人口老齡化、房價與區域城鄉收入差距

季曉旭

[內容摘要]以2002—2014年我國省際面板數據為基礎，通過聚類分析后建立動態面板模型，研究房價、老齡化程度對我國區域城鄉收入差距的直接影響與交互影響。研究發現：房價上漲、老齡化程度加重會直接導致城鄉收入差距擴大，但對較低房價、較低GDP的地區，房價越高，城鄉收入差距越小；對較高房價、較高GDP的地區，老齡化加重會縮小城鄉收入差距；房價上漲和老齡化的交互影響對改善城鄉收入分配起到積極的調節作用。政府部門可針對區域發展特征，實施加大教育投入、積極推進市場化和城市化進程等政策，縮小城鄉收入差距。

[關鍵詞]動態面板模型；房價；老齡化；城鄉收入差距；聚類分析

一、引言

在持續的貨幣政策放松及房地產去庫存政策相繼出臺的背景下，我國一線城市房價出現暴漲，再次引發了居民購房熱潮，而三、四線城市依然面對極大的去庫存壓力，這也意味著我國房地產市場出現分化，存在著突出的結構性、區域性矛盾，這也間接影響了區域收入分配的格局。在我國城鄉二元結構下，城鄉收入不平等是制約我國區域均衡發展的主要問題。同時，作為老齡化速度最快的國家之一，我國的人口老齡化問題一直備受關注。從2013年提出的“單獨二胎，，到2016年1月的‘‘全面二胎”，為應對老齡化問題，政府放開了對人口生育政策的管制，以實現延緩老齡化進程，增加勞動力供給的作用。在農村人口向城市遷移的過程中，一方面因老年人口的穩定性使城市化進程受到影響，進一步強化了我國的城鄉二元結構；另一方面，與城市化相伴隨的住房市場的繁榮，不僅推動了經濟增長，也帶來了房價過快增長，從而引發了城鄉居民財富的二次分配，使擁有住房的城市居民享受到了房價上漲帶來的財富積累。而廣大農民并非愛益群體.因而進一步加劇了財產性收入的分配不平等，造成城鄉收入差距的擴大。由此可見，城鄉收入差距、房地產市場的調控、人口老齡化問題都是當前我國面臨的亟需解決的問題，且三者有千絲萬縷的聯系。

隨著我國經濟進入增速階段性回落的時期，在經濟“新常態”與老齡化的背景下，房地產行業持續低迷，然而，我國2015年的城鄉收入差距卻自2002年以來首次縮小至3倍以下。那么，房價和老齡化水平的變動會對城鄉收入差距產生怎樣的影響？本文回顧了前人的研究，基于區域比較的視角提出了假設并進行檢驗，通過研究二者之間的交互影響，探討老齡化背景下，房價的上漲對不同區域城鄉收入分配不平等的影響機制。

二、文獻綜述與理論假設

針對房價與收入差距的關系這一問題，現有理論研究和實證檢驗多數支持“房價上漲會造成居民收入差距擴大”這一觀點。Mafia&和Vigdor（2008）利用1970—2000年的美國大都市區域數據，通過對局部均衡模型的分析，發現房價上漲顯著地推動了收入差距的擴大。Mariet-ta（2010）通過分析比較租房和住房群體住房支出的構成，發現隨著荷蘭房價上漲，租房者和擁有房屋所有權者的收入差距拉大不是周期性的，而是一種長期趨勢。張傳勇（2014）、陳建和高波（2012）基于我國面板數據，研究發現收入差距與房價之間存在著正向的互動關系。針對我國城鄉二元結構的特殊性，研究房價上漲對城鄉收入差距影響的文獻相對較少。劉嘉毅（2013）通過對2000—2009年我國30個省份的數據建立動態面板數據模型進行估計，發現在經濟轉型背景下，房價上漲會拉大城鄉收入差距并分析了其影響機制。安虎森等（2011）發現城鄉市場開放度比較低時，城市高房價導致城鄉收入差距擴大，而市場開放度比較高時則相反。然而，這些研究并未從區域化視角出發，忽略了房價和經濟發展水平的區域性特征。國內只有少數學者對房價波動與收入分配的區域差異性問題進行了驗證，結果表明房價波動對居民收入分配的影響存在著區域差異。

