杭 斌，閆娜娜

(山西財經(jīng)大學(xué) a.統(tǒng)計學(xué)院；b.財政與公共經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山西 太原 030006)

一、引言

由《中國家庭追蹤調(diào)查》(China Family Panel Studies，以下簡稱為CFPS)數(shù)據(jù)可知，近年來中國家庭總資產(chǎn)增長迅速。2010年年初，中國家庭戶均總資產(chǎn)為25.70萬元，其中城鎮(zhèn)家庭的戶均總資產(chǎn)為40.13萬元，截至2018年年初，這兩個指標(biāo)值已分別達(dá)到了97.92萬元和137.03萬元。按照生命周期理論，決定家庭消費的是其一生的財富。家庭總資產(chǎn)大幅度增加不僅意味著持久的收入提高，同時也增強(qiáng)了家庭防范和抵御流動性約束及收入風(fēng)險的能力，理應(yīng)對家庭消費有顯著的財富效應(yīng)。家庭總資產(chǎn)可以大致分為以住房資產(chǎn)為代表的非金融資產(chǎn)(除房產(chǎn)外，還包括生產(chǎn)經(jīng)營資產(chǎn)、耐用消費品等)和金融資產(chǎn)。與發(fā)達(dá)國家不同，中國家庭金融資產(chǎn)中占比最高的是銀行存款(目前約為85%)，而不是股票。

住房資產(chǎn)與金融資產(chǎn)關(guān)系密切。家庭在購房前通常會增加儲蓄，購房行為發(fā)生時部分金融資產(chǎn)就會轉(zhuǎn)化為非金融資產(chǎn)；反過來，家庭可以通過住房出讓、出租、抵押獲得收益或者進(jìn)行銀行貸款。理論上，住房財富與金融資產(chǎn)對家庭行為產(chǎn)生的影響類似，由于制度的不斷創(chuàng)新(如住房反向抵押，住房二次抵押貸款等等)極大地提高了住房的流動性，使得從住房權(quán)益中提取現(xiàn)金變得非常簡單，就像出售股票一樣[1]。

然而，許多研究表明，住房資產(chǎn)和金融資產(chǎn)有各自的特點，其財富效應(yīng)也因此存在一定差異：首先，住房既是投資品又是生活必需品。因此，如果家庭的購房目的是自己居住，則因房價上漲帶來的住房增值對消費沒有實質(zhì)影響。此外，許多老年人有遺贈動機(jī)，在房價高企的今天，老年房主可能更愿意把住房而不是金融資產(chǎn)留給缺乏購房能力的子女。其次，現(xiàn)實中人們往往將不同種類的財富分為不同的“心理賬戶”，這些賬戶是不能相互替代的。例如，人們會將一些流動性強(qiáng)的資產(chǎn)用來滿足日常支出，將住房資產(chǎn)作為長期儲蓄。再者，住房具有看得見且價值高等特點，因而屬于可以彰顯家庭社會地位的財富，而儲蓄存款、股票等資產(chǎn)則是不可觀測的。從這個意義上講，人們理應(yīng)更加注重住房條件的改善。家庭住房資產(chǎn)和金融資產(chǎn)各自的邊際消費效應(yīng)有多大？正確回答這個問題對于制定相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)政策、促使居民消費穩(wěn)定增長有積極意義。

一個值得關(guān)注的現(xiàn)象是，近年來隨著中國房價持續(xù)快速上漲和住房抵押貸款業(yè)務(wù)迅速發(fā)展，越來越多的家庭在購房時采用了“首付+貸款”的支付方式。與此同時，家庭還貸壓力也在不斷加重。CFPS數(shù)據(jù)顯示，2010年年初城鎮(zhèn)家庭中有房貸債務(wù)的戶數(shù)占比約為7.36%，這些家庭需要償還的房貸余額平均為8.48萬元，到2018年年初這兩個指標(biāo)已分別上升為15.97%和32.68萬元。與此同時，城鎮(zhèn)家庭住房資產(chǎn)在家庭總資產(chǎn)中的占比也從77 %上升為84%，顯然家庭住房資產(chǎn)占比的提升與房貸債務(wù)增加有關(guān)。住房信貸的杠桿作用不僅導(dǎo)致了家庭住房資產(chǎn)的迅速增加，還直接影響著家庭消費。一方面，個人住房按揭貸款有助于緩解流動性約束，避免消費大幅下降。但另一方面，房貸杠桿水平(即待償還的房貸余額與家庭總資產(chǎn)或家庭住房資產(chǎn)之比)越高，家庭可以自由支配的現(xiàn)金流就越少，從而可能會抑制消費?？傊》抠J款既影響家庭消費又與家庭住房資產(chǎn)相關(guān)，如果遺漏了這個重要解釋變量，模型的估計結(jié)果將是有偏且非一致的。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)家庭住房財富與消費

