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经济政策不确定性对居民消费的影响效应及作用机制——基于中国家庭调查(CFPS)数据

李成 于海东

李成, 于海东. 经济政策不确定性对居民消费的影响效应及作用机制——基于中国家庭调查(CFPS)数据[J]. 广东财经大学学报, 2021, 36(6): 31-50.
引用本文: 李成, 于海东. 经济政策不确定性对居民消费的影响效应及作用机制——基于中国家庭调查(CFPS)数据[J]. 广东财经大学学报, 2021, 36(6): 31-50.
LI Cheng, YU Hai-dong. The Effect and Mechanism of Economic Policy Uncertainty on Resident Consumption: Based on CFPS Data[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2021, 36(6): 31-50.
Citation: LI Cheng, YU Hai-dong. The Effect and Mechanism of Economic Policy Uncertainty on Resident Consumption: Based on CFPS Data[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2021, 36(6): 31-50.

经济政策不确定性对居民消费的影响效应及作用机制——基于中国家庭调查(CFPS)数据

基金项目: 

国家社会科学基金项目 17BJY193

详细信息
    作者简介:

    李成(1956-),男,山东济南人,西安交通大学经济与金融学院教授,博士生导师

    通讯作者:

    于海东(1997-)(通讯作者),男,山东德州人,西安交通大学经济与金融学院博士生

  • 中图分类号: F019.6;F063.2

The Effect and Mechanism of Economic Policy Uncertainty on Resident Consumption: Based on CFPS Data

  • 摘要: 构建包含经济政策不确定性的居民最优消费决策模型,运用经济政策不确定性指数和中国家庭追踪调查(CFPS)数据,从微观层面验证经济政策不确定性对居民消费的影响效应和作用机制。研究发现:(1)经济政策不确定性对居民消费具有显著负向影响,但不同种类的政策其不确定性影响有差异,其中财政政策不确定性的影响最大,货币政策和贸易政策次之,汇率政策最弱;(2)经济政策不确定性通过预防性储蓄渠道对居民消费产生负向影响,其中保险保障不完善、家庭抚养比较高、城乡属性为农村等高预防性储蓄动机的居民,其消费受经济政策不确定性的负面影响最大;(3)经济政策不确定性通过财富效应渠道对居民消费产生负向影响,其中拥有房产价值较高和财产性收入占比较高即具有高财富效应的居民,其消费受经济政策不确定性的负面影响最大。因此,应重视经济政策的连续性、稳定性和可预见性,以避免经济政策的不确定性削弱政策自身的调控效力。
  • 表  1  变量定义和描述性统计结果

    变量 含义 计算方法 平均值 标准差 最小值 最大值
    EPU 经济政策不确定性 年化EPU指数的自然对数 4.758 6 0.266 3 4.330 7 5.110 4
    FPU 财政政策不确定性 年化FPU指数的自然对数 4.734 0 0.456 2 3.816 9 5.394 3
    MPU 货币政策不确定性 年化MPU指数的自然对数 4.745 3 0.468 3 3.942 8 5.431 1
    TPU 贸易政策不确定性 年化TPU指数的自然对数 4.810 7 0.411 0 4.174 8 6.011 5
    EXPU 汇率政策不确定性 年化EXPU指数的自然对数 4.763 4 0.433 2 3.910 0 5.319 5
    expense 家庭人均消费支出 家庭人均消费支出的自然对数 9.454 3 1.067 4 6.086 8 13.176 6
    if_buss 商业保险参保情况 参加商业保险=1,未参加=0 0.032 3 0.467 7 0 1
    if_basic 社会基本保险参保情况 参加社会基本保险=1,未参加=0 0.892 8 0.370 5 0 1
    urban 家庭城乡属性 城镇=1,农村=0 0.514 7 0.499 8 0 1
    farm 家庭农业收入占比 家庭农业收入/家庭总收入 0.102 6 0.227 4 0 1
    raise 家庭抚养比 (少儿人数+老年人数)/总人数 0.352 0 0.276 5 0 1
    equity 家庭总资产价值 家庭总资产价值的自然对数 12.811 0 1.500 3 0 17.639 9
    house 家庭房产数量 家庭成员名下全部房产数量 1.227 3 0.531 0 0 7
    house_v 家庭房产总价值 家庭房产总价值的自然对数 12.268 9 1.585 0 0 16.341 2
    loan 家庭房屋贷款余额 家庭房屋贷款余额的自然对数 10.494 4 1.766 3 0 15.201 8
    finance 家庭金融产品总价值 家庭金融产品总价值的自然对数 10.850 9 1.932 1 0 16.118 1
    prop 家庭财产性收入占比 家庭财产性收入/家庭总收入 0.020 5 0.082 6 0 1
    income 家庭人均净收入 家庭人均净收入的自然对数 9.512 9 1.199 6 6.562 4 13.269 8
    number 家庭成员总数 家庭常住人口数量 3.636 2 1.916 8 1 21
    education 家庭最高学历 小学及以下=1,初中=2,高中=3,大专=4,大学本科=5,研究生=6 2.976 7 0.819 2 1 6
    age 户主年龄 家庭户主年龄 53.392 4 13.270 7 17 86
    sex 户主性别 男性=1,女性=0 0.623 5 0.487 1 0 1
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    表  2  验证影响效应的回归结果

