋力也更強(qiáng)。但與此同時(shí)，Translog模型中待估計(jì)參數(shù)更多，估計(jì)方法也更為復(fù)雜。雖然由于模型的復(fù)雜性，Translog模型很少被用于對(duì)中國(guó)家庭消費(fèi)的估計(jì)，但是其被廣泛地用于對(duì)歐美城鄉(xiāng)家庭各部類消費(fèi)的估計(jì)中(Jorgenson and Slesnick,1987; Jorgenson and Slesnick, 2008；Wadud et al., 2010; B?lük and Ko?, 2010)。通過使用Translog模型，我們可以分析不同類型的家庭在消費(fèi)上的差異。

其次，我們使用Jorgenson and Slesnick(1987)提出的非線性3階段最小二乘法(NL3SLS)，通過將橫截面數(shù)據(jù)與時(shí)間序列數(shù)據(jù)結(jié)合的方法，解決了在沒有準(zhǔn)確的分地區(qū)農(nóng)村家庭消費(fèi)價(jià)格數(shù)據(jù)的情況下，對(duì)模型進(jìn)行識(shí)別的問題。我們通過橫截面數(shù)據(jù)來識(shí)別家庭特征效應(yīng)及收入效應(yīng)，而通過加總農(nóng)村家庭的消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化與消費(fèi)價(jià)格變化來識(shí)別價(jià)格效應(yīng)。

我們遵循國(guó)際上文獻(xiàn)中的通行做法，將農(nóng)村家庭消費(fèi)劃分為食品、消費(fèi)品、服務(wù)和住房四類消費(fèi)進(jìn)行估計(jì)。

2006年農(nóng)村固定觀察點(diǎn)數(shù)據(jù)被作為我們的橫截面數(shù)據(jù)，樣本中的16414個(gè)家庭涵蓋了我國(guó)絕大多數(shù)省(區(qū)、市)，具有較強(qiáng)的代表性。同時(shí)，我們使用1995—2009年農(nóng)村固定觀察點(diǎn)加總的家庭消費(fèi)數(shù)據(jù)和全國(guó)農(nóng)村家庭消費(fèi)價(jià)格數(shù)據(jù)作為我們的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，15年樣本量構(gòu)成了一個(gè)較長(zhǎng)的時(shí)間序列，在時(shí)間上也能夠反映城鎮(zhèn)化進(jìn)程快速推進(jìn)的這段時(shí)間內(nèi)，農(nóng)村家庭消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化。

接下來，在第1部分中，我們將詳細(xì)地介紹我們使用的模型及非線性3階段最小二乘法(NL3SLS)；第2部分介紹了數(shù)據(jù)和相關(guān)的處理；第3部分給出了估計(jì)的結(jié)果；在第4部分中，我們將進(jìn)一步預(yù)測(cè)農(nóng)村家庭消費(fèi)結(jié)構(gòu)在未來的發(fā)展?fàn)顩r；最后，第5部分進(jìn)行總結(jié)，并提出相應(yīng)的政策建議。

1 模型

在本文中，我們使用Jorgenson-Slesnick超越對(duì)數(shù)(translog)模型來估計(jì)農(nóng)村家庭的消費(fèi)行為。該模型運(yùn)用非線性3階段最小二乘法(NL3SLS)來進(jìn)行估計(jì),能夠很好地將橫截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)相結(jié)合，主要適用于沒有準(zhǔn)確的分地區(qū)價(jià)格或者重復(fù)截面時(shí)間跨度不夠的數(shù)據(jù)。

根據(jù)Jorgenson and Lau (1975) 與 Jorgenson and Slesnick (1987)的設(shè)定，我們使用的估計(jì)模型具有以下形式：

(1)

其中，ωk t代表家庭k在各類商品上的支出占比向量，pt是各類商品的價(jià)格向量，Mk t是家庭k的總消費(fèi)支出，Ak t是家庭k各人口結(jié)構(gòu)特征的虛擬變量組成的向量，μk t是家庭k在t時(shí)面對(duì)的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

α、B以及BA，是參數(shù)構(gòu)成的矩陣(或向量)，對(duì)所有家庭的值都相同。根據(jù)Lau (1982)的結(jié)論，這些參數(shù)應(yīng)滿足以下關(guān)系：

由于消費(fèi)支出占比加總為1，因此擾動(dòng)項(xiàng)加總為0。

(8)

由于擾動(dòng)項(xiàng)的分布并不獨(dú)立，我們可以在估計(jì)中忽略一個(gè)等式，以避免等式冗余。

我們假設(shè)對(duì)所有的家庭，擾動(dòng)項(xiàng)都服從相同且期望為0的分布：

我們接著假設(shè)Ωμ的秩為N-1，并且不同的家庭的擾動(dòng)項(xiàng)是不相關(guān)的。這樣，我們就可以用Kronecker積來表示某一時(shí)間所有家庭的擾動(dòng)項(xiàng)的協(xié)方差矩陣。

家庭加總后的消費(fèi)支出占比方程可以表示為以下形式：

(11)

其中，μt(t=1,2,…T)是在時(shí)間t的擾動(dòng)項(xiàng)：

(12)

ηk t是各類商品的測(cè)量誤差，由于存在這一項(xiàng)，μt并不是各家庭擾動(dòng)項(xiàng)μk t的簡(jiǎn)單加總。我們同樣假設(shè)測(cè)量誤差ηk t加總為0，且對(duì)所有的家庭，該誤差都服從相同且期望為0的分布：

我們假設(shè)Ωη的秩為N-1。

如果測(cè)量誤差ηk t與擾動(dòng)項(xiàng)μk t的分布是相互獨(dú)立的，那么我們就可以分別得到加總擾動(dòng)項(xiàng)μt的期望和協(xié)方差矩陣：

可以看到，加總擾動(dòng)項(xiàng)μt在各期的方差是不同的。為了對(duì)潛在的異方差問題進(jìn)行修正，將式(11)改寫為：

(18)

其中

(19)

經(jīng)過這樣的調(diào)整之后，加總擾動(dòng)項(xiàng)的協(xié)方差矩陣變?yōu)閂(ρtμt)=Ωμ+Ωη=Ω。該矩陣半正定且秩為N-1。我們接著假設(shè)不同的家庭的測(cè)量誤差是不相關(guān)的。這樣，我們就可以用Kronecker積來表示某一時(shí)間調(diào)整后加總擾動(dòng)項(xiàng)的協(xié)方差矩陣。

以上，我們初步討論了模型的設(shè)定已經(jīng)模型的識(shí)別問題。接下來，我們來具體說明非線性3階段最小二乘法(NL3SLS)是如何通過將家庭消費(fèi)的橫截面數(shù)據(jù)與全體家庭消費(fèi)支出和消費(fèi)價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù)相結(jié)合來估計(jì)家庭消費(fèi)方程的。

第一步，我們先考慮某一年家庭消費(fèi)的橫截面數(shù)據(jù)。一般而言，我們選取家庭消費(fèi)數(shù)據(jù)質(zhì)量最好的那一年作為基年，并將該年的橫截面數(shù)據(jù)用于對(duì)家庭消費(fèi)方程的估計(jì)。我們不考慮消費(fèi)價(jià)格的差異，所有的家庭面對(duì)的是一樣的價(jià)格。于是，式(1)可以改寫為：

-ωk=α-BM·lnMk+BA·Ak+μk, (k=1,2,…,nk)

