中國住房分類財富效應及其區位異質性
——基于35個大城市數據的實證研究

余華義,王科涵,黃燕芬

(中國人民大學 公共管理學院，北京 100872)

中國住房分類財富效應及其區位異質性
——基于35個大城市數據的實證研究

余華義,王科涵,黃燕芬

(中國人民大學 公共管理學院，北京 100872)

本文旨在研究中國房價變動如何以直接財富效應、流動性約束、擠出效應和投資品效應機制影響城鎮居民不同類型的消費以及作用機制的區位異質性。在LC-PIH理論框架下，本文運用系統聚類分析方法將1998—2014年中國35個大城市的面板數據劃分為高消費水平和低消費水平兩個子樣本，實證研究了房價變動如何通過四種機制影響總消費、生存型、發展型和享受型消費。結果顯示：(1)中國35個大城市總體上并沒有表現出明顯的住房財富效應。然而，這是高消費水平城市住房的財富效應和低消費水平城市住房的負財富效應相互抵消的結果。(2)高消費水平城市的住房財富效應主要體現在房價提高對發展型和享受型消費的正向促進作用上，而房價提高對生存型消費影響并不明顯。(3)低消費水平城市的住房負財富效應主要是由擠出效應渠道所引致的。本文的結論為政府擴大內需、調控房地產市場提供了政策啟示。

房價；財富效應；消費；區位異質性

一、引言

Pigou(1941)提出的財富效應假說是居民消費研究的重要基石[1]。該理論認為，除居民收入變化外，家庭資產價格變化也會對消費產生影響。多數基于西方國家的實證研究結果顯示住房具有顯著的財富效應，即住房價格上漲會引發居民消費支出的增長*Leung(2004)對此有詳細的綜述[18]。。

中國自1998年全面實行住房市場化改革以來，房價和城鎮居民住房自有率都在不斷提高，但消費對宏觀經濟的貢獻率呈下降趨勢。那么，中國的住房是否具有財富效應呢？學術界對此存在明顯的爭議。部分學者認為中國住房存在財富效應(黃靜，2011；梁琪等，2011；嚴金海和豐雷，2012)[2-4]或是弱財富效應(駱祚炎，2010)[5]，即房價上漲在宏觀上推動了居民消費的增長。然而，顏色和朱國鐘(2013)基于生命周期的理論分析卻認為財富效應在中國住房市場并不存在，高漲的房價會引發抑制消費的“房奴效應”[6]。高春亮和周曉艷(2007)、譚政勛(2010)和陳斌開和楊汝岱(2013)的實證研究也認為中國的住房存在負財富效應[7-9]。事實上，中國住房財富效應依據傳導機制的差異又可以進一步分解為直接的財富效應、流動性約束效應、擠出效應和投資品效應。以往學者實證研究顯示中國住房財富效應不顯著的結論可能是不同傳導機制下房價對消費影響相互抵消后的結果。本文將重點探討房價格波動如何通過四種不同的傳導機制作用于居民消費以及不同傳導路徑對消費影響的強度和方向。

過去文獻在探討中國住房的財富效應時，較少考慮中國房地產市場巨大的區位差異。近年來，中國住房市場出現了明顯的“貧富分化”格局。北上廣深等一線城市在限購政策下，依然“地王頻現”，房價上漲；而二三線城市上漲乏力，三四線城市更是面臨較大的房價下行和去庫存壓力。中國住房市場明顯的地區分化特點，決定了不同區位的住房可能在財富效應上表現出明顯的差異。忽略住房市場的區位異質性，單純從宏觀視角探討住房財富效應，可能得出有偏誤的結論*如果部分地區的住房存在財富效應，部分地區的住房存在負財富效應，基于宏觀視角的研究可能難以發現房價變動對消費的真實影響。。過去少量文獻探討過中國東部和西部，沿海和內陸住房財富效應的差異。然而，中國住房財富效應的區位異質性并非是地理意義上的，按地理劃分來考察住房財富效應的異質性往往并不準確。本文則是通過對恩格爾系數的聚類分析，劃分了低消費和高消費城市，進而對兩類城市的住房財富效應進行比較。