國內(nèi)外關(guān)于家庭資產(chǎn)與消費關(guān)系的研究大多基于生命周期假說(以下簡稱LCH)。該理論認(rèn)為，消費者在安排當(dāng)前消費時，是從一生效用最大化出發(fā)，也就是要將預(yù)期的一生總財富在生命周期的各個階段做出最優(yōu)分配。隨后，霍爾將理性預(yù)期學(xué)說引入了LCH，提出了理性預(yù)期生命周期假說(以下簡稱RELCH)。為了驗證LCH和RELCH，一些學(xué)者考察了家庭財富與消費的關(guān)系。早期的研究集中于分析家庭住房財富對消費的影響，大多數(shù)采用宏觀時間序列數(shù)據(jù)的估計結(jié)果都顯示二者為顯著的正相關(guān)關(guān)系[2]。然而，用微觀面板數(shù)據(jù)得到的結(jié)論顯示住房財富對消費的影響不顯著[3]，且由于老年人面臨更大的健康及財政風(fēng)險，對大多數(shù)退休老年人而言，住房財富是應(yīng)對突發(fā)事件的緩沖儲備，因此住房財富僅影響年輕人的儲蓄，很少被老年人用來資助消費[4]。也有學(xué)者進(jìn)一步分析了住房財富發(fā)揮作用的條件，認(rèn)為必須同時滿足以下四個條件住房財富才能夠充分發(fā)揮作用：不存在流動性約束；住房財富與其它財富可以直接替換；家庭能夠花費其住房資本收益，即不存在變現(xiàn)困難；房主沒有遺贈動機(jī)[5]。

(二)住房資產(chǎn)與金融資產(chǎn)對消費的影響

近年來的研究已不再局限于住房資產(chǎn)的財富效應(yīng)，而是越來越注重不同種類的資產(chǎn)對消費的影響。發(fā)達(dá)國家的家庭資產(chǎn)組合中，股票資產(chǎn)在金融資產(chǎn)中處于支配地位，非金融資產(chǎn)主要由住房資產(chǎn)構(gòu)成。因此，國外很多關(guān)于家庭資產(chǎn)結(jié)構(gòu)與消費關(guān)系的文獻(xiàn)都比較了住房財富和股票財富的邊際消費傾向。但迄今為止，仍沒有一致的結(jié)論。一些學(xué)者利用1982—1999年美國各州的季度數(shù)據(jù)和1975—1996年14個發(fā)達(dá)國家的年度數(shù)據(jù)，研究了住房財富、金融財富和消費支出之間的聯(lián)系。兩組數(shù)據(jù)的研究結(jié)果都表明，房地產(chǎn)市場財富變化對消費有重要影響，而股票市場財富效應(yīng)的證據(jù)很弱，即住房財富對消費的影響要大于金融資產(chǎn)，消費對住房財富的變化更加敏感[6]。這就是說，在影響發(fā)達(dá)國家消費方面，住房市場似乎比股票市場更重要。然而，有學(xué)者對不同國家的研究表明，在澳大利亞、加拿大、法國、德國、意大利、日本、瑞典等國家消費對金融資產(chǎn)的變化更加敏感[7]。

(三)家庭資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、信貸市場與消費

一些研究發(fā)現(xiàn)，不同國家資本市場的發(fā)達(dá)程度不同，家庭面臨的信貸約束程度不同，住房資產(chǎn)和金融資產(chǎn)對消費的影響會因此而存在差異。Catte 等對10個經(jīng)合組織(OECD)國家所做的研究表明，在信貸市場高效成熟的國家(比如澳大利亞、加拿大、荷蘭、英國和美國)，家庭很容易通過抵押房屋獲得資金，也許正因為如此，這些國家住房財富的邊際消費傾向整體上高于金融資產(chǎn)的邊際消費傾向[8]。Slacalek的研究也表明，相對于其它發(fā)達(dá)國家，美國和英國住房資產(chǎn)對消費的影響要更大一些。特別是在1988年以后，各種金融創(chuàng)新提高了住房資產(chǎn)的流動性，使得住房資產(chǎn)對消費的影響增強(qiáng)[7]。Tunc和Yavas利用美國1987—2013年的數(shù)據(jù)分析了儲蓄率的決定因素，并側(cè)重考慮了住房按揭貸款的影響。研究發(fā)現(xiàn)，住房按揭貸款與儲蓄率之間為顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。按揭貸款每增加10個百分點個人儲蓄率平均下降9.1個百分點。此外，模型中加入按揭貸款這個解釋變量后，顯著改變了其它解釋變量對儲蓄率的影響。這就意味著，住房按揭貸款是儲蓄率的一個重要解釋變量，遺漏該變量將導(dǎo)致計量經(jīng)濟(jì)模型的有偏、非一致估計[9]。

