居民杠桿率與消費(fèi)增長關(guān)系的實(shí)證分析

丁紅英

中圖分類號：F713? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

內(nèi)容摘要：自我國經(jīng)濟(jì)步入新常態(tài)后，鼓勵和引導(dǎo)居民適度“加杠桿”這一措施被視為是擴(kuò)大內(nèi)需、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展以消費(fèi)驅(qū)動的重要手段。但該手段導(dǎo)致近年來我國居民杠桿率提升過快，并引起了國內(nèi)外的廣泛關(guān)注。文章在存在流動性約束的消費(fèi)模型框架下，運(yùn)用我國31個(gè)省份2003-2017年的面板數(shù)據(jù)，研究了居民杠桿率與消費(fèi)增長之間的關(guān)系，并提出相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：居民杠桿率? ?消費(fèi)增長? ?實(shí)證

隨著近年來我國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，為了優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，政府采取了多種措施刺激居民消費(fèi)、拉動內(nèi)需，其中包括有針對性地引導(dǎo)民眾進(jìn)行杠桿消費(fèi)。雖然居民杠桿率的增長有助于居民消費(fèi)能力的提高，對改善消費(fèi)環(huán)境、推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有積極意義，但當(dāng)居民杠桿率超過一定限度時(shí)，會使居民債務(wù)負(fù)擔(dān)過大，從而增加金融風(fēng)險(xiǎn)，不利于經(jīng)濟(jì)健康長遠(yuǎn)發(fā)展?；诖耍疚膶用窀軛U率和消費(fèi)增長間的關(guān)系進(jìn)行分析，以期為政府更好地推行居民杠桿率決策提供參考。

研究問題與假設(shè)提出

從直觀層面而言，居民杠桿率的增加會減少其消費(fèi)預(yù)算約束，從而增加消費(fèi)總額;就整個(gè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展而言，消費(fèi)信貸有利于社會消費(fèi)水平的提升。

（一）居民杠桿率和消費(fèi)

借助消費(fèi)信貸，可提高居民預(yù)支消費(fèi)能力，對當(dāng)期消費(fèi)增長具有積極影響。但隨著居民杠桿消費(fèi)的增加，其未來所需償還的債務(wù)也會隨之增加，這對未來的消費(fèi)增長十分不利，因此消費(fèi)信貸也可能會對消費(fèi)產(chǎn)生負(fù)面影響。

鑒于此，本文給出假設(shè)1：就消費(fèi)的絕對數(shù)而言，居民杠桿率抑制了未來一期的消費(fèi)。

（二）居民杠桿率和消費(fèi)增長

消費(fèi)變動受居民杠桿的影響程度是本文研究的重點(diǎn)。如圖1所示，居民杠桿率增速與消費(fèi)兩個(gè)變量變動方向相同。此外，不同省份間居民杠桿率變動影響在存在一定的差異，故本文將省份按照是否沿海劃分沿海省份和內(nèi)陸省份?；诖?，本文提出以下假說：

假說1：同期居民杠桿率增速越高，居民消費(fèi)增速也越高。

假說2：消費(fèi)變動對居民杠桿率變動的敏感性在沿海省份和內(nèi)陸省份不同，對內(nèi)陸省份的敏感性更高。

（三）居民杠桿率對消費(fèi)的影響機(jī)制

1.加杠桿通過平滑大額剛性開支促進(jìn)消費(fèi)。基于圖1，本文將消費(fèi)支出分為“發(fā)展性消費(fèi)”和“生存性消費(fèi)”。其中“發(fā)展性消費(fèi)”指居民為實(shí)現(xiàn)自身發(fā)展、改善自身生活品質(zhì)的消費(fèi)，包括醫(yī)療、教育、住房等方面;“生存性消費(fèi)”指居民為了維持自身生存而進(jìn)行的基礎(chǔ)性消費(fèi)。由此提出：

假說3：杠桿率的提高對發(fā)展性消費(fèi)有正向作用。

2.城市化的影響。主流的消費(fèi)理論研究通常從居民的收入、預(yù)期出發(fā)，很少將消費(fèi)和城市化進(jìn)程相聯(lián)系。從宏觀經(jīng)濟(jì)的角度來看，城鎮(zhèn)化發(fā)展是促使居民杠桿率提升的重要因素。因此，本文猜測城市化的提升是居民杠桿率升高的原因，消費(fèi)信貸的發(fā)展減弱了城市化對消費(fèi)的抑制效應(yīng)，由此提出：

