■ 孫春波 余 勁 教授（西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 陜西楊凌712100）

中國在短時(shí)間內(nèi)完成從“高出生率、高死亡率和高自然增長率”到“低出生率、低死亡率和低自然增長率”的再生產(chǎn)類型的轉(zhuǎn)變。中國的人口變動(dòng)以人類歷史上罕見的步伐推進(jìn)。人口變動(dòng)與人均收入提高之間的缺口，造成了“未富先老”的社會(huì)現(xiàn)象。在此背景下，人口變動(dòng)與住宅市場互為影響的研究是目前學(xué)術(shù)界研究的焦點(diǎn)。人口學(xué)與住宅學(xué)研究相結(jié)合的同時(shí)，以下幾個(gè)問題有待學(xué)者進(jìn)行深入探究：人口機(jī)械變動(dòng)與自然變動(dòng)分別對(duì)住宅市場造成了多大影響，人口紅利對(duì)住宅市場是否產(chǎn)生了影響以及影響程度等。本文在參考國內(nèi)外大量文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，將相關(guān)研究成果進(jìn)行比較分析，闡明人口變動(dòng)對(duì)住宅市場的影響。

人口變動(dòng)對(duì)住宅市場的影響

（一）人口數(shù)量變動(dòng)對(duì)住宅市場的影響

住宅作為一種剛性需求產(chǎn)品，生活的必需品，部分學(xué)者認(rèn)為人數(shù)的多少必然會(huì)對(duì)住宅的需求產(chǎn)生影響。曹光輝（2002）運(yùn)用相關(guān)系數(shù)法定量研究了1993-2000年重慶市人口、人均GDP、利率等因素與居住水平之間的關(guān)系。得出城市人口是影響重慶市主城區(qū)住宅需求總量的關(guān)鍵因素。持相同觀點(diǎn)的學(xué)者有：羅兆烈 （1998）、孫伶莉（2003）等。然而部分研究認(rèn)為人口數(shù)量對(duì)住宅市場需求影響并不顯著。張兵（2009）以安徽淮南市為例，建立基于灰色理論的房地產(chǎn)市場需求影響因素分析模型，結(jié)果顯示，城鎮(zhèn)人口數(shù)對(duì)商品房的銷售影響較小。

筆者認(rèn)為研究結(jié)論不同的原因在于不同區(qū)域的住宅市場和人口狀況存在差異，且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和政府政策不同。在研究方法和角度上，已有研究中以灰色關(guān)聯(lián)度分析法和回歸分析法為主，數(shù)據(jù)基本上采用官方公布的數(shù)據(jù)，一手?jǐn)?shù)據(jù)運(yùn)用得很少。在其他指標(biāo)的選取上也有很大不同，因此造成結(jié)果不一致。

在人口數(shù)量變動(dòng)對(duì)住宅價(jià)格影響問題上，Wolfgang Maennig通過研究德國98個(gè)大城市的人口增長和衰退與房價(jià)之間的關(guān)系，他選取了房地產(chǎn)價(jià)格、人口數(shù)量、人口增長、人口衰退、建造成本、居民收入等作為變量建立模型，得出結(jié)論：在人口相對(duì)集中的大城市，人口增長所引發(fā)的房地產(chǎn)需求并不能有效作用于房價(jià)，而人口衰退卻能導(dǎo)致房價(jià)顯著下降。同樣，史青青等（2010）建立房地產(chǎn)均衡價(jià)格模型，采用城市不同類別房屋銷售價(jià)格和人口相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，證明了人口總量因素不會(huì)推動(dòng)房地產(chǎn)價(jià)格上升，人口結(jié)構(gòu)因素（城鎮(zhèn)化水平）影響房地產(chǎn)市場的發(fā)展。

綜上所述，學(xué)者在人口數(shù)量對(duì)住宅市場需求影響方面的研究結(jié)論并不一致。原因在于影響房地產(chǎn)需求的因素很多，在檢驗(yàn)人口數(shù)量這一變量時(shí)，其他變量的選取是關(guān)鍵因素。各學(xué)者在做相關(guān)研究的時(shí)候，選取的變量都是不一樣的。此外，在研究范圍上，主要以區(qū)域?yàn)橹?，每個(gè)區(qū)域各自的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r不同，也造成了研究結(jié)果的不一致。學(xué)者在人口數(shù)量對(duì)住宅價(jià)格影響方面，結(jié)論趨于一致，無論是在全國范圍內(nèi)還是區(qū)域范圍內(nèi)，均認(rèn)為人口數(shù)量對(duì)住宅價(jià)格影響并不顯著。住宅價(jià)格的形成受到很多因素的影響，但人口數(shù)量因素不是主要因素。

