房价对老年人依靠子女养老意愿影响分析

梁玉青 李云值

摘 要：近年来中国房价上涨较快，同时老年人就业比例较高，CHARLS的统计数据表明老年人依靠子女养老的意愿偏低，因此有必要研究房价上涨对老年人依靠子女养老的影响。本文采用CHARLS 2011、2013、2015、2018共四年的数据，建立模型分析房价对老年人依靠子女养老意愿的影响，结果表明房价对老年人依靠子女养老意愿在1%的水平下存在显著负向影响，房价上涨时老年人依靠子女养老意愿明显下降，房价越高，老年人依靠子女养老意愿越低。

关键词：房价；养老意愿；依靠子女

中图分类号：F23     文献标识码：A      doi：10.19311/j.cnki.16723198.2023.12.043

中国自1998年福利分房时代的结束，住房市场化进程便就此开启。2003年房地产业发展成为中国支柱产业之一，开启了中国房价大幅上升的序幕。房价上涨导致老年人的生活成本上升，根据相关统计数据老年人的就业比例居高不下，同时老年人依靠子女养老的意愿出现下降趋势，房价上涨影响了老年人依靠子女养老的意愿。本文首先介绍研究的背景，其次说明变量的选取与模型构建，最后通过计量模型分析了房价对老年人依靠子女养老的影响。

1 研究背景

1.1 房价上涨较快

1998年，中国国务院下发的《关于进一步深化城镇住房制度改革、加快住房建设的通知》中明确规定推行货币化分配住房政策，房产的实物分配制度成为过去式，中国住房市场化发展进程开启。2003年中国房地产业步入快速发展通道，住宅市场售价也随之水涨船高。数据统计结果表明，中国住宅均价从1998年的1854元/平方米，上涨至2010年的4725元/平方米和2021年的10395元/平方米，住宅均价涨幅约561%。从全国住宅均价的增长率来看，除2008年受国际金融危机的影响出现小幅下降外，其余年度住宅平均销售价格均比上一年出现正增长。与中国住宅平均销售价格上涨相对应的是住宅销售面积的爆发式增长，数据统计结果表明，1998年、2000年中国住宅销售总面积分别为1.083亿、1.657亿平方米，到2010年、2021年分别增长至9.338亿、15.653亿平方米，2021年的住宅销售面积为1998年的14.46倍之多。从全国住宅销售面积的增长率看，除2008年、2014年销售面积有所回落之外，其余年度住宅销售面积均比上一年出现正增长。住宅销售面积增长幅度最高出现在2005年，比上年增长了46.62%。2020年12月，中央经济工作会议重申“房住不炒”的定位，為今后住房市场的发展奠定基调。

1.2 老年人就业比例较高

中国在2000年和2010年开展了第五次、第六次全国人口普查，随后在2015年开展了1%人口抽样调查，2020年开展了第七次全国人口普查。结合上述调查数据汇总得出老年群体的就业情况，可以看出中国60岁以上老年人口比重增长势头迅猛。2000年，中国60岁以上老年人口数量约1.299亿人，2010年该数值增长至约1.776亿人，较2000年增长约36.63%；2015年，中国60岁以上老年人口数量增长至2.221亿，较2010年增长约25.04%，2020年又增长至约2.640亿人，较2015年增长约18.89%。60岁以上老年人口就业比例长期维持高位运行，2000年时60岁以上老年人就业人数达4291万人，就业率达33.01%，近三分之一的老年人选择继续工作。2010年时60岁以上老年人就业人数达5373万人，就业率达30.26%，近三分之一的老年人口留在工作岗位，较2000年上涨约1082万人。2015年，中国60岁及以上老年人就业率约26.83%，就业人口规模约5957万人，超过1/4的老年人口留在工作岗位。2020年，中国60岁及以上老年人就业率约2188%，就业人口规模约5778万人，较2000年上涨约1487万人。中国相当部分的老年人，退休后领取的养老金不足以应付晚年生活，因此仍然参与劳动获取报酬。

