家庭住房負債抑制城鎮居民消費升級了嗎？
——基于斷點回歸設計的視角

劉 琦，黎東升

（浙江科技學院經濟與管理學院，杭州 310023）

一、引言

當前，全球經濟發展下行壓力較大，經濟的增長速度不斷下降，國際發展環境日益嚴峻。不僅如此，新冠疫情持續暴發對經濟與社會方方面面均造成了廣泛且深遠的影響。當前我國正面臨著經濟的增長速度不斷下降以及發展動能略顯不足的局面。推動消費的穩定增長、提振居民消費結構的不斷優化進而帶動消費的不斷升級，不僅有助于直接促進我國居民及其家庭的消費水平，而且對于拉動經濟及社會結構的不斷增長及優化具有顯著的正向作用。然而就居民家庭而言，面臨的問題便是負債對家庭消費的限制現象。伴隨著中國城市化的進程及住房價格不斷上漲的現狀，貸款買房已經成為城鎮居民家庭實現住房需求的主要途徑。根據中行2019年《中國城鎮居民家庭資產負債情況調查報告》顯示，受調查家庭中有負債家庭比例為56.5%，而在負債家庭中有76.8%家庭擁有住房負債，住房負債占比可見一斑。對于背負著房貸壓力的家庭來說，他們的家庭消費水平及消費升級與否無疑會受到住房負債的影響。在此背景下，從住房負債視角探究其如何影響我國城鎮居民家庭消費升級具有一定的理論和現實意義。

二、文獻綜述

考慮到住房負債已經成為居民家庭實現住房需求的主要途徑及其在家庭總負債中所占據的重要地位，不少學者紛紛圍繞住房負債視角展開對居民消費影響性的研究。Ogawa 和Wan（2005）基于日本金融泡沫中后期數據研究發現，在控制財富效應后，有形資產的債務資產將在泡沫破裂后對家庭消費產生顯著的負影響。[1]姜正和、張典（2015）研究發現，住房負債對風險厭惡家庭的消費產生負向的阻礙作用，而對風險偏好家庭消費的作用機制相反。[2]張雅淋等（2019）發現通過房奴效應，住房負債對家庭消費產生抑制作用。[3]蔣曉涵（2020）研究發現，整體上住房抵押負債對家庭消費水平的升級具有抑制作用，且具有地區異質性，抑制程度東部最強，其次是中部，而對西部地區家庭的消費升級卻具有正向促進作用。[4]肖威、張舒靜（202）研究發現對于全國及城鎮地區而言，住房負債對所屬地區家庭的消費升級具有負向的阻礙作用，但對農村地區無明顯效果。[5]基于現有文獻，本文創新性地運用RDD 斷點回歸模型，設置無房對照組，通過斷點識別家庭住房負債對城鎮居民家庭消費升級的組間影響。

三、研究設計

（一）數據與變量說明

本文所選數據來自西南財經大學中國家庭金融調查（CHFS）數據，并保留同時參加2015、2017、2019年三輪調查的家庭數據。為減少戶主年齡所帶來的偏誤，剔除戶主年齡指標上下各1%的樣本。此外，剔除相關各項指標異常值樣本，僅保留城鎮家庭樣本，最終得到三期平衡面板數據：有效樣本13 381 個。

本文的被解釋變量分別為家庭總消費、消費結構升級以及消費品質升級。借鑒以往學者研究思路，將居民家庭消費性支出劃分為生存型消費和發展與享受型消費。首先，以各類消費之和衡量家庭總消費并對其進行對數處理（Lntotal_con）。其次，以發展與享受型消費與生存型消費的比值定義消費結構（Con_stru），并將消費結構升級定義為：發展與享受型消費相對于生存型消費比值的上升。除此之外，借鑒孫早、許薛璐[6]以食品支出、衣著支出、住房支出等生存型消費支出的變動客觀反映消費品質升級的思路，即以生存型消費增長率來衡量消費品質升級（Quality）。[7]具體計算公式如下：

本文的核心解釋變量為住房負債規模（Housedebt_scale），以住房負債與家庭總資產的比值來衡量。

除此之外，本文的控制變量選取了戶主年齡（Age）、戶主性別（Gender）、戶主健康狀況（Health）、戶主婚姻狀況（Married）、風險態度（Risk_attitude）以及戶主受教育水平（Edu）[8]等作為個體特征變量。同時，選取了家庭規模變化（△Fam_size）、[9]房產數量（House_num）、是否有住房負債（Housedebt_if）、家庭期初總收入（Lnincome）以及家庭期初總資產（Lnasset）作為家庭特征變量。其中，對家庭期初總收入及總資產作了對數處理。

