房价波动对城镇居民消费的影响及其调控政策研究

石维芳

（安徽财经大学，安徽 蚌埠 233030）

房价波动对城镇居民消费的影响及其调控政策研究

石维芳

（安徽财经大学，安徽 蚌埠 233030）

过去20多年来房地产行业的飞速发展，对中国的宏观经济调控起到了巨大的作用，也极大地影响了人们的生活.在众多影响居民消费水平的因素中，关系到国计民生的房地产价格变动对其产生的影响不容小觑.本文通过1992年-2015年的相关数据，利用计量经济学知识建立数学模型，用模型来分析房地产市场价格波动对居民消费有无影响以及影响程度的大小，然后在关于房地产的调控方面提出了建议措施.

房价波动；城镇居民消费；影响程度；模型检验

1 引言

从经济学理论中我们可以知道，影响居民消费的主要因素是收入及其拥有的财富量.这里的财富不仅仅是指金融资产价值，还包括实体资产，其中房产占了很大比重.庇古的财富效益理论中提到物价变动也是影响居民消费的重要因素.经过1998年的房改以来，房地产的这把烈火烧遍大江南北，2015年住宅商品房平均销售价格也由1992年的每平方米996元上涨到6473元，增长了6.5倍，在北京、上海等一线城市房屋收入比甚至都超过了20，对居民的生活产生了重要影响.国内外的学者对这个问题有截然相反的两种态度，例如Case、Yoshikawa、藏旭恒、陈淑云等学者认为房价上涨对消费具有明显作用；而Elliott、Sock-Yong Phang、李成武、周建军等则认为房价上涨对消费不具有刺激作用.总结为房地产价格的上涨会带来几方面的影响：导致有房者财富的增加，从而提高了居民消费能力；导致无房者的购房压力，在收入不变的情况下，变相的减少了其他消费的能力或者说总量；对于房地产消费来说，房地产价格的上涨会促进房地产投资，促进房产消费.因此通过建立数学模型的来研究房地产市场价格的波动，从中分析其对居民消费影响的关系具有极为重要的意义.

2 模型的设定

表1

2.1 变量选择与样本数据

为了直观确切地研究房地产价格波动对城镇居民人均消费支出Y的影响，选择能影响居民消费的变量住宅商品房平均销售价格（元/平方米）为 X1、人均 GDP（元）为 X2、城镇登记失业率（%）为X3.1992-2015年解释变量与被解释变量的相关数据如表1所示，来源于《中国统计年鉴》.

2.2 模型数学形式的确定

2.2.1 分析设定模型

住宅商品房平均销售价格X1意义：住宅商品房价格越高，表明该地越发达，人民生活水平越高，人均消费支出也将越高，可见二者是正相关关系；人均生产总值X2意义：人均生产总值越高，每个个体拥有的财富将越多，购买能力也越强，人均消费支出也将越高，可见二者是正相关关系；城镇登记失业率X3意义：城镇登记失业率较高，表明自愿失业者人数增多，居民更加地追求高质量的生活，人民生活水平越高人均消费支出也将越高,或者失业率是由于经济发展较快时一些被淘汰的失业者引起的，此时人们生活水平整体还是提高，可见二者也是正相关关系.为验证被解释变量与解释变量间的具体关系，首先利用EViews作趋势图和散点图，结果均显示出Y与X1、X2几乎呈现线性增长，而X3在多数年份呈现水平波动.可以初步建立方程模型为（μ为随机扰动项）：

y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+μ

2.2.2 对模型做回归

根据回归结果，模型写为如下：

3 模型的检验及修正

3.1 经济意义检验

由回归结果可知：在其他因素不变的情况下，当平均每平方米商品房销售价格增长1元、人均GDP每增长1元、城镇登记失业率每增加1%，城镇居民消费支出将分别增加0.2363元、0.3217元、969.28元.符号符合经济意义，该模型可初步通过经济意义上的检验.

3.2 统计意义上的检验

3.2.1 拟合优度检验（R2检验）

R2=说明所建模型整体上对样本数据拟合很好，即解释变量“住宅商品房平均销售价格（X1）、人均 GDP（X2）、城镇登记失业率（X3）”对被解释变量“城镇居民人均消费性支出（Y）”的绝大部分差异做出了解释.

3.2.2 F检验

针对 H0：β1=β2=β3=0，给定显著性水平 α=0.05，在F分布表中查出自由度为k＝3和n－k-1＝20的临界值 Fα(3,20)=8.66，由 F=5112＞Fα(3,20)=8.66，应拒绝原假设 H0：β1=β2=β3=0，说明回归方程显著，即列入模型的解释变量联合起来确实对被解释变量有显著影响.

3.2.3 t检验

分别针对 H0：βj=0（j＝0，1，2，3），给定显著性水平α=0.05，查t分布表的自由度为n－k-1＝20的临界值tα/2(n-k-1)=2.086.由图2中的数据可得，与 β0、β1、β2、β3对应的 t统计量分别为 -4.75、2.52、21.83、10.74，其绝对值全都大于tα/2（n－k）=2.101，这说明在显著水平α＝0.05下，分别都应当拒绝原假设H0：βj=0，也就是说，当在其他解释变量不变的情况下，解释变量分别对被解释变量都有显著影响.

3.3 计量经济意义检验

3.3.1 多重共线性检验（简单相关系数法）

检验：用简单相关系数法检验多重共线性，得到结果为：X1与X2的相关系数为0.9743、X1与X3的相关系数为0.6675、X2与X3之间的相关系数为0.7010，可见自变量之间存在多重共线性.

