经济不确定性对消费及投资的影响

程艳冉 楼智慧

内容摘要：近年来，我国经济发展进入新常态，主要集中在房地产的高库存、制造行业的产能过剩等方面，这与我国经济发展面临的诸多不确定性因素有关。基于此，本文梳理了现有研究中不确定性的多种测算方式以及各种不确定性在宏观层面的影响，并以我国具体制度环境以及发展状况为依托，利用统计年鉴公布的年度省际数据，探讨经济增长不确定性对消费以及投资等经济活动所产生的影响。研究结果表明，我国居民在不确定性的影响下，消费行为普遍表现出较强的预防性储蓄动机，这种预防性动机在城乡和地域之间有明显差异;但是经济不确定性对于投资行为的抑制作用仅在中西部地区以及东北部地区表现明显，对于东部地区来说，表现为促进作用。

关键词：经济不确定性   消费   投资

引言

当前我国消费需求疲软、投资增速放缓，与我国经济发展面临的诸多不确定性因素相关，比如全球经济复苏缓慢，可能会影响我国出口创汇;美联储通过提高利率继续加大对国际资本流动的影响;工业增长在去产能与工业通缩双重压力下仍将放缓等。在多种不确定性因素的作用下，我国经济运行面临挑战，要想维持经济平稳健康发展，有必要持续发挥消费的引擎作用，并拉动有效投资行为。因而探究消费与投资的可能影响因素，尤其是经济不确定性对于消费与投资的可能影响尤为重要。因此，本文从我国实际经济变量出发，探究在现有经济体制之下，经济增长过程中所伴随的不确定性对最终消费及投资行为的影响，分析“经济不确定性”影响机制及其地域之间差异，以期为相关政策的制定提供参考。

经济不确定性的测度

由于广义上的不确定性涉及宏观微观多个层面各种事件发生的可能性，因此给不确定性指标的选取带来诸多难题。国内外学者的普遍做法是根据研究需要分析不同经济层面、不同经济主体的不确定性衡量指标，并分析其在不同环境下的波动特征。现有研究中最为常见的不确定性是通货膨胀不确定性，除此之外，还存在产出增长不确定性、转移支付不确定性、国际油价不确定性等。目前有关不确定性的测度方法学术界尚未达成共识，在已有研究中，对不确定性的测度方法主要有以下几种：

第一种是简单采用某一指标的方差或者标准差来衡量不确定性。由于此种方法无法区分预期波动中的可预测部分和不可预测部分，因而无法对不确定性进行有效衡量，在最近的研究中已经较少采用。

第二种是通过ARCH模型、GARCH模型以及其他长期记忆模型的条件方差对不确定性进行测度，条件方差可以很好的反映事前的预期。

第三种是调查法。调查法的测算结果衡量的是专业预测者的意见分歧程度，也就是说，这种方法认为如果各位专家对未来预期存在较大分歧时，未来可能出现的情况也就变得变幻莫测。此种方法测算出的不确定性与不确定性的定义最为吻合，即不确定性应当由不可预测的波动率来衡量。

经济增长的重要衡量指标是GDP增长率，因此，本文采取GDP增长率的不确定性作为经济不确定性的度量。在综合比较多种不确定性测算方式的优劣之后，本文拟采用GARCH（1.1）模型的条件方差对我国经济增长不确定性进行测度，借鉴了王义中、宋敏（2014）的做法。

经济不确定性对消费的影响实证分析

（一）变量选择

为了分析我国居民消费受经济增长不确定性的影响，本文利用2002-2014年全国31个省市自治区统计年鉴的经济数据建立分析模型，其模型变量包括：

被解释变量：城镇居民人均消费支出（conl）、农村居民人均消费支出（con2）。由于城镇居民和农村居民在消费习惯和消费水平上存在一定差異，因此在分析数据时，对城镇居民和农村居民分别进行数据分析。

