成都市房价波动对居民消费的影响研究

文/沈梦琳 张品 吕秀梅（重庆工商大学）

一、引言

住房资产作为居民家庭财富的主要资产，在房地产市场不断推进的同时，其所占比例也在不断增大。通过研究我国房地产财富效应发挥的情况，可以为政府等部门制定相关政策提供必要的依据。

从理论角度看，在梳理相关研究文献时发现，国内外大部分学者是以某个区域或者重要一线城市为研究对象来分析房价波动对居民消费的影响情况，而缺少对某个具体城市进行的研究。

比如国内学者蒙宝长①（2017）运用最新数据证实了短期内我国一、二线城市的房地产财富表现为挤出效应，而三线城市表现为财富效应；但从长期来看，一、二、三线城市的房地产财富均表现为财富效应。再如国外学者Shen②（2014）等运用VAR 模型对比研究OECD1975-2011 年14 个国家住房与股票对居民消费的影响，表明消费住房价格“净效应”不及股票价格波动大，财富效应不明显。

国内外学者的研究结果各持己见，表现不同国家或区域的经济发展程度、房地产市场的发展情况不同。因此，对具体城市进行针对性研究更加有实际价值。从实际意义看，作为西南地区的“掌上明珠”，成都的房地产业规模不断扩大，房价迎来上涨，居民面临买房困难等问题，特别是年轻群体，只能通过缩减支出来增加储蓄。鉴于此，本文以成都为研究对象，结合房地产财富效应，用理论和实证分析来研究其房价对当地居民消费的影响，以期望为相关部门提供决策建议。

二、理论分析

（一）房地产财富效应

房地产财富效应表现为：如果房价上涨，拥有房子的消费者的财富就会增加，刺激他们进行消费。随着房价上涨驱动的住房内在价值增加时，居民也会觉得自身财富在变多，使消费者的信心开始增加，进而扩大边际消费倾向。

房地产财富效应用公式可以表示为：ΔCw=N1*P1*λ1

其中，ΔCw 为房地产价格每增加一个单位而增加的消费；N1为有住房的居民数量；P1为因房地产价格上涨而增加的财富；λ1为边际消费倾向。

房地产价格上涨时表现为正的财富效应，反之为挤出效应。比如对于无房的工薪阶层来说，房价上涨会使他们削减其他方面的非必需支出，呈现负的财富效应，即挤出效应。

（二）居民消费的影响因素分析

1.商品房平均销售价格

根据英国著名的经济学家Pigou的观点，当物价水平下降时，消费者持有的实际货币数量会变多，使得消费者感觉自己很富裕，他们就会开支更多去满足自己的消费需求。房地产市场具有财富效应，它会随着货币存量的变化对社会群众手持财富产生一定的影响作用，从而刺激或抑制居民的消费需求。本文考虑到数据的可获得性和有效性，将商品房平均销售价格作为一个影响因素来研究。

2.城镇居民可支配收入

城镇居民可支配收入是居民用来维持家庭日常生活开支的那部分收入。由消费理论可知，收入一直是决定居民消费的一个关键因素。作为消费的前提，消费能力的高低取决于收入水平的高低。近些年来，成都市城镇居民收入不断提高，居民对消费的信心和欲望增加，促使更多的消费支出，拉动整个城市的消费水平。故本文选取成都市城镇居民可支配收入作为衡量指标。

3.上证综合指数

通常而言，当股票指数上涨时，投资者的投资收益会增加，促使消费增加。但是，也有学者研究认为股市变化对居民消费的影响甚小，且不稳定。从现实角度来看，目前成都市民的炒股现象并不严重，股市的变化情况对居民消费影响十分微弱。因此，可以选取上证指数作为控制变量，进一步更好地研究房地产价格的波动对居民消费的总体影响状况。

三、实证分析

（一）指标变量的选取及处理

本文研究所基于的相关数据均来自中经网统计数据库、成都市统计年鉴和通达信金融客户端，并经过简单计算整理而得。考虑到数据的有效性和可获得性，本章选取成都市2001Q2-2019Q4 共75 个季度的相关时间序列数据作为样本（见表1）。

表1 变量具体信息

为了确保计量分析的结果能够更加贴近实际，首先对导入的时间序列进行季节调整，并将新序列记为：CSsa，Psa，DIsa 与SZsa。同时，考虑到异方差的存在可能，对序列进一步做一次对数处理，并将它们记作：lnCSsa，lnPsa，lnDIsa和lnSZsa，本文采用的计量分析软件为Eviews10。

（二）模型的构建

为了证明房价波动对城镇居民消费存在影响，本文首先建立回归方程进行分析。由于总共涉及四个变量，故可建立多元回归模型，模型设定为：

其中，α0是常数项，μ是随机误差项，lnPsa 和lnDIsa 是解释变量，lnSZsa 是控制变量，lnCSsa 是被解释变量。

对四个变量做多元回归分析，可以得到以下估计模型：

在模型（1）中，InDIsa 代表的人均可支配收入和InSZsa 代表的上证指数与城镇居民消费呈正相关关系，相关系数分别为1.0139 和0.0220，而InPsa 代表的房价则与城镇居民消费呈负相关关系，它们的相关系数达到-0.1163。并且在相关系数显著的情况下，人均可支配收入和居民消费的相关系数最高，表明两者的相关性最强，即收入是决定居民消费的最关键因素。由于房价与居民消费的相关系数是小于零的，故成都房价变化带给居民消费的影响主要是挤出效应，即房价上涨更多会抑制居民消费。此外，根据相关系数可以看出，股价对居民消费有微弱的促进作用。综上，住宅价格上涨对成都居民消费综合表现为挤出效应。

