房產財富與購房決策如何影響居民消費

所屬分類：經濟論文閱讀次時間：2019-06-28 10:15

本文摘要：內容提要本文使用中國家庭追蹤調查數據庫的數據，在微觀層面檢驗了家庭房產財富及購房決策對消費的影響，重點考察了自有住房者與租房者消費行為的差異。研究發(fā)現(xiàn)，房產財富對家庭消費存在正向的財富效應和負向的擠出效應。已購房家庭存在顯著的房產財富效應

　　內容提要本文使用中國家庭追蹤調查數據庫的數據，在微觀層面檢驗了家庭房產財富及購房決策對消費的影響，重點考察了自有住房者與租房者消費行為的差異。研究發(fā)現(xiàn)，房產財富對家庭消費存在正向的“財富效應”和負向的“擠出效應”。已購房家庭存在顯著的房產“財富效應”，住房財富凈值增加1%會導致其平均消費水平增加約005%。但與租房家庭相比，已購房家庭消費水平較低，購房行為對非住房消費產生了“擠出效應”。因此，本文指出在新時代，我國仍然處于城鎮(zhèn)化快速發(fā)展時期，購房需求依舊旺盛，應進一步加大住房供給，抑制投機行為，保持房價的合理和穩(wěn)定，并完善相應的社會保障制度，防止“擠出效應”，增強消費對經濟的作用，緩解我國日益嚴重的不平等現(xiàn)象，構建和諧社會。

　　關鍵詞房產財富財富效應擠出效應區(qū)制轉換模型

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　　一、引言

　　黨的十九大報告指出，要完善促進消費的體制機制，增強消費對經濟發(fā)展的基礎性作用。提升居民消費對于中國經濟轉型和持續(xù)增長越來越重要。除收入以外，居民擁有的財產價值也是影響居民消費的重要因素。一個不容忽視的事實是，在過去的十幾年內，我國經歷了住房的市場化改革和房地產價格的普遍快速上漲。因此，研究房產財富與購房決策如何影響居民消費，對于理解居民消費行為、制定促進消費的有效政策有著重要意義。

　　生命周期消費理論認為，由資產價格普遍上漲帶來的居民財富價值的增加會導致居民消費的增加，這便是所謂的“財富效應”。在實證研究中，“財富效應”得到了多國經驗數據的支持。①然而在中國，宏觀數據顯示居民財富與家庭消費率呈現(xiàn)出反向變動的特征。隨著經濟持續(xù)地增長，中國家庭積累的財富數量越來越多，與此同時，中國家庭消費率卻從2002年的45%下降至2016年的39%。②這是否意味著中國家庭不存在“財富效應”?還是存在其他重要的影響機制，從而掩蓋了財富增加對居民消費的促進作用?本文試圖回答這一問題。

　　中國家庭追蹤調查(China Family Panel Studies，CFPS)數據顯示，2014年全國家庭財產最主要的部分是土地與房產財富，二者總和占全部家庭財富的82%，其次為金融資產，占比為10.6%。而在10年前，房產財富在中國家庭財產中的占比不到一半。③鑒于房產財富相對于其他居民家庭財產變化更為顯著，本文認為研究“財富效應”應將房產財富從居民財產中分離出來，對“房產財富效應”與“金融財產財富效應”分別加以考察。

　　在住房市場化改革的過程中，大量的家庭房屋產權屬性發(fā)生了變化。中國多數家庭在過去20多年的時間里第一次購買了自有住房，由此導致的居民住房支出增加可能會擠占居民非住房支出。具體到家庭層面，不同的家庭在這一過程中所處的位置和面臨的約束是不同的，由此會使得房產“財富效應”和購房支出對消費的“擠出效應”在家庭層面表現(xiàn)出異質性。例如：自有住房者與租房者面對房價上漲的反應肯定是不同的，獲得單位福利分房或政府保障性住房的家庭與購買商品房的家庭的“財富效應”應該是有區(qū)別的，不同年齡、不同婚姻狀況、不同收入水平的家庭對房產財富增加的反應也是不同的。只有在微觀家庭數據的層面上充分考慮這些問題，才有可能對中國家庭的“財富效應”和“擠出效應”進行充分地考察和準確地估計。

