杭 斌，閆娜娜

(山西財(cái)經(jīng)大學(xué) a.統(tǒng)計(jì)學(xué)院；b.財(cái)政與公共經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山西 太原 030006)

一、引言

由《中國(guó)家庭追蹤調(diào)查》(China Family Panel Studies，以下簡(jiǎn)稱為CFPS)數(shù)據(jù)可知，近年來中國(guó)家庭總資產(chǎn)增長(zhǎng)迅速。2010年年初，中國(guó)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(gè)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(fèi)的是其一生的財(cái)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(shí)也增強(qiáng)了家庭防范和抵御流動(dòng)性約束及收入風(fēng)險(xiǎn)的能力，理應(yīng)對(duì)家庭消費(fèi)有顯著的財(cái)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(yíng)資產(chǎn)、耐用消費(fèi)品等)和金融資產(chǎn)。與發(fā)達(dá)國(guó)家不同，中國(guó)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(huì)增加儲(chǔ)蓄，購房行為發(fā)生時(shí)部分金融資產(chǎn)就會(huì)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(cái)富與金融資產(chǎn)對(duì)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(dòng)性，使得從住房權(quán)益中提取現(xiàn)金變得非常簡(jiǎn)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(diǎn)，其財(cái)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?jī)r(jià)上漲帶來的住房增值對(duì)消費(fèi)沒有實(shí)質(zhì)影響。此外，許多老年人有遺贈(zèng)動(dòng)機(jī)，在房?jī)r(jià)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(shí)中人們往往將不同種類的財(cái)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(huì)將一些流動(dòng)性強(qiáng)的資產(chǎn)用來滿足日常支出，將住房資產(chǎn)作為長(zhǎng)期儲(chǔ)蓄。再者，住房具有看得見且價(jià)值高等特點(diǎn)，因而屬于可以彰顯家庭社會(huì)地位的財(cái)富，而儲(chǔ)蓄存款、股票等資產(chǎn)則是不可觀測(cè)的。從這個(gè)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(fèi)效應(yīng)有多大？正確回答這個(gè)問題對(duì)于制定相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)政策、促使居民消費(fèi)穩(wěn)定增長(zhǎng)有積極意義。

一個(gè)值得關(guān)注的現(xiàn)象是，近年來隨著中國(guó)房?jī)r(jià)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(shí)采用了“首付+貸款”的支付方式。與此同時(shí)，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(gè)指標(biāo)已分別上升為15.97%和32.68萬元。與此同時(shí)，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(fèi)。一方面，個(gè)人住房按揭貸款有助于緩解流動(dòng)性約束，避免消費(fèi)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(huì)抑制消費(fèi)?？傊》抠J款既影響家庭消費(fèi)又與家庭住房資產(chǎn)相關(guān)，如果遺漏了這個(gè)重要解釋變量，模型的估計(jì)結(jié)果將是有偏且非一致的。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)家庭住房財(cái)富與消費(fèi)

國(guó)內(nèi)外關(guān)于家庭資產(chǎn)與消費(fèi)關(guān)系的研究大多基于生命周期假說(以下簡(jiǎn)稱LCH)。該理論認(rèn)為，消費(fèi)者在安排當(dāng)前消費(fèi)時(shí)，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(cái)富在生命周期的各個(gè)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(jiǎn)稱RELCH)。為了驗(yàn)證LCH和RELCH，一些學(xué)者考察了家庭財(cái)富與消費(fèi)的關(guān)系。早期的研究集中于分析家庭住房財(cái)富對(duì)消費(fèi)的影響，大多數(shù)采用宏觀時(shí)間序列數(shù)據(jù)的估計(jì)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(cái)富對(duì)消費(fèi)的影響不顯著[3]，且由于老年人面臨更大的健康及財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)大多數(shù)退休老年人而言，住房財(cái)富是應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的緩沖儲(chǔ)備，因此住房財(cái)富僅影響年輕人的儲(chǔ)蓄，很少被老年人用來資助消費(fèi)[4]。也有學(xué)者進(jìn)一步分析了住房財(cái)富發(fā)揮作用的條件，認(rèn)為必須同時(shí)滿足以下四個(gè)條件住房財(cái)富才能夠充分發(fā)揮作用：不存在流動(dòng)性約束；住房財(cái)富與其它財(cái)富可以直接替換；家庭能夠花費(fèi)其住房資本收益，即不存在變現(xiàn)困難；房主沒有遺贈(zèng)動(dòng)機(jī)[5]。

