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        消費金融對居民消費行為的影響

        2020-12-18 03:31:38高鈺瑩博士生
        商業(yè)經(jīng)濟研究 2020年24期
        關鍵詞:消費信貸格蘭杰居民消費

        高鈺瑩 博士生

        (平頂山學院 河南平頂山 467200)

        眾所周知,中國經(jīng)濟的發(fā)展依靠消費、投資和出口三大引擎推動,一直以來,我國的投資在三大引擎中占據(jù)絕對主導地位,如今過度的投資導致我國產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)嚴重的供給過剩問題,經(jīng)濟增長缺乏可持續(xù)性。因此為了保持經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展,必須加快我國經(jīng)濟增長方式由投資主導向消費主導轉移,而消費金融作為消費的 “助推劑”,能夠刺激居民的消費需求,拓寬消費市場的金融服務方式,對居民消費行為產(chǎn)生巨大的影響是毋庸置疑的。

        理論基礎

        (一)預防性儲蓄理論

        預防性儲蓄是指風險厭惡型的消費者由于未來收入的不確定性而進行的儲蓄。該理論認為,風險厭惡型的消費者對暫時性的收入太過敏感,有很強烈的預防性儲蓄動機。

        (二)流動性約束理論

        流動性約束是指居民從金融機構和非金融機構取得貸款受到的約束。流動性約束理論認為相對于沒有流動性約束的情況,存在流動性約束的消費水平會更低;即使現(xiàn)在不存在流動性約束,但如果消費者未來面臨該約束,也會導致現(xiàn)期消費的下降。

        消費金融對居民消費額度影響的實證分析

        (一)變量選擇與模型構建

        本文選取的變量包括:消費信貸余額(CCL)、城鎮(zhèn)居民消費支出(CZC)、農(nóng)村居民消費支出(NCC)和人均可支配收入(Y),所有變量均做對數(shù)?;?013Q1-2018Q3 省際面板數(shù)據(jù),采取PVAR 模型研究消費金融對城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民消費行為的影響。

        (二)實證過程

        單位根檢驗。為了避免偽回歸現(xiàn)象,首先要對各變量進行單位根檢驗,結果見表1。由表1 的結果可以看到,在1% 的顯著性水平下,消費信貸余額(CCL)、城鎮(zhèn)居民消費支出(CZC)、農(nóng)村居民消費支出(NCC)和人均可支配收入(Y)均通過了LLC 檢驗和IPS 檢驗,即所有變量都是平穩(wěn)的,滿足后續(xù)建模的條件。

        最優(yōu)滯后階數(shù)的確定。構建PVAR 模型時,需要確定最優(yōu)滯后階數(shù),本文結合LR、FPE、AIC、SBIC、HQIC這五個信息準則進行綜合考慮。在0-3 階滯后期這五個指標的具體數(shù)值如表2 所示。由表2 可以看到,LR、FPE、AIC、SBIC 和HQIC 均選擇滯后3 階為最優(yōu)滯后階數(shù),因此本文選擇的最優(yōu)滯后階數(shù)為3。

        格蘭杰因果關系檢驗。本文對各變量間的關系進行格蘭杰因果檢驗,結果見表3 所示。可以看到,消費信貸余額(CCL)是城鎮(zhèn)居民消費支出(CZC)的格蘭杰原因,但城鎮(zhèn)居民消費支出(CZC)卻不是消費信貸余額(CCL)的格蘭杰原因,說明消費信貸余額(CCL)對城鎮(zhèn)居民消費支出(CZC)具有顯著的影響關系。人均可支配收入(Y)與城鎮(zhèn)居民消費支出(CZC)互為格蘭杰因果關系,即二者之間存在顯著的相互影響關系。同樣,消費信貸余額(CCL)與農(nóng)村居民消費支出(NCC)互為格蘭杰因果關系,說明消費信貸余額(CCL)可以顯著影響農(nóng)村居民消費支出(NCC),農(nóng)村居民消費支出(NCC)反過來也會對消費信貸余額(CCL)產(chǎn)生影響。人均可支配收入(Y)與農(nóng)村居民消費支出(NCC)也互為格蘭杰因果關系,說明人均可支配收入(Y)的增加會對農(nóng)村居民消費支出(NCC)產(chǎn)生顯著影響。

        表1 單位根檢驗結果

        表2 模型各個滯后期的結果

        表3 格蘭杰因果關系檢驗結果

        表4 PVAR 模型估計結果

        表5 單位根檢驗結果

        表6 協(xié)整檢驗結果

        估計PVAR 模型。本文對PVAR 模型進行估計,估計結果見表4。

        脈沖響應分析。PVAR 模型與一般的VAR 模型一樣,同樣可以通過脈沖響應分析變量間的動態(tài)關系。城鎮(zhèn)居民消費支出(CZC)、農(nóng)村居民消費支出(NCC)受消費信貸余額(CCL)和人均可支配收入(Y)沖擊的響應結果如圖1 所示。