    变量 (1) (2) (3) (4) (5)
    总体 货币 财政 贸易 汇率
    EPU -0.0847** (-2.51)
    MPU -0.054 8** (-2.22)
    FPU -0.0956*** (-4.29)
    TPU -0.036 2** (-2.10)
    EXPU -0.012 1* (-1.91)
    income 0.952 9*** (48.47) 0.963 8*** (53.22) 0.957 8*** (44.58) 0.962 7*** (59.01) 0.960 0*** (43.39)
    number 0.052 2*** (9.92) 0.048 9*** (7.03) 0.061 1*** (9.36) 0.060 3*** (8.53) 0.057 4*** (7.77)
    raise -0.266 2*** (-4.84) -0.200 3*** (-5.37) -0.218 1*** (-5.12) -0.185 4*** (-4.89) -0.235 0*** (-4.95)
    urban 0.387 1** (2.31) 0.366 9** (2.26) 0.415 5** (2.39) 0.407 4** (2.37) 0.398 2** (2.35)
    if_basic 0.112 2** (1.97) 0.121 9** (2.22) 0.094 7* (1.85) 0.136 1** (2.53) 0.093 5* (1.80)
    equity 0.471 8*** (64.29) 0.502 4*** (65.30) 0.443 0*** (63.39) 0.456 5*** (62.58) 0.515 9*** (67.92)
    education 0.057 1** (2.44) 0.048 6** (2.03) 0.060 3*** (2.91) 0.053 9** (2.57) 0.044 2** (2.18)
    age -0.001 9 (-0.74) -0.003 7 (-1.09) -0.002 8 (-0.96) -0.002 2 (-0.78) -0.001 8 (-1.34)
    sex -0.075 6 (-1.40) -0.090 1* (-1.73) -0.082 4 (-1.54) -0.095 8* (-1.75) -0.072 0 (-1.22)
    截距项 4.616 5*** (12.06) 4.585 1*** (10.63) 4.973 9*** (15.88) 4.777 0*** (15.37) 5.143 6*** (16.16)
    个体效应 控制 控制 控制 控制 控制
    时间效应 控制 控制 控制 控制 控制
    N 39 765 39 765 39 765 39 765 39 765
    注:括号内为t值,******分别表示在1%、5%和10%的水平上显著,N为样本数量。下表同。
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    表  3  验证预防性储蓄渠道的回归结果

