老齡化、城鎮(zhèn)化與房地產(chǎn)價格研究
——基于PVAR模型的分析

程美淋

(西華大學 經(jīng)濟學院，四川 成都 610039)

當前，我國正在逐漸邁入深度老齡化社會。截至2019年末，我國65周歲以上老年人口占總?cè)丝跀?shù)的12.6%，遠超聯(lián)合國以7%作為衡量一個國家或地區(qū)是否進入老齡化社會的標準，同發(fā)達國家的老齡化程度日趨接近，人口老齡化已成為當前我國經(jīng)濟社會發(fā)展所面臨的重大挑戰(zhàn)。人口紅利的消失和人口結構的轉(zhuǎn)變勢必會對房地產(chǎn)市場產(chǎn)生深刻影響。

與此同時，根據(jù)國家統(tǒng)計局最新數(shù)據(jù)顯示，2019年末全國城鎮(zhèn)常住人口8.48億人，占總?cè)丝诒戎?常住人口城鎮(zhèn)化率)為60.60%。自改革開放以來我國城鎮(zhèn)化快速發(fā)展，大量農(nóng)村剩余勞動力涌入城市，從而對房地產(chǎn)市場的有效需求產(chǎn)生了正向影響。從歐美國家的城鎮(zhèn)化規(guī)律特征來看，我國當前處于城鎮(zhèn)化發(fā)展的中后期，未來還存在10%的上升空間才會進入“橫盤”階段(巴曙松、楊現(xiàn)領，2020)。黨的十八大就明確了城鎮(zhèn)化作為經(jīng)濟發(fā)展最大內(nèi)需來源的定位。

于是，這里存在兩個關鍵問題。①老齡化程度加深及城鎮(zhèn)化水平提升對房地產(chǎn)價格的波動是否顯著相關？其作用方向如何？②當前我國房價發(fā)展態(tài)勢能夠與城鎮(zhèn)化進程、老齡化趨勢形成良性互動，還是帶來更多的矛盾、問題。鑒于此研究目的，筆者將集中分析老齡化、城鎮(zhèn)化和房地產(chǎn)價格三者間的關系，探尋未來房地產(chǎn)行業(yè)健康發(fā)展應考慮的問題。

1 文獻綜述

當前，城鎮(zhèn)化和老齡化趨勢在中國疊加出現(xiàn)，與之相關的研究也已經(jīng)成為學術研究熱點。針對老齡化與房價的關系問題，國內(nèi)外學者進行了大量研究，主要存在以下兩種觀點。①老齡化會抑制房價，這也是國外學者得出的普遍性結論(Lindh & Malmberg，2008；Yates & Bradbury，2010)，Yumi et al(2013)認為人口老齡化會降低居民對住房的需求，從而對房價產(chǎn)生負面影響。國內(nèi)方面，陳斌開等人(2012)就提出中國邁入老齡化社會將導致住房需求在2013年后呈現(xiàn)負增長態(tài)勢。顧晶晶、田偉(2018)也運用面板向量自回歸模型(PVAR)實證分析后提出在老齡化社會初期，房價會趨于上升，但是長期來看影響老齡化對房價影響將逆轉(zhuǎn)為負。王先柱、吳義東(2017)探討了人口老齡化、出生率和房價之間的“三角關系”，研究得出：人口老齡化會對房價上漲產(chǎn)生抑制作用，而出生率具有促進作用。但當前我國國內(nèi)老齡化程度加深且出生率持續(xù)降低的形勢使得房價在未來存在可預見的下跌空間。②人口老齡化有利于房價上漲。郭娜、吳敬(2016)使用門限面板模型實證研究后發(fā)現(xiàn)，我國的老齡化并未如同其他發(fā)達國家那樣對房價產(chǎn)生強烈的負向作用，反而表現(xiàn)為一定程度的正向影響。李通屏等(2017)認為人口老齡化對中國房價有推高作用，但老齡化和房價預期的交互項則會抑制房價上漲，且這種趨勢存在較大的地區(qū)差異。在具體影響機制上，鄒瑾(2017)基于區(qū)域異質(zhì)性視角利用面板協(xié)整理論研究發(fā)現(xiàn)，老年人群對房價具有長期的顯著推動作用，主要原因在于老年人群的高儲蓄率、家庭規(guī)模小型化和財富的代際轉(zhuǎn)移。況偉大等(2018)則提出老年人群會通過遺產(chǎn)動機對房價產(chǎn)生正向影響。