此外，過去有關住房財富效應的文獻也較少涉及房價對居民不同類型消費的影響。近年來，隨著中國居民收入不斷提高，居民的消費結構也在發生轉變。居民的恩格爾系數不斷降低，文化、休閑、教育、醫療等方面支出明顯增多，消費開始從生存型向享受型轉型。房價變動對居民不同類型的消費是否有差異性的影響，是本文在考察中國住房財富效應時的另一重要的著眼點。本文在綜合考慮區位消費水平與消費結構變動的基礎上，重新探討中國房價以何種路徑作用于居民消費以及房價波動對居民生存型、發展型以及享受型消費影響的強度和傳導機制。

二、相關文獻評述

(一)住房財富效應的傳導機制

Hall(1978)和Flavin(1981)把持久收入假說對未來預期的強調和生命周期理論對財富和人口統計變量的強調相結合，構建了當代衡量財富效應的LC-PIH分析框架[10-11]。Ludwig and Sloek(2002)將住房資產納入該框架后，依據房價波動對消費影響方式的不同，將財富效應的傳導機制進一步劃分為兌現的財富效應(Realized wealth effect)、未兌現的財富效用(Unrealized wealth effect)、流動性約束效應(Liquidity constraints effect)、預算約束效應(Budget constraints effect)、替代效應(Subsitution)和信心效應(Confidence effect)[12]。國內也有部分學者依據該種分類方式探討了中國房價財富效應的傳導機制[13]。然而，上述住房財富效應的傳導機制在中國是受限的。首先，美國住房的財富效應可以通過住房的再融資(re-finance)，而中國銀行體系基本不允許住房的再融資。其次，東亞文化的傳統家庭觀念具有極強的遺贈動機，諸如替代效用中的“絕望消費”*指某些無房但又準備購房的家庭面臨高房價時可能會放棄購房消費，轉而增加非住房支出。等住房財富效應傳導機制效果甚至可以被忽略[14]。因此，完全套用Ludwig and Sloek(2002)的住房財富效應的六種傳導機制可能并不符合中國實際[12]。

結合中國的制度，住房財富效應傳導機制還有其特殊的表現形式。譚政勛(2010)認為房價變動會通過改變貧富差距進而影響消費。由于富裕階層和貧困階層在消費習慣、流動性約束以及風險偏好等方面存在明顯差異，房價上漲會通過拉大貧富差距使得消費下降[8]。顏色和朱國鐘(2013)認為中國的住房財富效應會受到“房奴效應”的制約，即家庭不僅在購房前為湊夠首付而減少消費，購房后迫于還貸而犧牲日常消費[6]。

事實上，中國的住房財富效應是受到多種傳導機制相互作用的綜合結果。在不同區域、不同時段，不同的住房財富效應傳導機制由于此消彼長的關系可能使得住房的總體財富效應方向具有不確定性。中國居民對住房購買行為具有“買漲不買跌”的偏好[15]。如果預期當期房價較前有增長趨勢，無房家庭可能會壓縮消費以期能購房；對有房者可能表現為直接的財富效應[16]。當房價處在溫和上漲的階段，住房更多的表現為居住屬性，其價格上漲往往可導致直接的財富效應；當房價進入快速上漲階段時，住房的投資品屬性將會凸顯，較高的投資回報率對居民除基本生存消費以外的發展和享受型消費會產生明顯的擠出效應[17]。

(二)住房財富效應的區域異質性

國外文獻對不同國家和地區的住房財富效應做過較為豐富的研究，多數研究發現，房價具有明顯的財富效應[18]。然而，不同國家和地區之間，住房財富效應的表現程度具有明顯的區域差異[12]。Ludwig and Sloek(2002)將OECD16國分為市場主導型和銀行主導型國家，結果顯示市場主導型國家住房的財富效應要大于銀行主導型國家。Case et al.(2005)發現美國的住房財富效應相對于14個其它西方國家要低[19]。Peltonen(2012)對14個新型經濟體國家的財富效應進行估計，結果顯示拉丁美洲國家房價財富效應較小，亞洲國家近年來住房財富效應增長較快，經濟與金融發展水平落后的國家住房的財富效應反而更大[20]。

