人口結構對房地產價格波動的影響

【摘要】中國作為一個人口大國，人口結構因素對中國房地產市場的影響比任何國家都要劇烈。研究中國特殊的人口結構如何影響房價，如何通過上述研究對政府調控政策進行改進使之切實有效，將會促進房地產業乃至整個中國經濟的平穩運行。在對人口結構變化特征加以梳理的基礎上，以市場供需和宏觀環境（政府的參與程度及貨幣政策的相關變量）角度為切入點，運用面板數據模型分析，探討了人口結構對房地產價格波動的影響，并據此提出了相關政策建議。

【關鍵詞】人口結構 房地產價格 面板數據模型

房地產是我國國民經濟重要支柱產業之一，其對整個國民經濟和社會的發展具有巨大的推動作用。近年來，隨著房地產市場不斷成熟和房地產價格持續上漲，房地產業也伴隨了巨大的風險，這種風險主要體現在房價非規律性波動上。盡管影響房地產價格的主要因素很多，諸如供求比例、經濟發展、居民收入變動情況、居民的居住水平和居住結構、人口結構情況等。但由于房地產的最終屬性是居住，因此房地產與人口的關系非常密切，一個國家的住宅需求量是根據這個國家的人口數量、年齡結構和家庭分裂速度等諸多因素決定的。人口的年齡結構、人口的遷移和流動等都會對房地產的需求產生影響。

人口結構分析之所以重要，是因為不同的結構性質的人口有著不同的住房需求。按照生命周期理論，人在不同的年齡階段，儲蓄和投資的行為不同，所從事的主要活動也會有所不同。根據美國的調查數據，現實中存在對經濟產生重大影響的關鍵年齡：20 歲左右工作；25-35 歲成家買房子；40-50 歲進入事業高峰期，收入和儲蓄都會增長；60 歲后逐漸退休。因此各年齡段人口總量及變化量都將對房地產經濟產生重大影響。根據我國第六次人口普查結果來看，勞動年齡人口總量保持增長態勢，就業壓力始終較大。未來十幾年16歲及以上人口的規模較大，總量在9億以上，2013—2020年將超過11億，并呈增長趨勢。勞動年齡人口基數大，高峰持續時間長，對人口就業和房地產發展帶來了巨大壓力。據統計，1992—2009年，全國城市商品房售價平均上漲了15.27倍。而從2004年開始，我國商品房價格出現明顯上漲趨勢，當年平均價格的增長幅度達到17.8%，首次超過了居民可支配收入增長幅度，特別是北京、上海、深圳等地價格上漲速度驚人。但是，從人口學的角度，中國正在迅速進入一個加速老齡化時代，這一變化將對整個社會的經濟活力以及消費需求帶來不可逆的重大影響，住宅市場不可避免的會因此發生重大的變化。目前也有觀點認為，如果人口結構老齡化的變化趨勢加速，中國的房地產景氣周期，有可能會提前突然終結。

作為一個人口大國，人口結構因素對中國房地產市場的影響比歷史上任何國家都要劇烈，這種特殊性使得研究人口結構與房地產波動的關系意義深遠。研究中國特殊的人口結構如何影響房價，如何通過上述研究對政府調控政策進行改進使之切實有效，將會促進房地產業乃至整個中國經濟的平穩運行。

房地產價格問題的重要性吸引著國內外眾多學者的關注和研究，對房地產市場的學術研究也越來越多地見諸于各類學術雜志。從國內外研究文獻來看，國外學者的研究較中國來說起步稍早。Mankiw和Weil(1988，1992) 對人口和房地產需求關系加以研究，他們通過對年齡結構設定的虛擬變量構建了年齡結構相對于房屋需求量的函數，認為20-30歲人口是房屋需求量最大的人群，而當步入老年之后，人們對住房的需求量驟減。另外，他們認為戰后嬰兒潮（1946—1964年）推動的人口規模和結構的變化，能夠顯著影響房地產價格。預測顯示，隨著嬰兒潮一代逐步進入工作、婚育年齡，美國房地產價格會于1969—1989年進入上升通道，于1989年達到頂點后，步入長達30 年的價格下行期。美國的Poterba(1991)對39個城市的年度數據（1980-1990）進行時間序列截面回歸分析，使用住宅價格的中位數、建筑成本、人口因素及收入作為變量，證實真實收入和建筑成本的變化可以解釋個城市住宅價格指數的上漲，但人口并不是影響房地產價格的主要因素。Robert（2006）的研究表明，綜合考慮人口因素對房地產價格、利率的影響后，嬰兒潮以及隨之而來的人口結構的變化，對美國、日本房地產價格有較強的預測能力。