（二）人口空間變動(dòng)對(duì)住宅市場的影響

Gabriel等（2000）利用美國加利福尼亞州兩個(gè)最大城市的住房價(jià)格數(shù)據(jù)，通過建立住房價(jià)格模型，分析出人口遷移和城市結(jié)構(gòu)演變對(duì)于城市住房價(jià)格的影響，結(jié)果表明影響房價(jià)的主要因素是巨大的人口遷移。國內(nèi)也有學(xué)者持相同的觀點(diǎn)，吳老二等（2007）運(yùn)用簡化的聯(lián)立方程模型，從空間計(jì)量學(xué)角度審視了廣東省各城市房地產(chǎn)價(jià)格與人口遷移之間的關(guān)系，指出不僅傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)變量會(huì)影響城市房地產(chǎn)價(jià)格，空間地理因素同樣顯著地影響房地產(chǎn)價(jià)格。持相同觀點(diǎn)的學(xué)者有：龍奮杰等（2003）、李松等（2009）等。

由以上分析可知，國內(nèi)學(xué)者一致認(rèn)為，人口空間變動(dòng)推動(dòng)住宅市場需求和價(jià)格變動(dòng)。只要人口在空間上的移動(dòng)到達(dá)一定規(guī)模，就能對(duì)區(qū)域住宅市場造成很大沖擊。但多數(shù)學(xué)者都忽略了人口遷移的距離、時(shí)間長短以及遷移人群的購買力問題，這些問題都對(duì)遷移人口選擇是否購買還是租賃住房有很大關(guān)系。目前在研究人口空間變動(dòng)問題上，研究區(qū)域主要以行政市為研究單位，研究范圍較小。從微觀層面對(duì)人口遷移與住宅市場的關(guān)系進(jìn)行定量分析與評(píng)估會(huì)是下一個(gè)研究的熱點(diǎn)。此外，多學(xué)科學(xué)者的參與，多角度的交叉分析和綜合研究，自然科學(xué)方法和社會(huì)科學(xué)方法的密切結(jié)合，將會(huì)是未來這一問題的研究趨勢。

人口結(jié)構(gòu)對(duì)住宅市場的影響

（一）人口紅利與住宅市場關(guān)系

史青青（2010）通過建立房地產(chǎn)均衡價(jià)格模型，從理論上證明了在完全理性的市場中，房地產(chǎn)收益率與人口增長、勞動(dòng)人口撫養(yǎng)比無關(guān)，從而證明了人口紅利與住宅市場價(jià)格不存在關(guān)系。人口紅利與住宅市場價(jià)格不存在關(guān)系，但與住宅市場需求存在關(guān)系。徐虹（2008）指出由于人口紅利的存在，人口規(guī)模能引發(fā)更多的住宅需求。更多的學(xué)者從人口年齡結(jié)構(gòu)變化的角度對(duì)人口紅利與住宅市場進(jìn)行研究。Mankiw和Weil（1988，1992）認(rèn)為戰(zhàn)后嬰兒潮（1946-1964年）推動(dòng)人口規(guī)模和結(jié)構(gòu)的變化，能夠顯著影響美國房地產(chǎn)價(jià)格。隨著嬰兒潮一代逐步進(jìn)入工作、婚育年齡，美國房地產(chǎn)價(jià)格會(huì)于1969-1989年進(jìn)入上升通道，并于1989年達(dá)到頂點(diǎn)后，步入長達(dá)30年的價(jià)格下行期。國內(nèi)持相同觀點(diǎn)的學(xué)者有：趙君麗（2002）、宋國學(xué)等（2007）等。

學(xué)者關(guān)注人口紅利多從人口紅利與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的角度出發(fā)，研究人口紅利是否促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展及程度如何、人口紅利持續(xù)時(shí)間等方面。而對(duì)于人口紅利與住宅市場的關(guān)系，卻很少涉及，僅有的研究認(rèn)為人口紅利與住宅價(jià)格之間不存在關(guān)系，但人口紅利能促進(jìn)住宅產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。原因在于人口紅利與住宅需求之間存在相關(guān)關(guān)系。“嬰兒潮”對(duì)房地產(chǎn)市場需求的影響表現(xiàn)在兩個(gè)方面：一方面，通過人口年齡結(jié)構(gòu)變化直接影響住房剛性需求變化；另一方面，通過“人口紅利期”為房屋需求的實(shí)現(xiàn)提供經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，住房的改善性需求和投資性需求將會(huì)得到有效實(shí)現(xiàn)?，F(xiàn)有研究關(guān)注于前者，而對(duì)于后者存在很多不足，如由人口紅利帶來的儲(chǔ)蓄率如何影響住宅市場及程度；人口紅利期過后進(jìn)入人口負(fù)債期，如何保證住宅市場的發(fā)展等問題都很少有學(xué)者研究。

