洪　勇

(九江學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,江西 九江 332005)

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中國省級消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)：測度、影響因素與福利效應(yīng)

洪勇

(九江學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,江西 九江 332005)

基于1978—2013年中國省級面板數(shù)據(jù)，從消費(fèi)增長與產(chǎn)出增長關(guān)系視角出發(fā)，測度中國省級消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平，并進(jìn)一步研究其影響因素和福利效應(yīng)。結(jié)果顯示:雖然中國省級消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平相對偏低，但在研究的樣本期內(nèi)呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢。資本市場整合、信貸市場發(fā)展、人均受教育水平、財政轉(zhuǎn)移支付對消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)具有積極的促進(jìn)作用，其中，資本市場整合的作用力度最大；地方政府財政支出增長、服務(wù)業(yè)發(fā)展則會阻礙消費(fèi)風(fēng)險的分擔(dān)。1978—2013年間，中國已實(shí)現(xiàn)的福利收益呈逐年上升之勢，而潛在的福利收益則呈下降趨勢。

消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)；資本市場整合；福利收益

一、引言及文獻(xiàn)回顧

改革開放以來，中國經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷了持續(xù)的快速增長，人均GDP從1978年的381元上升到2013年的41908元，30多年增長了近110倍，這是人類歷史上主要經(jīng)濟(jì)體持續(xù)時間最長的一次高速增長。經(jīng)濟(jì)的高速增長使得居民的生活水平大幅提高，但居民的消費(fèi)增長卻嚴(yán)重滯后于經(jīng)濟(jì)增長，消費(fèi)的緩慢增長阻礙了居民福利水平的提高。居民消費(fèi)水平偏低、增長緩慢已引起政策制定者和學(xué)者的關(guān)注，相關(guān)研究成果也較為豐碩，但現(xiàn)有文獻(xiàn)卻忽略了風(fēng)險因素對消費(fèi)的重要作用?，F(xiàn)實(shí)中，在面臨產(chǎn)出或收入沖擊所造成的不確定性時，居民通常會降低消費(fèi)、增加預(yù)防性儲蓄加以應(yīng)對，同時，產(chǎn)出或收入的波動如果傳導(dǎo)至消費(fèi)，也會減少居民從消費(fèi)中所獲得的福利。為了規(guī)避或降低消費(fèi)風(fēng)險，提高消費(fèi)的福利水平，消費(fèi)者通常會進(jìn)行消費(fèi)風(fēng)險的分擔(dān)。消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)是指消費(fèi)者在面臨特定風(fēng)險時(通常是指外生的產(chǎn)出或收入沖擊)，通過各種渠道(主要是資本市場和信貸市場)規(guī)避或化解該風(fēng)險，降低消費(fèi)的波動程度，提高消費(fèi)的平滑性，從而提升消費(fèi)的福利水平。鑒于消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)的重要作用，相關(guān)研究正逐漸興起，通過文獻(xiàn)梳理和歸納，我們發(fā)現(xiàn)，已有研究主要圍繞風(fēng)險分擔(dān)的水平、影響因素及其福利收益三個方面展開。

學(xué)者通常用消費(fèi)與產(chǎn)出或收入的關(guān)系來衡量消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平。Asdrubali et al.(1996)研究了美國1963—1990年間的風(fēng)險分擔(dān)水平，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，美國的收入沖擊有75%得到平滑，其中資本市場貢獻(xiàn)了39%，借貸市場貢獻(xiàn)了23%，財政體系貢獻(xiàn)了13%。Sorensen et al.(1998)發(fā)現(xiàn)，不管是歐盟國家還是OECD國家，國家間的消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平并不高，這與Crucini(1999)的研究結(jié)論保持一致，后者認(rèn)為一國內(nèi)部的風(fēng)險分擔(dān)水平比國家間要高。Kim et al. (2003)的研究發(fā)現(xiàn)，東亞國家的消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)和消費(fèi)平滑水平均低于歐盟國家和OECD國家。鄭海青(2008)、俞穎(2011)對東亞國家間消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)的研究結(jié)果也表明，東亞地區(qū)的消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平還很低，并且沒有表現(xiàn)出隨時間不斷增強(qiáng)的趨勢。Kose et al.(2009)對不同國家群體的研究結(jié)果顯示，發(fā)達(dá)國家之間的風(fēng)險分擔(dān)水平顯著高于發(fā)展中國家和新興市場國家。

