涂先进 谢家智 张 明
(1.西南大学 经济管理学院,重庆 北碚 400715; 2.西南大学 政治与公共管理学院,重庆 北碚 400715)
经济新常态下,扩大内需是实现经济内生增长的重要战略举措,然而农村居民低消费率制约着经济提质增效,如何启动农村消费成为学术界关注的焦点。学者们尝试从不同角度对消费低迷现象进行解读,试图在约束条件下探寻目标函数最大化的路径选择。研究认为,流动性约束的存在,致使居民消费不断下滑[1],因此,加大金融供给缓解居民流动性成为增加消费的重要举措[2][3]。传统研究大多聚焦于金融借贷的真实财富效应的探讨[4],而忽略了金融借款者复杂的心理反应过程及其对消费决策的影响。行为经济学派虽然关注到心理因素对消费决策的影响,但并未深入揭示金融借贷产生的心理反应及其影响消费的机理。
Stiglitz最早提出心理预期财富变化形成虚拟财富(Pseudo-wealth)并影响消费决策的思想,但虚拟财富影响消费的理论逻辑推演缺乏经验证据,研究范畴也仅局限于宏观领域[5]。本文借鉴Stiglitz虚拟财富理论,并将虚拟财富研究视角从宏观推广到微观家庭,对家庭金融借贷的虚拟财富作如下定义:伴随金融借贷,居民心理上感知到未来财富的期望净增加值,该增加值即为虚拟财富。通过金融借贷,个人心理上产生了虚拟财富,这种心理感知贯穿于计划借款—获取融资—完成还款的全过程,一旦借贷行为完成,心理期望的虚拟财富也随之消失。
金融借贷不仅是一种财富的跨期配置,还会使借款者在心理上形成对未来财富变化的预期进而影响到居民行为决策。以萨特为代表的行为经济学派研究表明,在进行经济决策时,个体往往会从心理上对财富的来源进行编码、记录、分类和估价,在对财富的认知过程中构建了心理账户[6]。实际上,建立心理账户是每个消费者的下意识行为[7],并且心理账户经常以非预期的方式影响着决策。通常而言,个人在心理上往往会把过去的投入和现在的付出加总在一起作为总成本,来衡量决策的后果,进而产生沉没成本效应[8],沉没成本效应越大,对消费构成的阻力也就越强。但如果是成本很小的非常规收入,那么消费者的沉没成本效应将得到削弱甚至消失[9]。具体而言,消费者在进行决策时更多考虑的是收益和成本的比较[10],并将个人损益作为决策的直接参照点[11],其行为特征表现出典型的机械式反应模式:个体对损益表现出机械的反应方式,获得收益时积极冒进,出现损失时则消极保守[12]。换言之,当心理账户盈余时,个体消费会享受到快乐,会进一步增加消费支出;反之,当心理账户亏损时,个体消费能体验到痛苦,因而往往选择损失或债务规避,减少消费支出[13]。对于同一心理账户而言,心理账户余额和消费诱惑成正比,账户余额越多,对消费者的诱惑也就越大[14]。
理论上讲,居民都有不断提升消费水准和消费层次的愿望,在自有资金面临流动性约束时,往往会选择外部融资来平滑消费支出。但由于财富拥有量的差异,不同消费群体获得的金融服务并非同质。高收入为代表的高消费群体,由于具有较强的经济偿还潜力加之金融机构的“嫌贫爱富”而很容易跨越金融排斥门槛获得资金支持;相反,中低消费群体由于低收入则显著增加了金融排斥的机率,其中,低消费群体受到的金融排斥的机率最大[15]。虽然居民可以通过亲友等非正规途径进行融资,但随着居民生活水平的提高,居民借款额度也越来越大。非正规借贷虽然在满足短期性、小额性融资需求上效果显著,但在大宗消费支出方面由于额度较大,亲友间道义借贷为主的非正规信贷供给能力难以完全满足,仍然需要求助于正规信贷渠道[16]。