（二）年齡結(jié)構(gòu)、家庭結(jié)構(gòu)與住宅市場關(guān)系

趙君麗（2002）通過人口結(jié)構(gòu)變化與房地產(chǎn)周期相關(guān)性的研究，指出人口結(jié)構(gòu)變化與住宅需求直接相關(guān)。特別是25－35歲的人口對(duì)住宅的需求影響顯著。謝琛等（2010）認(rèn)為20歲人口對(duì)房地產(chǎn)需求影響最高，而20-23歲年齡段、36-40歲年齡段人口對(duì)房地產(chǎn)需求影響較大。

戴國海（2011）運(yùn)用混合擴(kuò)展模型對(duì)人口結(jié)構(gòu)和房地產(chǎn)周期之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果表明，人口結(jié)構(gòu)對(duì)房地產(chǎn)合成增長率指數(shù)的影響極為顯著。其中，城鎮(zhèn)家庭戶數(shù)的長、短期彈性系數(shù)顯著為正。此外，劉光宇（2005）、龔瑩（2010）等均認(rèn)為家庭結(jié)構(gòu)的變化直接影響住宅需求的結(jié)構(gòu)和方向。

綜上所述，學(xué)者一致認(rèn)為不同年齡段的人口對(duì)住宅需求影響是不同的，但哪個(gè)年齡段的人口對(duì)住宅影響最顯著，學(xué)者們得出了不同的意見。出現(xiàn)分歧的原因在于，各個(gè)學(xué)者采用的方法、指標(biāo)和口徑不同。并且每個(gè)地區(qū)都有各自的特色，根據(jù)不同的實(shí)際情況得出不同的結(jié)論是正常的，但在方法上缺乏創(chuàng)新。在家庭結(jié)構(gòu)方面，學(xué)者一致認(rèn)為家庭的小型化導(dǎo)致家庭數(shù)量的增加，同時(shí)家庭數(shù)量的增加對(duì)住宅需求影響顯著。但是家庭結(jié)構(gòu)分為兩個(gè)方面，一是家庭的結(jié)構(gòu)類型因素，包括：家庭的人口數(shù)量要素；家庭的代際層次要素；家庭內(nèi)夫妻對(duì)數(shù)的要素。二是家庭生命周期因素分為初婚期、生育期、滿巢期、減退階段、空巢期和空床階段共6個(gè)時(shí)期。對(duì)于前者，學(xué)者們進(jìn)行了充分研究；而對(duì)于后者，家庭生命周期與住宅市場關(guān)系的研究很少。

結(jié)論

隨著大多數(shù)發(fā)達(dá)國家和許多新興工業(yè)化國家及地區(qū)相繼完成了人口轉(zhuǎn)變， 人口學(xué)與住宅學(xué)的結(jié)合將是未來研究的一個(gè)焦點(diǎn)問題。本文通過國內(nèi)外人口與住宅市場相關(guān)研究，得出以下結(jié)論：

首先，人口數(shù)量變動(dòng)對(duì)住宅需求是否產(chǎn)生影響有待商榷，但對(duì)住宅價(jià)格影響并不顯著。理論上，住宅作為剛性需求產(chǎn)品，人數(shù)的多寡對(duì)住宅需求影響應(yīng)該是顯著的，但在區(qū)域上由于受到各種因素影響，在部分區(qū)域內(nèi)表現(xiàn)并不顯著。當(dāng)前國內(nèi)住宅價(jià)格并非完全由需求決定而形成的理性價(jià)格，所以由人口數(shù)量形成的需求并不能有效作用于住宅價(jià)格。

其次，人口空間變動(dòng)對(duì)住宅市場影響顯著。其原因在于中國人口與經(jīng)濟(jì)空間分布不平衡，導(dǎo)致人口空間變動(dòng)的范圍和規(guī)模巨大。對(duì)區(qū)域住宅市場造成的沖擊也很顯著，但目前對(duì)此有待進(jìn)一步研究。

最后，國內(nèi)外研究普遍認(rèn)為人口紅利與住宅市場存在關(guān)系。表現(xiàn)形式以“嬰兒潮”等年齡結(jié)構(gòu)的變化來對(duì)住宅市場需求產(chǎn)生影響，而住宅價(jià)格方面未顯示存在相關(guān)關(guān)系。人口紅利所引起的儲(chǔ)蓄率等與住宅市場問題還有待學(xué)者進(jìn)行深入研究。不同年齡段人口對(duì)住宅需求的影響是不一致的，但各個(gè)學(xué)者的研究結(jié)果相對(duì)集中。家庭結(jié)構(gòu)的變化對(duì)住宅市場產(chǎn)生顯著影響，包括家庭結(jié)構(gòu)類型的變化和家庭生命周期的變化。

總的來說，國內(nèi)在人口與住宅市場方面的現(xiàn)有研究，在深度和廣度上還存在不足，人口變動(dòng)對(duì)住宅市場的影響是一個(gè)長期而復(fù)雜的過程。今后研究的重點(diǎn)是如何更好地量化兩者的關(guān)系，為人口和住宅市場政策制定提供更好參考。

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