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人口老龄化、住房价格与家庭消费——来自中国家庭的微观
证据
刘姗姗
【期刊名称】《信阳师范学院学报:哲学社会科学版》
【年(卷),期】2023(43)1
【摘要】利用中国家庭金融调查(CHFS)2011、2013、2015、2017和2019年微观数据,文掌考察了人口老龄化和住房价格对居民家庭消费的影响。
研究发现:(1)通过使用工具变量法处理内生性后,人口老龄化显著抑制居民家庭消费,房价上涨越快,人口老龄化挤出居民家庭消费越多。
(2)随着房价上涨,人口老龄化显著降低了家庭衣服、日用品和教育文化娱乐支出。
(3)从不同区域上看,各区域房价的调节效应都显著存在,中部地区表现得更强烈。
(4)人口老龄化对家庭消费支出的挤出效应存在城乡异质性,房价上涨使得人口老龄化对农村家庭消费的挤出效应更明显。
【总页数】6页(P35-40)
【作者】刘姗姗
【作者单位】辽宁大学经济学院
【正文语种】中文
【中图分类】F126.1
【相关文献】
1.消费模式如何影响家庭碳排放?——来自中国城市家庭的微观证据
2.住房价格对城镇家庭消费的影响——来自多期微观面板数据的证据
3.住房价格对城镇家庭消
费的影响——来自多期微观面板数据的证据4.数字金融发展对我国城乡居民家庭消费的影响分析——来自中国家庭的微观证据5.人口老龄化冲击下的家庭旅游消费:机遇还是挑战?——来自CHFS的微观证据
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Can Entrepreneurship Significantly Increase Household Consumption?——Micro evidence derived from China Household Finance Survey 作者： 杨碧云[1];毛钦兵[1];易行健[1,2]
作者机构： [1]广东外语外贸大学金融学院,广东广州510006;[2]广东金融学院金融与投资学院,广东广州510521
出版物刊名： 湘潭大学学报：哲学社会科学版
页码： 32-38页
年卷期： 2021年 第6期
主题词： 家庭创业;居民消费;消费结构;社会网络
摘要：利用中国家庭金融调查(CHFS)微观数据实证检验了家庭创业行为对居民消费的影响.研究结果表明,家庭创业显著提高了居民消费,通过一系列内生性处理以及相关稳健性检验结论依然成立,并且创业行为在改善居民消费结构上发挥了正向作用,具体表现为创业对居民享受型消费的促进作用最大,其次为发展型消费,最后为生存型消费.机制分析发现,创业主要通过提高居民收入以及扩大家庭社会网络从而促进居民消费.最后,异质性分析表明,在政府财政支出占比较高以及金融发展水平较高的地区创业对居民消费的促进作用更大;另外,相对于高收入、非贫困家庭,创业对低收入以及贫困家庭的消费促进作用更大.因此,在"大众创新、万众创业"的时代背景下,政府应继续鼓励居民创新创业,既能在宏观层面上为经济发展带来持续动能,又能在微观层面上解决居民就业,带动内需增长.。
中国居民房价预期的微观影响因素——基于CHFS数据的实证分析摘要：本文利用中国家庭金融调查(CHFS)数据，对中国居民的房价预期进行实证研究。
研究发现，房价预期受到居民的收入、教育水平、住房状况、居住地区和城市化水平等微观因素的影响。
其中，收入和教育水平对房价预期的正向影响最为显著，而住房状况和城市化水平则对房价预期的负向影响较为显著。
这些研究结果有助于深入理解中国居民房价预期的形成机制，为政策制定提供参考依据。
