中国居民房价预期的微观影响因素——基于CHFS数据的实证分析

马小香，苏梽芳

(华侨大学 经济与金融学院，福建 泉州 362000)



中国居民房价预期的微观影响因素
——基于CHFS数据的实证分析

马小香，苏梽芳

(华侨大学 经济与金融学院，福建 泉州 362000)

利用2011年《中国家庭金融调查》数据，从家庭居民的个体基本特征、家庭状况、心理特征、信息因素等四个方面研究了居民房价预期的影响因素，特别是首次系统地考察了居民的心理预期因素及其是否关注经济信息对其房价预期的影响，以进一步探究房价预期的形成机制。实证结果显示：一是男性预期房价上涨的可能性较大；二是收入较低者预期未来房价会上涨，而拥有高市值房屋的居民却预期未来房价下跌的可能性较大；三是预期未来经济形势良好、利率上升及物价会上涨的居民预期未来房价会上涨的可能性较大；四是关注经济信息的居民预期未来房价下跌的可能性较大。可见，四个方面的因素都会使得房价预期产生差异，支持了房价预期具有异质性的假说。研究结果对于政府如何制定科学有效的政策措施以引导居民房价预期具有重要的参考价值。

房价预期；异质性；有序Logit模型；多元Logit模型

一、引言

如今，房地产已经成为大多数家庭的重要财富之一，房地产行业也成为当今经济的重要组成部分。近年来，房价的上涨在一定程度上引起了不少购房者的恐慌甚至还引发了“中国房价泡沫”之说。有一些业内人士指出，我国房价之所以上涨，是因为房地产厂商采取“低开高走”的策略，也就是先低价定位，然后再稳步提升价格。然而从学术界来看，目前已有不少研究者发现，就某些方面而言，人们对未来房价的预期对房价的波动有重要的影响作用[1]。居民是整个经济活动的微观个体，其经济行为对经济的发展有着不可忽视的影响，而经济行为又在很大程度上受其心理预期的影响[2]。以往有关研究已发现正是这些大量微观个体的房价预期而不是少数专业部门或专家学者的房价预期，对于未来的房价波动起着重要推动作用[3]。

以往许多文献的研究都集中在现实房价波动上，但实际上，对未来房价的预期也扮演着相当重要的角色，尤其是在人们面对跨期决策时，对未来房价的预期更是影响着人们的决策心理。对于居民的房价预期，以往国内外的研究大多从适应性、理性、外生性等三大预期假说来分析房价预期的影响因素[3]。但是，从我国现阶段的实际情况看，我国房地产行业仍存在着较为明显的信息不对称[4]，因此，当前我国并不存在理性预期房价的基本条件，而房地产的区域性又使消费者更加关注当地的房价变动情况而不是宏观经济形势的变化，这使得许多研究者对房价预期的研究多是从过去房价波动的角度加以分析。由于缺少相关的研究数据，从微观个体方面研究房价预期的文献非常稀少。本文着重从微观家庭个体的多个方面考量居民房价预期的影响因素，并分析其影响方向和程度，可以更加准确地测量和识别人们对房价预期的形成机制，从而弥补了以往研究的不足。通过借鉴本文得出的实证结果，可以为相关的机构部门制定更为合适的房价调控政策创造有利条件，使之可以针对不同人群采取不同的调控方法，从而有利于调控目标的实现，使房地产市场更加稳健有效的运行。