國內(nèi)學(xué)者關(guān)于家庭資產(chǎn)與消費關(guān)系的研究起步較晚，但近年來相關(guān)文獻(xiàn)增加迅速，且結(jié)論也不盡相同。一些學(xué)者關(guān)注家庭的不同資產(chǎn)對消費產(chǎn)生的影響，實證研究表明中國住房資產(chǎn)對消費的影響大于金融資產(chǎn)。例如，張大永和曹紅采用2011年中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)，系統(tǒng)地研究了各類家庭資產(chǎn)對消費的影響，結(jié)果表明住房資產(chǎn)對消費的影響最大[10]。也有學(xué)者認(rèn)為金融資產(chǎn)對消費的影響相對較大。例如，劉也等使用CHFS數(shù)據(jù)得出的結(jié)論是，金融資產(chǎn)對消費的影響明顯大于住房資產(chǎn)對消費的影響[11]；李濤和陳斌開嚴(yán)格區(qū)分了“資產(chǎn)效應(yīng)”和“財富效應(yīng)”，他們利用2009年中國城鎮(zhèn)家庭調(diào)查數(shù)據(jù)所做的研究表明，住房資產(chǎn)不存在“財富效應(yīng)”[12]。

以上文獻(xiàn)的共同點是：第一，國內(nèi)學(xué)者的研究均未考慮住房信貸市場對家庭資產(chǎn)與消費關(guān)系的影響。第二，都沒有估計購房意愿對消費的影響。第三，低收入家庭更有可能受到流動性約束和預(yù)防性儲蓄動機(jī)影響，因此與高收入家庭相比，低收入家庭的消費可能對金融資產(chǎn)更為敏感，但絕大多數(shù)文獻(xiàn)忽略了這個問題。

三、數(shù)據(jù)處理與研究設(shè)計

(一)數(shù)據(jù)處理

本文采用了CFPS2010年、2012年、2014年、2016年和2018年的調(diào)查數(shù)據(jù)。已有很多文獻(xiàn)詳細(xì)介紹了該數(shù)據(jù)庫的特點，為了避免重復(fù)，本文不再贅述。在實證分析時，我們對CFPS數(shù)據(jù)做了如下調(diào)整。

1.按照構(gòu)建平衡面板的設(shè)想，本文首先排除了中途退出調(diào)查的家庭。城鄉(xiāng)總樣本每年包含的家庭為9 656戶，但因為受到城鎮(zhèn)化影響，城鄉(xiāng)樣本中每年都有部分農(nóng)村家庭轉(zhuǎn)變?yōu)槌擎?zhèn)家庭，故城鎮(zhèn)樣本有不斷擴(kuò)大的趨勢。

2.家庭純收入、家庭總消費以及非耐用消費品支出等都存在一些異常低或異常高的值，為此本文在1%的分位數(shù)上對這些變量做了雙邊縮尾處理。

3.在實證分析時，考慮到非耐用消費品中個別小類缺乏相應(yīng)的價格指數(shù)，并且樣本期消費價格波動不大，居民消費價格年均增長率為2.61%。此外，我們也曾考慮使用消費價格總指數(shù)對家庭純收入、消費、家庭住房價值、家庭金融資產(chǎn)以及房貸余額等價值變量進(jìn)行平減處理，其結(jié)果與未處理時并無太大差異。因此，我們沒有對價值類變量進(jìn)行價格平減處理。

4.CFPS中的食品支出年度數(shù)據(jù)是由月度食品支出乘以12得到的，如果家庭在該月舉辦過大規(guī)模宴請，當(dāng)年食品支出就會被嚴(yán)重夸大。另一方面，少數(shù)家庭的收入過低，不足以維持正常食品消費。這兩個因素導(dǎo)致CFPS中每年都有幾百戶城鎮(zhèn)家庭的食品支出大于其純收入，從而在一定程度上拉高了整個樣本的消費率。為此，我們在實證分析時剔除了這些家庭。

