(二)关键变量的选取与处理 中,本文以户主为家庭代理人,考察其特征变量对家庭 消费支出(c);剔除物价因素后的家庭消费性消费行为的影响。户主特征变量包括性别( gender)受 支出,即食品、衣着、居住、家庭设备及日用品、医疗教育水平edu、年龄(age)、婚姻状况( marriage)等。这 保健、交通通讯、文教娱乐和其他等支出之和 些变量对收入水平具有潜在影响,因而用于拟合收入 收入y):剔除物价因素后的家庭纯收入,包括工资法计算持久性收入和暂时性收入、作为估计边际消费 性收入、经营性收入、财产性收入、转移性收入和其他收倾向的控制变量、以及倾向得分匹配分析中的协变量 入。考虑到不同年份调查涵盖的收入项目存在差异,本文 经济发展水平:主要包括家庭所在省份的人均 分析中选取的变量为经调整后的上期可比家庭纯收入。地区生产总值( gdp _ per)、食品消费价格指数(上年 资产:包括金融资产( financeasset)与住房资100(p),用于控制家庭外部经济环境对于家庭收入 产。前者为高流动性资产,主要包括现金和存款、政与消费的影响 府债券、股票、基金、金融衍生品、其他金融产品以及 表2汇报了主要变量的统计特征。可以看出,从 别人欠自己家的钱。后者主要以住房资产衡量,包括平均水平来看,无论是首套房资产还是多套房资产, 总住房资产( revalue)和多套房资产( othervalue)。此均高于金融资产价值。是否拥有住房资产和多套房 外,本文还根据是否拥有住房资产和多套房资产,分资产的虚拟变量均值反映出总样本中住房拥有率高 别定义虚拟变量 house n和 motherhouse n。 达9386%,多套房资产占有率为1376%,为中国家 人口统计学变量:主要包括家庭规模( familysize)、庭对住房资产需求强、住房资产拥有率高且家庭资 城乡分类( urban)以及成员情况。家庭成员具体情况产中住房资产占比高的特征事实提供了数据支持。 表2主要变量的描述及统计特征 变量含义 样本数平均值标准差最小值最大值 剔除物价后的消费性支出(元)对数值 15765 0.790 12.1 剔除物价后的家庭纯收入(元)对数值 15765 10052 0.955 6.229 12.104 户主年龄 15765 47.064 9347 户主受教育水平④ 15765 1.183 户主婚姻状况:1=已婚:0=其他 0.271 户主性别:1=男:0=女 0.767 0.423 家庭成员数 4.021 an城乡分类:1=城镇:0=农村 15765 0.418 0.493 所在省份食品消费价格指数(上年100) 15765 105.130 101.984109351 gdp per 所在省份人均地区生产总值(亿元) 15765 39321.05 18509.24 13119 105231.3 家庭纯收入(元) 15765 29953.87 家庭金融资产价值(元) 首套房资产价值(元) 89202950.5 othervalue多套房资产价值(元) 15737 67880.87 2286790 2.00E+08 ouse n 是否拥有住房:1=是:0=否 0.240 000 motherhouse n是否拥有多套房:1=是:0=否 157370.1375740.344463 資料来源:作者整理。 ①为了避免通货膨胀的影响,本文选择国家统计局中城市和农村的居民消费价格指数的年度数据,区分城市和农村,以 2010年为基期对2012、2014年家庭纯收入与家庭消费性支出数据进行了物价平减 ②本文选择的数据于2016年12月版公布,其中2014年的家庭资产数据缺失。对此,我们汇总了问卷中家庭现金与存款、 金融资产等数据,根据2010和2012年的统计口径计算2014年数据。 ③根据中国家庭金融调查(CHFS)数据,2013-2015年间,城乡家庭住房拥有率由908%上升至914%,其中多套房(拥有两 套及以上住房)城镇家庭占比由184%上升至216%。可见,本文经过筛选后的4032个样本中住房拥有率和多套房家庭 占比具有一定的可靠性 ④1=文盲/半文盲;2=小学;3=初中;4=高中;5=大专;6=大学本科;7=硕士;8=博士。（二）关键变量的选取与处理 消费支出（c）：剔除物价因素①后的家庭消费性 支出，即食品、衣着、居住、家庭设备及日用品、医疗 保健、交通通讯、文教娱乐和其他等支出之和。 收入（y）：剔除物价因素后的家庭纯收入，包括工资 性收入、经营性收入、财产性收入、转移性收入和其他收 入。考虑到不同年份调查涵盖的收入项目存在差异，本文 分析中选取的变量为经调整后的上期可比家庭纯收入。 