        由圖1 可知,消費信貸余額(CCL)的增長會促進城鎮(zhèn)居民消費支出(CZC)的增加,且這種促進作用在第3期達到最大,從第3 期之后這種正向促進作用開始遞減。而消費信貸余額(CCL)的增長對農(nóng)村居民消費支出(NCC)同樣具有正向影響,這種影響作用在第3 期達到峰值之后開始減弱。此外,消費信貸余額(CCL)對農(nóng)村居民消費支出(NCC)的影響更大,說明農(nóng)村居民消費的欲望更強烈,對消費信貸的需求更大。

        其次,人均可支配收入(Y)的增長會導致城鎮(zhèn)居民消費支出(CZC)的增加,但隨著可支配收入的增長,消費增加的幅度越來越小,這一結論顯然很符合經(jīng)濟學原理。人均可支配收入(Y)對農(nóng)村居民消費支出(NCC)的影響與對城鎮(zhèn)居民消費支出的影響基本一致。

        消費金融對居民消費結構影響的實證分析

        (一)變量選取與模型構建

        在研究了消費金融對居民消費額度的影響后,需要進一步研究消費金融對居民消費結構的變化是否有一定的影響。本文將居民消費支出劃分為耐用消費品支出和非耐用消費品支出,探究消費金融對二者影響的差異性。選取的變量包括居民耐用消費品支出(NYC)、非耐用消費品支出(FNYC)和個人消費信貸(PCL),時間區(qū)間為2013Q1-2019Q4。

        本文采用貝葉斯向量自回歸模型(BVAR)進行消費金融對居民消費結構影響的實證分析,由于BVAR 模型可以估計各變量對經(jīng)濟系統(tǒng)的影響程度,從而避免傳統(tǒng)VAR模型無約束條件下的自由度損失問題,有助于減少估計誤差,提升估計的準確度。

        圖1 城鎮(zhèn)居民消費支出、農(nóng)村居民消費支出受各變量沖擊的響應圖

        圖2 脈沖響應圖

        (二)實證過程

        單位根檢驗。經(jīng)過表5 檢驗可知,耐用消費品支出(NYC)、非耐用消費品支出(FNYC)和個人消費信貸(PCL)的差分序列均為平穩(wěn)序列,即所有變量服從一階單整。

        協(xié)整檢驗。為防止偽回歸現(xiàn)象,要對三個變量間的關系進行協(xié)整檢驗。本文根據(jù)信息準則選擇最優(yōu)滯后期為2階。結果顯示,三個變量間存在長期穩(wěn)定的均衡關系。協(xié)整檢驗結果如表6 所示。

        脈沖響應分析。本文利用BVAR 模型對脈沖響應函數(shù)進行估計,研究個人消費信貸(PCL)對居民耐用消費品支出(NYC)、非耐用消費品支出(FNYC)的動態(tài)影響關系,結果如圖2 所示。由圖2 可知,個人消費信貸(PCL)增加對非耐用消費品支出(FNYC)的影響具有正向促進作用,這種影響在第2 期達到最大后,開始遞減直至為0。而個人消費信貸(PCL)對居民耐用消費品支出(NYC)的影響同樣呈現(xiàn)正向響應,這種正向促進作用在第2 期達到峰值(49.01832),隨后開始減弱直至為0。

        可以看到,個人消費信貸(PCL)的增加均會促進居民非耐用消費品支出(FNYC)和耐用消費品支出(NYC)的增長,但從影響程度看,個人消費信貸(PCL)對居民非耐用消費品支出(FNYC)的影響更大。

        結論與建議

        (一)結論

        首先,個人可支配收入的增加會刺激居民消費支出的增加,但隨著可支配收入的增長,消費增加的幅度越來越小,該結論符合凱恩斯提出的絕對收入假說理論。

        其次,個人消費信貸對居民非耐用消費品支出和耐用消費品支出具有正向促進作用,且消費信貸對居民非耐用消費品支出的影響更大。說明個人消費信貸的增長刺激了居民消費結構的升級。

        (二)建議

        首先,要延伸消費金融市場,豐富并深化消費金融領域的結構性供給。目前被用于旅游、家裝、教育培訓和生活美容等非耐用消費品的消費信貸比例并不高,消費金融結構性供給失衡的問題依然存在。因此要大力提升非耐用消費品的信貸供給比例,以適應和滿足市場的需求,促進經(jīng)濟的發(fā)展。

        其次,要大力發(fā)展非銀行性的消費金融公司。我國消費金融的規(guī)模一直在快速增長,但絕大部分消費金融機構都是由商業(yè)銀行主導的,而傳統(tǒng)商業(yè)銀行的消費信貸模式因授信成本過高會制約消費金融的發(fā)展。因此要積極推動非銀行性消費金融公司的發(fā)展,增加市場競爭活力,為消費者提供更多的選擇。

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