金融約束指數與居民消費增長的實證研究

邱恒愷,劉郁蔥

0 引言

長期以來，消費不振是中國經濟發(fā)展最大的困境之一。對于造成居民消費水平低下原因的分析，金賢東[1]等學者認為中國較低的勞動報酬導致了居民收入水平低下和購買力的不足。王少平[2]等更多的研究認為地區(qū)間和城鄉(xiāng)間日益擴大的收入差距引發(fā)了國內需求不足的問題。龔敏、李文溥[3]指出以出口導向為重要特征的粗放型經濟增長方式所累積的總需求結構失衡、國民收入分配結構不合理等因素，是制約中國居民消費能力的根本性原因。

本文則嘗試從金融制度的角度分析中國金融約束政策對居民消費需求增長的制約作用。赫爾曼、斯蒂格利茨[4]提出的金融約束理論的本質是政府通過一系列約束性的金融政策為銀行和企業(yè)創(chuàng)造租金機會，根據這一判斷標準，中國目前的金融市場政策具有典型的金融約束性質，體現在：在銀行融資市場上，通過利率管制為銀行提供穩(wěn)定的存貸利差收入以維護銀行經營的穩(wěn)定；在資本市場上則通過低利率政策、股權分置、對大小非股票進入流通所支付的過低對價以及股權再融資門檻的不斷降低等措施，來降低股票融資成本、并人為造成股票的相對稀缺，使IPO得以高溢價發(fā)行。

本文的創(chuàng)新性在于：作為衡量中國金融市場上金融約束程度的需要，本文首次提出“金融約束指數”的概念，據以對中國金融約束政策進行指數化處理和測度；在借鑒國內外文獻構建金融制度指數所運用的主成分分析法時，為克服其采用虛擬變量把政策集簡單化為0和1數字的加總而導致的測度偏差，本文在指數變量序列里引入政策變量的隸屬函數系列，用隸屬函數產生的數據集描述政策的漸變過程；在運用主成分分析法構建金融約束指數時，本文賦予各變量序列不同的權重，用以衡量不同變量對指數不同程度的影響作用。本文同時運用誤差修正模型實證檢驗金融約束指數序列對居民消費水平的影響。

1 文獻評述

1.1 金融約束理論及其擴展

1.1.1 金融約束(Financial Restraint)理論的主要思想

金融約束論（赫爾曼、斯蒂格利茨，1997）是指政府通過制訂一系列的金融政策，在金融部門和生產部門創(chuàng)造租金機會，可利于銀行和企業(yè)的成長，從而促進經濟增長。此處租金指超過競爭性市場所產生的收益，而非經濟學通常所說的無供給彈性的生產要素的收入。金融約束論的政策主張主要包括控制存貸款利率、限制競爭、限制資產替代等，其核心是政府為金融部門和生產部門創(chuàng)造租金機會，使租金最大程度地從居民家庭流向金融部門和產業(yè)部門，如圖1。這種約束機制的直接受害者是居民，被制度性掠取的租金使居民家庭大量損失財產性收入，并通過其他機制同時影響居民消費需求。對此觀點的實證分析正是本文的任務。

圖1 金融約束政策下私人部門的租金流向

1.1.2 金融約束理論在中國股市擴展運用的文獻回顧

傳統的金融約束政策只論及銀行融資市場，但在中國股市中，金融約束政策早已行使著實質性的影響，中國學者對股權分裂與流通股股東資產市值大幅縮水、對證券市場制度安排的效率損耗、對證券市場制度租金、對再發(fā)行圈錢等問題進行了較深入的研究。吳曉求[5]對股權分裂與流通股股東資產市值大幅縮水進行了實證分析，指出股權分裂是中國股票市場上“圈錢”和“坐莊”行為的“優(yōu)質土壤”。朱云[6]對中國股市再融資進行研究，通過實證認為再融資圈錢行為具有顯著的金融約束性質。艾洪德和武志[7]率先明確了中國股票市場中金融約束的性質及制度租金創(chuàng)造的作用，并指出股權分置正是主動創(chuàng)設租金、獲取證券性金融支持的具體安排和核心機制。

1.2 創(chuàng)建金融約束指數的相關文獻及評價

金融約束政策難以量化的缺陷使政策制定者無法比較、衡量它的執(zhí)行力度及政策效果。所以我們力圖構建一個衡量金融約束的指數體系，用以測度金融市場金融約束的程度，并進一步據以實證分析它對居民消費需求的影響。當前研究中專門討論金融約束效應的文獻并不多，尚無金融約束指數一說，但相關文獻中金融抑制指數、金融市場化指數創(chuàng)建的方法值得借鑒。