關于人口年齡結構與收入差距的研究，Paglin（1975）開創性地提出了年齡結構變化影響收入不平等的分解方法。其后的研究主要以實證為主，Sawako（2015）以日本1980—2000年的老年人住戶的收入不平等情況為分析對象，發現隨三代家庭的減少，老年人之間的收入不平等程度在降低。Hm（2011）通過對中國區域不平等現象的分解研究，發現老齡化會加重農村收入不平等的情況。藍家俊和魏下海等（2014）使用跨國面板數據驗證了老齡化會顯著地拉大收入不平等，且對于老齡化水平越高的國家，老齡化對收入不平等的促進作用越大。劉華（2014）通過1989—2011年的農戶微觀家計調查數據，經過方差分解和回歸分解發現農村人口老齡化的確加劇了收入不平等。關于人口年齡結構與房價之間關系的研究起初主要基于生命周期理論，Mankiw和Weil（1989）最早將人口年齡結構引入房地產市場的研究中，證實了美國20世紀末房地產價格的上升與“嬰兒潮”有較為顯著的關系，其后的很多國外學者均得出了類似結論。其后，Eddie等（2016）通過建立代際交疊模型，發現老齡化程度每上升1%，房價會上升0.072%。國內學者多采用實證分析的方法探討房價與人口年齡結構的關系。鄒瑾（2014）采用面板協整檢驗、系統廣義矩估計等方法，證明了人口年齡結構是房價波動的長期影響因素，人口老齡化曾對房價上漲起到推動作用。但從中長期來看，此趨勢可能發生逆轉，且人口老齡化對房價的影響具有區域差異性。郭娜和吳敬（2015）基于面板平滑轉換模型研究發現，人口數量的增長是推動我國房價上漲的重要因素，但老齡化程度加劇會減弱這種正向影響。

基于我國住房市場的區域性特征，對住房市場存在供給不足的地區，房價上漲會通過財富效應等渠道的作用拉大城鄉收入差距；而對于住房市場供給過剩的地區，去庫存壓力較大，房地產市場的不景氣會抑制當地經濟的發展，影響當地居民的收入水平。因此，作為解決去庫存壓力的主力軍，在鼓勵農民進入城市購房等政策引導下，如果房價上漲，農村居民也可享受到財富效應帶來的財富積累，從而縮小城鄉收入差距。因此，基于區域比較的視角，為探討房價對城鄉收入差距的影響，本文提出如下假設。

假設1A：房價上漲擴大了城鄉收入差距。

假設1B：房價上漲縮小了城鄉收入差距。

考慮到老齡化水平對收入差距的影響機制一直存有爭議，經濟發展水平好的地區，相應的醫療服務、社會保障更為完善，老齡化水平也相對較高，但對城鄉收入差距作用機制的方向是不確定的。因此，基于我國的人口年齡機構分布的區域性特征，提出如下假設。

假設2A：老齡化擴大了城鄉收入差距。

假設2B：老齡化縮小了城鄉收入差距。

此外，除了考慮房價、老齡化的區域性特征外，還應考慮老齡化、房價的交互作用對城鄉收入差距的關系產生影響。據此，本文引入房價與老齡化的交互項，提出如下假設。

假設3A：老齡化（房價上漲）背景下，強化了房價上漲（老齡化）對城鄉收入差距的擴大（或縮小）。

假設3B：老齡化（房價上漲）背景下，抑制了房價上漲（老齡化）對城鄉收入差距的擴大（或縮小）。

三、區域差異化市場的劃分

（一）數據來源和指標選擇

本文選取我國31個省（市、自治區）的住房市場、人口結構和經濟發展數據作為研究對象。考慮到2002年后，中國出現持續的“房地產熱”，房價大幅上漲，故本文選取2002—2014年的數據作為樣本，所有地區數據均來自2002—2014年的《中國統計年鑒》《新中國60年統計資料匯編》及地方統計網站的《國民經濟和社會發展統計公報》，并對所有涉及的價值型變量以2002年為基期，利用各省各年度的CPI對這些數據進行平減，消除價格波動的影響。目前，對我國區域住房市場調控政策效果的研究大多限于東、中、西部的劃分格局，基于省際地區差異角度的研究仍較少。鑒于此，本文對我國具有同類經濟特征的住房市場進行劃分，針對房地產市場供給、需求、價格和經濟發展水平4個一級指標各選取竣工面積增長率、人均可支配收入、房價與房價收入比、人均GDP為二級指標，構成對區域聚類分析的指標體系。

（二）區域市場劃分結果

對31個省（市、自治區）進行區域劃分，最終可以將我國住房市場分為四個區域。分別觀察2002—2014年四個區域的房價和GDP的均值，可將四個區域的住房市場歸納為四類：高房價、高GDP地區（一區），較高房價、較高GDP地區（二區），較低房價、較低GDP地區（三區），低房價、低GDP地區（四區）。從表1中可以直觀地看到，一區到四區的房價、人均GDP和老齡化水平依次減少。經濟發展較好的地區，老齡化程度和房價水平均處于高位。

四、實證檢驗及分析

（一）變量說明

由于我國經濟進入“新常態”階段，為考察這一特殊時期的區域城鄉收入差距問題，結合劉嘉毅（2013）、周建軍和劉顏（2015）等人的研究成果，本文以城鄉收入差距為被解釋變量，以房價和老齡化比率為主要解釋變量，選取城市化水平、經濟發展程度、市場化水平、政府干預度、教育投入、失業率、對外開放七個指標，作為衡量不同區域的經濟特征變量，即控制變量。

