中國城鄉(xiāng)居民家庭消費總量和結構變化了嗎？
——1995—2018

唐 琦，夏慶杰，李 實

(1.北京大學 a.醫(yī)學人文學院，北京 100191；b.經(jīng)濟學院，北京 100871；2.浙江大學 公共管理學院，杭州 310058)

一、引言

改革開放以來，中國由一個貧困落后的農(nóng)業(yè)國逐漸升級為世界制造中心和第二大經(jīng)濟體。在這個過程中，中國家庭的消費模式也在快速升級，國人耳熟能詳?shù)摹叭蠹本陀?0世紀70年代的“手表、自行車、縫紉機”變?yōu)?0年代的“冰箱、電視、洗衣機”，90年代的“空調(diào)、電腦、錄像機”，21世紀前十年的“住房、汽車、旅游”。社會環(huán)境的變化不僅帶來了消費的影響因素及其影響程度的改變，也因為收入和財富的分層使得不同家庭的消費出現(xiàn)分化。分處兩端的家庭消費模式有“講究”與“將就”的差別，后者雖然擺脫了絕對貧困，但消費總量的增長和消費結構的調(diào)整仍處于靠攏與追趕之中。

城鄉(xiāng)居民家庭消費模式及其影響因素的改變，與改革開放后中國經(jīng)濟發(fā)展的階段性密切相關。從1978年十一屆三中全會到1992年十四大召開是中國經(jīng)濟改革的起步階段：在農(nóng)村，糧食增收、鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)崛起和農(nóng)民工進城務工等變化使農(nóng)民收入和消費狀況得到極大改善，農(nóng)村貧困率到20世紀80年代末下降至不足20%(Ravallion and Chen，2007)；在城鎮(zhèn)，中國政府在20世紀80年代初期開始允許城鎮(zhèn)居民從事個體和私營經(jīng)濟，1983年事實上取消了對私有企業(yè)雇工數(shù)量的限制。從1992年到2002年十六大召開是中國改革開放的攻堅階段：改革開放第一個十年的以輕紡工業(yè)為主的大規(guī)模工業(yè)化，造就了對能源、動力、運輸、材料、化工、通信等重工業(yè)品和耐用消費品的巨大需求，從而引發(fā)了以國企為主的交通通訊能源發(fā)電等重化工業(yè)的大發(fā)展(文一，2016[2])；在城市，1993年十四屆三中全會通過了建設社會主義市場經(jīng)濟體系的決定，從而取消了雙軌制、糧票，改革了金融銀行財政稅收體制，國有企業(yè)改革也引發(fā)了職工下崗問題；在農(nóng)村，鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)發(fā)展勢頭受阻，裁員和工資增長停滯等問題增多，農(nóng)民工在城市無法享受到與城鎮(zhèn)居民等同的社會保障。自2002年到2012年十八大召開是中國經(jīng)濟發(fā)展的迅速成長階段：社會主義市場經(jīng)濟體制基本成形，經(jīng)濟的繁榮成為民生發(fā)展的基礎；在城鎮(zhèn)，建立了低保、失業(yè)保險、退休保險等社會保障措施；在農(nóng)村，國家財政對“三農(nóng)”的支持顯著加強，有力促進了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化與增產(chǎn)，并推行糧食直補、新農(nóng)合、新型養(yǎng)老保險等政策。黨的十八大以來，黨中央領導開展并取得全面勝利的脫貧攻堅戰(zhàn)，以習近平總書記提出的“兩不愁三保障”為評判標準，即不愁吃、不愁穿，保障教育、醫(yī)療和住房。針對房屋價格上漲帶來的居住消費過高問題，2016年中央經(jīng)濟工作會議提出，要堅持“房子是用來住的、不是用來炒的”定位，因城施策解決住房問題。同年，以醫(yī)療服務價格改革為主線的醫(yī)療衛(wèi)生改革持續(xù)推動，到2020年“基本理順醫(yī)療服務比價關系”[3]。

改革開放的經(jīng)驗表明，中國城鄉(xiāng)居民消費模式的改變與經(jīng)濟增長、民生改善息息相關。對于中國城鄉(xiāng)居民而言，消費模式及其影響因素在時代變遷中出現(xiàn)了巨大的變化，一方面受到經(jīng)濟發(fā)展、政策調(diào)節(jié)及收入增加的推動，另一方面，也受到二元經(jīng)濟、發(fā)展狀況及人口結構的影響。