Demetriades和Luintel[8]采用主成分分析法，利用印度從1960～1991的相關數據構建了印度金融抑制指數。李輝文[9]利用主成分法構建了中國金融抑制指數，并用以檢驗金融抑制對居民消費“門檻效應”。Oriana Bandiera[10]等人也根據主成分分析法構建了8個發(fā)展中國家25年中的金融自由化指數體系。劉毅和申洪[11]吸收Bandiera等人的測度方法構建了中國金融市場化指數。周業(yè)安（2004）、金雪軍（2006）等人也都做過類似的研究。

以上文獻共同的特點是都采用主成分分析法和因子分析法進行指數的構建，但也都存在相同的問題：（1）絕大多數的變量賦值采用虛擬變量法，把政策集簡單化為0和1數字的加總，也即把金融市場化或者金融抑制視為突變情況，在非變期內取值固定，因此無法測度漸進式改革的進程和特征。（2）默認各變量在指數構建中的權重相同，潛在地認為每個變量在金融約束政策中具有等同的效應，而事實并非如此。

因此，本文為了克服以上缺點，提出了相應的改進思路：（1）在指數變量序列里引入隸屬函數，用隸屬函數產生的數據集來描述政策的漸變過程。（2）賦予各變量序列不同的權重，用以衡量不同變量對指數不同程度的影響作用。

2 金融約束指數的構建

2.1 指數構建原則

借鑒國內外學者建立金融市場化指數的方法，我們也擬采用主成分分析法構建中國金融約束指數。在確定金融約束指數對應的政策變量時，首先考慮銀行融資市場上的金融約束政策變量。借鑒前人的研究方法，本文確定了銀行融資市場中的金融約束政策指標包括存貸款利率限制、市場進入限制、定向信貸和產業(yè)政策等4個指標。其次，中國股票市場的金融約束政策主要體現在低利率政策、新股發(fā)行與股權分置、降低再融資門檻等人為造成的市場流通數量限制和市場準入等現象上，因此除了前方已確定的利率指標外，本文再確定新股發(fā)行與股權分置、再融資管理等2個金融約束政策指標。

為了克服前人對政策過程的漸進式特征的忽略，本文在指數變量序列里引入隸屬函數（雷宏，2007）[14]，同時賦予各變量序列不同的權重，以反映各個變量對指數影響的不同程度。綜上所述，本文確定所涉及的政策指標，并為其構造對應的隸屬函數以形成對應的代理變量，如表1。

表1 中國金融約束指數指標體系構成因素

2.2 構造隸屬函數

構造指標體系中各種政策指標的隸屬函數，其基本原則是務必使得所有函數的值的變化方向與金融約束的程度呈現一致的變化方向，函數值越大反映金融約束程度越強，才能保證運用主成分分析法時各變量的作用不會相互抵銷。

（1）存貸款利率限制的隸屬函數：利率控制指標

利率控制指標（INT）由兩部分組成，分子為存貸款利率比，比值越大說明存貸利差越小，約束程度越大；同時引入貸款利率作為分母，對分子數值起標準化作用，一般而言貸款利率越低，約束程度越大，因此得到的利率控制指標與約束程度呈正相關?？紤]到存貸利差的顯著性問題，操作中選擇五年期的存貸款利率，具體函數公式如下。，其中T為市場總規(guī)模，Ti為各企業(yè)的規(guī)模，n為該行業(yè)企業(yè)總數。一般而言，H指數越小，行業(yè)競爭力越大，H指數越大，市場壟斷程度越強。本文利用中國各銀行的資產份額計算銀行業(yè)的市場份額結構指數（HER）。

