居民负债与绿色消费——以新能源汽车为例

李志青，朱怡程

(1.复旦大学 经济学院， 上海 200433； 2.上海财经大学 经济学院， 上海 200433)

一、引言

绿色消费是从消费环节出发，建设资源节约型、环境友好型社会的消费模式，有利于从源头解决绿色发展的问题，形成可持续的、生态的经济增长模式[1]。近年来，国家不断引导并鼓励绿色消费发展，在生产侧与消费侧给予了有力支持。2022年10月，党的二十大更是强调要加快发展方式绿色转型，实施全面节约战略，发展绿色低碳产业，倡导绿色消费，推动形成绿色低碳的生产方式和生活方式。新能源汽车产业作为战略新兴行业与绿色消费热点自然备受各方关注。国家“十二五”和“十三五”规划建设均强调实施新能源汽车推广计划，提高电动车产业化水平，推动新能源绿色产业成为新的经济增长点。当前，进一步推广新能源汽车兼具促进绿色消费和推动经济发展的双重意义。

由于新能源汽车绿色产业在我国发展时间短、起步较晚，目前国内学者对于新能源汽车消费的研究相对不充分，并且主要集中在财税政策与汽车本身性能这两个领域，鲜有学者就影响新能源汽车的金融因素进行深入分析探讨。居民负债情况作为重要的金融变量，衡量了消费者的资产状况与潜在的消费能力，对各类消费市场兼具“收入效应”与“挤出效应”。本文希望立足于新能源汽车的消费市场，分析居民负债这一金融因素对于新能源汽车产业的影响，并构建计量模型加以实证检验。进一步地，本文希望通过研究负债与财政补贴对新能源汽车消费的交互效应，探讨新能源汽车市场稳定发展的可行策略。

本文接下来的结构安排如下：第二部分对于研究相关的文献进行回顾与综述，第三部分是居民负债对新能源汽车消费影响机理的理论分析以及实证检验的研究设计，第四部分是实证检验的结果及解释，第五部分则是结论与政策建议。

二、文献综述

关于新能源汽车消费的影响因素研究，国内外学者的目光主要集中于政策因素、产业技术因素、经济因素和社会人口特征4个方面。

在现有政策因素研究中，主要考察的政策类型有财政补贴、税收优惠等。洪德禄[2]利用双重差分法与面板数据固定效应模型，研究发现“十城千辆”工程期间推广试点城市的财政补贴政策与上牌便利政策对于新能源汽车推广具有显著促进作用。Zhang等[3]构建了“政府—企业”的信号博弈模型，指出在新能源产业发展初期，政府补贴应当向企业倾斜并重视相关基础设施建设(如充电桩)；在产业发展相对成熟时，政府补贴应当向消费者倾斜。Beresteanu等[4]通过分析2000—2007年美国新能源汽车历史数据，发现税收优惠对新能源汽车销量具有显著正向作用，新能源汽车销售税减免5%，混合动力汽车的销售量会增加20%。Diamond[5]指出，财税政策的实施效果可能会伴随实施时间出现边际递减。他认为，在政策促进新能源汽车产业规模扩大之后，部分政策补贴的实际收益会流向新能源汽车经销商，对消费者的实际补贴会不断减少，进而弱化补贴政策的效果。

在产业技术因素方面，Sierzchula等[6]通过对2012年30个国家新能源汽车推广数据的研究，发现充电设施的完备程度与新能源汽车的销量存在正相关关系。一个服务于10万社区居民的充电站能带来新能源汽车销量0.13%的增长。进一步分析发现，相比于政府政策，充电基础设施建设对新能源汽车推广的激励效应更为显著。Wenig等[7]采集909辆常规汽车2年驾驶数据，并基于聚类分析方法评估电池容量、充电基础设施覆盖范围和充电功率对电动汽车推广的影响，研究结果表明电池容量的提升能明显减少对充电基础设施的需求，二者存在替代效应；同时高充电功率的快充技术对消费者并不具备明显的吸引力。

在经济因素方面，由于新能源汽车与传统动力汽车在一定程度上互为替代品，故而油价是国内外学者的重点研究对象。汪泽波[8]基于Stackelberg模型分析指出，低油价将会给推广新能源汽车带来较大的压力，因此需要政府的介入与调控。Cao等[9]通过Bass的模型发现带有滞后项的汽油价格对混合动力汽车的推广存在显著正相关关系，即汽油价格对新能源汽车消费促进作用具有时间滞后效应。除了油价，Jenn等[10]的相关研究结果表明，高失业率对消费者混合动力汽车的购买意愿具有显著的抑制作用。