（二）模型設定與計量方法

考慮到城鄉收入差距的動態效應，即其過去值可能由于經濟慣性對當期值有影響，我們把城鄉收入差距滯后一期值引入到模型中，建立動態面板數據模型。為檢驗第一對假設和第二對假設，設立模型（1）：

本文采用系統廣義矩（sys-GMM）的估計方法，結合Sargan檢驗與AR檢驗考察估計結果的有效性。首先，通過CPI對價值型數據進行平減，分別采用相同根單位根檢驗LLC檢驗和不同根單位根檢驗Fisher-ADF這兩種檢驗方法。經檢驗，只有收入差距和政府干預度兩變量的水平序列不平穩。而模型中的各變量均滿足一階單整，可進一步通過Kao方法進行協整檢驗，得到的P值為0.000，證實了在1%的顯著性水平下，模型各變量間是否存在長期穩定的關系，可以建立模型進行分析。

（三）實證結果分析

在進行區域分析之前，本文先以全國樣本作為分析對象，在模型（1）的基礎上，以被解釋變量的滯后值作為工具變量，并設定工具變量最大滯后階數為1，采用兩步法sys-GMM對模型進行檢驗。表3的檢驗結果表明，全部解釋變量都被納入模型，無冗余變量，且變量系數均為顯著。同時，模型通過了Sargan檢驗與AR檢驗，可以認為模型能夠較好地反映出經濟轉型背景下，房價、老齡化對全國及不同區域城鄉收入差距的影響。此外，從表3中還可以看到其他經濟特征變量對全國城鄉收入差距的影響。其中，城市化進程的加快以及積極的政府干預均會縮小城鄉收入差距，而市場化和對外開放程度越高、教育投入越大、失業率上升，則伴隨著城鄉收入差距的擴大，經濟增長水平對城鄉收入差距的影響不顯著。城鄉收入差距的一階滯后項系數顯著，即城鄉收入差距在時間序列中表現出動態持續性，因此房價、老齡化等變量對收入差距的影響具有長期累積效應。

1.房價對城鄉收入差距的影響。從模型估計結果中可以看到，在控制住其他變量后，在5%的顯著性水平上，房價每上升1%，城鄉收入差距將上升0.123%，證實了普遍來說，在全國范圍內房價的上漲會使城鄉收入差距擴大。

從對區域樣本的分析中可以看到，除二區外，房價變動均對城鄉收入差距的變動產生了顯著影響，其中，一區、四區的房價系數顯著為正，意味著一區、四區隨著房價上漲會出現城鄉收入差距擴大的情況，與全國樣本得出的結論是一致的。而三區則出現房價上漲伴隨著城鄉收入差距縮小的現象。究其原因，三區較低房價、較低GDP的特征使得城市居民對住房的購買力較強，其平均房價收入比與四區接近，均在6倍左右，遠低于一區、二區，且平均房價增長率是四個區域最低的，造成了城市居民很難通過買賣房地產實現大的財富增值，因此房價上漲未能導致城鄉收入差距變大，反而會因房價上升帶來的房地產市場繁榮，帶動這一區域城鄉經濟的共同發展，從而縮小了城鄉收入差距。

2.老齡化對城鄉收入差距的影響。表3還顯示了老齡化對與城鄉收入差距的影響。對全國樣本來說，與房價上漲帶來的擴大效應相同，老齡化程度的加劇也擴大了城鄉收入差距。結果顯示，在控制住其他變量后，在5%的顯著性水平上，老齡化率每上升1%，城鄉收入差距將擴大3.63%；對分區域樣本而言，老齡化程度的加劇對一區、三區和四區的城鄉收入差距均表現為擴大效應，即老齡化程度越高，這些區域的城鄉收入差距越大，而二區則相反，隨著老齡化程度加劇，二區的城鄉收入差距反而縮小了。進一步分析造成二區與其他區域結論不同的原因，可以看到，二區的城市化率較高，意味著其城鄉二元結構最弱，城市化進程的推進極大改善了城鄉收入分配格局。在二區城鄉收入差距的各個影響因素中，失業率的影響是最大的，失業率上升1%，城鄉收入差距下降13.73個單位，這種作用強度遠大于其他三個區域。而二區的老年撫養比高達14.28，隨著人口年齡結構的不斷老化，社會總需求出現明顯下降，總需求不足將帶來失業率的上升，從而導致城鄉收入差距的下降。

