居民負債與綠色消費
——以新能源汽車為例

李志青，朱怡程

(1.復旦大學 經濟學院， 上海 200433； 2.上海財經大學 經濟學院， 上海 200433)

一、引言

綠色消費是從消費環節出發，建設資源節約型、環境友好型社會的消費模式，有利于從源頭解決綠色發展的問題，形成可持續的、生態的經濟增長模式[1]。近年來，國家不斷引導并鼓勵綠色消費發展，在生產側與消費側給予了有力支持。2022年10月，黨的二十大更是強調要加快發展方式綠色轉型，實施全面節約戰略，發展綠色低碳產業，倡導綠色消費，推動形成綠色低碳的生產方式和生活方式。新能源汽車產業作為戰略新興行業與綠色消費熱點自然備受各方關注。國家“十二五”和“十三五”規劃建設均強調實施新能源汽車推廣計劃，提高電動車產業化水平，推動新能源綠色產業成為新的經濟增長點。當前，進一步推廣新能源汽車兼具促進綠色消費和推動經濟發展的雙重意義。

由于新能源汽車綠色產業在我國發展時間短、起步較晚，目前國內學者對于新能源汽車消費的研究相對不充分，并且主要集中在財稅政策與汽車本身性能這兩個領域，鮮有學者就影響新能源汽車的金融因素進行深入分析探討。居民負債情況作為重要的金融變量，衡量了消費者的資產狀況與潛在的消費能力，對各類消費市場兼具“收入效應”與“擠出效應”。本文希望立足于新能源汽車的消費市場，分析居民負債這一金融因素對于新能源汽車產業的影響，并構建計量模型加以實證檢驗。進一步地，本文希望通過研究負債與財政補貼對新能源汽車消費的交互效應，探討新能源汽車市場穩定發展的可行策略。

本文接下來的結構安排如下：第二部分對于研究相關的文獻進行回顧與綜述，第三部分是居民負債對新能源汽車消費影響機理的理論分析以及實證檢驗的研究設計，第四部分是實證檢驗的結果及解釋，第五部分則是結論與政策建議。

二、文獻綜述

關于新能源汽車消費的影響因素研究，國內外學者的目光主要集中于政策因素、產業技術因素、經濟因素和社會人口特征4個方面。

在現有政策因素研究中，主要考察的政策類型有財政補貼、稅收優惠等。洪德祿[2]利用雙重差分法與面板數據固定效應模型，研究發現“十城千輛”工程期間推廣試點城市的財政補貼政策與上牌便利政策對于新能源汽車推廣具有顯著促進作用。Zhang等[3]構建了“政府—企業”的信號博弈模型，指出在新能源產業發展初期，政府補貼應當向企業傾斜并重視相關基礎設施建設(如充電樁)；在產業發展相對成熟時，政府補貼應當向消費者傾斜。Beresteanu等[4]通過分析2000—2007年美國新能源汽車歷史數據，發現稅收優惠對新能源汽車銷量具有顯著正向作用，新能源汽車銷售稅減免5%，混合動力汽車的銷售量會增加20%。Diamond[5]指出，財稅政策的實施效果可能會伴隨實施時間出現邊際遞減。他認為，在政策促進新能源汽車產業規模擴大之后，部分政策補貼的實際收益會流向新能源汽車經銷商，對消費者的實際補貼會不斷減少，進而弱化補貼政策的效果。

在產業技術因素方面，Sierzchula等[6]通過對2012年30個國家新能源汽車推廣數據的研究，發現充電設施的完備程度與新能源汽車的銷量存在正相關關系。一個服務于10萬社區居民的充電站能帶來新能源汽車銷量0.13%的增長。進一步分析發現，相比于政府政策，充電基礎設施建設對新能源汽車推廣的激勵效應更為顯著。Wenig等[7]采集909輛常規汽車2年駕駛數據，并基于聚類分析方法評估電池容量、充電基礎設施覆蓋范圍和充電功率對電動汽車推廣的影響，研究結果表明電池容量的提升能明顯減少對充電基礎設施的需求，二者存在替代效應；同時高充電功率的快充技術對消費者并不具備明顯的吸引力。

在經濟因素方面，由于新能源汽車與傳統動力汽車在一定程度上互為替代品，故而油價是國內外學者的重點研究對象。汪澤波[8]基于Stackelberg模型分析指出，低油價將會給推廣新能源汽車帶來較大的壓力，因此需要政府的介入與調控。Cao等[9]通過Bass的模型發現帶有滯后項的汽油價格對混合動力汽車的推廣存在顯著正相關關系，即汽油價格對新能源汽車消費促進作用具有時間滯后效應。除了油價，Jenn等[10]的相關研究結果表明，高失業率對消費者混合動力汽車的購買意愿具有顯著的抑制作用。

