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摘要：本文基于我国2009—2014年34个大中城市的面板数据，采用固定效应模型，围绕房价收入比的变化对大中城市进行分类，分析不同类型的城市面对房价波动所产生的财富效应，以此来考察城市住房价格波动对居民消费的影响。研究结果表明，房价上涨对居民消费产生较强的挤出效应，但在不同类型的城市中存在结构性差异。在房价收入比上升的城市不存在明显的挤出效应；在房价收入比下降的城市存在明显的挤出效应。同时，在研究过程中笔者考察城镇化建设、产业结构变动和人口增长对房地产财富效应的影响，并基于此提出相应建议。 本文来自织梦

关键词：居民消费；房价收入比；财富效应；挤出效应；固定效应模型 织梦内容管理系统

一、问题的提出 本文来自织梦

近些年我国经济增长速度有所放缓，这引起了社会各界对拉动经济增长的“三驾马车”——投资、消费、净出口失衡的强烈关注。当前我国面临着投资驱动经济增长疲软、外贸出口下滑的困境。扩大内需、提升居民消费成为促进经济增长的重要途径。根据生命周期理论，居民消费受到当期持有资产和当期收入的双重影响。房地产作为居民资产的一部分，自身价格上升导致居民消费增长，便称为财富效应；反之，便称为挤出效应。2002年以来，我国房价快速增长，并且在2015年之后又出现了新一轮的增长态势。因此，在当前，研究房价波动对居民消费的影响具有重要意义。 copyright dedecms

对于房价与消费之间的关系，国外学者进行了大量研究。但对于房价波动对消费的作用方向和大小，并没有达成共识。在长期中形成了以下两种不同的观点：一些学者认为，房价上涨产生财富效应，促进消费和经济增长。Ludwig和Sl?k对英美发达国家的实证研究表明，房价上涨对居民非住房消费产生显着的财富效应。Case等在对14个发达国家1975—1999年的年度数据以及美国各州1982—1999年季度数据研究发现，房地产财富效应非常明显。然而，也有一些学者认为，房价上涨产生负向的财富效应。即挤出效应，抑制居民消费。Haurin等对美国房价上涨、储蓄和居民消费之间的关系进行研究，结果发现房价上涨将会抑制居民消费。Muellbauer也得出了相似的结论。 织梦好，好织梦

那么，房价波动所产生的财富效应和挤出效应究竟在我国表现形式如何呢?一些学者认为，房价波动产生的财富效应较为明显。黄静和屠梅曾[1]首次利用家庭微观调查数据，对1998年住房改革之后我国房地产财富效应和居民消费进行研究。发现房价上涨对居民消费具有显着的促进作用，且经济越发达，财富效应越明显。然而也有部分学者认为，挤出效应是房价波动对消费的主要影响形式。况伟大[2]采用35个大中城市1996—2008年家庭数据，建立两期消费模型，发现房价对居民非住房消费产生显着的挤出效应。李成武[3]使用我国2004年第1季度至2009年第2季度30个省市面板数据，发现经济越发达，房价上涨对居民消费产生的挤出效应越大，但在中、西部地区的房地产财富效应不显着。李春风等[4]采用我国29个省市1999—2011年的年度数据，发现房价波动对居民住房消费影响为正，对居民非住房消费影响为负，且存在明显的非对称性，并且这种影响因城市地理位置的不同而存在明显的差异。 织梦内容管理系统

考虑到我国地域辽阔，面对不同地区经济发展水平、城市建设水平、医疗教育水平以及产业政策等因素所导致的异质性问题，我国学者侧重于分析全国整体层面以及东、中、西部不同地区的房地产财富效应，并在此基础上为不同地区提出发展建议。但是西部城市在最近几年发展速度明显上升，某些指标已经接近甚至超过中、东部城市。如果继续通过地理位置分析房地产财富效应的异质性，并不能反映最新的变化。 织梦内容管理系统

因此，笔者通过易居房地产研究院公布的我国35个大中城市2011—2014年这4年房价收入比的变化，对城市进行分类，结合中经网统计数据库中的35个大中城市年度数据以及各地区的统计公告公布的数据，对短期房地产财富效应的异质性进行研究。同时，在考虑消费者心理与行为因素后，进一步完善房地产价格传导机制。 本文来自织梦