現(xiàn)有對消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)影響因素的研究主要集中在以下方面：一是金融市場一體化。Sorensen et al. (2007)對OECD國家的研究表明，國際金融一體化能有效促進(jìn)風(fēng)險分擔(dān)水平的提高；Prasad et al. (2009)也發(fā)現(xiàn)，金融一體化對消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)具有促進(jìn)作用。二是信貸市場。Asdrubali et al. (1996)認(rèn)為，借助信貸市場這一渠道，消費(fèi)者可以顯著提高風(fēng)險分擔(dān)水平；俞穎(2011)、何青等(2014)的研究也表明，信貸市場發(fā)展能促進(jìn)消費(fèi)風(fēng)險的分擔(dān)。三是交易成本。Obstfeld et al. (2001)發(fā)現(xiàn)，較高的國際商品和資產(chǎn)交易成本會弱化市場主體進(jìn)行跨國消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)的動機(jī)；Fitzgerald(2012)認(rèn)為，地區(qū)間的市場摩擦和壁壘會增加產(chǎn)出和收入跨地區(qū)分配交換的成本，進(jìn)而削弱風(fēng)險分擔(dān)機(jī)制的作用，降低風(fēng)險分擔(dān)水平。四是不可貿(mào)易品。Ho et al. (2015)發(fā)現(xiàn)，不可貿(mào)易品的存在阻礙了貿(mào)易的發(fā)展，從而抑制了產(chǎn)出和收入在地區(qū)間的分配交換，這會導(dǎo)致風(fēng)險分擔(dān)水平的下降。

消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)能在消費(fèi)水平不變的條件下提升消費(fèi)者的福利，因而引起了學(xué)者的關(guān)注。Lucas(1987,2003)認(rèn)為，美國從消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)中所能獲得的潛在福利并不高，這可能與美國現(xiàn)有較高的風(fēng)險分擔(dān)水平有關(guān)(由于潛在福利水平是指從現(xiàn)有風(fēng)險分擔(dān)水平提升至完全風(fēng)險分擔(dān)水平時所能獲得的福利收益，故現(xiàn)有風(fēng)險分擔(dān)水平越高，提升至完全風(fēng)險分擔(dān)水平所能獲得的潛在福利就越少)；Cole et al.(1991)基于產(chǎn)出不確定性的一般均衡模型，從理論上探討了國際消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)收益，認(rèn)為即使實(shí)現(xiàn)了消費(fèi)風(fēng)險的完全分擔(dān)，從中獲得的收益也很??；Mendoza(1995)、Tesar et al.(1995)的研究發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)的收益較小，其大小與Cole et al.(1991)的研究結(jié)論基本一致；Rangvid et al.(2014)基于16個國家1875—2012年的研究結(jié)果也顯示，從消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)獲得的潛在福利并不大；Wincoop(1994,1999)則發(fā)現(xiàn)，一些OECD國家從消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)中所獲得的福利較多，遠(yuǎn)高于Cole et al.(1991)所認(rèn)為的水平；鄭海青(2008)基于東亞13個經(jīng)濟(jì)體的研究結(jié)果也表明，東亞各經(jīng)濟(jì)體風(fēng)險分擔(dān)的福利收益是比較高的。

相比于研究國際消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)的大量文獻(xiàn)，探討中國國內(nèi)消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)的文獻(xiàn)較少，筆者只發(fā)現(xiàn)Tochkov(2007)、Xu(2008)、Du et al.(2010,2011)、何青等(2014)曾研究過中國消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)問題，但這幾篇文獻(xiàn)只涉及消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)的測度和影響因素分析，并沒有對福利效應(yīng)展開研究?；诖?，本文不僅要測度中國消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平，分析其影響因素，還要探究其福利效應(yīng)；同時，前述研究福利效應(yīng)的文獻(xiàn)僅分析了潛在的福利，并沒有探討已實(shí)現(xiàn)的福利，而這正是本文貢獻(xiàn)之所在*潛在的福利是指風(fēng)險分擔(dān)由目前水平提升至完全風(fēng)險分擔(dān)水平時，將來能夠?qū)崿F(xiàn)的福利收益；已現(xiàn)實(shí)的福利是指在現(xiàn)有風(fēng)險分擔(dān)水平下已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了的福利收益。。