（二）模型構建

根據《商業銀行房地產貸款風險管理指引》(銀監發〔2004〕57 號)，我國商業銀行在考慮借款人還款能力的基礎上，規定個人住房貸款的月供支出與收入比控制在50%以下（含50%）。因此基于現行政策同時參考曹紅輝、徐晶（2016）一文，[10]個人收入與月供金額比值在2 左右會影響到居民是否能夠通過審核并獲得貸款資格，從而使得居民選擇購房、承擔住房負債的可能性增大。鑒于此，本文選擇居民月工資性收入與月供金的比值proportion（對于無房家庭，參考蔣曉涵[4]的做法，將月工資性收入與月租金的比值作為替代變量）以識別斷點。在proportion斷點處，居民獲貸資格的變化可以看作是概率從0到1 的變化，出于對研究內容及數據特征的考量，本文使用精確斷點回歸設計。將具有住房負債家庭與無房家庭作為實驗組和對照組，以此來重點識別在臨界值附近的上述兩類居民家庭在消費升級上的差異。

根據Imbens and Lemieux 和Lee and Lemieux 等學者提出的斷點回歸計量模型，本文建立斷點回歸（RegressionDiscontinuityDesign，簡稱RDD）模型如下：

其中，Yij為結果變量，即有關居民家庭消費升級的被解釋變量。proportionij為驅動變量，當proportionij≥2，則家庭i 處在實驗組，否則處在對照組。Iij為處理變量，當proportionij≥2 時，Iij=1，表示個體i 通過審批，存在極大的可能受到住房負債的影響；proportionij＜2 時，Iij=0，表示個體i 不太可能通過審批，不受住房負債的影響。系數、表示斷點回歸模型允許斷點兩側函數形式的異質性，?ij為隨機擾動項，controlij為控制變量。

四、實證結果

（一）變量說明及描述性統計

表1 給出了本文所選變量的相關說明及描述性統計。鑒于本文的研究范圍僅聚焦中國城鎮地區，故描述性統計結果只反映與本文研究問題相關的城鎮家庭特征。消費結構均值大于1，表明多數居民家庭將更多的錢花在發展與享受型消費支出上。從核心解釋變量可以看出，部分家庭可能存在過度負債的現象。樣本家庭戶主的健康狀況基本表現為健康水平且有少部分家庭戶主擁有高學歷。從戶主風險態度變量上看，大多數人的風險態度偏向中立或厭惡。家庭規模變化變量反映出離家人數可能大于新增人口數量，因此導致家庭規模變化均呈現負值。

表1 變量說明及描述性統計結果

（二）RDD 估計

1.斷點識別

在實施斷點回歸之前，首先需要觀察由居民月工資性收入與月供金（或者替代變量月租金）的比值proportion 所導致的斷點。proportion 節點上的數據表示與上一節點的數據變動情況（全樣本及斷點左右不同位置處有關消費升級水平的描述性統計如表2 所示）。同時考慮到Con_stru 在衡量過程中同時包含生存型消費和發展與享受型消費的影響，且表現形式為比值不易受到極端值的影響，本文又繪制了住房負債家庭比例以及Con_stru 與proportion 的斷點圖（如圖1 和圖2 所示）。

圖1 住房負債家庭比例與proportion 的RDD 斷點回歸圖

圖2 消費結構與proportion 的RDD 斷點回歸圖

表2 RDD 數據關鍵變量描述性統計

通過RDD 數據關鍵變量描述性統計結果及斷點回歸圖的分析，我們可以清晰地看到伴隨著proportion 的增加，具有住房負債家庭比例逐漸升高。且值得注意的是，在1.9 附近存在一個較為明顯的可能的斷點，其附近的住房負債家庭比例出現突增，但在2.0 附近并沒有表現出明顯的具有斷點特征的差異（因篇幅限制未展示），這與我們前文假定不符。不僅如此，我們也注意到Con_stru 也在1.9 附近出現驟降，且Quality 出現突增。據此，我們認為居民通過審核并獲得住房貸款的臨界值稍微提前。究其原因，可能是在實際支付住房月供的過程中，一定比例的人群會獲得來自親友的轉移性收入或其他途徑收入，從而導致住房負債的窗口提前。因此本文接下來將調整proportion 的值為1.9 以此來識別變量，并將所構建模型（2）中的臨界值2 調整為1.9。接下來，本文將著眼斷點附近的樣本家庭，以更好地分析有無住房負債對居民家庭消費升級的影響，對具有住房負債家庭和無房家庭的消費升級情況進行進一步的差異性分析。

