住房價格與城市居民健康之間的關系
——基于CFPS數據的實證研究

林 娟，張 濤，周利星

（1.廣東行政職業學院，廣州 510000；2.中央財經大學 中國經濟與管理研究院，北京 100081）

一、研究背景

自1994年住房制度改革以來，我國的房價一直處于大幅上升的狀態。根據國家統計局的數據，從2000年到2018年，我國商品房平均銷售價格約以每年5.80%的速度增長，即與2000年相比，2018年全國商品房平均銷售價格是2000年的2.76倍。高房價一直是全社會關注的熱點問題。

住房對人民的美好生活至關重要，有無住房嚴重影響居民福利。特別是黨的十八屆三中全會以來，我國的主要矛盾已經轉換為人民日益增長的對美好生活需要與發展不平衡不充分之間的矛盾。因此，為了滿足人民對美好生活的需要，現階段必須盡快緩解高房價問題。

本文研究高房價對城市居民健康的影響。健康關乎居民的切身利益，健康對居民的勞動供給、生產效率、家庭幸福等都有重大影響。因此，在房價高企的背景下，探究房價對居民健康的影響具有很強的現實意義。

二、文獻綜述

國內外已經有部分學者研究了房價對健康的影響。Ratcliffe（2015）利用英國的數據分析了房價對居民心理健康的影響，并認為由于房價反映了與當地的各類設施、經濟機會等地區發展水平，造成了房價上升對兩類居民（有房者和租房者）的心理健康都有積極作用。Fichera等（2016）利用英國地區住房財富的大幅度外生變動，研究了房價增加對居民慢性病、自評健康的影響，發現房價上升降低了擁有住房的居民患各類慢性病的概率，但對其心理健康無顯著影響。Atalay等（2017）則使用澳大利亞的調查數據詳細研究了房價對于不同居民（完全產權、擁有產權但正在償還貸款、租房）的身體、心理健康的差異性影響及作用機制，認為房價通過改變居民對健康方面的投資和改變居民自身行為來影響健康。歐陽文靜（2019）利用CFPS2010、2012、2014年的數據，分析了房價變動對居民身體和心理健康的影響及作用機制，根據她的研究，房價上升提高了年輕人的晚睡概率來降低健康水平，而公費醫療減弱了這種負面影響。劉利利等（2020）的分析發現，房價上升對身體健康的正向影響主要集中于有多套住房的居民或人均住房面積較高的居民之中，整體而言房價對健康存在長期有利、短期有害的混合影響；但房價對低收入、人均住房面積較小等居民的心理健康影響更大。

三、房價與健康關系的理論分析

（一）財富效應

從已有文獻來看，房價變化對健康的財富效應有以下幾個路徑：（1）改變家庭勞動供給決策。Han Li等（2020）利用CHFS和CFPS的數據發現，房價上升會帶來居民勞動供給時間的顯著下降，房產價值每上升1%會帶來年勞動供給下降118.09小時。工作時長的下降會減少身體的折舊，并可以使居民有機會參加改善身體狀況的活動。（2）改變家庭消費決策。從經典的消費理論以及許多實證檢驗來看，發達國家的數據普遍證實了住房資產上升對家庭消費的積極影響。而從機制來講，主要是住房在融資和信貸額度上升帶來居民可用資金的增加，減少家庭流動性約束。而居民增加的消費可能會用于提高家庭成員的健康狀況。（3）對心理狀況的影響。家庭資產增加會減少有房者的心理壓力，改善心理狀況。

而對沒有住房的居民，房價上升要求他們付出更多來賺取購房所需資金，與身體健康類似，一方面房價上升使得這些居民壓力更大，面臨更高的心理不健康的風險；另一方面，為了增加收入，他們或增加工作時長，或降低飲食標準等，這些勢必會增加身體患病的風險。對沒有房產的居民來說，房價上升產生負的財富效應，或者叫“房奴”效應。

（二）區域經濟發展效應

高房價地區財政收入較高，這也意味著政府有更多的資金用于改善民生、綠化環境、提高公共產品的質量和數量。地區經濟發展良好，居民擁有更好的工作機會，更高的收入，對未來有更好的預期，這些都直接提高了居民的心理狀況；同時更好的醫療資源，也使居民能更好地保養身體。高房價的這一積極效應對有房者和租房者同樣適用。

