资产负债表视角下住房贷款对城镇居民消费的影响

王沈南，颜 迪，朱 鹤

（1.北京工商大学 国际经管学院，北京 100048；2.北京师范大学 经济与工商管理学院，北京 100875；3.中国金融四十人论坛 研究部，北京 100044）

一、问题的提出

20 世纪90 年代以来，随着我国城市化进程和房地产市场化改革的深入推进，居民住房投资需求日益旺盛。中国家庭金融调查（CHFS）数据显示，截至2019 年，中国居民房地产投资占全部资产配置的比重超过七成，住房已成为中国居民资产配置的核心构成。宏观层面，房地产投资在“投资驱动型”经济中扮演着重要角色，是拉动经济增长的重要引擎。2008 年金融危机以来，随着信贷市场的加速扩张，居民购房需求被进一步释放，房地产市场持续繁荣，但也引发了居民部门“加杠杆”速度过快等问题[1]。据中国人民银行发布的《金融机构信贷收支表》《货币政策执行报告》显示，截至2020 年，中国居民部门中长期消费贷款已经高达40.8 万亿，占到全部居民负债总额的六成以上。而在所有中长期消费贷款中，住房抵押贷款（34.5 万亿）的份额接近85%。

针对不断上升的宏观债务风险，中央政府于2015 年起实施了供给侧结构性改革，“去杠杆”成为“三去一降一补”的关键。但该政策始终将政府部门和企业部门作为发力重点，针对居民部门却未见实质性动作。一个重要的原因在于，相对于发达国家，中国居民部门整体的债务率①根据作者团队的测算，2019 年中国居民部门资产负债率仅为11.7%。从住房视角来看，住房贷款占住房资产的比重更低，约为10.9%。并不高，债务风险高度可控。然而，这仅仅是“存量”层面的风险评估。如果从“流量”视角审视，住房贷款的快速攀升带来偿本付息支出的快速上升，使居民面临越来越大的“入不敷出”压力。朱鹤等[2]指出，2016—2019 年，居民每年的偿债支出均保持1 万亿元以上的增量。2019 年，新增的偿本付息支出达到1.12 万亿元，几乎与新增的购房支出（1.3万亿元）划等号。“流量”压力下，居民将不得不降低消费或减少购房，这将会在中长期抑制总需求并间接影响到居民收入的持续改善。从这个意义上说，探讨住房贷款影响居民消费的微观机制是理解我国居民信贷驱动整个宏观经济运行的“关键窗口”。党的十九届五中全会强调，“要加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”，消费驱动型经济是构建“双循环”格局的关键。因此，系统地分析中长期负债对居民消费的影响具有重要的政策含义。

事实上，居民信贷对消费的影响一直都是学术界的热点话题。理论方面，永久收入假说[3]20-37和流动性约束理论[4]为探讨居民信贷与消费之间的关系奠定了学理基础，信贷市场被认为有助于缓解流动性约束，是消费扩容的重要助力。然而，上述理论主要用于阐释短期信贷工具对消费的影响机制。吴锟等[5]利用经验证据证实，短期信贷工具确实能够通过“缓解流动性约束”拉动居民消费。鉴于此，尹志超等[6]深刻指出，普惠金融、金融科技的发展有助于提高居民的信贷可得性，对消费扩容意义重大。本文聚焦住房抵押贷款这类典型的中长期信贷对居民消费的影响。针对该问题，国内外学术界发现了房奴效应[7]、挤出效应[8]、抵押效应[9]等现象。机制方面，一些文献将中长期信贷对居民消费的影响区分为直接效应和间接效应两类[10]。其中，直接效应就是负债对消费的直接冲击，主要表现为“偿本付息”支出对消费的挤出。而Mian 等[11]构建的异质性杠杆率模型，则深刻揭示了居民负债对消费的间接影响。沿着该思路，Baker[12]进一步发现，杠杆率的差异还会影响居民消费对于收入冲击的敏感性。同时，尹志超等[13]从住房贷款的“资产端”考察了其对居民消费的间接影响，房屋资产价值变动对消费的影响通常被界定为财富效应②另有一些文献将其定义为资产效应。。此外，宋明月等[14]还对比了不同类型居民信贷对消费影响的差异性。

