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浙江省房價上漲對居民消費的影響

2020-11-28 12:35:00陳雪嬌涂序平梁艷霖
現(xiàn)代營銷·經(jīng)營版 2020年12期

陳雪嬌 涂序平 梁艷霖

基金項目:浙江省大學(xué)生科技創(chuàng)新活動計劃暨新苗人才計劃:對接上海示范區(qū)背景下房價上升促進(jìn)還是抑制了居民消費?——基于嘉興市五縣兩區(qū)縣域動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型(項目編號:2019R417030)

摘 要:本文利用2007-2017年浙江省11個地級市的面板數(shù)據(jù)和一步系統(tǒng)廣義矩方法,考察了房價變化對居民消費的結(jié)構(gòu)性影響和區(qū)域異質(zhì)性。實證發(fā)現(xiàn):房價上漲對非居住消費產(chǎn)生的正向財富效應(yīng)存在區(qū)域差異,一區(qū)明顯強(qiáng)于二區(qū);人口老齡化僅對二區(qū)的非居住消費產(chǎn)生顯著負(fù)向影響。政府部門可針對區(qū)域發(fā)展特征,因城施策調(diào)控房地產(chǎn)市場并平衡區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

關(guān)鍵詞:房價;財富效應(yīng);居民消費;區(qū)域異質(zhì)性

一、文獻(xiàn)綜述

2007年至2017年浙江省城鎮(zhèn)平均房價從5786元上漲到12855元,居民消費率則從38.42%下降到34.68%,這不僅難以企及發(fā)達(dá)國家的消費水平,而且仍然遠(yuǎn)低于世界平均水平。房價的飛速上漲和逐年下滑的居民消費率引發(fā)人們的持續(xù)關(guān)注。國外學(xué)者關(guān)于房價與居民消費的研究較成熟,并且發(fā)現(xiàn)房產(chǎn)財富效應(yīng)存在一定的區(qū)域異質(zhì)性,在不同國家不同地區(qū)存在顯著差異(Case et al. 2005;Peltonen,2012;Ray Barrell,2015)。國內(nèi)學(xué)者對于異質(zhì)性的研究,主要包括兩方面:一是消費結(jié)構(gòu)異質(zhì)(李春風(fēng)等,2013;鞠方等,2017);二是區(qū)域異質(zhì),且大多數(shù)學(xué)者主要研究全國東、中、西部地區(qū)差異(王培輝,2010;姚樹潔,2012;張世涵,2018)。我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有區(qū)域差異性研究大多數(shù)聚焦在地理位置上,本文將浙江省11個地級市作為樣本,按房價高低劃分為“高房價地區(qū)”和“低房價地區(qū)”,并將居民消費分為居住消費和非居住消費進(jìn)行房產(chǎn)財富效應(yīng)的研究。

二、模型構(gòu)建與估計方法

(一)模型構(gòu)建

為了估計房價上漲對居民消費的影響關(guān)系,本文構(gòu)建了如下的動態(tài)面板數(shù)據(jù)計量模型:

lnconsi,t=β1lnconsi,t-1+β2lninci,t+β3lnhpi,t+β4Ri,t+β5unei,t+β6agei,t+μi+εi,t

其中,i,t分別表示地級市和時間,μi代表地區(qū)效應(yīng),εi,t為隨機(jī)擾動項。lnconsi,t表示居民消費、lninci,t表示居民收入、lnhpi,t表示房價、Ri,t表示實際利率、unei,t表示失業(yè)率,agei,t表示老年撫養(yǎng)比。

(二)估計方法

動態(tài)面板GMM估計方法有一步法和二步法之分,根據(jù)實際經(jīng)驗可知,一步GMM估計量更為有效,能夠很好地解決二步法存在的標(biāo)準(zhǔn)差嚴(yán)重向下偏移的問題(Bond,2002)。由于一步系統(tǒng)GMM估計利用了比一步差分GMM估計更多的信息,前者比后者的估計結(jié)果更有效(Arellano and Bover,1995 ;Blundell and Bond ,1998)。因此,本文主要采用一步系統(tǒng)GMM估計進(jìn)行面板數(shù)據(jù)動態(tài)計量分析。