(20)

等式(20)左側(cè)有一個(gè)負(fù)號(hào)，是因?yàn)镈(p)變成了-1。

參數(shù)α,BM,BA都可以通過橫截面數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別。由于μk的加總為0，因此在實(shí)際操作的時(shí)候，可以忽略(20)中的一個(gè)等式，然后對(duì)每個(gè)等式直接進(jìn)行OLS估計(jì)即可。

在開始第二步的說明前，為了方便后續(xù)的敘述，我們將式(20)改寫為：

(21)

其中，yi(i=1,2,…,N-1)是由所有家庭在第i類商品上消費(fèi)支出的占比所組成的向量，X是所有自變量組成的矩陣，而εi(i=1,2,…,N-1)則是由擾動(dòng)項(xiàng)所組成的向量。

將(21)的所有等式揉合在一起，進(jìn)一步改寫，我們可以得到：

y=[I?X]β+ε

(22)

其中，?是Kronecker乘積,

(23)

X是滿秩矩陣，而ε則是服從期望為0、協(xié)方差矩陣為Σε?I的正態(tài)分布。Σε可以通過消除Ωμ中被刪除等式對(duì)應(yīng)的行列得到。

于是，第一步橫截面數(shù)據(jù)的估計(jì)值就可以表示為：

(24)

第二步，我們參照式(18)來考慮加總消費(fèi)結(jié)構(gòu)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。在這里，我們主要利用了四類數(shù)據(jù)：價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù)pt，帶有分布特征、家庭加總的總消費(fèi)支出和人口結(jié)構(gòu)變量ΣMk t·lnMk t/ΣMk t和ΣMk t·Ak/ΣMk t，已經(jīng)異方差調(diào)整因子ρt。由于價(jià)格變量可能存在著一定的內(nèi)生性，我們?cè)诠烙?jì)中需要使用一系列的工具變量。與第一步中的處理相同，為了避免等式冗余，我們?cè)诠烙?jì)的時(shí)候，忽略其中的一個(gè)等式。

我們將式(18)參照式(21)進(jìn)行改寫：

(25)

其中，φi是經(jīng)過異方差調(diào)整后第i類商品的加總家庭消費(fèi)支出占比，fi是以參數(shù)β、γ為變量的非線性方程組成的矩陣。β是第一步橫截面模型中能被識(shí)別的參數(shù)，而γ=vec(B)則是第二步時(shí)間序列模型中才能被識(shí)別的參數(shù)。νi是由加總擾動(dòng)項(xiàng)組成的向量。

將(25)中的各等式揉合在一起，我們可以得到：

φ=f(β,γ)+ν=f(δ)+ν

(26)

其中

(27)

類似地，ν則是服從期望為0、協(xié)方差矩陣為Σν?I的正態(tài)分布。Σν可以通過消除Ω中被刪除等式對(duì)應(yīng)的行列得到。

以上的兩步，給出了參數(shù)的一個(gè)初步估計(jì)，但是，由于橫截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)的估計(jì)是分別進(jìn)行的，得到的估計(jì)并不是參數(shù)的最優(yōu)估計(jì)。因此，在最后的第三步中，我們要將橫截面數(shù)據(jù)與時(shí)間序列數(shù)據(jù)整合在一起，來得到參數(shù)的最優(yōu)估計(jì)。正如我們之前提到的那樣，常數(shù)α、總支出系數(shù)BM以及人口結(jié)構(gòu)系數(shù)BA可以通過橫截面數(shù)據(jù)來識(shí)別，而價(jià)格系數(shù)B則只能通過時(shí)間序列數(shù)據(jù)來識(shí)別。為了解決價(jià)格數(shù)據(jù)潛在的內(nèi)生性問題，我們使用一系列的工具變量Zt[注]我們使用的工具變量包括：年份、GDP、城鎮(zhèn)職工工資、政府支出占比、農(nóng)業(yè)人均產(chǎn)出、出口占比、投資占比。。

接下來，我們就使用非線性3階段最小二乘法(NL3SLS)來進(jìn)行估計(jì)。目標(biāo)是最小化以下函數(shù)：

(28)

其中

我們最終得到的參數(shù)估計(jì)值，在滿足前面提到的約束條件和“凹性”約束條件的情況下，能夠最小化橫截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)的殘差平方和之和。其中，“凹性”約束條件在Holt and Goodwin(2009)以及Moschini(1999)的工作中有很詳細(xì)的闡述。經(jīng)過非線性3階段最小二乘法(NL3SLS)，我們可以得到關(guān)于參數(shù)δ的一致估計(jì)。

2 數(shù)據(jù)與處理

在本文中，我們將農(nóng)村家庭的消費(fèi)分為四大類：

(1) 食品消費(fèi)——購(gòu)買或自產(chǎn)自銷的食品(包括外出就餐)；

(2) 消費(fèi)品消費(fèi)——衣著、家庭用品、醫(yī)療用品、教育用品、交通用品、通訊用品、娛樂用品、其他用品；

(3) 服務(wù)消費(fèi)——醫(yī)療服務(wù)、教育服務(wù)、交通服務(wù)、通訊服務(wù)、娛樂服務(wù)、其他服務(wù)；

(4) 居住消費(fèi)——水、電、燃料、自有住房租金。

本文之所以沒有按照統(tǒng)計(jì)局的標(biāo)準(zhǔn)分為食品、衣著、家庭用品、教育、醫(yī)療、交通通訊、文娛及其他八類，而是分為食品、消費(fèi)品、服務(wù)和居住這四類消費(fèi)，主要是參考了國(guó)際上對(duì)消費(fèi)研究的通用方法，也為了利于在后續(xù)的研究中，同國(guó)際上的研究結(jié)論進(jìn)行比較。這樣的分類方法不僅在對(duì)歐美國(guó)家家庭消費(fèi)的研究中被廣泛使用(Jorgenson and Slesnick,1987; Jorgenson and Slesnick,2008；Wadud et al., 2010; B?lük and Ko?, 2010)，在很多對(duì)價(jià)格進(jìn)行估計(jì)的文獻(xiàn)中也得到采用(Slesnick 2002; Brandt and Holz 2006)。這些文獻(xiàn)的分類并不完全相同，部分文獻(xiàn)還進(jìn)一步將消費(fèi)品分為耐用品和非耐用品，但無一例外地都將服務(wù)與用品區(qū)分對(duì)待。而其主要的目的，就是為了強(qiáng)調(diào)消費(fèi)品，特別是耐用品與服務(wù)在消費(fèi)形式上的差異。在Jorgenson and Slesnick(1987)的工作中，他們將一般服務(wù)稱為消費(fèi)者服務(wù)流，而將耐用品消費(fèi)稱為資本服務(wù)流，這直接指出了耐用品消費(fèi)與一般服務(wù)消費(fèi)的差異。一般服務(wù)消費(fèi)直接就是一種消費(fèi)流，在消費(fèi)者進(jìn)行支付的當(dāng)期就已經(jīng)完成，很少存在跨期的情況；而耐用品則不然，其會(huì)緩慢地進(jìn)行資本折舊，以多期資本服務(wù)流的形式向消費(fèi)者提供效用。因此，在處理中，我們需要對(duì)耐用品進(jìn)行消費(fèi)流的處理。而消費(fèi)者在進(jìn)行耐用品消費(fèi)行為時(shí)，其不僅要考慮耐用品的當(dāng)期價(jià)格，還要考慮未來幾期的預(yù)期價(jià)格(該消費(fèi)流會(huì)不會(huì)加速貶值)。因此，消費(fèi)者在用品和服務(wù)上的消費(fèi)行為可能會(huì)有不小的差異。在梁慧芳(2015)對(duì)我國(guó)城鎮(zhèn)家庭全部類消費(fèi)的研究中也采用了相類似的分類方法。

