金融發展與房價對居民消費的影響
——基于中國省級面板數據的考察

李坤明， 黃 琛

(福建農林大學經濟學院，福建 福州 350002)

金融發展與房價對居民消費的影響
——基于中國省級面板數據的考察

李坤明， 黃 琛*

(福建農林大學經濟學院，福建 福州 350002)

以2002-2015年中國省級面板數據為研究樣本，利用面板數據模型實證檢驗了金融發展與房價對居民消費的影響，結果表明：(1)整體上，金融發展對居民消費具有一定的反向抑制作用，房價對居民消費則存在顯著的正向影響；(2)金融發展和房價對居民消費的影響均存在顯著的區域差異性。建議合理利用金融手段協調金融發展和房價，以促進居民消費。

金融發展；房價；居民消費；面板數據模型

近年來，中國房地產市場發展迅猛，為經濟增長作出了一定貢獻。但隨著房價迅速飆升，居民在住房消費上的比重也在快速增長，而房產在家庭資產中的比重同樣持續攀升。理論上，房價可以通過財富效應和擠出效應等2種途徑影響居民消費。從支出角度，房價上升增加了居民的居住性支出，進而擠出其他類型的消費，其對消費的作用效果取決于不同類型消費的收入彈性大??；從收入角度，房價上升使得房產擁有者的財富升值，根據永久收入假說，財富的增加傾向于刺激消費的增長。可以預見，高房價背景下中國居民消費受房價的影響可能更為明顯。金融體系的發展與居民消費之間同樣存在緊密聯系，一個完善的金融體系更有利于居民通過資產管理和資金融通進行消費平滑，實現最優消費路徑。同時，金融發展程度的不同可能會影響房價對居民消費的作用機制。這種影響的途徑之一是，隨著金融發展水平的提高，金融市場的信息不對稱程度不斷減弱，金融機構的信息搜尋成本也趨于下降。在這種情況下，消費者的貸款可獲得性整體上會不斷提高，也就是信貸約束趨于弱化，而信貸約束的放松可能會減輕房價提升對其他消費的擠出效應?？梢姡谔接懛績r對居民消費的影響時，應該考慮金融發展的上述中介作用。本文旨在揭示金融發展和房價對中國居民消費的影響機制，以期為后續金融改革、房價調控和促進國內消費等方面的改革提供系統性決策依據。

一、文獻綜述

有關金融發展與居民消費的文獻非常多，研究結果主要有3種。(1)金融發展有助于促進居民消費。Levchenko指出，金融發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險分擔來降低國內居民面臨的未來不確定性，減少預防性儲蓄，從而有利于居民消費的穩定增長[1]。Aron等研究美國、日本和英國的數據發現，在信貸市場自由化的條件下，金融發展對居民消費有顯著的刺激作用[2]。毛中根等運用面板數據變系數模型的實證檢驗發現，金融發展在一定程度上可以促進居民消費，但各地區之間存在顯著差異[3]。江國才等以1985-2010年的時間序列數據作為研究樣本，將居民消費支出分成3種：經常性消費、居住性消費及服務性消費，而對“必需品”消費影響最大的則是個人支配收入[4]。趙中華等發現收入不是決定消費的唯一因素，金融體系的改善能提高城鎮居民的平均消費傾向，并且收入越低，這種影響越大[5]。 (2)金融發展對居民消費的影響存在不確定性。差異性來源于消費行為、衡量金融發展的指標以及期限的不同。朱榮華從功能視角分析金融發展對消費影響的渠道，基于2005-2012年季度數據，利用向量自回歸模型進行檢驗，發現三大金融類行業與消費存在長期穩定關系，銀行貸款、證券對居民基本消費支出有促進作用，保險深度則是反向效應，服務性消費不具備此關系[6]。潘榮以湖北省1985-2013年的時間序列數據為基礎，將居民消費支出分成大三類，分別對城鎮居民消費和農村居民消費進行協整和誤差修正模型檢驗，研究發現金融發展與城鎮居民的一般性消費支出呈負相關，與服務性消費支出之間顯著正相關，在居住性消費支出上不顯著[7]。聞瑤基于江蘇省數據的研究發現，金融發展對城鎮居民服務性消費支出的影響顯著為正，與經常性消費則呈負相關，對居住性消費支出的影響不顯著[8]。賀書鴻分別以金融規模和金融效率2個指標作為金融發展的測度指標，結果發現不同的測度指標對消費產生的影響程度和方向均存在差異[9]。 (3)金融發展對居民消費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展對消費的影響機制，通過GARCH-M模型刻畫股市收益率波動，結果表明，從整體來看，股市收益率風險對居民當期消費具有抑制作用，并且在不同類型消費行為上的抑制程度不同，如商品房和汽車消費的抑制程度要大于經常性消費和服務性消費[10]。李清政等檢驗了西部民族地區的金融發展對居民消費的影響，發現金融發展落后地區對消費影響不強，而金融發展水平較高地區對消費則有積極推動作用[11]。辛大楞等基于249個城市的面板數據，運用靜態和動態面板回歸模型檢驗金融發展與消費增長率之間的關系，結果發現以儲蓄、存款、貸款3個指標衡量的金融發展均對居民消費增長率有負向影響[12]。

