收入风险对居民耐用品消费的影响，本文主要内容关键词为：耐用品论文,居民论文,收入论文,风险论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
消费是宏观经济学中的一个核心问题，按研究对象的不同可以分为“非耐用品”和“耐用品”消费，按数据性质的不同则可以分为“宏观”加总的统计数据和“微观”家庭的调查数据两大类。本文首次利用大型的“微观家庭数据”对我国城乡居民的“耐用品消费”进行深入研究，我们重点关注20世纪90年代中后期集中推行的各项重大改革，对城乡居民“收入风险”、进而对家庭耐用品消费的影响。之所以把研究的重心放在“耐用品消费”上，并选取了“收入风险”的视角，是基于对以下几个现实问题的观察和思考：
20世纪90年代中后期我国改革进程明显加快，就业体制改革可能导致居民收入风险上升，而医疗、教育、住房体制的变化可能使家庭支出风险增加。此前有很多学者指出，1997-2000年间的“通货紧缩”在很大程度上就是由于家庭收入和支出风险上升，导致“预防性储蓄”上升，进而造成消费不振、增长乏力。这种解释很有道理，也有很多实证方面的支持，（注：这方面的理论和实证研究参见第二小节“文献综述”。）但图1中还是有两个现象令人不解：(1)在消除了物价变动因素后，实际居民消费增长率在 1997-2000年间是持续上升的，与实际GDP增长率反向变动，这说明增长乏力不能简单地用消费不振来解释；(2)从图1的中间部分可以看到，城镇居民实际总量消费和耐用品消费的增长率在1997-2000年间都显著高于农村居民，我们知道，这段时间包括国有企业下岗在内的各项改革主要在城市推行，那么按道理“政策冲击”应该对城市居民消费的影响更大，而不是相反。这两个现象提醒我们，有必要进一步深入研究各种风险因素对人们消费行为的影响，尤其应该把“城市”和“农村”区分开来，这样才能深入细致地分析各项改革的具体影响和福利效应，为今后的改革提供支持和借鉴。
图1
注：①城镇和农村居民消费的实际值根据《中国统计年鉴(2005)》“支出法国内生产总值结构”和“各种价格定基指数”计算；②城镇和农村家庭耐用品支出实际值根据《中国物价（或价格）及城镇居民家庭收支调查统计年鉴》（1996-2005各年）相关指标计算，其中GINI系数基于“收入七等分组家庭”的各项支出进行计算。③耐用消费品包括家具和家庭设备，如各种家用电器。
众所周知，我国城乡居民消费一直存在巨大的差距（刘建国， 1999）。图1显示，1997年以来我国农村居民的总量消费增长率就一直低于城市居民，1997-2000年间，农村家庭的年人均实际耐用品消费增长率也远远低于城 市。那么，导致这种局面的深层次原因是什么？是收入水平和基础设施的差距？还是农村社会保障体系欠缺导致人们面临更大的风险，从而抑制了消费？或者根本就是城乡之间消费习惯和文化风俗的差异？我们的研究发现“收入风险”的因素非常重要，这说明当前我们在推行“新农村建设”时，有必要在提高农民收入水平、加强农村基础设施建设的同时，优先关注农村家庭的收入风险问题，通过建立健全农业保险体系、进城务工人员就业保障和农村社会保障体系，来化解和降低农民的收入风险，促进消费、提高福利。
选择研究“耐用品消费”问题，还基于宏观经济中的两个重要事实：(1)在经济周期中，“耐用品消费”的波动幅度远远大于“非耐用品消费”（图1中间部分），因此耐用品消费的不稳定性是我们研究经济周期、实施调控政策时必须考虑的一个重要因素。(2)社会福利方面，从图1下方可以看到耐用品消费的基尼系数一般在0.5以上，不平等程度远远高于总量消费，而且在1997年、1998年宏观经济增长速度放慢的时候，耐用品消费的基尼系数都有所上升，这说明深入分析耐用品消费有着重要的福利政策意义。最后，本文对大型家电等家庭耐用品的研究，可以很容易地推广到汽车、住房等其他耐用品的分析，可以为将来的学术研究和政策制定提供一些借鉴。
