李 娜 曲福海 教授
(1、太原学院 山西太原 030032;2、辽宁工程技术大学 辽宁阜新 123000)
住房支出已成为我国居民的重要消费支出。当前我国居民住房支出依然处于上涨中,这必然对其它消费支出产生影响。商贸流通业的发展严重依赖于居民的消费支出,因而有必要深入探讨住房支出对商贸流通业的影响,从而为更好促进商贸流通业发展提供经验支持。
部分学者就住房支出变化对居民消费产生的影响展开研究。纪建悦和孙启伟(2018)利用我国2007-2015年省际面板数据,就住房价格对居民消费产生的影响进行实证分析,结果发现当社会保障水平较低时,收入不确定性增加,此时住房价格上涨将会对居民消费产生显著抑制作用。王丽艳和季奕(2019)就家庭收入、住房负债对教育支出产生的影响进行了分析,结果发现当户主工资收入不稳定时,住房负债的增加将抑制教育支出。刘颜和周建军(2019)利用我国2003-2016年地级市面板数据,就房价上涨对居民消费产生的影响进行分析,结果发现一方面房价上涨通过增加居民财富从而对消费产生正向促进作用,另一方面房价上涨通过增加住房成本进而抑制消费,但是总体上抑制作用要大于促进作用。李剑(2018)利用我国1994-2012年的宏观季度数据,实证分析房价波动对居民消费支出的影响,结果发现在短期内房价上涨主要对居民消费产生显著抑制作用。
部分学者就住房支出变化对居民资产配置和宏观经济产生的影响进行了研究。高玉强和张宇(2020)利用2015年CHFS数据实证分析了住房资产对家庭其它资产配置的影响,结果发现住房资产对家庭其它风险资产的配置产生显著抑制作用。当住房支出增加时,家庭可支配收入减少,进而对其它的配置产生显著抑制作用。张龙耀和葛雷(2020)发现只有房价维持合理情况下,住房投资才会通过增加风险偏好途径促进家庭创业。刘超和李江源(2018)利用我国2000-2016年时间序列数据,研究房地产对经济发展产生的影响,结果发现过度投资房地产将会对我国经济产生显著抑制作用,外部经济负向冲击会降低房地产发展对经济增长的影响。通过文献梳理发现,当前研究主要讨论住房支出变化对居民消费以及居民资产配置产生的影响,而还未有学者更进一步思考住房支出对商贸流通业产生的影响。为此,本文利用2012-2018年我国省份面板数据,就住房支出对商贸流通细分行业影响展开实证分析,从而为更好促进相关行业发展提供现实依据。
为了分析住房支出对商贸流通业的影响,本文建立如下计量回归模型:
Lnsmlt分别代表商贸流通业整体及其细分行业,controls代表相关控制变量。下标i代表企业,t为年份,ε为误差项。如果houexp的系数为负且显著,则表明住房支出的增加不利于商贸流通业的发展。
上述模型设定中涉及的相关变量定义如下:
商贸流通业。本文使用商贸流通业所涉及到的几个主要行业实际增加值的对数值来衡量整体商贸流通业规模(lnsmlt1),各细分行业按分行业实际增加值的对数值衡量。其中lnsmlt1=log(批发零售+交通运输、仓储和邮政业+住宿和餐饮业);lnsmlt2=log(批发零售);lnsmlt3=log(交通运输、仓储和邮政业);lnsmlt4=log(住宿和餐饮业)。
住房支出。采用城镇居民人均住房支出占人均总消费支出的比重来衡量住房支出(houexp)状况。住房支出增加后,意味着房价出现了相应的上涨,对于那些拥有两套及以上的消费者来说他们房产财富价值出现了相应上涨,这有可能使得该部分消费者对其它消费品需求的增加,即财富效应,从而促进商贸流通业发展。对于那些只有一套以及没有房子的消费者来说,住房支出增加,他们可用于购买其它商品的资金就减少,即挤出效应,从而会对商贸流通业的发展产生抑制作用。综上分析可知住房支出增加对消费的影响会产生两种效应,当挤出效应大于财富效应时,消费者对消费品需求减少,从而不利于商贸流通业发展。