三、數(shù)據(jù)來源與說明

數(shù)據(jù)均來源《浙江省統(tǒng)計年鑒》及各市統(tǒng)計局網(wǎng)站,名義利率數(shù)據(jù)從中國人民銀行官方網(wǎng)站查詢所得。城鎮(zhèn)居民居住消費包括租賃房房租、住房保養(yǎng)維修及管理、水電燃料以及自有住房折算租金;城鎮(zhèn)居民非居住消費由消費—居住消費—家庭設(shè)備用品及其服務(wù)支出計算得出;房價由商品房屋銷售額、商品房屋銷售面積計算所得;實際利率R的名義利率是由一年期存款利率在本年執(zhí)行的月數(shù)占12個月的比例*對應(yīng)月份存款利率加權(quán)所得。

四、實證結(jié)果與分析

為檢驗房價和人口老齡化對居民消費影響是否存在區(qū)域異質(zhì)性,本文借鑒季曉旭(2016)區(qū)域劃分的方法依據(jù)2007-2017年間浙江省各個地級市房價和GDP總額的均值,將浙江省住房市場大致劃分為兩個區(qū)域:“一區(qū)”即高房價、高GDP地區(qū)(杭州、寧波、溫州、嘉興和紹興);“二區(qū)”即低房價、低GDP地區(qū)(金華、臺州、湖州、舟山、衢州和麗水)。且一區(qū)二區(qū)老年撫養(yǎng)比均值分別為23%和29.45%?;貧w結(jié)果見表1。

(一)房價

一區(qū)非居住消費的影響系數(shù)明顯大于二區(qū),且均顯著。房價上漲1%,一區(qū)二區(qū)非居住消費支出分別上漲0.1643%和0.0077%,相差0.1566%。具體地,一區(qū)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較高,資產(chǎn)流動性相對更強(qiáng),房價上漲時,居民更容易通過房產(chǎn)財富效應(yīng)將房產(chǎn)變現(xiàn)成流動性資產(chǎn),從而拉動非居住消費增長。而二區(qū)經(jīng)濟(jì)水平相對較低,房地產(chǎn)市場表現(xiàn)平穩(wěn),且始終存在商品房庫存壓力較大的問題,因此二區(qū)房產(chǎn)財富效應(yīng)與一區(qū)相比較為微弱。

(二)人口老齡化

人口老齡化變量對二區(qū)非居住消費的影響系數(shù)為-0.2728,且通過了顯著性檢驗,可能是由于二區(qū)老齡化問題更為突出,且經(jīng)濟(jì)水平不如一區(qū),整體收入水平相對落后,故老年撫養(yǎng)壓力的加劇較大擠壓了居民消費支出,且具體表現(xiàn)在非居住消費上。

結(jié)束語:

本文將浙江省11個地級市2007-2017年的面板數(shù)據(jù),分為“一區(qū)”和“二區(qū)”子樣本,結(jié)合動態(tài)面板廣義矩估計方法,實證檢驗房價對非居住消費和居住消費的影響及其區(qū)域異質(zhì)性,主要結(jié)論如下:房價對非居住消費中產(chǎn)生的正向財富效應(yīng)存在區(qū)域差異,一區(qū)明顯強(qiáng)于二區(qū);人口老齡化對居民消費影響基本不顯著,但是對二區(qū)的非居住消費存在顯著負(fù)相關(guān)。以上,浙江省政府應(yīng)針對區(qū)域發(fā)展特征從兩方面進(jìn)行調(diào)控:第一,由于房價上漲對非居住消費產(chǎn)生的房產(chǎn)財富效應(yīng)存在區(qū)域異質(zhì)性,浙江省房地產(chǎn)調(diào)控部門更要落實“因城施策”。第二,政府還應(yīng)當(dāng)注重平衡浙江省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展,縮小浙西南與浙東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距,提高居民整體收入水平,減輕人口老齡化對居民非居住消費的沖擊。

參考文獻(xiàn):

[1]鞠方,雷雨亮,周建軍.房價波動、收入水平對住房消費的影響——基于SYS-GMM估計方法的區(qū)域差異分析[J].管理科學(xué)學(xué)報,2017,20(02):32-42.

[2]李春風(fēng),劉建江,陳先意.房價上漲對我國城鎮(zhèn)居民消費的擠出效應(yīng)研究[J].統(tǒng)計研究,2014,31(12): 32-40.

[3]張世涵.房價對居民消費的影響及其區(qū)域差異研究[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究,2018(23):178-180.

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