劉晶晶 黃璇璇 林德榮

[摘要]近年來(lái)，房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)的影響問題備受關(guān)注。文章從住房的雙重屬性出發(fā)，將居民未來(lái)收入預(yù)期和旅游消費(fèi)習(xí)慣等因素融入到理論和實(shí)證分析，探索我國(guó)現(xiàn)階段房地產(chǎn)價(jià)格與居民旅游消費(fèi)關(guān)系的規(guī)律性。運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板系統(tǒng)廣義矩估計(jì)（SYS-GMM）方法，對(duì)我國(guó)35個(gè)大中城市2001—2010年相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到具有一定穩(wěn)健性的結(jié)論：房?jī)r(jià)與旅游消費(fèi)之間存在正U形關(guān)系，即房?jī)r(jià)變化對(duì)旅游消費(fèi)同時(shí)具有財(cái)富效應(yīng)和擠出效應(yīng)，總體表現(xiàn)為財(cái)富效應(yīng)；房?jī)r(jià)與旅游消費(fèi)的關(guān)系受到外部因素的調(diào)節(jié)，適當(dāng)寬松的信貸環(huán)境將有利于財(cái)富效應(yīng)的釋放；房?jī)r(jià)對(duì)旅游消費(fèi)的作用存在區(qū)域差異，東部城市表現(xiàn)出強(qiáng)于中部城市的財(cái)富效應(yīng)，而西部城市總體效應(yīng)不穩(wěn)定。

[關(guān)鍵詞]房地產(chǎn)價(jià)格；旅游消費(fèi)；動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)；廣義矩估計(jì)

[中圖分類號(hào)]F59

[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

[文章編號(hào)]1002-5006（2016）05-0026-10

Doi： 10.3969/j.issn.1002-5006.2016.05.008

引言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)文化的發(fā)展，居民的生活觀念和消費(fèi)觀念不斷變化，除基本的物質(zhì)需求外，愛與歸屬、尊重和自我實(shí)現(xiàn)等方面的需求越來(lái)越受到人們的重視。不斷加快的生活節(jié)奏，使得越來(lái)越多的城市居民通過(guò)文化教育、休閑娛樂以及宗教活動(dòng)，獲取情感補(bǔ)償。在眾多情感性消費(fèi)中，旅游活動(dòng)因能夠通過(guò)空間位移實(shí)現(xiàn)對(duì)他人文化關(guān)照，幫助人們找到自我文化定位，進(jìn)而達(dá)到自我實(shí)現(xiàn)和充實(shí)人生的目的，越發(fā)受到人們青睞。隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化及醫(yī)療和養(yǎng)老制度改革的推進(jìn)，旅游活動(dòng)呈現(xiàn)出大眾化、散客化特征，旅游活動(dòng)已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)民眾的生活方式。《中華人民共和國(guó)旅游法》的頒布實(shí)施更說(shuō)明了旅游在國(guó)民精神文化生活中越發(fā)重要，而民眾出游率的高低也已成為衡量區(qū)域綜合發(fā)展水平和居民生活質(zhì)量的重要指標(biāo)之一。

與此同時(shí)，自1998年城鎮(zhèn)居民住房制度改革以來(lái)，城鎮(zhèn)住房私有化率不斷提高，房?jī)r(jià)不斷攀升。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的信息，1999—2013年，商品房平均銷售價(jià)格已由2053元/平方米上升到6237元/平方米。截至2012年，我國(guó)城鎮(zhèn)人均住宅建筑面積達(dá)到32.91平方米。2014年，我國(guó)房地產(chǎn)開發(fā)投資額高達(dá)9.50萬(wàn)億元，約占當(dāng)年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的14.93%。房地產(chǎn)業(yè)已然成為現(xiàn)階段我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)和先導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，固定資產(chǎn)狀況也成為衡量個(gè)體財(cái)富的重要標(biāo)尺之一。

房?jī)r(jià)變化具有多種外部效應(yīng)，國(guó)內(nèi)外諸多研究表明，房地產(chǎn)價(jià)格在一定程度上會(huì)影響居民的日常消費(fèi)，房地產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展和家庭消費(fèi)的影響不容忽視。近期，部分地區(qū)房?jī)r(jià)正隨著市場(chǎng)供求關(guān)系的變化、消費(fèi)者理性的回歸及調(diào)控政策的逐漸完善等出現(xiàn)回落勢(shì)頭。而由于前期過(guò)快發(fā)展以及市場(chǎng)、政策環(huán)境的不斷變化，我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的價(jià)格變動(dòng)將更加復(fù)雜。在此背景下，作為現(xiàn)階段我國(guó)城市居民重要休閑方式之一的旅游活動(dòng)，其消費(fèi)情況是否會(huì)受到房?jī)r(jià)的影響？該影響受到哪些因素的調(diào)節(jié)？不同地區(qū)的表現(xiàn)是否相同？為回答這些問題，本文基于消費(fèi)函數(shù)理論推演與國(guó)內(nèi)大中城市的面板數(shù)據(jù)分析，深入探討房?jī)r(jià)與旅游消費(fèi)之間的關(guān)系，以求更準(zhǔn)確地理解在房地產(chǎn)市場(chǎng)作用下我國(guó)城鎮(zhèn)居民的旅游需求特征，為政府部門政策制訂和實(shí)施以及旅游企業(yè)營(yíng)銷實(shí)踐提供理論指導(dǎo)。