假說4：城市化與居民杠桿率的交互作用對消費(fèi)產(chǎn)生影響。

研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)計(jì)

面板回歸模型I。本文借鑒李燕橋等（2013）、Choietal（2016）在消費(fèi)理論研究中構(gòu)建的模型，采用以下模型作為基礎(chǔ)面板回歸模型：

其中，C表示人均消費(fèi)支出;hl表示居民杠桿率，采用相對滯后一期的數(shù)據(jù)，從而其系數(shù)β1反映了居民杠桿率對下一期消費(fèi)的影響。其余變量作為控制變置，GDP表示宏觀經(jīng)濟(jì)增長情況，其系數(shù)表示對消費(fèi)的帶動作用。hp采用住宅性房屋價(jià)格指數(shù)。depo表示居民儲蓄存款，word表示居民平均工資。為剔除通貨膨脹的影響，對各省的消費(fèi)和GDP數(shù)據(jù)以2003年為基年，按照2003年的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減。同時(shí)為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的平穩(wěn)性，如無特殊說明，各變量采取自然對數(shù)形式。

面板回歸模型Ⅱ。研究居民杠桿率和消費(fèi)的關(guān)系，對相關(guān)變量取差分，得到回歸模型Ⅱ：

在消費(fèi)生命周期-持續(xù)收入理論看來，當(dāng)期收入和消費(fèi)無相關(guān)關(guān)系（Hall，1978）。居民消費(fèi)的變動與可支配收入的變動存在顯著的相關(guān)關(guān)系，因此，本文預(yù)期消費(fèi)變動對杠桿率的影響方向?yàn)檎?/p>

（二）數(shù)據(jù)來源

本研究的數(shù)據(jù)取自國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、《中國城鎮(zhèn)居民生活與價(jià)格年鑒》、各省統(tǒng)計(jì)年鑒以及人民銀行各省分行發(fā)布的金融運(yùn)行報(bào)告。選取的省份不包括我國的香港、澳門和臺灣地區(qū)，時(shí)間區(qū)間為2003-2017年。

（三）變量的選取和處理

1.被解釋變量。被解釋變量為居民人均消費(fèi)支出，考慮到模型的異方差問題，本文對消費(fèi)數(shù)據(jù)采用對數(shù)差分的形式進(jìn)行測算?！鱨nCi，t表示居民消費(fèi)支出增長率，用兩期消費(fèi)支出自然對數(shù)的差值計(jì)算得出。本文選取居民人均消費(fèi)性支出指標(biāo)來衡量居民消費(fèi)支出，鑒于通貨膨脹等因素的影響，選擇2003年為基期對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。各省份消費(fèi)情況存在較大差異，沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省市的消費(fèi)支出明顯高于內(nèi)陸省市，本文采取虛擬變量對兩類加以區(qū)分研究。在實(shí)證檢驗(yàn)部分，本文將消費(fèi)劃分為發(fā)展性消費(fèi)支出devC和生存性消費(fèi)支出livC，前者是居民在居住、教育和醫(yī)療保健開支的集合，后者是居民在食品、衣著、交通通訊及雜項(xiàng)支出的集合：

2.主要解釋變量。本文定義居民杠桿率W作為衡量家庭債務(wù)負(fù)擔(dān)的指標(biāo)，即/?/=消費(fèi)性貸款余額/可支配收入。考慮居民主要通過借貸進(jìn)行債務(wù)融資，故可用銀行信貸數(shù)據(jù)衡量家庭債務(wù)水平。杠桿率指標(biāo)中消費(fèi)信貸僅考慮居民消費(fèi)性貸款，不包括經(jīng)營性貸款。

3.控制變量。在選取控制變量方面，本文引入各省人均GDP（GDP），住宅房地產(chǎn)銷售均價(jià)（hp），就業(yè)人口總?cè)丝诘谋壤╳ork），人均居民儲蓄（depo）等變量。