从相关文献可知，许多学者都是基于以往房价波动的情况来分析居民房价预期的影响因素，他们通过实证研究发现，房价预期与以往房价的波动是密切相关的。Case and Shiller (2003)通过问卷调查美国四个城市购房者对未来住宅价格增长预期的看法，他们发现，住宅价格的波动很大一部分会受居民预期的影响，而这种预期是以过去住宅价格的变化作为基准，而不是来自基本面的其他信息[5]。Niu and Soest(2014)利用美国2009—2014年的调查数据，将不同时间的房价变动和未来的房价预期联系起来，发现了当地房价的变动和短期预测有明显关联[6]。就我国而言，梁云芳和高铁梅(2006)使用滞后一年全国住宅销售价格增长率作为解释变量，发现上一年房价增长率对本期房价增长率有显著影响[7]。胡健颖等(2006)通过实证研究，发现购房者的房价预期由滞后一至三期的房价增长所决定[8]。洪涛等(2007)认为，消费者的适应性预期推动了国内城市房地产价格上涨，而这种适应性预期受本城市房地产价格的历史增长率以及其他城市房地产价格历史增长率的影响[9]。任荣荣等(2008)认为，国内居民对未来住宅价格增长的预期也是一种适应性预期，即根据过去两年房价增长率的平均值来确定未来价格的增长率[10]。当然除了验证以往房价波动会影响居民房价预期外，也有学者发现居民的房价预期也受当地市场景气的影响。Pouwendal and Longhi (2008)通过分析荷兰住宅市场上消费者对于未来房价预期的因素进行分析，发现在住宅市场景气时，居民预期房价上涨的可能性较大[11]。Taltavull and Mcgreal (2009)利用西班牙住宅市场约190万笔的房价资料进行分析发现，随着市场景气的变化，居民对于未来房价的预期具有显著的差异[12]。Niu and Soest (2014)也通过实证研究，发现人们对未来房价的预测与当地经济状况和人们的生活水平呈正相关关系，这表明了房价预期和经济周期具有一定的关联性[8]。花敬群和张金鹗(1999)、彭建文和张金鹗(2000)在台湾住宅市场的研究中都发现，不论是生产者还是消费者的行为都会受到市场景气的影响，而这些研究也间接证明购房者对于房价的预期与房地产市场景气有关[13][14]。

可见，目前国内外关于房价预期的研究大多是基于总体层面进行分析的，即根据过去房价波动的趋势或是市场景气状况来判断未来房价走势。而这种基于总体面的房价预期研究并未考虑微观个体特征的不同是否也会对房价预期产生差异，以及解释这些微观因素的不同对房价预期的影响方向和程度。因此，为了弥补以往研究中的不足，近年来，有些学者在分析房价预期影响因素时采用了微观个体方面的相关数据，更加全面地分析居民个体特征的不同是否会对房价预期产生差异。例如，陈佳甫、张金鹗和谢博明(2012)利用台湾地区住宅需求动向调查2007—2008年的资料，以购房者对房价预期为被解释变量，使用多元Logit模型估计各影响变量对房价预期的影响方向及影响程度，其实证结果显示购房者身份、行为、目的与认知使得人们对房价预期产生差异，相对而言，年龄较大者、拥有高价值房屋的女性购房者认为未来房价会下降，对未来房价的波动持较为悲观的态度，而那些拥有大面积房屋及以投资为目的的男性购房者对未来房价的波动持较为乐观的态度[3]。而Niu and Soest (2014)通过实证研究，再次证明了女性、年龄较大者对未来房价预期较为悲观，他们的研究还显示家庭规模较大的户主对未来的房价波动较为乐观，而教育水平较高的户主则认为未来房价下降的可能性较大，对于家庭目前所持有的房屋价值对房价预期的影响，他们则得出了与陈佳甫等相反的结论，他们发现，那些拥有较高市值房屋的户主对未来房价波动较为乐观[6]。

但是在我国大陆，基于微观因素对于居民房价预期的研究尚未发现，而大多数基于微观因素的研究都是用于分析通货膨胀预期是否具有异质性，如肖争艳等(2011)采用中国人民银行的《居民储蓄问卷调查系统》数据库，使用多元Logit模型研究发现，人们对未来家庭经济状况的信心、风险厌恶程度和金融参与及熟悉度、家庭所处的阶层、人们对未来家庭经济状况的满意程度以及最近家庭所处的经济环境都是形成通货膨胀预期异质性的原因[15]。而李涛等(2014)利用2009年《中国城镇居民经济状况与心态调查》数据，使用有序Logit模型研究发现，居民对政府的信任度以及居民个体的人口统计特征、家庭财务状况等众多特征显著影响了居民的物价预期[16]。

