中国家庭消费不平等：程度测度、形成机制及政策启示

摘 要：缩小消费分布差距，提升整体消费率，充分释放内需潜力，是形成以国内大循环为主体的经济发展新格局的根本路径。文章基于中国家庭金融调查（CHFS）2013-2019 年数据，将消费不平等和收入不平等置于同一分析框架，详细测度我国居民家庭各种消费的不平等程度，并进一步探讨整体消费不平等的形成机制。具体而言，一方面从收入和城乡分组这一单维组群分解的角度出发，获取中国家庭消费不平等的组内和组间差距，对消费不平等的形成机制进行初步探究；另一方面，运用基于回归方程的 Shapley 值分解法获取多种因素的贡献程度，全面分析消费不平等的形成原因，突出揭示不同种类消费不平等形成机制的差异。结果发现：在这一时期，消费不平等和收入不平等基本呈先升后降之势，收入的基尼系数在0.485-0.520 之间波动，消费的基尼系数在 0.456-0.510 之间变化。在消费不平等的形成机制中，总体消费不平等主要是收入组间和城乡间消费差距引起的，收入是影响总消费不平等的重要因素，其相对贡献介于20-25%之间；生存型消费不平等和发展与享受型消费不平等的形成原因不一致，这可能与个体特征中的教育、年龄和健康因素有关。研究为全面认识消费不平等提供了新的理论依据和研究方向，对于有效缓解消费不平等具有一定的政策启示。

关键词：消费不平等；收入差距；Shapley 值分解；刺激内需

中图分类号：C913. 3             文献标识码：A 

一、引言

从微观层面看，最基本的民生包括衣食住行等消费，这是满足人民美好生活需求最基本的保障。实现基本消费的权利平等化是民生的核心要义所在。改善和保障民生，也就是要推进基本消费权利的平等化，减少因财产、收入不平等而带来的消费不平等。在市场经济条件下，一个共同的趋势就是财产不平等大于收入不平等，收入不平等大于消费不平等。但从个体的视角出发，收入和财产的平等性需求远不及消费的平等性需求[1]。因为站在个体角度， 个人消费水平取决于个人收入和财产的多寡，因此这是合理的。而站在社会角度，如果让收入、财产少的人少消费，无收入、财产的人不消费；那么便是不利于社会进步和发展的。目前来看，我国收入和财富的不平等程度还处在较高的水平，这将会直接影响到消费的不平等， 进而影响到民生水平。

从宏观层面看，消费作为刺激经济的三大马车之一，对经济增长速度及质量有着重要的影响。而对于处在全球开放经济链条中的国家来说，内需刺激和外需驱动对经济增长都起着至关重要的作用。但是外需驱动经济增长容易受到外部环境和政策的影响，如当前中美贸易摩擦。如此一来，如何着力扩大内需，减少对外部环境的依赖，让国内经济自主地循环起来，同时以更大力度的对外开放同国际经济联系互动，积极应对各种新挑战，这对我国经济社会发展来说极为重要。为此，中国政府提出构建“以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进”的新发展格局，其中，我国发展的战略基点依旧是要立足于着力扩大内需。

2008 年金融危机以来，中国政府一直尝试以扩大内需的方式促进消费。但事实证明， 采取从供给端着力生产优质产品来扩大内需促进消费的政策成效尚不明显，反而造成了储蓄率的总体上升。因此，从需求端出发，激发消费活力是另一种思路。虽然全球经济发展长期停滞，但我国具有超大的国内市场规模优势，因此我们必须着力落实双循环发展战略，不断深入挖掘需求端潜力，其中居民消费是促进双循环政策的重点。

据世界银行数据显示，与多个经济体相比，中国消费率长期偏低，居民消费对经济增长的贡献总体上呈下降趋势。与收入分配不平等程度较高、同时经济总量第一的美国进行对比，我们发现作为经济总量第二大国，中国的消费在拉动经济方面具有巨大的增长潜力。2000-2019 年，中国的最终消费率始终低于美国，2010 年最终消费率更是只有 49.3%，低于世界银行公布的世界各国平均消费水平；而美国的最终消费率却一直较为稳定地维持在 80% 以上。此外，与英国、德国等发达国家以及印度、巴西等国家相比，中国的最终消费率也较低。

中国总体消费率较低，一方面与各类消费在不同人群之间的分布有关，另一方面与各类消费的不平等直接相关。具体来看，低收入群体的收入主要用于满足基本生存和发展所需， 其生存型消费和发展型消费的边际消费倾向均处于较高的水平；中等收入群体的收入能够满足其追求更高层次的消费，在享受型消费方面有较高的边际消费倾向；而高收入人群收入水平很高，各方面消费需求基本均能得到满足，其各类消费倾向均较低。因此，提高总体消费率和实现消费结构升级的关键就在于切实提高低收入群体的收入水平、扩大中等收入群体规模[2-3]。为此，本文利用中国家庭金融调查（China Household Finance Survey，CHFS）数据， 阐述不同收入阶层家庭的消费结构变化情况，分析中国家庭消费分布差距和演变趋势，并在此基础上利用组群分解和基于回归方程的Shapley 值分解方法对消费不平等的形成机制进行分析，以期为政府制定相关政策、提升总体消费率和充分释放内需潜力提供经验支持。