解释变量：经济增长不确定性（ht）。本文对解释变量的测算方法为GARCH（1，1）模型的条件方差，随机扰动项的分布仍假定为t分布。本文首先用1994-2015年地区生产总产值数据间隔各个省市自治区的GARCH（1，1）模型，条件方差为解释变量。

控制变量：城镇居民人均可支配收入（income1）、农村居民人均纯收入（income2）。为了得到更加准确的分析结果，将居民收入分为城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入两类。

控制变量：实际利率（rate）。各省市自治区的实际利率是指人民银行公布的一年期存款利率减去各省市自治区的通货膨胀率。

所涉及变量的描述性统计如表1所示。

（二）实证分析

本文通过协方差分析和豪斯曼检验确定数据模型。被解释变量为消费水平，解释变量为收入水平、经济不确定性、实际利率。建立模型后得出残差平方和构建F统计量，在95%的置信水平下，对于城镇居民消费模型来说，F2=5.6934>F（90，310）=1.42，F1=0.8284

根据所要探究的问题设定模型形式，如式（1）、（2）所示，面板数据模型结果见表2和表3。

对于模型结果可以做出如下解释：

由表2、表3可知，城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入的系数估计值分别是0.6446和0.7854，表明居民人均可支配收入会显著影响消费;人均可支配收入和消费水平呈正相关关系。近几年我国居民消费增速保持在9%左右，虽然这个增速一直高于同期GDP增速，但是我国居民消费增速自2012年以后一直在缓慢下降。同时，经济不确定性增加，消费者对未来预期收入增加降低，为了保证生活质量，降低不确定性，消费者会选择减少消费、增加储蓄来提高自身应对未来风险的能力。此外，消费者在面临经济不确定时，会减少大额消费支出。因此，消费者在经济不确定时往往会选择延迟或者取消大额消费。

在城镇、农村居民消费模型中，经济不确定性的系数值分别为-0.0874、-0.8843，并且p值小于0.08。表明经济增长不确定性会明显减低居民消费意愿。这个结论与消费的不确定理论相一致，消费者在未来收入不确定时，会通过减少当期消费，增加储蓄来预防未来可能出现的危机。同时，在面临相同的经济不确定时，城镇居民和农村居民消费水平下降呈现不同特点，即城镇居民消费水平下降幅度要明显小于农村居民。究其原因，可能是由于居民在进行消费的时候，不仅受到当时收入以及与他人相比较的收入水平影响，还会受到未来收入预期的影响。

（三）经济不确定性对消费影响的区域差异分析

由于我国地域广大，各地区经济发展状况呈现出较大差异，在面临经济不确定时，可能会呈现不同特点。因此，在模型中加入地域因素进行进一步分析。本文将31个省市自治区分为东部地区和非东部地区，东部地区即east主要包括北京、天津、河北、山东、上海、江苏、浙江、福建、广东、海南10个省市。