1文獻(xiàn)述評(píng)

國(guó)內(nèi)外學(xué)者通過(guò)理論分析與實(shí)證檢驗(yàn)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格與消費(fèi)的關(guān)系進(jìn)行探討，大體有三類觀點(diǎn)：一是認(rèn)為房?jī)r(jià)上漲促進(jìn)消費(fèi)[1-6]；二是認(rèn)為房?jī)r(jià)上漲對(duì)消費(fèi)支出具有擠出效應(yīng)[7-9]；三是認(rèn)為房?jī)r(jià)對(duì)消費(fèi)的影響甚微[10-12]。研究表明，房?jī)r(jià)對(duì)消費(fèi)的作用途徑是多樣的[13-14]，部分學(xué)者基于不動(dòng)產(chǎn)持有狀態(tài)，闡述房?jī)r(jià)對(duì)消費(fèi)的影響[15-17]：當(dāng)房?jī)r(jià)上漲時(shí)，普通住房擁有者、住房投資者和還貸者，或更易獲得住房抵押貸款，獲得更高的租金、房屋出售收益，或?qū)?jīng)濟(jì)繁榮更有信心，進(jìn)而通過(guò)兌現(xiàn)的財(cái)富效應(yīng)、未兌現(xiàn)的財(cái)富效應(yīng)、信心效應(yīng)等，使人們的消費(fèi)欲望或需求提高。而對(duì)租房者或預(yù)購(gòu)房者而言，當(dāng)房?jī)r(jià)上漲時(shí)，在預(yù)算約束和替代效應(yīng)的作用下，消費(fèi)將受到明顯的擠出。此外，一些學(xué)者圍繞消費(fèi)信貸約束、收入增長(zhǎng)機(jī)制、房屋所有權(quán)及年齡等因素，對(duì)房?jī)r(jià)與消費(fèi)的非線性關(guān)系展開探索[18-21]。

以上研究均以家庭或社會(huì)總消費(fèi)為對(duì)象，分析房?jī)r(jià)對(duì)消費(fèi)的影響。部分學(xué)者通過(guò)對(duì)消費(fèi)的類型進(jìn)行細(xì)分，進(jìn)一步豐富了房?jī)r(jià)對(duì)消費(fèi)的影響機(jī)制研究。況偉大[22]探究了房?jī)r(jià)對(duì)居住消費(fèi)與非居住消費(fèi)的影響及其差異。李春風(fēng)[23]發(fā)現(xiàn)，房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)非居住消費(fèi)影響為正，尤方圓[24]部分證實(shí)了這一觀點(diǎn)。張大永和曹紅比較了房屋價(jià)值對(duì)家庭耐用品消費(fèi)和包括食品、日用品、服裝、休閑娛樂等在內(nèi)的非耐用品消費(fèi)的影響[25]。

值得注意的是，不同于日常生活用品等非耐用品，作為休閑娛樂支出重要組成部分的旅游消費(fèi)具有較高的收入彈性[26]，即旅游消費(fèi)受到房?jī)r(jià)的影響可能較一般消費(fèi)具有更高的敏感性。也就是說(shuō)，伴隨城鎮(zhèn)化進(jìn)程和房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，作為城市經(jīng)濟(jì)活力、居民支付能力和未來(lái)財(cái)富的重要表征，房?jī)r(jià)對(duì)旅游消費(fèi)的影響是不容小覷的，而目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者鮮少探討房?jī)r(jià)對(duì)旅游消費(fèi)的影響。劉文彬認(rèn)為城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村居民出游頻次與住房負(fù)擔(dān)能力顯著相關(guān)[27]。Kim等則基于消費(fèi)理論“未來(lái)收入預(yù)期可能導(dǎo)致需求發(fā)生轉(zhuǎn)變”這一觀點(diǎn)，假設(shè)出境旅游需求將受房地產(chǎn)和金融資產(chǎn)財(cái)富效應(yīng)影響[26]。他們對(duì)1989—2009年韓國(guó)出境旅游人數(shù)、房屋銷售價(jià)格指數(shù)和股票價(jià)格指數(shù)等季度數(shù)據(jù)的分析表明，房地產(chǎn)對(duì)出境旅游需求具有顯著的財(cái)富效應(yīng)，而金融資產(chǎn)的財(cái)富效應(yīng)則不顯著，即房?jī)r(jià)上漲顯著提高了居民的未來(lái)財(cái)富預(yù)期，進(jìn)而推動(dòng)出境旅游的發(fā)展[26]。