國內對住房財富效應的研究主要是基于全國整體視角，對住房財富效應的區位異質性的考察并不多，在數據應用上以全國層面數據或省際面板數據的居多[3][5][16]。即使是使用分城市面板數據(如高春亮和周曉艷，2007)[7]以及微觀調查數據(如陳斌開和楊汝岱，2013)[9]來探討住房財富效應的文獻，對于住房財富效應區位異質性的考察也并不深入。事實上，由于中國各地域在經發展水平、消費觀念、人口結構、金融發展水平、貧富差距以及投資渠道等方面存在明顯差異，各地區房價的財富效應可能不盡相同[21]。部分文獻采用地理劃分的辦法，考察了中國不同區位住房財富效應的差異。李成武(2010)和陳峰等(2013)的研究表明，東部經濟發達地區的房價上漲抑制了消費增長，且經濟發展水平越高的地區，房價提高對消費的抑制作用越明顯[22, 23]。然而嚴金海和豐雷(2012)的研究結果卻正好相反，其結論是住房財富效應大小與經濟發達程度正相關[4]。這表明，在研究住房財富效應時，圍繞傳統的東部、中部和西部的區劃方法已顯得過于生硬，建立在此劃分上得出的結論可能不具有穩健性，特別是使用城市面板數據時*中國中西部省份不及東部省份發達，但部分省會城市(如成都、武漢等)較為發達。。因而，探討住房財富效應的區域異質性時，合理對城市進行分類尤為重要。

(三)住房的分類財富效應

住房財富效應除了體現在房價變動對居民消費總量的影響上，還體現在房價變動對不同種類消費的影響，即住房的分類財富效應。Bostic et al.(2009)基于美國數據發現，房價變動對耐久品、非耐久品和食品的消費具有不同的影響[24]。姚明明和李華(2014)將八大類消費支出分為生存型和享受型兩類研究結論顯示房價的財富效應對享受型消費的影響明顯大于對生存型消費的影響[25]。李劍和臧旭恒(2015)運用省級面板數據將房價波動對八類消費支出分別進行檢驗，實證研究顯示房價上漲主要促進了享受型消費而對生存型消費表現出了持續的抑制性[16]。然而，上述文獻在探討住房的分類財富效應時，缺乏理論框架，且基本上使用的是全國宏觀數據或分省面板數據，缺乏對住房分類財富效應的區位異質性的討論。

三、理論模型、研究設計與數據說明

(一)模型設定

依據中國現實制度環境，本文將房價對消費影響的傳導劃分為四種傳導機制。(1)直接的財富效應機制。對于有房家庭而言，房價持續上升意味著持久收入增加，消費者會調整其消費計劃，將住房財富增值額分配到預期的余生中去，從而引起消費增加，特別是發展型和享受型消費。然而，對無房家庭而言，房價上升并不能帶來直接財富效應。(2)流動性約束效應機制，其主要體現在裝修住房、購買家電、汽車等一些大額耐用消費品的支出上。對已按揭購房和擬按揭購房家庭而言，即使房價不變，實際利率上調意味著還款成本的增加，居民流動性約束增大，進而會減少當期消費；如果房價提高同時上調實際利率，居民的當期消費會進一步降低。(3)擠出效應針對較富裕的租房群體和擬購房的居民，房價的長期持續性上漲對帶有享受型和發展型的消費支出具有擠出效應；對于較貧困的租房群體房價短期上漲增加了租金支出對基本的生存型消費具有明顯的擠出效應。(4)投資品效應機制。住房除了居住屬性外，還具有投資品屬性。富裕家庭在預期房價上漲時，可能會減少當期享受型消費，增加在房地產上的投資，以期獲得投資收益。

這四種住房財富效應的傳導機制可以見圖1。事實上，中國房價財富效應是通過以上四種傳導機制相互作用的綜合結果。對于不同區位的城市，這四種傳導路徑由于此消彼長的關系可能使得住房總體財富效應、分類財富效應發揮作用的方向具有不確定性。

