中國公共債務與家庭債務變動的共同決定因素的統計考察

郭新華，唐 榮，伍再華

（湘潭大學 商學院，湖南 湘潭 411105）

0 引言

20世紀80年代，西方發達國家大力推行赤字財政、借款消費的“債務依賴型”經濟發展模式，債務高漲對各國經濟的發展帶來了嚴重的負面影響。1997年亞洲金融危機、2008年美國次貸危機以及2011年希臘主權債務危機，都表明公共債務與家庭債務快速增長所引發的債務風險，已經成為全球十分敏感的社會經濟問題。近年來，中國政府及私人部門的債務水平也經歷了一個迅速增長的過程。截至2013年底，中國公共債務規模達到91208.35億元（約占GDP的16.03%），中國家庭在正規金融市場上的消費信貸余額達到129721.02億元（約占GDP的22.8%）。實際上，由于缺乏我國民間消費借貸和地方政府融資的準確數據統計，中國公共債務和家庭債務總體規模被大為低估。那么，在全球金融危機頻發的背景下，中國公共債務與家庭債務不斷高漲的背后是否存在一些共同的影響因素？這些因素如何影響公共債務與家庭債務規模？因此，識別、判定出公共債務與家庭債務變動的共同決定因素，對于構建我國有效的公共債務和家庭債務風險預警機制與宏觀調控機制，維護金融系統的穩定性具有重要意義。

1 中國公共債務與家庭債務的變動分析

1.1 公共債務與家庭債務的規模變動

20世紀90年代以來，公共債務規模不斷擴大。截至2013年底，公共債務規模突破9萬億大關，達到91208.35億元，相較于1997年的5508.93億元，增長了近17倍。期間，為了有效應對金融危機的不利影響，2007年，政府出臺了4萬億元經濟刺激方案，公共債務規模達到52074.65億元，約占GDP的19.59%，達到增速峰值。同期，我國家庭債務規模增長迅猛。1997年我國家庭債務為172億元，2013年飆升至129721.02億元，是1997年債務額的754倍。為了應對國內外經濟環境的變化，政府出臺了一系列刺激消費需求的政策，促使家庭債務增加，我國2000年的家庭債務為4235億元，相當于1999年債務額的4倍，達到相鄰年份增幅的最大值。

1.2 公共債務與家庭債務的增長率變動

我國公共債務與家庭債務的增長率變動不平穩，但在絕大多數年份的走勢相仿。具體來看，我國公共債務的增長率基本維持在50%以下。1997～2013年間均增長率為19.2%，伴隨著寬松財政政策的實施，2007年的增長率高達48.7%，達到增速峰值。家庭債務在1997～2013年間平均增長率為51.3%，其中，1997～2004年，家庭債務的增長速度很快，年均增長率達到112.2%，2000年更是高達286.1%，隨著2005年國家宏觀經濟政策的調整及金融機構收緊銀根等原因，2005～2006年的增幅縮小，年平均增長率僅為9.7%，2007年增長率又上升到35.7%，家庭債務的規模又開始迅速擴大。

2 變量選取、數據來源與模型設定

2.1 變量選取與數據來源

國內外研究表明：經濟增長、通貨膨脹、實際利率、財政政策、社會地位等是影響公共債務與家庭債務變動的重要因素。相較于其它國家而言，我國人口基數大，人口老齡化現象不斷加劇，人口結構變化對我國社會總債務規模變動有著重要影響；另外，房地產市場是我國國民經濟的重要組成部分，房地產市場運行狀況與財政收入密切相關，同時房價升降對居民的購房決策產生重要影響，因此，本文特引入老年人占社會總人口比重、房價變量，考察它們對我國公共債務與家庭債務變動的影響。本文最終選擇的變量為：國內生產總值、稅收、居民儲蓄、貸款利率、房價、基尼系數及老年人占社會總人口比重等。每個變量的樣本期間為1997～2013年。本文采用Eviews6.0軟件，把各變量的年度數據轉化為季度數據，表1對上述變量做了具體描述：