    变量 (1) (2) (3) (4) (5)
    商业保险 基本保险 城乡属性 农业收入 抚养比
    EPU -0.083 3** (-2.11) -0.087 5** (-2.18) -0.079 0* (-1.76) -0.088 5** (-2.47) -0.081 9** (-2.30)
    if_buss 0.402 3*** (5.44)
    EPU×if_buss 0.059 1*** (3.52)
    if_basic 0.182 7** (2.38)
    EPU×if_basic 0.010 3* (1.87)
    urban 0.3950** (2.22)
    EPU×urban 0.067 8** (1.98)
    farm -0.001 8 (-0.45)
    EPU×farm -0.000 7* (-1.80)
    raise -0.253 2*** (-4.93)
    EPU×raise -0.048 4**(-2.25)
    income 0.944 0***(53.22) 0.959 8*** (54.43) 0.951 0*** (54.77) 0.934 1*** (53.13) 0.935 8*** (54.10)
    number -0.064 2***(-15.73) -0.063 4*** (-16.78) -0.067 2*** (-16.49) -0.065 9*** (-16.17) -0.068 3*** (-16.73)
    education 0.039 5**(2.25) 0.048 3** (2.55) 0.041 8** (2.47) 0.024 3* (1.89) 0.028 2** (2.19)
    age -0.004 2 (-0.55) -0.002 0 (-0.39) -0.004 8 (-0.68) -0.002 9 (-0.31) -0.003 2 (-0.37)
    sex -0.107 9* (-1.68) -0.083 1 (-1.41) -0.116 4* (-1.72) -0.122 5* (-1.79) -0.093 6* (-1.88)
    截距项 5.621 8*** (10.26) 5.193 7*** (12.35) 5.218 2*** (9.67) 5.893 2*** (16.26) 4.576 7*** (11.25)
    个体效应 控制 控制 控制 控制 控制
    时间效应 控制 控制 控制 控制 控制
    N 39 765 39 765 39 765 39 765 39 765
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    表  4  验证财富效应渠道的回归结果

    变量 (1) (2) (3) (4) (5)
    房产数量 房产价值 住房贷款 金融资产 财产性收入
    EPU -0.081 5** (-2.36) -0.072 9** (-2.31) -0.090 5** (-2.45) -0.068 7* (-1.70) -0.082 7** (-2.29)
    house 0.505 1*** (3.91)
    EPU×house -0.029 1** (-2.44)
    house_v 0.683 6*** (6.04)
    EPU×house_v -0.009 2** (-2.21)
    loan 0.095 6* (1.75)
    EPU×loan -0.012 3** (-2.56)
    finance 0.054 5* (1.92)
    EPU×finance -0.018 7 (-0.65)
    prop 0.533 2* (1.68)
    EPU×prop -0.220 6**(-2.17)
    income 0.956 8***(69.86) 0.876 4*** (52.59) 0.958 5*** (70.36) 0.964 0*** (70.22) 0.970 2*** (73.13)
    number -0.071 4*** (-12.79) -0.066 5*** (-12.51) -0.068 1*** (-11.72) -0.075 7*** (-13.16) -0.070 3*** (-12.70)
    education 0.038 8** (2.12) 0.560*** (4.08) 0.042 4** (2.56) 0.575*** (4.26) 0.050 1*** (3.37)
    age -0.003 1 (-0.41) -0.002 8 (-0.37) -0.004 5 (-0.54) 0.005 6 (0.27) 0.003 0 (0.30)
    sex -0.097 7* (-1.65) -0.085 8 (-1.03) -0.104 6* (-1.82) -0.090 8 (-1.52) -0.098 2* (-1.70)
    截距项 5.432 9*** (22.27) 4.834 0*** (8.97) 5.713 1*** (31.26) 5.665 6*** (31.01) 5.549 8*** (30.60)
    个体效应 控制 控制 控制 控制 控制
    时间效应 控制 控制 控制 控制 控制
    N 39 765 39 765 39 765 39 765 39 765
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    表  5  影响效应稳健性检验的回归结果

    变量 (1) (2) (3) (4) (5)
    EPU -0.081 4** (-2.44)
    MPU -0.060 1*** (-2.69)
    FPU -0.089 7*** (-4.06)
    TPU -0.428** (-2.03)
    EXPU -0.018 9** (-1.97)
    控制变量 控制 控制 控制 控制 控制
    个体效应 控制 控制 控制 控制 控制
    时间效应 控制 控制 控制 控制 控制
    N 39 765 39 765 39 765 39 765 39 765
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    表  6  预防性储蓄渠道稳健性检验的回归结果

