常尚新 刘秀

内容摘要：消费金融是影响宏观经济增长的因素之一。文章利用PVAR模型分析了消费金融对经济增长的影响作用。研究结果表明，消费金融对我国经济增长在短期、长期均存在显著的促进效用;从区域经济增长角度来看，我国中东西部地区均会受消费金融的正向影响。其中，中部地区受到的影响最显著，其次是东部地区，西部地区受到的影响最弱。通过相关分析，文章进一步丰富了消费金融理论，有助于该领域健康发展。

关键词：消费金融   经济增长    PVAR模型   GMM估计

在经济新常态背景下，消费成为拉动经济增长的首要因素。而消费金融是刺激消费的重要形式。根据艾瑞咨询公司的调查，2017年我国消费金融市场总体规模已超过25万亿人民币，2018年预计突破30万亿元。关于消费金融如何影响经济增长，学术界从多个视角展开研究。Zinman J（2013）以美国市场为例，其通过10年数据分析发现，相较于居民收入指标，消费金融对美国经济的贡献更加显著。但Ryan A（2016）对此持不同观点。Ryan A认为，如果一个国家或地区消费金融费规模过大，在社会总资本规模不变的情况下，反而会导致企业信贷不足。即，从资本总体使用效率来看，消费金融对经济发展会起到消极影响。然而，国内学术界普遍认可消费金融的积极作用。康远志（2016）等研究表明，消费金融会刺激居民消费意愿，同时会促进投资结构多元化、提升金融机构利润，从而进一步刺激社会生产和服务体系优化。对此，本文基于相关研究，从实证分析角度出发，运用PVAR模型，就消费金融如何影响经济增长展开验证和分析。

模型选择与指标处理

PVAR模型选择及设定。在PVAR模型中，假设T为时间序列长度，M为之后长度。若T≥M+3，则可继续参数估计。可见，该模型度对数据有较高适应性。通过PVAR模型，能够较好反映出变量内部关系。对此，基于面板数据，可以提升估计结果可靠性。在运用该模型时，需设定为三个部分：第一，运用GMM，计算变量间回归系数;第二，运用脉冲相应图，针对单一变量，释放单位信息冲击，分析其它变量对该冲击响应程度;第三，识别误差影响因素，并通过VAR分析其贡献率。

指标选择。自变量选择。很多学者认为，消费金融包括消费贷款、非现金支付等方面。本研究中，从数据可获取性角度考虑，将其限定为消费信贷。即，将消费信贷作为自变量，记为XD。中间变量选择。在经济增长影响因素研究中，很多学者将M2或人均消费额作为中间变量。结合本研究，为了突出消费这一因素的影响，本文将我国居民人均消费支出确定为中间变量，记为CD。因变量选择。关于如何反映经济增长，学术界通常使用GDP绝对值、GDP增长率表示。本研究中，基于支出法，本文将GDP绝对值选定为因变量。

数据来源及处理。本文通过中经网数据库获取GDP和居民消费支出（CD）数据、通过Wind数据库获取消费信贷（XD）数据。完成数据初步整理后，需对三组数据进行对数处理，以降低面板数据波动性。之后基于新得数据，还需运用EVIEWS进行协整检验。进一步地，本文运用STATA作GMM估计和方差分析，以确定因变量受影响程度。

消费金融对经济增长影响的总体与区域检验

（一）数据平稳性检验

在面板数据分析中，如果出现伪回归，那么分析结果就不具备意义。因此，需首先对数据作平稳性分析。如表1所示，本文采用LLC、IPS两类方法，分別对数据平稳性进行检验。首先，对Lnxd、lncd和lngdp进行检验。结果表明，各变量对应P值均大于0.05，未通过检验。进一步地，本文对上述变量作一阶方差，得到三个新变量，再次进行LLC和IPS检验。结果表明，两类方法下各变量所对应P值均小于0.05，通过平稳性检验。可见，本研究所选取数据具备平稳性。

（二）协整分析

完成平稳性检验后，需要进一步作协整分析。在分析过程中，本文运用单位根检验（ADF），对三组变量是否具有协整关系进行判断。如表2所示，四组数据对应P值均为0.00<0.05，须拒绝原假设，判定各组变量具备协整关系。由此可知，可运用PVAR模型对各组数据作进一步分析。

（三）PVAR估计结果。

1.GMM总体估计结果。通过对变量进行helmert转换，可以消除数据个体效应，提升GMM估计可靠性。如表3所示，在所有依赖变量中，仅有L.h_lncd所对应估计系数未通过显著性检验。对于其余变量，均通过显著性检验。其中，L.h_lnxd对lngdp的GMM估计系数为0.045。可初步表明，消费金融对经济增长呈正向反应。

