以房养老模式对服务消费的影响*

张振宇

(新疆财经大学 经济学院，新疆 乌鲁木齐 830012)

一、引言与文献综述

进入21世纪以来，我国的人口老龄化速度呈现出快速增长的趋势，截止到2019年全国老年人口总量已经接近2.5亿，老龄化水平近20%，已经成为世界老龄化人口大国。老龄化问题的不断加剧促使社会劳动供给结构重新调整，青壮劳动力数量的下降打破了我国长期以来的人口红利优势。庞大的老年人口规模也为我国的经济发展与人民生活带来了沉重的养老负担，生育率的长期走低又进一步削减了养老资源，传统式“养儿防老”的家庭养老机制受到严峻挑战，如何保障老年人口的正常生活也成为市场化过程需要解决的棘手问题。与此同时，房价的经济外溢为养老机制创新带来了契机，家庭购房的期望也在不断攀升，这在为“以房养老”做准备的同时也影响着服务市场的供需变化，尤其在居民现有收入约束下，住房消费支出的相对增长无疑会对服务性消费产生一定的挤出效应，这种机制是否影响了服务市场的正常发展,亦或者以房养老模式降低了服务需求？针对上述问题，我们需要采用更为严谨的统计方法进行论证，科学讨论“以房养老”模式的可行性及其与服务业协调发展的现实对策。

老龄化人口的激增将养老问题推向了学界讨论的热点，如何保障老年人的晚年幸福也成为经济社会发展的一个重要目标。那么以房养老对服务消费存在着怎样的影响？学界对这一问题的看法并不一致。陈健、黄少安侧重从财富效应视角分析以房养老问题，系统比较了不同年龄组的住房财富效应，总体上来看年轻人在获得稳定住所后有更强烈的消费欲望，以房养老对消费的挤出效应并不明显，而是呈现出显著财富效应[1]。冯钰宸在研究中也得到了相似结论，认为以房养老是丰富居民收入来源的重要渠道，这为其进入老年后的消费增长奠定了良好的经济基础，进而会刺激消费需求的相对增长，但是有遗产动机的居民表现出相对较弱的消费倾向[2]。周延、沈飞在排除遗产动机因素后构建了以房养老与收入变化的关系模型，认为以房养老的收入效应显著存在，并且有利于促进个体消费的增长[3]。不同于上述观点，部分学者认为以房养老对服务消费具有挤出效应，尤其在收入增速相对较低的情况下，高房价的消费挤出效应会更加明显，例如孙兴杰等人基于动态面板模型指出，房价的快速上涨显著抑制了居民的消费行为，尤其在西部地区这一现象更为突出，收入水平较低的居民有着更为明显的的房价挤出效应[4]。牛虎在研究中指出，房价上涨负面影响居民的消费支出，尤其在高杠杆压力下，有购房行为的家庭表现出更低的消费倾向，即房价的挤出效应在相对增强[5]。曾世宏则认为房产价格上升对服务消费的影响表现出非线性影响，价格上升对服务消费的挤出效应显著存在，这种影响在不同区域存在着一定差异[6]。

不难看出，以房养老对服务消费的影响是多方面的，年龄阶层、消费倾斜、收入水平等多种因素都会对以房养老和服务消费之间的关系产生影响，而以往研究侧重从房价变动角度考察以房养老对服务消费的影响，关于家庭住房支出的挤出效应仍然有待补充。本文利用我国2010—2017年30省区的面板数据，分别从家庭住房支出与房价水平两方面考察以房养老对服务消费的影响作用，基于线性、空间与非线性视角探讨两者关系的多种变化，为老龄化与服务市场的协调发展提供实证参考。

二、数据说明及来源

(一)被解释变量：服务消费

进入新时代，随着我国经济发展实力的增强，居民生活质量也在不断提升，生活需求也更加丰富与多元化，尤其在大范围温饱问题得到解决的背景下，服务消费需求的扩大趋势日益明显，已经成为居民生活需求的重要组成部分。考虑到现有消费类型的划分，本文以交通通信、文化娱乐、耐用品、医疗保健与其他支出之和作为服务消费支出的测度指标，记为Y。