关键词：房价预期、收入、教育水平、住房状况、居住地区、城市化水平Abstract：This paper uses the Chinese Household Finance Survey (CHFS)data to conduct an empirical study on the expectations of housing prices among Chinese residents. The results show that the expectationsof housing prices are influenced by micro factors such as householdincome, education level, housing status, residential areas, andurbanization level. Among them, the positive effects of income and education level on housing price expectations are the most significant, while housing status and urbanization level have a significant negative impact on housing price expectations. These research results help to deepen our understanding of the formation mechanism of housing price expectations among Chinese residents and provide reference for policy making.Keywords: housing price expectations, income, education level,housing status, residential areas, urbanization level一、引言过去几十年中，中国的城市化进程不断加速，城市人口规模也在逐年扩大。
住房价格变化与居民消费——基于微观面板数据的实证分析摘要：本文使用中国家庭追踪调查数据，探讨住房价格变化对中国家庭消费的影响。
结果表明在短期内，住房价格上升能够显著促进家庭消费。
关键词：房价；家庭消费；微观面板数据；CFPS数据引言二十年来房地产产业，对国民消费的影响日趋扩大。
本文使用中国家庭追踪调查(CFPS)2016年和2018年两期微观面板数据对房价变动如何影响居民消费进行研究。
文献综述房产价格变动对消费的影响受到了国内外学者的广泛关注，具体可以归为以下三种:第一、住房价格上升，居民消费增加。
Ludwig和Slock(2002)[[1]]通过宏观数据研究发现，房价的上涨会在5%的水平上促进居民非住房性消费的增加。
对于无房家庭，房价上升会使其放弃购房，其平均消费倾向也会因此显著上升(杜莉等，2012)[[2]]。
第二、住房价格上升，居民消费降低。
住房价格上升会导致租房成本上升，而住房价格上涨使城镇居民提高了储蓄率而减少了家庭消费[[3]-[4][5]]。
第三、房价变动对消费并不存在明显影响[[6]]。
一些学者认为，房价的波动对冲了有住房家庭和无住房家庭的影响，而且租金的波动也会在一定程度上抵消房价的波动，因此房价的整体上涨并不会影响居民的消费[[7]]。
1 理论机制关于房价对家庭消费行为的影响机制，可归结为“财富效应”、“房奴效应”、“抵押效应”和“替代效应”。
两种力量的相互制衡使得家庭消费与住房价格的关系难以预测。
2.描述性统计表1报告了变量的描述性统计结果。
表1变量描述性统计Tab.1 Descriptive statistics of variables变量符号平均值标准差最小值最大值家庭总支出C（元）189953.2297735896100000.00平均住房价格HP（元）5108.5994525.44615000.0净收入Incom（元）82711.9883490.962288480000.00存款deposit（元）47019.6599547.02-1600000.00家庭规模X（人）3.2749041.74888119.003.实证分析3.1模型构建本文采用面板数据面板数据混合效应模型来考察住房价格变化对家庭消费行为的影响，具体设定如下：C it=β0+β1·InHP it+β2·Incom it+β3·Indeposit it+β4·X it+εit（1）被解释变量C it为家庭i在第t年的消费，HP it为i家庭在第t年的房屋价格水平，Incom it表示家庭i在第t年除房租收入外的其他收入，deposit it表示家庭i在第t年的储蓄，X it为影响消费的控制变量，包括人口数等，用来控制家庭不随时间变化的特征。
