房價上漲對人口出生率的影響——基于中國1999—2013年數據的實證研究

劉曉婷，張敬石，胡　雍

(1.中國社會科學院 研究生院，北京　102488； 2.興業銀行 投資銀行部，北京　100020；

3.浙江工商大學 經濟學院，杭州　310018)

?

房價上漲對人口出生率的影響
——基于中國1999—2013年數據的實證研究

劉曉婷1，張敬石2，胡雍3

(1.中國社會科學院 研究生院，北京102488； 2.興業銀行 投資銀行部，北京100020；

3.浙江工商大學 經濟學院，杭州310018)

摘要：改革開放以來，在經濟發展取得令人矚目成績的同時，生育率的持續下降、人口老齡化的急速加劇正使我國發展面臨新的挑戰。引起生育率下降的因素有很多，住房作為家庭的重要支出，房價的過快上漲可能會給家庭生育決策帶來一定影響。通過對全國29個省(市、自治區)1999—2013年的面板數據的考察，分析房價和出生率之間的關系。結果表明：房價對人們的生育行為產生顯著的負向效應，房價平均上升1個百分點，出生率會下降大約0.1～0.15個百分點。因此，采取措施抑制房價的不合理上漲在人口學上具有重要意義。

關鍵詞：房價；出生率；生育行為；新家庭經濟學

一、引言

改革開放以來中國經濟快速發展，豐富的勞動力所釋放出的大量人口紅利是對這一矚目經濟成就的重要解釋之一。但是當前，隨著人口結構快速變化，這一紅利正逐漸消失，我國正進入結構性勞動力短缺階段。自1979年政府將“實行計劃生育”確立為基本國策之一以來，通過計劃生育政策的干預，我國迅速完成了人口再生產模式的轉變過程。但是過于嚴格的人口控制，也造成了出生率低、老齡化急速加劇的后果，導致我國面臨未富先老的問題。2000年第五次人口普查數據顯示，我國生育率已經降至1.22，像上海和北京這樣的大城市則分別降至0.67和0.68。2010年的第六次人口普查數據顯示全國生育率已降至1.18左右，遠低于人口自然替代生育率水平。出生率和人口自然增長率的大幅下降標志著我國已靠近“超低生育率陷阱”。當前我國老齡化率為14.9%，*中國民政部副部長竇玉沛2014年2月19日在國新辦新聞發布會上透露，中國60歲以上老年人數量已超過2個億，占總人口的14.9%。參見：http://wallstreetcn.com/node/77275。明顯高于10%的聯合國傳統老齡社會標準，預計未來幾年這一比例會繼續上升，到2020年將超過17%，*數據摘自全國老齡辦于2006年2月發布的《中國人口老齡化發展趨勢預測研究報告》。給我國社會保障帶來嚴峻壓力，對我國經濟持續增長帶來嚴重沖擊。

我國深受儒家傳統文化影響，多子多福的觀念深植人心，但是隨著社會經濟的發展以及國家部分地區“雙獨”和“單獨”政策的放開，出生率并未出現快速上升，反而一直呈現下降趨勢(見圖1)。依照加里貝克的分析框架，把家庭的生育行為納入經濟學的范疇，孩子作為消費品不僅受制于總收入的預算約束，也受到其他消費品的影響。而對于家庭來說，住房和孩子是家庭兩項最大的支出，住房支出的增加勢必制約生育行為。對照我國的情況來看，從1998年住房改革以來，我國的住房價格不斷攀升，由2000年的1 948元/m2上漲到2013年的5 850元/m2(見圖1)。其中大城市的房價更是貴得驚人，以北京為例，房價由2000年的4 557元/m2飆升至2013年的17 854元/m2，房價收入比達到19.1，*數據摘自2014年5月26日上海易居房地產研究院發布的《全國35個大中城市房價收入比排行榜》。遠超6～7的合理區間，住房支出已經成為人們的沉重負擔。基于這樣的角度，本文使用我國住房改革后即1999—2013年各地區的面板數據，對房價和出生率的關系進行驗證，為制定合理的人口政策和房地產調控政策提供新角度。

