区域居民杠杆过快增长的空间因素分析

经济、产业结构、金融业增长、人口增长对居民杠杆率都不能对居民杠杆率有提高作用，居民加杠杆的能力并没有随着宏观经济增长而得到加强。而周边地区的GDP增长率（W×GDPL）从模型2至模型5均显著为负，表明居民杠杆率高的地区以牺牲周边地区经济发展为代价，资金流向了高房价地区。
　　从控制变量的回归结果看，金融业发展（JRGDP）的系数显著为正，表明金融业对居民杠杆率有显著的促进作用。人口增长率系数（RK）显著为负，表明产生高房价的原因并不是人口增加所致，而是金融业等“虚拟经济”占用大量资金所致。周边地区人均GDP（W×GDPR）的系数显著为正，表明在经济发展过程中，由于居民杠杆率主要由房贷构成，所以居民购房的第一选择依然是一线城市与部分二线重点城市。周边地区的资本形成率（W×ZB）的系数显著为负，表明投资对居民杠杆率有显著的降低作用。
　　与表2同理可知，表3是使用金融波动作为核心解释变量的计量结果，在模型1中，仅包含金融波动风险，从模型2至模型5，依次加入宏观、结构、金融、社会层面的控制变量，且SDM模型最为合适。
　　由表3的计算结果可知，模型1至模型3中，全国各省居民杠杆率的空间滞后系数（JMGGL）显著为负，但是模型4与模型5的空间滞后系数并不显著，表明在不考虑金融业发展与人口增长的情况下，全国居民杠杆率存在显著的空间扩散作用。若将金融业与人口纳入计量模型，则居民杠杆率的空间异质性不显著。这是由于我国资金存在“脱实向虚”的现象，居民通过房贷促使大量资金流向了房地产领域，这个现象全国普遍存在，因此，居民杠杆率在加入金融与人口增長因素后，减弱了空间异质性的特点。
　　从核心解释变量的回归结果来看，由模型1至模型5，金融波动风险（VOL）的系数均不显著，仅在模型1与模型2中国周边地区金融波动风险系数（W×VOL）较为显著，表明居民杠杆率与金融波动风险并没有显著的因果关系。这是由于我国居民杠杆率主要由房贷构成，又因为房产在我国居民心中具有重要地位，这就促使即便外部金融环境产生变化，居民购买房产的动力依然不会削减。
　　从其他解释变量的回归结果来看，金融业发展系数（JRGDP）与周边地区金融业发展系数（W×JRGDP）均显著为正，表明金融业发展能显著提高居民杠杆率。人口增长率系数（RK）显著为负，这表明产生高房价的原因并不是人口增加所致，而是金融业等“虚拟经济”占用大量资金所致。