二、文献综述

与收入不平等类似，以消费不平等为主题的研究也包括两个方面：其一是消费不平等的动态演变趋势；其二是消费不平等的形成机制。本部分将结合国内外研究成果，从以上两个方面来展开综述，并提出本文的研究创新点。

（一）消费不平等的演变趋势

消费不平等变化趋势的研究始于基本的量化测度，从方法的角度来看，国内外学者大多基于收入不平等的测度指标对消费不平等进行度量，比较典型的有基尼系数、泰尔指数和分位数之比等。例如，Blundell 和 Etheridge 对英国居民家庭消费不平等状况开展研究时采用了方差、基尼系数和 90/50 分位数等方法[4]，邹红等采用基尼系数、90/50 分位数和对数方差等多种指标进行消费不平等测度[5]。除此之外，也有学者对传统测度指标进行拓展研究。例如，戴平生和林文芳从线性表达式的角度出发，阐述了拓展基尼系数的新理念，并以此为基础做出了其组群和要素分解的统一形式，用于我国城乡居民消费不平等的实证研究[6]。

具体而言，国内外学者主要通过与收入不平等比较分析消费不平等的变化趋势。但由于研究者采用的微观数据不同以及对家庭规模调整方法的不一致，目前还没有得出一致的研究结论。其中较为典型的结论主要有：一支文献发现，无论是城镇还是农村，西方发达国家在全国范围内呈现的一个共同趋向是收入不平等大于消费不平等；而我国城镇与农村在收入与消费不平等的关系上则不具有一致性，反映了我国城乡二元结构的特殊性[7-9]。另一支文献指出，消费不平等与收入不平等的波动幅度具有相似性和一致性[10-11]。此外，也有研究表明， 在不同时间段消费不平等和收入不平等的演变趋势呈现出了较大的差异[12-13]。

（二）消费不平等的形成机制

关于消费不平等形成机制的研究主要分为两类：一类是考虑到不同地区、不同群体消费之间存在巨大差异以及分项消费不平等的不统一，从组群或要素分解的角度出发，单维度考察分项消费支出或不同群体对总消费不平等的贡献度。有研究表明，不同类型消费支出的不平等程度存在明显差异，自然对总体消费不平等的贡献度也有一定的差别。如陈志刚和吕冰洋发现食品和交通通讯支出对总消费不平等的贡献率最大，是城镇居民消费不平等的主要构成部分；但前者会显著降低家庭消费不平等程度，后者则会提升家庭消费不平等程度[14]。 朱梦冰则认为除食品消费之外，其他分项消费支出的增加都势必加重总体消费的不平等[15]。除此之外，还有学者考虑到我国特殊的城乡二元结构，利用组群分解方法，对城乡消费不平等这一问题进行探究。如刘静和李实发现我国整体消费不平等程度高于城镇和农村，城乡间消费支出不平等是造成整体消费不平等的主要原因[16]。孙豪和毛中根[17]、戴平生和林文芳[6] 的研究也支持了这一结论。

另一类是从社会经济变迁的视角出发，全面探讨消费不平等变化背后的原因。收入是决定消费的重要因素。根据经典消费需求理论，我们认为收入不平等很可能是引起消费不平等的重要原因，目前众多研究也已经证实了这一观点[8][18]；同时研究还发现收入差距对消费需求波动的影响并不稳定[19-20]。

除了收入不平等以外，国内外学者还探讨了消费不平等的其他影响因素，比如经济增长、人口老龄化、城市化和社会保险等制度化和结构化因素。如林毅夫和陈斌开指出优先发展重工业战略使得劳动力向农业部门转移，显著扩大了城乡消费差异[21]；徐敏和姜勇从时空分 析视角出发，进一步证实了产业结构升级对城乡消费不平等的影响作用[22]。还有一些学者试图从宏观政策的角度来探究消费不平等产生的原因。如 Kaplanoglou 和Rapanos 发现，2008年世界金融危机爆发以后希腊消费不平等的加剧在很大程度上是政府增收间接税造成的[23]；Attanasio 和 Pistaferri 发现，尽管美国食品消费不平等加剧，但是人均卡路里摄入不平等并没有加强，这主要是得益于政府的食品援助计划对低收入人口的帮助[24]。由此可见， 国家货币政策和福利政策都会对消费不平等状况产生影响，政府制定合理的宏观政策对缓解消费不平等状况具有重要意义。如张翼和林晓珊认为消费资源支配的独占性和权威性是造成消费差异加剧的重要原因，推进基本公共服务供给的均等化能有效缓解消费不平等[25]；周广肃等认为新型农村社会养老保险政策可以通过保障低收入人群的福利，实现消费不平等状况的改善[26]。针对人口老龄化与消费不平等关系的研究，一些学者在微观层面对此问题进行了探索。如余玲铮从代际和年龄角度考察城镇居民消费不平等发现，老年群体消费不平等程度低于年轻群体，表明人口老龄化导致的人口年龄结构变动是影响消费不平等的重要因素[27]  。李林和赵昕东[28]、陈东和王萌迪[29]的研究也支持了这一结论。