圖1 住房分類財富效應及其區位異質性的傳導機制

將上述分析納入研究資產價格與消費的標準LC-PIH框架，我們可構建以下理論模型。

模型推導1：

假定消費者一生的總效用是他目前和未來消費的函數，消費者是理性的根據效用最大化來安排一生的消費：

(1)

(2)

現在對式中t=0時城鎮居民家庭消費效用函數最大化情況進行討論：

(3)

(4)

預算約束為期初財富與未來收入的貼現總和。

(5)

對式預算約束函數兩邊同時求期望：

(6)

將結論帶入式化并對t→取極限得：

(7)

化簡后結果即為在t=0時期家庭消費函數的一般表達式。依據該表達式可導出財富效應估計的基本LC-PIH方程為：

Ct=γAt+βYt，0<γ，β<1

(8)

其中，γ與β為參數，At與Yt分別表示家庭財富和當期收入。

模型推導2：

將模型推導1中的結論式做進一步研究，由于家庭財富At所包含品類較多部分家庭資產存量難以統計，按照Modigliani and Tarantelli(1975)的消費行為理論[26]，將這部分難以統計的家庭資產存量用其他可測量的指標進行替代。

將式中At進一步表示為：

At=Yt-1-Ct-1+At-1

(9)

且由(8)式可得：

(10)

將(10)式代入(9)式可得：

(11)

(12)

化簡可得：

(13)

(14)

該式即基于LC-PIH框架的家庭消費函數。如只考慮當期收入，可進一步化簡為：

(15)

(二)研究設計

為檢驗房價波動對消費的影響并考慮消費的動態特征以及可能存在的遺漏變量問題，本文在(15)模型的基礎上建立動態面板的計量模型進行具體的實證分析：

(16)

房價和利率的交互項刻畫了住房財富效應中流動性約束機制對消費產生的影響。根據之前的理論分析可知，對于已購房居民，房價和利率交互項增大意味著居民按揭還款額增加，預期可支配收入下降，進而對當期居民消費產生抑制作用；另一方面，對未購房居民而言，房價和利率交互項增大會提高居民的購房成本，會在一定程度上抑制這部分居民的消費意愿。當然，流動性約束對不同類型的消費具有不同的影響，可以推測房價和利率交互項的增加對發展型和享受型消費具有明顯的抑制作用，但對生存型消費的影響相對有限。

(三)數據說明

1.變量說明

(1)消費支出

為保持研究的一致性，本文所研究的消費均指城鎮居民家庭人均消費支出，不包含政府消費。本文依據中國國家統計局對居民家庭消費支出的分類方式劃分為消費性支出和非消費性支出。其中消費性支出包括了食品、衣著、家庭設備用品及服務、醫療保健、交通與通訊、教育文化娛樂、居住和雜項商品與服務，而非消費性支出包括財產性支出、轉移性支出、繳納的各項社會保障支出以及購建房支出。

為了考察中國房價財富效應對消費結構和不同消費層次影響的異質性，本文將食品、衣著和居住消費反映居民基本日常生活需要的消費支出定義為生存型消費(sc)，將家庭設備用品及服務、醫療保健、交通與通訊、教育文化娛樂雜項商品與服務能滿足人民舒適、快樂以及精神文化需要的消費支出定義為享受型消費(xs)，最后將以健康消費為代表的非消費性支出定義為發展型(fz)消費。

(2)實物資產

由于商品房平均銷售價格包括了住宅、商業營業用房及其他商品房，住宅商品房只是其中的一個品類。因而選取住宅商品房平均銷售價格作為實物資產的考察變量。

(3)金融資產

余永定和李軍(2000)認為西方傳統的消費理論無法說明中國消費行為的特征，主要原因在于中國居民在生命的不同階段一般都存在一個特定的支出高峰和相應的儲蓄行為[28]。此外儲蓄存款的流動性遠大于實物資產，對消費的影響可能更顯著，因此本文將居民家庭人均儲蓄款存款額savings納入消費函數的金融資產類別。