以上基于微观个体特征的房价预期研究，从一定程度上弥补了以往研究的不足，但是，各个地区由于经济状况、人文特征等存在差异，使得居民对房价的预期具有异质性，再加上不同学者对于数据和指标的选取以及实证方法的不同，使得对影响程度的判断和得出的结论也有所差别。因此，在借鉴前人研究的基础上，本文将利用基于全国25个省(市、区)、80个县、320个社区共8 438个家庭的中国家庭金融调查数据，同时采用有序Logit模型和多元 Logit 模型较为全面地对房价预期的微观影响因素进行回归分析，并且涵盖了其他文献尚未涉及的一些微观因素，如居民个体的经济形势预期、利率预期、物价预期、是否关注经济信息等，最后进行了相应的稳健性检验，使结果更加具有可信度。

二、研究设计

(一)变量选择

本文选取了居民的个体基本特征、家庭状况、心理因素及信息因素等四个方面共11个具体指标作为房价预期的微观影响因素，也就是作为两个模型的解释变量，而模型的被解释变量为房价预期。相对于以往相关文献而言，本文增加了居民对未来经济形势、利率、物价的预期及是否关注经济信息等四个新变量，因为房地产的发展是经济发展的重要组成部分之一，两者的发展是息息相关的，而利率是资金的价格，它会对房价产生一定的影响，房地产也属于一种商品，因此与物价也是密切相关的，故而居民对它们预期的不同，很可能会使居民产生不同的房价预期。而预期是以反映客观事实的信息为依据的[2]，因而人们是否关注经济信息可能会使居民的房价预期产生差异。为了更好地描述样本中居民的基本特征，本文将给出有序Logit模型和多元Logit模型中所有变量的一些描述性统计量，如表1所示。

表1　相关变量的描述性统计量

在本文中，我们将居民的房价预期作为被解释变量，并将预期房价下跌、持平、上涨分别记为0、1、2。根据问卷所获得的数据可知，预期房价下跌的居民占9.44%，预期房价较为稳定的居民占18.04%，而预期房价上涨的居民占72.52%。可见，人们普遍对未来的房价走势持乐观态度。下面将对模型中使用的一些解释变量进行简要的描述。

从居民的个体基本特征看：本文剔除了年龄过小与过大的居民，选取的是18岁到84岁的个体，平均年龄为44.84岁，可见中年人占大多数；居民中男性比女性稍多，男性占58.13%，这从一定程度上反映了我国男女比例存在差异，男性比女性多，而且在填写调查问卷时，男性作为户主回答的概率比女性大；本文将未受过大专教育的居民设为非高等教育人群，而受过大专及其以上教育的居民设为高等教育人群，分别设为0、1，受过高等教育的仅占25.21%，可见我国居民受教育程度普遍偏低。

从居民家庭的基本状况看：剔除一些极端值后，居民家庭人均年收入均值为12 765.26元，最低为1000元，最高收入为400 000元，标准差为26 689.14，可见我国家庭的收入差距很大，这也从一定程度上体现了我国收入分配极度不均衡的现象；目前，家庭房屋市场价值的均值为34.02万元，说明我国目前房价水平处于较高水平，而居民所拥有的房屋中，最低价为0.01万元，最高价为500万元，可见不同房屋由于地域、面积等原因，价格差异较大，而由数据可知居民所持有的房屋中有88.24%不是由租赁所得，可见居民更愿意自己持有房产，这与我国居民长期以来形成的传统观念有关。

从居民的心理因素看：87.47%的居民认为未来的经济形势会好转，只有3.10%的居民认为未来经济会下滑，可见普遍的家庭居民对未来经济形势持乐观态度；对于未来利率水平预期，73.05%的居民认为未来利率水平会上升，这与多种因素有关，如2008年以来储蓄率下降而投资率上升、利率市场化的推进、互联网金融的竞争、国际环境变化等；对于未来物价水平预期，有81.20%的居民认为未来物价还会有所上升，可能有以下几种因素：首先是随着经济形势的转好，人们的需求在不断上升；其次是货币超发导致流动性过剩，还有就是随着生产要素如工资、原材料成本的上升推动了物价的上涨；居民中有52.86%属于风险偏好者，大概占受访者的一半。