不同的财富来源拥有不同的心理账户,并且账户之间不能相互转换和替代,即心理账户具有不可替代性。消费者会根据财富获取的难易程度来匹配相应的消费,固定收入和意外之财的消费倾向会有偏差,这种现象被称为认知匹配效应[17],即:辛苦所得来之不易,因此其使用会比较谨慎,多用于日常开支,具有较低的消费倾向;而获取意外之财并不需要付出太多,因此其使用显得比较随意,多用于休闲娱乐,具有较高的消费倾向[18]。这是因为当居民使用辛苦所得进行消费行为决策时,由于成本效应的影响,人们将所有与之相关的成本叠加在一起进行决策估算,提取需要更多的心理能量和动机[19],因此做出消费辛苦所得的决策就更加困难,反应时间也就更长;与此相反,个人没有付出艰辛,通过借款便可形成未来财富预期的意外收入,这种非常规账户不仅具有较低的沉没成本效应,而且能给消费者带来更高的快乐体验,可以改善生活品质,提高生活质量,有更高的边际消费倾向,对消费者具有更强的激励作用[17]。综上,本文提出了以下3个研究假设:
假设1:虚拟财富产生了积极的消费效应,即虚拟财富正向促进了居民消费增加;
假设2:虚拟财富对各消费群体的引致效应并非同质,其中,高消费群体最大,中消费群体次之,低消费群体最小;
假设3:与收入和资产相比,金融借贷的虚拟财富更有利于增加居民消费支出。
对于借款人来说,由于个人面临未来收入不确定性,对于能否按约还款一般存在两种可能状态:违约状态(V)和履约状态(O)。通过金融市场上借款,A会从心理上预期未来财富变化进而形成虚拟财富。金融市场融资时,每人都期望获得积极的回报,令每1单位借款在t时间的均衡价格为pt,可被认为是A支付的借款成本。基于自身经济状况,A认为自身无力还款而发生违约事件的可能性为λA,当借款人有能力按约还款时,那么正常还款(履约)的概率则为1-λA,每单位借款A期望获得1-pt的净回报;相反,当借款者无能力还款时,则不能还款(违约)的概率为λA,那么每单位借款A将支付违约成本pt。在开放经济中,长期均衡的违约成本和借贷成本(pt)相等。总体来说,A每单位借款净回报ψt如下:
在时间t,每1单位借款中,A净回报可表示为:
ψt=(-pt)·λA+(1-pt)·(1-λA)=1-λA-pt
当借贷额为bt时,A在t时间的虚拟财富值PWt=(1-λA-pt)·bt。
∂u/∂c0=1-2rc0
∂u/∂c1=1-2rc1
u′(c0)=1-2ry>1-2ry-2rb(1-λA-p)=Eu′(c1)
上述不等式意味着,在其他条件不变的前提下,在借贷市场创建后,个人有通过外部融资来增加消费的驱动力,居民消费将会增加以提升效用水平。等同于在借贷市场获得的虚拟财富将经历积极的财富冲击,因而个人消费相应增加。
在明晰金融借贷虚拟财富影响消费机制的基础上,本文重点探究虚拟财富对家庭消费支出的影响,并进一步考察虚拟财富对各消费群体的影响。为实证考察不同消费水平下的虚拟财富效应,本文沿袭经典的消费模型研究范式,建立如下实证模型:
consumptioni=α0+α1pseudowi+α2incomei+α3wealthi+∑φcontroli+εi
(1)
式(1)中,被解释变量家庭消费性支出(consumption)是指家庭全年日常生活消费性支出。核心解释变量包括:虚拟财富(pseudow),用金融借贷净回报的期望值表示;家庭纯收入(income),在问卷调查中,家庭纯收入由经营性收入、财产性收入、转移性收入、工资性收入、其他收入组成;家庭总资产(wealth),家庭实际拥有的财富水平,包括所持有房产当前市价、现金及存款总额、定期存款总额、金融产品总价。其他控制变量包括:家庭人口规模(familys),家庭规模是指同灶吃饭人员的数量,不包括不住在家中、不供养这个家庭同时家庭也不供养他的人员;文化程度(edu),用家庭藏书量来表示,依据问卷问题“目前,您家大概有多少本书(不包括报纸、杂志、电子书)?”和访问者的回答“没有(0 本)、1~10 本、11~20 本、21~50本、51~100本、101~500本、501~1000本、1001本以上”,依次将文化程度赋值为0~7。