二、文献综述
主流文献中对消费的研究一般分为“非耐用品”(non-durables)和“耐用品”(durables)两大类，前者包括居民日常衣食住行等一般商品和服务，后者则主要指家具、家电、汽车、住房等商品。对非耐用品消费的研究起源很早，莫迪里亚尼的生命周期假说(LCH)和弗里德曼的永久收入假说(PIH)奠定了这一领域的基础，此后Kimball(1990)、Carroll and Kimball(1996)、Carroll(1997)和Deaton(1991)等人先后引入了流动性约束和风险因素，提出了“预防性储蓄”假说。20世纪90年代以来有大量的实证研究都在检验风险因素对消费的削减作用是否足够大、是否造成了显著的福利损失。大多数实证研究的结果表明风险的影响是存在的，但由此导致的“预防性储蓄”的总量以及对总量消费的削减程度还没有形成统一的结论 (Carroll and Samwick,1998; Kennickell and Lusardi,2004)。由于受到数据来源和理论基础两方面的限制，国外早期的消费方面的实证研究主要集中于非耐用品，直到 Grossman and Laroque(1990)、 Caballero(1993)和Caballero and Engel(1999)等创造性地提出和发展了(S,s)模型，这种局面才大为改观。(S,s)模型为人们在不确定情况下的决策行为提供了很好的分析范式，目前已成为耐用品消费方面的基准模型，并被广泛应用到厂商的投资决策、雇员决策，甚至在金融和资产定价领域也得到广泛应用。下面我们分国内和国外两个方面对现有文献进行综述。
表1
（一）近年来我国消费研究领域的代表性文献
较早提出“收入不确定性”影响我国居民消费的一篇文献是袁志刚、宋铮(1999)，作者认为转轨过程中人们收入不确定性的增加可能是造成20世纪90年代以来我国居民边际消费倾向持续下降的原因，文章也讨论了居民收入提高和耐用品升级在消费方面的影响。这篇文献侧重于从理论上对不同影响因素的作用机制进行梳理和探讨，为后续的实证研究提供了一定的借鉴。
对消费的实证研究按数据性质的不同，可以分为两大类。第一类是用统计年鉴中公开的、宏观加总时间序列数据进行的研究，如申朴和刘康兵(2003)，杭斌和申春兰 (2005)以及万广华等(2001)。这些研究一般以收入的方差表示“收入不确定性”，用医疗、教育等服务价格或支出额作为“支出不确定性”的代理指标，基本的结论是流动性约束和不确定性对我国居民消费有显著的负面影响，抑制了消费、降低了福利。利用宏观加总时序数据所做的实证研究存在几个共同的问题，（注：如时间序列的样本量较少从而降低了估计结果的可信性，代理指标选取较为任意、缺乏严格的论证和理论支持，以及某些计量结果存在自相矛盾、含义模糊不清的问题等。）Meng(2003)对此做了全面的综述，他指出，近年来出现的大型“微观家庭调查数据”在样本总量、指标类别，尤其是在揭示家庭消费决策的微观机制方面，有着宏观加总数据不可比拟的优势。目前国外主流的实证研究已逐渐把研究的重心转向了大型微观数据，近年来我国也出现了几项有代表性的研究（如表1所示）。比较这些研究，可以发现下面一些特点：(1)除荣昭等(2002)的文献以外，其他绝大多数研究都以“非耐用品”消费为主，直接采用国外主流耐用品消费(S,s)模型的实证研究还基本处于空白状态，本文将在这一方面努力有所突破。(2)受数据的限制，目前的研究对象要么是城镇居民家庭、要么是农村，没有一项研究可以同时涵盖城乡、尤其是直接进行城乡消费的对比研究。在这一点上，我们所使用的“中国健康与营养调查”(CHNS)数据有很大的优势，由于该数据在网上完全公开，目前已成为研究我国医疗、健康和劳动经济学问题的重要数据资源 （王曲、刘民权，2005）。本文首次利用CHNS的耐用品消费数据，是对这一珍贵的、微观家庭调查数据的深度开发和拓展性应用。(3)表1中的不少研究都涉及到体制变革所带来的“收入风险”和“支出风险”对居民消费的影响，我们在借鉴国内外研究文献的基础上，将通过工具变量和代理指标的选取对回归结果做进一步的分析和检验，以提高本文的实证结论的稳健性和可信性。