5.CFPS中沒有“戶主”這一指標(biāo)。為此，本文依據(jù)問卷中“誰是家庭主事者”確定了戶主。

(二)研究設(shè)計和變量說明

我們認(rèn)為，中國家庭歷來有瞻前顧后、未雨綢繆的傳統(tǒng)，追求的是長期消費效用最大化，這一點與理性預(yù)期生命周期假說是一致的。但理性預(yù)期生命周期假說認(rèn)為：如果消費者具有前瞻性，則前期消費就是本期持久收入的最佳預(yù)期，且意料之中的收入變化對消費沒有影響，因為這些信息已在本期消費中得到了充分體現(xiàn)。按照理性預(yù)期持久收入假說，本期消費僅與前期消費有關(guān)，其它任何變量(包括同期收入)對消費都沒有解釋或預(yù)測能力。然而，大量實證研究表明消費對同期收入的變動高度敏感[13-14]。根本原因在于，要把一生的財富均勻地分配到生命周期的各個階段，借貸和儲蓄是必不可少的，而現(xiàn)實中資本市場是不完善的，并且收入具有不確定性。近年來，中國消費信貸市場得到了較快的發(fā)展，特別是互聯(lián)網(wǎng)金融借貸，它們在彌補(bǔ)傳統(tǒng)金融服務(wù)不足、便利居民借貸等方面發(fā)揮了積極的作用。但是，低收入群體仍然很難按正常利率獲得借款。一方面正規(guī)金融機(jī)構(gòu)存在嚴(yán)格的風(fēng)險審核流程且對抵押物的要求較高，還款風(fēng)險較大和缺乏抵押物使得低收入家庭很難從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)借到錢[15]；另一方面，互聯(lián)網(wǎng)借貸雖然可以在零抵押、零擔(dān)保的純信用認(rèn)證模式下進(jìn)行，但低收入群體往往面臨借貸利率較高的問題[16]。此外，許多家庭面臨未來不確定性時，會“自愿”接受流動性約束。與發(fā)達(dá)國家相比中國的社會保障水平仍有一定的差距，消費者需要考慮養(yǎng)老、醫(yī)療、子女教育等方面的問題，當(dāng)未來收支有很大的不確定性時，個體寧愿降低當(dāng)期消費，也不愿意借錢，從而產(chǎn)生內(nèi)生性流動性約束。

基于以上分析，本文在設(shè)定模型時著重考慮了以下四個方面。

第一，家庭資產(chǎn)對消費的影響與金融市場的發(fā)育程度有關(guān)。住房信貸的發(fā)展會降低居民的購房儲蓄，并最終通過增加住房財富對消費產(chǎn)生促進(jìn)效應(yīng)。此外，住房金融創(chuàng)新有助于提高住房資產(chǎn)的流動性，從而增強(qiáng)住房資產(chǎn)的財富效應(yīng)。近10多年來，中國個人住房貸款的迅速增長對于緩解居民購房壓力、平滑消費起到了重要作用。但住房金融市場發(fā)展仍然滯后于發(fā)達(dá)國家，例如，“住房反向抵押”“二次抵押貸款”等金融工具的應(yīng)用，在國內(nèi)尚處于探索階段，家庭住房資產(chǎn) “變現(xiàn)難”的問題尚未得到解決。

第二，盡管“首付+貸款”的支付方式大大減輕了家庭在購房準(zhǔn)備階段的儲蓄壓力，但理性消費者為了避免還貸階段消費大幅度下降仍然會盡力增加金融資產(chǎn)的積累。因此，要正確解釋家庭金融資產(chǎn)對消費的影響，建模時應(yīng)該考慮“家庭購房意愿”這個重要因素。

第三，為了檢驗我們的判斷是否正確，在下面的實證分析中，我們將分別估計包含房貸規(guī)模和購房意愿的模型以及不包含這些因素的模型，并對它們進(jìn)行比較。

第四，理性預(yù)期生命周期假說成立的前提之一是家庭可以支配未來收入。但現(xiàn)實中，中國的金融市場還不夠成熟，家庭固定資產(chǎn)的流動性較弱，養(yǎng)老、醫(yī)療、失業(yè)等社會保障水平較低。在這種情形下，低收入家庭由于預(yù)防性儲蓄不足，其消費會受到流動性約束或收入波動的影響。CFPS數(shù)據(jù)也顯示，低收入家庭的住房資產(chǎn)和家庭金融資產(chǎn)整體上明顯低于高收入家庭，也即低收入戶防范和抵御風(fēng)險的能力弱于其它家庭。為了識別流動性約束和收入風(fēng)險產(chǎn)生的影響，本文以家庭長期收入的中位數(shù)為分組標(biāo)志，將家庭分為兩組，并在此基礎(chǔ)上分別估計了家庭住房資產(chǎn)、家庭金融資產(chǎn)、家庭購房意愿以及住房信貸對兩組家庭消費的影響。

根據(jù)以上分析，我們把模型設(shè)定為：

lnyit=β0+β1lnhassetit+β2lnfassetit+

β3lnincomeit+α1lnhdebtit+α2fq4y_fit+

γeit+λi+uit

(1)

其中，變量下標(biāo)i和t分別代表家庭和年份，λi代表個體效應(yīng)，即變量的值是因個體及時間不同而改變的。如果模型中的解釋變量與λi相關(guān)，則該模型為固定效應(yīng)模型。隨機(jī)效應(yīng)模型假設(shè)個體效應(yīng)λi與所有解釋變量都不相關(guān)。這里需要說明的是，CFPS數(shù)據(jù)中大多數(shù)變量的實際發(fā)生年份與調(diào)查年份不一致，例如，第t+1年的調(diào)查數(shù)據(jù)對應(yīng)的是第t年的家庭消費。式(1)中t代表數(shù)據(jù)實際發(fā)生的年份，而不是調(diào)查年份。例如，t=2017，我們反映的是2018年的調(diào)查數(shù)據(jù)。

