(武漢大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院 湖北 武漢 430072)
房地產(chǎn)作為一種特殊的資產(chǎn),兼具資產(chǎn)和消費品兩種特性,這就決定了房地產(chǎn)對經(jīng)濟影響的意義和復(fù)雜性。上世紀(jì)80年代末開始掀起的日本樓市泡沫破滅,以及始于2006年的美國次貸危機,都與房價的劇烈波動息息相關(guān)。而消費是決定宏觀經(jīng)濟變價的重要因素,所以,房價將如何影響消費,成為了學(xué)者們重點關(guān)注的問題之一。
房價問題一直是中國社會的熱點問題。自1998年房地產(chǎn)改革以來,中國的房價年年攀升,高房價已經(jīng)成為了困擾中國民眾的幾大社會問題之一。從全國整體數(shù)據(jù)來看,房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)計劃總投資從2002年的32189.1億元增長到2016年的587857.24億元,平均每年的增長率超過了20%。2002年商品房平均銷售價格是2250元/平方米,而到了2016年商品房平均銷售價格達(dá)到了7476元/平方米,相比增長了232.27%,平均每年8.96%。而各大中心城市,如北上廣深的住宅銷售均價在2002~2016年間的年均增幅都超過了10%。相較于城市房價的增長速度,人均收入的增長速度則顯得非常乏力。以北京為例,2002年,北京住宅商品房平均銷售價格為4467元/平方米,2016年則達(dá)到了28489元/平方米,增長率為537.77%,平均每年增長14.15%;北京城鎮(zhèn)居民人均可支配收入2002年為12463.9元,2016年為57275元,增長率359.53%,平均每年增長11.51%,相比房價增長少了近3個百分點。此外,不僅僅是中心城市的房價增長迅速,一些二線城市的房價也是增長迅速,例如廈門在2002年至2016年期間的房價年均增長率達(dá)到了14.33%,南京為13.75%,甚至超過了北京、上海等一線城市,而其他二線城市,如天津、合肥、武漢,2002年至2016年房價的年均增長率也超過了12%。
消費不足也是當(dāng)前中國經(jīng)濟面臨的問題之一。從2000年至2016年的數(shù)據(jù)來看,我國的最終消費率從63.3%跌至2010年的48.5%達(dá)到最低點,之后稍有上升,但總體而言上升不是很大。與此同時,中國居民儲蓄率卻持續(xù)走高,中國消費低迷的情況將是中國經(jīng)濟的一大隱患,這就促使我們不得不對這個問題深入思考。
那么,消費不足和不斷增長的高房價問題這二者之間是否有聯(lián)系呢?從初步的理論上來分析,對于一般住宅來說,其投資品屬性與消費品屬性在價格發(fā)生變動時對消費的影響是不一樣的。對于所有的居民,可以大致將其分為兩類,即沒有房子的居民和擁有一套或者多套房子的居民。而對于這兩類居民而言,房價上漲所產(chǎn)生的消費品屬性和投資品屬性的效應(yīng)是不同的。對于沒有房子的居民而言,當(dāng)房價上漲時,其支付的房租也將上漲導(dǎo)致其經(jīng)濟壓力變大,或者他對購買一套房的預(yù)算將增加,從而會抑制當(dāng)前的消費,從而表現(xiàn)為房價的上漲對消費產(chǎn)生的是抑制效應(yīng);而對于那些有房子的居民而言,房價的增長對于他們而言是自己擁有實際財富增加,進(jìn)而消費的信心增加,促進(jìn)了他們的消費;而對于以投資為目的的住房持有者,這會直接導(dǎo)致他們的財富和收入的增加,從而促進(jìn)消費。由此看來,房價上漲對消費的影響同時有促進(jìn)和抑制的機制,所以其對經(jīng)濟的影響是復(fù)雜的。
基于此,為了研究房價增長對居民消費的影響,本文使用了我國2012年至2016年31個省的省級面版數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,探討各地區(qū)房價變化對各自居民的人均消費影響的方向和程度。
綜合來看,國內(nèi)外關(guān)于房價上升對居民消費的影響的實證分析大致上可以分為宏觀分析和微觀分析。二者的理論框架通常一致,基本上都是通過消費的生命周期模型或永久性收入模型來建立理論,但是二者使用的計量方法的差異卻大有不同,研究的重點方向也通常有所不同。
關(guān)于房價和消費之間關(guān)系的宏觀分析通?;诤暧^的時間序列或者面板數(shù)據(jù),常用的方法包括向量自回歸、協(xié)整、動態(tài)隨機一般均衡模型,以及基于宏觀數(shù)據(jù)的面板分析的宏觀計量方法,其研究重點主要在于房地產(chǎn)市場的宏觀數(shù)據(jù)與消費之間的關(guān)系,包括影響的方向和程度,其缺陷在于無法分析房地產(chǎn)市場對消費產(chǎn)生的影響的途徑和機制;微觀分析則通常基于對各種對家庭住戶的調(diào)查數(shù)據(jù),方法也主要采用各種微觀計量方法,研究重點則在于研究家庭對房價變化所產(chǎn)生的決策行為的變化,其優(yōu)點是可以區(qū)分房地產(chǎn)對消費的傳導(dǎo)途徑,缺點在于難以得到質(zhì)量有保證的數(shù)據(jù)(李亮,2010)。