本文将在以下三个方面对家庭消费不平等的研究进行拓展：其一，参考万广华[30]的做法，采用第二泰尔指数进行组群分解，解决消费信息重叠导致的残差项问题，较为准确地衡量收入和城乡分组基础上组间和组内对消费不平等的贡献程度，更好地在收入和城乡分组的基础上理解消费不平等形成机制，为后续研究做铺垫。其二，将收入不平等与消费不平等建立联系，同时纳入家庭财产、人口年龄及文化程度等因素，采用基于回归方程的 Shapley 值分解方法全面探讨总消费不平等的形成机制。其三，考虑到不同类型消费不平等形成机制的差异性，进一步从分项消费的角度出发，深入探讨生存型消费不平等和发展与享受型消费不平等背后的形成原因，进而更具针对性地提出降低中国家庭消费不平等的政策启示。

三、消费不平等的基本测度

（一）数据说明

本文使用的 2013、2015、2017 和 2019 年连续四期的中国家庭金融调查（CHFS）追踪数据来源于西南财经大学。该数据涵盖了社区、家庭和个人三个层面的信息，如居民性别、年龄、收入、学历、就业和社会保障等个人基本信息，以及家庭消费、资产和负债等家庭层面的信息等，可为本研究提供权威的数据支持。 

本文将 CHFS 家庭问卷中的消费性支出数据整合为八大类：食品支出①、衣着支出、居住支出②、家庭设备服务支出、交通通讯支出、医疗保健支出、文教娱乐支出和其他消费性支出。考虑到居民存在不同结构的消费需求，借鉴李春风和徐雅轩[31]、李江一和李涵[32]对消费的分类方式，将消费划分为生存型消费和发展与享受型消费，生存型消费包括食品、衣着和居住支出三大类，发展与享受型消费涵盖家庭设备服务、交通通讯、医疗保健、文教娱乐和其他消费性支出五大类。由于 CHFS 数据库中的消费和收入数据是以家庭为单位进行统计的，不能体现个体层面家庭成员的“真实”福利。已有文献普遍采用 OECD 或其他等值因子来消除家庭规模经济的影响，但在我国并没有统一的等值因子，故本文以家庭规模进行标准化处理，即家庭总的消费或者收入值除以家庭规模得到人均值。此外，采用居民消费价格指数进行价格调整，将各年度的消费和收入水平调整为 2019 年的实际值，以平减消费和收入数据随时间的价格差异。

本文对样本做了以下数据清理：第一，剔除家庭消费和收入为负的样本，以确保样本的可靠性；第二，限定样本户主年龄在 25-64 岁这一区间，以降低户主年龄导致的结果偏误； 第三，对收入和消费数据进行双侧 5%的缩尾处理，以避免异常值的干扰。

（二）消费结构分析

本部分首先利用 CHFS2013-2019 年的调查数据，对不同收入阶层的家庭消费结构变化规律进行分析。由于农村家庭与城镇家庭的统计结果基本相似，因此表 1 仅重点汇报了 2019 年按收入分组的城镇家庭消费结构统计结果。本文按照家庭人均可支配收入 20%、40%、60% 和 80%分位点，将全部家庭样本对应划分为低、次低、中等、次高、高五个收入组别。

从 2019 年城镇家庭的消费结构数据来看：第一，食品消费的比重平均在 30%以上，收入阶层的上升导致食品消费比重降低，且在达到次高收入后下降较快。第二，衣着、居住、交通通讯和教育文化娱乐消费的比重随着收入增加大致呈现递增趋势。第三，医疗保健支出的比重随着收入增加而减少；且相较于其他消费项目，其变化幅度更加明显，说明医疗保健消费受收入的影响较大。第四，生存型消费的比重随收入增加呈下降趋势；而发展与享受型消费比重随收入增加而提高，且在达到次高收入后上升较快。由表 1 可以看出，低收入群体和高收入群体的消费结构明显不同，说明收入分布对消费结构有显著影响。以医疗保健支出为例，低收入组家庭在该项目上的支出占比为 13.39%，而高收入家庭的支出占比为 5.87%。

表 1 2019 年按收入分组的城镇家庭消费结构（%） 

为比较 2013-2019 年的消费结构变化情况，图 1 和图 2 给出了六大类消费占总消费的比重随收入的变化图。2013-2019 年的消费结构呈现出如下特征：第一，2013-2019 年，城镇家庭居民的食品支出占比明显降低；而衣着和居住支出占比几乎没有大的变化，与收入分布的关系也基本相似，即随着收入增加，衣着和居住支出占比上升。第二，2013-2019 年，医疗保障支出所占比重变化较大。2013 年医疗保健支出比重大致为 6%，而 2019 年的医疗保健支出比重达到了 11%左右。2019 年低收入家庭的医疗保健支出比重明显大于 2013 年低收入家庭相应支出。第三，2013-2019 年，交通通讯、教育文化娱乐支出的比重变化比较明显。其中，2013 年的教育文化娱乐支出比重最低，而 2019 年的该项支出比重达到最高。

从以上的分析可以看到，不同收入家庭的消费存在明显差异。总之，不管是从横截面数据还是从时间序列数据来看，都呈现出如下规律：随着收入的增加，食品消费比重下降，衣着、居住、交通通讯和教育文化娱乐支出比重上升，医疗保健消费占比急剧下降。