1.3 依靠子女养老意愿偏低

根据2011、2013、2015和2018中国健康与养老追踪调查（China Health and Retirement Longitudinal Survey，CHARLS）四年的调查数据，可以发现老年人依靠子女养老的意愿较低，且呈现下降趋势，从2011年对3812名老年人的调查结果看，有66.89%的老年人有依靠子女养老的意愿；从2013年对4739名老年人的调查结果看，该比重下降至60.93%；从2015年对4766名老年人的调查结果看，该比重进一步降低至59.58%；从2018年对5309名老年人的调查结果看，该比重较2015年略有增长，约为59.82%。对于老年来说，选择哪种养老方式，主要考虑的是家庭因素，而真正做出决策的依据是老年人所拥有的资源状况。根据代际支持合作群体理论实证分析结果可知，影响子女对老年人养老支持决策的重要方面是子女的经济状况。

2 变量选取与模型构建

2.1 变量介绍

依据冯苑（2020）、胡元瑞等（2021）、盛夏等（2021）和张莉等（2017）相关学者的研究成果，研究的相关变量如下：

（1）因变量。依靠子女养老意愿 （eldc），依靠子女养老的取1，其他取0。

（2）自变量。地级市房价（hpric），计算方式为商品住宅销售额/商品住宅销售面积，并取自然对数。

（3）控制变量。涵盖个人特征：年龄、性别、健康状况、受教育程度；家庭特征：子女数量、家庭规模、幼儿抚养比；城市特征：人均工资、失业率。

①性别（gender）。老年人性别女记为0，否则记为1。

②年龄（age）。老年人的年龄。

③受教育程度（educ）。小学及以下受教育程度取1，初中取2，高中及以上取3。

④健康状况（heal）。自评健康为非常好或好取1，否则取0。

⑤家庭规模（popul）。用家庭总人口代表。

⑥幼儿抚养比（dratio）。0-6岁人数/家庭规模。

⑦子女数量（nchild）。采用健在子女总数代表。

⑧人均工资（pwage）。取所在城市职工的平均薪酬的自然对数。

⑨失业率（unemp）。城镇登记失业人员数/（城镇单位从业人员期末人数+城镇私营和个体从业人员+城镇登记失业人口）。

汇总变量定义见表1。

2.2 模型构建

研究的自变量为地级市房价（hpric），因变量为老年人依靠子女养老意愿（eldc），房价对老年人依靠子女养老意愿影响研究模型为：

eldc=α0+α1hpric+βZ+ε（1）

式（1）中的Z代表一系列控制变量，涵盖：家庭规模、年龄、性别、子女数量、受教育程度、幼儿抚养比、健康状况、人均工资、失业率。α0、α1分别表示截距项和自变量的影响系数，ε、β分别表示随机干扰项与控制变量的影响系数。

在各模型估计时，同时控制地区效应和年度效应。

2.3 数据来源及处理

CHARLS旨在分析中国老龄化问题，通过收集具有代表性的45岁及以上老年人家庭与个人微观数据，推动人口老龄化问题的跨学科研究，为中国相关政策的制定与完善提供必要的数据参考。2011年，CHARLS首次进行全国基线调查，并随后分别在2013、2015和2018年进行了全国范围的调查访问，涵盖28个省（自治区、直辖市）的150个县、450个社区（村），2018年CHARLS全国追访完成，共计获得1.9万名、1.24万户家庭的调查数据。本文的研究数据来源于CHARLS四期数据、中国经济与社会发展统计数据库、中国国家信息中心宏观经济与房地产数据库（http：//www.crei.cn）、各地统计年鉴、中国城市统计年鉴、中国国土资源统计年鉴。

对样本数据作如下处理：（1）删除存在数据缺失的样本；（2）研究对象为老年人，由于中国的退休年龄一般为男性60周岁，女性50周岁。按照老年人的有关定义保留60-75周岁的男性样本和50-75周岁的女性样本，对其余样本作删除处理；（3）删除丧失劳动能力的样本，这部分样本本身不具备劳动能力，因此作删除处理；（4）为了消除异常值的影响，对除类别变量外的变量作缩尾处理，处理水平选择1%。经过数据处理后共得到7995个老年人的18626个样本，涉及26个省/市/自治区，114个城市。