在社会人口特征方面，Sierzchula等[6]研究结果表明，人均收入、人口密度、受教育程度等社会人口特征对新能源汽车推广影响不显著。李稚等的研究显示，人们的生活方式与经济环境和心理因素如顾客满意度和感知价值等对新能源汽车购买意愿起着正向的影响作用[11]。Egbue等[12]经过卡方检验分析后认为性别、年龄和受教育水平不同的人群对新能源汽车的了解程度、购买意愿存在显著异质性：相较于女性消费者，男性更倾向于购买新能源汽车，同时高学历人群也更偏爱新能源汽车。杨楚婧[13]通过对中国28个城市2012—2015年新能源汽车销售数据分析，得出城市人口总量与新能源汽车推广呈显著正相关，而城市交通水平落后会显著阻碍新能源汽车消费的结论。夏璇[14]通过构建考虑消费者绿色偏好的新能源汽车供应链模型，分析得到结论：具有较高环保意识的绿色消费者越多，新能源汽车推广水平越高。

目前，国内外关于居民负债对新能源汽车消费影响的研究相对缺乏，多为宽泛地探讨居民负债对汽车消费市场或者整体消费市场的作用。在汽车消费市场方面，Alessie等[15]从购车成本的角度出发，利用英国家庭支出调查(UK Family Expenditure Survey)面板数据研究得出，消费者通过信贷负债一定程度弥补了购车成本，从而促进了当期汽车消费。李小楠[16]考察了中国1998—2012年全国消费信贷年度数据，研究发现汽车消费信贷每增加1%，汽车消费需求就提升0.06%，即汽车消费信贷对消费需求有推动作用，但是相比于收入等要素而言影响幅度较小。在整体消费市场方面，丁红英、任全民和李雅林[17-19]的研究表明，居民部门的杠杆水平对消费、尤其是发展型消费和耐用品消费有显著影响。新能源汽车消费既是发展型消费也是耐用品消费，居民负债水平会促进还是抑制该消费市场发展，目前还没有文献对此细分行业进行分析与实证检验。

三、研究设计

(一)理论机制分析

依据相关经济学理论，负债会对新能源汽车消费产生“收入效应”与“挤出效应”：

1.负债的“收入效应”

消费经济学理论认为消费者通过信贷负债，实质上是借助对未来消费的预支，将未来的消费能力一部分转换为当期的消费能力，一定程度上减轻了消费者面临的预算约束，从而提升了消费者对商品的消费数量与自身的福利效用。在理性的假设前提下，消费者贷款即相当于借助信贷工具提高了当期收入水平，从而增加了最优消费组合的消费数。

具体而言，随着绿色金融的发展，许多汽车金融公司为鼓励消费者购买新能源车推出了低息甚至零息的贷款方案，银行的汽车绿色消费贷款业务范围也日益扩充和完善。消费者在购买新能源汽车时不仅可有更高的贷款比例，还享有更优惠的贷款利率，因此人们偏好以消费贷款的方式购车。

2.负债的“挤出效应”

当负债规模较大时，消费者可能面临沉重的偿债压力，债务负担可能会抑制消费。例如，房贷等负债会透支消费者的购买力，导致其放弃一部分可选择的消费。新能源汽车作为对收入与债务弹性大的可选消费，潜在购车者需要较长的时间积累购买能力，因此消费发展将会减缓。消费者为偿债而不得不放弃或延缓以新能源汽车为代表的可选发展型消费，转而进行储蓄，最终将会导致负债挤出新能源汽车的消费需求。

结合上述理论分析，本文接下来将对中国新能源汽车消费市场进行实证检验，分析居民负债是抑制还是促进了新能源汽车消费。

(二)实证分析

1.数据来源

本文选取并构建了2015—2018年31个省份的综合数据库，其中包含新能源汽车产业相关数据、金融数据以及省级层面的宏观统计数据。具体而言，新能源汽车的销售数据来自《节能与新能源汽车年鉴》，其中部分年度或省份的缺失数据均通过查询达示汽车网站进行补充。新能源汽车充电桩(站)数据也来自《节能与新能源汽车年鉴》，部分年度或省份的缺失数据则通过中国充电联盟的年度报告予以补充。汽车行业的整体销售数据来自《中国汽车工业年鉴》。住户贷款余额、住户存款余额、区域生产总值、城镇居民人均可支配收入等金融经济变量均来自《中国金融统计年鉴》与各省统计年鉴、统计公报。常住人口数、高等学校在校生人数、每万人公交车数量等社会人口因素数据都来自各省统计年鉴。