（三）消费不平等的度量

本部分进一步对 2013-2019 年间我国居民家庭收入和消费不平等的演变趋势进行分析，并研究家庭各项消费支出的不平等情况，以讨论总消费内部结构的相对状况，结果如表 2 所示。分析发现：第一，食品消费不平等显著小于其他各项消费不平等，食品作为居民最基本的生活需求，在 2013-2019 七年间其消费差距始终维持在 0.420 左右。第二，居住和医疗保健消费不平等呈倒 U 型变化趋势。其中，居住消费不平等由 2013 年的 0.733 上升到 2015 年的 0.745，其后又下降到 2019 年的 0.721；医疗保健消费不平等也呈先升后降趋势，拐点同样出现在 2015 年。第三，教育文化娱乐消费不平等不断扩大且位居高位。2013-2019 年，中国家庭教育文化娱乐消费的基尼系数基本上呈快速上升态势，由 0.758 升至 0.819 左右。第四，相较于生存型消费，发展与享受型消费不平等程度更高，其中服务性消费支出特别是教育文化娱乐消费拉大了居民家庭整体的消费不平等。这也是影响我国总体消费率较低的一个很重要的因素，意味着应当对发展与享受型消费的不平等问题引起重视。最后，与收入不平等联系起来看，2013-2019 年，消费不平等和收入不平等总体上呈先升后降之势，收入的基尼系数在 0.485-0.520 之间波动，消费的基尼系数在 0.456-0.510 之间变化。值得注意的是，从 2017 年开始消费不平等高于收入不平等，这可能与居民家庭消费水平提升导致消费差距扩大有关，也可能是高收入人群收入数据缺失导致收入差距低估的原因。这在一定程度上说明消费不平等更能真实地反映居民家庭福利状况差距，政府在有效控制收入差距的同时应当重视消费不平等问题。

（四）分项消费不平等对总消费不平等的贡献

本部分借助 Lerman 和 Yitzhaki[33]提出的分项消费分解方法来考察消费的各子项目对总体不平等的贡献。该方法将居民总消费的基尼系数表示为：（1）

其中，G 表示总消费的基尼系数，Sk 表示总消费中分项消费 k 所占的比重，Gk 表示分项消费 k 的基尼系数，Rk 表示总消费和分项消费 k 排序的相关性。SkGkRk 为分项支出 k 对总消费支出基尼系数的绝对贡献率；而每项支出的绝对贡献占所有支出贡献的百分比被称为该项支出对总消费支出基尼系数的相对贡献。

利用上述不平等的构成分解方法可以得到 2013-2019 年分项消费不平等的分解结果（见表 2）。结果显示，从总消费基尼系数的构成来看，食品支出作为居民消费支出最主要的部分，对消费总支出不平等的相对贡献最大；居住、交通通讯和教育文化娱乐支出对总消费不平等的相对贡献位居其次，主要是因为这三项支出本身的基尼系数较高，即居民家庭在住房、交通通信和文教娱乐方面的消费差距较大；其他消费支出对总消费不平等的相对贡献较小， 基本在 10%以下。从分项消费相对贡献的动态变化来看，交通通讯和其他消费支出的相对贡献率呈上升趋势，尤其是交通通讯支出，逐渐成为总消费不平等的主要贡献项目；其他六项支出对总消费不平等的贡献则呈下降之势，其中衣着和居住消费的下降趋势最为明显。

表 2  居民家庭消费基尼系数及其构成分解

四、消费不平等的形成机制

本部分首先从收入和城乡两个单维组群分解的角度对消费不平等的形成机制进行初步探究，然后通过构建较为全面的消费函数，采用基于回归方程的 Shapley 值分解方法，对消费不平等的形成机制进行综合分析。考虑到基尼系数不具有完全可分性，因此采用第二泰尔指数这一指标进行组群分解，可以将消费不平等完全分解为组内不平等和组间不平等。在基于回归方程进行不平等分解时，考虑到基尼系数应用的普遍性，仍然采用基尼系数进行分解。

（一）在收入分组基础上理解消费不平等的形成机制

收入是进行消费决策的重要因素，且不同收入分布对消费不平等的影响程度也有差异。因此，本文按照家庭人均可支配收入 20%、40%、60%和 80%分位点，将全部样本对应划分为低、次低、中等、次高、高五个收入组别，讨论收入分布对消费不平等的作用，也就是看收入分组基础上组间和组内对不平等的贡献程度如何。参照万广华[30]的做法，分解采用满足人口子群分解性质的广义熵指数族中的第二泰尔指数 T0。GE 指标的整体表达式为：