上述文献为本文的研究提供了有益的借鉴，但通过文献回顾不难发现，尽管现有文献从居民“资产负债表”的不同细节着手，对居民信贷影响消费的效应、机制进行了丰富的探索，但缺乏对“资产负债表”整体性、系统性的审视。不仅如此，国内文献从“存量”层面对上述问题的讨论较多，缺少“流量”层面的深入分析。周利[9]较早地关注到“资产负债表”统一视角，将房价对城镇居民消费的影响分解成财富效应和信贷效应。研究发现，“资产负债表”效应是对有房家庭财富效应或无房家庭负向信贷效应③对有房家庭，高房价对居民消费具有促进效果，作者将其定义为“财富效应”；对于无房家庭，高房价对居民消费具有抑制效果，作者将其定义为“信贷效应”。的一种缓释。周利等[15]进一步拓展了上述研究，识别了家庭负债对财富效应的传导机制。

本文与周利[9]的研究拥有相似的出发点，但存在明确的区别：首先，本文不太关注房价上涨条件下居民资产负债表扩张对消费的拉动效果，而是聚焦资金流量表恶化对消费的抑制作用，选择这一视角是基于对2016 年前后中国居民部门资金流量表结构性变化的深度观察④朱鹤、王沈南（2021）在《流量视角下的居民债务》一文中，构建了中国居民部门资金流量表，初步找到了居民部门债务迅速扩张与消费降速在宏观层面的关联。，更贴近中国宏观经济现实。其次，与资产负债表衰退理论的核心背景（资产价格暴跌造成“资不抵债”）不同，本文更加关注资金流量表恶化带来的“入不敷出”影响，并给出全新的逻辑解释，是对现有经典理论的有益补充。再次，本文构建了同时包含“存量”和“流量”效应的实证分析框架，界定了两个维度相对合理的代理变量，准确剥离了住房贷款影响居民消费的两种截然不同的效应，这也是本文最重要的边际贡献。最后，本文考察了住房贷款在不同禀赋家庭影响居民消费的异质性，实现了从简单宏观冲击（整体居民部门）到复杂微观影响（异质性居民家庭）的延伸。

二、理论分析与假设提出

（一）“存量”层面的间接效应

Ando 等[16]较早地给出了居民绝对消费水平的方程式，明确了居民消费与居民收入、预期收入和家庭财富的正相关关系。在此基础上，生命周期假说进一步指出，稳态条件下，居民消费增速与资产收益（相对于贴现因子）水平正相关。上述经典理论综合表明，居民消费（增速）与家庭资产禀赋（财富增值能力）关系密切。住房信贷是伴随着居民购房行为而产生的。从长期来看，受房价影响，房屋资产的公允价值会发生变动，这将对居民消费造成影响，本文将这种财富效应视为住房贷款影响消费的间接效应。

Mian 等[11]、Guerrieri 等[17]等利用工具变量方法，估算了房屋资产的财富效应弹性，结果显示财富效应虽然显著存在，但水平非常有限（不超过0.07）。同时，异质性检验发现，财富效应在贫困家庭或高负债家庭中更加明显。Mian 等[18]还讨论了由于房地产价值上升影响消费的全新渠道——信贷渠道，即房屋增值能带来抵押品的价值提升，有助于家庭信贷扩张。随着信贷资金不断增多，居民消费会受到进一步刺激。并且，这种效果在信用程度较差或较为年轻的家庭中更加明显。Berger 等[19]通过构建理论模型，较为系统地将收入不确定性、租赁市场、抵押贷款和住房成本纳入其中，研究发现在不同类型家庭中，财富效应具有明显的异质性。因此，在房价上涨时，有房者的消费提升效果和无房者的消费下降效果相互抵消，导致居民总消费对房价的敏感性大大降低[20]。张五六等[21]、王彦伟[22]指出，金融资产虽然具有财富效应，但与房屋资产相比，后者的财富效应更大。