學術界關于城鎮(zhèn)化對房價影響的研究有很多，眾多學者已經(jīng)證實了城鎮(zhèn)化在引起房價變動方面的作用，且普遍認同城鎮(zhèn)化有利于推動房價(謝福泉、黃俊輝，2013；黃慶華2014；Garriga et al 2017；陳浩宇、劉園，2019)。李懷、何富彩(2016)選取中國31個省份(直轄市、自治區(qū))1999年～2014年的情況為樣本，發(fā)現(xiàn)地方政府土地財政激勵和城鎮(zhèn)化水平與房價上漲存在顯著正相關，在經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)這種情況更為顯著。 吳振華、曹趁梅(2018)基于珠三角經(jīng)濟區(qū)2005年～2016年面板數(shù)據(jù)進行實證研究后發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化一方面通過城市人口數(shù)量增加為房地產(chǎn)市場增加剛性需求，另一方面通過由受益于城鎮(zhèn)化的富裕人口所帶來的投資性需求。龔維進等(2019)則從城鎮(zhèn)化分解的視角探討了城鎮(zhèn)化對房價上漲的正向影響，提出城鎮(zhèn)化的分解因素交通便利性、公路密度、人口密度、公路質(zhì)量均會顯著影響中國房價水平。羅良文、潘雅茹(2015)采用2004年～2012年30個省份的數(shù)據(jù)進行實證分析，結果表明全國城鎮(zhèn)化水平區(qū)域差異會給房價帶來不同影響，人口城鎮(zhèn)化水平和產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化水平分別在中西部和東中部地區(qū)對房價水平影響顯著，其他地方不顯著。但仍有部分學者認為城鎮(zhèn)化并不是房價上漲的因素，如姜松、王釗(2014)通過構建動態(tài)空間面板計量模型實證研究發(fā)現(xiàn)，以非農(nóng)就業(yè)人口衡量的城鎮(zhèn)化并沒有推動房價上漲，這與以戶籍人口占比衡量的城鎮(zhèn)化得出的研究結論不同，原因在于轉(zhuǎn)移進城的農(nóng)村勞動力“剛需”受到過高的房價抑制，無法成為真正需求主體。馬光遠(2014)就指出，城鎮(zhèn)化并未推動房價上漲，反而正是居高不下的房價阻礙了農(nóng)民城鎮(zhèn)化的進程。

通過對上述相關文獻的梳理，不難發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的關于老齡化、城鎮(zhèn)化與房價的關系研究大多都是分離的，主要是研究兩者間的關系，而較為缺乏將三者結合在一起的研究。鑒于此，筆者將在已有研究的基礎上實證分析老齡化、城鎮(zhèn)化與房價間的動態(tài)關系，以期為構建房地產(chǎn)市場穩(wěn)定運行的長效機制提供參考。

2 模型設定與變量描述

2.1 模型設定

面板向量自回歸模型(PVAR)能將所有目標變量囊括在一個內(nèi)生系統(tǒng)中，可控制橫截面的異質(zhì)性，更好地保證實證結果的科學性和有效性，為面板數(shù)據(jù)間動態(tài)關系的定量分析提供了一種有效的統(tǒng)計工具。筆者通過構建該模型實證研究老齡化、城鎮(zhèn)化與房價間的互動關系，模型設定如下所示：

(1)

其中，i表示除西藏自治區(qū)外的30個省份、直轄市、自治區(qū)，t=2000，2001，…，2018表示年份。W表示包含所有內(nèi)生變量的向量，λ為各內(nèi)生變量滯后項的系數(shù)向量，p為滯后階數(shù)。α，β分別為引入的個體固定效應和時間效應列向量，為隨機擾動項。

文中模型分析主要有以下幾個步驟：①根據(jù)AIC、BIC和HQIC準則確定最優(yōu)滯后階數(shù)。②利用廣義矩估計(GMM)，分析變量間的互動關系。③進行脈沖響應分析，描述某一內(nèi)生變量發(fā)生沖擊時對其自身及其他變量在若干期后所受到的動態(tài)影響。④最后進行方差分解，進一步度量不同擾動項對內(nèi)生變量波動的貢獻度。