不過，在我國(guó)，諸如教育和醫(yī)療這類的消費(fèi)，其用品和服務(wù)消費(fèi)的相關(guān)性較強(qiáng)，單獨(dú)分類進(jìn)行估計(jì)更有利于我們研究我國(guó)農(nóng)村家庭的消費(fèi)結(jié)構(gòu)。但是，由于RCRE將教育、醫(yī)療、文娛等商品的消費(fèi)合并在一起，我們無法對(duì)其進(jìn)行拆分。因此，本文只能采用以上四類消費(fèi)進(jìn)行估計(jì)。

另外，我們考慮了以下的家庭人口特征來區(qū)分不同類別的家庭：

(1) 戶主年齡： 35歲以下、35～55歲、55歲以上；

(2) 戶主性別： 男、女；

(3) 戶主工作屬性： 公有制企業(yè)、非公有制企業(yè)；

(4) 戶主教育程度： 小學(xué)及以下、中學(xué)、本科及以上；

(5) 家庭成員是否有16歲以下兒童： 是、否；

(6) 家庭成員是否有60歲以上老人： 是、否；

(7) 家庭規(guī)模： 1～2人、3人、4人及以上；

(8) 家庭所在區(qū)域： 東部、中部、西部。

2.1 數(shù)據(jù)來源

我們農(nóng)村家庭消費(fèi)及家庭人口特征的截面數(shù)據(jù)，來源于2006年農(nóng)村固定觀測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)(RCRE)。雖然國(guó)家統(tǒng)計(jì)局調(diào)查得到的農(nóng)村居民收入與消費(fèi)調(diào)查(RHIES)數(shù)據(jù)是目前國(guó)內(nèi)關(guān)于農(nóng)村家庭消費(fèi)方面的數(shù)據(jù)中，覆蓋最廣泛、變量最全面、消費(fèi)部類劃分最詳細(xì)且取樣十分科學(xué)的，但是由于其沒有對(duì)研究者開放，因此我們只能選擇農(nóng)村居民固定觀測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)來進(jìn)行研究。RCRE數(shù)據(jù)覆蓋了除西藏外的其他內(nèi)地所有省市自治區(qū)，雖然其消費(fèi)部類的劃分沒有RHIES數(shù)據(jù)那么詳細(xì)，但是完全能夠滿足我們研究的需要。除此以外，RCRE數(shù)據(jù)提供了全面的家庭人口特征信息及詳細(xì)的家庭住房信息，這對(duì)我們的估計(jì)非常重要。值得說明的是，雖然從取樣的角度來說，RCRE數(shù)據(jù)選取的是固定的家庭，沒有像RHIES那樣每年輪換家庭樣本，可能在取樣上會(huì)存在一定的問題；但是NL3SLS方法只需要一年的截面家庭數(shù)據(jù)，因此該問題不會(huì)對(duì)我們的研究造成不利的影響。

在表2中，我們展示了截面數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征。經(jīng)過初步的數(shù)據(jù)清理和去除異常值，在截面數(shù)據(jù)中，共有16414個(gè)家庭樣本。我們發(fā)現(xiàn)，在2006年，農(nóng)村家庭的總消費(fèi)只有不到13000元(人均不到3200元)，與城鎮(zhèn)家庭有著不小的差距(人均消費(fèi)8600元)。而與之對(duì)應(yīng)的是，食品消費(fèi)占總消費(fèi)的比重超過40%，其他三類消費(fèi)都只有約20%。從戶主的角度來看，絕大部分農(nóng)村家庭的戶主為男性，不在公有制企業(yè)工作，且教育程度基本都在本科以下(中學(xué)、小學(xué)及以下差不多各占半數(shù))。戶主的年齡主要集中在35至55歲，約占62%，另有28%的戶主年齡在55歲以上，只有10%左右家庭的戶主在35歲以下。農(nóng)村家庭主要以大家庭為主，有超過60%的家庭有四位及以上的成員，在城鎮(zhèn)家庭中更為常見的三口之家只占到20%左右，而只有兩位或一位成員的家庭所占比重則更低。因此，我們可以看到，一半的家庭中有兒童，而有23%左右的家庭中有老人。

表2 農(nóng)村家庭2006年統(tǒng)計(jì)特征(樣本數(shù)16414個(gè))

2.2 自有住房租金

自有住房租金是家庭消費(fèi)的重要組成部分。根據(jù)RCRE數(shù)據(jù)，基本上所有的農(nóng)村家庭都居住在自己擁有的房屋中，很少有家庭租住房屋居住。因此，自有住房租金對(duì)于農(nóng)村家庭消費(fèi)就顯得尤為重要。雖然RCRE數(shù)據(jù)中有居住消費(fèi)這一欄目，但是我們決定不直接使用該數(shù)據(jù)。一方面，該部分消費(fèi)可能包含了房屋的建造或裝修費(fèi)用，而這部分費(fèi)用應(yīng)該分別計(jì)入投資和其他商品消費(fèi)部類；另一方面，數(shù)據(jù)中用來估算自有住房租金的折舊率可能過低，從而導(dǎo)致對(duì)自有住房租金造成低估。

我們通過一些適當(dāng)?shù)募僭O(shè)來重新估計(jì)農(nóng)村家庭的自有住房租金。在RCRE數(shù)據(jù)中，一共有三種房屋類型：樓房、磚房和其他(例如草棚、茅草屋等)。RCRE數(shù)據(jù)提供了每種房屋的面積和房屋價(jià)值。因此，可以利用基本的成本定價(jià)公式來將自有房屋租金、利率、折舊以及資本利得聯(lián)系起來。

(29)

其中，Rentt是房屋的租金，πt是房屋的資本利得率，Pt是房屋當(dāng)期的價(jià)格，rt、δt分別對(duì)應(yīng)利率和折舊率。

考慮到在我們研究的時(shí)間段內(nèi)，農(nóng)村房屋價(jià)格相對(duì)比較穩(wěn)定，我們可以近似地得到租金房?jī)r(jià)比ρR：

ρR=r+δ

(30)

在農(nóng)村地區(qū)，對(duì)應(yīng)于房屋的利率相對(duì)較低，我們?cè)谘芯恐腥?%。而折舊率則根據(jù)不同房屋使用年限的不同而有所區(qū)別。在本文中，我們分別假設(shè)樓房、磚房和其他房屋的使用年限為40年、20年和12.5年，則相對(duì)應(yīng)的，三類房屋的折舊率就分別為2.5%、5%和8%。于是，我們也就可以得到三者的租金房?jī)r(jià)比分別為4.5%、7%和10%。結(jié)合農(nóng)村家庭房屋的建造成本及現(xiàn)價(jià)，我們就可以大致估算出農(nóng)村家庭的自有住房租金。