3 房价对依靠子女养老意愿的影响

3.1 变量基本统计量

研究模型涉及变量的基本统计量见表2。

由表2可知，房价对老年人依靠子女养老意愿的影响模型各变量均有18626个样本，依靠子女养老意愿（eldc）的均值为0615，标准差为0487，最小值为0000，中位数为1000，最大值为1000，从均值和中位数来看，中国老年人普遍不具有依靠子女养老的意愿，有相当多的老人养老并不依靠子女。地级市房价（hpric）的均值为8429，标准差为0377，最小值为7726，中位数为8344，最大值为9693，中国房价存在显著的城市间差异。

3.2 实证分析结果

基于logit模型分析房价对老年人依靠子女养老意愿的影响，所有估计模型的标准误都在调查个体层面上进行聚类（Cluster）调整后的稳健标准误，并控制省级地区效应和年度效应，汇总各模型的结果见表3。

由表3中的三列结果第一列控制了个人特征，第二列控制家庭特征以及个人特征，第三列控制个人特征、家庭特征和城市特征。从回归结果可以看出，地级市房价（hpric）对老年人依靠子女养老意愿（eldc）在1%的水平负向影响关系显著，影响系数为-0.573，房价上涨时老年人依靠子女养老意愿明显下降，房价越高，老年人依靠子女养老意愿越低。

3.3 异质性检验

根据儿子数量将老年人样本分为两类，多于1个儿子的老年人为一类，另一类为仅有一个儿子或者没有儿子，采用模型分析房价对老年人依靠子女养老意愿的异质性影响，结果见表4。

由表4中的第一列为有多于1个儿子的老年人样本估计结果，第二列为其余类型老年人样本估计结果。有多个儿子的老年人地级市房价（hpric）对老年人依靠子女养老意愿（eldc） 在1%的水平存在显著负向影响，影响系数为-0.455，房价上涨时老年人依靠子女养老意愿明显下降，房价越高，老年人依靠子女养老意愿越低。仅有1个儿子或者没有儿子的老年人地级市房价（hpric）对老年人依靠子女养老意愿（eldc）在1%的水平下存在显著负向影响，影响系数为-0.631，房價上涨时老年人依靠子女养老意愿明显下降，房价越高，老年人依靠子女养老意愿越低。可以看出有多个儿子的老年人，相比仅有1个儿子或者没有儿子的老年人提升了依靠子女养老意愿。

金融资产代表着老年人的生活水平，通常来讲金融资产越多的老年人生活水平越好，根据金融资产的中位数将老年人分为高金融资产和低金融资产两类，采用模型分析房价对老年人依靠子女养老意愿的异质性影响，结果见表5。

由表5中的第一列为金融资产高的老年人样本估计结果，第二列为金融资产低的老年人样本估计结果。金融资产高的老年人地级市房价（hpric）对老年人依靠子女养老意愿（eldc）在1%的水平下存在显著负向影响，影响系数为-0.644，房价上涨时老年人依靠子女养老意愿明显下降，金融资产高的老年人生活水平较好，房价上涨时可以更少地依靠子女养老。金融资产低的老年人地级市房价（hpric）对老年人依靠子女养老意愿（eldc）不存在显著影响，房价上涨老年人的依靠子女养老意愿并没有明显变化。可以看出金融资产低的老年人，养老选择的方式更少，因而房价对养老意愿的影响不明显。

通过分析发现房价上涨将导致老年人依靠子女养老的意愿下降，有多个儿子的老年人，相比仅有1个儿子或者没有儿子的老年人提升了依靠子女养老意愿。并且相比金融资产高的老年人，金融资产低的老年人，养老选择的方式更少，因而房价对养老意愿的影响不明显。可见房价上涨直接影响老年人的养老决策，且老年人依靠子女养老意愿明显下降，必将导致老年人依靠自身养老程度上升。因此有必要强化房地产市场的调控与监管，抑制房价过快增长。同时，也要积极构建多层次、多渠道的养老服务体系，引导社会资本有序进入养老行业，由政府资本带动民间资本，满足老年人的多种养老需求。

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