(三)暂时性收入变化的估计 记为edul,edu2,……,edu7。为了减弱异方差的影 在测算暂时性收入对应的边际消费倾向、考察响,我们对剔除物价因素后的家庭纯收入进行对数 异质性消费者行为差异前,本文首先对暂时性收入变换(ny),作为回归方程的因变量,并汇报以家户号 变化进行估计。 Friedman将收入区分为持久性收入fid为聚类变量的聚类稳健标准误。回归方程如下: 和暂时性收入,在估计时,采用当期与滞后期收入的 加权平均值估计持久性收入,但是这种方法适用于 Iny =Bo+B age+Baage it +B3gender +B,marriage, 时间维度较长的数据样本。而本文使用的微观数据∑ Bsmeduam +B familysize+ urbani +B year+Bogdp_per 时间维度较短,因此借鉴Dnan等学者的方法 拟合收入函数残差法进行估计,即利用影响收入的+B1pl+ 可观测因素(如户主特征、家庭特征等)构建收入方回归结果如表3所示。可以看出,首先,家庭收 程,获得其残差值凹2。残差值中主要包括不可观测入符合生命周期特征,与年龄呈现倒U型关系,即与 的对收入具有影响的异质性特征和收入随机冲击部年龄显著正相关,与年龄的平方项显著负相关,约 分。鉴于分析中选取的数据样本时间跨度较小,本文在51.68岁时收入达到最高水平。其次,不同受教 假定不可观测的异质性特征不随时间变化而变化,育水平对收入的边际影响不同,随着受教育水平的 那么残差收入的一阶差分主要反映了随机冲击的变提高,受教育水平对收入的影响也会提高。再次,我 化。因此,本文以拟合收入函数的残差值来衡量暂时们发现,城乡分类、户主性别婚姻状况、家庭人口 性收入的变化。 规模、时间因素、所在省份发达程度等因素均对收 本文拟合收入函数估计采用OLS方法,使用的入具有显著影响,且与收入的相关关系均符合预 自变量包括户主年龄(age)、年龄的平方项(age)、性期。具体而言,城镇家庭相比于农村家庭收入较高, 别( (gender)、婚姻状况( marriage)、受教育程度(cdu)户主为女性的家庭相比于男性家庭收入较高,已婚 以及家庭规模( familysize)、城乡分类( urban))、时间家庭收入相比于其他家庭较高,家庭人口越多收入 虚拟变量yver)、所在省份人均地区生产总值越高,人均GDP高的发达省份收入较高,收入与时 ( gdp_ per)、食品消费价格指数(上年100(p)。考虑间虚拟变量year呈现正相关关系,反映了即使剔除 到不同受教育水平对收入变化的影响可能存在着差了物价因素,随着时间的推移,收入仍然处于一个上 异,我们对不同受教育水平cdu设立一个虚拟变量,升的趋势 表3拟合收入函数估计结果 urban gender familysize gdp_per ny0.0318**0.0003*0.180*0.0650.246**0.148*0 103e05**率 (000750)(827e-05)(0.0196)(0.0209)(0.0357)00.00616)(00187)(5.04c-07)(0.00699) 羊本数 R平方 0.3410494 0.904***1.105 1.374 8.341*率率 15765 0.177 (00262)00.0258)(00311)(0.0451)(0.0506)(0.123) 注:表格括号内报告的为聚类稳健标准误,、*、**分别表示在10%、5%和1%水平下显著。下同 由此,我们根据拟合收入回归方程估计残差值额,然后估计暂时性收入对应的边际消费倾向,衡量 lnt,并对其进行一阶差分,得到暂时性收入的变化家庭流动性约束程度,验证资产结构差异引起的家 △lnt,即Ant=lnt-lntn 庭消费决策的异质性 五、异质性消费者比例测算及暂时性收入变化 (一)HtM消费者比例测算结果 的边际消费倾向估计 Kaplan等在区分HtM消费者时,以两个星期 在确定关键变量选择、对暂时性收入变化进行或一个月作为决策周期,比较决策周期内的收入 估计的基础上,我们根据家庭资产变现难易程度以与高流动性资产水平。鉴于本文使用的CFPS数据 及住房需求差异,界定异质性消费者,测算其比例份以年度为调查周期,我们假设样本家庭以年度为 ①2010、2012和2014年分别对应year=0、1、2淤2010、2012 和 2014 年分别对应 year=0、1、2。 注院表格括号内报告的为聚类稳健标准误袁*尧**尧*** 分别表示在 10%尧5%和 1%水平下显著遥 下同遥 表 3 拟合收入函数估计结果 （三）暂时性收入变化的估计 在测算暂时性收入对应的边际消费倾向、考察 异质性消费者行为差异前，本文首先对暂时性收入 变化进行估计。