（2） 其中，常数 θ 表示对不平等的厌恶程度，θ 值越小，表示厌恶程度越高。当 θ 等于 0 时，就得到所谓的第二泰尔指数。分解形式表示为： 

（3）基于第二泰尔指数，按照收入群体来分解消费不平等的结果如表 3 所示。分析发现：第一，不同收入组的居民家庭消费存在明显的差异，除高收入组家庭外，其他收入组家庭的人均消费水平均低于全国家庭人均消费水平。第二，2013-2019 年，按收入进行分组，其组间消费不平等贡献率的均值为 27.15%，收入组内消费不平等贡献率的均值为 72.85%，其中高、中、低三个收入组分别为 16.32%、11.91%、19.79%。可以发现，按收入分组的组间贡献率高于各收入组的组内贡献，说明收入组间效应是引起总消费不平等变化的主要原因。值得注意的是，收入组内贡献率随着收入阶层的提高先下降后上升，在居民家庭达到中等收入水平时贡献率达到最小值。这说明相对于低收入和高收入群体而言，中等收入群体内部消费差异对总体消费不平等的影响最小。因此在政策选择上要聚焦于扩大中等收入群体规模，这样不仅能显著促进总体消费效应，还有利于改善全社会的消费不平等。第三，动态来看，2013-2019年，高收入组内部和不同收入组间的消费不平等贡献率在 2017 年之前趋于发散，2017 年之后趋于收敛，贡献率分别从 2013 年的 16.46%和 26.46%增加到 2017 年的 16.86%和 32.43%， 其后又分别下降到 2019 年的 15.33%和 22.16%；而低收入组内部贡献率大致呈先下降后上升的趋势，贡献率拐点同样也出现在 2017 年。值得注意的是，2017 年以来收入组间贡献下降，而低收入组内部贡献则上升并超过组间贡献，说明近年来低收入组内部消费差异对整体消费不平等的影响作用日益增大。因此在相关政策的制定上应向低收入人群倾斜，着力提高低收入群体的收入水平，刺激低收入群体的消费需求，缩小其内部消费差距，进而降低全社会的消费不平等，提高整体消费率。

表 3 按收入分组后基于第二泰尔指数的消费不平等分解

（三）在回归方程基础上理解消费不平等的形成机制

以上是按不同组群分组后对消费不平等指标进行分解的角度来理解消费不平等的形成机制。但这种分解方法的特点是维度较为单一，无法揭示多种因素共同影响消费的机制。因此，本部分分析站在一个更加全面的角度，基于回归方程分解来综合分析影响消费不平等的因素及其贡献。万广华[34]用于研究农村区域间收入不平等的回归分解法为本部分提供了分析思路，具体分为两步：第一步，首先确定消费决定模型，对于包含多个因素的解释变量集， 逐步剔除每个变量，依次比较包含该变量与不包含该变量之间的不平等指标差异；第二步， 考虑到各个变量出现的顺序不同可能会影响结果，因此对各种顺序下的结果取均值得到多种因素对消费不平等的绝对贡献额和相对贡献率。

1.  消费决定模型

我们将消费决定模型表示为：

     （4） 其中，Cit、DIit 分别表示个体 i 在t 年（t=2013, 2015, 2017, 2019）的家庭人均消费和人均收入，二者在方程中均取对数；Xit 是一组包括家庭特征和户主个人信息的控制变量。具体变量的定义及描述性统计见表 5。可以看出，四期样本中，中国家庭成年居民平均消费为9.18 万元，相应的家庭人均收入均值为 10.75 万元。从平均意义上来看，约有 85.39%的收入用于消费。从户主的家庭特征看，我国居民家庭的平均老年与少儿抚养比大约为 0.30 左右，将近 30%的家庭居住在农村地区，其中有 90%以上的家庭拥有自由住房。从户主的个体特征看，男性占 78.85%，90%已婚或同居，平均年龄为 47.84 岁，平均文化程度为高中， 平均健康水平为 3.43，并且参加社会保障的种类平均达到 1.85 项，参保情况良好。

表5 家庭和个体特征变量的统计描述

表6汇报了消费决定模型的回归结果。为保障结果的可靠性，本文一方面基于2013-2019 年四期截面数据进行OLS回归，另一方面选用混合OLS和面板固定效应FE模型进行实证检验。我们关注的核心变量家庭人均收入对数的偏系数为0.176，且均在1%水平下高度显著，这意味着居民家庭整体消费的收入弹性为0.176，表明整体上家庭人均收入对消费产生积极的影响。同时，模型中年龄、性别、婚姻以及教育水平等常规因素的影响也得到了验证，相应系数的显著性至少在5%的水平下得到了保证。

表6    模型回归结果

2013                2015              2017               2019           混合OLS           FE

家庭人均收入对数      0.170***         0.220***       0.175***                      0.219***       0.170***                      0.176*** (0.009)                                        (0.010)            (0.006)                               (0.007)            (0.006)                               (0.003)

家庭人均资产对数      0.116***         0.091***       0.090***                      0.096***       0.113***                      0.091*** (0.008)                                        (0.007)            (0.007)                               (0.006)            (0.006)                               (0.003)

家庭居住地区       -0.182***        -0.146***       -0.051**       -0.146***       -0.084***       -0.088*** (0.027)            (0.025)           (0.023)                               (0.016)             (0.017)                               (0.007)

家庭抚养系数       -0.177***        -0.139***      -0.165***      -0.112***       -0.118***      -0.150*** (0.014)            (0.013)           (0.012)                               (0.012)             (0.012)                               (0.007)

家庭住房情况       -0.011***        -0.028***      -0.051***      -0.520***       -0.020***      -0.026*** (0.004)            (0.005)           (0.004)                               (0.035)             (0.004)                               (0.002)

户主年龄           0.005            0.023***       0.046*** 0.047***      0.016***       0.020*** (0.005)            (0.005)           (0.005)          (0.006)           (0.004)           (0.003)

户主年龄平方       -0.074***        -0.037***      -0.060***      -0.040***       -0.050***      -0.048*** (0.011)            (0.012)           (0.016)                              (0.006)             (0.011)                              (0.007)

户主性别         -0.069***         -0.037**       -0.061***      -0.059***        -0.130***     -0.090*** (0.013)            (0.017)           (0.012)                                (0.013)            (0.011)                                (0.010)

户主婚姻状况       0.022***         0.011***       0.016***                      0.108***       0.019***                      0.021*** (0.003)                                        (0.003)            (0.002)                               (0.017)            (0.002)                               (0.001)

