人口年齡結構、家庭資產結構與住房財富效應

■祝丹，陳立雙

人口年齡結構、家庭資產結構與住房財富效應

■祝丹，陳立雙

本文基于中國省級年度面板數據，對住房財富效應與人口年齡結構、家庭資產結構之間的關系進行實證研究。結果發現：我國大部分地區存在正向住房財富效應，且人口年齡結構對各省市住房財富效應的邊際影響為正，但老齡人口比重比少年人口比重的邊際影響更大；住房資產占比對大部分省市住房財富效應的邊際影響為負且影響程度較小；此外，隨著老齡人口比重的增加其邊際影響呈現下降趨勢，而少兒人口比重的增加會導致其邊際影響逐步上升，住房資產占比的提高會使其負向邊際影響逐漸增大。

人口年齡結構；家庭資產結構；住房財富效應；面板數據

祝丹（1979-），湖北鄂州，博士，閩南師范大學講師；陳立雙（1976-），湖北荊州，博士，閩南師范大學副教授。（福建漳州363000）

一、引言

住房價格與居民消費是關系國計民生的兩個熱點問題，在當前房價持續波動、消費明顯不足、經濟下行壓力較大的背景下，住房作為居民持有資產中比重較大、價格波動較為頻繁的品種，其價格波動對居民消費的影響越來越受到理論界和相關部門的重視。近些年，伴隨我國房價的持續上漲以及老齡化的不斷加深，我國居民住房資產價值及住房資產占總資產的比重也越來越大。根據生命周期理論，居民消費理應隨著家庭資產的增加而增加，但實際上我國居民消費率并沒有較大改觀。因此，理清我國人口年齡結構、家庭資產結構與房價對居民消費的影響之間的關系，進而從這一渠道去研究提升居民消費的政策策略，對于擴大內需以拉動我國經濟增長具有重要的現實意義。

房價波動對居民消費的影響一般稱為住房財富效應，但這種住房財富效應并不僅僅是指房價上漲導致居民財富增加進而對消費的正向促進作用，而是房價波動通過各種傳導機制，如財富效應、信貸約束效應、預防性儲蓄效應等對居民消費的綜合影響。由于房價波動對居民消費的影響會受到經濟、社會、文化等方面很多因素的制約，不同地區、不同時期、不同群體的住房財富效應大小及方向也不盡相同。Ludwig和Slok(2004)利用16個OECD國家的數據研究發現，金融體系不同會導致房價波動對消費的影響不同。Attanasio et al.(2005)研究認為，房價波動對居民消費的影響會受到家庭人口結構、住房產權、地區房價水平及房價增長速度的影響。史興旺（2010）從理論上分析認為，住房價格波動是否具有財富效應與住房擁有者的住房數量和面積有關，但并沒有進行實證研究。Calomiris、Longhofer和Miles（2013）利用美國各州1981～2009年面板數據進行實證檢驗，發現住房財富對消費支出的影響在不同時間、不同區域具有較大差異，而且呈現出隨住房財富占總財富的比例、人口年齡結構及財富分布的變動而變動的特征。杜莉，潘春陽等（2010），陳健等（2012）選取不同指標測算信貸約束程度，得到了類似的結果：貸款收入比越大，則信貸約束越松。信貸約束的改善會使得消費信貸的可獲性提高，進而大大提高房價上漲對居民消費的促進作用。段忠東（2014）利用中國35個大中城市的年度面板數據和門限模型研究了房價增長率、收入增長率及首付比在不同區制下房價影響消費的非線性特征。

縱觀現有文獻，國外學者對住房財富效應的影響因素進行了較為廣泛的研究，而國內學者更多研究了信貸約束程度、房價增長率、收入增長率等因素的影響，對人口年齡結構、家庭資產結構這兩個方面的影響較少涉及，實證研究則更為罕見。但隨著我國人口老齡化進程的加快以及居民住房自有率的提高，人口年齡結構及家庭資產結構變動對我國住房財富效應的影響也會越來越明顯。鑒于此，本文利用中國省際年度面板數據實證檢驗人口年齡結構、家庭資產結構變化對我國住房財富效應的制約作用，以期從這兩個方面探尋擴大國內需求，促進經濟增長的新途徑。