2.3 耐用品消費(fèi)流

耐用品的壽命往往長(zhǎng)于1年，一些諸如洗衣機(jī)、汽車、空調(diào)之類的耐用品，壽命甚至可以達(dá)到5年、10年。因此，在某一年發(fā)生的耐用品購(gòu)買支出，我們需要分?jǐn)偟狡鋲勖拿恳荒曛小＜词挂粋€(gè)家庭在某一年中沒有發(fā)生耐用品購(gòu)買行為，如果其在使用耐用品，則仍然有耐用品消費(fèi)，即在之前年份購(gòu)買相關(guān)耐用品產(chǎn)生的支出在該年的分?jǐn)?。由于每一年只有一部分家庭?huì)發(fā)生耐用品購(gòu)買行為，且耐用品又往往是高價(jià)值的商品，如果我們?cè)诠烙?jì)農(nóng)村家庭消費(fèi)方程時(shí)，不對(duì)耐用品消費(fèi)進(jìn)行必要的調(diào)整，則會(huì)對(duì)估計(jì)產(chǎn)生不必要的干擾。

一般而言，耐用品服務(wù)流應(yīng)該根據(jù)各類耐用品的現(xiàn)值和折舊率來進(jìn)行計(jì)算。但是，由于RCRE數(shù)據(jù)沒有提供各類耐用品的現(xiàn)值，同時(shí)我國(guó)的利率(折舊率)的變化也非常劇烈，我們無法采用這種方法進(jìn)行有效地估算。在本文中，我們采用一種簡(jiǎn)化的方法。在每個(gè)省份內(nèi)，我們將農(nóng)村家庭按照人均收入的不同，分為10個(gè)組。我們將各個(gè)組內(nèi)家庭在當(dāng)年購(gòu)買耐用品的支出總和平攤到組內(nèi)的各個(gè)家庭，并將各個(gè)家庭的平攤額定義為各個(gè)家庭的耐用品消費(fèi)額。也就是說，假設(shè)在同一個(gè)組內(nèi)的家庭，其消費(fèi)行為應(yīng)該是比較相似的。

2.4 時(shí)間序列與價(jià)格數(shù)據(jù)

我們?cè)诠烙?jì)中，使用的農(nóng)村家庭消費(fèi)及家庭人口特征的時(shí)間序列數(shù)據(jù)來自于RCRE數(shù)據(jù)的資料匯編，從1995至2009年。資料匯編中，詳細(xì)地提供了每年不同類型家庭的消費(fèi)和家庭人口特征信息，而且也同樣提供了關(guān)于農(nóng)村家庭住房相關(guān)的情況。

在我們的估計(jì)過程中，同樣需要用到價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù)來估計(jì)農(nóng)村家庭的價(jià)格需求彈性。由于我們的截面數(shù)據(jù)來自2006年，為了簡(jiǎn)化，我們以2006年為基年，將該年各類商品的價(jià)格都標(biāo)準(zhǔn)化為1。我們首先利用全國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)對(duì)各個(gè)細(xì)部類商品的價(jià)格進(jìn)行計(jì)算，然后再利用Tornqvist指數(shù)來計(jì)算出四大部類商品各自的價(jià)格。

在圖3中，我們展示了城鄉(xiāng)家庭四部類消費(fèi)占比隨時(shí)間的變化趨勢(shì)。首先，從消費(fèi)結(jié)構(gòu)來看，城鄉(xiāng)家庭存在著不小的差異。農(nóng)村家庭在食品、服務(wù)上的消費(fèi)占比要高于城鎮(zhèn)家庭，而在消費(fèi)品和居住上的消費(fèi)占比則低于城鎮(zhèn)家庭。不過，城鄉(xiāng)家庭各部類的消費(fèi)占比在時(shí)間變化趨勢(shì)上比較一致。其次，我們可以看到，農(nóng)村家庭的消費(fèi)結(jié)構(gòu)，在這段時(shí)間內(nèi)有了十分明顯的變化。食品消費(fèi)一直是農(nóng)村家庭最重要的消費(fèi)部類。雖然隨著農(nóng)村家庭生活水平的提高，其消費(fèi)占比整體上在不斷下降，但其占比始終遠(yuǎn)高于其他三個(gè)部類。在2009年，食品消費(fèi)的占比仍在35%以上。服務(wù)消費(fèi)和居住消費(fèi)的占比均有明顯的提升，分別從1995年的12.5%和13.2%提升到2009年的22.5%和19.2%。而消費(fèi)品消費(fèi)的占比則比較平穩(wěn)，沒有特別明顯的變化。

圖3 城鄉(xiāng)家庭四部類消費(fèi)占比趨勢(shì)

圖4 農(nóng)村家庭四部類消費(fèi)價(jià)格趨勢(shì)

農(nóng)村家庭各部類消費(fèi)占比的變化同價(jià)格的變化是密切相關(guān)的。正如圖4中展示的那樣，服務(wù)消費(fèi)和居住消費(fèi)的價(jià)格在14年間翻了一番以上，說明服務(wù)、居住消費(fèi)占比的提升，不僅是農(nóng)村家庭收入提高的結(jié)果，與相關(guān)價(jià)格的上升也不無關(guān)系。食品價(jià)格從1996年開始在不斷地下降，直到2003年才重新開始上升，而這也正是食品消費(fèi)占比下降最快的一個(gè)時(shí)間段。而消費(fèi)品的價(jià)格在整個(gè)時(shí)間段內(nèi)，基本上呈現(xiàn)不斷緩慢下降的趨勢(shì)。

3 估計(jì)結(jié)果分析

3.1 模型估計(jì)結(jié)果

在表3中，我們展示了NL3SLS模型的估計(jì)結(jié)果。我們可以看到，除了個(gè)別的估計(jì)值不夠顯著以外，絕大部分估計(jì)值都非常顯著。值得說明的是，表2中估計(jì)的參數(shù)，對(duì)應(yīng)式(1)中的各系數(shù)，并不直接表示相關(guān)變量對(duì)消費(fèi)占比的影響或彈性。當(dāng)分析某一變量對(duì)消費(fèi)占比的影響時(shí)，我們都假設(shè)其他變量保持不變。

表3 NL3SLS模型估計(jì)結(jié)果

續(xù)表

注： 各變量所對(duì)應(yīng)的第一行數(shù)字為估計(jì)系數(shù)，第二行數(shù)字為標(biāo)準(zhǔn)誤；*、**和***分別表示在10%、5%和1%的置信水平上顯著。

各類價(jià)格對(duì)消費(fèi)占比的影響并不都是特別明顯，主要是因?yàn)椴煌纳唐酚胁煌淖陨韽椥院徒徊鎻椥?。而隨著總消費(fèi)的提高，農(nóng)村家庭在食品、居住消費(fèi)上的占比會(huì)下降；相對(duì)應(yīng)的，在消費(fèi)品、服務(wù)消費(fèi)上的占比則會(huì)上升。