二、中國省級消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)測度

(一)測度方法

如果存在消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)機(jī)制，意味著消費(fèi)者在面臨特定的產(chǎn)出或收入沖擊時，可以通過各種渠道規(guī)避該風(fēng)險，降低消費(fèi)的波動程度，提高消費(fèi)的平滑性。完全消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)是指一個地區(qū)的消費(fèi)增長與該地區(qū)的產(chǎn)出或收入增長完全無關(guān)，也就是說，即使存在特定的產(chǎn)出或收入沖擊，也可以通過各種渠道加以化解，使其無法傳導(dǎo)至消費(fèi)。當(dāng)完全不存在消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)時，特定的外生沖擊會完全傳導(dǎo)至消費(fèi)，一個地區(qū)的消費(fèi)增長與該地區(qū)的產(chǎn)出或收入增長就會密切相關(guān)。由此可知，消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平可以用消費(fèi)增長與產(chǎn)出或收入增長之間關(guān)系的密切程度來衡量。實(shí)踐中通常有兩種方法測度風(fēng)險分擔(dān)水平：一是相關(guān)性分析，即計算消費(fèi)增長與產(chǎn)出或收入增長之間的相關(guān)系數(shù)；二是回歸分析，即以消費(fèi)增長為因變量，以產(chǎn)出或收入增長為解釋變量進(jìn)行回歸分析，用得到的估計系數(shù)來衡量風(fēng)險分擔(dān)水平。本文將采用回歸分析來度量中國省級消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平，具體地，使用如下回歸方程進(jìn)行估計：

dcit=α+βdyit+εit

(1)

其中：dcit為省區(qū)i在t年的人均消費(fèi)增長，即dcit=cit-ci,t-1，cit表示省區(qū)i在t年的人均最終消費(fèi)(包括居民消費(fèi)和政府消費(fèi)兩部分)；dyit為省區(qū)i在t年的人均產(chǎn)出增長，即dyit=yit-yi,t-1，yit表示省區(qū)i在t年的人均GDP；εit為隨機(jī)干擾項。式(1)中的β能反映出消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平的高低，其取值在0～1之間，越接近于1，表明消費(fèi)增長與產(chǎn)出增長之間關(guān)系越密切，風(fēng)險分擔(dān)水平越低；反之，越接近于0，表明風(fēng)險分擔(dān)水平越高。本文用1-β來衡量消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平，其值越大，表明消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平越高；反之則越低。人均最終消費(fèi)和人均GDP數(shù)據(jù)用居民消費(fèi)價格指數(shù)(CPI)折算為按1978年不變價格計算的實(shí)際變量，最終消費(fèi)和GDP數(shù)據(jù)均來源于相應(yīng)年份中國統(tǒng)計年鑒和各省區(qū)的統(tǒng)計年鑒。此外，在估計前，本文預(yù)先對變量進(jìn)行對數(shù)處理，從而能在一定程度上緩解異方差和偏態(tài)性問題(Wooldridge,2003)。

(二)測度結(jié)果及分析

基于式(1)，本文使用中國29個省區(qū)1978—2013年的相關(guān)數(shù)據(jù)*本文研究樣本包括除港澳臺、西藏和重慶以外的29個省區(qū)。西藏由于數(shù)據(jù)缺失，沒有包含在研究樣本中；重慶是1997年才設(shè)立的直轄市，1996年以前的數(shù)據(jù)無法得到，故將1997年以后的數(shù)據(jù)合并到四川省。，以1991、2001年為時間節(jié)點(diǎn)分別對全時段和三個子時段中國省級消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平進(jìn)行測度，此外，將29個省區(qū)劃分為東、中、西部三大地區(qū)*東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南，中部地區(qū)包括山西、黑龍江、吉林、安徽、江西、河南、湖北、湖南，西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。，進(jìn)行風(fēng)險分擔(dān)情況分析，結(jié)果如表1所示。

表1　1978—2013年中國省級消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)情況

注：括號里的數(shù)值表示估計的標(biāo)準(zhǔn)差；***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平下顯著。下同。

從全國情況看：1978—2013年的消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平為0.4546，而美國各州在1963—1990年間平均的消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平在0.6～0.7之間(Asdrubali et al. ,1996)，可見，中國的風(fēng)險分擔(dān)水平與發(fā)達(dá)國家相比有明顯差距；從時間趨勢上看，全國的風(fēng)險分擔(dān)水平上升趨勢明顯，從1978—1991年的0.4131上升到1992—2001年的0.5901，再提高到2002—2013年的0.6501。從三大地區(qū)情況看：1978—2013年東部地區(qū)風(fēng)險分擔(dān)水平最高(0.5218)、中部次之(0.4655)、西部最低(0.3752)；與全國情況相似，三大地區(qū)的風(fēng)險分擔(dān)水平也呈現(xiàn)明顯的上升趨勢。進(jìn)一步觀察風(fēng)險分擔(dān)的時間趨勢可以發(fā)現(xiàn)，全國和三大地區(qū)在1992—2001年間的上升趨勢最明顯。本文認(rèn)為，這與1992年黨的十四大明確提出建立社會主義市場經(jīng)濟(jì)體制的目標(biāo)有關(guān)，社會主義市場經(jīng)濟(jì)體制改革確立了市場的主體地位，充分發(fā)揮了市場在資源配置中的主導(dǎo)作用，使得分擔(dān)消費(fèi)風(fēng)險的渠道所受的束縛逐漸減少，從而有效提高了風(fēng)險分擔(dān)水平。