(二)数据来源

本文采用西南财经大学提供的2011年中国家庭金融调查数据，该报告基于全国25个省、市、区(除了西藏、新疆、内蒙古和港澳台地区)、80个县、320个社区共8 438个家庭的抽样调查数据汇总分析而成，其中，城镇居民与农村居民的样本比例为181∶139，涉及家庭资产、负债、收入、消费、保险、保障等各个方面的数据，全面客观地反映了当前我国家庭金融的基本状况。

此份数据中有一个关于居民对房价预期的问题：“未来一年，您认为房价会如何变化？上升很多，上升一点，几乎不变，降低一点，降低很多。”本文主要研究的是房价预期的微观影响因素，因此将房价预期作为被解释变量。由于研究的需要，我们剔除了数据中的无效样本，并将选项“降低一点”和“降低很多”合并为下降，赋值为0；将选项“上升一点”和“上升很多”合并为上升，赋值为2；将选项“几乎不变”重新赋值为1。对于多元Logit模型而言，此处的赋值并没有数量计算关系，只是用于区分变量。

(三)模型介绍

通过参考以往相关文献发现，预期下跌、持平、上涨既可以是排序的[16](李涛等，2014)，也可以是无序的[2](陈佳甫等，2012)。因此，本文为了使分析结果更加具有准确性，将同时使用有序Logit模型和多元Logit模型对房价预期进行研究分析。

1.有序Logit模型

有序多元变量是指被解释变量具有两个以上的类别，而且这些类别具有等级，可以排出高低顺序，对这类被解释变量的研究，一般采用有序Logit模型[17]。本文中的被解释变量有三个类别，分别是“预期房价下跌”、“预期房价持平”、“预期房价上涨”，解释变量为X，因而，模型设定如下：

(1)

(2)

模型式(1)中的回归系数β1i(i=1、2、…10)表示第i个变量变化一个单位时，居民预期房价下跌与预期房价持平或上涨的对数几率比。而模型式(2)中的回归系数β2i(i=1、2、…10)表示第i个变量变化一个单位时，居民预期房价下跌或持平与预期房价上涨的对数几率比。由于此种解读方法较难理解，因此将式(1)、(2)转化为：

(3)

(4)

其中：

(5)

(6)

可见，式(3)中的Ω≤1|>1(X,xi)表示被解释变量预期房价下跌与预期房价持平或上涨的几率比，而Ω≤1|>1(X,xi+1)表示第i个解释变量变化一个单位后，被解释变量预期房价下跌与预期房价持平或上涨的几率比，因而Exp(-β1i)表示第i个解释变量变化一个单位后，居民预期房价下跌与预期房价持平或上涨的几率比变化的倍数。类似地，式(4)中的结构与式(3)的相同，Exp(-β2i)表示第i个解释变量变化一个单位后，居民预期房价下跌或持平与预期房价上涨的几率比变化的倍数。注意到式(3)、(4)是以较低类别与较高类别相比的，因此，为了解读更加方便，我们将用listcoef指令将高低类别互换，即以较高的类别与较低的类别相比。此即将式(3)、(4)中的e-β1i、e-β2i相应地改变为eβ1i、eβ2i，Exp(β1i)表示第i个解释变量变化一个单位后，居民预期房价持平或上涨与预期房价下跌的几率比变化的倍数，Exp(β2i)表示第i个解释变量变化一个单位后，居民预期房价上涨与预期房价下跌或持平的几率比变化的倍数。在本文中，使用有序Logit模型回归出来的系数表示的含义与Exp(β2i)相同。通过对该模型的解读，可以了解具有哪些因素的居民会显著地认为未来房价会上涨，而且通过对系数进行解读，可以了解该因素影响居民预期房价上涨的程度大小。

2.多元Logit模型

二元Logit模型的被解释变量只涉及两个类别，而有些被解释变量有两个以上的类别，但是这些类别不是有序的，无法按照顺序排列出高低先后，针对此类被解释变量的分析，一般采用多元Logit模型[17]。同样地，该模型中的被解释变量也有三个类别，分别是“预期房价下跌”、“预期房价持平”、“预期房价上涨”，并以“预期房价上涨”作为对照类别，解释变量为X，因而，模型设定如下：

(7)

(8)