3.房價、老齡化交互作用對城鄉收入差距的影響。從表4中可以看到，對全國樣本建模得到的結果為，老齡化與房價的交互項系數顯著為負，說明房價上漲間接地削弱了老齡化對城鄉收入差距的擴大效應，同時，老齡化也削弱了房價的擴大效應。老齡化程度的加重，使老年人口撫養比上升，人口紅利逐漸消失，社會保障支出變大，家庭財富積累速度變慢，弱化了財富分化的進程。另外，從長期來看，人口老齡化會引起住房需求的不足，減緩房價的漲勢，削弱了房地產的財富效應，從而縮小了城鄉收入差距。

在對區域樣本的分析中，可以看到，一區、二區和四區的老齡化與房價的交互項顯著為負，而三區的交互項系數沒有通過顯著性檢驗。另外，在引入交互項后，二區和三區的老齡化系數均不顯著，說明對二區、三區而言，引入交互項后的模型不具有穩健性，因此認為在較高房價、較高GDP的二區和較低房價、較低GDP的三區中，房價、老齡化的交互作用對城鄉收入差距沒有顯著的影響；對高房價、高GDP的一區和低房價、低GDP的四區，交互項系數、房價和老齡化的系數均與全國樣本相同，說明盡管提振房市的政策會擴大城鄉收入差距，但在與老齡化的交互作用下，房價上漲反而會削弱老齡化的擴大效應，配合生育政策的放開，可以進一步縮小城鄉收入差距。對四區來說，房價上漲會帶動當地的經濟發展，可以加快推進城市化進程，利于城鄉居民的收入差距的縮小。對一區，北京、上海這樣的高房價地區仍在“限購城市”之列，在削弱房價對收入差距的擴大效應時，隨老齡化程度升高，會帶來城鄉差距的大幅擴大，遠超過房價和交互效應帶來的影響。因此，應加強人口政策的落實，減緩北京、上海這樣的一線城市生育率下降的局面。

（四）穩健性檢驗

2003—2009年，住房市場的政策導向以刺激住房消費為主，帶來了房地產市場的繁榮和房價的迅速上漲。為遏制房價過快上漲，政府于2010年出臺“國十一條”和“新國十條”，通過房產稅試點改革、“限購”“限價”等政策對房地產市場進行調控。因此，本文剔除2002年與2010—2014年調控房市期間的數據，選取2003—2009年的房地產市場作為子區間進行模型估計，得到的結果與全樣本的基本吻合，說明本文結論具備穩健性。

五、結論與政策建議

本文以2002—2014年我國31個省（市、自治區）面板數據為基礎，通過基于住房市場、經濟發展水平特征的聚類分析將全國地區劃分為4個區域，并分別對全國及區域樣本建模，分析房價、老齡化程度的變動對城鄉收入差距的影響。實證分析結果表明，對不同經濟發展水平、不同房價水平的地區，房價與人口年齡結構對城鄉收入差距的直接影響和交互影響均有所不同。總體來說，房價上漲和老齡化程度加劇均會擴大城鄉收入差距。對一區、二區和四區而言，控制住其他變量下，房價的持續上漲會推動這些區域的城鄉收入差距不斷擴大，但對較低房價、較低GDP的三區，高房價收入比和低房價增長率使房價上漲對城鄉收入差距反而起到縮小的作用；同時，老齡化程度的加劇對一區、三區和四區的城鄉收入差距均表現為擴大效應，但對二區來說，隨老齡化程度加劇，城鄉收入差距反而縮小了；另外，通過引入房價與老齡化的交互項分析，房價上漲會抑制老齡化對城鄉收入差距的擴大效應，同時，人口老齡化程度越高，房價上漲帶來的城鄉收入差距的擴大效應越小。

綜上，在進入經濟“新常態”的背景下，房貸松綁政策帶來的房價上漲仍可能導致我國城鄉收入差距的進一步擴大，但老齡化與房價上漲的交互作用不會進一步擴大城鄉收入差距。在刺激住房消費的同時，應實施因地制宜、差別對待的住房調控政策和人口政策。對三區加大鼓勵自主性住房的消費，對一區、二區則應適度控制房價的過快上漲，積極推進二胎政策的實施力度，減緩老齡化的趨勢，避免“未富先老”的情況對我國經濟發展的不利影響，以緩解城鄉收入差距過大的問題。房價的頻繁變動決定了政策引導下房價上漲帶來的影響是短期的，而人口年齡結構、經濟發展水平、政府干預等作為制度變量帶來的則是一種長期影響。作為一個長期存在的社會問題，城鄉收入不平等是由諸多制度因素和非制度因素相互作用共同決定的。人口政策的作用效果并非短期內可以實現，應結合我國不同區域的實際情況，通過積極的政府干預政策，加快開放型經濟轉型，加大對教育的投入，積極推進市場化、城市化進程等宏觀調控政策的配合，實現城鄉和諧均衡發展的目標。