18预防性动机对居民消费行为的影响.docx
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18预防性动机对居民消费行为的影响
预防性动机对居民消费行为的影响
PrecautionarySavingMotivesImpactonResidents’Consumption
周晓华张云玲
首都经济贸易大学经济学院研究方向：
金融工程邮编100026
[摘要]近几年来，我国居民消费的热情一直不高，国家采取了许多措施来刺激消费，但是居民的银行存款依然逐年攀升，居民储蓄热情不减，而消费仍然持续低迷。
本文基于预防性储蓄理论，将抑制居民消费行为的不确定因素定量化为具体的统计指标，应用协整理论建立居民消费行为的误差修正模型，得出我国居民未来收入和支出不确定性其消费行为起到了一定抑制作用。
因此，建立完善的医疗保障体系、改革教育体制、完善住房信贷是启动居民消费的必经之路。
[关键词]消费行为预防性动机协整理论误差修正模型实证分析
我国经济保持了二十年的快速增长，上个世纪90年代末期，我国国民经济发展过程中存在的短缺状态终告结束，取而代之的是产品过剩，有效需求不足的状态。
从我国近几年经济的发展情况来看，消费率过低、消费需求不足是造成经济非良性循环的直接原因。
虽然，国家采取了许多措施来刺激消费，但是，居民的银行存款依然逐年攀升，居民储蓄热情不减，消费持续低迷。
进入2006年以来，我国居民消费意愿已达到28.6%的历史新低。
根据央行公布的2006年1季度全国城镇储户问卷调查结果显示，在当前物价和利率水平下，认为“更多消费（包括借债消费）”最合算的居民人数占比为28.6%，跌至历史新低。
尽管2005年我国国民经济增长取得了9.9%的增幅，但一直以来靠出口拉动的经济增长模式并没有明显改观。
居民的消费意愿不强，消费在国民经济三驾马车中发挥的作用仍亟待提高。
我国居民目前消费意愿如此之低，关键在于两大因素。
首先是工作和收入的不稳定性增加。
随着竞争的加剧，优胜劣汰的竞争机制逐步取代了一劳永逸的“铁饭碗”；加入WTO后面临国外强势企业的排挤和竞争，企业经营风险也在不断加大；由于产业结构调整、产业结构升级困难带来的就业压力增加。
工作的不稳定性增加导致收入的不稳定增加，由于工作和收入的不稳定性增加，居民不得不增加储蓄；其次是支出的不确定性增加，自上世纪90年代中期开始，福利性消费体制逐步被市场化消费体制所取代，社会保障和社会福利水平开始了大幅度地调整，以前主要由政府或企业以实物形式供给的住房、医疗、教育等消费所需费用，转而由居民个人承担，而住房、医疗、教育等费用上涨速度之快超过多数家庭收入增长速度，其消费价格与大多数居民的收入水平相比显得过高，如果靠自身积累则需要一个较长的过程。
居民消费心理压力随之增加，进一步导致了消费意愿下降、储蓄意愿增强。
因此，在预防性储蓄消费理论的指导下对传统消费函数进行创新，将居民预防性储蓄动机因素具体为消费需求的解释变量，通过引入不确定性变量建立居民消费计量模型，并作实证分析，从而对预防性动机对居民消费影响作定量分析并提出对策建议，对拉动内需，刺激消费，促进我国经济的持续、稳定增长无疑具有深远的意义。
一、采用误差修正模型的原因
1978年以后，经济体制改革和各项配套制度改革相继展开，中国逐渐由传统的计划经济体制向市场经济体制转变。
城乡居民所处的外部环境发生着翻天覆地的变化，环境的改变带来了人们思想的转变。
在与每个人的生活休戚相关的消费问题上也毫不例外的发生着这样那样的变化，诸如居民消费的外部环境、消费主体的消费行为特征，居民的消费观念等等都与改革之初有很大相同。
在经济生活中影响居民消费的因素有很多，其中最重要的因素是收入，除此之外还有若干非收入因素：
家庭金融资产存量、市场利率、消费者价格预期、货币幻觉、分配结构、人口发展、经济制度与消费心理等。