二、消费理论模型与研究假设 内容来自dedecms

对房地产财富效应问题的研究，主要以持久收入/生命周期假说为基础。持久收入假说认为，居民的当期消费并不受当前绝对收入的影响，也不受他人相对收入的影响，而是受个人的持久收入支配。在最优消费点上，生命周期理论可以用公式表示为： 内容来自dedecms

ct=αwt+βyt（1） copyright dedecms

其中，ct表示居民在第t期的消费，wt表示第t期居民持有的资产，yt表示居民在第t期的可支配收入，α和β表示资产和可支配收入对居民消费的影响系数。式（1）表示当期居民消费受当期收入和当期持有资产价值的影响。

在现代社会制度下，借助逐渐完善的金融市场，房地产兼具消费品和投资品两种属性。鉴于房地产在居民生活中的重要地位，假设居民仅持有房地产一种资产，则式（1）变为： 本文来自织梦

ct=αht+βyt（2）

其中，ht表示居民持有的房地产。 dedecms.com

在做出房地产是影响居民消费的唯一资产的假设之后，为了更好地分析房地产的财富效应，结合现实状况，提出如下假设： 织梦好，好织梦

假设1：购房支出和当期消费的增加是完全替代的，居民财富增加后，不是选择购买住房，就是选择消费。 copyright dedecms

假设2：居民面对房价上涨的情况，会做出买涨不买跌的预期，相信房价会继续上涨，并且在此预期下，居民购买住房的愿望会更加强烈。 内容来自dedecms

对于不同类型的消费者来说，同样存在着异质性，考虑到这一情况提出假设3： 织梦好，好织梦

假设3：具备改善住房动机的人，只会选择提升住房水平；不具备改善住房动机的人，要么选择维持现有住房水平，要么选择减少现有住房水平。 织梦内容管理系统

三、研究视角 内容来自dedecms

根据上述假设，同时考虑当前是否持有房产，以及未来是否具有改善住房动机，笔者将居民分为以下四类，判断房地产的财富效应或挤出效应。 内容来自dedecms

第一类：拥有住房并且具备改善住房动机的居民。当消费者面临房价上涨时，预期房价仍将上涨，并且此时考虑到住房与消费的完全替代关系，为购买住房，消费者会选择减少当期消费，将更多收入储蓄起来，用来购买住房。房价上涨将会对此类居民的当期消费产生挤出效应。 织梦好，好织梦

第二类：拥有住房但不具备改善住房动机的居民。房价的上涨会使拥有住房的居民认为自己永久收入增长。他们可以通过出售住房获得更多的收入。即便选择不出售住房，也会因为持有资产——房地产的价值增加获得更多更容易的融资渠道。在仅持有一种金融资产的情况下，消费者只会选择消费，当期消费增加。房价上涨将会对此类居民产生财富效应。

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第三类：没有住房但具有改善住房动机的居民。一方面，在改善住房动机的心理作用下，居民在面对房价上涨时，会选择减少当期消费进行储蓄以便在将来能够获得住房；另一方面，房价上涨也会导致租房成本增加，当期租房成本的增加同样会减少当期消费。总之，房价上涨将会对此类消费者产生挤出效应。

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第四类：没有住房而且也不具备改善住房动机的居民。对于此类消费者，既有可能产生财富效应也有可能产生挤出效应。一方面，房价上涨将会导致住房成本增加，居民为了维持当前的住房水平会选择减少消费，房地产投入增加，对当期消费产生挤出效应；另一方面，住房成本增加，人们可以选择减少住房水平，比如选择更小的面积、更偏僻的位置，而将当期收入的增加用来消费，从而产生财富效应。 copyright dedecms

房价波动对不同类型的居民产生不同的效应，对于全部居民来说，产生的效应为上述四种效应之和，即总效应，本文研究的便是房价波动对居民消费影响的总效应。同其他城市相比，本文选取的35个大中城市物质资源丰富、购物方便、人口众多、具有更好的工作和学习机会，且一直作为我国房价宏观调控的监测城市。选取这些城市研究房地产财富效应具有得天独厚的优势。之前学者对于房地产财富效应这一问题的研究，绝大多数引入地理位置变量，根据空间地理的关系，将不同城市分为东部、中部、西部和全国进行分析，[1]笔者发现这种传统划分方法会使结果受到长期经济发展以及区位优势的影响，在解释短期内政策的变动存在着不足，且不能较好地反映最近几年的现实变化。因此，借鉴段忠东[5]的做法，笔者引入房价收入比作为虚拟变量，并且根据2011—2014年房价收入比的变化。对城市进行分类，第一类城市是房价负担增加的城市，第二类城市是房价负担降低的城市，如表1所示。 本文来自织梦