國內外學者關于房價對居民消費影響的研究要多于金融發展對居民消費的影響。通過整理發現，現有文獻關于房價對居民消費的影響主要有以下2種相反的結論。(1)一部分學者指出房價主要通過財富效應促進居民消費，且影響顯著。Case 等利用美國數據的研究發現，房價主要通過財富效應對消費產生正向影響[13]。黃靜等對近10年中國居民房地產財富與消費之間的關系進行分析，發現在經濟發達地區，房價通過財富效應對居民消費有明顯促進作用[14]。李劍等基于2004-2011年省級面板數據的實證研究表明，房價對居民消費的影響在不同消費品上存在差異，房價與大型耐用消費品的消費呈現正相關關系，對食品、衣著和醫療保健等“必需品“消費則具有一定的抑制作用，整體上看，房價上升對居民消費存在財富效應[15]。(2)有研究表明，房價上升對消費具有一定的抑制作用，即房價對消費產生的擠出效應大于財富效應。Muellbauer研究發現在消費信貸市場不完善的情況下，房價上漲對居民消費的擠出效應大于財富效應，即房價對居民消費整體具有抑制作用[16]。Calomiris等認為房價與永久收入內在相關，其利用Case 等的數據重新檢驗，得出相反的結論，即房價的財富效應并不顯著，房價對消費影響并不顯著[17]。戴穎杰等研究發現房價整體上傾向于抑制居民消費，并且對于不同類型的房屋價格影響程度不同，普通住宅房和經濟適用房與消費的關系與總體一致，而占比較低的高檔住宅房與消費之間存在一種較弱的正相關[18]。周華東等以中國29個直轄市及省會城市面板數據為樣本，從消費動態效應及分時域視角研究，認為房價上漲過快會對消費產生較強的抑制效應[19]。陳健等基于2001-2009年31個省份的面板數據，在考慮非線性結構的基礎上，從信貸約束角度進行檢驗，結果表明房價對居民消費具有負向影響，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，關于金融發展和房價對居民消費影響的研究較為豐富，但很少有文獻在同一框架下研究金融發展與房價對居民消費的影響，而前面的論述表明，金融發展水平的不同可能會導致房價對消費的影響機制異化，所以不應忽略這種關聯性。為了彌補這一不足，本文將金融發展與房價納入同一實證模型進行檢驗，以便控制金融發展對居民消費的影響。

二、研究設計

(一)實證模型設定

本文主要采用面板數據模型進行實證分析。根據待估系數類型的不同，可將面板數據模型分為固定系數模型和可變系數模型。固定系數模型是實證研究中最為常見的分析工具，其數學表達式為：

(1)

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

模型(1)的估計方法已經比較成熟，在實際應用中常用組內估計法、最小二乘虛擬變量法或一階差分法等方法估計固定效應模型，而用廣義最小二乘法或最大似然法等方法估計隨機效應模型。由于不同模型適用不同的估計方法，而使用不同估計方法得到的參數估計可能存在較大差異，所以，固定效應模型和隨機效應模型的選擇非常重要。在實證研究中，經常利用Hausman檢驗確定是選擇固定效應模型還是隨機效應模型。Hausman檢驗的原假設是ui與xit不相關，即隨機效應模型是真實的模型，檢驗統計量及其漸近分布為：

(2)

根據本文的研究目的，設定如下基本面板數據模型來研究金融發展和房價對居民消費的影響：

(3)

其中，Cit表示消費，Fit代表金融發展指標，Hit表示房價，xit為控制變量，其他變量的含義與模型(1)相同。同時，為了考察金融發展和房價對居民消費影響機制的區域差異，本文還基于東部、中部、西部不同地區樣本估計了模型(3)。