通过选取适当的经济指标构造模型来刻画居民的消费行为，从定量的角度分析居民消费，对于解释居民的消费现象，制定适宜的宏观政策启动居民消费具有重要的意义。
近几年来，许多经济学者采用回归分析方法构造中国消费函数模型，计算出各个解释变量的系数，并对回归结果进行统计检验，根据检验结果增减变量，以得到令人满意的模型。
这样做是先入为主的承认了运用回归分析的假定前提，即假定消费以及决定它的影响因素是平稳变量。
事实上，中国的制度变迁不可能不对其带来深刻的影响，数据能否直接使用回归方法需要检验。
如果采用非平稳时间序列直接建立回归模型会带来虚假回归问题，虚假回归也称为“伪回归”，它是指当用两个相互独立的非平稳时间序列建立回归模型时，常常得到一个具有统计显著性的回归函数，实际上这种情况下的回归模型的估计结果是没有解释意义的。
采取对变量的差分序列作回归分析尽管可以避免虚假回归问题，却无从反映原变量之间的长期关系。
20世纪80年代，恩格尔一格兰杰（Engle-Granger）提出了协V.（Co-integration）概念，它为解决非平稳经济变量间的线性关系提供了种新的方法论。
在实际中，多数经济时间序列都是非平稳的，然而某些非平稳经济时间序列的某种线性组合却有可能是平稳的，具有这种性质的时间序列具有协整关系，协整关系表达了两个或多个非平稳的经济量相互影响及自身演化的动态均衡关系。
本文将采用协整理论与误差修正模型对改革以来我国居民消费需求进行建模，分析影响居民消费支出的因素，以及它们与消费之间的关系。
由于城镇居民与农村居民处于不同的消费外部环境中，表现出不同的消费行为特征，因而有必要根据他们各自的情况建立彼此相应的消费函数模型。
二、协整理论和误差修正模型
传统的回归方法一般假定所用的时间序列是平稳的，然而经济中许多变量是不平稳的。
如果序列是不平稳的，在使用计量模型进行统计推断时，关于参数的一些统计量的分布不再是标准分布，所作的回归是一种“伪”回归。
而对数据进行差分变换后进行回归，又可能丢失信息。
作为动态经济计量学分析方法之一的协整理论，既有效的处理非平稳的时间序列，又可克服上述方法的不足。
协整是对非平稳经济变量长期均衡关系的统计描述。
如果两个或两个以上的不平稳时间序列经过某种线性组合可得到一个平稳的时间序列，则两个或两个以上的不平稳时间序列之间存在协整关系，即存在着长期均衡关系。
对于中国的进出口贸易以及影响其变化的各个变量都表现出一种强劲的增势，如果直接用OLS对其作回归分析，就很难判断它们之间的关系究竟是真实的回归还是虚假回归，以均衡分析为背景的协整理论可以克服变量的非平稳性，因此利用协整分析方法来建立进口函数的长期模型。
一个序列在成为平稳序列之前进行d次差分，则该序列被称为d阶单整，记为I（d）。
检验单整时依次检验是否为I（0）再检验是否为I
（1）,判别依据是单位根检验的ADF检验。
ADF检验方法是：
对时间序列的一阶差分进行如下回归：
（1）
并做假设检验：
（2）
如果接受
，意味着
序列包含单位根，即
是非平稳的；拒绝
意味着
是平稳的。
在此基础上可运用EG两步法对非平稳序列的协整关系进行识别。
先对变量进行OLS估计，再对残差项进行EG检验，运用EG回归：
（3）
若残差项序列是I（0）序列，则表明变量间存在协整关系。
根据格兰杰定理,一组具有协整关系的I
（1）变量一定具有误差修正模型的表达式存在。
目前已经提出多种关于具有协整关系I
（1）变量建立误差修正模型的方法。
本文所采用的方法为EG两步法。
EG两步法的第一步是用OLS法估计协整参数向量。
把这种OLS回归称作协整回归。
EG两步法的第二部则是由第一步得到的残差值作为误差修正项加入到误差修正模型中并用OLS法估计短期参数。
以两变量模型为例介绍EG两步法。
假设两个I
（1）变量Y和X具有如下关系：
（4）
其中
，则长期均衡关系是