綜合房?jī)r(jià)對(duì)一般消費(fèi)及旅游消費(fèi)影響的現(xiàn)有研究可知，房?jī)r(jià)對(duì)旅游消費(fèi)的影響通過(guò)財(cái)富效應(yīng)和擠出效應(yīng)作用共同實(shí)現(xiàn)：一方面，基于生命周期和永久收入理論[28]，房?jī)r(jià)上漲引起的居民實(shí)際財(cái)富或財(cái)富預(yù)期升高，能夠提高居民消費(fèi)能力，進(jìn)而產(chǎn)生更多的旅游消費(fèi)；另一方面，基于微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)消費(fèi)者行為理論，上漲的房?jī)r(jià)會(huì)通過(guò)替代效應(yīng)和預(yù)算約束效應(yīng)，對(duì)旅游消費(fèi)產(chǎn)生擠出。財(cái)富效應(yīng)主要作用于住房投資者和住房擁有者，擠出效應(yīng)主要作用于租房者和預(yù)購(gòu)房者。就社會(huì)消費(fèi)總量來(lái)看，房?jī)r(jià)對(duì)旅游消費(fèi)的最終影響取決于財(cái)富效應(yīng)和擠出效應(yīng)的相對(duì)大小。同時(shí)，基于現(xiàn)有研究，房?jī)r(jià)對(duì)旅游消費(fèi)的作用將受到信貸約束、居民住房持有情況等因素的影響。

通過(guò)文獻(xiàn)梳理可知，學(xué)者們對(duì)房?jī)r(jià)與一般消費(fèi)乃至旅游消費(fèi)的關(guān)系問題，尚未達(dá)成一致意見。其原因主要有：第一，住房具有投資品和消費(fèi)品雙重屬性，房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)消費(fèi)影響的總體表現(xiàn)取決于財(cái)富效應(yīng)和擠出效應(yīng)的相對(duì)大??；第二，房?jī)r(jià)變化對(duì)消費(fèi)的外部性是房?jī)r(jià)與其他因素共同作用的結(jié)果，即存在“狀態(tài)依賴”（state dependent），應(yīng)對(duì)二者關(guān)系進(jìn)行非線性分析，或引入其他可能的外部變量[29-30]；第三，由于變量界定、代理變量選取及樣本異質(zhì)性等因素，不同研究的結(jié)論難免存在差異；第四，研究方法自身的局限性，如時(shí)間序列分析的樣本容量問題，微觀調(diào)查數(shù)據(jù)的抽樣方差問題，在一定程度上影響結(jié)論[31-33]。鑒于此，筆者從房地產(chǎn)的投資品和消費(fèi)品雙重屬性出發(fā)，考慮“狀態(tài)依賴”因素，探討房?jī)r(jià)與旅游消費(fèi)關(guān)系及其非線性特征和調(diào)節(jié)機(jī)制；同時(shí)，運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)分析，對(duì)消費(fèi)習(xí)慣因素進(jìn)行控制，以降低樣本異質(zhì)性和統(tǒng)計(jì)方法局限性等造成的研究誤差。

本文的主要貢獻(xiàn)在于：第一，豐富房?jī)r(jià)對(duì)不同類型消費(fèi)的影響研究；第二，現(xiàn)有旅游需求模型研究多限于對(duì)當(dāng)前收入影響的探討，本文通過(guò)分析房?jī)r(jià)與旅游消費(fèi)關(guān)系，探索未來(lái)收入預(yù)期對(duì)旅游消費(fèi)的影響，有助于完善現(xiàn)有的旅游需求研究；第三，過(guò)去對(duì)旅游者消費(fèi)習(xí)慣的考慮更多集中于農(nóng)村居民旅游消費(fèi)方面[34-35]，而本文在充分考慮消費(fèi)習(xí)慣的前提下研究旅游消費(fèi)，將有助于豐富和深化現(xiàn)有城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)研究。

2理論模型構(gòu)建

由文獻(xiàn)回顧可知，對(duì)于房屋擁有者和正在還貸者，房地產(chǎn)是其擁有的資產(chǎn)之一。本文假設(shè)：（1）消費(fèi)者進(jìn)行消費(fèi)決策時(shí)，遵循的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)一生消費(fèi)效用的最大化[36]，即服從永久收入假說(shuō)；（2）收入服從隨機(jī)的AR（1）過(guò)程[37]；（3）收入服從影響社會(huì)財(cái)富收入因素的時(shí)間路徑[38]。相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)及約束條件為：

其中，Et是基于時(shí)期信息的期望算子，β為主觀貼現(xiàn)因素，Ct為消費(fèi)需求，At為消費(fèi)者t時(shí)期持有的財(cái)富，Yt為t時(shí)期勞動(dòng)收入，rt為t時(shí)期資產(chǎn)回報(bào)率。對(duì)以上最優(yōu)化問題進(jìn)行求解，可得一階條件為：

同時(shí)，由于個(gè)體消費(fèi)在很大程度上受到收入水平的影響[39]，即Ct和yt存在較強(qiáng)的相關(guān)性。參考苑德宇等[40]做法，可得：

由上述模型可知，當(dāng)期消費(fèi)受到現(xiàn)有財(cái)富和上一期消費(fèi)的共同影響。前者通過(guò)未來(lái)財(cái)富預(yù)期影響消費(fèi)決策，后者則反映了消費(fèi)慣性。本文聚焦于房?jī)r(jià)對(duì)旅游消費(fèi)的影響，這里以房地產(chǎn)財(cái)富Ht代表At，以旅游消費(fèi)CTt代替Ct。又因房地產(chǎn)財(cái)富Ht是當(dāng)期房?jī)r(jià)Pt的函數(shù)，參考姚樹潔和戴穎杰[41]的做法，以價(jià)格作為房地產(chǎn)財(cái)富的代理變量，得：

