ID190-人口年龄结构对住宅市场的影响效 应分析

人口年龄结构对住宅市场的影响效应分析李祥高波（南京大学经济学院，江苏南京210093）摘要：本文将人口因素与住宅市场联系起来，借鉴MW（Mankiw-Weil）模型，利用1995-2009年的宏观数据检验了中国人口年龄结构对住宅供给、住宅消费以及住宅价格等的影响效应。研究发现，不同年龄段人群对我国住宅市场的影响不同，50-64岁工作年龄段的人口对住宅供给、住宅消费与住宅价格均有显著正向影响，处于婚龄的15-29岁人群对住宅消费与住宅价格有显著正向影响，而65岁以上刚退休人口则对住宅供给有显著负向影响。这对于当前面临人口红利期逐渐消失从而逐步步入老龄化社会的中国未来的住宅市场发展具有重要意义，为维持老龄化背景下住宅市场的健康发展，需要从房地产金融创新、税收政策以及住房保障等方面着手。关键词：人口；年龄结构；住宅市场TheEffectofDemographiconChineseHousingMarketLIXiangGAOBo(SchoolofEconomics,NanjingUniversity,Nanjing210093,China)Abstract:Combiningdemographyfactorsandhousingmarket,drawingonMankiw-Weilmodel,thispaperanalysestheimpactofdemographyagestructureonthehousesupply,consumingandpriceonChinesetimeseriesdatafrom1995to2009.ThearticlefindsthatdifferentcohortswhohavedifferentageimpactChinesehousingmarketdifferently.Concretely,thereisasignificantpositiveeffectbetween50-64yearsoldcohortsandhousingsupply,consumingandprice,butasignificantnegative本文受到教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“我国城市住房制度改革研究”（编号：10JZD0025）和国家社会科学基金重点项目“扩大内需与引导住房理性消费的宏观经济政策研究”（编号：08AJY010）的资助。李祥（1985.11），男，江苏泗阳人，南京大学经济学院博士研究生，主要研究方向为房地产经济与金融。邮箱：[e-mail]。高波，江苏泰州人，南京大学经济学院博士生导师，主要研究方向为发展经济学，房地产经济与金融。effectto65-74yearsoldyoungretirees.Itisimportanttoanageinganddemography-dividenddecreasingsociety.So,itneedstotakemeasuresonfinancialinnovations,tax,andhousingsecuritytomaintainthehealthydevelopmentofChinesehousingmarket.Keywords:demography;agestructure;housingmarket1引言影响住宅市场运行的因素有很多，例如土地市场、利率、心理预期以及城市化水平等，并且很多文献都已经就这些因素对住宅市场的影响进行了富有成效的研究。人口因素同样对于住宅市场的发展有着不可忽视的影响。一是因为人口尤其是处于工作年龄段的人口本身就构成了住宅市场中住房产品最主要的供给者与需求者；二是因为人口因素会影响例如国民经济的增长率、居民的储蓄率等因素（王德文，蔡昉，张学辉，2004，钟水映，李魁，2009，钟水映，李魁，2010），而无论是经济增长率还是居民储蓄率都必然会对住宅市场产生重要影响。从新中国成立以来我国人口年龄结构的变化趋势来看，20世纪60年代我国经历了人口的高速增长阶段，平均在30‰左右，20世纪70年代初我国开始实行计划生育政策，人口的出生率开始下降，在死亡率很低的情况下，人口增长率下降。这些造成的一个问题就是，在当前我国的人口分布中，虽然处于15-64岁工作年龄段的人口仍然占有很大比例，但其占比开始下降，相反，0-14岁及65岁以上人口占比增加，从而使得我国的人口抚养比上升。根据胡鞍钢（2007）的研究，我国将于2015年达到人口红利的峰值，之后开始下降并于2035年基本结束，从而进入人口负债期。在当前中国面临人口红利期逐渐消失的背景下，研究中国的人口年龄结构对住宅市场的影响效应显得尤为重要。2文献回顾人口因素尤其是人口的年龄结构对住宅市场的影响是显而易见的，处于工作年龄段的人口作为主要的住宅供给者与消费者，其在总人口中占比的变化必将影响住宅市场中住宅供给量、住宅消费量的变化，进而影响住宅销售价格的变化。将人口因素对住宅市场的影响进行理论研究则源于Mankiw&Weil(1989)的研究。Mankiw&Weil(1989)利用一份1/1000的抽样调查数据，构建了家庭住宅需求方程对不同年龄人口对住宅需求量的需求参数进行了估计。研究发现，年龄在20-30岁之间的人对住宅需求有一个跳跃性的提高，20岁以下的人则几乎对住宅需求没有影响，而年龄超过40岁以后，人们对住宅的需求则以大约每年1%的速度开始下降；战后“婴儿潮”一代进入其成年阶段增加了住宅市场的住宅需求从而推高了20世纪70年代住宅的实际价格。研究还预测到2010年左右，由于人口结构的变化，美国的住宅实际价格将会下降47%。在Mankiw&Weil(1989)的研究以后，人口结构与住宅市场的关系引起了众多学者的关注。他们或将M-W模型进行修正并重新检验美国住宅市场，或将M-W模型引入本国检验本国住宅市场中人口结构与住宅市场的关系。