金融發(fā)展與房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)的影響
——基于中國省級(jí)面板數(shù)據(jù)的考察

李坤明， 黃 琛

(福建農(nóng)林大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，福建 福州 350002)

金融發(fā)展與房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)的影響
——基于中國省級(jí)面板數(shù)據(jù)的考察

李坤明， 黃 琛*

(福建農(nóng)林大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，福建 福州 350002)

以2002-2015年中國省級(jí)面板數(shù)據(jù)為研究樣本，利用面板數(shù)據(jù)模型實(shí)證檢驗(yàn)了金融發(fā)展與房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)的影響，結(jié)果表明：(1)整體上，金融發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)具有一定的反向抑制作用，房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)則存在顯著的正向影響；(2)金融發(fā)展和房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)的影響均存在顯著的區(qū)域差異性。建議合理利用金融手段協(xié)調(diào)金融發(fā)展和房?jī)r(jià)，以促進(jìn)居民消費(fèi)。

金融發(fā)展；房?jī)r(jià)；居民消費(fèi)；面板數(shù)據(jù)模型

近年來，中國房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展迅猛，為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作出了一定貢獻(xiàn)。但隨著房?jī)r(jià)迅速飆升，居民在住房消費(fèi)上的比重也在快速增長(zhǎng)，而房產(chǎn)在家庭資產(chǎn)中的比重同樣持續(xù)攀升。理論上，房?jī)r(jià)可以通過財(cái)富效應(yīng)和擠出效應(yīng)等2種途徑影響居民消費(fèi)。從支出角度，房?jī)r(jià)上升增加了居民的居住性支出，進(jìn)而擠出其他類型的消費(fèi)，其對(duì)消費(fèi)的作用效果取決于不同類型消費(fèi)的收入彈性大??；從收入角度，房?jī)r(jià)上升使得房產(chǎn)擁有者的財(cái)富升值，根據(jù)永久收入假說，財(cái)富的增加傾向于刺激消費(fèi)的增長(zhǎng)?？梢灶A(yù)見，高房?jī)r(jià)背景下中國居民消費(fèi)受房?jī)r(jià)的影響可能更為明顯。金融體系的發(fā)展與居民消費(fèi)之間同樣存在緊密聯(lián)系，一個(gè)完善的金融體系更有利于居民通過資產(chǎn)管理和資金融通進(jìn)行消費(fèi)平滑，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)消費(fèi)路徑。同時(shí)，金融發(fā)展程度的不同可能會(huì)影響房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)的作用機(jī)制。這種影響的途徑之一是，隨著金融發(fā)展水平的提高，金融市場(chǎng)的信息不對(duì)稱程度不斷減弱，金融機(jī)構(gòu)的信息搜尋成本也趨于下降。在這種情況下，消費(fèi)者的貸款可獲得性整體上會(huì)不斷提高，也就是信貸約束趨于弱化，而信貸約束的放松可能會(huì)減輕房?jī)r(jià)提升對(duì)其他消費(fèi)的擠出效應(yīng)。可見，在探討房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)的影響時(shí)，應(yīng)該考慮金融發(fā)展的上述中介作用。本文旨在揭示金融發(fā)展和房?jī)r(jià)對(duì)中國居民消費(fèi)的影響機(jī)制，以期為后續(xù)金融改革、房?jī)r(jià)調(diào)控和促進(jìn)國內(nèi)消費(fèi)等方面的改革提供系統(tǒng)性決策依據(jù)。