（二）(S,s)模型简述和国外相关实证研究文献
最早对(S,s)模型进行系统论证的是Grossman and Laroque (1990)，此后Caballero(1993)和 Caballero and Engel(1999)进行了相应的拓展和完善。他们证明，（注：受篇幅所限，这里仅对实证检验方程做简要说明，具体的证明和推导过程参见相应文献。）对某类具有“投资不可逆性”和“线性调整成本”的商品（如耐用消费品）而言，消费者的购买和调整决策将遵循(S,s)规则，即家庭在时刻拥有的耐用品存量与其“目标存量”之比的对数
。一个直观的描述参见图2。
图2
注：基于Caballero(1993)Fig.1绘制。
(S,s)模型表明家庭对耐用品的调整与非耐用品有很大不同，我们对非耐用品的购买和消费每天都在进行，其调整是连续的，而对耐用品的购买决策却是离散的，遵循一种“有上下界的触发机制” (consists of lower and upper trigger points)。(S,s)模型不仅可以准确地刻画耐用品消费的微观决策机制，而且模型中的诸多参数经济含义明确，为实证研究提供了丰富的、可供检验的理论假说。下面仅以购买决策为例，说明各种参数变化对耐用品“购买概率”的影响。
f（·）中各参数依次为期初家庭耐用品存量、财富增长率和标准差、耐用品几何折旧率、调整成本系数，以及时间贴现率、常相对风险规避系数和无风险利率。其他条件不变，(S,s)模型告诉我们：(1)耐用品的初始存量越高，“触底”的可能性越小，家庭的购买概率将下降；(2)家庭永久收入的风险和调整成本系数上升，将使调整下界向下移动，使家庭耐用品消费的等待空间扩大，降低购买概率；(3)此外，还有很多因素Z（如耐用品折旧率、风险规避参数以及消费偏好等）也将影响家庭的耐用品购买概率，但受数据指标所限，我们在本文中不做直接检验，而只用家庭和户主特征控制这些不可观测因素的作用。总之，(S,s)模型的理论假说清晰明确，符合人们的经济直觉，现有的各项实证研究也为(S,s)模型提供了全面的数据支持（参见下页表2）。
表2中所列的国外文献有两个特点：(1)它们都已普遍使用大型家计调查的“微观数据”，这一方面保证了回归估计的大样本要求；同时通过深入分析家庭特征对消费决策的影响，可以更好地探寻宏观现象背后的“微观机制”，加强宏观理论的“微观基础”。(2)它们普遍采用非线性的probit模型和ML估计，以及大量的数值模拟技术，而这些研究方法在我国目前消费和其他宏观经济学课题的研究中还并不多见。因此数据来源和技术工具应该是我们今后提高研究质量和水准的重要的努力方向。
表2
三、数据描述（注：各项指标的具体解释参见附录。）
本文使用的数据来自“中国健康与营养调查”(CHNS)，该数据库是由美国北卡罗来纳大学和中国预防科学医学院联合调查和创建的。它涵盖了辽宁、黑龙江、江苏、山东、河南、湖北、湖南、广西和贵州9个省份，以及1989年、1991年、1993年、1997年、2000年和 2004年6次调查，每次调查大约访问200个左右的城乡社区（包括城市的街道居委会和农村的村委会），每个社区大约访问20个家庭，共4000户左右的家庭，城乡比为1:2。目前该数据库主要用于对我国城乡居民的医疗、健康、劳动等方面的研究，但由于其中包含了大量家庭耐用消费晶，特别是彩电、冰箱、空调、电脑等家电的数量、价值和新近购买情况的调查，因此我们完全可以用它进行很好的耐用品消费实证研究。