中国房地产市场的财富效应与国外经验有所不同：一方面，中国居民购房更多是为了满足刚性需求[23]，房屋资产受特定文化、习俗的影响，具有明显的居住属性。另一方面，中国的房屋抵押市场发展滞后，由房屋价值提升带来的抵押品效应难以实现[24]。因此，财富效应的逻辑基础与国外存在天然差别。即便如此，房价上涨所引发的“标的物价值提升”现象是客观存在的，它至少将使居民更敢于消费，边际消费倾向或有所增强。同时，还需要注意的是，房地产在中国家庭资产配置中的份额远远高于金融资产，除了“刚需”因素的驱动外，还受到了金融产品供给不足的影响。长期以来，中国金融市场发展滞后，资本市场秩序有待提升，客观上造成居民难以将财富有效配置于稳健的“长期投资工具”中[25]。在这样的制度背景下，随着房地产市场的繁荣，房地产投资对金融投资的“替代”作用越来越大。这个市场虽然投资门槛较高，但并不太需要高度专业化的知识，这也是大中城市房地产市场持续火爆的重要原因。就投资属性而言，房价上涨等同于金融资产投资收益率的提升，这对居民消费具有更为直接的拉动效果。鉴于此，本文提出如下研究假设：

假设1：住房资产价值的提升会促进居民消费，即存在财富效应。

假设2：相对于“刚需”（一套房）家庭，住房资产的财富效应在“投资”（多套房）家庭中表现得更为明显。

（二）“流量”层面的直接效应

贷款购房行为带来了家庭资产负债表的深刻变化，将广义金融资产转变为房屋净资产。这种资产结构的变动会持续影响居民的“资金流量表”，进而对消费产生更为直接的冲击。Garriga 等[26]构建了一个异质性代理模型，发现房价下跌导致的资产减值和流动性恶化，通过组成和深度不同的资产负债表传导到消费，是理解房价泡沫破裂对消费溢出影响的关键，这其中便暗含了本文的重要思想。在朱鹤等[2]构建的“资金流量表”中，与贷款购房行为相关的项目包括新增房贷（流入项）、购房支出、偿本付息（流出项）。其中，新增贷款、购房支出只会影响当期的资金流量表，在居民微观层面更多地体现为一种“量入为出”式的平衡，而偿本付息则会产生持续的资金“流出”，对消费的冲击是持久的。与短期信贷工具缓解流动性约束、实现消费跨期平滑的机制不同：一方面，住房贷款并不直接用于居民消费，不具备“消费平滑”属性，它更接近于“收入（储蓄）的平滑（前移）”，因此自然会对未来消费造成挤压；另一方面，住房贷款需要在较长的周期内偿本付息，无法像短期消费信贷一样通过展期来不断延迟本金支付①例如，很多消费贷合约只需要在年度支付利息，年末象征性地支付所有本金。但第二天便可以继续循环提取本金。若能持续展期，短期信贷便相当于仅需要支付利率的中长期贷款。，且贷款利率也相对更高，在相当长的一段时间内会给购房家庭带来“刚性支出”压力。因此，住房抵押贷款对消费会构成长期的抑制作用。