对于服从不同分布状况的家庭消费而言,使用分位数回归法可以捕捉到不同影响因素在不同消费水平的边际贡献率。在考察金融借贷的虚拟财富对不同家庭消费分位数回归分析时,本文使用自助重复抽样技术,为了增强估计推断的可信度,本文在对每个分位点进行回归时,均使用了400次自助抽样法。考虑到数据的可得性,本文运用2014年中国家庭追踪调查(CFPS)数据中的农村家庭微观数据进行分析,通过筛选最终选取1192份有效样本。由描述性统计结果(表1)可知,2014年家庭消费支出的平均值为4.520万元,标准差为5.340,最大值和最小值分别为116.060万元和0.069万元,可见,农村居民消费差异较大,说明家庭消费分层研究的必要性。家庭纯收入均值为4.353万元,低于消费支出,消费出现0.167万元的缺口,以收入为主的资金供给并不能满足家庭资金需求,需要借助外部金融市场进行融资来平滑消费。由表1可知,总借款额均值为4.715万元,说明农村地区金融需求强烈。
表1 主要变量描述性统计(观测值个数:1192)
基于虚拟财富理论分析,在真实财富并未发生变化的情况下,金融市场上的融资带来的个人感知的财富增加水平,增加部分即为虚拟财富,个人虚拟财富计算公式为:
PWi=(1-λi-pi)bi
(2)
式(2)中,λi为个体i违约事件发生的可能性,1-λi则为履约的概率,pi为融资成本,bi为借款额。1-λi为履约的概率,鉴于国内相关数据的缺失,本文仅考虑经济还款能力作为其还款可能性的主要参照指标,将居民收入与总借款额的比值作为履约概率的代理变量,并规定如果比值大于1,则取值为1。pi为每1单位借款的价格成本,分别用正规金融部门利率和非正规金融利率表示。借鉴《中国家庭金融发展报告2014》①,将正规金融和非正规金融借贷利率分别取值为7.3%和0%。bi为从金融市场上各种借款总额,但将购房及装修贷款排除在外②。通过计算可知,金融借贷过程中,借款者对未来财富预期变化总体为积极的,虚拟财富均值为2.201万元,但相较于总借贷均值(4.715万元),居民金融借贷的虚拟财富还有很大的提升空间。
为对分位回归结果进行比较分析,本文将整体回归分析(OLS)结果同列于表2。整体回归和分位回归结果均表明,金融借贷对家庭消费的虚拟财富效应都显著为正,即:金融借款者对未来财富变化预期形成的虚拟财富促进了家庭消费支出,从而验证了研究假设1。从上文借款者预期的虚拟财富值为2.201万元可知,借款者对未来财富变化预期较为积极,这种积极的预期进而影响到其消费行为决策。同时还发现,整体回归和分位回归结果有较大差异,这说明虽然整体回归能揭示虚拟财富对消费影响的总体态势,但是正如上文表1的描述性统计分析结果显示,不同家庭之间消费水平相差悬殊,若仅从整体回归结果中探讨金融借贷对家庭消费的虚拟财富效应,结论难免有失偏颇,无法真正揭示出问题的根源。因此,需要对不同消费水平下虚拟财富效应进行深入剖析,才能得到更加符合现实的结论。
表2 OLS回归和分位回归结果
注:***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著,括号内为P统计量。
从分位回归结果来看,虚拟财富对不同消费群体的引致效应并非同质。随着分位数由低向高变动,虚拟财富效应呈现梯次递增分布(0.125、0.188、0.290、0.559、1.131),这说明消费水平越高的群体,虚拟财富效应越大,从而验证了研究假设2。原因在于,消费水平作为个体经济能力的外在表现,在某种程度上反映了消费者的经济收入状况,较高的消费水平意味着较高的收入。高消费群体因为有较高的收入因而对未来财富变化预期比较乐观,消费积极性较高;相反,中低消费群体对未来财富预期比较悲观,消费积极性弱。收入效应表现出和消费水平同方向的变动。资产在各分位点的影响为积极的但都不显著,这可能是因为和资产的流动性有关。通过比较虚拟财富和收入、资产的消费效应可看出,无论是收入还是家庭资产对消费的拉动作用都小于虚拟财富,从而验证了研究假设3,这说明居民消费行为不仅表现出对收入的传统路径依赖特征,在普惠金融时代下又具有典型的时代特征。一般而言,居民在进行消费决策时,会将非经劳动而获的收入归入更容易消费的临时收入账户里[21]。显然,意外之财和消费支出的联结更紧密,而辛苦所得与不易消费的联结更紧密[15]。更重要的是,随着消费水平的不断提高,金融借贷的虚拟财富效应相对于收入的优势越发明显。究其原因,凡勃伦认为高消费群体为了彰显自己财产、地位和优越感,会积极参与消费休闲活动,不断挥霍财富于奢侈性、炫耀性消费。这类消费支出较大,当出现流动性不足时,高消费群体寻求金融信贷支持的意愿强烈[22],从而降低了收入的敏感度。