2.变量选取

为了研究居民负债情况对新能源汽车消费的影响，本文将新能源汽车推广数量作为被解释变量。

在核心解释变量方面，本文选取居民杠杆率作为居民负债的测度变量，其计算方式为住户贷款余额/住户存款余额。之所以选取杠杆率而非单纯地使用负债作为解释变量，是因为杠杆率更全面地反映了居民部门的资产负债配置情况，更能体现其举债偿债能力。

在控制变量方面，综合考察学者对于新能源汽车消费影响因素的研究，本文选取地区的财政补贴强度、人口总量、人均可支配收入、新能源汽车充电桩数量、每万人公交车数量、高等学校在校学生人数作为控制变量。

特别地，在财政补贴强度方面，根据康泽军等[20]和洪德禄[2]对补贴政策的研究方法，本文考察中央与地方的补贴比例，并将这些比例等间距分为5级作为补贴强度变量。其中等级1表示补贴比例在 1∶0.2～1∶0.4的区间；等级2表示补贴比例在1∶0.5～1∶0.6的区间；等级3表示补贴比例在1∶0.7～1∶0.9 的区间；等级4表示补贴额度自行规定；等级5表示补贴额度为1∶1；若无补贴则为0。这样的选取与划分能较好地体现地方对新能源汽车消费补贴的力度，并且与地区的销售数据形成对应。

各变量的描述性统计如表1所示。

表1 描述性统计

3.模型设定

考虑到个体不可观测的因素等问题并结合Hausman检验结果，本研究选择双向固定效应模型对地区居民负债水平对于新能源汽车消费的影响进行估计。基本模型如下：

lnevit=β0+β1lneverageit+βXcontrolit+λi+γt+εit

(1)

其中: lnevit为i省t年新能源汽车销量的对数，lneverageit为居民杠杆率(住户贷款/住户存款)。controlit为一组控制变量，包含常住人口数(lnpop)、城镇居民人均可支配收入(lnin)、高等学校在校生人数(lnedu)、每万人公交车数量(lnbus)、新能源汽车充电桩数量(lninf)、补贴强度(subsidy)，其中除了补贴强度外都取对数处理。λi为地区固定效应，γt为时间固定效应，εit为随机误差项。

四、实证结果分析

(一)基础回归

表2汇报了基础回归模型的结果。(1)列展示的是不包含控制变量的回归结果。(2)列展示的是包含除补贴强度外所有控制变量后的回归结果，可以发现，居民杠杆率对于新能源汽车消费有正向影响且在5%水平上显著，负债比例每提升一个单位，新能源汽车推广数量提高2.45%。(3)列展示考虑补贴强度因素后的结果，从中发现杠杆率的系数大小与显著性均保持稳定，且拟合优度有所改进。同时财政补贴强度对新能源汽车消费同样在5%的显著性水平上有正向促进作用，这与洪德禄[2]对于政府补贴和新能源汽车推广的研究结果相一致。

基础回归的结果表明了居民负债对我国新能源汽车消费市场的“收入效应”强于“挤出效应”，即更高负债比例的地区居民更愿意购买新能源汽车。一方面，居民通过绿色金融借贷带来的杠杆缓解了当期的流动性约束，促进了新能源汽车的消费；另一方面，新能源汽车平均价格低于传统动力汽车，且享有多种政策优惠(例如优先上牌、不受限号约束等)，这些特性决定了高负债对其的挤出效应相对于传统汽车来说更小。

表2 基础回归结果

(二)内生性问题与稳健性检验

实证研究愈发关注核心解释变量的内生性问题，严重的内生性问题会导致不一致的估计参数与不可信的统计推断。上述基础回归可能存在潜在的内生性问题：可能存在不可观测或难以获取的数据变量与居民杠杆率有关，且同时影响新能源汽车的推广，如传统动力汽车的价格、地区新能源汽车消费金融发展情况等；同时，居民杠杆率与新能源汽车消费可能存在互为因果的关系，即一方面消费者通过加杠杆得到的购买力推动了新能源汽车消费；另一方面，新能源汽车的消费贷款为居民增加了债务压力、提升了居民部门的负债比例。