農(nóng)村家庭在人口結(jié)構(gòu)上的差異也會(huì)顯著地影響其消費(fèi)的行為。首先，戶主年齡、性別、工作屬性以及教育程度的差異都會(huì)導(dǎo)致農(nóng)村家庭消費(fèi)結(jié)構(gòu)的不同。擁有年輕戶主的家庭，會(huì)更多的在食品、居住上進(jìn)行消費(fèi)，而在消費(fèi)品(耐用品)、服務(wù)(教育、醫(yī)療)上的消費(fèi)則相對(duì)要少一些。男性戶主的家庭會(huì)更多地在食品、居住上進(jìn)行消費(fèi)，而戶主在公有制企業(yè)工作的家庭則會(huì)更多地在服務(wù)、居住上進(jìn)行消費(fèi)。不過，由于只有少數(shù)家庭的戶主為女性或是在公有制企業(yè)工作，這兩點(diǎn)屬性造成的差異并沒有太大的影響。另外，戶主的教育程度越高，則該家庭越傾向于消費(fèi)更多消費(fèi)品和服務(wù)。有趣地是，雖然家庭成員中有兒童或老人都會(huì)在提高農(nóng)村家庭食物消費(fèi)占比的同時(shí)降低居住消費(fèi)的占比，但是兒童的存在并不會(huì)顯著影響消費(fèi)品消費(fèi)的占比，而老人的存在也不會(huì)顯著影響服務(wù)消費(fèi)的占比。這或許意味著，農(nóng)村家庭消費(fèi)品和服務(wù)消費(fèi)的比重，更多的是由戶主(或其他核心成員)的屬性決定的。家庭規(guī)模的擴(kuò)大對(duì)消費(fèi)結(jié)構(gòu)的影響顯而易見。更多的家庭成員需要更多的食品、消費(fèi)品和服務(wù)，而居住房屋卻并不需要成比例的增加。于是，我們看到隨著家庭規(guī)模的增加，食品、消費(fèi)品和服務(wù)消費(fèi)占比在提高，而居住消費(fèi)的占比在下降。但我們注意到，當(dāng)家庭成員個(gè)數(shù)提高到4人以上時(shí)，服務(wù)消費(fèi)的占比隱約反而有下降的趨勢(shì)。一個(gè)可能的原因是，由于我們控制了家庭的總支出，隨著家庭人口數(shù)的增加，家庭的人均支出將會(huì)下降，反而會(huì)將更高比例的支出投入到食品、消費(fèi)品之類的必需品上，而相對(duì)更少地消費(fèi)服務(wù)。農(nóng)村家庭消費(fèi)結(jié)構(gòu)的地區(qū)差異同樣明顯。相比西部地區(qū)的家庭，東中部地區(qū)的家庭消費(fèi)品和居住消費(fèi)的占比更高，而食品、服務(wù)消費(fèi)的占比則更低。

3.2 消費(fèi)彈性

在表4中，我們展示了非補(bǔ)償價(jià)格彈性、補(bǔ)償價(jià)格彈性以及收入彈性。我們發(fā)現(xiàn)，除了消費(fèi)品價(jià)格對(duì)服務(wù)消費(fèi)的彈性不夠顯著以外，所有其他的彈性都在1%的置信水平上顯著。

表4 消費(fèi)彈性估計(jì)結(jié)果

注： 各變量所對(duì)應(yīng)的第一行數(shù)字為彈性，第二行數(shù)字為標(biāo)準(zhǔn)誤；斜線上加重?cái)?shù)字為自價(jià)格彈性；*、**和***分別表示在10%、5%和1%的置信水平上顯著。

3.2.1 自價(jià)格彈性

不論是非補(bǔ)償價(jià)格彈性或是補(bǔ)償價(jià)格彈性，四類商品的自價(jià)格彈性均顯著為負(fù)。補(bǔ)償價(jià)格彈性在絕對(duì)數(shù)值上均要小于非補(bǔ)償價(jià)格彈性，這主要是因?yàn)椋谶M(jìn)行“補(bǔ)償”之后，價(jià)格變化的影響會(huì)相對(duì)的減小。我們以補(bǔ)償價(jià)格彈性為例，對(duì)自價(jià)格彈性進(jìn)行分析。食品、服務(wù)的彈性較小，絕對(duì)值均小于1；居住的彈性最大，絕對(duì)值大于1；而消費(fèi)品的彈性居中，絕對(duì)值非常接近1。在四類商品中，食品作為農(nóng)村家庭最重要的生活必需品，其價(jià)格彈性最小。而剩下的三類商品的彈性大小都在某種程度上有一些反直覺，我們?cè)囍o出一些解釋。一般而言，耐用品的彈性會(huì)比較大，而衣著、日用品之類的商品則更類似必需品，其彈性會(huì)比較小。在本文中，我們將這些商品歸類于消費(fèi)品部類中，所以得到的結(jié)果也就介于兩者之間。有意思的是，在我們的估計(jì)中，服務(wù)的彈性要小于消費(fèi)品的彈性，說明農(nóng)村家庭對(duì)于消費(fèi)品價(jià)格的變化更加敏感。另外，在我們的估計(jì)結(jié)果中，居住的價(jià)格彈性是最大的。這可能和農(nóng)村特有的住房環(huán)境和市場(chǎng)相關(guān)。在我們的計(jì)算中，租金房?jī)r(jià)比是固定的，因此，自有房屋租金在很大程度上取決于房屋的建造成本。也就是說，建筑材料的價(jià)格在很大程度上影響了自有房屋租金。由于農(nóng)村家庭可以建造房屋，當(dāng)建筑材料價(jià)格下降的時(shí)候，農(nóng)村家庭就會(huì)建造新的房屋或是擴(kuò)建原有的房屋，從而農(nóng)村家庭就會(huì)大幅地提高他們的居住需求。

3.2.2 交叉價(jià)格彈性

交叉價(jià)格彈性反映了不同商品之間的替代或互補(bǔ)關(guān)系。交叉價(jià)格彈性為正，說明商品之間存在替代關(guān)系；而交叉彈性為負(fù)，則說明商品之間存在互補(bǔ)關(guān)系。從表3中，我們可以看到，非補(bǔ)償交叉價(jià)格彈性有正有負(fù)，而所有的補(bǔ)償交叉價(jià)格彈性均為正，說明在得到“補(bǔ)償”的情況下，四類商品之間相互均為替代品。以非補(bǔ)償價(jià)格彈性為例，大部分的交叉彈性都比較小，絕對(duì)值基本上都小于0.2，而只有消費(fèi)品和居住消費(fèi)相互之間的交叉價(jià)格彈性較大，絕對(duì)值都超過0.4。也就是說，雖然四類商品兩兩之間的價(jià)格都會(huì)影響其他商品的需求，但是除了消費(fèi)品和居住消費(fèi)，其他商品相互之間的影響并不是特別明顯。而消費(fèi)品和居住消費(fèi)之間，卻體現(xiàn)出非常強(qiáng)烈的相互替代關(guān)系。

3.2.3 收入彈性

收入彈性反映了農(nóng)村家庭消費(fèi)總支出增加1%時(shí)相應(yīng)部類消費(fèi)增長(zhǎng)的百分比。我們可以看到，食品、居住消費(fèi)的彈性小于1，服務(wù)消費(fèi)的彈性大于1，而消費(fèi)品的彈性非常接近1。由于食品、居住消費(fèi)相對(duì)來說具有生活必需品的屬性，因此，當(dāng)農(nóng)村居民的消費(fèi)總支出提高時(shí)，他們并不會(huì)按照相同比例提高在這兩部類的消費(fèi)，而是會(huì)更多地用于服務(wù)這類奢侈性的消費(fèi)。有意思的是，消費(fèi)品的收入彈性非常接近于1，這似乎說明，消費(fèi)品對(duì)于農(nóng)村家庭而言，介于必需品和奢侈品之間。

