会员登录
会员注册关键词：人口抚养比，房价，居民消费，联立方程
一、引言
当前，中国的家庭结构正向着“四二一”倒金字塔型结构转变。虽然典型家庭的平均规模在三人左右，但是两个独生子女在共同抚养一个小孩的同时，却要赡养四个老人。2010年第六次人口普卉数据表明中国社会的儿童抚养比由1998年的38%下降到2010年的22.3%，而老年抚养比由9.9%上升到11.9%，人口总抚养比则由47.9%下降到34.2%（如图1所示）。人口总抚养比尤其是儿童抚养比的这种变动已经引起了学者对于如何实现适度低生育水平的思考。
作为拉动经济增长的“三驾马车”之一，国内消费的稳定增长对于一国的经济增长有着非常重要的作用。因此，扩大居民消费将是中国实现经济可持续发展的重要举措。那么人口抚养比的这种变动在改变了劳动人口抚养负担的同时对居民的消费有何影响？另一个客观事实是中国的商品房均价由1998年的2063元上涨到2010年的5029元，年均增长率约为7.75%。倒金字塔型家庭结构变动是否改变了家庭的住房需求从而助涨了房价？房价的快速上涨能够通过增加居民的财产性收入而促进居民的消费吗？这些正是本文试图回答的问题。本文基于1998-2009年中国30个省域面板数据，考察中国人口抚养比、房价波动与居民消费之间的关系。
二、文献回顾
（一）人口年龄结构变动与居民消费
诺贝尔经济学奖获得者美国经济学家莫迪利安尼（Modigliani）提出生命周期假说（Life Cycle Hypothesis，LCH），认为劳动年龄人口既是生产者又是消费者，而儿童与退休人口则仅是消费者，因此当儿童与退休人口占总人口比重较高时，社会的储蓄率将下降，从而使得消费增加。生命周期假说也成为人口年龄结构影响一国消费的微观机制之一。国内学者从人口因素分析中国居民消费率下降时大多从此机制出发，然而所得结论并不一致。袁志刚和宋铮建立两期OLG模型并采用数值模拟发现人口年龄结构变化对最优储蓄率的影响显著，从而认为人口年龄结构的变化是20世纪80年代后期以来中国城镇居民储蓄倾向大幅上升的重要因素。王德文等发现人口年龄结构对储蓄率具有显著的负向影响。李魁和钟水映认为儿童抚养负担的减轻显著降低了居民的消费率，因而是1990年以来中国居民消费率振荡下降的重要原因。王字鹏以居民平均消费倾向作为被解释变量发现老年人口抚养比越高，城镇居民平均消费倾向越高。李文星等基于省际面板数据研究发现儿童抚养比对居民消费具有负的影响，中国儿童抚养比的下降反而提高了居民消费率；老年抚养比变化对消费的影响并不显著。因此，中国人口年龄结构变化并不是目前居民消费率过低的原因。张乐和雷良海的研究同样没有发现中国的数据与LCH假说存在契合之处。还有一些研究以农村居民为研究对象，但其结果同样没有发现农户的消费行为符合LCH假说。
（二）房价与居民消费：财富效应视角
居民资产价值的变动同样会其消费需求，此即所谓资产的财富效应。自1998年中国启动房改以来，房地产因其价值巨大，逐渐成为居民资产：组合的重要组成部分。因此，房地产价格波动与消费变化之间的关系受到经济研究者和货币政策制定者的极大关注，研究所关注的焦点之一便是房地产的财富效应是否存在？从国外学者的研究来看，斯金纳与凯斯（Skinner and Case）、奎格利和希勒（Quigley and Shiller）的研究均发现房地产的财富效应对居民消费有显著正向影响。相反的研究结论也同样存在，贝尼托（Benito）、苏沙（Sousa）等的研究发现房地产的财富效应几乎不存在。国内学者同样对中国房地产财富效应进行了研究。陈杰等考察了中国城市居民的消费、收入和房地产财富之间的关系，发现它们之间存在长期的协整关系。宋勃的研究表明中国房地产市场存在着正向的财富效应。黄静和屠梅曾利用家庭微观调查数据同样发现房地产财富对居民消费有显著的促进作用，但是房价上涨却使得中国房地产财富效应有所减弱。刘国风、骆祚炎等则发现房地产市场存在负的财富效应。陈健和高波基于Hansen面板门槛模型发现中国房价上涨对居民消费的影响存在着显著的单门槛效应，呈现非线性的区制变化。由此可见，目前学界对于中国房地产市场是否存在财富效应的研究尚未有统一的结论。
（三）人口年龄结构变动与房地产市场
