基于面板分位數(shù)視角的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)行為差異分析(編輯修改稿)
2025-07-24 21:09 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 戶和較高收入戶，低收入組包括最低收入戶和低收入戶。從上面的描述性分析中我們可以發(fā)現(xiàn)：（1）現(xiàn)階段雖然浙江省人均GDP和人均消費(fèi)支出都增長較快，但是這種較快的增長速度是由少數(shù)的高收入組居民帶動的，中低居民的收入和消費(fèi)并沒有顯著的變化；（2）七個不同收入組居民的消費(fèi)行為可以大致分為高中低三類。四、研究設(shè)計（一）模型設(shè)定目前國外關(guān)于消費(fèi)的理論主要有凱恩斯的絕對收入假說、杜森貝利的相對收入假說、莫迪利安尼等人的生命周期假說、弗里德曼的持久收入假說和霍爾的隨機(jī)游走假說，現(xiàn)在比較流行的消費(fèi)函數(shù)假說都是基于上述的經(jīng)典理論模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)，例如流動性約束假說、預(yù)防性儲蓄假說和緩沖互存假說、習(xí)慣形成假說等。[7]但是筆者認(rèn)為隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們似乎更加追求精神上的幸福，更加習(xí)慣于生活水平的不斷提高，從這個角度來說習(xí)慣形成假說似乎更加具有說服力。因此，本文采用習(xí)慣形成假說模型分析浙江省城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)行為。習(xí)慣形成假說主要是假定消費(fèi)者是理性的，習(xí)慣形成會導(dǎo)致更加謹(jǐn)慎的消費(fèi)行為。受習(xí)慣形成影響的消費(fèi)者更加難以容忍生活水平的下降。本文的重點(diǎn)并不是模型的推導(dǎo)，而是通過對浙江省城鎮(zhèn)居民消費(fèi)行為的分析發(fā)現(xiàn)其消費(fèi)的特征。因此本文直接借鑒杭斌（2011）的研究成果，采用其推導(dǎo)出來的習(xí)慣形成模型。杭斌（2011）認(rèn)為習(xí)慣形成應(yīng)包括內(nèi)部習(xí)慣形成和外部習(xí)慣形成兩部分，假定習(xí)慣形成下消費(fèi)者的跨期效用最大化方程為： （1）其中為第t期的習(xí)慣消費(fèi)水平，且有： （2）跨期約束條件為： （3）最終根據(jù)公式1和公式3推導(dǎo)出最終的消費(fèi)函數(shù)為： （4）其中為第t期的居民消費(fèi)，為第t期的居民收入，為第t期的周圍居民的消費(fèi)支出，為第t期的周圍居民持久消費(fèi)支出，為第t期居民資產(chǎn)。[8]現(xiàn)階段面板分位數(shù)回歸方法只能對變截距的固定效應(yīng)進(jìn)行分析，因此本文對這高中低三個類別分別建立的實(shí)證模型為： （5）式中i代表各收入組，t代表年份，代表個體效應(yīng)，即各收入組的影響。（二）數(shù)據(jù)選擇和處理根據(jù)杭斌（2011）的計算1978—，但是從1990年起呈顯著的下降趨勢，這在上文中已經(jīng)有所提到，因此筆者采用1990—2010年的浙江省城鎮(zhèn)居民數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)均來源于1991—2010年浙江省統(tǒng)計年鑒。本文采取的城鎮(zhèn)居民分組形式與浙江省統(tǒng)計局公布的分組標(biāo)準(zhǔn)一致，按收入的10%、10%、20%、20%、20%、10%、10%將浙江省城鎮(zhèn)居民分別劃分為最低收入戶、低收入戶、較低收入戶、中等收入戶、較高收入戶、高收入戶和最高收入戶。其中為第i各收入組第t期浙江省城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)支出，數(shù)據(jù)都是經(jīng)過浙江省城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價格指數(shù)折算的以1989年為基期的城鎮(zhèn)居民家庭人均消費(fèi)支出。為第i各收入組第t期浙江省城鎮(zhèn)居民的可支配收入，數(shù)據(jù)都是經(jīng)過浙江省城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價格指數(shù)折算的以1989年為基期的城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入。