本文将east变量与经济不确定性加入模型，在Hausman检验结果中城镇居民和农村居民的p值分别为0.0535和0.0000，故建立固定效应模型。

构建模型形式如式（3）（4）所示，面板数据模型结果见表4和表5。

模型分析结果如下：

在添加了交互项的模型中，居民收入水平仍旧显著制约消费水平，城镇居民和农村居民的实际利率水平均为负数。

不同地域在面临相同的经济不确定性时，对于城镇居民来说，东部地区影响系数为-0.2736+0.1167=-0.1569，而非东部地区影响系数为-0.2736;对于农村居民来说，东部地区影响系数为-1.1433+0.7574=-0.3859，而非东部地区影响系数为-1.1433。表明无论是东部地区还是非东部地区，城镇居民和农村居民在面临经济不确定时，都会显著限制消费，且非东部地区居民比东部地区居民限制消费更为明显。相对于非东部地区，东部地区农村城镇化水平更好，因此，东部地区农村居民收入来源更加多样化，经济实力更为雄厚，在面临经济不确定性时，虽然农村居民会降低消费增加储蓄，但是由于其经济实力雄厚，其消费降低的幅度较小，受经济不确定的影响较小。非东部地区农村地区城镇化水平低，农村居民收入来源单一且收入水平低，农村居民人均纯收入低，在满足平时日常消费之后用于储蓄的资金量小，在面临经济不确定性时，用储蓄资金进行当期消费的可能性非常小。而对非东部地区城镇居民而言，非东部地区经济发展水平低，金融行业发展较为落后，且非东部地区居民消费观念更为保守，非东部地区居民在面对经济不确定时，通常不会选择通过借贷来维持消费，所以在面对经济不确定性时，非东部地区居民消费水平降低的幅度較为明显，在进行消费时受当期收入水平影响更大，因此受经济不确定的影响也更大。

经济不确定性对投资的影响实证分析

本文通过实证分析来研究投资受经济不确定性影响的情况，由于我国不同地区之间投资存在明显差异，因此，在分析过程中区分不同地域，以得到更准确的结果。

（一）变量选择

本文采用2002-2015年各省市自治区的数据研究经济不确定性对固定资产投资的影响。由于所选模型以及经济不确定性的度量方式沿用了上文的做法，故在此不再赘述。本文模型中所涉及变量如下：

被解释变量：全社会固定资产投资（invest）。全社会固定资产投资（invest）通常是指在一定时期内全社会用来建造或购买固定资产产生的所有费用的货币形式的总称。

解释变量：经济不确定性（ht）。经济不确定性指标沿用上文中的度量方法。

控制变量：地区生产总值（gdp）。由于地区生产总值会影响当地投资额，因此为了分析结果更加准确，本文将地区生产总值加入模型。

控制变量：产业结构（stru）。固定资产投资受产业结构的影响，因为现有产业结构会决定资金流向和投资重点。本文借鉴韩高国（2016）的做法，将产业结构指标用各个省份第二产业增加值占地区生产总值的比重来代替。

控制变量：经济开放程度（open）。一个地区的经济开放程度会显著影响该地区经济发展水平。本文的经济开放程度是指进出口总额占该地区生产总值的比重。

控制变量：实际利率（rate）。由人民银行公布的一年期存款利率减去各省市自治区的通货膨胀率就得出各省市自治区一年期实际存款利率，也就是实际利率。

以上变量描述性统计结果见表6。

（二）实证分析

在进行面板数据模型实证之前，需要通过协方差分析以及豪斯曼检验确定模型形式，进行协方差分析得到F统计量，F统计量与95%置信水平下临界值的大小关系为，F1=2.2417>F（120，217）=1. 42，F2=0.8330

从表7可以看出，经济不确定性的估计变量系数为-4.7925，在5%的显著性水平下高度显著，表明经济不确定性对投资行为的抑制作用非常明显，当不确定性表现呈上升趋势时，固定资产投资额就会出现下降趋势。从成本方面考虑，如果经济体中不存在任何调整成本，那么当企业面临不确定性时，在Oi-Hartman-Abel效应的作用下，企业会更倾向于增加劳动力及资本投入。但是由于调整成本往往难以忽略不计，因而在不确定性的冲击到来时，企业往往会减少投资。而且借贷双方信息不对称性的提高会增大代理成本，资金成本由此提高，在资金需求难以得到满足的情况下，企业家投资行为往往会受到抑制。从收益方面考虑，经济不确定性的增大会导致投资收益具有更大风险，企业家出于规避风险的考虑会选择降低投资水平，或者是延缓投资行为。总之，经济不确定性增加了企业对未来投资形势进行预测的难度，增大了投资项目未来产出波动以及隐含风险，削弱了企业管理层识别项目好坏的能力，因此，在面对经济不确定性时，管理层在对待投资时的表现会更趋谨慎，整体投资规模呈现下降趋势。