二、文獻綜述

在消費理論中，家庭財務狀況是居民消費最重要的影響因素。由于“高儲蓄、低消費”現(xiàn)象，消費與收入的關系在我國被最早研究。比如，栗樹和(1987)[4]肯定了絕對收入理論，認為中國消費率隨國民收入的上升而下降。這被持久收入假說認同者所質(zhì)疑，秦朵(1990)[5]、吳有昌(1995)[6]驗證了中國居民消費行為長期的穩(wěn)定性，肯定了消費、收入的長期平穩(wěn)關系。對于流動性約束理論揭示的債務和財產(chǎn)對居民消費的影響，萬廣華等(2001)[7]關注了消費信貸等流動性約束對城鎮(zhèn)居民消費的限制。對于各類資產(chǎn)的“財富效應”，張大永和曹紅(2012)[8]認為房屋資產(chǎn)的影響比其他金融資產(chǎn)更大。但李濤和陳斌開(2014)[9]的研究顯示，房屋資產(chǎn)并不存在財富效應，無益于消費水平的提高，生產(chǎn)性資產(chǎn)可以緩解流動性約束，提高家庭消費水平。

在生命周期理論框架中，人口結構特征變化同樣對于居民消費行為帶來較大影響。臧旭恒(1994)[10]、Modigliani and Cao(2004)等[11]以中國數(shù)據(jù)驗證了生命周期理論。袁志剛和宋錚(1999)[12]證實居民最優(yōu)儲蓄率受到未來勞動力數(shù)量的負向影響。李蕾和吳斌珍(2014)[13]發(fā)現(xiàn)低儲蓄年輕人、老年人選擇與中年人共居抬高了后者的消費率。不僅年齡結構和家庭規(guī)模，家庭人口的就業(yè)及教育狀況同樣影響著消費。羅楚亮(2004)[14]發(fā)現(xiàn)居民就業(yè)的不確定性容易對城鎮(zhèn)居民消費帶來反向作用。溫興祥(2017)[15]驗證了農(nóng)村隱性失業(yè)對消費的減弱作用，主要體現(xiàn)為非食物消費下降。汪偉和吳坤(2019)[16]發(fā)現(xiàn)由在校成員引起的教育負擔導致了中年家庭的儲蓄率較低。

與此同時，關于中國不同群體的消費行為及背后的影響因素也得到進一步的研究。林白鵬(1994)[17]發(fā)現(xiàn)農(nóng)村居民消費傾向較高且不斷上升，但城鎮(zhèn)居民相反，二元化特征明顯。Fang(2009)[18]認為，收入差距擴大是城鄉(xiāng)居民消費分層的重要原因，農(nóng)村居民等低收入者支付手段的欠缺也對消費不足帶來了影響。汪浩瀚和唐紹祥(2009)[19]通過1978—2007年數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)居民的消費相比農(nóng)村居民受不確定性的影響更大。方福前和張艷麗(2011)[20]得出了城鎮(zhèn)居民的邊際消費傾向(0.566)高于農(nóng)村居民(0.507)的結論。陳斌開(2012)[21]研究了收入分配對消費的影響，發(fā)現(xiàn)收入的上升和城鄉(xiāng)收入差距的增大都會導致消費率的下降，尤其是2000年后收入差距擴大導致居民消費率出現(xiàn)了3.4%的下降。

三、數(shù)據(jù)及研究方法介紹

(一)數(shù)據(jù)介紹

本文所使用的中國家庭收入調(diào)查(Chinese Household Income Project, CHIP)1995、2002、2013、2018年數(shù)據(jù)涵蓋的代表性省份如表1所示。根據(jù)國家統(tǒng)計局《居民消費支出分類》標準，本文將CHIP數(shù)據(jù)中城鄉(xiāng)居民消費整理為食品、衣著、居住、家庭用品、交通通信、教育文化娛樂、醫(yī)療保健、其他用品和服務八個大類。同時，本文根據(jù)國家統(tǒng)計局歷年各省份農(nóng)村與城鎮(zhèn)居民消費價格指數(shù)，將1995、2002、2013年變量的金額調(diào)整到2018年的價格水平。

表1 不同年份數(shù)據(jù)包含的省份和樣本量

(二)回歸模型

(1)

由于OLS體現(xiàn)的是均值上的結果，無法展現(xiàn)不同消費水平家庭的差異。對于系數(shù)分布上的變化，本文使用Firpo et al (2009)[22]構造再中心化影響函數(shù)而實現(xiàn)的無條件分位數(shù)回歸加以研究。條件分位數(shù)回歸是在控制自變量取值的前提下得到其回歸系數(shù)，沒有考慮自變量的變化對分布的影響。無條件分位數(shù)回歸則通過補充分布變化的影響，所求得的邊際作用不依賴于個體特征狀態(tài)。對此，建立影響函數(shù)IF(Influence Function)以衡量變量微小的變化對分布帶來的改變：