圖1　我國2000—2013年總體出生率和

二、文獻綜述

生育率下滑的現象很早就引起了學術界的關注，國內外學者從多個角度對影響生育率的因素進行了探究。新家庭經濟學的奠基人Becker很早就指出嬰兒死亡率降低、避孕知識的普及和孩子養育成本的上升是影響生育率的3個重要因素。他經過調查發現，美國1870—1940年城鎮白人家庭中孩子的數量平均降低了56%，其中嬰兒死亡率的下降能解釋14%～25%[1]。此后Freedman也提出了類似的觀點，認為死亡率下降、家庭計劃生育和社會經濟的發展是影響出生率的3個主要因素。其中，經濟發展會對生育率產生負向效應，經濟發展程度越高，生育率反而會降低[2]。Bar 和Leukhina[3]，Jones,Schoonbroodt和Tertilt[4]等許多國外學者亦從實證的角度驗證了這一點。國內學者彭浩然使用中國27個地區1980—2011年的面板數據證實了人口出生率與經濟發展存在長期穩定的關系。但他指出城市和農村的經濟發展對人口出生率有不同的影響。城市的收入水平提高會刺激出生率提高，但農村收入水平的上升反而會降低出生率[5]。此外，Happel等指出失業率的變化將會顯著影響家庭總收入，從而影響生育決策[6]。王金營認為對于中國來說，生育政策的多樣性也是不同地區生育水平存在較大差異的重要原因[7]。

然而，影響生育率的因素十分復雜，已有的研究并沒有對此作出充分且完全的解釋。因此有學者嘗試從房價角度探索其與生育率的關系。

部分研究認為導致生育率下降的因素中，房價上漲扮演了重要角色。Marshall曾坦言：“新型國家廣袤的農村將是促進人口增加的最佳條件，城鎮化將會降低生育率，因為城市的土地價格更加昂貴?！盵8]Gonzales通過研究得出結論：舊金山的人口出生率非常低，部分歸因于其高昂的住房成本[9]。Giannelli和Monfardini研究發現，住房價格對意大利年輕人的家庭結構產生影響[10]。Curitis使用美國幾次十年人口普查的微觀統計數據(1940—2000年)考察住房租金和生育率的關系，結果表明住房價格的上升對家庭的生育決策具有小幅影響，并且這個影響在統計上是顯著的[11]。Eddie等使用香港的數據，通過自回歸滯后模型(ARDL)和格蘭杰因果檢驗來論證生育率與房價、老年撫養比之間的關系，結果表明，房價和老年撫養比每上升1個百分點，分別給生育率帶來0.52和1.65個百分點的下降[12]。易君健同樣以香港1971—2005年的時間序列為樣本，研究房價上漲對生育率的影響，結果表明房價與生育率之間存在顯著的負向效應，房價指數平均上漲1%，總和生育率將顯著下降0.45%[13]。李勇剛則利用中國31個省市區1999—2010年的面板數據，運用動態面板GMM估計方法進行實證研究，結果表明房價對出生率具有顯著的負向影響[14]。

也有學者認為房價上升無法解釋生育率。Lindert[15]，Easterlin和Crimmins[16]對于房租上漲和生育率的反向關系表示懷疑，他們認為成員人數較多的家庭主觀上會選擇條件較差的房子。他們強調個人偏好對生育產生影響，他們將城市和農村間的生育率差異也歸因于此。Lisa和Melissa在假設孩子是正常品的情況下，分別研究了房價對無房者和有房者的影響。在他們看來，短期房價的上漲會使孩子的養育成本增加，無房者會相應地降低生育率。但對有房者來說，房價上漲一定程度上代表著家庭財富升值，會對生育率產生正向效應。以美國為樣本，他的研究表明房價每上漲1萬美元，有房者生育率提高5%，無房者生育率下降2.4%[17]。

通過以上文獻梳理，可以發現國外對影響生育率的因素已經有了較多研究，在房價與生育率的關系上從宏觀和微觀兩個層面都有了多角度的探討。反觀中國，住房市場化改革以來，房價直線上升，過高的住房成本已成為影響人們生活的重要約束。但房價如何影響人們的生育決策？是否會降低人口出生率？國內的理論和實證研究很少?；诖?，本文試圖在新家庭經濟學框架的基礎上，分析房價上升對家庭生育決策的作用機制，并利用中國1999—2013年全國各省(市、自治區)的面板數據，定量考察中國房價與出生率的關系。