对于“刚需”家庭，贷款买房行为具有生命周期式的理性规划特征。购房之前，居民家庭会持续进行计划式储蓄；购房之后，居民家庭会持续偿本付息。一类主流观点认为，购房前后的计划式储蓄和偿本付息都会对消费产生挤压，且挤压动力在购房前后实现了从“储蓄倾向”向“还贷倾向”的转变。理性预期下，贷款购房并不会引起消费趋势的变化。但本文认为，这类观点存在一定的局限性：首先，偿本付息是“刚性”支出，属于流出端的“硬约束”；而计划式储蓄并不是“刚性”的，属于流出端的“软约束”。因此，偿本付息对消费的挤压一般会明显高于计划式储蓄。其次，房屋总价值高，居民购房需求会受到学区、位置、交通等多种因素的综合影响，具有鲜明的个性化特征。为了购买心仪的住房，很多居民的实际购房支出最终都会超出之前的计划，导致超额借贷。此时，在“刚性”支出约束下，偿本付息对消费的“挤压”会更加明显。最后，受特定文化的影响，中国居民对于负债行为普遍具有排斥情绪。一旦背负高额负债，居民会有较强的动机来进行超额储蓄②辜朝明在《大衰退》一书中指出，20 世纪90 年代日本企业主在面对企业资产负债表衰退时，以“债务最小化”的目标替代了“利润最大化”目标，这是理解日本“失去的十年”的关键。这一思想同样适用于具有相似文化特征的中国。，提高偿债能力，稳定金融资产负债表。此时，“刚需”家庭在背负偿本付息压力的同时，可能激发出更大的“储蓄倾向”，争取提前还贷，结束负债人生。此时，储蓄和支出两种效应叠加，将会更大程度地挤压消费。就现实情况而言，居民部门住房信贷在2016 年后出现了超过趋势线水平的“超额”增速，这主要是货币化棚改带来的“外生性”信贷冲击的结果。该现象也充分说明居民的购房行为与政策关联紧密，理性预期成分并不足。

对于“投资”家庭，房地产在一定程度上替代了金融产品，可以将其大致视为流动性较差的金融资产。尽管住房投资几乎不会创造高额现金流入③中国的租售比远远高于其他国家，即便将房屋出租也只能获得少量的租金流入，远远低于将资金配置于金融资产的现金流创造。，但相对“刚需”家庭而言住房投资更容易变现，使得“投资”家庭的房屋资产增值更具有金融投资收益属性。此时，“资产负债表”的改善会更显著地抵消“资金流量表”恶化带来的冲击，弱化住房贷款在中长期带来的消费抑制。基于此，本文提出如下研究假设：

假设3：住房贷款会提升居民的“刚性”偿债压力，对居民消费产生抑制影响。

假设4：相对于“投资”（多套房）家庭，住房贷款对消费的抑制效应在“刚需”（一套房）家庭中更为明显。

需要注意的是，在货币宽松时期，房地产市场往往表现活跃，而一旦加强管制，购房需求又会明显减少。2016 年，中央经济工作会议首次提出，“房子是用来住的，不是用来炒的”。2017 年以来，房地产市场实施了严格的调控措施，直至2022 年依然将“房住不炒”写进政府工作报告。在这样的政策环境下，资产端的财富效应几乎不会呈现，而负债端的挤出效应或将成为抑制居民消费的主因。因此，本文更加关注假设3 和假设4的论证。

三、研究设计

（一）样本选取和数据来源

本文使用的数据来自2012—2018 年北京大学中国社会科学调查中心（ISSS）的“中国家庭追踪调查”（CFPS）数据库。CFPS 旨在通过追踪收集个体、家庭、社区三个层次的数据，反映中国社会、经济、人口、教育和健康的变迁。本文使用的家庭资产、负债、收入和消费数据均来自CFPS 生成的综合变量。户主根据问卷中重大事件决策者或财务管理人来确定。本文只保留户主年龄为18 岁及以上的家庭。为了提高研究结论的稳健性，同时选取CHFS2013—2017 年样本进行检验。由于农村地区消费和住房与城镇地区存在很大区别，仅保留城镇地区样本进行实证分析。此外，由于无房家庭并不会产生住房贷款，本文仅采用有房家庭进行回归分析。

（二）变量定义

1.被解释变量

家庭消费支出是本文的被解释变量。具体选取家庭年度消费支出总额和不同类型的消费支出额度两个指标。其中，分类项目支出包括食品、衣着、住居（房租、水电、物业住房维修等，不包括房贷）、交通通信、生活用品及服务、医疗保健、文教娱乐和其他用品及服务等八大类，具体取值等于对应项目的消费支出加1 取对数。