(二)住房資產(chǎn)與金融資產(chǎn)對(duì)消費(fèi)的影響

近年來的研究已不再局限于住房資產(chǎn)的財(cái)富效應(yīng)，而是越來越注重不同種類的資產(chǎn)對(duì)消費(fèi)的影響。發(fā)達(dá)國(guó)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(guó)外很多關(guān)于家庭資產(chǎn)結(jié)構(gòu)與消費(fèi)關(guān)系的文獻(xiàn)都比較了住房財(cái)富和股票財(cái)富的邊際消費(fèi)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(guó)各州的季度數(shù)據(jù)和1975—1996年14個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家的年度數(shù)據(jù)，研究了住房財(cái)富、金融財(cái)富和消費(fèi)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(chǎng)財(cái)富變化對(duì)消費(fèi)有重要影響，而股票市場(chǎng)財(cái)富效應(yīng)的證據(jù)很弱，即住房財(cái)富對(duì)消費(fèi)的影響要大于金融資產(chǎn)，消費(fèi)對(duì)住房財(cái)富的變化更加敏感[6]。這就是說，在影響發(fā)達(dá)國(guó)家消費(fèi)方面，住房市場(chǎng)似乎比股票市場(chǎng)更重要。然而，有學(xué)者對(duì)不同國(guó)家的研究表明，在澳大利亞、加拿大、法國(guó)、德國(guó)、意大利、日本、瑞典等國(guó)家消費(fèi)對(duì)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(chǎng)與消費(fèi)

一些研究發(fā)現(xiàn)，不同國(guó)家資本市場(chǎng)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(duì)消費(fèi)的影響會(huì)因此而存在差異。Catte 等對(duì)10個(gè)經(jīng)合組織(OECD)國(guó)家所做的研究表明，在信貸市場(chǎng)高效成熟的國(guó)家(比如澳大利亞、加拿大、荷蘭、英國(guó)和美國(guó))，家庭很容易通過抵押房屋獲得資金，也許正因?yàn)槿绱?，這些國(guó)家住房財(cái)富的邊際消費(fèi)傾向整體上高于金融資產(chǎn)的邊際消費(fèi)傾向[8]。Slacalek的研究也表明，相對(duì)于其它發(fā)達(dá)國(guó)家，美國(guó)和英國(guó)住房資產(chǎn)對(duì)消費(fèi)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(dòng)性，使得住房資產(chǎn)對(duì)消費(fèi)的影響增強(qiáng)[7]。Tunc和Yavas利用美國(guó)1987—2013年的數(shù)據(jù)分析了儲(chǔ)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(chǔ)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(gè)百分點(diǎn)個(gè)人儲(chǔ)蓄率平均下降9.1個(gè)百分點(diǎn)。此外，模型中加入按揭貸款這個(gè)解釋變量后，顯著改變了其它解釋變量對(duì)儲(chǔ)蓄率的影響。這就意味著，住房按揭貸款是儲(chǔ)蓄率的一個(gè)重要解釋變量，遺漏該變量將導(dǎo)致計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的有偏、非一致估計(jì)[9]。

國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于家庭資產(chǎn)與消費(fèi)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(duì)消費(fèi)產(chǎn)生的影響，實(shí)證研究表明中國(guó)住房資產(chǎn)對(duì)消費(fèi)的影響大于金融資產(chǎn)。例如，張大永和曹紅采用2011年中國(guó)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(duì)消費(fèi)的影響，結(jié)果表明住房資產(chǎn)對(duì)消費(fèi)的影響最大[10]。也有學(xué)者認(rèn)為金融資產(chǎn)對(duì)消費(fèi)的影響相對(duì)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(duì)消費(fèi)的影響明顯大于住房資產(chǎn)對(duì)消費(fèi)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(cái)富效應(yīng)”，他們利用2009年中國(guó)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(cái)富效應(yīng)”[12]。