此外,家庭规模对各消费群体具有显著的拉动作用,随着消费水平的不断提高,各回归系数总体也不断增加(0.086、0.174、0.259、0.394、0.378),这是因为较大的家庭规模意味着较大的消费需求。作为拉动家庭消费的重要推手,文化程度因素在增加消费中发挥了积极作用,文化程度对不同消费群体的影响也显著为正,同样呈现出递增分布(0.087、0.164、0.205、0.260、0.346)。
综上,分位数回归比OLS回归更为真实、全面反映了不同消费水平下的虚拟财富效应,已经突破了将虚拟财富效应平均化的局限,也有利于深入剖析虚拟财富对各异质性消费群体的影响。但在异常值存在情况下,仅仅通过5个分位点进行回归分析,其结果还不能稳健地说明影响趋势确实存在。为更清晰、直观地观看不同消费水平下各影响因素的边际贡献率趋势,本文通过图1刻画了不同分位点对应的各解释变量回归系数动态变化轨迹。随着消费水平的提升,虚拟财富效应呈现不断上升趋势,并且相对于收入消费效应的优势不断强化。
图1 各分位点下回归系数变化动态轨迹
上述实证结果支持了研究假设:金融借贷的虚拟财富效应是积极并且高于真实财富效应的,随着消费水平的增加,虚拟财富效应以及其对真实财富效应的优势进一步扩大。但该结论可能受到变量及样本等选取差异的影响,因此有必要从这两方面考察上文结论的稳健性。首先,作为对上文半参数结果的稳健性检验,按分解回归法将虚拟财富分解为正规金融虚拟财富(pseudow1)和非正规金融虚拟财富(pseudow2)来重新验证金融借贷的虚拟财富效应;其次,在上文分析中,我们排除了无收入的异常值和收入最低5%的家庭,为验证实证结果的稳健性,在此基础上,再进一步压缩样本,将收入最高5%的家庭予以剔除,最终选取1130份样本,通过上述两种稳健性检验方法重点观察虚拟财富对消费的影响作用是否稳健。稳健性检验结果表明③,同上文结果(表2)相比,无论是整体回归还是分位回归,金融借贷的虚拟财富效应在显著性和作用方向上并没有发生明显变化。随着分位点的移动,虚拟财富效应也呈现逐渐增加态势;同收入等真实财富相比,虚拟财富对消费的引致效应更突出,这些都和上文结论相一致。总体而言,稳健性检验结果验证了本文实证结果的可靠性。
金融信贷和消费一直是学术界研究的热点问题,然而国内相关研究仍聚焦于金融促进消费支出机制及效应研究,却忽略了金融信贷产生的虚拟财富效应,更鲜有文献进一步研究虚拟财富对不同消费群体的影响作用。本文将Stiglitz的虚拟财富理论从宏观领域进一步拓展至家庭微观层面,阐述了虚拟财富促进消费支出的机理,旨在提供虚拟财富影响消费的微观基础。本文利用2014年中国家庭追踪调查(CFPS)数据库筛选的1192份有效问卷,运用分位回归法考察了金融借贷对不同消费群体的虚拟财富效应,稳健性检验证实了实证结果的可靠性。结果表明:金融借贷对农村各消费群体均产生了正的虚拟财富效应,并且这种积极效应随着消费水平的提高而逐渐增加;同真实财富相比,虚拟财富效应的引致作用更为突出并有进一步扩大的趋势。因此本文的政策含义是:一要大力发展农村普惠金融,降低农村居民融资成本,多渠道缓解农村居民金融排斥困境;二要大力提高农村居民收入水平,发挥收入和金融“组合拳”的协同效应,为虚拟财富效应的充分释放提供坚实的基础。
注释:
①《报告》显示:农村地区正规金融部门借贷利率高达7.3%,而83.3%的民间借贷是没有利息的。
②购房及装修贷款既非用于生产,也非直接用于消费,并不直接影响消费支出。
③限于篇幅,本文没有报告稳健性检验结果,感兴趣的读者可以联系作者索取。
[1] 李燕桥, 臧旭恒. 消费信贷影响我国城镇居民消费行为的作用渠道及检验——基于2004—2009 年省际面板数据的经验分析[J]. 经济学动态, 2013, (1): 20—31.