模型中的式(7)表示被解释变量预期房价下跌与预期房价上涨的对数几率比，而式(8)表示被解释变量预期房价持平与预期房价上涨的对数几率比。由于此种解读方法较难理解，因而将式(7)、(8)转化为：

(9)

(10)

其中：

(11)

(12)

可见，式(9)中的Ω1|3(X,xi)表示被解释变量预期房价下跌与预期房价上涨的几率比，而Ω1|3(X,xi+1)表示第i个解释变量变化一个单位后，被解释变量预期房价下跌与预期房价上涨的几率比，因而，Exp(β1i,1|3)表示第i个解释变量变化一个单位后，居民预期房价下跌与预期房价上涨的几率比变化的倍数。类似地，式(10)中的结构与式(9)的相同，Exp(β2i,2|3)表示第i个解释变量变化一个单位后，居民预期房价持平与预期房价上涨的几率比变化的倍数。通过对多元Logit模型的解读，可以了解居民的哪些因素会显著地影响居民预期房价下跌与上涨、持平与上涨的心理预期，而通过对系数的解读，可了解各个因素影响的程度大小。

三、实证分析

(一)回归分析

本文所使用的解释变量中，VIF最大值为1.04，远小于10，可见解释变量间不存在共线性问题。下面，将同时使用有序Logit模型及多元Logit模型分析居民对未来房价预期的微观影响因素，估计结果分别如表2、表3所示。所采用的问卷中有8 438个样本数，但由于问卷填答的结果不尽理想，遗漏值颇多，再加上对一些极端值进行删除，使得本文采用的有效样本数仅为1 452个。从表2、表3的结果可知，除了户主年龄、受教育程度及风险态度外，几乎所有的解释变量皆对房价预期有显著的影响。在有序Logit模型中，就解释变量估计系数的符号来讲，相对而言，正向符号代表居民预期房价上涨的几率比大于1，即对于未来房价预期倾向于上升；而负向符号代表居民预期房价上涨的几率比小于1，即对于未来房价预期倾向于下降或持平。而在多元Logit模型中，由于对照类型设置不同，系数的正负号所代表的含义正好相反，正向符号表示居民对于未来房价预期倾向于下降或持平，负向符号表示居民对于未来房价预期倾向于上升。

1.居民个体基本特征的差异对房价预期的影响

从以上两组模型回归结果来看，居民的年龄及受教育程度对房价预期的影响不显著，这可能与问卷调查时的样本选取有关。而居民的性别对房价预期有显著的影响。

从有序Logit模型回归结果中可知，在其他变量不变的情况下，平均而言，男性预期未来房价上涨的几率比是女性的1.506倍，也就是比女性高50.6%。从多元Logit模型回归结果中可看出，在其他变量不变的情况下，男性预期房价下跌与持平相对于预期房价上涨的几率比分别是女性的0.585、0.711倍，也就是分别比女性低41.5%、28.9%，也即相对于女性而言，男性预期房价下跌与持平的几率会显著下降，且预期房价下跌的几率会更小。这与以往大多数实证研究结果认为男性在大多数投资领域都比女性较为乐观相一致。在资本市场上进行投资的大多数是男性，他们往往偏向于将所持有的现金用于追求资本利得，而房屋往往具有消费与投资双重性质，相对于女性而言，男性往往预期房价上涨的几率比较大。

2.居民家庭状况的不同对房价预期的影响

收入往往隐含着身份地位与拥有资产的差异，以往的许多实证研究发现收入高的居民认为未来房价上涨的几率较大[18]。但是，本文从有序Logit模型的回归结果中发现，在其他变量不变的情况下，家庭人均年收入每增加一个百分比，平均而言，居民预期房价上涨的几率比下降15.2%。从多元Logit模型的回归结果中发现，与家庭人均年收入较低者相比，在其他变量不变的情况下，家庭人均年收入每增加一个百分比，平均而言，居民预期房价下跌与持平相对于预期房价上涨的几率比分别增加22.8%、17.0%。可见，收入较低者预期房价上涨的几率比较大。我国人均收入处于极度不均衡的状态，收入差距大，而房屋是人们生活中的必需品，使得低收者相对于高收者而言对房价波动较为敏感，而低收入者同时也往往是受教育程度较低者，对房价的预期较为片面，缺乏相应的研究分析，易受市场整体环境的影响，故认为未来房价仍会上涨的几率比较大。