表1 變量描述

其中，公共債務數據來源于歷年《中國統計年鑒》、《中國財政年鑒》；國內生產總值、稅收、居民儲蓄、房價、基尼系數及老年人占社會總人口比重等變量的數據來源于《中國統計年鑒》（1998～2014）；家庭債務的數據來源于中國人民銀行官方網站（www.pbc.gov.cn）；貸款利率的數據來源于世界銀行官方網站（www.worldbank.org.cn）。

2.2 模型設定

本文采用向量自回歸模型考察公共債務與家庭債務變動的共同決定因素。VAR（P）模型一般的數學表達式為:

式中,Yt=(Dit，Tt，HSt，GDPt，LRt，HPt，Ginit，Oldt),其中，Dit（i=1，2，D1，D2分別表示公共債務與家庭債務）為債務規模，Tt為稅收，HSt為居民儲蓄，GDPt為國內生產總值，LRt為貸款利率，HPt為房價，Ginit為基尼系數，Oldt為老年人占社會總人口比重；Xt=(X1t，X2t···Xdt) 為D維外生變量向量；P為模型滯后階數,一般根據AIC、SC準則和 LR 檢驗來確定；A1，A2，···Ap和B為K×K和K×D維系數矩陣；εt為K維隨機擾動向量,且滿足cov(εt，εs)=0(t≠s)，表示影響公共債務與家庭債務變動的其他因素。為避免數據的劇烈波動并消除時間序列中存在的異方差現象，在不改變原始變量間關系基礎上，對變量進行自然對數變換，記為：LNPDt，LNHDt,LNTt，LNHSt,LNGDPt,LNLRt,LNHPt,LNGinit，LNOldt。

3 長期均衡關系分析

3.1 序列平穩性檢驗

本文采用ADF檢驗法對各變量進行單位根檢驗，據表2檢驗結果可知：所有變量序列在經過1階差分后均拒絕有單位根的假設，為平穩序列?？梢耘卸ㄋ凶兞康臅r間序列都是1階單整序列，各變量之間可能存在協整關系。

表2 各變量ADF檢驗結果

3.2 協整檢驗

JJ協整檢驗法適用于多變量的協整檢驗過程，因本文有9個變量，所以選用JJ考察各影響因素與公共債務（家庭債務）間的協整關系，根據AIC和SC信息準則確定的最優滯后階數為2階，因此，JJ檢驗采用的滯后階數為1階。JJ協整檢驗結果如表3所示：

表3 Johansen最大似然跡檢驗結果

Johansen最大似然跡檢驗結果表明：在5%的臨界值水平上，各影響因素與公共債務之間存在8個協整向量，各影響因素與家庭債務之間存在5個協整向量，因此，各影響因素與公共債務（家庭債務）之間確實存在協整關系，各變量之間具有長期均衡關系。

3.3 格蘭杰因果檢驗

由于協整檢驗只能說明變量之間至少有單向的因果關系，但不能具體反映出因果關系的方向，因此，本文采用Granger因果關系檢驗進一步考察變量間的傳導機制，檢驗結果表明，在10%的顯著性水平下，各影響因素與公共債務互為因果關系，居民儲蓄、國內生產總值、貸款利率、房價、基尼系數及老年人占社會總人口比重與家庭債務之間存在雙向反饋機制，而稅收與家庭債務之間只存在單向因果關系，其中稅收是帶動家庭債務變動的格蘭杰原因，而家庭債務不是稅收的格蘭杰成因?？傊?，稅收、居民儲蓄、國內生產總值、貸款利率、房價、基尼系數及老年人占社會總人口比重是影響公共債務與家庭債務變動的重要因素。

4 短期波動關系分析

4.1 向量誤差修正模型

表4 各影響因素與公共債務VECM參數估計表

由協整檢驗可知，各影響因素與公共債務（家庭債務）之間存在協整關系?；诖耍疚臉嫿╒AR模型進行VECM檢驗。具體結果見表4。

由表4可知，公共債務誤差修正項的系數為-0.03，說明公共債務的短期波動與長期均衡的偏離有3%將會在下個季度得以修正，即各影響因素與公共債務之間具有長期均衡關系，使得短期內這些變量關系的非均衡狀態逐漸向長期均衡狀態趨近，-0.03的誤差修正系數處于（-1，0）之間，符合反向修正機制。