[2] Zeldes,S. P. Consumption and Liquidity Constraints: An Empirical Investigation[J]. The Journal of Political Economy, 2000,97(2): 305—346.
[3] 万广华, 张茵,牛建高. 流动性约束, 不确定性与中国居民消费[J]. 经济研究, 2001, (11): 35—44.
[4] 陈东, 刘金东. 农村信贷对农村居民消费的影响——基于状态空间模型和中介效应检验的长期动态分析[J]. 金融研究, 2013 ,(6): 160—172.
[5] Stiglitz,J.E.Towards a General Theory of Deep Downturns[R].National Bureau of Economic Research, 2015.
[6] Thaler, R. Mental Accounting and Consumer Choice [J]. Marketing Science, 1985, 4(3): 199—214.
[7] Heath, C., O'curry, S. Mental Accounting and Consumer Spending[J].Advances in Consumer Research, 1994,21(1):119—115.
[8] Thaler, R. Toward a Positive Theory of Consumer Choice[J]. Journal of Economic Behavior & Organization, 1980, 1(1):39—60.
[9] Soman, D., Cheema, A. The Effect of Windfall Gains on the Sunk—cost Effect[J]. Marketing Letters, 2001, 12(1): 51—62.
[10] Kahneman, D, Tversky, A. Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk[J]. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1979,47(2): 263—291.
[11] 谢晓非, 陆静怡. 风险决策中的双参照点效应[J]. 心理科学进展, 2014, (4): 571—579.
[12] Staw, B. M, Sandelands, L. E., Dutton, J. E. Threat Rigidity Effects in Organizational Behavior: A Multilevel Analysis[J]. Administrative Science Quarterly, 1981, 26(4):501—524.
[13] 李爱梅, 郝玫, 李理, 等. 消费者决策分析的新视角: 双通道心理账户理论[J]. 心理科学进展, 2012, (11): 1709—1717.
[14] Shefrin, H. M, Thaler, R. H. The Behavioral Life—cycle Hypothesis[J]. Economic Inquiry, 1988, 26(4):609—643.
[15] 王修华, 傅勇, 贺小金, 等. 中国农户受金融排斥状况研究——基于我国8省29县1547户农户的调研数据[J]. 金融研究, 2013, (7): 139—152.
[16] 黄祖辉, 刘西川, 程恩江. 贫困地区农户正规信贷市场低参与程度的经验解释[J]. 经济研究, 2009,(4):116—128.
[17] 李爱梅, 李斌, 许华, 等. 心理账户的认知标签与情绪标签对消费决策行为的影响[J]. 心理学报, 2014, (7): 976—986.
[18] 潘孝富, 王昭静, 高飞,等. 辛苦所得与意外所得的非理性消费偏差:基于IAT检测和ERP证据[J]. 心理科学进展, 2014, (4):596—605.
[19] Li, A., Ling, W., Fang, L, Xiao, S. The Implicit Structure of Mental Accounting among Chinese People[J]. Acta Psychologica Sinica, 2007, 39(4):706—714.
[20] Varey, C., Kahneman, D. The Integration of Aversive Experiences over Time: Normative Considerations and Lay Intuitions [J]. Journal of Behavioral Decision Making, 1990, (5): 169—186.
[21] Arkes, H. R., Joyner, C. A., Pezzo, M. V. The Psychology of Windfall Gains[J]. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 1994, 59(3): 331—347.
[22] 李培林, 张翼. 消费分层: 启动经济的一个重要视点[J]. 中国社会科学, 2000,(1): 52—61.