房地产二元属性财富效应的区域差异研究摘要：基于1999—2012 年中国30 个省市的面板数据，用固定效应变系数模型测算各省市房地产财富效应，同时对各地区房地产消费属性和投资属性进行定量测算，在此基础上研究各地区房地产消费属性和投资属性与其财富效应的关系，结果发现：从整体上看，东部地区省市的房地产财富效应较强，中西部地区省市的房地产财富效应较弱；各省市房地产财富效应的大小与消费属性强弱成正比，与投资属性强弱成反比。
关键词：房地产财富效应；消费属性；投资属性；区域差异一、引言和文献综述房地产二元属性是指房地产的消费属性与投资属性。
消费属性是指房地产主要满足居民衣食住行中的住房需求；投资属性是指房地产为商业活动提供经营场所，是其他产业的生产投入要素，同时，房地产也是居民财富的重要组成部分。
房地产的消费属性和投资属性是随着经济发展和人民生活水平的提高自然演变而来的，居民改善住房的需求强化了房地产的消费属性，而投资活动又强化了房地产的投资属性，其中消费属性是房地产的基础属性，投资属性是派生属性。
因为只有当房地产投资具有相对较高收益和较低投资风险时才会成为投资者愿意投资的对象﹙Sagalyn，1990﹚，而只有在住房需求强劲且房价上涨成为普遍现象时，房地产的投资价值才得以凸显。
所以从时间上来说，在经济发展早期，房地产的消费属性大于投资属性，而在较高的经济发展水平上，房地产的投资属性大于消费属性。
周建成﹙2007﹚研究认为，随着人民生活水平的提高，房地产的属性会逐渐从耐用消费品演变为生产要素，最后成为投资工具。
房地产产业链条较长，对国民经济各行业都有较强的辐射作用，尤其是与金融业、建筑业、商业等国民经济重要行业有较强的联动性，房地产业的发展对经济增长、经济结构、收入分配、消费、投资等各方面都产生了深刻影响。
中国自1998 年开启住房市场化改革以来，在国家产业政策支持引导之下，房地产业迅速成长为国民经济支柱产业。
Housing Wealth Value and Household Consumption
Structure Upgrade
作者： 刘玉飞[1];周颖洁[2];杨政宇[3]
作者机构： [1]上海商学院商务经济学院,上海200433;[2]上海财经大学人文学院,上海
200433;[3]上海财经大学公共经济与管理学院,上海200433
出版物刊名： 河北经贸大学学报
页码： 17-29页
年卷期： 2018年 第4期
主题词： 住房价值;消费结构;CFPS;经济新常态;居民消费
摘要：从理论上探讨了住房价值影响居民家庭消费结构变动的原因与机制,并以中国家庭追
踪调查数据(CFPS2014)为样本进行了实证检验。
基准分析发现,总体而言,住房价值对居民家庭
发展和享受型消费支出存在挤出效应,即住房价值并不利于消费结构升级,且这种负面效应在有房贷的家庭中表现得更为强烈。
进一步考察发现:就城乡差异来看,住房价值对消费结构的负面效应在农村地区表现得更为明显;就房产数量来看,除现有住房外还有2套及以上房产的家庭其住房价
值对发展和享受型消费支出的负面影响要更小;就收入水平而言,随着人均收入水平的增加,家庭买房后受到的财富约束越来越小,对消费结构升级的负向影响也逐步降低;就住房类型来看,从单元房、平房、小楼房到别墅,住房价值对发展型和享受型消费支出占比的负向影响逐渐增大。
第32卷第3期 北京工商大学学报(社会科学版） Vol.32No.32017 年 5 月 JOURNAL OF BEIJING TECHNOLOGY AND BUSINESS UNIVERSITY( SOCIAL SCIENCES) May 2017doi:10.16299/j. 1009-6116.2017.03.003引用格式:杨碧云，肖英豪，张浩.房地产财富对居民消费影响研究:基于中国家庭金融调查数据的实证检验[J ].