控制变量。本文进一步加入了其它可能影响因变量的控制变量,这些变量包括:外商直接投资(fdi)、非国有企业员工占比(soe)、城镇化率(urban)、进出口(exim)、人均交通里程(ptra)、失业率(loss)。其中外商直接投资(fdi)=外商直接投资总额/GDP,外商直接投资越高,商贸流通业越容易借鉴国外企业的先进管理技术,从而有利于商贸流通业发展。非国有企业员工占比(soe)=非国有企业就业人数/总就业人数,非国有企业员工占比(soe)越高,民营经济越发达,市场竞争越活跃,从而有利于商贸流通业发展。城镇化率(urban)越高,居民消费水平越高,商贸流通业越容易得到发展。进出口(exim)=进出口总额/GDP,进出口业务越发展,与国际市场就越接轨,则商贸流通业面临的国际市场竞争加剧,进而可能对国内商贸流通业产生一定抑制作用。人均交通里程(ptra)=(铁路总里程+公路总里程+水路总里程)/总人口,交通基础设施越完善,商贸流通业越容易得到发展。
本文采用2012-2018中国省级面板数据,其中涉及到的相关变量数据均来自于中国统计局网站。各变量的描述性统计信息如表1所示。
本文首先就住房支出对商贸流通业整体产生的影响展开实证分析,具体结果显示在表2中。表2的(1)(2)列采用固定效应,(3)列采用随机效应,Hausman检验显示固定效应更为合理,本文主要对固定效应结果进行分析。表2显示,在控制了省份和年份效应后住房支出(houexp)的系数为负且在5%显著性水平下显著,这表明住房支出比重的增加显著抑制了商贸流通业发展。在收入未明显上涨的情况下,住房支出的增加使得居民可用于购买其它相关商品和服务支出就相应减少,整体社会消费需求的降低就会显著抑制商贸流通业发展。此外,在社会保障制度不健全,外部经济不确定性较高,从而收入不稳定的情况下,住房支出的上涨将会对其它消费支出产生更大的挤出效应,这进一步抑制了商贸流通业发展。
控制变量中失业率(loss)的系数为负且在5%的显著性水平下显著,这表明失业率的提升显著抑制了商贸流通业的发展。失业率上涨,意味着更多的居民的收入减少,可支配支出减少,对商贸流通业提供的相关服务需求减少。城镇化率(urban)系数为正且显著,这表明城镇化率(urban)的提升显著促进了商贸流通业的发展。城镇化越高则对商贸流通业产品和服务需求比较强烈的行业集聚程度越高,越有利于商贸流通业发展。非国有企业员工占比(soe)的系数为正且显著,这表明非国有经济的增长有利于促进商贸流通业发展。非国有经济占比越高,意味着整体市场越活跃,因而对商贸流通业提供的各项商品和服务的需求就越高。
表2 住房支出对商贸流通业整体影响分析
表3 住房支出对商贸流通业细分行业影响分析
进出口(exim)的系数为负且显著,表明进出口增长对商贸流通业产生了抑制作用。进出口业务的发展,则商贸流通业面临的国际市场竞争加剧,进而对国内商贸流通业产生一定抑制作用。
本文进一步对商贸流通业进行细分,进而考虑住房支出对商贸流通业细分行业的影响,新的回归结果显示在表3中。由表3发现住房支出对批发零售业的影响不显著,而对交通运输、仓储和邮政业以及住宿和餐饮业则产生了显著的抑制作用。批发零售业行业所提供的产品绝大多数都是生活必须品,这部分需求是属于刚性需求,不容易被替代,因而住房支出增加不会显著影响批发零售业的发展。收入规模未发生显著改变情况下,住房支出增加则人们可用于出行旅游、高端饮食消费等其它非生活必须方面的支出就相应减少,进而对交通运输以及餐饮业的发展产生显著抑制作用。
过高的住房支出,不利于商贸流通企业的发展。因而政府应当继续根据各个地方实际情况,实施抑制房价过快上涨的相关政策,从而让居民的住房支出维持在合理区间,避免住房支出对其它方面支出产生抑制作用,从而对其它行业的发展产生不利影响。此外,政府应当继续健全社会保障体系,降低居民收入的不确定性,从而缓解住房支出增加对消费的不利影响。