(二)變量選取及其測度

1.居民消費。本文用各地區城鎮居民人均消費支出數據進行測度。

2.金融發展。金融發展的常用測度方法主要有2種：(1)用金融資產總量與國內生產總值之比來表示；(2)用貨幣總量與國內生產總值的比值來衡量。上述測度方法適用于國家層面的研究，但省級金融資產和貨幣供應數據很難獲取，考慮到中國金融體系主要以銀行為核心，因此，引入3個與銀行相關的變量來表示金融發展：(1)金融機構各項存款與GDP的比值(F1)；(2)金融機構各項貸款與GDP的比值(F2)；(3)城鄉居民儲蓄存款與GDP的比值(F3)。

3.房價。借鑒國內主流文獻的做法，采用各地區商品房銷售額與各地區商品房銷售面積的比值進行測度。

(三)數據來源與描述性統計

本文選取2002-2015年我國30個省(市、自治區)的面板數據(不包含港澳臺地區，同時根據數據的可得性，剔除了西藏自治區)進行實證分析，城鎮居民人均消費支出、GDP、商品房銷售額、商品房銷售面積、城鎮居民人均可支配收入、城市居民消費價格指數、各地區城鎮人口、總人口、進出口總額、地方財政一般預算支出、小學人口、初中人口、高中人口、大學以上人口來源于國家統計局數據庫。其中，城鎮居民人均消費支出2002-2012年數據是根據現金、食品、衣著、居住、家庭設備及用品、醫療保健、交通和通信、文教娛樂服務、其它共9項人均消費支出項目求和得出；金融機構各項存款、金融機構各項貸款來源于各地統計年鑒，由于各地統計年鑒的口徑存在一定偏差，因此在收集這2個數據時，制定了一個標準，如存款數據主要是采用統計指標為“金融機構人民幣各項存款”數據，對于缺失的部分數據則根據“金融機構各項存款”“金融機構(含外資)人民幣各項存款”“中外資金融機構人民幣各項存款”這三大統計指標的數據進行修補，收集貸款數據時采用相同的方法；城鄉居民儲蓄存款(后又調整為“住房存款“)來源于各省統計年鑒，河北、遼寧、湖南2015年的數據來源于相應省份的統計公報。

為了削弱異方差性及方便對變量進行解釋，本文對所有變量都取其對數形式，樣本數據的描述性統計如表1所示。

表1 主要變量的描述性統計

三、 實證結果及分析

(一)模型設定檢驗

固定效應模型與隨機效應模型的估計方法存在較大差異，應當先確定合適的模型形式，本文采用Hausman檢驗方法進行模型選擇(表2)。

表2 Hausman檢驗結果

注：東部地區包括北京市、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??；西部地區包括寧夏回族自治區、內蒙古自治區、青海省、四川省、重慶市、云南省、貴州省、廣西壯族自治區、甘肅省、陜西省、新疆維吾爾自治區

從表2可知，模型(1)、(4)、(7)、(10)只放入金融發展(存款)；模型(2)、(5)、(8)、(11)只放入金融發展(貸款)；模型(3)、(6)、(9)(12)只放入金融發展(儲蓄)。Hausman檢驗結果表明，對于所有樣本和金融發展測度指標，固定效應模型都是最合適的模型形式，因而在下文的分析中，均采用固定效應模型。

(二)全樣本估計結果

表3所示為全樣本估計結果，其中模型(1)中只放入金融發展(存款)、房價及其他控制變量，模型(2)中只放入金融發展(貸款)、房價及其他控制變量，模型(3)中只放入金融發展(儲蓄)、房價及其他控制變量。

表3 全樣本估計結果

注：括號里的數值表示標準差，***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，無論采用哪個指標代表金融發展，估計結果均顯示金融發展對居民消費具有顯著負向影響，估計系數接近1，意味著金融發展對居民消費的影響富有彈性，以金融發展(存款)變量為例，彈性系數為-1.047，說明金融發展(存款)變量每上升1%，居民消費會下降1.047%。從系數估計值的大小看，估計值最大的是儲蓄變量，其次是存款變量，最后是貸款變量。存款和儲蓄變量的系數都超過了1，金融發展(貸款)變量的估計值是-0.838，說明用貸款衡量金融發展對居民消費的影響程度要小于存款和儲蓄。房價對居民消費的影響也在1%的水平上顯著，其系數為0.3～0.6，說明房價每上升1%，將對消費產生0.3%～0.6%的促進作用。對于其他控制變量，收入、通貨膨脹水平、政府支出這3個變量在3個模型中都通過了顯著性檢驗，其中，收入水平和政府支出對居民消費具有正向影響，但收入水平的影響程度不如政府支出。通貨膨脹對居民消費具有顯著負向作用，彈性系數達到1.8。城市化率、對外開放程度、人均受教育程度這3個變量只在加入金融發展(貸款)變量的模型中通過了顯著性檢驗，在另外2個模型中均不顯著。

