《表2 主要微观变量的描述性统计》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《中国居民消费内需不足的经济解释:基于性别比失衡视角》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

在我国统一实行的计划生育政策下，性别比失衡问题具有典型的区域特征，因此本文尝试选择合适的区域工具变量。Eberstein（2011）曾提出，可以采用我国各省（区、市）的超生行为罚款金额作为该地区人口性别比的工具变量。然而，在实际应用时，我们发现它与当地居民收入状况存在较高相关性，即收入与消费水平较高的地区（如上海市等），其罚金数额也较大。我们知道，人口性别结构与婚姻市场具有密切关系，随着该地区人口性别比上升:一方面会导致当地“光棍”增多，即适龄男性的未结婚人数增多，男性群体的婚姻匹配压力增大；另一方面，为防止男性落入“光棍”大军，家长也会增加对提升其“议价能力”有利的投资，比如汽车与房子等高档品的购买，以及早期教育投资的增加。由此分析，本文决定选用所在地区的男性平均受教育程度（averagedu）与适龄男性未婚率（unmarry）作为工具变量。同时，虽然消费与储蓄水平会在一定程度上影响个体能否找到配偶的概率，但地区的“适龄男性未婚率”作为一个宏观层面的变量，性别比的失衡会直接影响到“适龄男性未婚率”。而消费水平与之并无直接的关系。同时，根据之前人力资本的相关理论，性别比失衡会增加家庭对于男性的人力资本投资，因而提高区域性宏观变量“男性平均受教育程度”，同时男性的平均受教育程度与消费并无直接关系。因此，这两种工具变量与个体或家庭的消费并无较大关联，而已有研究文献也证实，它们是较为有效的工具变量（栗志强，2013）。鉴于微观数据库的局限性，本文借助2011年“中国综合社会调查”（Chinese General Social Survey，CGSS）的分省（区、市）抽样微观数据库，按照分省（区、市）、分城乡的方式与CHNS进行匹配，从而获取两个工具变量的样本数据。因此，模型（2）采用两阶段最小二乘法（two-stage least squares，2SLS）进行估计，并对工具变量的有效性和过度识别等问题进行检验。主要变量的描述性统计见表2。