户主受教育年限       0.013*            0.018**        0.027*** 0.024***        0.018**        0.016** (0.007)            (0.009)           (0.008)          (0.002)            (0.007)           (0.004)

户主健康状况       -0.025***        -0.022***         -0.003         -0.018***       -0.046***        -0.015*** (0.005)            (0.005)           (0.006)                               (0.005)             (0.005)                              (0.003)

户主社保情况        -0.069**         -0.497***      -0.437***        -0.015*             -0.029          -0.227*** (0.026)            (0.033)           (0.036)                      (0.007)           (0.039)                              (0.009)

控制省份效应          是          是         是         是                     是          是

控制时间效应          否          否         否                         否           否        是观测值                 21556              26736            28038                                  23175              99505               99505

adj. R2                               0.405               0.371             0.427             0.419                                  0.328               0.405

注：（1）***、**、*分别代表在 1%、5%、10%水平上显著，括号内为异方差稳健标准误。（2）为了节省篇幅，表中未报告常数项、地区虚拟变量和年份虚拟变量。

2.  基于回归方程的消费不平等分解

基于表 6 的回归结果和 Shapley 值分解方法计算得到的 2013-2019 年各因素对消费不平等影响的绝对贡献额与相对贡献率（相对重要性）如表 7 所示。可以发现，收入对消费不平等的贡献介于 20%到 25%之间，在所有的 11 个因素中，明显高于资产（10-15%）、教育年限（5%-10%）、城乡（2%-8%）对消费不平等的影响，说明收入是影响中国家庭消费最重要的因素，其作用位列第一。同时，家庭收入水平的差异对消费不平等的影响度有所上升， 贡献率从 2013 年的 22.13%上升到 2019 年的 23.16%，意味着收入因素对居民消费不平等的影响越来越大且不容忽视，缩小收入差距依然是降低消费不平等的关键。家庭资产对消费不平等的贡献程度次之，2013-2019 年间基本保持在 10%-15%之间。教育年限、城乡和年龄因素对消费不平等的影响作用位于前五名之列，其中教育年限的贡献率存在下降趋势，但年龄的作用在上升，表明消费不平等的年龄效应日渐凸显。其他因素对消费不平等的作用则较小， 相应的贡献度均在 2%以内。这也进一步说明造成现阶段中国家庭消费不平等的重要原因是家庭收入和资产规模差异以及文化程度、年龄和区域等个体特征的差异。

表 7 中国家庭消费不平等的形成机制

注：年龄对消费不平等的贡献等于年龄及其平方贡献的总和。

（四）进一步研究：不同类型消费不平等的形成机制

随着我国经济体系的现代化发展，结构问题日益突出，因此在分析消费不平等的形成机制时有必要从消费结构的角度进行深入剖析。基于前文对消费项目的分类，本部分对生存型消费不平等和发展与享受型消费不平等的形成机制进行具体分析，检验不同类型消费不平等形成原因的差异性，进而更具针对性地提出降低中国家庭消费不平等的政策启示。

表 8-表 11 汇报了 2013-2019 年两类消费不平等的回归分解结果。分析发现：总的来看，影响生存型消费不平等和发展与享受型消费不平等最为主要的共性因素为收入，在所有 11 个因素中其贡献率均位列第一，意味着对于这两类消费而言，缩小收入不平等在降低相应的消费不平等方面仍然起着不可忽视的作用。此外，家庭资产规模差异也是引起两类消费不平等的关键原因。与生存型消费不平等相比，资产因素对发展与享受型消费不平等的贡献度更高，说明发展与享受型消费不平等更易受到家庭财富水平的影响。

两类消费不平等不仅程度差异巨大，其形成机制也存在不同之处。生存型消费不平等程度低于发展与享受型消费，其原因可能在于以下几个方面：其一是个体特征中的教育因素。生存型消费不平等中的教育因素的贡献率明显低于发展与享受型消费不平等。以 2013 年为例，教育因素可以解释 12.23%的发展与享受型消费不平等；而对于生存型消费不平等来说， 教育年限的贡献比率还不足 6%。这一结论表明居民家庭间存在着严峻的教育不公平，提升居民文化水平和缩小教育差距不仅能够改善生存型消费不平等，更有助于降低发展与享受型消费不平等。这充分体现了提升教育水平在刺激教育文化消费、改善发展与享受型消费不平等方面的重要作用。其二是年龄因素。生存型消费不平等中的年龄因素的贡献率明显低于发展与享受型消费不平等。以 2013 年为例，户主年龄可以解释 6.32%的发展与享受型消费不平等；而对于生存型消费不平等来说，年龄因素的贡献比率还不足 1%。这一结论说明发展与享受型消费不平等的年龄效应更加明显。其三是健康因素。以 2013 年为例，与生存型消费不平等相比，健康因素对发展与享受型消费不平等的贡献度排名更靠前，这意味着属于个体特征类的健康变量在发展与享受型消费不平等的形成过程中发挥了更加重要的作用。同时，2013-2019 年，健康变量对发展与享受型消费不平等的贡献率排名有所上升，这可能与我国日渐严峻的健康不平等有关，说明居民健康水平差异逐渐成为影响发展与享受型消费不平等的重要因素。上述结论符合我们预期，因为生存型消费是满足人们基本生活所需的支出， 不易受个体特征中教育、年龄和健康因素的影响。