根据表1，划分第一类城市为北京、石家庄、太原、呼和浩特、合肥、厦门、南昌、青岛、郑州、广州、深圳、贵阳、昆明、兰州、西宁、乌鲁木齐；第二类城市为天津、沈阳、大连、长春、哈尔滨、上海、南京、杭州、宁波、福州、济南、武汉、长沙、南宁、海口、重庆、成都、西安。需要注意的是，第一类城市既包括高房价收入比上升的城市（北京、厦门、广州、深圳），也包括低房价收入比上升的城市（中、西部城市），这可能会对计量结果产生影响，而第二类城市都是高房价收入比下降的城市。 本文来自织梦

房价收入比的变动取决于居民所在城市住房价格和居民收入的变化，是由二者共同决定的。在2011—2014年这一时间跨度内，34个大中城市房价和居民的可支配收入均处于提高的状态，而房价收入比却出现了增加和下降两种情况，笔者认为，第一类城市可以理解为住房价格增长程度大于居民可支配收入增长程度的城市；第二类城市可以理解为住房价格增长程度小于居民可支配收入增长程度的城市。 本文来自织梦

四、实证分析

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（一）数据、模型与变量

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本文选择34个大中城市2009—2014年数据，构成短面板数据进行研究，其中拉萨的数据缺失较多，银川的居民可支配收入以及居民消费支出在6年间的数据差异较大，故将这两个城市剔除。数据来源于城市年度统计公告、中经网统计数据库、各城市统计年鉴和易居房地产研究院。借鉴上文消费理论模型，本文建立的模型如下： 织梦好，好织梦

lnct=αi+βitXitDr+μit（3） 内容来自dedecms

其中，ct表示消费，用第t年的全部现金消费支出表示；x表示影响当年居民消费的变量构成的矩阵，i和t分别表示第i个城市在第t年的数据；D表示引入的虚拟变量，r=1，2；αi表示常数；μit表示误差项。 本文来自织梦

通过式（3），写出具体的仅考虑当期可支配收入和当期房价变动时的模型，如下： dedecms.com

lnct=αi+（β1lndit+β2lnhpt）×Dr+μi（4） 本文来自织梦

其中，lndi和lnhp分别表示居民的可支配收入和住房价格的对数，在式（4）的基础上，引入城镇化率变量ur，研究城镇化建设对房地产财富效应的影响。 内容来自dedecms

lnct=αi+（β1lndit+β2lnhpt+β3ur）×Dr+μi（5） 本文来自织梦

在式（5）的基础上，引入第三产业占比和人口增长变量，具体研究城镇化方向的选择和人口增长对房地产财富效应的影响。

其中，rd_rate表示城市第三产业占城市GDP比重，pgr表示城市人口自然增长率。 内容来自dedecms

利用Stata 13.0软件对面板数据进行回归，根据式（4）的统计量对变量进行回归，得到F值为2.600，P值为0.000，在5％的显着性水平下拒绝原假设，表明个体间存在显着差异，应该采用固定效应或者随机效应模型进行分析。进行豪斯曼检验后，F值为11.070，P值为0.004，在5％的显着性水平下拒绝原假设，表明应采用固定效应模型进行分析，与之前学者的检验结果一致。