在社會人口特征方面，Sierzchula等[6]研究結果表明，人均收入、人口密度、受教育程度等社會人口特征對新能源汽車推廣影響不顯著。李稚等的研究顯示，人們的生活方式與經濟環境和心理因素如顧客滿意度和感知價值等對新能源汽車購買意愿起著正向的影響作用[11]。Egbue等[12]經過卡方檢驗分析后認為性別、年齡和受教育水平不同的人群對新能源汽車的了解程度、購買意愿存在顯著異質性：相較于女性消費者，男性更傾向于購買新能源汽車，同時高學歷人群也更偏愛新能源汽車。楊楚婧[13]通過對中國28個城市2012—2015年新能源汽車銷售數據分析，得出城市人口總量與新能源汽車推廣呈顯著正相關，而城市交通水平落后會顯著阻礙新能源汽車消費的結論。夏璇[14]通過構建考慮消費者綠色偏好的新能源汽車供應鏈模型，分析得到結論：具有較高環保意識的綠色消費者越多，新能源汽車推廣水平越高。

目前，國內外關于居民負債對新能源汽車消費影響的研究相對缺乏，多為寬泛地探討居民負債對汽車消費市場或者整體消費市場的作用。在汽車消費市場方面，Alessie等[15]從購車成本的角度出發，利用英國家庭支出調查(UK Family Expenditure Survey)面板數據研究得出，消費者通過信貸負債一定程度彌補了購車成本，從而促進了當期汽車消費。李小楠[16]考察了中國1998—2012年全國消費信貸年度數據，研究發現汽車消費信貸每增加1%，汽車消費需求就提升0.06%，即汽車消費信貸對消費需求有推動作用，但是相比于收入等要素而言影響幅度較小。在整體消費市場方面，丁紅英、任全民和李雅林[17-19]的研究表明，居民部門的杠桿水平對消費、尤其是發展型消費和耐用品消費有顯著影響。新能源汽車消費既是發展型消費也是耐用品消費，居民負債水平會促進還是抑制該消費市場發展，目前還沒有文獻對此細分行業進行分析與實證檢驗。

三、研究設計

(一)理論機制分析

依據相關經濟學理論，負債會對新能源汽車消費產生“收入效應”與“擠出效應”：

1.負債的“收入效應”

消費經濟學理論認為消費者通過信貸負債，實質上是借助對未來消費的預支，將未來的消費能力一部分轉換為當期的消費能力，一定程度上減輕了消費者面臨的預算約束，從而提升了消費者對商品的消費數量與自身的福利效用。在理性的假設前提下，消費者貸款即相當于借助信貸工具提高了當期收入水平，從而增加了最優消費組合的消費數。

具體而言，隨著綠色金融的發展，許多汽車金融公司為鼓勵消費者購買新能源車推出了低息甚至零息的貸款方案，銀行的汽車綠色消費貸款業務范圍也日益擴充和完善。消費者在購買新能源汽車時不僅可有更高的貸款比例，還享有更優惠的貸款利率，因此人們偏好以消費貸款的方式購車。

2.負債的“擠出效應”

當負債規模較大時，消費者可能面臨沉重的償債壓力，債務負擔可能會抑制消費。例如，房貸等負債會透支消費者的購買力，導致其放棄一部分可選擇的消費。新能源汽車作為對收入與債務彈性大的可選消費，潛在購車者需要較長的時間積累購買能力，因此消費發展將會減緩。消費者為償債而不得不放棄或延緩以新能源汽車為代表的可選發展型消費，轉而進行儲蓄，最終將會導致負債擠出新能源汽車的消費需求。

結合上述理論分析，本文接下來將對中國新能源汽車消費市場進行實證檢驗，分析居民負債是抑制還是促進了新能源汽車消費。

(二)實證分析

1.數據來源

本文選取并構建了2015—2018年31個省份的綜合數據庫，其中包含新能源汽車產業相關數據、金融數據以及省級層面的宏觀統計數據。具體而言，新能源汽車的銷售數據來自《節能與新能源汽車年鑒》，其中部分年度或省份的缺失數據均通過查詢達示汽車網站進行補充。新能源汽車充電樁(站)數據也來自《節能與新能源汽車年鑒》，部分年度或省份的缺失數據則通過中國充電聯盟的年度報告予以補充。汽車行業的整體銷售數據來自《中國汽車工業年鑒》。住戶貸款余額、住戶存款余額、區域生產總值、城鎮居民人均可支配收入等金融經濟變量均來自《中國金融統計年鑒》與各省統計年鑒、統計公報。常住人口數、高等學校在校生人數、每萬人公交車數量等社會人口因素數據都來自各省統計年鑒。