三、消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)影響因素分析

(一)模型、變量與數(shù)據(jù)

消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)主要是通過資本市場和信貸市場兩條渠道發(fā)揮作用，資本市場和信貸市場可以將不同地區(qū)的產(chǎn)出以資本性的方式進(jìn)行分配交換，使某地區(qū)特定的產(chǎn)出沖擊不至于完全傳導(dǎo)至消費(fèi)，因而能平滑該地區(qū)消費(fèi)，降低該地區(qū)消費(fèi)與產(chǎn)出的相關(guān)程度。例如，大的自然災(zāi)害(地震、臺風(fēng)等)會對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)造成巨大破壞，形成特定的產(chǎn)出沖擊，如果當(dāng)?shù)鼐用裢ㄟ^資本市場和信貸市場持有非災(zāi)害地區(qū)的資產(chǎn)，就可以通過資產(chǎn)收益，或者出售所持有的資產(chǎn)來對沖收入的下降以保持消費(fèi)的平穩(wěn)。本文除重點(diǎn)關(guān)注資本市場和信貸市場這兩個核心變量外，還加入了一些對消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)有重要影響的因素作為控制變量，包括地方政府財政支出水平、服務(wù)業(yè)占GDP的比重、受教育水平、財政轉(zhuǎn)移支付。在實(shí)證分析消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)的影響因素時，本文借鑒Kose et al.(2009)的如下方法，即在式(1)的基礎(chǔ)上，引入上述影響因素與人均產(chǎn)出增長(dyit)的交叉項。

(2)

其中：dcit、dyit的含義與式(1)相同。CIit表示省區(qū)i在t年的資本市場發(fā)展水平，用資本市場整合水平表示，其數(shù)據(jù)使用F-H模型估計得到，即通過投資-儲蓄關(guān)系來刻畫資本市場整合水平，具體方法參見徐冬林等(2009)、王維國等(2014)，在此不贅述。Creditit表示省區(qū)i在t年的信貸市場發(fā)展水平，用金融機(jī)構(gòu)年末貸款余額占GDP的比重表示。Financeit表示省區(qū)i在t年的財政支出水平，用財政支出占GDP的比重表示。Serviceit表示省區(qū)i在t年的服務(wù)業(yè)發(fā)展水平，用服務(wù)業(yè)增加值占GDP的比重表示。Eduit表示省區(qū)i在t年的人均受教育水平，用人均受教育年限表示，其計算借鑒陳釗等(2004)的方法，即將每一種受教育水平折算成一定的受教育年限，然后將其與該受教育水平的人數(shù)相乘，加總后再除以相應(yīng)的總?cè)丝冢涂梢缘玫饺司芙逃晗薜臄?shù)據(jù)，由于1986年以前各省受教育水平的人口結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)無法獲取，故只能得到該變量1987—2013年的數(shù)據(jù)。Transferit表示省區(qū)i在t年的財政轉(zhuǎn)移支付水平，用各省中央補(bǔ)助收入與上解中央支出之和占GDP的比重表示，1989年以前各省中央補(bǔ)助收入與上解中央支出的數(shù)據(jù)無法獲取，故只能得到該變量1990—2013年的數(shù)據(jù)。

對于面板數(shù)據(jù)而言，通常應(yīng)考慮無法直接觀測的且會對因變量造成影響的個體效應(yīng)和時期效應(yīng)，否則會導(dǎo)致有偏和非一致估計，但就式(2)而言，只要考慮時期效應(yīng)(αt)而不需考慮個體效應(yīng)，其原因在于，dcit、dyit為表示人均消費(fèi)增長和產(chǎn)出增長的一階差分項，非時變的個體效應(yīng)會因一階差分的存在而被消除，故不需考慮個體效應(yīng)。時期效應(yīng)可分為固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)，如果αt與解釋變量相關(guān)，就應(yīng)采用固定效應(yīng)(FE，F(xiàn)ixed Effects)模型進(jìn)行估計；反之，則應(yīng)采用隨機(jī)效應(yīng)(RE，Random Effects)模型進(jìn)行估計。實(shí)踐中，通常用Hausman檢驗來對固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行取舍。此外，式(1)中，筆者用1-β來衡量消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平，故在式(2)引入交叉項后，可用下式表示風(fēng)險分擔(dān)水平：