2.解释变量

为精确识别“存量”和“流量”端带来的直接或间接影响，本文采用住房资产价值和住房贷款规模作为核心解释变量。其中，住房资产价值选取实际值，并做对数化处理。住房贷款规模选取滞后1期的房贷实际值，并做对数化处理。之所以对住房贷款变量取滞后1 期，主要考虑到该变量在问卷中反映了调查当年的情况，而消费则是过去1 年的情况，滞后1 期更加合理。并且，滞后1 期变量也更能反映出住房贷款对消费的中长期影响。同时，为了更好地识别“存量”层面的财富效应，本文进一步控制了金融资产价值，取实际值并做对数化处理。此外，为了更好地识别“流量”层面的效应，进一步控制了现金类资产占金融资产比重、证券类资产占金融资产比重两个变量。其中，现金类资产包括现金和存款，证券类资产包括股票、债券、基金、金融衍生品和其他金融产品，用两类资产的金额分别除以总金融资产得到各自的比重。控制这两个变量的基本逻辑是，不同金融资产类别的现金流创造能力不同。因此，不同家庭的金融资产结构会带来“资金流量表”流入能力的异质性。当然，本文还控制了影响居民消费最重要的变量——居民收入。具体而言，以家庭纯收入进行度量，包括工资性收入、生产经营净收入、家庭财产净收入、转移净收入四大部分，具体取值等于家庭纯收入加1 取对数。

3.控制变量

参照已有文献的常规做法[27-28]，本文对研究对象的户主特征、家庭特征和地区特征进行控制，包括户主年龄及年龄的平方、户主健康状况、户主受教育程度、户主是否有医保、家庭规模、家中挣钱人数、家中住房情况、少儿人口比、老年人口比、省份和年份虚拟变量。其中，户主健康状况为自评得分，取值1—5，1 分表示非常不健康，5 分表示非常健康；少儿人口比根据家中0—14 岁人口占家庭总人口的比重得到；老年人口比根据家中65 岁及以上人口占家庭总人口的比重得到。此外，为了便于回归处理，本文把家中房屋情况处理为一套房和两套及以上两类虚拟变量；把户主受教育程度处理为文盲/半文盲、小学、初中、高中和大学及以上5 类虚拟变量，其中大学及以上包括大专、本科、硕士和博士，高中包括高中/中专/技校/职高。在回归时，仅控制后4 类虚拟变量。具体变量的描述性统计情况见表1，根据物价指数，本文还将消费、收入、资产、负债和房价变量调整为2011 年物价水平。

表1 主要变量的描述性统计结果

（三）实证模型设定

本文同时界定了“存量”和“流量”意义上的代理变量，将不同效应的估计更好地统一起来，并考察了不同时间、样本、收入和家庭资产负债状况等的异质性影响。具体而言，构建如下计量模型：

其中，C 代表家庭消费支出；Income 代表家庭纯收入；HA 代表家庭房屋资产价值；FA 代表家庭金融资产价值；HL 代表家庭住房贷款余额；X 代表影响家庭消费的其他控制变量。基于Hausman检验的结果，本文选用固定效应模型来进行参数系数估计①由于篇幅所限，不再具体披露Hausman 检验的回归结果，留存备索。。

四、实证结果分析

（一）基准回归结果

表2 报告了基准模型的回归结果，其中第（1）—（4）列仅控制了核心变量，第（5）—（8）列控制了全部变量。

表2 住房抵押贷款对消费的影响：基于CFPS2012—2018 年

“存量”效应方面：在第（1）列中，全样本回归结果显示，住房资产价值对家庭消费的影响为正，并且在1%的水平下显著，说明住房资产确实具有财富效应，假设1 初步得到了验证。与此同时，在控制住房资产的影响后，金融资产也能正向影响家庭消费，并且在1%的水平下显著，说明金融资产同样具有财富效应。在第（2）—（3）列中，住房资产价值对于拥有一套房和多套房家庭的消费均具有显著的正向影响，且第（4）列的结果进一步显示，住房资产的财富效应在多套房家庭中更加显著。至此，假设2 初步得到了验证。在第（5）—（8）列中，当进一步控制了家庭特征变量后，主要研究结论保持不变。