（二）实证结果分析

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具体实证结果如表3所示。

1.房地产的财富效应 本文来自织梦

居民的可支配收入di是影响消费的主要因素，在1％的显着性水平下全部通过了检验。以模型（1）为例，通过对全国数据进行固定效应回归，lndi的系数为9.793，表示居民可支配收入每增加1％，居民的消费便增加9.793％。对于住房价格hp对居民消费的影响，34个大中城市和第二类城市均通过显着性检验，房价上涨对居民消费产生挤出效应，且第二类城市的挤出效应大于全部的34个大中城市，第一类城市的房地产财富效应不显着。在模型（1）中，以全部34个大中城市为例，lnhp的系数是-0.008，表示住房价格每上涨1％，居民消费下降0.008％。通过实证结果，我们发现第二类城市的房地产挤出效应更大。而第二类城市的房价收入比实际上是下降的，这就表示第二类城市房价增长速度小于收入的增长速度，即便房价上涨，居民也可以使用更多的收入用来消费。同时，第二类城市是从高的房价收入比降下来的，房价收入比依旧处于高位，居民的负担程度依旧很高；而第一类城市包括很多中、西部城市，原本的房价收入比并不高，城镇化的加速导致居民购房需求增加，住房供应无法满足住房需求，导致房价增速加快，但是房价收入比依旧小于第二类城市。同第一类城市相比，第二类城市的居民消费水平、收入水平高于第一类城市，贫富差距也更大，根据微观经济学理论，收入越高、消费倾向越低，居民在面对房价上涨时，并不会更多地选择消费，因而房价上涨产生了更大的挤出效应。对于第一类城市来说，既包括中、西部城市由低房价收入比逐渐上升，也包括北京、厦门、深圳、广州由高房价收入比（均大于12）上升的城市，这些城市的经济体量、人口和城市建设远远大于中、西部城市，可能会导致模型（1）计量结果不显着。

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2.城镇化建设对居民消费的影响 织梦内容管理系统

最近6年，第一类城市的城镇化增长速度大于第二类城市，部分城市增长超过30％（如乌鲁木齐）。[2]城镇化率的提高导致住房需求增加，推动房价上涨，从而对房地产财富效应产生影响。通过模型（2）研究城镇化对居民消费的影响。消费的收入弹性依旧是显着的，并且除了第二类城市出现小幅下降以外，其余两组消费收入弹性都出现增加的情况。在考虑城镇化建设的因素后，34个大中城市和第二类城市的住房消费弹性下降，挤出效应变小。从整体来看，城镇化建设降低了房价上涨产生的挤出效应，但我们也不能忽视城镇化建设自身对居民消费的挤出效应，与李通屏等[6]的观点“城镇化建设在短期内并不会使居民消费增加，消费增加只会出现在特定的发展阶段”一样，在模型（2）和模型（3）中，笔者发现城镇化建设的提升对居民消费的提高产生负向影响，这主要是由以下原因导致的：一是我国推动城镇化的主要方式是政府大规模投资。一方面，政府投资通过投资乘数、利率等作用挤出私人消费；另一方面，政府财政支出源自于财政收入，无论是增加税收，还是发行国债，都会吸纳居民的资金，造成居民消费下降。二是城镇化的主体主要来自农民，从消费时滞的角度来看，即便户籍由农业户口转变成了非农业户口，面临更多的消费方式，但是消费习惯和消费倾向的转变并不会随着户籍、居住地的改变而迅速改变，在短期内，即便消费增长，也是有限度的增长。三是城镇化之后，绝大多数农业户口居民面临生活成本和收入提升的局面，居民的当期消费受到二者的共同影响，如果收入提升的幅度小于生活成本提升的幅度，居民的当期消费便会受到挤压。 dedecms.com

3.产业结构和人口增长对居民消费的影响 内容来自dedecms

从模型（2）可知，短期内城镇化建设对居民消费的提升既有正向作用又有负向作用，如何减轻负向作用是我们关注的重点。产业结构直接关系到地区生产力水平、经济发展速度、人民生活水平和资源消耗。第二产业对GDP增长贡献率走低会对居民生活产生诸多不良影响，在城镇化建设过程中需要优化产业结构。同时，在经历高生育率向低生育率的转变之后，我国逐渐面临着人口红利消失、人口老龄化等问题。自2011年11月之后，我国便逐渐放开过去严格的计划生育政策，人口自然增长率也出现了回升。人口结构的变化和人口增长的速度会影响到社会总需求和总供给[7]。在模型（3）中，引入了第三产业占比rd_rae和人口自然增长率pgr两个变量，研究二者对居民消费的影响。从表3可以看出，居民可支配收入仍是影响居民消费的主要因素，在1％的显着性水平下通过了检验，同模型（1）相比，收入消费弹性出现了小幅上升。对于全部34个城市和第二类城市来说，房价对居民的消费影响仍为挤出效应，在引入第三产业占比和人口自然增长率之后，挤出效应下降。在全部34个大中城市中，第三产业占比的提升和人口自然增长率的上升都对居民的消费提升起到了促进作用。