2.2 變量描述

鑒于我國2000年開始進入老齡化社會，且基于數(shù)據(jù)可得性，筆者選取了全國30個省份、直轄市及自治區(qū)(除西藏外)2000年～2018年的數(shù)據(jù)作為研究樣本，數(shù)據(jù)主要來源于中國宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫、中國統(tǒng)計年鑒和中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒，對于部分缺失數(shù)據(jù)按照各省、自治區(qū)、市的統(tǒng)計年鑒進行增補。變量選取如下：①房價。房價水平由各省商品房總銷售面積除以商品房總銷售額得到，單位為元/平方米，為消除異方差影響，將房價取對數(shù)化處理，相應變量名為lnhp。②老齡化。借鑒大多數(shù)學者的做法，將各省老齡人口撫養(yǎng)比作為老齡化的衡量標準，單位為%，同樣也進行對數(shù)化處理，變量名為lnaging。③城鎮(zhèn)化。使用戶籍城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎底鳛槌擎?zhèn)化的度量指標，變量名為urb，數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計結果如下。筆者采用連玉君和Love的PVAR2程序進行后續(xù)實證分析，所使用的統(tǒng)計軟件為stata15.0。

表1 描述性統(tǒng)計

3 實證分析

3.1 單位根檢驗

為了避免在實證過程中容易出現(xiàn)的偽回歸問題，在進行模型估計之前需要先對各個變量進行平穩(wěn)性檢驗，采用LLC和IPS檢驗方法對變量進行檢驗，結果如表2，所有變量均在1%的顯著水平上拒絕了原假設，面板數(shù)據(jù)均為平穩(wěn)序列。

表2 面板單位根檢驗結果

3.2 最優(yōu)滯后階數(shù)

確定變量平穩(wěn)后，即可建立PVAR模型，使用連玉君的PVAR2程序確定最優(yōu)滯后階數(shù)，依據(jù)AIC、BIC和HQIC準則進行判定，根據(jù)表3可知，滯后階數(shù)為4階時，各統(tǒng)計量的計算結果均為最小，表明模型的最優(yōu)滯后階數(shù)應該為4階。

表3 各階數(shù)下模型 AIC、BIC、HQIC 統(tǒng)計量計算結果

3.3 GMM估計

在進行模型估計前，為了消除PVAR模型的時間效應和個體固定效應的影響，使用均值差分法以消除時間效應可能造成的系數(shù)估計偏差，并使用向前均值差分法(即Helmert過程)消除個體固定效應的影響，構建PVAR(4)模型，隨后采用GMM方法對參數(shù)進行估計(表4)。其中，h_lnhp、h_lnaging和h_urb表示經(jīng)過向前均值差分后的變量。

表4 GMM估計結果

由表4可知，當被解釋變量為房價(h_lnhp)時，滯后1期的房價(L.h_lnhp)對其自身的有顯著正向影響，這表明中國房價有依靠自身慣性發(fā)展的特性。滯后2期的城鎮(zhèn)化(L2.h_urb)和滯后4期的估計系數(shù)分別在1%和10%的水平上顯著為正，而滯后3期的城鎮(zhèn)化(L3.h_urb)的影響是顯著為負的，表明城鎮(zhèn)化對房價的影響呈現(xiàn)N型的特征，這是由于城鎮(zhèn)化的過程往往伴隨著人口遷移和產(chǎn)業(yè)結構的轉(zhuǎn)變，初期通過增加土地需求從而影響到房地產(chǎn)價格，但城鎮(zhèn)化中后期農(nóng)村人口在面對過高的房價時剛需受到一定抑制，總的來說，城鎮(zhèn)化對房價有促進作用。人口老齡化滯后階數(shù)對房價影響不顯著，說明我國人口老齡化對房價的促進作用不明顯。當被解釋變量為人口老齡化(h_lnaging)時，滯后1期、3期及4期的老齡化對其自身的影響分別為0.7630、0.1290和-0.0937，且分別通過了10%、5%和5%的顯著性檢驗，表明中國老齡化有依靠自身發(fā)展的慣性，且在滯后4期時對自身產(chǎn)生負向影響。滯后2期及4期的城鎮(zhèn)化對老齡化有顯著負向影響，滯后3期的城鎮(zhèn)化對老齡化的影響顯著為正，而房價對老齡化影響不顯著。當被解釋變量為城鎮(zhèn)化(h_urb)時，滯后1階的城鎮(zhèn)化(L.h_urb)對其自身的影響為1.0156，且通過1%的顯著性檢驗，其依靠自身慣性發(fā)展的特征明顯強于其他兩個變量。而滯后1階的老齡化(L.h_lnaging)在5%的水平上顯著為負，對城鎮(zhèn)化存在明顯抑制作用，滯后3階的房價(L3h_lnhp)對城鎮(zhèn)化存在顯著正向影響。由于PVAR模型側(cè)重于變量間的動態(tài)作用規(guī)律，其參數(shù)估計值缺乏經(jīng)濟意義，在此不做過多解讀，筆者將重點圍繞脈沖響應圖和方差分解進行分析。