2.RDD 回歸結果及穩健性檢驗

接下來繼續選取變量Con_stru 作為被解釋變量以衡量在斷點附近處居民家庭消費升級情況。為更好地進行操作，將proportion 進行去中心化處理，即用proportion 減去1.9 得到proportion1，將斷點位置移至0 處以更好進行進一步的分析（對斷點附近樣本數據的非參數估計結果及穩健型檢驗如表3所示）。

表3 平滑性檢驗

表3 第（1）列是RDD 基本估計結果，表明在整個窗口內，月工資性收入與月供金之比每增加一個單位，居民家庭發展與享受型消費和生存型消費的比值便隨之下降0.946 個單位且在10%水平上顯著。這意味著與臨界值右邊的有住房負債家庭相比，對臨界值左邊的無房家庭來說，家庭在發展與享受型消費上的支出降低或在生存型消費上的支出增加等，即對于具有住房負債的家庭消費具有一定程度的消費升級抑制現象。第（2）、（3）和（4）列是不同帶寬選擇下的局部線性回歸結果，從第（4）列可以看出局部沃爾德估計值的系數在最優帶寬和0.5 倍最優帶寬處的處理效應均顯著且結果較為理想。第（5）列為加入協變量后進行的斷點回歸，結果仍然顯著。總體而言，在斷點處有住房負債家庭的Con_stru 降低0.9 左右，表明相對無住房負債家庭來說，有住房負債家庭在家庭消費中存在的消費升級抑制作用更強這一結果較為穩健。

3.有效性檢驗

RDD 估計的有效性基于兩方面的假設：一是驅動變量不受人為操控，即在斷點處的分布是連續的；二是假定協變量在斷點處的分布無明顯差異，即需滿足平滑性檢驗。

首先進行McCrary Test- 檢驗，以檢驗驅動變量的連續性，通過繪制如圖3 所示的條件密度函數圖，可以看出斷點兩側密度函數估計值的置信區間有很大部分重疊，故斷點兩側的密度函數不存在顯著差異，證實了用標準化proportion（即proportion1）作為驅動變量的有效性。

其次通過對RDD 回歸中所選協變量進行斷點回歸，結果均不顯著，如表3 所示，表明協變量均在斷點處連續，平滑性得以驗證。

五、主要結論及建議

本文利用中國家庭金融調查（CHFS） 數據（2015-2019年），采用RDD 斷點回歸的方法對中國城鎮居民家庭的消費升級情況進行估計研究。本文的實證研究結論歸納為如下幾點：第一，實證研究結果表明居民月工資性收入與月供金的比值在1.9附近，存在住房負債家庭比例與消費結構的斷點，表明居民可能獲得住房貸款的窗口提前。第二，RDD 斷點回歸模型通過將無房家庭作為對照組，在臨界值處對有無住房負債家庭進行組間差異性的識別，表明斷點右側的有住房負債家庭存在一定的消費升級抑制現象，且結果均通過穩健性和有效性的檢驗。

基于所得結論，本文提出如下建議：

首先，防范風險，管控房價。理論與實踐均表明，無論對于全社會還是居民家庭而言，住房負債規模的增加對我國城鎮居民家庭消費升級具有較為明顯的抑制作用。而在當前現實情況下，居民家庭的消費升級對于拉動經濟與產業結構的良性調整均具有顯著的正向作用。因此需要防范未來不斷擴大的住房負債規模對消費升級所產生的潛在的更大的抑制風險，相關部門應重視到這一阻礙因子，因地制宜地采取不同的管控房價政策及措施。盡可能地緩解已有住房家庭因住房負債帶來的負面影響，同時降低有住房需求家庭對于因住房負債而導致的消費升級抑制的顧慮。

其次，緩解約束，促進消費。考慮到住房負債對居民家庭消費升級的負向影響，建議其他類型的負債渠道可以適度放寬限制并完善保障機制，使得可能因住房負債而短期受到流動性約束的居民家庭可以借此提升消費水平。在此基礎上，結合補助津貼、消費券等利民措施，適度滿足此部分家庭高層次需求的消費以最終實現對消費升級的促進作用。

最后，加強監管，穩定發展。考慮到現實生活中消費刺激因子相對較多，而債務警示及風險提醒相對較少。建議在刺激居民家庭消費的同時也能加強對于過度負債群體或潛在過度負債群體的動態監管，通過運用大數據監管等技術進行過度負債預警等監管措施，預防負債規模的過度增加，維護經濟的穩定發展。提升其收入水平進而提高居民家庭的資產財富水平，是從根本上促進中國城鎮居民家庭的消費升級的關鍵所在。因此，應繼續不斷完善收入分配制度及相關政策，讓無房家庭擁有住房具有更大的可能性，讓有房家庭在負擔住房負債的基礎上有更多的可支配資金，以此不斷促進居民家庭消費水平的提升與消費升級，進而推動我國經濟的不斷增長。