    变量 (1) (2) (3) (4) (5)
    EPU -0.083 3** (-2.11) -0.085 1** (-2.49) -0.074 7*** (-3.27) -0.070 5*** (-4.55) -0.080 5*** (-3.63)
    if_buss 0.217 7*** (10.10)
    EPU×if_buss 0.023 5*** (9.71)
    if_basic 0.102 5** (2.16)
    EPU× if_basic 0.014 7* (1.92)
    urban 0.583 1* (1.84)
    EPU×urban 0.044 2** (2.53)
    farm -0.007 5 (-0.43)
    EPU×farm -0.002 1 (-0.63)
    raise -0.162 0*** (-6.39)
    EPU×raise -0.032 9***(-2.70)
    控制变量 控制 控制 控制 控制 控制
    个体效应 控制 控制 控制 控制 控制
    时间效应 控制 控制 控制 控制 控制
    N 39 765 39 765 39 765 39 765 39 765
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    表  7  财富效应渠道稳健性检验的回归结果

    变量 (1) (2) (3) (4) (5)
    EPU -0.062 7** (-2.53) -0.069 9* (-1.84) -0.071 5*** (-3.45) -0.079 1** (-4.00) -0.078 4*** (-5.52)
    house 0.305 0*** (5.31)
    EPU×house -0.018 9** (-2.02)
    house_v 0.643 7** (2.34)
    EPU×house_v -0.016 0*** (-2.88)
    loan 0.060 8** (2.47)
    EPU×loan -0.009 5** (-2.19)
    finance 0.032 7 (1.53)
    EPU×finance -0.008 4 (-0.92)
    prop 0.657 7* (1.79)
    EPU×prop -0.093 0* (-1.77)
    控制变量 控制 控制 控制 控制 控制
    个体效应 控制 控制 控制 控制 控制
    时间效应 控制 控制 控制 控制 控制
    N 39 765 39 765 39 765 39 765 39 765
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    表  8  影响效应动态面板模型的sys-GMM回归结果

    变量 (1) (2) (3) (4) (5)
    Cons(-1) 0.136 3*** (26.62) 0.171 2*** (24.90) 0.126 4*** (18.12) 0.142 7*** (23.94) 0.161 0*** (28.06)
    EPU -0.042 7*** (-5.39)
    MPU -0.032 9*** (-4.78)
    FPU -0.050 3*** (-5.74)
    TPU -0.026 6** (-2.33)
    EXPU -0.009 1** (-2.04)
    控制变量 控制 控制 控制 控制 控制
    AR(2) 0.311 8 0.438 4 0.364 2 0.404 6 0.352 5
    Sargan 0.225 6 0.180 3 0.241 8 0.164 1 0.233 7
    N 31 812 31 812 31 812 31 812 31 812
    注:变量名后加(-1)代表该变量的滞后一期值,AR(2)和Sargan检验报告结果为P值。下表同。
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    表  9  预防性储蓄渠道动态面板模型的sys-GMM回归结果

    变量 (1) (2) (3) (4) (5)
    expense(-1) 0.112 9*** (10.22) 0.133 7*** (15.91) 0.125 9*** (10.93) 0.107 4*** (14.10) 0.148 8*** (7.12)
    EPU -0.039 2***(-4.61) -0.040 8*** (-7.94) -0.043 7*** (-6.56) -0.046 2*** (-6.96) -0.051 8*** (-9.49)
    if_buss 0.488 7*** (15.08)
    EPU×if_buss 0.096 8*** (5.66)
    if_basic 0.245 2*** (9.43)
    EPU× if_basic 0.043 3*** (12.85)
    urban 0.219 9** (2.13)
    EPU×urban 0.043 6*** (6.17)
    farm 0.007 9 (1.54)
    EPU×farm -0.014 2** (-2.30)
    raise -0.237 0** (-2.52)
    EPU×raise -0.031 7***(-5.19)
    控制变量 控制 控制 控制 控制 控制
    AR(2) 0.254 9 0.248 3 0.266 5 0.286 7 0.290 8
    Sargan 0.155 4 0.139 8 0.175 2 0.362 2 0.214 1
    N 31 812 31 812 31 812 31 812 31 812
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    表  10  财富效应渠道动态面板模型的sys-GMM回归结果