3.4 脈沖響應函數(shù)

脈沖響應函數(shù)相較于上述估計結果更能顯示變量間的動態(tài)關系，圖1是使用蒙特卡羅(Monte Carlo)模擬200次得到的結果，其中橫軸代表沖擊作用的滯后期，本文選定滯后期數(shù)為6期，而縱軸代表沖擊的強度。

圖1 老齡化、城鎮(zhèn)化對房價的脈沖響應

圖1表示老齡化(lnaging)、城鎮(zhèn)化(urb)對房價(lnhp)的動態(tài)影響。①當在本期給老齡化一個標準差沖擊時，房價在前4期的響應為正值，4期之后轉(zhuǎn)為負值，其中1、2期的正向響應明顯要強于第3、4期，說明老齡化在短期內(nèi)對房價有微弱的正向影響，但是最終還是會趨向于一個負向影響，這個負向影響的出現(xiàn)存在4期左右的滯后期。主要原因是分析期內(nèi)中國仍存在一定的人口紅利，但是隨著人口紅利的消失，后期老齡化對房價的抑制作用會更加顯著。②當在本期給城鎮(zhèn)化一個標準差沖擊時，對房價產(chǎn)生的影響一直持續(xù)為正，在第2期出現(xiàn)一個小高峰，隨后第3期有所回落，后期一直呈現(xiàn)穩(wěn)定小幅增長態(tài)勢。人口由鄉(xiāng)村向城鎮(zhèn)聚集，城鎮(zhèn)化率的提高催生了大量的房地產(chǎn)需求，對房價有顯著正向影響。

圖2表示房價(lnhp)、城鎮(zhèn)化(urb)對老齡化(lnaging)的動態(tài)影響。房價對人口老齡化的影響由負轉(zhuǎn)正，但總體波動較為微弱，意味著房價對老齡化的影響并不顯著，3期之后房價對老齡化微弱的正向影響其可能原因在于，現(xiàn)有房價明顯高于年輕人所能承擔的，經(jīng)濟壓力增大的同時生育欲望會降低，人口出生率降低也就意味著老齡化程度會提高。當在本期給城鎮(zhèn)化一個正向沖擊時，老齡化未產(chǎn)生明顯的響應，意味著老齡化程度并不受到城鎮(zhèn)化的影響，這也與現(xiàn)實相符。

圖2 房價、城鎮(zhèn)化對老齡化的動態(tài)影響

圖3表示房價(lnhp)、老齡化(lnaging)對城鎮(zhèn)化(urb)的動態(tài)影響。當房價發(fā)出一個標準差沖擊，城鎮(zhèn)化的當期反應大于0，在第1期立馬轉(zhuǎn)向負值，其后幾期持續(xù)為負且負向作用持續(xù)增大，說明房價對城鎮(zhèn)化存在顯著抑制作用。其可能原因是，房價提高了人口進入城鎮(zhèn)的成本，阻礙了城鎮(zhèn)化的進程，由于房價上漲而出臺的一些限購限售政策也側(cè)面加劇了這種負向影響。而人口老齡化對城鎮(zhèn)化的影響為負，①礙于我國“葉落歸根”的傳統(tǒng)思想影響，老年人往往不愿意離開自己生活幾十年的故土，遷移到城市的意愿并不如年輕人那么強烈。②老齡人口的勞動能力有限，日常收入來源主要依靠養(yǎng)老金，購置房產(chǎn)會更加困難，因此，老齡化將對城鎮(zhèn)化產(chǎn)生負向作用。