（三）单位根检验

由于不清楚模型各变量之间是否存在协整关系，所以必须先对序列做一个平稳性检验，采用的方法是ADF 单位根检验，得到的结果整理成表2。

表2 单位根检验结果

由表2 可知，lnCSsa，lnPsa，lnDIsa 和lnSZsa 的ADF 值都比5%显著水平下的临界值要大，并且它们的P 值均大于0.05，所以接受原假设，即序列不平稳。然后对序列做一阶差分，所得DlnCSsa、DlnPsa、DlnDIsa 和DlnSZsa 的ADF值分别为-11.0449、-3.0393、-10.9086 和-4.3376，都比95%置信水平下的临界值要小，且P 值都没超过0.05，所以可以拒绝原假设，即一阶差分序列平稳。

（四）协整检验

本文涉及四个变量，所以采用Johansen 协整检验，第一步建立VAR 模型，接着确定滞后阶数为一阶，故在VAR（1）模型下进行检验，结果如下：

由表3 可知，在5%的显著水平下，第一个原假设的迹统计量达到64.9036，超过了47.8561 这个临界值，而且P 值只有0.0006，远远小于0.05，因此可以拒绝第一个原假设，故而序列存在长期且稳定的协整关系。

表3 协整检验-特征根迹检验结果

同理，由表4 可知，在5%的显著水平下，第一个原假设同样是被拒绝的，表明变量之间也是存在协整关系。进一步推出，居民消费性支出、居民可支配收入、房地产价格和上证指数之间存在长期稳定的协整关系。

表4 协整检验-最大特征值检验结果

（五）格兰杰因果检验

接下来是进行Granger 因果检验确定变量之间的因果关系，结果见表5。

表5 格兰杰因果检验结果

由检验结果可以得到结论：在5%显著水平下，拒绝这三个原假设，换言之即居民可支配收入是居民消费的格兰杰原因，所以居民消费会随着居民收入的变动作同步变动。同理可知，房价和上证指数都是居民消费的Granger 因素，两者的变化均会引起居民消费的变化，其中房价的影响更大。

（六）脉冲响应函数

为了确认变量间的互相影响程度，需要进行脉冲响应，从动态的角度详细分析有关变量对居民消费的影响作用。首先对向量误差修正模型的稳定性情况进行检验，结果如下：

由图1 可知，该模型的所有根模均未越过单位圆，表明该模型具有稳定性，可进行脉冲响应分析。由于本文主要研究房价变动对居民消费的影响，因此对InCSsa 进行脉冲分析时仅选择InPsa 一阶差分后为Impulses 变量，结果见图2。

图1 模型平稳性检验结果

图2 房价对居民消费的冲击

从图2 可知，当房价InPsa 受到一个正向单位标准差大小的冲击后，对居民消费InCSsa 的影响在第1 期接近0，到第2 期冲击程度达到最大，随之影响程度慢慢变小并从相反方向进行冲击，直到第6 期后缓缓向稳定靠拢。总的来说就是，前3 期房价整体上是正向影响居民消费，同时于第2 期到达波峰，于第3 期到达波谷，之后从相反方向作用慢慢减弱并向0 无限靠拢。这就得出在短期内住房的价值增加会刺激居民消费，但是从长远来看，房价上涨会挤出居民的消费。

（七）方差分解

通过方差分解可以得到冲击对模型内生变量的相对重要程度，结果如下：

由图3 可以看出，长期方差分解达到100%，说明居民收入变化对居民消费支出的贡献达到100%，说明两者关系非常密切。同理，由图4 和图5 可知，房价对居民消费的方差分解大约在90%左右，而股价对居民消费的方差分解只有40%多，这也同样说明了房价变化对居民消费的影响程度远大于股价变化给居民消费带来的影响程度。

图3 居民收入对居民消费的方差分解

图4 房价对居民消费的方差分解

图5 股价对居民消费的方差分解

四、结论及建议

（一）结论

基于理论分析和实证分析的结果可知，成都市居民消费支出最主要取决于居民的人均可支配收入，其会随着收入的变化而同向变化。然而，成都房价在变化过程中带给居民消费的影响情况在不同时期会有差异。房价上涨在短期内表现为促进居民消费，但房价持续上涨在长期就会抑制居民消费，导致整个影响效果呈现挤出效应。此外，股票价格变化带给成都居民消费的影响明显小于房价变化带来的影响，这是因为目前股票资产在成都家庭财富中的比重较小，房地产资产才是当前成都居民主要的资产形式。

（二）建议

第一，提高居民收入水平，完善收入分配制度。因为居民是否愿意购房主要取决于居民可支配收入水平，这不仅要稳定收入预期，还要降低支出预期。成都政府可以从财税、金融和产业这三个方面增强就业政策与其他有关政策的关联性。第二，完善住房供应体系，合理控制房价增长。政府可以增加住宅建设，推出住宅多元化；还可以为房地产业提供贷款资金等援助，从而在某种程度上压缩住房成本，稳定成都市的房价。第三，发挥房地产财富效应，减小挤出效应。这需要当地政府将房价控制在合理价位内，逐步消除人们对房价持续上涨的心理预期；同时建立透明的信息系统，规范和监督房地产市场的审批过程。第四，发展住房租赁市场，加强监管力度。目前，大量人才不断涌入成都这座城市，完善成都租售并举的住房制度，可以满足新市民住房需求，促进房地产市场平稳健康发展。

注释

①蒙宝长.我国房地产财富效应区域差异影响研究[D].重庆大学,2017.

②Shen X,Holmes M,and Lim S,Wealth effects and consumption:A panel VAR approach[J].International Review Of Applied Economics,2014,29(2):21-45.