（5）
建立两变量误差修正模型如下：
（6）
式（10）中
因为
（7）
则
，所以（10）式中所有的项都是平稳的。
EG两部法的第一步是先对式进行OLS协整回归，估计协整向量
。
当确切的关系未知时，如有必要也可以在协整回归式中加入位移项或趋势项。
EG两步法的第二步是把从第一步求到的残差作为非均衡误差代入式（10），并用OLS法估计式中的短期参数
。
若（10）式中的动态性不足，即
具有自相关性，可进一步增加
和
的滞后项，同时相应增加
的滞后期。
协整关系只是反映了变量之间的长期均衡关系，误差修正模型（ECM）使用就是为了建立短期的动态模型以弥补长期静态模型的不足。
它既能反映不同的时间序列间的长期均衡关系，又能反映短期偏离长期均衡修正的机制，ECM模型可很好的消除虚假回归。
三、城镇居民消费函数ECM模型
改革开放以来，城镇居民的消费行为发生了巨大的变化，影响城镇居消费的因素不仅仅有收入、市场利率、等传统变量，而且，由于养老、医疗、教育等方面的种种变化，使得居民对未来的收入以及消费都充满了不确定，这种不确定的感受直接影响到居民的消费支出。
本节将对影响居民消费的不确定性因素进行量化，建立以预防性储蓄为理论基础的城镇居民的消费函数模型，选取样本区间为1981－2004年。
（一）变量选择与数据获得
本文中考虑的是居民的消费行为，因而消费变量取城镇居民家庭调查的人均消费性支出，数据来源于《中国统计年鉴》1981-2005，并以1981年为基期的城镇居民消费价格指数进行平减，对该变量剔除价格影响得到以1981年价格水平表示的消费额（CONS）数据。
居民的收入取城镇居民人均可支配收入，该指标在实际收入中减去各种税费和转移性支出，是居民可以自由支配的收入。
数据来源于《中国统计年鉴》2005,同样也要除以1981年为基期的城镇居民消费价格指数，得到以1981年
价格计算的收入（Y）。
名义利率yield，以中国人民银行规定的一年期存款利率表示，数据来源于中国人民银行网站，若遇到某年有利率的调整，则根据各利率水平进行期限长短计算的加权平均数作为该年的利率水平，根据各年的物价指数，计算出实际利率。
在选择不确定性度量变量前我们可以先看一下其他学者对其的量化的指标：
许多国外学者通常用失业率、收入变动的方差来以及专项的问卷调查来度量收入的不确定性。
但是在研究我国目前状况时却不能完全照搬。
因为：
（1）以上测度预防性动机的变量或方法较多地考虑了收入的不确定性，而在我国，由于收到制度变迁影响，未来消费支出的不确定性也是产生预防性动机的一个极其重要的原因；
（2）我国目前公布的失业率是登记失业率，该指标中不包含下岗人员，故不能真实反映就业形势；（3）近年来我国宏观经济一直保持了稳定增长态势，因此，从总量上来看，我国居民收入的波动幅度并未明显加大，收入的方差因而不能够充分体现居民收入的不确定性；（4）迄今为止，我国还没有连续多年的、反映我国各地区消费者预期的问卷调查资料。
有鉴于此，本文从我国的实际出发，在测度预防性动机时兼顾了消费和收入两方面的因素，将不确定性的度量分为两个方面的不确定性：
收入的不确定性和支出的不确定性。
并从我国现有统计资料中选择了两个能够较充分地反映收入不确定性和消费不确定性的变量。
这两个变量分别是：
1、城镇居民家庭负担率（BRATE）
利用《中国物价及城镇居民家庭收支调查统计年鉴》中相关资料，将城镇居民家庭负担率定义为：
平均每100户城镇居民家庭人口中无收入者人数所占的比重。
这里的“无收入者人数”是指16岁以下人数与16以上当月收入低于某一标准的无职业者人数之和。
2、城镇居民服务项目支出增长比率（RATE）
统计资料显示，1996年以来尽管我国的物价总体水平持续走低，但城市居民服务项目价格的涨幅却都在10％以上，其中，学杂费和医疗保健服务费的年平均涨幅分别为22.4%和16.57％。