尚未擁有房產(chǎn)的租房者或欲購(gòu)房者，則在有限約束下對(duì)房地產(chǎn)消費(fèi)和旅游消費(fèi)進(jìn)行抉擇。根據(jù)微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)消費(fèi)者決策理論，當(dāng)房?jī)r(jià)變化時(shí)，為達(dá)到最大效用，消費(fèi)者進(jìn)行的最優(yōu)旅游消費(fèi)量是房?jī)r(jià)、旅游價(jià)格和收入的函數(shù)。本文進(jìn)一步假設(shè)：（1）收入服從隨機(jī)的AR（1）過(guò)程；（2）旅游產(chǎn)品為計(jì)價(jià)物，即其價(jià)格為1。則有CTt=f（Pt，Yt），與前文推導(dǎo)同理可知CTt=f（Pt，CTt-1）。

為簡(jiǎn)化起見，綜合兩類消費(fèi)者的旅游消費(fèi)函數(shù)，并考慮其他控制變量Xt，最終得到本文理論模型為：

3房地產(chǎn)價(jià)格與旅游消費(fèi)關(guān)系的實(shí)證分析

3.1變量說(shuō)明

為了集中反映房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展對(duì)我國(guó)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)的影響，本文從《國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布全國(guó)70個(gè)大中城市房地產(chǎn)價(jià)格統(tǒng)計(jì)調(diào)查方案》規(guī)定的70個(gè)大中城市中，結(jié)合旅游消費(fèi)數(shù)據(jù)的可獲得性，最終選出35個(gè)大中城市①2001—2010年②相關(guān)變量的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。相關(guān)變量原始數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)國(guó)內(nèi)旅游抽樣調(diào)查資料》、《旅游抽樣調(diào)查資料》、中國(guó)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)（CEIC）和中國(guó)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。相關(guān)變量如下：

（1）旅游消費(fèi)。本文以城鎮(zhèn)居民人均國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)（CTit）為結(jié)果變量（簡(jiǎn)稱“旅游消費(fèi)”）[42-43]。

（2）房?jī)r(jià)。本文以平均房?jī)r(jià)（Pit）為核心自變量，以對(duì)應(yīng)城市商品房住宅銷售額與商品房住宅銷售面積之比。

（3）服務(wù)業(yè)發(fā)展水平。第三產(chǎn)業(yè)要素越齊全的地區(qū)，為旅游者提供的旅游產(chǎn)品越豐富和優(yōu)質(zhì)，相應(yīng)的旅游消費(fèi)也越多。本文以第三產(chǎn)業(yè)GDP占總GDP的比重來(lái)衡量服務(wù)業(yè)發(fā)展水平（STRit），反映影響個(gè)體旅游消費(fèi)的宏觀環(huán)境因素。

（4）撫養(yǎng)比例。根據(jù)家庭生命周期理論，處于不同生命周期階段的家庭會(huì)表現(xiàn)出不同的消費(fèi)行為特征[44]。本文以撫養(yǎng)比（HRit）反映影響個(gè)體旅游消費(fèi)的微觀環(huán)境因素，用每戶非就業(yè)人口數(shù)和每戶就業(yè)人口數(shù)比值衡量。

（5）不確定性。旅游消費(fèi)具有較高的敏感性，容易受到諸多不確定性因素的影響。由于社會(huì)就業(yè)狀況的變動(dòng)影響個(gè)體對(duì)經(jīng)濟(jì)狀況和持久收入的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期，因此筆者參考現(xiàn)有研究，以失業(yè)率（UERit）衡量不確定性[45-46]，由登記失業(yè)人口與從業(yè)人口比計(jì)算而得。

（6）實(shí)際利率。利率通過(guò)改變當(dāng)前消費(fèi)和未來(lái)消費(fèi)（或儲(chǔ)蓄）的組合比例對(duì)當(dāng)前消費(fèi)產(chǎn)生替代效應(yīng)和收入效應(yīng)。本文用一年期定期存款利率減去CPI增長(zhǎng)率計(jì)算實(shí)際利率（Rit）。

（7）信貸約束。由于信貸約束的存在，消費(fèi)者不能完全自由地獲得想要的貸款來(lái)滿足理想的消費(fèi)需求。參考Sarno和Taylor[47]的做法，本文采用人均貸款余額與人均可支配收入比值表示信貸約束（LCit），該比值越大代表信貸約束越松。

考慮到異方差、量綱和通貨膨脹等因素，本文首先對(duì)CTit與Pit原始數(shù)值取自然對(duì)數(shù)，并以2001年居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)為基準(zhǔn)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

其中，η1與η2分別表示旅游消費(fèi)習(xí)慣強(qiáng)度及旅游消費(fèi)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的彈性。

3.2估計(jì)方法

首先以混合模型（Pooled OLS）估計(jì)變量總體表現(xiàn)。其次，由于混合估計(jì)通常高估因變量滯后項(xiàng)系數(shù)，故使用固定效應(yīng)模型（Fixed-effect OLS）進(jìn)行再次估計(jì)[48]。最后，考慮到數(shù)據(jù)可獲性限制以及模型簡(jiǎn)潔性要求等可能造成的遺漏變量等問題[49]，采用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)（SYS-GMM）對(duì)主效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)等進(jìn)行最終估計(jì)，并運(yùn)用Sargan檢驗(yàn)、AR檢驗(yàn)考察工具變量有效性。