本文主要使用了1991-2000年4次调查数据，（注：CHNS没有提供2004年家庭实际收入数据，1989年的问卷中没有“去年是否购买某种家电”的问题，因而不用。）并将每次调查中都包括的2316个家庭整理成面板数据(matched panel data)，最终选取1993年、1997年、2000年3年的面板数据进行重点分析。我们的主要目的有两个：一是用时间跨度较长的数据构造家庭“永久收入”指标；另一方面可以用面板数据回归控制家庭不可观察的特征因素 (omitted variables)对计量结果的影响。最终选取3年面板是因为 1993-1997年和1997-2000年是两个具有很强对比性的改革时段，而且它们的时间跨度差不多，可以做很好的政策对比分析。表3是全部样本中个人就业的基本情况，表4是全部家庭和面板数据家庭的耐用品情况和家庭、户主特征描述，表5中列出了我们测算的几个重要指标。
表3
注：按照国家职业分类标准，这里的“稳定性职业”包括高级专业技术工作者、一般专业技术工作者、管理者／行政官员／经理三类。
观察表3可以发现：(1)从就业状态来看，城市和农村的工作比重、退休人员比重都显著不同，这是由农业劳动的生产方式所决定的。但在1991-2000年的10年间，处于待业或非退休原因未就业的人员比重，城市和农村都在持续、大幅度地上升，这说明城乡的就业压力都在上升，可能导致居民的就业稳定性下降、收入风险上升。(2)表中所列的四种就业性质都从某个侧面反映了人们的职业稳定性和收入风险，比如一般而言高级专业技术工作者等有“稳定职业”的人失业的风险较低、收入比较有保障，其他指标也有类似的含义。数据显示，城市居民的职业稳定性普遍高于农村，同时1997年之后城市和农村的国有集体企业就业比重明显下降，城市中人们的合同性质和单位规模也有显著变化，这都在一定程度上反映了国有企业转制、城市企业用工制度改革等政策的影响。总之，CHNS数据对我国居民就业状态和就业性质的反映是合理的、可信的。
表4显示：(1)每次调查中“拥有”和“购买”大件家电的家庭比例都在持续上升，这从一个侧面说明 20世纪90年代以来我国城乡居民的生活水平在不断提高。(2)我们非常关心“去年是否购买四种大型家电”这个指标在面板数据和总样本中的分布是否一致。直接观察均值和标准差，两者相差无几， Kolmogorov-Smirnov同分布检验的结果，也说明我们面板数据的抽样可以代表全体样本。(3)三项家庭特征数据指标在两个样本中的均值也非常相近，这样我们就可以用面板数据中的“家庭年收入”构造“家庭永久收入”和“家庭收入风险指标”，用“家庭平均在校大学生人数”和“平均过去4周生病人数”两项指标作为家庭“教育和医疗负担”的代理指标。
表4
注：*CHNS在调查问卷中询问的是家庭成员“去年”的收入状况，因此最后测算出的也是“去年”的家庭实际收入。
表5中列出了我们根据原始数据测算的三项重要指标，（注：具体测算依据和方法参见附录二。）其中“社区公共设施指标”和“家庭永久收入”，城市都显著高于农村，这与现实情况完全相符。在家庭收入风险方面，农村显著高于城市，这与农业生产的性质和农村缺乏完善的失业保障体制有着直接的关系。同时我们发现，20世纪90年代中后期城市和农村家庭的收入风险都在持续上升，这与人们的直觉完全相符，但我们需要继续追问的是，导致“收入风险上升”的主要原因是什么？能不能把这一现象和某些具体的“改革进程和政策冲击”联系起来？根据Carroll and Samwick(1997)，参照罗楚亮(2004)的做法，本文从户主的职业、教育程度和工作单位所有制性质三个维度测算出“家庭收入风险”，比较每个维度的单项指标我们发现，户主从事稳定性职业、具有初中以上文化程度、工作于国有集体单位的家庭，收入风险相对较低。