基于PVAR模型的消費金融對經濟增長影響分析

常尚新 劉秀

內容摘要：消費金融是影響宏觀經濟增長的因素之一。文章利用PVAR模型分析了消費金融對經濟增長的影響作用。研究結果表明，消費金融對我國經濟增長在短期、長期均存在顯著的促進效用;從區域經濟增長角度來看，我國中東西部地區均會受消費金融的正向影響。其中，中部地區受到的影響最顯著，其次是東部地區，西部地區受到的影響最弱。通過相關分析，文章進一步豐富了消費金融理論，有助于該領域健康發展。

關鍵詞：消費金融 ? 經濟增長 ? ?PVAR模型 ? GMM估計

在經濟新常態背景下，消費成為拉動經濟增長的首要因素。而消費金融是刺激消費的重要形式。根據艾瑞咨詢公司的調查，2017年我國消費金融市場總體規模已超過25萬億人民幣，2018年預計突破30萬億元。關于消費金融如何影響經濟增長，學術界從多個視角展開研究。Zinman J（2013）以美國市場為例，其通過10年數據分析發現，相較于居民收入指標，消費金融對美國經濟的貢獻更加顯著。但Ryan A（2016）對此持不同觀點。Ryan A認為，如果一個國家或地區消費金融費規模過大，在社會總資本規模不變的情況下，反而會導致企業信貸不足。即，從資本總體使用效率來看，消費金融對經濟發展會起到消極影響。然而，國內學術界普遍認可消費金融的積極作用?？颠h志（2016）等研究表明，消費金融會刺激居民消費意愿，同時會促進投資結構多元化、提升金融機構利潤，從而進一步刺激社會生產和服務體系優化。對此，本文基于相關研究，從實證分析角度出發，運用PVAR模型，就消費金融如何影響經濟增長展開驗證和分析。

模型選擇與指標處理

PVAR模型選擇及設定。在PVAR模型中，假設T為時間序列長度，M為之后長度。若T≥M+3，則可繼續參數估計?？梢姡撃Ｐ投葘祿休^高適應性。通過PVAR模型，能夠較好反映出變量內部關系。對此，基于面板數據，可以提升估計結果可靠性。在運用該模型時，需設定為三個部分：第一，運用GMM，計算變量間回歸系數;第二，運用脈沖相應圖，針對單一變量，釋放單位信息沖擊，分析其它變量對該沖擊響應程度;第三，識別誤差影響因素，并通過VAR分析其貢獻率。

指標選擇。自變量選擇。很多學者認為，消費金融包括消費貸款、非現金支付等方面。本研究中，從數據可獲取性角度考慮，將其限定為消費信貸。即，將消費信貸作為自變量，記為XD。中間變量選擇。在經濟增長影響因素研究中，很多學者將M2或人均消費額作為中間變量。結合本研究，為了突出消費這一因素的影響，本文將我國居民人均消費支出確定為中間變量，記為CD。因變量選擇。關于如何反映經濟增長，學術界通常使用GDP絕對值、GDP增長率表示。本研究中，基于支出法，本文將GDP絕對值選定為因變量。

數據來源及處理。本文通過中經網數據庫獲取GDP和居民消費支出（CD）數據、通過Wind數據庫獲取消費信貸（XD）數據。完成數據初步整理后，需對三組數據進行對數處理，以降低面板數據波動性。之后基于新得數據，還需運用EVIEWS進行協整檢驗。進一步地，本文運用STATA作GMM估計和方差分析，以確定因變量受影響程度。

消費金融對經濟增長影響的總體與區域檢驗

（一）數據平穩性檢驗

在面板數據分析中，如果出現偽回歸，那么分析結果就不具備意義。因此，需首先對數據作平穩性分析。如表1所示，本文采用LLC、IPS兩類方法，分別對數據平穩性進行檢驗。首先，對Lnxd、lncd和lngdp進行檢驗。結果表明，各變量對應P值均大于0.05，未通過檢驗。進一步地，本文對上述變量作一階方差，得到三個新變量，再次進行LLC和IPS檢驗。結果表明，兩類方法下各變量所對應P值均小于0.05，通過平穩性檢驗?？梢姡狙芯克x取數據具備平穩性。

（二）協整分析

完成平穩性檢驗后，需要進一步作協整分析。在分析過程中，本文運用單位根檢驗（ADF），對三組變量是否具有協整關系進行判斷。如表2所示，四組數據對應P值均為0.00<0.05，須拒絕原假設，判定各組變量具備協整關系。由此可知，可運用PVAR模型對各組數據作進一步分析。