一、文獻(xiàn)綜述

有關(guān)金融發(fā)展與居民消費(fèi)的文獻(xiàn)非常多，研究結(jié)果主要有3種。(1)金融發(fā)展有助于促進(jìn)居民消費(fèi)。Levchenko指出，金融發(fā)展的重要特征是金融自由化，而金融自由化可以通過國際風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)來降低國內(nèi)居民面臨的未來不確定性，減少預(yù)防性儲(chǔ)蓄，從而有利于居民消費(fèi)的穩(wěn)定增長(zhǎng)[1]。Aron等研究美國、日本和英國的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，在信貸市場(chǎng)自由化的條件下，金融發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)有顯著的刺激作用[2]。毛中根等運(yùn)用面板數(shù)據(jù)變系數(shù)模型的實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展在一定程度上可以促進(jìn)居民消費(fèi)，但各地區(qū)之間存在顯著差異[3]。江國才等以1985-2010年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)作為研究樣本，將居民消費(fèi)支出分成3種：經(jīng)常性消費(fèi)、居住性消費(fèi)及服務(wù)性消費(fèi)，而對(duì)“必需品”消費(fèi)影響最大的則是個(gè)人支配收入[4]。趙中華等發(fā)現(xiàn)收入不是決定消費(fèi)的唯一因素，金融體系的改善能提高城鎮(zhèn)居民的平均消費(fèi)傾向，并且收入越低，這種影響越大[5]。 (2)金融發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)的影響存在不確定性。差異性來源于消費(fèi)行為、衡量金融發(fā)展的指標(biāo)以及期限的不同。朱榮華從功能視角分析金融發(fā)展對(duì)消費(fèi)影響的渠道，基于2005-2012年季度數(shù)據(jù)，利用向量自回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)三大金融類行業(yè)與消費(fèi)存在長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系，銀行貸款、證券對(duì)居民基本消費(fèi)支出有促進(jìn)作用，保險(xiǎn)深度則是反向效應(yīng)，服務(wù)性消費(fèi)不具備此關(guān)系[6]。潘榮以湖北省1985-2013年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，將居民消費(fèi)支出分成大三類，分別對(duì)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)和農(nóng)村居民消費(fèi)進(jìn)行協(xié)整和誤差修正模型檢驗(yàn)，研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與城鎮(zhèn)居民的一般性消費(fèi)支出呈負(fù)相關(guān)，與服務(wù)性消費(fèi)支出之間顯著正相關(guān)，在居住性消費(fèi)支出上不顯著[7]。聞瑤基于江蘇省數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展對(duì)城鎮(zhèn)居民服務(wù)性消費(fèi)支出的影響顯著為正，與經(jīng)常性消費(fèi)則呈負(fù)相關(guān)，對(duì)居住性消費(fèi)支出的影響不顯著[8]。賀書鴻分別以金融規(guī)模和金融效率2個(gè)指標(biāo)作為金融發(fā)展的測(cè)度指標(biāo)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)不同的測(cè)度指標(biāo)對(duì)消費(fèi)產(chǎn)生的影響程度和方向均存在差異[9]。 (3)金融發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)存在反向抑制作用或作用不明顯。鄒紅等利用股市收益率研究金融發(fā)展對(duì)消費(fèi)的影響機(jī)制，通過GARCH-M模型刻畫股市收益率波動(dòng)，結(jié)果表明，從整體來看，股市收益率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)居民當(dāng)期消費(fèi)具有抑制作用，并且在不同類型消費(fèi)行為上的抑制程度不同，如商品房和汽車消費(fèi)的抑制程度要大于經(jīng)常性消費(fèi)和服務(wù)性消費(fèi)[10]。李清政等檢驗(yàn)了西部民族地區(qū)的金融發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)的影響，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展落后地區(qū)對(duì)消費(fèi)影響不強(qiáng)，而金融發(fā)展水平較高地區(qū)對(duì)消費(fèi)則有積極推動(dòng)作用[11]。辛大楞等基于249個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用靜態(tài)和動(dòng)態(tài)面板回歸模型檢驗(yàn)金融發(fā)展與消費(fèi)增長(zhǎng)率之間的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)以儲(chǔ)蓄、存款、貸款3個(gè)指標(biāo)衡量的金融發(fā)展均對(duì)居民消費(fèi)增長(zhǎng)率有負(fù)向影響[12]。