1-β0-β1CIit-β2Creditit-β3Financeit-β4Serviceit-β5Eduit-β6Transferit

由上式可知：如果式(2)中交叉項的估計系數(shù)為負(fù)，則表明該因素對風(fēng)險分擔(dān)水平具有促進(jìn)作用；反之，則表明該因素會阻礙風(fēng)險分擔(dān)水平的提高。

(二)估計結(jié)果及分析

表2報告了中國省級消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)影響因素的實(shí)證分析結(jié)果，其中，第(1)列給出了只含有核心變量資本市場和信貸市場而不含其他控制變量的估計結(jié)果，其他各列在此基礎(chǔ)上依次加入控制變量進(jìn)行估計。

由表2第(1)列的估計結(jié)果可知，人均產(chǎn)出增長與資本市場整合(CIit)交叉項、與信貸市場(Creditit)交叉項的系數(shù)均為負(fù)，且都是高度顯著的，表明資本市場整合程度提高、信貸市場發(fā)展都能有效促進(jìn)消費(fèi)風(fēng)險的分擔(dān)。此外，資本市場交叉項的系數(shù)絕對值遠(yuǎn)大于信貸市場，這表明資本市場整合對消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)的作用更大。第(2)—(5)列分別加入了財政支出水平(Financeit)、服務(wù)業(yè)發(fā)展水平(Serviceit)、人均受教育水平(Eduit)、財政轉(zhuǎn)移支付水平(Transferit)與人均產(chǎn)出增長的交叉項，從各列的估計結(jié)果可以看到，加入各控制變量后，資本市場、信貸市場交叉項的系數(shù)依然高度顯著為負(fù)，說明資本市場、信貸市場確實(shí)是促進(jìn)消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)的重要渠道。此外，在所有能促進(jìn)消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)的因素中，資本市場整合交叉項的系數(shù)絕對值最大，表明其對消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)的促進(jìn)作用最大。第(2)列中財政支出水平交叉項的系數(shù)顯著為正，表明財政支出水平的提高會降低風(fēng)險分擔(dān)水平，這意味著地方政府對本地經(jīng)濟(jì)的干預(yù)程度越深，越有可能阻礙風(fēng)險分擔(dān)水平的提高，其原因可能是，微觀主體與宏觀主體的目標(biāo)函數(shù)存在差異，居民的經(jīng)濟(jì)行為是以自身利益最大化為原則，而地方政府通常則是以促進(jìn)本地經(jīng)濟(jì)增長和就業(yè)為目標(biāo)，與地方政府相比，居民更注重通過消費(fèi)風(fēng)險的分擔(dān)來提高個人福利，因此地方政府對本地經(jīng)濟(jì)干預(yù)越多，越有可能降低風(fēng)險分擔(dān)水平。第(3)列中服務(wù)業(yè)發(fā)展水平交叉項的系數(shù)為正，且高度顯著，表明服務(wù)業(yè)中大量存在的非貿(mào)易品會對消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)產(chǎn)生阻礙作用，這與Ho et al.(2015)的研究結(jié)論一致。第(4)列中人均受教育水平交叉項的系數(shù)顯著為負(fù)，表明受教育水平的提高有助于提高風(fēng)險分擔(dān)水平，這可能是因為個人素質(zhì)隨受教育水平的提高而提高后，主觀上更能深刻認(rèn)識到消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)有利于提高個人福利，因而積極采取各種措施分擔(dān)消費(fèi)風(fēng)險。第(5)列中財政轉(zhuǎn)移支付水平交叉項的系數(shù)為負(fù)，且高度顯著，表明中央政府與地方政府間的轉(zhuǎn)移支付能提高風(fēng)險分擔(dān)水平，這是因為中央政府對地方政府的轉(zhuǎn)移支付能夠在一定程度上緩解地區(qū)特定的產(chǎn)出沖擊，故而有助于提高風(fēng)險分擔(dān)水平。第(6)列將所有控制變量都引入模型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，核心變量和各控制變量系數(shù)的符號都保持不變，但各變量的顯著性有所下降，特別是財政支出水平交叉項和財政轉(zhuǎn)移支付水平交叉項系數(shù)變得不再顯著，這很可能與解釋變量間存在的多重共線性有關(guān)。

表2　中國消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)影響因素實(shí)證分析

注：固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)的確定根據(jù)Hausman檢驗結(jié)果得出，下同；第(4)列中人均受教育水平變量只有1987—2013年的數(shù)據(jù)，故其觀測次數(shù)為783，第(5)、(6)列中財政轉(zhuǎn)移支付水平變量只有1990—2013年的數(shù)據(jù)，故其觀測次數(shù)為696，下同。