(4)其它控制變量

Carroll(1994)認為未來的不確定性會影響居民當前消費，因而我們也引入了不確定性這一控制變量[29]。然而，不確定性沒有統一的衡量指標。Carroll(1994)用勞動收入的波動來衡量不確定性[29]，余永定和李軍(2000)采用通貨膨脹的預期來衡量不確定性[28]。李春風等(2013)認為，模型包含了消費支出和可支配收入時，用消費或收入的波動衡量不確定性會產生變量間的相關性問題[30]。因而，本文參考李春風等(2013)的做法，選取城鎮登記失業率作為不確定性替代指標[30]。

表1 變量、定義及其來源

① 相同消費類型的簡單加總。

注：除失業率外，其余變量通過CPI扣除了通貨膨脹因素。

四、統計檢驗與估計方法

(一)多重共線性及Hausman檢驗

由于本文在家庭實物資產中納入了商業營業用房，有必要對家庭財富變量進行多重共線性檢驗。表2的結果顯示，方差膨脹因子在1.255到2.775之間，不滿足多重共線性最大值VIF>10的標準，故樣本不存在多重共線性問題。

此外，由于計量模型設定中含有代表個體異質性的不可觀測值隨機變量ui，為得到一致估計需要對ui與Xi,t，Zi的相關性進行檢驗。Hausman檢驗x2值為59.49，在1%的水平上顯著，說明隨機效應估計不能得到一致估計量。因而，本文選取固定效應。

表2 居民家庭財富的多重共線性檢驗

(二)聚類分析

由于中國各地區經濟特征存在顯著差異，對地區的分類是研究區域異質性的前提。對于城市數據，簡單地從地理角度(如東部和西部，內陸和沿海等)進行分組，可能出現武斷的錯誤歸組問題。因而，本文將具有相似經濟特征的城市進行了聚類分析。

由之前的分析可知，住房財富效應與當地居民的消費結構具有密切關系，對此本文選用國際通用的反映消費結構的恩格爾系數對中國35個大城市進行聚類分析*本文選用恩格爾系數聚類分析的目的不是進行貧富分析，而是判別居民消費結構。恩格爾系數通過《中國城市(鎮)生活與價格年鑒》的數據計算得到。。在具體的聚類方法上選用系統聚類方法，數值變量的相似性測度選擇離差平方和的方法描述區域間的接近程度*離差平方和測度方法利用變異系數分析的思想，可以做到使組間差異盡可能大、組內離差平方和盡可能小，該種方法被認為是在理論上和實際上都非常有效的聚類方法。。通過對1998—2014年中國35個大城市的居民恩格爾系數相似度聚類分析得出消費水平較高城市和消費水平較低城市。其中，高消費水平城市有北京、天津、大連、上海、南京、杭州、寧波、福州、廈門、青島、武漢、廣州、深圳、海口、武漢、成都、重慶，其它城市為低消費水平城市。

(三)估計方法和模型合理性檢驗

由于面板模型中解釋變量包括被解釋變量的滯后項，為得到一致估計，需要使用動態面板的差分廣義矩(Diff-GMM)估計或系統廣義矩(System-GMM)估計[31-32]。一般而言，System-GMM估計利用了更多的信息，比Diff-GMM更有效。因此本文選用System-GMM估計方法進行參數估計。在工具變量的選擇以及控制模型內生性問題上，被解釋變量一階滯后項使用自身有效的滯后變量作為工具變量。

五、模型估計結果

(一)不考慮消費結構的模型估計

表3中(1)～(2)列、(3)～(4)列和(5)～(6)列分別給出了35大城市全樣本、高消費水平城市以及低消費水平城市住房財富效應的估計與檢驗結果。模型GMM估計結果滿足統計檢驗要求：擾動項自相關檢驗估計結果顯示存在一階自相關(p≤0.020)但不接受二階自相關(p≥0.050)滿足自相關的假設；GMM過度識別檢驗中Hansen檢驗和Sargan檢驗對應的概率均大于10%，通過了過度識別檢驗；最后Diff-Hansen檢驗對應的概率值均大于10%，顯示System-GMM的工具變量外生有效。