教育、医疗和住房的开支都成为居民最重要的开支，其费用大幅度上涨，不仅会提高居民对消费支出的预期，同时也明显加大了居民未来消费开支的不确定性，进而使得消费者预防性动机增强。
因此，将统计资料中消费者用于教育、医疗和住房的开支三项相加，算出居民用于服务项目支出每年的增长率来度量城市居民消费支出的不确定性。
变量及其说明
变量
符号
说明
消费
CONS
城镇居民人均消费性支出（1981年为基期）
收入
Y
城镇居民人均可支配收入（1981年为基期）
利率
yield
实际利率＝名义利率－通货膨胀率
收入不确定性－家庭负担率
BRATE
每100户居民中无收入者所占比重
支出不确定性－服务项目变化率
RETE
医疗、住房、教育三项服务费用每年变化率
由于变量之间存在交互影响，因此对人均消费和人均支出两个变量取对数形式，采用对数形式还可以消除数据中存在的异方差，使数据更为平滑，便于建立模型，定义如下两个变量:
LnCONS=Log（CONS）,（消费的自然对数）
LnY=Log（Y）.（收入的自然对数）
（二）单整检验
在检验变量的协整关系之前，先要检验变量的单整性（单整阶数）。
由于大多数序列的残差项不是白噪声，本文采用扩展的Dickey-Fuller检验（ADF）来确定变盘的单整阶数。
下面用经济计量学软件Eviews3.0对城镇居民1981-2004年的收入消费等数据进行ADF检验，所得结果见表
1981-2004年城镇居民收入消费等数据的ADF检验
变量
检验类型（c，t，*）
ADF值
临界值
DW检验
LNCONS
（c,t,1）
-1.69
-3.63
2.11
lncons
（0,0,1）
-3.73
-3.00
2.00
LY
（c,t,1）
-1.53
-3.63
2.10
ly
（c,0,1）
-3.95
-3.00
2.02
yield
（c,t,1）
-3.28
-4.01
1.94
yield
（c,t,1）
-4.75
-3.03
1.86
RATE
（c,t,1）
0.46
-3.62
1.85
rate
（c,t,1）
-3.63
-5.24
1.98
BRATE
（c,0,1）
-0.51
-3.00
1.64
brate
（c,0,1）
-4.10
-3.00
2.08
注：
1、c和t表示有常数项和趋势项，*表示采用的滞后阶数；
2、显著性水平为5%的临界值。
从检验结果看，所有变量的原始序列ADF值均大于显著性水平5%的临界值，说明原始序列是非平稳的。
经过一阶差分以后，ADF值小于临界值，可以认为序列经过一阶差分以后达到平稳，以上变量均是一阶单整序列。
（三）协整检验
本文采用EG两步法进行协整检验。
首先，采用最小二乘法建立消费、收入、利率、度量支出不确定性的变量－服务项目变化率和度量收入不确定性的－家庭负担率这四个变量之间的线性回归方程（样本区间：
1981-2004）：
LNCONS=0.89LY-0.012RATE-0.042BRATE-0.0012yield
（1）
（65.89）（-6.43）（-6.89）（-1.56）
=0.9983
=0.9981DW=1.9818
在回归方程
（1）中，实际利率-yield这个变量对消费的影响是不显著的，将其从方程中剔除，再进行最小二乘法估计，得到方程
（2）：
LNCONS=0.89LY-0.013RATE-0.026BRATE
（2）
（73.08）（-7.2）（-6.76）
=0.998
=0.997DW=1.989
从上述系数的t检验值来看，所有的值均通过显著性水平为5%的t检验，回归系数具有显著性。
DW值说明方程不存在自相关，
达到了0.997，说明模型的解释能力是很强的。
如果方程中的四个变量具有协整关系，则误差修正项E应具有平稳性，E可以表示为：
E=LNCONS-0.89LY+0.013RATE+0.026BRATE