基于此，本研究主要做了以下努力来缓解模型的内生性问题带来的影响：第一，尽可能多地控制与新能源汽车消费有关的变量，并且利用双向固定效应模型控制不随时间、个体改变而改变的异质性。第二，使用工具变量法进行估计，本研究选取住宅商品房价格作为居民杠杆率的工具变量。由于住房贷款是住户贷款的重要组成部分，并且购房选择同样会显著影响储蓄，故而住宅商品房价格理论上与居民杠杆率密切相关，而其与新能源汽车的推广数量又不直接相关，所以其理论上是该基础回归模型中居民杠杆率的一个有效的工具变量。

表3的(1)(2)列展示了利用住宅商品房价格作为工具变量对基础模型进行两阶段最小二乘法估计的结果。(2)列显示了包含所有控制变量的估计结果，其中一阶段F值为20.416大于10，拒绝了房价是弱工具变量的假设。居民杠杆率对新能源汽车消费在5%水平上仍然显著为正，说明估计是稳健的。同时，利用2SLS估计得到的居民杠杆率的促进效应相比于OLS估计值更大，即杠杆率每上升1个单位，新能源汽车推广数量将会增加5.99%，也应证了居民负债对于我国新能源汽车消费市场的“收入效应”显著强于“挤出效应”。

表3 工具变量及稳健性检验回归结果

为了确保结论的稳健性，本研究进行如下稳健性检验：第一，将回归的因变量调整为新能源汽车销量占汽车总销量比例的对数。对该比例系数仍作log变换的理由如下：一方面，对数变换较好地处理了可能存在的异方差性；另一方面，根据Bajic等[21]的相关研究，该对数变换与Box-Cox变换效果相同，能够改善数据的正态性、对称性和同方差性。第二，将居民杠杆率的测算办法替换为住户贷款与区域生产总值的比值(居民杠杆率=住户贷款/区域生产总值)。依据杨青坪等[22]的相关研究，这种测算方法通过将存量债务与经济增量作对比，表现经济发展下居民债务的实际变动情况，也体现了居民的借债偿债能力。

表3的(3)(4)(5)列则展示了稳健性检验的结果，被解释变量中lnevr即为新能源汽车销量百分比的对数，解释变量中lneverage1即为用GDP办法测算的居民杠杆率。从回归结果中可以发现，杠杆率的系数均显著为正，且同一种口径测算的杠杆率的系数值保持稳定。这表明本研究估计的结果与结论是稳健的。

(三)交互效应分析

消费者通过借贷杠杆透支未来收入增加了当期收入，从而增加了当期市场对新能源汽车的需求。财政补贴则通过减少消费者购车开支，释放了新能源汽车的潜在需求。那么进一步地分析，这两种促进效应之间是否存在着交互影响？即财政补贴是否会抑制居民负债对新能源汽车消费的推动作用，或者不同负债率水平的地区财政补贴的促进效果是否会存在差异？本节将在这些问题的基础之上，继续改进原有的计量模型，并对这些问题进行实证分析。

为了考察居民杠杆率与财政补贴强度之间的交互效应，研究引入二者交乘项，构建如下计量模型：

(2)

考虑到杠杆率存在的内生性问题也会影响对交乘项系数的估计，所以为了缓解内生性问题，本研究仍然采用两阶段最小二乘法对上述模型进行估计。另外，周亚虹等[23]指出补贴政策的制定主要受到财政收入水平、上级政府压力等因素影响。回顾各地区政策颁布的历史也可以发现，补贴政策的强度与前期的新能源汽车销售数据并无显著关联，因此可以认为财政补贴是一个外生变量。所以以住宅商品房价格作为杠杆率的工具变量，并以住宅商品房价格与补贴强度的乘积作为交乘项的工具变量进行2SLS估计。

表4汇报了回归结果，其中(1)列为OLS估计结果，(2)列为工具变量的估计结果，可以发现交互项系数在5%水平显著为负，这说明在更高负债水平的地区，财政补贴的边际推动作用一定程度上被抑制，即地区杠杆率水平每上升一个单位，财政补贴对新能源汽车消费的推动作用就会下降1.114%。这可能是由于高负债水平地区的消费者面临着更沉重的债务负担，即便有财政补贴的存在，新能源汽车消费可能已经远超出其可偿债范围内的消费水平，因此财政补贴的边际效应呈现递减趋势。进一步地，杠杆率对新能源汽车的促进效用伴随补贴力度的增强而减弱，这是因为当财政补贴力度加大时，消费者实际负担的购车成本往往降低至资金可负担的范围内，故而往往不需要借助贷款就可以直接购买，所以居民负债的边际效用减弱。此外，还可以推论：新能源汽车产业相较于传统动力汽车的竞争优势并不局限于财政补贴带来的价格优势。因为倘若新能源汽车完全以低价优势在消费者中获得青睐，由于高杠杆率地区消费者对汽车价格更为敏感，那么补贴退坡情况之下，该类地区的消费者将会放弃新能源汽车或转向传统动力汽车消费，故而新能源汽车消费应当在高负债水平地区出现相对于低负债水平地区更大的滑坡。然而这与实证的结果并不相符，说明推论具有合理性。

