人口撫養(yǎng)比房價波動與居民消費上

人口撫養(yǎng)比、房價波動與居民消費（上） 于面板數(shù)據(jù)聯(lián)立方程模型李祥李勇剛2013-3-259:34:52來源：《經(jīng)濟(jì)與管理研究》2013年第1期內(nèi)容提要：擴(kuò)大居民消費是中國實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要舉措。基于1998-2009年中國30個省域面板數(shù)據(jù)，本文構(gòu)建了聯(lián)立方程模型以分析中國人口撫養(yǎng)比、房價波動與居民消費之間的關(guān)系。實證結(jié)果表明：（1）人口撫養(yǎng)比與房價之間不存在顯著關(guān)系，城市化水平與收入水平的提高將助漲房價；（2）兒童撫養(yǎng)比與居民消費顯著負(fù)相關(guān)，老年撫養(yǎng)比對居民消費的影響并不顯著，人口撫養(yǎng)比的變化并非是居民消費率過低的原因；（3）房地產(chǎn)財富效應(yīng)并不顯著,中國居民消費主要受消費習(xí)慣的影響，收入水平的提高同樣會促進(jìn)消費。因此，提高居民的收入水平、促進(jìn)居民消費觀念的轉(zhuǎn)變、加強對居民合理消費決策的引導(dǎo)將是現(xiàn)階段擴(kuò)大內(nèi)需的有效手段。關(guān)鍵詞：人口撫養(yǎng)比，房價，居民消費，聯(lián)立方程一、引言當(dāng)前，中國的家庭結(jié)構(gòu)正向著“四二一”倒金字塔型結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變。雖然典型家庭的平均規(guī)模在三人左右，但是兩個獨生子女在共同撫養(yǎng)一個小孩的同時，卻要贍養(yǎng)四個老人。2010年第六次人口普卉數(shù)據(jù)表明中國社會的兒童撫養(yǎng)比由1998年的38%下降到2010年的22.3%,而老年撫養(yǎng)比由9.9%上升到11.9%，人口總撫養(yǎng)比則由47.9%下降到34.2%（如圖1所示）。人口總撫養(yǎng)比尤其是兒童撫養(yǎng)比的這種變動已經(jīng)引起了學(xué)者對于如何實現(xiàn)適度低生育水平的思考。圖1 1982-2010年中國人口撫養(yǎng)比變動情況數(shù)拯來源:歷年C中國統(tǒng)訃年鑒扎作為拉動經(jīng)濟(jì)增長的“三駕馬車”之一，國內(nèi)消費的穩(wěn)定增長對于一國的經(jīng)濟(jì)增長有著非常重要的作用。因此，擴(kuò)大居民消費將是中國實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要舉措。那么人口撫養(yǎng)比的這種變動在改變了勞動人口撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的同時對居民的消費有何影響？另一個客觀事實是中國的商品房均價由1998年的2063元上漲到2010年的5029元，年均增長率約為7.75%。倒金字塔型家庭結(jié)構(gòu)變動是否改變了家庭的住房需求從而助漲了房價？房價的快速上漲能夠通過增加居民的財產(chǎn)性收入而促進(jìn)居民的消費嗎？這些正是本文試圖回答的問題。本文基于1998-2009年中國30個省域面板數(shù)據(jù)，考察中國人口撫養(yǎng)比、房價波動與居民消費之間的關(guān)系。二、文獻(xiàn)回顧人口年齡結(jié)構(gòu)變動與居民消費諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎獲得者美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家莫迪利安尼(Modigliani)提出生命周期假說(LifeCycleHypothesis,LCH)，認(rèn)為勞動年齡人口既是生產(chǎn)者又是消費者，而兒童與退休人口則僅是消費者，因此當(dāng)兒童與退休人口占總?cè)丝诒戎剌^高時，社會的儲蓄率將下降，從而使得消費增加。生命周期假說也成為人口年齡結(jié)構(gòu)影響一國消費的微觀機(jī)制之一。