(二)解释变量：以房养老

以房养老是新时期推出的一种新型养老模式，尤其在老龄化人口激增的背景下，为了缓解家庭的养老压力，越来越多的老年人通过出租、售卖或者抵押原有房屋，从而获得收入以维持老年生活。而无论是何种以房养老模式，其前提条件是保障老年人有可用于交易的房屋，这就需要老年人在中青年时期积攒经济实力从而拥有足够的购房能力，而与其有直接关联的因素是房价水平，这也是判断以房养老模式是否可行的基本标准之一，房价水平的高低在很大程度上影响着居民的购房决策，也是以房养老模式能够有效推行的重要影响因素。参照陈健、黄少安等人的研究，我们首先采用了房价水平作为以房养老模式的可行性指标，以各省份商品房平均价格作为房价水平的代理变量。其次，房价持续上涨的背后是居民住房压力的增大，尤其对于未购房居民，在高房价的影响下，住房支出占到了日常消费的很大比例，考虑到与居民生活的关联性，我们进一步将住房支出作为评价居民是否具备以房养老能力的代理指标，本文采用了城镇居民日常消费中的居住消费支出衡量住房支出水平。

(三)控制变量

1.收入水平：收入水平既是决定居民消费支出的关键因素，也影响着居民的购房行为，基于经验判断来看，收入水平越高的群体，其购房能力越强，更容易具备以房养老模式的基本条件。因此，我们采用了城镇居民人均可支配收入作为收入水平的代理变量。

2.经济水平：区域发展的异质性导致各地区的养老政策与文化观念存在着较大不同，这也导致以房养老模式的收益效果表现出一定的区域差异，为了克服经济水平所带来的额外影响，也将其作为控制变量纳入模型，以各省GDP代表当地经济发展水平。

上述数据来源于我国各省区统计年鉴、链家研究院和瑞思数据库。样本为2010—2017年我国大陆30个省区(西藏地区数据缺失严重)，少量缺失数据运用多重补漏分析填补，分别使用EXCEL和STATA软件进行数据处理和回归分析。

三、实证分析

(一)线性面板回归

1.模型构建形式

本文选取了全国30省区的面板数据，为了克服由于区域异质性所带来的额外干扰，首先构建了线性面板数据模型，基本形式如下：

Yit=α1HEit+α2APit+eit+μit

(1)

式(1)中，Y、HE、AP分别代表服务消费、住房支出与房价水平，e、μ为常数与残差，α为待估参数，i与t分别为个体效应项与时间效应项。

2.线性面板回归估计结果

我们首先构建了只包含住房支出与房价水平两个核心解释变量的基准模型，表1为面板固定效应模型的回归结果：

表1 基准模型估计结果①

从基准模型中可以看到，住房支出与商品房均价对服务消费均表现出显著促进作用，即在不考虑其他社会因素的影响下，住房支出与房价水平对服务消费的增长存在着显著的财富效应。那么，在考虑到社会因素的条件下，上述现象是否存在？为了解答上述问题，我们将控制变量放入模型中做进一步回归，表2为含有控制变量的模型估计结果：

表2 含控制变量的线性面板回归模型估计结果

不难看出，在纳入控制变量后，模型的拟合度明显提高，住房支出与房价水平对服务消费的影响作用也发生了显著变化，其中，住房支出的促进作用明显削弱，仅在10%水平上达到显著，系数值由0.178降到了0.029，减少了0.83个百分点；而房价水平已经转变为负向的影响作用，即其对服务消费表现出一定的挤出效应，不过这一效应的程度相对较弱。

在考虑到地方社会经济因素后，以房养老对服务消费的影响作用发生了明显变化，并且文中选取的核心解释变量表现出了不同的变化方向。上述分析均是在不考虑空间因素的情况下的估计结果，正如表2中所示，经济社会因素对以房养老与服务消费的干扰作用是显著存在的，因此我们不仅需要从线性角度考虑两者的关系变化，还需要将其扩展到空间地理层面，排除由于空间因素造成的额外影响，进而得到以房养老对服务消费影响的纯效应。因此，后文继续从空间计量视角对两者的关系进行了分析。