3.3數(shù)據(jù)預(yù)處理

為了對(duì)房?jī)r(jià)與旅游消費(fèi)之間的關(guān)系有直觀、初步的認(rèn)識(shí)，本文在模型估計(jì)前，首先繪制各城市l(wèi)nCTit與lnPit的時(shí)間趨勢(shì)圖和散點(diǎn)圖。圖形顯示，除少部分西部城市外，大部分樣本城市中l(wèi)nCTit與lnPit具有相似的變化趨勢(shì)，且lnCTit的絕大多數(shù)觀察值都落在與以lnPit為自變量的區(qū)間估計(jì)范圍內(nèi)（置信水平為95%）?？梢?，二者之間存在一定的關(guān)聯(lián)性。為避免偽回歸，確保估計(jì)結(jié)果的有效性，本文采用Breitung檢驗(yàn)、LLC檢驗(yàn)和IPS檢驗(yàn)對(duì)各變量分別進(jìn)行單位根檢驗(yàn)[50-52]。結(jié)果顯示，各變量均表現(xiàn)出穩(wěn)定性，符合估計(jì)要求。為進(jìn)一步考察二者之間是否存在長(zhǎng)期相關(guān)性，本文采用Westerlund[53]提出的面板協(xié)整檢驗(yàn)方法①，對(duì)lnCTit與lnPit進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。結(jié)果顯示②，在1%顯著性水平下，拒絕二者不具有顯著相關(guān)性的原假設(shè)，表示旅游消費(fèi)與房地產(chǎn)價(jià)格之間存在長(zhǎng)期關(guān)系。

3.4實(shí)證分析結(jié)果

混合估計(jì)（Pooled OLS）、固定效應(yīng)（Fixed-effectOLS）和系統(tǒng)廣義矩（SYS-GMM）的結(jié)果如表2所示。其中，各SYS-GMM模型的AR檢驗(yàn)和Sargan檢驗(yàn)結(jié)果表明，模型殘差序列不存在二階序列相關(guān)，且所有工具變量均有效，符合相關(guān)計(jì)量檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。

模型1中，上一期旅游消費(fèi)對(duì)當(dāng)期旅游消費(fèi)具有顯著影響，這說(shuō)明我國(guó)城鎮(zhèn)居民國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)具有較強(qiáng)的消費(fèi)慣性。同時(shí)，模型1中房?jī)r(jià)對(duì)旅游消費(fèi)的影響并不顯著，這與目前房地產(chǎn)財(cái)富效應(yīng)研究存在爭(zhēng)議的現(xiàn)狀一致。正如房地產(chǎn)財(cái)富對(duì)個(gè)體消費(fèi)影響的復(fù)雜性，其對(duì)旅游消費(fèi)的影響受到多種因素的共同作用。模型2的固定效應(yīng)③估計(jì)顯示，房?jī)r(jià)對(duì)旅游消費(fèi)具有正向影響，在樣本期內(nèi)，房地產(chǎn)財(cái)富對(duì)旅游消費(fèi)的財(cái)富效應(yīng)大于擠出效應(yīng)，房地產(chǎn)財(cái)富的升值在一定程度上提高了旅游消費(fèi)水平。

模型3同樣顯示，隨著房?jī)r(jià)的上漲，城鎮(zhèn)居民人均國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)增多，彈性為0.076。由此可見，樣本區(qū)間內(nèi)，房?jī)r(jià)的財(cái)富效應(yīng)大于擠出效應(yīng)；就社會(huì)總量而言，房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的社會(huì)總財(cái)富的增加，提升了城鎮(zhèn)居民精神文化消費(fèi)水平。同時(shí)，旅游觀念的普及、交通條件的改善等因素，也進(jìn)一步推動(dòng)了旅游消費(fèi)的提高?？梢酝茢?，當(dāng)房?jī)r(jià)上漲到一定程度，旅游成本與購(gòu)房成本相比顯得相當(dāng)小，邊際擠出效應(yīng)也相應(yīng)減小，因此，相對(duì)較低的旅游成本使得房?jī)r(jià)上漲對(duì)旅游消費(fèi)的擠出效應(yīng)有限。

模型4中，房?jī)r(jià)對(duì)當(dāng)期旅游消費(fèi)的影響與模型2-3估計(jì)結(jié)果一致；旅游消費(fèi)水平會(huì)隨著服務(wù)業(yè)比重的上升而提高，而隨著撫養(yǎng)比、失業(yè)率和信貸約束的升高而降低；利率對(duì)旅游消費(fèi)的影響總體表現(xiàn)為替代效應(yīng)，即負(fù)向影響。

