房地产价格、财富与居民消费效应（上）-经管之家官网！

摘要：通过构建一个包含习惯形成(habit formation)的消费函数，并将财富划分为房地产财富和非房地产财富，利用我国2003—2010年省际面板数据，运用工具变量法考察了房地产财富的短期和长期消费效应。实证表明：我国房地产财富的总体短期消费效应为0.11，长期消费效应则为0.29，消费的习惯形成系数则为-0.97；但从地区效应来看，房价较高的省市并未体现出较高的消费效应。

关键词：房地产价格，财富，消费效应，工具变量

一、引言

在中央ZF与社会各界密切关注房地产价格高涨与调控的时候，进一步识别我国房地产给我国经济发展带来的利弊，并努力探寻这一现象背后的经济原理，是每个经济学者面临的责任。我国于1998年开始住房商品化改革，商品房市场进入了上升通道，尤其是2003年以来，房地产价格飞速上涨。2003年3月，全国商品房销售均价为2504元/平米，而到2010年6月则为5263元/平米，涨幅达110%。与此同时，我国各地区的人均可支配收入也在稳定增长，2003年3月为2354.5元，到2010年6月则为4449.1元，涨幅为89%，从我国主要地区的房价-收入比来看，北京、上海等发达地区的比率稳步上升，2003年3月为1.18和1.37，到2010年3月则上升到2.55和1.68；而我国中西部地区则变化不大，例如湖北与陕西，2003年3月为0.77和0.62，到2010年3月则为0.90与0.89。①

房地产对于我国经济来说是一把“双刃剑”：一方面它是我国经济增长的重要推动器，近十几年来，房地产业每年都为GDP贡献2个百分点左右②，且房地产行业作为基础性行业引导或制约着其他上下游产业的发展；另一方面，房地产是居民财富的主要组成部分，房地产价格成为影响居民财富多少的主要因素，进而影响居民的消费水平，抑制了经济的增长。本文主旨在于考察我国房地产财富的消费效应，第二部分为相关文献回顾，第三部分为理论模型的构建，第四部分为变量选取与方法选取，第五部分为模型动态估计与结果解析，最后是结论。

二、相关文献回顾

对财富效应的研究可追溯到20世纪40年代，庇古指出如果人们手中所持有的货币及公债等资产的实际价值增加导致财富增加，人们更加富裕，就会增加消费支出。房地产的财富效应是指房地产价格上升，房产所有者的财富也随之增加，因而会增加消费。目前，对房地产的财富效应的研究主要着眼于房地产财富对居民是否有消费效应，房地产的财富效应跟股票的财富效应的比较及不同国家间的房地产财富效应的实证研究等三个方向。

第一个方向是房地产财富对居民是否有消费效应，学术界对此不论是理论上还是实证检验上尚未达成一致。根据经典的“生命周期——永久收入假说(LC-PIH)”消费理论，居民的当期消费取决于当期收入和当期财富的组合。居民的财富主要由金融资产和住房资产两部分组成，当房价上涨时，房产所有者的财富存量增加，因而可能刺激消费增加。然而这一理论较难在经验研究中检验消费与财富之间的相关关系。主要原因有：第一，从推理理论角度来看，房地产财富效应尚不确定。如果我们定义金融财富为流动性金融资产和房地产价值之和减去负债，房地产价格上涨明显增加居民的财富，但这并不意味着他们的真实财富也增加了，因为住房是一个消费品，至少对只有一套住房的居民来说，他们会住这套。第二，住房可以作为贷款的抵押品，住房价格的上涨可能会导致消费的增加，但这并不是因为财富效应，而是因为它允许有借贷约束的居民来平衡分配其整个生命周期内的消费。第三，未预期到的宏观因素的变动会成为影响房地产价格和消费的驱动因素。比如，房地产价格可能反映未来收入预期，没有借贷约束的居民可能增加当前消费。另外，金融自由化会造成房价高涨，并通过对居民放松借贷约束来刺激消费。Case，Quigley and Shiller(凯斯，奎格利和希勒[美]，2003)利用发达国家1975年到1996年的面板数据，指出房地产价格与消费之间存在强相关关系[1]。Ludwig and Slok(路德维格和斯劳克[美]，2002)进一步将“房地产财富效应”分成“可兑现的财富效应”与“未兑付的财富效应”，前者是指房地产价格上涨表明房地产财富增加带来的房租收入和房屋转让收入增加，带动房产所有者消费上升；后者是指房地产价格上涨提振消费者信心从而使得消费增加[2]。Campbell and Cocco(坎贝尔和库科[美]，2005)则对城市居民进行了深入研究，他们将城市居民分为年轻居民和年老居民，利用英国的微观数据研究房地产财富和消费的关系，研究表明房地产价格对消费的作用年老居民远大于年轻居民，且房地产的预期价格变化跟未来预期消费紧密相关，尤其是对于那些有借贷约束(borrowing constraints)的居民。同时，也有很多学者对房地产财富效应持否定态度[3]。Buiter(比特[英]，2009)认为房地产并不只是一种财产，还是一种消费品，所以房地产财富效应即使存在也是非常微弱的[4]。Calomiris，Longhofer and Miles(卡罗梅瑞斯，迈尔斯[美]，2009)认为房价与永久收入应具有内生相关性，他们利用Case，Quigley and Shiller(2003)的数据进行重新实证研究，也发现房地产财富效应并不显著[5]。