以上文獻(xiàn)的共同點(diǎn)是：第一，國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究均未考慮住房信貸市場(chǎng)對(duì)家庭資產(chǎn)與消費(fèi)關(guān)系的影響。第二，都沒有估計(jì)購房意愿對(duì)消費(fèi)的影響。第三，低收入家庭更有可能受到流動(dòng)性約束和預(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)影響，因此與高收入家庭相比，低收入家庭的消費(fèi)可能對(duì)金融資產(chǎn)更為敏感，但絕大多數(shù)文獻(xiàn)忽略了這個(gè)問題。

三、數(shù)據(jù)處理與研究設(shè)計(jì)

(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(diǎn)，為了避免重復(fù)，本文不再贅述。在實(shí)證分析時(shí)，我們對(duì)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?yàn)槭艿匠擎?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(shì)。

2.家庭純收入、家庭總消費(fèi)以及非耐用消費(fèi)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(duì)這些變量做了雙邊縮尾處理。

3.在實(shí)證分析時(shí)，考慮到非耐用消費(fèi)品中個(gè)別小類缺乏相應(yīng)的價(jià)格指數(shù)，并且樣本期消費(fèi)價(jià)格波動(dòng)不大，居民消費(fèi)價(jià)格年均增長(zhǎng)率為2.61%。此外，我們也曾考慮使用消費(fèi)價(jià)格總指數(shù)對(duì)家庭純收入、消費(fèi)、家庭住房?jī)r(jià)值、家庭金融資產(chǎn)以及房貸余額等價(jià)值變量進(jìn)行平減處理，其結(jié)果與未處理時(shí)并無太大差異。因此，我們沒有對(duì)價(jià)值類變量進(jìn)行價(jià)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(qǐng)，當(dāng)年食品支出就會(huì)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(fèi)。這兩個(gè)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(gè)樣本的消費(fèi)率。為此，我們?cè)趯?shí)證分析時(shí)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(jì)和變量說明

我們認(rèn)為，中國(guó)家庭歷來有瞻前顧后、未雨綢繆的傳統(tǒng)，追求的是長(zhǎng)期消費(fèi)效用最大化，這一點(diǎn)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(fèi)者具有前瞻性，則前期消費(fèi)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(duì)消費(fèi)沒有影響，因?yàn)檫@些信息已在本期消費(fèi)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(fèi)僅與前期消費(fèi)有關(guān)，其它任何變量(包括同期收入)對(duì)消費(fèi)都沒有解釋或預(yù)測(cè)能力。然而，大量實(shí)證研究表明消費(fèi)對(duì)同期收入的變動(dòng)高度敏感[13-14]。根本原因在于，要把一生的財(cái)富均勻地分配到生命周期的各個(gè)階段，借貸和儲(chǔ)蓄是必不可少的，而現(xiàn)實(shí)中資本市場(chǎng)是不完善的，并且收入具有不確定性。近年來，中國(guó)消費(fèi)信貸市場(chǎng)得到了較快的發(fā)展，特別是互聯(lián)網(wǎng)金融借貸，它們?cè)趶浹a(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(xiǎn)審核流程且對(duì)抵押物的要求較高，還款風(fēng)險(xiǎn)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(shí)，會(huì)“自愿”接受流動(dòng)性約束。與發(fā)達(dá)國(guó)家相比中國(guó)的社會(huì)保障水平仍有一定的差距，消費(fèi)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(shí)，個(gè)體寧愿降低當(dāng)期消費(fèi)，也不愿意借錢，從而產(chǎn)生內(nèi)生性流動(dòng)性約束。

基于以上分析，本文在設(shè)定模型時(shí)著重考慮了以下四個(gè)方面。

第一，家庭資產(chǎn)對(duì)消費(fèi)的影響與金融市場(chǎng)的發(fā)育程度有關(guān)。住房信貸的發(fā)展會(huì)降低居民的購房?jī)?chǔ)蓄，并最終通過增加住房財(cái)富對(duì)消費(fèi)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(dòng)性，從而增強(qiáng)住房資產(chǎn)的財(cái)富效應(yīng)。近10多年來，中國(guó)個(gè)人住房貸款的迅速增長(zhǎng)對(duì)于緩解居民購房壓力、平滑消費(fèi)起到了重要作用。但住房金融市場(chǎng)發(fā)展仍然滯后于發(fā)達(dá)國(guó)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(guó)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(chǔ)蓄壓力，但理性消費(fèi)者為了避免還貸階段消費(fèi)大幅度下降仍然會(huì)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(duì)消費(fèi)的影響，建模時(shí)應(yīng)該考慮“家庭購房意愿”這個(gè)重要因素。