修正：采用逐步回归法来修正多重共线性，分别用Y和自变量做回归，发现回归结果中X2对Y的贡献最大，因此引入X2作为基础变量，然后依次加入X1和X3发现加入X1时模型显著变好，再依次引入X3发现最终模型没有更好的改善.通过分析确定了最终函数应为Y=f(X2,X1)，所以使用Y=1594.9685+0.3696X2+0.1383X1.

3.3.2 异方差性检验（white检验法）

检验：利用white检验法对回归模型进行异方差性检验，结果为：nR2=16.9467，由White检验知，在α＝0.05下，查X2分布表，得临界值X2(0.05)＜7.81＜nR2=16.9467,所以模型中存在异方差.

图1

修正：利用加权最小二乘法进行修正，首先假设权重为W1=1/resid^2,生成新变量：GENR W1=1/resid^2，然后做回归：LS(W=W1)Y C X2 X1，得到模型为：Y=2053.5749+0.3075X2+0.5113X1，当再次对所得新模型再次进行WHITE检验时，新模型已不存在异方差.因此修正后的模型可用.

3.3.3 自相关性检验（偏相关系数检验法）

检验：用偏相关系数检验法来检验自相关性.假设滞后期为12，得到残差与各期相关系数和偏相关系数，结果如图1所示.

由图可知，模型中不存在一阶自相关，更不存在高阶自相关.所以模型最终确定为Y=2053.5749+0.3075X2+0.5113X1.

4 研究结论及建议措施

4.1 研究结论及其解释

模型经过检验以及修正之后最终确定为Y=2053.5749+0.3075X2+0.5113X1.表明商品房平均销售价格和人均GDP都对城镇居民消费水平有影响.

在商品房以及人均GDP价格不变时，城镇居民消费为2053.5479元.这部分不受收入高低的影响消费属于自发消费，多用于生活必需品等.符合生活实际和经济学解释.当其他因素不变，商品房平均销售价格每增长1元/平方米、城镇居民消费增加0.5113元，可见房价上涨的速度超过了居民消费水平的上涨速度，政府应采取适当的措施来调控房地产价格.当其他因素不变时，人均GDP每增长1元、城镇居民消费增长0.3075元，可见居民手里的消费大约占收入的1/3，表明当居民收入提高时，并不会选择全部将其消费，还会有2/3的用于储蓄或者投资等.综上所述，最终所得模型在经济意义检验上完全能适应经济现象，且各项检验均通过，因此确定为最终模型.

4.2 建议措施

4.2.1 健全房屋信息发布机制

应建立一个完善、公开透明的信息发布平台，能够发布房地产商以及政府的市场信息也可以查询每一个居民的基本住房信息.在公布信息时尽可能地完善、详尽、透明，这样不但可以减少寻租行为的发生也可以监管房地产商，而且可以减少信息不对称产生的问题，也方便政府进行宏观调控，建立良好的房地产市场秩序.

4.2.2 灵活土地供应方式

在中央财政与地方财政分开后，地方政府只能靠买卖土地的收入来进行财政建设的需要，因此房价上涨是必然的趋势.应该进一步规范土地的买卖租让的方式，在审计预算工作中纳入土地租金的使用.此外，政府可以先规划土地的建设和使用方向，然后再让开发商进行建设，开发商建成之后再进行房屋的出售，这样可以强化政府的主导作用、对开发商进行了限制、也会使得房屋的价格更为合理.

4.2.3 通过阶梯税制适时征收房产税

通过征收房产税可以使得房地产的产权登记更为明晰、能够有效控制每个人手上的房源.按照房子的数量以及人均住房面积来进行阶梯状征税，房产越多、要付出的税收成本也就越大，这样可以有效控制二手房的炒作交易行为.此外还应当设置一个合理的征税起点，随着二胎政策的开放，家庭住房需求也会增加，并且各地居民的生活水平不同，也应因地制宜地征收不同的税率.

4.2.4 借鉴国外的成功经验

美国的住房金融体系、日本推进住房资产证券化、印度、韩国的公共住房银行模式，这些发达国家都是在调控房价方面做得比较成功的典范，其中日本的法律体制和我国的比较相近，我们可以借鉴他们成功的经验将其“中国化”，然后应运到我国房地产的调控中来，进行我国房地产资产证券化的发展.

5 总结

近年来，伴随着社会快速发展的同时，居民消费水平也显著提高.而民消费水平中，除以上两个重要因素外，还受居民储蓄、通货膨胀、自身消费观念、对未来消费的预期、社会保障水平等众多因素的影响.其中房地产价格的波动对居民的消费影响中不仅有财富效应、挤出效益、替代效益还包括财富转移效益.近几年房地产价格的快速增长，影响到居民的住房问题，不能妥善处理住房问题将会对社会的和谐稳定发展带来极大的方面影响，因此对房地产价格的调控是国家和政府亟待解决且刻不容缓的任务.

〔1〕刘文平.房地产市场价格波动对居民储蓄的影响研究[D].长沙理工大学,2007.

〔2〕冯时平.我国房地产市场调控对策研究[D].贵州财经大学,2012.

〔3〕刘宇.我国房地产价格波动对居民消费的影响研究[D].华东师范大学,2012.

〔4〕申月.房地产市场价格波动对居民消费的影响及其调控政策研究——基于新常态视角[J].价格月刊,2015(11):50-54.

〔5〕李薪.房价上涨对我国城镇居民消费的影响[D].东北财经大学,2016.

〔6〕刘山.我国房地产价格影响因素分析及控制对策研究[J].经营管理者,2017(20):213.

F224.32

A

1673-260X（2017）12-0131-03

2017-10-02