(三)變量說明

1.因變量

本文的因變量yit是家庭非耐用消費品及服務(wù)支出。非耐用消費品及服務(wù)支出=家庭消費總支出-耐用消費品支出。按照國際上通行的標(biāo)準(zhǔn)，“耐用消費品支出”屬于家庭資產(chǎn)，故本文將其從消費總支出中扣除。

2.解釋變量

家庭年初總房產(chǎn)市值hassetit。該變量來自CFPS中的問項“您家現(xiàn)有住房的市場總價是多少？”。特別需要注意的是，CFPS中流量數(shù)據(jù)和存量數(shù)據(jù)發(fā)生的時間是不一致的，前者描述了“上一年”或“過去12個月”的情況。例如，有關(guān)家庭收入前兩輪調(diào)查的問卷是：“您家去年的總收入是多少？”。而后者，例如家庭住房價值是存量，反映的是家庭在接受采訪時的住房資產(chǎn)市值。顯然，當(dāng)前的家庭住房資產(chǎn)不能用來解釋去年的消費?？紤]到住房價值與房價變動密切，我們用采訪時記錄的家庭住房價值除以家庭所在地區(qū)上一年的房價指數(shù)，以此代表上一年年初的家庭住房價值。

家庭年初總金融資產(chǎn)fassetit。該變量由現(xiàn)金、銀行存款、股票、基金、債券、金融衍生品、保險等合計而成，其中占比最大的是銀行存款。與家庭住房價值類似，fassetit反映了家庭在接受采訪時的金融資產(chǎn)。我們知道，在實際利率接近于0的情形下，家庭本年年初的金融資產(chǎn)加上當(dāng)年收入，減去當(dāng)年支出就大致等于下一年年初的家庭金融資產(chǎn)。由此我們可以依據(jù)家庭接受采訪時的金融資產(chǎn)和上一年的家庭收入、家庭支出，倒推出上一年年初的家庭金融資產(chǎn)。

家庭純收入incomeit。家庭純收入和家庭總收入的差別主要在于：家庭純收入扣除了經(jīng)營性收入的生產(chǎn)成本，只計算純收入或凈收入，而家庭總收入沒有扣除成本。從2012年起，CFPS就只公布家庭純收入。

各省(直轄市)家庭平均房貸債務(wù)余額hdebtit。家庭房貸債務(wù)余額是指家庭的待償房貸本息總額，我們計算了各省(直轄市)家庭平均房貸債務(wù)余額，用以描述各地區(qū)住房信貸市場的規(guī)模和發(fā)展水平。

家庭購房意愿fq4y_fit。CFPS包含了“住房購買(建造)年份”這一問項。由此可以得知，受訪家庭的住房是哪一年購買或建造的(最早的是1910年)，這就為我們比較家庭在購房前后的消費行為提供了很大便利。本文定義在第t+1年(t代表數(shù)據(jù)實際發(fā)生的年份，取值2009、2011、2013、2015、2017)及以后年份有購房行為的家庭為有明確購房意愿的家庭，并且定義了虛擬變量Tit。對于在第t+1年和以后年份買房的家庭，有Tit=1，否則Tit=0。例如，當(dāng)t=2009時，如果家庭在2010年及以后的年份購買了住房，則消費函數(shù)反映的是家庭在購房前的消費行為。同理，Ti2011=1代表計劃在2012年及以后年份購房的家庭。

eit為其它控制變量。主要有：家庭規(guī)模、戶主年齡、戶主文化程度、戶主性別、戶主婚姻狀況等等。其中，不隨時間變化而變化的變量，例如戶主性別等，已經(jīng)體現(xiàn)在個體固定效應(yīng)中。因此，在實證分析時，控制變量中沒有考慮這類變量，只保留了“家庭規(guī)模”。

四、實證分析

(一)模型估計結(jié)果

根據(jù)本文的研究設(shè)計，利用2010—2018年的家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，我們估計了模型(1)。由于農(nóng)村不存在房地產(chǎn)市場，且農(nóng)村住房仍以自建為主，故本文的研究對象僅限于城鎮(zhèn)家庭。由CFPS可知，截至到2018年年初中國城鎮(zhèn)家庭戶均住房為1.11套，但住房分布很不均勻，有些家庭有多套住房，同時14.94%的家庭沒有自己的住房。鑒于有房戶和無房戶的消費行為可能存在很大差異，且我們的主要目的是考察家庭住房資產(chǎn)和金融資產(chǎn)對消費的影響，本文只考慮了有住房的城鎮(zhèn)家庭。