二、理論模型與測度方法

（一）理論模型

房價變動影響居民消費的機理研究大多數是基于消費函數理論展開，因此本文以生命周期-持久收入（LC-PIH）消費函數理論為基礎，推導得到驗證人口年齡結構、家庭資產結構與住房財富效應之間關系的理論模型。生命周期-持久收入（LC-PIH）消費函數可以表示為：

其中：Const表示第t期居民消費，Wealtht表示第t期居民持有的凈財富表示t期開始的整個生命周期的收入現值或持久性收入，Incomet表示當期可支配收入。參照Donihue和Avramenko(2006)的處理方式，假設持久收入與當期可支配收入成正比，用α·Incomet作為預期收入的代理變量，β1為實際財富的邊際消費傾向，αβ2為當期可支配收入的邊際消費傾向。

以成年人口的平均消費水平作為“標準”，假設少兒人口（0～14歲）的平均消費水平是成年人口（15～64歲）平均消費水平的?倍，而老年人口（65歲及以上）的平均消費水平是成年人口的γ倍，則“標準”消費人口可以表示為：

其中N′t表示“標準”消費人口數，N1t、N2t、N3t分別表示實際少兒人口數、實際中年人口數和實際老年人口數，滿足N1t+N2t+N3t=Nt。上式兩邊同時除以實際總人口數Nt，可以得到：

其中yrt、mrt、ort分別表示少兒人口、中年人口及老年人口比重。假設“標準”消費人口的消費水平可以根據生命周期-持久收入理論表示：

其中inct、wt分別表示人均收入和人均資產。兩邊同時乘以標準消費人口數N′t，即可得到總消費函數為：

由于mrt=1-yrt-ort，代入上式可以得到實際人均消費水平：

由上式可以看出，少兒人口與老年人口的消費水平與成年人口的消費水平越接近，即?和γ越接近1，則人口年齡結構對消費的影響越小，而且人口年齡結構不僅可以直接影響消費，還可以通過收入和資產對消費產生間接影響。因此，實證模型中既要考慮人口年齡結構變量單獨對消費的影響，也要考慮他們通過收入及資產對消費的影響。

考慮到不同家庭住房資產占總資產的比重不同，表現出的住房財富效應也會存在差異。我們采用住房資產占總資產比重反映家庭資產結構變量，借鑒Calomiris、Longhofer和Miles（2013）的方法，實證模型中只需要引入家庭總資產就可以得到家庭資產結構變量對住房財富效應的邊際影響。我們將模型設置為對數形式以減小異方差，用于實證檢驗的面板計量模型可以表示如下：

其中下標i代表不同省份，t表示不同年份，μi為不可觀測的個體效應，εit為隨機擾動項。c、Inc、HP分別表示人均消費、人均可支配收入及住房均價，Yr、Or分別為少兒人口比重及老年人口比重，W表示人均總資產。

（二）測度方法簡介

由于我國目前尚無居民資產的完整統計資料，本文按照已有學者的處理方法，將人均總資產表示為人均住房資產（Wh）與人均金融資產（Ws）之和，即W=Wh+Ws，并且人均住房資產等于住房平均銷售價格與人均居住面積之積，即Wh=HP·SH。對（7）式兩邊同時求住房價格HP的偏導，可得單位房價變化對消費的影響函數（即住房財富效應HWE）：

上式表明住房財富效應（HWE）不僅與模型的參數估計有關，而且還會受到消費房價比、人口年齡結構及住房資產占總資產比重的影響。進一步我們可以得到人口年齡結構變量及家庭資產結構變量（住房資產占總資產比重）對住房財富效應的邊際影響：

