金融集聚影響居民消費(fèi)的非線性關(guān)系研究

馬建輝

內(nèi)容摘要：本文基于1997-2016年中國省級(jí)面板數(shù)據(jù)，利用交互項(xiàng)模型和面板門檻模型實(shí)證檢驗(yàn)金融集聚影響居民消費(fèi)的房價(jià)（房價(jià)收入比）門檻效應(yīng)，實(shí)證表明金融集聚與居民消費(fèi)之間存在非線性關(guān)系。本文結(jié)論表明，金融集聚能夠顯著促進(jìn)居民消費(fèi)增長，房價(jià)（房價(jià)收入比）和金融集聚的交互影響顯著抑制居民消費(fèi)增長。金融集聚和居民消費(fèi)之間存在三重房價(jià)（房價(jià)收入比）門檻，當(dāng)房價(jià)（房價(jià)收入比）低于第一個(gè)門檻時(shí)，金融集聚顯著刺激居民消費(fèi)，當(dāng)房價(jià)（房價(jià)收入比）高于第一個(gè)門檻低于第二個(gè)門檻時(shí)，金融集聚不顯著抑制居民消費(fèi)，當(dāng)房價(jià)（房價(jià)收入比）高于第二個(gè)門檻低于第三個(gè)門檻時(shí)，金融集聚顯著抑制居民消費(fèi)，當(dāng)房價(jià)（房價(jià)收入比）高于第三個(gè)門檻時(shí)，金融集聚抑制居民消費(fèi)的作用進(jìn)一步增強(qiáng)。

關(guān)鍵詞：金融集聚 居民消費(fèi) 房價(jià) 門檻效應(yīng)

引言

1998年我國實(shí)施住房商品化改革，此后近二十年間，房價(jià)呈現(xiàn)整體性持續(xù)上漲趨勢(shì)。全國商品房平均銷售價(jià)格從1998年的2063元/平方米上漲到2015年的6793元/平方米，漲幅達(dá)329.28%，2000-2015年年均增長率高達(dá)10.81%，尤其在2004-2007年全國商品房平均銷售價(jià)格連續(xù)高漲，分別達(dá)到17.8%、14.0%、6.3%以及14.8%。與房價(jià)高漲伴隨的是中國金融業(yè)發(fā)展水平的較快增長，金融發(fā)展規(guī)模和效率都有很大提升。2000-2015年，金融機(jī)構(gòu)年末存貸款余額由22.3萬億增加到229.7億元，金融機(jī)構(gòu)上市公司數(shù)量由1088家增加到2827家，社會(huì)融資規(guī)模總量也由2002年的14.9萬億元增加到2015年的138.3萬億元。金融業(yè)發(fā)展能夠?yàn)閷?shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供資金支持，實(shí)現(xiàn)居民收入增長，從而有利于增加居民消費(fèi)。另一方面，金融信貸業(yè)務(wù)的蓬勃發(fā)展為居民消費(fèi)提供了大量資金支持，直接刺激居民消費(fèi)增長。但是，當(dāng)房價(jià)過快增長時(shí)，不僅擠壓了居民日常生活中的消費(fèi)開支，抑制了居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)；同時(shí)，將金融資源更多吸引到房地產(chǎn)行業(yè)，減少實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展所需資金，進(jìn)而影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，制約居民收入水平增加，最終抑制消費(fèi)。因此，將房價(jià)與金融集聚納入同一個(gè)框架，研究其與居民消費(fèi)的關(guān)系，在當(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景下具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

模型構(gòu)建

（一）交互項(xiàng)模型

但是，交互項(xiàng)回歸存在諸多問題，例如需要外生給定交互項(xiàng)系數(shù)形式，政策區(qū)分區(qū)間會(huì)由于系數(shù)不穩(wěn)定而存在偏差、多項(xiàng)式分析的困擾以及模型求解復(fù)雜等問題。為了彌補(bǔ)上述交互項(xiàng)回歸的不足之處，本文進(jìn)一步利用面板門檻模型檢驗(yàn)金融集聚與居民消費(fèi)的房價(jià)門檻效應(yīng)。面板門檻模型具有以下優(yōu)點(diǎn)：首先，通過內(nèi)生方式，從樣本估計(jì)中分離出以門限變量為基礎(chǔ)的兩個(gè)或多個(gè)樣本，并分別估計(jì)出各樣本中自變量與因變量之間的關(guān)系；其次，從模型估計(jì)結(jié)果可以觀察在樣本期間內(nèi)，自變量與因變量之間的關(guān)系是否發(fā)生結(jié)構(gòu)性突變，從而為更為準(zhǔn)確地捕捉變量間關(guān)系提供一種新思路。