以上，我們分析了估計(jì)的結(jié)果，以及四類商品的各種彈性。食品和居住由于屬于必需品，其收入彈性較低，隨著生活水平的提高，其消費(fèi)并不會(huì)有很大的提高。服務(wù)是四類商品中收入彈性最大的，其消費(fèi)會(huì)隨著農(nóng)村家庭生活水平的提高有較大增長(zhǎng)。而且服務(wù)的自價(jià)格彈性相對(duì)較小，也就是說，即使服務(wù)價(jià)格會(huì)隨著農(nóng)村家庭生活水平的提高而有所上升，服務(wù)的消費(fèi)也不會(huì)受到太大影響。因此，大力發(fā)展服務(wù)業(yè)，對(duì)于促進(jìn)農(nóng)村家庭的消費(fèi)是較為有利的。消費(fèi)品的收入彈性接近1，其消費(fèi)并不會(huì)隨著農(nóng)村家庭生活水平的提高，產(chǎn)生類似于服務(wù)那樣較高的增長(zhǎng)。但是，其自價(jià)格彈性相比服務(wù)而言要高出不少。

以上的彈性估計(jì)結(jié)果，實(shí)際上也說明了“家電下鄉(xiāng)”等政策確實(shí)能夠有效地促進(jìn)農(nóng)村家庭對(duì)消費(fèi)品的消費(fèi)。以2009年農(nóng)村家庭的消費(fèi)狀況為例，類似“家電下鄉(xiāng)”政策的價(jià)格補(bǔ)貼相當(dāng)于降低了13%的消費(fèi)品價(jià)格。根據(jù)本文中計(jì)算的彈性結(jié)果，消費(fèi)品補(bǔ)償自價(jià)格彈性為-0.997，這一政策能提高農(nóng)村家庭的消費(fèi)品需求13%左右(約合人均109.2元)，需補(bǔ)貼人均約123.4(109.2×1.13)元。如果將相同的補(bǔ)貼金額直接以收入的形式發(fā)放給農(nóng)村家庭，根據(jù)本文中計(jì)算的收入彈性，消費(fèi)品的需求只會(huì)提高3.2%(約合人均27.2元)，價(jià)格補(bǔ)貼與收入補(bǔ)貼的相對(duì)效果比為4。而如果想要促進(jìn)農(nóng)村家庭對(duì)服務(wù)的消費(fèi)，情況則有所不同。如果仍然按照123.4元的人均補(bǔ)貼額計(jì)算，以收入的形式發(fā)放，可以提高服務(wù)的需求4.2%(約合人均35.2元)；而以價(jià)格補(bǔ)貼的形式發(fā)放，則可以提高服務(wù)的需求10.9%(約合人均91.4元)，價(jià)格補(bǔ)貼與收入補(bǔ)貼的相對(duì)效果比只有2.5，遠(yuǎn)低于消費(fèi)品的情況。從結(jié)果對(duì)比中可以發(fā)現(xiàn)，由于農(nóng)村家庭對(duì)服務(wù)的價(jià)格彈性相對(duì)較小，而收入彈性相對(duì)較大，價(jià)格補(bǔ)貼對(duì)于服務(wù)的消費(fèi)的刺激作用沒有對(duì)消費(fèi)品的刺激作用那么強(qiáng)。

另外，考慮到消費(fèi)品、服務(wù)消費(fèi)和居住消費(fèi)具有比較強(qiáng)的相互替代關(guān)系，隨著農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，居住價(jià)格的提高，在某種程度上，也能夠?qū)r(nóng)村家庭的消費(fèi)品和服務(wù)消費(fèi)產(chǎn)生一定的刺激作用。

3.3 城鄉(xiāng)消費(fèi)估計(jì)結(jié)果比較

在所有關(guān)于我國(guó)城鎮(zhèn)家庭消費(fèi)估計(jì)的文獻(xiàn)中，只有梁慧芳(2015)是使用Translog模型對(duì)城鎮(zhèn)家庭的全部類消費(fèi)進(jìn)行的估計(jì)。由于其在家庭人口結(jié)構(gòu)和戶主的選擇上，與本文的方法存在著一些差異，因此我們主要比較兩者在消費(fèi)彈性估計(jì)上所反映出的城鄉(xiāng)家庭消費(fèi)的差異。梁慧芳(2015)在文中并沒有直接給出彈性的估計(jì)結(jié)果，城鎮(zhèn)家庭的消費(fèi)彈性由作者根據(jù)其模型估計(jì)結(jié)果推算得到。

為了便于比較，表5中只展示了城鄉(xiāng)家庭各類消費(fèi)的自價(jià)格彈性和收入彈性?？梢钥吹?，城鄉(xiāng)家庭在消費(fèi)上確實(shí)存在著不小的差異。

表5 城鄉(xiāng)家庭消費(fèi)彈性比較

首先，不論是非補(bǔ)償彈性還是補(bǔ)償彈性，城鎮(zhèn)家庭對(duì)每一類消費(fèi)的自價(jià)格彈性均明顯小于農(nóng)村家庭。也就是說，農(nóng)村家庭相比于城鎮(zhèn)家庭，其對(duì)于價(jià)格更加敏感，其消費(fèi)很容易受到價(jià)格波動(dòng)的影響。這與農(nóng)村家庭生活水平相對(duì)較低有著一定的關(guān)系，家庭的生活水平越低，往往對(duì)價(jià)格就越敏感。而且，我們發(fā)現(xiàn)，城鄉(xiāng)家庭在居住消費(fèi)上的價(jià)格彈性差異最大。這和城鄉(xiāng)家庭在居住上的選擇差異也是有關(guān)系的。城鎮(zhèn)家庭不能自行建造房屋，當(dāng)居住價(jià)格發(fā)生變動(dòng)時(shí)，其并不容易改變自身的居住選擇；而農(nóng)村家庭則不然，由于可以在宅基地上自行建造或改造房屋，當(dāng)居住價(jià)格發(fā)生變動(dòng)時(shí)(主要是建筑材料價(jià)格變化)，能夠隨時(shí)改變其居住選擇(如建造新的房屋等)，因此其居住消費(fèi)的自價(jià)格彈性顯著地高于城鎮(zhèn)家庭。

其次，雖然城鄉(xiāng)家庭在服務(wù)上的收入彈性相同，但是農(nóng)村家庭對(duì)消費(fèi)品的收入彈性卻明顯低于城鎮(zhèn)家庭，而相對(duì)應(yīng)的，農(nóng)村家庭對(duì)食品和居住的收入彈性也略高于城鎮(zhèn)家庭。這說明，隨著生活水平的提高，農(nóng)村家庭對(duì)消費(fèi)品需求的增長(zhǎng)并沒有城鎮(zhèn)家庭那樣顯著。

總體來說，農(nóng)村家庭相對(duì)城鎮(zhèn)家庭來說，其消費(fèi)對(duì)于價(jià)格更加敏感，其對(duì)消費(fèi)品的收入彈性更小。

4 未來消費(fèi)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)

在預(yù)測(cè)未來經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r時(shí)，除了GDP之外，農(nóng)村家庭消費(fèi)和其他的一些變量也非常重要。如果我們能對(duì)農(nóng)村家庭消費(fèi)有一個(gè)較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，則無疑能給未來與農(nóng)村相關(guān)的政策提供一定的參考。在本章中，我們將試著預(yù)測(cè)農(nóng)村家庭未來的消費(fèi)結(jié)構(gòu)，是如何隨著人口結(jié)構(gòu)、收入以及相對(duì)價(jià)格的變化而發(fā)生相應(yīng)變化的。