进一步分析样本中不同类别的家庭所占比重的变化，我们可以发现一个很有意思的现象：2000年与1993年相比，户主职业和教育特征的变化都倾向于降低样本整体的家庭收入风险，只有户主工作单位所有制从“国有集体”向“非国有集体”的变化可能导致样本平均家庭收入风险的上升。也就是说，人们从现实生活中感觉到的20世纪90年代中后期包括国企“关停并转”、“减员增效”等在内的一系列重大改革所导致的收入风险的上升，在我们所构造的指标中完全可以反映出来。本文所测算的“家庭收入风险”指标可以捕捉到20世纪90年代中后期国企转制和就业体制变革这一重大政策冲击的影响，这是对现有风险研究文献的一个贡献，也可以为今后的政策分析和评价提供借鉴。此外，各项指标的城乡差异和变化趋势提醒我们，城乡之间在收入风险、收入水平、公共设施等方面的差异可能为研究耐用品消费的城乡差距提供一个很好的视角。
表5
四、计量回归
下面我们就通过计量回归(S,s)模型的基本方程，分析改革中的收入风险、城乡差异和收入差距对我国居民耐用品消费的影响。根据 CHNS数据的具体情况，我们的基本回归方程设为(2)式。其中X为体现(S,s)模型主要假说的变量，包括期初耐用品存量与家庭永久收入之比、家庭永久收入水平和收入风险指标；（注：这里我们的购买概率实际上是
而不是(1)式中
，因为我们非常关注收入水平对购买概率的影响，因而参考Lam(1993)将被解释变量由
变为
。在第五小节做稳健性检验时我们再采用(1)式标准的计量方程，结果表明没有大的差异，仍支持(S,s)模型的各项假说。）S是我们所关心的各种体现政策冲击和城乡差异的指标，包括时间和城市家庭哑变量，医疗、教育、住房政策和社区公共设施的代理变量，以及各种解释变量的交互项等；Z是我们需要控制的省份、家庭和户主特征。
Prob｛Buy=1｜·｝=α＋β·χ＋γ·S＋η·Z＋ε(2)
我们一共回归了4个方程，从最简单的情况开始，依次扩展到对“不同改革时段的对比”、“城乡对比”，以及最终各种变量的综合回归（结果参见下页表6）。
表中第1列为最简单的模型回归结果，我们逐一来看：(1)先是三个体现(S,s)模型基本假说的变量，结果表明永久收入的上升将显著提高家庭购买耐用品的概率，而收入风险的上升将对家庭耐用品的消费有显著的抑制作用，这都与理论模型完全一致。“期初存量／永久收入”的系数虽然为负但不显著，（注：很可能是由于统计误差的影响，我们用两种方法测算
（参见附录说明）结果均不显著。）不过该变量因缺乏足够的政策含义，并不是我们关心的重点，后面我们将对永久收入和收入风险做重点分析。(2)时间哑变量表明与1993年相比，1997年和2000年人们的购买概率明显提高，同时城市家庭的消费概率显著高于农村家庭。(3)需要说明的是，在户主和家庭特征变量方面，我们没有发现耐用品消费的年龄效应(age effect)，（注：受篇幅限制表6中没有报告户主年龄和户主年龄平方项的结果，它们在各项回归中均不显著。）而在非耐用品的研究中随着户主年龄上升消费将呈现先升后降的倒U型曲线，耐用品与非耐用品消费模式的这种差异在国外房产消费的研究中也得到证实（如Yang,2006）。此外，户主为男性、人口较多、平均受教育水平更高的家庭都将有更高的大型家电购买概率，均与人们的直觉相符。