三、理論基礎——基于新家庭經濟學框架

基于新家庭經濟學理論，本文建立了一個家庭生育效用理論模型來推導房價和生育率的作用機制，然后在此模型基礎上通過計量實證模型進行驗證。

假設存在一個代表性家庭，其初始資產為k。家庭消費分為兩個階段：第一階段購買房子和撫養孩子；第二階段為孩子成長后作為該家庭的新增勞動力增加家庭收入。

假設勞動過程產生的是副效用，代表性家庭效用水平取決于消費和勞動供給，則第一階段家庭的效用函數和約束條件如下：

(1)

其中，c1是代表性家庭第一階段的消費量，l1是代表性家庭的勞動供給量。β(β>1)反映的是消費者對勞動負效用的評價系數。參照經典預算約束條件，假定家庭的消費量取決于工資收入和部分初始資產，則家庭消費約束條件中w表示工資率，k1表示家庭在第一階段可用于消費的初始資產。

同時，我們假設家庭消費由兩方面構成：住房消費和其他消費(包括飲食交通等)，如下：

c1=100HP+(1+R)E

(2)

其中，HP表示房價(假定家庭的平均住房面積為100，這個數值不影響我們的分析)，E表示兩口之家的其他消費支出，R表示生育率。

則在第一階段，代表性家庭在式(1)下求解效用最大化，得到的最優消費量和勞動供給量為：

(3)

第二階段的效用函數是和式(1)類似的，唯一區別在于這個階段的家庭面臨新的約束條件：

(4)

式(4)中的k2表示家庭可以用于第二階段消費的初始資產，其滿足：

(5)

在式(4)下求解家庭第二階段效用最大化，求得家庭第二階段的消費量和勞動供給量為：

(6)

則將求得的最優結果式(3)和(6)帶入可得到代表性家庭在第一、二階段的效用分別為：

(7)

(8)

結合式(2)、(3)、(8)，房價和生育率滿足如下等式：

(9)

也即：

(10)

通過以上模型分析，我們可以得知：式(10)的HP和R的相關系數為負。也就是說，在其他條件不變的情況下，房價越高，則生育率越低。

四、指標選取與數據描述

本文將使用1999—2013年我國29個省級行政區(西藏和重慶除外*由于西藏和重慶的個別指標數據不全，故將其剔除。)的面板數據來驗證房價與人口出生率之間的關系。與單獨的截面數據或時間序列數據相比，面板數據不僅能反映個體在時間和空間上的異質性，解決遺漏變量的問題，而且能擴大樣本量，提高估計的精確度。

首先，出生率指標的選取。常見的反映生育水平的指標有出生率*該指標的計算公式為：出生率=年出生人數/年平均人數×1000‰(BR)和總和生育率*總和生育率是指總出生數與相應人口中育齡婦女人數之間的比例，亦稱育齡婦女生育率。(TFR)。出于兩方面的考慮，我們將采用出生率這一指標：一方面是總和生育率側重于反映婦女的生育行為，而不能恰當反映由房價等宏觀因素引起的生育變動情況；另一方面從數據可得性來看，總和生育率難以獲得各省級截面數據，而出生率的各省級面板數據容易獲取。這一數據來自Wind數據庫。

其次，房價數據的選取。本文采用住宅價格(HP)作為衡量房價的指標。國家統計局提供了5類商品房的銷售價格，分別是住宅商品房、別墅高檔公寓、辦公樓、商業營業用房及其他商品房。從我們的研究目的來看，房價對人口出生率的影響主要體現在住宅層面。同時，由于我國從1998年才開始啟動住房市場化改革，各省房價數據統計始于1999年，這也是本文使用1999—2013年面板數據的原因所在。各省房價數據來自Wind數據庫。

