我国居民消费结构研究综述作者：马延柏来源：《现代商贸工业》2016年第27期摘要：采用文献综述的形式，对大量相关文献进行阅读和筛选，然后经过归类整理，从居民消费结构定义、分类、特点、研究模型、影响因素、存在的问题和应对措施等多个方面介绍居民消费结构，并给出相应的评价和预期，为其他研究者进行消费结构研究提供参考和对比依据。
关键词：居民消费结构；产业结构；收入；消费资料中图分类号：F2文献标识码：Adoi：10.19311/ki.16723198.2016.27.0021居民消费结构的研究意义居民消费结构简单来说就是居民各项消费支出占家庭总支出的比重。
研究居民消费结构，具有重要的现实意义和理论意义。
1.1现实意义在社会主义初级阶段，我国收入分配不均、经济发展不平衡，扩大内需刺激消费，研究居民消费结构对国民经济的发展意义重大。
消费作为拉动国民经济增长的“三驾马车”之一，作用不可忽视。
1.2理论意义居民消费结构的变化具有规律性，对现实消费行为的研究，有利于丰富居民消费结构的内容，完善消费理论体系，对于消费结构发展趋势的把握很有必要。
2我国居民消费结构的发展概况目前，我国居民的消费主要在食品、衣着、交通和通讯、家庭设备及服务、医疗保健、文教娱乐用品及服务和其他的商品及服务等八大领域，并且随着国民经济水平的提高各消费领域的支出占总消费量的比例也在不断变化。
[JP3]根据郝梅瑞（2004）、窦长清和肖雄（1987）等的研究可见，我国消费支出中食品消费占总消费量的比重仍然比较大，接近40%；其次是文教娱乐用品及服务，约占消费总支出的15%；衣着和居住、交通和通讯支出均占总消费量的9%左右；而随着人们生活水平的提高，医疗保健支出占总消费支出的比例也逐渐上升，约为7%；家庭设备及服务和其他消费各占消费总支出的6%左右。
目前，我国居民的消费主要在物质领域，精神文明建设消费还不够突出，也就是文教娱乐方面的支出还不够，使得消费结构畸形发展。
由于我国传统观念的影响，居民群体还尚存陈旧的消费观念和先储蓄后消费的观念以及收入水平的限制，使得消费量的增加缓慢。
另外，我国的产业结构和生产水平等方面的限制，也使消费在一定程度上发展较慢。
3我国居民消费结构研究综述居民消费结构研究的是居民对各种消费资料的消费占总支出的比例以及如何优化消费结构，提高居民生活水平，促进经济增长。
国内学者对居民消费结构的研究多从居民消费结构的定义、分类、特点、研究模型、影响因素、存在的问题和应对措施等几个方面入手，本文综述也从以上方面叙述。
3.1居民消费结构的定义居民消费结构，研究者多从消费资料的占比关系和内在联系去定义：尹世杰教授从消费资料的消费占比研究认为：“居民消费结构是人们在消费过程中的各种不同类型的消费资料的比例关系。
”陈钢教授注重消费资料之间的内在联系，他认为：“居民消费结构是在消费行为过程中，各类（种）消费品和劳务在数量上各自所占的百分比及其相互之间的配合、替代、制约诸多比例关系。
”杨圣明教授则认为于光远先生对于消费结构的定义更准确全面：“社会消费结构不仅包括各类消费资料和劳务的数量比例，同时还包括各社会集团的消费比例，社会公共分配的消费品的消费与个人分配的消费品的消费比例，各种消费行为（如吃、穿、住、各式各样的用，等等）之间的比例，以及按消费目的——为了生存的需要、享受的需要或发展的需要的消费之间的比例，等等。
这许许多多消费的具体规定性、合成一个关于社会消费的总的规定性即社会消费结构。
”这是从广义上对消费结构的定义，解释了消费客体和消费主体的关系。
3.2居民消费结构的分类对居民消费结构进行分类，有助于从不同角度理解居民消费结构的变化趋势，引导居民消费的方向，应对经济发展的动态。
尹世杰教授对消费结构划分的立足点在消费资料本身。