现在进一步考察不同改革时期耐用品消费的变化，我们以 1997年为基准，对各项重要变量用1993年和2000年的时间哑变量做交互项，并引进各项重要改革政策的代理变量，考察它们的作用和影响，结果如表6第2列所示： (1)基本变量方面，我们发现1997年与1993年相比，耐用品消费概率的“收入弹性”（注：在回归方程中，被解释变量是“购买耐用品的概率”，解释变量中永久收入和收入风险均取对数，因而其系数的含义是“收入（或风险）水平上升百分之一，将使购买概率提高多少百分点，为表述方便起见，这些系数均称为“弹性”。）显著下降，而“风险弹性”显著上升，2000年与1997年没有显著差异。与前面表5的数据相结合，我们可以认为：20世纪90年代中后期，家庭永久收入上升对耐用品消费的拉动作用显著下降，而各项改革带来的收入风险上升却显著地抑制了城乡家庭的耐用品消费。(2)在分离了收入水平和风险的影响之后，时间哑变量仍显著为正，这可能是20世纪90年代中后期我国大型家电普遍降价、更新换代和品质提升的结果，由于我们无法准确度量这些指标，（注：我们曾接受建议将每年分地区、分城乡的耐用品价格指数加入解释变量，但结果不显著，因此还是无法将价格因素从时间哑变量中分离出来，结果省略不报。）因此它们的作用都归在时间哑变量中了。(3)我们用“家庭在校大学生人数”和“家庭过去4周生病人数”作为教育和医疗负担的代理变量，它们的符号均不显著，改用家庭所有在校学生和家庭自报健康状况“很差”的人数作代理变量，结果也是一样。这很可能是由于CHNS中没有详细的家庭教育支出和长期医疗支出的数据，因此无法准确度量教育、医疗改革对人们支出负担的影响，致使回归结果不显著。目前我们只能用这些代理指标“控制”相应改革的作用，对支出风险的准确度量和深入分析还有待于进一步的数据支持。(4)人们迁入新居或翻建住房之后，会倾向于购置新的家电，这与现实情况完全相符，即住房改革的作用显著为正。总结这些政策影响，我们认为20世纪90年代中后期国企和就业体制改革所导致的居民“收入风险”的上升对家庭耐用品消费有显著的负面影响，因此完善城乡收入和就业保障体系、降低居民收入风险，将是提高消费、改善福利的一项重要政策。
表6
注：①其他控制变量包括省份哑变量，以及户主性别、婚姻状况、是否为行政干部等，省略不报；②根据Norton et.(2004)和张爽(2006)，当方程中有很多交互项时，计算marginal effect的dprobit命令结果有偏，因此采用Fuchs-Schundeln and Schundeln(2005)的做法直接报告回归系数，③参照Bertola et.(2005)括号中为基于bootstrap迭代500次报告的标准差，有下划线的估计值至少在10%的水平上显著。
对城乡差异的分析结果参见表 6第3列：(1)基本变量方面，城乡的永久收入弹性没有显著差异，但农村家庭有更大的风险弹性，也就是说收入风险上升同样的幅度，由于抗风险能力较低，农村家庭将更大幅度地削减耐用品消费，从而遭受更大的福利损失；(2)改善社区公共设施状况将有助于提高耐用品消费，而且这一效应在城市和农村都普遍存在，没有显著差异。(3)按照中国的传统，“家中是否有人结婚”是考虑是否购买家电的一个重要因素，CHNS提供的指标可以对这一影响进行控制。计量结果表明我国居民在“家有婚事”的时候将集中购买家电，而且这种消费习惯在农村比城市更为显著和普遍。这表面上看是一种城乡之间“婚庆习俗”的差异，但实际上恰好从另一个侧面反映出农村家庭面临更高的“收入风险”和不确定性。因为根据(S,s)模型，对两个具有同样目标z*的家庭，高风险意味着耐用品调整的底线L更低，同时一旦购买调整的幅度z*-L更大。也就是说更高的收入风险使农村家庭“推迟”耐用品的购买，同时提高每次的购买量，出现更显著的“集中”购买的现象。至此我们的结论是，“收入风险”是理解城乡耐用品消费差异的重要因素，当前我们在推行“新农村建设”时，有必要在提高农民收入水平、加强农村基础设施建设的同时，优先关注农村家庭的收入风险问题，通过建立健全农业保险体系、进城务工人员就业保障和农村社会保障体系，来化解和降低农民的收入风险，这对启动农村消费，提高农民福利，促进社会公平和创建和谐社会都有非常重要的现实意义。（注：在本文的写作和讨论过程中，宋军博士指出美国政府是如何帮助农场主规避农业生产过程中的风险和农产品价格风险的。由于 WTO贸易规则不允许政府对农产品进行各种现金和税收的明补，美国政府为了规避这一规则，采取了大力发展农产品期货市场、鼓励农业商业保险、甚至对期货交易和保险进行补贴的形式，达到在促进农业生产、保障农场主收益的同时，避免国际贸易争端的目的。这种通过发展金融保险市场来降低农民收入风险的做法是值得我们借鉴和学习的。）