第三，為了檢驗(yàn)我們的判斷是否正確，在下面的實(shí)證分析中，我們將分別估計(jì)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(duì)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(shí)中，中國(guó)的金融市場(chǎng)還不夠成熟，家庭固定資產(chǎn)的流動(dòng)性較弱，養(yǎng)老、醫(yī)療、失業(yè)等社會(huì)保障水平較低。在這種情形下，低收入家庭由于預(yù)防性儲(chǔ)蓄不足，其消費(fèi)會(huì)受到流動(dòng)性約束或收入波動(dòng)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(xiǎn)的能力弱于其它家庭。為了識(shí)別流動(dòng)性約束和收入風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的影響，本文以家庭長(zhǎng)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(jì)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(duì)兩組家庭消費(fèi)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(gè)體效應(yīng)，即變量的值是因個(gè)體及時(shí)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(gè)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(shí)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(duì)應(yīng)的是第t年的家庭消費(fèi)。式(1)中t代表數(shù)據(jù)實(shí)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(fèi)品及服務(wù)支出。非耐用消費(fèi)品及服務(wù)支出=家庭消費(fèi)總支出-耐用消費(fèi)品支出。按照國(guó)際上通行的標(biāo)準(zhǔn)，“耐用消費(fèi)品支出”屬于家庭資產(chǎn)，故本文將其從消費(fèi)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(xiàng)“您家現(xiàn)有住房的市場(chǎng)總價(jià)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(shí)間是不一致的，前者描述了“上一年”或“過去12個(gè)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?jī)r(jià)值是存量，反映的是家庭在接受采訪時(shí)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(fèi)?？紤]到住房?jī)r(jià)值與房?jī)r(jià)變動(dòng)密切，我們用采訪時(shí)記錄的家庭住房?jī)r(jià)值除以家庭所在地區(qū)上一年的房?jī)r(jià)指數(shù)，以此代表上一年年初的家庭住房?jī)r(jià)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(xiǎn)等合計(jì)而成，其中占比最大的是銀行存款。與家庭住房?jī)r(jià)值類似，fassetit反映了家庭在接受采訪時(shí)的金融資產(chǎn)。我們知道，在實(shí)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(shí)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(yíng)性收入的生產(chǎn)成本，只計(jì)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(jì)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(chǎng)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(xiàng)。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(fèi)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(shí)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(duì)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(shí)，如果家庭在2010年及以后的年份購買了住房，則消費(fèi)函數(shù)反映的是家庭在購房前的消費(fèi)行為。同理，Ti2011=1代表計(jì)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(shí)間變化而變化的變量，例如戶主性別等，已經(jīng)體現(xiàn)在個(gè)體固定效應(yīng)中。因此，在實(shí)證分析時(shí)，控制變量中沒有考慮這類變量，只保留了“家庭規(guī)?！?。

四、實(shí)證分析

(一)模型估計(jì)結(jié)果

根據(jù)本文的研究設(shè)計(jì)，利用2010—2018年的家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，我們估計(jì)了模型(1)。由于農(nóng)村不存在房地產(chǎn)市場(chǎng)，且農(nóng)村住房仍以自建為主，故本文的研究對(duì)象僅限于城鎮(zhèn)家庭。由CFPS可知，截至到2018年年初中國(guó)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(shí)14.94%的家庭沒有自己的住房。鑒于有房戶和無房戶的消費(fèi)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(duì)消費(fèi)的影響，本文只考慮了有住房的城鎮(zhèn)家庭。