根據這一隸屬函數得到的利率控制指標序列如圖2.a所示，可以明顯觀察到1994～2009年間存貸款利率控制程度及所反應的金融約束程度呈現上升趨勢。

（2）存貸款利率限制的隸屬函數：存款準備金率。

存款準備金率（RES）直接引用人民銀行公布的數據，數值越大說明金融約束性質越顯著。數值序列如圖2.b，可觀測到自1999年以來存款準備金比率逐年攀升。

（3）市場進入限制的隸屬函數：銀行業(yè)市場份額結構。

衡量一個市場集中度的方法有絕對法和相對法，其中常用的是Herfindahl指數法。Herfindahl指數公式為：

如圖2.c所示，經整理得到的HER指數序列表明1994～2009年間中國銀行業(yè)的集中化程度逐年降低，體現于此的金融約束性質逐漸減弱。

（4）定向信貸的隸屬函數：金融機構短期貸款流向工業(yè)的比重。

定向信貸主要體現在國家對某些產業(yè)的支持上，最合理的變量應該是政策性貸款指標，但該數據的可獲得性差，因為很多貸款在性質上是定向的政策性貸款，但銀行統計分類并沒有體現出來，因此只能用工業(yè)部門貸款。且由于數據可得性限制，只能用短期貸款中流向工業(yè)部門的比重來反映定向信貸的約束特征。如圖2.d所示，1994～2009年間該函數值反映出來的約束程度呈現平穩(wěn)狀態(tài)。

（5）新股發(fā)行與股權分置政策的隸屬函數：上市公司國有股比重。

中國股市建立之時，國家通過限制非國有企業(yè)進入市場、國有企業(yè)優(yōu)先上市，以獲得證券市場的金融控制權；同時為了保證對國有企業(yè)的所有權和控制權，推出了股權分置的獨特的制度安排，使流通股股東的資產市值大幅縮水，通過主動創(chuàng)設租金的行為為國有企業(yè)持續(xù)提供低成本的融資支持。因此本文把證券市場金融約束政策中的新股發(fā)行與股權分置的隸屬函數定義為上市公司股票中國有股的比重（PSO），比重越大，金融約束性質越顯著。變量序列如圖2.e。（6）再融資管理的隸屬函數：再融資與凈利潤比。

再融資管理時所設置的低門檻導致中國股市圈錢行為的盛行。朱云(2009)用公式來量化再發(fā)行圈錢的程度，但這一橫向指標不適合時間序列研究，因此本文用再融資與凈利潤的比值（SEO）作為再融資管理的隸屬函數，比值越大，股市金融約束的性質越顯著。序列數據見圖2.f。

圖2 根據隸屬函數計算得到的變量序列

2.3 主成分分析及結果

根據各隸屬函數計算得到的數據序列如表2左邊欄。

表2 金融約束指數所需的各變量序列及兩個主成分與合成值序列

表2所列六個變量代表的金融約束政策的效果、力度并不完全相同，其對指數的影響也必須分而視之。其中利率政策手段在金融約束的政策中具有最重要的作用和效應，一方面，在銀行融資市場上高度管制的利率政策直接創(chuàng)造租金；另一方面，在股票市場上低利率政策間接對流通股股東造成損害，因為低利率無法對企業(yè)進行篩選、降低了市場準入門檻；利率管制扭曲了資源配置、降低資本產出比率；利率管制還導致高溢價發(fā)行和高價配股。因此六個影響金融約束指數的變量序列中利率控制指標應該被賦予最大的權重。至于各變量的權重分配如何確定，由于沒有合理的數學模型可供借鑒，我們采用類德爾菲法進行處理，最后確定利率控制指標（INT）賦予的權重為0.28，其它五個序列分別賦予0.14的權重。利用主成分分析得到的六個主要特征值如表3所示，碎石圖如圖3所示，表明前兩個主成分的累積貢獻度已達70%，合適的主成分個數為2。由主成分分析得到的兩個主成分及其合成值序列如表2右邊欄所示，其中合成值的計算公式如下。

此主成分分析的結果PC值就是本文所構建的中國金融約束指數，對應于主成分曲線圖，見圖4。圖示表明，1994～2009年間中國金融約束程度有所起伏，但總體趨勢呈現為逐年提高。

表3 主成分分析所得特征值

圖3 主成分分析所得碎石圖

圖4 1994～2009年中國金融約束指數

3 金融約束指數影響居民消費增長的實證分析

如圖5所示，改革開放以來中國的國內生產總值（GDP）快速增長的同時，居民消費水平（CON）的增長卻未盡人意，居民消費率（CTG=CON/GDP）從52%下滑到35%。下文嘗試利用上方所得的綜合性金融約束指數從金融約束角度驗證其對居民消費水平的影響。

圖5 1989～2009年度居民消費水平、消費率及國內生產總值

3.1 實證模型確定

從凱恩斯的絕對收入假說到歐文·費雪的時際選擇模型、莫迪利阿尼的生命周期假說、米爾頓·弗里德曼的持久收入假說乃至羅伯特·霍爾的隨機游走假說，消費函數越來越多地與經濟計量學的運用緊密結合，它們都假定收入線性地決定消費，即假定收入和消費變量是平穩(wěn)數列。而人們通過對有關變量時間序列自相關圖的研究，發(fā)現它們的表現是非平穩(wěn)的，導致普通最小二乘法容易產生“偽回歸”。20世紀80年代，羅素·戴維森把協整分析引入消費函數，用收入與消費序列之間的協整組合產生的均衡誤差對模型進行修正，解決了“偽回歸”問題，這就是誤差修正模型（ECM）方法。本文亦確定采用誤差修正模型驗證金融約束指數對居民消費水平的影響。

