城镇化视角下居民消费储蓄行为研究

城镇化视角下居民消费储蓄行为研究

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1、城镇化视角下居民消费储蓄行为研究摘要:本文选择中国城镇和农村居民1978—2012年间的省际面板数据,采用固定效应-工具变量法对我国城镇、农村居民预防性储蓄动机强度进行实证研究。结果表明,我国城镇和农村居民都存在很强的预防性储蓄动机,且城镇居民的预防性储蓄动机强于农村居民。在社保制度不完善的前提下,提高城镇化率未必能有效降低居民的预防性储蓄,反而可能增加,最后对我国城乡居民储蓄快速增长提出了若干政策建议。关键词:城镇居民;农村居民;预防性储蓄;城镇化中图分类号:F323.8文献标识码:A文章编号:1003-9

2、031(2013)11-0012-05DOI:10.3969/j.issn.1003-9031.2013.11.03一、文献综述11Leland(1968)把预防性储蓄定义为由于未来收入的不确定性而导致的额外储蓄。由递减的绝对风险厌恶,他证明了当效用函数的三阶导数大于零时,预防性储蓄与收入不确定性为正相关关系[1]。Kimball(1990,1991)对风险规避和预防性储蓄动机之间的关系进一步扩张,提出的绝对谨慎和相对谨慎理论,认为伴随着绝对谨慎系数和相对谨慎系数的上升,给定未来收入的不确实性将导致边际消费倾

3、向的不断降低[2]。Deton(1991)和Carroll(1994)结合预防性储蓄和流动性约束假说,提出“缓冲储蓄”模型,假设消费者进行储蓄的目的在于使消费免受未预期到的收入波动的影响[3-4]。我国居民的高储蓄率引起学术界的重视,对是否存在预防性储蓄动机及其强度大小进行了大量的实证检验,但由于使用的模型、数据、特别是对预防性储蓄动机的测度方法不同,所得的结论存在较大差异。龙志和、周浩明(2000)的研究表明1991—1998年间我国城镇居民的“预防性储蓄”动机的相对谨慎性系数约为5.2[5],施建淮和朱海

4、婷(2004)的研究表明中国35个大中城市1999—2003年间的居民相对谨慎系数仅为0.878[6],周建(2005)利用1978—2003年样本数据估计出我国农民的相对谨慎系数为5.144[7],杜海韬、邓翔(2005)利用1978—2002年的城乡数据,估计出农村居民相对谨慎系数为5.755,城镇居民相对谨慎系数为8.138[8]。易行健等(2008)利用1992—2006年间的省际面板数据,得出我国农村居民存在很强的预防性储蓄动机,相对谨慎系数为11.534[9]。二、预防性储蓄动机强度估计模型11本

5、文采用Dynan(1993)所提出的预防性储蓄模型进行“预防性储蓄”动机估测[10]。假设代表性消费者的目标是预期效用最大化,其消费路径满足下述动态优化问题:maxEt[■(1+?啄)-jU(Ct+j)](1)约束条件为At+j+1=(1+r)At+j-Ct+j+Yt+j+1,其中?啄为时间偏好率,r为实际利率,At为消费者时刻的财富水平,边界约束条件为没有遗产:At+1=0,T为生命期,Ct是消费水平,Yt为收入水平,效用函数U(Ct)满足U’>0,U’’0。利用动态最优化的Bellman方程求解该消费方程

6、模型,得到时的欧拉方程:[(1+r)/(1+?啄)Et[U’’(Ct+1)]=U’(2)应用U’(Ct+1)的二阶泰勒展开式,可得到:U’(Ct+1)=U’(Ct)+U’’(Ct)(Ct+1-Ct)+■U’’’(Ct)(Ct+1-Ct)2+o(Ct+1-Ct)2(3)代入欧拉方程并忽略掉高阶无穷小项可得:Et[■]=■(■)+■Et[(■)2](4)11其中,?孜=-Ct(U’’/U’)为相对厌恶系数,而?籽=-Ct(U’’’/U’’)为相对谨慎性系数。由于我们在前面假设消费者的效用函数U(Ct)满足U’>0

7、,U’’0,因此从理论上讲?籽=-Ct(U’’’/U’’)是一个大于零的正值。在具体估测预防性储蓄动机强度时,式(4)中的消费的平均增长率及其平方分别采用消费序列的对数的一阶差分形式及其平方表示,因此可得一个利用消费的面板数据估计预防性动机强度的实证模型:?驻lnCit+ui=■(■)+■(?驻lnCit)2+vi(5)其中,?驻lnCit是消费者i在时期t的消费增长率,ui和vi分别表示用样本均值替代式(4)中的预测值所产生的误差项。合并误差项,经整理后可得最终估计模型为:?驻lnCit=■(■)+■(?驻

8、lnCit)2+?着i(6)三、模型估计(一)数据说明1.数据选取和处理。本文采用的数据来源于《新中国六十年统计资料汇编》、《中国统计年鉴》除港、澳、台以外的31个省、自治区、直辖市1978—2012年的年度数据,包括各地区城镇家庭人均可支配收入、农村家庭人均纯收入、各地区城镇家庭人均全年消费性支出、农村家庭人均全年消费支出、各地区城镇居民消费价格指数、农村居民消费价格指数,以及人均实际GDP和城镇

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