图3
表7
注：①方程(1)-(4)中其他未报变量设定参照表6方程1，方程(5)中其他变量设定参照表6方程4；②第4列方程选取“户主的年龄、年龄的平方、性别、受教育年限，家庭工作人口的平均年龄和平均受教育年限，以及城市家庭哑变量”作为家庭永久收入的工具变量；③标准差和下划线说明同表6。
最后，我们总结上述3个方程的回归结果，分析方程4。我们看到，所有重要变量的回归系数均显著，且符号稳定、含义明确。图3很直观地展现了方程4所预测的“耐用品购买概率”在各组之间的差异：首先在时间维度上，随着时间的推移耐用品的整体购买概率上升，但同时20世纪90年代中期之后（1997年、2000年两次调查中）城乡家庭的耐用品消费对“收入风险”更加敏感，向下倾斜的拟合线变得更为陡峭。同样在城乡对比方面，“收入风险”对农村家庭的影响更大，农村的拟合线更陡；同时样本多集中于城乡两条拟合线交点的右侧，这说明整体来看城市消费高于农村。这些结果都非常直观、有力，可以为今后的重大改革和城乡发展政策提供参考和借鉴。
五、稳健性检验
现在我们从三个大的方面用 4个方程对前一小节的计量结果进行稳健性检验。前两项比较简单，首先是改变回归方程的设定，采用(1)式检验
；然后把分析的范围从彩电、冰箱、空调、电脑等四种大型家电扩展到有调查数据的16种家用电器，分析所有家电的“购买概率”。这两项检验的重点是(S,s)模型的基本假说是否成立，因此回归时仅考察重要变量（参见表7前两列）。显然，主要回归结果对方程设定和家电类别都非常稳健，这说明(S,s)模型对家庭的耐用品消费决策有很强的解释力，我们的模型选取适当。
第三类稳健性检验涉及“内生性”问题。根据Wooldridge(2002)，不可观测的遗漏变量、统计误差和相随相生(simultaneity)都可以带来内生性问题，我们分别从这三个角度入手进行分析和检验：(1)遗漏变量问题可以通过面板数据的回归方法进行控制，表7的第3列是Stata中xtprobit命令的结果，下方有对
的检验，没有拒绝零假设，这说明我们可以忽略“不可观测的变量”的影响，直接使用前面的probit模型就可以。(2)对于“家庭永久收入”测算中可能存在的统计误差，进而导致内生性的问题，我们采用工具变量法进行检验和控制。借鉴经典文献中对“家庭永久收入”工具变量（Ⅳ）的选取，表7的第4列报告了ivprobit的结果，最下方的“外生性检验”没有拒绝零假设，这说明我们构造的“家庭永久收入”指标不存在严重的统计误差，进而导致内生性的问题，前面probit的结果是无偏的、可信的。(3)最后，为了检验和控制“收入风险”的内生性，我们根据 Browning and Lusardi(1996)综述中的方法和Fuchs-Schundeln and Schundeln(2005)的研究策略，用“家庭工作人口中稳定性职业人数占比”作为“家庭收入风险”的代理指标。从直觉上讲，从事稳定性职业的工作人口比例越高，家庭面临的收入风险就越小，从而应该有更高的耐用品购买概率，因此代理指标的系数应显著为正。表7第5列方程中的所有解释变量完全参照第四小节方程(4)，受篇幅所限我们只列出主要结果，可以看到所有变量的系数的符号都符合理论假说，没有报告的估计结果也很理想，显著且符号正确。总之，我们用“家庭工作人口中稳定性职业人数占比”作为收入风险的代理指标，经济含义明确、回归结果理想，可以为今后相关领域的研究提供借鉴。
