鞠方 許依玲 蔡玲
摘 要:依據(jù)我國2000-2018年的省際面板數(shù)據(jù),運(yùn)用中介效應(yīng)模型和系統(tǒng)GMM模型,考量了人口年齡結(jié)構(gòu)、房價和城鎮(zhèn)居民消費(fèi)三者之間的關(guān)系。結(jié)果表明:三者之間存在著顯著的部分中介效應(yīng),即房價在人口年齡結(jié)構(gòu)和城鎮(zhèn)居民消費(fèi)之間發(fā)揮著中介作用;少兒撫養(yǎng)比、老年撫養(yǎng)比和房價對城鎮(zhèn)居民消費(fèi)具有促進(jìn)效應(yīng),但與房價的交互作用削弱了這種正向影響。鑒此,應(yīng)積極推進(jìn)寬松人口生育政策,開拓老年消費(fèi)市場,完善住房信貸體系,健全社會保障體系。
關(guān)鍵詞: 人口年齡結(jié)構(gòu);房價;城鎮(zhèn)居民消費(fèi);中介效應(yīng);GMM
中圖分類號:F036.3 ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A ? ?文章編號:1003-7217(2020)05-0104-06
一、引 言
隨著我國經(jīng)濟(jì)體制的不斷改革,GDP由1978年的3605.6億元增長到了2018年的919281.1億元,年均增速超過9%。而最終消費(fèi)率長期處于低位,近十年一直處于50%~55%,與世界平均80%的消費(fèi)率相距甚遠(yuǎn)。自2008年金融危機(jī)后,全球經(jīng)濟(jì)疲軟,國際市場需求明顯下降,出口對我國經(jīng)濟(jì)增長的拉動力明顯減弱。房改之后我國的房價及房價增速基本都呈上漲的勢頭,居高不下的房價既增加了購房者負(fù)擔(dān),也影響了整個社會消費(fèi)水平的提高。我國從2001年進(jìn)入人口老齡化社會,到2019年老年人口凈增0.85億,在2006年進(jìn)入了“少子化”社會,目前處于“老齡化”和“少子化”并存的社會階段。人口年齡結(jié)構(gòu)的變化勢必對消費(fèi)產(chǎn)生影響,房價變動也會在其中發(fā)揮作用。因此,研究人口年齡結(jié)構(gòu)和房價對居民消費(fèi)的影響對于我國實(shí)施合理的人口政策和房地產(chǎn)市場調(diào)控政策,提高居民整體消費(fèi)水平,以及推動未來整體經(jīng)濟(jì)穩(wěn)健快速增長具備一定的參考意義。
人口因素中的人口年齡結(jié)構(gòu)對城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的影響是國內(nèi)外研究學(xué)者的重要切入點(diǎn),主要有以下三種觀點(diǎn):一是認(rèn)為少兒撫養(yǎng)比和老年撫養(yǎng)比的上升均會促進(jìn)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)[1,2]。最早可以追溯到莫迪利安尼(1954)的生命周期理論,解釋了人口年齡結(jié)構(gòu)和消費(fèi)之間的關(guān)系,他提出當(dāng)少兒撫養(yǎng)比或老年撫養(yǎng)比上升時,整個社會傾向更高的消費(fèi)從而儲蓄率降低[3]。薩繆爾森(1958)的家庭消費(fèi)理論提出了“孩子是儲蓄的替代品”的觀點(diǎn)[4]。二是認(rèn)為人口年齡結(jié)構(gòu)與居民消費(fèi)負(fù)相關(guān)。我國人口老齡化現(xiàn)象導(dǎo)致了我國高儲蓄率低消費(fèi)率的現(xiàn)象,老年撫養(yǎng)比與居民消費(fèi)支出負(fù)向相關(guān)[5,6]。也有研究表明少兒撫養(yǎng)比對居民消費(fèi)增長雖有阻礙作用但并不明顯,而老年撫養(yǎng)比對居民消費(fèi)具有較為明顯的負(fù)向影響[7,8]。三是認(rèn)為人口年齡結(jié)構(gòu)與居民消費(fèi)之間并無明顯相關(guān)關(guān)系[9-11]。
在人口年齡結(jié)構(gòu)對房價的影響上,有的學(xué)者提出老年撫養(yǎng)比與房價是正相關(guān)的,由于老年人的“利他心理”,老年人會幫助年輕人買房,隨著我國老年人口的增加,房價不會下降反而會上漲[12-14]。但也有部分學(xué)者認(rèn)為人口老齡化與房價負(fù)相關(guān)[15-17],人口老齡化的深化會對房價產(chǎn)生抑制作用,人口數(shù)量的上漲會對房價起到正向的推動作用,但人口老齡化的加速卻會在某些程度上抵消人口上漲帶來的正向影響[18]。中國老齡化最初對房價的正向影響主要是得益于住房制度改革的房改紅利,隨著房改紅利消耗完畢,和發(fā)達(dá)國家一樣,老齡化的加速最終和房價呈負(fù)向相關(guān)關(guān)系[19,20]。