除了经济不确定性以外，产业结构变量的系数估计值也为负，可以解释为，由于现存产业结构决定投资方向和投资流向，因而投资增速会因第二产业占比增加而放缓。除此以外，其他控制变量对于投资行为的作用都是正向的;地区生产总值对投资行为存在显著促进作用，这一点与预期相吻合，表明投资行为在经济发展水平较高的地区更为活跃;更为开放的市场环境往往意味着更高的融资便利程度，因而要想稳定固定资产投资增速，可以通过不断提高对外开放程度寻找新契机。

（三）经济不确定性对投资影响的地区差异分析

以下沿用上文使用的地区差异性指标重新构建面板数据模型，根据Hausman检验结果，p值小于0.05。所以应当建立的模型是固定效应模型。在交互项中加入虚拟变量与经济不确定性后，建立如式（6）所示模型，计算结果如表8所示。

从表8可以得出，交互项系数为6.3151，其p值0.0000小于0.05，可以据此认为东部地区固定资产投资额受不确定性的影响程度与其它地区存在显著差异：经济增长不确定性对非东部地区固定资产投资的抑制作用为-5.0752，但不确定性对于东部地区投资行为则起到促进作用，这一点在参数系数上表现为-5.0752+6.3151=1.2399。

除此以外，不确定条件下储蓄增多也可以用来解释东部地区不确定性对于投资的促迸作用：东部地区居民收入水平相对较高，当面临不确定性时，增加当期储蓄所带来的投资率上涨也会相对高于其他地区。

结论与建议

（一）结论

本文通过实证分析得出以下结论：第一，经济不确定性对居民消费活动有一定抑制作用;第二，经济不确定性对消费的抑制影响在地区和地域上有显著差异，无论是在农村和城市居民之间还是东西部居民之间;第三，经济不确定性对于投资存在显著抑制作用;第四，经济不确定性对投资抑制的作用在地区和地域上有显著差异，在非东部地区，经济不确定性对投资产生抑制作用，但是在东部地区，经济不确定性对于投资行为则会起到促进作用。

（二）政策建议

要想维持经济稳健增长，就应当通过宏观调控缓解经济发展过程中可能的不确定性因素，并通过多种渠道提升经济主体抵御不确定性冲击的能力。基于此，本文提出如下政策建议：

保持经济政策的稳定持续，注重稳定社会预期。在经济出现明显衰退或是高速发展时期，企业面对错综复杂的经济形势，对于未来投资方向往往难以形成合理预期，这就要求政府部门能够准确掌握经济形势，不断微调经济政策来顺应经济活动，并积极引导投资主体形成理性预期。

挖掘和创新居民收入渠道，提升居民应对风险的能力。从目前来看，我国农村居民财产性收入水平较低，收入渠道比较单一，直接导致了农村居民，尤其是中西部地区农村居民在面对经济增长不确定性时很难通过收入渠道调整平滑当期消费。因此，政府部门非常有必要挖掘和创新居民收入渠道，从而提高居民抵御风险的能力。

进一步完善中西部地区金融体系建设，因地制宜创新消费信贷方式。中西部地区农业比重较高，比较效益低，经营风险大，国家应该对其实行政策性扶持，实施积极的支持和保护政策。

平衡地域城乡差异，挖掘消费投资需求。由于经济增长不确定性对消费及投资行为存在显著抑制作用，并且这种抑制作用表现出地域差异性，因此，要一方面通过宏观调控平缓经济增长不确定性，另一方面要多方关注中西部地区尚待发掘的消费投资需求

加强企业自身学习能力，不断提升市场适应力，建立适应市场经济原则的内部管理机制，提高市场竞争能力和抵御外部冲击的能力，并在投资经营活动中不断积累对自身经营环境及企业质量的认知，提高企業应对生产经营管理活动中可能面临的各种风险的能力。

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