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，进而影响住宅价格的变化。曼昆和威尔（Mankiw and Weil）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20-30岁的人群对住宅需求有一个跳跃性的提高，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；第二次世界大战后“婴儿潮”一代进入其成年阶段推高了20世纪70年代住宅的实际价格。研究还预测到2010年左右人口结构的变化将使得美国的住宅实际价格下降47%。恩格尔哈特和波特巴（Engelhardt and Poterba）借鉴M-W模型分析了加拿大的住宅市场，研究并未发现加拿大的人口变化与住宅价格有显著关系。格林和亨德肖（Green and Hendershott）则重新检验了美国人口结构与住宅实际价格的关系，认为人口结构对住宅实际价格的影响过程是复杂的，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。埃米施（Ermisch）利用英国的微观数据研究了人口年龄结构对住宅需求的影响，认为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。大竹和新谷（Ohtake and Shintani）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。发现在长期日本人口结构变化对住房价格没有影响；但是在短期人口因素对于价格的调整过程具有重要影响。相比以上的经验性研究，一些以家庭为研究对象的实证研究，通过构建代表性家庭生命周期住房消费与投资组合选择模型，发现年轻人与老年人的非住宅消费对房价的变动较其他年龄段人口更为敏感。
从上述文献可知，对于人口年龄结构与消费、房价与消费之间的关系，学者们进行了富有成效的研究，但是从人口抚养比的角度探究人口年龄结构、房价与消费之间的关系则没有过多着墨。因此，本文拟在前人研究的基础上，基于中国1998-2009年省际面板数据建立联立方程模型，探究中国人口抚养比、房价波动与居民消费之间的关系。
三、联立方程模型设定与变量说明
（一）联立方程模型的建立
单一方程计量模型在估计经济变量之间的数量关系时容易忽视各变量之间可能存在的内生性和双向因果关系，从而无法准确地描述各经济变量之间的复杂的经济现象。为此，本文将构建包括消费方程、房价方程在内的方程组，运用联立方程组估计方法，考察人口抚养比、房价与消费之间的关系。
居民消费方程在凯恩斯消费函数的基础上设立，除了考虑居民的收入水平以外，还加入本文重点关注的变量，即儿童抚养比与老年抚养比，以考察人口年龄结构的变化对居民消费的影响。此外，为了分析房地产财富效应是否存在还加入了房价变量。房价方程则主要考虑收入水平、城市化水平等可能影响房价的主要因素以及本文重点关注的儿童抚养比与老年抚养比变量。
因此，本文联立方程模型如下：
（二）变量选择与描述统计
1.居民消费（PC）。本文中居民消费以各地区城镇居民人均消费性支出表示。
2.商品房价格（HP）。各地商品房价格以销售均价来表示，根据各地区1998-2009年商品房销售额、商品房销售面积计算而得。
3.人均收入水平（y）。人均收入水平以各地区城镇居民人均可支配收入表示。
4.儿童抚养比（CD）。儿童抚养比指未成年人口数与劳动力人口数之间的比率，由各年各地区0-14岁人门数除以15-64岁工作年龄段人口数计算而得。
5.老年抚养比（OD）。老年抚养比指老年人口数与劳动力人口数之间的比率，由各年各地区65岁以上人口数除以15～64岁工作年龄段人口数计算而得。
6.总抚养比（PD）。总抚养比指非劳动力人口数与劳动力人口数之间的比率，由各年各地区0-14岁与65岁以上人口数之和除以15-64岁工作年龄段人口数计算而得。
7.城市化水平（Urb）。城市化水平用各地区城镇人口数占总人口的比例表示。
本文选取除西藏及港澳台地区以外全国30个省（市／自治区）1998-2009年的面板数据。其中，商品房销售额、销售面积、各地区面积来源于各地区历年统计年鉴，人口抚养比（儿童抚养比、老年抚养比与总抚养比）除了2000年的数据来源于人口普查数据以外，皆来自于历年各地区统计年鉴；其余数据来源于中经网-中国经济统计数据库。各变量的描述性统计见表1。
四、实证结果与讨论
（一）平稳性检验
本文所用数据为1998-2009年省际面板数据，在正式分析前，需要对各变量进行平稳性检验。本文分别采取LLC方法与IPS方法对各变量进行单位根检验，结果见表2。由表2可知，除了城市化水平以外各变量均为非稳定变量，但是一阶差分以后都是稳定的。
（二）面板数据联立方程模型的检验结果