對于全樣本、高消費和低消費水平樣本的估計結果顯示，消費一階滯后項L.lncons的系數在0.396～0.711之間且均顯著，這表明中國城市居民具有較強的消費慣性。當期可支配收入lninc的回歸系數在0.314～0.617之間且均顯著，這表明中國城市居民還是有較高的邊際消費傾向，當期可支配收入每增加1%會對當期消費產生0.314%～0.617%的正向影響，對長期消費具有0.709%～2.10%的積累影響。對比高消費和低消費水平樣本，我們可以發現，其居民的邊際消費傾向是不同的。對于高收入樣本，當期可支配收入增加1%對消費產生的正向影響在0.314%～0.42%之間；對于低收入樣本，當期可支配收入增加1%對消費產生的正向影響在0.55%～0.607%之間。

房價對消費的影響是模型考察的重點。在(1)～(2)列中，住房價格lnhouse的估計系數僅其余均不顯著，且系數估計值較小。這表明，中國的住房總體財富效應并不顯著，房價的持續上漲并沒有顯著地推動居民消費水平的增加。這不同于黃靜(2011)、梁琪等(2011)和嚴金海和豐雷(2012)等認為中國住房存在財富效應的結論[2-4]，也不同于顏色和朱國鐘(2013)和陳斌開和楊汝岱(2013)等認為中國住房存在負財富效應的結論[6，9]。在(3)～(4)列中，住房價格lnhouse的估計系數均為正，且顯著，這表明在高消費水平城市，住房存在財富效應。而在(5)～(6)列中，lnhouse的估計系數顯著為負，這表明在低消費水平城市，住房總體上存在負財富效應。該結論也在一定程度上印證了本文此前的理論分析，中國住房總體財富效應是住房分類財富效應在不同傳導路徑上相互作用的合成結果，且不同區位城市住房財富效應是不同的。在整體上中國住房財富效應不顯著，可能是高消費水平城市住房財富效應和低消費水平城市住房負財富效應相互抵消的結果。本文下一部分，我們將具體探討房價上漲是如何通過不同的傳導路徑影響不同種類的消費的。

表3 住房的總體財富效應估計結果

說明：樣本區間為1998—2014年。***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平上顯著。小括號中的值為穩健標準誤。AR(1)、AR(2)、Hansen以及Diff-Hansen給出的都是相應統計量對應的p值。下表同。

回歸結果也顯示，五年以上中長期貸款利率與房價的交互項loanh5×lnhouse均顯著為負。這表明，房價結合利率的變動會通過流動性約束渠道對消費產生負向影響。這和之前的理論分析是一致的。對于低消費水平城市，時間啞變量與房價的交互項timedum×lnhouse在5%水平上顯著為負。這在一定程度上印證了，低收入城市的住房財富效應的擠出效應傳導機制主要是在2004年后形成的。2004年后高速上漲的房價對低消費水平城市的當期消費具有抑制作用。

對于高消費水平城市，我們發現房價波動啞變量與房價的交互項wavedum×lnhouse的系數為-0.007，且在5%的水平上顯著。這表明，高收入城市存在一定的住房財富效應的投資品效應傳導機制。房價上漲會增加富裕家庭對房地產的投資意愿，以賺取更多的投資收益。在此情形下，房價上漲可能引發富裕家庭減少當期享受型消費，進而減少當期消費。

此外，除第(1)列居民家庭人均儲蓄存款lnsavings回歸系數在10%水平上顯著，其他變量對當期消費均不存在顯著性影響。事實上，正如之前的理論分析，不同變量可能對不同區位、不同類型的消費具有不同的影響。下面我們將進行進一步驗證。

(二)考慮消費結構的住房分類財富效應估計

表4中(1)～(2)列、(3)～(4)列和(5)～(6)列分別給出了高消費水平城市生存型、發展型和享受型消費的住房財富效應的估計與檢驗結果。模型GMM估計結果滿足統計檢驗要求。