Hausman檢驗(yàn)的一個(gè)重要功能是檢驗(yàn)個(gè)體效應(yīng)λi是否與解釋變量相關(guān)，即檢驗(yàn)固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型的適用性。Hausman檢驗(yàn)的原假設(shè)為“H0∶corr(λi，Xi)=0”(其中Xi是解釋變量)，即個(gè)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(jì)量都是一致估計(jì)。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(yàn)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(yàn)的結(jié)果，個(gè)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(fèi)品消費(fèi)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(duì)消費(fèi)的財(cái)富效應(yīng)明顯小于家庭金融資產(chǎn)對(duì)消費(fèi)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(fèi)品而不是投資品；二是中國(guó)的住房金融市場(chǎng)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(guó)老年人普遍存在住房遺贈(zèng)動(dòng)機(jī)。這些因素都對(duì)住房資產(chǎn)的財(cái)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(chǎng)的規(guī)模和發(fā)展水平，其系數(shù)代表住房信貸對(duì)消費(fèi)的“凈”影響。估計(jì)結(jié)果顯示，住房信貸規(guī)模與家庭消費(fèi)為正相關(guān)關(guān)系。對(duì)此，我們的解釋是：住房信貸有助于家庭降低購房?jī)?chǔ)蓄目標(biāo)，縮短家庭為購房而儲(chǔ)蓄的時(shí)間，從而起到了平滑消費(fèi)的作用。另一方面，還貸支出又可能會(huì)擠出家庭消費(fèi)。但是如果消費(fèi)者是理性的，就會(huì)盡力做到未雨綢繆，其還貸期的生活水平因而不會(huì)大幅度降低。估計(jì)結(jié)果也顯示，如果家庭計(jì)劃在未來若干年內(nèi)買房，其消費(fèi)會(huì)顯著下降。也就是說，在理性預(yù)期生命周期框架下，家庭儲(chǔ)蓄目標(biāo)不僅僅是攢夠首付款，還須為意料不到的風(fēng)險(xiǎn)做準(zhǔn)備。

表1 模型(1)的估計(jì)結(jié)果因變量：Ln(非耐用品消費(fèi))

注：1.***、**、*分別表示在1%、5%、10%顯著性水平下顯著。下同。2.估計(jì)值下面括號(hào)內(nèi)為t值，計(jì)算t統(tǒng)計(jì)值時(shí)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(jì)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(jì)結(jié)果；第3欄是同時(shí)遺漏了“各地區(qū)戶均房貸余額”和“家庭購房意愿”兩個(gè)解釋變量后的估計(jì)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(duì)消費(fèi)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?yàn)?，按照定義，家庭住房總資產(chǎn)等于家庭住房?jī)糍Y產(chǎn)加上房貸。盡管“各地區(qū)戶均房貸余額”這個(gè)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(huì)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(duì)消費(fèi)的影響，從而嚴(yán)重高估了家庭資產(chǎn)的財(cái)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(shí)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(gè)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(guó)內(nèi)關(guān)于家庭資產(chǎn)結(jié)構(gòu)對(duì)消費(fèi)影響的研究尚不多見，并且都沒有考慮到金融市場(chǎng)和購房意愿，其估計(jì)結(jié)果很有可能會(huì)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(yàn)

為了檢驗(yàn)估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，我們從3個(gè)方面對(duì)樣本作了調(diào)整，并重新估計(jì)了模型。第一，估計(jì)模型時(shí)僅考慮1997年之后購房的家庭。這是因?yàn)椋?998年中國(guó)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(gè)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(gè)時(shí)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?jī)r(jià)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(shí)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?jī)r(jià)、高城市化的特點(diǎn)，其住房需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于普通縣市。為了檢驗(yàn)?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(gè)城市在5期采訪中受訪家庭最多，分別為87和609個(gè))重新估計(jì)了模型(見表2第3欄)。

對(duì)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(cè)值由原先的8 054個(gè)減少至現(xiàn)在的5 387個(gè)，但表2與表1的結(jié)論仍然是一致的。系數(shù)估計(jì)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(cè)值縮減為2 042個(gè)，“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(cái)富效應(yīng)仍小于家庭金融資產(chǎn)對(duì)消費(fèi)的影響(分別為0.076和0.195)。變化相對(duì)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(jì)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(hào)和統(tǒng)計(jì)顯著性也未發(fā)生任何改變。由此我們認(rèn)為，模型的估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的。

表2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

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(dòng)性約束和收入風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別