為第t期浙江省浙江省城鎮(zhèn)居民的平均綜合消費(fèi)支出，數(shù)據(jù)都是經(jīng)過浙江省城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價格指數(shù)折算的以1989年為基期的城鎮(zhèn)居民家庭人均綜合消費(fèi)支出。為第t期的社會平均持久消費(fèi)水平。（三） 模型的估計方法分位數(shù)回歸方法最早由是由 Koenker 和Basset于 1978 年提出的 ,它是對以古典條件均值模型為基礎(chǔ)的最小二乘法的拓展。由于現(xiàn)實(shí)中人們往往不僅僅關(guān)注因變量的均值情況，同時也關(guān)注因變量在不同分位數(shù)點(diǎn)下的分布，而分位數(shù)回歸方法正好解決了這一問題。其利用因變量 Y 的條件分位數(shù)來建模, 通過最小化加權(quán)的殘差絕對值之和來估計參數(shù) ,也即是 “加權(quán)的最小一乘回歸”，具體的理論介紹請見Koenker 和Basset（1978）[9]和王新宇（2010）[10]。由于分位數(shù)回歸對隨機(jī)擾動項的分布不加以任何限制，大大拓展了其在經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。而面板分位數(shù)將一維數(shù)據(jù)拓展到二維數(shù)據(jù)，拓寬了分位數(shù)方法的應(yīng)用范圍。面板分位數(shù)集中了分位數(shù)方法和面板模型在應(yīng)用上的優(yōu)勢，主要有以下幾點(diǎn)優(yōu)勢：（1）考慮了個體效應(yīng)和時間效應(yīng)，有利于對比分析個體差異和時期差異；（2）樣本容量大大增加，使參數(shù)估計值更加精確，提高模型參數(shù)估計精度；（3）對于出現(xiàn)尖峰或后尾的分布、存在異方差的數(shù)據(jù)，面板分位數(shù)回歸具有優(yōu)良的穩(wěn)健性；（4）能夠捕捉分布的尾部特征，當(dāng)自變量對不同部分的因變量的分布產(chǎn)生不同的影響時，面板分位數(shù)回歸能更加全面的刻畫分布的特征。但是面板分位數(shù)才剛剛開始，知識體系還不完善，有待于人們進(jìn)一步的研究。最早提出面板分位數(shù)思想的是Koenker(2004),考慮了縱向數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸思想，提出了將固定效應(yīng)作為懲罰項的分位檢驗(yàn)函數(shù)最小化估計方法。[11]隨后又有很多統(tǒng)計學(xué)家對該方法進(jìn)行了探討和改進(jìn)，提出了不少估計方法，羅幼喜和田茂再（2010）對目前國際上存在的面板分位數(shù)估計方法進(jìn)行了歸納，主要有一階差分法、固定效應(yīng)變化法和引進(jìn)虛擬變量的懲罰法。[12]由于只有引進(jìn)虛擬變量的懲罰法可以估計出個體效應(yīng)，因此本文采用該方法進(jìn)行估計。五、實(shí)證分析現(xiàn)階段我國居民的消費(fèi)行為不僅受收入的影響，而且還要受到消費(fèi)支出的影響。因此本文采用面板分位數(shù)回歸方法從消費(fèi)支出影響和收入差距影響兩個方面分析浙江省城鎮(zhèn)居民消費(fèi)行為的異質(zhì)性。本文首先建立高收入組、中收入組、低收入組和全部收據(jù)的固定效應(yīng)面板模型，并采用R軟件和面板分位數(shù)估計方法估計模型的參數(shù)，具體的面板分位數(shù)估計程序見附錄1。（一） 城鎮(zhèn)居民消費(fèi)行為受消費(fèi)支出影響的差異分析 受消費(fèi)支出影響的消費(fèi)行為差異分析主要采用面板分位數(shù)方法，根據(jù)不同的分位數(shù)點(diǎn)進(jìn)行分析，,,，然后根據(jù)各分位數(shù)點(diǎn)的參數(shù)估計值對消費(fèi)傾向進(jìn)行研究。根據(jù)上文的分析高收入組應(yīng)包括高收入戶和最高收入戶兩組，中收入組包括較低收入戶、中等收入戶、較高收入戶三組，低收入組包括最低收入戶和低收入戶兩組。本文首先先建立高收入組、中收入組、低收入組和各收入組的固定效應(yīng)面板模型，然后采用面板分位數(shù)回歸方法估計參數(shù)，其中高收入組的面板模型主要采用高收入戶和最高收入戶兩組的1990—2009年的城鎮(zhèn)居民數(shù)據(jù)，中收入組的面板模型主要采用低收入戶、中等收入戶、較高收入戶三組的1990—2009年的數(shù)據(jù)，低收入組包括最低收入戶和低收入戶兩組的1990—2009年的數(shù)據(jù)，各收入組的面板模型主要采用這七組1990—2009年的城鎮(zhèn)居民數(shù)據(jù)，具體的模型估計結(jié)果見表3。表3 面板分位數(shù)估計的參數(shù)結(jié)果表變量名分位數(shù)點(diǎn)低收入組
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