按满足消费需求的不同层次分类，把消费资料分为生存资料、享受资料和发展资料。
按消费品的不同内容，划分为实物资料和服务资料。
按人们实际消费支出的不同，划分为吃、穿、住、用、行等不同形式。
杨圣明教授在以上划分的基础上，着眼消费资料之外又多划分了两类。
按消费的规模或范围，把消费结构划分为微观消费结构与宏观消费结构。
按消费主体的不同，把消费结构划分为职工家庭消费与农民家庭消费结构。
3.3居民消费结构的特点从众多研究资料来看，居民消费结构多呈现出阶段性、雷同性、层次性等特点，具体如下：林白鹏教授等对我国城市职工家庭消费结构的研究展示出三个层次的特点：（1）由生产力发展水平决定的特点，随着生产力的提高和经济发展，居民消费层次逐渐从满足基本生存需求向较高层次消费迈进；（2）社会制度制约着消费结构发展阶段性特点的实现形式，在社会主义制度下，经济体制的转变使得消费结构从雷同性阶段向多样化阶段转变；（3）国家政策（如分配、住房、文教服务等方面的政策）影响居民消费的方向；（4）消费资料从必需品为主转向非必需品为主的过程，这与我国经济体制的转型和经济水平的提高有关，促使居民实现从温饱向富裕的方向发展，居民消费水平提高，居民消费结构发生变化。
窦长清、肖雄把我国消费结构的特点概括为以下几点：（1）居民消费结构中吃穿比重仍很大；（2）劳务消费被商品消费有所代替，劳务消费比重小；（3）城乡居民消费差异明显，收入水平使得消费结构出现雷同、单一等特点；（4）消费品在供给和分配过程的，实际操作和政策（免费供给、无偿分配、低价优惠和差价补贴政策）有不合理处；（5）居民消费结构的民族特点和独立性使消费结构与产业结构、产品结构之间有对应关系。
3.4居民消费结构的研究模型对居民消费结构进行实证研究分析时，研究者通常会建立各种模型，对数据进行回归分析和检验，得出恰当结论。
常用的居民消费结构研究模型有以下几类。
3.4.1线性支出系统模型（LES）和扩展线性支出系统模型（ELES）扩展线性支出系统模型（ELES）是Liueh1973年在Stone1954年建立的线性支出系统模型（LES）基础上建立的。
当模型各变量呈线性关系时，是研究者实证分析的首选模型。
ELES 模型表示消费者在满足基本需求后对剩余收入的处理与分配，也叫消费者选择理论，或消费者行动理论。
ELES模型相对LES模型的先进在于用可支配收入代替总预算支出，能较好体现居民收入和消费支出间的关系。
LES需求支出函数：piqi=piγi+αi（V-∑nj=1pjγj）i，j=1，2，…，npiqi表示消费者对商品i的需求支出，它由两部分组成，第一部分是piγi表示基本支出，第二部分表示总预算支出V减去基本支出后剩余部分用于商品i的部分，αi是边际预算份额。
这一模型的不足在于假定总支出决定购买需求。
ELES需求支出函数：piqi=piγi+βi（I-∑nj=1pjγj）i，j=1，2，…，nI是居民可支配收入，βi是边际消费倾向，βi满足0一般研究人员喜欢将ELES模型变形为线性函数，利用最小二乘法求解来估计居民消费的情况。
令αi=piγi-βi∑nj=1pjγj，则有piqi=αi+βiI，用最小二乘法求得αi和βi的值，∑ni=1αi=∑ni=1piγi-∑ni=1βi∑nj=1pjγj=∑ni=1piγi（1-∑ni=1βi）得到∑ni=1piγi=∑ni=1αi/（1-∑ni=1βi），则居民对第i类商品（或劳务）的基本需求为piγi=αi+βi∑ni=1αi/（1-∑ni=1βi）。
3.4.2近似理想需求系统AIDS近似理想需求系统的建模思路是：在给定价格体系的情况下，消费者如何以最小的支出来达到给定的效用水平。