“流量”效应方面：在第（1）列中，全样本回归结果显示，滞后1 期的家庭住房贷款对家庭消费具有负向影响，并且在1%的水平下显著，说明住房抵押贷款会对居民消费产生长期负面影响。至此，假设3 初步得到了验证。在第（2）—（3）列中，滞后1 期的家庭住房贷款对拥有1 套房家庭的消费具有显著的负向影响，而对于拥有两套及以上房屋家庭消费的影响并不显著。上述结果说明，住房贷款的挤出效应更主要地体现在“刚需”家庭中。至此，假设4 初步得到了验证。同时，金融资产结构的影响方面，现金类资产占比在1%的水平下显著负向影响消费，证券类资产占比的影响并不显著。这意味着，家庭持有现金的比例越大，消费水平越低，这与“流动性偏好”理论的解释具有一致性。在第（5）—（8）列中，当进一步控制家庭特征变量后，主要研究结论保持不变。

（二）内生性处理

家庭金融实证研究普遍面临内生性困扰。就本文所分析的问题而言，房屋资产价值可能与居民消费存在“反向因果”关系，即家庭减少当期消费是为了满足储蓄偏好，购买合适的住房，而购房计划又会对房屋价值产生关键性影响。此外，模型设定也可能存在遗漏变量问题，导致房屋资产与残差项相关，引发内生性。为了规避上述问题，本文以区县层面房价作为房屋资产价值的工具变量。一方面，区县层面房价与家庭房屋资产价值存在相关性，并且它不直接影响居民消费，仅通过影响家庭房屋资产增值来影响居民消费。因此，工具变量的选取满足相关性和外生性要求。在区县层面房价的计算方面，根据每个家庭的住房资产除以相应住房的建筑面积得到家庭住房价格，再根据家户所在区县进行平均，得到区县层面的住房价格。同时，就住房贷款对消费的影响而言，选取滞后1 期变量进行回归本身就有效避免了“反向因果”问题，即未来消费不会影响当期的信贷决策。并且，本文尽可能多地拆分出家庭资产负债表维度的关键变量，这也在一定程度上避免了遗漏变量带来的内生性干扰。因此，除选取区县层面房价工具变量进行两阶段最小二乘法回归以外，不再进行其他内生性处理，具体回归结果见表3。在内生性处理后，可以发现：住房资产的财富效应变得更大，也更加显著。滞后期住房贷款的挤出效应略有变小，且显著性水平略有下降。这说明，忽略内生性问题会造成财富效应低估、挤出效应高估，但主要研究结论并没有发生根本性改变，这说明基准回归的研究结论是可靠的。

表3 住房抵押贷款对消费的影响：内生性处理

（三）稳健性检验

1.核心变量选取家庭人均指标替代加总指标

由于家庭规模以及家庭结构存在天然差异性，家庭层面加总指标的经济含义与人均层面指标的含义有所不同。为了增强回归结果的稳健性，本文对核心变量采用家庭人均层面的指标进行度量，再次进行基准回归。从表4 中不难发现，与表2 的实证结果相比，核心解释变量的影响符号和显著性水平均未发生变化，这说明本文的研究结论在家庭人均层面同样成立。

表4 住房抵押贷款对消费的影响：家庭人均层面指标

2.替换调查样本：基于CHFS2013—2017 年数据的实证分析

为了进一步确保实证结论的普遍适用性，本文同时利用西南财经大学CHFS2013 年、2015 年和2017 年问卷组成的面板数据进行了回归分析。变量处理和赋值方法与基准回归完全保持一致。表5 显示了该稳健性检验的回归结果。可以看出，有房家庭、一套房、两套及以上住房家庭的回归结果与基准回归结果基本保持一致，住房贷款滞后1 期对于当期有房家庭以及拥有一套房家庭的消费均有显著负向影响。总的来说，在更换了相近时间的研究样本后，核心实证结论依然保持一致，说明本文的研究结论具有稳健性。