模型5考察了房?jī)r(jià)與旅游消費(fèi)的關(guān)系在不同地區(qū)的表現(xiàn)。參考現(xiàn)有研究，本文將樣本城市分為東部、中部和西部三大區(qū)域①。結(jié)果顯示，房地產(chǎn)對(duì)旅游消費(fèi)的促進(jìn)作用在東部和中部城市顯著，而在西部城市不顯著，東部城市房?jī)r(jià)與旅游消費(fèi)的相關(guān)系數(shù)（0.117）大于中部地區(qū)的相關(guān)系數(shù)（0.069），說(shuō)明東部城市房地產(chǎn)財(cái)富效應(yīng)大于中部城市。該結(jié)論與黃靜和屠梅曾[6]得到的“經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)地區(qū)房地產(chǎn)的財(cái)富效應(yīng)越明顯”結(jié)論一致。該結(jié)論也表明，只有在總體經(jīng)濟(jì)水平與房?jī)r(jià)上漲幅度相匹配時(shí)，房地產(chǎn)市場(chǎng)的正外部性才會(huì)更大，我國(guó)的房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式也才能真正提高人們生活水平。

通過(guò)文獻(xiàn)分析可知，房?jī)r(jià)對(duì)消費(fèi)影響受到多種因素的復(fù)合作用。在各控制變量中，失業(yè)率和信貸約束與平均房?jī)r(jià)的交互項(xiàng)對(duì)旅游消費(fèi)具有顯著影響。模型6考察了平均房?jī)r(jià)、失業(yè)率和旅游消費(fèi)之間的關(guān)系，可以推斷，失業(yè)率在房地產(chǎn)財(cái)富對(duì)旅游消費(fèi)的作用中起到負(fù)的調(diào)節(jié)作用，即當(dāng)失業(yè)率提升時(shí)，房地產(chǎn)財(cái)富對(duì)旅游消費(fèi)的財(cái)富效應(yīng)將被削弱，當(dāng)失業(yè)率降低時(shí)，房地產(chǎn)財(cái)富對(duì)旅游消費(fèi)的財(cái)富效應(yīng)將得到強(qiáng)化。根據(jù)外生門限水平估算方法[54]可知，失業(yè)率的門限水平為0.459/0.093≈4.9355，小于失業(yè)率均值（4.9995）。這表明，因失業(yè)率相對(duì)較高，部分城市中房地產(chǎn)財(cái)富對(duì)旅游消費(fèi)的促進(jìn)作用正在受到失業(yè)率的抑制；同時(shí)還表明，提高就業(yè)率將更利于增強(qiáng)房地產(chǎn)財(cái)富效應(yīng)對(duì)旅游消費(fèi)的促進(jìn)作用。

模型7顯示，貸款收入比在平均房?jī)r(jià)對(duì)旅游消費(fèi)的作用中具有正向調(diào)節(jié)作用，同時(shí)，平均房?jī)r(jià)在信貸約束對(duì)旅游消費(fèi)的作用中具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。貸款收入比較高，房?jī)r(jià)對(duì)旅游消費(fèi)的擠出效應(yīng)越弱，這一結(jié)論與Muellbauer[55]和陳健等[56]的研究一致。而信貸約束的門限值為3.1987，小于其均值（3.5980），這說(shuō)明大多數(shù)城市已經(jīng)越過(guò)門限值，說(shuō)明我國(guó)目前的信貸約束水平雖然對(duì)旅游消費(fèi)有直接的負(fù)向影響，但對(duì)于房地產(chǎn)財(cái)富對(duì)旅游消費(fèi)的提升作用是有利的。平均房?jī)r(jià)的門限值為8.6357，大于其均值（8.0220），說(shuō)明目前我國(guó)信貸約束水平對(duì)提升旅游消費(fèi)不利，但隨著房?jī)r(jià)的上升，信貸約束對(duì)旅游消費(fèi)的不利影響將進(jìn)一步減弱。

模型8為加入房?jī)r(jià)二次項(xiàng)的擴(kuò)展模型，得到房?jī)r(jià)二次項(xiàng)系數(shù)顯著為正（0.201），一次項(xiàng)系數(shù)由模型1-4的正值變?yōu)樨?fù)值（-3.216），二者單獨(dú)顯著，且具有聯(lián)合顯著性（Prob>chi2=0.0006）。該模型反映了房地產(chǎn)財(cái)富與旅游消費(fèi)的非線性關(guān)系，由相應(yīng)系數(shù)可計(jì)算出該“U”形曲線的拐點(diǎn)為3.216/（2*0.201）≈8.000，對(duì)應(yīng)房?jī)r(jià)約為2981元人民幣/平方米（ln（2981）≈8.000）。可見，房?jī)r(jià)變化對(duì)旅游消費(fèi)同時(shí)具有擠出效應(yīng)和財(cái)富效應(yīng)，其總體作用取決于兩個(gè)效應(yīng)的相對(duì)大小?？梢酝茢?，隨著房?jī)r(jià)的升高，財(cái)富效應(yīng)和擠出效應(yīng)都會(huì)呈上升趨勢(shì)，而二者的邊際增長(zhǎng)率和相對(duì)大小卻發(fā)生了變化；當(dāng)平均房?jī)r(jià)在2981元/平方米以下時(shí)，擠出效應(yīng)增長(zhǎng)較快，財(cái)富效應(yīng)漲幅較小，房地產(chǎn)財(cái)富對(duì)旅游消費(fèi)的擠出效應(yīng)大于財(cái)富效應(yīng)，而當(dāng)平均房?jī)r(jià)進(jìn)一步上升，擠出效應(yīng)邊際增長(zhǎng)率下降，財(cái)富效應(yīng)超出擠出效應(yīng)，最終表現(xiàn)為U形曲線。房?jī)r(jià)上漲是區(qū)域經(jīng)濟(jì)總量增長(zhǎng)的一個(gè)縮影，該結(jié)論也說(shuō)明，隨著經(jīng)濟(jì)的不斷繁榮，我國(guó)居民旅游消費(fèi)將得到進(jìn)一步釋放。