國內(nèi)學(xué)者從人口因素分析中國居民消費率下降時大多從此機(jī)制出發(fā)，然而所得結(jié)論并不一致。袁志剛和宋錚建立兩期OLG模型并采用數(shù)值模擬發(fā)現(xiàn)人口年齡結(jié)構(gòu)變化對最優(yōu)儲蓄率的影響顯著，從而認(rèn)為人口年齡結(jié)構(gòu)的變化是20世紀(jì)80年代后期以來中國城鎮(zhèn)居民儲蓄傾向大幅上升的重要因素。王德文等發(fā)現(xiàn)人口年齡結(jié)構(gòu)對儲蓄率具有顯著的負(fù)向影響。李魁和鐘水映認(rèn)為兒童撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的減輕顯著降低了居民的消費率，因而是1990年以來中國居民消費率振蕩下降的重要原因。王字鵬以居民平均消費傾向作為被解釋變量發(fā)現(xiàn)老年人口撫養(yǎng)比越高，城鎮(zhèn)居民平均消費傾向越高。李文星等基于省際面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)兒童撫養(yǎng)比對居民消費具有負(fù)的影響，中國兒童撫養(yǎng)比的下降反而提高了居民消費率；老年撫養(yǎng)比變化對消費的影響并不顯著。因此，中國人口年齡結(jié)構(gòu)變化并不是目前居民消費率過低的原因。張樂和雷良海的研究同樣沒有發(fā)現(xiàn)中國的數(shù)據(jù)與LCH假說存在契合之處。還有一些研究以農(nóng)村居民為研究對象，但其結(jié)果同樣沒有發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶的消費行為符合LCH假說。（二）房價與居民消費：財富效應(yīng)視角居民資產(chǎn)價值的變動同樣會其消費需求，此即所謂資產(chǎn)的財富效應(yīng)。自1998年中國啟動房改以來，房地產(chǎn)因其價值巨大，逐漸成為居民資產(chǎn)：組合的重要組成部分。因此，房地產(chǎn)價格波動與消費變化之間的關(guān)系受到經(jīng)濟(jì)研究者和貨幣政策制定者的極大關(guān)注，研究所關(guān)注的焦點之一便是房地產(chǎn)的財富效應(yīng)是否存在？從國外學(xué)者的研究來看，斯金納與凱斯（SkinnerandCase）、奎格利和希勒（QuigleyandShiller）的研究均發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)的財富效應(yīng)對居民消費有顯著正向影響。相反的研究結(jié)論也同樣存在，貝尼托（Benito）、蘇沙（Sousa）等的研究發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)的財富效應(yīng)幾乎不存在。國內(nèi)學(xué)者同樣對中國房地產(chǎn)財富效應(yīng)進(jìn)行了研究。陳杰等考察了中國城市居民的消費、收入和房地產(chǎn)財富之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)它們之間存在長期的協(xié)整關(guān)系。宋勃的研究表明中國房地產(chǎn)市場存在著正向的財富效應(yīng)。黃靜和屠梅曾利用家庭微觀調(diào)查數(shù)據(jù)同樣發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)財富對居民消費有顯著的促進(jìn)作用，但是房價上漲卻使得中國房地產(chǎn)財富效應(yīng)有所減弱。劉國風(fēng)、駱祚炎等則發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)市場存在負(fù)的財富效應(yīng)。陳健和高波基于Hansen面板門檻模型發(fā)現(xiàn)中國房價上漲對居民消費的影響存在著顯著的單門檻效應(yīng)，呈現(xiàn)非線性的區(qū)制變化。由此可見，目前學(xué)界對于中國房地產(chǎn)市場是否存在財富效應(yīng)的研究尚未有統(tǒng)一的結(jié)論。