房地产财富效应模型与实证分析——以武汉市为例

李小浩

（武汉市工程咨询部，武汉 430014）

一、引言与文献综述

房地产财富效应一直以来都是学术界研究的重点问题之一。特别是近十几年来由房价上涨所带来的经济社会影响不断受到人们关注。武汉作为中部地区中心城市，一直以来拥有“九省通衢”的美誉，是全国重要的工业基地、科教基地和综合交通枢纽。凭借优越的地理条件和丰富的教育资源等优势，武汉在近几十年间取得了显著发展。截止2016年底，武汉市常住人口达到1 076.62万人，地区生产总值11 912.61亿元，无论人口规模还是经济体量在全国同类城市中均排在十分靠前的位置。作为城市发展的标志，武汉市房地产在近20年间也发生了翻天覆地的变化。自1998年我国开始全面实施住房制度改革以来，武汉商品住宅价格从1998年的1 375元/平方米增长为2016年的7 127元/平方米（按1998年的不变价格计算，见图1），在18年间增加了4.2倍；相比之下，武汉市城镇居民年人均消费支出从1998年到2016年仅增加了2.7倍。居民消费支出的增加一部分是由于居民收入的增加，另一部分则来自于居民资产价值的变化。居民资产主要包括金融资产与房地产资产，事实上目前我国居民在资产配置结构方面还是主要以房地产为主，这也是我国房价一直以来居高不下的原因之一。在居民家庭以房地产作为主要配置资产的背景下，房地产价格是否会对居民的消费产生影响，以及会产生怎样的影响？本文将以武汉市为例对这个问题进行研究。

国外很早就开始对房地产的财富效应进行研究，但是有关房地产财富效应的有无以及大小等问题，观点不尽相同。Elliot（1980）最早开始进行此类研究，认为非金融资产财富是一种不可实现的购买力，因此对于消费没有影响。[1]Skinner（1989）通过建立仿真模型证实房地产市场的财富效应虽然很小，但十分显著。[2]Case等（2005）通过利用面板数据研究发现房地产财富效应对居民消费具有显著影响。[3]国内学者关于房地产财富效应的研究相较于国外起步较晚，观点不尽相同，主要分为三类。第一类观点认为房地产存在正的财富效应，即房价上涨会促进居民消费。王子龙等（2008）通过对我国1996-2007年房地产价格和居民消费的季度数据深入研究认为，随着我国经济增长和居民收入增加，房地产财富对居民消费的影响不断增强。[4]赵杨等（2011）分别研究了新住房制度雏形建立、住房分配货币化以来以及金融危机以来房地产市场的财富效应，结果表明：相对于城镇居民可支配收入而言，房地产财富效应在三段时期都呈正向但较微弱。[5]第二类观点认为房地产存在负的财富效应，即房价上涨反而会抑制居民消费。邬丽萍和周建军（2009）研究发现房价上涨对我国居民消费支出有显著的抑制作用，房价波动的财富效应在不同地区之间存在很大差异，不同类型商品房屋的财富效应也不同。[6]陈峰等（2013）采用动态GMM估计方法分析了住房市场独立决策的中等及以上收入家庭的住房财富效应及其结构性差异，研究发现：长期内中国整体并不存在住房财富效应，但短期内居民家庭存在抑制当前消费的调整行为。[7]第三类观点认为房地产不存在财富效应。李涛和陈斌开（2014）研究发现：家庭住房资产主要呈现出消费品属性，只存在微弱的“资产效应”，且不存在“财富效应”，住房价格上涨无助于提高我国居民消费。[8]

综合国内外研究成果，有关房地产财富效应的影响并无一致结论，产生这种情况的原因有：数据差异、变量选择差异和模型设置差异。[7]上述差异均会对最终实证结果产生影响，从而导致得出不同结论；因此对这个应具体问题具体分析，不可一概而论。另外，目前国内有关研究大都基于全国视角，而少有对单个城市进行研究。

事实上，由于我国区域发展不平衡，不同城市发展阶段差别很大，不同地区居民资产配置方式和消费习惯也有较大差异；如果仅以全国为研究对象，必然产生重整体而轻个体的结果。为此本文以武汉市为研究对象，结合目前较成熟的研究成果，对武汉市房地产财富效应进行理论与实证分析，以期为武汉市房地产发展提供决策参考。

二、房地产财富效应理论分析

（一）房地产财富效应形成机理

房地产财富效应是由于房地产价格变化导致房地产所有者财富变化，影响短期边际消费倾向或经济增长的效应，具有促进和抑制两方面的特性。房地产之所以会产生正反两方面的财富效应，主要是由于房地产具有二元属性特征，即房地产的消费属性与投资属性。[9]消费属性是指房地产用于满足人们日常的居住与生活需求；投资属性指人们将房地产作为一种固定资产长期持有，以实现资产的保值增值。房地产二元属性的侧重点会随着经济社会的发展逐渐发生变化。具体而言，当经济社会处于较低发展阶段时，人们收入普遍较低，物质生活匮乏，房地产仅用于满足人们最基本的居住与生活需求；随着经济社会发展，人们的收入水平逐渐提高，衣食住行等基本生活需求已得到满足，家庭剩余财富增多，这个时候房地产作为固定资产的投资属性就开始慢慢体现。