國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于住房價格變化對城鎮(zhèn)居民消費(fèi)產(chǎn)生的影響研究頗多,部分學(xué)者認(rèn)為住房價格的變動會對消費(fèi)產(chǎn)生正向影響,即住房財(cái)富邊際消費(fèi)為正[21,22]。居民收入等級不同,對住房屬性偏重不同,對于不受流動性約束的居民,房價上漲、預(yù)期房價上漲會對消費(fèi)產(chǎn)生財(cái)富效應(yīng);而對于受流動性約束的居民,房價上漲、預(yù)期房價上漲則表現(xiàn)為擠出效應(yīng)[23]。也有部分學(xué)者認(rèn)為我國住房市場上存在著負(fù)向的財(cái)富效應(yīng),房價波動通過財(cái)富效應(yīng)抑制居民消費(fèi)支出[24,25],住房對于消費(fèi)存在擠出效應(yīng),隨著房價上漲,消費(fèi)會逐漸下降[26-28]。之后,也有研究發(fā)現(xiàn)房價上漲既會通過已實(shí)現(xiàn)的住房財(cái)富效應(yīng)和抵押效益增加城鎮(zhèn)居民消費(fèi),也有可能會通過替代效應(yīng)和預(yù)算約束效應(yīng)等因素間接降低原有消費(fèi)水平,最終效應(yīng)的影響方向取決于兩種效應(yīng)的相對強(qiáng)弱[29,30]。
綜上所述,國內(nèi)外關(guān)于人口年齡結(jié)構(gòu)、房價與城鎮(zhèn)居民消費(fèi)之間關(guān)系的相關(guān)研究文獻(xiàn)比較豐富,但大量文獻(xiàn)關(guān)注點(diǎn)集中在單個變量對消費(fèi)的影響分析,未將人口年齡結(jié)構(gòu)與房價在變動中產(chǎn)生的相互影響納入整體分析。本文區(qū)別于現(xiàn)有的單個因素對城鎮(zhèn)居民消費(fèi)影響的研究,將人口年齡結(jié)構(gòu)與房價結(jié)合起來,致力于進(jìn)一步理解人口年齡結(jié)構(gòu)、房價與城鎮(zhèn)居民消費(fèi)之間的關(guān)系,將選取31個省市(自治區(qū))的面板數(shù)據(jù),通過建立動態(tài)面板模型實(shí)證分析人口年齡結(jié)構(gòu)、房價可能對消費(fèi)產(chǎn)生的影響。
二、影響機(jī)制分析
人口年齡結(jié)構(gòu)變動會直接對居民消費(fèi)產(chǎn)生影響,住房作為占比最大的消費(fèi)支出,房價的波動會影響到居民的消費(fèi)選擇和消費(fèi)行為,同時人口年齡結(jié)構(gòu)的變動也會影響到房價。因此,人口年齡結(jié)構(gòu)變動對居民消費(fèi)產(chǎn)生影響時,房價會干預(yù)直接的影響路徑,這種“中介效應(yīng)”改變了居民消費(fèi)需求的轉(zhuǎn)化率,人口年齡結(jié)構(gòu)和房價對家庭消費(fèi)的影響并不是相互獨(dú)立的。
(一)人口年齡結(jié)構(gòu)影響城鎮(zhèn)居民消費(fèi)
莫迪利安尼的生命周期假說認(rèn)為不同年齡結(jié)構(gòu)的人群具有不一樣的消費(fèi)習(xí)性和消費(fèi)結(jié)構(gòu)。針對少兒撫養(yǎng)比來說,少兒撫養(yǎng)比上升會增加家庭的撫養(yǎng)消費(fèi)支出。家庭儲蓄需求理論認(rèn)為,大部分父母把撫養(yǎng)孩子作為一種跨期投資,因此,這部分父母會增加對孩子的撫養(yǎng)消費(fèi)支出。針對老年撫養(yǎng)比來說,老年撫養(yǎng)比的上升會增加勞動人口撫養(yǎng)費(fèi)用的支出,在該層面上老年撫養(yǎng)比和居民消費(fèi)正向相關(guān)。從預(yù)防性儲蓄理論來看,為了保障未來的生活,居民可能會減少當(dāng)期消費(fèi),增加其預(yù)防性儲蓄以應(yīng)對未來的不確定性,因此,在這個層面上老年撫養(yǎng)比的上升會抑制居民消費(fèi)支出。
(二)人口年齡結(jié)構(gòu)影響房價