2.變量選取

為了研究居民負債情況對新能源汽車消費的影響，本文將新能源汽車推廣數量作為被解釋變量。

在核心解釋變量方面，本文選取居民杠桿率作為居民負債的測度變量，其計算方式為住戶貸款余額/住戶存款余額。之所以選取杠桿率而非單純地使用負債作為解釋變量，是因為杠桿率更全面地反映了居民部門的資產負債配置情況，更能體現其舉債償債能力。

在控制變量方面，綜合考察學者對于新能源汽車消費影響因素的研究，本文選取地區的財政補貼強度、人口總量、人均可支配收入、新能源汽車充電樁數量、每萬人公交車數量、高等學校在校學生人數作為控制變量。

特別地，在財政補貼強度方面，根據康澤軍等[20]和洪德祿[2]對補貼政策的研究方法，本文考察中央與地方的補貼比例，并將這些比例等間距分為5級作為補貼強度變量。其中等級1表示補貼比例在 1∶0.2～1∶0.4的區間；等級2表示補貼比例在1∶0.5～1∶0.6的區間；等級3表示補貼比例在1∶0.7～1∶0.9 的區間；等級4表示補貼額度自行規定；等級5表示補貼額度為1∶1；若無補貼則為0。這樣的選取與劃分能較好地體現地方對新能源汽車消費補貼的力度，并且與地區的銷售數據形成對應。

各變量的描述性統計如表1所示。

表1 描述性統計

3.模型設定

考慮到個體不可觀測的因素等問題并結合Hausman檢驗結果，本研究選擇雙向固定效應模型對地區居民負債水平對于新能源汽車消費的影響進行估計。基本模型如下：

lnevit=β0+β1lneverageit+βXcontrolit+λi+γt+εit

(1)

其中: lnevit為i省t年新能源汽車銷量的對數，lneverageit為居民杠桿率(住戶貸款/住戶存款)。controlit為一組控制變量，包含常住人口數(lnpop)、城鎮居民人均可支配收入(lnin)、高等學校在校生人數(lnedu)、每萬人公交車數量(lnbus)、新能源汽車充電樁數量(lninf)、補貼強度(subsidy)，其中除了補貼強度外都取對數處理。λi為地區固定效應，γt為時間固定效應，εit為隨機誤差項。

四、實證結果分析

(一)基礎回歸

表2匯報了基礎回歸模型的結果。(1)列展示的是不包含控制變量的回歸結果。(2)列展示的是包含除補貼強度外所有控制變量后的回歸結果，可以發現，居民杠桿率對于新能源汽車消費有正向影響且在5%水平上顯著，負債比例每提升一個單位，新能源汽車推廣數量提高2.45%。(3)列展示考慮補貼強度因素后的結果，從中發現杠桿率的系數大小與顯著性均保持穩定，且擬合優度有所改進。同時財政補貼強度對新能源汽車消費同樣在5%的顯著性水平上有正向促進作用，這與洪德祿[2]對于政府補貼和新能源汽車推廣的研究結果相一致。

基礎回歸的結果表明了居民負債對我國新能源汽車消費市場的“收入效應”強于“擠出效應”，即更高負債比例的地區居民更愿意購買新能源汽車。一方面，居民通過綠色金融借貸帶來的杠桿緩解了當期的流動性約束，促進了新能源汽車的消費；另一方面，新能源汽車平均價格低于傳統動力汽車，且享有多種政策優惠(例如優先上牌、不受限號約束等)，這些特性決定了高負債對其的擠出效應相對于傳統汽車來說更小。

表2 基礎回歸結果

(二)內生性問題與穩健性檢驗

實證研究愈發關注核心解釋變量的內生性問題，嚴重的內生性問題會導致不一致的估計參數與不可信的統計推斷。上述基礎回歸可能存在潛在的內生性問題：可能存在不可觀測或難以獲取的數據變量與居民杠桿率有關，且同時影響新能源汽車的推廣，如傳統動力汽車的價格、地區新能源汽車消費金融發展情況等；同時，居民杠桿率與新能源汽車消費可能存在互為因果的關系，即一方面消費者通過加杠桿得到的購買力推動了新能源汽車消費；另一方面，新能源汽車的消費貸款為居民增加了債務壓力、提升了居民部門的負債比例。