(二)空间计量回归

1.空间计量模型

我们采用了空间计量模型对以房养老与服务消费的空间关系做进一步讨论，主要包括空间滞后模型(SLM)、空间误差模型(SEM)与空间杜宾模型(SDM)。其中，SLM与SEM两模型主要用于反映空间依存性特征，可以通过Log-Likelihood检验值进行选择，SDM模型用于反映本地以房养老对邻近地区服务消费的空间溢出性。具体模型构建形式如下：

(1)空间滞后模型设定

(2)

(2)空间误差模型设定

(3)

(3)空间杜宾模型设定

(4)

式(4)中，W_X与W_K分别为核心解释变量以房养老与控制变量的空间项。

2.空间计量分析

根据式(2)—(4)，我们利用STATA15.0软件对以房养老与服务消费的空间关系进行检验，表3给出了三模型的估计结果：

表3 空间计量模型估计结果

从表3中可以看到，我们同时给出了空间误差模型、空间滞后模型与空间杜宾模型的回归估计结果，其中，空间误差模型与空间滞后模型都是用于检验以房养老对服务消费影响的空间依存性，两模型的选取可以通过Log-Likelihood检验实现，即选取Log-Likelihood估计值较大的模型对空间依存性进行判断。不难看出，空间误差模型的Log-Likelihood值明显大于空间滞后模型，根据空间误差模型的估计结果可知，在纳入空间项后，住房支出与房价水平对服务消费的影响作用均有所变化，住房支出对服务消费的影响已经由不显著的线性促进作用(线性面板模型)转变为显著抑制作用，即住房支出的增长对本地服务消费表现出明显的挤出效应。根据空间误差参数的结果可知，邻近地区的社会环境改善对本地服务消费增长具有显著的空间溢出，社会经济水平每提升1个百分点有利于促进本地服务消费提升0.874个百分点。

空间杜宾模型的估计结果也支持了本地住房支出的挤出效应，房价水平也存在着一定的挤出效应，但是系数值并不显著。从空间项来看，住房支出对邻近地区的服务消费也表现出显著抑制作用，即本地住房支出水平的提升会抑制邻近地区服务消费的增长，存在着空间地理层面的挤出效应，房价水平也表现出微弱的挤出效应。由此可见，以房养老对服务消费的影响作用存在着空间特征，无论是对于本地还是相邻地区的服务消费而言，家庭住房支出存在着过度增长的现象，并且挤出了家庭用于服务消费的支出比例，在一定程度上不利于服务市场的发展。

(三)门槛效应回归

1.门槛效应模型构建形式

从上述分析可以明显看到，在纳入空间项后，以房养老两变量对服务消费的影响作用发生了变化，进一步说明两者关系受到地方其他社会因素的影响。本文继续构建了门槛效应模型对以房养老与服务消费之间的非线性关系进行讨论，模型基本构建形式如下：

Yit=α1Xit，j(M

(5)

式(5)中，M为门槛变量，X为核心解释变量，通过对门槛变量的多阶段控制，更为客观地反映以房养老对服务消费影响的非线性特征，需要说明的是，首先要保障单门槛效应显著，高阶门槛的显著结果才具有统计意义。

2.门槛效应模型估计结果

我们进一步对以房养老与服务消费的非线性关系进行了讨论，由于区域发展存在异质性问题，我们选用了具有综合评价能力的经济水平作为门槛变量，需要说明的是，分别以住房支出与房价水平作为核心解释变量进行了门槛效应检验，表4中模型1与模型2为对应的门槛效应显著性估计结果：

表4 门槛效应显著性检验结果

从表4中可以看到，在以住房支出与房价水平为核心解释变量，经济水平为门槛变量时，以房养老对服务消费的影响存在显著的非线性变化，两模型分别表现出显著的双门槛与单门槛特征，根据门槛临界值可知，在以住房支出为核心解释变量时，GDP对数值小于6.927时处于低水平，介于6.927与7.375时为中等水平，大于7.375时为高水平。以房价水平为核心解释变量时，GDP对数值以8.33为界分为高、低两个水平。表5进一步给出了相应的门槛效应回归估计结果：