表4 高消費水平城市的住房分類財富效應

對于高消費水平城市，由于人均收入水平較高，食品、衣著等生活必需品在居民總支出中所占比重較小，且較為穩定。在(1)～(2)列中，住房價格lnhouse的回歸系數皆不顯著，即在高消費水平城市，房價提高并不會顯著推動生存性消費的增加，住房的生存型財富效應并不存在。住房價格的波動難以在短時間內增加高消費水平城市的居民基礎性消費。在(3)～(6)列中，lnhouse的回歸系數分別為0.097、0.118、0.247和0.202，即在高消費水平城市中，住房價格每上漲1%能引起居民發展型消費0.097%～0.118%的增長；住房價格每上漲1%能引起居民享受型消費0.202%～0.247%的增長。這顯示，在高消費水平城市，住房影響消費的直接財富效應渠道是存在的，有房家庭的正向直接財富效應總體上是高于無房家庭的負向直接財富效應的。房價的上漲促進了高收入城市發展型和享受型消費的增加，尤其是享受型消費。

在第(4)列，長期利率與住房價格的交互項loanh5×lnhouse的估計系數為-0.014，且在5%水平上顯著，但該項在第(2)和(6)列并不顯著。這表明長期利率的提高會通過居民的流動性約束機制削弱發展型住房財富效應。這和之前的理論分析結果是高度吻合的。在第(6)列，房價波動啞變量與房價的交互項wavedum×lnhouse的估計系數為-0.014，且在5%水平上顯著，但該項在第(2)和(4)列并不顯著。這印證了之前對住房財富效應的投資品效應傳導機制的分析。由于住房具有投資品屬性，高消費城市的富裕家庭在面臨房價上漲預期時，會減少享受型消費以增加住房投資。但房價上漲預期對生存型和發展型消費的抑制作用并不明顯。

此外，回歸結果顯示，對于高消費水平城市，股票市場的資產價格對發展型和享受型消費具有一定的正向影響，對生存型消費并無顯著影響；登記失業率的提高僅對生存型消費有一定的負影響，而對發展型和享受型消費沒有顯著的影響。這與理論預期是吻合的。

表5中(1)～(2)列、(3)～(4)列和(5)～(6)式分別給出了低消費水平城市生存型、發展型和享受型消費的住房財富效應的估計與檢驗結果。模型GMM估計結果也滿足統計檢驗要求。

與高消費水平城市不同，低消費水平城市的居民收入水平相對較低，食品、服裝等基本生活必需品方面的支出在總支出中所占比重相對較高。在(1)～(6)列中，住房價格lnhouse的回歸系數分別為-0.021、-0.031、-0.102、-0.145、-0.116和-0.089，且全部顯著。這表明，當期住房價格上漲，對低消費水平城市的生存型、發展型和享受型消費都產生了明顯的抑制作用，特別是發展型和享受型消費。這表明，低消費城市住房財富效應的直接財富效應傳導機制相對較弱而擠出效應傳導機制較強，因而整體上來看，住房價格上漲對居民的消費產生了明顯的抑制作用。

在第(4)和(6)列，長期利率與住房價格的交互項loanh5×lnhouse的回歸系數分別為-0.036和-0.012，且均在5%的水平上顯著。這表明，借貸成本的提高對于低消費水平地區家庭大額耐用品的支出具有較強的影響，對發展型和享受型消費產生了流動性約束效應。住房財富效應的流動性約束傳導機制在低消費水平城市依然是明顯存在的。

在表3中，我們發現對于低消費水平城市，時間啞變量與房價的交互項timedum×lnhouse在5%水平上顯著為負。與此類似，在表5中，我們發現對于發展型和享受型消費，timedum×lnhouse的回歸系數分別為-0.021和-0.024，且均顯著。這表明，對于低消費水平城市，房價對發展型和享受型消費的抑制作用在2004年之后顯得尤為明顯。

此外，回歸結果顯示，對于低消費水平城市，登記失業率對生存型和發展型消費具有一定的抑制作用(ue的系數估計值介于-0.008到-0.027之間)，但對享受型消費的抑制作用并不明顯。這與理論預期也是吻合的。

綜合以上模型估計的結果，我們可以看出，中國的住房財富效應是通過直接財富效應、流動性約束、擠出效應和投資品效應這四種傳導機制相互作用的結果。并且，對于不同區位的城市，房價變動對生存型、發展型和享受型消費的影響是不同的，即存在住房的分類財富效應。中國住房財富效應的具體傳導機制可見表6。