(2)

上式中，sq為核密度估計得到的因變量y的第q個分位上的數(shù)值。繼而在IF數(shù)值之上加入sq的值可以建立再中心化的RIF(Recentered Influence Function)函數(shù)：

(3)

以式(3)作為RIF函數(shù)形式，將q分位的函數(shù)值作為回歸方程的被回歸變量，因為RIF的取值符合二值模型，最后以logit模型求得q分位上的回歸系數(shù)。

四、家庭消費數(shù)據(jù)基本統(tǒng)計

(一)城鄉(xiāng)居民總消費變化狀況

1995—2018年，農(nóng)村與城鎮(zhèn)居民家庭消費均出現(xiàn)較大增長。如表2所示，農(nóng)村家庭平均總消費由13661.81元上升至40282.17元，年均增長率約為4.81%，而城鎮(zhèn)家庭平均總消費由32598.58元上升至77997.69元，年均增長率約為3.87%。此外，由于家庭人口規(guī)模的下降，人均消費上升幅度更大，農(nóng)村年增長率約為5.58%，城鎮(zhèn)年增長率約為4.16%。無論是家庭還是人均，農(nóng)村居民總消費相比城鎮(zhèn)居民都有較大幅度的提升。但是由于二元經(jīng)濟中城鎮(zhèn)居民有更大的消費基數(shù)，如圖1左圖中總消費的分位點圖中可見，城鎮(zhèn)居民家庭總消費依然大幅度領先于農(nóng)村居民。并且，城鄉(xiāng)內(nèi)部群體的差異性有所增加，高消費群體家庭消費金額為低消費群體十倍以上。

表2 農(nóng)村、城鎮(zhèn)居民消費金額、各類消費在家庭總消費中比例的平均值

圖1 城鄉(xiāng)居民家庭總消費、總消費年均增長率分位點圖

1995—2018年，城鄉(xiāng)居民總消費的增長具有階段性和群體差異性的特征。如表2與圖1所示，在1995—2002年，農(nóng)村總消費增長率高于城鎮(zhèn)，且高消費群體的消費增長率更高；在2002—2013年，城鄉(xiāng)家庭均進入消費高速增長階段，且城鎮(zhèn)增速更快，城鄉(xiāng)的高消費群體增速較高，分化明顯；在2013—2018年，城鄉(xiāng)居民消費增長率有所下降，農(nóng)村保持較高增速，而城鎮(zhèn)增長率下降明顯，高收入群體尤為明顯?？梢?，2013年以后，農(nóng)村居民與低消費群體總消費也獲得了相對較快的增長速度，消費差距增加的問題得到一定程度的緩解，但是城鄉(xiāng)居民家庭消費的增長有所下降，急需新的消費增長動力。

(二)城鄉(xiāng)居民消費結構變化狀況

消費模式及變化在城鄉(xiāng)不同收入水平的家庭中具有較大差異性。根據(jù)恩格爾定律，消費模式反映了生活狀況。如圖2所示，本文繪制了城鄉(xiāng)居民家庭總消費分位點上的各類消費占比曲線。

結合表2與圖2：1995—2013年，各分位點上城鄉(xiāng)家庭的食品占比都經(jīng)歷了大幅度下降，農(nóng)村尤為明顯，而2013—2018年，農(nóng)村食品占比在各個分位上基本不變，城鎮(zhèn)則有一定上升。低分位點食品占比大于高分位點，農(nóng)村大于城鎮(zhèn)，這與恩格爾定律相符。1995—2018年，農(nóng)村的衣著占比波動加大，但整體有所上升；城鎮(zhèn)居民持續(xù)下降，二者差距縮小。到2018年，城鄉(xiāng)居民中高分位點上的家庭衣著占比較高，農(nóng)村與城鎮(zhèn)的分布變化趨于一致。家庭用品消費的變化在城鄉(xiāng)居民中基本一致，但幅度差異較大。1995—2002年，由于價格回落，城鎮(zhèn)家庭用品占比下降尤為劇烈。2002—2018年，城鄉(xiāng)家庭用品占比小幅提升并保持穩(wěn)定，城鄉(xiāng)在總量與分布上的差異逐漸縮小。1995—2018年，城鄉(xiāng)居民的醫(yī)療占比上升幅度明顯，農(nóng)村醫(yī)療消費在2002—2018年持續(xù)上升，而城鎮(zhèn)則是在1995—2002年與2013—2018年兩個階段上升。2013年開始，農(nóng)村居民醫(yī)療占比始終高于城鎮(zhèn)，醫(yī)療支出壓力較大。