不同年齡階段的消費(fèi)者存在不同的住房需求。對于少兒人口來說,大部分少兒群體的父母需要在其婚前購置好房產(chǎn),這部分群體人口比重的上升將增加市場總體住房需求,推動房價上行。而對于老年人口來說,一方面,基于我國就近入學(xué)的國情,對于65歲以上的老年人而言,他們沒有年輕家庭父母為子女購房入學(xué)的強(qiáng)烈動機(jī);另一方面,老年群體對居住條件改善的需求沒有其他群體那么強(qiáng)烈,這些因素都可能推動房價下行。但現(xiàn)在出現(xiàn)的“以房養(yǎng)老”的新型養(yǎng)老方式可能會驅(qū)使老年人將資產(chǎn)投資到房產(chǎn)上,在這個角度下老年人的住房需求也許會上升。
(三)房價影響城鎮(zhèn)居民消費(fèi)
房價變動可以通過不同的路徑影響各個群體的消費(fèi)需求。第一,對于擁有兩套及以上住房的群體而言,房價通過已實(shí)現(xiàn)的住房財(cái)富效應(yīng)影響居民消費(fèi),房價上漲會使其實(shí)際持有的財(cái)富增加,進(jìn)而自發(fā)增加消費(fèi)支出。第二,對于把住房作為抵押品的消費(fèi)者群體來說,流動性約束效應(yīng)使這部分群體更容易從金融機(jī)構(gòu)獲得貸款,房價上漲使他們通過房屋抵押獲得更多用于其他商品消費(fèi)的可貸資金。第三,對于租房群體而言,房價通過預(yù)算約束效應(yīng)影響租房者的消費(fèi),房價上漲引致房租上漲時,消費(fèi)者會減少其他支出來應(yīng)對更高的房租,于是間接導(dǎo)致該群體消費(fèi)水平呈下降態(tài)勢。第四,對于想要購房的群體來說,房價通過流動性約束效應(yīng)和替代效應(yīng)影響該群體的消費(fèi)支出,流動性約束增加了從金融機(jī)構(gòu)獲得貸款的難度,由于缺乏信貸支持,房價上漲意味著他們必須要在收入不變的情況下通過縮減其他商品的消費(fèi)支出來增加儲蓄。
三、實(shí)證研究
(一)變量選取與模型設(shè)定
1.變量選取。從《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國人口統(tǒng)計(jì)年鑒》及國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站和中國人民銀行官網(wǎng)中選取了2000-2018年的31個省市(自治區(qū))面板數(shù)據(jù)。被解釋變量是城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出(c),是指城鎮(zhèn)居民用于滿足家庭日常生活需要的全部消費(fèi)支出。核心解釋變量是人口年齡結(jié)構(gòu)。采用少兒撫養(yǎng)比(yr)和老年撫養(yǎng)比(or)來衡量人口年齡結(jié)構(gòu)。少兒撫養(yǎng)比是各省市的0~14歲少兒人口數(shù)與15~64歲勞動力人口數(shù)之比,老年撫養(yǎng)比是各省市65歲及以上老年人口數(shù)與15~64歲勞動力人口數(shù)之比。控制變量主要包括房價(hp)、城鎮(zhèn)職工人均工資收入(gz)、城鎮(zhèn)化率(ur)、實(shí)際利率水平(r)、地區(qū)生產(chǎn)總值(gdp)。房價為商品房銷售額與銷售面積之比。城鎮(zhèn)職工人均工資收入是影響城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的重要因素,反映了在一定時期內(nèi)職工工作單位以貨幣形式或?qū)嵨镄问綄?shí)際支付給職工的勞動報(bào)酬。城鎮(zhèn)化率指標(biāo)反映了地區(qū)的城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)及城鎮(zhèn)化水平,缺失的2000-2005年的地區(qū)城鎮(zhèn)化數(shù)據(jù),根據(jù)林堅(jiān)(2010)[31]的文章校正得到的。實(shí)際利率水平是名義利率與通貨膨脹率之間的差值,其中,將歷年的一年期定期存款利率進(jìn)行加權(quán)得到名義利率,加權(quán)系數(shù)是各利率執(zhí)行月份在一年中所占比重,通貨膨脹率則采用的各省市的CPI增速。
變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出、房價、城鎮(zhèn)職工人均工資收入、地區(qū)生產(chǎn)總值這些價值型變量均以2000年為基期的CPI指數(shù)進(jìn)行了平減并取對數(shù)形式。