2.GMM区域估计结果。针对不同地区，本文对其依赖变量进行GMM估计，结果如表4所示。由表4可知，三个地区L.h_lnxd变量所对应GMM估计系数，均通过显著性检验。同时，GMM估计系数均为正值，这表明，对所处地区经济增长，L.h_lnxd均会产生正向影响。然而，对比估计系数大小可发现，在东部地区，L.h_lnxd影响效应最显著，其对应的GMM系数为0.068;西部地区L.h_lnxd影响效应最弱，其对应的GMM系数为0.037。

脉冲响应函数及方差分解

（一）脉冲响应函数

通过脉冲响应函数，基于其特定变量的正交化新生，能够反映出其对其余变量的作用，由此进一步地可对变量间的动态关系进行讨论。在本研究中，需讨论关于消费金融、消费随机扰动项之间标准差冲击，以及经济增长如何对其进行响应。在讨论过程中，本文运用Monte Carlo模拟，对该标准差冲击进行脉冲效应分析，结果如图1所示。在图1中，横轴为追踪期数，纵轴为响应程度，中间曲线为脉冲函数曲线，其余为95%置信度水平。具体分析结果如下：第一，经济增长对消费金融总体响应情况。由图1（1）可知，从响应曲线总体变化情况来看，随着持续追踪，经济增长对应响应曲线呈现总体上行态势。然而，在追踪至第三期时，响应程度达到最大值，为0.018，其后出现平稳特征。可见，关于消费金融冲击，经济增长总体呈正向响应，从长期来看该响应会趋于均衡状态;第二，东部地区经济增长对消费金融响应情况。由图1（2）可知，关于消费金融冲击，经济增长呈现正向反应。这表明，在东部地区消费金融对经济增长有正向冲击效果，且水平较为明显。在第三期时，其响应程度为0.019，达到最大值，其后平稳变化;第三，中部地区经济增长对消费金融响应情况。如图1（3）所示，冲击响应曲线整体向上，在第三期达到最大值0.0214，其后缓慢下行。与东部地区相比，在达到峰值后，中部地区经济下行趋势更加显著。但是，如果产生单位标准差冲击，则中部地区响应程度更大，这表明中部地区所产生经济增长效用也更明显（超过0.02）;第四，西部地区经济增长对消费金融响应情况。如图1（4）所示，响应曲线在第三期达到最大值，为0.175，其小于东部和中部地区峰值。随后，响应曲线出现显著下行特征，且趋于0。可见，在西部地区，对于消费金融单位标准差冲击，其经济增长响应程度相对较低。

（二）方差分解结果

通过方差分解，基于其预测期变化，可以分析特定变量的相对效应。根据分析结果，可就该变量对系统变量冲击的作用进行讨论。在本研究中，为更深入研究消费金融、经济增长之间如何相互影响，须运用方差分解的方法对不同冲击之于内生变量的贡献率分别进行计算。在方差分解中，本文设定三个预测期，结果如表5所示。由表5可知，从总体角度来看，在第10个预测期，lnxd对于lngdp贡献率为0.03。在第20、30个预测期，lnxd对于lngdp贡献率增加至0.33，且保持稳定;从东部地区来看，在第10个预测期，lnxd对于lngdp贡献率为0.164。在第20、30个预测期，lnxd对于lngdp贡献率分别增加至0.199、0.207;从中部地区来看，在第10个预测期，lnxd对于lngdp贡献率为0.113。在第20、30个预测期，lnxd对于lngdp贡献率增加至0.119，且保持稳定;对于西部地区，在第10个预测期，lnxd对于lngdp贡献率为0.019。在第20、30个预测期，lnxd对于lngdp贡献率增加至0.021，且保持稳定。

结论

本文运用PVAR模型，基于GMM估计，就消费金融对经济增长的影响进行研究，最终得出以下结论：第一，从经济增长总体角度来看，消费金融对经济增长在短期、长期均起到显著的促进效用;第二，从区域经济增长角度来看，我国中东西部地区均会受到消费金融正向影响。其中，中部地区受到的影响最显著，其次是东部地区，西部地区受到的影响最弱;第三，方差分解结果表明，消费金融对东部地区贡献率为0.164，其显著高于中部地区的0.113和西部地区的0.019。

參考文献：

1.Zinman J. Consumer Credit： Too Much or Too Little （or Just Right）？[J]. Social Science Electronic Publishing，2013（S2）

2.Ryan A，Trumbull G， Tufano P. A Brief Postwar History of US Consumer Finance[J]. Business History Review，2016（3）

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