Engelhardt&Poterba(1991)首先借鉴M-W模型分析了加拿大的住宅市场，他们利用加拿大的战后数据检验了人口结构变化与住宅需求及住宅价格的关系。通过简单的时间序列模型，研究发现加拿大的人口变化与住宅价格在统计上并不显著。Green&Hendershott(1993)则重新检验了美国人口结构与住宅实际价格的关系，他们采用美国1980年的统计数据分析了每户家庭的人口结构及实际收入对其为一固定质量住房的支付水平的影响，研究认为尽管人口结构在一定程度上会影响住宅实际价格，但影响的过程是复杂的，不同质量水平的住房其实际价格受人口结构的影响会不同。研究还预测，到2010美国人口结构的变化将推高而不是降低住宅的实际价格。Ermisch(1996)利用了英国的微观数据研究了人口年龄结构对住宅需求的影响，研究认为除了价格与收入效应以外，人口的年龄结构同样对住宅需求具有很强的影响，总人口中各不同年龄人口的分布状况对于决定住宅需求增长率很重要，老龄化的人口结构对住宅需求的增长率具有降速的作用。Ohtake&Shintani(1996)在M-W模型基础上采用协整与误差修正模型分析了日本住宅市场的长期与短期效应。研究发现，在长期日本人口结构变化对住宅存量市场是有影响的，而对价格则没有影响；但是在短期人口因素对于价格的调整过程具有重要影响。M-W模型同样引起了一些学者的批评。Holland(1991)通过协整检验发现“婴儿潮”一代进入婚配年龄使得住宅的需求增加，这可能是美国20世纪70年代住宅投资的增加的主要原因，但却不是战后美国住宅实际价格增加的主要原因。Swan(1995)的研究认为Mankiw&Weil(1989)的研究对住宅需求变量发生了非常严重的“误解”，在时间序列模型中对住宅价值与人口年龄构成进行跨部门的回归分析，更多的是在分析美国的成年人人口分布而不是他们对住宅服务或是存量住宅的需求。3计量模型与研究假设3.1M-W模型一般而言，家庭对住宅的需求量是人口年龄、收入以及其他家庭特征等的函数。M-W模型则主要关注年龄因素对住宅需求的影响，其住宅需求模型为：NDDjj（式1）其中，jD表示一个典型家庭中第j个成员对住宅的需求，N表示家庭的总人口。每个个人对于住宅的需求则假定是年龄的函数，并且假定每个年龄都存在一个相应的住宅需求参数，因此，个人的住宅需求为：j99j1j0DUMMY99DUMMY1DUMMY0Dj（式2）其中，如果年龄为0，则DUMMY0=1，如果年龄为1，则DUMMY1=1，以此类推。参数i则为一个年龄为i的人的住宅需求参数。由式（1）和式（2）即可得到家庭的住宅需求方程：j99j1j0DUMMY99DUMMY1DUMMY0D（式3）在对（3）式进行估计时，Mankiw&Weil(1989)的使用了美国国家统计局的1/1000的抽样调查数据，该调查数据包含了由203,190个个人组成的74,565个家庭及各个家庭购买或租赁的住宅价值。在（3）式中，D即等于每个家庭拥有的住宅价值，对于那些购买住宅的家庭来说，其住宅价值是确定的；对于那些租赁住宅的家庭来说，其住宅价值则约为每月租金的100倍。3.2模型扩展与研究假设由于数据可获取性原因，本文拟用住宅建设面积及住宅销售面积的宏观数据来分别衡量住宅的供给及家庭对住宅的需求。其实，用每户家庭拥有的住宅价值来衡量家庭对住宅的需求也是有需要讨论的地方的。一是住宅价值如何精确测定？二是住宅价值本身是否能够用于衡量家庭对住宅的需求。另外，M-W模型在假定每个年龄对住宅需求参数不变的前提下对各个年龄的住宅需求参数进行测定，这即便不能说是测不出来的也可以说是难以确切测定的。基于此，本文拟结合Lindh&Malmberg(2008)的研究将总人口按年龄划分为六组来测定不同年龄段人群对住宅的需求。这六组年龄段人口分别为：（1）少儿组（0-14岁），这组年龄段人口一般不会有工作，也不会独立做出经济上的决策；（2）青年组（15-29岁），这组年龄段的人口一般来讲开始进入工作年龄并处于成家立业的人生阶段；（3）壮年组（30-49岁），这个年龄段人口的最显著特征就是拥有各自的家庭，抚养着孩子并拥有稳定的住宅；（4）中年组（50-64岁），处于这个年龄段的人口处于人生的收入高峰期，并且是净储蓄者；（5）刚退休组（65-74岁），这个年龄段的人口开始从工作岗位退出，虽然不再工作，但还是具有一定的消费能力；（6）老年组（75岁以上），这个年龄段的人口已经离开工作岗位多年并且进入人生暮年。假设短期住宅市场均衡租金为：0Hq,)H(*qq(式4)其中，q为市场租金，H为市场住宅存量。假设每单位住宅的使用成本为，包括折旧、住宅维护成本以及实际资本成本（如税收等）。设实际住宅价格为P，则实际住宅价格的动态方程为：PH-qP(式5)根据Poterba(1984)与Lindh&Malmberg(2008)的研究，市场中增量房的供给应当是住宅实际价格P的增函数及实际资本成本r的减函数，设增量房供给为，则：0,0,PrPr，（式6）考虑到市场中存量房的折旧，设折旧率为，则住宅市场存量房的动态方程为：HPHr，(式7)令（5）式与（7）式等于零，即可得到稳态时住宅市场均衡的实际住宅价格P与住宅存量H。考虑住宅市场稳定状态时的一个简单的情况，假设新增住宅与实际住宅价格P及资本成本r为线性关系，且与P为递增关系，与r为递减关系。即00,,PcHr（式8）式8与式5结合起来可得：rqcPH（式9）根据Mankiw&Weil(1989)和Lindh&Malmberg(2008)的研究，人们对住宅的需求随着年龄的不同而不同，这就使得住宅的租金取决于年龄的不同分布。根据M-W模型，jnjjawq1（式10）其中，ja为各年龄段人口占总人口的比例，jw则表示各年龄段人口对住宅的需求。将10式代入9式即可得：PHrawcjn