以往的研究对于拥有高价值房屋的户主对房价预期的影响方向产生差异，本文利用CHFS报告数据进行实证研究，从有序Logit模型的回归结果中发现，在其他变量不变的情况下，家庭拥有的房屋价值每增加一个百分比，平均而言，居民预期房价上涨的几率比下降0.70%。从多元Logit模型的回归结果中发现，与家庭拥有的房屋价值较低者相比，在其他变量不变的情况下，家庭拥有的房屋价值每增加一个百分比，居民预期房价下跌相对于预期房价上涨的几率比增加17.4%。可见，拥有高市值房屋的居民认为未来房价下跌的几率比较大。此结果与陈佳甫等的研究结果相似。这可能是因为，近几年来，我国房价上涨较快，在许多地区房价上涨的幅度已超过居民所能负担的状态，甚至已有“中国房价泡沫”之说，使得一些拥有高市值房屋的居民预期房价下跌的几

表2　有序Logit模型回归结果

注：Exp(β)表示在其他变量不变的情况下，变量xk每增加一个单位，平均而言预期房价上涨的几率比会改变Exp(βk)倍；表中的***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平；括号内数字代表t值率比较大。

3.居民心理状况的差异对房价预期的影响

从有序Logit模型回归结果来看，在其他变量不变的情况下，平均而言，预期经济形势好的居民认为未来房价会上涨的几率比是对未来经济较为悲观的居民的1.480倍，也就是比预期经济形势较差者高48.0%。从多元Logit模型回归结果来看，在其他变量不变的情况下，预期经济形势好的居民预期房价持平相对于预期房价上涨的几率比是预期经济形势较差者的0.552倍，也就是比预期经济形势下降或不变者低44.8%。可见，当人们预期经济形势较差时，居民预期房价下跌的几率比较大，而当人们对未来经济形势看好时，他们预期房价上涨的几率比较大。房地产的发展是经济发展的重要组成部分之一，两者的发展往往是同涨同跌的，如果人们认为未来经济形势不好，那么，大多数人也会认为房地产行业也处于不景气阶段；如果人们认为未来经济形势良好，那么，他们会认为房价存在泡沫的可能性较大，因而预期房价上涨的可能性较大。

表3　多元Logit模型回归结果

注：预期下跌vs预期上涨中的Exp(β)表示在其他变量不变的情况下，变量xk每增加一个单位，居民预期房价下跌相对于上涨的几率比平均而言会改变Exp(βk)倍；预期持平vs预期上涨中的Exp(β)表示在其他变量不变的情况下，变量xk每增加一个单位，居民预期房价持平相对于上涨的几率比平均而言会改变Exp(βk)倍；表中的***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平；括号内数字代表t值

从利率角度来分析，利率作为一定时期内利息与本金的几率，也被称为资金的价格，因而利率也是影响房价的一个重要因素[19〗。本文从有序Logit模型回归结果中发现，在其他变量不变的情况下，平均而言，预期利率上升的居民认为未来房价会上涨的几率比是预期利率不会上升的居民的1.411倍，也就是比预期利率下降或持平者高41.1%。从多元Logit模型回归结果中发现，在其他变量不变的情况下，预期利率会下降的居民预期房价持平相对于预期房价上涨的几率比是预期利率上升或不变者的0.498倍，也就是比预期利率上升或不变者低50.2%，而预期利率会上升的居民预期房价持平相对于预期房价上涨的几率比是预期利率下降或不变者的0.557倍，也就是比预期利率下降或不变者低44.3%。可见，无论是预期利率下降还是上升的居民预期房价上涨的几率都比较大，尤其是预期利率上升者对房价预期的显著性更强。我们都知道，在价格机制完善的市场上，加息会向有购房需求的居民和家庭发出信号，提醒他们衡量是否能承受更高的月供。因此，加息应能导致需求进入观望状态，住宅交易收缩，进而抑制房价上涨。然而，我国金融体系仍缺少完善的市场机制，资金借贷的价格对信贷投放的影响有限。因此，借贷成本的增加并不能像其他发达市场经济体那样，对信贷产生强烈的抑制效应，也奈何不了房价。从实际情况看，从2005年6月到2010年9月，我国央行每一次收缩信贷，都伴随着房价同比上涨5%，也就是说，央行每加息0.5%，一年后房价就上涨5%。每当货币政策收紧，投资者非但没有逃离市场，反而争着买房，从而推动购房需求。另外，我国主要的房地产开发商可以通过发行离岸债券来融资，避开紧缩政策的冲击。可见，目前我国金融市场仍处于不完善的发展阶段，利率的上升并不会使房价下跌，加息并不能起到抑制房价上涨的作用。