4.工具變量。由于模型可能存在內(nèi)生性問題，本文選取工具變量，通過兩階段最小二乘分析加以研究。

5.虛擬變量。為了研究其差異性本文引入虛擬變量coast。對沿海省份和直轄市取coast=1，其余省份取coast=0。特別的，對于遼寧和廣西省，本文也對其賦值coast=0。

實(shí)證檢驗(yàn)與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性分析

由表1可知，本研究分析數(shù)據(jù)共包括我國31個(gè)省份2003-2017年的465個(gè)樣本數(shù)據(jù)。由圖2可知，自2003年各省居民平均消費(fèi)支出逐年波動增長。特別是從2015年開始，居民債務(wù)負(fù)擔(dān)率呈現(xiàn)出了加速增長的趨勢。

（二）基本檢驗(yàn)結(jié)果

1.居民杠桿率和消費(fèi)實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果。借助以下模型對假設(shè)1進(jìn)行檢驗(yàn)。

相比模型1，模型2增加了虛擬變量和解釋變量的交互項(xiàng)，用來衡量沿海省份與內(nèi)陸省份因素對居民杠桿率、消費(fèi)會產(chǎn)生何種影響。鑒于變量具有時(shí)間趨勢性，將時(shí)間變量引入模型，使用雙向固定效應(yīng)模型對年度進(jìn)行控制。對面板數(shù)據(jù)的分析結(jié)果見表2所示。

根據(jù)表2可知，在未考慮虛擬變量和解釋變量的交互項(xiàng)影響時(shí)，解釋變量系數(shù)為負(fù)值，在1%水平下顯著，由此證實(shí)了假設(shè)1;當(dāng)引入交互項(xiàng)時(shí)，解釋變量的系數(shù)仍為負(fù)值，在5%水平下顯著，此時(shí)交互項(xiàng)系數(shù)為正，在5%水平下顯著，表明沿海省份的杠桿率對消費(fèi)的影響較內(nèi)陸省份存在差異，且受影響程度相對較低;對于控制變量，就業(yè)人數(shù)占比缺乏顯著性，其余變量均顯著，符合預(yù)期假設(shè)。居民消費(fèi)支出對收入的影響程度最高，系數(shù)值高于0.1，表明經(jīng)濟(jì)增長下居民收入增加其消費(fèi)水平會相應(yīng)增長。

2.居民杠桿率和消費(fèi)增速實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果。本部分的回歸模型為：

首先分別進(jìn)行固定效應(yīng)分析（見表3）與隨機(jī)效應(yīng)分析，通過豪斯曼檢驗(yàn)得出，固定效應(yīng)模型為最優(yōu)模型，因此選取固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。

在表3中，模型1和模型2沒有將省份分成沿海省份和內(nèi)陸省份;模型3和模型4中加入虛擬變量和居民杠桿率。模型2和模型4選取△lnCt-2和△lnhpt-2二階滯后項(xiàng)作為工具變量，結(jié)果顯示工具變量未對變量的影響方向產(chǎn)生影響，由此可知變量結(jié)果具有穩(wěn)健性。據(jù)模型2回歸結(jié)果可知，△hlt的回歸系數(shù)為0.0106，具有顯著性，由此證實(shí)假設(shè)1。此外，經(jīng)濟(jì)增長△lnGDPt與房價(jià)△lnhpt均有助于推動消費(fèi)水平的提升，其系數(shù)分別是0.1261和0.0230，均具有顯著性。就整體而言，經(jīng)濟(jì)增長對消費(fèi)增長的促進(jìn)作用要高于杠桿率增加，這表明消費(fèi)增長的主要影響因素為經(jīng)濟(jì)增長。在模型中加入?yún)^(qū)位和居民杠桿率交互情形后，結(jié)果表明Δlnhl單獨(dú)項(xiàng)的回歸結(jié)果沒有通過顯著性檢驗(yàn)，但交互項(xiàng)在5%顯著性水平下顯著。即相較于內(nèi)陸省份，沿海省份居民加杠桿對消費(fèi)有更大的促進(jìn)作用。（由于篇幅所限，模型（3）固定效應(yīng)回歸結(jié)果未列出）