樣本原始房?jī)r(jià)均值為3047元/平方米，大于拐點(diǎn)值。因此，房?jī)r(jià)上漲對(duì)旅游消費(fèi)具有顯著正向影響的結(jié)論具有穩(wěn)健性。結(jié)合模型5和表3可知，在樣本期間內(nèi)，西部大部分城市的平均房?jī)r(jià)，由U形曲線的拐點(diǎn)以下上升到拐點(diǎn)以上，其擠出效應(yīng)和財(cái)富效應(yīng)此消彼長(zhǎng)，相互抵消，造成房?jī)r(jià)與旅游消費(fèi)關(guān)系不顯著的總體效果。從分布和發(fā)展趨勢(shì)上看，如表3所示，2001年平均房?jī)r(jià)的自然對(duì)數(shù)小于8.000的城市有31個(gè)，即絕大部分城市表現(xiàn)為房?jī)r(jià)抑制旅游消費(fèi)的增長(zhǎng)；2010年平均房?jī)r(jià)的自然對(duì)數(shù)小于8.000的城市只有昆明、西寧、銀川3座，即大部分大中城市的房?jī)r(jià)上漲顯著推動(dòng)旅游消費(fèi)的增長(zhǎng)。由此可見，近幾年我國(guó)主要城市的房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展對(duì)旅游消費(fèi)具有正向影響，且這一現(xiàn)象或?qū)殡S我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展在全國(guó)更多的地區(qū)出現(xiàn)。

模型9考察了平均房?jī)r(jià)滯后項(xiàng)對(duì)旅游消費(fèi)的影響，結(jié)果顯示二者關(guān)系并不顯著。說(shuō)明房?jī)r(jià)對(duì)消費(fèi)的即時(shí)效應(yīng)明顯，而持續(xù)效應(yīng)微弱。

3.5穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)上述研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文分別通過(guò)縮位法去除房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)中5%的極大值和5%的極小值樣本，以及隨機(jī)去除1/5原樣本城市①，對(duì)上述模型進(jìn)行再次估計(jì)。Breitung檢驗(yàn)、LLC檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)表明，相關(guān)數(shù)據(jù)均不存在單位根①；Westerlund檢驗(yàn)表明，房?jī)r(jià)與旅游消費(fèi)之間存在長(zhǎng)期關(guān)系②。

縮尾法去除極限值得到的估計(jì)結(jié)果與上文一致：（1）房?jī)r(jià)與旅游消費(fèi)之間存在正U形關(guān)系，總體呈現(xiàn)正向關(guān)系；（2）房?jī)r(jià)與旅游消費(fèi)的關(guān)系受到不確定性和信貸約束的調(diào)節(jié)；（3）房?jī)r(jià)對(duì)旅游消費(fèi)作用的大小和顯著水平從東部到中部和西部依次遞減，且西部城市不顯著。保留部分樣本的估計(jì)顯示：（1）失業(yè)率對(duì)房?jī)r(jià)和旅游消費(fèi)的調(diào)節(jié)作用不顯著，即不確定性對(duì)房?jī)r(jià)與旅游消費(fèi)關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)不具有穩(wěn)健性；（2）西部城市房?jī)r(jià)對(duì)旅游消費(fèi)的影響顯著，可見，西部城市房?jī)r(jià)對(duì)旅游消費(fèi)的作用表現(xiàn)較為復(fù)雜，不具有穩(wěn)健性；（3）表4中其余結(jié)果與去除部分樣本前一致，具有穩(wěn)健性。

4結(jié)論與建議

本文基于持久收入假說(shuō)等經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，綜合考慮消費(fèi)習(xí)慣因素和多種狀態(tài)因素，構(gòu)建房地產(chǎn)價(jià)格與旅游消費(fèi)關(guān)系模型，對(duì)二者之間的非線性關(guān)系展開多角度探討?？紤]到模型特征，采用SYS-GMM方法，對(duì)上述關(guān)系進(jìn)行回歸分析和穩(wěn)健性檢驗(yàn)，主要得到以下結(jié)論：（1）房?jī)r(jià)與旅游消費(fèi)之間存在正U形關(guān)系，現(xiàn)階段樣本城市平均房?jī)r(jià)已超過(guò)拐點(diǎn)，即財(cái)富效應(yīng)超過(guò)擠出效應(yīng)，整體表現(xiàn)為促進(jìn)旅游消費(fèi)；（2）房?jī)r(jià)與旅游消費(fèi)的關(guān)系受到信貸約束的調(diào)節(jié)，當(dāng)信貸約束放寬時(shí)房地產(chǎn)擠出效應(yīng)被削弱；（3）房?jī)r(jià)上漲對(duì)旅游消費(fèi)的拉動(dòng)作用在中部和東部城市表現(xiàn)穩(wěn)定，且東部城市大于中部城市。