圖2 城鄉(xiāng)居民八類消費占比分位點圖

1995—2018年，城鄉(xiāng)居民交通通信占比大幅上升，至2018年，城鄉(xiāng)的總量和分布基本一致，高消費群體支出比例明顯較高。1995—2018年，城鄉(xiāng)居民教育文化占比大幅上升，不同的是，農(nóng)村增長趨勢穩(wěn)定，而城鎮(zhèn)在1995—2002年的上升后至2013年有一定下降，到2018年才恢復，占比僅略高于農(nóng)村。一般而言，城鎮(zhèn)高分位點的教育文化占比最高，但農(nóng)村中則是中高群體，最高分位點反而有所下降。居住占比的變化幅度最為劇烈，1995—2013年，所有居民都經(jīng)歷了較大幅度的上升。在2013年，城鎮(zhèn)居住消費一度取代食品成為最大比重的消費類別，產(chǎn)生了對食品和教育文化的擠出效應。2013年以后，隨著房價調(diào)控政策陸續(xù)出臺，居住占比出現(xiàn)大幅下降。城鎮(zhèn)下降幅度達到1/3，帶來了食品等消費占比的回升。這一影響在經(jīng)濟發(fā)達的北京、江蘇和廣東城鎮(zhèn)居民中尤為明顯，居住消費在2013—2018年下降了約1.7萬至2.3萬元。但低收入群體的居住消費下降較少，依然有著相對較高的支出壓力。

不同類型消費的相互影響復雜，不同階段，居民會有所側重，在滿足基本需求后有升級的傾向。其優(yōu)先考慮的核心消費與其他類別消費具有更強的相關關系。如圖3所示，將相關系數(shù)絕對值大于0.15的兩類消費以實線相連(連線的粗細由相關系數(shù)所決定，點的大小由連線所決定)，可見城鄉(xiāng)居民八類消費的相互關系。1995年與2002年，農(nóng)村居民最重要的消費是食品消費，而城鎮(zhèn)居民為食品與居住消費。2013年，居住與食品成為農(nóng)村最重要的消費，而居住取代食品成為城鎮(zhèn)最重要的消費。這一年度中，居住消費對城鎮(zhèn)居民生活的影響極大，之后則有所削弱。2018年，醫(yī)療的重要性凸顯，與食品和居住成為最重要的消費。1995—2018年，不同類別消費的關聯(lián)程度不斷增加，同時醫(yī)療與居住消費的影響增強，居民消費模式由基本生存型向發(fā)展享受型轉變。

由上可見，城鄉(xiāng)居民的消費模式變化具有差異性。農(nóng)村消費增長與結構調(diào)整從1995年到2018年持續(xù)進行，不同分位點居民的消費結構向城鎮(zhèn)居民靠攏。城鎮(zhèn)從1995年至2002年進行結構調(diào)整，2002年至2013年出現(xiàn)了消費總量的猛增，2013年至2018年出現(xiàn)總量增長停滯，而結構有一定的調(diào)整。受調(diào)控政策和發(fā)展環(huán)境的影響，城鎮(zhèn)居民消費的總量增長和結構調(diào)整具有時期不一致性，在總量增長受阻時，適時的導向政策會帶來消費結構調(diào)整，從而引導部分消費的擴張。而農(nóng)村的消費模式相比城鎮(zhèn)居民有一定的滯后性，因而改變過程較為平穩(wěn)，階段性不明顯。同時，不同類型消費的關聯(lián)度增加，食品、居住、醫(yī)療消費成為城鄉(xiāng)居民最重要的消費類型。

圖3 城鄉(xiāng)居民八類消費相關關系圖

五、中國城鄉(xiāng)居民消費總量影響因素實證分析

(一)解釋變量

當前主要消費問題在于家庭總消費增速的放緩乃至停滯。通過整理CHIP數(shù)據(jù)，本文選取覆蓋居民家庭的財務及人口結構的各類變量以盡可能地描繪居民家庭特征，尋找消費模式改變的推動力量。其中，家庭財務類變量包括：“家庭收入”為該家庭年度總收入；“家庭財產(chǎn)”包括家庭的金融資產(chǎn)與生產(chǎn)性資產(chǎn)，不包含家庭的房屋資產(chǎn)及耐用消費品類資產(chǎn)；“家庭債務”為所有家庭成員的借債金額的加總。對于金額類變量，本文也將其調(diào)整至2018年購買力水平，并進行對數(shù)化處理。此外，“是否擁有自有房屋”為虛擬變量，擁有自產(chǎn)權房屋為1，否則為0。“是否擁有汽車”為虛擬變量，擁有汽車(1995年農(nóng)村包含擁有摩托)為1，否則為0。