    变量 (1) (2) (3) (4) (5)
    expense(-1) 0.158 2*** (4.11) 0.135 8*** (3.48) 0.169 0*** (3.87) 0.131 1*** (4.51) 0.183 4*** (4.30)
    EPU -0.034 0*** (-6.50) -0.041 4*** (-6.26) -0.042 9*** (-6.49) -0.049 5*** (-6.68) -0.044 2*** (-8.68)
    house 0.116 0*** (4.69)
    EPU×house -0.022 9*** (-5.05)
    house_v 0.122 8*** (17.22)
    EPU×house_v -0.014 6*** (-3.48)
    loan 0.016 1** (2.18)
    EPU×loan -0.003 2*** (-5.30)
    finance 0.024 4 (0.51)
    EPU×finance -0.005 0 (-0.22)
    prop 0.244 8*** (6.10)
    EPU×prop -0.125 3***(-9.65)
    控制变量 控制 控制 控制 控制 控制
    AR(2) 0.237 4 0.291 3 0.253 8 0.166 4 0.304 5
    Sargan 0.258 4 0.205 8 0.164 6 0.325 1 0.265 2
    N 31 812 31 812 31 812 31 812 31 812
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    表  11  工具变量法的回归结果

    变量 (1) (2) (3) (4)
    EPU -0.083 4** (-2.36) -0.087 5** (-2.49) -0.073 0*** (-3.71) -0.068 6** (-2.18)
    if_buss 0.241 5*** (3.05)
    EPU×if_buss 0.037 3*** (2.93)
    if_basic 0.136 7* (1.70)
    EPU× if_basic 0.012 5* (1.92)
    house_v 0.415 9*** (5.27)
    EPU×house_v -0.011 4** (-2.52)
    finance 0.050 6 (1.48)
    EPU×finance -0.006 3 (-1.04)
    控制变量 控制 控制 控制 控制
    个体效应 控制 控制 控制 控制
    时间效应 控制 控制 控制 控制
    第一阶段F 151.56 93.80 108.99 136.17
    N 39 765 39 765 39 765 39 765
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  • [1] BLOOM N. The impact of uncertainty shocks[J]. Econometrica, 2009, 77(3): 623-685. doi: 10.3982/ECTA6248
    [2] JULIO B, YOOK Y. Political uncertainty and corporate investment cycles[J]. The Journal of Finance, 2012, 67(1): 45-84. doi: 10.1111/j.1540-6261.2011.01707.x
    [3] 陈艳艳, 罗党论. 宏观环境变化、政治关联与现金持有[J]. 财贸研究, 2015(4): 131-140. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CMYJ201504017.htm
    [4] 花拥军, 王冰, 李庆. 企业社会责任、经济政策不确定性与融资约束——基于社会责任"累积-保险"效应的研究视角[J]. 南方经济, 2020(11): 116-131. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NFJJ202011009.htm
    [5] BAKER S R, BLOOM N, DAVIS S J, et al. Measuring economic policy uncertainty[J]. The Quarterly Journal of Economics, 2016, 131(4): 1593-1636. doi: 10.1093/qje/qjw024
    [6] HUANG Y, LUK P, FLEISHER B M, et al. Measuring economic policy uncertainty in China[J]. China Economic Review, 2020, 59(2): 77-94. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1043951X19301282
    [7] 朱军. 中国财政政策不确定性的指数构建、特征与诱因[J]. 财贸经济, 2017(10): 22-36. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CMJJ201710003.htm
    [8] ARUOBA S B, DIEBOLD F X, SCOTTI C. Real-time measurement of business conditions[J]. Journal of Business & Economic Statistics, 2009, 27(4): 417-427. http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=buh&AN=28529525&site=ehost-live
    [9] SHEEN J, WANG B Z. Measuring macroeconomic uncertainty from surveys: a mixed frequency approach[R]. Sydney: Macquarie University, 2016.
    [10] MUMTAZ H, SURICO P. Policy uncertainty and aggregate fluctuations[J]. Journal of Applied Econometrics, 2018, 33(3): 319-331. doi: 10.1002/jae.2613