基于實(shí)證研究結(jié)果，本文對(duì)相關(guān)部門和企業(yè)的管理實(shí)踐提出以下建議：對(duì)政府管理部門而言，營(yíng)造穩(wěn)定且適度活躍的經(jīng)濟(jì)環(huán)境是提升居民精神文化生活水平的重要保障。第一，應(yīng)實(shí)施適度的房地產(chǎn)市場(chǎng)管制。一方面，將房?jī)r(jià)控制在當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)可承受能力范圍內(nèi)；另一方面，在保障社會(huì)公平的前提下，適度放寬對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的管控，使其保持一定的活力，從而刺激旅游等消費(fèi)，帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)良性循環(huán)和健康發(fā)展。第二，營(yíng)造良好的宏觀消費(fèi)環(huán)境。應(yīng)加快現(xiàn)代服務(wù)業(yè)建設(shè)，減少出行障礙并提升國(guó)民旅游邊際消費(fèi)傾向；同時(shí)，應(yīng)進(jìn)一步推進(jìn)養(yǎng)老、醫(yī)療政策改革，降低家庭旅游的替代性支出。對(duì)于旅游企業(yè)，應(yīng)把握房?jī)r(jià)對(duì)旅游消費(fèi)作用的內(nèi)在機(jī)理，因地制宜地制定營(yíng)銷戰(zhàn)略。首先，應(yīng)區(qū)分財(cái)富效應(yīng)和擠出效應(yīng)的主要作用群體。對(duì)于已購(gòu)房產(chǎn)的消費(fèi)者，要強(qiáng)調(diào)未來(lái)房地產(chǎn)增值給其帶來(lái)的永久財(cái)富；對(duì)于尚無(wú)充足經(jīng)濟(jì)能力購(gòu)置房產(chǎn)的消費(fèi)者，應(yīng)引導(dǎo)其消費(fèi)習(xí)慣和理念的改變，促使其將部分未來(lái)消費(fèi)轉(zhuǎn)化為當(dāng)期消費(fèi)。其次，在中西部城市房地產(chǎn)市場(chǎng)持續(xù)發(fā)展背景下，應(yīng)警惕房地產(chǎn)擠出效應(yīng)，在推介和營(yíng)銷過(guò)程中，強(qiáng)調(diào)消費(fèi)者已有房地產(chǎn)財(cái)富的增值，增加居民的消費(fèi)信心。

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Impact of House Prices on the Urban ResidentsTourism Consumption： An Analysis Based on Dynamic Panel Data

LIU Jingjing， HUANG Xuanxuan， LIN Derong

（School of Management， Xiamen University， Xiamen 361005， China）

Abstract： Recently， house prices have become one of the core macroeconomic issues in China. Monetary authorities and economists show great interest in the price fluctuations of real estate. Despite earlier studies on the impact of housing prices on residents？consumption， a consensus among scholars has not yet been reached. There are four reasons for this situation： Firstly， as housing has the dual features of both investment products and consumer goods， the impact of house prices on consumption works through both wealth effects and crowding-out effects， so that the final net effect depends on the relative power of these two effects. Secondly， the wealth effect and the collateral effect of housing price on consumption are also influenced by interest rates， credit constraints， and many other macroeconomic elements. Thirdly， it is hard to reach a conclusive outcome because of the definition of the variables， the selection of the proxy variables， and the heterogeneity of the sample. And finally， the limitations of the research methods， such as the sample size of time series analysis， and the sampling variance of microscopic survey data， will also affect the conclusions. Therefore， when interpreting the effect of housing prices on urban residents？tourism consumption， it is necessary to take these factors into account.

Considering the dual attributes of housing， consumption habits， borrowing constraints， uncertainty， and other related variables， this paper presents a dynamic panel model to test the effect of the housing price on urban residents？tourism consumption in China. An empirical analysis is made by the panel data system GMM estimation on account of the 35 large and medium-sized cities of China. The results show that the relationship curve between house price and tourism consumption is U-shaped， which means that fluctuations of house prices have both a wealth effect and a crowding-out effect on the tourism consumption. Generally speaking， the wealth effect is greater than the crowding-out effect. It is worth noting that this relationship is moderated by credit constraints； with the improvement of the credit system， the crowding-out effect will be weakened. In addition， the relative effect of house prices appears to be different in the eastern， middle and western cities. The positive effect of house prices on the tourism consumption is stable in the middle and eastern cities， while the effect in eastern cities is greater than that in the central cities. Robustness of our conclusions is tested by removing the maximum and minimum value of the house price， and by removing one fifth of the cities randomly.

The main contributions of this paper are the following. Firstly， through the theoretical and empirical analysis， this paper is able to enrich current studies about the effect of housing prices on different types of consumption. Secondly， this study will help to improve the existing research on tourism demand by taking into account the role of future income expectations. Thirdly， the consideration of tourist consumption habits in our theoretical model will enrich existing studies on urban residentstourism consumption.

Keywords： house price； tourism consumption； dynamic panel data； GMM

[責(zé)任編輯：龐世明；責(zé)任校對(duì)：吳巧紅]