表 10 不同类型消费不平等的形成机制：基于CHFS2017

表 11 不同类型消费不平等的形成机制：基于CHFS2019

五、结论与政策启示

通过上述的实证分析，我们得到以下结论：第一，不同收入家庭的消费存在明显差异。随着收入水平的提高，居民家庭食品消费比重下降，衣着、居住、交通通讯和教育文化娱乐支出比重上升，医疗保健消费占比急剧下降。第二，2013-2019 年，消费不平等和收入不平等基本呈先升后降之势，收入的基尼系数在 0.485-0.520 之间波动，消费的基尼系数在0.456-0.510 之间变化。相较于生存型消费，发展与享受型消费的不平等程度更高。第三， 在消费不平等方面，总体消费的不平等主要是收入组间的消费差距引起的，伴随收入阶层的提高，不同收入组内消费不平等贡献率呈先降后升的趋势。此外，城乡间消费差距也是引起总体消费不平等的主要原因，城镇内部消费不平等明显高于农村内部。第四，在消费不平等形成机制方面，收入不平等是影响总消费不平等最重要的因素，家庭资产规模、居住地区和个体特征中的年龄和教育因素是第二梯队因素。不同类型消费不平等的形成机制存在明显的差异性，生存型消费不平等和发展与享受型不平等的形成机制不一致，其原因可能与个体特征中的教育、年龄和健康因素有关。

基于以上研究结论，本文认为有效改善消费不平等需要降低收入不平等、增加教育投入、完善社会保障体系和促进产业结构升级。首先，应进一步优化收入分配结构，扩大中等收入群体规模，改善中低收入群体收入水平；同时，政府也应该关注基本吃住行等生存型消费的价格，避免过高的市场化价格给低收入群体的消费造成压力。其次，需要提高居民的受教育程度，尤其应该更加重视义务教育阶段的投入，实现义务教育全覆盖；同时，应优化教育资源配置，以确保教育的包容性。再次，应以教育、养老、医疗、住房保障等为突破口，继续建立健全完善的社会保障体系，提高社会保障对低收入群体的覆盖率和瞄准度，从而达到降低居民预防性储蓄需求、刺激居民消费的目的。最后，要充分发挥政府主导作用，推进优质的产品向中高端、高端迈进，助力产业结构优化升级；同时也要大力发展新型服务业，释放文化娱乐消费潜力，尤其是要鼓励建设农村文化消费聚集地，制定并实施鼓励和支持文化消费的政策。

[参考文献]

[1]         刘尚希. 实现基本消费的平等化是民生问题的要义[J].  学习月刊, 2007, (13): 29.

[2]         宿玉海, 孙晓芹, 李成友. 收入分配与异质性消费结构——基于中等收入群体新测度[J]. 财经科学, 2021(9): 80-95.

[3]         许永兵. 扩大中等收入群体:  实现共同富裕的重要路径[J].  河北经贸大学学报, 2022, (3): 34-41.

[4]         Blundell, R., and Etheridge, B. Consumption, Income and Earnings Inequality in Britain[J]. Review of Economic Dynamics, 2010, 13(2): 76-102.

[5]         邹 红, 李奥蕾, 喻开志. 消费不平等的度量、出生组分解和形成机制——兼与收入不平等比较[J]. 经济学(季刊), 2013, (4): 1231-1254.

[6]         戴平生, 林文芳.  拓展基尼系数及其居民消费应用研究[J].  统计研究, 2012, (6): 18-26.

[7]         Brzozowski, M., Gervais, M., and Klein, P., et al. Consumption, Income, and Wealth Inequality in Canada[J]. Review of Economic Dynamics, 2010, 13(1): 52-75.

[8]         Cai, H. B., Chen, Y. Y., and Zhou, L. A. Income and Consumption Inequality in Urban China: 1992-2003[J]. Economic Development and Cultural Change, 2010, 58(3): 385-413.

[9]         曲兆鹏, 赵  忠. 老龄化对我国农村消费和收入不平等的影响[J].  经济研究, 2008, (12): 85-99, 149.

[10]      Cutler, D. M., and Katz, L. F. Macroeconomic Performance and the Disadvantaged[J]. Brookings Papers on Economic Activity, 1991, 1991(2): 1-74.

[11]      谢邦昌, 么海亮.  中国城镇家庭消费不平等分布测度研究[J]. 商业经济与管理, 2013, (1): 79-86.

[12]      Attanasio, O., and Pistaferri, L. Consumption Inequality over the Last Half Century: Some Evidence Using the New PSID Consumption Measure[J]. American Economic Review: Papers and Proceedings, 2014, 104(5): 122-126.

[13]      Meyer, B. D., and Sullivan, J. X. Consumption and Income Inequality and the Great Recession[J]. American Economic Review: Papers and Proceedings, 2013, 103(3): 178-183.

[14]      陈志刚, 吕冰洋. 中国城镇居民收入和消费不平等的构成及其关系[J]. 经济理论与经济管理, 2016, (12): 32-45.

[15]      朱梦冰. 我国农村居民消费不平等的演变趋势[J].  北京工商大学学报(社会科学版), 2018, (1): 9-18.

[16]      Liu, J., and Li, S. Changes in Consumption Inequality in China[R]. CIBC Working Paper, No. 11, 2011.