最后，除了出生率(BR)和房價(HP)外，本文還將引入一些影響出生率的因素作為控制變量，包括人均GDP(PGDP)、人均社保支出(PSEC)、城鎮化率(UR)和婦女受教育程度(ED)。其中，人均GDP是反映經濟發展的指標，直接從國家統計局網站獲得數據。人均社保支出代表不同地區的社會福利情況，本文社保支出的計算包含了醫療、養老、生育、工傷、失業5種保險類別，在對各項加總后進行了人均化處理。數據來自《中國勞動統計年鑒(2000—2014)》。城鎮化率是城鎮人口與總人口的比例。該指標一方面反映了經濟發展水平，另一方面由于農村與城市的生育率有較大差別，將其加入模型能更好控制城鎮化對出生率的影響。這一數據從Wind數據庫獲得。婦女的受教育程度影響其生育意愿(許多研究證明此觀點)，進而對其生育行為造成一定影響。結合數據的可得性，本文使用6歲以上具有高中以上學歷的婦女人數/6歲以上總人口數來表示。數據從《中國人口與就業統計年鑒(2000—2014)》獲取。需注意的是，為了消除通脹的影響，這里房價、人均GDP和人均社保支出均以1998年為基期，利用各省的CPI指數轉化為實際值。各變量的描述性分析如表1所示。

表1　各變量的描述性分析

五、實證分析

(一)單位根檢驗

為了防止偽回歸，首先要對各變量進行面板單位根檢驗，以確定其平穩性。常見的單位根檢驗方法有5種，分別為LLC檢驗、Breitung檢驗、Hadri檢驗、IPS檢驗和Fisher檢驗(包括ADF和PP檢驗)。其中LLC檢驗、Breitung檢驗、Hadri檢驗是假設面板數據中各截面序列含有相同單位根的檢驗方法，IPS檢驗和Fisher檢驗(包括ADF和PP檢驗)是假設各截面序列含有不同單位根的方法。為了保證結果的穩健性，本文利用EVIEWS 6.0軟件分別對lnBR、lnHP、lnPGDP、lnPSEC、lnUR、lnED6個變量進行同質面板的LLC檢驗和異質面板的IPS檢驗、ADF-Fisher檢驗。這里之所以將變量對數化，一方面是為了反映被解釋變量出生率與房價、經濟增長、城鎮化率等解釋變量之間的長期彈性關系；另一方面如果變量的對數不平穩(如lnPGDP)，進行一階差分后，不僅在經濟學上有意義，而且往往是穩定的序列。具體檢驗結果如表2所示。

表2　各變量的單位根檢驗

注：考慮到各變量有時間趨勢，單位根檢驗方程中包含了常數和時間趨勢。滯后階數的選擇根據SIC信息準則確定。

從表2可以看出，除人均GDP外，其他5個變量的對數均是平穩序列，即I(0)。只有人均GDP的對數在3個檢驗中都接受了存在單位根的原假設。當我們對人均GDP進行變換后，人均GDP增長率的對數(lnGGDP)顯著拒絕了原假設，變為平穩序列。因此，下文使用lnGGDP替換lnPGDP，聯合其他5個變量進行協整分析。

(二)協整檢驗

常用的面板協整檢驗方法有Engle-Granger兩步法和建立在向量自回歸基礎上的Johansen檢驗。前者又包含Pedroni檢驗和Kao檢驗。Pedroni檢驗構造了7個統計量，其中Panel V、Panel Rho、Panel PP、Panel ADF是4個組內統計量，假設不同的截面具有相同的自回歸系數；Group Rho、Group PP、Group ADF是3個組間統計量，假設不同的截面有不同的自回歸系數。Kao檢驗則構造了ADF統計量來進行協整分析。出于穩健性考慮，本文同時采用這兩種方法來進行檢驗，結果如表3。

表3　面板協整檢驗結果

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的顯著水平上拒絕原假設。

從表3的估計結果看，Pedroni檢驗中7個統計量基本都在10%的顯著水平上拒絕了不存在協整關系的原假設。與此同時，Kao檢驗的ADF值也在5%的顯著水平上支持長期協整關系的存在。這表明被解釋變量和解釋變量之間存在著長期協整關系。

(三)回歸分析

根據本文的研究目的，我們構建出生率與房價的計量模型：

(11)