由表5可看出，家庭債務誤差修正項的系數為-0.023，說明家庭債務的短期波動與長期均衡的偏離有2.3%將會在下個季度得以修正。即各影響因素與家庭債務之間具有長期均衡關系，使得短期內這些變量關系的非均衡狀態逐漸向長期均衡狀態趨近，-0.023的誤差修正系數處于（-1，0）之間，符合反向修正機制。

4.2 脈沖響應分析

本文采用Generalized分解方法，分析了稅收、居民儲蓄、國內生產總值、貸款利率、房價、基尼系數及老年人占社會總人口比重對于公共債務與家庭債務的脈沖響應。

結果顯示：

（1）公共債務、家庭債務對于稅收一個標準差沖擊的響應分別在19、25期前為正，之后為負。短期內稅收的增加使政府的負債能力增強，促使政府擴大公共債務規模，但稅收的長期增加將壓低政府赤字水平，有利于降低政府對國債的依賴性。短期中稅收的提升會使中低收入家庭通過借貸行為平滑消費，從而帶動家庭債務的上升，但稅收的不斷增加削弱了中低收入家庭資產積累的能力，會阻礙長期中家庭債務規模的擴張。公共債務、家庭債務對于居民儲蓄一個標準差沖擊的響應均為正向。當居民的儲蓄存款增加時，可用于購買國債的社會資金越多，國債的潛在購買力就越強，促使國債規模的上升。居民儲蓄高低一定程度上代表居民償債能力的大小，擁有高儲蓄率的家庭，具有較高的借貸能力，他們更傾向于負債，致使家庭債務規模高漲。

表5 各影響因素與家庭債務VECM參數估計表

（2）給房價一個正向沖擊后，公共債務在0～10期出現微弱的正效應，之后為負，并逐漸遞增，而家庭債務在0～7出現微弱的負效應，之后轉為正效應。中國的高房價提高了企業活動和商務活動的成本，成本的上升會降低企業的當期利潤，導致企業納稅額的減少，在政府稅收收入下降的同時,財政支出并未伴隨著稅收收入同步下降,致使公共債務規模擴大；長期來看，我國房價的高位運行并非長久，隨著房價的日益增長，政府將出臺相應措施，如2010的“新國十條”及2011年的“新國八條”等，隨著上述政策的實施，經濟發展穩步上升，政府逐漸降低對國債的依賴性。房價上升，家庭所居住的房屋價值增加，潛在抵押價值增加，從而促進家庭債務增長。公共債務對于國內生產總值一個標準差沖擊的響應在25期前為正，之后為負，而家庭債務在0～5期出現微弱的正效應，之后為負，到第24期重新轉為正效應。當經濟長期持續增長的時候，會降低對公共債務的需求，使得公共債務發行量減少，而經濟的持續發展，居民消費需求增加，家庭借貸隨之上升。

（3）給貸款利率一個正向沖擊后，公共債務在15期前并無明顯響應，之后出現由弱到強，再由強到弱的正相關，而家庭債務的響應均為負向。國債利率越高，支付利息額增加，促使政府借更多的資金來彌補，公共債務規模增加。目前由于居民獲得資金的渠道有限，家庭只能通過正規的金融市場獲得借貸資金，利率的上升在一定程度上抑制了家庭的借貸需求。公共債務與家庭債務對于基尼系數一個標準差沖擊的響應在25期前為負，之后為正。短期內收入不平等使資源集中，會對經濟產生一定的推動作用，財政收入和居民可支配收入的增加，在一定程度上會降低政府與家庭的借貸沖動，但長期中收入差距的擴大將嚴重制約經濟增長，進而增加公共債務與家庭債務規模。