國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)影響的研究要多于金融發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)的影響。通過整理發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)的影響主要有以下2種相反的結(jié)論。(1)一部分學(xué)者指出房?jī)r(jià)主要通過財(cái)富效應(yīng)促進(jìn)居民消費(fèi)，且影響顯著。Case 等利用美國數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，房?jī)r(jià)主要通過財(cái)富效應(yīng)對(duì)消費(fèi)產(chǎn)生正向影響[13]。黃靜等對(duì)近10年中國居民房地產(chǎn)財(cái)富與消費(fèi)之間的關(guān)系進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，房?jī)r(jià)通過財(cái)富效應(yīng)對(duì)居民消費(fèi)有明顯促進(jìn)作用[14]。李劍等基于2004-2011年省級(jí)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究表明，房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)的影響在不同消費(fèi)品上存在差異，房?jī)r(jià)與大型耐用消費(fèi)品的消費(fèi)呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，對(duì)食品、衣著和醫(yī)療保健等“必需品“消費(fèi)則具有一定的抑制作用，整體上看，房?jī)r(jià)上升對(duì)居民消費(fèi)存在財(cái)富效應(yīng)[15]。(2)有研究表明，房?jī)r(jià)上升對(duì)消費(fèi)具有一定的抑制作用，即房?jī)r(jià)對(duì)消費(fèi)產(chǎn)生的擠出效應(yīng)大于財(cái)富效應(yīng)。Muellbauer研究發(fā)現(xiàn)在消費(fèi)信貸市場(chǎng)不完善的情況下，房?jī)r(jià)上漲對(duì)居民消費(fèi)的擠出效應(yīng)大于財(cái)富效應(yīng)，即房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)整體具有抑制作用[16]。Calomiris等認(rèn)為房?jī)r(jià)與永久收入內(nèi)在相關(guān)，其利用Case 等的數(shù)據(jù)重新檢驗(yàn)，得出相反的結(jié)論，即房?jī)r(jià)的財(cái)富效應(yīng)并不顯著，房?jī)r(jià)對(duì)消費(fèi)影響并不顯著[17]。戴穎杰等研究發(fā)現(xiàn)房?jī)r(jià)整體上傾向于抑制居民消費(fèi)，并且對(duì)于不同類型的房屋價(jià)格影響程度不同，普通住宅房和經(jīng)濟(jì)適用房與消費(fèi)的關(guān)系與總體一致，而占比較低的高檔住宅房與消費(fèi)之間存在一種較弱的正相關(guān)[18]。周華東等以中國29個(gè)直轄市及省會(huì)城市面板數(shù)據(jù)為樣本，從消費(fèi)動(dòng)態(tài)效應(yīng)及分時(shí)域視角研究，認(rèn)為房?jī)r(jià)上漲過快會(huì)對(duì)消費(fèi)產(chǎn)生較強(qiáng)的抑制效應(yīng)[19]。陳健等基于2001-2009年31個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，在考慮非線性結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，從信貸約束角度進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果表明房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)具有負(fù)向影響，而在不同信貸約束條件下，這種抑制作用的程度存在顯著差異[20]。

可見，關(guān)于金融發(fā)展和房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)影響的研究較為豐富，但很少有文獻(xiàn)在同一框架下研究金融發(fā)展與房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)的影響，而前面的論述表明，金融發(fā)展水平的不同可能會(huì)導(dǎo)致房?jī)r(jià)對(duì)消費(fèi)的影響機(jī)制異化，所以不應(yīng)忽略這種關(guān)聯(lián)性。為了彌補(bǔ)這一不足，本文將金融發(fā)展與房?jī)r(jià)納入同一實(shí)證模型進(jìn)行檢驗(yàn)，以便控制金融發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)的影響。

二、研究設(shè)計(jì)

(一)實(shí)證模型設(shè)定

本文主要采用面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行實(shí)證分析。根據(jù)待估系數(shù)類型的不同，可將面板數(shù)據(jù)模型分為固定系數(shù)模型和可變系數(shù)模型。固定系數(shù)模型是實(shí)證研究中最為常見的分析工具，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

(1)

其中，i,t分別表示第i個(gè)截面和第t期；yit為被解釋變量；xit=(xit1,xit2,…,xitp)′為p個(gè)解釋變量組成的列向量；μi表示不可觀測(cè)的個(gè)體效應(yīng)；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。如果μi至少與某個(gè)解釋變量相關(guān)，則稱為固定效應(yīng)模型；如果μi與所有解釋變量都不相關(guān)，則為隨機(jī)效應(yīng)模型。

模型(1)的估計(jì)方法已經(jīng)比較成熟，在實(shí)際應(yīng)用中常用組內(nèi)估計(jì)法、最小二乘虛擬變量法或一階差分法等方法估計(jì)固定效應(yīng)模型，而用廣義最小二乘法或最大似然法等方法估計(jì)隨機(jī)效應(yīng)模型。由于不同模型適用不同的估計(jì)方法，而使用不同估計(jì)方法得到的參數(shù)估計(jì)可能存在較大差異，所以，固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型的選擇非常重要。在實(shí)證研究中，經(jīng)常利用Hausman檢驗(yàn)確定是選擇固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型。Hausman檢驗(yàn)的原假設(shè)是ui與xit不相關(guān)，即隨機(jī)效應(yīng)模型是真實(shí)的模型，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量及其漸近分布為：

