家庭资产对居民消费的影响研究

荣明杰(广东农工商职业技学院，广东 广州 510520)

一、前言

在拉动中国经济发展的投资、消费、出口这“三驾马车”中，长时间依赖投资和出口造成了经济发展结构的畸形，因此为了保证中国经济持续健康发展，当务之急是扩大居民消费。而面对全球经济持续复苏乏力，国内面临严峻通缩考验，如何有效扩大居民消费成为破解当前困局的关键。

为解释中国居民消费不足，国内外学者在进行大量研究后提出了多种理论，如:预防性储蓄(Chamon and Prasad，2010)、不完善的金融市场(万广华等，2001)、文化习惯和家庭偏好(程令国、张晔，2011)、上升的劳动力人口比例(Modigliani and Cao，2004)等。虽然这些理论分别解释了其中的一部分原因，但都忽视了另外一个可能影响居民消费的重要因素——家庭资产。根据生命周期理论和持久收入假说的观点，资产的多寡以及资产价格的变动都会对消费产生影响。家庭资产可以分为金融资产和非金融资产，其中，金融资产包括现金、存款、股票、等流动性资产，非金融资产则主要包括住房、汽车等固定资产。不同类型资产对居民消费的影响可能存在明显差异，其作用机制也有所不同(Carroll et al.，2011)。

基于对家庭资产中不同类型资产是如何影响家庭消费这一问题的关注，本文尝试借助于中国首次家庭金融调查的微观数据，采用基础线性回归的方法详细探讨了各类家庭资产对我国居民消费的影响作用及其影响程度，本文余下部分的安排如下:第二部分为文献回顾;第三部分为针对所用数据的说明和研究设计;第四部分对实证结果进行分析;最后一部分提出主要结论和政策启示。

二、文献综述

F.Modigliani(1954)提出的生命周期理论认为，消费者一生中所拥有的资产越多，所获取的消费也将越大，而根据Friedman(1957)为代表的持久收入假说则认为资产价格的变动若成为持久性收入则会影响消费者的消费选择。这都为研究资产和消费的关系构建了基础的理论框架。

在针对家庭资产对消费影响的研究中，非金融资产中的住房资产对于消费的财富效应基本得到确认(Skinner，1989)。而在针对金融资产的研究中，其财富效应同样也基本得到证实。有学者借助美国家庭消费调查数据分析发现，股票资产超过25万美元的受访家庭在股价上升时会增加消费，从而认为股票价格变化对消费存在一定影响(Starr-Mc-Cluer，2002)。

近年来，学者不断提高关于资产对中国居民消费影响的关注。李涛，陈斌开(2014)基于2008和2009年微观家户数据首次区分并比较了家庭生产性固定资产和非生产性住房资产对居民消费的不同影响，认为固定性资产对于居民消费的财富效应远大于非生产性住房资产。

综上可知，关于家庭资产对居民消费的影响研究大多集中于住房资产和金融资产，较少关注车辆这一重要的家庭非金融资产对于消费的影响，另外也没有讨论家庭资产对于一般消费品的影响。因此，为进一步完善家庭资产对消费的影响研究，本文利用中国家庭金融调查数据，对家庭收入、非金融资产(自有房屋资产、车辆拥有数量和价值)以及各细分类别的金融资产对消费(非耐用品消费、耐用品消费)的影响进行全面分析，以便为今后我国制定相关公共政策的方向、内容和人群等提供科学的参考依据。

三、数据说明和研究设计

(一)数据说明

本文数据全部来源于中国人民银行金融研究所和西南财经大学联合组织的中国家庭金融调查项目(简称CHFS)。本文采用其2011年的调查数据。该数据针对性较强、较为详细的囊括了我国居民家庭的各项金融资产信息，因此对从微观层面探讨我国家庭各项资产与消费的关系有着重要价值。

在数据整理过程中，我们剔除了一些异常值和数据不全的家庭。考虑到部分低收入家庭收入来源主要是补助性收入，缺乏广泛代表性，因此将收入最低的5%家庭予以排除。同时，为了避免由于就业或退休等因素引起的异质性消费问题，参考现有文献的做法(Bastic et al.，2006)，我们将户主的年龄限制在20—65岁之间。最终，所得有效样本规模共6076个。其中具体关键性指标的描述性统计如下表1所示。

表1 关键指标描述性统计(如无特别说明，单位为元)

(二)研究设计

本文首先考察家庭资产对于家庭消费是否具有财富效应，在控制人口统计学指标和家庭支出的条件下，本文将家庭资产划分为非金融资产、金融资产和家庭收入进行回归分析，模型的具体形式如下:

其中，Ln AEi是表示第 i个家庭的总消费，Ln NFi、Ln Fi和Ln HIi分别表示第i个居民的家庭非金融资产、金融资产和收入的对数值③;Controlji(j=1，2，3，…)表示控制变量，包括社会经济和人口统计特征指标变量，包括户主年龄、性别、家庭规模、受教育程度、政治面貌、婚姻状况及户口所在地等;β和α为模型的未知参数;ε模型的随机扰动项。这里，家庭总消费又可以分为耐用品消费支出(Ln E1i)和非耐用品消费支出(Ln E2i)两类，所以本文也可以研究各类资产对分类支出的影响，构建模型如下所示:

在上述模型的基础上，本文对非金融资产和金融资产对于家庭消费的影响更为细分的讨论。因为一直以来，中国人将房产视为最重要的家庭资产之一，因此住房资产对我国居民的消费选择产生非常大影响，而随着中国经济的高速发展，汽车在居民消费中的增长幅度明显加大，所以本文通过模型(4)检验房产和车辆对家庭消费的影响。其中，Dum_house和Dum_car分别代表家庭是否拥有住房和车辆。如果房产与车辆对家庭消费均有显著的影响作用，则进一步将非金融资产(NF)细分为住房资产价值(Ln H)、车辆资产价值(Ln V)和其他实物资产价值(Ln W)，来考察其对家庭消费的影响程度，具体形式如模型(5)所示。

进一步的，在进行研究金融资产对家庭消费的实证分析时，本文把金融资产(Ln F)细分为风险性金融资产(Ln RF)和无风险性金融资产(Ln FRF)，并将这两项进一步细分:无风险性金融资产细分为现金(Ln Cash)、活期存款(Ln Cd)和定期存款(Ln Fd);风险性金融资产细分为股票(Ln Stock)、基金(Ln Fund)和债券(Ln Bond)，以此来具体探讨各类资产对家庭消费的影响。模型形式如下:

四、实证结果及分析

本文基于模型(1)探讨人口统计学变量、金融资产、非金融资产和家庭收入对居民消费的影响(估计结果见表2)。结果显示年龄对于居民消费的影响是正向的，但影响效果并不太明显，这可能是因为各个年龄层都有不同的消费需求，而模型(2)和模型(3)将消费进行分解为耐用品和非耐用品消费，从回归结果可以看出，年龄对于耐用品消费的影响远大于对于非耐用品消费的影响，其系数分别为0.562和0.015，这是因为非耐用品消费是日常消费，无论哪个年龄层都有需求，而耐用品消费主要针对独立生活的成年人或者是组成家庭的居民，一般是随着年龄增长而增长的，因此年龄对此影响较大。性别上，女性的消费多于男性，这可能是由于女性在家里一般担任主要的采购工作，因此消费较多，同时，女性自身对消费需求较大，因此总的消费额会大于男性。至于家庭规模上，家庭人口数每增加1%，其消费增加0.047%，表明人口数越多，消费额越大，而在耐用品消费上，弹性系数为0.0527，这是因为家庭规模较大，耐用品消耗较快，因此需求较多。婚姻状况的结果显示已婚居民比未婚居民消费更大，这与前文分析的年龄对消费有正向影响的原因相符。同时模型(4)表明，住房和汽车均对消费有正向影响，其弹性系数分别为0.169和0.150。家庭收入对于消费有较大的影响，尤其是对于非耐用消费品的消费上，家庭收入每增加1%，非耐用消费品的消费额增加0.222%，而耐用消费品的消费额增加0.156%，这是因为家庭收入越高，可供分配给非耐用消费品的额度越大，因此消费额较大，但由于耐用消费品是每个家庭所必须的，因此无论家庭收入是多少，对耐用消费品的消费额度影响没有那么大。

表2 OLS模型的估计结果

五、研究结论

本文利用国内首次比较详尽的家庭金融调查数据，重点分析了非金融资产如住房资产、车辆资产和其他非金融资产及金融资产如现金、股票等对家庭消费的影响。研究结果表明，非金融资产和金融资产对消费均具有显著的影响效应。其中非金融资产中对拥有和不拥有自有住房资产的两类家庭而言，前者的消费水平显著高于后者;车辆财富和其他非金融资产对于消费的影响显著大于住房资产对于消费的影响，这也启发我们，在制定相关刺激消费的政策时，不应当将全部目光集中在房地产领域，而应当适当拓宽，刺激车市的效果可能更明显。

金融资产中由于居民的风险厌恶程度仍然较深，因此对于无风险金融资产的偏好仍然明显，我国仍将致力于建立健全更加完善的金融市场，这有利于居民的投资，更有助于拉动国内的消费。

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