表5 低消費水平城市的住房分類財富效應

表6 中國住房財富效應傳導機制研究結論

注：表格為空代表傳導機制不顯著，↑表示正向影響，↓表示負向影響。

六、結論和政策含義

本文基于LC-PIH分析框架，從理論上分析了中國住房財富效應可能存在的區位異質性以及房價變動對居民不同類型消費支出的差異性影響。通過對恩格爾系數的聚類分析，本文將1998—2014年中國35個大城市的面板數據分為低消費和高消費子樣本，多角度實證研究了房價變動對總消費性支出、生存型、發展型和享受型消費支出影響，證實了之前的理論推論并得出以下主要結論：

第一，中國35個大城市總體上并沒有表現出明顯的住房財富效應。然而，這是高消費水平城市住房的財富效應和低消費水平城市住房的負財富效應相互抵消的結果。高消費水平城市房價每上漲1%對總消費性支出具有0.03%～0.064%的正向促進作用；而低消費水平城市房價每上漲1%對總消費具有0.024%～0.044%的負向抑制作用。

第二，高消費水平城市的住房財富效應主要體現在房價提高對發展型和享受型消費的正向促進作用上，而房價提高對生存型消費影響并不明顯。此外，在高消費水平城市，房價提高通過投資品效應渠道會在一定程度上抑制享受型消費。

第三，低消費水平城市的住房負財富效應主要是由擠出效應渠道所引致的。低消費水平城市房價每上漲1%對生存型消費、發展型消費和享受型消費分別具有0.021%～0.031%、0.102%～0.145%和0.089%～0.116%的負向抑制作用。此外，無論是低消費水平城市還是高消費水平城市，流動性約束渠道也在一定程度上對發展型和享受型消費存在抑制作用。

在中國經濟新常態和擴大內需的背景下，本文的結論具有明確的政策含義。首先，中國住房整體上的財富效應并不明顯，放任房價過快上漲，并不能通過住房財富效應顯著拉動消費增長。因而，從民生角度，維持房價穩定應是政府的政策目標。其次，中國住房的財富效應具有明顯的區位異質性特點。低消費水平城市，房價上漲對消費具有抑制作用，控制低消費水平城市房價的上漲尤為重要。高消費水平城市雖然存在住房財富效應，但流動性約束機制和投資品效應機制仍對消費存在抑制作用。最后，政府應根據住房財富效應對生存型、發展型和享受型居民消費的不同影響，采用不同的政策措施，比如出臺針對不同種類消費的分類促進政策、實施差別化信貸政策等。

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(本文責編：王延芳)

Classification and Regional Heterogeneity of Housing Wealth Effect: An Empirical Analysis Based on China’s 35 Major Cities

YU Hua-yi, WANG Ke-han, HUANG Yan-fen

(SchoolofPublicAdministrationandPolicy,RenminUniversityofChina,Beijing100872,China)

The purpose of this paper is to study how China’s housing price affects urban residents’ consumption through the channels of the direct wealth effect, liquidity restriction, crowding-out effect and investment effect, and the regional heterogeneity of these channels.Based on LC-PIH framework, this paper divides the panel data of China’s 35 major cities from 1998 to 2014 into two major subsamples using the hierarchical clustering method and empirically studies how China’s housing price affect total consumption, necessity, developmental and enjoyment consumption through the four channels. The results shows that, (1) the rise of housing price has insignificant effect on urban residents’ total consumption in the total sample, which is the canceling effect of the positive and negative housing wealth effects from high and low consumption subsamples. (2) In the high consumption sample, the rising of housing price mainly promotes the developmental and enjoyment consumption, which has not significant effect on necessity consumption. (3) In the low consumption sample, the housing wealth effects is mainly caused by crowding-out effect. This paper is suggestive both in expanding domestic demand and real estate market regulation.

housing price; wealth effect; consumption; regional heterogeneity

2016-05-19

2016-12-27

國家自然基金項目(71403283)、中國人民大學明德青年學者計劃(14XNJ004)和中國人民大學“統籌支持一流大學和一流學科建設”經費資助。

余華義(1983-)，男，四川成都人，中國人民大學公共管理學院副教授，博士，研究方向：城市經濟學、房地產經濟學。

F293.3

A

1002-9753(2017)02-0088-14