第二个方向是对房地产的财富效应和股票的财富效应进行比较，普遍认为房地产的财富效应要大于股票的财富效应。Case，Quigley and Shiller(2003)对房地产价格的边际消费倾向进行了估计，他们利用1975—1996年发达国家的面板数据和美国的年度数据发现房地产财富的MPC存在显著的相关关系，并通过对股票财富的比较分析，股票的财富效应相对于房地产财富的消费效应来说更小且不显著。IMF的Ludwig and Slok(2002)通过对16个OECD国家的样本的研究发现股票的财富效应要大于房地产的财富效应，并指出财富效应随着时间的推移而增长。Girouard and Blondal(吉罗德和布伦达尔[美]，2001)则发现有的国家股票的财富效应要大于房地产的财富效应，而在另一些国家则又相反[6]。Dvornak and Kohler(迪瓦尼克和科勒[澳]，2003)利用澳大利亚的州数据发现股票的财富效应要大于房地产的财富效应[7]。

第三个方向是对不同国家房地产财富效应进行比较。Campbell and Cocco(2005)则将居民分为年轻居民和年老居民，发现英国年老居民的房地产财富的消费效应的弹性系数为1.7。Case，Quigley and Shiller(2003)的研究结论为美国的房地产财富的MPC大约为0.03-0.04，OECD国家90年代的房地产财富效应为0.11-0.17。Carroll，Otsuka and Slacalek(卡罗尔[美]，大冢[菲]和斯拉克雷克[德]，2006)认为美国房地产财富的短期边际消费效应为0.02左右，而长期边际消费效应则为0.09[8]。Sierminska and Takhtamanova(塞米尼斯克和塔克塔南罗娃[美]，2007)的研究表明加拿大的房地产财富的消费效应为0.12，法国为0.1，芬兰则为0.13[9]。

与发达国家相比，国内学者对房地产财富的消费效应研究相对落后，一般的研究结论认为我国房地产价格不存在消费效应，或者消费效应很少。黄静、屠梅曾(2009)利用家庭微观调查数据，对我国近10年房地产财富与消费之间的关系进行研究，他们发现房地产财富对居民消费有显著的促进作用，而房价上涨并没有使我国房地产的财富效应增强反而有所减弱；房地产财富效应在自有产权住房与租私人住房的家庭之间没有差异，但跟住户的年龄大小、收入高低以及地区有关[10]。

从上述文献来看，主要存在以下不足：第一，采用的模型一般是在生命周期-永久收入假说模型上，仅对其简化形式进行回归分析，只考虑当期财富对当期消费的影响，并未考虑滞后期的影响。况且居民的消费是否遵循永久收入存在一定的质疑。第二，上述文献很少考虑到财富和消费具有双向因果关系，用普通最小二乘法(OLS)得出的结论其稳健性不佳。因此，我们既考虑到财富对消费的滞后效应，又考虑到财富与消费之间的双向因果关系，利用工具变量(IV)估计我国省际间房地产财富的消费效应。

三、理论模型：一个新的分析框架

为了考察房地产财富的消费效应，考虑到居民消费的增长对财富的增长等外生变量的冲击具有惰性(Sluggishness)的特点，近年来，在著名的生命周期-永久收入假说的基础上，很多学者将习惯形成(habit formation)参数③引入了宏观经济计量模型，因为它能较好地将模型与消费的滞后性相匹配。Muellbauer(缪尔鲍尔[英]，1988)建立了一个理想的效用函数，如下：

http://www.drcnet.com.cn/DRCnet.common.web/docimage.aspx?ImageID=1496112 (1)

公式(1)中，χ为习惯形成H的参数，如果χ=0，则说明消费习惯是不相关的。且消费习惯冲击函数H由下式决定[11]58。

Ht+1=Ht(1-λ)+(Ct-Ht)λ (2)