家庭人口類變量包括：“家庭規(guī)模”為加權之后的人口規(guī)模，戶主予權重1，其他成年成員權重0.7，18歲以下權重0.5(Jappelli and Pistaferri, 2010[23])?！皟和急取睘?4歲以下家庭成員所占比例?！袄夏耆苏急取睘?5歲以上家庭成員所占比例?！霸谛Ｉ急取睘檎谏蠈W的家庭成員所占比例?！案咧屑耙陨蠈W歷占比”為具有高中及以上學歷家庭成員所占比例。“就業(yè)人口占比”為勞動人口所占比例。為方便分析，將這五項比例乘以100?！凹依锸欠裼心泻ⅰ睘樘摂M變量，該家庭子女中有男孩則為1，否則為0。以上變量的基本統(tǒng)計結果如表3所示。

此外，本文加入了家庭戶主信息作為控制變量：年齡及平方項、教育程度、工作狀況、性別、婚姻狀況、是否有殘疾，以及省際虛擬變量(以江蘇省為基準變量)。將家庭總消費作為被解釋變量，以上文中所有解釋變量對其進行OLS回歸，結果如表4所示。(1)2013年調(diào)查數(shù)據(jù)中，新疆缺乏“家庭財產(chǎn)”和“家庭債務”變量，該年回歸結果不含其樣本。

(二)家庭財務類變量回歸結果分析

為分析解釋變量在分布上的影響，本文同樣進行了無條件分位數(shù)回歸，所得結果(分位點間隔0.05，2018年結果包含95%置信區(qū)間)如圖4、圖5所示。

結合圖4與表4：“家庭收入”的OLS與分位數(shù)回歸結果在農(nóng)村和城鎮(zhèn)家庭中始終顯著為正，且數(shù)值較高，是影響總消費最重要的變量。然而“邊際消費傾向”的數(shù)值并不穩(wěn)定，1995—2002年出現(xiàn)大幅跳升后，直到2018年一直持續(xù)下降，已低于1995年水平。農(nóng)村居民的邊際消費傾向在2002年可達0.46，城鎮(zhèn)居民達到0.82，收入轉化為消費的意愿極強。至2018年則分別只有0.07和0.24，收入提升轉化為消費的比例大幅度下降，并且同組居民在分布上差異較小。相比收入，“家庭財產(chǎn)”對居民消費的影響較低。但收入影響弱時，財產(chǎn)影響增強。家庭財產(chǎn)對城鄉(xiāng)居民消費的影響在2013年及之后增加且邊際消費傾向趨于一致，但農(nóng)村居民較多受到家庭財產(chǎn)影響，且到2018年時其低消費群體的家庭財產(chǎn)邊際支出數(shù)值較高?！凹彝鶆铡迸c城鄉(xiāng)居民關系始終為正，消費越多的家庭其回歸系數(shù)越大，說明較高的信用能夠減少流動性約束的限制，從而通過借債增加當期消費。此外，農(nóng)村居民的回歸系數(shù)高于城鎮(zhèn)，債務的增加被農(nóng)村居民更多地用于支出?！白杂蟹课荨币驗榭們r較高和流動性低的特點，對消費影響有特殊性。在1995—2002年，自有房屋尚不對居民消費帶來顯著影響。到2013年，房價上漲的財富效應使得自有住房成為重要的推動力量，擁有住房導致總消費增長約0.38%，低消費群體更是達到0.6%以上。2013年之后，房屋對城鎮(zhèn)居民的影響大幅下降，但對農(nóng)村居民有所上升。到2018年，其在農(nóng)村的影響較城鎮(zhèn)更大，且低分位點的回歸系數(shù)更高。從1995—2018年，“擁有汽車”的回歸系數(shù)在城鄉(xiāng)居民中有所提高，并高于房屋帶來的影響，且農(nóng)村高分位點家庭受其影響更為強烈。

表3 主要解釋變量平均值

圖4 家庭總消費分位回歸系數(shù)——財務類解釋變量

因此，1995—2018年，“家庭收入”的回歸系數(shù)跌至低點，收入轉化為消費的動力不足，2013—2018年收入的提升并沒有帶來相應的消費增長。家庭財產(chǎn)與債務對居民消費的影響較低，雖然近期提高，但影響仍遠不及收入，但農(nóng)村居民更多受到財產(chǎn)與債務的影響，較少被收入所影響。此外，住房與車輛是對消費增長施加較大影響的特殊資產(chǎn)，車輛的刺激作用更高。但車輛會帶來農(nóng)村居民消費的分化，住房保障有利于降低消費不平等。