其中，lnBRi,t代表i省t年出生率的對數，為被解釋變量。lnBRi,t-1是lnBRi,t的滯后一期。引入lnBRi,t-1作為解釋變量一方面是由于出生率具有一定的人口學慣性，即某地區當年出生率的高低受它過去的生育率影響很大；同時通過對被解釋變量滯后一期的引入解決遺漏重要解釋變量的問題。lnHPi,t和lnHPi,t-1分別為t年房價和t-1年房價的對數。這里之所以將滯后一年的房價作為解釋變量，是考慮到房價對出生率的影響具有前向效應，即t期家庭生育率決定于t-1期的生育決策，t-1期家庭生育決策受t-1期房價的影響。Xi,t表示一組控制變量，包括人均GDP的增長率(GGDP)、人均社保支出(PSEC)、城鎮化率(UR)、婦女受教育程度(ED)。α為截距項，β1、β2、β3、β4分別為各解釋變量的彈性系數，εi,t為隨機擾動項。

本文采用逐步加入控制變量的方法來分析房價對出生率的影響，回歸結果見表4。在逐步加入控制變量的過程中，為了盡量降低多個解釋變量之間的多重共線性，我們引入了變量之間的交叉項，來提高系數估計的精確性。從模型的估計結果來看，5個模型中調整后的R2都在0.95以上，F值也顯著拒絕了原假設，表明模型的擬合優度很高且總體線性關系顯著。加入交叉項后，各變量彈性系數均在1%或5%的水平上顯著。同時，各模型DW值基本也都在2左右，表明模型不存在自相關。

基于以上模型結果，首先，可以看出房價對生育率水平具有顯著的負向影響。在5個模型中前一期房價[lnHP(-1)]的系數均為負，且數值大約在-0.15～-0.10。表明上期房價平均上升1個百分點，人口出生率下降0.1～0.15個百分點。這與我們的現實觀察基本相符，在房價較高的北京、上海等大都市，高房價正成為育齡人口生育決策的主要困擾。同時也表明我國自住房制度市場化改革以來，房價進入上升通道，住房支出成為家庭最重要的消費，并且直接影響了家庭對孩子的“消費”需求。如前所述，這種影響主要體現在兩方面，一是孩子作為消費品，受到家庭總收入的制約。從經濟學的收入效應來看，房價上升無疑會降低家庭的實際收入水平，從而對生育行為產生不利影響。二是住房和孩子作為家庭兩項最大的支出，兩者之間存在一定的替代效應，房價上升抬高購房成本，勢必會降低對另一重大消費品——孩子的需求量。

此外，高房價對居民生育決策的影響在中國亦有更深層的背景。受傳統觀念的影響，中國人“先買房再結婚”的觀念根深蒂固。過去十幾年房價的飛速上漲，大大增加了年輕家庭的購房成本。很多年輕人不得不選擇推遲結婚年齡，先儲蓄買房再考慮結婚，而推遲結婚無疑會延緩年輕一代生育第一胎的時間。與此同時，在二胎的生育決策上，由于國人普遍有住大房子的心態，孩子越多，對住房面積的要求越大，人們購房或換房的負擔也會隨之加重。相應地，導致人們生育更多孩子的意愿下降，進而對生育率產生負面影響。這一點可以從中國的計劃生育政策轉變看出，2000年以后，隨著“雙獨”政策的全面放開，我國的人口出生率并沒有顯著上升，很多具備“雙獨”條件的夫婦生育二胎的意愿并不高。

表4　回歸結果

注：括號里為相應的t值，*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著。

其次，經濟發展與出生率具有正向關系。式(2)-(5)的結果表明人均GDP增長速度越快，人口的出生率越高，兩者之間的彈性系數為正。這里特別要注意的是，本文所用指標為人均GDP增速，與已有研究常用“人均GDP絕對值”來代表經濟發展有所不同，*如本文前面所述，之所以用人均GDP增速替代人均GDP絕對值，在于單位根檢驗時，后者存在單位根。因此結論也有所差異。對于中國來講，過去十幾年盡管經歷了高速增長，但人均收入與發達國家相比，仍處于較低的水平，因此經濟的高速增長對家庭生育決策更多的是發揮收入效應。同樣地，人均社保支出與出生率也顯著正相關。反映出我國的社會福利水平越高，家庭養育孩子的成本就會相應降低，有利于提高家庭的生育意愿。