表3和表4表明,中介變量房價對城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)的回歸系數(shù)為正,且在1%的水平下顯著,少兒撫養(yǎng)比和老年撫養(yǎng)比對城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)的系數(shù)都為正,且也在1%的水平下顯著,這說明假設(shè)H1a和假設(shè)H1b均成立。根據(jù)上述結(jié)果分析,可以得出假設(shè)H1是成立的,即房價是人口結(jié)構(gòu)與城鎮(zhèn)居民消費(fèi)之間的中介變量,且存在不完全中介效應(yīng),表明人口年齡結(jié)構(gòu)不僅能夠直接影響到城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出,也能通過房價間接對城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出產(chǎn)生影響。
(四)人口年齡結(jié)構(gòu)、房價與城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的實(shí)證結(jié)果
因?yàn)橄M(fèi)存在“棘輪效應(yīng)”,所以,本文引入了消費(fèi)的滯后一期作為解釋變量,但可能會導(dǎo)致模型出現(xiàn)內(nèi)生性問題。Arellao和Boud(1991)[33]提出的差分GMM方法采用解釋變量所有可能的滯后項(xiàng)作為工具變量,但是可能會使得工具變量成為弱工具變量,最終導(dǎo)致結(jié)果有偏。Blundell和Bond(2007)[34]在差分GMM法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),提出了系統(tǒng)GMM法,將水平且滯后的變量作為工具變量,它能夠獲得一致且無偏的估計(jì)量。因此,在使用動態(tài)面板數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上選用系統(tǒng)GMM方法做實(shí)證分析。
首先,表5中的回歸結(jié)果除了極個別系數(shù)外,各變量系數(shù)的符號大致都相同,且比較符合預(yù)期;其次,在序列相關(guān)性檢驗(yàn)中檢驗(yàn)結(jié)果顯示模型不存在二階序列相關(guān);同時,Sargan檢驗(yàn)值超過0.1,不能拒絕“不存在過度識別”的原假設(shè),表明工具變量是有效的,不存在過度識別的情況,因此系統(tǒng)GMM估計(jì)法有效。接下來,具體分析系統(tǒng)GMM估計(jì)法的實(shí)證結(jié)果。
第一,全國和區(qū)域?qū)用娴纳賰簱狃B(yǎng)比均會促進(jìn)城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出的增加,與上文提到過的生命周期理論是相符的。同時,隨著我國居民教育觀念的轉(zhuǎn)變及教育體制的改革,教育支出費(fèi)用也在不斷增加,整個少兒的撫養(yǎng)成本不斷上升,使城鎮(zhèn)居民不斷增加其當(dāng)期消費(fèi)。
第二,從全國和中、西部地區(qū)來看,我國的老年撫養(yǎng)比的變量系數(shù)為正,且在1%的顯著性水平下顯著,這與莫迪利安尼的生命周期理論的觀點(diǎn)也是相符的。同時,隨著社會的不斷發(fā)展和受教育程度的普遍提高,老年群體的消費(fèi)質(zhì)量也開始提升,一方面是因?yàn)槔夏耆后w消費(fèi)觀念發(fā)生轉(zhuǎn)變,另一方面是子女對贍養(yǎng)長輩更加盡心盡力。東部地區(qū)雖然影響系數(shù)為負(fù)但并不顯著,可能因?yàn)闁|部老年人口的“預(yù)防性儲蓄效應(yīng)”抵消了“消費(fèi)效應(yīng)”。