表4 OLS回歸結果

(三)家庭人口類變量回歸結果分析

農(nóng)村與城鎮(zhèn)居民家庭人口類變量的無條件分位數(shù)回歸結果如圖5所示，并結合OLS回歸結果可以發(fā)現(xiàn)：

“家庭規(guī)?！被貧w系數(shù)在農(nóng)村與城鎮(zhèn)中始終顯著為正，人口增加易于提高總消費。農(nóng)村人口增加的增長效應始終大于城鎮(zhèn)，在2018年，城鄉(xiāng)低分位點家庭的數(shù)值也更高。可見，城鎮(zhèn)和高消費群體的人口規(guī)模效應較強，人口增加引致消費增長較少。農(nóng)村“兒童比例”回歸系數(shù)由1995—2002年顯著為負變?yōu)?013—2018年的不顯著，城鎮(zhèn)由1995—2002年的不顯著變?yōu)?013—2018年的顯著為正。對于農(nóng)村居民，養(yǎng)育負擔不再制約消費增長；對于城鎮(zhèn)居民，兒童增加開始推動消費增長?！袄夏耆吮壤钡幕貧w系數(shù)在城鎮(zhèn)始終不顯著，在農(nóng)村由1995—2002年的不顯著變?yōu)?013—2018年的顯著為負。老年人口的增加對于城鎮(zhèn)家庭沒有影響，但對農(nóng)村家庭消費形成了限制，并且在低分位點尤為明顯?！凹抑杏心泻ⅰ钡幕貧w結果由差異趨向一致，農(nóng)村家庭在1995—2002年對消費帶來正向作用，至2018年則變?yōu)樨撁嬗绊?，而城?zhèn)家庭除2002年都顯著為負?！霸谛Ｉ壤監(jiān)LS系數(shù)始終顯著為正，其提高對消費有較強刺激，且2018年高于前些年度?！案咧屑耙陨蠈W歷比例”的回歸系數(shù)也始終顯著為正，受教育程度的增加能顯著提高總消費，且在農(nóng)村和城鎮(zhèn)低分位點家庭中效果更明顯。農(nóng)村與城鎮(zhèn)“就業(yè)人口比例”的OLS系數(shù)分別由顯著為正和不顯著至2013年開始變?yōu)轱@著為負?？梢?，在控制收入影響后，工作人口增多會帶來消費的下降。

在家庭人口類變量中，“家庭規(guī)?！薄皟和壤薄袄夏耆吮壤薄凹抑杏心泻ⅰ贝砹思彝サ哪挲g及性別結構，而“在校生比例”“高中及以上學歷比例”“就業(yè)人口比例”則體現(xiàn)了家庭的素質(zhì)和發(fā)展狀況。整體而言，農(nóng)村家庭人口類變量的影響在時間和分布上的變化較城鎮(zhèn)更劇烈。到2018年，對于農(nóng)村居民，“家庭規(guī)?！薄霸谛Ｉ壤?、“高中及以上學歷比例”的提高能夠帶來消費總量的提升，“老年人比例”“家中有男孩”“就業(yè)人口比例”的提升則會帶來消費總量的下降；對于城鎮(zhèn)居民，“家庭規(guī)模”“兒童比例”“在校生比例”“高中及以上學歷比例”的提高能夠帶來消費總量的提升，“家中有男孩”“就業(yè)人口比例”的增加則會帶來消費總量的下降。

圖5 家庭總消費分位回歸系數(shù)——人口類解釋變量

六、中國城鄉(xiāng)居民消費結構影響因素實證分析

居民消費模式變化不僅體現(xiàn)為總量的增長，也有結構的轉變。后者同樣受到財務類和人口類因素的影響。本文仍以相同回歸方程對歷年八類消費品占比(乘以100)進行OLS回歸，財務類變量和人口類變量回歸系數(shù)如圖6、圖7所示(某變量對某消費占比的回歸系數(shù)被放置于一欄，每欄四個點自左至右分別為1995、2002、2013和2018年系數(shù)，上下邊界為95%置信區(qū)間)。