Dynan(戴南[美]，2000)[12]395指出Muellbauer模型中的欧拉方程可以近似地由下式估计：

ΔlogCt+1=c0+χΔlogCt＋εt+1 (3)

所以，消费习惯的参数χ可以从消费增长的序列相关函数中估计得出，扰动项εt+1可以看作是对消费增长的所有冲击变量的综合效应且部分地有财富增加的冲击，财富由ΔlogWt+1表示。考虑到有影响消费的暂时性因素不能包含在公式(3)中，则令C*为包含暂时性影响因素的消费，即：

ΔlogCt+1*=β0+β1ΔlogC*+ζt+1 (4)

Sommer(索默[美]，2002)[13]指出如果消费支出的暂时性影响因素为季度因素，则实际消费过程遵从公式(3)，当χ=0时，其遵循随机游走模型，衡量消费的误差过程将是一个MA(01)，且系数为负。如果直接用公式(4)来估计，则β1是习惯参数χ的一个偏误估计值，其偏误程度与消费的暂时性影响因素的程度有关。Sommer指出用工具变量法可以克服这些问题，使用的方法为二阶段最小二乘法(TOLS)，其中第一阶段估值模型为：

ΔlogCt=Zt-1'η+vt (5)

其中，Z为工具变量向量。Sommer模型的一个缺陷是用消费增长率来代替消费效应，其结论也就为财富的增长率和消费的增长率之间的关系，而非边际消费倾向(MPC)。为了更好地估计出房地产价格的消费效应，需要对Sommer模型进行修正。我们用财富的变化比率来代替财富增长率，即：

http://www.drcnet.com.cn/DRCnet.common.web/docimage.aspx?ImageID=1496113Ct=(Ct－Ct-1)/Ct-5http://www.drcnet.com.cn/DRCnet.common.web/docimage.aspx?ImageID=1496113Wt-1=(Wt-1－Wt-2)/Wt-5 (6)

这里的t为季度，所以t－5则为上一年的消费，目的是衡量财富的年度效应。所以，方程的第一阶段回归模型则为：

http://www.drcnet.com.cn/DRCnet.common.web/docimage.aspx?ImageID=1496113Ct=α0+α1http://www.drcnet.com.cn/DRCnet.common.web/docimage.aspx?ImageID=1496113Wt-1 (7)

依据式(7)，可以估计出财富的短期边际消费倾向。为了准确度量出房地产价格的消费效应，将居民的财富分为房地产财富和非房地产财富两个部分，非房地产财富用各地区居民可支配收入来衡量。则式(2－7)改写为：

http://www.drcnet.com.cn/DRCnet.common.web/docimage.aspx?ImageID=1496113Ct＝α0+βhttp://www.drcnet.com.cn/DRCnet.common.web/docimage.aspx?ImageID=1496113Wt-1N+θhttp://www.drcnet.com.cn/DRCnet.common.web/docimage.aspx?ImageID=1496113Wt-1R (8)

其中，http://www.drcnet.com.cn/DRCnet.common.web/docimage.aspx?ImageID=1496113Wt-1R为房地产财富，http://www.drcnet.com.cn/DRCnet.common.web/docimage.aspx?ImageID=1496113Wt-1N为非房地产财富。根据公式(8)可以估计出房地产财富的边际消费效应β。为了准确估计公式(7)和(8)，需要引入工具变量，即用下面方程来估计：

http://www.drcnet.com.cn/DRCnet.common.web/docimage.aspx?ImageID=1496113Ct+1=a+χhttp://www.drcnet.com.cn/DRCnet.common.web/docimage.aspx?ImageID=1496113Ct+ζt+1 (9)

公式(9)中，a为常数项。根据房地产财富的边际消费效应β，以及消费的相关系数χ，可以得出房地产价格的长期MPC为：

http://www.drcnet.com.cn/DRCnet.common.web/docimage.aspx?ImageID=1496114 (10)

考虑到要考察我国各省市的房地产价格的消费效应，令θ=βχ，则式(10)可以改写为：

http://www.drcnet.com.cn/DRCnet.common.web/docimage.aspx?ImageID=1496115 (11)

此时，就可以根据公式(11)来估计我国房地产价格的消费效应，其中，χ通过公式(9)估计得出，θ通过公式(8)估计得出，房地产价格的长期MPC则通过公式(11)得出。