第三，城鎮化水平與出生率顯著負相關。隨著城鎮化水平的推進，農民的生育理念發生轉變，他們更加重視優生優育；同時，農民在進入城市后孩子養育成本也在不斷上升，進而引發生育率下降。此外，婦女的受教育程度與出生率亦顯示出負向關系。由于婦女的受教育程度越高，生育的機會成本越高，生育意愿越低，因而會降低社會整體的生育率水平。

六、結論與政策建議

本文運用1999—2013年全國29個省(市、自治區)的面板數據，對人口出生率和房價等因素進行了實證分析，主要結論是：(1)在影響人口出生率降低的因素中，高房價扮演了重要角色。我國自住房制度改革以來，飛速上漲的房價影響著家庭的生育決策，制約了人們的生育行為。(2)GDP增長和社會保障的提高能給出生率帶來正向效應。(3)城鎮化進程和婦女受教育程度的提高在一定程度上會改變人們的生育觀念，抬升生育的機會成本，進而抑制生育行為。

生育率的持續下降將對中國經濟社會的長期發展帶來深刻影響。由于生育率的持續走低，我國的勞動年齡人口開始歷史性下降。過去我國依靠人口紅利積累的競爭優勢將不復存在，勞動力短缺日益成為制約經濟增長的重要因素。此外，生育率的下降還影響到人口結構的改變，帶來了嚴重的老齡化問題。特別是在中國當前經濟尚不發達的條件下，未富先老會給整個社會保障體系帶來空前的壓力。更重要的是，由于出生率具有一定的慣性，中國房地產經歷了過去“黃金十年”的飛速上漲后，可能給人們的生育行為造成持久的沖擊，進而導致生育率的長期下滑。這也是為何多年來各地區“雙獨”政策的實行，以及近幾年“單獨”政策的試驗，都未見生育率大幅反彈的部分原因。近期，十八屆五中全會決定正式推出全面放開二胎政策，這是繼2013年實施“單獨二孩”政策之后的又一次大的人口政策調整。但從本文的研究來看，如果不加強住房政策調控，高企的房價仍將是制約人們生育行為的一大障礙。

當下我國步入經濟增長放緩、經濟結構深度調整的新階段，一方面放緩的經濟和高企的房價疊加在一起降低生育率；另一方面，由于多年來房地產行業對我國經濟增長貢獻較大，短期內房價的快速單方向下調又會加劇經濟“硬著陸”風險。針對高房價增加生育成本、降低生育率的問題，我們認為應該從以下幾個方面考慮對策：第一，改變現有的土地財政模式。眾所周知，我國地方財政對土地投資的依賴度很高，許多城市土地出讓金與地方財政收入占比超過1/3，而土地出讓金和稅費又占了房價的大頭，只有改變了地方政府的土地財政依賴，才能從根本上改變高房價局面；第二，完善保障房制度，采用多種手段支持基本的房屋需求消費。例如，政府可繼續完善棚戶區改造，大量建設保障性住房，減少總需求進而調控房價；政府可借鑒海外的經驗，通過成立國家住房銀行，定向降低首套房和改善型住房需求的房貸成本，解決現在住房公積金制度面臨的全國統一協調差和收支缺口問題。第三，面對不斷下降的生育率，還應通過其他政策來降低家庭生育的成本，比如，不斷完善個稅征收方式，借鑒美國以家庭為單位的個稅征收方式，依據家庭人口數量和家庭支出不同對個稅進行相應的抵扣，不僅降低了生育的邊際成本，并且改善了個稅征收的分配效果。

參考文獻：

[1]BECKER G S.An economic analysis of fertility[M].New Sersey:princeton university press,1960.

[2]FREEDMANR.Asia’s recent fertility decline and prospects for future demographic change[R].Asia-pacific population research reports,1995.

[3]BAR M,LEUKHINAO.Demographic transition and industrial revolution: a macroeconomic investigation[J].Review of economic dynamics,2010,13(2):424-451.