Hausman檢驗的一個重要功能是檢驗個體效應(yīng)λi是否與解釋變量相關(guān)，即檢驗固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型的適用性。Hausman檢驗的原假設(shè)為“H0∶corr(λi，Xi)=0”(其中Xi是解釋變量)，即個體效應(yīng)與解釋變量不相關(guān)，隨機(jī)效應(yīng)模型為正確模型。無論原假設(shè)是否成立，固定效應(yīng)模型的最小二乘估計量都是一致估計。如果原假設(shè)成立，應(yīng)采用隨機(jī)效應(yīng)模型。如果原假設(shè)不成立，表明λi與解釋變量相關(guān)，應(yīng)使用固定效應(yīng)模型。Hausman檢驗結(jié)果顯示，χ2(7)等于95.74，p值為0.000 0，強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)，由此我們認(rèn)為應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型，而非隨機(jī)效應(yīng)模型。

根據(jù)Hausman檢驗的結(jié)果，個體效應(yīng)與解釋變量之間存在相關(guān)性，即存在內(nèi)生性問題，因此，我們使用固定效應(yīng)模型，也能夠在一定程度上減輕內(nèi)生性問題。

由表1第1欄可知，所有解釋變量的影響均在1%的顯著性水平下顯著。其中，非耐用消費品消費關(guān)于家庭住房資產(chǎn)和金融資產(chǎn)的彈性分別為0.050和0.172，即家庭住房資產(chǎn)對消費的財富效應(yīng)明顯小于家庭金融資產(chǎn)對消費的影響?？赡艿脑蛑饕校阂皇谴蠖鄶?shù)城鎮(zhèn)家庭只擁有一套住房(CFPS顯示，截至2018年年初，城鎮(zhèn)有一套住房的戶數(shù)在有住房家庭中的占比為81%)，也即大多數(shù)家庭可能把住房視為消費品而不是投資品；二是中國的住房金融市場還不夠發(fā)達(dá)，住房資產(chǎn)變現(xiàn)難的問題尚未得到解決；三是中國老年人普遍存在住房遺贈動機(jī)。這些因素都對住房資產(chǎn)的財富效應(yīng)有抑制作用。

“各地區(qū)戶均房貸余額”反映了各省(直轄市)住房信貸市場的規(guī)模和發(fā)展水平，其系數(shù)代表住房信貸對消費的“凈”影響。估計結(jié)果顯示，住房信貸規(guī)模與家庭消費為正相關(guān)關(guān)系。對此，我們的解釋是：住房信貸有助于家庭降低購房儲蓄目標(biāo)，縮短家庭為購房而儲蓄的時間，從而起到了平滑消費的作用。另一方面，還貸支出又可能會擠出家庭消費。但是如果消費者是理性的，就會盡力做到未雨綢繆，其還貸期的生活水平因而不會大幅度降低。估計結(jié)果也顯示，如果家庭計劃在未來若干年內(nèi)買房，其消費會顯著下降。也就是說，在理性預(yù)期生命周期框架下，家庭儲蓄目標(biāo)不僅僅是攢夠首付款，還須為意料不到的風(fēng)險做準(zhǔn)備。

表1 模型(1)的估計結(jié)果因變量：Ln(非耐用品消費)

注：1.***、**、*分別表示在1%、5%、10%顯著性水平下顯著。下同。2.估計值下面括號內(nèi)為t值，計算t統(tǒng)計值時采用了穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。3.“各地區(qū)”是指省(直轄市)。4.表中第1欄代表模型(1)的估計結(jié)果；第2欄表示排除了解釋變量“各地區(qū)戶均房貸余額”后的估計結(jié)果；第3欄是同時遺漏了“各地區(qū)戶均房貸余額”和“家庭購房意愿”兩個解釋變量后的估計結(jié)果。

由表1第2欄可知，“各地區(qū)戶均房貸余額”這一解釋變量的遺漏，顯著改變了其它解釋變量對消費的影響?！凹彝ツ瓿蹩偡慨a(chǎn)市值”和“家庭年初總金融資產(chǎn)”的回歸系數(shù)分別由原先(表1第1欄)的0.050和0.172增大為0.067和0.199。這是因為，按照定義，家庭住房總資產(chǎn)等于家庭住房凈資產(chǎn)加上房貸。盡管“各地區(qū)戶均房貸余額”這個重要解釋變量被遺漏了，但由于它和家庭住房總資產(chǎn)相關(guān)，“家庭年初總房產(chǎn)市值”會在一定程度上充當(dāng)它的代理變量，即“家庭年初總房產(chǎn)市值”的回歸系數(shù)中包含有住房貸款對消費的影響，從而嚴(yán)重高估了家庭資產(chǎn)的財富效應(yīng)。此外，“家庭純收入”和“家庭購房意愿”的系數(shù)也發(fā)生了明顯變化。再由表1第3欄得知，同時去掉“家庭購房意愿”和“各地區(qū)戶均房貸余額”后，剩余解釋變量“家庭年初總房產(chǎn)市值”“家庭年初總金融資產(chǎn)”以及“家庭純收入”的回歸系數(shù)進(jìn)一步增大，說明“家庭購房意愿”也是一個與模型(1)中其它解釋變量相關(guān)的重要因素。就我們所知，國內(nèi)關(guān)于家庭資產(chǎn)結(jié)構(gòu)對消費影響的研究尚不多見，并且都沒有考慮到金融市場和購房意愿，其估計結(jié)果很有可能會受到內(nèi)生性的影響(如張大永和曹紅[10]、劉也等[11])。