但無論是宏觀角度的研究還是微觀角度的研究,其結(jié)論差異較大。Case et al.(2005)使用了14個OECD國家的年度面板數(shù)據(jù)和美國各州的州際季度面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析發(fā)現(xiàn),房地產(chǎn)市場的財富效應(yīng)相當(dāng)明顯。又如Campbell and Cocco用英國家庭住戶微觀調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析也得出了房地產(chǎn)具有直接的財富效應(yīng)的結(jié)論。Skinner(1989)使用了收入動態(tài)面板數(shù)據(jù)考察了房價上升對消費和儲蓄的影響,其結(jié)論是當(dāng)控制了個體異質(zhì)性后,房價對消費的影響就失去了顯著性;Calomiris,Longhofer and Miles則指出了在Case的研究中存在的內(nèi)生性問題,使用工具變量控制了內(nèi)生性之后,房地產(chǎn)財富對消費則沒有顯著的影響。
為了研究房價水平對居民消費的影響,本文設(shè)定模型如下:
lnCit= x’itlnPit+ a’itMit+ ui+ vt+ εit
(1)
其中,i表示省份,t表示時間。xit,ait為待估參數(shù)矩陣,ui是省份固定效應(yīng),vt為時間固定效應(yīng)。
被解釋變量lnCit是省份i居民第t期的實際平均消費的對數(shù)。利用各省的人均消費平減并去對數(shù)得到。
模型的關(guān)鍵解釋變量為lnPit,即省份i第t期的房價水平的對數(shù)。具體而言,由于房價水平缺乏一個有代表性的指數(shù)或者變量來表示,這里選擇用各省份商品房的平均銷售價格來代替表示,并且使用各省的消費物價指數(shù)來平減后取對數(shù),用來反映各省房地產(chǎn)的實際價格水平的變動情況。
本文根據(jù)相關(guān)理論和前人的實證文獻(xiàn)添加了一組控制變量Mit,主要包括:
(1)人均實際地區(qū)生產(chǎn)總值對數(shù)ln pGDPit。用各省份每期的人均生產(chǎn)總值平減各省的消費物價指數(shù)后取對數(shù)得到。
(2)城鎮(zhèn)化率urbanit。本文選擇用該省城鎮(zhèn)人口總數(shù)占該地區(qū)總?cè)丝跀?shù)的比例來表示該省份的城鎮(zhèn)化率。因為城鎮(zhèn)人口的平均消費傾向往往高于非城鎮(zhèn)人口,如果該省份的城鎮(zhèn)化率相對其他省份較高,自然而然也就有著更高的平均消費傾向。
(3)流動性liquidit。該指標(biāo)使用了人民幣儲蓄存款年底余額與固定資產(chǎn)投資中國內(nèi)貸款之和占該地區(qū)生產(chǎn)總值的比例來進(jìn)行衡量。如果地區(qū)居民能更容易的借貸,則可以更好地平滑其整個生命周期的消費,也就傾向于減少儲蓄,提高消費水平。
(4)教育經(jīng)費占比edurit。該項指標(biāo)使用地方財政教育支出占地方財政一般預(yù)算支出的比例來表示。地區(qū)的教育經(jīng)費越充足,該地區(qū)的居民為其子女的教育進(jìn)行儲蓄的動機也就越低,其平均消費傾向也就越高。
(5)社會保障和就業(yè)支出占比ssrit。該項指標(biāo)使用地方財政社會保障和就業(yè)支出占地方財政一般預(yù)算支出的比例來表示。地區(qū)的社會保障和就業(yè)的資金越充足,地區(qū)居民所面對的不確定性就會減少,同樣該地區(qū)的居民儲蓄的動機也就越低,從而平均消費傾向越高。
本文選用了2013年至2016年我國31個省的省級面板數(shù)據(jù)來進(jìn)行實證研究,具體數(shù)據(jù)均取于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站的各省年度數(shù)據(jù)。少部分缺省數(shù)據(jù)使用取對數(shù)線性插值后再取反對數(shù)的方法進(jìn)行補完。
本文使用STATA 14.0對(1)式進(jìn)行分析,結(jié)果如表1所示。