房价是物价系统中的一个子系统，虽然从统计上来看，住房销售价格并不直接进入CPI的统计，但是，却从不同渠道对CPI产生影响。本文从有序Logit模型回归结果中可看出，在其他变量不变的情况下，平均而言，预期物价上升的居民认为未来房价会上涨的几率比是认为未来物价不会上升者的2.840倍，也就是比预期物价下降或持平者高184.0%，预期物价下降的居民认为未来房价会上涨的几率比是认为未来物价不会下降者的0.294倍，也就是比预期物价持平或上升者低70.6%。从多元Logit模型回归结果中发现，在其他变量不变的情况下，预期物价下降的居民预期房价下跌相对于预期房价上涨的几率比是预期物价不会下降者的7.214倍，也就是比预期物价不变或上升者高612.4%，而预期物价上升的居民预期房价下跌与持平相对于预期房价上涨几率比分别是预期物价不会上升者的0.406、0.285倍，也就是分别比预期物价下降或不变者低59.4%、71.5%。可见，居民的物价预期与房价预期具有显著的正向关系，当人们普遍认为未来物价会上升时，预期房价也会上涨。房屋虽然与一般消费品不同，但是它也属于一种商品，加上房屋具有消费与投资双重特性，使得人们预期未来物价水平上升时，认为未来房价上涨的几率比较大。

4.居民是否关注经济信息对房价预期的影响

预期的产生是以反映客观现实的各种信息为依据的[1]，人们对房价的预期也离不开信息。本文由于相关数据的缺失，因此，只选择与房地产业息息相关的经济信息，即人们是否关注经济状况来分析其对房价预期是否有影响。从有序Logit模型回归结果中发现，在其他变量不变的情况下，平均而言，有关注经济信息的居民预期房价上涨的几率比是未关注经济信息者的0.728倍，也就是比未关注经济信息者低27.2%。从多元Logit模型回归结果中可知，在其他变量不变的情况下，关注经济信息的居民预期房价下跌相对于预期房价上涨的几率比是未关注经济信息者的1.989倍，也就是比未关注经济信息者高98.9%。可见，关注经济信息的居民认为未来房价会下跌的几率比较大。2004年以来，我国房价上涨幅度大，政府为了抑制人们对房地产市场的过度投资及房价过高给人们带来的不良影响，陆续出台了一系列防止房价继续上涨的经济政策措施，使得关注房地产信息的居民预期房价下跌的几率比较大，这从一定程度上可见政府近年来出台的房价调控措施起了一定的作用。

(二)稳健性检验

为了检验模型的估计结果对于不同的变量设定形式的稳健性，本文首先对风险态度变量进行替换，原先的风险态度是根据居民如果拥有一笔资产，愿意选择哪种投资项目进行分类的，若选择“高风险、高回报的项目”或“略高风险、略高回报的项目”则设定为“风险偏好者”，若选择“平均风险、平均回报的项目”则设定为“风险中性者”，若选择“略低风险、略低回报的项目”或“不愿承担任何风险”则设定为“风险厌恶者”，从回归结果发现此变量的显著性不强，因此，这种设定可能存在一定的不合理性，故将风险态度变量再次根据受访者平时坐车或开车是否会经常注意系好安全带来进行分类，若“否”则设定为“风险偏好者”，若“看情况”则设定为“风险中性者”，若“是”则设定为“风险厌恶者”，再次使用有序Logit模型及多元Logit模型进行回归，发现回归结果中除了年龄、受教育程度及风险态度对房价预期不显著外，其他的解释变量的估计系数的符号与原先估计结果完全相同，且数值相差很小。而对于受访者是否关注经济信息这个变量，我们没有具体指标来进行判断，因此，我们将根据受访者关注信息的主要来源来进行大概判断，若受访者关注信息的主要来源是报刊、杂志和互联网，我们将认为该受访者有关注经济信息，否则认为没有关注经济信息，用此变量代替原本的经济信息变量带入有序Logit模型及多元Logit模型中进行回归，发现回归结果中除了年龄、受教育程度及风险态度对房价预期不显著外，其他的解释变量的估计系数的符号与原先估计结果完全相同。