表5 门槛效应回归估计结果②

从门槛回归估计结果可以看到，模型1与模型2中，在经济水平的约束下，住房支出与房价水平的多阶段估计值均表现出显著负向作用，即意味着在考虑地方经济社会条件的约束情况下，以房养老对服务消费的影响仍然存在显著的挤出效应。从估计值的大小情况来看，随着经济水平的提升，住房支出与房价水平的系数值均有所下降，说明随着经济水平的提升，以房养老对服务消费的挤出效应在逐渐减弱，但是并没有转变为财富效应的趋势。

不难看出，在经过线性面板回归、空间计量分析与门槛特征检验后，以房养老对服务消费的影响作用发生了多重变化。在仅考虑两者的线性关系时，以房养老对居民服务消费的影响表现为财富效应与挤出效应并存的状态，但是两种影响均处于较弱水平；在纳入空间项与门槛项后，以房养老对服务消费的影响转变为挤出效应，且存在明显的空间溢出与门槛特征。

从上述结果来看，现阶段以房养老模式的推行对我国居民服务消费的影响以挤出效应为主，即过多的住房支出与房价的快速上涨并没有带动居民服务消费的相对增长，反而抑制了居民的消费热情。原因在于，从我国经济发展的现阶段来看，在房价快速上升的过程中，居民的收入增长相对滞后，在这种情况下，居民用于房产资源的投入在不断增长，但是其他服务性的消费支出也因此受限，从而导致以房养老难以形成有效的消费刺激。

四、结论与政策建议

(一)结论

本文利用我国2010—2017年30省区的面板数据，实证分析了以房养老对服务消费的影响作用，基于面板数据模型、空间计量模型与门槛效应模型分别对两者的线性、空间与非线性关系进行了多重检验，主要得到以下结论：

1.从线性关系来看，以房养老对服务消费的影响作用并不明显，住房支出与房价上涨分别表现出微弱的财富效应与挤出效应。

2.从空间关系来看，以房养老对服务消费表现出显著的抑制作用，无论是住房支出还是房价上涨都存在着明显的消费挤出效应；此外，邻近地区的社会环境改善对本地服务消费也具有显著的促进作用，本地住房支出增长对服务消费的挤出效应具有明显的空间溢出。

3.从非线性关系来看，以房养老对服务消费的影响呈现出显著的非线性变化，住房支出与房价上涨也具有明显的消费挤出效应，不过随着经济水平的提升，以房养老对服务消费的挤出效应表现出一定的减弱趋势。

(二)政策建议

总体来看，以房养老对服务消费的影响存在着一定的挤出效应，尤其在考虑到空间项与社会经济因素后，以房养老的挤出效应更加明显。仅从推动服务业的发展角度来看，过度推进以房养老模式仍然存在一定弊端，就此本文提出如下对策建议：

1.根据地区的经济发展情况，引导居民理性参与以房养老

“以房养老”在一定程度上可以减轻居民的养老负担，尤其对于退休居民而言，以房养老的推行有助于解决养老保障不足。但是也要看到，在我国老龄化快速增长的背景下，区域之间的经济水平、居民收入以及房价变化都存在一定差距，盲目推进以房养老政策可能会加剧居民的短期贫困问题，尤其对于没有固定收入来源的个体经营者或者贫困户，以房养老政策的适用性相对较差，并且会抑制居民的消费支出，导致居民生活质量的停滞不前，反而对服务市场的发展产生负面影响，进一步削弱地方的经济发展能力。

2.加强对房产市场管控力度，减少居民购房压力与住房负担

房价的快速上涨导致了房产泡沫的不断加剧，在我国居民现有收入水平下，过度上涨的房价已经远超居民的购房能力，尤其在北京、上海等一线城市，房产供给过剩与购房能力不足的失衡状态已经严重影响了居民的正常生活，“有钱不敢花、住房买不起”的双重困境也在一定程度上削弱了服务市场的发展动力。因此，要进一步加大对房产市场的监管力度，严厉打击过度哄抬房价的行为，同时要逐步促进租房政策的优化调整，转变居民固有的购房观念，引导房产市场租住并举的良性发展，提高现有房产资源的使用率，持续减轻居民的购房压力与住房负担，为服务消费的稳定增长提供良好的房产环境。

[注 释]

①表1—表5中*、**、***分别代表在10%、5%、1%水平上显著。

②r为GDP处于不同水平时，住房支出与房价水平的相应系数值。