第三,少兒撫養(yǎng)比和老年撫養(yǎng)比與房價的交互作用對城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)產(chǎn)生了顯著的影響,且區(qū)域?qū)用媾c全國層面基本是一致的。具體來看,當(dāng)老年撫養(yǎng)比一定時,少兒撫養(yǎng)比與房價的交互作用削弱了少兒撫養(yǎng)比對城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)的正向影響??赡苁且?yàn)榇蟛糠稚賰喝后w的父母需要為子女購置好房產(chǎn),房價上漲可能會使得該群體父母自發(fā)減少當(dāng)期消費(fèi)來增加儲蓄。當(dāng)少兒撫養(yǎng)比一定時,老年撫養(yǎng)比與房價的交互作用削弱了老年撫養(yǎng)比對城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)的正向影響??赡苁且?yàn)榉績r上漲時,想要“買房養(yǎng)老”的這部分老年群體自發(fā)減少當(dāng)期消費(fèi)支出增加儲蓄來購置房產(chǎn)。但實(shí)證表明,少兒撫養(yǎng)比和老年撫養(yǎng)比對城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出的促進(jìn)作用是遠(yuǎn)大于人口年齡結(jié)構(gòu)與房價的交互作用對城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)的負(fù)向影響的。
第四,從全國和中、西部地區(qū)來看,房價對城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)具有顯著的正向影響,這意味著我國住房市場上存在著正向的住房財(cái)富效應(yīng)。東部地區(qū)的住房財(cái)富效應(yīng)不顯著,可能是因?yàn)闁|部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),房價較高,投機(jī)需求比較旺盛,這導(dǎo)致房價上漲所帶來的財(cái)富增多可能大部分集中在高收入群體手上,而高收入群體的邊際消費(fèi)傾向偏低,所以東部地區(qū)的房價對城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的影響不夠顯著。
第五,全國和區(qū)域?qū)用嫦M(fèi)的滯后一期與城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出的關(guān)系顯著為正,意味著我國城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)存在著較強(qiáng)的“棘輪效應(yīng)”,受消費(fèi)習(xí)慣的影響較大。
四、結(jié)論與政策建議
(一)主要結(jié)論
第一,人口年齡結(jié)構(gòu)、房價和城鎮(zhèn)居民消費(fèi)之間存在著顯著的部分中介效應(yīng),也就是說,人口年齡結(jié)構(gòu)不僅直接影響城鎮(zhèn)居民消費(fèi),而且通過房價間接對城鎮(zhèn)居民消費(fèi)產(chǎn)生影響,即房價在人口年齡結(jié)構(gòu)和城鎮(zhèn)居民消費(fèi)之間發(fā)揮著中介作用;第二,少兒撫養(yǎng)比、老年撫養(yǎng)比的上升皆促進(jìn)了城鎮(zhèn)居民消費(fèi);第三,房價和我國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)正相關(guān),這意味著我國住房市場上存在正向的住房財(cái)富效應(yīng),目前,我國住房市場的繁榮發(fā)展及房價的上漲實(shí)際上促進(jìn)了我國居民的消費(fèi);第四,少兒撫養(yǎng)比和房價的交互作用削弱了少兒撫養(yǎng)比對城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的正向影響,老年撫養(yǎng)比與房價的交互作用也削弱了老年撫養(yǎng)比對城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的正向影響;第五,我國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)存在消費(fèi)慣性,上一期城鎮(zhèn)居民消費(fèi)對當(dāng)期消費(fèi)支出具有很顯著的影響。
(二)政策建議
