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404文|高善文:2025年可能是一個重要的轉折點

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類似地,表2第3列「year2021省會城市二手住宅價格指數同比」係數顯著為正。平均而言,在其他條件不變的情況下,疫情以來消費對房價的彈性相比於疫情前顯著增加了0.338個百分點。這一變化中也包含了房價上漲與下跌趨勢對消費影響的不對稱性,疫情前三年中我國房價持續攀升但並未帶來顯著的消費增加,疫情後三年中房價的持續下跌卻與消費水平的降低高度相關。

在上述分析的基礎上,我們進一步將收入與房價變化及其與年份的交互項同時放入回歸,結果如表3所示。考慮到不同地區房地產行業的規模佔比及其外溢效應存在差異,我們進一步控制各省政府性基金收入占GDP的比重,來剝離這一差異對消費的影響。

第1-3列表明,表1和表2的基本結論依然成立,即疫情以來,消費對收入的彈性顯著降低,對房價的彈性顯著升高。其中,房價變化的加入吸收了部分收入變化對消費的影響,可支配收入同比係數有所減小。

正如前面討論的,在統計口徑差異影響下,可支配收入同比係數與房價同比係數的相對大小並不能很好地刻畫收入效應與財富效應的相對強弱。我們進一步使用不同地區的工作人口佔比作為代理變量來分析這一問題。具體而言,工作人群相比於退休人群的收入波動更大,擁有的房地產淨資產更少。因此,收入效應主要對工作人口的消費產生影響,而財富效應對退休人群的消費影響更大。

如表3第4列所示,「year202165歲以下人口佔比工作人群」係數顯著為負。這一係數的經濟學含義為,其他條件相同的情況下,相比於2021年以前,65歲以下人口佔比更多的地區其2021-2024年的平均消費增速顯著更低。這一結果說明,疫情以來消費者行為的變化受收入及收入預期變動的影響更大。

值得進一步思考的是,為何2021年前後居民消費對房價的彈性發生了顯著變化?

我們認為,疫情的疤痕效應影響了居民長期的收入預期和承擔風險的意願,從而既導致了消費走弱,也導致了房價走低。

我們以國家統計局公佈的消費者信心指數中對未來收入信心的子指數作為收入預期的代理變量,以全國二手房掛牌價指數作為房地產景氣程度的代理變量。如下圖所示,2018-2019年收入預期與房價趨勢的相關性十分有限,2020年疫情爆發也未對地產造成明顯波動。然而2021年下半年以來,收入預期下台階與房價趨勢高度相關。2022年底疫情管控放開時收入預期快速回升,房價指數也出現了小幅回彈;2023年一季度後,隨着預期收入在歷史低位開啟中樞波動,房價指數開始持續下行,二者互相強化。

為了進一步證實收入預期的影響,我們在表2的回歸中引入消費者信心指數中對未來收入信心的子指數,及其與房價變化的交互項,回歸結果如表4所示。

從前兩列回歸結果可以看到,疫情前消費者收入信心指數係數並不顯著,而2021-2024年這一變量與消費同比在1%水平上顯著正相關,同時引入這一變量後「省會城市二手住宅價格指數同比」係數變得不顯著。這說明,疫情以來消費者收入預期的下降與房價下跌高度相關。

與之形成鮮明對比的是第3列結果,我們發現控制居民可支配收入同比的情況下,省會城市二手住宅價格指數同比係數依然顯著,即收入本身的變化並不能解釋2021年以來消費對房價彈性的變化。

進一步地,我們在第4列中對全部時間段樣本再次驗證。這裏我們引入交互項「省會城市二手住宅價格指數同比消費者收入信心指數」,同時控制所有年份的時間固定效應。

可以看到,省會城市二手住宅價格指數同比係數顯著為負,而「省會城市二手住宅價格指數同比消費者收入信心指數」交互項係數顯著為正。給定某一消費者收入信心指數時,消費對房價的彈性為「『省會城市二手住宅價格指數同比』係數+『省會城市二手住宅價格指數同比消費者收入信心指數』係數*給定的消費者收入信心指數」。

這意味着房價上漲本身會對消費存在擠出效應,但在消費者收入預期處於較高的區間時,這種擠出效應可能並不明顯甚至表現為擠入,即收入預期主導了消費增速的變化。與之形成對比的是,2021年以來,收入預期的下降使得消費對房價的彈性發生了變化甚至是反轉。