对E进行AEG检验，采用带有截距项和趋势项的模型形式，根据AIC准则确定滞后阶数为5位，DW＝2.101,说明残差序列不含有自相关。
AEG＝－4.15<－3.98（N=4,a=0.05,T=24）,可以认为LNCONS、LY、RATE和BRATE四个变量存在协整关系。
（四）误差修正模型
由上述检验可以看出，四个变量之间存在协整关系。
收入的增长会引起消费的增长，而城镇居民面对的收入不确定性和未来支出不确定性的上升都会导致消费的下降。
下面本文将通过建立误差修正模型来进一步揭示四者之间的内在关系。
根据格兰杰（Grange）定理，一组具有协整关系的变量一定可以表达为误差修正模型的形式，在此用E表示4-2-2式中的误差，建立误差修正模型，由于样本区间较短，在这里采用滞后一阶形式（括号内为t值）：
LNCONS=0.179
LNCONS（-1）+0.67
LY+0.043
LY（-1）+0.0092
RATE
（0.10）（8.07）（0.422）（0.498）
-0.089
RATE（-1）+0.081
BRATE-0.023
BRATE（-1）-0.011E（-1）-0.175E（-2）（-0.58）（1.624）（-0.56）（-4.22）（-0.759）
=0.88
=0.82DW=2.07（3）
在模型（3）中逐步剔除掉系数没有统计显著性的变量，得到误差修正模型（4）（模型下方括号内为t值）：
LNCONS=0.713
LY-0.014
RATE（-1）-0.039
BRATE-0.59E（-1）（4）
（10.99）（-1.34）（-2.86）（-5.33）
=0.869
=853DW=1.912
LM1=0.531<
LM2=0.328<
ARH1=0.373<
ARH2=0.198<
模型（4）的t值均通过显著性水平为5％的t检验，回归系数都具有显著性，误差修正系数为-0.59，小于零，符合反向修正机制。
LM1和LM2分别是检验残差项一阶和二阶自相关的统计量，结果显示误差修正模型（4）不存在一阶和二阶自相关。
ARCH1和ARCH2是检验自回归条件异方差的统计量，由检验结果可知，模型随机误差项不存在异方差。
对于误差修正模型（4）中
LNCONS的实际值（Actual）、模型拟合值（Fitted）和残差（Residual）序列见图，由下图可以看出，模型的拟合值对实际值拟合得很好，故模型得到的结论是真实可信的。
图
（1）模型残差序列及实际值和拟合值序列
（五）城镇居民消费实证检验结果分析
城镇居民消费长期均衡模型
（2）中包含收入、未来消费不确定性变量－城镇居民服务项目消费增长率以及表征收入不确定性变量－城镇居民家庭负担率，而利率没有反映在居民消费的长期均衡模型中，在城镇居民消费长期均衡模型中，各个因素对城镇居民消费的影响是不一样的：
LNCONS=0.89LY-0.013RATE-0.026BRATE
1、收入对城镇居民消费有明显的正向影响，同时它也是诸多因素中最重要的决定因素，消费对收入有较强的弹性，收入每增加1%，消费就将增加0.89%.居民的消费状况取决于收入水平和收入的增长情况。
从居民收入水平对消费的影响来看，高收入阶层居民平均消费倾向较低，而中低收入阶层居民平均消费倾向较高；从收入增长状况对消费影响来看，持续稳定的收入增长会给人们带来良好的收入预期，从而更有利于增加消费。
从全社会角度来看，收入增加会带来消费增长，它是影响消费的最为直接的因素。
2、消费不确定性对居民消费具有负向影响，服务项目消费增长率每增加1％，则消费将会下降0.013％。
教育、医疗、住房等各项支出预期的不确定性使得居民进行相当数量的预防性储蓄，从而压缩当前的消费。
从长期均衡模型来看，由于改革开放以来进行了多项改革，使得居民用于教育、医疗保健费用和居住消费费用增长幅度明显高于其它消费品时，因此居民为了满足未来的消费需要，消费者特别是低收入的家庭往往会节衣缩食，消费者降低消费信心，产生很强烈的预防性储蓄动机。