(三)分地區樣本估計結果

將30個省(市、自治區)分成東部、中部、西部等3個地區，分別研究這3個地區的金融發展和房價對居民消費的影響情況。在3個模型中分別獨立加入金融發展(存款)、金融發展(貸款)及金融發展(儲蓄)變量。估計結果如表4所示。

表4 分地區估計結果

注：括號里的數值表示標準差，***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

東部地區的估計結果顯示，東部地區金融發展變量對居民消費的影響程度小于全樣本，其他通過檢驗的變量對消費的影響程度均大于全樣本估計結果。金融發展的3個指標結果與全樣本估計結果相似，均在1%的顯著性水平上對居民消費有負向作用，但其程度要大于整體，幾乎接近全樣本估計結果的2倍。并且3個指標的估計值大小順序也與全樣本估計結果一致，估計值最大的是儲蓄變量，其次是存款變量，最后是貸款變量。房價影響情況也與全樣本類似，對居民消費具有顯著正向影響，但其系數均比全樣本小。東部地區的控制變量中，收入、通貨膨脹水平對居民消費仍然是在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。

中部地區的估計結果與全國及東部地區存在一定差異性，通過顯著性檢驗的變量最少，只有金融發展3個指標、房價及政府支出，而且房價只在加入金融發展(貸款)的模型中通過顯著性檢驗。估計結果表明，中部地區的金融發展變量對居民消費水平同樣具有顯著抑制作用，其系數估計值是所有地區中最大的，接近于東部地區的3倍，也比全樣本估計結果及西部地區大很多，說明金融發展在中部地區的影響最明顯，其系數范圍在-1.8和-1.1之間，表明金融發展水平每增加一個單位，居民消費則下降近1.1～1.8個單位量。當模型中加入金融發展(貸款)變量時，房價才在10%的水平上顯著，其彈性系數為0.33，即房價每增加一個單位，能夠帶動居民消費增長0.33個單位。政府支出對居民消費的影響在3個模型中均顯著，系數大于0，即政府支出對居民消費均具有正向促進作用，其系數在所有地區中也是最大的，達到1.4。其他控制變量在中部地區均未通過檢驗。

核心自變量金融發展對居民消費的影響情況在西部地區也得到了相同的驗證，即金融發展對居民消費存在反向作用，在一定程度上會使消費水平降低。西部地區金融發展3個模型的系數是3個地區中最接近全樣本的，在-1.5和-0.8之間，且均在1%的水平上顯著。房價只在加入金融發展(存款)變量的模型中顯著，其系數為0.466，并在1%的水平上顯著。控制變量方面，通貨膨脹率和東部地區一樣，在3個模型中都通過了顯著性檢驗，且作用方向一致；政府支出水平和中部地區相同，對居民消費具有顯著的促進作用，但其系數要小于中部地區；對外開放程度在3個模型中都對消費有顯著的反向作用，系數在-1.7和-1.3之間；收入、城市化率、受教育程度這3個因素對居民消費的影響在西部地區均未通過顯著性檢驗。

(四)討論

基于以上全樣本和分地區模型估計結果，發現金融發展、房價、收入、通貨膨脹率、城市化率、對外開放程度、政府支出及人均受教育程度與居民消費的關系在地區結構上均表現出明顯的非均衡性。在影響程度上，甚至在影響方向上也存在差異；同時，3個衡量金融發展的指標放入情況不一，也會導致估計結果發生變化。這些現象及其背后存在的原因值得深入分析。