为了检验模型的估计结果对于不同的模型设定形式的稳健性，本文又使用多元有序Probit模型及多元Probit模型对相同的被解释变量及解释变量进行回归。结果发现在有序Probit模型及多元Probit模型中除了户主年龄、受教育程度及风险态度对房价预期无显著影响外，其他变量对房价预期的影响都较为显著，且模型中对应的解释变量的估计系数的符号与有序Logit模型及多元Logit模型回归结果中的符号完全相同。

四、结论

房地产具有投资与消费双重特性，以往的研究大多从总体面来探讨房价预期假说，并得出了许多实证结果，但是，却很少从微观个体角度来探讨家庭居民对于房价预期的看法。因此，本文从微观个体的角度出发，同时使用有序Logit模型和多元Logit模型，探讨居民的个体基本特征、家庭状况、心理因素及信息因素对房价预期的影响方向及影响程度，实证研究发现，家庭的人均年收入、拥有房屋的市值差异及居民的性别、经济形势预期、利率预期、物价预期以及是否关注经济信息的不同对于居民的房价预期都有显著的差异。

本文实证结果主要分为如下几点：(1)与以往研究验证高收入者对未来房价较为乐观不同，本文研究发现低收入者对未来房价走势较为乐观。(2)认为未来利率上升的居民对未来房价走势较为乐观，可见，由于我国金融市场的不完善，央行加息并不能抑制房价上涨。(3)关注经济信息的居民对未来房价走势持悲观态度，这反映了市场的房价信息以及相关专家学者对未来房价趋势的总体判断，也从一定程度上可以看出政府对房价的态度，可能将采取适当的经济措施，抑制房价过度上涨。因此，本文对于更好地理解经济主体房价预期的形成机制，制定更加有效的政策措施有重要的参考价值。

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[责任编辑：李其光]

Research on Micro-foundations of Chinese House Price Expectation——Empirical Analysis Based on the CHFS Date

MA Xiao-xiang, SU Zhi-fang

(School of Economics and Finance, Huaqiao University, Quanzhou 362000, China)

This study based on the statistics of China Household Finance Survey in 2011 analyzes the influencing factors of residents' housing price expectation from such four spects as the residents’ individual essential features, family conditions, psychology and information. And especially, it for the first time research the residents’ psychological expectation and information factors whether have influence on they house price expectations to explore he formation mechanism of prices. This study results show that: (1) Relative to female, male expect the house prices will increase. (2) The lower incomes think the future house price will go up and the residents who have the high value house expect expect the house price will go down. (3)The residents who think the future economic situation will be good, the interest rate will increase and the goods price will be higher expect the house prices will go up. (4) Those who pay attention to economic information are more likely to be pessimistic regarding housing prices. Thus it can be seen that the four aspects significantly influence residents’ house price expectations, which support our hypothesis regarding to the heterogeneity of house price expectations. The research results have very important reference value to government’s working out effective solutions scientifically and leading residents’ housing price expectation.

house price expectations; heterogeneity; order logit model; multinomial logit model

2015-10-04

中国博士后科学基金特别资助项目(2014T70166)；中国博士后科学基金面上项目(2012M510653)；国家社会科学基金一般项目(14BJY013)；华侨大学研究生科研创新能力培育计划资助项目

马小香(1991-)，女，福建龙岩人，数量经济学硕士研究生，从事计量经济模型及其应用研究；苏梽芳(1977-)，男，福建泉州人，教授，博士生导师，从事宏观经济学研究。

市场经济论坛

F293.3;F064.1

A

1671-7112(2016)04-0090-12