第一,積極推進(jìn)相對寬松的人口生育政策,為“全面二孩”創(chuàng)造良好的制度環(huán)境。這不僅能夠緩解我國目前出現(xiàn)的“少子化”和“老齡化”的現(xiàn)象,而且也能不斷促進(jìn)我國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)增加。第二,積極發(fā)展養(yǎng)老產(chǎn)業(yè),開拓老年消費(fèi)市場。老齡化帶來的不是僅有撫養(yǎng)壓力,還有潛力巨大的新興消費(fèi)市場,因此,應(yīng)該大力開展養(yǎng)老產(chǎn)業(yè),引導(dǎo)企業(yè)大力挖掘老年消費(fèi)市場的潛力,擴(kuò)增老年人的消費(fèi)市場。第三,不斷完善住房信貸體系,提高住房財(cái)富變現(xiàn)能力。比如簡化住房抵押貸款流程,增加住房貿(mào)易自由度,提高其流動性等,從而增強(qiáng)城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)信心。第四,完善社會保障體系,增加居民消費(fèi)信心。引導(dǎo)預(yù)防性儲蓄合理轉(zhuǎn)變,不斷完善社會保障制度,減少城鎮(zhèn)居民對未來的不確定性,增加消費(fèi)信心,刺激居民當(dāng)期消費(fèi)。
參考文獻(xiàn):
[1] 毛中根,孫武福,洪濤.中國人口年齡結(jié)構(gòu)與居民消費(fèi)關(guān)系的比較分析[J].人口研究,2013,37(3):82-92.
[2] 劉鎧豪.人口年齡結(jié)構(gòu)變化影響城鄉(xiāng)居民消費(fèi)率的效應(yīng)差異研究——來自中國省級面板數(shù)據(jù)的證據(jù)[J].人口研究,2016,40(2):98-112.
[3] Modigliani F,Brumberg R E. Utility analysis and the consumption function:an interpretation of cross-section data[J]. Journal of Post Keynesian Economics,1954,32(8):176-189.
[4] Samuelson P A. An exact consumption-loan model of interest with or without the social contrivance of money[J]. Journal of Political Economy, 1958, 66(6):467-482.
[5] 袁志剛,宋錚.人口年齡結(jié)構(gòu)、養(yǎng)老保險(xiǎn)制度與最優(yōu)儲蓄率[J].經(jīng)濟(jì)研究,2000(11):24-32.
[6] 王霞.中國各地區(qū)人口年齡結(jié)構(gòu)變動的消費(fèi)效應(yīng)分析[J].西北人口,2011,32(6):74-78.
[7] 李恒杰.人口年齡結(jié)構(gòu)變動對居民消費(fèi)影響的定量研究[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究,2020(4):59-62.
[8] 劉苓玲,徐雷.轉(zhuǎn)型期中國人口結(jié)構(gòu)變化與居民消費(fèi)的區(qū)域差異研究[J].首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報(bào),2012,14(5):5-12.
[9] Wilson S J . The savings rate debate: Does the dependency hypothesis hold for australia and canada?[J]. Australian Economic History Review, 2000, 40(2):199-218.
[10] 李文星,徐長生,艾春榮.中國人口年齡結(jié)構(gòu)和居民消費(fèi):1989-2004[J].經(jīng)濟(jì)研究,2008(7):118-129.
[11] 王歡,黃健元.中國人口年齡結(jié)構(gòu)與城鄉(xiāng)居民消費(fèi)關(guān)系的實(shí)證分析[J].人口與經(jīng)濟(jì),2015(2):11-20.
[12] 徐建煒,徐奇淵,何帆.房價上漲背后的人口結(jié)構(gòu)因素:國際經(jīng)驗(yàn)與中國證據(jù)[J].世界經(jīng)濟(jì),2012,35(1):24-42.