按照理性預(yù)期生命周期假說，收入或資產(chǎn)的暫時(shí)變化對(duì)消費(fèi)沒有影響。但如果存在流動(dòng)性約束和收入風(fēng)險(xiǎn)，消費(fèi)對(duì)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(chǎng)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(fèi)因此會(huì)受到現(xiàn)期收入約束。另一個(gè)重要解釋是，如果預(yù)期未來收入有很大的不確定性，消費(fèi)者就會(huì)有較強(qiáng)的預(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)。而收入的增減與預(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)的強(qiáng)弱呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，收入大幅度增加，消費(fèi)者的預(yù)防性動(dòng)機(jī)就會(huì)減弱，從而會(huì)增加消費(fèi)；反之，如果收入明顯下降，消費(fèi)者的預(yù)防性動(dòng)機(jī)會(huì)增強(qiáng)，其消費(fèi)會(huì)隨著收入降低而減少。Carroll指出，流動(dòng)性約束和預(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)之間關(guān)系非常密切，例如，容易受到流動(dòng)性約束的消費(fèi)者有更強(qiáng)的預(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)；而不確定性的增大又會(huì)強(qiáng)化流動(dòng)性約束[17]。因此，從實(shí)證分析角度很難區(qū)分二者對(duì)消費(fèi)的影響。

為了估計(jì)流動(dòng)性約束和(或)收入不確定性的影響，我們首先計(jì)算了樣本期家庭純收入在時(shí)間上的均值(即家庭長(zhǎng)期收入)，然后依據(jù)家庭長(zhǎng)期收入排序計(jì)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(jì)了不同收入群體的消費(fèi)行為。目的是通過對(duì)兩組參數(shù)的比較，識(shí)別流動(dòng)性約束和(或)收入不確定性的強(qiáng)弱導(dǎo)致的消費(fèi)行為差異。結(jié)果顯示：

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

表3 流動(dòng)性約束和(或)收入不確定性的估計(jì)

注：低收入家庭和高收入家庭分別指家庭長(zhǎng)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(dòng)消費(fèi)和抑制消費(fèi)的作用。一方面，個(gè)人住房按揭貸款有助于緩解流動(dòng)性約束，導(dǎo)致消費(fèi)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(huì)抑制消費(fèi)。低收入家庭的還貸壓力明顯大于高收入家庭，因此會(huì)更多地抑制消費(fèi)，以至于住房信貸對(duì)消費(fèi)的凈影響明顯降低。估計(jì)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(fèi)。

總之，流動(dòng)性約束和收入風(fēng)險(xiǎn)使得家庭消費(fèi)對(duì)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(duì)消費(fèi)的影響與金融市場(chǎng)發(fā)育程度有關(guān)。利用2010—2018年的CFPS數(shù)據(jù)得到的估計(jì)結(jié)果表明：家庭住房資產(chǎn)對(duì)消費(fèi)的財(cái)富效應(yīng)明顯小于家庭金融資產(chǎn)對(duì)消費(fèi)的影響；住房信貸規(guī)模與家庭消費(fèi)為正相關(guān)關(guān)系。為了檢驗(yàn)估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，我們從樣本中分別排除了購房時(shí)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(cái)富效應(yīng)。如果同時(shí)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(gè)變量，將產(chǎn)生嚴(yán)重的“遺漏重要解釋變量偏倚”。

為了識(shí)別流動(dòng)性約束和(或)收入不確定性的強(qiáng)弱導(dǎo)致的消費(fèi)行為差異，本文以家庭長(zhǎng)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(jì)了低收入組和高收入群體的消費(fèi)行為。結(jié)果顯示：與高收入家庭相比，低收入家庭對(duì)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?yàn)椋褪杖爰彝ッ媾R更強(qiáng)的流動(dòng)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(huì)更多地抑制消費(fèi)，導(dǎo)致住房信貸對(duì)消費(fèi)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(guó)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(dòng)金融創(chuàng)新將有利于家庭住房資產(chǎn)發(fā)揮更大的財(cái)富效應(yīng)，從而促進(jìn)居民消費(fèi)穩(wěn)定增長(zhǎng)。第二，房?jī)r(jià)上漲過快會(huì)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(dòng)性約束的功能，但購房首付和房貸債務(wù)不斷攀升，對(duì)于許多有購房意愿的家庭仍然會(huì)形成巨大壓力。第三，對(duì)于真正需要住房的家庭，申請(qǐng)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(huì)加大這些家庭的購房難度，迫使他們更多地增加儲(chǔ)蓄。