（二）面板門檻模型

其中fjjit為獨(dú)立解釋變量，hp（hpr）it為相關(guān)解釋變量，I（·）為指示函數(shù)，表示門限變量超過門限值x時(shí)，相關(guān)解釋變量作用被解釋變量發(fā)生機(jī)制轉(zhuǎn)換。被解釋變量consit為居民消費(fèi)支出占GDP的比重，門限變量qit為房價(jià)變量和房價(jià)收入比變量，兩者均取對(duì)數(shù)處理。fjj為金融集聚變量，具體算法利用區(qū)位熵指數(shù)衡量，計(jì)算公式為，jrs為省級(jí)金融業(yè)增加值，thirs為省級(jí)第三產(chǎn)業(yè)增加值，jrq為全國金融業(yè)增加值，thirq為全國第三產(chǎn)業(yè)增加值。Xit為一系列控制變量，包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（str）、基礎(chǔ)設(shè)施（inf）、對(duì)外開放（open）、財(cái)政支出（cz）和外商直接投資（wz）。當(dāng)房價(jià)或者房價(jià)收入比超過門限值x時(shí)，金融集聚對(duì)居民消費(fèi)的影響會(huì)發(fā)生機(jī)制轉(zhuǎn)換。模型估計(jì)采用面板固定效應(yīng)方法，以消除個(gè)體固定效應(yīng)值γi，本文對(duì)門限變量進(jìn)行格點(diǎn)數(shù)為500的格點(diǎn)搜索，最后利用最小二乘法求解殘差平方和最小S（x）的門限估計(jì)值x，通過構(gòu)造F統(tǒng)計(jì)量判斷門限效應(yīng)是否顯著。Hansen設(shè)計(jì)自舉法（Bootstrap）得到F統(tǒng)計(jì)量的漸進(jìn)分布，由此計(jì)算基于似然比檢驗(yàn)的p值。若p值足夠小，則拒絕原假設(shè)，表明至少存在一個(gè)門限值。

被解釋變量為居民消費(fèi)，利用居民消費(fèi)支出占GDP的比重衡量，金融集聚指標(biāo)利用區(qū)位熵指數(shù)度量，房價(jià)門檻利用實(shí)際房價(jià)和房價(jià)收入比的對(duì)數(shù)衡量。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（str）利用第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重表示，基礎(chǔ)設(shè)施（inf）用每萬人公路里程表示，對(duì)外開放（open）用進(jìn)出口總額占GDP的比重度量，財(cái)政支出（cz）用政府財(cái)政支出占GDP的比重度量，外商直接投資（wz）用直接利用外資金額占GDP的比重度量。所有數(shù)據(jù)來自1998-2017年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，數(shù)據(jù)區(qū)間為1997-2016年，包含全國30個(gè)省市自治區(qū)。

實(shí)證結(jié)果及分析

（一）交互項(xiàng)回歸結(jié)果

首先，本文利用交互項(xiàng)模型檢驗(yàn)金融集聚與居民消費(fèi)之間的非線性關(guān)系，在模型中引入金融集聚與房價(jià)、房價(jià)收入比的交互項(xiàng)，估計(jì)結(jié)果如表1所示。表1結(jié)果表明，金融集聚變量在所有模型中均顯著增加居民消費(fèi)，表明金融業(yè)發(fā)展和集聚為居民消費(fèi)提供信貸支持，緩解居民消費(fèi)約束，刺激居民消費(fèi)。從交互項(xiàng)結(jié)果來看，房價(jià)與金融集聚交互項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，表明房價(jià)制約金融集聚刺激居民消費(fèi)的作用。也就是說，當(dāng)房價(jià)超過一定水平時(shí)，金融集聚并不能起到刺激居民消費(fèi)的作用。同時(shí)，金融集聚與房價(jià)收入比的交互項(xiàng)同樣顯著為負(fù)，這進(jìn)一步表明，房價(jià)水平過高并不利于居民消費(fèi)增加。對(duì)這一結(jié)果的解釋在于，當(dāng)住房是一種剛性需求的時(shí)候，房價(jià)上漲還比較溫和，金融業(yè)集聚發(fā)展能夠?yàn)閷?shí)體經(jīng)濟(jì)提供支持，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，支持居民消費(fèi)增加。當(dāng)住房價(jià)格在投資性需求的刺激下暴漲，居民的房價(jià)收入比過高時(shí)，過多金融資源將不斷流入房地產(chǎn)部門，從而擠壓用于實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的資金，居民收入增長受到抑制，消費(fèi)能力下降。同時(shí)，過高的房價(jià)使居民將大部分收入用于償還住房貸款，擠壓了用于其他消費(fèi)的開支，嚴(yán)重制約居民消費(fèi)升級(jí)。