(3)(4)(5)列则是依照前文所述的稳健性检验的方法，对交互项估计系数及其显著性进行检验。从结果中可以发现，交互项估计系数方向与显著性并未发生改变，且在同一口径测算的居民杠杆率下系数大小基本保持稳定，因此可以认为估计的结果与结论是稳健的。

表4 交互效应分析结果

五、总结

通过以上研究，本文分析了居民负债水平对新能源汽车消费的影响，并探究了财政补贴强度与居民负债水平的交互作用。本文创新地从金融的角度，从理论与实证两个方面阐述并佐证了居民负债对新能源汽车具有促进作用，丰富、完善了汽车消费的研究体系，为国家进一步推动和促进绿色消费提供了新的参考。

本文基于选取的2015—2018年31个省份平衡面板数据，对居民负债水平和新能源汽车消费需求的关系进行了研究，得到的主要结论如下：

首先，居民负债对新能源汽车消费的“收入效应”大于“挤出效应”，地区居民部门的高杠杆水平对新能源汽车消费有促进作用。

其次，在高负债地区财政补贴的激励效应反而更弱，在补贴力度大的地区负债的推动作用也会被减弱。因此虽然补贴退坡不可避免地导致新能源汽车需求下降，但是补贴下降一方面增强了其本身促进新能源汽车产业发展的效率，另一方面也有助于居民杠杆的促进作用释放，一定程度上也缓解了需求骤减的风险。

最后，新能源汽车的竞争优势并不完全依赖于财政补贴带来的价格优势，其他的一些优惠政策诸如优先上牌等也是消费者关注的重点。

研究有如下的政策启示：

第一，进一步推动金融供给侧改革，引导绿色金融在消费领域的发展。新能源汽车产业内部各子板块信贷情况存在一定的差异，因此需要商业银行在针对新能源汽车产业开展绿色信贷时，应充分考虑到各子版块的特点，以确保为其提供的绿色信贷产品更有针对性[24]。商业银行、汽车金融公司等金融机构应当积极探索新能源汽车消费信贷服务模式，设计符合实情的绿色消费信贷产品，充分发挥杠杆对新能源汽车消费的促进作用。汽车生产商与经销商也要关注、开拓高负债水平城市的市场，完善相关地区的业务建设，利用高负债比例地区的金融特性推动新能源汽车的销售。

第二，要注意防范潜在的金融风险。随着新能源汽车消费信贷的发展，愈加繁多的产品种类与更高的贷款额度将会导致负债的促进作用与逾期风险并存。因此，金融机构应当审慎考虑借贷人的偿债能力，完善规范贷款流程，控制不良贷款规模，尤其在负债水平较高的地区应当加强管控。

第三，除了直接财政补贴外，政府应当采取多种政策工具促进新能源汽车消费。一味采取补贴扶持产业并非良策，不仅可能会产生“骗补”行为扰乱市场秩序，还有可能产生大量财政支出，给地方发展带来严峻挑战。新能源汽车的市场竞争优势并不完全依赖于价格优势，政府可以采取优先上牌、放宽或取消新能源汽车限购、对新能源汽车不限行等行政管理政策来补偿财政补贴可能带来的负面影响。此外也可以借鉴他国的做法，如日本2009年开始实施“绿色税制”，购买纯电动汽车、混合动力车、清洁柴油车等可以享受多种免赋税优惠[25]。

第四，对高负债地区新能源汽车的购买补贴可以优先退坡。高负债水平降低了补贴的边际推动作用，补贴退坡有利于提升其促进消费的效率。退坡政策设计上要因地制宜，在新能源汽车消费对财政补贴敏感的地区，政策应当缓慢退坡，同时适当引导汽车信贷市场发展，释放居民杠杆对新能源汽车消费的促进作用，缓解退坡对消费产生的不利影响。