[17]      孙  豪, 毛中根. 中国居民消费不平等的多维分解及成因分析[J]. 山西财经大学学报, 2017, (11): 1-14.

[18]      邹  红, 喻开志. 城镇家庭消费不平等的度量和分解——基于广东省城镇住户调查数据的实证研究[J]. 经济评论, 2013, (3): 38-47.

[19]      巩师恩, 范从来.  收入不平等、信贷供给与消费波动[J].  经济研究, 2012, (S1): 4-14.

[20]      吴  迪, 霍学喜. 城乡居民消费差距和收入差距互动关系的实证研究——来自VEC 模型的验证[J]. 农业技术经济, 2010, (8): 101-106.

[21]      林毅夫, 陈斌开. 重工业优先发展战略与城乡消费不平等——来自中国的证据[J]. 浙江社会科学, 2009, (4): 10-16, 125.

[22]      徐 敏 ,  姜  勇. 中国产业结构升级能缩小城乡消费差距吗?[J]. 数量经济技术经济研究, 2015, (3): 3-21. 

[23]      Kaplanoglou, G., and Rapanos, V. T. Evolutions in Consumption Inequality and Poverty in Greece: The Impact of the Crisis and Austerity Policies[J]. Review of Income and Wealth, 2018, 64(1): 105-126.

[24]      Attanasio, O., and Pistaferri, L. Consumption Inequality[J]. Journal of Economic Perspectives, 2016, 30(2): 3-28.

[25]      张  翼, 林晓珊.  消费不平等: 资源支配逻辑和机会结构重塑[J].  甘肃社会科学, 2015, (4): 1-7.

[26]      周广肃,  张玄逸,  贾 珅, 张川川. 新型农村社会养老保险对消费不平等的影响[J]. 经济学(季刊), 2020, (4): 1467-1490.

[27]      余玲铮. 中国城镇家庭消费及不平等的动态演进: 代际效应与年龄效应[J]. 中国人口科学, 2015, (6): 69-79, 127-128.

[28]      李  林, 赵昕东. 老龄化加剧了消费与收入不平等吗?——基于 CHIP 城镇数据的实证分析[J]. 消费经济, 2015, (3): 43-48.

[29]      陈  东, 王萌迪. 老龄化加剧了中国城镇居民的消费不平等吗?——基于年龄效应调整模型的分析[J]. 河北大学学报(哲学社会科学版), 2018, (5): 71-84.

[30] 万广华.  不平等的度量与分解[J].  经济学(季刊), 2009, (1): 347-368.

[31]                李春风, 徐雅轩.  数字金融驱动居民不同结构消费的效应研究[J].  现代财经(天津财经大学学报), 2022, (4): 67-78.

[32]                李江一, 李 涵.  城乡收入差距与居民消费结构:  基于相对收入理论的视角[J].  数量经济技术经济研究, 2016, (8): 97-112.

[33]                Lerman, R., and Yitzhaki, S. Income Inequality Efects by Income Source: A New Approach and Application to the United States[J]. Review of Economics and Statistics, 1985, 67(1): 151-156.

[34]                万广华. 解释中国农村区域间的收入不平等: 一种基于回归方程的分解方法[J]. 经济研究, 2004, (8): 11.

（责任编辑：湘潭大学 张磊） 

Consumption Inequality of Chinese households: Measurement, Formation Mechanism and Policy Implications 

FAN Jing1       GAO Yan-yun1,2

(1. School of Statistics, Shanxi University of Finance and Economics, Taiyuan 030006, Shanxi, China; 2. School of Economics, Qingdao University, Qingdao 266071, Shandong, China) 

Abstract: Narrowing the gap in consumption distribution, improving the overall  consumption rate, and fully releasing the potential of domestic demand are the fundamental path  to form a new pattern of economic development dominated by the domestic cycle. Based on the data of China Household Finance Survey (CHFS) from 2013 to 2019, this paper puts consumption inequality and income inequality in the same analytical framework, measures  the  inequality degree of various consumption of Chinese households in detail, and further discusses the  formation mechanism of overall consumption inequality. Specifically, on the one hand, from the perspective of income and urban-rural grouping, which is a one-dimensional group decomposition, we can obtain the intra group and inter group gaps of household consumption inequality in China, and preliminarily explore the formation mechanism of consumption inequality; on the other hand, the Shapley value decomposition method based on regression equation is used to obtain the contribution degree of various factors, comprehensively analyze the causes of consumption inequality, and highlight the differences in the formation mechanism of different types o

consumption inequality. The results show that during this period, consumption inequality and income inequality basically increased first and then decreased. The Gini coefficient of income fluctuated between 0.485 and 0.520, and the Gini coefficient of consumption varied between0.456 and 0.510. In the formation mechanism of consumption inequality, the overall consumption inequality is mainly caused by the consumption gap between income groups and between urban and rural areas. Income is an important factor affecting total consumption inequality, and its relative contribution is between 20-25%. The reasons for the formation of subsistence consumption inequality and development and enjoyment consumption inequality are inconsistent, which may be related to the education, age and health factors in individual characteristics. This study provides a new theoretical basis and research direction for a comprehensive understanding of consumption inequality, and has some policy implications for effectively reducing consumption inequality.

Key Words: Consumption Inequality; Income Gap; Shapley Value Decomposition; Stimulating Domestic Demand