（二）面板門檻存在性檢驗(yàn)

上述交互項(xiàng)回歸只能大概知道金融集聚與居民消費(fèi)之間存在房價(jià)門檻，但并不能清楚估算出當(dāng)房價(jià)超過具體某個(gè)水平時(shí)金融集聚與消費(fèi)之間的非線性關(guān)系。因此，需要利用更精確的估計(jì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。本文進(jìn)一步利用面板門檻模型驗(yàn)證金融集聚與居民消費(fèi)之間的房價(jià)門檻效應(yīng)。

首先，需要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ烷T檻值的存在性以及具體門檻值的區(qū)間。通過設(shè)計(jì)500自舉次數(shù)得模擬分布，表2列示主要顯著性水平下的臨界值及F統(tǒng)計(jì)量值、對(duì)應(yīng)p值，判斷是否存在單門限或雙門限，以此反映金融集聚對(duì)居民消費(fèi)是否存在以房價(jià)和房價(jià)收入比為門限變量的非線性變換特征。其中，房價(jià)門檻值檢驗(yàn)中，單門檻檢驗(yàn)值、雙門檻檢驗(yàn)值和三門檻檢驗(yàn)值均在1%的水平上顯著，因此可以判斷房價(jià)門檻模型顯著存在三門限效應(yīng)，門檻值分別為5.067、6.325和8.368。房價(jià)收入比門檻值檢驗(yàn)中，單門檻檢驗(yàn)值和雙門檻檢驗(yàn)值在1%的水平上顯著，三門檻檢驗(yàn)值在5%的水平上顯著，因此可以判斷房價(jià)收入比門檻模型顯著存在三門限效應(yīng)，門檻值分別為1.398、2.678和2.530。

（三）面板門檻模型估計(jì)結(jié)果

表3為基于上述門檻值檢驗(yàn)后的面板門檻估計(jì)結(jié)果，表明房價(jià)門檻模型中，當(dāng)房價(jià)處于第一個(gè)門檻區(qū)間之下時(shí)，即房價(jià)水平較低時(shí)，金融集聚發(fā)展顯著提高居民消費(fèi)水平，不同估計(jì)方法均表明金融集聚在低房價(jià)水平下顯著刺激居民消費(fèi)。當(dāng)房價(jià)處于第一個(gè)門檻值和第二個(gè)門檻值區(qū)間時(shí)，即房價(jià)處于中等水平時(shí)，金融集聚開始對(duì)居民消費(fèi)產(chǎn)生抑制作用，雖然這種抑制作用不再顯著，但表明居民消費(fèi)對(duì)房價(jià)波動(dòng)的敏感性較大。當(dāng)房價(jià)高于第二門檻值低于第三個(gè)門檻值時(shí)，即房價(jià)處于中高水平時(shí)，此時(shí)金融集聚水平的提高顯著抑制居民消費(fèi)，房價(jià)再一次擠壓居民消費(fèi)空間。更進(jìn)一步地，當(dāng)房價(jià)高于第三個(gè)門檻值時(shí)，即房價(jià)處于高水平時(shí)，房價(jià)進(jìn)一步抑制居民消費(fèi)，且這一抑制作用比前一個(gè)房價(jià)區(qū)間的抑制作用更強(qiáng)，表明房價(jià)具有明顯抑制消費(fèi)的作用。同時(shí)，觀察房價(jià)收入比門檻模型發(fā)現(xiàn)，同樣存在這一結(jié)論。從上述估計(jì)結(jié)果來看，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文交互項(xiàng)回歸的結(jié)論，金融集聚影響居民消費(fèi)存在一個(gè)顯著的房價(jià)和房價(jià)收入比門檻效應(yīng)。這一結(jié)論啟示我們，只有適度控制房價(jià)過快上漲，才能讓金融資源更多流向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)，增加居民收入，刺激居民消費(fèi)，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式。

啟示

綜上，一方面應(yīng)繼續(xù)大力發(fā)展金融業(yè)，擴(kuò)大金融業(yè)改革開放，提高金融業(yè)集聚能力和支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力。金融業(yè)要發(fā)揮支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的作用，改變資金供給結(jié)構(gòu)和偏向性。適度控制將資金投向過熱的房地產(chǎn)行業(yè)中，從而加劇宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)，更多地應(yīng)該投向那些能夠增加就業(yè)，有利于改善民生的實(shí)體經(jīng)濟(jì)工程和項(xiàng)目中。另一方面，政府應(yīng)進(jìn)一步采取積極政策控制房價(jià)過快增長，保障剛性需求，嚴(yán)厲打擊投資性需求，保持房價(jià)在合理適度的范圍內(nèi)波動(dòng)，保持實(shí)體經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定持續(xù)健康發(fā)展。

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