北京工商大学学报（社会科学版），2017,32(3) :22 -32.YANG Biyun，XIAO Yinghao，ZHANG Hao. Study on the influence of real estate wealth upon household consumption ： an empirical test based on CHFS data[J]. Journal of Beijing Technology and Business University (Social Sciences) ，2017,32(3) ：22 -32.房地产财富对居民消费影响研究：基于中国家庭金融调查数据的实证检验杨碧云，肖英豪，张浩(广东外语外贸大学金融学院，广东广州510006)摘要：文章利用2011年中国家庭金融调查（CHFS)数据，采用分组回归和逐步检验法对家庭房地产财富与家庭消费之间的关系进行了实证研究。
实证结果表明：家庭房地产财富的增加会显著促进家庭消费，且对耐用品消费的影响程 度要大于对非耐用品消费。
房地产财富对家庭消费的影响存在异质性，具体表现为：财富效应在低收入家庭中最为显 著，年轻户主家庭的房地产财富效应高于年老户主家庭，且东部地区家庭的财富效应高于西部。
此外，本文深入研究了 房地产财富影响家庭消费的机制，研究结果发现，房地产财富会通过影响家庭的风险态度来影响家庭消费；房地产财富 越高的家庭，风险规避程度越低，家庭消费也越多。
作者： 黄静[1];屠梅曾[1]
作者机构： [1]上海交通大学
出版物刊名： 管理世界
页码： 35-45页
主题词： 房地产财富;消费;房地产财富效应
摘要：本文首次利用家庭微观调查数据，对我国近10年居民房地产财富与消费之间的关系进行研究。
家庭微观数据的使用，不仅克服了以往研究中采用房地产宏观数据样本量不足的局限性，还可以对家庭个体行为进行有效检验。
得到的主要结论为：房地产财富对居民消费有显著的促进作用；房价上涨并没有使我国房地产财富效应增强，反而有所减弱；住房来源于“自己的”家庭的财富效应高于住房来源于“单位的”和“国家的”家庭；房地产财富效应在自有产权住房与租私人住房的家庭之间没有差异；户主越年青的家庭，房地产财富效应越大；收入越高的家庭房地产财富效应越大；经济越发达地区房地产财富效应越大。
摘要：本文首次利用家庭微观调查数据，对我国近10年居民房地产财富与消费之间的关系进行研究。
家庭微观数据的使用，不仅克服了以往研究中采用房地产宏观数据样本量不足的局限性，还可以对家庭个体行为进行有效检验。
得到的主要结论为：房地产财富对居民消费有显著的促进作用；房价上涨并没有使我国房地产财富效应增强，反而有所减弱；住房来源于“自己的”家庭的财富效应高于住房来源于“单位的”和“国家的”家庭；房地产财富效应在自有产权住房与租私人住房的家庭之间没有差异；户主越年青的家庭，房地产财富效应越大；收入越高的家庭房地产财富效应越大；经济越发达地区房地产财富效应越大。
关键词：房地产财富消费房地产财富效应一、引言21世纪初以美国为代表的全球股票市场互联网泡沫的崩溃，使得许多发达国家的政府、央行和学界都十分担心因为股市的灾难，造成居民个人资产价值剧烈贬值，人们的生活消费支出会大大萎缩，致使整个经济陷入沉重衰退而难以自拔。
但这种担心却未发生，美国和欧洲各国的居民消费支出不仅未出现大幅度降低，反而还保持相当的坚挺。
正当美国和欧洲各地很多学者开始争论为什么股市暴跌没有拖累居民消费支出时，格林斯潘提出，股市暴跌没有拖累消费，因为房价涨了①，房地产价格急剧上涨带来的财富效应十分强劲，足以抵消股市崩溃对人们消费的负面影响还有余。
格林斯潘的论断启发了很多学者，关于房价波动对消费的影响一时成为研究热点，也得到各国政府和产业部门的高度关注，而且大多数研究基本都确认了房地产财富上涨对居民消费不仅有显著正面的效应，并且比股市的财富效应要大很多。
我国自从1998年全面实施住房商品化改革以来，房地产市场进入了加速发展的上升通道，房地产价格大幅上涨。
根据国家统计局的统计数据，到2007年底，全国平均房屋销售价格已经上涨到1999年的1.5倍以上，有些城市上涨幅度高于2倍，尤其是2007年涨幅明显加速（如图1所示）。
伴随着房价的上涨，社会各界围绕着房价上涨的原因、后果、房地产泡沫大小以及高房价蕴含的金融风险等问题的争论热火朝天。
然而，对于房价通过房地产财富效应渠道影响居民消费，从而影响总需求，影响宏观经济的问题，却还没有得到深入的讨论和分析。