四、结论与建议 本文来自织梦

（一）结论 dedecms.com

最近几年，房价上涨对居民的消费并没有起到财富效应，而是产生挤出效应。挤出效应因居民对住房负担程度的不同而不同。对于房价负担程度下降的城市，挤出效应更大。城镇化建设对居民的短期消费既有促进作用，又有挤出作用。一方面，投资驱动的城镇化建设对居民短期消费产生挤出效应；另一方面，也会通过住房供给的增加平抑房价上涨对居民的消费挤出。通过优化产业结构和促进人口增长，有助于减轻城镇化建设对居民消费的负面影响。

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在2009—2014年这6年期间，我国第二类城市的城镇化建设慢于第一类城市，这从一定程度上导致了第二类城市购房需求的增速放缓，配合房价调控政策，第二类城市房价增速下降。在考虑购买住房和增加消费完全替代的假设下，住房负担程度的下降促进了居民可支配收入的进一步增加，使第二类城市的收入消费弹性大于全部34个大中城市和住房负担程度上升的第一类城市，居民可支配收入的提高更容易推动居民的当期消费。 本文来自织梦

（二）建议

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合理进行城镇化建设、优化产业结构对提升当期居民消费有很大好处。从实证结果来看，优化产业结构可以降低房价上涨对居民消费的挤出效应，减轻城镇化建设对当期消费的挤出，提高居民消费。针对以上结论，提出如下建议： dedecms.com

第一，针对不同消费者的不同需求，政府需要采取更加多元的措施，在购房市场、租房市场分别制定不同措施，使不同收入人群都获得满足感；平抑房价，保证房价上涨幅度与居民可支配收入增长幅度相协调，挖掘居民消费潜力，推动经济增长。

第二，城镇化建设能够降低房价上涨对居民消费的挤出效应，但也要认识到，城镇化建设推进消费的提升只出现在特定阶段。期待加速城镇化建设，在短期内释放潜力是不现实的。 织梦好，好织梦

第三，完善公共设施服务建设，在城镇化过程中合理的规划产业结构，实行放开二孩的政策，能够减轻城镇化建设在短期内对居民消费造成的阵痛，并在长期有助于形成新一轮人口红利。因而地方政府需要权衡利弊，因地制宜，不能将目光仅停留在户籍改变上，而要制定出符合自身城市特点的城镇化路径。

除了对房地产市场进行调控之外，也要关注城市整体建设，降低城市资源和住房的过度捆绑，如医疗、教育资源的分配，减轻“学区房”等因素对居民消费的挤出。 内容来自dedecms

参考文献： copyright dedecms

[1]黄静，屠梅曾.房地产财富与消费：来自家庭微观调查数据的证据[J].管理世界，2009，（7）：35-45. dedecms.com

[2]况伟大.房价变动与中国城市居民消费[J].世界经济，2011，（10）：21-34.

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[3]李成武.中国房地产财富效应地区差异分析[J].财经问题研究，2010，（2）：124-129. 本文来自织梦

[4]李春风，刘建江，陈先意.房价上涨对我国城镇居民消费的挤出效应研究[J].统计研究，2014，（12）：32-40.

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[5]段忠东.房价变动对居民消费影响的门限测度——基于中国35个大中城市的实证研究[J].经济科学，2014，（4）：27-38.

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[6]李通屏，程胜，倪琳，等.中国城镇化的消费效应研究[J].中国人口科学，2013，（3）：19-27.

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[7]李建民.中国的人口新常态与经济新常态[J].人口研究，2015，（1）：3-13.

[8]万广华，潘慧，章元.城市化、不均等与贫困[J].广西财经学院学报，2017，（2）：1-18.

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[1]东部城市：北京、天津、石家庄、沈阳、大连、上海、南京、杭州、宁波、福州、厦门、济南、青岛、广州、深圳、海口；中部城市：太原、长春、哈尔滨、合肥、南昌、郑州、武汉、长沙；西部城市：呼和浩特、南宁、重庆、成都、贵阳、昆明、西安、兰州、西宁、乌鲁木齐。

[2]根据中经网统计数据库计算所得。 内容来自dedecms