（三）PVAR估計結果。

1.GMM總體估計結果。通過對變量進行helmert轉換，可以消除數據個體效應，提升GMM估計可靠性。如表3所示，在所有依賴變量中，僅有L.h_lncd所對應估計系數未通過顯著性檢驗。對于其余變量，均通過顯著性檢驗。其中，L.h_lnxd對lngdp的GMM估計系數為0.045。可初步表明，消費金融對經濟增長呈正向反應。

2.GMM區域估計結果。針對不同地區，本文對其依賴變量進行GMM估計，結果如表4所示。由表4可知，三個地區L.h_lnxd變量所對應GMM估計系數，均通過顯著性檢驗。同時，GMM估計系數均為正值，這表明，對所處地區經濟增長，L.h_lnxd均會產生正向影響。然而，對比估計系數大小可發現，在東部地區，L.h_lnxd影響效應最顯著，其對應的GMM系數為0.068;西部地區L.h_lnxd影響效應最弱，其對應的GMM系數為0.037。

脈沖響應函數及方差分解

（一）脈沖響應函數

通過脈沖響應函數，基于其特定變量的正交化新生，能夠反映出其對其余變量的作用，由此進一步地可對變量間的動態關系進行討論。在本研究中，需討論關于消費金融、消費隨機擾動項之間標準差沖擊，以及經濟增長如何對其進行響應。在討論過程中，本文運用Monte Carlo模擬，對該標準差沖擊進行脈沖效應分析，結果如圖1所示。在圖1中，橫軸為追蹤期數，縱軸為響應程度，中間曲線為脈沖函數曲線，其余為95%置信度水平。具體分析結果如下：第一，經濟增長對消費金融總體響應情況。由圖1（1）可知，從響應曲線總體變化情況來看，隨著持續追蹤，經濟增長對應響應曲線呈現總體上行態勢。然而，在追蹤至第三期時，響應程度達到最大值，為0.018，其后出現平穩特征?？梢?，關于消費金融沖擊，經濟增長總體呈正向響應，從長期來看該響應會趨于均衡狀態;第二，東部地區經濟增長對消費金融響應情況。由圖1（2）可知，關于消費金融沖擊，經濟增長呈現正向反應。這表明，在東部地區消費金融對經濟增長有正向沖擊效果，且水平較為明顯。在第三期時，其響應程度為0.019，達到最大值，其后平穩變化;第三，中部地區經濟增長對消費金融響應情況。如圖1（3）所示，沖擊響應曲線整體向上，在第三期達到最大值0.0214，其后緩慢下行。與東部地區相比，在達到峰值后，中部地區經濟下行趨勢更加顯著。但是，如果產生單位標準差沖擊，則中部地區響應程度更大，這表明中部地區所產生經濟增長效用也更明顯（超過0.02）;第四，西部地區經濟增長對消費金融響應情況。如圖1（4）所示，響應曲線在第三期達到最大值，為0.175，其小于東部和中部地區峰值。隨后，響應曲線出現顯著下行特征，且趨于0?？梢姡谖鞑康貐^，對于消費金融單位標準差沖擊，其經濟增長響應程度相對較低。

（二）方差分解結果

通過方差分解，基于其預測期變化，可以分析特定變量的相對效應。根據分析結果，可就該變量對系統變量沖擊的作用進行討論。在本研究中，為更深入研究消費金融、經濟增長之間如何相互影響，須運用方差分解的方法對不同沖擊之于內生變量的貢獻率分別進行計算。在方差分解中，本文設定三個預測期，結果如表5所示。由表5可知，從總體角度來看，在第10個預測期，lnxd對于lngdp貢獻率為0.03。在第20、30個預測期，lnxd對于lngdp貢獻率增加至0.33，且保持穩定;從東部地區來看，在第10個預測期，lnxd對于lngdp貢獻率為0.164。在第20、30個預測期，lnxd對于lngdp貢獻率分別增加至0.199、0.207;從中部地區來看，在第10個預測期，lnxd對于lngdp貢獻率為0.113。在第20、30個預測期，lnxd對于lngdp貢獻率增加至0.119，且保持穩定;對于西部地區，在第10個預測期，lnxd對于lngdp貢獻率為0.019。在第20、30個預測期，lnxd對于lngdp貢獻率增加至0.021，且保持穩定。

結論

本文運用PVAR模型，基于GMM估計，就消費金融對經濟增長的影響進行研究，最終得出以下結論：第一，從經濟增長總體角度來看，消費金融對經濟增長在短期、長期均起到顯著的促進效用;第二，從區域經濟增長角度來看，我國中東西部地區均會受到消費金融正向影響。其中，中部地區受到的影響最顯著，其次是東部地區，西部地區受到的影響最弱;第三，方差分解結果表明，消費金融對東部地區貢獻率為0.164，其顯著高于中部地區的0.113和西部地區的0.019。

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