常尚新 劉秀

內(nèi)容摘要：消費(fèi)金融是影響宏觀經(jīng)濟(jì)增長的因素之一。文章利用PVAR模型分析了消費(fèi)金融對經(jīng)濟(jì)增長的影響作用。研究結(jié)果表明，消費(fèi)金融對我國經(jīng)濟(jì)增長在短期、長期均存在顯著的促進(jìn)效用;從區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長角度來看，我國中東西部地區(qū)均會(huì)受消費(fèi)金融的正向影響。其中，中部地區(qū)受到的影響最顯著，其次是東部地區(qū)，西部地區(qū)受到的影響最弱。通過相關(guān)分析，文章進(jìn)一步豐富了消費(fèi)金融理論，有助于該領(lǐng)域健康發(fā)展。

關(guān)鍵詞：消費(fèi)金融 ? 經(jīng)濟(jì)增長 ? ?PVAR模型 ? GMM估計(jì)

在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)背景下，消費(fèi)成為拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的首要因素。而消費(fèi)金融是刺激消費(fèi)的重要形式。根據(jù)艾瑞咨詢公司的調(diào)查，2017年我國消費(fèi)金融市場總體規(guī)模已超過25萬億人民幣，2018年預(yù)計(jì)突破30萬億元。關(guān)于消費(fèi)金融如何影響經(jīng)濟(jì)增長，學(xué)術(shù)界從多個(gè)視角展開研究。Zinman J（2013）以美國市場為例，其通過10年數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，相較于居民收入指標(biāo)，消費(fèi)金融對美國經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)更加顯著。但Ryan A（2016）對此持不同觀點(diǎn)。Ryan A認(rèn)為，如果一個(gè)國家或地區(qū)消費(fèi)金融費(fèi)規(guī)模過大，在社會(huì)總資本規(guī)模不變的情況下，反而會(huì)導(dǎo)致企業(yè)信貸不足。即，從資本總體使用效率來看，消費(fèi)金融對經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)起到消極影響。然而，國內(nèi)學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)可消費(fèi)金融的積極作用?？颠h(yuǎn)志（2016）等研究表明，消費(fèi)金融會(huì)刺激居民消費(fèi)意愿，同時(shí)會(huì)促進(jìn)投資結(jié)構(gòu)多元化、提升金融機(jī)構(gòu)利潤，從而進(jìn)一步刺激社會(huì)生產(chǎn)和服務(wù)體系優(yōu)化。對此，本文基于相關(guān)研究，從實(shí)證分析角度出發(fā)，運(yùn)用PVAR模型，就消費(fèi)金融如何影響經(jīng)濟(jì)增長展開驗(yàn)證和分析。

模型選擇與指標(biāo)處理

PVAR模型選擇及設(shè)定。在PVAR模型中，假設(shè)T為時(shí)間序列長度，M為之后長度。若T≥M+3，則可繼續(xù)參數(shù)估計(jì)?？梢?，該模型度對數(shù)據(jù)有較高適應(yīng)性。通過PVAR模型，能夠較好反映出變量內(nèi)部關(guān)系。對此，基于面板數(shù)據(jù)，可以提升估計(jì)結(jié)果可靠性。在運(yùn)用該模型時(shí)，需設(shè)定為三個(gè)部分：第一，運(yùn)用GMM，計(jì)算變量間回歸系數(shù);第二，運(yùn)用脈沖相應(yīng)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(yīng)程度;第三，識別誤差影響因素，并通過VAR分析其貢獻(xiàn)率。

指標(biāo)選擇。自變量選擇。很多學(xué)者認(rèn)為，消費(fèi)金融包括消費(fèi)貸款、非現(xiàn)金支付等方面。本研究中，從數(shù)據(jù)可獲取性角度考慮，將其限定為消費(fèi)信貸。即，將消費(fèi)信貸作為自變量，記為XD。中間變量選擇。在經(jīng)濟(jì)增長影響因素研究中，很多學(xué)者將M2或人均消費(fèi)額作為中間變量。結(jié)合本研究，為了突出消費(fèi)這一因素的影響，本文將我國居民人均消費(fèi)支出確定為中間變量，記為CD。因變量選擇。關(guān)于如何反映經(jīng)濟(jì)增長，學(xué)術(shù)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(shù)據(jù)來源及處理。本文通過中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫獲取GDP和居民消費(fèi)支出（CD）數(shù)據(jù)、通過Wind數(shù)據(jù)庫獲取消費(fèi)信貸（XD）數(shù)據(jù)。完成數(shù)據(jù)初步整理后，需對三組數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)處理，以降低面板數(shù)據(jù)波動(dòng)性。之后基于新得數(shù)據(jù)，還需運(yùn)用EVIEWS進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。進(jìn)一步地，本文運(yùn)用STATA作GMM估計(jì)和方差分析，以確定因變量受影響程度。