表5 住房抵押贷款对消费的影响：基于CHFS2013—2017 年

3.调整样本的时间区间：基于CFPS2014—2018 年数据的实证分析

朱鹤等[2]研究发现，我国居民部门的资金流量表在2016 年前后发生了结构性改变。同时，受货币化棚改政策的影响，我国三、四线城市房地产“去库存”明显，房价呈现上升趋势。此外，中国居民家庭的中长期负债水平也在2014—2018 年间偏离历史平均趋势水平，即“加杠杆”趋势明显。这意味着，2014—2018 年间，有更多中国家庭的资产负债表情况发生了结构性转变，而恰好消费降速也从2016 年以后开始呈现。为了更好地捕捉上述时期中国居民家庭外生性负债增速提升对消费的影响，本文采用CFPS2014 年、2016 年和2018年组成的面板数据进行基准回归。

研究发现，基于CFPS2014—2018 年数据的回归结果与基准回归结果比较接近，且住房贷款滞后1 期对于拥有两套房及以上的家庭消费也存在显著负向影响。全新的经验证据依然能够支持本文提出的四个重要假设，这说明在“货币化棚改+房贷宽松”最活跃的时期，住房抵押贷款对居民消费的影响机制保持不变，本文的研究结论具有稳健性。该机制深刻说明，信贷繁荣周期内随着居民负债的“外生性”增加，居民消费将在中长期持续面临刚性“流量”压力。由于篇幅所限，不再具体披露回归表格，留存备索。

（四）异质性分析

1.收入水平的异质性影响

参照Aguiar 等[29]做法，将居民家庭按照人均收入状况进行五等分，考察收入水平的异质性影响。回归结果（见表6）显示，家庭房屋资产对于低收入组、中等收入组和高收入组的消费具有显著正向影响；住房抵押贷款滞后，期对中低收入组家庭的消费具有负向影响，且在10%水平下显著。

表6 住房抵押贷款对消费影响的异质性：不同收入组

2.净资产的异质性影响

家庭资产负债表的健康性会对消费产生长期影响。为此，参考已有文献的常用做法，本文具体按照净资产标准来区分居民家庭资产负债表的质量。具体而言，对全部家庭的净资产水平由高到底进行排序，将低于中位数水平的家庭界定为低净资产组，将高于中位数水平的家庭界定为高净资产组，分组进行基准回归，具体回归结果见表7。结果显示，家庭住房资产的财富效应在两类家庭中普遍显著存在。住房抵押贷款滞后1 期对两类家庭的消费均具有抑制影响，但在低净资产家庭中更为显著。特别地，低净资产家庭中挤出效应主要体现在拥有一套住房的家庭中。

表7 住房抵押贷款对消费影响的异质性：低净资产VS 高净资产

3.消费分项的异质性影响

为进一步检验住房贷款对居民不同类型消费支出的影响，本文还将家庭消费支出进一步拆分成八类子项目，表8 报告了消费支出类型异质性的回归结果，结果显示：财富效应方面，房屋资产价值对全部8 类消费支出均具有促进作用，但对于衣着和文教娱乐消费的正向影响并不显著。挤出效应方面，住房抵押贷款滞后1 期对居住、生活用品及服务支出具有1%水平下的显著负向影响；对于其他用品及服务消费具有正向影响，但并不显著；对于食品、衣着、交通通信、文教娱乐和医疗保健消费均具有负向影响，但并不显著。

表8 住房抵押贷款对消费影响的异质性：不同消费子项目

总体来说，财富效应在全部八类消费中均得以体现，只在少数项目中不够显著。挤出效应仅在居住和生活用品及服务支出中存在，但也在大多类型的子项目中客观存在（却不显著）。只有其他用品及服务支出例外。上述结果表明，住房抵押贷款在“资产端”对全部类型的消费支出均呈现出正向影响，在“负债端”主要对居住和生活用品服务支出产生负向影响。

五、研究结论与启示

近年来，中国居民部门信贷扩张迅速，债务风险不断积累，引起了社会各界的广泛关注。科学地评估中国居民部门的信贷风险，准确地理解信贷扩张对宏观经济的冲击，是“防范化解重大风险”的客观要求。基于CFPS2012—2018 年调查问卷，辅助以CHFS2013—2017 年调查问卷，利用合成面板数据实证检验了住房贷款对居民家庭消费支出的影响，并识别了财富效应和挤出效应。