(三)穩(wěn)健性檢驗

為了提高研究結(jié)果可靠性，本文對風(fēng)險分擔(dān)影響因素的實(shí)證分析進(jìn)行以下穩(wěn)健性檢驗：

首先，由于人均消費(fèi)增長(dcit)和人均產(chǎn)出增長(dyit)存在著雙向影響關(guān)系，即在產(chǎn)出影響消費(fèi)的同時，消費(fèi)也對產(chǎn)出有影響，因此，在用式(2)進(jìn)行估計時，必須要考慮這種雙向影響所導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。內(nèi)生性問題會造成模型的估計偏誤，為此，就需要為人均產(chǎn)出增長尋找一個合適的工具變量。選擇合適的工具變量通常比較困難，但在面板數(shù)據(jù)條件下卻存在很好的選擇，即用該變量的滯后項來作為工具變量。人均產(chǎn)出增長的滯后項通常與當(dāng)期的人均產(chǎn)出增長高度相關(guān)，但當(dāng)期的人均消費(fèi)增長卻無法對前期的人均產(chǎn)出增長產(chǎn)生影響，從而很適合作為工具變量。具體地，本文采用滯后1期的人均產(chǎn)出增長作為工具變量。結(jié)果如表3第(1)和第(2)列所示。在只含有核心解釋變量資本市場和信貸市場的第(1)列中，這兩個變量交叉項的系數(shù)依然高度顯著為負(fù)；第(2)列引入全部控制變量后，核心解釋變量和各控制變量交叉項系數(shù)的符號與表2第(6)列保持一致，且各變量交叉項系數(shù)的顯著性也無明顯變化，引入工具變量后，模型的穩(wěn)健性良好。

其次，在分析消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)影響因素的類似文獻(xiàn)中，部分使用人均居民消費(fèi)增長作為因變量(何青 等,2014；趙國慶 等, 2010)，而不是人均最終消費(fèi)增長，故本文也嘗試用人均居民消費(fèi)增長作為因變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。結(jié)果如表3的第(3)和第(4)列所示?？梢钥吹?，不管是只含有核心解釋變量的交叉項，還是包含核心解釋變量和全部控制變量的交叉項，各變量系數(shù)的符號都沒有發(fā)生改變，其顯著性也只有少許變化，表明模型并沒有因為因變量的改變而發(fā)生太大變化，模型具有良好的穩(wěn)健性。

表3　中國消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)影響因素穩(wěn)健性分析

最后，對于核心解釋變量信貸市場發(fā)展水平而言，本文之前用金融機(jī)構(gòu)年末貸款余額占GDP的比重表示，但信貸市場中不僅有貸款，也有存款，有文獻(xiàn)用金融機(jī)構(gòu)年末存款余額占GDP的比重來反映信貸市場發(fā)展水平(何青 等, 2014)，因此，本文也用存款占比替代貸款占比作為核心解釋變量引入模型中進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。結(jié)果如表3的第(5)和第(6)列所示。對于只含有核心解釋變量的第(5)列而言，資本市場和信貸市場的交叉項系數(shù)依然為負(fù)，且高度顯著；引入全部控制變量后，第(6)列中各變量系數(shù)的符號依然不變，除人均受教育水平交叉項的估計系數(shù)變得不顯著外，其他變量的顯著性水平都變化不大。因此，更換信貸市場發(fā)展水平這一核心解釋變量后，模型依然具有較好的穩(wěn)健性。

從風(fēng)險分擔(dān)影響因素及其穩(wěn)健性分析結(jié)果來看：資本市場整合、信貸市場發(fā)展、人均受教育水平、財政轉(zhuǎn)移支付對消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)具有積極的促進(jìn)作用，其中，資本市場整合的作用力度最大；地方政府財政支出增長、服務(wù)業(yè)發(fā)展則會阻礙消費(fèi)風(fēng)險的分擔(dān)。

四、消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)福利效應(yīng)分析

消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)可以通過各種渠道規(guī)避特定的產(chǎn)出沖擊風(fēng)險，降低消費(fèi)的波動性，使消費(fèi)變得更加平滑，因而能提高消費(fèi)者的效用，增進(jìn)其福利。本部分?jǐn)M分析中國省級消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)的福利效應(yīng)，具體探討以下兩個問題：一是在目前的風(fēng)險分擔(dān)水平下，已實(shí)現(xiàn)的福利收益；二是如果風(fēng)險分擔(dān)由目前的水平提升至完全風(fēng)險分擔(dān)水平時，能夠?qū)崿F(xiàn)的福利收益，即潛在的福利收益。

(一)福利收益分析方法

在計算消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)福利收益時，現(xiàn)有文獻(xiàn)通常使用如下的常數(shù)相對風(fēng)險厭惡(CRRA)效應(yīng)函數(shù)：