首先要對(duì)家庭消費(fèi)方程中的各個(gè)外生變量進(jìn)行預(yù)測(cè)。我們的方法，參考了Jorgenson et al.(2013)對(duì)美國(guó)家庭消費(fèi)所進(jìn)行的研究。我們對(duì)式(11)進(jìn)行改寫，于是全體家庭的消費(fèi)占比就可以表示為：

(31)

其中

我們重新按照不同家庭特征分組K來對(duì)上面式子進(jìn)行變化。我們考慮的家庭特征與在估計(jì)時(shí)使用的家庭特征相同——戶主年齡(a)、戶主性別(s)，戶主工作類型(j)、戶主教育程度(e)、家庭成員有無兒童(c)、家庭成員有無老人(g)、家庭規(guī)模(n)以及家庭所在區(qū)域(l)。類型K的家庭個(gè)數(shù)可以表示為nK≡nasjecgnl。

(34)

圖5 不同類型農(nóng)村家庭消費(fèi)占全體家庭消費(fèi)比值

在圖5中，我們展示了不同類型農(nóng)村家庭的消費(fèi)總支出占全體農(nóng)村家庭消費(fèi)總支出的比值。從人口結(jié)構(gòu)來看，中國(guó)正在快速進(jìn)入老齡化，而隨著農(nóng)村青壯年勞動(dòng)力不斷地向城鎮(zhèn)地區(qū)轉(zhuǎn)移，農(nóng)村人口的老齡化會(huì)更加嚴(yán)重。在圖3中，我們主要選取了農(nóng)村家庭戶主的年齡和教育程度作為主要的觀察變量。之所以沒有觀察其他的變量，一方面是因?yàn)橐恍┳兞繘]有什么分布上的變化(戶主性別、戶主工作屬性)，另一方面則是因?yàn)橐恍┳兞繉?duì)農(nóng)村家庭消費(fèi)結(jié)構(gòu)的影響并不大(有無兒童、老人，家庭規(guī)模)。雖然農(nóng)村人口老齡化的現(xiàn)象更為嚴(yán)重，但是我們并沒有看到戶主年齡在55歲以上的農(nóng)村家庭的消費(fèi)占比有急劇的上升，而戶主年齡在35～55歲的農(nóng)村家庭的消費(fèi)占比也基本保持穩(wěn)定。這與我國(guó)農(nóng)村家庭的結(jié)構(gòu)是密切相關(guān)的。與城鎮(zhèn)家庭子女成家后大多不與老人合住不同，農(nóng)村家庭往往是三世同堂的大家庭，老人很少會(huì)單獨(dú)組成一個(gè)家庭。而農(nóng)村地區(qū)的主要?jiǎng)趧?dòng)力又是青壯年，老人很少會(huì)有較高的收入。這樣一來，根據(jù)戶主是家庭中對(duì)經(jīng)濟(jì)生活有最重要影響力(收入最高)的一般定義，農(nóng)村家庭的戶主仍然以35～55歲的青壯年居多，而不太受人口老齡化的影響。另外，我們發(fā)現(xiàn)，戶主教育水平不同的農(nóng)村家庭的消費(fèi)占比同樣沒有明顯的變化。這主要的原因是，根據(jù)我們的預(yù)測(cè)，農(nóng)村青壯年的教育程度雖然有所提高，但是并不明顯，主要集中在中學(xué)水平(本科及以上教育水平的青壯年大多遷移到城鎮(zhèn)地區(qū))。

從圖5中，我們可以看出，人口結(jié)構(gòu)變化對(duì)于農(nóng)村家庭消費(fèi)結(jié)構(gòu)的影響，并沒有想象中的那么明顯。

接著，我們將模型與價(jià)格和總消費(fèi)的預(yù)測(cè)結(jié)合起來。價(jià)格和總消費(fèi)的預(yù)測(cè)來自于哈佛、清華大學(xué)聯(lián)合開發(fā)的中國(guó)動(dòng)態(tài)可計(jì)算一般均衡(CGE)模型的模擬預(yù)測(cè)。該模型基準(zhǔn)年模擬根據(jù)2012年投入產(chǎn)出表基準(zhǔn)年信息，更新到2014年的社會(huì)核算矩陣。通過模型分33個(gè)行業(yè)的一般均衡框架，以及基于城鄉(xiāng)一體化的家庭模型的模擬，我們可以模擬出未來各種商品的價(jià)格以及城鄉(xiāng)家庭的收入變化。由于模型以2014年為基年，我們對(duì)2014年前的數(shù)據(jù)使用真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行了校準(zhǔn)。

在圖6中，我們展示了農(nóng)村家庭四類商品相對(duì)消費(fèi)價(jià)格(左軸，2006=1)以及人均消費(fèi)支出(右軸，2006=1)的變化。到2040年，農(nóng)村家庭真實(shí)人均消費(fèi)支出接近2006年水平的9倍，這么大生活水平的變化，會(huì)在很大程度上影響農(nóng)村家庭的消費(fèi)行為。而就相對(duì)價(jià)格而言，2014年之前，由于食品和居住的價(jià)格上漲較快，服務(wù)和消費(fèi)品的價(jià)格都有明顯下降。2014年之后，食品價(jià)格保持平穩(wěn)，消費(fèi)品價(jià)格持續(xù)下降而服務(wù)的價(jià)格則持續(xù)上升。有意思的是居住的價(jià)格在2025年附近達(dá)到峰值之后，開始逐漸下降。

圖6 四類商品價(jià)格及農(nóng)村家庭人均消費(fèi)支出

將以上的結(jié)果代入式(31)中，就可以得到農(nóng)村家庭消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化趨勢(shì)。為了驗(yàn)證我們預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，將預(yù)測(cè)值與真實(shí)值在2007—2015年這段時(shí)間的變化進(jìn)行對(duì)比。從圖7中我們可以看到，雖然在數(shù)值上并沒有完全吻合，但是在趨勢(shì)上，四類商品消費(fèi)占比的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值是比較一致的?？傮w來說，我們的預(yù)測(cè)在一定程度上低估了食品消費(fèi)的占比變化，而高估了居住消費(fèi)的占比變化。不過，兩者之間的誤差，經(jīng)過9年的時(shí)間，最大的也才1.7個(gè)百分點(diǎn)(居住)?？傮w來說，預(yù)測(cè)還是比較準(zhǔn)確的。

圖7 四類商品消費(fèi)占比變化(預(yù)測(cè)v.s.真實(shí))

圖8 四類商品消費(fèi)支出占比趨勢(shì)

在圖8中，我們展示了四類商品消費(fèi)支出占比的時(shí)間趨勢(shì)。2006年之前的支出占比來源于RCRE數(shù)據(jù)，而之后的支出占比則來源于模型的預(yù)測(cè)。我們可以看到，食品和服務(wù)消費(fèi)占比的變化最為明顯。隨著農(nóng)村家庭生活水平的提高，食品消費(fèi)的占比在不斷地下降，而相對(duì)應(yīng)的，服務(wù)消費(fèi)的占比則在不斷地上升。到2040年，食品消費(fèi)的占比將從2006年的37.6%下降到26.5%，而服務(wù)消費(fèi)占比則從2006年的24.7%上升到39.4%。消費(fèi)品消費(fèi)的占比則將穩(wěn)步上升，從2006年的21.1%上升到2040年的24.7%。居住消費(fèi)的占比在2000年左右達(dá)到最高的18.6%之后，該比值就在不斷地下降。到2025年時(shí)，居住消費(fèi)只占農(nóng)村家庭消費(fèi)的10%。不過，在此之后，其下降的速度也將變得非常緩慢，基本穩(wěn)定在9%到10%左右。