基于國內的研究主要有：趙君麗（2002）認為，建國以來我國已出現三次人口高峰，即整個20世紀50 年代、1963—1974 年、20世紀80年代后期，其中后兩次出生高峰推動房地產市場進入相應的需求高峰。王春艷、吳老二（2007）基于1997-1999年廣東省各地級市的數據，構建聯立方程模型，利用空間計量方法，研究珠三角城市圈內人口遷移與房地產價格的關系，結果表明收入、消費、人口遷移、空間地理因素均對房地產價格產生顯著影響。張昭、陳兀梧（2009）通過現有數據對未來進行預測，研究結果顯示，由城市化進程造成新增城鎮人口波動將影響住宅需求規模。從人口年齡結構來看，25—45 歲人口規模已于2006—2007 年達到頂峰，其中25—35 歲人口規模仍然會逐步增長。據此，他們認為2010 年后25—35歲人群的首次購房需求將會增加，屆時房地產市場會因第二波嬰兒潮的推動而受益。另外根據人口老齡化的發展趨勢，居民改善性住房需求將由于社會人口老齡化過程的加劇而降低。杜本峰，張寓（2011）針對《中國統計年鑒》的住宅銷售價格指數(HSPI)，運用灰色關聯度分析模型分析當前我國綜合人口經濟因素與HSPI 的關聯程度。研究結果表明，人口數量直接決定著住房的需求；人口素質與住房消費價格有直接的因果關系；從撫養比的角度來看，總撫養比與HSPI 的關聯度很高。徐建煒、徐奇淵、何帆（2012）通過對OECD國家1970年至2008年的數據進行面板數據分析結果顯示：人口撫養比例與房屋價格之間存在負相關關系，即無論是少年撫養比例還是老年撫養比例的上升，最終都會導致房屋價格下降。但在對中國1999年至2009年前的分省面板數據進行分析卻發現：雖然少年人口撫養比與房價的關系符合前述分析得到的負向關系，但老年人口撫養比卻與房價呈現出正向關系。

綜上所述，筆者發現國內對于人口結構與房地產價格波動關系的研究甚少，有些不具有全國代表性，有些未涉及重要的青年勞動人口因素，且多半定性描述較多，定量研究較少，少有就這種因素對房地產市場的具體影響進行深入的計量分析。因此筆者在對人口結構變化特征加以梳理的基礎上，以市場供需和宏觀環境（政府的參與程度及貨幣政策的相關變量）角度為切入點，運用面板數據模型分析，探討了人口結構對房地產價格波動的影響，并據此提出了相關政策建議。

一、變量說明及數據來源

（一）被解釋變量

本文被解釋變量選取的房屋銷售價格指數（house price），是反映一定時期房屋銷售價格變動程度和趨勢的相對數，它是通過百分數的形式來反映房價在不同時期的漲跌幅度，由國家統計局統一編制。其優點是“同質可比”，這種方法反映的是排除房屋質量、建筑結構、地理位置、銷售結構因素影響之后，由于供求關系及成本波動等因素帶來的價格變動。

（二）解釋變量

1.人口結構

綜合各種考慮，由于勞動適齡人口是促進社會進步的主要因素，因此筆者選定處于勞動年齡的中青年人口占所有人口比例進行回歸分析。（即15-64歲的中青年人口）。筆者假設，15-64歲人口比例與房價波動呈正相關關系。

2.供給

（1）土地價格

土地是建造房屋的成本，是房地產開發成本的主要構成部分，成本上升會導致供給曲線向上移動，從而提高房地產的價格。有數據表明，土地購置費用從1997年的247.6億元上漲到了2010年的9992億元，增長了40倍左右。這一數字的大幅增加會對中國各地房地產開發商的成本帶來較大的壓力。本文選取土地交易價格指數(land price)反映土地價格變化。

（2）房地產開發投資占比

房地產業是資金密集型產業，所以房地產開發投資額的大小將會影響房地產市場的供給情況。本文利用房地產開發投資額占固定資產投資的比例(RED percent)代表社會資金流入房地產行業的情況。

3.需求：收入水平

收入是影響消費行為的最重要因素，隨著可支配收入的增長，對房地產的需求量會相應增加，而且收入水平的高低直接決定消費者的消費層次和結構。隨著收入水平的提高，一方面人們對于居住標準的要求會不斷提升，另一方面，部分原來沒有購買力的需求會通過收入的增加轉化為有效需求。同時，房地產作為一種特殊的商品，既有供人居住的消費功能，也有投資價值，收入增加會刺激投資性需求。本文使用職工總工資(total wage)反映居民收入水平的變化。

4.宏觀環境

（1）國民經濟發展水平

一般國民經濟發展水平較高的國家居民收入水平也較高，資金比較充裕。從供給方面來看，國民生產總值總量較大，用于投資的部分也會相應較大，相關行業的配套服務也較強，能夠滿足不同時期不同結構的房地產需求。社會生產力的增加會增加對工業房產、辦公樓宇等的需求，勞動生產率、收入水平的提高會提升人們的消費水平。個人財富的增加會導致人們對住房的要求和標準逐步提高，促進部分存量房產業主更換更高層次的房產。本文選取國內生產總值增長率(GDP index)代表每個城市的經濟增長情況。