资产②：包括金融资产（financeasset）与住房资 产。前者为高流动性资产，主要包括现金和存款、政 府债券、股票、基金、金融衍生品、其他金融产品以及 别人欠自己家的钱。后者主要以住房资产衡量，包括 总住房资产（resivalue）和多套房资产（othervalue）。此 外，本文还根据是否拥有住房资产和多套房资产，分 别定义虚拟变量 house_n 和 otherhouse_n。 人口统计学变量：主要包括家庭规模（familysize）、 城乡分类（urban）以及成员情况。家庭成员具体情况 中，本文以户主为家庭代理人，考察其特征变量对家庭 消费行为的影响。户主特征变量包括性别（gender）、受 教育水平（edu）、年龄（age）、婚姻状况（marriage）等。这 些变量对收入水平具有潜在影响，因而用于拟合收入 法计算持久性收入和暂时性收入、作为估计边际消费 倾向的控制变量、以及倾向得分匹配分析中的协变量。 经济发展水平：主要包括家庭所在省份的人均 地区生产总值（gdp_per）、食品消费价格指数（上年 100）（pi），用于控制家庭外部经济环境对于家庭收入 与消费的影响。 表 2 汇报了主要变量的统计特征。可以看出，从 平均水平来看，无论是首套房资产还是多套房资产， 均高于金融资产价值。是否拥有住房资产和多套房 资产的虚拟变量均值反映出总样本中住房拥有率高 达 93.86%，多套房资产占有率为 13.76%③，为中国家 庭对住房资产需求强、住房资产拥有率高且家庭资 产中住房资产占比高的特征事实提供了数据支持。 淤为了避免通货膨胀的影响，本文选择国家统计局中城市和农村的居民消费价格指数的年度数据，区分城市和农村，以 2010 年为基期对 2012、2014 年家庭纯收入与家庭消费性支出数据进行了物价平减。 于本文选择的数据于 2016 年 12 月版公布，其中 2014 年的家庭资产数据缺失。对此，我们汇总了问卷中家庭现金与存款、 金融资产等数据，根据 2010 和 2012 年的统计口径计算 2014 年数据。 盂根据中国家庭金融调查（CHFS）数据，2013-2015 年间，城乡家庭住房拥有率由 90.8%上升至 91.4%，其中多套房（拥有两 套及以上住房）城镇家庭占比由 18.4%上升至 21.6%[1]。可见，本文经过筛选后的 4032 个样本中住房拥有率和多套房家庭 占比具有一定的可靠性。 榆1=文盲/半文盲；2=小学；3=初中；4=高中；5=大专；6=大学本科；7=硕士；8=博士。 资料来源院作者整理遥 表 2 主要变量的描述及统计特征 变量名 lnc lny age edu marriage gender familysize urban pi gdp_per y financeasset resivalue othervalue house_n otherhouse_n 平均值 10.068 10.052 47.064 2.707 0.920 0.767 4.021 0.418 105.130 39321.05 36130 28638.63 202950.5 67880.87 0.939 0.137574 标准差 0.790 0.955 9.347 1.183 0.271 0.423 1.597 0.493 2.171 18509.24 29953.87 72099.27 1458266 2286790 0.240 0.344463 最小值 8.001 6.229 16 1 0 0 1 0 101.984 13119 550 0 0 0 0 0 样本数 15765 15765 15765 15765 15765 15765 15765 15765 15765 15765 15765 10304 14989 15737 14989 15737 变量含义 剔除物价后的消费性支出（元）对数值 剔除物价后的家庭纯收入（元）对数值 户主年龄 户主受教育水平④ 户主婚姻状况：1= 已婚；0= 其他 户主性别：1= 男；0= 女 家庭成员数 城乡分类：1= 城镇；0= 农村 所在省份食品消费价格指数（上年 100） 所在省份人均地区生产总值（亿元） 家庭纯收入（元） 家庭金融资产价值（元） 首套房资产价值（元） 多套房资产价值（元） 是否拥有住房：1= 是；0= 否 是否拥有多套房：1= 是；0= 否 最大值 12.170 12.104 65 7 1 1 14 1 109.351 105231.3 204900 1300000 1.00E+08 2.00E+08 1 1 17