(3)

其中：Ut為t年從消費(fèi)中所獲得的效用；Ct為t年的消費(fèi)；θ為相對風(fēng)險厭惡系數(shù)，其值通常取為3(Wincoop,1999)。潛在的福利收益等于完全風(fēng)險分擔(dān)條件下福利水平與現(xiàn)有風(fēng)險分擔(dān)條件下福利水平之差。完全風(fēng)險分擔(dān)條件下與現(xiàn)有風(fēng)險分擔(dān)條件下福利水平的計算可借鑒Rangvid et al.(2014) 的思想，他們是在計算16個國家消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)福利收益時提出該思想的，本文對其進(jìn)行簡單修正，以適應(yīng)一國內(nèi)部不同地區(qū)的情形。該思想可以簡述為：如果實(shí)現(xiàn)了完全風(fēng)險分擔(dān)，則意味著省區(qū)特定的產(chǎn)出沖擊風(fēng)險會被完全消除，但完全風(fēng)險分擔(dān)也無法消除系統(tǒng)性的產(chǎn)出沖擊風(fēng)險，各省區(qū)依然存在的系統(tǒng)性風(fēng)險使得各省區(qū)的消費(fèi)波動與全國的消費(fèi)波動完全一致，因此，完全風(fēng)險分擔(dān)條件下的福利水平應(yīng)該是將全國的消費(fèi)水平帶入式(3)計算得到的福利水平，具體地，以各省區(qū)GDP為權(quán)數(shù)，先計算全國加權(quán)平均的消費(fèi)水平，然后帶入式(3)計算福利水平?，F(xiàn)有風(fēng)險分擔(dān)條件下的福利水平則是先利用式(3)計算各省區(qū)在現(xiàn)有消費(fèi)水平下的福利水平，然后以GDP為權(quán)數(shù)，計算各省區(qū)福利水平的加權(quán)平均數(shù)得到。

對于已實(shí)現(xiàn)的福利收益，現(xiàn)有文獻(xiàn)很少涉及，原因在于已實(shí)現(xiàn)的福利收益是用現(xiàn)有風(fēng)險分擔(dān)條件下的福利水平減去完全無風(fēng)險分擔(dān)條件下的福利水平，由于完全無風(fēng)險分擔(dān)條件下的消費(fèi)水平無法獲得，故難以計算已實(shí)現(xiàn)的福利水平。在此，本文將采用一個簡單而巧妙的方法來解決這一問題。完全無風(fēng)險分擔(dān)表明任何特定的產(chǎn)出沖擊都完全無法消除，這意味著產(chǎn)出的波動會完全傳導(dǎo)至消費(fèi)，再假定消費(fèi)者會將當(dāng)期收入全部用于當(dāng)期消費(fèi)，當(dāng)期儲蓄為零，因此，可以用產(chǎn)出水平來代替完全無風(fēng)險分擔(dān)條件下的消費(fèi)水平，將其帶入式(3)計算完全無風(fēng)險分擔(dān)條件下的福利水平，然后以GDP為權(quán)數(shù)，計算各省區(qū)福利水平的加權(quán)平均數(shù)，此加權(quán)平均數(shù)即為完全無風(fēng)險分擔(dān)條件下的福利水平。

(二)福利收益計算及分析

根據(jù)前述方法，筆者對中國1978—2013年已實(shí)現(xiàn)的福利收益和潛在的福利收益進(jìn)行逐年計算，結(jié)果如圖1所示。從中可見，已實(shí)現(xiàn)的福利收益呈逐年上升之勢(2003年略有下降)，從1978年的0.50%提高到2013年的1.02%，由于已實(shí)現(xiàn)的福利收益隨著消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平的提高而提高，因此，這與表1所表現(xiàn)出的消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平的上升趨勢是相符的。與已實(shí)現(xiàn)的福利收益呈上升趨勢相反，潛在的福利收益則呈下降趨勢(1989年稍有提高)，從1978年的1.19%下降到2013年的0.58%，這也不難理解，隨著消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平的提高，其與完全消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平的差距會縮小，故從已有消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平提升至完全消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平所能獲得的潛在福利收益就縮小。1978—2013年間，平均的潛在福利收益為0.86%，這表明如果實(shí)現(xiàn)了完全的消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)，在消費(fèi)水平不變的條件下，通過完全的消費(fèi)平滑，消費(fèi)者的福利會增加0.86%；反過來也可以說，消費(fèi)者愿意在現(xiàn)有消費(fèi)水平上減少0.86%的消費(fèi)，以實(shí)現(xiàn)完全的消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)，此時，其福利水平依然保持不變。