六、小结
本文首次用大型的微观家庭面板数据对我国城乡居民的耐用品消费进行深入研究，主要结论包括：(1)改革进程方面，20世纪90年代中后期包括国企转制、减员增效、加快城乡劳动力流动和劳动力市场建设等在内的一系列重大变革，使城乡居民“收入的不确定性和风险”显著上升、进而对家庭耐用品消费产生了明显的抑制作用，因此加强各项就业和社会保障体系建设对建设和谐社会、提高全民福利有着重要的政策意义。(2)城乡对比方面，受农业生产方式和社会保障体系建设滞后的影响，农村家庭面临的收入风险更高，同时其耐用品消费也表现出更大的“风险弹性”。也就是说收入风险上升同样的幅度，农村家庭表现得更为敏感，他们将更大幅度地削减耐用品消费以保证其他日常支出。这说明除了提高农民收入、改善基础设施等政策之外，在当前的“新农村”建设中建立健全农村就业和社会保障体系也是提高农民消费和福利水平的一项重要工作。(3)在文献的贡献方面，我们的实证研究完全支持耐用品消费的(S,s)模型，文章中的一些分析方法也可以应用于其他相关领域，尤其是收入风险和政策评价的研究。
附录：重要指标测算方法说明
(1)家庭永久收入：根据Browning and Lusardi(1996)和FuchsSchundeln and Schundeln(2005)，每个家庭的永久收入排名在整个社会中应当是非常稳定的，因此可以用相对稳定的“经济地位”来推算家庭的永久收入。本文的测算方法是：先计算出1991-2000年历次调查中每个家庭的年收入与当年所有家庭年收入均值的比值，然后取四个比值的加权平均，再乘以每年家庭年收入均值，即
。Meng(2003)等很多研究也将家庭“过去5年收入平均的加权平均”作为PI，但CHNS数据中没有提供足够长的收入时间序列，因而我们无法这样计算。在第五节我们采用传统的“收入决定因素”做工具变量，检验上述计算指标的合理性和结果的稳健性。
(2)家庭收入风险：Carroll and Samwick(1997)指出根据户主的文化程度、职业类型和从事行业等指标把家庭进行分组，计算各组家庭“对数收入”的方差，然后再取对数，这一指标是家庭收入风险的很好的代理指标。我们参照罗楚亮 (2004)的做法，按户主的受教育年限（0-18年共19类）、从事职业（13类）、工作单位的所有制性质（8类）等三项指标把所有的家庭分为40个组，计算1991-2000年四次调查家庭收入对数值的组内方差，然后连乘得到表5中的“家庭收入风险指标”。比如受教育年限为i年、从事第j种职业、工作单位所有制性质为k的家庭，其收入风险为
，数据描述时为直观起见直接用方差值，表5中综合风险指标为三项方差联乘均值，单项风险指标为Var（·）均值。在计量回归时取对数值log(risk)。
(3)家庭耐用品存量：根据CHNS“家庭某种电器价值多少元”的数据，四类耐用品加总后即得到“家庭自报耐用品存量”。考虑到误差因素，我们又构造了家庭耐用品存量的“调整价值”。方法是先计算家庭i在调查期t某种耐用品j的价格，然后求出该调查期所有家庭耐用品j的平均价格，再乘以家庭的拥有数量即得到耐用品j的调整价值，四类耐用品加总后得到总的调整价值，即
。
(4)社区公共设施指标：CHNS的“社区调查问卷”中涉及公共设施情况的问题包括：(1)社区附近的道路是①土路、②碎石路、③铺过的路；(2)-(5)的问题依次为“是否通公共汽车（或长途汽车）”、“是否有便利的电话服务”、“能否收到当日的日报”、“是否通电”，回答是为1；(6)平均一周内有几天断电。该指标计算公式为：commpub= (1)/3+(2)+(3)+(4)+(5)-(6)/7