[4]JONES L E,SCHOONBROODT A,TERTILT M.Fertility theories: can they explain the negative fertility-income relationship?[M].National bureau of economic research cambridge,2008.

[5]彭浩然,孟醒.中國人口出生率下降與經濟發展[J].統計研究,2014(9):44-50.

[6]HAPPEL S K,HILL J,LOWSA.An economic analysis of the timing of childbirth[J].Population studies a journal of demorgraphy,1984,38(2):299-311.

[7]王金營，王志成，何云艷，等.中國各地區婦女生育水平差異的社會經濟影響因素分析[J].南方人口,2015(2):31-39.

[8]MARSHALL.Principles of economics[M].Philadelphia: porcupine press,1920.

[9]GONZALES.San francisco: a childless future? all things considered[N].NPR news,2005-12-06.

[10]GIANNNELLI G C,MONFARDINI C.Joint decisions on household membership and human capital accumulation among youths:the role of expected earnings and labor markets[J].Journal of population economics,2003(16):265-285.

[11]CURTIS J S,ROBERT T.Do higher rents discourage fertility? Evidence from U.S.cities,1940—2000[J].Regional science and urban economics,2009(6):33-42.

[12]EDDIE C M,ZHENG H X,HU J.Housing price,elderly dependency and fertility behavior[J].Habitat international,2012(36):304-311.

[13]易君健,易行健.房價上漲與生育率的長期下降:基于香港的實證研究[J].經濟學(季刊),2008(4):962-982.

[14]李勇剛,李祥,高波.房價上漲對居民生育行為的影響研究[J].湖南師范大學社會科學學報,2012(6)：99-103.

[15]LINDERT.Fertility and scarcity in America[M].New Jersey:princeton university press,1978.

[16]RICHARD A E,EILEENM C.The fertility revolution:a supply-demand analysis[M].Chicago:university of Chicago press,1985.

[17]DETTLING L J,KEARNEY M S.House prices and birth rates:the impact of the real estate market on the decision to have a vaby[J].Journal of public economics,2014,110:82-100.

(責任編輯許若茜)

High Housing Prices’ Influence on Fertility Rate：

Evidence from China Cities from 1999 to 2013

LIU Xiao-ting1, ZHANG Jing-shi2, HU Yong3

(1.Graduate School, China Academy of Social Science, Beijing 102488, China;

2.Investment Banking Division, Industrial Bank Co., Ltd., Beijing 100020, China;

3.School of Economics, Zhejiang Gongshang University, Hanzhou 310018, China)

Abstract:With the reform and opening up, China has made remarkable achievements on economy development. Meanwhile, the country is encountering new challenges from sustain decline of fertility rate and aging of population. There are many factors which cause the decline of fertility rate, and one of them is house price. As the biggest single line in the typical household budget, the cost of housing has played an important role in fertility rate. This paper verified the relationship between house prices and the birth rate, based on the 29 provinces in 1999—2013 panel data. The results show that the house prices have a significant negative effect on fertility rate. With house prices rising 1%, the birth rate will decline about 0.1%～0.15%. Therefore, taking steps to refrain from unreasonable rise of housing prices is of great significance in demographic.

Key words:housing prices; fertility; reproductive behavior； new family economics

文章編號：1674-8425(2016)01-0053-09

中圖分類號：C92-05

文獻標識碼：A

doi:10.3969/j.issn.1674-8425(s).2016.01.009

作者簡介：劉曉婷(1984—)，女，山西人，博士研究生，研究方向：金融理論與實踐；張敬石(1988—)，女，河南人，博士，研究方向：農村金融理論與實踐；胡雍(1980—)，男，浙江人，講師，研究方向：技術創新經濟學。

收稿日期：2015-09-10

引用格式：劉曉婷，張敬石，胡雍.房價上漲對人口出生率的影響——基于中國1999—2013年數據的實證研究[J].重慶理工大學學報(社會科學)，2016(1):53-61.

Citation format：LIU Xiao-ting, ZHANG Jing-shi, HU Yong.High Housing Prices’ Influence on Fertility Rate：Evidence from China Cities from 1999 to 2013[J].Journal of Chongqing University of Technology(Social Science)，2016(1):53-61.