(二)穩(wěn)健性檢驗

為了檢驗估計結(jié)果的穩(wěn)健性，我們從3個方面對樣本作了調(diào)整，并重新估計了模型。第一，估計模型時僅考慮1997年之后購房的家庭。這是因為，1998年中國城鎮(zhèn)住房制度的全面改革，為房地產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展和個人住房貸款業(yè)務(wù)迅速拓展奠定了制度基礎(chǔ)。也即1998年前后兩個時期的經(jīng)濟(jì)環(huán)境存在很大差異，而樣本中許多家庭的住房是1998年之前購買或建造的。第二，進(jìn)一步排除了2009年以前購房的家庭。原因是，截至2009年，較早購房的家庭可能已經(jīng)還清住房貸款，且2009年以來，房價上漲幅度明顯加大。第三，從橫截面樣本中去掉北京和上海的受訪戶。CFPS中包含有許多普通縣市，同時又包含了北京、上海等直轄市。這些一線城市具有高收入、高房價、高城市化的特點，其住房需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于普通縣市。為了檢驗?zāi)Ｐ偷倪m用性，我們從樣本中排除了北京、上海的數(shù)據(jù)(這兩個城市在5期采訪中受訪家庭最多，分別為87和609個)重新估計了模型(見表2第3欄)。

對比表2和表1第1欄可知：

排除了1997年以前購房的家庭后，樣本觀測值由原先的8 054個減少至現(xiàn)在的5 387個，但表2與表1的結(jié)論仍然是一致的。系數(shù)估計值僅發(fā)生了微弱變化，顯著性水平?jīng)]有任何改變。進(jìn)一步排除了2009年以前購房的家庭后，樣本觀測值縮減為2 042個，“家庭年初總房產(chǎn)市值”和“家庭年初金融資產(chǎn)”的系數(shù)都變大了。盡管如此，家庭住房資產(chǎn)的財富效應(yīng)仍小于家庭金融資產(chǎn)對消費的影響(分別為0.076和0.195)。變化相對較大的還有“各地區(qū)戶均房貸余額”和“家庭購房意愿”的回歸系數(shù)(由原先的0.134和-0.097改變?yōu)?.104和-0.123)，這一現(xiàn)象可能與樣本大幅度縮減有關(guān)。

表2第3欄顯示，排除北京、上海后，大多數(shù)變量的系數(shù)幾乎沒有變化?？傊M管采用的樣本存在較大差異，但表2中三組估計結(jié)果的結(jié)論是一致的，且其它解釋變量的回歸系數(shù)變化不是很大，回歸系數(shù)的符號和統(tǒng)計顯著性也未發(fā)生任何改變。由此我們認(rèn)為，模型的估計結(jié)果是穩(wěn)健的。

表2 穩(wěn)健性檢驗

注：表2中“(1)”為1997年后購房的家庭樣本回歸的結(jié)果；“(2)”為2008年后購房的家庭樣本回歸的結(jié)果；“(3)”為去掉北京市和上海市后的家庭樣本回歸的結(jié)果。

(三)流動性約束和收入風(fēng)險的識別

按照理性預(yù)期生命周期假說，收入或資產(chǎn)的暫時變化對消費沒有影響。但如果存在流動性約束和收入風(fēng)險，消費對同期收入或資產(chǎn)就是高敏感度的[14]。最自然的解釋是，由于資本市場不夠完善，低收入家庭很難按照正常利率獲得所需貸款，其消費因此會受到現(xiàn)期收入約束。另一個重要解釋是，如果預(yù)期未來收入有很大的不確定性，消費者就會有較強(qiáng)的預(yù)防性儲蓄動機(jī)。而收入的增減與預(yù)防性儲蓄動機(jī)的強(qiáng)弱呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，收入大幅度增加，消費者的預(yù)防性動機(jī)就會減弱，從而會增加消費；反之，如果收入明顯下降，消費者的預(yù)防性動機(jī)會增強(qiáng)，其消費會隨著收入降低而減少。Carroll指出，流動性約束和預(yù)防性儲蓄動機(jī)之間關(guān)系非常密切，例如，容易受到流動性約束的消費者有更強(qiáng)的預(yù)防性儲蓄動機(jī)；而不確定性的增大又會強(qiáng)化流動性約束[17]。因此，從實證分析角度很難區(qū)分二者對消費的影響。