在我国，城镇住房私有化率高达80%以上，房地产已经成为家庭财富的重要组成部分，以个人房产为核心的资产价格已经成房地产财富与消费：来自于家庭微观调查数据的证据*□黄静屠梅曾*本文获自然科学基金项目“住房公积金的住房保障作用研究”（70741018）资助。
图1全国及各大城市房屋销售价格指数注：各年度的房屋销售价格指数均转换成以1997年为100的定基比。
为消费者支出的一个越来越重要的决定因素，关注房价的变化已经成为宏观经济政策制定者在新世纪的新挑战。
本文首次利用大型微观数据，对我国近10年房价上涨的财富效应进行实证分析，主要解决以下2个问题，第一，我国房地产财富对居民消费的影响程度如何？房价上涨有没有使得房地产财富效应增强？第二，如果房地产财富效应存在，其存在形式如何？具体地讲，房地产财富效应在不同收入群体之间、在自有住房和租房者之间、在不同年龄段以及在不同地区的家庭之间是否有差异？本文接下来的部分安排如下：第二部分，在对房地产财富效应文献述评之后，指出本研究的创新之处；第三部分对房地产财富与消费的关系进行理论分析；第四部分研究设计，包括样本来源、模型设定和指标说明；第五部分在数据的描述性分析之后，对房地产财富效应的存在性和差异性进行了实证分析；第六部分是稳健性检验；最后是简短的结论。
二、文献简述根据生命周期理论，家庭财富的大小和财富的变动会影响到消费支出，房地产作为家庭的重要财富，当房价波动时，人们的财富存量发生变化，从而直接影响人们的收入分配、消费支出和消费决策，进而影响总需求和经济增长，这就是房地产财富效应。
国外学者针对房地产财富效应进行了大量的实证研究，研究方法主要有2种，一种方法是采用对数形式，估计房地产财富的消费弹性，另一种方法是采用差分形式，估计房地产财富的边际消费倾向（Marginal propensity of consume，MPC）。
研究内容主要集中于以下几个方面，一是房地产财富对消费的影响力度，即房地产财富效应的大小估算；二是针对房地产财富效应与股市财富效应的比较；三是对不同经济体国家的房地产财富效应的大小比较。
虽然有些研究的结果存在争议，但是大量研究确认，在英美式自由经济国家，房地产财富上涨对居民消费不仅有显著正面效应，而且比股市的财富效应要大很多，但在一些欧洲大陆社会市场经济国家，房地产价格的影响效应就弱一些。
例如，Mehra （2001）采用协整方法检验总消费、劳动收入和财富之间的长期均衡关系，同时运用误差修正方法检验这些变量之间短期的动态关系，得出美国1960～2000年期间股票和房地产资产对非耐用消费品的MPC为3分，而对总消费的MPC则分别为4分和5分，结果证明存在显著的财富效应，估计的短期消费方程还显示财富对未来消费有预测能力。
Raphael等（2009）采用微观家庭数据的对数形式，估计美国1989～2001年的房地产财富效应的消费弹性为0.06。
Bover（2005）利用西班牙2002年EFF 数据，采用非参数估计和二阶段OLS，估计的住宅财富的消费弹性为0.015。
Homson和Tang（2004）对澳大利亚1988～2003年的研究表明，房地产财富每升高1元会导致消费增加6分。
Chen（2006）使用VECM协整模型和PT变量分解方法，对瑞典1980～2004年的季度数据进行了分析，认为总消费、可支配收入和房地产财富和金融财富之间存在很强的统计关系，得出持续的房地产价格上涨对居民消费具有显著的正效应的结论。
Raymond等（2007）估计香港1983～2005年的房地产财富的消费弹性为0.10～0.15。
Kim（2003）估计韩国1988～2003年的房地产财富的消费弹性为0.229。
最近几年，利用各国宏观面板数据进行房地产和股市财富效应的跨国比较研究成为热点。
根据IMF（2002）的研究报告，财富效应在不同的国家、不同的时期会有所不同，这取决于各国的金融体系的差别。
Ludwing和Slok（2002）采用了16个发达国家1970～2000年的数据，得出的结论是：以市场为基础的经济体国家的财富变化导致的财富效应要大于以银行为基础的经济体；房价上升产生的财富效应要大于股价上升带来的财富效应；随着时间的推移，无论何种经济体，股票和住房价格上升带来的财富效应都提高了。