(2)

根據(jù)本文的研究目的，設(shè)定如下基本面板數(shù)據(jù)模型來研究金融發(fā)展和房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)的影響：

(3)

其中，Cit表示消費(fèi)，F(xiàn)it代表金融發(fā)展指標(biāo)，Hit表示房?jī)r(jià)，xit為控制變量，其他變量的含義與模型(1)相同。同時(shí)，為了考察金融發(fā)展和房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)影響機(jī)制的區(qū)域差異，本文還基于東部、中部、西部不同地區(qū)樣本估計(jì)了模型(3)。

(二)變量選取及其測(cè)度

1.居民消費(fèi)。本文用各地區(qū)城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)度。

2.金融發(fā)展。金融發(fā)展的常用測(cè)度方法主要有2種：(1)用金融資產(chǎn)總量與國內(nèi)生產(chǎn)總值之比來表示；(2)用貨幣總量與國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值來衡量。上述測(cè)度方法適用于國家層面的研究，但省級(jí)金融資產(chǎn)和貨幣供應(yīng)數(shù)據(jù)很難獲取，考慮到中國金融體系主要以銀行為核心，因此，引入3個(gè)與銀行相關(guān)的變量來表示金融發(fā)展：(1)金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)存款與GDP的比值(F1)；(2)金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款與GDP的比值(F2)；(3)城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款與GDP的比值(F3)。

3.房?jī)r(jià)。借鑒國內(nèi)主流文獻(xiàn)的做法，采用各地區(qū)商品房銷售額與各地區(qū)商品房銷售面積的比值進(jìn)行測(cè)度。

(三)數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計(jì)

本文選取2002-2015年我國30個(gè)省(市、自治區(qū))的面板數(shù)據(jù)(不包含港澳臺(tái)地區(qū)，同時(shí)根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性，剔除了西藏自治區(qū))進(jìn)行實(shí)證分析，城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出、GDP、商品房銷售額、商品房銷售面積、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、城市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、各地區(qū)城鎮(zhèn)人口、總?cè)丝凇⑦M(jìn)出口總額、地方財(cái)政一般預(yù)算支出、小學(xué)人口、初中人口、高中人口、大學(xué)以上人口來源于國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)庫。其中，城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出2002-2012年數(shù)據(jù)是根據(jù)現(xiàn)金、食品、衣著、居住、家庭設(shè)備及用品、醫(yī)療保健、交通和通信、文教娛樂服務(wù)、其它共9項(xiàng)人均消費(fèi)支出項(xiàng)目求和得出；金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)存款、金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款來源于各地統(tǒng)計(jì)年鑒，由于各地統(tǒng)計(jì)年鑒的口徑存在一定偏差，因此在收集這2個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)，制定了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，如存款數(shù)據(jù)主要是采用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)為“金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)存款”數(shù)據(jù)，對(duì)于缺失的部分?jǐn)?shù)據(jù)則根據(jù)“金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)存款”“金融機(jī)構(gòu)(含外資)人民幣各項(xiàng)存款”“中外資金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)存款”這三大統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行修補(bǔ)，收集貸款數(shù)據(jù)時(shí)采用相同的方法；城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款(后又調(diào)整為“住房存款“)來源于各省統(tǒng)計(jì)年鑒，河北、遼寧、湖南2015年的數(shù)據(jù)來源于相應(yīng)省份的統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

為了削弱異方差性及方便對(duì)變量進(jìn)行解釋，本文對(duì)所有變量都取其對(duì)數(shù)形式，樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

三、 實(shí)證結(jié)果及分析

(一)模型設(shè)定檢驗(yàn)

固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型的估計(jì)方法存在較大差異，應(yīng)當(dāng)先確定合適的模型形式，本文采用Hausman檢驗(yàn)方法進(jìn)行模型選擇(表2)。