基于此，本研究主要做了以下努力來緩解模型的內生性問題帶來的影響：第一，盡可能多地控制與新能源汽車消費有關的變量，并且利用雙向固定效應模型控制不隨時間、個體改變而改變的異質性。第二，使用工具變量法進行估計，本研究選取住宅商品房價格作為居民杠桿率的工具變量。由于住房貸款是住戶貸款的重要組成部分，并且購房選擇同樣會顯著影響儲蓄，故而住宅商品房價格理論上與居民杠桿率密切相關，而其與新能源汽車的推廣數量又不直接相關，所以其理論上是該基礎回歸模型中居民杠桿率的一個有效的工具變量。

表3的(1)(2)列展示了利用住宅商品房價格作為工具變量對基礎模型進行兩階段最小二乘法估計的結果。(2)列顯示了包含所有控制變量的估計結果，其中一階段F值為20.416大于10，拒絕了房價是弱工具變量的假設。居民杠桿率對新能源汽車消費在5%水平上仍然顯著為正，說明估計是穩健的。同時，利用2SLS估計得到的居民杠桿率的促進效應相比于OLS估計值更大，即杠桿率每上升1個單位，新能源汽車推廣數量將會增加5.99%，也應證了居民負債對于我國新能源汽車消費市場的“收入效應”顯著強于“擠出效應”。

表3 工具變量及穩健性檢驗回歸結果

為了確保結論的穩健性，本研究進行如下穩健性檢驗：第一，將回歸的因變量調整為新能源汽車銷量占汽車總銷量比例的對數。對該比例系數仍作log變換的理由如下：一方面，對數變換較好地處理了可能存在的異方差性；另一方面，根據Bajic等[21]的相關研究，該對數變換與Box-Cox變換效果相同，能夠改善數據的正態性、對稱性和同方差性。第二，將居民杠桿率的測算辦法替換為住戶貸款與區域生產總值的比值(居民杠桿率=住戶貸款/區域生產總值)。依據楊青坪等[22]的相關研究，這種測算方法通過將存量債務與經濟增量作對比，表現經濟發展下居民債務的實際變動情況，也體現了居民的借債償債能力。

表3的(3)(4)(5)列則展示了穩健性檢驗的結果，被解釋變量中lnevr即為新能源汽車銷量百分比的對數，解釋變量中lneverage1即為用GDP辦法測算的居民杠桿率。從回歸結果中可以發現，杠桿率的系數均顯著為正，且同一種口徑測算的杠桿率的系數值保持穩定。這表明本研究估計的結果與結論是穩健的。

(三)交互效應分析

消費者通過借貸杠桿透支未來收入增加了當期收入，從而增加了當期市場對新能源汽車的需求。財政補貼則通過減少消費者購車開支，釋放了新能源汽車的潛在需求。那么進一步地分析，這兩種促進效應之間是否存在著交互影響？即財政補貼是否會抑制居民負債對新能源汽車消費的推動作用，或者不同負債率水平的地區財政補貼的促進效果是否會存在差異？本節將在這些問題的基礎之上，繼續改進原有的計量模型，并對這些問題進行實證分析。

為了考察居民杠桿率與財政補貼強度之間的交互效應，研究引入二者交乘項，構建如下計量模型：

(2)

考慮到杠桿率存在的內生性問題也會影響對交乘項系數的估計，所以為了緩解內生性問題，本研究仍然采用兩階段最小二乘法對上述模型進行估計。另外，周亞虹等[23]指出補貼政策的制定主要受到財政收入水平、上級政府壓力等因素影響。回顧各地區政策頒布的歷史也可以發現，補貼政策的強度與前期的新能源汽車銷售數據并無顯著關聯，因此可以認為財政補貼是一個外生變量。所以以住宅商品房價格作為杠桿率的工具變量，并以住宅商品房價格與補貼強度的乘積作為交乘項的工具變量進行2SLS估計。

表4匯報了回歸結果，其中(1)列為OLS估計結果，(2)列為工具變量的估計結果，可以發現交互項系數在5%水平顯著為負，這說明在更高負債水平的地區，財政補貼的邊際推動作用一定程度上被抑制，即地區杠桿率水平每上升一個單位，財政補貼對新能源汽車消費的推動作用就會下降1.114%。這可能是由于高負債水平地區的消費者面臨著更沉重的債務負擔，即便有財政補貼的存在，新能源汽車消費可能已經遠超出其可償債范圍內的消費水平，因此財政補貼的邊際效應呈現遞減趨勢。進一步地，杠桿率對新能源汽車的促進效用伴隨補貼力度的增強而減弱，這是因為當財政補貼力度加大時，消費者實際負擔的購車成本往往降低至資金可負擔的范圍內，故而往往不需要借助貸款就可以直接購買，所以居民負債的邊際效用減弱。此外，還可以推論：新能源汽車產業相較于傳統動力汽車的競爭優勢并不局限于財政補貼帶來的價格優勢。因為倘若新能源汽車完全以低價優勢在消費者中獲得青睞，由于高杠桿率地區消費者對汽車價格更為敏感，那么補貼退坡情況之下，該類地區的消費者將會放棄新能源汽車或轉向傳統動力汽車消費，故而新能源汽車消費應當在高負債水平地區出現相對于低負債水平地區更大的滑坡。然而這與實證的結果并不相符，說明推論具有合理性。

