金融集聚影響居民消費的非線性關系研究

馬建輝

內容摘要：本文基于1997-2016年中國省級面板數據，利用交互項模型和面板門檻模型實證檢驗金融集聚影響居民消費的房價（房價收入比）門檻效應，實證表明金融集聚與居民消費之間存在非線性關系。本文結論表明，金融集聚能夠顯著促進居民消費增長，房價（房價收入比）和金融集聚的交互影響顯著抑制居民消費增長。金融集聚和居民消費之間存在三重房價（房價收入比）門檻，當房價（房價收入比）低于第一個門檻時，金融集聚顯著刺激居民消費，當房價（房價收入比）高于第一個門檻低于第二個門檻時，金融集聚不顯著抑制居民消費，當房價（房價收入比）高于第二個門檻低于第三個門檻時，金融集聚顯著抑制居民消費，當房價（房價收入比）高于第三個門檻時，金融集聚抑制居民消費的作用進一步增強。

關鍵詞：金融集聚 居民消費 房價 門檻效應

引言

1998年我國實施住房商品化改革，此后近二十年間，房價呈現整體性持續上漲趨勢。全國商品房平均銷售價格從1998年的2063元/平方米上漲到2015年的6793元/平方米，漲幅達329.28%，2000-2015年年均增長率高達10.81%，尤其在2004-2007年全國商品房平均銷售價格連續高漲，分別達到17.8%、14.0%、6.3%以及14.8%。與房價高漲伴隨的是中國金融業發展水平的較快增長，金融發展規模和效率都有很大提升。2000-2015年，金融機構年末存貸款余額由22.3萬億增加到229.7億元，金融機構上市公司數量由1088家增加到2827家，社會融資規模總量也由2002年的14.9萬億元增加到2015年的138.3萬億元。金融業發展能夠為實體經濟發展提供資金支持，實現居民收入增長，從而有利于增加居民消費。另一方面，金融信貸業務的蓬勃發展為居民消費提供了大量資金支持，直接刺激居民消費增長。但是，當房價過快增長時，不僅擠壓了居民日常生活中的消費開支，抑制了居民消費結構升級；同時，將金融資源更多吸引到房地產行業，減少實體經濟發展所需資金，進而影響實體經濟發展，制約居民收入水平增加，最終抑制消費。因此，將房價與金融集聚納入同一個框架，研究其與居民消費的關系，在當前中國經濟發展背景下具有重要現實意義。

模型構建

（一）交互項模型

但是，交互項回歸存在諸多問題，例如需要外生給定交互項系數形式，政策區分區間會由于系數不穩定而存在偏差、多項式分析的困擾以及模型求解復雜等問題。為了彌補上述交互項回歸的不足之處，本文進一步利用面板門檻模型檢驗金融集聚與居民消費的房價門檻效應。面板門檻模型具有以下優點：首先，通過內生方式，從樣本估計中分離出以門限變量為基礎的兩個或多個樣本，并分別估計出各樣本中自變量與因變量之間的關系；其次，從模型估計結果可以觀察在樣本期間內，自變量與因變量之間的關系是否發生結構性突變，從而為更為準確地捕捉變量間關系提供一種新思路。

（二）面板門檻模型

其中fjjit為獨立解釋變量，hp（hpr）it為相關解釋變量，I（·）為指示函數，表示門限變量超過門限值x時，相關解釋變量作用被解釋變量發生機制轉換。被解釋變量consit為居民消費支出占GDP的比重，門限變量qit為房價變量和房價收入比變量，兩者均取對數處理。fjj為金融集聚變量，具體算法利用區位熵指數衡量，計算公式為，jrs為省級金融業增加值，thirs為省級第三產業增加值，jrq為全國金融業增加值，thirq為全國第三產業增加值。Xit為一系列控制變量，包括產業結構（str）、基礎設施（inf）、對外開放（open）、財政支出（cz）和外商直接投資（wz）。當房價或者房價收入比超過門限值x時，金融集聚對居民消費的影響會發生機制轉換。模型估計采用面板固定效應方法，以消除個體固定效應值γi，本文對門限變量進行格點數為500的格點搜索，最后利用最小二乘法求解殘差平方和最小S（x）的門限估計值x，通過構造F統計量判斷門限效應是否顯著。Hansen設計自舉法（Bootstrap）得到F統計量的漸進分布，由此計算基于似然比檢驗的p值。若p值足夠小，則拒絕原假設，表明至少存在一個門限值。

被解釋變量為居民消費，利用居民消費支出占GDP的比重衡量，金融集聚指標利用區位熵指數度量，房價門檻利用實際房價和房價收入比的對數衡量。產業結構（str）利用第二產業產值占GDP的比重表示，基礎設施（inf）用每萬人公路里程表示，對外開放（open）用進出口總額占GDP的比重度量，財政支出（cz）用政府財政支出占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。所有數據來自1998-2017年《中國統計年鑒》，數據區間為1997-2016年，包含全國30個省市自治區。