表2 Hausman檢驗(yàn)結(jié)果

注：東部地區(qū)包括北京市、天津市、遼寧省、上海市、江蘇省、河北省、福建省、山東省、廣東省、浙江省、海南省；中部地區(qū)包括山西省、黑龍江省、湖北省、吉林省、安徽省、河南省、江西省、湖南??；西部地區(qū)包括寧夏回族自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)、青海省、四川省、重慶市、云南省、貴州省、廣西壯族自治區(qū)、甘肅省、陜西省、新疆維吾爾自治區(qū)

從表2可知，模型(1)、(4)、(7)、(10)只放入金融發(fā)展(存款)；模型(2)、(5)、(8)、(11)只放入金融發(fā)展(貸款)；模型(3)、(6)、(9)(12)只放入金融發(fā)展(儲(chǔ)蓄)。Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)于所有樣本和金融發(fā)展測(cè)度指標(biāo)，固定效應(yīng)模型都是最合適的模型形式，因而在下文的分析中，均采用固定效應(yīng)模型。

(二)全樣本估計(jì)結(jié)果

表3所示為全樣本估計(jì)結(jié)果，其中模型(1)中只放入金融發(fā)展(存款)、房?jī)r(jià)及其他控制變量，模型(2)中只放入金融發(fā)展(貸款)、房?jī)r(jià)及其他控制變量，模型(3)中只放入金融發(fā)展(儲(chǔ)蓄)、房?jī)r(jià)及其他控制變量。

表3 全樣本估計(jì)結(jié)果

注：括號(hào)里的數(shù)值表示標(biāo)準(zhǔn)差，***表示在1%的水平上顯著，**表示在5%的水平上顯著，*表示在10%的水平上顯著

通過表3可以看出，無論采用哪個(gè)指標(biāo)代表金融發(fā)展，估計(jì)結(jié)果均顯示金融發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)具有顯著負(fù)向影響，估計(jì)系數(shù)接近1，意味著金融發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)的影響富有彈性，以金融發(fā)展(存款)變量為例，彈性系數(shù)為-1.047，說明金融發(fā)展(存款)變量每上升1%，居民消費(fèi)會(huì)下降1.047%。從系數(shù)估計(jì)值的大小看，估計(jì)值最大的是儲(chǔ)蓄變量，其次是存款變量，最后是貸款變量。存款和儲(chǔ)蓄變量的系數(shù)都超過了1，金融發(fā)展(貸款)變量的估計(jì)值是-0.838，說明用貸款衡量金融發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)的影響程度要小于存款和儲(chǔ)蓄。房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)的影響也在1%的水平上顯著，其系數(shù)為0.3～0.6，說明房?jī)r(jià)每上升1%，將對(duì)消費(fèi)產(chǎn)生0.3%～0.6%的促進(jìn)作用。對(duì)于其他控制變量，收入、通貨膨脹水平、政府支出這3個(gè)變量在3個(gè)模型中都通過了顯著性檢驗(yàn)，其中，收入水平和政府支出對(duì)居民消費(fèi)具有正向影響，但收入水平的影響程度不如政府支出。通貨膨脹對(duì)居民消費(fèi)具有顯著負(fù)向作用，彈性系數(shù)達(dá)到1.8。城市化率、對(duì)外開放程度、人均受教育程度這3個(gè)變量只在加入金融發(fā)展(貸款)變量的模型中通過了顯著性檢驗(yàn)，在另外2個(gè)模型中均不顯著。

(三)分地區(qū)樣本估計(jì)結(jié)果

將30個(gè)省(市、自治區(qū))分成東部、中部、西部等3個(gè)地區(qū)，分別研究這3個(gè)地區(qū)的金融發(fā)展和房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)的影響情況。在3個(gè)模型中分別獨(dú)立加入金融發(fā)展(存款)、金融發(fā)展(貸款)及金融發(fā)展(儲(chǔ)蓄)變量。估計(jì)結(jié)果如表4所示。