[13] 陳國進(jìn),李威,周潔.人口結(jié)構(gòu)與房價關(guān)系研究——基于代際交疊模型和我國省際面板的分析[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家,2013(10):40-47.
[14] 鄒瑾,于燾華,王大波.人口老齡化與房價的區(qū)域差異研究——基于面板協(xié)整模型的實(shí)證分析[J].金融研究,2015(11):64-79.
[15] 鞠方,李文君,李書嫻.區(qū)域差異化視角下人口老齡化對房價的影響[J].區(qū)域經(jīng)濟(jì)評論,2019(1):101-110.
[16] 陳彥斌,陳小亮.人口老齡化對中國城鎮(zhèn)住房需求的影響[J].經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理,2013(5): 45-58.
[17] 顧晶晶,田偉.人口老齡化對商品房價格的區(qū)域影響研究[J].價格月刊,2018(2):1-9.
[18] 郭娜,吳敬.老齡化、城鎮(zhèn)化與我國房地產(chǎn)價格研究——基于面板平滑轉(zhuǎn)換模型的分析[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué),2015,37(2):11-17.
[19] 胡明志,農(nóng)匯福,陳杰.中國人口老齡化與房價關(guān)系再檢驗(yàn):基于房改紅利視角的研究[J].華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會科學(xué)版),2017,49(3):132-144.
[20] 周建軍,曹文凱,梁麗利.人口老齡化對我國住房消費(fèi)的影響分析[J].湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(社會科學(xué)版),2019(5):56-63.
[21] Disney R, Gathergood J H. House price shocks, negative equity and household consumption in the united kingdom[J]. Journal of the European Economic Association, 2010, 8(6): 1179-1207.
[22] 趙楊,張屹山,趙文勝.房地產(chǎn)市場與居民消費(fèi)、經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系研究——基于1994-2011年房地產(chǎn)市場財(cái)富效應(yīng)的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)科學(xué),2011(6):30-41.
[23] 李春風(fēng),劉建江,齊祥芹.房地產(chǎn)價格對我國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的長短期影響研究[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐,2018,39(1):104-110.
[24] 周建軍,鞠方.住宅價格與消費(fèi)增長——基于中國數(shù)據(jù)的實(shí)證分析與理論解釋[J].科學(xué)經(jīng)濟(jì)社會,2008(2):54-59.
[25] 鄔麗萍,周建軍.房價波動對消費(fèi)支出影響的實(shí)證分析[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐,2009,30(1):109-112.
[26] 鞠 方,李文君,于靜靜.房價、城市規(guī)模與工資性收入差距——基于中國32個大中城市面板數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐,2019,40(5):95-101.
[27] 陳斌開,楊汝岱.土地供給、住房價格與中國城鎮(zhèn)居民儲蓄[J].經(jīng)濟(jì)研究,2013,48(1):110-122.
[28] 李春風(fēng),成倩,劉建江.收入差距與房地產(chǎn)價格泡沫:基于門檻效應(yīng)研究[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐,2020,41(2):92-99.
[29] 鞠 方,李文軍,黃喬.去杠桿背景下房地產(chǎn)信托對房價的影響研究[J].湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(社會科學(xué)版),2019(1):61-69.
[30] 趙繼平.房價上漲對城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的溢出效應(yīng)——基于Gregory-Hansen非線性視角[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究,2020(4):67-70.
[31] 林堅(jiān).2000年以來人口城鎮(zhèn)化水平變動省際差異分析——基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的校正和修補(bǔ)[J].城市規(guī)劃,2010,34(3):48-56.
[32] Baron R M,Kenny D A. The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations[J]. Journal of Personality and Social Psychology, 1986,51(6):1173-1182.
[33] Arellao M, Boud S. Some test of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations[J].Review of Economic Studies,1991,58(2):277-297.
[34] Blundell R ,Bond S. GMM estimation with persistent panel data:an application to production functions[J].Journal of Econometrics,2007,19(3):321-340.
(責(zé)任編輯:鐘 瑤)