房價波動對城鎮居民消費的影響及其調控政策研究

石維芳

（安徽財經大學，安徽 蚌埠 233030）

房價波動對城鎮居民消費的影響及其調控政策研究

石維芳

（安徽財經大學，安徽 蚌埠 233030）

過去20多年來房地產行業的飛速發展，對中國的宏觀經濟調控起到了巨大的作用，也極大地影響了人們的生活.在眾多影響居民消費水平的因素中，關系到國計民生的房地產價格變動對其產生的影響不容小覷.本文通過1992年-2015年的相關數據，利用計量經濟學知識建立數學模型，用模型來分析房地產市場價格波動對居民消費有無影響以及影響程度的大小，然后在關于房地產的調控方面提出了建議措施.

房價波動；城鎮居民消費；影響程度；模型檢驗

1 引言

從經濟學理論中我們可以知道，影響居民消費的主要因素是收入及其擁有的財富量.這里的財富不僅僅是指金融資產價值，還包括實體資產，其中房產占了很大比重.庇古的財富效益理論中提到物價變動也是影響居民消費的重要因素.經過1998年的房改以來，房地產的這把烈火燒遍大江南北，2015年住宅商品房平均銷售價格也由1992年的每平方米996元上漲到6473元，增長了6.5倍，在北京、上海等一線城市房屋收入比甚至都超過了20，對居民的生活產生了重要影響.國內外的學者對這個問題有截然相反的兩種態度，例如Case、Yoshikawa、藏旭恒、陳淑云等學者認為房價上漲對消費具有明顯作用；而Elliott、Sock-Yong Phang、李成武、周建軍等則認為房價上漲對消費不具有刺激作用.總結為房地產價格的上漲會帶來幾方面的影響：導致有房者財富的增加，從而提高了居民消費能力；導致無房者的購房壓力，在收入不變的情況下，變相的減少了其他消費的能力或者說總量；對于房地產消費來說，房地產價格的上漲會促進房地產投資，促進房產消費.因此通過建立數學模型的來研究房地產市場價格的波動，從中分析其對居民消費影響的關系具有極為重要的意義.

2 模型的設定

表1

2.1 變量選擇與樣本數據

為了直觀確切地研究房地產價格波動對城鎮居民人均消費支出Y的影響，選擇能影響居民消費的變量住宅商品房平均銷售價格（元/平方米）為 X1、人均 GDP（元）為 X2、城鎮登記失業率（%）為X3.1992-2015年解釋變量與被解釋變量的相關數據如表1所示，來源于《中國統計年鑒》.

2.2 模型數學形式的確定

2.2.1 分析設定模型

住宅商品房平均銷售價格X1意義：住宅商品房價格越高，表明該地越發達，人民生活水平越高，人均消費支出也將越高，可見二者是正相關關系；人均生產總值X2意義：人均生產總值越高，每個個體擁有的財富將越多，購買能力也越強，人均消費支出也將越高，可見二者是正相關關系；城鎮登記失業率X3意義：城鎮登記失業率較高，表明自愿失業者人數增多，居民更加地追求高質量的生活，人民生活水平越高人均消費支出也將越高,或者失業率是由于經濟發展較快時一些被淘汰的失業者引起的，此時人們生活水平整體還是提高，可見二者也是正相關關系.為驗證被解釋變量與解釋變量間的具體關系，首先利用EViews作趨勢圖和散點圖，結果均顯示出Y與X1、X2幾乎呈現線性增長，而X3在多數年份呈現水平波動.可以初步建立方程模型為（μ為隨機擾動項）：

y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+μ

2.2.2 對模型做回歸

根據回歸結果，模型寫為如下：

3 模型的檢驗及修正

3.1 經濟意義檢驗

由回歸結果可知：在其他因素不變的情況下，當平均每平方米商品房銷售價格增長1元、人均GDP每增長1元、城鎮登記失業率每增加1%，城鎮居民消費支出將分別增加0.2363元、0.3217元、969.28元.符號符合經濟意義，該模型可初步通過經濟意義上的檢驗.