為了估計流動性約束和(或)收入不確定性的影響，我們首先計算了樣本期家庭純收入在時間上的均值(即家庭長期收入)，然后依據(jù)家庭長期收入排序計算了中位數(shù)，并以收入中位數(shù)為分組標(biāo)志，將家庭分為兩組。在此基礎(chǔ)上分別估計了不同收入群體的消費行為。目的是通過對兩組參數(shù)的比較，識別流動性約束和(或)收入不確定性的強(qiáng)弱導(dǎo)致的消費行為差異。結(jié)果顯示：

與高收入家庭相比，低收入家庭對金融資產(chǎn)更為敏感，這是因為，低收入家庭面臨更強(qiáng)的流動性約束和收入不確定性，且金融資產(chǎn)(特別是儲蓄存款)的流動性強(qiáng)于住房資產(chǎn)。此外，兩組家庭消費關(guān)于收入的彈性分別為0.452和0.403，即相對于高收入家庭，低收入家庭的消費對當(dāng)前收入更為敏感。

表3 流動性約束和(或)收入不確定性的估計

注：低收入家庭和高收入家庭分別指家庭長期收入低于或高于中位數(shù)的家庭。

如前所述，住房信貸兼有拉動消費和抑制消費的作用。一方面，個人住房按揭貸款有助于緩解流動性約束，導(dǎo)致消費增加。但另一方面，房貸杠桿水平越高，家庭可以自由支配的現(xiàn)金流就越少，從而可能會抑制消費。低收入家庭的還貸壓力明顯大于高收入家庭，因此會更多地抑制消費，以至于住房信貸對消費的凈影響明顯降低。估計結(jié)果還表明，家庭購房意愿的系數(shù)分別為-0.129和-0.078，即為了攢夠購房首付，低收入家庭不得不更多地犧牲當(dāng)前消費。

總之，流動性約束和收入風(fēng)險使得家庭消費對家庭資產(chǎn)和同期收入高度敏感，并在一定程度上抵消了住房信貸發(fā)展帶來的積極影響。

五、結(jié)論

我們認(rèn)為，家庭資產(chǎn)對消費的影響與金融市場發(fā)育程度有關(guān)。利用2010—2018年的CFPS數(shù)據(jù)得到的估計結(jié)果表明：家庭住房資產(chǎn)對消費的財富效應(yīng)明顯小于家庭金融資產(chǎn)對消費的影響；住房信貸規(guī)模與家庭消費為正相關(guān)關(guān)系。為了檢驗估計結(jié)果的穩(wěn)健性，我們從樣本中分別排除了購房時間在1998年和2009年之前的家庭以及北京、上海的數(shù)據(jù)，盡管樣本大幅度縮減，但以上結(jié)論仍然成立。

我們發(fā)現(xiàn)，如果模型遺漏“各地區(qū)戶均房貸余額”這一解釋變量，將嚴(yán)重高估家庭資產(chǎn)特別是金融資產(chǎn)的財富效應(yīng)。如果同時遺漏“家庭購房意愿”和“各地區(qū)戶均房貸余額”，剩余解釋變量的回歸系數(shù)將進(jìn)一步增大。也就是說，如果模型不包含這兩個變量，將產(chǎn)生嚴(yán)重的“遺漏重要解釋變量偏倚”。

為了識別流動性約束和(或)收入不確定性的強(qiáng)弱導(dǎo)致的消費行為差異，本文以家庭長期收入的中位數(shù)為分組標(biāo)志，將家庭分為兩組，在此基礎(chǔ)上分別估計了低收入組和高收入群體的消費行為。結(jié)果顯示：與高收入家庭相比，低收入家庭對住房資產(chǎn)和金融資產(chǎn)以及當(dāng)期收入更為敏感，這是因為，低收入家庭面臨更強(qiáng)的流動性約束和收入不確定性；低收入家庭的還貸壓力明顯大于高收入家庭，因此會更多地抑制消費，導(dǎo)致住房信貸對消費的凈影響明顯降低。

以上分析給我們的啟示是：第一，截至2018年，中國城鎮(zhèn)家庭戶均住房資產(chǎn)已達(dá)到116.76萬元，在家庭資產(chǎn)中的占比高達(dá)84%。加快住房金融發(fā)展、推動金融創(chuàng)新將有利于家庭住房資產(chǎn)發(fā)揮更大的財富效應(yīng)，從而促進(jìn)居民消費穩(wěn)定增長。第二，房價上漲過快會逐漸抵消住房信貸帶來的紅利。盡管住房信貸本身有緩解流動性約束的功能，但購房首付和房貸債務(wù)不斷攀升，對于許多有購房意愿的家庭仍然會形成巨大壓力。第三，對于真正需要住房的家庭，申請住房貸款是他們的主要融資渠道。住房貸款首付比例或利率提高無疑會加大這些家庭的購房難度，迫使他們更多地增加儲蓄。