（2）物價水平

物價上升時，房地產投資所必需的建筑材料，如鋼材、木材、水泥等價格都會不同程度的上升，直接增加房地產投資的成本。因此物價越高，房地產價格就越高，物價水平降低，則房地產價格也下降。本文選取居民消費價格指數(CPI)代表物價水平的上漲。

（3）信貸規模

房地產行業作為固定投資行業，從土地的流轉、房屋的建造到最后的銷售，每一個環節都涉及高額的資金投入，因此大部分房地產開發商都是通過貸款完成整個建設投資，這決定了房地產業的發展對信貸規模的高度依賴。另一方面，由于銀行信貸擴張，大量投機資金涌入房地產市場，推高房價并導致價格劇烈波動。本文選取貸款金額與國內生產總值比值(loan/GDP)來衡量城市的信貸規模，反映該城市的金融環境情況。

（三）變量描述

二、實證分析

（一）理論模型

本文采用面板數據（Panel Data）模型進行分析。本文既涉及到截面數據，又有時間序列數據，利用面板數據既可以控制個體效應，擴大數據量，增加自由度，減少自變量間多重共線性的影響，同時相對純橫截面和純時間序列數據而言，面板數據能夠構造和檢驗更復雜的行為模型。

（二）計算結果

回歸結果顯示勞動適齡人口占總人口比例、收入都對房屋銷售價格的波動有顯著影響，顯著性都達到90%以上。其他因素對房價波動沒有顯著影響。

在有顯著影響的因素中，勞動適齡人口占總人口比例、收入對房屋銷售價格波動都是正向影響。其中，在需求方面，收入每增加1%，房屋銷售價格指數變動增加2.186個百分點；另外，勞動適齡人口占比每增加1%，房屋銷售價格指數變動增加36.347個百分點。

這里要強調的是，在分析人口問題時，有些分析只關注人口數量問題，認為人口數量太大是阻礙中國經濟發展的重要原因。然而，一個國家的經濟發展水平與該國人口數量的多少并沒有必然的聯系。從各國人均GDP排名可以看出：排名靠前的既有地廣人稀的國家（如加拿大和澳大利亞），也有地狹人稠的國家（如日本和德國）。但人口結構與經濟發展確是息息相關。如果一個城市或一個國家在某個時間段需要買房子的年輕人非常多，那么，這個城市或國家的住房需求就旺盛。反之，當一個城市或國家的老年人口所占比重迅速增加時，這個城市或國家的房地產市場一定會陷入低迷。

因此無論從回歸結果還是經驗來看，14-65歲的中青年勞動人口占比對房地產價格有顯著的正向影響。

三、結論及政策建議

綜上所述，為確保房地產業的健康發展，維護宏觀經濟穩定和金融安全，政府需要在以下幾方面采取措施，協調多方力量，方能有效控制房價上漲過快的問題。

（一）及時根據人口結構變化調整房地產業發展戰略，對土地供應規模、商品房供給結構等實施動態調控

首先，應加強人口結構因素對房地產業影響的監測預警，及時向房地產企業和公眾發布相關信息，便于其對人口結構因素做出合理預期。其次，由于房地產建設周期相對較長，政府也要根據人口監測結果，前瞻性地調整土地供應規模、商品房供給結構，避免土地、商品房資源的浪費。

（二）不斷完善房地產金融體系，建立多元化的融資渠道

目前，我國整個房地產業對銀行信貸依賴性較強。一方面，房地產企業開發過程中大量依靠銀行貸款，另一方面，居民購房也主要通過銀行融資。這種過度依賴會導致房地產信貸風險主要集中于銀行體系，將會對金融安全帶來嚴重隱患。有鑒于此，應盡快建立多元化的房地產業融資機制：一是大力發展產業基金；二是培育和發展住房抵押二級市場，試行住房抵押貸款證券化；三是積極穩妥地發展住房公積金貸款。

（三）著力規范地方政府行為，推動政府職能轉變

由于歷史原因，目前地方政府財政主要依賴于“土地財政”，地方政府參與房地產業發展的積極性較高。但由于定位不清，其往往具有受益者和監管者的雙重身份，加上為了追求政績所固有的短期行為，直接影響到了中央宏觀調控的效果房地產業的健康發展。因此，原有的管理模式亟待改變，將土地收入、房地產相關稅費的征收主體與監管主體適度分離，以避免“地方擴張—中央調控”循環造成的不必要的政策性波動。

參考文獻

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[5] 王春艷，吳老二.人口遷移、城市圈與房地產價格——基于空間計量學的研究 [J].人口與經濟，2007（04）.

[6] 張昭，陳兀梧.人口因素對中國房地產行業波動的影響及預測分析[J].金融經濟，2009（08）.

作者簡介：方圓（1991-），女，遼寧清原人，本科，中國人民大學財政金融學院金融系學生，研究方向：房地產。

（責任編輯：陳岑）