(3)(4)(5)列則是依照前文所述的穩健性檢驗的方法，對交互項估計系數及其顯著性進行檢驗。從結果中可以發現，交互項估計系數方向與顯著性并未發生改變，且在同一口徑測算的居民杠桿率下系數大小基本保持穩定，因此可以認為估計的結果與結論是穩健的。

表4 交互效應分析結果

五、總結

通過以上研究，本文分析了居民負債水平對新能源汽車消費的影響，并探究了財政補貼強度與居民負債水平的交互作用。本文創新地從金融的角度，從理論與實證兩個方面闡述并佐證了居民負債對新能源汽車具有促進作用，豐富、完善了汽車消費的研究體系，為國家進一步推動和促進綠色消費提供了新的參考。

本文基于選取的2015—2018年31個省份平衡面板數據，對居民負債水平和新能源汽車消費需求的關系進行了研究，得到的主要結論如下：

首先，居民負債對新能源汽車消費的“收入效應”大于“擠出效應”，地區居民部門的高杠桿水平對新能源汽車消費有促進作用。

其次，在高負債地區財政補貼的激勵效應反而更弱，在補貼力度大的地區負債的推動作用也會被減弱。因此雖然補貼退坡不可避免地導致新能源汽車需求下降，但是補貼下降一方面增強了其本身促進新能源汽車產業發展的效率，另一方面也有助于居民杠桿的促進作用釋放，一定程度上也緩解了需求驟減的風險。

最后，新能源汽車的競爭優勢并不完全依賴于財政補貼帶來的價格優勢，其他的一些優惠政策諸如優先上牌等也是消費者關注的重點。

研究有如下的政策啟示：

第一，進一步推動金融供給側改革，引導綠色金融在消費領域的發展。新能源汽車產業內部各子板塊信貸情況存在一定的差異，因此需要商業銀行在針對新能源汽車產業開展綠色信貸時，應充分考慮到各子版塊的特點，以確保為其提供的綠色信貸產品更有針對性[24]。商業銀行、汽車金融公司等金融機構應當積極探索新能源汽車消費信貸服務模式，設計符合實情的綠色消費信貸產品，充分發揮杠桿對新能源汽車消費的促進作用。汽車生產商與經銷商也要關注、開拓高負債水平城市的市場，完善相關地區的業務建設，利用高負債比例地區的金融特性推動新能源汽車的銷售。

第二，要注意防范潛在的金融風險。隨著新能源汽車消費信貸的發展，愈加繁多的產品種類與更高的貸款額度將會導致負債的促進作用與逾期風險并存。因此，金融機構應當審慎考慮借貸人的償債能力，完善規范貸款流程，控制不良貸款規模，尤其在負債水平較高的地區應當加強管控。

第三，除了直接財政補貼外，政府應當采取多種政策工具促進新能源汽車消費。一味采取補貼扶持產業并非良策，不僅可能會產生“騙補”行為擾亂市場秩序，還有可能產生大量財政支出，給地方發展帶來嚴峻挑戰。新能源汽車的市場競爭優勢并不完全依賴于價格優勢，政府可以采取優先上牌、放寬或取消新能源汽車限購、對新能源汽車不限行等行政管理政策來補償財政補貼可能帶來的負面影響。此外也可以借鑒他國的做法，如日本2009年開始實施“綠色稅制”，購買純電動汽車、混合動力車、清潔柴油車等可以享受多種免賦稅優惠[25]。

第四，對高負債地區新能源汽車的購買補貼可以優先退坡。高負債水平降低了補貼的邊際推動作用，補貼退坡有利于提升其促進消費的效率。退坡政策設計上要因地制宜，在新能源汽車消費對財政補貼敏感的地區，政策應當緩慢退坡，同時適當引導汽車信貸市場發展，釋放居民杠桿對新能源汽車消費的促進作用，緩解退坡對消費產生的不利影響。