人口年齡結(jié)構(gòu)變動與房地產(chǎn)市場人口因素尤其是人口的年齡結(jié)構(gòu)對住宅市場的影響是顯而易見的。處于工作年齡段的人口作為主要的住宅供給者與消費者，其在總?cè)丝谥姓急鹊淖兓貙⒂绊懽≌袌鲋凶≌┙o量、住宅消費量的變化，進(jìn)而影響住宅價格的變化。曼昆和威爾(MankiwandWeil)構(gòu)建了家庭住宅需求方程對不同年齡人口對住宅需求量的需求參數(shù)進(jìn)行了估計。研究發(fā)現(xiàn)20-30歲的人群對住宅需求有一個跳躍性的提高，超過40歲以后人們對住宅的需求則以大約每年1%的速度開始下降；第二次世界大戰(zhàn)后“嬰兒潮”一代進(jìn)入其成年階段推高了20世紀(jì)70年代住宅的實際價格。研究還預(yù)測到2010年左右人口結(jié)構(gòu)的變化將使得美國的住宅實際價格下降47%。恩格爾哈特和波特巴(EngelhardtandPoterba)借鑒M-W模型分析了加拿大的住宅市場，研究并未發(fā)現(xiàn)加拿大的人口變化與住宅價格有顯著關(guān)系。格林和亨德肖(GreenandHendershott)則重新檢驗了美國人口結(jié)構(gòu)與住宅實際價格的關(guān)系，認(rèn)為人口結(jié)構(gòu)對住宅實際價格的影響過程是復(fù)雜的，不同質(zhì)量水平的住房其實際價格受人口結(jié)構(gòu)的影響會不同。埃米施(Ermisch)利用英國的微觀數(shù)據(jù)研究了人口年齡結(jié)構(gòu)對住宅需求的影響，認(rèn)為總?cè)丝谥懈鞑煌挲g人口的分布狀況對于決定住宅需求增長率很重要，老齡化的人口結(jié)構(gòu)對住宅需求的增長率具有降速的作用。大竹和新谷(OhtakeandShintani)采用協(xié)整與誤差修正模型分析了日本住宅市場的長期與短期效應(yīng)。發(fā)現(xiàn)在長期日本人口結(jié)構(gòu)變化對住房價格沒有影響；但是在短期人口因素對于價格的調(diào)整過程具有重要影響。相比以上的經(jīng)驗性研究，一些以家庭為研究對象的實證研究，通過構(gòu)建代表性家庭生命周期住房消費與投資組合選擇模型，發(fā)現(xiàn)年輕人與老年人的非住宅消費對房價的變動較其他年齡段人口更為敏感。從上述文獻(xiàn)可知，對于人口年齡結(jié)構(gòu)與消費、房價與消費之間的關(guān)系，學(xué)者們進(jìn)行了富有成效的研究，但是從人口撫養(yǎng)比的角度探究人口年齡結(jié)構(gòu)、房價與消費之間的關(guān)系則沒有過多著墨。因此，本文擬在前人研究的基礎(chǔ)上，基于中國1998-2009年省際面板數(shù)據(jù)建立聯(lián)立方程模型，探究中國人口撫養(yǎng)比、房價波動與居民消費之間的關(guān)系。三、聯(lián)立方程模型設(shè)定與變量說明(一)聯(lián)立方程模型的建立單一方程計量模型在估計經(jīng)濟(jì)變量之間的數(shù)量關(guān)系時容易忽視各變量之間可能存在的內(nèi)生性和雙向因果關(guān)系，從而無法準(zhǔn)確地描述各經(jīng)濟(jì)變量之間的復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。為此，本文將構(gòu)建包括消費方程、房價方程在內(nèi)的方程組，運用聯(lián)立方程組估計方法，考察人口撫養(yǎng)比、房價與消費之間的關(guān)系。居民消費方程在凱恩斯消費函數(shù)的基礎(chǔ)上設(shè)立，除了考慮居民的收入水平以外，還加入本文重點關(guān)注的變量，即兒童撫養(yǎng)比與老年撫養(yǎng)比，以考察人口年齡結(jié)構(gòu)的變化對居民消費的影響。此外，為了分析房地產(chǎn)財富效應(yīng)是否存在還加入了房價變量。房價方程則主要考慮收入水平、城市化水平等可能影響房價的主要因素以及本文重點關(guān)注的兒童撫養(yǎng)比與老年撫養(yǎng)比變量。因此，本文聯(lián)立方程模型如下:1"尸口=%+orJtJy|十cfJnM尸”+口詁3?+仏飾**mW+憶 （1）+/3,[nW\.i4j?.ln?u*島吠；吐+^ln^Ju+風(fēng)（H.