3.居民杠桿率影響機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果。同理，本文得出居民杠桿率變動對居民消費(fèi)行為影響機(jī)制的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果。考慮內(nèi)生性問題對變量采用消費(fèi)和房價(jià)的滯后二階△lnCt-2和△lnhpt-2作為工具變量。Hausman檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)在三個(gè)回歸模型中，在1%水平下固定效應(yīng)模型均優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型，因而選擇固定效應(yīng)模型的結(jié)果對模型進(jìn)行截面聚類回歸。將被解釋變量區(qū)分為發(fā)展性消費(fèi)和生存性消費(fèi)之后，分別將其對解釋變量Δlnhl回歸。回歸系數(shù)為0.0152，在5%的顯著性水平下顯著，說明杠桿率提高對于發(fā)展性消費(fèi)支出的增長具有明顯的正效應(yīng)，驗(yàn)證了假說3;Δlnhl的系數(shù)為負(fù)且沒有通過顯著性檢驗(yàn)，表明居民杠桿率的提升對生存性消費(fèi)影響不大;交互項(xiàng)系數(shù)為0.0177且在5%的顯著性水平下顯著，說明相較內(nèi)陸省份，加杠桿對沿海省份發(fā)展性消費(fèi)的提升作用更明顯，且沿海省份居民杠桿率提高對于生存性消費(fèi)的抑制作用也更大。為進(jìn)一步研究消費(fèi)信貸對發(fā)展性消費(fèi)提升作用是否對居民購置房屋有促進(jìn)作用，本文以住宅性房地產(chǎn)銷售總面積和住宅性房地產(chǎn)銷售總額作為代理變量，構(gòu)建以下回歸模型：

其中，HSAi，t表示第i個(gè)省份第t年銷售的住宅性房地產(chǎn)總面積，HSRi，t表示第i個(gè)省份第t年住宅性房地產(chǎn)總銷售額，用銷售總面積乘銷售均價(jià)來估計(jì)。

如表4所示，引入住宅性房地產(chǎn)銷售總面積和住宅性房地產(chǎn)銷售總額作為代理變量的回歸結(jié)果與預(yù)期結(jié)果一致?！鱤lt在各個(gè)回歸方程中的結(jié)果均為正，且在5%或1%顯著性水平下顯著。同理，模型引入城市化變量后結(jié)果顯示△hlt在兩個(gè)回歸模型中都未通過顯著性檢驗(yàn)，但交互項(xiàng)結(jié)果為正，且在5%的顯著性水平下顯著，因此推測城市化和居民杠桿率的交互作用對消費(fèi)產(chǎn)生影響，在城市化發(fā)展水平較高的地方加杠桿對居民消費(fèi)水平的提升更強(qiáng)。（由于篇幅所限，模型（3）固定效應(yīng)回歸結(jié)果三未列出）

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

基于基礎(chǔ)回歸模型，本文通過調(diào)節(jié)變量的方式對模型的結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。在用新指標(biāo)替換原指標(biāo)后，I模型的回歸結(jié)果主要解釋了變量的系數(shù)與原始回歸結(jié)果一致，這充分說明了結(jié)果具有穩(wěn)健性。

結(jié)論與啟示

從總體上來看，居民杠桿率的提升對消費(fèi)增長起拉動作用。將消費(fèi)劃分為發(fā)展性消費(fèi)和生存性消費(fèi)后，當(dāng)期居民杠桿增加促進(jìn)了居民發(fā)展性消費(fèi)的提升，但對于生存性消費(fèi)影響效果為負(fù)且不顯著。本文在原基礎(chǔ)回歸模型中引入城市化發(fā)展和居民杠桿率交互項(xiàng)后，回歸系數(shù)顯著為正，說明城市化進(jìn)程放大了居民加杠桿對消費(fèi)提升的正向作用。當(dāng)前房地產(chǎn)需求是居民加杠桿的主要原因，加杠桿在某種程度上反映了居民生活成本的提高。考慮到長期信貸可能出現(xiàn)負(fù)面影響，依賴居民加杠桿以刺激消費(fèi)增長并不是長效之策，故只有區(qū)別性地實(shí)行杠桿調(diào)控政策、保持居民合理負(fù)債，才能真正發(fā)揮居民加杠桿在彌補(bǔ)消費(fèi)收入缺口、平滑消費(fèi)投資波動的作用。

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