3.2 統計意義上的檢驗

3.2.1 擬合優度檢驗（R2檢驗）

R2=說明所建模型整體上對樣本數據擬合很好，即解釋變量“住宅商品房平均銷售價格（X1）、人均 GDP（X2）、城鎮登記失業率（X3）”對被解釋變量“城鎮居民人均消費性支出（Y）”的絕大部分差異做出了解釋.

3.2.2 F檢驗

針對 H0：β1=β2=β3=0，給定顯著性水平 α=0.05，在F分布表中查出自由度為k＝3和n－k-1＝20的臨界值 Fα(3,20)=8.66，由 F=5112＞Fα(3,20)=8.66，應拒絕原假設 H0：β1=β2=β3=0，說明回歸方程顯著，即列入模型的解釋變量聯合起來確實對被解釋變量有顯著影響.

3.2.3 t檢驗

分別針對 H0：βj=0（j＝0，1，2，3），給定顯著性水平α=0.05，查t分布表的自由度為n－k-1＝20的臨界值tα/2(n-k-1)=2.086.由圖2中的數據可得，與 β0、β1、β2、β3對應的 t統計量分別為 -4.75、2.52、21.83、10.74，其絕對值全都大于tα/2（n－k）=2.101，這說明在顯著水平α＝0.05下，分別都應當拒絕原假設H0：βj=0，也就是說，當在其他解釋變量不變的情況下，解釋變量分別對被解釋變量都有顯著影響.

3.3 計量經濟意義檢驗

3.3.1 多重共線性檢驗（簡單相關系數法）

檢驗：用簡單相關系數法檢驗多重共線性，得到結果為：X1與X2的相關系數為0.9743、X1與X3的相關系數為0.6675、X2與X3之間的相關系數為0.7010，可見自變量之間存在多重共線性.

修正：采用逐步回歸法來修正多重共線性，分別用Y和自變量做回歸，發現回歸結果中X2對Y的貢獻最大，因此引入X2作為基礎變量，然后依次加入X1和X3發現加入X1時模型顯著變好，再依次引入X3發現最終模型沒有更好的改善.通過分析確定了最終函數應為Y=f(X2,X1)，所以使用Y=1594.9685+0.3696X2+0.1383X1.

3.3.2 異方差性檢驗（white檢驗法）

檢驗：利用white檢驗法對回歸模型進行異方差性檢驗，結果為：nR2=16.9467，由White檢驗知，在α＝0.05下，查X2分布表，得臨界值X2(0.05)＜7.81＜nR2=16.9467,所以模型中存在異方差.

圖1

修正：利用加權最小二乘法進行修正，首先假設權重為W1=1/resid^2,生成新變量：GENR W1=1/resid^2，然后做回歸：LS(W=W1)Y C X2 X1，得到模型為：Y=2053.5749+0.3075X2+0.5113X1，當再次對所得新模型再次進行WHITE檢驗時，新模型已不存在異方差.因此修正后的模型可用.

3.3.3 自相關性檢驗（偏相關系數檢驗法）

檢驗：用偏相關系數檢驗法來檢驗自相關性.假設滯后期為12，得到殘差與各期相關系數和偏相關系數，結果如圖1所示.

由圖可知，模型中不存在一階自相關，更不存在高階自相關.所以模型最終確定為Y=2053.5749+0.3075X2+0.5113X1.

4 研究結論及建議措施

4.1 研究結論及其解釋

模型經過檢驗以及修正之后最終確定為Y=2053.5749+0.3075X2+0.5113X1.表明商品房平均銷售價格和人均GDP都對城鎮居民消費水平有影響.