至此,我們證明了2021年前後居民消費對房價彈性的不對稱性主要來自居民收入預期的變化。

誠然,囿於地區宏觀口徑數據的缺乏和宏觀變量無法避免的內生性問題,本文模型在因果識別方面存在一定的不足。上述回歸的係數估計包含了一定的反向因果影響,即包含了各地區消費水平的降低對收入進一步下降和地產需求持續不足的負反饋機制。但考慮到疫情衝擊和房地產政策調整的相對外生,本文依然能夠為近年來居民消費行為的變化邏輯提供重要線索。

四、分析與展望2021年以來,在疫情與地產行業的衝擊下,收入效應與財富效應都驅動了居民消費行為趨于謹慎。2021年以來與退休人群相比,收入波動更大、財富積累更少的工作人群消費降速更多,這表明收入效應的影響更為主導。這種變化的背後不僅是當期預算約束的收緊,也是居民對收入不確定性的擔憂和預期的下行,而收入預期的下行進一步強化了地產需求的收縮,與財富效應互相強化。

疫情爆發以來,我國將產業結構的轉型升級作為了應對疫情衝擊、穩定長期增長的主要調節手段。轉型的過程伴隨着落後就業的消失與先進就業的創造,然而從數據來看,新動能創造增長與就業的速度落後於舊動能退出的速度,轉換過程本身增加了未來就業的不確定性。這也是目前我國經濟環境中對居民勞動收入及其預期產生影響的主要原因。

我們分別從就業數量和就業質量的角度來刻畫這一現象。一方面,我們利用上市公司數據統計分行業的員工數量變化情況。截至2023年末,雖然製造業行業保持了較為穩定的就業增長,但金融、地產、建築以及服務業自2021年以來都經歷了不斷的收縮,直至2023年末的就業負增長。

另一方面,我們使用公積金實繳人數作為高質量就業的代理指標。2023年我國城鎮就業人員約4.7億,而繳納了公積金的就業人員僅為1.7億,這部分就業的質量與穩定性相對更高。

2017年以來,央國企繳納公積金人數同比較為穩定,私營企業增速則明顯下降,而私營企業繳納公積金人數佔比接近40%,體量巨大。可以看到,在周期性因素和新動能崛起的共同影響下,2021年私營企業繳納公積金人數同比發生了顯著回升。然而此後,在舊動能不斷退出的影響下這一指標再次大幅下行,其中房地產行業的衰落是重要的驅動因素。[2]

綜上所述,居民收入及收入預期遭受的不利衝擊是導致消費降速、經濟緊縮的關鍵因素。在產業結構升級的過程中就業結構發生了大幅調整,但就業質量提升的速度明顯落後於新舊動能轉換的速度,其中地產行業過快收縮的影響尤為重要。一方面,地產行業因其所涉資金規模龐大且對上下游產業鏈具有廣泛影響,對就業的整體影響巨大,而勞動人口收入預期的下行又加速了房地產需求的下降。另一方面,房價的大幅調整通過財富效應進一步對居民財產性收入產生不利影響,使得居民預算約束收緊。

因此,房地產行業的企穩對於穩定就業、從根本上解決總需求不足的問題至關重要。產業結構轉型對於實現長期增長固然具有重要意義,但在轉型過程中,保證各行業就業的平穩過渡、穩定收入增長預期是促進消費增長、提振內需的關鍵,而解決地產行業流動性危機、修復地產預期是穩定收入增長預期的必要條件。

五、附錄:模型設定補充說明

本文基準模型的設定接近於事件研究(Event Study),這一模型主要用於對比衝擊發生前後某一變量的趨勢性變化。一般而言,事件研究方法將多時點的時間虛擬變量直接作為關鍵自變量,或將時間虛擬變量與其他分組變量做交互,來探究不同分組之間的時間趨勢差異。本文關心的是消費彈性的變化趨勢,因而將時間虛擬變量與連續型關鍵自變量進行了交互。此外,本文聚焦於疫情前後消費者行為的系統性變化,因而僅加入了2021年前、後兩個時間虛擬變量,相當於將多個時點的時間虛擬變量進行了合併。

受限於樣本量,本文模型未引入省份固定效應,對時間虛擬變量的控制也相對寬鬆。但考慮到不同省份間的城鎮化水平差距相對穩定,城鎮化率這一控制變量的引入近似於對省份固定效應與時間趨勢固定效應的交互項進行了控制。若將城鎮化率控制變量替換為上述交互固定效應,基本結論不變。

[1]摘自高善文博士第六屆外灘金融峰會之外灘閉門會主題演講《產業結構轉型與消費驅動轉型》

[2]感謝束加沛博士對分行業上市公司就業人數和公積金繳納相關數據的收集整理。

責任編輯: 李廣松  來源:經濟人讀書會 轉載請註明作者、出處並保持完整。

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