表4 分地區(qū)估計(jì)結(jié)果

注：括號(hào)里的數(shù)值表示標(biāo)準(zhǔn)差，***表示在1%的水平上顯著，**表示在5%的水平上顯著，*表示在10%的水平上顯著

東部地區(qū)的估計(jì)結(jié)果顯示，東部地區(qū)金融發(fā)展變量對(duì)居民消費(fèi)的影響程度小于全樣本，其他通過檢驗(yàn)的變量對(duì)消費(fèi)的影響程度均大于全樣本估計(jì)結(jié)果。金融發(fā)展的3個(gè)指標(biāo)結(jié)果與全樣本估計(jì)結(jié)果相似，均在1%的顯著性水平上對(duì)居民消費(fèi)有負(fù)向作用，但其程度要大于整體，幾乎接近全樣本估計(jì)結(jié)果的2倍。并且3個(gè)指標(biāo)的估計(jì)值大小順序也與全樣本估計(jì)結(jié)果一致，估計(jì)值最大的是儲(chǔ)蓄變量，其次是存款變量，最后是貸款變量。房?jī)r(jià)影響情況也與全樣本類似，對(duì)居民消費(fèi)具有顯著正向影響，但其系數(shù)均比全樣本小。東部地區(qū)的控制變量中，收入、通貨膨脹水平對(duì)居民消費(fèi)仍然是在1%的顯著性水平上顯著，其他控制變量如城市化率、對(duì)外開放程度、政府支出、人均受教育程度，均未通過顯著性檢驗(yàn)。

中部地區(qū)的估計(jì)結(jié)果與全國及東部地區(qū)存在一定差異性，通過顯著性檢驗(yàn)的變量最少，只有金融發(fā)展3個(gè)指標(biāo)、房?jī)r(jià)及政府支出，而且房?jī)r(jià)只在加入金融發(fā)展(貸款)的模型中通過顯著性檢驗(yàn)。估計(jì)結(jié)果表明，中部地區(qū)的金融發(fā)展變量對(duì)居民消費(fèi)水平同樣具有顯著抑制作用，其系數(shù)估計(jì)值是所有地區(qū)中最大的，接近于東部地區(qū)的3倍，也比全樣本估計(jì)結(jié)果及西部地區(qū)大很多，說明金融發(fā)展在中部地區(qū)的影響最明顯，其系數(shù)范圍在-1.8和-1.1之間，表明金融發(fā)展水平每增加一個(gè)單位，居民消費(fèi)則下降近1.1～1.8個(gè)單位量。當(dāng)模型中加入金融發(fā)展(貸款)變量時(shí)，房?jī)r(jià)才在10%的水平上顯著，其彈性系數(shù)為0.33，即房?jī)r(jià)每增加一個(gè)單位，能夠帶動(dòng)居民消費(fèi)增長(zhǎng)0.33個(gè)單位。政府支出對(duì)居民消費(fèi)的影響在3個(gè)模型中均顯著，系數(shù)大于0，即政府支出對(duì)居民消費(fèi)均具有正向促進(jìn)作用，其系數(shù)在所有地區(qū)中也是最大的，達(dá)到1.4。其他控制變量在中部地區(qū)均未通過檢驗(yàn)。

核心自變量金融發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)的影響情況在西部地區(qū)也得到了相同的驗(yàn)證，即金融發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)存在反向作用，在一定程度上會(huì)使消費(fèi)水平降低。西部地區(qū)金融發(fā)展3個(gè)模型的系數(shù)是3個(gè)地區(qū)中最接近全樣本的，在-1.5和-0.8之間，且均在1%的水平上顯著。房?jī)r(jià)只在加入金融發(fā)展(存款)變量的模型中顯著，其系數(shù)為0.466，并在1%的水平上顯著?？刂谱兞糠矫?，通貨膨脹率和東部地區(qū)一樣，在3個(gè)模型中都通過了顯著性檢驗(yàn)，且作用方向一致；政府支出水平和中部地區(qū)相同，對(duì)居民消費(fèi)具有顯著的促進(jìn)作用，但其系數(shù)要小于中部地區(qū)；對(duì)外開放程度在3個(gè)模型中都對(duì)消費(fèi)有顯著的反向作用，系數(shù)在-1.7和-1.3之間；收入、城市化率、受教育程度這3個(gè)因素對(duì)居民消費(fèi)的影響在西部地區(qū)均未通過顯著性檢驗(yàn)。

(四)討論

基于以上全樣本和分地區(qū)模型估計(jì)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展、房?jī)r(jià)、收入、通貨膨脹率、城市化率、對(duì)外開放程度、政府支出及人均受教育程度與居民消費(fèi)的關(guān)系在地區(qū)結(jié)構(gòu)上均表現(xiàn)出明顯的非均衡性。在影響程度上，甚至在影響方向上也存在差異；同時(shí)，3個(gè)衡量金融發(fā)展的指標(biāo)放入情況不一，也會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果發(fā)生變化。這些現(xiàn)象及其背后存在的原因值得深入分析。