Friedman 将收入区分为持久性收入 和暂时性收入，在估计时，采用当期与滞后期收入的 加权平均值估计持久性收入，但是这种方法适用于 时间维度较长的数据样本。而本文使用的微观数据 时间维度较短，因此借鉴 Dynan 等学者的方法—— 拟合收入函数残差法进行估计，即利用影响收入的 可观测因素（如户主特征、家庭特征等）构建收入方 程，获得其残差值[21-22]。残差值中主要包括不可观测 的对收入具有影响的异质性特征和收入随机冲击部 分。鉴于分析中选取的数据样本时间跨度较小，本文 假定不可观测的异质性特征不随时间变化而变化， 那么残差收入的一阶差分主要反映了随机冲击的变 化。因此，本文以拟合收入函数的残差值来衡量暂时 性收入的变化。 本文拟合收入函数估计采用 OLS 方法，使用的 自变量包括户主年龄（age）、年龄的平方项（age2）、性 别（gender）、婚姻状况（marriage）、受教育程度（edu） 以及家庭规模（familysize）、城乡分类（urban）、时间 虚拟变量 （year ①）、所在省份人均地区生产总值 （gdp_per）、食品消费价格指数（上年 100）（pi）。考虑 到不同受教育水平对收入变化的影响可能存在着差 异，我们对不同受教育水平 edu 设立一个虚拟变量， 记为 edu1，edu2，……，edu7。为了减弱异方差的影 响，我们对剔除物价因素后的家庭纯收入进行对数 变换（lny），作为回归方程的因变量，并汇报以家户号 fid 为聚类变量的聚类稳健标准误。回归方程如下： lnyit=茁0+茁1ageit+茁2age 2 it +茁3genderit+茁4marriageit+ 7 m移= 2 茁5meduitm+茁6familysizeit+茁7urbanit+茁8year+茁9gdp_perit +茁10piit+滋it 回归结果如表 3 所示。可以看出，首先，家庭收 入符合生命周期特征，与年龄呈现倒 U 型关系，即与 年龄显著正相关，与年龄的平方项显著负相关，约 在 51.68 岁时收入达到最高水平。其次，不同受教 育水平对收入的边际影响不同，随着受教育水平的 提高，受教育水平对收入的影响也会提高。再次，我 们发现，城乡分类、户主性别、婚姻状况、家庭人口 规模、时间因素、所在省份发达程度等因素均对收 入具有显著影响，且与收入的相关关系均符合预 期。具体而言，城镇家庭相比于农村家庭收入较高， 户主为女性的家庭相比于男性家庭收入较高，已婚 家庭收入相比于其他家庭较高，家庭人口越多收入 越高，人均 GDP 高的发达省份收入较高，收入与时 间虚拟变量 year 呈现正相关关系，反映了即使剔除 了物价因素，随着时间的推移，收入仍然处于一个上 升的趋势。 lny age2 -0.0003*** (8.27e-05) edu3 0.341*** (0.0258) urban 0.180*** (0.0196) edu4 0.494*** (0.0311) gender -0.065*** (0.0209) edu5 0.904*** (0.0451) age 0.0318*** (0.00750) edu2 0.205*** (0.0262) marriage 0.246*** (0.0357) edu6 1.105*** (0.0506) familysize 0.148*** (0.00616) edu7 1.374*** (0.123) year 0.042** (0.0187) Constant 8.341*** (0.775) gdp_per 1.03e-05*** (5.04e-07) 样本数 15765 pi -0.006 (0.00699) R 平方 0.177 由此，我们根据拟合收入回归方程估计残差值 lntit，并对其进行一阶差分，得到暂时性收入的变化 驻lntit，即 驻lntit=lntit-lntit-1。 五尧 异质性消费者比例测算及暂时性收入变化 的边际消费倾向估计 在确定关键变量选择、对暂时性收入变化进行 估计的基础上，我们根据家庭资产变现难易程度以 及住房需求差异，界定异质性消费者，测算其比例份 额，然后估计暂时性收入对应的边际消费倾向，衡量 家庭流动性约束程度，验证资产结构差异引起的家 庭消费决策的异质性。 （一）HtM 消费者比例测算结果 Kaplan 等在区分 HtM 消费者时，以两个星期 或一个月作为决策周期，比较决策周期内的收入 与高流动性资产水平。鉴于本文使用的 CFPS 数据 以年度为调查周期，我们假设样本家庭以年度为 18