房地产作为一种稀缺资源，主要还是应该以消费属性为主，投资属性仅仅应该作为一种附属特征存在。然后由于我国经济快速发展，投资渠道匮乏以及房地产市场中的一些不理性行为，使得我国房地产价格呈现飞速增长的趋势。尽管目前房价的增长势头在政府的调控之下有所遏制，但是现今的房价已远远超出了普通阶层所能承受的范围。特别是一些一线城市，房价收入比高达20以上，已远远超过我国城市居民理论上能够承受的4.38-6.78的合理区间。[10]这些城市的房地产已严重偏离了消费属性，沦为市场投资或投机工具。武汉市作为二线城市，情况相对较好，但也存在一定的泡沫化倾向。根据易居房地产研究院2017年9月发布的《全国百城房价收入对比研究》报告，2017年上半年武汉市房价收入比为7.8，也已超过正常水平。

（二）房地产财富效应作用机理

1. 房地产财富效应的促进作用

房地产财富效应的促进作用主要表现为三个方面：

1）房地产价格上涨会使得房产持有者的净资产财富增加，房产持有者可以通过抵押贷款或变卖房产直接获得房价上涨带来的收益；

2）房地产价格上涨会使得房产持有者的房屋租金价格上涨，增加房产持有者出租房屋所获得的收益；

3）房地产价格升高还会使房产持有者对未来收入和财富价值产生良好预期，进而提高当期的消费水平。

2. 房地产财富效应的抑制作用

房地产财富效应的抑制作用主要表现在：

1）房价上涨将会增加租房者的居住成本，在收入一定的情况下，这类人群在其他方面的消费将会减少；

2）高房价将会使得计划购房的人群不得不降低生活标准，减少当期消费支出，增加储蓄。

三、模型构建

通过上述理论分析可以看到，房地产财富效应的正向作用主要来自于已购房人群，而反向作用则主要来自于未购房人群。整个房地产市场在这正反两种力量的作用下，呈现出或正或反的财富效应，因此不能简单地说房地产财富效应具有促进或抑制作用，应该结合所研究对象的实际情况，通过构建经济模型对具体问题进行具体分析。

房地产财富效应的研究一般是在持久收入理论或生命周期理论的框架下进行，本文采用R.Hall（1978）和M. Flavin（1981）综合持久收入理论和生命周期理论提出的 LC-PIH 模型，

具体形式如下：

其中，C、Y、WR分别表示居民消费、现期收入、房地产价值；1β、2β分别表示Y、WR每变动1%时对应C变动的百分比，u为随机扰动项。

四、实证分析

（一）变量选择与数据说明

以城镇居民年人均消费支出作为居民消费指标，城镇居民年人均可支配收入作为收入指标，商品住宅销售价格作为房地产价值指标。本文采用武汉市 1998-2016 年的年度数据，其中城镇居民年人均可支配收入与消费支出数据来源于《武汉统计年鉴2017》；商品住宅销售价格是通过商品住宅销售额除以商品住宅销售面积计算得到，其中1998-2006年的商品住宅相关数据来源于《武汉房地产年鉴》，2007-2016年的商品住宅相关数据来源于历年《武汉统计年鉴》以及武汉市国民经济与社会发展统计公报。以1998年为基期，利用居民消费价格指数对所有数据的进行平减，以消除通货膨胀的影响；同时，为消除时间序列的趋势影响，在后面的研究中对各个变量进行了对数化处理。

表1 数据描述性统计分析

（二）平稳性检验

由于所选择样本数据均为时间序列数据，因此需要对其进行平稳性检验，否则可能会造成伪回归。利用ADF检验方法分别对变量ln（C）、ln（Y）、ln（WR）的平稳性进行单位根检验，检验结果如下：

表2 变量ln（C）、ln（Y）、ln（WR）的ADF单位根检验结果

从ADF单位根检验结果可以看出，在5%的显著性水平下，变量ln（C）、ln（Y）、ln（WR）的ADF统计量均大于对应的临界值，因此三者均为非平稳序列。对变量进行一阶差分后，变量ln（C）、ln（Y）、ln（WR）一阶差分序列的ADF统计量均小于对应5%显著性水平下的临界值，为平稳序列。因此，通过检验结果可以得出如下结论：变量ln（C）、ln（Y）、ln（WR）为非平稳序列，且均为一阶单整序列。