1.金融發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)的影響。以存款、貸款和儲(chǔ)蓄為標(biāo)準(zhǔn)的金融發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)水平產(chǎn)生反向作用，即金融發(fā)展水平的提高傾向于降低城鎮(zhèn)居民消費(fèi)，這一結(jié)論與辛大楞等的研究結(jié)果一致[12]。之所以產(chǎn)生這樣的結(jié)果可能與近年來逐漸形成的金融偏向性發(fā)展有關(guān)。最近幾年，我國大中城市房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展迅猛，在這一過程中，金融市場(chǎng)信貸資金的流入起到了關(guān)鍵性作用。不過從結(jié)構(gòu)上看，資本逐利的本性導(dǎo)致銀行信貸投向發(fā)生了非均衡的偏向性發(fā)展，源源不斷的信貸資金過度流入房地產(chǎn)相關(guān)行業(yè)和非實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門，而對(duì)于制造業(yè)等實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門的投放則相對(duì)匱乏，無形中抑制了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。而從一次分配的角度看，實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門才是廣大消費(fèi)者的收入來源，該部門的不景氣自然會(huì)導(dǎo)致居民收入下降進(jìn)而抑制居民消費(fèi)。模型估計(jì)結(jié)果表明，金融發(fā)展對(duì)中西部地區(qū)居民消費(fèi)的抑制大于東部，這一結(jié)果是符合常理的。從經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)角度來看，中西部地區(qū)主要以制造業(yè)等實(shí)體經(jīng)濟(jì)行業(yè)為主，房地產(chǎn)業(yè)和虛擬經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平較低，金融偏向性發(fā)展對(duì)于中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)的影響可能更加明顯，金融發(fā)展對(duì)這些地區(qū)的帶動(dòng)作用不強(qiáng)，因此產(chǎn)生的抑制影響更大。

2.房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)的影響。房?jī)r(jià)變量在不同樣本中的顯著性結(jié)果并不一致，說明房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)的影響要視地區(qū)而定。東部地區(qū)的房?jī)r(jià)對(duì)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)存在顯著的正效應(yīng)，而中西部地區(qū)的這一效應(yīng)則不顯著，黃靜等也得到類似的結(jié)論[14]。其原因可能是東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)，房?jī)r(jià)及其上漲幅度均大于中西部地區(qū)，東部地區(qū)居民因房?jī)r(jià)上漲所取得的收益遠(yuǎn)高于中西部地區(qū)，進(jìn)而也帶動(dòng)了消費(fèi)。而中西部地區(qū)的收入水平較低，消費(fèi)相對(duì)保守，即使因房?jī)r(jià)上漲而收益，大部分人的消費(fèi)欲望也沒有得到增強(qiáng)。

3.其他因素對(duì)居民消費(fèi)的影響。在東部地區(qū)，收入和城市化率可以有效地提高居民消費(fèi)水平。收入水平的高低直接影響居民消費(fèi)信心和消費(fèi)潛能，因此在一定程度上可以提高居民消費(fèi)；城市化率的影響為正，是因?yàn)榘殡S著城市人口的增多，信息、資金、技術(shù)等生產(chǎn)要素匯聚于城市，居民的消費(fèi)結(jié)構(gòu)和消費(fèi)水平自然隨之不斷升級(jí)。通貨膨脹在東部和西部地區(qū)都有顯著的抑制作用，這可能是由于通脹背后直接抑制的是消費(fèi)意愿。高通脹對(duì)于居民來講，手上資金的購買力變低，而絕大部分居民的消費(fèi)先要保障基本生活條件，之后才會(huì)產(chǎn)生其他消費(fèi)。在中西部地區(qū)，政府支出變量的估計(jì)值大于零，且系數(shù)高達(dá)0.9，說明政府支出可以在一定程度上對(duì)居民消費(fèi)產(chǎn)生促進(jìn)作用，中西部的基礎(chǔ)設(shè)施較差，政府投入的建設(shè)支出可以很大程度上改善當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平，從而促進(jìn)居民消費(fèi)。