消費(fèi)金融對經(jīng)濟(jì)增長影響的總體與區(qū)域檢驗(yàn)

（一）數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在面板數(shù)據(jù)分析中，如果出現(xiàn)偽回歸，那么分析結(jié)果就不具備意義。因此，需首先對數(shù)據(jù)作平穩(wěn)性分析。如表1所示，本文采用LLC、IPS兩類方法，分別對數(shù)據(jù)平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。首先，對Lnxd、lncd和lngdp進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明，各變量對應(yīng)P值均大于0.05，未通過檢驗(yàn)。進(jìn)一步地，本文對上述變量作一階方差，得到三個(gè)新變量，再次進(jìn)行LLC和IPS檢驗(yàn)。結(jié)果表明，兩類方法下各變量所對應(yīng)P值均小于0.05，通過平穩(wěn)性檢驗(yàn)?？梢姡狙芯克x取數(shù)據(jù)具備平穩(wěn)性。

（二）協(xié)整分析

完成平穩(wěn)性檢驗(yàn)后，需要進(jìn)一步作協(xié)整分析。在分析過程中，本文運(yùn)用單位根檢驗(yàn)（ADF），對三組變量是否具有協(xié)整關(guān)系進(jìn)行判斷。如表2所示，四組數(shù)據(jù)對應(yīng)P值均為0.00<0.05，須拒絕原假設(shè)，判定各組變量具備協(xié)整關(guān)系。由此可知，可運(yùn)用PVAR模型對各組數(shù)據(jù)作進(jìn)一步分析。

（三）PVAR估計(jì)結(jié)果。

1.GMM總體估計(jì)結(jié)果。通過對變量進(jìn)行helmert轉(zhuǎn)換，可以消除數(shù)據(jù)個(gè)體效應(yīng)，提升GMM估計(jì)可靠性。如表3所示，在所有依賴變量中，僅有L.h_lncd所對應(yīng)估計(jì)系數(shù)未通過顯著性檢驗(yàn)。對于其余變量，均通過顯著性檢驗(yàn)。其中，L.h_lnxd對lngdp的GMM估計(jì)系數(shù)為0.045?？沙醪奖砻?，消費(fèi)金融對經(jīng)濟(jì)增長呈正向反應(yīng)。

2.GMM區(qū)域估計(jì)結(jié)果。針對不同地區(qū)，本文對其依賴變量進(jìn)行GMM估計(jì)，結(jié)果如表4所示。由表4可知，三個(gè)地區(qū)L.h_lnxd變量所對應(yīng)GMM估計(jì)系數(shù)，均通過顯著性檢驗(yàn)。同時(shí)，GMM估計(jì)系數(shù)均為正值，這表明，對所處地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長，L.h_lnxd均會(huì)產(chǎn)生正向影響。然而，對比估計(jì)系數(shù)大小可發(fā)現(xiàn)，在東部地區(qū)，L.h_lnxd影響效應(yīng)最顯著，其對應(yīng)的GMM系數(shù)為0.068;西部地區(qū)L.h_lnxd影響效應(yīng)最弱，其對應(yīng)的GMM系數(shù)為0.037。

脈沖響應(yīng)函數(shù)及方差分解

（一）脈沖響應(yīng)函數(shù)