　　本文考察了中國住房市場化改革和房地產市場快速發(fā)展對城鎮(zhèn)家庭消費的影響。本文的主要創(chuàng)新點包括：第一，與不少利用宏觀加總數據來檢驗“財富效應”的文獻不同，本文從家庭層面深入考察了房產財富與房屋產權對居民消費影響的異質性，從而有利于從微觀層面更深入地理解相關機制。對房產財富和是否擁有住房這兩個變量進行區(qū)分，也有利于我們進行更細致地分析。第二，在實證方法上，本文利用區(qū)制轉換回歸模型，解決了居民在購房和租房之間的自選擇問題，修正了單純使用OLS回歸可能造成的偏誤。本文的剩余部分安排如下：第二部分回顧了相關文獻;第三部分介紹了使用數據的基本特征;第四部分詳細闡述了計量分析結果，并利用代理變量、分位數回歸等方式進行穩(wěn)健性檢驗;第五部分對實證結果進行了總結，明確了政策含義。

　　二、文獻回顧

　　早期關于“財富效應”的實證研究主要基于宏觀層面展開。最早關于“財富效應”的實證研究是由莫迪利安尼做出的，據他估計，美國家庭財富平均增加1美元將導致居民消費支出增加5美分。A.Ando and F.Modigliani， “The ‘Life Cycle’ Hypothesis of Saving： Aggregate Implications and Tests，” American Economic Review， vol.53， no.1， 1963， pp.55～84.此后，大量基于美國各州數據的研究也支持房產財富效應的存在。J.D.Benjamin， P. Chinloy and G. D. Jud， “Real Estate Versus Financial Wealth in Consumption，” The Journal of Real Estate Finance and Economics， vol.29， no.3， 2004， pp.341～354.Case等利用14個發(fā)達經濟體25年的面板數據發(fā)現(xiàn)房產財富對家庭消費的影響比金融財富的影響更為顯著。Case K.E.， J.M. Quigley and R.J. Shiller， “Comparing Wealth Effects： The Stock Market Versus the Housing Market，” Advances in Macroeconomics， vol.5， no.1， 2005， pp.1235～1235.但是，Phang使用類似的方法卻發(fā)現(xiàn)，新加坡并不存在顯著的房產財富效應。S.Y.Phang， “House Prices and Aggregate Consumption： Do They Move Together? Evidence from Singapore，” Journal of Housing Economics， vol.13， no.2， 2004， pp.101～119.

　　利用宏觀數據估計“財富效應”往往會損失微觀層面的重要信息，無法捕捉到不同家庭的異質性�；谶@一原因，近年來的研究開始使用家庭調查數據，豐富了對“財富效應”的理解。首先，房產財富變化對消費的影響與家庭層面的財產分配格局有關，特別是是否大多數家庭擁有自有住房。S.Cho， “Housing Wealth Effect on Consumption： Evidence from Household Level Data，” Economics Letters， vol.113，no.2，2011，pp.192～194.總體房產財富增加不會促進租房者的消費，相反還可能會通過提高購房首付所需的資金而導致租房者增加儲蓄。L.Sheiner， “Housing Prices and the Savings of Renters，” Journal of Urban Economics， vol.38， no.1， 1995， pp.94～125.此外，不同年齡家庭的消費決策也存在顯著差別，因為年輕的租房者更傾向于提高儲蓄為未來購房做準備。J.Y.Campbell and J.F.Cocco， “How do House Prices Affect Consumption? Evidence from Micro Data，” Journal of Monetary Economics， vol.54， no.3， 2007， pp.591～621.Case等也認為，對年輕家庭來說，房價的上漲意味著他們必須增加儲蓄才能有機會購買住房。K.E.Case， J.M.Quigley and R.J. Shiller， “Comparing Wealth Effects： The Stock Market Versus the Housing Market，” Advances in Macroeconomics， vol.5， no.1， 2005， pp.1235～1235.Bostic等發(fā)現(xiàn)房產財富效應還受到信貸約束條件的影響，信貸約束較強的家庭房產財富效應越大。R.Bostic， S. Gabriel and G. Painter， “Housing Wealth， Financial Wealth， and Consumption： New Evidence from Micro Data，” Regional Science and Urban Economics， vol.39， no.1， 2009， pp.79～89.另外，由于不同地區(qū)的房地產市場屬性、消費習慣、經濟發(fā)展水平等不同，地區(qū)因素也被納入到對房產財富效應的檢驗中。J.Y.Campbell and J.F.Cocco， “How do House Prices Affect Consumption? Evidence from Micro Data，” Journal of Monetary Economics， vol.54， no.3， 2007， pp.591～621.

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