圖6 八類消費占比回歸系數(shù)——財務類解釋變量

圖7 八類消費占比回歸系數(shù)——人口類解釋變量

(一)家庭財務類變量回歸結果分析

“家庭收入”對于消費結構的影響不斷下降。1995—2013年，家庭收入增長減少了城鄉(xiāng)居民食品占比，提高了居住、交通通信消費占比，并提高了城鎮(zhèn)居民家庭用品、教育文化消費比例。但到2018年，收入提高對于城鄉(xiāng)消費結構調(diào)整作用大幅下降，消費者將收入用于提高居住、家庭用品等消費的動力減弱。1995—2018年，“家庭財產(chǎn)”對消費結構的影響同樣下滑，對城鄉(xiāng)居民食品消費占比，以及對農(nóng)村居住、城鎮(zhèn)家庭用品消費占比的影響逐漸減弱，但也降低了農(nóng)村的醫(yī)療消費占比，增加了農(nóng)村交通通信、城鎮(zhèn)教育文化消費占比?！凹彝鶆铡睂οM結構的影響呈現(xiàn)向零的趨近，1995—2002年，債務提升伴隨著食品消費比例下降、居住及其他消費比例的上升，在農(nóng)村中尤為明顯，但2013—2018年，雖然能帶來交通通信消費占比小幅上升，對消費結構的整體影響減少。

“自有住房”在1995、2002年影響較小，但到2013、2018年消費占比提高明顯。同期衣、食消費占比的大幅下降可見居住消費提升主要通過“節(jié)衣縮食”而實現(xiàn)。到2018年，自有住房對居住消費占比回歸系數(shù)下降，對食品、衣著等消費擠出作用減弱。類似地，“擁有汽車”能顯著增加交通通信消費占比，這一作用從1995年的農(nóng)村和2002年的城鎮(zhèn)開始顯著，到2018年上升至最高。交通工具也導致城鄉(xiāng)食品消費占比下降，在2018年引起居住消費占比大幅下降和醫(yī)療、教育文化消費小幅降低。

由上可見，1995—2018年，家庭收入、財產(chǎn)與債務對城鄉(xiāng)居民消費結構影響大幅下降，尤其是收入對于總量和結構的調(diào)整作用均減少。自有住房引發(fā)的居住消費占比上升幅度減少，對衣食等消費擠出作用減弱。但相比住房，汽車的推廣能夠更多地改變城鄉(xiāng)居民消費結構。

(二)家庭人口類變量回歸結果分析

1995—2018年，“家庭規(guī)?！睂κ称废M占比的回歸系數(shù)下降至0值以下，人口增長無法帶來食品消費占比上升反而致其下降。其對于居住消費占比的回歸系數(shù)一直為負，人口增長導致居住消費占比下降，而所引發(fā)的增長主要體現(xiàn)在教育文化、醫(yī)療消費占比上。到2018年，人口規(guī)模上升減少了城鄉(xiāng)居民的食品、居住消費比例，增加了教育文化、醫(yī)療消費比例，并且影響對于農(nóng)村居民更強烈。“兒童比例”的影響對農(nóng)村居民同樣更為明顯，兒童增加較多地導致其增加食品、衣著消費比例，極大地減少教育文化消費，而這一影響在城鎮(zhèn)居民中并不明顯?！袄夏耆吮壤蹦軌虼蠓岣叱青l(xiāng)居民醫(yī)療消費占比，這一影響在1995—2018年不斷增強。在此期間，該變量對農(nóng)村居民食品消費占比影響趨于零，但對城鎮(zhèn)居民食品、衣著消費占比有增強的負面影響?！凹抑杏心泻ⅰ睂Τ青l(xiāng)居民最大的影響在于提高交通通信、居住消費占比，尤其是對前者的影響持續(xù)上升，對于后者的影響在2018年有所下降。

“在校生比例”增加顯著提高了居民的教育文化消費比例，并在1995—2018年不斷增強，但對于城鄉(xiāng)居民食品、居住和農(nóng)村居民醫(yī)療消費占比都有負向的影響?！案咧屑耙陨蠈W歷比例”的上升同樣大幅提高教育文化消費占比，并引發(fā)食品、居住消費占比下降，這一影響在農(nóng)村更為強烈。1995—2018年，“就業(yè)人口比例”增加會提高城鄉(xiāng)食品、交通通信消費占比，但降低教育文化、醫(yī)療消費占比，并較大幅度增加農(nóng)村居住消費占比。“就業(yè)人口比例”的上升引發(fā)的總消費下降主要作用于教育文化、醫(yī)療消費中。

相較于財務類變量，家庭人口類變量對消費結構的影響作用呈波動上升的趨勢，對于農(nóng)村居民的結構性影響尤為明顯。受家庭人口因素影響最多的是醫(yī)療、教育文化這兩類發(fā)展型消費。醫(yī)療消費已居于核心地位，老齡化的發(fā)展將通過提高醫(yī)療消費占比更大幅度地改變居民消費結構。