+H （2）裁中，F(xiàn)標(biāo)門仆別我示地區(qū)與時間匸氏：、叭譏皿、0。一剎亡血分別浪示i炮區(qū)I時期咖民梢費価陽屈徐人均收人水平」L曲撫杵比"屜年撫淞比和城帀化木平艸2川尸…為詢宦變執(zhí)緬i地區(qū)—1時期的居民消費和商品*價;叫A分刖為對應(yīng)方程的風(fēng)雄做砲耳:為圖-禹分屈為舷方程的商枯塞數(shù)毋「％分別能村應(yīng)啟證倘甜機(jī)找冊喚，対廣消除業(yè)葉中〃裡的并方總肛枚ht舸的問劇,在賽證莎析時本文對居民泊鍛■商品須價.人溝收入水乎無變腸進(jìn)行對數(shù)處理。（二）變量選擇與描述統(tǒng)計1.居民消費（PC）。本文中居民消費以各地區(qū)城鎮(zhèn)居民人均消費性支出表示。2?商品房價格（HP）。各地商品房價格以銷售均價來表示，根據(jù)各地區(qū)1998-2009年商品房銷售額、商品房銷售面積計算而得。3?人均收入水平（y）。人均收入水平以各地區(qū)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入表Z示O4?兒童撫養(yǎng)比（CD）。兒童撫養(yǎng)比指未成年人口數(shù)與勞動力人口數(shù)之間的比率，由各年各地區(qū)0-14歲人門數(shù)除以15-64歲工作年齡段人口數(shù)計算而得。5.老年撫養(yǎng)比（OD）。老年撫養(yǎng)比指老年人口數(shù)與勞動力人口數(shù)之間的比率，由各年各地區(qū)65歲以上人口數(shù)除以15?64歲工作年齡段人口數(shù)計算而得。6?總撫養(yǎng)比（PD）?？倱狃B(yǎng)比指非勞動力人口數(shù)與勞動力人口數(shù)之間的比率，由各年各地區(qū)0-14歲與65歲以上人口數(shù)之和除以15-64歲工作年齡段人口數(shù)計算而得。7?城市化水平（Urb）。城市化水平用各地區(qū)城鎮(zhèn)人口數(shù)占總?cè)丝诘谋壤肀疚倪x取除西藏及港澳臺地區(qū)以外全國30個?。ㄊ?自治區(qū)）1998-2009年的面板數(shù)據(jù)。其中，商品房銷售額、銷售面積、各地區(qū)面積來源于各地區(qū)歷年統(tǒng)計年鑒，人口撫養(yǎng)比（兒童撫養(yǎng)比、老年撫養(yǎng)比與總撫養(yǎng)比）除了2000年的數(shù)據(jù)來源于人口普查數(shù)據(jù)以外，皆來自于歷年各地區(qū)統(tǒng)計年鑒；其余數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)-中國經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。各變量的描述性統(tǒng)計見表1o表1變量的描迷性統(tǒng)計觀碑?dāng)?shù)堪大值均值標(biāo)準(zhǔn)誤hPC3608,049,95亂gi0.40Inf護(hù)3606,619,537.6K0.50Iny3^0&3D10.279.080.43CD瑚0,10G470,29oosOD3600,060.220,120,03PD |3600,250,5S0.400.07Urb36U0,140.890.430.15四、實證結(jié)果與討論（一）平穩(wěn)性檢驗本文所用數(shù)據(jù)為1998-2009年省際面板數(shù)據(jù)，在正式分析前，需要對各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。本文分別采取LLC方法與IPS方法對各變量進(jìn)行單位根檢驗,

結(jié)果見表2。由表2可知，除了城市化水平以外各變量均為非穩(wěn)定變量，但是階差分以后都是穩(wěn)定的。表2LLC IPS單位根檢驗結(jié)果水平序列階差分序列單整階數(shù)IFSfflLLC值TPSffiEC5.8J(1.00)11.04(LOO)亠3.77w(0.00)-2J2B*(0.02)1⑴In腫8.36(LOO)10”跖(kOO)-L56*(0.09)-i,7l??(0.04)［⑴Iny2.63(0.99)10.07(1.00)-6,84…(Or(XJ)-3.22(0.00)K1)CD-8.49?*(0.00