圖3 房價、老齡化對城鎮(zhèn)化的動態(tài)影響

3.5 方差分解分析

方差分解結果可伴隨脈沖響應分析而得到，預測期依次設置為10期、20期、30期，該分析可有效計算每一個結構沖擊對內(nèi)生變量的貢獻程度，詳細結果列于表5。由結果中對比來看，第20期與第30期差距不大，意味著在30期已經(jīng)達到了穩(wěn)定，因此將重點解讀第30期的方差分解結果。由表5可知，房價的變化主要來源于自身及城鎮(zhèn)化的沖擊，城鎮(zhèn)化對房價的貢獻度在第30期達到了12.15%，而老齡化對房價的貢獻度較小，為1.76%。在對老齡化的方差分解中，其自身的貢獻度高達97.90%，表明我國老齡化有顯著依靠自身慣性發(fā)展的特征，是不可阻擋的，受其他因素影響很少。同時，房價對城鎮(zhèn)化的貢獻度為17.54%，說明房價能夠在一定程度上解釋城鎮(zhèn)化，而老齡化在第30期對城鎮(zhèn)化的貢獻度僅為0.33%，解釋能力很弱。

表5 預測方差分解結果

總的來說，城鎮(zhèn)化是影響房價最重要的因素，老齡化對房價有一定影響但作用明顯小于城鎮(zhèn)化，老齡化受城鎮(zhèn)化和房價影響非常微弱，主要依靠自身慣性發(fā)展，且房價對城鎮(zhèn)化有一定貢獻程度，老齡化對其影響不顯著。

4 結論與建議

4.1 實證分析結論

筆者基于全國30個省區(qū)市2000年～2018年的房價、老齡化程度及城鎮(zhèn)化率的數(shù)據(jù)構建PVAR模型，對其之間的動態(tài)關系進行檢驗，實證研究后發(fā)現(xiàn)：①老齡化對房價有負向影響，而城鎮(zhèn)化對房價有顯著正向影響，而城鎮(zhèn)化帶來的正向影響要明顯大于老齡化所產(chǎn)生的負向影響。盡管老齡化對房價的影響程度有限，但仍然不可忽視我國當前面臨的老齡化問題。②從脈沖響應及方差分解的結果來看，老齡化不容易受到其他因素影響而改變自身發(fā)展的態(tài)勢，未來如何應對老齡化的趨勢是一個亟待解決的難題。③現(xiàn)階段較高的房價抑制了城鎮(zhèn)化的進程，不利于城鎮(zhèn)化率的提高，老齡化對城鎮(zhèn)化有輕微抑制作用但并不顯著。

4.2 政策建議

①重視人口老齡化趨勢，完善養(yǎng)老保障制度。老齡化程度加深將在多個方面影響中國經(jīng)濟，推進醫(yī)療、養(yǎng)老制度改革，妥善處理好老年人口的養(yǎng)老問題，以達到有效刺激消費、培育新的經(jīng)濟增長點的目的；②優(yōu)化房地產(chǎn)市場供給結構，滿足新遷城鎮(zhèn)人口的合理住房需求。房價過高顯著提高了從農(nóng)村遷移到城鎮(zhèn)的成本，不利于推進城鎮(zhèn)化進程，增加部分住房供給不僅能夠?qū)Ψ績r起到一定的穩(wěn)定作用，還能提升我國城鎮(zhèn)化的質(zhì)量與效率，穩(wěn)妥推進新型城鎮(zhèn)化；③堅決遏制投機炒房行為，促使房價回歸正常軌道。政府應結合本地區(qū)城鎮(zhèn)化水平及老齡化程度制定合適的房地產(chǎn)調(diào)控政策，使房地產(chǎn)行業(yè)健康發(fā)展。