圖1　消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)的福利效應(yīng)

五、結(jié)論與政策建議

本文使用中國29個省區(qū)1978—2013年的省級面板數(shù)據(jù)，從消費(fèi)增長與收入增長關(guān)系的視角出發(fā)，測度了中國省級消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平，并進(jìn)一步探討其影響因素和福利效應(yīng)。研究結(jié)論如下：(1)雖然中國省級消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平與發(fā)達(dá)國家相比明顯偏低，但在研究的樣本期內(nèi)其上升趨勢明顯；分地區(qū)看，東部地區(qū)的風(fēng)險分擔(dān)水平最高、中部次之、西部最低。(2)資本市場整合、信貸市場發(fā)展、人均受教育水平、財政轉(zhuǎn)移支付對消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)具有積極的促進(jìn)作用，其中，資本市場整合的作用力度最大；地方政府財政支出增長、服務(wù)業(yè)發(fā)展則會阻礙消費(fèi)風(fēng)險的分擔(dān)。(3)1978—2013年期間，已實(shí)現(xiàn)的福利收益呈逐年上升之勢，而將現(xiàn)有消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平提升至完全消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平的潛在福利收益則呈現(xiàn)出下降趨勢。

在消費(fèi)水平不變的條件下，隨著消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平的提高，消費(fèi)者的福利也會相應(yīng)增加。為了增加中國居民的消費(fèi)福利，應(yīng)盡快提高相對較低的消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平?；诒疚难芯拷Y(jié)論，筆者認(rèn)為應(yīng)該采取以下措施：第一，由于資本市場整合水平的提高對消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)具有重要的促進(jìn)作用，因此，需要加快推進(jìn)資本市場整合進(jìn)程。為此，各級地方政府應(yīng)該高瞻遠(yuǎn)矚，摒棄“本地思維”，逐漸減少直至最終廢除已實(shí)施的各項地方保護(hù)主義政策和措施，消除人為造成的市場分割，逐步提高資本市場整合水平。第二，金融監(jiān)管部門應(yīng)該從促進(jìn)信貸市場發(fā)展的角度出發(fā)，賦予金融市場主體更大權(quán)力以提高其創(chuàng)新活力，并制定相應(yīng)制度，保護(hù)和鼓勵金融創(chuàng)新行為，從而進(jìn)一步豐富金融市場的投融資渠道和方式，促進(jìn)信貸市場的繁榮與發(fā)展。第三，各級政府在加大教育投入的同時，還應(yīng)鼓勵和動員社會力量投身到教育事業(yè)中來，以此提高國民素質(zhì)，增強(qiáng)國民分擔(dān)消費(fèi)風(fēng)險的主觀能動性，進(jìn)而提高消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平。第四，進(jìn)一步完善財政轉(zhuǎn)移支付體系，充分發(fā)揮財政轉(zhuǎn)移支付的“收入減震器”功能，從而提高消費(fèi)風(fēng)險分擔(dān)水平，平滑消費(fèi)。第五，各級地方政府應(yīng)盡量縮減不必要的地方財政支出，只要是市場能夠解決的問題，地方政府就不要加以干預(yù)，并且要盡可能按市場經(jīng)濟(jì)規(guī)律的要求來安排財政資金支出。

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(責(zé)任編輯彭江)

Provincial Consumption Risk Sharing in China:Measurement, Influence Factors and Welfare Effect

HONG Yong

(School of Economy and Management, Jiujiang University, Jiujiang 332005)

Based on provincial panel data from 1978 to 2013, this paper measures provincial consumption risk sharing in China and studies its influence factors and welfare effect from the view of relationships of consumption growth and output growth. The results show that although the level of consumption risk sharing is low, it shows a clear upward trend in the sample period. Capital market integration, credit market development, per capita level of education and financial transfer payment can promote the sharing level of consumption risk, among these factors, capital market integration is the most important factor. However, local government expenditure and service industry development will impede the sharing level of consumption risk. The realized welfare is on a upward trend, but the potential welfare shows a downward trend from 1978 to 2013.

consumption risk sharing; capital market integration; welfare benefits

2015-11-24

洪勇(1975--)，男，湖北武漢人，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，九江學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院副教授。

國家社會科學(xué)基金項目“企業(yè)規(guī)模分布視域下的中部地區(qū)城市規(guī)模分布與產(chǎn)業(yè)圈層耦合機(jī)制研究”(13BJY047)；教育部人文社會科學(xué)青年基金項目“中國制造業(yè)參與國際分工的代價測度：生態(tài)效率的視角”(15YJC790042)。

F063.2

A

1001-6260(2016)05-0010-09