3、收入不确定对城镇居民消费有负向影响，即家庭负担率每增加1％，将会使消费下降0.26个百分点。
近几年来，随着国企改革不断深化，出现了许多职工下岗分流现象；就业制度的改革使各企业之间人员流动性增强，人们得到和失去工作的可能性都相应增加，收入的不确定性也随之增加，人们无法预料到未来职业的稳定程度，因此为了保证失业的情况下仍能够保证一定的生活水平，消费者会减少当期的消费，进行储蓄。
另外，收入不确定性的存在也在一定程度上强化了城镇居民的预防性储蓄动机，迫使人们消费更为谨慎。
4、真实利率与消费存在反向变化关系，利率表现出对消费的替代效应。
在其它条件不变的情况下，真实利率下调则城镇居民消费上升。
然而，在我国的实际情况是：
连续几次的利率下调，即使是在真实利率为负值的情况下居民储蓄仍然保持高速增长，对居民消费的影响也是微乎其微。
因此可以说在我国利率尚未市场化的前提下，实际利率的变化对居民消费的影响可以忽略不计。
从上述分析结果可以看出，由于我国社会制度的改革进程中给居民带来了很强的不确定性感受，因此，在不确定性引起的预防性储蓄的影响下，利率的作用几乎被不确定性感受负作用所抵消了。
在城镇居民消费短期均衡模型中，
LNCONS=0.713
LY-0.014
RATE（-1）-0.039
BRATE-0.59E（-1）
从误差修正模型4-2-4可以看出，短期内收入变化对消费变化的影响最大，收入增长率每变化一个百分点，消费增长率变化0.713个百分点，说明居民的消费对收入的变化非常敏感；滞后一期服务项目变化率即消费不确定性对居民消费行为的短期影响在统计上是很显著的，当期的收入不确定性对消费行为影响在统计上也是很显著的，说明当一个家庭中有人失业，使得预期收入减少则会对消费者消费行为产生负面效应，产生较强的预防性预期，从而适当减少当期消费；城镇居民消费需求变动受到协整方程的约束，对长期均衡关系的偏离会在下一期得到修正，修正系数为0.59个单位。
四、农村居民消费函数ECM模型
我国农村居民人口占总人口的比重约为60%,因此,消费总需求不足自然与农户消费低迷有关。
然而，农村居民的消费行为建模不同于城镇居民，不确定性的感受的替代变量也有所不同，样本区间仍然为1981－2004年。
（一）变量选择与数据获得
消费（CONS），以农村居民人均生活消费支出作为衡量农村居民消费的指标，采用1981年为基期的农村居民消费价格指数进行平减，数据来源于《中国统计年鉴》1981-2005。
收入（Y），以农村居民家庭人均纯收入作为衡量农村居民收入的指标，同样用1981年为基期的农村消费价格指数进行平减，数据来源于《中国统计年鉴》1981-2005。
名义利率yield，以中国人民银行规定的一年期存款利率表示，数据来源于中国人民银行网站，若遇到某年有利率的调整，则根据利率水平进行期限长短计算的加权平均数作为该年的利率水平，根据各年的物价指数，计算出实际利率。
同样在选择度量不确定性的变量一样，从我国农村居民实际情况出发，在我国现有的统计资料中选择以下两个指标来测定农村居民的消费不确定性和收入不确定性。
1、农村居民服务项目支出增长率（FRATE）
统计资料显示，从1981年到2004年，我国农村的消费价格上涨了98％，其中医疗保健费上涨了8倍，学杂费和保育费则上涨了6倍。
农村居民用于服务项目消费支出的增加加大了居民未来消费开支的不确定性，进而使得消费者预防性动机增强。
因此，将统计资料中消费者用于教育、医疗和住房的开支三项相加，算出居民用于服务项目支出每年的增长率来度量农村居民消费支出的不确定性。
2、农产品生产价格总指数（INDEX）
这一指数在2000年前被称为农副产品
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