這說明，隨著農(nóng)村家庭生活水平的提高，作為必需品的食品和居住的消費(fèi)占總支出的比重會(huì)不斷下降，而服務(wù)的重要性則會(huì)不斷地提高。正如之前分析的那樣，消費(fèi)品消費(fèi)的占比并不會(huì)隨著農(nóng)村家庭生活水平的提高而有較明顯的增長(zhǎng)。這意味著，政府在大力發(fā)展農(nóng)村服務(wù)業(yè)的同時(shí)，也要適當(dāng)對(duì)農(nóng)村家庭的消費(fèi)品消費(fèi)進(jìn)行關(guān)注，采取諸如“家電下鄉(xiāng)”之類的政策來刺激農(nóng)村家庭的消費(fèi)品消費(fèi)。

5 總結(jié)和討論

本文利用農(nóng)村固定觀測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)，通過將橫截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)相結(jié)合，使用非線性3階段最小二乘法(NL3SLS)對(duì)我國(guó)農(nóng)村家庭的消費(fèi)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了估計(jì)和分析。在進(jìn)行了一系列改進(jìn)的基礎(chǔ)上，針對(duì)農(nóng)村家庭的特點(diǎn)，我們比較了具有不同特征的家庭在消費(fèi)行為的差異。同時(shí)，我們也估計(jì)了四類商品的各種彈性。研究發(fā)現(xiàn)，食品和居住作為生活必需品，其收入彈性相對(duì)較小，服務(wù)的收入彈性則相對(duì)較大，而消費(fèi)品的收入彈性非常接近1。在四類商品的自價(jià)格彈性中，食品的彈性最小，而居住的彈性最大。相比消費(fèi)品，服務(wù)的自價(jià)格彈性更小，其需求更不易受價(jià)格變動(dòng)的影響。從交叉價(jià)格彈性來看，四類商品之間都存在著一定的相互替代性，但是消費(fèi)品與居住之間的相互替代性相對(duì)更為強(qiáng)烈。同時(shí)，農(nóng)村家庭與城鎮(zhèn)家庭在消費(fèi)行為上也有著不小的差異，主要體現(xiàn)在農(nóng)村家庭對(duì)價(jià)格的敏感性更強(qiáng)，而且其對(duì)于消費(fèi)品的收入彈性更小。

接著，我們又對(duì)農(nóng)村家庭消費(fèi)未來的變化趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。雖然農(nóng)村的人口結(jié)構(gòu)在未來的幾十年里會(huì)發(fā)生巨大的變化，但是由于農(nóng)村家庭在人口結(jié)構(gòu)、教育等屬性上的特點(diǎn)，這些變化對(duì)于農(nóng)村家庭的消費(fèi)結(jié)構(gòu)并不會(huì)有特別大的影響。相比之下，農(nóng)村商品的價(jià)格的變化和農(nóng)村家庭生活水平的提高對(duì)于其消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化有著更大的影響。而隨著農(nóng)村家庭生活水平的提高，食品和居住消費(fèi)占總消費(fèi)的比重會(huì)不斷下降，服務(wù)消費(fèi)的占比則會(huì)不斷地上升。這說明，要促進(jìn)農(nóng)村家庭的消費(fèi)，我們必須要大力發(fā)展農(nóng)村服務(wù)業(yè)。另外，農(nóng)村家庭消費(fèi)品的消費(fèi)并不會(huì)隨著生活水平的提高而有很大的增長(zhǎng)。結(jié)合消費(fèi)品較大的自價(jià)格彈性，根據(jù)文中的分析，要想刺激農(nóng)村家庭在消費(fèi)品消費(fèi)上的潛力，采取諸如“家電下鄉(xiāng)”等對(duì)農(nóng)村消費(fèi)品進(jìn)行價(jià)格補(bǔ)貼的政策能夠取得較好的效果。

為了實(shí)現(xiàn)“增強(qiáng)消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性作用”這一目標(biāo)，具有極大發(fā)展?jié)摿Φ霓r(nóng)村家庭消費(fèi)顯得尤為重要。本文的研究，有助于理解農(nóng)村家庭消費(fèi)的特征，掌握農(nóng)村家庭消費(fèi)未來的變化趨勢(shì)。本文中測(cè)算的各類參數(shù)以及四類商品的各種彈性，對(duì)于分析、模擬各類政策對(duì)農(nóng)村家庭消費(fèi)的影響也有著非常重要的意義。而本文中提出的發(fā)展農(nóng)村服務(wù)業(yè)和對(duì)農(nóng)村消費(fèi)品進(jìn)行適度價(jià)格補(bǔ)貼的建議，對(duì)于制定提高我國(guó)農(nóng)村家庭消費(fèi)的相關(guān)政策也能提供一定的參考。

由于數(shù)據(jù)方面的原因，本文存在著一些可以改進(jìn)的地方。一方面，本文使用了NL3SLS方法進(jìn)行估計(jì)，該估計(jì)方法雖然較好地解決了模型的識(shí)別問題，但是由于只使用了一年的微觀家庭數(shù)據(jù)，對(duì)估計(jì)產(chǎn)生了一定的負(fù)面影響；另一方面，由于RCRE數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的原因，本文使用的消費(fèi)分類無法同統(tǒng)計(jì)局的分類保持一致，在一定程度上不利于相關(guān)研究結(jié)果的比較。如果能夠得到新的數(shù)據(jù)支持，則后續(xù)的相關(guān)研究可以在本文的基礎(chǔ)上進(jìn)一步地進(jìn)行拓展。首先，如果有比較可信的分地區(qū)消費(fèi)價(jià)格數(shù)據(jù)，則我們可以直接使用重復(fù)橫截面方法對(duì)農(nóng)村家庭消費(fèi)方程進(jìn)行估計(jì)，這不僅能夠充分地利用所有年份的微觀家庭數(shù)據(jù)，也可以通過不同地區(qū)價(jià)格的變化提高估計(jì)的準(zhǔn)確性。其次，如果農(nóng)村家庭收入與消費(fèi)調(diào)查數(shù)據(jù)能夠?qū)ρ芯空唛_放，則我們可以使用該數(shù)據(jù)對(duì)農(nóng)村家庭消費(fèi)方程進(jìn)行估計(jì)。由于農(nóng)村家庭收入與消費(fèi)調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)消費(fèi)的分類更加詳細(xì)，我們可以進(jìn)行更加細(xì)致的分析，并使用該結(jié)果同現(xiàn)有研究的結(jié)果進(jìn)行比較分析。

另外，本文只針對(duì)我國(guó)農(nóng)村家庭的消費(fèi)方程進(jìn)行了估計(jì)，在后續(xù)研究中，我們將結(jié)合我國(guó)城鄉(xiāng)家庭的消費(fèi)數(shù)據(jù)，從而更加全面地分析我國(guó)城鄉(xiāng)家庭的消費(fèi)行為，比較城鄉(xiāng)家庭消費(fèi)的差異，并考察城鎮(zhèn)化進(jìn)程對(duì)我國(guó)整體消費(fèi)狀況的影響。