    [11] MURRAY J. Fiscal policy uncertainty and its macroeconomic consequences[R]. La Crosse: University of Wisconsin La Crosse, 2014.
    [12] DIMA B, DINCA M S, DIMA S, et al. Does economic policies uncertainty affect economic activity? evidences from the United States of America[J]. Journal for Economic Forecasting, 2017, 20(1): 60-74. https://econpapers.repec.org/article/rjrromjef/v_3a_3ay_3a2017_3ai_3a1_3ap_3a60-74.htm
    [13] SAYGIN S, EVREN E C, Economic policy uncertainty and economic activity in Turkey[J]. Applied Economics Letters, 2018, 25(21): 1517-1520. doi: 10.1080/13504851.2018.1430321
    [14] MORIKAWA M. Policy uncertainty and saving attitude: evidence from a survey on consumers[J]. Journal of Consumer Affairs, 2019, 53(3): 1297-1311. doi: 10.1111/joca.12230
    [15] BAHMANI-OSKOOEE M, MAKI NAYERI M. Policy uncertainty and consumption in G7 countries: an asymmetry analysis[J]. International Economics, 2020, 163(10): 101-113. doi: 10.1080/10168737.2021.1913622
    [16] 黄宁, 郭平. 经济政策不确定性对宏观经济的影响及其区域差异——基于省级面板数据的PVAR模型分析[J]. 财经科学, 2015(6): 61-70. doi: 10.3969/j.issn.1000-8306.2015.06.007
    [17] 芦丽静, 朱炎亮, 单海鹏. 经济不确定性对最终消费影响的地区差异性研究——基于省级面板数据的比较分析[J]. 经济问题探索, 2016(2): 106-114. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJWS201602015.htm
    [18] 陈国进, 张润泽, 赵向琴. 政策不确定性、消费行为与股票资产定价[J]. 世界经济, 2017(1): 116-141. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SJJJ201701007.htm
    [19] 张龙, 刘金全. 我国经济政策不确定性的阶段性特征及其动态消费效应[J]. 暨南学报: 哲学社会科学版, 2019 (7): 46-56. doi: 10.3969/j.issn.1000-5072.2019.07.006
    [20] 杨铭. 美国货币政策不确定性与我国城镇居民消费的关系分析——基于资产财富效应渠道[J]. 商业经济研究, 2019(2): 39-42. doi: 10.3969/j.issn.1002-5863.2019.02.012
    [21] 张喜艳, 刘莹. 经济政策不确定性与消费升级[J]. 经济学家, 2020(11): 82-92.
    [22] LELAND H E. Saving and uncertainty: the precautionary demand for saving[J]. Quarterly Journal of Economics, 1968, 82(3): 465-473. doi: 10.2307/1879518
    [23] ZHANG Y, WANG H. Household consumption and monetary policy in China[J]. China Economic Review, 2002, 13(1): 27-52. doi: 10.1016/S1043-951X(01)00055-4
    [24] 施建淮, 朱海婷. 中国城市居民预防性储蓄及预防性动机强度: 1999—2003[J]. 经济研究, 2004(10): 66-74. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ200410007.htm
    [25] MERTON R G. Optimal consumption and portfolio rules in a continuous time model[J]. Journal of Economic Theory, 1971, 3(4): 373-413. doi: 10.1016/0022-0531(71)90038-X
    [26] CANTOR R. The consumption function and the precautionary demand for savings[J]. Economics Letters, 1985, 17(3): 207-210. doi: 10.1016/0165-1765(85)90203-4
    [27] 李涛, 陈斌开. 家庭固定资产、财富效应与居民消费: 来自中国城镇家庭的经验证据[J]. 经济研究, 2014(3): 62-75. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ201403006.htm
    [28] 黄静, 屠梅曾. 房地产财富与消费: 来自于家庭微观调查数据的证据[J]. 管理世界, 2009(7): 35-45. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ200907006.htm
