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)達國家的消費水平，而且仍然遠低于世界平均水平。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行房產(chǎn)財富效應(yīng)的研究。

　　二、模型構(gòu)建與估計方法

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　　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。

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　　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準差嚴重向下偏移的問題（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。

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　　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)濟發(fā)展水平相對較高，資產(chǎn)流動性相對更強，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。

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　　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)當注重平衡浙江省區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，縮小浙西南與浙東北地區(qū)經(jīng)濟差距，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：

　　[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)濟研究，2018(23):178-180.

　　作者陳雪嬌 涂序平 梁艷霖