其中w1=Wh/W，表示住房資產占家庭總資產的比重。由（9）、（10）式可以得到，人口年齡結構變量的邊際影響不僅取決于消費房價比、相應參數的估計值，而且取決于住宅資產占總資產的比重。由（11）式可知家庭資產結構對住房財富效應的邊際影響由消費房價比、相應參數估計值及人口年齡結構變量三個方面決定。

三、實證過程與結果分析

（一）數據說明與預處理

本文根據目前官方已公布的省級年度面板數據，選取港澳臺地區外我國31省（直轄市/自治區）2000～2014年面板數據進行實證檢驗。其中c、Inc、HP、W分別表示城鎮居民人均非住房消費支出①為了更好地反映房價波動對除房產之外其他消費的影響，我們將居住類消費從消費性支出中剔除。、城鎮居民人均可支配收入、住宅平均銷售價格及城鎮居民人均總資產，Yr及Or分別為人口抽樣調查中15歲以下和65歲以上人口占總人口的比重。其中c、Inc、HP、W均以2000年為基期的各地城市居民消費價格指數消除了物價因素的影響。各指標數據的相關信息如表1。

首先對各變量平穩性進行面板單位根檢驗，以避免出現偽回歸。檢驗結果顯示，各變量一階差分后，在1%的顯著性水平下LLC檢驗和Fisher-ADF檢驗均拒絕存在單位根的原假設。進一步采用Westerlund（2007)提出的面板協整檢驗方法進行檢驗，發現考慮了序列相關性的Ga和Pa統計量，在1%的顯著性水平下均拒絕不存在協整關系的原假設②限于篇幅，面板單位根檢驗及面板協整檢驗結果略去，如有需要可以提供。。

表1 變量的定義與統計描述

（二）模型估計結果

模型1為僅考慮當期收入、房價變量及總資產作為解釋變量的基本模型，模型2中直接引入了人口年齡結構變量，但人口年齡結構變量的影響并不顯著。模型3中引入了人口年齡結構變量與收入、總資產及房價的乘積項，估計結果顯示，少兒人口比重及老年人口比重與收入變量的乘積項，在統計上均不存在顯著影響，因此模型4將他們剔除后重新估計。為了驗證模型估計的穩健性，考慮到消費習慣可能對當期消費產生影響，模型5在模型4的基礎上增加了消費變量一階滯后項作為解釋變量，為了控制內生性問題所有模型均采用GMM估計，結果如表2。從模型的系數估計結果來看，收入變量是影響居民消費的最重要因素，在各個模型中系數估計均顯著為正，房價變量的系數為負，但這并不一定意味著房價對消費的影響為負向，根據前面的理論分析，可能還會與其他因素有關。模型5的系數估計結果表明，消費滯后項系數是顯著的，前期消費會對當期消費存在顯著影響，如果不考慮這種影響，將會使模型估計產生偏誤。因此，后續分析中各變量系數估計值均采用動態模型5的估計結果。

表2 模型估計結果

根據模型5的系數估計結果，將各省市不同年度的相關指標數據代入（8）式可以計算出各省市的即期住房財富效應。如圖1所示，我國大部分省市具有正向住房財富效應，僅少數幾個省市在部分年度存在較微弱的負向財富效應，全國各省市住房財富效應大致-0.05～0.5之間變動，這種結果與前面理論分析一致，盡管房價變量的系數估計為負值，但住房財富效應（HWE）由于受到不同省市消費房價比、人口年齡結構及住房資產占總資產比重的影響而呈現出不同的狀態。