通過脈沖響應(yīng)函數(shù)，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(jìn)一步地可對變量間的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行討論。在本研究中，需討論關(guān)于消費(fèi)金融、消費(fèi)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)之間標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，以及經(jīng)濟(jì)增長如何對其進(jìn)行響應(yīng)。在討論過程中，本文運(yùn)用Monte Carlo模擬，對該標(biāo)準(zhǔn)差沖擊進(jìn)行脈沖效應(yīng)分析，結(jié)果如圖1所示。在圖1中，橫軸為追蹤期數(shù)，縱軸為響應(yīng)程度，中間曲線為脈沖函數(shù)曲線，其余為95%置信度水平。具體分析結(jié)果如下：第一，經(jīng)濟(jì)增長對消費(fèi)金融總體響應(yīng)情況。由圖1（1）可知，從響應(yīng)曲線總體變化情況來看，隨著持續(xù)追蹤，經(jīng)濟(jì)增長對應(yīng)響應(yīng)曲線呈現(xiàn)總體上行態(tài)勢。然而，在追蹤至第三期時(shí)，響應(yīng)程度達(dá)到最大值，為0.018，其后出現(xiàn)平穩(wěn)特征?？梢?，關(guān)于消費(fèi)金融沖擊，經(jīng)濟(jì)增長總體呈正向響應(yīng)，從長期來看該響應(yīng)會(huì)趨于均衡狀態(tài);第二，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長對消費(fèi)金融響應(yīng)情況。由圖1（2）可知，關(guān)于消費(fèi)金融沖擊，經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)正向反應(yīng)。這表明，在東部地區(qū)消費(fèi)金融對經(jīng)濟(jì)增長有正向沖擊效果，且水平較為明顯。在第三期時(shí)，其響應(yīng)程度為0.019，達(dá)到最大值，其后平穩(wěn)變化;第三，中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長對消費(fèi)金融響應(yīng)情況。如圖1（3）所示，沖擊響應(yīng)曲線整體向上，在第三期達(dá)到最大值0.0214，其后緩慢下行。與東部地區(qū)相比，在達(dá)到峰值后，中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)下行趨勢更加顯著。但是，如果產(chǎn)生單位標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，則中部地區(qū)響應(yīng)程度更大，這表明中部地區(qū)所產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)增長效用也更明顯（超過0.02）;第四，西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長對消費(fèi)金融響應(yīng)情況。如圖1（4）所示，響應(yīng)曲線在第三期達(dá)到最大值，為0.175，其小于東部和中部地區(qū)峰值。隨后，響應(yīng)曲線出現(xiàn)顯著下行特征，且趨于0?？梢?，在西部地區(qū)，對于消費(fèi)金融單位標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，其經(jīng)濟(jì)增長響應(yīng)程度相對較低。

（二）方差分解結(jié)果

通過方差分解，基于其預(yù)測期變化，可以分析特定變量的相對效應(yīng)。根據(jù)分析結(jié)果，可就該變量對系統(tǒng)變量沖擊的作用進(jìn)行討論。在本研究中，為更深入研究消費(fèi)金融、經(jīng)濟(jì)增長之間如何相互影響，須運(yùn)用方差分解的方法對不同沖擊之于內(nèi)生變量的貢獻(xiàn)率分別進(jìn)行計(jì)算。在方差分解中，本文設(shè)定三個(gè)預(yù)測期，結(jié)果如表5所示。由表5可知，從總體角度來看，在第10個(gè)預(yù)測期，lnxd對于lngdp貢獻(xiàn)率為0.03。在第20、30個(gè)預(yù)測期，lnxd對于lngdp貢獻(xiàn)率增加至0.33，且保持穩(wěn)定;從東部地區(qū)來看，在第10個(gè)預(yù)測期，lnxd對于lngdp貢獻(xiàn)率為0.164。在第20、30個(gè)預(yù)測期，lnxd對于lngdp貢獻(xiàn)率分別增加至0.199、0.207;從中部地區(qū)來看，在第10個(gè)預(yù)測期，lnxd對于lngdp貢獻(xiàn)率為0.113。在第20、30個(gè)預(yù)測期，lnxd對于lngdp貢獻(xiàn)率增加至0.119，且保持穩(wěn)定;對于西部地區(qū)，在第10個(gè)預(yù)測期，lnxd對于lngdp貢獻(xiàn)率為0.019。在第20、30個(gè)預(yù)測期，lnxd對于lngdp貢獻(xiàn)率增加至0.021，且保持穩(wěn)定。

結(jié)論

本文運(yùn)用PVAR模型，基于GMM估計(jì)，就消費(fèi)金融對經(jīng)濟(jì)增長的影響進(jìn)行研究，最終得出以下結(jié)論：第一，從經(jīng)濟(jì)增長總體角度來看，消費(fèi)金融對經(jīng)濟(jì)增長在短期、長期均起到顯著的促進(jìn)效用;第二，從區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長角度來看，我國中東西部地區(qū)均會(huì)受到消費(fèi)金融正向影響。其中，中部地區(qū)受到的影響最顯著，其次是東部地區(qū)，西部地區(qū)受到的影響最弱;第三，方差分解結(jié)果表明，消費(fèi)金融對東部地區(qū)貢獻(xiàn)率為0.164，其顯著高于中部地區(qū)的0.113和西部地區(qū)的0.019。

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