在商品房以及人均GDP價格不變時，城鎮居民消費為2053.5479元.這部分不受收入高低的影響消費屬于自發消費，多用于生活必需品等.符合生活實際和經濟學解釋.當其他因素不變，商品房平均銷售價格每增長1元/平方米、城鎮居民消費增加0.5113元，可見房價上漲的速度超過了居民消費水平的上漲速度，政府應采取適當的措施來調控房地產價格.當其他因素不變時，人均GDP每增長1元、城鎮居民消費增長0.3075元，可見居民手里的消費大約占收入的1/3，表明當居民收入提高時，并不會選擇全部將其消費，還會有2/3的用于儲蓄或者投資等.綜上所述，最終所得模型在經濟意義檢驗上完全能適應經濟現象，且各項檢驗均通過，因此確定為最終模型.

4.2 建議措施

4.2.1 健全房屋信息發布機制

應建立一個完善、公開透明的信息發布平臺，能夠發布房地產商以及政府的市場信息也可以查詢每一個居民的基本住房信息.在公布信息時盡可能地完善、詳盡、透明，這樣不但可以減少尋租行為的發生也可以監管房地產商，而且可以減少信息不對稱產生的問題，也方便政府進行宏觀調控，建立良好的房地產市場秩序.

4.2.2 靈活土地供應方式

在中央財政與地方財政分開后，地方政府只能靠買賣土地的收入來進行財政建設的需要，因此房價上漲是必然的趨勢.應該進一步規范土地的買賣租讓的方式，在審計預算工作中納入土地租金的使用.此外，政府可以先規劃土地的建設和使用方向，然后再讓開發商進行建設，開發商建成之后再進行房屋的出售，這樣可以強化政府的主導作用、對開發商進行了限制、也會使得房屋的價格更為合理.

4.2.3 通過階梯稅制適時征收房產稅

通過征收房產稅可以使得房地產的產權登記更為明晰、能夠有效控制每個人手上的房源.按照房子的數量以及人均住房面積來進行階梯狀征稅，房產越多、要付出的稅收成本也就越大，這樣可以有效控制二手房的炒作交易行為.此外還應當設置一個合理的征稅起點，隨著二胎政策的開放，家庭住房需求也會增加，并且各地居民的生活水平不同，也應因地制宜地征收不同的稅率.

4.2.4 借鑒國外的成功經驗

美國的住房金融體系、日本推進住房資產證券化、印度、韓國的公共住房銀行模式，這些發達國家都是在調控房價方面做得比較成功的典范，其中日本的法律體制和我國的比較相近，我們可以借鑒他們成功的經驗將其“中國化”，然后應運到我國房地產的調控中來，進行我國房地產資產證券化的發展.

5 總結

近年來，伴隨著社會快速發展的同時，居民消費水平也顯著提高.而民消費水平中，除以上兩個重要因素外，還受居民儲蓄、通貨膨脹、自身消費觀念、對未來消費的預期、社會保障水平等眾多因素的影響.其中房地產價格的波動對居民的消費影響中不僅有財富效應、擠出效益、替代效益還包括財富轉移效益.近幾年房地產價格的快速增長，影響到居民的住房問題，不能妥善處理住房問題將會對社會的和諧穩定發展帶來極大的方面影響，因此對房地產價格的調控是國家和政府亟待解決且刻不容緩的任務.

〔1〕劉文平.房地產市場價格波動對居民儲蓄的影響研究[D].長沙理工大學,2007.

〔2〕馮時平.我國房地產市場調控對策研究[D].貴州財經大學,2012.

〔3〕劉宇.我國房地產價格波動對居民消費的影響研究[D].華東師范大學,2012.

〔4〕申月.房地產市場價格波動對居民消費的影響及其調控政策研究——基于新常態視角[J].價格月刊,2015(11):50-54.

〔5〕李薪.房價上漲對我國城鎮居民消費的影響[D].東北財經大學,2016.

〔6〕劉山.我國房地產價格影響因素分析及控制對策研究[J].經營管理者,2017(20):213.

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1673-260X（2017）12-0131-03

2017-10-02