（三）协整检验与参数估计

根据Engle和Granger（1987）提出的协整理论，如果两个或多个时间序列是非平稳的，而他们之间的某种线性组合是平稳的，则称他们之间具有协整关系。这种平稳的线性组合被称为协整方程，且可解释为变量之间的长期稳定的均衡关系。最常用的协整检验方法是EG检验法，共分为两个步骤：首先，构建协整方程，利用普通最小二乘法对回归方程进行参数估计，得到残差值序列；其次，对残差值序列进行平稳性检验，如果该序列平稳则原方程中的各个变量具有协整关系，反之则不具有协整关系。

1. 构建协整方程。根据LC-PIH模型构建协整方程，利用普通最小二乘法并进行线性回归，回归结果如下：

式中（）内表示的是各个回归系数的t值，其中“∗∗∗”、“∗∗”分别表示在1%、5%的显著性水平下拒绝原假设。从回归结果可以看出，常数项以及变量ln（Y）、ln（WR）的回归系数均十分显著。变量ln（Y）的回归系数为0.942，表示城镇居民年人均可支配收入每变化1%，将会使得人均消费支出相应变化0.942%。变量ln（WR）的回归系数为-0.160，表示商品住宅价格每增加（或减少）1%，将会使得居民消费支出减少（或增加）0.160%。

2.对残差进行单位根检验。残差是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差，用uˆ表示残差序列，则可用公式表示为：

图2 残差变化趋势图

利用Eviews 软件对残差uˆ进行ADF单位根检验，检验结果如表3所示。从检验结果可以看出，残差uˆ的ADF统计量小于1%、5%、10%显著性水平对应的临界值，P值为0.002，因此认为残差为平稳序列，据此可判定变量ln（C）、ln（Y）、ln（WR）具有协整关系。

表 3 残差的ADF单位根检验结果

表 3 残差的ADF单位根检验结果

项目 t统计量 P值ADF统计量 -3.370 0.002 1%显著性水平临界值 -2.700 5%显著性水平临界值 -1.961 10%显著性水平临界值 -1.607

由于变量ln（C）、ln（Y）、ln（WR）具有协整关系，因此式（2）所反应的是居民消费与现期收入、房地产价值之间的一种长期均衡关系。要想了解它们之间的短期变化关系，则需要建立误差修正模型（Error Correction Model，简称ECM），具体表达形式如下：

其中ECMt-1=ln（C）t-1-β0-β1ln（Y）t-1-β2ln （WR）t-1，称为误差修正项，表示在（t-1）期ln（C）与β0+β1ln（Y）+β2ln（WR）之间的短期偏离；误差修正项的系数μ＜0，称为调整系数，表示在（t-1）期 ln（C）与β0+β1ln（Y）+β2ln （WR）之间的偏差调整速度。

在对模型（4）进行回归时，通常用残差序列û作为误差修正项的样本，回归结果如下：

从回归结果可以看出，常数项和误差修正项ECMt-1的回归系数显著，而变量Δln（Y）t和Δln（WR）t的回归系数不显著。同时，与式（2）的回归结果相比，变量Δln（Y）t和Δln（WR）t的回归系数的符号也发生了变化，这与理论分析的有关结论相违背。因此，从短期来看，武汉市房地产不存在明显的财富效应，房价变动不会对居民消费产生显著影响。

（四）误差修正模型

五、结论与政策建议

本文根据房地产财富效应相关理论，利用武汉市1998-2016年的城镇居民年人均消费支出、城镇居民年人均可支配收入、商品住宅销售价格等数据，构建了长期LC-PIH模型以及对应的短期误差修正模型，通过实证研究发现：

从长期来看，武汉市商品住宅价格对居民消费支出具有显著影响，商品住宅价格每增加（或减少）1%，将会使得居民消费支出减少（或增加）0.160个百分点；

从短期来看，武汉市房地产不存在明显的财富效应，房价变动不会对居民消费产生显著影响。

从上述结论可以看出，武汉市房地产具有负财富效应，房价变化将在长期内对居民消费支出产生反向影响，对此本文提出以下政策建议：

一是充分发挥商品住宅的消费属性，根据市场需求合理增加供给，重点解决适婚年轻人、刚毕业大学生、城市中低收入家庭等未购房刚需人群的居住需求；

二是合理控制投资需求，加大对房价的控制力度，严厉打击投机行为，引导市场形成理性的房价上涨预期，严格防范系统性风险；

三是鼓励房地产金融创新，拓展房地产投融资渠道，建立健全房地产资产证券化运行及监管机制，增强房地产资产的流动性；

四是探索构建房地产发展长效机制，告别“头痛医头、脚痛医脚”的短期调控模式，严格落实不动产登记制度，开展房地产税征收前期方案研究，为房地产税政策落地实施做好充分准备。

参考文献：

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