實證結果及分析

（一）交互項回歸結果

首先，本文利用交互項模型檢驗金融集聚與居民消費之間的非線性關系，在模型中引入金融集聚與房價、房價收入比的交互項，估計結果如表1所示。表1結果表明，金融集聚變量在所有模型中均顯著增加居民消費，表明金融業發展和集聚為居民消費提供信貸支持，緩解居民消費約束，刺激居民消費。從交互項結果來看，房價與金融集聚交互項系數顯著為負，表明房價制約金融集聚刺激居民消費的作用。也就是說，當房價超過一定水平時，金融集聚并不能起到刺激居民消費的作用。同時，金融集聚與房價收入比的交互項同樣顯著為負，這進一步表明，房價水平過高并不利于居民消費增加。對這一結果的解釋在于，當住房是一種剛性需求的時候，房價上漲還比較溫和，金融業集聚發展能夠為實體經濟提供支持，促進經濟增長，支持居民消費增加。當住房價格在投資性需求的刺激下暴漲，居民的房價收入比過高時，過多金融資源將不斷流入房地產部門，從而擠壓用于實體經濟發展的資金，居民收入增長受到抑制，消費能力下降。同時，過高的房價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的開支，嚴重制約居民消費升級。

（二）面板門檻存在性檢驗

上述交互項回歸只能大概知道金融集聚與居民消費之間存在房價門檻，但并不能清楚估算出當房價超過具體某個水平時金融集聚與消費之間的非線性關系。因此，需要利用更精確的估計模型進行檢驗。本文進一步利用面板門檻模型驗證金融集聚與居民消費之間的房價門檻效應。

首先，需要檢驗模型門檻值的存在性以及具體門檻值的區間。通過設計500自舉次數得模擬分布，表2列示主要顯著性水平下的臨界值及F統計量值、對應p值，判斷是否存在單門限或雙門限，以此反映金融集聚對居民消費是否存在以房價和房價收入比為門限變量的非線性變換特征。其中，房價門檻值檢驗中，單門檻檢驗值、雙門檻檢驗值和三門檻檢驗值均在1%的水平上顯著，因此可以判斷房價門檻模型顯著存在三門限效應，門檻值分別為5.067、6.325和8.368。房價收入比門檻值檢驗中，單門檻檢驗值和雙門檻檢驗值在1%的水平上顯著，三門檻檢驗值在5%的水平上顯著，因此可以判斷房價收入比門檻模型顯著存在三門限效應，門檻值分別為1.398、2.678和2.530。

（三）面板門檻模型估計結果

表3為基于上述門檻值檢驗后的面板門檻估計結果，表明房價門檻模型中，當房價處于第一個門檻區間之下時，即房價水平較低時，金融集聚發展顯著提高居民消費水平，不同估計方法均表明金融集聚在低房價水平下顯著刺激居民消費。當房價處于第一個門檻值和第二個門檻值區間時，即房價處于中等水平時，金融集聚開始對居民消費產生抑制作用，雖然這種抑制作用不再顯著，但表明居民消費對房價波動的敏感性較大。當房價高于第二門檻值低于第三個門檻值時，即房價處于中高水平時，此時金融集聚水平的提高顯著抑制居民消費，房價再一次擠壓居民消費空間。更進一步地，當房價高于第三個門檻值時，即房價處于高水平時，房價進一步抑制居民消費，且這一抑制作用比前一個房價區間的抑制作用更強，表明房價具有明顯抑制消費的作用。同時，觀察房價收入比門檻模型發現，同樣存在這一結論。從上述估計結果來看，進一步驗證了本文交互項回歸的結論，金融集聚影響居民消費存在一個顯著的房價和房價收入比門檻效應。這一結論啟示我們，只有適度控制房價過快上漲，才能讓金融資源更多流向實體經濟，增加居民收入，刺激居民消費，轉變經濟發展方式。

啟示

綜上，一方面應繼續大力發展金融業，擴大金融業改革開放，提高金融業集聚能力和支持實體經濟的能力。金融業要發揮支持實體經濟的作用，改變資金供給結構和偏向性。適度控制將資金投向過熱的房地產行業中，從而加劇宏觀經濟風險，更多地應該投向那些能夠增加就業，有利于改善民生的實體經濟工程和項目中。另一方面，政府應進一步采取積極政策控制房價過快增長，保障剛性需求，嚴厲打擊投資性需求，保持房價在合理適度的范圍內波動，保持實體經濟穩定持續健康發展。

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