研究者还根据住房拥有率对数据分组，他们发现住房拥有率的增加会提高正财富效应。
Case,Quigley和Shiller（2005）利用宏观数据的对数形式，研究得出美国1982~1999年的房地产财富的消费弹性系数为0.05～0.09，OECD国家90年代的房地产财富的消费弹性为0.11～0.17。
Sier-minska和Takhtamanova（2007）利用微观数据，估计加拿大的房地产财富的消费弹性为0.12，法国为0.1，芬兰为0.13。
以上研究使用的是各国的宏观统计数据，利用时间序列的相关计量方法进行实证分析，另一类研究使用的是家庭微观调查数据，利用回归方法进行分析。
与宏观数据相比，使用家庭微观数据的优点在于信息量丰富，在揭示房地产财富效应的微观差异方面以及对个体行为的有效检验方面，有着宏观加总数据不可比拟的优势。
例如，Engelhardt（1996）利用美国的微观家庭数据研究发现，自有住房者对住房资产的收益没有反应，但是住房资产损失却对消费产生了影响。
作者分析原因可能是自有住房者的住房资产收益变现存在障碍或者是对住房价格上涨的持续性产生怀疑，即使不存在任何的变现障碍，考虑到遗赠给下一代的动机以及拥有自有住宅的非金钱效用等，自有住房者也可能没有很强的动机去变现住房资产收益。
Guiso，Paiella和Visco （2005）对意大利的研究估计得到的财富效应比典型的美国数据结果小，MPC的估计值为每欧元住房资产约2欧分。
他们将数据划分为自有住房者和租房者后发现，住房财富（排除当前的房地产资本收益）和房地产资本收益的MPC分别为每欧元2欧分和3.5欧分。
对租房者没有发现其消费和房地产资本收益（或房地产价格）间的显著统计关系，但估计的净财富的MPC在1欧元3.7欧分和6.2欧分之间，所有结果支持财富对消费的直接效应。
Campbell和Cocco（2007）运用英国家庭支出调查的个别家庭数据研究住房价值变动对租房者和自有住房者消费的影响，发现在年老的自有住房者中房价对消费在统计上有显著的影响，而在年轻的租房者中则没有显著影响。
与发达国家相比，我国的房地产市场刚刚兴起，还很不成熟，有关金融配套也存在不一样的地方，房地产财富对居民消费的影响，以及近10年来的房价上涨房地产财富效应是否增强，还需要实证的检验。
从近几年国内学者的研究来看，得出的结论颇具争议性，认为我房地产财富效应微弱、显著为正和显著为负的研究都有。
黄平（2006）以2000～2005年全国总体季度数据，采用时间序列单位根和协整检验方法，认为我国房地产市场存在微弱的财富效应。
骆祚炎（2007）以1985～2005年的年度数据为样本，采用线性回归方法，也得到我国房地产资产和金融资产的财富效应都较微弱的结论。
魏锋（2007）和丁攀（2008）分别利用2002～2005年的月度数据和1998～2006年的季度数据，运用单位根、协整检验以及误差修正模型，研究结果都表明，我国房地产市场（住宅市场）存在显著的正的财富效应。
骆祚炎（2008）以1985～2006年的年度数据，采用VAR模型，分析表明，居民金融资产和住房资产财富效应存在，金融资产财富效应超过住房资产财富效应。
然而，刘旦和姚玲珍（2008）研究表明，1979～1999年，我国城镇住宅资产对消费的影响不显著；2000～2006年，住宅财富效应整体上为负，即房价上涨对居民消费产生了抑制作用。
赖溟溟和白钦先（2008）基于1998～2007年的数据，运用协整和误差修正模型，认为我国不存在股票市场的财富效应，但是，存在房地产市场的财富效应，长期房地产市场发展与居民消费有协同趋势，短期内房地产市场发展抑制了居民消费支出。
可见，以往国内房地产财富效应的研究都是利用全国总体宏观数据，通过时间序列计量方法进行实证分析，在研究方法、指标选择和数据使用上并不存在太大差异的情况下，最终得出的结论却差异巨大。
究其原因，可能与样本容量有限，导致所使用的计量方法得出的结果有偏差有关。
Pierse和Snell （1995）的研究指出，（1）修正的ADF单位根检验方法以及协整检验的E-G二步法，要求样本容量必须充分大，否则得到的协整参数估计量是有偏的，样本容量越小，偏差越大。