（三）人口年齡結構、資產結構對住房財富效應的邊際影響分析

圖1 各省住房財富效應變動圖

為了進一步描述人口年齡結構及家庭資產結構變量對住房財富效應的影響，我們利用（9）、（10）式測算人口結構變量對住房財富效應的邊際影響，利用（11）式測算家庭資產結構變量對住房財富效應的邊際影響。圖2描繪了各省少兒人口比重、老年人口比重及住宅資產占比對住房財富效應的平均邊際影響。由圖2可知，我國人口年齡結構、家庭資產結構變動對住房財富效應的影響存在一定的地區差異，但均呈現出老齡人口比重的邊際影響最大，少年人口比重次之，住宅資產占比最小的特征。而且老齡人口比重與少兒人口比重的邊際影響均為正，大部分地區住房資產占比的邊際影響為負。老齡人口比重上升1%會導致其邊際住房財富效應增加2～6.5個單位，少兒人口比重提高1%會導致其邊際住房財富效應增加1～3.5個單位，而住房資產占比增加1%，其邊際住房財富效應改變-0.5～0.1個單位。

圖2 各省平均邊際住房財富效應

圖3描繪了各省少兒人口比重、老年人口比重及住資房產占比與其平均邊際住房財富效應之間的關系。圖3（a）表明，盡管老年人口比重對住房財富效應的邊際影響最大，但已經處于下降階段，隨著老年人口比重的增加，其對住房財富效應的邊際影響將逐漸減小。圖3（b）顯示，少兒人口比重對住房財富效應的邊際影響隨著少兒人口比重的增加仍有上升空間，因此提高少兒人口比重可以進一步加快住房財富效應的發揮。圖3（c）表明，住房資產占比對住房財富效應的負向邊際影響隨著各省市平均住房資產占比的增大而增加。

圖3 （a）Or與其邊際影響關系圖

圖3 （b）Yr與其邊際影響關系圖

圖3 （c）w1與其邊際影響關系圖

四、主要結論與政策啟示

本文考慮了人口年齡結構及資產結構在不同地區、不同時期的異質性問題，基于中國2000～2014年省級面板數據，利用邊際函數方法測度了中國不同地區住房財富效應，并研究了人口年齡結構及家庭資產結構變化對住房財富效應的影響。實證分析發現：無論是靜態面板模型還是動態面板模型，住房價格對居民消費的影響系數均為負值，但這并不意味著住房財富效應一定為負值，因為住房財富效應還與消費房價比、人口年齡結構及家庭資產結構有關，正如我們估算的結果，我國大部分地區樣本期存在正向住房財富效應。少兒人口比重及老年人口比重對居民消費的直接影響并不顯著，但會通過住房價格及資產積累進而間接影響居民消費。人口年齡結構及家庭資產結構對住房財富效應的邊際影響存在地區差異，但人口年齡結構變量的邊際影響均為正值，而家庭資產結構變量的邊際影響大部分地區為負值；且老齡人口比重的邊際影響隨著老齡化加深呈現下降趨勢，而少兒人口比重的邊際影響隨著少兒人口比重的提高仍處于上升階段，家庭資產結構（住房資產占比）的負向邊際影響隨著住房資產占比的增大也有增加的趨勢。

根據上述結論，我國大部分省市住房資產占比對住房財富效應的邊際影響為負值，這意味著我國房價上漲、老齡化加深進而導致住房資產比重的提高抑制了居民消費。這可能是由于老年人口擁有更多的住房資產，但他們消費觀念較為保守，再加上我國住房金融市場不完善，導致他們出售增值的房產或利用已有房產進行借貸消費受到了一定限制。此外，隨著住房資產占比的提高，其負向邊際影響將越來越大，說明住房資產占比的進一步提高對住房財富效應的抑制影響會逐漸增大。老年人口比重對住房財富效應的邊際影響為正且影響力最大，但隨著老齡化的加深，其邊際影響逐漸減小。因此，合理引導老年人口的消費觀念，完善我國住房金融市場，增強住房資產的變現能力，可以在短期促進老年人口住房財富效應的發揮；但從長期來看，增加少兒人口不僅可以使其邊際住房財富效應增加，同時還能通過降低老年人口比重，進一步增加老年人口的邊際住房財富效應。這也表明減緩人口老齡化的全面放開“二胎”政策將有利于正向住房財富效應的提高，進而擴大內需，促進經濟平穩增長。

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F014

A

1006-169X（2016）11-0053-05

福建省中青年教師教育科研項目（JAS150345）。