四、变量选取与研究方法

(一)变量选取和数据来源

变量选取与研究目的相关。相关文献通常从宏观角度研究一国的住房财富效应，样本数据一般来自宏观数据，较少从微观角度利用抽样调查来获取家庭数据。据此选择我国省际的数据为样本点，其中西藏除外，采用季度数据，时间跨度为2003年3月到2010年6月。消费采用各地区城镇家庭人均消费支出指标，房地产财富采用各地区商品房销售价格来度量，非房地产财富则采用各地区城镇居民可支配收入作为衡量指标。此外，考虑到消费支出与家庭财富之间存在相互因果关系，因此要借用工具变量，主要选择居民对就业的预期与货币政策影响财富收入，进而影响家庭消费，用城镇居民就业人数来衡量居民对就业的预期及用各地区房地产企业资金来源中的国内贷款来衡量货币政策的变化。其中，各地区商品房销售价格、房地产企业的国内贷款数据来自天相投顾有限公司的金融数据库，其余来自历年中国统计年鉴和国家统计局数据库。

(二)研究方法

考察城镇居民消费、人均可支配收入和房地产价格之间的长期均衡关系，国内外学者通常采用协整模型。协整方法能较好地估计消费、收入和财富之间的相关系数，并能利用对数-线性模型来模拟消费的跨时期预算约束(Campbell and Mankiw，坎贝尔和曼昆[美]，1988)[14]185。但也有学者指出消费、收入和财富之间的长期协整关系并不存在或者存在结构性不稳定，此外，协整方法只能解决消费增长仅依靠消费本身滞后的影响及收入与财富的滞后影响。因此，在研究方法的选择上，既考虑到消费、收入和财富本身的因素及其滞后的影响，又引入工具变量，例如就业预期和货币政策预期等因素对消费、收入和财富的影响，故能更好地估计消费、收入和财富之间的相关关系。

(三)样本的描述性统计

各变量的描述性统计如表1。我国各地区的消费支出差异很大，截止到2010年第二季度，每季度全国平均消费为2264.5元，而季度消费支出最多的是上海，为5822.5元，而北京、广东、浙江等省市的季度最高消费支出也接近5000元；而消费支出最低的是江西，为1036.7元，大多数中西部省市的最低消费支出也刚超过1100元。各地区商品房销售价格差异性更大，全国商品房销售平均价格为3114.3元/平米，标准差则达到2139，其中北京2010年6月的房价高达22209元/平米，最低的是2003年3月四川省房价为741.9/平米，而2010年6月最低的是甘肃，为2465.2元/平米。从各地区人均可支配收入来看，全国平均人均可支配收入为每季度3096.3元，2009年第四季度，上海的人均可支配收入达8925.4元，为全国最高，而人均可支配收入最低的为贵州，2003年6月为1496.6元，可见各地区收入水平仍然很低且差距较大。各地区房地产企业的国内贷款差异性也很明显，各地区房地产企业国内贷款为277.07亿元，标准差则为482.6，2009年第四季度北京的房地产企业从国内贷款达5445.7亿元，同期最低的是青海，仅为37.82亿元。从各地区就业情况来看，各地区平均就业人数为384.2万人，其中广东的就业人数最多，2010年6月达1061.8万人，山东、浙江、北京和江苏等发达省市的就业人数也超过700万人，就业人数最少的地区是青海，2003年3月仅为41.73万人，就业人数的差异性既跟各地区人口总数有关也跟其经济发展水平有关系。

表1各变量的描述性统计

五、动态实证结果及其解析

为了保证数据的平稳性，先对各变量样本进行单位根检验，检验结果显示各变量均包含一个单位根，即遵循I(1)，故对各变量做一阶差分处理。由于本文的目的既要考察我国房地产财富的总体消费效应，又要考察各地区的差异性，所以实证分析分为两个步骤：第一步考察我国房地产价格上涨带来的财富的总体消费效应；第二步则是考察各地区房地产价格财富的地区消费效应。另外，考虑到房地产财富的短期消费效应，即每个季度之间的影响，与中长期消费效应，即每年之间的影响，是不同的，对此也将分两个时间段来分析。

(一)房地产财富的总体消费效应

1.房地产财富的总体短期消费效应

我国房地产财富的短期消费效应的估计结果，见表2。房地产财富的短期消费效应为前一季度对下一个季度的消费支出的影响，是房地产价格上涨导致财富增加对整体消费支出的总体效应，估计结果显示上一季度的房地产财富每增长1元，会减少下一季度的消费支出0.029元。可见，从上述估计结果来看，我国房地产财富的短期消费效应为负，但由于房地产财富与消费支出之间互为内生变量，且存在相互因果关系，采用OLS估计会产生偏误，为此，只能用工具变量法(IV)来估计。

作者：西北大学经济管理学院 王柏杰 何炼成 西安理工大学 郭立宏 来源：《经济学家》2011年第5期

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