四、 結(jié)論與政策建議

本文基于2002-2015年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型實(shí)證檢驗(yàn)了金融發(fā)展、房?jī)r(jià)對(duì)中國居民消費(fèi)的影響。結(jié)果表明，整體上金融發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)存在顯著抑制作用，房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)則具有顯著的推動(dòng)作用。金融發(fā)展、房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)的影響存在顯著的區(qū)域差異性。中部和西部地區(qū)金融發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)的抑制作用要大于東部地區(qū)，而東部地區(qū)房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)的推動(dòng)作用則遠(yuǎn)大于中西部地區(qū)。

本文的實(shí)證研究結(jié)論具有政策含義。

1.合理安排金融結(jié)構(gòu)。金融抑制或金融過度均會(huì)損害經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定增長(zhǎng)，進(jìn)而阻礙居民消費(fèi)。因此，應(yīng)加快金融體制改革，完善金融結(jié)構(gòu)，優(yōu)化金融體系的內(nèi)部結(jié)構(gòu)配置。

2.縮小地區(qū)金融差距。從地域分布來看，加快金融發(fā)展勢(shì)必要注重平衡，應(yīng)適當(dāng)向中西部地區(qū)傾斜。中西部地區(qū)總體上金融支持和金融服務(wù)較為缺乏，金融信息獲取較慢，因此無論從經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展還是社會(huì)公平看，都有必要逐步提升中西部地區(qū)金融發(fā)展的質(zhì)和量。

3.加快發(fā)展消費(fèi)信貸。上述原因分析中提到金融發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)產(chǎn)生抑制作用可能是因?yàn)榫用裣M(fèi)信貸約束較大，消費(fèi)信貸不能充分實(shí)現(xiàn)，導(dǎo)致消費(fèi)流動(dòng)性受到約束，從而抑制了居民消費(fèi)。因此金融機(jī)構(gòu)應(yīng)該注重居民消費(fèi)信貸，在優(yōu)化金融體系的同時(shí)整合現(xiàn)有的存量和增量，多方面探索居民的現(xiàn)實(shí)消費(fèi)需求，設(shè)計(jì)出有地區(qū)特色的信貸品種。

4.控制房?jī)r(jià)漲幅。各地區(qū)房?jī)r(jià)的漲幅不一致，導(dǎo)致房?jī)r(jià)對(duì)消費(fèi)的影響存在明顯的地區(qū)差異性，因此國家應(yīng)利用宏觀調(diào)控政策，采取土地、金融、稅收等多種調(diào)控手段控制不同地區(qū)的房?jī)r(jià)變動(dòng)幅度。對(duì)于東部地區(qū)，要控制其投資炒作，打壓房地產(chǎn)投機(jī)需求，有效控制房地產(chǎn)價(jià)格的非理性增長(zhǎng)，使房?jī)r(jià)漲幅平穩(wěn)，促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)穩(wěn)定、健康發(fā)展，漸漸消除不同地區(qū)的差異。

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(責(zé)任編輯： 何曉麗)

Theimpactoffinancialdevelopmentandhousepriceonhouseholdconsumption—BasedontheinvestigationofprovincialpaneldatainChina

LI Kun-ming, HUANG Chen

(CollegeofEconomics,FujianAgricultureandForestryUniversity,Fuzhou,Fujian350002,China)

This paper takes provincial panel data in China from 2002-2015 as research sample and uses panel data model to test the impact of financial development and house price on household consumption. The empirical results show that: (1) as a whole, financial development has a certain reverse effect on household consumption, and the impact of house prices on household consumption is significant positive; (2) the impact of financial development and house prices on household consumption has significant regional difference. Based on the above empirical results, this paper suggests a rational use of financial means to coordinate financial development and house prices to promote household consumption.

financial development; house prices; household consumption; panel data model

F830

A

1671-6922(2017)05-0036-07

10.13322/j.cnki.fjsk.2017.05.006

2017-06-11

國家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(16BTJ018)；福建省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2016J05172)；福建省中青年教師教育科研項(xiàng)目(JAS150251)。

李坤明(1983-)，男，講師。研究方向：空間計(jì)量模型、金融理論與政策、環(huán)境與能源經(jīng)濟(jì)學(xué)。

*為通信作者。