綜合兩個效應我們發現，房價對不同類型的居民的影響存在差異。對租房者而言，財富效應使得他們的健康狀況變差，而區域經濟發展效應會改善他們的健康狀況，因此租房者的總效應并不確定；但對擁有住房的居民來講兩種效應都會提高他們的健康狀況。

四、實證分析

（一）數據說明與變量構造

本文的家庭樣本數據來源于北京大學的中國社會追蹤調查（CFPS）2016年與2018年兩期數據，對應的25個省、市、自治區的宏觀經濟數據來源于國家統計局。參考謝潔玉等（2012）的論文，我們將樣本限定為18歲以上的成年人，并將家庭純收入低于1 000元、家庭成員數大于10人以及家庭純收入最高的5%的樣本剔除，以排除異常值和極端值。在區分城鎮與農村人口方面，我們以國家統計局發布的城鄉分類進行區分。最后共獲得17 918個樣本，其中，所有與貨幣有關的數據全部平減至2016年的價格水平。

房價方面，由于無法獲得樣本所在區縣的數據，加上租房個體沒有記錄房屋價值的信息，我們以省級層面調查年份的平均房價代替各樣本的房價數據。關于健康的變量，我們分為身體健康與心理健康兩個維度。在身體健康方面，我們依據居民報告的健康狀況構建一個自評身體健康的虛擬變量，將“一般”與“不健康”賦0，表示身體健康狀況為差，將“比較健康”“很健康”與“非常健康”賦1，表示身體健康狀況為優。在心理健康方面，我們依據問卷中的CES-D流調用抑郁自評量表進行構建，CES-D得分是國際上普遍采用的心理健康標準，每個問題所詢問的時間跨度為一周，包括四個選項：1.幾乎沒有（不到一天）；2.有些時候（1-2天）；3.經常有（3-4天）；4.大多數時候有（5-7天）。我們對這四個選項分別賦值4，3，2，1，分值越高說明心理健康狀況越好。2016年與2018年的CES-D題目有所差異。在2016年的問卷中，只包含8個問題，而2018年的問卷則是標準的20個問題，但我們發現這20個問題包含著2016年問卷中的8個問題，同時由于2018年電訪樣本回答的題目與2016年完全相同，為了保留電訪樣本，我們以這8道問題得分之和的平均值作為主觀心理健康得分。

我們構建了一系列個人、家庭控制變量。個人變量方面包括年齡、性別、婚姻狀況、就業狀況與學歷。婚姻狀況上，我們將已婚（有配偶）的樣本賦1，其余樣本賦0；就業狀況上，有工作賦1，失業賦0，退出勞動力市場的暫不予考慮；學歷上，我們按小學以下（包括文盲/半文盲）、初中、高中/中專/技校、大專及以上進行區分。家庭變量包括家庭人口數、家庭人均純收入、資產規模、房產數量與價值。我們預期成年未婚男性所在家庭的購房壓力更大，因此我們也將家庭成年未婚男性的數量作為一個指標。根據財富效應，如果收入、資產規模、房產數量越多，家庭在住房上的壓力越小，因此我們也將這些變量納入分析。資產規模我們以家庭現金、存款以及金融產品總價之和表示。

居民的某些行為也會影響到自身健康水平，為此，我們繼續引入一系列關于居民行為的變量，包括是否經常鍛煉、是否吸煙、日吸煙量、是否喝酒、是否肥胖。是否經常鍛煉依據居民是否每周有兩次以上，每次20分鐘以上的鍛煉行為。是否喝酒則是過去一個月是否喝酒超過三次。肥胖作為一系列疾病的誘因，對居民健康產生重要影響，這里我們依據居民的身高、體重計算出體質指數（BMI）。根據中國標準：體質正常的范圍為18.5～23.9，將BMI＞23.9的居民定義為肥胖人群。