根據(jù)模型的設(shè)定,又鑒于本文所選的數(shù)據(jù)文n=31和T=4的短面板數(shù)據(jù),本文同時選用了固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型進(jìn)行了回歸。同時,為了檢驗?zāi)P途烤箲?yīng)該使用固定效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型,對上面的固定效應(yīng)回歸和隨機效應(yīng)回歸的結(jié)果進(jìn)行了Hausman檢驗。如表1中所示,Hausman檢驗結(jié)果的p值為0,故強烈拒絕原假設(shè)個體異質(zhì)性與自變量無關(guān),即認(rèn)為固定效應(yīng)顯著存在,應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型,而非隨機效應(yīng)模型。
表1 固定效應(yīng)以及隨機效應(yīng)回歸結(jié)果
注:(1)*表示p<0.1;**表示p<0.05;***表示p<0.01;
(2)參數(shù)估計值下方括號內(nèi)為其標(biāo)準(zhǔn)誤;
(3)Hausman檢驗均拒絕隨機效應(yīng),下文均采用固定效應(yīng)的估計結(jié)果進(jìn)行分析;
(4)上表省略了常數(shù)項的估計值。
從表中可以看出,房價增長的變化對居民平均消費的變化具有顯著的正向效應(yīng),其彈性為0.25。具體而言,每當(dāng)房價增長1%時,居民的平均消費上漲約0.25%,即從整體而言,房價的上漲對居民消費的上漲是有促進(jìn)作用的。
同樣,人均地區(qū)生產(chǎn)總值對消費的增長也具有顯著的正向效應(yīng)。具體而言,當(dāng)人均地區(qū)生產(chǎn)總值增長1%時,消費將增長0.23%??梢钥吹剑績r增長的對消費的促進(jìn)作用和人均地區(qū)生產(chǎn)總值對消費的促進(jìn)作用大小是接近的。但是,整體而言,二者對消費的促進(jìn)作用并不明顯。
從表中也可以看出,城鎮(zhèn)化率對消費的促進(jìn)作用相當(dāng)明顯,平均城鎮(zhèn)化率每增加1%,居民的人均消費將增加4.45%。這是因為城鎮(zhèn)居民與非城鎮(zhèn)的居民之間的消費的巨大差異,不僅僅城鎮(zhèn)居民相對非城鎮(zhèn)居民有著更多的收入,城鎮(zhèn)居民的平均消費傾向也相對較高(易行健等,2008),這可能是造成城鎮(zhèn)化率對消費的影響之大的主要原因。
(一)結(jié)論
在房地產(chǎn)市場化和住房制度改革不斷深化的過程中,以房地產(chǎn)價格為代表的資產(chǎn)價格與宏觀經(jīng)濟的關(guān)系日益密切,形成了相互影響的機制。
首先,房價波動對我國各省的居民消費支出存在顯著影響。整體來看,處于上升通道的房價對我國的居民的人均消費有著正向的影響,當(dāng)房價每上升一個百分點,消費支出將增加0.25個百分點。房地產(chǎn)價格已經(jīng)通過財富效應(yīng)影響到社會總消費,這也意味著穩(wěn)定房地產(chǎn)價格對促進(jìn)內(nèi)需有明顯的積極作用。
第二,城鎮(zhèn)化的發(fā)展程度以及信貸市場的發(fā)達(dá)程度對人均消費的增長均有顯著的正向效應(yīng)。城鎮(zhèn)化發(fā)展程度越高,城鎮(zhèn)居民的比例越高,消費水平也就越高;而較高的信貸市場發(fā)展水平為居民平滑消費以及購置住房提供了方便,也進(jìn)一步促進(jìn)了消費。但就目前的狀況而言,我國的城鎮(zhèn)化率不高,信貸市場也相對不夠發(fā)達(dá),這就對我國的消費產(chǎn)生抑制作用。
(二)政策建議
盡管從統(tǒng)計的角度上來講,房價的上升與人均消費的增長有著正向的關(guān)系,但是,房價上升可能帶來一些不必要的社會問題。另外,隨著房價的上升,居民的邊際消費傾向呈現(xiàn)遞減的趨勢(杜莉等,2010),利用房價的增長顯然不是明智之舉,也是不切實際的。但是從反方向來講,統(tǒng)計結(jié)果顯示房價增長率的下降很可能會引起居民消費增長率的下降,換言,另一方面房價的下降的后果也是不如人意的。鑒于此,在制定引導(dǎo)房價合理回歸政策時,首先是要因地制宜,根據(jù)各地區(qū)的不同情況,把控好房價,穩(wěn)定房價的上漲,使其既要有助于拉動地區(qū)的消費,也要兼顧房地產(chǎn)市場的健康發(fā)展和社會穩(wěn)定。
另外一方面,為了刺激消費,城鎮(zhèn)化的進(jìn)程以及完善信貸市場的進(jìn)程應(yīng)該繼續(xù)加緊推進(jìn)。同時,信貸市場的發(fā)展水平也是對居民購買房產(chǎn)提供了方便。
最后,加強房地產(chǎn)租賃市場的建設(shè)和完善。同時安排好良好的公租房、廉租房的保障性住房的安置工作。通過租房可以作為購房一定程度上的替代品來穩(wěn)定房價的變化。