（4）公共債務對于老年人占社會總人口比重一個標準差沖擊的響應在24期前為負，之后為正，而家庭債務在23期前為正，之后為負。我國目前仍處于勞動年齡人口最豐富的時期，數量龐大的農村人口仍然能夠在相當長的時間內為城鎮提供勞動力資源，短期內不會出現人口老齡化造成的勞動力短缺問題。從長期看，中國總人口中勞動人口比重將減少，中國經濟所享有的“人口紅利”的黃金時代正在消失，勞動人口減少，人口撫養比逐漸提高，老齡化帶來的社會保障支出的大幅上升，將提高赤字水平，擴大公共債務規模。從短期看，老年人比重的上升降低家庭收入水平的同時加重了居民家庭負擔，老人贍養、醫療費用等支出越高，對借貸的需求越大；長期來看，隨著人口老齡化不斷加劇，老年人融資能力下降，家庭借貸規模隨之縮小。何麗芬等（2012）也得出類似的結論。

4.3 方差分解

為了更好地考察各影響因素沖擊對公共債務（家庭債務）變化的貢獻度，需要進一步利用方差分解。方差分解的結果如下（其中橫軸表示沖擊作用的滯后期數，縱軸表示變量變化的貢獻度）：

圖1 各變量沖擊對公共債務的貢獻度

圖2 各變量沖擊對家庭債務的貢獻度

圖1、圖2分別反映了各變量沖擊對公共債務與家庭債務影響的貢獻度大小。方差變化趨勢圖表明：如果不考慮債務自身的增長貢獻，老年人占社會總人口比重對公共債務的貢獻度最大（貢獻度約為38%），其次是貸款利率對公共債務的貢獻（貢獻度在20%左右），然后是稅收和基尼系數（貢獻度分別在16%、14%左右），國內生產總值、房價和居民儲蓄對公共債務的貢獻度相對于其他影響因素而言作用效應最??；貸款利率對家庭債務的貢獻度最大（貢獻度約為20%），其次是老年人占社會總人口比重對家庭債務的貢獻（貢獻度在15%左右），然后是基尼系數（貢獻度在10%左右），國內生產總值、稅收、房價及居民儲蓄對家庭債務的貢獻度相對較小。

不難看出，房價對我國公共債務與家庭債務變動的貢獻度并不高。可能的原因是：由于缺乏我國地方政府融資的準確數據統計，本文的公共債務指中央政府債務，而房價主要影響地方政府的財政收入水平，對中央政府債務規模的積累影響有限；另外，近年來，我國住房價格漲幅大于收入漲幅，導致房價-收入比不斷擴大，抑制了部分中低收入水平家庭購房的剛性需求，所以，住房價格的過快增長并沒有導致家庭債務的劇增。

5 結語

本文采用1997～2013年統計數據，利用向量自回歸模型，考察了我國公共債務與家庭債務變動的共同決定因素問題。實證研究結果表明：（1）稅收、居民儲蓄、國內生產總值、貸款利率、房價、基尼系數及老年人占社會總人口比重等是公共債務與家庭債務變動的共同決定因素；（2）房價的上漲將帶來家庭借貸規模的擴大，而其對公共債務的影響是復雜的：短期內會擴大公共債務規模，長期會降低公共債務的增長；老年人比重的上升，短期內有利于縮小公共債務規模而擴大家庭債務規模，但長期卻促進公共債務的增長而緩解家庭借貸；（3）拋開債務自身的增長貢獻，老年人占社會總人口比重對公共債務變動的貢獻度最大（貢獻度約為38%），貸款利率對家庭債務變動的貢獻度最大（貢獻度約為20%），而房價對我國公共債務與家庭債務變動的貢獻度并不高。

基于以上分析結果，本文建議：①政府應放寬計劃生育政策，有效緩解老齡化為經濟發展帶來的沖擊,同時制定合理的財政政策，完善各項配套措施，保證“適度”稅收水平的同時努力縮小收入差距，并保持對房地產市場的平穩調控，警惕和防止資產價格泡沫，合理控制房價上漲速度；②政府及金融機構應不斷完善金融制度，繼續推動借貸利率市場化改革，落實利率市場化改革措施，保持公共債務與家庭債務規模的合理增長，達到擴大內需與實現經濟增長的目的；③居民應合理配置家庭資產結構，強化家庭債務管理風險意識，提高抵御外部風險的能力。

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