    [29] 马光荣, 周广肃. 新型农村养老保险对家庭储蓄的影响: 基于CFPS数据的研究[J]. 经济研究, 2014(11): 116-129. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ201411010.htm
    [30] 李亚青, 罗耀. 大病保险是否改善了医疗弱势群体的保障状况——以老年人和低收入群体为例[J]. 广东财经大学学报, 2020(6): 100-110. https://song.cbpt.cnki.net/WKG/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=e5d526c1-4b7f-4715-8ead-4c67c1b9a099
    [31] 尹志超, 严雨. 保险对中国家庭储蓄率的影响[J]. 经济科学, 2020(5): 99-110. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-JJKX202005009.htm
    [32] 张安全, 凌晨. 习惯形成下中国城乡居民预防性储蓄研究[J]. 统计研究, 2015(2): 23-30. doi: 10.3969/j.issn.1002-4565.2015.02.004
    [33] 宋明月, 臧旭恒. 我国居民预防性储蓄重要性的测度——来自微观数据的证据[J]. 经济学家, 2016(1): 89-97. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJXJ201601011.htm
    [34] 李江河, 孔祥利, 石珊珊. 消费习惯形成视角下中国城乡居民预防性储蓄行为对比分析[J]. 西安财经学院学报, 2018(4): 38-43. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SXGY201804005.htm
    [35] 孟令国, 马静燕. 人口老龄化对各类储蓄率的影响机制及其效应[J]. 广东财经大学学报, 2020(1): 30-43. https://song.cbpt.cnki.net/WKG/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=be440778-9c59-4a19-9a94-e567cb33f865
    [36] 杨汝岱, 陈斌开. 高等教育改革、预防性储蓄与居民消费行为[J]. 经济研究, 2009(8): 113-124. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ200908009.htm
    [37] 李兵, 任远. 人口结构是怎样影响经常账户不平衡的?——以第二次世界大战为工具变量的经验证据[J]. 经济研究, 2015(10): 119-133. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ201510010.htm
    [38] 宋勃. 房地产市场财富效应的理论分析和中国经验的实证检验: 1998—2006[J]. 经济科学, 2007(5): 41-53. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJKX200705008.htm
    [39] 张大永, 曹红. 家庭财富与消费: 基于微观调查数据的分析[J]. 经济研究, 2012(S1): 53-65. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ2012S1006.htm
    [40] 张浩, 易行健, 周聪. 房产价值变动、城镇居民消费与财富效应异质性——来自微观家庭调查数据的分析[J]. 金融研究, 2017(8): 50-66. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JRYJ201708004.htm
    [41] 骆祚炎. 城镇居民金融资产与不动产财富效应的比较分析[J]. 数量经济技术经济研究, 2007(11): 56-65. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SLJY200711007.htm
    [42] BALTAGI B H. Econometric analysis of panel data[M]. 4th ed. New Jersey: John Wiley, 2018.
    [43] GULEN H, ION M. Policy uncertainty and corporate investment[J]. The Review of Financial Studies, 2016, 29(3): 523-564. http://rfs.oxfordjournals.org/content/29/3.toc.pdf
    [44] 李凤羽, 杨墨竹. 经济政策不确定性会抑制企业投资吗?——基于中国经济政策不确定指数的实证研究[J]. 金融研究, 2015(4): 115-129. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JRYJ201504008.htm
    [45] 王雪琪, 赵彦云, 范超. 我国城镇居民消费结构变动影响因素及趋势研究[J]. 统计研究, 2016(2): 61-67. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TJYJ201602008.htm
    [46] 吴庆跃, 杜念宇, 臧文斌. 商业健康保险对家庭消费的影响[J]. 中国经济问题, 2016(3): 68-79. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZJJW201603006.htm
    [47] EBBES P, PAPIES D, HEERDE H. Dealing with endogeneity: a nontechnical guide for marketing researchers[M]. Switzerland: Springer International Publishing, 2016.
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  • 收稿日期:  2021-05-28
  • 网络出版日期:  2021-12-16
  • 刊出日期:  2021-11-28

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