七、基本結論及政策建議

城鄉(xiāng)居民總消費增長具有階段性，2002—2013年增長率最高，且分化較為嚴重，但2013—2018年發(fā)生逆轉，增長率大幅下跌，農(nóng)村增長速度超越城鎮(zhèn)。就消費結構而言，居住、醫(yī)療成為與食品一樣的重要消費。1995—2013年，食品消費占比下降，居住消費占比上漲，直到2018年居住消費占比回落。醫(yī)療、交通通信和教育文化消費基本保持了持續(xù)上升，城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村的高消費群體的消費出現(xiàn)了由基本生存型向發(fā)展享受型的轉變。至2018年，居民消費的主要問題在于總量增長受阻，農(nóng)村仍有潛力，城鎮(zhèn)則需要強有力的刺激政策。其中居住消費占比偏高是嚴重問題，住房與空氣、水一樣也是人類生存的必需品，根除貧困的標準之一是保障住房安全。如果居民住宅、企業(yè)用房價格過高，會導致家庭住房困難、房地產(chǎn)業(yè)泡沫、制造業(yè)生存壓力加大。

1995—2018年，財務類變量對城鄉(xiāng)居民總消費、消費結構的影響均減弱，尤其是收入轉化為消費的動力不足，對于消費結構調(diào)整的“恩格爾效應”變?nèi)?。此外，在家庭財產(chǎn)、債務、自有房屋對于消費總量和結構影響仍在小幅波動或出現(xiàn)一定下降的情況下，擁有汽車的作用不斷凸顯。而家庭人口類變量對于消費總量和結構的影響有所上升。家庭規(guī)模、在校生比例、家庭成員學歷水平的上升會帶來城鄉(xiāng)居民總消費的提高，但就業(yè)人口比例的提升和家中有男孩都會帶來消費的下降，有所不同的是，養(yǎng)老壓力會導致農(nóng)村消費下降，而兒童增加能帶來城鎮(zhèn)消費增長。就消費結構而言，人口結構變化的影響主要在于提高醫(yī)療、教育文化和交通通信消費占比，同時降低食品、居住消費占比，但農(nóng)村家庭兒童增加會帶來其衣食消費的上升和教育文化消費的下降。

城鎮(zhèn)居民消費增長有陷入停滯的風險，而農(nóng)村和低消費者的潛力仍有待挖掘。此外，消費結構的調(diào)整涉及總需求的改變，對產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重大意義。對此，提出如下相關政策建議：

第一，保障居民收入與財產(chǎn)增長。城鎮(zhèn)居民邊際消費傾向雖大幅下降，但其消費相比農(nóng)村居民更依賴家庭收入，農(nóng)村居民更多被其他財務變量和家庭人口變量所左右。保障居民的收入穩(wěn)定和增長，促進農(nóng)村居民尤其是低消費群體財產(chǎn)增加，是保障消費增長的有效途徑。第二，提高負債率增加居民消費的方法不可取。雖然債務對消費的回歸系數(shù)上升，但2013—2018年城鄉(xiāng)居民平均負債上升達三倍以上，居民杠桿率大幅上升將帶來嚴重財務風險和高消費群體支出增長更快的問題。第三，推進汽車普及。汽車對消費總量增加和結構調(diào)整作用較住房更明顯，并且城鄉(xiāng)居民自有住房率已在85%以上，住房增加的潛力較低，但城鄉(xiāng)居民汽車擁有率分別為46%與26%，通過改善出行條件增加消費更為可行。第四，妥善應對老齡化對農(nóng)村的負面影響。農(nóng)村家庭老年人口占比大幅上升，消費更多受到老齡化的不利影響，養(yǎng)老負擔的加重成為制約消費的重要因素。第五，積極促進生育率的提高。城鎮(zhèn)家庭人口結構受到“二胎政策”影響較大，兒童占比上升，老年占比下降，城鎮(zhèn)生育率提升是增加消費的有效途徑。第六，提高農(nóng)村在校學生比例。農(nóng)村家庭在校生比例有所下降，高中及以上學歷比例有待提高，這兩項的增加對于消費增長有較大作用。第七，改善就業(yè)對消費的負面影響。就業(yè)人口比例的提升通過降低醫(yī)療、教育文化消費的方式減少總消費，前者是醫(yī)療保險的效果，而后者則是就業(yè)所帶來的閑暇減少的限制性結果。第八，關注消費需求結構的改變。食品、居住與醫(yī)療消費占比的變化對消費結構整體影響最大，同時交通通信、教育文化消費占比上升趨勢明顯，需求端的變化將引發(fā)產(chǎn)業(yè)結構的相應調(diào)整。