同時，調查期間或調查前一段時間的身體狀況會顯著改變居民對自身健康狀況的評價和心理狀況。根據問卷，我們以過去兩周是否身體不適，過去半年是否患有慢性疾病構建兩個虛擬變量。此外，居民是否擁有社會保障，是否擁有補充保險也會明顯改變居民在遭遇重大變故時的承受能力，我們也構建是否擁有基本養老保險，是否擁有商業養老保險，是否擁有基本醫療保險，是否擁有補充醫療保險四個虛擬變量。我們將除商業養老保險外的其他各類養老保險（如基本養老保險、農村養老保險、城鎮居民養老保險、新型農村社會養老保險等）、退休金定義為基本養老保險；我們將公費醫療、城鎮職工醫療保險、城鎮居民醫療保險（含一老一小保險）、新型農村合作醫療定義為基本醫療保險。

（二）計量模型

為了獲得房價對居民健康的定量影響，我們建立以下估計方程：

表1 描述性統計分析

Health表示地區c的個體i在時期t的健康狀況；lnhp表示地區c在時期t的房價的對數；X是一組控制變量，包括前文提到的個人、家庭特征、自身行為、身體狀況、保障水平。δ表示時間固定效應，η表示地區固定效應，ε則代表隨機誤差。為了解決可能存在的異方差問題，在所有回歸中我們均采用省級層面的聚類穩健標準差。

為了控制家庭的影響，我們在模型中加入家庭固定效應。此外，模型可能還會面臨由人口流動帶來的群分問題，如果身體狀況較好的居民預期自身能承受較高的勞動強度，那么他們可能會遷移至高房價地區；同樣身體狀況較差的居民如果預期自己無法承受高房價，或因為治療的原因不得不搬至低房價地區，就會造成該問題。一方面個人與家庭特征有助于解決該問題，另一方面參考Atalay等（2017）我們引入個體和省份固定效應的交叉項進行控制。

（三）回歸結果

本文分別對自評身體健康、自評心理健康進行分析，基準模型（模型1和4）包括時間、省份固定效應，再依次納入家庭固定效應（模型2和5）、個體×省份固定效應（模型3和6），回歸結果見表2。

表2 回歸結果

本文首先分析房價對身體健康的影響。我們發現在三個模型中房價對數的系數均為負，但統計上始終不顯著。

居民個人特征的變量對自評身體健康的影響普遍顯著，如在模型1和模型2中，居民每增加一歲，居民對自評身體健康為差的概率會增加7‰，并且在1%的水平上顯著；同樣在模型1和模型2中，性別參數為正，并且都在1%的水平上顯著，表明男性的身體健康狀況更差；在婚姻狀況、就業狀況上，我們并沒有得出具有解釋力的結果；而在教育程度（這里的教育指標我們將小學及以下學歷賦1，初中學歷賦2，高中一級賦3，高中以上賦4）對身體健康的影響上，我們發現前兩個模型均在1%的水平上顯著，在模型1中，學歷每提高一個等級，居民報告身體狀況為好的概率增加2.3%。這可能是由高學歷居民與低學歷居民的工作性質的差異導致的：低學歷居民更可能從事體力勞動，身體更容易出現疲勞、損傷的情況。

代表居民家庭特征變量前的參數、代表保障水平的變量的參數大部分不顯著，在個人行為中，經常鍛煉的居民比缺乏鍛煉的居民報告身體健康為優的概率高3.8%（模型1），飲酒的居民也表現出更好的身體健康狀況。

心理健康上，我們發現在三個模型中，房價對數的參數均在5%的水平上顯著，且均為正值。表明房價上升，居民心理健康狀況上升。可能的原因是，房價上升對擁有住房的居民的財富效應與區域經濟發展效應均為正；房價上升對無房者的財富效應為負，區域經濟發展效應為正，得分上升可能是由于區域經濟發展效應的大小超過了財富效應，使得房價上升對無房者心理健康的總效應為正。整體來看房價上升對居民的心理健康有積極影響。

在對心理健康的分析中，主要變量的參數符號與身體健康的參數相同，表明這些變量對身體健康與心理健康的影響方向相同。

五、結論

本研究通過使用CFPS2016年、2018年兩期數據分析了房價對城鎮居民健康的影響。本文發現房價對身體健康的影響為負，但在統計上不顯著，而當年房價上升1%會使居民報告的心理健康得分的平均值上升7.6%。

房價對居民的福利有重大影響。政府可能需要對房價進行更多調控，繼續抑制房價過快增長；同時盡快建設廉租房，推動租售同權，轉變居民觀念，引導部分需求轉向長租房市場。