1.金融發展對居民消費的影響。以存款、貸款和儲蓄為標準的金融發展對居民消費水平產生反向作用，即金融發展水平的提高傾向于降低城鎮居民消費，這一結論與辛大楞等的研究結果一致[12]。之所以產生這樣的結果可能與近年來逐漸形成的金融偏向性發展有關。最近幾年，我國大中城市房地產市場發展迅猛，在這一過程中，金融市場信貸資金的流入起到了關鍵性作用。不過從結構上看，資本逐利的本性導致銀行信貸投向發生了非均衡的偏向性發展，源源不斷的信貸資金過度流入房地產相關行業和非實體經濟部門，而對于制造業等實體經濟部門的投放則相對匱乏，無形中抑制了實體經濟的發展。而從一次分配的角度看，實體經濟部門才是廣大消費者的收入來源，該部門的不景氣自然會導致居民收入下降進而抑制居民消費。模型估計結果表明，金融發展對中西部地區居民消費的抑制大于東部，這一結果是符合常理的。從經濟結構角度來看，中西部地區主要以制造業等實體經濟行業為主，房地產業和虛擬經濟的發展水平較低，金融偏向性發展對于中西部地區經濟的影響可能更加明顯，金融發展對這些地區的帶動作用不強，因此產生的抑制影響更大。

2.房價對居民消費的影響。房價變量在不同樣本中的顯著性結果并不一致，說明房價對居民消費的影響要視地區而定。東部地區的房價對城鎮居民消費存在顯著的正效應，而中西部地區的這一效應則不顯著，黃靜等也得到類似的結論[14]。其原因可能是東部地區經濟較發達，房價及其上漲幅度均大于中西部地區，東部地區居民因房價上漲所取得的收益遠高于中西部地區，進而也帶動了消費。而中西部地區的收入水平較低，消費相對保守，即使因房價上漲而收益，大部分人的消費欲望也沒有得到增強。

3.其他因素對居民消費的影響。在東部地區，收入和城市化率可以有效地提高居民消費水平。收入水平的高低直接影響居民消費信心和消費潛能，因此在一定程度上可以提高居民消費；城市化率的影響為正，是因為伴隨著城市人口的增多，信息、資金、技術等生產要素匯聚于城市，居民的消費結構和消費水平自然隨之不斷升級。通貨膨脹在東部和西部地區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意愿。高通脹對于居民來講，手上資金的購買力變低，而絕大部分居民的消費先要保障基本生活條件，之后才會產生其他消費。在中西部地區，政府支出變量的估計值大于零，且系數高達0.9，說明政府支出可以在一定程度上對居民消費產生促進作用，中西部的基礎設施較差，政府投入的建設支出可以很大程度上改善當地經濟發展水平，從而促進居民消費。

四、 結論與政策建議

本文基于2002-2015年的省級面板數據，運用面板數據模型實證檢驗了金融發展、房價對中國居民消費的影響。結果表明，整體上金融發展對居民消費存在顯著抑制作用，房價對居民消費則具有顯著的推動作用。金融發展、房價對居民消費的影響存在顯著的區域差異性。中部和西部地區金融發展對居民消費的抑制作用要大于東部地區，而東部地區房價對居民消費的推動作用則遠大于中西部地區。

本文的實證研究結論具有政策含義。

1.合理安排金融結構。金融抑制或金融過度均會損害經濟的穩定增長，進而阻礙居民消費。因此，應加快金融體制改革，完善金融結構，優化金融體系的內部結構配置。

2.縮小地區金融差距。從地域分布來看，加快金融發展勢必要注重平衡，應適當向中西部地區傾斜。中西部地區總體上金融支持和金融服務較為缺乏，金融信息獲取較慢，因此無論從經濟協調發展還是社會公平看，都有必要逐步提升中西部地區金融發展的質和量。

3.加快發展消費信貸。上述原因分析中提到金融發展對居民消費產生抑制作用可能是因為居民消費信貸約束較大，消費信貸不能充分實現，導致消費流動性受到約束，從而抑制了居民消費。因此金融機構應該注重居民消費信貸，在優化金融體系的同時整合現有的存量和增量，多方面探索居民的現實消費需求，設計出有地區特色的信貸品種。

4.控制房價漲幅。各地區房價的漲幅不一致，導致房價對消費的影響存在明顯的地區差異性，因此國家應利用宏觀調控政策，采取土地、金融、稅收等多種調控手段控制不同地區的房價變動幅度。對于東部地區，要控制其投資炒作，打壓房地產投機需求，有效控制房地產價格的非理性增長，使房價漲幅平穩，促進房地產市場穩定、健康發展，漸漸消除不同地區的差異。

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(責任編輯： 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

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

李坤明(1983-)，男，講師。研究方向：空間計量模型、金融理論與政策、環境與能源經濟學。

*為通信作者。