3.2 居民消費水平和金融約束指數的協整關系檢驗

對居民消費水平（CONt）和金融約束指數（PCt）的對數和分別進行單位根檢驗，發(fā)現兩序列均含有一個單位根，一階差分后是平穩(wěn)的，即ln(CONt)和ln(PCt)均是一階單整序列。首先建如下回歸方程：

對（1）式進行OLS估計后，得到如下回歸結果：

R2=0.75,D.W.=1.57,括號內前為t值,后為概率。

用回歸結果所得的殘差序列ut進行單位根檢驗，結果表明ut是平穩(wěn)序列，意味著ln(CONt)和ln(PCt)之間存在協整關系，可進一步建立誤差修正模型。

3.3 建立誤差修正模型（ECM）

首先根據金融約束指數建立一個一般的動態(tài)消費函數模型：

兩邊求期望可得：

在（2）式兩端減去 ln(CONt-1)，在右邊加、減 β2ln(PCt-1)，并依據（3）式中的系數關系，可得

令α=β1-1，誤差修正

可得

式（5）即為本文所采用的誤差修正模型。

3.4 基于Engle和Granger兩步法估計的實證結果

對式（1）進行協整回歸得到殘差序列ut，用ut-1替換式（5）中的ECMt-1，再用OLS方法估計其參數，得到：

R2=0.69,D.W.=1.26,括號內前為t值,后為概率。

式（6）的誤差修正模型中，影響居民消費短期變動的源因可以分解為兩部分：(1)金融約束指數差分項的短期波動影響；(2)誤差修正項的長期均衡調整力度。系數(-0.109)表明金融約束指數每增長1%，就會引致居民消費下降0.109%。系數（0.1346）表明當居民消費短期波動偏離長期均衡時，將以每年0.1346的調整力度將非均衡狀態(tài)拉回到均衡狀態(tài)。

4 主要結論及政策含義

本文對傳統的金融約束理論進行了理論拓展，揭示其在中國股票市場的實質性表現，并根據銀行融資市場和股票市場的金融約束政策變量包括利率控制變量、存款準備金率、市場進入限制、定向信貸政策、新股發(fā)行與股權分置政策以及再發(fā)行圈錢問題等，構建相應的隸屬函數，運用主成分分析法對變量序列進行處理，得到1994～2009年度綜合性的中國金融約束指數序列。該指數序列表明期間內中國金融約束程度有所起伏，但總體趨勢呈現為逐年提高。

本文亦進一步運用時間序列的誤差修正模型檢驗金融約束指數序列與居民消費水平之間的相關關系。在單整與協整關系檢驗基礎上的誤差修正模型證實，金融約束指數序列在5%顯著性水平上對居民消費水平產生負影響。該模型把影響居民消費短期變動的源因分解為金融約束指數差分項的短期波動影響和誤差修正項的長期均衡調整兩部分，結果表明金融約束指數每增長1%，就會引致居民消費下降0.109%，而當居民消費短期波動偏離長期均衡時，誤差修正項將以每年0.1346的調整力度將其拉回均衡狀態(tài)。

本文的政策含義是顯而易見的。不可否認，金融約束的理論思想在發(fā)展中國家經濟發(fā)展的特殊時期起到過重要作用，但從根本上說，經濟現狀的改善不是依賴于政府繼續(xù)提供和增加租金，而是取決于國有銀行和國有企業(yè)的真正市場化。在此過程中，政府的支持和必要的援助雖不可缺少，但金融約束的政策主張毫無疑問會使現有的狀況繼續(xù)維持下去，從而增加未來的改革成本。因而，從長期看這一做法并不是一個從優(yōu)選擇。本文實證結果證實金融約束政策將通過掠奪租金、侵害居民財產性收入進而影響居民消費水平的增長，不利于經濟的持續(xù)發(fā)展。因此，金融約束政策必須逐漸淡出金融市場。加速利率市場化進程、改革當前缺陷型的股市政策，加速股票市場的規(guī)范操作，加大力度保護投資者權益，方是立市之本。

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