假定消费者行为满足PIGLOG偏好，则PIGLOG支出函数满足log（C （u.p））=（1-u）·log（a（p））+ulog（b（p）），当u=0表示仅维持基本生理需要时的效用；u=1表示效用已达到最大满足。
为保持log（a（p））和log（b（p））的灵活性，选择了如下形式：log（a（p））=α0+∑ni=0αilog（pi）+12∑ni∑njγ*ijlog（pi）·log（pj）log（b（p））=log（a（p））+β0Πpβii则AIDS支出函数可写为：Log（C（u，p））=α0+∑ni=0αilog（pi）+12∑ni∑njγ*ij·log（pi）log（pj）+uβ0Πpβii对上式求一阶导数，可求得最优需求量和每种商品支出份额；wi=αi+∑nj=1rijlog（pj）+βilog（x/p）其中：logP=α0+∑ni=0αilog（pi）+12∑ni∑njγ*ijlog（pi）log（pj）相比ELES模型，AIDS模型中有关各项消费支出的原始数据一律采用相对比重指标，可以在一定程度上减少实际支出数据统计中的误差或虚报数据造成的影响。
但是，AIDS基准模型中各商品支出份额与价格和支出总额之间呈现的是非线性关系，估计时只能采用非线性方法，这使得实际估计并不太便捷。
因此，作为使用最普遍的评价消费结构的两类模型，研究人员在选择ELES模型和AIDS模型时都会根据实证研究情况来判断使用。
3.4.3因子分析、聚类分析吴栋、李乐夫等研究表明，聚类分析较之因子分析方法简单，一般不单独使用，而是配合因子分析进行实证研究。
进行因子分析必须满足以下条件：（1）具有多维性和强相关关系的数据才能做因子分析；（2）采用最大变异系数（VERIMAX）进行转轴，从相关系数矩阵确定各因子的方差贡献率，来确定因子数目和同类因子变量；（3）对不同因子进行打分排序，看各因子的贡献做分析。
一般先进行聚类分析，再用聚类分析的结果进行因子分析，然后通过八项消费资料的因子特点对地区消费进行分析。
3.4.4面板数据模型（Panel Data模型）每一个模型都有各自的优势，也有存在的不足。
ELES模型和AIDS模型在进行实证研究时，通常在不同区域上建模，在提取共性信息时难以进行区域差异的度量，我国居民消费地域差异较大，有时难以准确描述消费结构的变化趋势。
面板数据模型能够结合时间因素和空间因素进行分析，弥补了区域差异难度量的问题。
Panel Data模型也称截面时序模型，其基本思想是：假定我们抽取一个样本容量为N的样本，对样本中的每一个体观测一定时期（T年/月），就形成一个样本容量为NT的新样本，使得时间序列与截面数据结合，用这样的资料建立的模型称为Panel Data模型。
Panel Data模型一般表达式为：Yit=αit+β1iX1it+β2iX2it+…+βkiXkit+μit其中，i=1，2，…，p；t=1，2，…，m。
Cheng Hsiao（1987）认为papel data模型中的参数随个体或时间不同而改变，具体可以分为4类：（1）斜率系数是常数，截距随个体不同而改变：yit=α*i+∑Kk=1βkXkit+μit其中，i=1，2，…，N；t=1，2，…，T（2）斜率系数是常数，截距随个体和时间不同而改变：yit=α*it+∑Kk=1βkXkit+μit其中，i=1，2，…，N；t=1，2，…，T（3）全部系数随个体不同而改变：yit=α*i+∑Kk=1βkiXkit+μit其中，i=1，2，…，N；t=1，2，…，T（4）全部系数随时间和个体不同而改变：yit=α*it+∑Kk=1βkitXkit+μit其中，i=1，2，…，N；t=1，2，…，T以上四类模型的选择和应用，要根据具体的研究需求而定。
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