研究发现，“存量”视角下，房屋资产增值对有房家庭的消费支出会产生正向影响，且这种影响在拥有两套及以上住房家庭中更加显著。这说明，我国住房资产存在明显的财富效应。金融资产对消费支出同样具有促进作用，并且这种作用主要体现在一套房家庭中。“流量”视角下，住房贷款对居民消费支出具有负向影响，且这种影响仅在一套房家庭中显著。这说明，相比于“投资”家庭，“刚需”家庭的消费更容易受到偿本付息“刚性”支出的挤压。并且，金融资产中现金类和证券类比重越大，消费被挤压程度越大。在进行内生性处理、更换样本、更改时间区间、更换核心变量度量方式的情况下，研究结论依然保持稳健。异质性方面，住房贷款对居民消费的挤出效应在中低收入家庭、资产负债表不健康家庭中更为显著，并且主要挤出了居住、生活用品及服务这两类消费。

本文的工作充分表明，住房抵押贷款对家庭消费的影响机制较为复杂，主要原因在于住房贷款同时改变了居民资产负债表的“两端”，引起了“资金流量表”的变化。本文所构建的框架体系能够较好地同时识别上述影响。尽管本文并未给出上述效应的加总效果，即并未直接地识别住房抵押贷款对消费的总影响①已有大量文献对总效应进行评估，本文不再做重复工作。，但通过回顾2008 年以来的宏观经济数据也不难发现“端倪”。以住房贷款为代表的中长期消费信贷通过房地产投资拉动了总需求的上升，但房价上涨带来的财富效应相对有限。即便近年来中国大中城市房价快速上涨，居民总体的消费水平也并未获得明显提升。2016年以来，社会零售品销售总额的增速甚至还一度与可支配收入增速相背离，呈现不断放大的“剪刀差”。综上，中国居民住房资产的“存量”效应有所不足。相对而言，“刚性”的偿本付息支出成为抑制消费扩容的关键力量，也将在中长期对消费和总产出带来负面冲击。

合意的信贷规模应该是使新增信贷对产出的边际提升效果与产出的实际增速相等。在这种情况下，债务率方可进入稳态。因此，对居民住房抵押贷款规模的控制必须要考虑房地产投资的效率问题。徐忠等[30]深刻指出，高投资并未形成有效资产是近年来中国经济潜在产出增速放缓的主要原因。从这个角度来看，如果大量信贷资金持续配置于房地产市场，使市场过热，或将不利于从整体上降低居民部门信贷风险。持续保持旺盛的房地产投资增速，不仅购房支出将不断提升，偿本付息效应也将逐年增大，这会对居民消费部门构成双重挤压，消费率水平或将持续下滑，这对于构建“双循环”格局极为不利。

近日，中国人民银行、银保监会分别召开党委会议，两大会议均不同程度地提及房地产市场。中国人民银行表示，要维护房地产市场平稳健康发展。银保监会则强调，要稳地价、稳房价、稳预期，遏制房地产金融化泡沫化倾向，健全房地产调控长效机制，促进房地产业稳定健康发展。2022 年政府工作报告依然将“房住不炒”写入其中。这说明，“中性偏紧”的地产调控方向或将成为常态，政府可以从供需两个方面着手共同发力。需求方面，应采取更加有效的措施抑制房价的过快增长，引导公众对房地产市场产生合理预期，限制非居住需求导向的投机行为。供给方面，应实行差别化的信贷政策，提高非首套住房和非改善型住房的首付比例。要对贷款人的偿还能力、贷款用途和还款方式进行更为严格的审核，加大对逾期还款行为的检测、预警与惩罚，密切关注居民其他中长期消费贷款的真实用途，科学地引导居民家庭的信贷资源合理配置。可通过定向降息、扩大久期等手段降低偿债能力较差家庭的本息支出，改善这类居民家庭的“资金流量表”。此外，加大对住房租赁市场的金融支持和规范，加快形成“租售并举”的住房制度。当然，房地产也不宜“矫枉过正”，要警惕房地产投资增速的过快下滑对宏观经济带来的长期负面冲击，防范“治理风险的风险”。